Наиболее известным автором, пытавшимся установить количественные характеристики послеоктябрьских репрессий в отношении православного духовенства и церковных активистов, был доктор технических наук, профессор Н.Е. Емельянов (1939–2010).

В начале 1990-х гг. им была разработана и затем пополнялась уникальная электронная база исповедников и новомучеников российских «За Христа пострадавшие». Увы, многие авторы, не имеющие специальной математической подготовки и не вникающие в используемую Н.Е. Емельяновым методологию, принимают на веру полученные им цифры и широко используют их в своих работах. В настоящей статье мы изложим идеи Н.Е. Емельянова в доступной для сширокого читателя форме и покажем их серьезные недостатки, ставящие под сомнение часть выводов исследователя. Объектом исследования Н.Е. Емельянова были всевозможные притеснения (вплоть до лишения жизни) православного духовенства и церковных активистов, имевшие место с 1917 по 1950-е гг. В поисках такой информации участники проекта обращаются к архивным документам, воспоминаниям и др. За последние 25 лет в этой работе приняли участие более 1000 чел., были изучены фонды более 70 госархивов России и СНГ, собран материал о 35780 пострадавших (на 28.03.2018). Сегодня база поддерживается сотрудниками кафедры информатики Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Она позволяет анализировать статистику по разным категориям притеснений, строить соответствующие графики (например, распределения числа арестов или расстрелов по годам). Ресурс представляет собой самую полную базу такого рода. Ясно, что собрать свидетельства обо всех случаях притеснений невозможно.

Тем не менее, имеющийся материал позволяет установить относительную частоту притеснений определенного вида в различные периоды. Скажем, если в базе зафиксировано 200 арестов диаконов в 1918 г. и 40 таких же арестов в 1919 г., то, ввиду большого объема базы, можно более-менее уверенно говорить о том, что в 1918 г. арестов диаконов было примерно в 5 раз больше, чем в 1919 г. Можно провести следующую аналогию. Пусть в городе N. намечаются выборы мэра. В бюллетенях только 3 графы: Иванов, Петров и Сидоров. Накануне выборов проводится опрос. Поясним, в чем состоит аналогия: «жители города» (их очень много) — это случаи притеснения в 1917–1950-х гг.; «опрошенные» (небольшая часть «жителей») — это те случаи притеснения, которые попали в базу; «планирующие голосовать за Иванова» — это случаи притеснения определенной категории (например, расстрелы священников в 1918 гг.), «планирующие голосовать за Сидорова» — это случаи притеснения другой категории и т.д.; «результат опроса» — это доли, в которых распределены разные категории притеснений в базе. Так вот, предположим, что из 2000 опрошенных за Иванова решили голосовать 1500 чел., за Петрова — 300 чел., а за Сидорова — 200 чел. Поскольку отбор респондентов был случайным, то, несмотря на нашу неосведомленность о численности населения города и относительно небольшое количество опрошенных, можно уверенно говорить о том, что Иванов наберет примерно в 5 раз больше голосов, чем Петров. В этом — главная идея Н.Е. Емельянова: по собранному в базе ограниченному материалу можно судить об относительной частоте притеснений конкретной категории в разные годы, а значит, выделить «волны» репрессий и сравнить их относительную «силу». Однако историку мало знать, во сколько раз больше притеснений конкретной категории было в один период по сравнению с другим. Более важным является вопрос о количестве притеснений. Как было отмечено выше, собрать материал по всем случаям притеснений — задача практически неосуществимая. Понимая это, Н.Е. Емельянов предложил следующий выход: необходимо теоретически оценить общее число притеснявшихся в 1917 — 1950-х гг. и поделить его на количество лиц, внесенных в базу, так будет найден особый поправочный коэффициент, на который, по мнению ученого, следует умножать любые данные базы. К примеру, пусть в какой-то момент в базу занесено 10000 имен. Допустим, что нам удалось оценить общее число притеснявшихся в 1917 — 1950-х гг. и оно, к примеру, составило 500000 чел.

Согласно Н.Е. Емельянову, это будет означать, что в Базе содержатся сведения лишь об 1/50 пострадавших и что по всем остальным «параметрам» она будет содержать 1/50 часть информации. Скажем, если в такой базе зафиксировано 10 арестов диаконов в 1920 г., то, согласно концепции Н.Е. Емельянова, в реальности таких арестов по всей стране должно быть в 50 раз больше, т.е. 500 случаев. Поясним на примере с выборами мэра. Пусть, как и раньше, опрос показал, что 1500 из 2000 чел. проголосуют за Иванова. При этом, если мы ничего не знаем о числе жителей города, мы не сможем назвать количество голосов, которое наберет на выборах Иванов. Однако, если нам станет известно общее число жителей города — скажем, 120000 чел. (поправочный коэффициент равен 120000:2000, т.е. 60), то с высокой степенью уверенности можно будет утверждать, что Иванову отдадут свои голоса примерно 1500 х 60, т.е. 90000 избирателей. Озвученный подход применительно к притеснениям духовенства и верующих содержит одну серьезную методологическую ошибку. Идея с поправочным коэффициентом предполагает, что все случаи притеснений имеют одинаковые шансы оказаться в базе. Только это условие может обеспечить адекватное отражение свойств целого (всех случаев притеснений в 1917 — 1950-х гг.) в его малой части (базе). Чтобы читателю стало ясно, насколько важно указанное условие, снова обратимся к модели с выборами мэра. Предположим, что отбор опрашиваемых производился таким образом, что не у всех жителей города были одинаковые шансы поучаствовать в опросе. К примеру, мы производили опрос в будний день, в рабочее время, в парках города. В это время основная масса трудоспособного населения находится на рабочем месте, а по паркам гуляют в основном пенсионеры и молодые мамы. Допустим, что именно этим группам особенно по душе пришлась программа Иванова, а программой двух других кандидатов они не особенно впечатлены. В этом случае респондентами опроса окажутся лица, имеющие заранее известные предпочтения, и не будет ничего неожиданного в том, что из 2000 опрошенных 1500 чел. (75%) высказались за Иванова. На основе такого опроса будет сделан ложный вывод о том, что около 75% горожан отдадут свои голоса Иванову. Значит, неодинаковость шансов быть опрошенными привела к результату, который неадекватно отражает распределение мнений по всем жителям города в целом. Именно такой «сбой» происходит в базе Н.Е. Емельянова. Вот несколько примеров пар событий, информация о которых попадала в Базу с разной вероятностью: 1) арест сельского священника и арест простого верующего-мирянина — жителя этого села; 2) арест архиерея и арест рядового сельского священника; 3) арест священника и расстрел священника. Как следствие, доли различных (по виду, по группам пострадавших и т.д.) накопленных в базе событий не соответствуют их долям в реальной истории. В частности, из приведенных примеров видно, что сведения об убийствах священнослужителей «просачивались» в базу в среднем легче, нежели сведения об арестах священнослужителей или об убийствах простых мирян. А значит, доля погибших священнослужителей среди всех фигурантов Базы будет выше (вероятно, намного) доли погибших священнослужителей среди вообще всех пострадавших.

Все это означает, что единый поправочный коэффициент, который, по мысли Н.Е. Емельянова, должен «работать» одновременно для всех категорий притеснений, — это фикция, поскольку для каждого вида притеснений, в отношении каждой группы пострадавших должны использоваться свои коэффициенты. Усреднение, к которому прибегал Н.Е. Емельянов, приводит к грубым ошибкам. Несколько примеров. Пример 1. В 2007 г., когда база была уже весьма обширной и насчитывала около 30 тыс. имен , число пострадавших мирян в ней было всего лишь в 1,4 раза больше, чем священнослужителей и монахов . Этот показатель, мягко говоря, вызывает удивление. Дело в том, что перед революцией, в 1915 г., РПЦ насчитывала около 95 тыс. священнослужителей и монахов, а верующего православного населения — около 104 млн. чел., т.е. примерно в 1000 раз больше. И если, как считает Н.Е. Емельянов, гонения обрушились и на духовенство, и на верующих, то количество пострадавших в обеих группах должно находиться хотя бы в примерном соответствии с их общей численностью. Откуда же такая разница в показателях — 1,4 и 1000? Ответ прост: либо после Октября громадное большинство мирян отошло от Церкви, не желая отстаивать ее прежние права, либо у случаев притеснения священнослужителей и монахов шансы попасть в базу были в сотни раз выше, чем у случаев притеснения мирян. Пример 2. По оценкам Н.Е. Емельянова, с 1917 г. по 1950-е гг. притеснениям подверглось в общей сложности от 500000 до 1000000 чел. В марте 2018 г. база данных «За Христа пострадавшие» насчитывала 35780 чел.

Таким образом, поправочный коэффициент в этот момент был заключен между 500 000/35780=14 и 1000 000/35780=27,9. А поскольку в базе к этому времени накопилась информация о 858 священнослужителях, погибших с 1917 по 1926 г., то, согласно концепции Н.Е. Емельянова, в общей сложности за указанные десять лет насильственной смертью погибло не меньше 858 х 14 = 12012, но не больше 858 х 27,9 = 23938 православных священнослужителей. Насколько эти теоретические цифры близки к действительности? Реальное число погибших в 1917–1926 гг. священнослужителей РПЦ не могло превосходить 2000 чел. Уже одна эта верхняя оценка в 6–12 раз меньше цифр Н.Е. Емельянова. Пример 3. Н.Е. Емельянов и О.И. Хайлова, опираясь на материалы базы, утверждают, что в ходе кампании по изъятию церковных ценностей в 1922–1923 гг. погибло около 1000 чел. Меж тем, реальное число погибших в ходе кампании составляет от силы несколько десятков человек. Налицо преувеличение числа жертв в десятки раз. Итак, модель Н.Е. Емельянова, призванная по данным базы «За Христа пострадавшие» устанавливать количественные характеристики репрессий, имеет следующий недостаток.

Для адекватного отражения исторических реалий все события притеснений должны попадать в Базу с одинаковой вероятностью, именно это давало бы исследователям уверенность в том, что различные категории событий в базе представлены в тех же пропорциях, в каких они имели место в реальности. Меж тем, очевидно, что события различных категорий имеют совершенно разные шансы оказаться в базе. Следовательно, итоговые цифры репрессий и других процессов, получаемые на основе базы данных, могут значительно отличаться от действительных.