What we learned from 5 million books

Что мы узнали из 5 миллионов книг

Переводчик: Aliaksandr Autayeu Редактор: Alexandra Egorova

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Эрез Либерман Айден: Все знают,

that a picture is worth a thousand words.

что картинка стоит тысячи слов.

But we at Harvard

Но мы в Гарварде

were wondering if this was really true.

сомневались, правда ли это.

(Laughter)

(Смех)

So we assembled a team of experts,

Поэтому мы собрали команду экспертов

spanning Harvard, MIT,

из Гарварда, МТИ,

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

Словаря Американского Наследия, Энциклопедии Британника,

and even our proud sponsors,

и даже нашего гордого спонсора —

the Google.

Google.

And we cogitated about this

Мы обдумывали это

for about four years.

примерно четыре года.

And we came to a startling conclusion.

И пришли к поразительному умозаключению.

Ladies and gentlemen, a picture is not worth a thousand words.

Дамы и господа, картинка не стоит тысячи слов.

In fact, we found some pictures

Мы нашли некоторые картинки,

that are worth 500 billion words.

которые стоят 500 миллиардов слов.

Jean-Baptiste Michel: So how did we get to this conclusion?

Жан-Баптист Мишель: Как мы пришли к этому заключению?

So Erez and I were thinking about ways

Эрез и я размышляли о том,

to get a big picture of human culture

как получить общий план человеческой культуры и истории:

and human history: change over time.

изменения с течением времени.

So many books actually have been written over the years.

За годы были написаны многие книги.

So we were thinking, well the best way to learn from them

И мы подумали, что лучшим способом их изучить

is to read all of these millions of books.

будет прочитать все эти миллионы книг.

Now of course, if there's a scale for how awesome that is,

Если бы была шкала, насколько круто бы это было,

that has to rank extremely, extremely high.

то это было бы очень, очень круто.

Now the problem is there's an X-axis for that,

Итак, для этого есть ось X,

which is the practical axis.

практическая ось.

This is very, very low.

Это очень, очень низко.

(Applause)

(Аплодисменты)

Now people tend to use an alternative approach,

Сейчас люди предпочитают другой подход, состоящий в том,

which is to take a few sources and read them very carefully.

чтобы взять несколько источников, и прочитать их очень внимательно.

This is extremely practical, but not so awesome.

Это очень практично, но не так круто.

What you really want to do

На самом деле хочется

is to get to the awesome yet practical part of this space.

добраться до практичной, но крутой части этого пространства.

So it turns out there was a company across the river called Google

Оказывается, напротив, через реку, есть компания Google,

who had started a digitization project a few years back

которая несколько лет назад начала проект оцифровки,

that might just enable this approach.

который может позволить это сделать.

They have digitized millions of books.

Они оцифровали миллионы книг.

So what that means is, one could use computational methods

Это означает, что можно использовать вычислительные методы

to read all of the books in a click of a button.

для прочтения всех этих книжек за один щелчок мыши.

That's very practical and extremely awesome.

Это очень практично и невероятно круто.

ELA: Let me tell you a little bit about where books come from.

ЭЛА: Давайте я расскажу о происхождении книг.

Since time immemorial, there have been authors.

С незапамятных времён, были авторы.

These authors have been striving to write books.

Авторы изо всех сил стремились писать книги.

And this became considerably easier

С изобретением печатного станка несколько веков назад

with the development of the printing press some centuries ago.

это стало заметно легче.

Since then, the authors have won

С тех пор авторы победили

on 129 million distinct occasions,

в 129 миллионах случаев

publishing books.

публикации книг.

Now if those books are not lost to history,

Если эти книги не затерялись в истории,

then they are somewhere in a library,

они хранятся где-то в какой-то библиотеке,

and many of those books have been getting retrieved from the libraries

и многие из этих книг были извлечены из библиотек

and digitized by Google,

и оцифрованы компанией Google,

which has scanned 15 million books to date.

которая на сегодня просканировала 15 миллионов книг.

Now when Google digitizes a book, they put it into a really nice format.

Когда компания Google оцифровывает книгу, они сохраняют её в очень удобном формате.

Now we've got the data, plus we have metadata.

У нас есть данные и есть метаданные.

We have information about things like where was it published,

У нас есть сведения о том, где книга была опубликована,

who was the author, when was it published.

кто её автор, когда она была опубликована.

And what we do is go through all of those records

Мы прошлись по всем этим записям,

and exclude everything that's not the highest quality data.

и исключили всё, кроме данных наивысшего качества.

What we're left with

Таким образом,

is a collection of five million books,

осталась коллекция из 5 миллионов книг,

500 billion words,

500 миллиардов слов,

a string of characters a thousand times longer

строка символов в тысячу раз длиннее,

than the human genome --

чем геном человека —

a text which, when written out,

если написать этот текст,

would stretch from here to the Moon and back

то он протянется до Луны и обратно

10 times over --

10 раз —

a veritable shard of our cultural genome.

настоящий осколок культурного генома.

Of course what we did

Естественно, мы сделали

when faced with such outrageous hyperbole ...

перед лицом такой вопиющей гиперболы...

(Laughter)

(Смех)

was what any self-respecting researchers

то, что сделал бы любой

would have done.

уважающий себя ученый.

We took a page out of XKCD,

Мы взяли страницу из XKDC

and we said, "Stand back.

и сказали: «Разойдись,

We're going to try science."

мы займёмся наукой».

(Laughter)

(Смех)

JM: Now of course, we were thinking,

ЖМ: Конечно, мы подумали,

well let's just first put the data out there

давайте сначала сделаем данные доступными

for people to do science to it.

для людей, которые применят к ним науку.

Now we're thinking, what data can we release?

И мы подумали, какие данные мы может опубликовать?

Well of course, you want to take the books

Конечно, хотелось взять и опубликовать

and release the full text of these five million books.

полные тексты всех этих пяти миллионов книг.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Google, и Джон Орвант в частности,

told us a little equation that we should learn.

научили нас небольшому уравнению.

So you have five million, that is, five million authors

Итак, есть пять миллионов, значит пять миллионов авторов

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

и пять миллионов истцов равняется огромная судебная тяжба.

So, although that would be really, really awesome,

И, хотя это было бы очень, просто нереально круто,

again, that's extremely, extremely impractical.

опять же, это очень, просто нереально непрактично.

(Laughter)

(Смех)

Now again, we kind of caved in,

Что ж, мы вроде как поддались,

and we did the very practical approach, which was a bit less awesome.

и подошли к делу очень практично, хоть и не так круто.

We said, well instead of releasing the full text,

Мы сказали, что вместо публикации полных текстов,

we're going to release statistics about the books.

мы опубликуем статистику о книгах.

So take for instance "A gleam of happiness."

Возьмём, например, «A gleam of happiness »

It's four words; we call that a four-gram.

Это четыре слова, мы называем это 4-грамма.

We're going to tell you how many times a particular four-gram

Мы скажем, как часто именно эта 4-грамма

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

появлялась в книгах в 1801-м, 1802-м, 1803-м,

all the way up to 2008.

и так далее вплоть до 2008-го.

That gives us a time series

Это даст временной ряд частоты использования

of how frequently this particular sentence was used over time.

именно этой фразы с течением времени.

We do that for all the words and phrases that appear in those books,

Мы проделываем это для всех слов и фраз, появляющихся в этих книгах,

and that gives us a big table of two billion lines

и это даёт большую таблицу в два миллиарда строк,

that tell us about the way culture has been changing.

которые говорят нам, каким образом изменялась культура.

ELA: So those two billion lines,

ЭЛА: Эти два миллиарда строк,

we call them two billion n-grams.

мы называем их два миллиарда N-грамм.

What do they tell us?

Что они нам говорят?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

Отдельные N-граммы измеряют культурные тенденции.

Let me give you an example.

Позвольте привести пример.

Let's suppose that I am thriving,

Предположим, я процветаю сегодня,

then tomorrow I want to tell you about how well I did.

и завтра хочу рассказать вам, как мне было хорошо.

And so I might say, "Yesterday, I throve."

Я могу сказать: «Вчера я процветал [throve]».

Alternatively, I could say, "Yesterday, I thrived."

По-другому, я могу сказать: «Вчера я процветал [thrived]».

Well which one should I use?

Какой вариант мне использовать?

How to know?

Как узнать?

As of about six months ago,

Примерно шесть месяцев назад,

the state of the art in this field

положение дел в этой области

is that you would, for instance,

было таким, что можно было, например,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

подойти к психологу с поразительной стрижкой

and you'd say,

и спросить:

"Steve, you're an expert on the irregular verbs.

«Стив, ты эксперт по неправильным глаголам.

What should I do?"

Как мне быть?»

And he'd tell you, "Well most people say thrived,

А он бы ответил: «Большая часть людей сказала бы процветал [thrive],

but some people say throve."

но некоторые скажут процветал [throve]».

And you also knew, more or less,

Как известно, более или менее,

that if you were to go back in time 200 years

если вернуться на 200 лет назад,

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

и спросить вот этого политика, с не менее поразительной стрижкой,

(Laughter)

(Смех)

"Tom, what should I say?"

«Том, как нужно говорить?»

He'd say, "Well, in my day, most people throve,

Он бы ответил: «В мои дни большая часть людей процветала [throve],

but some thrived."

но некоторые процветали [thrived]».

So now what I'm just going to show you is raw data.

Я вам покажу необработанные данные.

Two rows from this table of two billion entries.

Две строки из таблицы в два миллиарда строк.

What you're seeing is year by year frequency

Здесь показана, год за годом,

of "thrived" and "throve" over time.

частота слов «процветал [thrived]» и «процветал [throve]».

Now this is just two

И это всего лишь два

out of two billion rows.

из двух миллиардов строк.

So the entire data set

Весь набор данных

is a billion times more awesome than this slide.

в миллиард раз круче, чем этот слайд.

(Laughter)

(Смех)

(Applause)

(Аплодисменты)

JM: Now there are many other pictures that are worth 500 billion words.

ЖМ: Есть много других картинок, которые стоят 500 миллиардов слов.

For instance, this one.

Например, вот эта.

If you just take influenza,

Если взять грипп,

you will see peaks at the time where you knew

можно видеть пики в то время,

big flu epidemics were killing people around the globe.

когда эпидемии гриппа убивали людей по всему миру.

ELA: If you were not yet convinced,

ЭЛА: Если это вас не убеждает,

sea levels are rising,

уровень моря поднимается,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

а также содержание углекислого газа в атмосфере и мировая температура.

JM: You might also want to have a look at this particular n-gram,

ЖМ: А также можно посмотреть на вот эту N-грамму,

and that's to tell Nietzsche that God is not dead,

и сказать Ницше, что Бог не мёртв,

although you might agree that he might need a better publicist.

хотя можно согласиться, что ему нужен лучший публицист.

(Laughter)

(Смех)

ELA: You can get at some pretty abstract concepts with this sort of thing.

ЭЛА: С помощью этого инструмента можно добраться до довольно таки абстрактных концепций.

For instance, let me tell you the history

Например, позвольте рассказать

of the year 1950.

историю 1950-го года.

Pretty much for the vast majority of history,

На протяжении большей части истории

no one gave a damn about 1950.

1950-й вообще никого не волновал.

In 1700, in 1800, in 1900,

В 1700-х, 1800-х, 1900-х

no one cared.

никто им не интересовался.

Through the 30s and 40s,

В течение 30-х и 40-х

no one cared.

никто им не интересовался.

Suddenly, in the mid-40s,

Внезапно, в середине 40-х,

there started to be a buzz.

началось обсуждение.

People realized that 1950 was going to happen,

Люди поняли, что скоро наступит 1950-й,

and it could be big.

и это будет событие.

(Laughter)

(Смех)

But nothing got people interested in 1950

Но ничто не интересовало людей сильнее в 1950-м,

like the year 1950.

чем сам 1950-й.

(Laughter)

(Смех)

People were walking around obsessed.

Люди помешались.

They couldn't stop talking

Они не могли прекратить

about all the things they did in 1950,

рассказывать обо всём, что они делали в 1950-м,

all the things they were planning to do in 1950,

обо всём, что они планировали сделать в 1950-м,

all the dreams of what they wanted to accomplish in 1950.

обо всех мечтах, которые они хотели осуществить в 1950-м.

In fact, 1950 was so fascinating

На самом деле, 1950-й был настолько восхитительным,

that for years thereafter,

что годы спустя,

people just kept talking about all the amazing things that happened,

люди продолжали говорить обо всех удивительных событиях, которые случились

in '51, '52, '53.

в 1951-м, 1952-м, 1953-м.

Finally in 1954,

Наконец, в 1954-м,

someone woke up and realized

кто-то осознал,

that 1950 had gotten somewhat passé.

что 1950-й стал старомодным.

(Laughter)

(Смех)

And just like that, the bubble burst.

Вот так пузырь и лопнул.

(Laughter)

(Смех)

And the story of 1950

История 1950-го

is the story of every year that we have on record,

повторяется для каждого года, о котором у нас есть данные,

with a little twist, because now we've got these nice charts.

с небольшим изменением, потому что теперь у нас есть вот эти графики.

And because we have these nice charts, we can measure things.

Благодаря этим графикам, мы можем измерить.

We can say, "Well how fast does the bubble burst?"

Можно сказать: «Как быстро лопаются пузыри?»

And it turns out that we can measure that very precisely.

Оказывается, это можно очень точно измерить.

Equations were derived, graphs were produced,

Уравнения были выведены, графики были построены,

and the net result

и конечным результатом стало то,

is that we find that the bubble bursts faster and faster

что пузыри лопаются быстрее и быстрее

with each passing year.

с каждым прошедшим годом.

We are losing interest in the past more rapidly.

Мы всё быстрее теряем интерес к прошлому.

JM: Now a little piece of career advice.

ЖМ: Небольшой карьерный совет.

So for those of you who seek to be famous,

Для тех из вас, кто стремится к славе,

we can learn from the 25 most famous political figures,

можно научиться у 25-ти самых известных политиков,

authors, actors and so on.

авторов, актёров, и т.д.

So if you want to become famous early on, you should be an actor,

Если вы хотите стать известным рано, вам нужно быть актёром,

because then fame starts rising by the end of your 20s --

потому что слава начинается к концу их третьего десятка —

you're still young, it's really great.

вы всё ещё молоды, это здорово.

Now if you can wait a little bit, you should be an author,

Если вы согласны подождать, вам нужно стать автором,

because then you rise to very great heights,

потому что это позволит подняться на большие высоты,

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

как Марк Твен, например, очень знаменит.

But if you want to reach the very top,

Но если вы хотите подняться на самую вершину,

you should delay gratification

нужно отложить удовольствие

and, of course, become a politician.

и конечно, стать политиком.

So here you will become famous by the end of your 50s,

Вы станете известны под конец шестого десятка,

and become very, very famous afterward.

и станете очень, очень знаменитым после.

So scientists also tend to get famous when they're much older.

Учёные тоже становятся знаменитыми, когда они становятся старее.

Like for instance, biologists and physics

Например, биологи и физики

tend to be almost as famous as actors.

становятся примерно такими же знаменитыми, как и актёры.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Ошибкой, которую делать не стоит — становиться математиком.

(Laughter)

(Смех)

If you do that,

В этом случае,

you might think, "Oh great. I'm going to do my best work when I'm in my 20s."

можно подумать: «Отлично, свои лучшие работы я сделаю на третьем десятке».

But guess what, nobody will really care.

Но знаете что? Никому это не интересно.

(Laughter)

(Смех)

ELA: There are more sobering notes

ЭЛА: В N-граммах есть

among the n-grams.

ещё более отрезвляющие вещи.

For instance, here's the trajectory of Marc Chagall,

Например, вот траектория Марка Шагала,

an artist born in 1887.

художника, родившегося в 1887-м.

And this looks like the normal trajectory of a famous person.

Выглядит как нормальная траектория знаменитого человека.

He gets more and more and more famous,

Он становится всё более и более знаменитым,

except if you look in German.

за исключением знаменитости среди немецкоговорящих.

If you look in German, you see something completely bizarre,

Если посмотреть на немецкий язык, то можно увидеть что совершенно невообразимое,

something you pretty much never see,

что-то, что видишь не часто —

which is he becomes extremely famous

он становится чрезвычайно знаменитым,

and then all of a sudden plummets,

а затем внезапно падает,

going through a nadir between 1933 and 1945,

проходя надир между 1933-м и 1945-м годами,

before rebounding afterward.

прежде чем вернуться позже.

And of course, what we're seeing

Конечно, здесь мы наблюдаем тот факт,

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

что Марк Шагал был еврейским художником

in Nazi Germany.

в нацистской Германии.

Now these signals

Эти сигналы

are actually so strong

настолько сильны,

that we don't need to know that someone was censored.

что нам не нужно знать, что кто-то подвергался цензуре.

We can actually figure it out

Мы можем это понять,

using really basic signal processing.

используя простейший анализ сигналов.

Here's a simple way to do it.

Вот простой способ это сделать.

Well, a reasonable expectation

Разумно предположить,

is that somebody's fame in a given period of time

что чья-то слава в данный период времени

should be roughly the average of their fame before

должны быть примерно равна среднему славы до

and their fame after.

и славы после.

So that's sort of what we expect.

Это то, что мы ожидаем.

And we compare that to the fame that we observe.

И мы сравним это с тем, что мы наблюдаем.

And we just divide one by the other

Затем делим одно на второе,

to produce something we call a suppression index.

чтобы получить что-то, называемое индекс подавления.

If the suppression index is very, very, very small,

Если индекс подавления очень, очень, очень маленький,

then you very well might be being suppressed.

вероятно, что вас действительно подавляют.

If it's very large, maybe you're benefiting from propaganda.

Если он очень велик, наверное, вас пропагандируют.

JM: Now you can actually look at

ЖМ: Теперь можно посмотреть

the distribution of suppression indexes over whole populations.

на распределение индексов подавления по всёму населению.

So for instance, here --

Например, здесь:

this suppression index is for 5,000 people

это индекс подавления для 5 тысяч людей,

picked in English books where there's no known suppression --

взятых из английских книг, где известно про отсутствие цензуры,

it would be like this, basically tightly centered on one.

он примерно вот такой, сконцентрированный возле единицы.

What you expect is basically what you observe.

Ожидаемое совпадает с наблюдаемым.

This is distribution as seen in Germany --

Это распределение наблюдалось в Германии —

very different, it's shifted to the left.

оно совершенно другое, смещено влево.

People talked about it twice less as it should have been.

Люди говорили об этом в два раза реже, чем должны были.

But much more importantly, the distribution is much wider.

Однако, что более важно, распределение намного шире.

There are many people who end up on the far left on this distribution

О многих людях, которые оказываются на левом краю этого распределения,

who are talked about 10 times fewer than they should have been.

говорят в 10 раз меньше, чем должны.

But then also many people on the far right

Однако многие люди на правом краю

who seem to benefit from propaganda.

пожинают плоды пропаганды.

This picture is the hallmark of censorship in the book record.

Эта картинка — клеймо цензуры на книжной истории.

ELA: So culturomics

ЭЛА: Мы называем этот метод

is what we call this method.

культуромикой.

It's kind of like genomics.

Это как геномика.

Except genomics is a lens on biology

Разве что геномика это линза для биологии,

through the window of the sequence of bases in the human genome.

взгляд сквозь окно последовательностей оснований генома человека.

Culturomics is similar.

Культуромика сходна.

It's the application of massive-scale data collection analysis

Это применение анализа наборов данных огромного масштаба

to the study of human culture.

к изучению человеческой культуры.

Here, instead of through the lens of a genome,

Но взамен линзы генома,

through the lens of digitized pieces of the historical record.

мы смотрим сквозь линзу оцифрованных частиц истории.

The great thing about culturomics

Замечательным аспектом культуромики является то,

is that everyone can do it.

что любой может ею заняться.

Why can everyone do it?

Почему же любой может ею заняться?

Everyone can do it because three guys,

Потому что эти парни,

Jon Orwant, Matt Gray and Will Brockman over at Google,

Джон Орвант, Мэтт Грей и Уилл Брокман из Google,

saw the prototype of the Ngram Viewer,

увидев прототип средства просмотра N-грамм,

and they said, "This is so fun.

сказали: «Это очень весёлая вещь.

We have to make this available for people."

Давайте это опубликуем».

So in two weeks flat -- the two weeks before our paper came out --

Ровно за две недели — за две недели до публикации нашей статьи —

they coded up a version of the Ngram Viewer for the general public.

они запрограммировали публичную версию средства просмотра N-грамм.

And so you too can type in any word or phrase that you're interested in

Теперь и вы можете напечатать любое слово или предложение, которое вас интересует,

and see its n-gram immediately --

и сразу посмотреть его N-граммы,

also browse examples of all the various books

включая просмотр примеров из всех тех разных книг,

in which your n-gram appears.

в которых встречается ваша N-грамма.

JM: Now this was used over a million times on the first day,

ЖМ: В первый же день этим воспользовались более миллиона раз,

and this is really the best of all the queries.

и это — лучшие из всех запросов.

So people want to be their best, put their best foot forward.

Люди хотят показать себя с наилучшей стороны.

But it turns out in the 18th century, people didn't really care about that at all.

Однако оказывается, что в 18-м веке людей это совсем не интересовало.

They didn't want to be their best, they wanted to be their beft.

Они не хотели показать себя с лучшей стороны [best], они хотели показать себя с лучшей штороны [beft].

So what happened is, of course, this is just a mistake.

Как обычно, это была просто ошибка.

It's not that strove for mediocrity,

Это не стремление к посредственности,

it's just that the S used to be written differently, kind of like an F.

просто буква S писалась по-другому, похоже на F.

Now of course, Google didn't pick this up at the time,

Конечно, Google тогда это не отследил,

so we reported this in the science article that we wrote.

поэтому мы отметили это в написанной нами статье.

But it turns out this is just a reminder

Однако оказывается, что это просто напоминание о том, что,

that, although this is a lot of fun,

несмотря на всё веселье,

when you interpret these graphs, you have to be very careful,

при объяснении этих графиков нужно быть очень осторожным,

and you have to adopt the base standards in the sciences.

и нужно применять лучшие научные стандарты.

ELA: People have been using this for all kinds of fun purposes.

ЭЛА: Как только люди этим не пользовались.

(Laughter)

(Смех)

Actually, we're not going to have to talk,

На самом деле, говорить ничего не нужно,

we're just going to show you all the slides and remain silent.

мы просто покажем вам слайды, молча.

This person was interested in the history of frustration.

Этого человека интересовала история расстройств.

There's various types of frustration.

Есть разные типы расстройств.

If you stub your toe, that's a one A "argh."

Если вы ударились большим пальцем, это «ах» с одним А.

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Если планету Земля аннигилировали вогоны,

to make room for an interstellar bypass,

чтобы освободить место для межгалактического туннеля,

that's an eight A "aaaaaaaargh."

это «аааааааах» с восемью А.

This person studies all the "arghs,"

Этот человек изучил все «ахи»,

from one through eight A's.

содержащие от одного до восьми А.

And it turns out

Оказывается,

that the less-frequent "arghs"

наиболее редкими «ахами» являются те,

are, of course, the ones that correspond to things that are more frustrating --

которые относятся к наиболее пугающим вещам,

except, oddly, in the early 80s.

кроме, как ни странно, начала 80-х.

We think that might have something to do with Reagan.

Наверное, Рейган имеет к этому отношение.

(Laughter)

(Смех)

JM: There are many usages of this data,

ЖМ: Эти данные можно использовать по-разному,

but the bottom line is that the historical record is being digitized.

но суть в том, что история оцифровывается.

Google has started to digitize 15 million books.

Google начал оцифровывать 15 миллионов книг.

That's 12 percent of all the books that have ever been published.

Это 12 процентов всех когда-либо напечатанных книг.

It's a sizable chunk of human culture.

Это заметная часть человеческой культуры.

There's much more in culture: there's manuscripts, there newspapers,

Но в культуре намного больше вещей: рукописи, газеты,

there's things that are not text, like art and paintings.

нетекстовые вещи, например искусство и картины.

These all happen to be on our computers,

Всё это оказывается на наших компьютерах,

on computers across the world.

на компьютерах по всему миру.

And when that happens, that will transform the way we have

И когда это случится, это изменит то,

to understand our past, our present and human culture.

как мы понимаем прошлое, настоящее и человеческую культуру.

Thank you very much.

Спасибо большое.

(Applause)

(Аплодисменты)