Table of Contents

הקדמה: The Digital Shift in Historical Literary Studies

המחקר של הספרות ההיסטורית התבסס על קריאה קרובה, מומחיות פילוסופית, ועבודות ארכאיות כואבות במהלך העשור האחרון, עם זאת, מהפכה שקטה התפתחה.חוקרים הופכים יותר ויותר לשיטות חישוביות – אגוריגים, כריית נתונים ולמידה מכונה – לנתח גופים גדולים של טקסט שלא יהיה אפשרי עבור כל חוקר יחיד לקרוא בחיים.

על ידי טיפול במיליוני מילים כמידע מובנה, גישות חישוביות לחשוף נושאים חוזרים, טביעות אצבע סגנוניות, וקשרים נסתרים בתוך הרשומה הספרותית.מממבוא אמפונים אנונימיים למיפוי התפשטות הרעיונות הנאורים, שיטות אלה מציעים השלמה רבת עוצמה למלגה המסורתית.אבל הם גם מעלים שאלות חשובות על הקשר, הטיה ופרשנות.

מאמר זה חוקר את טכניקות הליבה, יישומים, הטבות, מגבלות וכיוונים עתידיים של ניתוח חישובי בספרות היסטורית, ציור על דוגמאות קונקרטיות ומחקר האחרון.

מה הן שיטות של התאמות במדעי הרוח?

שיטות ציות מתייחסות לשימוש בכלים מבוססי מחשב ומודלים סטטיסטיים לנתח נתונים טקסטאליים או תרבותיים.בתוך מחקרים ספרותיים היסטוריים, שיטות אלה בדרך כלל נופלות תחת מטרייה של FLT:0דיגיטליים הומניסטים FLT:1 (DH) או FLT:2 Cultural AnalyticsFLT 3: הרעיון הליבה הוא להמיר טקסטים אנלוגיים - כתבי יד, כתבי יד, כתבי יד - כדי לזהות פורמטים אנושיים שעשויים ליישב את האלגוריתמים של אלגוריתמים.

טכניקות מפתח כוללות:

  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0)StylometryFLT:1 - מדידת תכונות סגנוניות (אורך מילים, מבני משפט, תדרי מילים פונקציה) עבור סמכות או סיווג ז'אנר.
  • (ב) ,0) ניתוח של הערכה (FLT:1) - הקצאת ציונים רגשיים לקטעים או מסמכים כדי לעקוב אחר מצבי רוח משתנים לאורך זמן.
  • (FLT:0) מודלים מודלים מודלים טופוטיים (למשל, לא עקבי Dirichlet Allocation) כדי לחשוף נושאים מאוחרים על פני קורפוס.
  • (FLT:0Network AnalysissFLT:1) - מיפוי מערכות יחסים בין דמויות, כתבים או מו"לים כדי לחשוף מבנים חברתיים ואינטלקטואליים.
  • (FLT:0)Geographic Systems (GIS)IRLT:1) - מקומות מאגדים שהוזכרו בטקסטים כדי לדמיין נרטיבים מרחביים.

כל אחת מהשיטות הללו דורשת כוונון ספציפי לתחום: מודל רגשני שנבנה על נתוני טוויטר מודרניים יקרא באופן שגוי את הסאטירה מהמאה השמונה־עשרה. כתוצאה מכך, ההיסטוריונים החישוביים חייבים לשתף פעולה הדוק עם מהנדסי תוכנה ולשוניות כדי להבטיח שאלגוריתמים יכבדו את המוזרויות הלשוניות והתרבותיות של מקורות היסטוריים.

יישומים מרכזיים בספרות ההיסטורית

טקסט המיון ל-Thematic Discovery

אחת האפליקציות הפשוטות ביותר היא לסרוק את הקורפוס העצום של תדרים ותבניות מילים.לדוגמה, החוקרים ניתחו את כל הגוף של השירה האנגלית בין השנים 1700 ל-1900 כדי לעקוב אחר העלייה והנפילה של מילים כמו "נשגב", "sublime", או "industrial" ניתוחים כאלה יכולים לחשוף כיצד תנועות ספרותיות – ריאליזם, ריאליזם, מודרניזם – תופעות לוואי בלתי ניתנות למדידה בסגנון ובסגנון.

פרויקט ציוני דרך, (FLT:0) "מיכת ה- Dispatchir"FLT" 1 ב אוניברסיטת ריצ'מונד, השתמש בכריית טקסט על יותר מ-100,000 מאמרים מ-FLT:2Richmond Daily DispatchuaFLT 3: הצוות זיהה כיצד כיסוי העבדות, הושמדה ומעורבות צבאית עבר במהלך המלחמה ללא כלים חישוביים, כך שיטתיים היו זקוקים למעקב אחר שנים ידניות.

(ב) [ה]: [ה] [ה]]: [ה] [ה] [ה]] [ה]] [ה]], [ה], [ה]]ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'''''[ה']']'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה']'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[

סליחות ועבודות שנויות במחלוקת

Stylometry הפך כלי מהימן לפתרון פאזלים סמכותיים.הדוגמה המפורסמת ביותר היא הניתוח של ההרחבה:0 (Federalist PapersFLT:1: היסטוריונים השתמשו במחקר סטטיסטי של מילים תפקוד (הגדרות, מאמרים, פרונונס) כדי לקבוע מי מבין 12 המסות השנויות במחלוקת נכתב על ידי אלכסנדר המילטון, ואשר על ידי ג'יימס מדיסון מודרני מכונה למידה בכיתה יכול להשיג דיוקים כאלה על ידי 95%.

במחקרים ספרותיים, שיטות דומות הוחלו על פענחה של שייקספיר, אל האנונימיות (FLT:0) סר תומאס מורפלי (Thir) 1 (Third Thomas MoreFLT:1), ועבודות המיוחסות לג'יין אוסטן.

ההתקדמות האחרונה ב-FLT:0 , סטיילולומטרית של אנדרמולה 1 (FLT:0) משתמשת ברשתות עצביות כדי לשקול את ההקשר – לדוגמה, ההסתברות של מילה מסוימת מופיעה לאחר רצף של מילים קודמות. גישה למידה עמוקה זו משפרת את הדיוק, אך גם דורשת נתונים גדולים יותר של אימונים.

ניתוח קיסרי ברחבי Centuries

ניתוח של סברה, או כריית דעה, מנסה לסווג את התנוחה הרגשית של טקסט.יישום לספרות היסטורית, זה יכול לעקוב אחר מצבי רוח קולקטיביים. מחקר של מעל 200 אלף רומנים בריטיים מהמאה השמונה-עשרה וה-19 מצא כי ציוני הרגש הממוצע של הרומנים הקשורים בביטחון כלכלי ויציבות פוליטית. לדוגמה, הרומנים שפורסמו בשנים של מחירי דגנים גבוהים או מהפכות פוליטיות נטו להיות יותר חמום.

עם זאת, ניתוח רגשות היסטורי עומד בפני אתגרים ייחודיים.מילים משתנות משמעות (למשל, "גאה" הייתה שמחה בשנות ה 1800; "נחמד" פירושו טיפש באנגלית התיכונה). Slang, אירוניה, וסרקזם הם קשה לשמצה ליישב חוקרים ב-FLT:0היסטורית Sentiment Analysis ב-MainzFLT:1 הם בניית דיסלקציות מיוחדות שמפתים היסטוריים לחושים לקטגוריות רגשיות.

ניתוח רשתות של מעגלים אינטלקטואליים וחברתיים

ניתוח רשתי מדמיין כיצד דמויות היסטוריות, מוסדות ורעיונות היו קשורים.על ידי הוצאת שמות מן האותיות, המסירות והזכירות, חוקרים יכולים לשחזר רשתות, מערכות פטרונים, ושרשראות ציטוטים.

לדוגמה, פרויקט ה-UFLT:0 (מאשר את הרפובליקה של אותיות ראט'ר"מ) באוניברסיטת סטנפורד עקב אחר התכתבויות של הוגי הדעות הנאורים כגון וולטייר, בנג'מין פרנקלין וג'ון לוק.הגרפים הנערכים מציגים רכזות כמו פריז ולונדון וחשפו כיצד חדשות ורעיונות נסעו לאורך נתיבי מסחר באופן דומה, ניתוח רשת של הרומנים מהמאה השמונה-עשרה יכול למפות אינטראקציות אופי כדי ללמוד נרטיביות ודינמיקה מגדרית.

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מודל לאבולוציה הmatic Evolution

בדוגמת מודלים מזהים אשכולות של מילים שלעתים קרובות מתרחשים יחד, מה שמגדיר אותם כ"טופים" (Applied to a diachronic corpus), זה יכול להראות כיצד נושאים שעווה ו-Vilne. מודל נושא של המחזורים הוויקטוריאניים, למשל, עשויים לייצר נושאים כמו "דת ומוסר", "התרחבות אימפריאליסטית", "חיים דרמטיים", ו"התקדמות" על ידי גיבוש תדירות של כל פעם, כיצד חוקרים דתיים יכולים לראות מסגרות של זמן מאוחר יותר, עד סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף סוף 1800.

פרויקט ה-FLT:0 (Oceanic Exchanges) של Oceanic Exchanges (Oceanic Exchanges) 1 (הפרויקט השתמש בדוגמנותק כדי לעקוב אחר האופן שבו דווח על כבל הטלגרף האטלנטי של 1858 על פני עיתונים בריטיים, אמריקאים ואירופיים.הניתוח גילה שכל העיתונות של כל מדינה מדגישה היבטים שונים (ניצחון טכנולוגי מול יריבות אימפריאליסטית), מדגישה כיצד פרספקטיבה לאומית עיצבה את אותו אירוע.

היתרונות של ניתוח Computational

אימוץ שיטות חישוביות מציע כמה יתרונות נפרדים עבור מלגה ספרותית היסטורית.

סקלאלה ומהירות

חוקר יחיד יכול לקרוא אולי כמה מאות רומנים בקריירה.מחשב יכול לעבד את כל התפוקה של פרסום אנגלית מהמאה ה-19 (עשרות אלפי כרכים) בימים. גודל זה מאפשר לחוקרים לבחון השערות על כל הגורורה ולא דוגמאות מפוקפקות של דובדבן, הפחתת הטיה של בחירת הברירה.

גילוי תבניות

מגמות היסטוריות משמעותיות רבות מדי מכדי להיות נוכח על ידי קורא אנושי.לדוגמה, עלייה הדרגתית באורך המשפט הממוצע במאה ה-19 עשויה לשקף שינוי סגנונות פרוזה.רק שיטה חישובית יכולה לכמת מגמות כאלה באופן אמין.

חידוש ושקיפות

ביקורת ספרותית מסורתית מסתמכת לעתים קרובות על רשמים של החוקר וציטוטים נבחרים. שיטות תגמול, לעומת זאת, ניתן לתעד כאלגוריתמים צינורות. חוקרים אחרים יכולים לבדוק את הנתונים, להפעיל את הקוד ולקבל את אותם התוצאות - או לאתגר את ההנחות.הקושטור הזה תואם את ההאתוס המדעי ומחזק את האמינות תביעות האדם הדיגיטליות.

שיתוף פעולה בין-תחומי

פרויקטים משותפים בדרך כלל מביאים יחד היסטוריונים, חוקרים ספרותיים, מדעני מחשב, סטטיסטיקאים וספרנים.הפולניזציה הזו מייצרת שאלות מחקר ושיטות חדשות.היסטוריונים לומדים לחשוב במונחים של מבני נתונים ואימות; מדענים מחשבים מתמודדים עם הבלגן של מקורות היסטוריים בעולם האמיתי ואת הצורך ברגישות תרבותית.

אתגרים ומגבלות

למרות ההבטחה שלהם, שיטות חישוביות אינן תרופת פלאה, הן מגיעות עם מכשולים משמעותיים שיש להכיר בהם.

מומחיות טכנית ותשתיות

לא לכל היסטוריון יש את הכישורים לכתוב תסריטי פייתון, להקים מסדי נתונים, או להכשיר רשתות עצביות. מוסדות לעתים קרובות חסרים את משאבי המחשוב או צוות התמיכה. הרבה חוקרים מוקדמים שרוצים להשתמש בשיטות חישוביות חייב להיות מרתיע.גם כאשר כלים זמינים, הם דורשים פרמטר זהיר כוונון - וטעויות יכולות להוביל למסקנות פגומים.

איכות נתונים וטעויות OCR

טקסטים היסטוריים מצופים הם לעתים רחוקות מושלמים.זיהוי אופי אופטי (OCR) החל על פניות ישנות, דפי פגומה, או גופנים קטנים מייצרים שגיאות.מילה כמו "ארוכת" עלולה להפוך ל"אניונג" (capital I) שגיאות כאלה מצטברות ויכולות לעוות ניתוחים בתדרים.תיקון אותם הוא כוח עבודה-מחדש, טקסטים רבים נשארים לא מתוכנתים או נעולים מאחורי יצירות דיגיטליות יכולות להיות ידועות.

התגברות יתר על המידה ההיסטורית

אלגוריתמים מפחיתים תופעות תרבותיות מורכבות למספרים.כפים ציון רגשני של +0.8 לפסקה של הסאטירה של ג'ונתן סוויפט מפספס את האירוניה, כוונתו של המחבר, וקבלת הקבלה ההיסטורית של הקורא.מודל נושא עשוי ללכד יחד "גזע" ו"שלי" באופן שמטשטש את הדיונים המוערכים של התנועה ההתנתקות תמיד צריך לפרש את האמת ההיסטורית - לא צריך לקחת דרך האמת ההיסטורית.

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מודלים של למידת מכונות המאומנים על נתונים היסטוריים יכולים לרשת או להגביר את ההטיות הקיימות בנתונים אלה.לדוגמה, מודל סטיילולומטרי שהוכשר בעיקר על סופרים זכרים עשוי להתאים טקסטים ממוסיפים נקבה. overfitting - כאשר מודל לומד דפוסים ספציפיים לנתונים האימונים ולא תכונות כלליות - יכול גם להוביל לתוצאות מזעזעות.

התנגדות משמעתית

כמה היסטוריונים מסורתיים ומלומדים ספרותיים נשארים ספקניים בגישות חישוביות, צפייה בהם כצמצום או כאיום למומחיות מפרשים. בריחת הפער הזה דורשת תקשורת ברורה: כלים חישוביים אינם נועדו להחליף קריאה קרובה אלא להשלים אותה.

כיוונים עתידיים

ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, התפקיד של חישוב במחקרים ספרותיים היסטוריים יעמיק ויגוון.

מודלים שפה גדולים (LLMs) ואדריכלות רובוטית

מודלים כמו GPT-4, ליבר, וצאצאיהם יכולים להיות מכוונים בטקסטים היסטוריים.הם יכולים לבצע משימות כגון זיהוי ישות, מיצוי יחסי ואפילו דור של מעברי פשמיל.עבור היסטוריונים, LLM מציעים את היכולת לחפש "הרעיון של... הסביר בהקשר של הרפורמציה" ולקבל תוצאות קונטקסטואליות במקום משחקי מילות מפתח.הם יכולים גם לעזור ב- incribing Hands.coming Hands.

עם זאת, LLMs נוטים להזיע אנכרונוניזם - הם עשויים להמציא עובדות או לערבב מאות שנים.הם חייבים לשמש בזהירות ותמיד לאמת נגד מקורות ראשוניים.

ניתוח רב-ממדי

הספרות ההיסטורית אינה רק טקסט: היא כוללת איורים, שוליים, מחייבת ופרסומות של מוציאים לאור. גישות חישוביות עתידיות ישלבו ניתוח תמונה (למשל, זיהוי סמלים, פריסות עמודים או איורים) עם טקסט.זה יכול לחשוף, לדוגמה, כיצד מגמות סודיות אינטראקציה עם ז'אנרים ספרותיים ברומן ויקטוריה.

נתונים מקושרים ו- Persistent Repositories

(הופנה מהדף ⁇ :0) עקרונות הנתונים של FLT: (הנמצא, נגיש, בין-זמנית, Reusable) פירושו כי גורורה היסטורית תהיה זמינה כמבוסס, נתונים לא ממושמעים. פרויקטים כמו FLT:2Text Encoding Initiative (TEI)FLT 3 ו-FLT:4 , השוואתי טקסט השוואתי ל-Firemed;

פלטפורמות אינטראקטיביות למלגות ציבוריות

שיטות מקבילות יכולות גם לעסוק קהלים רחבים יותר.כלים כמו FLT:0 (Voyant Toolsph1) או FLT:2פאללאדיוראטFLT:3 מאפשרות לתלמידים ולחובבים לחקור טקסטים היסטוריים ללא קידוד.We may see more מהדורות דיגיטליות המציעות ויזואליזציה דינמית לצד הטקסט המקורי, המאפשרות לקוראים לראות עננים, רשתות אופי, או גרפים אלה יכולים לשנות את האופן שבו אנו יכולים ללמד את האופן שבו אנו יכולים ללמד ויזואליזציה היסטורית של ניתוח הספרות והלימוד הספרות וההיסטוריה של האנליזה.

מסקנה: בריחת ה- Quantitative ו- Qualitative

השימוש בשיטות חישוביות בניתוח ספרות היסטורית אינו מציין את סוף מלגה מסורתית. להיפך, הוא מציע הרחבה חזקה של ערכת הכלים של ההיסטוריון.על ידי אימוץ אלגוריתמים תוך שמירה על ההגבלות שלהם, החוקרים יכולים לחשוף דפוסים שהוסתרו במשך מאות שנים, לבחון הנחות ארוכות טווח, ולשאול סוגים חדשים לחלוטין של שאלות.

הפרויקטים המצליחים ביותר הם אלה שבהם הניתוח החישובי מיודע עמוקות בהקשר היסטורי, וכאשר התוצאות מתפרשות באותה קצבה ושקייה כקריאה קרובה. כמו שדות של מדעי מדעי מדעי מדעי נתונים דיגיטליים ומדע נתונים היסטוריים, אנו יכולים לצפות לעתיד שבו כל היתרונות של גילוי ארכיוני הן מן העין האנושית והן את היכולת של המכונה לראות את היער מעבר לעצים.

(ב) [ה]]: [ה] [ה]] [ה]] [ה]]] [ה]]] ל[ה] [ה]] [ה]]], [ה]]] ל[ה]], [ה], [ה], [ה], [ה], [ה]]], [התחילה] [ה]]]] [ה] [ה] [ה]] [ה]] [ה] היא], [ה], [ה], [ה], [ה] היא] היא] היא], [ה] היא], [ה] היא [ה] היא [ה] היא [ה] היא] היא [ה] היא] היא] היא] היא [הההתחילה] היא [ה], [ה], [ה] היא] היא], היא], היא], היא], היא] היא] היא [ה], היא] היא [ה] היא] היא] היא [ה] היא] היא [ה] היא [ה] היא] היא] היא [ה] היא] היא [ה] היא] היא] היא] היא [ה] היא