Il Rise of Quantitative Methods in History

L’applicazione di metodi quantitativi alla ricerca storica, nota come cliometrica, è emersa come una disciplina distinta nel corso del XX secolo. Gli economisti e gli storici come Robert Fogel e Douglass North hanno pionierizzato l’uso di analisi statistiche, modelli econometrici e dati su larga scala per testare ipotesi storiche.

La disponibilità del potere di calcolo negli anni '60 e '70 ha permesso ai ricercatori di elaborare dati censi, registri commerciali e serie di prezzi su una scala che era stato impossibile con metodi manuali. Come cliometrics maturato, si è espanso oltre la storia economica in termini di storia demografica, sociale e politica, consentendo confronti tra regioni e secoli che erano precedentemente impossibili.

Tipi di dati quantitativi utilizzati in Cliometrics

La ricerca cliometrica si basa su un ampio spettro di dati strutturati, tra cui indicatori economici, record demografici, dati politici e misurazioni ambientali.

  • Indicatori economici[[]: salari, prezzi, volumi di scambio, stime del PIL, entrate fiscali e tassi di interesse.
  • Dati demografici[: annotazione di nascita, morte e matrimonio; censimento della popolazione; tabelle di aspettativa della vita.
  • Record politico[[]: dichiarazioni elettorali, voti legislativi, sentenze giudiziarie e dati di conscrizione militare.
  • Dati ambientali e climatici[[]: ricostruzioni della temperatura, serie di anelli, record di resa agricola e frequenza di disastro.
  • Dati di migrazione e di regolamento[[[]: liste passeggeri, brevetti terrestri, mappe ferroviarie e tabelle di origine-destinazione del censimento.

Dati economici

I dati economici sono la spina dorsale dei dati cliometrici, perché spesso sono abbondanti e possono essere confrontati nel tempo. Ad esempio, il Progetto di aggregazione di Pechino[ fornisce serie di PIL pro capite a lungo termine per molti paesi, permettendo agli storici di tracciare i modelli di crescita economica nel corso dei secoli.

Dati demografici

I dati demografici indicano le dimensioni umane dei cambiamenti storici. Gli studi di lunga data sui registri parrocchiali in Europa hanno permesso agli storici di ricostruire i tassi di fertilità, le crisi di mortalità e i modelli di matrimonio prima della moderna contabilità.

Dati politici e istituzionali

La storia politica quantitativa utilizza i dati elettorali, i modelli di voto e il comportamento legislativo. L'analisi dei voti arrotolati nel Congresso degli Stati Uniti nel XIX secolo, i cliometristi hanno tracciato i rialzi politici che hanno preceduto la guerra civile.

Dati ambientali e climatici

La ricerca cliometrica integra in modo sempre più complesso le prosecuzioni ambientali, come i nuclei di ghiaccio, gli anelli degli alberi e i diari storici del tempo. Studi sulla connessione tra gli shock climatici e i conflitti storici hanno usato ricostruzioni della temperatura per dimostrare che i periodi di ricostruzione e di raffreddore sono spesso correlati con l'aumento della guerra, la migrazione e l'aumento del rialz...

Impatto sulle interpretazioni storiche

L'uso sistematico dei dati quantitativi ha rimodellato alcuni dei dibattiti più centrali della storia. Un esempio sorprendente è la rilettura della rivoluzione industriale. I primi conti qualitativi hanno sottolineato l'innovazione tecnologica e gli inventori eroici.

I confronti tra le diverse nazioni sono ora prassi standard: l'assemblaggio di dati standardizzati sul PIL, l'istruzione e la salute, i cliometristi possono testare ipotesi sullo sviluppo economico a lungo termine, ad esempio il rapporto tra il colonialismo e i livelli di reddito attuali.

Sfide e limitazioni

I dati sono i principali emittenti. I dati storici sono spesso frammentari, biasimati verso popolazioni di lite o di ricchezza, e inconsistenti nella definizione nel tempo. Ad esempio, i registri fiscali premoderni possono omettere grandi segmenti della popolazione, e le serie di prezzi medievali spesso riflettono solo alcuni mercati.

Un'altra limitazione è il rischio di quantification bias] – primitivizzare ciò che può essere misurato su ciò che conta.

Molti dati storici sono non lineari e metodi statistici standard possono produrre risultati ingannevoli se applicati in modo non critico. La necessità di competenze di dominio accanto alla fluenza statistica significa che i cliometri devono essere formati sia nella storia che nell'econometrica, una combinazione che è ancora relativamente rara. Inoltre, la crisi di replica che ha colpito altre scienze sociali quantitative non ha risparmiato la cliometrica: recenti sforzi per riprodurre errori di codificazione hanno riscontrato dati non coperti

Metodologie chiave in Cliometrics

I ricercatori del settore dei sistemi di analisi dei dati (FLT:0] sono stati utilizzati per valutare il rapporto tra variabili come l’apertura commerciale e la crescita economica, mentre si occupano di questioni come l’auto-produzione.

[LT:0]L'analisi dei risultati principali e l'analisi dei componenti[] contribuiscono a ridurre i grandi numeri di indicatori correlati, come le misure multiple di qualità istituzionale, in un unico indice, permettendo agli studiosi di confrontare i paesi su una scala comune L'analisi dei cluster] può identificare gruppi di periodi storici o regioni che condividono caratteristiche simili, rivelando le tipologie di sviluppo economico.

Direzione Futuro: Big Data, Machine Learning e Linked Records

I recenti progressi nella digitalizzazione e nei metodi computazionali stanno spingendo la cliometrica in un nuovo territorio. I grandi progetti come la Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS) e la digitizzazione dei record di censimento]] stanno creando un flusso di dati longitudinali senza precedenti che possono essere collegati tra le generazioni.

Le tecniche di apprendimento automatico vengono utilizzate per estrarre i dati strutturati da testi storici, giornali e registrazioni scritte a mano. L'elaborazione di un linguaggio naturale può classificare argomenti nei giornali del XVIII secolo o identificare il sentimento nei diari personali. Questi metodi espandono la portata dell'analisi quantitativa oltre i numeri ai testi, consentendo ai cliometristi di fondere il rigore statistico con la ricchezza di fonti qualitative.

Le società che si occupano di tutelare la privacy sono più etiche e metodiche. Le società codificate in fonti storiche possono essere amplificate da algoritmi, e l'interpretazione dei modelli di apprendimento automatico rimane una preoccupazione. Ad esempio, un modello formato da giornali che sottorappresentano alcuni gruppi può produrre misure inaffidabili di opinione pubblica. Il futuro dei cliometri dipenderà dal mantenimento di un equilibrio tra sofisticazione tecnica e giudizio storico, assicurando che i metodi quantitativi servano una vita piuttosto.

Conclusioni

I dati quantitativi hanno cambiato radicalmente il modo in cui gli storici si avvicinano al passato, fornendo strumenti per testare le teorie, confrontare le società e scoprire modelli invisibili ad occhio nudo. La liometria si è spostata da un sottocampo di nicchia ad una metodologia centrale nella ricerca storica, grazie alla crescente disponibilità di archivi digitali e di potere di calcolo.