Büyük Veri Analytics Tarihçilerin Geçmişleri Nasıl Çalışıyor

Tarih araştırmaları uzun zamandır arşivlerin, mektupların ve resmi kayıtların titiz bir şekilde okutulmuştu. yüzyıllar boyunca, tarihçinin zanaatkarları nispeten küçük belge setlerinin yakın analizine, bir bilimselden gelen sonuçlar, bir ömür boyu önemli ölçüde okuyabildi.Bu dönüşüm, tarihin profesyonelleştirilmesinden bu yana disiplinin yükselişini temsil ediyor.

Büyük veri analizi tarihçilerin dikkatli yorumlama çalışmalarını değiştirmiyor. Bunun yerine, geçmişimizi yeniden şekillendirme yeteneğini, büyük çaplı tarihsel çalışmalarda büyük veri analizlerini kullanarak, güncel araştırma ve gerçek dünya örnekleri üzerinde çizimler yaparak inceler.

Tarihsel Bir Metinde Büyük Veri Analizi Nedir?

Büyük veri analizi, sayısal olarak büyük, karmaşık veri kümelerinin sayısal incelemelerini, desenleri, korelasyonları ve eğilimleri tanımlamalarını ifade eder. Tarihi araştırma bağlamında, bu veri kümeleri genellikle sayısal kitaplar, gazeteler, yazışmalar, mülk kayıtları, mahkeme belgeleri ve makine hazır formatlara dönüştürülen diğer birincil kaynaklar içerir.

Tarihteki büyük verilerin temel özellikleri diğer alanlarda şunlar: hacim (terabaylar veya petabaylar metin), hız (yeni sayısallaştırılmış materyalin izleri), ve çeşitli (yapılan metin ile birlikte yapılan sayılar gibi yapılandırılan veriler). Ancak, tarihsel büyük veriler genellikle eksik, formatta tutarsız ve orijinal yaratıcılarının önyargıları ile şekillendirilir.

Tarihsel büyük veri projelerinde yaygın olarak uygulanan analitik yöntemler, metin madenciliği için doğal dil işleme, tarihsel değişim haritalama için geospatial analiz, ilişkileri ve etkisini incelemek için ağ analizi, ekonomik ve demografik desenler için istatistiksel modelleme ve makine öğrenme algoritmaları içerir.

Tarihsel Araştırmanın Dijital Dönüşümü

Hesaplama tarihine doğru geçiş bir gecede gerçekleşmedi. Google Kitaplar tarafından kitapların dijitalleştirilmesi için erken çabalar başladı ve 1980'lerde ve 1990'larda gazete kayıtlarının yayılması:0Chronicling America) gibi büyük girişimlerde bulundu.

Bu dijital depozitler hesaplama analizi için kapıyı açtılar. Araştırmacılar, belirli koşullar için milyonlarca sayfayı aniden aramayı, zamanla fikirlerin frekansını takip edebilir ve 2010 yılında Google Ngram Viewer gibi araçların yayınlanması, yayınlanmamış kitapların yüzyıllar boyunca frekans eğilimlerini keşfetmesini mümkün kıldı.

Bu dönüşüm eşitsizdir. Bazı alanlarda, ekonomik tarih ve tarihsel demograf gibi, uzun süredir sayısal yöntemler kullandı ve hızla adapte oldu. Başlangıçta bilgisayarlı yaklaşımlar dahil olmak üzere diğerlerinden, başlangıçta dijital yöntemler dahil olmak üzere, ancak giderek artan bir şekilde dahil edildi.

Tarihte Big Data Analytics'in Anahtar Uygulamaları

Tarihi araştırmadaki büyük veri analizi için uygulama aralığı geniş ve hızla büyüyor. Aşağıdaki bölümler, devam eden araştırma projelerinden çekilen örneklerle çalışmanın en belirgin alanlarını anlatıyor.

Text Mining and Corpus Linguistics

Text madenciliği tarihçilerin büyük belgelerdeki dil kalıpları analiz etmelerine olanak sağlar. Doğal dil işleme tekniklerini sayısal metinlere uygulayarak araştırmacılar, kavramlar ortaya çıkıp, retorik tarzdaki değişimleri tespit edebilir ve kültürel veya siyasi dönüşümleri yansıtan kelime kullanımındaki değişiklikleri ölçebilirler.

Bir etkili örnek kavramsal tarih alanından geliyor. Araştırmacılar Francis Bacon ve John Locke gibi binlerce ünlü muhabirin yanı sıra, "experiment" ve "observation" gibi terimleri incelemek ve bilimsel dil gelişimini bilimsel olarak erken modern yazışma ağları sırasında değiştirmek için metin madenciliği kullandılar.

Başka bir büyük uygulama, algoritmaların metinlerin duygusal tonlarını değerlendirdiği duygusal analizdir. Tarihçiler kişisel mektuplar, günlükler ve gazete görüşleri kriz dönemlerinde kamu ruhlarını takip etmek için parçalara başvurdular, savaşlar veya ekonomik depresyonlar gibi.

Thematic Discovery için Topic Modeling

Topic modelleme, her belgeyi okumadan önce büyük arşivlerin içeriğini incelemek için konu modellerini kullanarak, on yıllar içinde en çok tartışılan konuları tanımlamak için bir konu modeli çalıştırabilecek bir metin madenciliği tekniğidir. Örneğin, on dokuzuncu yüzyıl gazetelerini okuyan bir araştırmacı, on yıl boyunca en çok tartışılan konuları tanımlamak için milyonlarca makale üzerinde bir konu modeli çalıştırabilir, sonra ilgi alanlarına yönelik konular hakkında özel konularla ilgili olarak ele alabilir.

Bu yaklaşım, 1674'ten 1913'e kadar Londra'dan gelen yaklaşık 200.000 suçlu duruşmanın sayısal bir arşivi olan Eski Bailey Proceedings[Döneticileri değiştirmiş) ile sosyal tutumlar arasındaki ilişkiyi ortaya koydu.

Geospatial Analiz ve Tarihsel Harita

Coğrafi bilgi sistemleri, tarihsel yerleri haritalardan, mülk kayıtlarından ve geospatial veritabanına dahil ederek, araştırmacılar, manzaraların, yerleşimlerin, sınırların ve hareket modellerinin zaman içinde nasıl değiştiğini görselleştirebilirler.

Stanford Üniversitesi'nden gelen büyük projeler, akademisyenlerin eski dünya genelinde seyahat süreleri ve maliyetleri hesaplamasına izin veriyor. Bu geospatial yaklaşım, Roma ticaret, iletişim ve askeri lojistik anlayışına dönüştü.

Geospatial büyük veriler de zorla göç, diyaspor topluluklar ve insan faaliyetlerinin çevresel tarihini destekler. Geminin ortaya koyduğunda, nüfus kaydı ve coğrafi koordinatlarla toprak sahipliği verileri, tarihçiler köleleştirilmiş insanların hareketini izleyebilirler, göçmenler ve daha önce ulaşılamaz bir ölçek ve hassas durumdaki mülteciler.

Tarihsel İlişkiler Ağı Analizi

Ağ analizi, bireyler, kuruluşlar veya kurumlar arasındaki bağlantıları, etki, işbirliği ve çatışma yapıları ortaya koyar. Tarihsel araştırmalarda, bu ağlar genellikle yazışmalardan, üyelik listelerinden, atıf kalıplarından yeniden inşa edilir ve arşivlerde bulunan diğer ilişki verileriyle yeniden yapılandırılır.

Bu alanda bir dönüm noktası, Francis Bacon gibi rakamlar analiz ederek, Thomas Hobbes ve John Donne'nin ortak muhabirleri, patronlar ve kurumsal bağlarla bağlantılı olduğunu gösteriyor.

Network analizi de siyasi tarihe uygulanır, devrimci meclis üyeleri arasındaki bağlantıları haritalamak, parlamenter gruplar ve diplomatik ağlar. Bu çalışmalar, siyasi grupların ortaklarını belirleyebilir ve ittifakların geri dönüş dönemlerinde nasıl değiştiğini izleyebilir.

Sayısal Ekonomik ve Demografik Tarih

Tarihsel ekonomi ve demografi on yıllardır sayısal yöntemler kullandı, ancak mevcut verilerin ölçeği muazzam ölçüde genişledi. Araştırmacılar, nüfus dinamiklerini yeniden inşa etmek için milyonlarca bireysel kaydı analiz edebilir ve fiyat listelerini analiz edebilir.

Thomas Piketty gibi ekonomik tarihçilerin çalışması, çeşitli yüzyıllar boyunca vergi kayıtlarının zengin eşitsizliğinde uzun vadeli eğilimleri belgelemesi için çeşitli yüzyıllar boyunca kullandığı, geniş ölçekli sayısal analizlerin gücünü genişletmektedir. Global Price ve Income History Group gibi projeler, onlarca ülke arasında ekonomik gelişmenin karşılaştırmalı çalışmasına izin vermektedir.

Demografik tarihçiler doğum, evlilik ve ölüm oranlarının sadece tarihsel anlayışla değil aynı zamanda nüfus dinamikleri ve halk sağlığı hakkında da güncel tartışmalarla ilgili 17. yüzyıla kadar uzanan iki milyondan fazla bireysel kayıt içeriyor.

Tarihsel Çalışmalar için Big Data Analytics'in Faydaları

Büyük veri analizinin entegrasyonu, tarihi bursun erişim ve rigorunu genişleten önemli avantajlar sunar.

[FONT:0]Pcale of Del:[Döneticiler) C ⁇ yöntemleri tarihçilerin herhangi bir insan okuyucusu tarafından desteklenen bazı kanıtlarla ilgili belgelerin binlerce veya milyonlarca kişiye karşı test edilebilir.

[FONT:0)Pattern Tespiti:[Dönetici:[Döneticiler) Algoritmalar, insan okurlarının özlediği geniş veri kümelerinde ince desenler bulmaya devam eder. Bu, belgeler arasındaki eğilimleri, ekonomik ve kültürel değişkenler arasındaki korelasyonları kapsar.

[FONT:0]Hypothesis Generation:[Dönetici: [Dönetici:0] Exploratory veri analizi büyük veri teknikleri kullanarak yeni araştırma sorularına yol açan beklenmedik desenler oluşturabilir.Bir gazete arşivinin bir konu modeli daha önce göz ardı edilen bir tartışma ortaya çıkabilir; bir ağ görselleştirme daha sonra hesabı unutmuş olan bir temel aracı tespit edebilir.

[FONT:0]Cross-Referencing Diverse Sources:[Dönetici] Büyük veri analizi, birçok farklı kaynaktan bilgi entegre etmek için pratik yapar. Siyasi hareketlerin incelenmesi gazete makalelerini, polis gözetimi raporlarını, kişisel yazışmaları ve oylama kayıtlarını bir araya getirebilir, aynı olayların, insanların ve bu parasız materyallerin etrafındaki yerleri kullanarak hesaplama yöntemlerini kullanarak.

[FONT:0)Reproducability and Transparency:[Dönetici: 0 ) C ⁇ iş akışları belgelenmiş ve paylaşılabilir, diğer araştırmacıların tekrar tekrar tekrarlama veya eleştiri bulgularına izin verebilir. Bu, geleneksel olarak bağımsız olmayan bir araştırmada daha titiz ve şeffaf uygulamalara geçiş gösterir.

Meydanlar ve düşünceler

Potansiyeline rağmen, tarihteki büyük veri analizi, araştırmacıların dikkatle gezinmesi gereken inanılmaz zorluklar sunar.

Data Quality and Source Criticism

Tarihsel veriler asla temiz değildir. Digitization, optik karakter tanıma hataları, eksik metadata ve tutarsız formatlama yoluyla hataları ortaya koyar. Orijinal kaynaklar kendilerini önyargılar, omissions ve onların yaratıcılarının kongreleri tarafından şekillendirilir. Census kayıtları dışlanmış nüfuslar; gazete kapsaması editör öncelikleri yansıtabilir; kişisel harfler akılda özel izleyicilerle yazılır.

C ⁇ analizi, araştırmacıların kendileri için hesap vermedikleri bu sorunları birleştirebilir. Hedefsiz veriler üzerinde eğitilmiş bir algoritma, büyük verilerle çalışan tarihçiler, herhangi bir belgede kullandıkları aynı kaynak eleştirisini uygulamalıdır, ancak dijital koleksiyonların ölçek ve karmaşıklığına adapte olur.

Etik konular ve Kültür Hassasiyeti

Arkeolojik materyalin sayısallaştırılması, mahremiyet, onay ve kültürel otorite hakkında etik sorular ortaya koyar. Birçok tarihsel kayıt, yaşayan insanlar veya yakın torunları hakkında bilgi içeriyor. sömürge yönetimi, misyoner toplumlar ve diğer kurumlar, topluluklara hassas veya bu da ortak koşullar altında toplandığı malzemeleri tutabilir.

Büyük veri analizi kullanan araştırmacılar, çalışmalarının veride temsil edilen insanların onuruna saygı duymalarını ve veri yönetimine dikkat etmesi gerektiğini düşünmelidirler. Örneğin, ataların dijitalleşme konusundaki kaygıları, kutsal nesneler ve törensel bilgi birikimini ele alalım.

Teknik Beceriler Gap

Çoğu tarihçi metinsel analiz, arşiv araştırmalarında ve yorumlayıcı argümanlarda değil, programlamada, istatistiklerde veya veri yönetiminde eğitim almaktadır. Büyük veri analizinin teknik talepleri iyi kaynaklanmış kurumlar ve daha az teknolojik yetenekler arasındaki eşitsizlikleri aşabilme engellerini sağlayabilir.

Bu boşluğun ele alınması, yüksek lisans eğitiminde değişiklikler gerektirir, tarihçiler için tasarlanmış kullanıcı dostu analitik araçların geliştirilmesi ve alan uzmanlarının bilgisayar uzmanlarının birlikte çalıştığı ortak modeller. Dijital İnsanlık Yaz Enstitüsü ve Liberal Sanat Dijital Burs Enstitüsü dahil olmak üzere çeşitli büyük girişimler, bu becerileri insan bilim adamları arasında inşa etmeyi amaçlayan eğitim programları sunar.

Algoritma Bias ve Yorumlama Sınırları

Algoritmalar tarafsız değildir. Verilerin nasıl yapılandırılılacağı konusunda varsayımlar kodlanır, hangi desenler anlamlıdır ve hangi kategoriler tarihsel metinlerde eğitim gören makine öğrenme modelleri bu metinlerde mevcut önyargıları miras alır.

Dahası, hesaplama yöntemleri sadece bazı sorular cevaplayabilir. Bu kalıpların neden var olduğunu açıklamaktan daha iyi tanımlamaları uygundur. İnsan motivasyonlarını, kültürel anlamları ve tarihsel konjümeme hala eğitimli tarihçilerin yargı ve bağlamsal bilgilerini gerektirir.Büyük veri analizi tarihsel düşünme için bir araç değildir.

C ⁇ Tarihleri için Yöntemsel Çerçeveler

Büyük veri analizinin tarihsel araştırmaya başarılı entegrasyonu ses metodolojisine bağlıdır. Çeşitli çerçeveler, araştırmacılara hesaplama projeleri tasarlama ve değerlendirme konusunda rehberlik etmek için ortaya çıktı.

[FONT:0]Distant Okuması:[DFLT:1] edebi bilimci Franco Moretti tarafından yapılan yazı, farklı okuma, literatürü yakından okumaz, ancak büyük koleksiyonlarda desenleri inceleyerek analiz etmeyi açıklar.

[[Dönetici:0)Scalable Reading:[Dönetici: 0,3) Uzak okumanın düzeltilmesi, büyük fiziksel ve mikro seviyeli son derece ayrıntılı belgelerin incelenmesi gibi hesaplama yöntemlerinin sayısal hareketlerinin değiştirilmesini yakından takip etmek için konu modellemesini kullanabilir.A araştırmacı, bu metinlerin anlamını anlamak için yakından okuyabilmektedir.

[FONT:0]Mixed Yöntemler: [Dönetici:[Dönetici] Büyük verilerle çalışan birçok tarihçi, nitel vaka çalışmalarıyla sayısal analizleri birleştirip, arşiv araştırma ve anlatı tarihi ile ilgili olarak, parlamentodaki siyasi dil hakkında bir çalışma, on yıllar boyunca anahtar terimlerin frekansını takip etmek için metin madenciliği kullanabilir, o zaman bu terimlerin her iki hesaplama ve geleneksel yaklaşımların güçlerini nasıl koruduğunu anlamak için ayrıntılı olarak tartışabilir.

C ⁇ Tarihteki Vaka Çalışmaları

Çeşitli dönüm projeleri, tarihsel araştırmadaki büyük veri analizinin gücünü ve karmaşıklığını göstermektedir.

[FONT:0] Duygu Tarihleri: [Dönemli:[Dönetici:0) Avustralya Ulusal Üniversitesi'nde, Orta Çağlardan 20. yüzyıla kadar duygusal ifadeyi analiz etmek için metin madenciliğini kullandı. Korku, öfke ve sevinç gibi belirli duygularla ilişkili kelimelerin frekansı takip ederek, duygusal normlarda ve ilişkileri kültürel, dini ve siyasi değişimleri belgeledi.

[FONT=0]Pekizman Cumhuriyeti'ni ([Dönetici: 0) Bu büyük ölçekli proje, Voltaire Üniversitesi'ndeki yazışma ağlarını yeniden yapılandırdı, Benjamin Franklin ve Madame du Châtelet. Network analizi ile geospatial görselizasyon ile birleştirerek, proje, ulusal sınırlardaki fikirlerin gelişimini nasıl ortaya koydu.

[FONT:0) Trans-Atlantic Köle Ticaret Veritabanı: Yaklaşık 36.000 seyahati yazan Afrikalıları 1500 ve 168 arasında Amerika'ya taşıdılar. Proje, gemiler, günlük kitaplar ve yasal kayıtlar dahil olmak üzere arşivlerden gelen verilerle ilgili olarak, köle ticaretinin ölçek, yönünü ve organizasyonunu analiz edebilir.

Future Perspectives ve Gelişen Yollar

Büyük veri analizinin tarihsel araştırmaya entegrasyonu hala erken aşamalarındadır. Önümüzdeki yıllarda alanın nasıl gelişeceğine dair ortaya çıkan birkaç trend noktası.

[FONT=0]Makine Öğrenme ve Kalıp Tanımlama: [Dönetici: 0,4][/FONT=0) Makine öğreniminde ilerlemeler, özellikle de metin analizi ve görüntü tanıma için derin öğrenme, daha önce ulaşılabilen tarihsel kaynakları genişletecektir. Araştırmacılar, geleneksel optik karakter tanımasını yenebilecek el yazma belgeleri kullanıyor.

[FONT:0]Linked Data and Semantic Integration: Tarihsel bilgi için bağlantılı açık veriler oluşturmak için çaba sarf etmek, araştırmacıların farklı projeler ve kurumlardan veri kümelerini bağlantı kurmalarına izin verecektir. Belirli bir bölgede çalışan bir tarihçi veri sayımı, gazete arşivleri ve yazışma ağları bir araya getirebilir.

[FONT=0)Collaborative Altyapı: [Dönetici: [Dönetici analizi giderek artan şekilde paylaşılan altyapıya bağlı olarak, dijital depolar, hesaplama platformları ve metadata ve veri paylaşımı için standartlar. Avrupa projesi Time Machine gibi inisiyatifler, bu da Avrupa kültürel mirası için dijital bilgi sistemi oluşturmayı amaçlamaktadır.

[FONT:0]Yayın Tarihi ve Erişim:[Dönetici:[Dönetici:0) Büyük veri analizi de tarihsel değişim için etkileri vardır. Etkileşimli görselleştirmeler, dijital sergiler ve online platformlar, Amerikan Panoraması gibi tarihsel modelleri keşfetmelerine izin verir.

[FONT=0]Critical Data Studies:[Dönetici: [Dönetici:0]Critical Data Studies:[Döneticisel Yöntemler: [Dönetici yöntemleri tarihsel araştırmalara daha merkezi hale gelirken, alan aynı zamanda veri analizinin kullanımı konusunda kritik bir perspektif geliştiriyor. Scholars, geçmişle ilgili ne kadar sayısallaştırma kararlarının nasıl tanımlayabildiğimizi inceliyor.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Büyük veri analizi, bir nesil önce düşünülemez olan tarihsel araştırma için yeni olasılıklar yarattı. Tarihçiler artık metinleri analiz edebilir, hareketleri, harita ilişkilerini analiz edebilir ve soruları temel olarak sorulan ve hangi cevaplara ulaşılabileceklerini test edebilirler.

Tarihin büyük verilerle dönüşümü geleneksel yöntemlerin değiştirilmesi değildir, ancak tarihçinin aletkit genişlemesine izin verir. Mikro ve makro, özel belge ve büyük korpus, bireysel hikaye ve yapısal desen. Alan için tam potansiyellerini fark etmeye devam etmelidir, tarihçiler teknik becerileri, etik çerçeveleri ve sorumlu hesaplama araştırmaları destekleyecek ortak yapılar geliştirmeye devam etmelidir.