Tarihsel Araştırmadaki Veri Devrimi

Quantitative analizi temel olarak sosyal tarihin pratiklerini yeniden şekillendirmiştir, göç, sosyal hareketlilik, aile yapısı ve ekonomik eşitsizliklerin ötesine geçmek için yapılan araştırmalar, geçmişteki tarihçilerin büyük ölçekli soruşturmaları, araştırmacıların şu anda rutin olarak, yüzyıllar boyunca bilgi kümelerini keşfetmesi ve yorumlamak için bireysel düzeyde kayıtların yorumlanması, geleneksel kaynak eleştirilerini modern bilimle bütünleştirilmesi, tarihçilerin anlatı tarihi ile bağlantılı olarak ortaya koyduğunu ortaya koymaktadır.

Bu değişimin temeli üç sütunda geri dönüyor: dijitalleştirilmiş tarihsel arşivlerin büyük genişlemesi, sofistike hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi ve tarihçiler, demografers, sosyologlar ve bilgisayar bilim adamları arasındaki disiplinler arası işbirliği, bu elemanların her biri, inovasyonu hızlandıran bir geri bildirim döngüsü oluşturmak. Ancak bu ilerleme aynı zamanda veri kalitesi, algoritmalı önyargı ve nicelleştirmenin sınırları hakkında önemli sorular da gündeme getiriyor.

Digitization and the Rise of Big Historical Data

Dünyanın dört bir yanındaki başlıca inovasyonun tek en önemli sürücüsü, sayısal sosyal tarihe göre, Census geri dönüşleri, parish kayıtları ve gazete koleksiyonlarının binlerce veri noktası içeren veritabanına büyük ölçüde yatırım yaptı.[0/0/01/2012)IPUMS[Döneticileri, 9,9.000'den fazla ülkedeki uyumsuz mikroverilerin ve diğer bölgelerin çalışmalarının ve benzeri olmayan yaşam sürelerinin incelenmesi.

Ancak, tarihteki büyük veriler sadece ölçek meselesi değildir. Tarihsel kayıtlar doğal olarak dağınıktır: isimler tartışmalıdır, yaşlar yuvarlak veya yanlış şekilde, tüm popülasyonlar, ayrımcı verileri farklılaştırmaya yönelik temel araçlar olabilir veya altında kalabilirler.Bu nedenle tarihçilerin verileri kaliteli, sayısal olarak yeniden üretmesi gerekir.

Bir başka meydan okuma, sayısal arşivlerin genellikle parçalanmış olmasıdır. Tek bir sayı bir kasaba için hayatta kalabilir, ancak şu anki sosyal hareketleri incelemek için gerçek zamanlı verilerle çalışılmalıdır, ancak tarihsel analogları - sayısallaştırılmış on dokuzuncu yüzyıl gazeteleri gibi - haber kaynaklarından gelen değişiklikler dikkate alınarak, gerçek zamanlı verilerin nasıl kullanıldığına dair bir bakış sunar.

Vaka Çalışması: Demographic Transition

İngiltere'de yapılan sayısal yöntemlerin ortaya çıkmasının ardından, araştırmacılar sosyal koşullar, kültürel normlar ve toplum seviyelerindeki demografik davranışlar ve ölümlerin düşük doğurganlık ve ölümlerden geçişler yapabilmelerini sağladılar.İngiltere'de yapılan doğurganlıkların büyük ölçüde azaldığını gösterdiler, sosyal beklentiler ve evlilik modellerinde yapılan değişiklikleri sosyal beklentilerle sonuçlandırdılar.

C ⁇ Yöntemleri Temel İstatistikin Ötesinde

Modern nicel sosyal tarih, karmaşık tarihsel verilerden anlam çıkarmak için standart araçlar haline gelir ve bu yöntemler tarihçilerin büyük sayıda değişkeni algılamasına ve şık olmayan ilişkileri tespit etmelerine olanak sağlar ve manuel denetim yoluyla ayırt etmek imkansız olacaktır.

Record Linkage ve Sınıflama için Makine Öğrenme

Makine öğreniminin en etkili uygulamaları kayıt bağlantılarındadır - aynı kişiyi veya varlığını farklı tarihsel veri setleri arasında tanımlama süreci. Erken bağlantı yöntemleri, tam olarak yer alan isimler ve tarihlerle uyumlu, killeme hataları ve eksik veriler.Modern yaklaşımlar kontrol edilen öğrenme algoritmaları, rastgele ormanlar veya gradyan yükselteçler gibi, birçok özellik tartmak için - isim benzerliği, yaş aralığındaki sınıflama teknikleri, sınıflama, sınıflama, sınıflama, sınıflama hataları, sınıflama hataları gibi.

Makine öğrenimi aynı zamanda sınıflama görevleri için de kullanılır, örneğin özgür metin açıklamalarından otomatik olarak meslekler. Tarihsel sayımlar genellikle deyimenratik dilde kaydedilen meslekler içerir - "baker", "master fırın", "bread satıcı" vb. - bu, uzun süre boyunca ulusal düzeyde mesleki bir yapıya standartlaşmış olmalıdır.

Doğal Dil İşleme ve Metin Madeni

Yapısal veri kümelerinin ötesinde, tarihçiler giderek yapılandırılmamış metin kaynaklarına yöneliyor - örneğin, gazeteciler, parlamenter tartışmalar ve broşürler – nicel analizler için.Dokuzuncu yüzyıl gazeteleri için, konu modelleri, araştırmacıların milyonlarca sayfadan gelen tartışmaları ve ekonomik krizlere ve politikaya yönelik kötü yardımlar sunabilmelerine izin veriyor.

Adlı varlık tanıma (NER) başka bir güçlü araçtır. Otomatik olarak kişi isimleri, yer isimleri, organizasyonlar ve tarihler, NER, sosyal ağların yeniden yapılandırılmasını sağlar, ve tarihsel coğrafyada eğitilmiş NLP modellerinin haritalanması, farklı büyü yapıları ile, grammatik yapıları ile, doğru kelimeler için muazzam bir korpus sağlar.

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Spasal Analiz

GIS (Geografik Bilgi Sistemleri) sosyal tarihçiler için vazgeçilmez bir araç haline geldi. geocoding tarihi verilere göre - belirli yerlere kayıtları bağlantılayarak - araştırmacılar göç akışlarının, ticaret ağlarının ve yüksek çözünürlükteki verilerin toplanmasını sağlar. Örneğin, GIS, İngiltere'deki buharlaşmanın nasıl yoğunlaşdığını ve coğrafik ulaşım yollarının nasıl azaltıldığını ortaya koydu.

Sosyal Tarih Anlatıcılarına Etkisi

Sayısal yöntemlerin infüzyonu sadece tarihçilerin kanıt toplamakla kalmaz, aynı zamanda son on yıllardan beri en yüksek olduğu hikayelerle çelişen bir kanıta dayanan "tarafsızlığın" anlatılarına meydan okuması olmuştur.Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki kuşaklararası hareketliliğin nicel analizleri aslında son yıllardan beri daha yüksek olduğunu göstermiştir - bir fırsat ülkesi, daha katı bir eşitsizlikle ilgili olarak, tarihsel eşitsizliğin şekillendirilmesini önermiştir.

Sayısal yöntemler, geleneksel arşivlerde sık sık sık sık sessiz olan gruplar için de ses verdi. Birçok kişiden gelen verilerle, tarihçiler köleleştirilmiş toplulukların deneyimlerini yeniden inşa edebilir, birkaç kişisel kayıtta görünmez olan azınlıklar ve direniş ağları. Örneğin, on yıllar boyunca yoksul rahatlama sahiplerinin kayıtlarının bağlantı kayıtları, yoksulluğun kuşaksal iletimini incelemek için mümkün kıldılar - aileler bireysel yaşam şekilleri ve bağımlılıktan nasıl geçtiler.

Disiplinlerarası İşbirliği ve Yeni Çerçeveler

Sosyal tarihinin yükselişi, geleneksel disiplin sınırları boyunca işbirliğini teşvik etti. Tarihçiler, nüfus dinamiklerini modellemek için de çalışıyorlar, bu tür bilim insanları sosyal ağları analiz etmek ve bilgisayar bilim insanları ile yeni algoritmaları geliştirmek için.) gibi projelerde, Utrecht Üniversitesi'nde, birçok alandan sosyal bilim insanları tarafından kullanılan yeni analitik çerçeveler ve kavramlara ilişkin metinleri analiz etmek için bir araya getiriyorlar.

Etik ve Yöntemolojik Sorumluluklar

Tarihsel araştırmalar tarihsel araştırmalara daha merkezi hale gelirken, etik düşünceler göz ardı edilmemelidir. Tarihsel veriler genellikle hassas kişisel bilgiler içerler - isimleri, aile ilişkileri - kullanımlarını onaylayabilecek bireylere kadar yaşamları azaltmalıdır. Tarihçilere karşı araştırma değerini dengelemek zorundalar ve dijital arşivler, mümkün olan yasal kısıtlamaları ve anonimleştirmeyi uygulamalıdır.

Algoritma önyargısı başka bir baskı endişesidir. Tarihsel veriler üzerinde eğitilmiş makine öğrenme modelleri, kayıt yapanların önyargılarını yansıtıp, bu araçları kullanan tarihçilerin bu tür önyargıları aktif olarak test etmesi ve bu şekilde düzenlemelerini mümkün kılmaları gerekir.

Future Horizons

Nicelikli sosyal tarihin sınırı genişlemeye devam ediyor. Birkaç trend muhtemelen önümüzdeki yıllarda alanı tanımlayacak ve toplumların deneyimsiz, ekonomik ve sosyal değişimleri nasıl deneyimleyeceği konusunda çeşitli yollar keşfedebilecek.İkinci, yapay zeka, özellikle de büyük dil modelleri, Avrupa'da gözlemlenen kalıpların yeniden yapılandırılması ve bu tür genetik boşlukların ve farklı yolları keşfedebilmeleri gibi farklı yolları keşfedebilecek.

Reproducability ve şeffaflık giderek daha önemli hale gelecektir. Araştırma iş akışları daha karmaşık hale gelir, tarihçiler veri tabanından uygulamaları benimsemelidir; veri kümesi ve belgeyi paylaşmaları, böylece diğerleri çalışmalarında öğretimi doğrulayabilir ve inşa edebilir.Dataverse) ve diğer sosyal tarihçilerin birlikte, sosyal bilimcilerin de aynı zamanda modern disiplin ve disiplinler hakkında daha titiz bir şekilde okumaları ve daha titiz bir şekilde okumaları gerekir.

Quantitative analizi, tarihçinin temel zanaatı için bir yedek değildir - kritik yorum, bağlamsal anlayış ve anlatı sentezleri - ancak bu araçların insan geçmişi hakkında daha güçlü bir amplifikasyon olduğunu kabul ederek, ancak yön açık olacaktır: nicel yöntemler öngörülebilir bir gelecek için sosyal tarihlerde saklı olan önemli bir güç kalacaktır.