Tarih ve Veri Biliminin Bölümleri: Methodolojik Yenilik

Tarih ve Veri Biliminin Bölümleri: Methodolojik Yenilik

Son on yılda, tarih ve veri biliminin yakınlığı, daha önce imkansız olan bir incelatif güçle bir niş deneyden taşındı. Bu kesişim, genellikle dijital tarih veya tarihsel veri bilimi olarak adlandırılır, büyük metinleri analiz etmek için araştırmacılar, bu makale, nüfustaki sosyal ağları ve kültürü daha önce imkansız olan hassas bir şekilde inceler.Bu kesişim yöntemleri tarihsel kaynaklara uygularken, akademisyenler desenleri ortaya çıkarabilirler, hipotezleri ölçeklendirmeye ve geleneksel yorumları yeni anlatılar yaratırlar.

Tarihsel Veri Bilimi: Bir Genel Bakış

Tarihsel veriler bilimi bilgisayar bilim, istatistikler ve tarihsel kayıtlara, eserlere ve metinlere yönelik bilgi uygulamaları uygular; Bu, bilgisayar bilimleri, istatistik ve bilgi görselleştirmesini tek başına hesaplamalı yöntemlere entegre etmeyi amaçlayan geniş bir dijital insan hareketidir.

Kalpte, tarihsel veriler bilimi, yapısız veya yarı yapılandırılmış birincil kaynakları analitik bir şekilde analiz etmek üzeredir. Bu işlem, tarihçiler, bilgisayar bilim adamları, istatistikçiler ve kütüphanecilerle bir araya getirmekte, genellikle sayısal veya algoritma analiz yoluyla takip edilmektedir. Sonuçlar daha sonra tarihsel bağlamda yorumlanmaktadır, konu uzmanlık ve teknik beceriye sahip olmak.

Anahtar Metodolojik Yenilikler

Tarihi veri biliminin metodolojik aracıkitleri genişlemeye devam ediyor. Aşağıda, her biri kendi güçlü, sınırlamaları ve uygulama alanları ile en etkili yeniliklerden bazıları.

1. Text Mining and Natural Language Processing (NLP)

Text mining and NLP tarihçilerin büyük yazılı belgelerin geniş koleksiyonlarından bilgi almalarına izin veriyor - Ortaçağ yazılarından 19. yüzyıl gazetelerini parlamento kayıtlarına yönlendirerek, “önetici tanıma (NER), duygu analizi ve stylometri, NER'in 18. yüzyıl dergilerinde bilimsel terimlerin ortaya çıkmasını ve ölçmelerine izin veriyor. Örneğin, bir tarihçi “önderilme” hakkında tartışmalarını takip etmek için 200.000 gazete makaleden oluşan bir korpusu ile ilgili tartışmaları takip etmek için konu modellemeyi kullanabilir.

[FONT=0)Tools ve platformlar: [Dönetici: Python (NLTK, spaCy, gensim), R (tm, niceeda), ve Voyant Tools ve Lexos gibi kullanıcı dostu arayüzler de programmatik erişim için API'ler sağlar.

2. Ağ Analizi

Varlıklar arasındaki ağ analizi haritaları - insanlar, örgütler, şehirler veya kavramlar - tarihsel toplulukların yapısını ortaya çıkarmak, siyasi ittifaklar, ticaret rotaları ve entelektüel değişimleri kurmak.Instrucenment bağlar (yazarlar, ko-membership, alıntılar, nakliye kayıtları), tarihçiler Avrupa'nın bağlantılarını belirleyebilir ve toplum kümelerini tespit edebilir.

[FONT=0)Tools ve platformlar:[Dönetici:[Dönetici: 0) Gephi, Cytoscape, NetworkX (Python), istatistik (R) Büyük tarihsel ağları genellikle karışıklığa ve düzeni ayarlamalarından kaçınmaya özen gösterir.

3. Sayısal Analiz ve İstatistiksel Modelleme

Quantitative yöntemler uzun zamandır ekonomik ve sosyal tarih parçası olmuştur, ancak modern hesaplama gücü büyük ölçüde kapsamını genişletmiştir. Regresyon analizi, zaman serisi tahminleri, uzaysal ekometriler ve makine öğrenme algoritmaları tarihçilerin nüfus dinamikleri, fiyat dalgalanmaları, göç modelleri ve hatta yeniliklerin difüzyonu. Örneğin, modern bir araştırma ekibi, modern Avrupa'daki cadı davalarının korelasyonlarını analiz etmek için lojistik regresyon kullandılar, demografik, ekonomik ve dini değişkenleri birleştirerek sayısallaştırılmış parish kayıtları ve mahkeme belgeleri.

[FONT=0)Tools ve platformlar:[Dönetici: 0D][/FONT=0) Stata, SPSS, R (diverse, bakımt), Python (pandas, scikit- learning) Ana, istatistik varsayımlarının eksik olmayan ve ölçümlere sahip olmasını sağlamaktır.

4. Spasal Analiz ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS)

Tarihsel GIS, araştırmacıların uzay ve zaman boyunca verileri haritalamalarını sağlar, geçmiş olayların coğrafi boyutlarını ortaya koyar. Nüfusun eşitsizlikleri, arazi değişimleri, ulaşım ağları ve çatışma bölgeleri tarihsel haritaları ve sayısallaştırılmış bakış açıları kullanarak arsalanabilirler.[Dönderilenler, geocoding yer isimleri metinlerden örnekler, ve performans noktası analizleri yapmak için.

[FONT=0]Tools and platformları:[Dönetici:[Dönetici:) ArcGIS, QGIS, PostGIS, Python (geopandas, folium), R (sf, tmap) Spatial otokorrelasyon önlemleri (e.g., Moran'ın I) kümelerini tanımlamalarına yardımcı olur.

5. Bilgisayar Vizyon ve Görüntü Analizi

Tarihsel fotoğraflar, resimler, haritalar ve el yazmaları bilgisayar vizyonu kullanılarak analiz edilebilir. yazdırılmış metinler için optik karakter tanıma (OCR) iyi kurulmuş, ancak daha önce tanıma (HTR) derin öğrenme ile dramatik bir şekilde gelişmiştir (örneğin, Transkribus). Görüntü sınıflandırması ve nesne algılama, tarihsel resimlerdeki bazı hayvanların veya bitkilerin varlığını tanımlanabilir.

[FONT=0)Tools ve platformlar:[Dönetici:[Dönetici:0) Tesseract (OCR), Transkribus (HTR), OpenCV, TensorFlow, ve yazı yazmalar için plakaforme gibi özel platformlar.

6. Veri Görselleştirme ve Dijital Arşiv

Görselleştirme sadece bir sunum aracı değil, ancak açıklayıcı analiz yöntemi. Etkileşimli zaman çizelgesi, ağ diyagramları, ısı haritaları ve animasyon kartogramları tarihçilerin desenleri ve çıkışları algılamalarına yardımcı olur. Dijital arşivler, Omeka, ContentDM veya IIIF-compli izleyiciler, nesneler arasında zenginleştirilmiş tarama ve bağlantı kurma izin verir.

[FONT=0)Tools ve platformlar: [D3.js, Tableau, Flourish, Leaflet ve ArşivSpace veya Islandora gibi arşiv sistemleri.

Tarihsel Araştırma Üzerine Etkisi

Veri biliminin entegrasyonu, tarihçilerin sorularını nasıl değiştirdiğini derinden değiştirdi ve şu bulguları verdi. Büyük ölçekli sayısal analizler daha önce anekdot kanıtlar üzerinde dinlenen teorileri test edebilir. Örneğin, John “Siyasetlerin Tarihi”[Dönder:0) projesi], kariyerinin binlerce 19. yüzyıl karikatürünü sınıflandırmak için görüntü tanımayı başardı, aynı zamanda ırksal ve etnik stereotipleri ortaya çıkarabilir.

Dahası, veri bilimi, tüm metinsel fiziksel olarak "distant okuma", Franco Moretti tarafından popülerleştirilmiş bir konsepte izin verir, tarihçiler dil kullanımında yüzlerce belgeyi ankete katılabilirler, tür popülerlik veya tematik odaklama.

Öğrenciler için, bu yöntemlere maruz kalma, kritik sayısal okuryazarlığı ve verilerin inşa edilmesi için daha derin bir takdiri teşvik eder. Tarihsel kaynaklarda ve hesaplama boru hatlarında, bilginin nasıl üretildiğini daha fazla nuanced anlayış geliştirirler.

Tarihsel Veri Bilimindeki Vaka Çalışmaları

Fransız Devrimi

Araştırmacılar, Fransız devrimci döneminden 40.000'den fazla belgeyi modellediler, parlamento tartışmaları, broşürler ve dergiler dahil. model, daha önce varsayılandan farklı anlarda "savaş" olarak tanımladılar.

Erken Modern Kitap Ticaret Ağı Analizi

İngilizce Kısa Başlık Kataloğu[FONT] [FONTD:0) İngilizce Kısa Başlık Kataloğu ), akademisyenler, 1473'ten 1800'e kadar yazıcılar, kitapçılar ve yazarların, ortaya çıkan grafik, Londra'nın baskınlığını ve başka türlü ayrı edebi çevreleri bağlantılı önemli aracılar belirlediler, aksi takdirde tipografik yeniliklerin John Baskerville gibi figürlerin rolünü vurguladı.

Yeraltı Demiryolunun Gerçek Tarihi

[FONT=0]"Kpping the Yeraltı Treni"), proje geocoded binlerce kaçak köle anlatısını, geri çekilmek ve gazete reklamlarını ortaya koydu. Spatial analysis daha önce göz ardı edilen rotaları ve güvenli evler ortaya koydu ve yasal değişikliklerle ilişkili kaçış kalıpları (örneğin, Fugitive Slave Act of 1850).

Data Sources and Infrastructure

Tarihsel veri bilimi yüksek kaliteli sayısal kaynaklara dayanıyor. Major repositories şunları içerir:

• [FONT:0)HathiTrust Digital Library:[Dönetici: 17 milyondan fazla hacim, kamu-bölgesi için tam metin arama ile.
• [FONT:0]Chronicling America ( Kongre Semineri): ), 20 milyondan fazla tarihsel ABD gazetelerinin sayfalarından.
• [FONT:0) Avrupa Koleksiyonları: [Dönetici kitap, haritalar, fotoğraflar ve Avrupa'daki arşiv belgeleri.
• [FONT:0)Transkribus + D-COOP: Postmodern kayıtlar için yazılmış metin tanıma, önemli.
• [FONT=0]ICPSR (Siyasi ve Sosyal Araştırmalar için Konsülit Konsülleri):) Ev sahibi tarihsel sayı, seçim geri dönüşleri ve diğer nicel veri kümeleri.

Araştırmacılar ayrıca, veri kümeleri arasındaki tarihi varlıkları ayrıştırmak için kullanılan özel veri setleri de yaratırlar.S. Linked open data attempts (e.g., Wikidata, VIAF) yapılandırılmış tanımlayıcı tanımlayıcı tanımlayıcılar sağlar.

Sonraki Nesil için eğitim ve beceriler

Bu kesişimde etkili çalışmak için tarihçilerin hem hesaplama yöntemleri hem de tarihi hismeneutics. Lisans ve lisans programları şimdi dijital tarihte dersler sunuyor, veri düzenleme, ve insanbilimleri için programlama. Essential skills include:

• [FONT=0)Temel programlama[Dönetici:0)[Dönetici programlama[Dönetici:0))
• [FONT:0)Database tasarımı ve SQL), yapısal tarihsel verileri yönetmek için.
• [FONT:0]Statistical nedening[Dönetici: 1) uygun modelleri seçmek ve aşırılık veya ekolojik düşüş gibi tuzaklardan kaçınmak.
• [FONT:0]Critical data okuryazarlığı[Dönetici, önyargı ve sayısal kaynaklarda boşluklar değerlendirmek için[Dönetici:0).
• [FONT:0)Kooperatiflik ve proje yönetimi[Dön disiplin takımlarında çalışmak için ).

Online kaynaklar:0)Programcılık Tarihçi[DFLT:1) Python, R, GIS ve diğer araçlar insan bilimcileri için uygun olarak tasarlanmış ve Dijital İnsanlık Yaz Enstitüsü (DHSI) ve ACFLT:4Institute for Liberal Arts Digital Bursu (ILiADS))[D)[DFLT:2) [DHSI)[D)[DHSI)[FLT 3 ve D)[D)[D)[D)[D)[DFLT: 5)[D)[D)

Meydanlar ve Etik Bakışlar

Onun sözüne rağmen, tarihsel veri bilimi önemli engellerle karşı karşıya kalır:

Data Quality and Completeness

Tarihsel kayıtlar doğal olarak parçalanır. Eksik veriler, transkript hataları ve örnekleme önyargıları belirli bölgeleri veya sosyal sınıfları temsil edebilir.

Algoritma Bias ve Context

C ⁇ araçları tarihsel önyargıları çoğaltmak veya genişletebilir. Modern metinlerde eğitilmiş bir duygu analizi modeli, kibarlık veya sarcasm'in 18. yüzyıl ifadelerini yanlış yorumlayabilir. OCR doğruluk, birincil yazı ve koşulla geniş ölçüde değişir, gürültüyü tanıtmak için. Network analizi genellikle, hangi sonuçları şekillendirebilir. Hassasiyet analizi ve dikkatli bir doğrulama önemlidir.

Etik

Tarihi kayıtların kişisel verileri gizlilik kaygılarını ortaya çıkarır, özellikle de bireylerin torunlarının hayatta kalabileceği son tarih için. Yerli toplulukların kültürel miras malzemeleri kabile egemenliği ve protokollerine saygı ile ele alınmalıdır. Datashare and published must navigate copyright, ethical Historical Association, Digital Humanities, and corporate review boards.

Yorumlama ve Anlatıcı

Sayısal çıktılar kendileri için konuşmazlar. Geleneksel arşiv araştırmalarıyla ilgili en iyi çalışma, her birini kontrol etmek ve zenginleştirmek için hesaplamalıdır.

Future Yol Tarifi

Önümüzdeki birkaç trend alanı şekillendirecektir:

• [FONT:0]Makine öğrenme ve LLMs:[Dönetici: [Dönetici: · 8] Büyük dil modelleri (örneğin GPT, LLaMA) transkript, çeviri ve metin nesli ile yardımcı olabilir, ancak dikkatli bir mühendislik ve gerçek kontrol gerektirir.
• [FONT:0)Multimodal analizi:[Dönergeler:[Dönergeler:[Dönergeler:0)Multimodal analizi:[[Dönelt:0)[Dönergeler:[Dönergeler:) Bir metin, görüntü, harita ve ses verileri tek bir analitik çerçeve içinde -örneğin, bir resimdeki görsel motifleri birbirine bağlamak.
• [FONT:0]Citizen bilim ve kalabalıklar: Zooniverse gibi platformlar, tarihsel kaynakları tanımlamak ve sınıflandırmak, veri yaratımını hızlandırıyor.
• [FONT:0)Reproducability and open data:) Paylaşım kodu, verileri ve iş akışları doğrulama ve yeniden kullanım imkanı sağlamak için genişletilir.
• [FONT:0] ⁇ ve halk tarihi:[Dönetici:[Dönetici:0) Etkileşimli sergiler ve sınıf modüller geçmişte daha geniş izleyicilerle meşgul etmek için veri bilimi kullanan.

Bu gelişmeler, tarihçinin aracıkit'i genişletecek ve henüz hayal edilmemiş soruları sormak için yeni yollar sunacak. Tarihin ve verilerin bilimi arasındaki kesişim teknoloji tarafından değil, zengin, işbirlikçi bir alandır.

[FONT:0]Further okuma ve kaynaklar:).

• [FONT:0] Programlama Tarihçisi) - insanistleri için dijital yöntemler üzerinde ücretsiz öğreticiler.
• [0] Dijital İnsanlık Yaz Enstitüsü[[Dönemli: 1) yıllık eğitim atölyeleri.
• [FONT:0] Tarihsel Linguistics [Dönetici:2] [Döneticileri Üzerine Kitaplar Üzerine Kitaplar Üzerine Kitaplar Üzerine Kitaplar (Örnekleştirilmiş araştırma)
• [FONT:0)Eski Haritalar Online[Dönemli: 1)