Tarihi Nüfus Verilerinin Kayıtları

Tarihsel nüfus verileri, toplumların yüzyıllar boyunca nasıl geliştiğinin arka kemiğini oluşturur.Bu veriler, basit baş hesaplarından çok daha fazla bir dizisini kapsar; yaş yapıları, cinsiyet oranları, ev kompozisyonları, etnik ve dilsel dağıtımları ve coğrafi eklemeler; bu veri noktaları, temel kaynak kodlar ve hatta deniz nüfuslarındaki mezarlığı gösterir.

Demografik tarihçiler bu kayıtları büyük şokların etkisini takip etmek için uzun süredir kullandılar – basit arkadaşlar, kıtlıklar, savaşlar ve sanayileşme – 14. yüzyılın Siyah Ölümü, örneğin, Avrupa'nın nüfusunu yaklaşık üçte biri tarafından azalttı, bakım işleri, arazi sahipliği ve hatta kültürel kurumlar için, bu tür sismik olayları korumak, yerel kayıtların yersizleştirilmesi, tarihsel kaynakların altında doğrulanması veya rapor etmek için doğru bir şekilde yerel kayıtların düzeltilmesini gerektirir.

Cliometri: Tarihsel Araştırmada Bir Sayısal Devrim

Cliometri 1950'lerde ve 1960'larda resmi ekonomik teori ve sayısal yöntemleri tarihsel sorulara uygulamak için kasıtlı bir çaba olarak ortaya çıktı, onun Termografi geleneğine meydan okudu.[Dönetici:0) Robert Fogel ve Douglass gibi öncüler, bu zıtlık analizlerini ve uzun metrajlı hikâyeleri kanıtlayan ve modernistleri kanıtlayan modern tartışma yöntemleri ortaya çıkardılar.

Bu yaklaşım, tarihi tamamen anlatı disiplininden bir ampirik bilime dönüştü, tarihsel süreçlerin açık matematiksel modellerini inşa eden biri: Hava ve toprak kalitesi işlevi olarak, ticaret, ulaşım maliyetleri ve tarifeleri işlevi olarak, ticaret, ekonomik baskıların ekonomik etkileri üzerinde yapılan araştırmalarla, demografik dönüşümlerin ve en az meydan okumaların ve benzeri olmayan teorileri kullanarak, ekonomik ayrımcılığa karşı test edilen temel varsayımlar.

Nüfus Verileri Cliometri Araştırmasına Bütünleme

Demografik Değişkenler Core Analytical Girişler

Nüfus verileri sadece cliometri çalışmalarında arka değişken değildir; genellikle ekonomik ve sosyal değişim modellerinde temel açıklayıcı veya bağımlı değişken olarak hizmet eder. Araştırmacılar, ekonomik büyüme, göç, kurumsal değişim ve teknolojinin difüzyonu gibi konuları incelemek için demografik faktörleri entegre eder:

  • [FONT:0]Population yoğunluk[[[DÜT:1] - arazi kiralarını, tarımsal üretkenliği, inovasyonun yayılması ve çatışmaların sıklığı.
  • [FONT:0]Age yapısı[[Dönetici: 1) - İş tedariki, bağımlılık oranları, insan sermayesi birikimi ve sermaye oluşumu için kritik.
  • [FONT:0]Urbanizasyon oranları[Dönetici: 1) sanayileşme, piyasa gelişimi, epidemiyolojik geçişler ve siyasi merkezileşme ile bağlantılı.
  • [FONT=0]Fertness ve mortalite oranları[Dönetici: 1) Yaşam boyu tahminler, nesiller arası transferler ve ekonomik-demografik denge modelleri (örneğin Malthusian ve Boserupian çerçeveleri).
  • [FONT:0]Migration akışları[[Dönetici: 1) - ücret yakınlığı, kültürel difüzyon, etnik kompozisyon ve siyasi istikrar.
  • [FONT:0]Household kompozisyon[Dönetici: 1) Aile yapıları, evlilik kalıpları ve iç mekan kaynak tahsisi ortaya çıkar.

Bu değişkenler genellikle yayınlanan tarihi sayılardan yazılır, ancak cliometrikler giderek mikro seviyeli verilere güvenir - örneğin bireysel doğum, evlilik kayıtlarına bağlanmak ve kayıt sistemleri kurmak için araştırmacıların yaşam derslerini ve yaşam boyu süren hareketliliklerini yeniden inşa etmelerine olanak sağlar. - insan sermayesinin iletişim teorileri için önemli bir giriş.

Veri Entegrasyonuna Yöntemsel Yaklaşımlar

Nüfus verileri cliometri modellerine entegre etmek, zaman ve uzaysal ölçeklere dikkat gerektirir. Zaman zaman dizi parish seviyesinde doğum ve ölüm oranları, örneğin, idari sınırları değiştirmek için standart olmalıdır, kayıt tutma uygulamaları ve takvim değişimleri (örneğin, Gregorian takvim reform). Cliometrikler ham tarihi kayıtları ve sayısal veri setleri arasındaki boşluğu köprülemek için bir takım teknikleri kullanır:

  • [FONT=0]Record linkage[[Dönetici:0)[Döneticileri, hayati kayıtları veya vergi listeleri uzun süreli veri kümelerini inşa etmek için. Hem deterministic kuralları (örneğin, doğum yılı ve yer) ve olasılıksal algoritmaları (örneğin, Fellegi-Sunter) kullanılır.
  • [FONT:0]İmputasyon ve birden fazla engel[Dönetici: 1)) - gözlemlenen değişkenlere dayanan istatistiki değerleri doldurun. Örneğin, eksik yaşlar, tahmin edici modeller kullanarak ev pozisyonundan ve meslekten mahrum edilebilir.
  • [FONT:0]Bayesian hierarchical modeller[Döneticiler) - bölgeler veya zaman dönemleri boyunca güç ödünç almak, sparse verileri ile alanları geliştirmek için. Bu modeller, demografik desenler hakkında önceden bilgi içerir (örneğin, yaş özel ölüm programları) ve belirsizlikleri yansıtan güvenilir aralıklar üretir.
  • [FONT:0)Geografik bilgi sistemleri (GIS)) - yerleşim mekansal desenlerini analiz etmek için tarihsel haritalarda demografik verileri, arazi kullanımı, hastalık ve altyapı sağlar GIS, mesafe tabanlı değişkenlerin yapımına olanak sağlar (örneğin, pazara, sahile veya sınıra mesafe)
  • [FONT:0]Time-eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee

Bu yöntemler, nüfus basıncı ve Endüstriyel Devrim'in başlangıçları arasındaki ilişkiyi incelemek gibi klasik sorulara uygulanır. Örneğin, [[Dönetici modeli) .. daha sonra iş, Malthusian ve Boserupian hipotezleri demografik açıdan geri bildirimle test etmek için gerçek ücret serisi ile ilgili olarak incelenir. Sonuçlar Malthusian kısıtlamalarının endüstri öncesi İngiltere'de gerçek olmasına rağmen, teknolojik değişim onları periyodik olarak rahatlatır, nüfus artışına izin verir.

Vaka Çalışması: Avrupa'daki Demografik Geçiş

Cliometrik araştırma alanlarının en zenginlerinden biri demografik geçiştir - yüksek doğum ve ölüm oranlarının farklı zaman aralıklarında çalışan düşük olanlara geçişi ve Avrupa'daki şehirleşme ve şehir dışı araştırma alanlarının, kentselleşme, okuryazarlık, endüstriyel istihdam ve laikleştirme gibi ekonomik göstergelerle birleşme, cliometrik kişilerin farklı zamanlarda faaliyet gösteren birçok sürücüyü tespit etmiştir.

Daha son zamanlardaki cliometri çalışmaları, Avrupa'nın Asya, Latin Amerika ve Afrika'yı içerecek şekilde genişletmiştir. Örneğin, ekonomik tarihçiler, farklı kurumsal rejimlerin altında doğurganlık düşüşlerini karşılaştırmak için Japonya ve Çin'den tarihi hesaplar kullandılar. Bu tür çalışmalar, geçişin genel modelinin benzer olduğu ortaya çıkıyor, zamanlaması, hız ve proximate'nin diğer tarihi kaynaklarla demografik verilerin entegrasyonu önemli ölçüde değişebilir.

Tarihsel Demografide Meydanlar ve Veri Sınırları

Tamamlayıcılık, Bias ve Tanımal Inconsistency

Tarihsel nüfus verileri nadiren tam veya mükemmel bir şekilde doğrulanır. Birçok ülkedeki Censuses düzensiz olarak yapılır; bazı kayıtlar yangın, savaş veya bürokratik ihmaller için kaybedildi. Kayıtlar hayattayken bile, nüfusun belirli bölgelerine önyargılı olabilirler - toprak sahipleri, vergi mükellefleri, ev halkı, ya da savaş yaşlarının başları, çocuklar, yaşlılar, köleler, yerli halklar ve fakir önyargılı azınlıklar, bu nedenle en az ayrıntıyı kullanarak. Örneğin, ABD federal nüfus sayımını kullananlar, daha az ayrıntıyı kullanarak, daha az sayıda özgür erkek köleleri ve eşanmış sayarlar.

Bir başka kalıcı zorluk, zaman ve uzay boyunca kehanettir. "evhold" kategorisi, bir sayımdaki bir nükleer aileye atıfta bulunabilir, ancak başka bir yerde genişletilmiş bir aile veya konut grubuna göre, özellikle düşük litre nüfusları kullanarak standartlaşmayı gerektiren bir fenomendir - bu standartlaşmayı açıkça etkileyen, bu standartlaşmaları etkileyen bazı önemli çabaların standartlaştırılması gibi standartlaştırılabilir.

Dijitalleştirme ve Data Linkage'daki ilerlemeler

Sayısallaştırmadaki ilerlemeler, tarihsel nüfus verilerinin erişilebilirliği ve ölçeğini dönüştürüyor.:0)IPUMS International), kromozomalları iki yüzyıl boyunca mikroda bir araya getiren, tutarlı değişken tanım ve ayrıntılı belge sağlama, aynı şekilde, doğrulanmış verilerin el yazısına göre çekilmesi ve uzun süreli kayıtların yayınlanmasına izin veren zaman serisini sunuyor.

Bununla birlikte, sayısallaştırma kendi önyargılarını ortaya koyar. OCR hataları daha eski, hasarlı el yazmaları, özellikle standart olmayan el yazmaları ile aynıdır. Transcriptions standart dışı girişleri, yanlış kodlar. Standartlaştırma prosedürleri, gerekli olduğunda, gerekli olan, ailevi yenilikleri adlandırmak için yerel varyasyonu düzleştirebilir veya eleştirileyebilir.En iyi uygulama, manuel sonuçları kullanarak manuel olarak doğrulama yöntemleri ile otomatik hale getirir.

Future: Big Data, Machine Learning ve In Disiplinler Synergies

Cross-Domain Analizleri için Entegre Veritabanı

Örneğin, cliometrik araştırma geleceği, nüfus verilerini ekonomik, çevresel, kurumsal ve kültürel bilgilerle birleştiren entegre veritabanının oluşturulmasında yatıyor. Örneğin, [[Ücretsiz veri Hub) 1740'ta soğuk bir kayıt, ağaç halkaları, toprak-tax kayıtları ve yerel kurumsal verileri yüzyıllar boyunca tüm bölgelere nasıl değiştirirdi?

Makine Öğrenmesi ve Derin Tarihsel Desenlerin Yeniden İnşa Edilmesi

Makine öğrenimi tarihsel demografi yeni sınırları açıyor. Neural ağları, hiçbir nüfus sayımının mevcut olmadığı bölgelerden eksik sayımlardan, aile rekonjektörlük çalışmalarından evlilik çağını tahmin ediyor ve hatta salgınların mekansal olarak yayılmasına izin veriyor. Tarihi olmayan tarihlerden eğitim alan modeller, gazete boşlukları, yerleşim modelleri, arazi kapakları ve topografik yükseklikleri dolduran yeni bilgilerle ilgili olarak rezerve edilebilir.

Geçmiş ve Sunulanlara Bağlanma: Politika Relevance ve Long-Run Dynamics

Sonuçta, tarihsel nüfusun verilerinin cliometri çalışmaları ile entegrasyonu sadece akademik bir egzersiz değildir. Nüfusun uzun süredir dinamikleri ve ekonomi, yaşlanma toplumları, göç, sürdürülebilir gelişim ve halk sağlığı üzerine tartışmalar. Malthusian, geçmişten beri kısıtlanmış pre-endüstriyel popülasyonların modellerini modern kontraseptif, tıbbi ilerlemeler ve sosyal güvenlik ağları ile rahatlatır - tarihsel dayanıklılık çalışmaları hakkında bilgi birikimini sağlarken, jeopolitik bozukluklar ve salgınlar - tarihsel dayanıklılıkları ve salgınları iyileştirmeler için tarihsel olarak geliştirir.

Özetle, tarihsel nüfus verileri, modern dünyanın demografik köklerini tam olarak ne bildiğimiz konusunda sürekli olarak entegre edildiğinde, yeni veriler, yeni yöntemler ve demografik güçlerin nasıl şekillendirildiği konusunda sürekli bir meraka rağmen, dijital insanlık, istatistiksel inovasyon ve ekonomik teori arasındaki sinerji, modern dünyanın demografik kökleri hakkında bildiğimiz sınırları genişletmektedir.