Исторические исследования в контексте датаизма: методологический аспект

Бесплатный доступ

Рассматривается методологический аспект использования данных в историческом исследовании. В контексте датаизме представлены дискуссии об особенностях формализации сведений исторических источников в моделях данных. Сегодня в дискуссиях о принципах применения информационных технологий в исторических исследованиях можно встретить немало противоречий, связанных со сложностями взаимодействия подходов информатики, исторических и социальных наук, все еще встречаются противопоставления качественных и количественных подходов, несмотря на широкое распространение «смешанных методов» и подходов цифровых гуманитарных исследований (Digital Humanities), а также отмечаются различия задач информационных технологий как отрасли и научного сообщества. Данные становятся общим знаменателем таких дискуссий, потому что в современных исследованиях приходится опираться именно на них. Обсуждаются особенности данных в исторических исследованиях, которые позволяют абстрагироваться от исходных источников и собрать систематические формализованные наблюдения. Рассмотрены такие особенности данных, как формат, занимаемая память и пассивность. Особое внимание уделено таким свойствам научных данных, как объем, разнообразие форматов, скорость накопления, изменчивость, достоверность, визуализируемость и ценность (7Vs). Таким образом, исторические данные в семиотическом смысле выполняют три функции: называют свойства предметов реального мира (номинация), связывают названные свойства друг с другом (предикация), располагают названное в пространстве и времени (локация). Сделан вывод, что с методологической точки зрения в историческом исследовании данные - это метод абстрактного наблюдения, когда из разнообразных исторических источников последовательно и строго формализованно собираются систематические данные.

Еще

Данные, датаизм, капта, историческая информатика, методология исторического исследования, цифровые гуманитарные исследования, цифровая история

Короткий адрес: https://sciup.org/147246500

IDR: 147246500   |   DOI: 10.17072/2219-3111-2023-4-135-147

Список литературы Исторические исследования в контексте датаизма: методологический аспект

  • Большие данные в социальных и гуманитарных науках: сб. обзоров и рефератов / РАН. ИНИОН. М., 2019. 193 с.
  • Бородкин Л.И. Моделирование исторических процессов: от реконструкции реальности к анализу альтернатив. СПб.: Алетейя, 2016. 304 с.
  • Винер Н. Творец и робот: обсуждение некоторых проблем, в которых кибернетика сталкивается с религией. М.: Прогресс, 1966. 104 с.
  • Володин А.Ю. Цифровые практики ученых-гуманитариев: результаты онлайн-исследования [Электронный ресурс] // История. 2017. T. 8, вып. 7(61). URL: https://history.jes.su/ s207987840001967-2-1/ (дата обращения: 01.01.2023).
  • Володин А.Ю. Между data и capta: проблемы датафикации исторических исследований // Вестник Перм. ун-та. История. 2019. № 3. С. 137-145.
  • Гарскова И.М. Базы и банки данных в исторических исследованиях. Гёттинген: Konrad Pachnicke Max-Planck-Institut fur Geschichte, 1994. 215 с.
  • Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. 2-е изд., доп. М.: Наука, 2003. 486 с.
  • Лотман Ю.М. Изъявление Господне или азартная игра? (Закономерное и случайное в историческом процессе) // Ю.М. Лотман и тартуско-московская семиотическая школа. М., 1994. С. 353-354.
  • Орехов Б.В. Машинный диалект: границы рефлексии [Электронный ресурс] // Социодиггер. 2023. Т. 4, вып. 5-6 (26). URL: https://sociodigger.ru/articles/articles-page/mashinnyi-dialekt-granicy-refleksii (дата обращения: 01.11.2023).
  • Репозиторий открытых данных по русской литературе и фольклору [Электронный ресурс]. 2023. URL: http://dataverse.pushdom.ru (дата обращения: 01.11.2023).
  • Робертсон С. Различия между цифровыми гуманитарными науками и цифровой историей [Электронный ресурс] // История. 2016. T. 7, вып. 7(51). URL: https://history.jes.su/s207987840001648-1-1/ (дата обращения: 01.11.2023).
  • Рослинг Х. Фактологичность. Десять причин наших заблуждений о мире - и почему все не так плохо, как кажется. М.: Corpus, 2020. 400 с.
  • Селунская Н.Б., Петрова О.С., Карагодин А.В. Измерение прошлого. СПб.: Алетейя, 2018. 242 с.
  • Сенотрусова П.О., Володин А.Ю. Цифровые двойники в современной археологической практике: поиск новых возможностей [Электронный ресурс] // История. 2023. T. 14, вып. 6 (128). URL: https://history.jes.su/s207987840027167-2-1/ (дата обращения: 01.11.2023).
  • ХарариЮ.Н. Homo Deus: краткая история будущего. М.: Синдбад, 2018. 496 с.
  • Цифровые гуманитарные исследования: монография / А.Б. Антопольский, А.А. Бонч-Осмоловская, Л.И. Бородкин [и др.]. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2023. 272 с.
  • Эйде О. Вербальное выражение географической информации [Электронный ресурс] // История. 2017. T. 8, вып. 7(61). URL: https://history.jes.su/s207987840001948-1-1/ (дата обращения: 01.11.2023).
  • Яу Н. Искусство визуализации. Как представить сложную информацию простыми способами. М.: МИФ, 2013. 352 с.
  • 5-звездочные открытые данные [Электронный ресурс]. 2023. URL: https://5stardata.info/ru/ (дата обращения: 01.11.2023).
  • ISO/IEC 2382:2015. Межгосударственный стандарт. Информационные технологии. Словарь (ГОСТ 33707—2016) [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200139532 (дата обращения: 01.11.2023).
  • Ahnert R., Griffin E, Ridge M, Tolfo G. Collaborative Historical Research in the Age of Big Data: Lessons from an Interdisciplinary Project (Elements in Historical Theory and Practice). Cambridge: Cambridge University Press, 2023. 80 p.
  • Alexopoulos P. Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas. O'Reilly Media, 2020.328 p.
  • Alvarado R. Datawork and the Future of Digital Humanities // The Bloomsbury Handbook to the Digital Humanities (Bloomsbury Handbooks). Bloomsbury Academic, 2022. P. 361—372.
  • Bod R. A New History of the Humanities: The Search for Principles and Patterns from Antiquity to the Present. Oxford University Press, 2016. 402 p.
  • Borgman C.L. Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the Networked World. MIT Press, 2015. Cairo A. Functional Art, The: An introduction to information graphics and visualization. New Riders, 2012.384 p.
  • Cairo A. The Art of Insight: How Great Visualization Designers Think. Wiley, 2023. 320 p.
  • Cairo A. Truthful Art, The: Data, Charts, and Maps for Communication. New Riders, 2016. 400 p.
  • Clavert F., Fickers A. Publishing Digital History Scholarship in the Era of Updatism // Journal of Digital History. 2022. No. 2(1). URL: https://doi.org/10.1515/JDH-2022-0003?locatt=label:JDHFULL (accessed: 01.11.2023).
  • Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Communications of the Association for Computing Machinery. 1970. Vol. 13, по. 6. P. 377—387.
  • Crymble A. Technology and the Historian. Transformations in the Digital Age. Illinois: University of Illinois, 2021. 245 p.
  • Debates in the Digital Humanities / M.K. Gold, L.F. Klein (eds.). 2023. University of Minnesota Press, 2023. 520 p. URL: https://dhdebates.gc.cuny.edu/read/debates-in-the-digital-humanities-2023/ (accessed: 01.11.2023).
  • GitHub. 2023. URL: https://github.com (accessed: 01.11.2023).
  • Graham S., Milligan I., Weingart S. Exploring Big Historical Data: The Historian's Macroscope. Icp, 2015.306 p.
  • Gregory I. Challenges and Opportunities for Digital History // Frontiers in Digital Humanities. 2014. Vol. 1, no. 1.
  • Grimmer J., Roberts M.E, Stewart B.M. Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences. Princeton University Press, 2022. 360 p.
  • Guldi J., Armitage D. The History Manifesto. Cambridge University Press, 2014. 175 р. URL: https://www.cambridge.org/core/publications/open-access/the-history-manifesto (accessed: 01.11.2023).
  • IISH Data Collection. 2023. URL: https://datasets.iisg.amsterdam (accessed: 01.11.2023).
  • Lanier J. Who Owns the Future? Simon & Schuster, 2014. 448 p.
  • LimaM. Visual Complexity: Mapping Patterns of Information. Princeton Architectural Press, 2011. 272 p.
  • Manovich L. Software Takes Command. Bloomsbury Academic, 2013. 376 p.
  • Meghini C. Linked Open Data & Metadata // Handbook of Digital Public History / еd. by S. Noiret, M. Tebeau, G. Zaagsma. Berlin: De Gruyter, 2022. P. 439-446.
  • Milligan I. The Transformation of Historical Research in the Digital Age (Elements in Historical Theory and Practice). Cambridge: Cambridge University Press, 2022. 80 p.
  • Moretti F. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for Literary History. Verso Books, 2007. 128 p.
  • Neurath O. From Hieroglyphics to Isotype: A Visual Autobiography. Hyphen Press, 2010. 224 p.
  • Schoch C. Big? Smart? Clean? Messy? Data in the Humanities // Journal of Digital Humanities. 2013. No. 2 (3). P. 2—13.
  • The Dataverse Project. 2023. URL: https://dataverse.org/ (accessed: 01.11.2023).
  • The Programming Historian. 2023. URL: https://programminghistorian.org/ (accessed: 01.11.2023).
  • Tufte E.R. Seeing with Fresh Eyes: Meaning, Space, Data, Truth. Graphics Press, 2020. 176 p.
  • Tukey J. W. Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley, 1977. 506 p.
  • Venice Time Machine Project - Current State of Affairs (19.09.2019). URL: https://www.timemachine.eu/venice-time-machine-project-current-state-of-affairs (accessed: 01.11.2023).
  • Wainer H. Graphic Discovery: A Trout in the Milk and Other Visual Adventures. Princeton University Press, 2005. 192 p.
  • Wikidata. 2023. URL: https://wikidata.org/ (accessed: 01.11.2023).
  • World-Historical Dataverse. 2023. URL: https://dataverse.harvard.edu/dataverse/worldhistorical (accessed: 01.11.2023).
Еще
Статья научная