ИСТОРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДАТАИЗМА: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ
Ключевые слова:
данные, датаизм, капта, историческая информатика, методология исторического исследования, цифровые гуманитарные исследования, цифровая историяАннотация
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.Библиографические ссылки
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 für 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 историче-ском 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).
Харари Ю.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.
-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 Me-dia, 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, nо. 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.
Lima M. 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.
Schöch 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 (ac-cessed: 01.11.2023).
References
-zvezdochnye otkrytye dannye (2023) [5-star open data], available at: https://5stardata.info/ru/ (accessed 01.11.2023).
Ahnert, R., Griffin, E., Ridge, M. & G. Tolfo (2023), Collaborative Historical Research in the Age of Big Data: Lessons from an Interdisciplinary Project (Elements in Historical Theory and Practice), Cambridge University Press, Cambridge, UK, 80 p.
Alexopoulos, P. (2020), Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas, O’Reilly Media, Sebastopol, USA, 328 p.
Alvarado, R. (2022), “Datawork and the Future of Digital Humanities”, in The Bloomsbury Handbook to the Digital Humanities, Bloomsbury Academic, London, UK, pp. 361–372.
Bod, R. (2016), A New History of the Humanities: The Search for Principles and Patterns from Antiquity to the Present, Oxford University Press, Oxford, UK, 402 p.
Bol'shie dannye v sotsial'nykh i gumanitarnykh naukakh (2019) [Big data in social and human sciences], INION, Moscow, Russia, 193 p.
Borgman, C.L. (2015), Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the Networked World, MIT Press, Cambridge, USA, 416 p.
Borodkin, L.I. (2016), Modelirovanie istoricheskikh protsessov: ot rekonstruktsii real'nosti k analizu al'ternativ [Modeling historical processes: from reconstruction of reality to analysis of alternatives], Aleteya, St. Petersburg, Russia, 304 p.
Cairo, A. (2012), The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization, New Riders, Hoboken, USA, 384 p.
Cairo, A. (2016), The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication, New Riders, Hoboken, USA, 400 p.
Cairo, A. (2023), The Art of Insight: How Great Visualization Designers Think, Wiley, Hoboken, USA, 320 p.
Clavert, F. & A. Fickers (2022), “Publishing digital history scholarship in the era of updatism”, Journal of Digital History, № 2(1), available at: https://doi.org/10.1515/JDH-2022-0003?locatt=label:JDHFULL (accessed 01.11.2023).
Codd, E.F. (1970), “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”, Communications of the Association for Computing Machinery: journal, vol. 13, № 6, pp. 377–387.
Crymble, A. (2021), Technology and the Historian. Transformations in the Digital Age, University of Illinois, Illinois, USA, 245 p.
Eyde, O. (2017), “Verbal expression of geographical information”, Elektronnyy nauchno-obrazovatel'nyy zhurnal «Istoriya», vol. 8, № 7 (61), available at: https://history.jes.su/s207987840001948-1-1/ (accessed 01.11.2023).
Garskova, I.M. (1994), Bazy i banki dannykh v istoricheskikh issledovaniyakh [Databases and databanks in historical research], Konrad Pachnicke Max-Planck-Institut für Geschichte, Gettingen, Germany, 215 p.
GitHub (2023), available at: https://github.com/
Gold, M.K. & L.F. Klein (eds.) (2023), Debates in the Digital Humanities, University of Minnesota Press, Minneapolis, USA, 520 p., available at: https://dhdebates.gc.cuny.edu/read/debates-in-the-digital-humanities-2023/ (accessed 01.11.2023).
Graham, S., Milligan, I. & S. Weingart (2015), Exploring Big Historical Data: The Historian's Macroscope, Imperial College Press, London, UK, 306 p.
Gregory, I. (2014), “Challenges and opportunities for digital history”, Frontiers in Digital Humanities, № 1:1.
Grimmer, J., Roberts, M.E. & B.M. Stewart (2022), Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences, Princeton University Press, Princeton, USA, 360 p.
Guldi, J. & D. Armitage (2014), The History Manifesto, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 175 р., available at: https://www.cambridge.org/core/publications/open-access/the-history-manifesto (accessed 01.11.2023).
Harari, Yu.N. (2018), Homo Deus: kratkaya istoriya budushchego [Homo Deus: A Brief History of Tomorrow], Sindbad, Moscow, Russia, 496 p.
IISH Data Collection (2023), available at: https://datasets.iisg.amsterdam/ (accessed 01.11.2023).
ISO/IEC 2382:2015. Mezhgosudarstvennyy standart. Informatsionnye tekhnologii. Slovar' (n.d.) [Interstate Standard. Information Technology. Dictionary] (GOST 33707-2016), available at: https://docs.cntd.ru/document/1200139532 (accessed 01.11.2023).
Koval'chenko, I.D. (2003), Metody istoricheskogo issledovaniya [Methods of historical research], 2nd ed., Nauka, Moscow, Russia, 486 p.
Lanier, J. (2014), Who Owns the Future?, Simon & Schuster, New York, USA, 448 p.
Lima, M. (2011), Visual Complexity: Mapping Patterns of Information, Princeton Architectural Press, New York, USA, 272 p.
Lotman, Yu.M. (1994), “A declaration of the Lord or a game of chance? (Natural and random in the historical process)”, in Yu.M. Lotman i tartusko-moskovskaya semioticheskaya shkola [Yu.M. Lotman and the Tartu-Moscow semiotic school], Gnozis, Moscow, Russia, pp. 353–354.
Manovich, L. (2013), Software Takes Command, Bloomsbury Academic, London, UK, 376 p.
Meghini, C. (2022), “Linked Open Data & Metadata”, in Noiret, S., Tebeau, M. & G. Zaagsma (eds.), Handbook of Digital Public History, De Gruyter, Berlin, Germany, pp. 439–446.
Milligan, I. (2022), The Transformation of Historical Research in the Digital Age (Elements in Historical Theory and Practice), Cambridge University Press, Cambridge, UK, 80 p.
Moretti, F. (2007), Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for Literary History, Verso Books, London; New York, UK; USA, 128 p.
Neurath, O. (2010), From Hieroglyphics to Isotype: A Visual Autobiography, Hyphen Press, London, UK, 224 p.
Orekhov, B.V. (2023), “Machine dialect: boundaries of reflection”, Sotsiodigger, vol. 4, № 5–6 (26), available at: https://sociodigger.ru/articles/articles-page/mashinnyi-dialekt-granicy-refleksii (accessed 01.11.2023).
Repozitoriy otkrytykh dannykh po russkoy literature i fol'kloru (2023) [Repository of open data on Russian literature and folklore], available at: http://dataverse.pushdom.ru/ (accessed 01.11.2023).
Robertson, S. (2016), “The Differences between Digital History and Digital Humanities”, Elektronnyy nauchno-obrazovatel'nyy zhurnal «Istoriya», vol. 7, № 7 (51).
Rosling, Kh. (2020), Faktologichnost'. Desyat' prichin nashikh zabluzhdeniy o mire – i pochemu vse ne tak plokho, kak kazhetsya [Factfulness. Ten Reasons We're Wrong About The World – And Why Things Are Better Than You Think], Corpus, Moscow, Russia, 400 p.
Schöch, C. (2013), “Big? Smart? Clean? Messy? Data in the Humanities”, Journal of Digital Humanities, № 2(3), pp. 2–13.
Selunskaya, N.B., Petrova, O.S. & A.V. Karagodin (2018), Izmerenie proshlogo [Measuring the Past], Aleteya, St. Petersburg, Russia, 242 p.
Senotrusova, P.O. & A.Yu. Volodin (2023), “Digital twins in modern archaeological practice: the search for new opportunities”, Elektronnyy nauchno-obrazovatel'nyy zhurnal «Istoriya», vol. 14, № 6 (128).
The Dataverse Project (2023), available at: https://dataverse.org/ (accessed 01.11.2023).
The Programming Historian (2023), available at: https://programminghistorian.org/ (accessed 01.11.2023).
Tsifrovye gumanitarnye issledovaniya [Digital Humanities], Sib. feder. un-t, Krasnoyarsk, Russia, 272 p.
Tufte, E.R. (2020), Seeing with Fresh Eyes: Meaning, Space, Data, Truth, Graphics Press, Cheshire, USA, 176 p.
Tukey, J.W. (1977), Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley, Boston, USA, 506 p.
Venice time machine project – current state of affairs (19.09.2019), available at: https://www.timemachine.eu/venice-time-machine-project-current-state-of-affairs/ (accessed 01.11.2023).
Viner, N. (1966), Tvorets i robot: Obsuzhdenie nekotorykh problem, v kotorykh kibernetika stalkivaetsya s religiey [Creator and robot. Discussing some of the problems in which cybernetics collides with religion], Progress, Moscow, Russia, 104 p.
Volodin, A. Yu. (2017), “Digital practices of humanities researchers: results of online survey”, Elektronnyy nauchno-obrazovatel'nyy zhurnal «Istoriya», vol. 8, № 7 (61).
Volodin, A.Yu. (2019), “Between data and capta: problems of datafication of historical research”, Vestnik Permskogo universiteta. Seriya Istoriya, № 3, pp. 137–145.
Wainer, H. (2005), Graphic Discovery: A Trout in the Milk and Other Visual Adventures, Princeton University Press, Princeton, USA, 192 p.
Wikidata (2023), available at: https://wikidata.org/ (accessed 01.11.2023).
World-Historical Dataverse (2023), available at: https://dataverse.harvard.edu/dataverse/worldhistorical (accessed 01.11.2023).
Yau, N. (2013), Iskusstvo vizualizatsii. Kak predstavit' slozhnuyu informatsiyu prostymi sposobami [Visualize This: The Flowing Data Guide to Design, Visualization, and Statistics], MIF, Moscow, Russia, 352 p.
