Завещание Катаручии Савонарио более шести с половиной веков хранилось нераспечатанным в Государственном архиве Венеции. Пока за него не взялась Фауция Альбертин, физик Института Энрико Ферми в Италии, занимающаяся применением рентгеновской компьютерной томографией в культурных исследованиях.

С помощью рентгена Альбертин и ее команда смогли просканировать документ, написанный в 1351 году, не открывая конверта с сургучной печатью. При помощи компьютерных алгоритмов исследователи распознали рукописный текст и перевели его в цифровой вид.

В завещании Савонарио использовала старую форму итальянского языка, что усложнило для исследователей перевод и интерпретацию документа. Но сам метод рентгеновской томографии помогает историкам изучать тексты, не повреждая физические документы.

Альбертин также участвует в разработке масштабного проекта под названием «Машина времени». Его цель — создать поисковую систему наподобие Google, охватывающую 2000 лет европейской истории. Для этого исследователи оцифровывают и организовывают архивы европейских городов в единую базу данных.

Руководит проектом «Машина времени» Фредерик Каплан, председатель факультета цифровых гуманитарных наук в Федеральной политехнической школе Лозанны. Он надеется, что при помощи рентгеновских технологий, предложенных Альбертин, они смогут сканировать целые библиотеки закрытых томов, отправлять сканы алгоритму распознавания текста, который разрабатывает их команда, и тот уже автоматически занесет текст в базу данных.

https://www.pexels.com/photo/abstract-art-blur-circle-96381/

Также Каплан хочет добавить в «Машину времени» функцию отображения карт с возможностью приблизить или отдалить изображение. Тогда каждый пользователь сможет посмотреть, как выглядели, например, парижские улицы в XIX веке. У команды есть качественные аэрофотоснимки Парижа той эпохи. Чтобы создать карты города в разные времена, Каплан хочет использовать искусственный интеллект, обученный на исторических сведениях о городском планировании.

И хотя «Машина времени» станет хорошей площадкой для подобных интерактивных приложений и сайтов, ее основная задача — создание огромной базы данных, которая позволит историкам изучать социальные модели поведения, формировавшиеся в течение долгих лет и в разных местах.

Проект «Машина времени» является частью нового тренда: все больше историков пытаются применить цифровые методы и анализ данных в своих исследованиях. Часто это помогает получить новую информацию из ранее изученных документов. А еще именно создание баз данных и использование сетевого анализа помогает историкам получить грантовое финансирование.

Анализ данных помогает историкам избежать субъективности в своих работах. Ученые часто склонны выбирать ту информацию, которая совпадает с выдвинутыми ими тезисами, и, таким образом, создают собственный нарратив, который необязательно окажется в итоге объективным.

«Когда вы систематически собираете доказательства и помещаете их в базу данных, вы автоматически избегаете этой предвзятости», — говорит Йоханнес Прайзер-Капеллер, историк Австрийской академии наук.

Так, он провел сетевой анализ документов Византийской империи и оказалось, что многих важных исторических деятелей трудно заметить при обычном чтении и изучении текстов.

«Это были не самые заметные люди, но они всегда были где-то на фоне и соединяли людей, которые без них могли бы никогда и не встретиться», — замечает Прайзер-Капеллер. Сетевой анализ и математические методы обработки текста помогают исследователям выявить такие неочевидные связи и соотношения.

Однако не надо думать, что наука о данных вытеснит историческую науку. Для грамотного применения компьютерных методов нужна качественная историческая экспертиза — именно она определяет, как и где необходимо применить цифровые инструменты.

«В исторической науке редко можно быть в чем-то уверенным. Все субъективно. Каждый источник в некоторой степени раскрывает предвзятость автора», — утверждает Майрин МакКаррон, историк Университета Шеффилда.

Однако объединив исторические источники в единый фонд и проанализировав их параллельно, иногда становится возможно отсеять некоторые предубеждения и приблизиться к истине.

Источник: Sophia Chen, SCIENTISTS REVEAL ANCIENT SOCIAL NETWORKS USING AI—AND X-RAYS