Ile przypadku w historii? Odpowie matematyka

Historię od lat rekonstruują rzesze historyków, archeologów i antropologów, którzy próbują zrozumieć m.in. przyczyny upadków kultur i cywilizacji. Wiadomo, że scenariusze były różne, ale czy istniały jakieś wzorce? By odpowiedzieć na to pytanie, interdyscyplinarny zespół kierowany przez Davida Wolperta z Santa Fe Institute zamierza wykorzystać procesy losowe do analizy historycznych zbiorów danych. Ma to być pierwszy systematyczny program naukowy w tej dziedzinie. Do tej pory stochastyki używano w humanistyce głównie do badania zjawisk społeczno-politycznych.

Biorące pod uwagę losowość wydarzeń modele stochastyczne były już wcześniej wykorzystywane w różnych dziedzinach nauki, np. do badania systemów społecznych i politycznych, ale nie w historii. Tymczasem ich zaletą jest właśnie to, że uwzględniają niepewność. Tam, gdzie poprzednie podejścia zakładały z góry przyjęte scenariusze i tylko je sprawdzały, procesy stochastyczne pozwalają danym mówić samym za siebie. A eliminując możliwość wystąpienia błędów interpretacyjnych, można wykryć zaskakujące powiązania.

Decydujący wpływ na wydarzenia mogły bowiem mieć jednostki i grupy, procesy społeczno-kulturowe, albo siły natury, jak zmiany klimatyczne czy katastrofy naturalne. Badacze zakładają, że siły kształtujące historię są złożone, ale zamiast traktować ją jako proces deterministyczny, należy na nią patrzeć jako na prawdopodobieństwo różnych zdarzeń.

Z artykułu w „Journal of Computer Applications in Archaeology” wynika, że powstają właśnie odpowiednie narzędzia obliczeniowe. Będzie można je wykorzystać do wyszukiwania wzorców w danych archeologicznych, w sytuacji, gdy brakuje zapisów historycznych, ale też zastosować np. do wyjaśnienia czynników Wielkiego Przyspieszenia, trwającego od lat 50. XX w. Pomogą w odróżnieniu zdarzeń przypadkowych od prawdziwie transformacyjnych.

Badacze podkreślają jednocześnie, że nie istnieje jeden proces stochastyczny odpowiedzialny za zmiany w dynamice historycznej. Ostatecznie, jak we wszystkich analizach statystycznych, wybór modelu pasującego do danych zależy m.in. od liczby danych oraz typów zmiennych.

Dziękujemy, że jesteś z nami. To jest pierwsza wzmianka na ten temat. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża najnowsze badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.