Персональный компьютер - первый массовый инструмент активной формализации профессиональных археологических знаний. Открытие феномена персонального компьютера связывают с именем Стива Джонса - руководителя фирмы Apple Computer, который определил этот тип ЭВМ как индивидуальный инструмент для усиления природных возможностей человеческого разума (Громов, 1992: 156).
Персональный компьютер - это действительно личная ЭВМ с дружественным программным обеспечением, позволяющая “человеку с улицы”, а такими являются в большинстве своем археологи,. наконец-то самим запрограммировать те наиболее интересные задачи, смысл которых ранее было так трудно, а порой и просто невозможно “вдолбить” в голову “непонятливому” программисту. Они освободили непрофессионального пользователя от необходимости пробиваться к вычислительным ресурсам через джунгли операционных систем больших ЭВМ.
Благодаря наличию большого выбора программных средств для обработки цифровой, текстовой, графической и аудио-видео информации персональные компьютеры в археологии и других гуманитарных науках вызвали эффект, подобный эффекту от изобретения книгопечатания для становления всеобщей грамотности.
Наличие таких новых информационных средств позволяет развеять по крайней мере три мифа, бытующие среди археологов:
Миф первый: существует популярное мнение о том, что использование компьютера связано только с реализацией в археологии статистических задач, хотя это всего лишь одно из многих возможных применений компьютера;
Миф второй: компьютеры - это магические черные ящики, дающие положительные ответы на все приходящие в голову археологам фантазии и запросы. Как это ни жаль, но компьютеры не могут давать таких магических ответов. Компьютер - это только орудие и результаты компьютерного анализа могут быть хорошими только тогда, когда данные и пакеты программ обеспечивают это. Компьютеры помогают справиться со многими утомительными аспектами управления археологическими данными, но они не могут изменить природу самой археологии.
Миф третий: археологические данные отличаются от данных всех других наук и не могут быть обработаны с помощью компьютера. На самом деле проблемы, возникающие при работе с археологическими данными идентичны проблемам, которые обнаруживаются при анализе данных в других слабо или плохо структурированных науках.
Главной проблемой при этом является лишь задача стандартизации представляемых археологических данных для того, чтобы их можно было сравнивать с другими. В этом смысле компьютеры превращают всех использующих компьютеры археологов в теоретиков, так как они требуют больше думать о блоках данных и методах анализа, чем это было принято раньше (Richards, Ryan, 1985).
Археологи, занимающиеся разработкой разных проблем уже ощущают те преимущества, которые предоставляет компьютер. Благодаря наличию периферийных устройств решается проблема автоматического ввода данных. Огромная экономия времени происходит тогда, когда приходится обработать набор археологических данных более одного раза. В этом смысле компьютер - это действительно ускорение (Гарден, 1983). При этом “старые” археологи могут использовать результаты для придания традиционным объяснениям большей строгости, а “новые” археологи могут использовать их для исследования новых все расширяющихся запросов (Richards, Ryan, 1985).
В настоящее время могут быть выделены следующие четыре сферы применения компьютеров в археoлогии:
базы и банки данных, информационно-поисковые и гипертекстовые системы,
математическая обработка археологических данных,
вспомогательная обработка данных смежных областей,
моделирование.
В прошлом разные исследователи работали в какой-то одной из этих сфер, поэтому их достижения были в достаточной мере независимыми. Однако впоследствии они начали сливаться, так как археологи начали применять более комплексный подход при обработке данных.
Базы и банки данных археологических источников
Развитие средств вычислительной техники обеспечило возможность для создания и широкого использования систем обработки данных разнообразного назначения. Стали разрабатываться информационные системы для обслуживания различных сфер деятельности.
Одной из важных предпосылок создания таких систем стала возможность их оснащения “памятью” для накопления, хранения, обработки и систематизации большого объема данных о процессах функционирования и свойствах реальных объектов, а также данных справочного характера.
Другой существенной предпосылкой нужно признать разработку подходов, а так же создание программных и технических средств конструирования систем, предназначенных для коллективного пользования. Наряду с другими обобществляемыми в такой среде ресурсами становятся и хранимые в памяти системы данные.
Логика событий последнего десятилетия подводит к мысли о том, могут ли базы и банки данных стать более эффективным средством доступа к материалам, чем печатные публикации. По мнению Ж.-К.Гардена, “ответ является однозначным: развитие сетей данных в разных науках рано или поздно затронет и археологию... Это позволит осуществлять информационный поиск не традиционным путем изучения отдельных трудов и периодики, хранящихся в библиотеках, а прямым запросом в фонды базы данных, либо по каналам связи” (Гарден, 1983: 225). Принципы банков данных, являются противоположными археологической практике, при которой ученый-одиночка ревностно охраняет добытую им информацию от посягательств на нее других. Как будет показано в классификации баз данных в главе IV, использование баз данных не обязательно приведет к быстрому изменению этой археологической традиции, поскольку банком данных может пользоваться любое количество исследователей, но с ним может работать и отдельный исследователь. Кроме того, как подчеркивал Ж.-К. Гарден, большая часть теоретических работ пока осуществляется с самого начала по путям, объединенным общим названием ”компиляции”, не оставляющим возможности подумать о разработке сетей данных, об определении границ компиляций, о выработке допустимых языков представления данных, о выявлении необходимых для того и другого логических механизмов и т.д. (Гарден, 1983: 226). Поэтому понадобится время, чтобы и исследовательские учреждения и археологические “плюшкины” приспособились к нормальной научной практике, которую многие археологи пока еще отрицают.
Таким образом смысл поставленной проблемы сводится к решению не только теоретической части задачи по созданию единого банка данных археологических источников, но и к решению психологических и организационных вопросов.
Если говорить о теоретических проблемах, то в первую очередь следует упомянуть слабую теоретическую обоснованность археологических баз данных. Поэтому Ж.-К. Гарден, считал, что банк археологической источников может быть пока основан на типологических и эмпирических основаниях. Первой теоретической задачей при этом становится установление “полей наблюдения” (Archeologie..., 1970: 360 -363), под которыми понимается, ограниченное пределами их рассмотрения, объединение символических ценностей. По Ж.-К.Гардену предусматривается постепенное расширение этих полей от уровня к уровню по достаточно распространенной схеме: памятник-комплекс- комплекс комплексов. Однако характер связей между уровнями до сих пор слабо проработан в теоретическом плане.
В настоящее время, говоря об организационной части, работы по созданию банков археологических данных ведутся в США, Великобритании, Франции, Германии, Италии, Мексике, Австралии и ряде других стран. Их деятельность координирует Международный комитет банков археологических данных. Кроме того на базе библиотеки конгресса США концентрируется вся информация по музейным коллекциям (Doran, Hodson, 1975: 280). В России работы по созданию баз данных исторической и археологической информации только начинаются. Судя по описаниям, включенным во всероссийский каталог баз данных НТЦ “Информрегистр”, из приведенных там 20 исторических баз данных, лишь одна, выполненная на основе СУБД dBase III plus относится к области археологии. В этой базе данных, объемом 0.4 мгбайта собраны материалы полевых исследований русских и советских археологов, начиная с XIX века (Гарскова, 1994: 173 -174). Конечно каталог этот далеко не полный, но и он может достаточно убедительно свидетельствовать об общей отсталости применяемых для их создания технологий.
Одна из простейших операций, которую выполняет компьютер, состоит в разработке классификационного шаблона, накоплении данных и воспроизведении их по требованию. Поиск информации - термин, применяемый при обработке данных, связанной с накоплением и категоризацией большого количества информации и автоматическим поиском особых единиц информации.
Одним из примеров самого раннего использования техники поиска информации является фиксация данных по керамике юго-запада Америки, осуществленная в пятидесятых годах Гэйнсом (Richards, Ryan, 1985).
Банки археологических данных могут быть разделены на четыре группы:
банки данных, созданные по материалам раскопках.
банки данных, реализованных научных проектов
банки данных специалистов смежных областей
целевые банки данных
Банки, содержащие данные, которые были получены при раскопках, или при полевой разведке часто используются при написании отчетов по стоянке, а также являются средством архивизации материалов раскопок с целью использования их другими археологами. Кроме того, они представляют материалы для статистического анализа, исследования взаимосвязи находок и стратиграфии с автоматическим производством матриц данных со стоянки и автоматическим созданием карт и планов расположения находок.
Банк данных научного проекта - это коллекция данных, связанных с определенным проектом. Такие банки данных обычно собираются отдельными исследователями с целью решения специфических задач. Эта сфера применения компьютеров быстро развивается.
Банки данных специалистов смежных областей содержат данные особого типа, но предназначенные для общего пользования. Например, банк данных по радиоуглеродным датам.
Целевые банки данных представляют собой собрание данных, охватывающих большую область. Собираются они с единственной целью - быть использоваными всеми археологами. Такой “универсальный” банк данных репрезентирует достаточно неясную концепцию, поскольку, всякое компьютерное фиксирование предполагает отбор данных, при этом критерии отбора должны быть ясными. На одном уровне, а именно как средство обнаружения данных, необходимых для определенных проектов, подобные банки данных являются совершенно удовлетворительными (музейная документация, индексы памятников).
С другой строны, системы, пытающиеся зафиксировать все данные о каждом артефакте в данном районе, вероятно, будут малоценными для будущих поколений археологов. Проблема состоит в том, что банки данных подобного рода стремятся зафиксировать археологические данные на уровне детали, хотя нет общего мнения о том, какие именно переменные должны фиксироваться.
Можно предположить, что в будущем будет происходить ускорение роста банка данных индивидуальных научных проектов, банков данных специальной информации и данных, фиксируемых при исследовании стоянок. Мы полностью согласны с мнением Дорана и Ходсона (1975: 331), что “ключевым моментом в будущем будет скорее разнообразие, а не стандартизация, и гигантские интегрированные информационные системы”.
Резюмируя двадцатипятилетние усилия по созданию банков данных в археологии, можно отметить слабые сдвиги в археологической теории. По-прежнему проблемой из проблем остается “неуниверсальность” дескриптивных кодов и дескриптивных языков, обусловленных несовершенством формализации археологических данных и знаний (Doran, Hodson, 1975).
Методические основы статистического анализа данных в археологии
Статистические методы используются тогда, когда экспериментальные данные представляют собой значительный объем результатов “измерений”, “наблюдений”. При этом структура совокупности исходных данных несет в себе определенную неоднородность, выражающую различные соотношения зависимости, порядка, перманентности (Деревянко, Фелингер, Холюшкин, 1989:140).
Археологам часто приходится считать вещи, так что сама природа археологии предоставляет подходящую сферу для применения статистических методов. На этапах становления археологии как науки, да нередко и сейчас в археологических публикациях мелькают слова, хотя и не прямо, несущие сведения о количестве находок, их частоте, плотности и т.д.: много-мало; часто-изредка; типично-исключение (Щапова, 1988:89). Таким образом уже на этом уровне обобщения больших количественных объемов данных археологу приходится устанавливать наличие неоднородностей в исходной совокупности, производить систематизацию их в форме различного типа соотношений статистической зависимости.
Начиная с двадцатых годов ХХ века в археологии применяется простая дескриптивная статистика, включающая в себя определение процентных соотношений, расчет средних, выявление взаимовстречаемости и доверительных интервалов, которую можно рассматривать как основу для проведения более сложных анализов.
Таким образом, использование статистики в археологии восходит к временам, предшествующим появлению ЭВМ и персональных компьютеров. Как отмечал Ж.-К.Гарден, “использование методов статистики не было по существу и даже исторически связано с компьютеризацией археологии (Гарден, 1983). Однако компьютер стал идеальным орудием для счета и его использование ускорило внедрение статистических методов. А последние подтолкнули развитие теоретических исследований, т.к. они высветили по крайней мере четыре проблемы.:
проблему таксономии, а следовательно и средств естественного языка, слабо приспособленного к точным и структурированным описаниям объектов, вещей и их особенностей (Шер, 1978), усиленную отсутствием “естественной” классификации и подчеркнутую важностью эффекта отбора признаков при решении проблем сходства и различия;
проблему репрезентативности археологических данных;
проблему подтверждения, связанную с представлением о том, что использование вычислительных и статистических средств подразумевает автоматическое подтверждение результатов анализа.;
проблему интерпретации, связанную с тем, что “в археологических дискуссиях допускаются общие ошибки. Например, часто утверждается, что количество различий между коллекциями, измеренное с помощью некоторой таксономической оценки - это мера этнического родства” (Binford, 1972:247). И действительно, значение и адекватность - совершенно различные характеристики таксономии. Поэтому нельзя сказать, что классификация данных по таким таксономиям дает информацию непосредственно о значениях измеренных различий и сходств.
В частности, можно упомянуть бытовавшую одно время в археологии моду по упорядочиванию археологических данных. В данном случае речь идет не об абсолютных датировках археологических памятников, являющихся частным случаем такого упорядочивания. Под упорядочиванием понимается организация множества сравниваемых археологических единиц (например, коллекций артефактов) в виде последовательности их сходства или различия (Brainerd, 1951; Сулейманов, 1972; Шер, 1970; Каменецкий, Маршак, Шер, 1975; Холюшкин, 1981). При таком подходе решение задачи формализуется перестановкой столбцов и строк матрицы данных или матрицы подобия так, чтобы наибольшие значения располагались вблизи главной диагонали.
Кроме того нередки случаи неадекватного использования статистических методов в археологии. Это происходит из-за того, что не все исследователи, использующие ее методы при обработке данных, в достаточной мере математически подготовлены. В этом плане отрадным фактом является появление пособий по математической статистике, где в простой и доступной форме излагается суть статистических методов, смысла доставляемых ими результатов (Федоров-Давыдов, 1987).
Следует подчеркнуть, что попытка установить какую-то общую схему относительно методов и форм статистической обработки и анализа данных, годную во всех случаях, очевидно, несостоятельна. Однако, существует определенная “естественная” логика в отношении использования тех или иных методов и эта логика может служить важным подспорьем в проектировании схемы обработки данных в каждом конкретном случае.
Относительно природы статистических выводов существует целый ряд концепций, из которых, на наш взгляд, наиболее существенны две: концепция рандомизации - принятия решения в условиях неопределенности и концепция редукции (свертки) информации.
Содержательный смысл этих концепций можно пояснить в очень простой форме.
Концепция рандомизации сутью статистических методов объявляет реконструкцию целого на основе неполной информации о нем, а в соответствии с концепцией редукции представление больших объемов данных на основе выявления внутренних структурированностей, присущей этой совокупности данных.
Всю совокупность статистических методов обработки и анализа данных можно представить в виде нескольких групп. В каждой отдельной группе находится совокупность однородных или близких по структуре и результатам методов. Группы могут быть упорядочены по степени редукции (свертка, сжатие, обобщение) информации (Деревянко, Фелингер, Холюшкин, 1989: 153-154). В соответствии с таким подходом могут быть рассмотрены следующие группы методов обработки данных:
вычисление эмпирических распределений по различным классам событий, формулируемых в терминах значений признаков описания объектов статистической совокупности;
вычисление характеристик распределений (среднее, мода, медиана, дисперсия, энтропия и т.п.);
анализ зависимости между признаками (корреляция парная, частная, множественная, другие меры и коэффициенты зависимости, регрессионный анализ и т.п.);
факторное описание многомерной совокупности (факторный анализ и методы ему подобные);
образное представление эмпирических данных (методы и алгоритмы распознавания, кластерный анализ).
Продвинутый статистический анализ археологических данных предполагает взаимоувязанную обработку данных на всех перечисленных уровнях.
Для данных, сущностную основу которых представляют количественные (числовые) значения, имеется большое разнообразие конкретных алгоритмов для каждого уровня.
Имеются так же алгоритмы, базирующиеся на теоретико-информационных понятиях, характеристиках, определениях и теоремах, чем обеспечивается их независимость (инвариантность) относительно структуры признаков (шкал измерения). По мнению Я.А.Шера, отдельные публикации результатов успешного использования теоретико-информационных критериев показывают, что их возможности только раскрываются (Шер, 1994:68). Речь шла о применении энтропии при анализе структуры геометрического орнамента (Sher, 1966), выявлении критериев сходства и различия керамических комплексов (Маршак, 1965), изучении орнаментики наборных поясов (Ковалевская, 1970) и выявления степени разнообразия на палеолитических стоянках (Соффер, 1993). К сожалению без внимания автора обзора остались методические наработки, сделанные в Институте археологии и этнографии (Деревянко, Фелингер, Холюшкин, 1989:153-163).
Согласно этим наработкам на первом этапе решения археологической задачи целесообразно получить общие оценки степени структурированности данных. Для этого можно использовать энтропийные и информационные характеристики. Теоретически возможны случаи, когда в массиве структурированных составляющих нет. Если это так, то обработка его любыми методами совершенно бесполезна.
Через значения энтропийных и информационных характеристик можно получить обобщенные оценки структурированности и стохастичности исследуемой совокупности археологических данных. Если энтропийные и информационные характеристики свидетельствуют о значительной структурированности, то это дает основание для выявления конкретной структурированности методами, адекватными содержанию данных (ранговая корреляция, меры и коэффициенты сходства, распознавание образов и т.д.). Если энтропийные и информационные оценки указывают на отсутствие или незначительную структурированность, то эти же результаты будут получены при использовании любых других методов (корреляционный анализ, регрессионный анализ и т.п.).
Перечень этих обобщенных статистических характеристик для обрабатываемого массива включает:
потенциальное разнообразие элементов археологического массива;
фактическое разнообразие элементов археологического массива;
относительную структурированность археологического массива;
сумму энтропий признаков описания археологического массива;
структурированность археологического массива, определяемая соотношениями зависимости между признаками;
выборочные распределения по признакам описания;
матрица коэффициентов парных зависимостей;
группы взаимозависимых признаков на основе матриц коэффициентов парной зависимости;
таблицы распределений по основным признакам описания археологического массива;
относительное группирование значений основных признаков описания археологического массива;
детерминация основных признаков описания археологического массива.
Задачи по дальнейшей обработке археологического массива формируются исследователями на конкретных предположениях и гипотезах, а результаты предварительной обработки оказываются в этом случае полезными во многих отношениях.
Обработка вспомогательных данных
Компьютерные технологии, охватывающие ввод, поиск и обработку археологической информации, непрерывно совершенствуются и развиваются и зачастую включают в себя обработку вспомогательных данных: сюда входит датирование, разведка, аэрофотосъемка.
Так при аэрофотосъемке, космической съемке компьютеры используются для трансформации перспективных снимков.
К числу новых такого рода средств ввода информации в полевых условиях для профессионалов и тех, кто никогда не брал фотоаппарат, можно отнести цифровую камеру FotoMan. Перспективный прибор устроен как современная фотокамера с автоматическим переводом кадра и вспышкой. Для него можно применять оптические принадлежности от комкодера - широкоугольные, длиннофокусные и макрообъективы. При подключении к ПК передаются 32 кадра размером 9,6 x 12,7 см с 256 оттенками серого цвета.
С помощью специальных плат, типа видеобластера, возможно подключение к компьютеру видеокамеры. Необходимо учесть, что роль компьютерного видеоотображения в археологии будет неуклонно возрастать, ибо это сравнительно недорогой и достаточно быстрый способ ввода информации. Так, по данным зарубежной печати отображение единичных артефактов требует меньше 30 секунд. Кроме того, подобный способ эффективно реализуем при интеграции с другими методами отображения археологических данных, особенно при формировании баз данных в стандарте Multimedia.
Такое же значение имеет использование приборов Magellan и лазерного теодолита.
"Магеллан Нав 5000" - это эффективный и удобный в применении пятиканальный приемник с исключительно субметровой точностью измерений. Многофункциональность, ударопрочность и герметичность прибора обеспечивает археологам возможность быстро измерять, обрабатывать и отображать географические координаты нужных точек. Точность измерения координат составляет: в обычном режиме - 15 м (как точность без помех со стороны Мин. обороны США), в дифференциальном режиме - три метра и с помощью новой фазовой программы - менее 1 м (при использовании двух приемников). Сейчас это единственный ручной приемник GPS, который может использовать фазовые данные системы GPS и определять координаты с очень высокой точностью. Еще одной особенностью конструкции Магеллана являются пять параллельных каналов для обеспечения высококачественных измерений при непрерывном слежении за спутниками, быстрого определения первого местоположения, обновления координат в течении секунды. Интегрированная ниточная спиральная антенна гарантирует получение сигналов даже в сложных условиях. Прибор имеет большую внутреннюю память (500 именованных пунктов маршрута и 1500 фиксированных точек), возможность 10 часов непрерывной работы с одним блоком АА батарей и эффективную, легко используемую компьютерную программу. Единственный приемник в своем классе, имеющий возможность RINEX, устройство может использовать получаемую информацию со станций других фирм. Гибкость увеличивается с факультативным включением программы Геолинкфирмы "Георисерч" и портативным компьютером HP 95LX фирмы "Hewlett Packard".
Интерфейс RS-232 позволяет передавать информацию в портативный или настольный компьютер. Программа последующей обработки измерений дает возможность работать в дифференциальном режиме, получать файл ASCII, преобразовывать данные при переходе на другие системы координат. Дополнительно имеется возможность проводить статистический и графический анализ данных, использовать возможности известных программ по геоинформации.
Лазерный теодолит позволяет полностью автоматизировать процесс записи, увеличивает эффективность и точность методов фиксации артефактов в декартовых координатах. Прибор способен передавать координаты в маленький карманный компьютер Hewlett-Packard 71B или DC-1z Data collector. На основе вводимых данных компьютер с помощью программного обеспечения самостоятельно следит за номером идентификации для артефактов каждого квадрата (автоматически путем приращения номеров фиксируемых артефактов, при этом устраняется потребность в ручном изготовлении планов квадратов раскопов, стратиграфических уровней, координат и т.д.) (Dibble, 1987: 249-254) избавляет от многих, чисто механических ошибок. Подобное программное обеспечение позволяет учитывать практически неограниченное число записей, редактирование и поиск. Высокая скорость вычислений обеспечивается тем, что компьютер, соединенный с теодолитом, может следить за определенной информацией, добавляя новую автоматически. За счет этого же гарантируется целостность данных. Как показали исследования в Ла Кина, скорость фиксации при такой методике увеличивается на 12-15% (Dibble & McPerron, 1988: 431-440; Nelson, Plooster & Ford, 1987: 353-358).
Математическое моделирование в археологии
Создание математических моделей археологических объектов - важный этап познания, поскольку он позволяет четко сформулировать наши представления о структуре объекта, характерных его особенностях, действующих в нем связях и его поведении. Ряд авторов выражает оптимизм по поводу перспектив использования компьютеров для археологического моделирования. Так Плог (1975) отметил, что “для археологии значимость имитации будет возрастать - как метод построения гипотез, для апробации альтернативных моделей и для оценки альтернативных археологических методологий”. Мы не разделяем подобного оптимизма и надежд на быстрое решение проблем, связанных с быстрым внедрением методики моделирования в археологию. Прежде всего следует отметить проблемы, связанные с установлением произвольных границ систем, проблем археологического черного ящика. Как отмечал Альдендерф: “современный уровень финансирования археологии, неопределенная природа археологического процесса, а так же структура самой дисциплины... все это создает значительные трудности для имитации в археологическом исследовании” (Aldenderfer, 1981).
В археологии к настоящему времени применялись как детерминированные, так и стохастические модели. Большинство из применяемых моделей представляют собой не более, чем просто формулы или дифференциальные уравнения (Doran, Hodson, 1975). При этом различаются четыре уровня применения математических моделей в археологии:
изучение некоторых аспектов доисторических сообществ и их окружения;
изучение процессов, при которых возможно существование археологических свидетельств;
обоснование и осуществление раскопок;
изучение и интерпретация доступных свидетельств в археологии.
На основание методики моделирования проводились изучения пространственного распределения популяций на основной “плоскости обитания”, определяемой взаимодействием нескольких сил, случайным распределением центра скопления, где рождается потомство данного поколения; случайным колебанием численности потомства; случайными колебаниями механизма дисперсии; случайным процессом выживания к заданному времени.
Примером применения дифуравнений для моделирования является изучение распространения примитивных фермерских хозяйств в Европе. Поскольку распространение фермерских хозяйств считалось связанным с миграцией населения (случайными локальными миграциями), то и тип стохастического процесса представлял в модели случайное блуждание, или, в простейшем варианте, ряд движений частицы на плоскости (частный случай марковских цепей) (Доран, Hodson, 1975).
Использовались в археологии также модели на основе теории принятия решений. Примером машинной реализации комбинированных элементов упорядочения, классификации и моделирования при изучении захоронений в Мюнсингене может служить проект SOLSEM (Doran, 1970). Этот проект предполагал использование компьютера как орудия для автоматического создания гипотез. При этом Доран утверждал, что реализация его может дать двойную выгоду: улучшит понимание археологами процесса валидации археологических гипотез и даст новые интерпретационные методы, извлеченные скорее из процесса археологического умозаключения, а не из многовариантной статистики.
Интерес для рассматриваемой проблематики может так же представлять имитационное моделирование пространственной организации, временной глубины культурной системы и минимально уравновешенного размера популяции палеолитических охотников, проведенное Х.М.Вобстом (Wobst, 1974).
В контексте рассмотрения указанных моделей ценность компьютерной имитации в плане прогноза зависит от того, насколько были определены заданные параметры. В данном контексте проверка (верификация) любой из приведенных моделей будет просто означать то, что имитационная модель является лишь верной трансляцией алгоритма.
Как правильно заметил Л.Бинфорд: “Мы можем составить опись остатков и обсудить дополнения, стирания и гибридизации в инвентаре и памятниках... Мы можем также формулировать классификации коллекций на основе суммарных критериев сходства между добытыми предметами, мы можем также измерить сходство, сравнивая весь состав (всю структуру путем сравнения всей структуры) полученных материалов. Затем может формулироваться аргументация о вероятности того, что один таксон является культурным предком, потомком или побочным родственником другого таксона... Процедуры эти не помогают, однако, достичь поставленных целей археологии”, поскольку мы слишком мало знаем и об археологических данных и о процессе культурного развития (Binford, 1968:10). Только понимание такого процесса позволит реконструировать события, формирующие контекст, в котором формировался археологический источник.
|
