45844 (Современная роль компьютера в археологии), страница 2

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.