この夏の初めに、科学投資家NWOはCLARIAHプロジェクトに1,200万ユーロを付与し、オランダの人文科学者が「デジタルインフラ」を構築できるようにする。それは何のためにあり、何のメリットがあるのでしょうか？国際社会史研究所 (IISH) の所長であり、プロジェクトの発起人の一人であるヘンク ウォルス氏は説明します。
ビッグデータ 完全に今の時代です。人文科学など、伝統的にデータ分析がほとんど行われていない科学分野であっても。それにもかかわらず、芸術と人文科学のための共通研究基盤（CLARIAH）という大規模プロジェクトのおかげで、歴史家、メディア研究者、言語学者が間もなくこの研究に取り組むことになるでしょう。このプロジェクトは、近年人文科学で起こっている真の「革命」の一部です。
人文科学の学者は、アーカイブからの文書だけでなく、メディアからのテキスト、画像、音声も扱います。この種の情報源はますますデジタル化できるようになりました。デジタル化された情報源の利点は、特別なコンピューター プログラムを使用して検索できることです。コンピュータは、特定の単語、単語の組み合わせ、または単語の変化を超高速でデジタル歴史記録をスキャンできます。あらゆる種類のデジタル ソースの内容を比較して組み合わせることで、従来の孤独なアーカイブ研究者の到達範囲をはるかに超えた結論を導き出すことができます。
しかし、すべてが起こる前に、ツールを使用していくつかのことを行う必要があります。 の開発が予定されており、この目的のために現在 1,200 万ユーロが利用可能です。アムステルダムの国際社会史研究所 (IISH) 所長ヘンク ヴァルス氏は、「デジタル インフラストラクチャ」と呼んでいます。
1200 万って大金ですよ。それは一体何のために必要なのかということです。 「今、人文科学の分野で革命が起きています。特に利用可能な調査方法の分野におけるデジタル革命。その革命は一部の地域でしばらく続いている。しかし近年、ますます多くの資料がデジタル化されており、またコンピューター サイエンスが人文科学者にとってますます興味深いことを可能にしているため、この革命が実際に形になりつつあることがわかりました。しかし、そのようなデータとそれを分析するために必要なツールはすべて、さまざまな場所にあります。だからこそ、これらすべてのツールとデータを統合するには、一種の「デジタル インフラストラクチャ」が必要なのです。」
そのインフラストラクチャは主にデータを分析するためのコンピューター プログラムで構成されているということですか? 「とりわけ、私たちが行っていることは基本的に、データと分析ツールを統合することです。ツールは、できるだけ多くの種類のデータを処理できるように構造化されている必要があります。そして、データも同様に標準化されていなければなりません」できるだけ多くのツールが連携できるようにするため、デジタル的な方法で相互に通信できるデータと分析ツールが重要になります。」
「データについて話すとき、それは 3 つのタイプのデータに関係します。1 つ目は、さまざまなデータベースに保存されている構造化データです。最近、非構造化データが増加しています。これには、アーカイブからの大量のデジタル化された非構造化テキストが含まれます。これは、構造化データとは異なる方法で処理します。最後に、映画、写真、オーディオなどがあります。あなたはそれを別の方法で扱います。」
本当にビッグデータです。 それで。それは昔ながらの手作りを超えたものではないでしょうか？ 「例を挙げると、IISH には労働組合 FNV のアーカイブがあります。これは数マイルの紙に相当します。現在、少しずつデジタル化されています。たとえば、最近その労働組合がグローバリゼーションにどのように反応したかを知りたい場合、何十年もかけて、これらすべての文書、パンフレット、議事録を調べなければならなかったのですが、現在、そのような研究課題に関連するすべての文書を関連性の高い順にリストできるデータセットを作成できる段階にあります。」 P>
「これは、すべての調査がすぐに完了するという意味ではありませんが、より迅速にデータを収集できることを意味します。グラフを生成したり、ネットワークをマップしたりできる視覚化ツールもセットアップできれば、人文科学者として新たな洞察を得るのに大いに役立ちます。」
デ・グローネ・アムステルダムマーでの調査では、 多くの人文科学者がデジタル人文科学を行っていることが示されました。 自分の分野で最も重要な開発を見つけます。従来の研究手法は使い果たされているのでしょうか？ 「このデジタル革命を、ある方法が別の方法に置き換わるものとして捉えるべきではありません。伝統的な手法、つまり解釈、よく書かれたストーリーは残りますが、新しい研究手法によってサポートされる可能性があります。これにより、新しい結論を導き出すことができますが、何よりも、より実証された結論を導き出すことができます。また、これは一種の効率の向上でもあります。なぜなら、個人の科学者ができるよりもはるかに多くのことを同時に読んで研究できるからです。ドキュメントを読み取り、そこから暫定的な結論を導き出すマシンがある場合は、次のことが当てはまります:限界は無限です 。
したがって、主に大きくて広範な研究上の疑問に答えることが重要です… 「はい、膨大な量の資料を分析する必要がある質問です。もう一つの例は、私が以前働いていたホイヘンス研究所で行ったことです。そこでは 17 世紀の知識の発展に関するプロジェクトがありました。私たちはそこで 17 世紀の学者からの数千通の手紙をデジタル化しました。そこで私たちは、そのような学者の集団の中で、特定の新しい知識がどこで最初に現れたのかを知りたいと思いました。新しい知識はどこでどのように議論され、それは学者から学者へとどのように伝わったのでしょうか?」
「そのためには、当時のさまざまなヨーロッパ言語で書かれた文書を分析できる非常に高度なツールが必要です。そして、通信ネットワークをマッピングできる視覚化ツール。このようにして、人文科学者として、より確かな結論を得ることができます。 17 世紀の 1 人の科学者の対応を調べる代わりに、多くの科学者を同時に研究できます。そうすれば、あなたの結論はより科学の方向に向かうことになり、より困難でより適切に実証されるでしょう。」
では人文科学をベータ版に引き寄せるにはそれが必要なのでしょうか？人文科学者は定量的な研究ではなく、 解釈に関心があるでしょう。 「私は人文科学が科学にもっと似るようになるべきだと言っているのではなく、これは合意だということです。 FNV と 17 世紀の科学者の例で私が今言ったことは、多くのデータを収集し、それに基づいて結論を導き出すということです。しかし結局のところ、私たちは依然として美しい物語を解釈し、書く人文科学の学者です。この話は、この方法でさらに実証されます。」
「今、人文科学の内部で一種の方向性の戦いが起こっているように見えるのはジャメムルだと思います。こうした新しい手法を支持する科学者もいれば、デジタル化は人文科学には合わないと考えて全く好まない人々もいる。しかし、デジタル化はそれに加えるものです。 伝統的な手法は存在するでしょう。これは、結論をより適切に実証する方法です。」