Historia de la investigación de redes históricas (1/2)

Una (no tan) breve historia de la investigación de redes históricas – parte 1

Laboratorio de Humanidades Digitales

Leibniz-Institut für Europäische Geschichte

 

por Cindarella Petz

¡Prepárate para sumergirte en la historia de la investigación de redes históricas! En esta publicación (serie de tres partes), relataré la historia del pensamiento computacional en la investigación histórica, discutiré las redes para la historia y resaltaré algunas de las piedras angulares de las metodologías de redes en los estudios históricos. ¹ Prepárese para la parte 1 sobre el pensamiento computacional en los estudios históricos.

Antes de comenzar esta rápida inmersión profunda (recuerde, la cantidad de aire necesaria aumenta a medida que aumenta la presión en 1 bar por cada 10 m de descenso. Por lo tanto, a 20 m de profundidad, necesitamos tres veces la cantidad de aire y podemos permanecer solo 1/3 del tiempo ¡como a nivel de superficie!), tenemos que revisar nuestro equipo.

Así que estoy prologando esto con un par de comentarios:

1. 1. Podemos definir la investigación histórica de redes como metodologías y enfoques del campo interdisciplinario de la investigación de redes (que a su vez combina aportes de sociología, antropología, estudios políticos, matemáticas e informática) para estudiar modelos de redes del pasado. Cuando estos están integrados en un contexto más amplio de investigación histórica, el análisis de redes históricas puede ayudar a generar una mayor comprensión y nuevos conocimientos sobre los objetos históricos de investigación.
   2. El análisis histórico de redes (HNA) y la investigación de redes sociales (SNA) utilizan el mismo conjunto de métodos y conceptos; esto también lo ha señalado mi colega Demival Vasques Filho en su reciente “Introducción al análisis histórico de redes (sociales)”. Pero HNA y SNA difieren en las fuentes utilizadas: para HNA, generalmente son fuentes históricas en la investigación histórica, mientras que las fuentes más contemporáneas de SNA se utilizan en los estudios sociales (como datos de redes sociales o datos generados solo con ese propósito, como a través de entrevistas o entrevistas). encuestas). La base de fuentes diferentes da como resultado (a veces) diferentes limitaciones de aplicaciones similares de redes dentro de los campos respectivos, como la fragmentación de fuentes.
   3. Las redes son gráficos anotados semánticamente con un conjunto de vínculos entre un conjunto de entidades “con la propiedad adicional de que las características de estos vínculos en su conjunto pueden utilizarse para interpretar el comportamiento social de las personas involucradas”, como en la definición comúnmente utilizada por Mitchell (1969, pág. 2). La investigación de redes se centra en la interdependencia de las entidades (Wasserman y Faust 1994, p. 4), que dan forma a su ámbito de acción: como tales ,la posición de una entidad en una red social es importante, ya sea por el poder, el rendimiento o el 'capital' del intercambio social potencial. Freeman (2004, p. 3) caracterizó la investigación de redes (sociales) como (a) el análisis (intuitivo) de las relaciones sociales de los actores, (b) el análisis sistemático basado en datos empíricos, (c) su representación gráfica, y ( d) modelo formal matemático asistido por computadora para analizar dichos datos. El requisito de un análisis formalizado dentro de la investigación de redes proporciona un punto clave en la evaluación de la investigación histórica de redes: un uso metafórico de la terminología de redes carece de tal sistematización. Pero más sobre esto más adelante.
   4. Quiero enfatizar aquí que las redes son inherentemente modelos . Como modelos, las redes ofrecen una aproximación a y de la realidad a través de la selección subjetiva (en el fondo siempre) de los factores o parámetros supuestamente importantes o representativos y su ponderación y evaluación subjetiva, siguiendo la clásica definición de modelos de Stachowiak (1973). Por lo tanto, el modelado es una herramienta epistémica fundamental: "Modelamos para comprender", parafraseó Le Moigne (2004) la toma de Stachowiak (1973, p. 56) de que todos los conocimientos son conocimientos en modelos o a través de modelos ( compárese tambiéna Piotrowski 2020, pág. 10). Sin embargo, como aproximaciones a la realidad, cualquier modelo está sesgado subjetivamente. En consecuencia, cualquier modelo puede considerarse solo una instancia de un "número infinito de otros modelos potenciales" (Rehbein 2020, p. 265), y como tal, ofrece más una 'muleta' pero nunca la 'verdad' sobre el objeto. de investigación Drucker (2011). Esta dicotomía de los modelos de red como una 'muleta' para aproximarse a la realidad (histórica) y el análisis formalizado de dichos modelos permiten una gama heterogénea de aplicaciones de la terminología y metodología de redes en la investigación histórica.

La historia de la investigación histórica en redes, en mi opinión, no puede caracterizarse como una genealogía: por lo general, los estudios históricos que emplean una metodología de redes no se construyeron progresivamente unos sobre otros (a menos que se hicieran dentro de grupos de investigación o asociaciones), sino que hacen referencia a los estudios metodológicos inaugurales de la investigación general de redes (sociales). Por lo tanto, contextualizaré la historia de HNR por sus dos influyentes corrientes de origen: por un lado, la larga historia del pensamiento computacional y los métodos basados ​​en la computación en los estudios históricos (una historia mucho más larga de lo que a muchos les gustaría creer, y en parte 1 de esta serie de publicaciones de blog); y por dos, los desarrollos en el campo de la investigación de redes sociales (parte 2); antes abordaré las redes en la investigación histórica (parte 3).

Fig. 1. Clio, la musa de la historia, de Pierre Mignard, 1689, PD

El pensamiento computacional en la investigación histórica

Desde principios del ^siglo XX, la escuela francesa de los Annales proclamó que la entonces nueva historia social utilizaba tipos de fuentes previamente ignoradas (como los registros del censo) para comprender y cuantificar la experiencia de la gente 'ordinaria', en contraste con el estudio de las élites, conocido coloquialmente como la historia de los 'grandes hombres' (compárese, por ejemplo, con Reynolds 1998, pp. 141-2; Aydelotte 1966, Boonstra et al. [2004] 2006, p. 25; Anderson 2007; Crymble 2021, página 22). Esto evolucionaría, a raíz de la informatización, hacia el nuevo campo de la historia cuantitativa, también llamado 'cliometría' o 'econometría'.

Sin embargo, también hay ejemplos de estudios protocomputacionales de los ^siglos XVII y XVIII antes de la profesionalización de los estudios históricos (compárese, por ejemplo, con Gordon (1991) 2003; Novick 1988; Crymble 2021, pp. 20–7 ^; Thaler 2017). La litografía de entrada de esta publicación es un ejemplo temprano de la visualización de datos de Charles Minard, y describe las pérdidas del ejército francés en su viaje a Rusia en 1812-13 en ubicaciones geográficas específicas y eventos temporales, lo que muestra la disminución de la fuerza del ejército en su camino hacia Moscú. (en rojo) y de regreso (en negro). Coincidentemente, también puede considerarse una visualización de red.

En la década de 1960, los enfoques computacionales basados ​​en máquinas (que implicaban enfoques cuantitativos y análisis estadístico) se hicieron populares en las humanidades, luego bajo el nombre de 'computación de humanidades' o 'computación en humanidades'. Presagiando desarrollos futuros aquí ya: ¡Solo a principios de la década de 2000, la 'computación de humanidades' crecería hasta convertirse en 'Humanidades digitales' en el inicio de la digitalización masiva y el nacimiento de Internet!

Fig. 2. 'Harvard Computers' de Edward Charles Pickering, Archivos de la Universidad de Harvard, manifiesto IIIF

Esta expansión de la experimentación computacional en las humanidades fue el resultado de los avances tecnológicos en computación y la disponibilidad cada vez mayor de computadoras (humanas y no humanas) y software estadístico, que permitieron buscar patrones y generar nuevos conocimientos a través de la cuantificación utilizando máquinas (Hockey 2004, pág. 5;Crymble 2021, pág. 24). Las primeras computadoras eran estadísticas humanas, por lo general mujeres (ver, por ejemplo, la fotografía de las computadoras del astrónomo Edward Charles Pickering, a menudo astrónomos consumados); La investigación militar trajo avances en protocomputadoras de última generación en la década de 1940, como las máquinas lectoras de tarjetas perforadas, que nuevamente eran operadas en gran parte por trabajadoras.

Fig. 3. Betty Jennings (izquierda) y Frances Bilas (derecha), dos de las seis mujeres elegidas para trabajar como programadoras principales de ENIAC, organizando la configuración del programa en el programador maestro, 1947, Hagley Museum and Library, Wilmington.

Pronto, estos dieron paso a las computadoras centrales que llenaban la habitación, cuyo tamaño se redujo continuamente desde finales de la década de 1950, culminando en el desarrollo de la computadora personal portátil en la década de 1980 (compárese, por ejemplo, con Anderson 2007; Crymble 2021, pp. 21— 2; Petz 2022, pp. 17—8).). De la 'computación de humanidades' pronto surgieron subdisciplinas: por ejemplo, 'lingüística informática' (que posteriormente dio el salto a un campo de investigación independiente), o subcampos especializados como 'historia e informática' y 'ciencias de la información histórica'. (Boonstra et al. [2004] 2006).

Junto con los avances de la destreza computacional, e independientemente de los desarrollos en la 'computación de las humanidades', especialmente una generación más joven de historiadores recurrió a la historia cuantitativa ('cliometría') en su apogeo durante la década de 1960 hasta finales de la de 1970, como Whales (1991, p. . 296) ha demostrado. Esto fue facilitado por el mayor acceso a soporte técnico adecuado (Aydelotte 1966; Reynolds 1998, pp. 141-2; Boonstra et al. [2004] 2006; Anderson 2007), así como por el creciente interés en la historia social y económica en la profesión histórica general.

Aunque las metodologías cuantitativas se usaron en proyectos de investigación histórica y se discutieron en revistas tradicionales y conferencias especializadas, y se integraron en los planes de estudio universitarios (Anderson (2007) señaló que los métodos estadísticos han sido parte del 40% de los planes de estudio estadounidenses), también experimentaron resistencia y reacción contra su positivismo percibido por los estudios históricos más "ortodoxos", lo que finalmente llevó a su distanciamiento a mediados de la década de 1980, siguiendo de cerca las implicaciones del giro cultural postestructuralista y el cambio de enfoque hacia la naturaleza social de los textos del giro lingüista (Graham et al. al. 2016, p. 23; Petz 2022, p. 19). “Los textos reemplazaron a las tablas”, resumió este desarrollo Edward L. Ayers (1999), cuando la popular historia cuantitativa comenzó a reducirse a un nicho.

A partir de la década de 1980, las computadoras finalmente "penetraron en todos los campos imaginables de las humanidades", afirmaron Boonstra et al. ([2004] 2006, p. 13): la computadora personal y el correo electrónico se integraron lentamente en la vida del investigador en humanidades, y trabajar con computadoras se hizo en general más fácil y rápido debido a los avances en el procesamiento de archivos más rápido (Hockey 2004, pp. 9 –10). El advenimiento de Internet anunció una nueva era, seguida con el comienzo de la digitalización masiva a mediados de la década de 1990. Pero el hecho de que las computadoras estuvieran disponibles y fueran capaces de usarse para el análisis basado en computación y el procesamiento de texto no significaba (y todavía no significa) que muchos las usaran de esta manera.

En la próxima parte 2 de esta serie, desarrollaré el desarrollo y los supuestos subyacentes de la investigación general de redes (sociales), con el fin de unir esto para la investigación histórica de redes en la tercera entrega de esta serie.

Referencias

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• Aydelotte, William O. 1966. “Quantification in History.” The American Historical Review 71 (3): 803–825.
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• Boonstra, Onno, Breure, Leen, and Doorn, Peter. [2004] 2006. “Past, Present and Future of His- torical Information Science.” (Amsterdam).
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• Drucker, Johanna. 2011. “Humanities Approaches to Graphical Display.” Digital Humanities Quarterly 5 (1). http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html.
• Freeman, Linton C. 2004. The development of social network analysis: a study in the sociology of science. Vancouver, BC: Empirical Press.
• Gordon, Scott. (1991) 2003. The history and philosophy of social science. Taylor & Francis e-Library.
• Graham, Shawn, Milligan, Ian, and Weingart, Scott. 2016. Exploring Big Historical Data. The Historian’s Macroscope. London: Imperial College Press.
• Hockey, Susan. 2004. “The History of Humanities Computing.” In A Companion to Digital Humanities, edited by Susan Schreibman, Ray Siemens, and John Unsworth. Oxford: Blackwell. http://digitalhumanities.org:3030/companion/view?docId=blackwell/9781405103213/9781405103213.xml&chunk.id=ss1-2-1
• Le Moigne, Jean-Louis. 2004. Le Constructivisme. Tome III. Mod ́eliser pour comprendre. Collection Ingénium. L’Harmattan.
• Mitchell, J. Clyde. 1969. “The Concept and Use of Social Networks.” In Social Networks in Urban Situations: Analyses edited by J. Clyde Mitchell, 1–50. Oxford: Published for the Institute for Social Research University of Zambia by Manchester University Press.
• Novick, Peter. 1988. That Noble Dream. The `Objectivity Question’ and the American Historical Profession. Cambridge University Press.
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• Rehbein, Malte. 2020. “Historical Network Research, Digital History, and Digital Humanities.” In The Power of Networks. Prospects of Historical Network Research, edited by Marten Du ̈ring, Florian Kerschbaumer, Linda von Keyserlingk-Rehbein, and Martin Stark, 253–279. London New York: Routledge.
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• Stachowiak, Herbert. 1973. Allgemeine Modelltheorie. Wien, New York: Springer Verlag. https://archive.org/details/Stachowiak1973AllgemeineModelltheorie.
• Thaller, Manfred. 2017. “Geschichte der Digital Humanities.” In Digital Humanities: Eine Einführung, edited by Fotis Jannidis, Hubertus Kohle, and Malte Rehbein, 3–12. Stuttgart: J. B. Metzler.
• Wasserman, Stanley and Faust, Katherine. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. 1st ed. Structural Analysis in the Social Sciences, 8. New York: Cambridge University Press.
• Whales, Robert. 1991. “A Quantitative History of the Journal of Economic History and the Cliometric Revolution.” The Journal of Economic History 51 (2): 289–301.

Citar este artículo como: Cindarella Petz, "Una (no tan) breve historia de la investigación de redes históricas: parte 1", en Digital Humanities Lab , 07/01/2022, https://dhlab.hypotheses.org/3126 .

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Créditos de la imagen: Imagen destacada: Charles-Joseph Minard: Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la Campagne de Russie 1812-1813. Régnier y Dourdet 1869. https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/btv1b52504201x/f1.item.zoom# .

Fig. 3: Betty Jennings (izquierda) y Frances Bilas (derecha), dos de las seis mujeres elegidas para trabajar como programadoras principales de ENIAC, organizando la configuración del programa en el programador maestro, 1947. Información de archivo: 1985231_001_001_005, Cuadro 1, Carpeta 1, Sperry Corporation, fotografías y materiales audiovisuales de la División UNIVAC (Accesión 1985.261), Departamento de Iniciativas Digitales y Colecciones Audiovisuales, Museo y Biblioteca Hagley, Wilmington, DE 19807. https://digital.hagley.org/1985231_001_001_005 . Incluido como dominio público a través de Wikimedia Commons .