Seria (archeologia) - Seriation (archaeology)

W archeologii seriation to metoda datowania względnego , w której zespoły lub artefakty z wielu miejsc w tej samej kulturze są umieszczane w porządku chronologicznym. Tam, gdzie nie można zastosować metod datowania bezwzględnego , takich jak radiowęgiel, archeolodzy muszą stosować metody datowania względnego do datowania znalezisk i obiektów archeologicznych. Serializacja to standardowa metoda datowania w archeologii. Może być używany do datowania narzędzi kamiennych, fragmentów ceramiki i innych artefaktów. W Europie jest często używany do rekonstrukcji kolejności chronologicznej grobów na cmentarzu (np. Jørgensen 1992; Müssemeier, Nieveler i in. 2003).

Serializacja kontekstowa i częstotliwościowa

Zastosowano dwa różne warianty serializacji: serializację kontekstową i serializację częstotliwościową (Renfrew i Bahn 1996, s. 116–117). Podczas gdy szeregowanie kontekstowe opiera się na obecności lub braku stylu projektu , szeregowanie częstotliwości opiera się na pomiarze proporcjonalnej obfitości lub częstotliwości stylu projektu. Seria kontekstowa jest często używana do rekonstrukcji chronologicznej sekwencji grobów, ponieważ ważna jest tylko obecność lub brak stylu lub typu projektu. Szeregowanie częstotliwości stosuje się w przypadku dużej ilości obiektów należących do tego samego stylu. Przykładem są zespoły skorupek ceramicznych, z których każdy zawiera mniej więcej ten sam zakres typów, ale w różnych proporcjach.

Historia

Flinders Petrie wykopał w Diospolis Parva w Egipcie pod koniec XIX wieku. Odkrył, że groby, które odkrywał, nie zawierały żadnych dowodów ich dat, a ich dyskretny charakter oznaczał, że na podstawie stratygrafii nie można było skonstruować sekwencji . Petrie wymienił zawartość każdego grobu na kawałku tektury i wymieniał papiery, aż doszedł do kolejności, z której był zadowolony. Uznał, że najdokładniejsza będzie ta, w której koncentracja pewnych stylów projektowych ma najkrótszy czas trwania w całej sekwencji artykułów (Renfrew i Bahn 1996, s. 116; Kendall 1971, s. 215; Shennan 1997, s. 341). ). Podczas gdy Petrie jest uważany za wynalazcę serializacji kontekstowej, Brainerd (1951) i Robinson (1951) jako pierwsi zajęli się problemem serializacji częstotliwości (Shennan 1997, s. 342).

Modelka

Opis modelu

Założenie, że style projektowe podążają za krzywą popularności – zaczynając powoli, rosnąc w szczyt, a następnie zanikając, gdy inny styl staje się popularny – stanowi podstawę do szeregowania częstotliwości. Zakłada się również, że popularność projektu będzie zasadniczo podobna w różnych witrynach w ramach tej samej kultury . Ponadto ważne jest, aby okresy życia różnych stylów projektowania pokrywały się. Stosując się do tych zasad, zbiór obiektów można ustawić w takiej kolejności, aby miejsca o najbardziej zbliżonych proporcjach określonych stylów były zawsze razem (Lock 2003, s. 125).

Pułapki

Zadanie identyfikacji stylów projektowania, czyli tworzenia grup przedmiotów należących do tego samego stylu projektowania, nie jest wcale trywialne. Tworzenie typologii często jest podstawą serii. Błędy w typologii skutkują błędami w szeregowaniu: Na przykład, jeśli pewien styl projektowania miał dwa szczyty popularności ( rozkład bimodalny ), ten styl projektowania nie jest odpowiedni do szeregowania, a jego uwzględnienie w analizie może skutkować dziwnymi wynikami. Niektóre style projektowe były używane przez bardzo długi czas, ponieważ skonstruowany kształt był poręczny i nie dodano żadnych ulepszeń ani ornamentów. Oczywiście te style projektowania nie kwalifikują się do szeregowania chronologicznego. Na przykład noże we wczesnym średniowieczu w Europie nie wykazują żadnych zmian chronologicznych.

Oprócz organizacji czasowej, wyniki szeregowania mogą odzwierciedlać zbiorowe różnice w statusie społecznym, wieku, płci lub wynikające ze zróżnicowania regionalnego (lub kombinacji dwóch lub więcej z tych czynników). Shennan (1997, s. 343) przedstawia serię wyników duńskich skarbów opartych na typach artefaktów, takich jak sztylety, topory i miecze. Wynik nie jest ciągiem chronologicznym ze względu na dobór typów, kolejność wydaje się zaczynać od skarbów skrajnie męskich, a kończyć na skarbach skrajnie kobiecych.

Trzy warunki dla szeregowania chronologicznego

Doran i Hodson (1975, s. 269) wymieniają trzy warunki, które muszą być spełnione, aby otrzymać wynik szeregowania chronologicznego:

  • Zróżnicowanie regionalne musi być ograniczone do minimum, tzn. zgrupowania najlepiej pochodzić z jednej lokalizacji.
  • Wszystkie analizowane obiekty muszą pochodzić z jednej tradycji kulturowej.
  • Cechy lub atrybuty zawarte w serii muszą zależeć od aspektów kulturowych (a nie od funkcji).

metody statystyczne

Rozwój metod serializacji

Obecnie wyniki szeregowania nie są już wytwarzane ręcznie, jak w czasach Petriego, ale przez odpowiednie algorytmy. Chociaż według Davida George'a Kendalla (1971), praca Petriego wykazała już głębokie zrozumienie matematyki problemu szeregowania (Cytat: "..moim zdaniem Petrie powinien być zaliczany do największych stosowanych matematyków dziewiętnastego wieku"). W wykazie zabytków statystyki w archeologii Baxtera (2003, s. 8) pierwszy wpis stanowi artykuł Robinsona (1951). Robinson oparł swoją metodę serializacji częstotliwości na macierzy podobieństwa . W 1971 Kendall zaproponował zastosowanie wielowymiarowych technik skalowania dla problemów serializacji, a podejście to zostało również zastosowane przez niektórych innych naukowców (patrz Baxter 2003, s. 202–203). Baxter przedstawia również przegląd metod statystycznych do serializacji oraz opis tych podejść (s. 202–207). W 1975 r. Doran i Hodson (s. 269–281) dokładnie podsumowali stan wiedzy na temat metod serializacji, podając szczegółowe opisy podejść Kendalla i Robinsona.

Analiza korespondencji do celów serializacji

Obecnie najpopularniejszą metodą serializacji, zarówno dla problemów kontekstowych, jak i częstotliwościowych, jest analiza korespondencji . Sekwencja pierwszej osi analizy korespondencji jest uznawana za najlepszą kolejność serializacji (Shennan 1997, s. 342; Lock 2003, s. 127; Jensen i Høilund Nielsen 1997). Stosując tę ​​technikę, ustala się nie tylko kolejność obiektów, ale także stylów projektowych. Należy zauważyć, że do ustalenia kierunku obliczonej sekwencji potrzebne są dowody zewnętrzne, tzn. metoda nie mówi, czy pierwszy obiekt w sekwencji jest najstarszym czy najmłodszym obiektem.

Kendall (1971) zastosował skalowanie wielowymiarowe do danych cmentarza w Münsingen. Powstały wykres rozrzutu przedstawiał formę podkowy, w której groby ułożono na krzywej zgodnie z ich porządkiem chronologicznym. Podobnie, mapowanie ocen komponentów dla pierwszych dwóch osi wyniku analizy korespondencji wyświetli parabolę, jeśli rozważane style projektowe są kontrolowane tylko przez jeden czynnik (np. chronologię). Nazywa się to efektem łuku przez Hilla i Gaucha (1980). Zarówno Kendall, jak i Jensen i Høilund Nielsen (1997) stworzyli sztuczne zestawy danych, aby pokazać, że parabola powstaje w idealnych warunkach. Dlatego zaleca się sprawdzenie wykresu rozrzutu pierwszych dwóch osi analizy korespondencji, aby dowiedzieć się, czy inne czynniki również odgrywają rolę (patrz Przykłady 2 i 3).

Jeśli ważny jest więcej niż jeden czynnik, efekt łuku może zniekształcić wyniki. Hill i Gauch (1980) przedstawili metodę usuwania tego efektu.

W 2003 Groenen i Poblome zaadaptowali algorytm analizy korespondencji, aby połączyć serializację z datami bezwzględnymi i zależnościami stratygraficznymi.

Przykłady

Przykład 1: Mała seria kontekstowa

Poniższy mały przykład został zainspirowany seryjnym zamawianiem egipskiej ceramiki przez Flindersa Petriego, opublikowanym przez Renfrew i Bahn (1996, s. 117).

Surowe dane do serializacji kontekstowej
Wynik serializacji kontekstowej
Inny sposób prezentacji nieprzetworzonych danych dla szeregowania kontekstowego:
1=kontekst zawiera typ
0=kontekst nie zawiera typu

Surowe dane są przechowywane w nieposortowanej binarnej tabeli kontyngencji, wskazującej, który styl projektu można znaleźć w jakim kontekście za pomocą symbolu gwiazdy. Rozważmy na przykład pierwszą kolumnę: context 3 zawiera style projektowe blackrim , bottle i handle . Zlewki zawarty jest w kontekstach 1 i 2. kontekstu seriacja chronologiczna sortuje stylach i konteksty, w taki sposób, że symbole gwiazdowe znajdują się jak najbliżej do przekątnej stołu. Oczywiście, dla małych przykładów, takich jak ten, żadne programy komputerowe nie są potrzebne do znalezienia najlepszego uporządkowania, ale dla większych zbiorów danych, takich jak 900 grobów badanych przez Petriego, są one niezwykle pomocne.

Przykład 2: Symulowane dane, serializacja i analiza korespondencji

Dane przedstawione w tym przykładzie zostały zasymulowane przez WinBasp. Początkowo utworzono 60 kontekstów (zwanych jednostkami w WinBasp) wraz z 50 typami. Konteksty oznaczono w porządku chronologicznym numerami od 01 do 60, typy są oznaczone w formie od T00001 do T00050. Jeśli typ jest reprezentowany przez tylko jeden obiekt, ten obiekt nie ma znaczenia dla kolejności chronologicznej, ponieważ nie zapewnia łącza do innego kontekstu. Podobnie konteksty zawierające tylko jeden obiekt są nieistotne w przypadku serializacji. W związku z tym konteksty z jednym obiektem lub bez obiektu oraz typy reprezentowane przez jeden obiekt lub wcale zostały wyeliminowane. Wynikowe nieprzetworzone dane symulowane składające się z 43 kontekstów i 34 typów są pokazane po lewej stronie. Zgodnie z oczekiwaniami, kropki wskazujące na wystąpienie typu w kontekście znajdują się blisko przekątnej tabeli.

Surowe dane symulowane do serializacji kontekstowej
Wynik serii

Obraz po prawej stronie pokazuje wynik serii dla tego zestawu danych. Zauważ, że kropki są jeszcze bardziej zwarte wzdłuż przekątnej tabeli w porównaniu z danymi surowymi. Wskazuje to na drobny problem z szeregowaniem: w rzeczywistości okresy produkcji mogą być nieco dłuższe niż te wyliczone przez algorytm. Ogólnie sekwencje kontekstów i typów obliczone przez algorytm szeregowania nie są poprawnymi sekwencjami chronologicznymi, ale są dość zbliżone.

Wynik analizy korespondencji

Powyższy rysunek przedstawia wykres rozrzutu z typowym kształtem paraboli pierwszych dwóch osi analizy korespondencji dla kontekstów symulowanego zestawu danych.

Przykład 3: Idealne dane, serializacja i analiza korespondencji

Idealne dane dotyczące serializacji

Tabela kontyngencji pokazuje 29 kontekstów z idealnymi danymi serializacji utworzonymi przez Kendall i Jensen & Høilund Nielsen (patrz powyżej). Z każdym nowym kontekstem pojawia się nowy typ, a inny znika. Dla tych regularnych danych rozsądne wydaje się założenie stałych przedziałów czasowych dla kontekstów sąsiadujących w czasie.

Wyniki analizy korespondencji pokazane na poniższych rysunkach zostały obliczone na podstawie 49 kontekstów z idealnymi danymi serializacji. Wykres rozrzutu pierwszych dwóch osi analizy korespondencji pokazuje typowy kształt paraboli. Przedstawienie wyników na pierwszej i trzeciej osi pokazuje punkty leżące na krzywej wielomianowej trzeciego stopnia . Podobnie wykres wyników na pierwszej i czwartej osi pokaże wielomian czwartego stopnia dla idealnych danych – i tak dalej.

Zauważ, że odległości wyników dla sąsiednich kontekstów na pierwszej osi są różne: na początku i na końcu odległości są bardzo małe, największe odległości w środku są około 30 razy większe niż najmniejsza odległość. Hill i Gauch (1979) stworzyli podobną tabelę kontyngencji o regularnej strukturze, w której każdy kontekst zawiera sześć typów. Zauważają również, że odległości wewnątrz kontekstu są mniejsze na końcach niż w środku. Był to jeden z powodów, dla których zaproponowali dostosowanie, które nazywa się detrended analizą korespondencji .

Niemniej jednak niektórzy archeolodzy sądzą, że liniowe przekształcenie wyników na pierwszej osi na podstawie pewnych znanych dat bezwzględnych stworzy dobre oszacowania dla nieznanych dat bezwzględnych, a podejście to jest podstawą metody przedstawionej przez Groenena i Poblome'a ​​(zob. powyżej), aby połączyć daty względne i bezwzględne. Ten idealny przykład pokazuje, że transformacja liniowa może nie być odpowiednia we wszystkich przypadkach, chociaż badanie symulacyjne przeprowadzone przez van de Veldena, Groenena i Poblome'a ​​prowadzi do wniosku, że przewidywania tego podejścia są całkiem dobre.

Wynik analizy korespondencji: osie 1 i 2
Wynik analizy korespondencji: osie 1 i 3

Sekwencja archeologiczna

Sekwencja (lub sekwencja) archeologiczna na konkretnym stanowisku archeologicznym może być zdefiniowana na dwóch poziomach rygorystyczności.

  1. Normalnie wypada zrównać to z zapisem archeologicznym . Jednak te dwa terminy nie są dokładnie wymienne. Termin „zapis archeologiczny” ma szersze znaczenie i można go stosować do artefaktów i innych dowodów, takich jak biofakty i manuporty, a także do stratygrafii stanowiska. Również terminy sekwencja archeologiczna i stratygrafia archeologiczna są ze sobą ściśle powiązane i nieco wymienne. Te potoczne użycia tego terminu są normalne w rozmowie, ale:
  2. Termin „sekwencja”, gdy jest wąsko zdefiniowany i używany w poważnym dziele pisarskim, odnosi się do stratygrafii danego stanowiska lub dowolnej nieciągłej części zapisu archeologicznego ujawnionej przez stratyfikację . Jest to następstwo kontekstów archeologicznych , tak że relacje między nimi tworzą sekwencję chronologicznie dzięki ich relacjom stratygraficznym . Innymi słowy, zdarzenia powodujące zdeponowanie kontekstów stratygraficznych następowały jeden po drugim, w kolejności, którą można określić na podstawie badania kilku kontekstów . To właśnie ta sekwencja wydarzeń jest sekwencją archeologiczną.

Zobacz też

Uwagi

Bibliografia

  • Baxter, M. (2003). Statystyka w archeologii . Londyn: Arnold. ISBN  0-340-76299-3 .
  • Fagan, B. (2005). Starożytna Ameryka Północna . Londyn: Thames & Hudson Ltd.
  • Janssen, U.: Die frühbronzezeitlichen Gräberfelder von Halawa, Shamseddin, Djerniye, Tawi und Wreide am Mittleren Euphrat. Versuch einer Datierung und Deutung sozialer Strukturen anhand multivariater statistischer Verfahren (Korrespondenzanalyse und Seriation). Ugarit Forschungen 34, Münster 2002.
  • Jensen, CK i K. Høilund Nielsen (1997). Analiza danych pogrzebowych i korespondencji. W Jensen, CK i K. Høilund Nielsen (red.) Burial and Society: The Chronological and Social Analysis of Archaeological Burial Data . Aarhus University Press, s. 29-61. ISBN  87-7288-686-2 .
  • Kendall, DG (1971). „Seria z macierzy obfitości”. W matematyce w naukach archeologicznych i historycznych . Pod redakcją FR Hodsona, DG Kendall i P. Tautu, s. 215–252. Edynburg: Edinburgh University Press. ISBN  0-85224-213-1 .
  • Zamek, G. (2003). Wykorzystanie komputerów w archeologii: ku wirtualnej przeszłości . Londyn: Routledge. ISBN  0-415-16770-1 .
  • O'Brien, Michael J. i R. Lee Lyman (1999). Seria, stratygrafia i skamieniałości indeksowe: kręgosłup datowania archeologicznego . Nowy Jork: Plenum Press. ISBN  0-306-46152-8 .
  • Renfrew, C. i Bahn, P. (1996). Archeologia. Teorie, metody i praktyka . Londyn: Thames and Hudson Ltd. ISBN  0-500-27867-9 .
  • Siegmund, F. (2015). Jak przeprowadzić analizę korespondencji. Krótki przewodnik po praktyce archeologicznej . Charleston SC: Tworzenie przestrzeni. 2015. ISBN  978-1-5153-5347-8 .

Linki zewnętrzne