Los historiadores y el big data: empleando el “macroscopio”

A finales del pasado año apareció un volumen titulado Exploring Big Historical Data. The Historian’s Macroscope (Imperial College Press), obra de los historiadores Shawn Graham (Carleton University), Ian Milligan (University of Waterloo) y Scott Weingart (Carnegie Mellon University). El trabajo empezó mucho antes, como es lógico, con la particularidad de que sus autores fueron mostrando el borrador a medida que lo iban redactanto. Y todavía puede consultarse.

Historian's Macroscope

Veamos el prefacio de ese borrador en línea:

“La historiadora se sienta en su escritorio y enciende la lámpara. Comienza a estudiar minuciosamente una pila de procedimientos judiciales mal fotocopiados del  Londres de finales del siglo XVIII, y transcribe el texto. A medida que trabaja, comienza a advertir patrones interesantes en el lenguaje utilizado para describir a las presas jóvenes. ‘Me pregunto….’.  Va al Old Bailey Online y comienza a buscar. Pronto, obtiene un corpus de un millar de procesos judiciales sobre mujeres presas. Descarga las transcripciones completas y las carga en Voyant Tools. Momentos después, tiene una gráfica de las palabras clave, sus posiciones y sus frecuencias en el tiempo. Crece cierta sospecha. Se dirige a MALLET y comienza a buscar la estructura semántica subyacente en los registros. El algoritmo, después de mucha exploración, parece sugerir que hay 23 temas que dan cuenta de la mayor parte de las palabras de cada texto.

Pero, ¿qué significan estos temas y estas listas de palabras? Ella comienza a explorar la relación entre los temas y los textos, dejando al descubierto una red de discurso, aparentemente en torno al deber moral del Estado hacia las mujeres presas. Toma esta red y comienza a explorar sus características formales como tal red – ¿Qué palabras, qué ideas, son la clave semántica? – mientras al mismo tiempo ejecuta la herramienta RezoViz (parte de Voyant Tools) sobre el corpus  para extraer los nombres y organizaciones mencionados en el documento. Comienza a consultar la red social que ha extraído, y es capaz de identificar subcomunidades de mujeres y guardas, niños y hombres, redondeándolo en un conjunto más pequeño de individuos clave que entrelazan toda la comunidad penitenciaria. Pronto, ella capta un sentido poderoso, macroscópico, no sólo de los discursos en torno a un siglo de estudios de las mujeres, sino también de los principales individuos, de las organizaciones, de sus conexiones. Mira el reloj; han pasado dos horas . Satisfecha, cierra su macroscopio histórico, su ordenador, y vuelve una vez más a la transcripción manual.

Vivimos en una época donde los estudiosos de las humanidades necesitan entender lo que los medios digitales, sus algoritmos, supuestos, usos y agencia están haciendo a los proyectos tradicionales de la investigación humanista. Las humanidades y los  medios digitales -nuevos medios- se remontan a décadas atrás, y han informado a menudo el desarrollo de ambas partes. Tomando una más amplia visión de lo que puede significar “nuevos medios”, observamos que la introducción de las revoluciones anteriores en la tecnología de la comunicación y las formas en que representan / construyen el conocimiento humano supusieron igualmente nuevas perspectivas y nuevos métodos en respuesta.

Nuestra estudiosa antes aludida describe una forma en la que los historiadores podrían verse implicados con los llamados “datos masivos” en historia. Hay otras. Entre los tres autores de este trabajo, hemos explorado muchas herramientas y perspectivas diferentes sobre grandes volúmenes de datos para la investigación histórica y humanística. Este volumen representa nuestra visión de lo que son algunos de los más útiles de estos enfoques en desarrollo, de cómo usarlos, de lo cautelosos que debemos ser y del tipo de preguntas y de nuevas perspectivas que nuestro macroscopio plantea.

Llamamos a este libro Historians’ Macroscope para sugerir tanto una herramienta como una perspectiva. No estamos diciendo que esta sea la forma en la que historiadores tengan que “hacer” la historia cuando se trata de grandes volúmenes de datos; más bien, es una pieza del juego de herramientas, una forma más de tratar con “grandes” cantidades de datos con las que los historiadores tienen que vérselas ahora. Más aún, un macroscopio, una herramienta para mirar lo muy grande, sugiere deliberadamente el banco de trabajo de un científico, donde el investigador se mueve entre diferentes herramientas para la exploración de diferentes escalas, tomando notas en un cuaderno de laboratorio. Del mismo modo, un enfoque para grandes volúmenes de datos por parte del historiador (argumentamos) tiene que ser un enfoque público, con el historiador manteniendo un cuaderno abierto para que otros puedan explorar los mismos caminos a través de la información, aunque posiblemente lleguen a conclusiones muy diferentes. Este es un enfoque generativo: hablar de datos masivos para las ciencias humanas no sólo es tratar de justificar un relato sobre el pasado, sino generar otros nuevos, nuevas perspectivas, dadas nuestras atalayas y herramientas”.

© Shawn Graham, Ian Milligan, Scott Weingart.

Fuente: Graham, Shawn, Ian Milligan y Scott Weingart. “Preface”, The Historian’s Macroscope – working title. Under contract with Imperial College Press. Open Draft Version, Autumn 2013, http://themacroscope.org

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Una advertencia final, que podemos tomar directamente de la reseña de Adam Crymble para Reviews in History. Dice allí: “El libro no es una “historia”. Hay pocos argumentos historiográficos que se sometan a escrutinio en este trabajo, lo que es una pena, ya que hará poco por ganarse a los historiadores “tradicionales”. Sin embargo, ya que ese no es su propósito, realmente no es algo que se pueda alegar en su contra. En su lugar, se trata de un manual de metodología digital dirigido a ‘un estudiante avanzado en busca de orientación, cuando se encuentra por primera vez con grandes volúmenes de datos’ (p. XX). (…) Lo recomendaría encarecidamente a cualquiera que estuviera diseñando un curso sobre el análisis textual digital, y los estudiantes pueden esperar una sólida formación en una serie de conceptos útiles, incluyendo la lectura a distancia, el topic modeling  y ​​el análisis de redes, así como la visualización de datos”.


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