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坂平 文博 准教授

大阪工業大学信息科学学院数据科学系

超越文学界限,用数据科学揭开历史之谜

FLOW No.95

坂平 文博
Profile
Sakahira Fumihiro 2001年毕业于南山大学文学系人类学系。2003年在名古屋大学人类信息学研究生院完成博士课程。2007年获得信息科学研究生院博士学位后退学。同年加入结构规划研究所。在工作期间,他于2018年完成了东京工业大学理工学研究生院博士课程。他曾在江南大学工商管理学院,同志社大学政策科学研究生院,东京大学经济系等担任兼职讲师。2021年起担任现职。博士 (工程学) 。兵库县出身。

再現性があり、反証可能な歴史研究を目指す



コロナ禍ではビッグデータを活用したデータサイエンスの成果がニュースで目立ちました。繁華街での人流分析や感染拡大の予測、ワクチン開発にも使われています。更には今年のノーベル物理学賞を受賞した真鍋淑郎・米プリンストン大上席研究員の「地球温暖化予測の気候変動モデル開発」はスーパーコンピューターを駆使したまさにデータサイエンスでもあります。大阪工大情報科学部に今春新設されたデータサイエンス学科の坂平文博准教授は、そのデータサイエンスを使って伝統的な文系分野だった人類学や考古学で新たな研究手法を確立しようとしています。文理融合を体現する坂平准教授に、歴史の謎をデータサイエンスで読み解く面白さなどを聞きました。

起因是旧石器捏造事件

我为了学习处理历史中与人类生活密切相关的现象的人类学和考古学,进入了大学文学院人类学系。虽然我一直在研究以传统方式从古墓中出土的马具图案,但我对2000年发生的旧石器时代事件*=注1=感到震惊。这是我意识到历史研究需要更科学和客观的方法的机会。对于人类学和考古学研究,再现性 (无论谁这样做都会产生相同结果的研究方法) 和可反证性 (如果以后出现什么样的材料,可以提出假设被否定) *=2=它开始认为它仍然不足。我们需要一种能够以开放的方式向其他研究人员提供反馈的方法,而不仅仅是发现个别材料和提出假设。在研究生院时,我采用了一种称为古代骨骼DNA分析的科学方法,但接近材料的方法有限制,材料依赖性很高。在媒体中,注意力集中在废墟等一种材料上,但作为一门学科,各种材料组的模式识别比一种材料更重要。

之后,我在一家公司找到了一份工作,该公司分析人类行为及其背后的想法,以解决公司和行政部门面临的问题,但我在那里遇到了数据科学。其中,我了解并注意到用于疏散模拟等的称为基于代理的建模 (ABM) 的社会模拟方法。我认为这种方法为人类学和考古学带来了进一步的再现性和可反证性,ABM作为社会研究生在东京工业大学的Terano Takao教授 (现为千叶商业大学) 的指导下学习,专门从事人类学和考古学的假设生成和假设验证。

使用ABM创建大数据

ABM是一种模拟方法,通过预先向计算机上的每个代理 (人或组) 分配个人行为规则,在计算机上的虚拟社会中进行操作,并通过交互来重现整个组的行为,探索社会现象的机制。思维方式本身诞生于20世纪70年代,但自20世纪90年代中期以来,它一直在发展,当时计算机的发展使得以超高速处理大量数据成为可能。对于理解由于人与人之间相互作用的积累而大幅波动的事件非常有效,例如交通拥堵和恐慌,股票价格崩溃,感染传播等。

在人类学和考古学中,陶器和石器等遗物,建筑物遗址,人和动植物的DNA和化学物质等是基本数据。收集许多具有这些属性的不同信息将成为大数据。但是,剩下的信息并不多。传统上,我们通过人类类比来补充丢失的信息,但作为一种更强大的手段,我们将使用像ABM这样的方法进行模拟。以这种方式输出的模拟结果也是虚拟大数据。这是所谓的大数据。人类对少数材料的假设进行类比是有限的,并且存在偏见,但在ABM中,无论计算机上的任何人都可以获得相同的结果,并且可以呈现数万种模式/假设。此外,您可以通过观察模拟的进度而不是保持模拟来展示反驳的方法。换句话说,您还可以反馈在几个假设中找到的材料以及支持 (或反驳) 哪个假设。它也是新发现的指南。ABM可以实现人类学和考古学研究方法的再现性和反证性。

模拟古人的行为绳纹-揭开弥生时期人口置换的神秘面纱

具体来说,我所研究的研究是“九州北部弥生农业主题的问题”。根据九州大学名誉教授Takahiro Nakahashi的说法,在从绳纹时代到弥生时代的九州北部,人口从绳文人转移到弥生人。绳纹时代晚期出土了许多绳文人的人骨,但在弥生中期400至500年后,有许多弥生人的人骨,比例从1:9变为9:1是的。关于替代原因的传统理论在数学上解释了农业种族 (弥生人) 的人口增长率高于狩猎采集者 (绳文人) 的前提。在该理论中,我认为这是不现实的,因为没有考虑到两个群体之间农业文化的传播和杂交。

因此,我尝试使用ABM制作每个古人,并通过模拟文化传播,婚姻,分娩等元素来解释人口置换。结果,我们发现发生人口变化的两种模式。一个是当农业文化的传播速度很慢 (农业文化很难传达给绳文人) 时,在这种情况下,假设“整个时期农业的主题是Yayoi移民”,并且发生了人口替代。其次,当农业文化的传播速度很快 (农业文化渗透到绳文人) 时,假设“绳纹弥生人在弥生时代早期作为农业实体发挥了重要作用”即使在这种情况下,人口变化也发生在弥生中期。人口替代可以用任何一种方式解释。如果后一种假设是正确的,那么可以验证的是,有一个废墟,显示绳纹人类骨骼和农业文化的材料一起挖掘出来,但实际上在佐贺县的大友遗址,埋葬绳纹特征众所周知,稳定同位素分析依赖于谷物。

通过这种方式,ABM可以根据剩余材料提出几个假设,并显示哪些材料可以加强或否定每个假设,并促进未来的挖掘和研究进展这是划时代的。

结果意外但道理不意外的魅力

今年8月出版的合著
《职业棒球“狂热”的机制》 (东京大学出版社)

现在,数据科学已应用于各个领域。除了历史研究,我还分析了“级联灾难分析”,从过去大地震的报纸文章数据中提出了一个全面的灾害链,以及结果如何根据团队组成和职业棒球运动员之间的关系而变化我也在研究“体育管理”主题。分析方法根据每个数据而变化。例如,在很久以前法律存储和积累数据的领域,例如建筑行业,我们可以期待未来数据科学的成功。但是,数据的数字化,即所谓的数字化也是必要的。

对于某些问题,使用数据科学方法可能会发现意想不到的答案和假设。这种意外也可以客观地呈现为任何人都可以重现的东西。数据科学有趣的是,结果令人惊讶,但其原因并不令人惊讶。特别是,再现性首先是科学不可或缺的元素,因此在人文科学研究中追求它是非常有价值的。






*注1【旧石器时代伪造事件】 =2000年11月,每日新闻独家报道东北旧石器时代文化研究所 (解散) 的前副主席亲手埋葬了石器。原副理事长承认在东日本各地的发掘现场做过同样的工作,成为改写历史教科书的古代史研究的一大丑闻。

*注2【反证可能性】 =科学哲学家Carl Popper (1902-94) 的重要主题。“科学假设可以设计和执行测试以确认他们是错误的”。它也是排除伪科学的标准。

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