Историческая информатика в методологических измеренияхНазад
Историческая информатика в методологических измерениях
Наблюдая в последние годы за полемикой двух известных специалистов по исторической информатике - Питера Доорна и Манфреда Таллера, приходишь к выводу о справедливости образа науки как деятельности научных сообществ, предложенного Томасом Куном (вспомним его "invisible college"). В течение последнего десятилетия научное сообщество, известное как Международная ассоциация "History and Computing" (АНС), является тем "невидимым колледжем", под крышей которого ведется кропотливая работа по созданию для историков нового профессионального инструментария, соответствующего возможностям компьютерной революции конца ХХ века. Благодаря усилиям этого сообщества историческая наука занимает сегодня достойное место в ряду других наук, воспринявших вызов времени и идущих по пути овладения новыми информационными методами и технологиями.
Однако только ли технологии являются объектом внимания данного сообщества? Конечно же, нет. Как отмечает английский ученый Питер Денли, один из отцов-основателей АНС, историческая информатика началась с применения количественных методов в исторических исследованиях, и в течение двух десятилетий она развивалась под влиянием этих методов, так что большинство историков-традиционалистов (а также и немалое число историков-квантификаторов) полагают, что историческая информатика идентична квантитативной истории и что единственное занятие, в котором помощь со стороны компьютера может быть существенной, - это квантификация(1). Не случайно все 10 томов трудов ежегодных международных конференций АНС содержат раздел, посвященный квантитативной истории (нередко этот раздел - самый большой в сборнике). Не случайно дискуссии о методологических проблемах квантитативной истории ведутся на конференциях АНС (мне неизвестен другой международный форум историков, обсуждающий эти проблемы).
В то же время квантификация - лишь одна из областей, генетически связанных с исторической информатикой. Бурное развитие технологии баз данных обозначило еще одно из таких направлений. Сложившиеся здесь два подхода - источнико-ориентированный и проблемно-ориентированный - отражают два разных взгляда на цели и задачи создания баз данных. Немного упрощая, можно сказать, что в первом случае ставится задача - максимально полно и аккуратно "погрузить" источник в структуру базы данных, не потеряв при этом даже мелких деталей (будь то сведения из актовых материалов или, например, завещаний). Работа при этом оказывается, естественно, весьма объемной, зато будущий исследователь сможет использовать любые пласты источниковой информации; к тому же источнико-ориентированная система позволяет производить специфические преобразования данных(2). Что касается точки зрения М.Таллера, создателя источнико-ориентированного подхода, об ограниченных возможностях квантификации в исторических исследованиях, об их противоположности, то мне эта точка зрения не близка. Мне ближе "ранний Таллер", до середины 80-х годов рассматривавший источнико-ориентированный подход как предтечу последующего количественного анализа, долженствующего "увенчать" исследование. При этом я рассматриваю алгоритмические разработки М.Таллера, положенные в основу его системы KLEIO, как одно из важнейших достижений исторической информатики. Ведь это один из редких (пока) примеров, когда методический инструментарий в компьютеризованном историческом исследовании был создан, исходя из специфики исторических источников (или шире из особенностей структуры исторического знания). Основной же арсенал используемых методов в такого рода исследованиях имеет, как известно, универсальный характер, применяется во всех социально-гуманитарных дисциплинах.
Во втором же случае (проблемно-ориентированный подход) из источника извлекается лишь тот слой информации, который необходим для решения поставленной задачи(3).
Какой из двух подходов лучше, целесообразнее? На мой взгляд, это зависит от исследовательской ситуации. Если на основе некоторого корпуса источников создается архив машиночитаемых данных или осуществляется проект, в котором предполагается многоаспектная комплексная обработка источниковой информации, то выбор надо сделать в пользу первого подхода. Если же исследовательская задача сформулирована таким образом, что ее решение требует лишь части имеющейся информации, а ресурсы исследователя ограничены, то предпочесть следует второй подход. Таким образом, эти подходы вряд ли стоит рассматривать как противостоящие друг другу. Более того, в самое последнее время можно наблюдать сближение их позиций. Так, в предисловии к опубликованному только что сборнику работ, выполненных на основе источнико-ориентированного подхода, редакторы подчеркивают, что "баланс статей сборника тяготеет к анализу источниковой информации, а не к построению баз данных как "вещи в себе"(4). В этой связи отмечу с удовлетворением, что наблюдаемая новая тенденция снижает пафос статьи П.Доорна в той ее части, где речь идет о противостоянии источнико-ориентированного подхода и квантитативной истории. Что же касается доминирующего в исторической информатике проблемно-ориентированного подхода, то он напрямую связан с квантитативной историей и зачастую с ней просто отождествляется.
* * *
Вернемся, однако, к дискуссии о квантитативной истории. Не могу согласиться с мнением П.Доорна о том, что "утверждение 70-х годов, что квантитативная история откроет новые пути к знанию в новых областях, сейчас подвергается сомнению самими клиометристами". Всего пару лет назад клиометристами была получена Нобелевская премия; откройте журналы последних лет по экономической или социальной истории, исторической демографии и оцените, какой процент статей в них выполнен в жанре квантитативной истории(5). Работы квантификаторов, по сути, ввели новые стандарты научного знания, новый уровень требований к аргументации выводов в указанных областях (да и не только в них). Другой вопрос, что "микрокомпьютерная революция" середины 80-х гг. кардинально изменила характер работы историков-клиометристов. Появление персональных компьютеров (ПК) и "дружественных" пакетов программ резко облегчило доступ историков к возможностям машинной обработки данных источников; сегодня только в нашей стране эту возможность получила не одна сотня историков. Компьютеризованный анализ становится достаточно привычным, иногда даже рутинным занятием. Сегодня мы обучаем студентов- историков использованию (с помощью ПК) таких сложных методов многомерного анализа, которые в 80-х гг. были доступны только наиболее опытным клиометристам. Это привело к заметному росту числа исследований, выполненных с помощью количественных методов. Так, за последние три года только в изданиях нашей ассоциации "История и компьютер" (а это 11 сборников статей) опубликовано около 60 квантификационных статей, более 70 тезисов докладов авторов из стран СНГ(6). Что касается приращения знания, полученного в этих клиометрических работах "новой волны", то здесь есть заметные достижения, как в области конкретно-исторических исследований, так и в моделировании исторических процессов, но это отдельная тема.
Методологические проблемы квантитативной истории, затронутые в статье П.Доорна, должны, на мой взгляд, рассматриваться в контексте продолжающегося доминирования в современной историографии постмодернистского нарративизма. Что ж, такова сейчас фаза социокультурного процесса. Как говорил Иосиф Бродский о близких ему вещах: "...да, в современной поэзии действительно много "свободных" стихов. Но, как и для любых формальных ограничений, тут действует закон маятника. Строгость классицизма - размытость, неопределенность романтизма. Так что скоро количество "свободных" стихов уменьшится".
Думается, уменьшится и доля постмодернистских сочинений в истории; ведь если эта доля станет слишком большой, то может возникнуть угроза статусу истории как науки - она все больше будет восприниматься как вариант художественного творчества (что тоже хорошо, но это уже другая профессия...).
Именно "давлением" атмосферы постмодернизма можно объяснить обращение П.Доорна к целому ряду методологических проблем, активно обсуждавшихся 10-20 лет назад. Это действительно "вечные" вопросы. В нашей литературе они в большинстве своем были рассмотрены И.Д.Ковальченко; его выводы актуальны и сегодня. Это относится и к одному из наиболее сложных вопросов - о моделировании в истории, вынесенном в заглавие статьи П.Доорна. Cоглашусь с П.Доорном, что именно вокруг этого вопроса накопилось много путаницы и непонимания. Туман непонимания, однако, рассеивается при прочтении методологических работ И.Д.Ковальченко. Иван Дмитриевич, кстати, был первым из наших историков в области разработки подходов к математическому моделированию альтернатив исторического развития. Он понимал необходимость перехода к более "продвинутым", гибким моделям, способным отражать сложный характер динамики социальных процессов(7). В его работах проводилось четкое различение сущностно- содержательных и математических моделей как последовательных этапов моделирования. Оценивая познавательную ценность различных видов моделирования в истории, И.Д.Ковальченко ранжировал их следующим образом (в восходящем порядке): эмпирическое (индуктивное) моделирование; математическая (статистическая) верификация гипотез; дедуктивное моделирование ("возможное только тогда, когда теоретический уровень познания явлений позволяет сконструировать их абстрактную сущностно- содержательную модель")(8). Столь высокая оценка математических моделей дедуктивного типа связана с пониманием роли теоретического знания; она соответствует месту этих моделей в методическом арсенале большинства наук (включая социальные), использующих математические модели.
Означает ли указанная ранжировка подходов к математическому моделированию второстепенную роль эмпирических моделей? Конечно, нет. У меня нет сомнений в том, что в большинстве исследовательских ситуаций историк-клиометрист будет испытывать потребность именно в них, основанных на применении испытанных статистических методов в задачах обработки данных источника. Однако математические методы оказали добрую услугу развитию социально-гуманитарного знания во многих его областях, вовсе не ограничиваясь математической статистикой; методологи науки уже в течение ряда десятилетий рассматривают эмпирико-статистические модели как первый, начальный этап использования математики в конкретных науках; за ним должны следовать второй и третий(9). Думается, и в исторических исследованиях будут сделаны шаги "вверх по лестнице", ведущей к следующим этапам моделирования. Это одна из закономерностей развития научного знания. Собственно, важным здесь является вопрос об уровне зрелости той или иной области исторического знания, наличия сложившегося категориального и концептуального аппарата.
Что же касается возможностей использования статистических методов в исторической науке, то, на мой взгляд, и П.Доорн слишком критичен в этом вопросе. Разумеется, существует много ограничений в их применении; использование каждого метода математической статистики связано с различными нюансами и требует от историка известного опыта в корректном его применении. Однако, существует немало исследовательских ситуаций, когда у нас просто нет другой альтернативы касательно нужного аналитического инструментария. Вопрос же о выявлении причинно-следственных связей давно прояснен: исследователь (историк) строит содержательную модель, исходя из всего комплекса знаний (теоретических и эмпирических) об изучаемом процессе или явлении, а соответствующие статистические методы дают средство для количественных оценок. "Человеку - человеческое, а машине - машинное". Понятно, что в контексте сказанного выше я могу расценивать только как полемически заостренный следующий тезис Доорна: "Это неправильное понимание - думать, что статистика вообще может объяснить что-либо существенное". При этом я разделяю точку зрения Доорна о том, что всегда будут данные, для анализа которых количественные методы неприменимы или неэффективны. С другой стороны, и методы развиваются; так, теория нечетких множеств создает в последние годы новые подходы для анализа данных, не поддающихся изучению с помощью методов математической статистики. Здесь мне близка оценка этой теории как многообещающей, сделанная М.Таллером.
Еще один тезис П.Доорна, с которым я не соглашусь, относится к его оценке "теории компьютеризованного исторического исследования". Теоретическая компонента в таком исследовании неминуемо присутствует - и в том случае, если историческая информатика рассматривается в качестве вспомогательной исторической дисциплины, и когда она воспринимается как особая ветвь информационной науки. Есть ли теоретическая компонента у источниковедения (или у археографии, текстологии, дипломатики)? Вопрос, конечно, риторический(10). Я вообще не представляю себе исследования - компьютеризованного или нет - в отсутствии той или иной теоретико-методологической разработки.
Впрочем, риторическим мне кажется и последний тезис в обсуждаемой статье: "представление исторических данных в информационной системе - это бесполезная деятельность, если не преследуется какая-либо иная цель". Ну конечно, бесполезная! Вот только найти хотя бы один пример, когда какой-то историк взялся создавать базу данных, не задумавшись сначала, для чего он это делает.
Зато все другие тезисы, сформулированные П.Доорном в конце его статьи, мне близки и понятны. Остановлюсь в заключение на тех из них, где Питер говорит о соотношении естественных наук и истории, об ограниченной номотетичности первых и ограниченной идиографичности второй. То, что историческое исследование не всегда ориентировано на поиск (с помощью количественных методов) закономерностей - понятно. В то же время очевидно, что история не всегда ориентирована на познание уникального. Гораздо более определенной казалась ситуация с естественными науками которые незыблемо воспринимались как номотетичные, ориентированные на генерализацию, установление законов.
Ситуация, однако, начала меняться в течение последнего десятилетия. Эти изменения затронули и физику - "эталон" естественно-научного знания. Они связаны в основном с научным творчеством Ильи Пригожина, лауреата Нобелевской премии в области химической физики, известного бельгийского ученого(11). Изучая физику сильно неравновесных систем, И.Пригожин открыл новые эффекты, перевернувшие представления о статусе физики как чисто номотетичной науки. Об этом говорится и в новой книге И.Пригожина и И.Стенгерс "Время, хаос, квант" (М.,1994), переведенной за последние два года на большинство языков мира: "Претензии классической физики на верховенство среди других наук были основаны на достигнутых ею успехах в описании изменяющихся объектов в терминах неизменяющихся законов. О других науках судим по тому, насколько близко им удавалось подойти к такому идеалу. Это привело к тому, что некоторые науки возвели "научную объективность " в норму, т.е. сделали своей высшей целью поиск общих закономерностей, лежащих за событиями или "субъективными" проявлениями. Другие науки избрали контрмодели, сделав особый акцент на противоположных ценностях, будь то интенциональность или субъективность". И.Пригожин рассматривает современную физику сильно неравновесных состояний как вызов, требующий расширения сложившихся представлений о научной рациональности. Он ставит задачу - видоизменить само понятие физических законов так, чтобы включить в наше описание природы необратимость и события. Принятие такой программы влечет за собой основательный пересмотр формулировки законов природы. "Он стал возможен благодаря замечательным успехам, связанным с идеями неустойчивости и хаоса" (с.8).
Рассматривая новый подход к законам природы, "более не противопоставляемым идее истинной эволюции, включающей в себя инновации", И.Пригожин приходит к необходимости введения понятия "событие", которое, как бы мы его ни трактовали, означает, что происходящее не обязательно должно происходить" (с.53); при этом "некоторые события должны изменять ход эволюции". (с.54). И это - о законах природы!
Подчеркивая роль неустойчивости, И.Пригожин отмечает, что "она привносит в физику некий повествовательный элемент. Вдали от равновесия то, что мы можем идентифицировать как "причину" эволюции, зависит от обстоятельств... А что произошло бы, если бы...? Этот вопрос, очевидным образом касается историков. Но теперь он относится и к физикам, исследующим систему, которую они не могут более описывать как контролируемую. Такой вопрос, позволяющий провести различие между описательной и чисто дедуктивной науками, может быть отнесен не к неполноте знания, а к внутренней специфике поведения сильно неравновесной системы. В точках бифуркации, т.е. в критических пороговых точках, поведение системы становится неустойчивым и может эволюционировать к нескольким альтернативам, соответствующим различным модам (состояниям). В этом случае мы можем иметь дело с вероятностями, и никакое "приращение знания" не позволит детерминистически предсказать, какую именно моду изберет система". (с.70).
Характеризуя происходящие изменения, И.Пригожин пишет: "Новые слова, проникшие в науку нашего времени, - "самоорганизация", "хаос" или "фракталы" - свидетельствуют о новом взгляде на мир". Эти концепции "приводят к глубоким изменениям в понимании нашего познавательного отношения к природе. Однако физика все еще колеблется между новым мировоззрением и приверженностью к великим теоретическим построениям далекого и недавнего прошлого - динамике и квантовой механике, носителям традиционного идеала физики." (с.50).
Добавим, что общность методологической структуры социального и естественно-научного познания получает еще одно подтверждение; теперь не только социально-гуманитарные науки привлекают математические и естественно-научные методы, но и естественные науки входят в соприкосновение с индивидуализирующими, описательными подходами. Большую роль в этом процессе играет новая междисциплинарная область, получившая название "синергетика", теория самоорганизации.
Оказалось, что эта теория имеет достаточно общий характер, она дает аналитический инструментарий для исследования неустойчивых ситуаций, переходных процессов, хаотизации и альтернатив развития в самых разных науках - естественных и социальных (в последние годы и у нас, и за рубежом делаются попытки применения этой теории в исторических исследованиях). Возможно, квантитативная история расширит свой арсенал методов за счет синергетики. Что ж, так было, собственно, всегда. Факторный анализ, используемый историками, был создан в недрах психологии, контент-анализ был разработан социологами, хорошо зарекомендовавшие себя методы работы с историческими текстами (алгоритмы атрибуции, генеалогии текстов) уходят корнями в филологию, лингвистику и т.д. Коэффициент корреляции придумал вообще биолог - для биометрики. Это уже потом становится очевидным, что тот или иной метод имеет более широкую сферу применения, приобретает междисциплинарный характер. И это нормально(12). Новые методы количественного анализа появляются в тех областях социальных наук, где сформировалась соответствующая среда, появилась достаточно высокая культура квантификации, математического моделирования. Думается, что и в дальнейшем науки, сохраняя свою специфику, будут обогащать друг друга. На этом пути находится и историческая информатика.
(1) Denley, P. Historical Computing as a New Language for History? - The Art of Communication. Ed. G.Jaritz, I.Kropac, P.Teibenbacher. Graz, 1995. p.19.
(2) Например, система KLEIO переводит встретившиеся в источнике хронологические сведения, денежные единицы, системы мер и весов из средневековых единиц в стандартные или сравнимые; она же позволяет реализовать процедуры связывания записей о том или ином лице, содержащихся в разных источниках и имеющих вариации в написании имен (record linkage), а также оперировать с оцифрованными имиджами источника и т.д..
(3) Само собой, все традиционные аспекты критики источника рассматриваются в обоих случаях предварительно, как и в "обычном" исследовании.
(4) The Sorcerer`s Apprentice: KLEIO Case Studies. Ed. M.Woolard and P.Denley. Halbgraue Reihe zur historischen Fachinformatik, A29, St.Katharinen, 1996, р.vii.
(5) По подсчетам самого П.Доорна, в журналах по экономической истории эта доля достигает 80-90 %. См. Информационный бюллетень "История и компьютер", No.13, март 1995, с.76-77.
(6) Это примерно половина от общего числа публикаций, вышедших под эгидой АИК.
(7) См., например, работу по альтернативному моделированию последствий столыпинской реформы. Ковальченко И.Д. Столыпинская аграрная реформа (Мифы и реальность). -История СССР. 1991, No.2. В этой работе использовалась достаточно сложная теория марковских цепей.
(8) Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., 1987, с.362.
(9) Там же, с.316- 317.Так, третий этап И.Д.Ковальченко связывал "с применением математических методов для построения новых и выражения и анализа существующих научных теорий", с.317.
(10) Отметим противоречивость позиции П.Доорна в этом вопросе: он декларирует потребность в "эпистомологическом статусе" данной профессиональной области, не подходя конструктивно к определению ее теоретической компоненты.
(11) В прошлом году И.Пригожин стал почетным президентом открывшегося в Московском университете Института математических исследований сложных систем, директором которого является ректор МГУ, В.А.Садовничий. См. "Открытия из хаоса"//Московский Университет, ╧ 10, 1995.
(12) А вот судьбу источнико-ориентированных методов, созданных историком для историков, легкой не назовешь. Видимо, лучшие времена для этого подхода - впереди, в процессе установления более органичного взаимодействия с другими подходами.
