Сериация (археология) - Seriation (archaeology)

В археологии сериация - это метод относительного датирования, при котором собрания или артефакты из многочисленных памятников одной и той же культуры размещаются в хронологическом порядке. В тех случаях, когда абсолютные методы датировки , такие как радиоуглерод, неприменимы, археологи должны использовать методы относительного датирования для датировки археологических находок и объектов. Сериация - стандартный метод датировки в археологии. С его помощью можно датировать каменные орудия труда, фрагменты керамики и другие артефакты. В Европе его часто использовали для восстановления хронологической последовательности могил на кладбище (например, Jørgensen 1992; Müssemeier, Nieveler et al. 2003).

Контекстная и частотная сериация

Были применены два различных варианта сериализации: контекстная сериация и частотная сериация (Renfrew and Bahn 1996, стр. 116–117). В то время как контекстная сериализация основана на наличии или отсутствии стиля дизайна , частотная сериация основана на измерении пропорциональной распространенности или частоты использования стиля дизайна. Контекстная сериация часто используется для восстановления хронологической последовательности могил, поскольку важно только наличие или отсутствие стиля или типа дизайна. Частотная сериализация применяется в случае большого количества объектов, принадлежащих к одному стилю. Примером могут служить собрания черепков керамики, каждый из которых включает примерно один и тот же набор типов, но в разных пропорциях.

История

Флиндерс Петри проводил раскопки в Диосполис Парва в Египте в конце девятнадцатого века. Он обнаружил, что могилы, которые он обнаруживал, не содержали доказательств их датировки, а их дискретная природа означала, что последовательность не может быть построена с помощью их стратиграфии . Петри перечислил содержимое каждой могилы на полоске картона и переставлял бумаги, пока не достиг последовательности, которая его устраивала. Он рассудил, что наиболее точной последовательностью будет та, в которой концентрация определенных стилей дизайна будет иметь наименьшую продолжительность в последовательности статей (Renfrew and Bahn 1996, p. 116; Kendall 1971, p. 215; Shennan 1997, p. 341). ). В то время как Петри считается изобретателем контекстной сериализации, Брейнерд (1951) и Робинсон (1951) были первыми, кто обратился к проблеме частотной сериализации (Шеннан 1997, стр. 342)).

Модель

Описание модели

Предположение о том, что стили дизайна следуют колоколообразной кривой популярности - начиная с медленного роста до пика, а затем умирая по мере того, как становится популярным другой стиль, - обеспечивает основу для частотного сериализации. Также предполагается, что популярность дизайна будет примерно одинаковой от сайта к сайту в рамках одной и той же культуры . Кроме того, жизненно важно, чтобы продолжительность жизни разных стилей дизайна совпадала. Следуя этим правилам, совокупность объектов может быть размещена в последовательности, так что сайты с наиболее похожими пропорциями определенных стилей всегда будут вместе (Lock 2003, p. 125).

Ловушки

Задача определения стилей дизайна, т.е. формирования групп объектов, принадлежащих к одному стилю дизайна, отнюдь не тривиальна. Создание типологии часто является основой сериации. Ошибки в типологии приводят к ошибкам в сериации: например, если у определенного стиля дизайна было два пика популярности ( бимодальное распределение ), этот стиль дизайна не подходит для сериации, и его включение в анализ может привести к странным результатам. Некоторые стили дизайна использовались в течение очень долгого времени, поскольку созданная форма была удобной, и не было добавлено никаких улучшений или украшений. Конечно, эти стили дизайна не подлежат хронологической классификации. Например, считается, что ножи раннего средневековья в Европе не имеют хронологических изменений.

Помимо временной организации, результаты сериализации могут отражать совокупные различия в социальном статусе, возрасте, поле или в результате региональных различий (или комбинации двух или более из этих факторов). Шеннан (1997, с. 343) представляет результат сериализации датских кладов на основе таких артефактов, как кинжалы, топоры и мечи. Результат не является хронологической последовательностью из-за выбора типов, порядок, кажется, начинается с исключительно мужских кладов и заканчивается исключительно женскими.

Три условия для хронологической сериализации

Доран и Ходсон (1975, с. 269) перечисляют три условия, которые должны быть выполнены для получения результата хронологической сериализации:

  • Региональные вариации должны быть сведены к минимуму, т. Е. Скопления лучше всего собирать из одной местности.
  • Все анализируемые объекты должны происходить из одной культурной традиции.
  • Черты или атрибуты, включенные в серию, должны зависеть от культурных аспектов (а не от функции).

Статистические методы

Разработка методов сериации

В настоящее время результаты сериализации уже не производятся вручную, как во времена Петри, а производятся с помощью соответствующих алгоритмов. Хотя, согласно Дэвиду Джорджу Кендаллу (1971), статья Петри уже показала глубокое понимание математики проблемы сериации (цитата: «… на мой взгляд, Петри следует поставить в один ряд с величайшими прикладными математиками девятнадцатого века»). В списке ориентиров статистики в археологии Бакстера (2003, стр. 8) статья Робинсона (1951) является первой записью. Робинсон основал свой метод сериализации частот на матрице подобия . В 1971 г. Кендалл предложил использовать методы многомерного масштабирования для задач сериализации, и этот подход также использовался некоторыми другими учеными (см. Baxter 2003, стр. 202–203). Бакстер также представляет обзор статистических методов сериализации и описание этих подходов (стр. 202–207). В 1975 г. Доран и Ходсон (стр. 269–281) подробно описали современные методы сериализации, предоставив подробные описания подходов Кендалла и Робинсона.

Анализ корреспонденции для серийных целей

На сегодняшний день наиболее популярный метод сериации как для контекстных, так и для частотных задач основан на анализе соответствий . Последовательность первой оси анализа соответствий считается наилучшей последовательностью (Shennan 1997, стр. 342; Lock 2003, стр. 127; Jensen & Høilund Nielsen 1997). С помощью этой техники устанавливается последовательность не только объектов, но и стилей дизайна. Обратите внимание, что для установления направления вычисляемой последовательности необходимы внешние свидетельства, т. Е. Метод не сообщает, является ли первый объект в последовательности самым старым или самым молодым.

Кендалл (1971) применил многомерное масштабирование к данным кладбища Мюнзингена. Полученная диаграмма рассеяния показала форму подковы, где могилы были расположены на кривой в соответствии с их хронологическим порядком. Точно так же отображение оценок компонентов для первых двух осей результата анализа соответствия будет отображать параболу, если рассматриваемые стили дизайна управляются только одним фактором (например, хронологией). Это называется эффектом арки Хиллом и Гаухом (1980). И Кендалл, и Йенсен и Хойлунд Нильсен (1997) создали искусственные наборы данных, чтобы показать, что парабола приводит к идеальным условиям. Поэтому рекомендуется проверить диаграмму рассеяния первых двух осей анализа соответствий, чтобы выяснить, играют ли роль и другие факторы (см. Примеры 2 и 3).

Если важны несколько факторов, эффект дуги может исказить результаты. Хилл и Гаух (1980) представили метод устранения этого эффекта.

В 2003 году Groenen и Poblome адаптировали алгоритм анализа соответствий, чтобы объединить сериацию с абсолютными датами и стратиграфическими отношениями.

Примеры

Пример 1. Небольшая контекстная сериация

Небольшой пример ниже был вдохновлен последовательным заказом египетской керамики Флиндерсом Петри, опубликованным Ренфрю и Баном (1996, с. 117).

Необработанные данные для контекстной сериации
Результат контекстной сериации
Другой способ представления необработанных данных для контекстной сериализации:
1 = контекст содержит тип
0 = контекст не содержит тип

Необработанные данные хранятся в несортированной двоичной таблице непредвиденных обстоятельств, указывающей, какой стиль дизайна можно найти в каком контексте, с помощью символа звездочки. Например, рассмотрим первый столбец: контекст 3 содержит стили дизайна blackrim , bottle и handle . Мензурку содержится в контексте 1 и 2. Контекстный сериация сортирует стили дизайна и контексты таким образом , что звездные символы найдены как можно ближе к диагонали таблицы. Конечно, для таких небольших примеров не нужны никакие компьютерные программы, чтобы найти наилучший порядок, но для больших наборов данных, таких как 900 могил, изученных Петри, они чрезвычайно полезны.

Пример 2: смоделированные данные, анализ серий и соответствий

Данные, представленные в этом примере, были смоделированы WinBasp. Первоначально было создано 60 контекстов (называемых в WinBasp модулями) вместе с 50 типами. Контексты были помечены в хронологическом порядке числами от 01 до 60, типы помечены в форме от T00001 до T00050. Если тип представлен одним объектом, только этот объект не имеет отношения к хронологической последовательности, поскольку он не обеспечивает ссылку на другой контекст. Точно так же контексты, содержащие только один объект, не имеют отношения к сериации. Следовательно, контексты с одним объектом или без него и типы, представленные одним объектом или вообще не были исключены. Слева показаны полученные необработанные смоделированные данные, состоящие из 43 контекстов и 34 типов. Как и ожидалось, точки, указывающие на наличие типа в контексте, расположены близко к диагонали таблицы.

Необработанные смоделированные данные для контекстной сериации
Результат сериации

Изображение справа показывает результат сериализации для этого набора данных. Обратите внимание, что точки по диагонали таблицы еще более компактны по сравнению с необработанными данными. Это показывает незначительную проблему сериализации: на самом деле интервалы производства могут быть несколько длиннее, чем рассчитанные алгоритмом. В общем, последовательности контекстов и типов, вычисленные с помощью алгоритма сериализации, не являются правильными хронологическими последовательностями, но они довольно близки.

Результат анализа соответствия

На изображении выше показана диаграмма рассеяния с типичной формой параболы первых двух осей анализа соответствия для контекстов смоделированного набора данных.

Пример 3: Идеальные данные, анализ серий и соответствий

Идеальные серийные данные

Таблица непредвиденных обстоятельств показывает 29 контекстов с идеальными серийными данными, созданными Кендаллом и Йенсеном и Хойлундом Нильсеном (см. Выше). С каждым новым контекстом появляется новый тип, а другой тип исчезает. Для этих регулярных данных кажется разумным предположить постоянные временные интервалы для контекстов, смежных по времени.

Результаты анализа соответствия, показанные на рисунках ниже, были рассчитаны на основе 49 контекстов с идеальными данными сериализации. Диаграмма рассеяния первых двух осей анализа соответствий показывает типичную форму параболы. Отображение оценок на первой и третьей осях показывает точки, лежащие на полиномиальной кривой третьей степени . Точно так же график оценок на первой и четвертой осях покажет полином четвертой степени для идеальных данных - и так далее.

Обратите внимание, что расстояния оценок для смежных контекстов на первой оси различаются: в начале и в конце расстояния чрезвычайно малы, наибольшие расстояния в центре примерно в 30 раз больше наименьшего расстояния. Hill и Gauch (1979) создали аналогичную таблицу непредвиденных обстоятельств с регулярной структурой, в которой каждый контекст содержит шесть типов. Они также отмечают, что расстояния внутри контекста меньше на концах, чем в середине. Это была одна из причин, по которой они предложили корректировку, которая называется анализом соответствия без тренда .

Тем не менее некоторые археологи думают, что линейное преобразование оценок на первой оси на основе некоторых известных абсолютных дат даст хорошие оценки для неизвестных абсолютных дат, и этот подход является основой метода, представленного Гроененом и Побломом (см. выше), чтобы объединить относительные и абсолютные даты. Этот идеальный пример показывает, что линейное преобразование может не подходить во всех случаях, хотя исследование моделирования, проведенное ван де Вельденом, Гроененом и Побломом, приходит к выводу, что предсказания этого подхода довольно хороши.

Результат анализа соответствия: оси 1 и 2
Результат анализа соответствия: оси 1 и 3

Археологическая последовательность

Археологическая последовательность (или последовательность) для краткости на конкретном археологическом участке может быть определена на двух уровнях строгости.

  1. Обычно его можно приравнять к археологическим находкам . Однако эти два термина не совсем взаимозаменяемы. Термин «археологическая летопись» шире по своему значению и может применяться к артефактам и другим свидетельствам, таким как биофакты и манупорты, а также к стратиграфии участка. Кроме того, термины «Археологическая последовательность» и «Археологическая стратиграфия» тесно связаны и в некоторой степени взаимозаменяемы. Эти разговорные употребления этого термина нормальны в разговоре, но:
  2. Термин «последовательность», если он определен в узком смысле и используется в серьезном письменном виде, относится к стратиграфии данного участка или любой дискретной части археологической летописи, выявленной путем стратификации . Это последовательность археологических контекстов , так что отношения между ними создают последовательность в хронологическом порядке в силу их стратиграфических отношений . Другими словами, события, вызывающие откладывание стратиграфических контекстов, происходили одно за другим в порядке, который может быть определен при изучении нескольких контекстов . Именно эта последовательность событий составляет археологическую последовательность.

Смотрите также

Заметки

Рекомендации

  • Бакстер, М. (2003). Статистика в археологии . Лондон: Арнольд. ISBN  0-340-76299-3 .
  • Фэган, Б. (2005). Древняя Северная Америка . Лондон: 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). Угарит Форшунген 34, Мюнстер 2002.
  • Йенсен, К. К. и К. Хойлунд Нильсен (1997). Данные захоронений и анализ корреспонденции. В Jensen, CK и K. Høilund Nielsen (ред.) Погребение и общество: хронологический и социальный анализ данных археологических захоронений . Издательство Орхусского университета, стр. 29–61. ISBN  87-7288-686-2 .
  • Кендалл, Д.Г. (1971). «Серификация из матриц изобилия». По математике в археологических и исторических науках . Под редакцией Ф. Р. Ходсона, Д. Г. Кендалла и П. Тауту, стр. 215–252. Эдинбург: Издательство Эдинбургского университета. ISBN  0-85224-213-1 .
  • Лок, Г. (2003). Использование компьютеров в археологии: к виртуальному прошлому . Лондон: Рутледж. ISBN  0-415-16770-1 .
  • О'Брайен, Майкл Дж. И Р. Ли Лайман (1999). Сериация, стратиграфия и индекс окаменелостей: основа археологических датировок . Нью-Йорк: Пленум Пресс. ISBN  0-306-46152-8 .
  • Ренфрю, К. и Бан, П. (1996). Археология. Теории, методы и практика . Лондон: Thames and Hudson Ltd. ISBN  0-500-27867-9 .
  • Зигмунд, Ф. (2015). Как провести анализ соответствия. Краткое руководство по археологической практике . Чарльстон, Южная Каролина: CreateSpace. 2015. ISBN  978-1-5153-5347-8 .

Внешние ссылки