arqueología computacional

La arqueología computacional es una subdisciplina de la arqueología digital que se centra en el análisis e interpretación de datos arqueológicos mediante técnicas computacionales avanzadas. Si bien existen diferencias entre los términos "arqueología computacional" y "informática en arqueología", están relacionados. Este campo emplea modelado de datos , análisis estadístico y simulaciones informáticas para comprender y reconstruir comportamientos humanos y desarrollos sociales del pasado. Mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) , modelado predictivo y diversas herramientas de simulación, la arqueología computacional mejora la capacidad de procesar conjuntos de datos arqueológicos complejos, proporcionando una comprensión más profunda de los contextos históricos y el patrimonio cultural.

La arqueología computacional puede incluir el uso de sistemas de información geográfica (SIG), especialmente cuando se aplican a análisis espaciales como el análisis de visibilidad y el análisis de rutas de menor coste, ya que estos enfoques son computacionalmente tan complejos que resultan extremadamente difíciles, si no imposibles, de implementar sin la potencia de procesamiento de un ordenador. Del mismo modo, algunas formas de modelado estadístico y matemático ^{[ 1 ]} y la simulación por ordenador del comportamiento humano y la evolución del comportamiento mediante herramientas de software como Swarm o Repast también serían imposibles de calcular sin ayuda computacional. La aplicación de diversas formas de software complejo y a medida para resolver problemas arqueológicos, como la percepción y el movimiento humanos en entornos construidos mediante software como el programa Space Syntax del University College London , también se engloba dentro del término «arqueología computacional». Otros ejemplos de arqueología computacional incluyen el enfoque semántico hacia el aprendizaje automático, como la ontología de datos o el Modelo de Referencia Conceptual CIDOC , utilizado en ResearchSpace del Museo Británico ^{[ 2 ]} , Arches ^{[ 3 ]} y la Base de Datos Global de Arte Rupestre ^{[ 4 ] .}

La adquisición, documentación y análisis de hallazgos arqueológicos en excavaciones y museos es un campo importante, siendo el análisis de cerámica uno de los temas principales. En este ámbito, las técnicas de adquisición 3D como el escaneo de luz estructurada (SLS), los métodos fotogramétricos como la " estructura a partir del movimiento " (SfM), la tomografía computarizada y sus combinaciones ^{[ 5 ] [ 6 ]} proporcionan grandes conjuntos de datos de numerosos objetos para la investigación digital de la cerámica. Estas técnicas se integran cada vez más en el flujo de trabajo in situ de las excavaciones. ^{[ 7 ]} El subproyecto austriaco del Corpus vasorum antiquorum (CVA) es fundamental para la investigación digital de hallazgos en museos. ^{[ 8 ]}

La arqueología computacional también se conoce como "informática arqueológica" (Burenhult 2002, Huggett y Ross 2004 ^{[ 9 ]} ) o "arqueoinformática" (a veces abreviada como "IA", pero no debe confundirse con inteligencia artificial ).

En los últimos años, se ha hecho evidente que los arqueólogos solo podrán aprovechar todo el potencial de los métodos cuantitativos y la tecnología informática si comprenden las dificultades y las posibilidades inherentes a los datos arqueológicos y al proceso de investigación. La inteligencia artificial es una disciplina emergente que busca descubrir, representar cuantitativamente y explorar propiedades y patrones específicos de la información arqueológica. La investigación fundamental sobre datos y métodos para un enfoque arqueológico autosuficiente del procesamiento de la información genera métodos cuantitativos y software informático específicamente orientados a la resolución y comprensión de problemas arqueológicos.

La ciencia de la IA es capaz de complementar y mejorar prácticamente cualquier área de la investigación arqueológica científica . Incorpora gran parte de los métodos y teorías desarrollados en la arqueología cuantitativa desde la década de 1960, pero va más allá de los intentos anteriores de cuantificar la arqueología al explorar formas de representar la información arqueológica general y las estructuras de problemas como algoritmos informáticos y estructuras de datos . Esto abre el análisis arqueológico a una amplia gama de métodos de procesamiento de información basados ​​en computadoras, adecuados para resolver problemas de gran complejidad. También promueve una comprensión formalizada de los objetos de investigación de la disciplina y crea vínculos entre la arqueología y otras disciplinas cuantitativas, tanto en métodos como en tecnología de software. Su agenda se puede dividir en dos grandes temas de investigación que se complementan entre sí:

1. Investigación fundamental (ciencia teórica de la IA) sobre la estructura, las propiedades y las posibilidades de los datos arqueológicos, la inferencia y la construcción del conocimiento . Esto incluye el modelado y la gestión de la imprecisión y la incertidumbre en los datos arqueológicos, los efectos de escala, las estrategias de muestreo óptimas y los efectos espaciotemporales.
2. Desarrollo de algoritmos informáticos y software (ciencia de la IA aplicada) que ponen este conocimiento teórico a disposición del usuario.

Ya existe una amplia bibliografía sobre el uso de métodos cuantitativos y análisis computarizados en arqueología. El desarrollo de métodos y aplicaciones se refleja mejor en las publicaciones anuales de la conferencia CAA (véase la sección de enlaces externos al final). Al menos dos revistas, la italiana Archeologia e Calcolatori y la británica Archaeological Computing Newsletter , están dedicadas a los métodos de computación arqueológica. La ciencia de la IA contribuye a numerosos temas de investigación fundamentales, entre los que se incluyen, entre otros:

• Estadística avanzada en arqueología, análisis de datos arqueológicos espaciales y temporales
• Análisis bayesiano y modelos de probabilidad avanzados, imprecisión e incertidumbre en los datos arqueológicos.
• fenómenos relacionados con la escala y transgresiones de escala
• Análisis intrasitio (representaciones de estratigrafía , análisis 3D, distribución de artefactos )
• Análisis del paisaje (modelado territorial, análisis de visibilidad )
• Estrategias óptimas de encuesta y muestreo
• modelos de modelado y simulación basados ​​en procesos
• Modelado predictivo arqueológico y aplicaciones de gestión del patrimonio
• Clasificación y tipología supervisada y no supervisada , aplicaciones de inteligencia artificial
• excavaciones digitales y realidad virtual
• reproducibilidad computacional de la investigación arqueológica ^{[ 10 ] [ 11 ]}
• Desarrollo de software arqueológico, intercambio electrónico de datos y publicación.

La ciencia de la IA aboga por un enfoque formalizado para la inferencia arqueológica y la construcción del conocimiento. Es de naturaleza interdisciplinaria , tomando prestados, adaptando y mejorando métodos y teorías de numerosas otras disciplinas, como la informática (por ejemplo, diseño de algoritmos y software, diseño y teoría de bases de datos ), la geoinformación ( estadística espacial y modelado, sistemas de información geográfica ), la investigación en inteligencia artificial (clasificación supervisada, lógica difusa ), la ecología (análisis de patrones puntuales), las matemáticas aplicadas ( teoría de grafos , teoría de la probabilidad ) y la estadística .

El progreso científico en arqueología, como en cualquier otra disciplina, requiere la construcción de conocimiento abstracto, generalizado y transferible sobre los procesos que subyacen a las acciones humanas del pasado y sus manifestaciones. La cuantificación proporciona la vía definitiva conocida para abstraer y extender nuestras capacidades científicas más allá de los límites de la cognición intuitiva . Los enfoques cuantitativos para el manejo e inferencia de la información arqueológica constituyen un conjunto fundamental de métodos científicos en la investigación arqueológica. Proporcionan las herramientas ( álgebra , estadística y algoritmos informáticos ) para procesar información demasiado voluminosa o compleja para la inferencia puramente cognitiva e informal . También establecen un vínculo entre la arqueología y numerosas ciencias cuantitativas como la geofísica , las ciencias de la geoinformación y la estadística aplicada. Además, permiten a los arqueólogos diseñar y llevar a cabo investigaciones de manera formal, transparente y comprensible.

Al ser un campo de investigación emergente, la ciencia de la IA es actualmente una disciplina bastante dispersa que necesita una integración más sólida, con mayor financiación e institucionalización, especialmente en la docencia académica. A pesar de su evidente progreso y utilidad, la arqueología cuantitativa actual suele estar insuficientemente representada en la formación y la educación arqueológica. Parte de este problema puede deberse a ideas erróneas sobre el aparente conflicto entre las matemáticas y la arqueología humanística .

Sin embargo, la tecnología de excavación digital , la gestión moderna del patrimonio y las complejas cuestiones de investigación exigen que estudiantes e investigadores cualificados desarrollen métodos nuevos, eficientes y fiables para procesar la creciente cantidad de datos arqueológicos y problemas de investigación aún sin resolver. Por ello, proporcionar a los estudiantes de arqueología una sólida formación en ciencias cuantitativas como las matemáticas, la estadística y la informática resulta hoy más importante que nunca.

Actualmente, las universidades del Reino Unido ofrecen la mayor parte de los programas de estudio para futuros arqueólogos cuantitativos, y cada vez más institutos en Italia, Alemania y los Países Bajos están consolidando rápidamente su prestigio en este campo. En Alemania, la primera cátedra de ciencias de la IA ("Archäoinformatik") se creó en 2005 en la Universidad de Kiel. En abril de 2016, se estableció la primera cátedra titular de Arqueoinformática en la Universidad de Colonia (Instituto de Arqueología).

La plataforma más importante para estudiantes e investigadores en arqueología cuantitativa e inteligencia artificial es la conferencia internacional sobre Aplicaciones Informáticas y Métodos Cuantitativos en Arqueología (CAA), que lleva más de 30 años celebrándose cada año en una ciudad europea diferente. La unidad de arqueología de la ciudad de Viena también organiza un evento anual que está adquiriendo rápidamente relevancia internacional (véanse los enlaces al final).

• Roosevelt, Cobb, Moss, Olson y Ünlüsoy 2015: "La excavación es destrucción digitalizada: avances en la práctica arqueológica", Journal of Field Archaeology , volumen 40, número 3 (junio de 2015), págs. 325-346.
• Burenhult 2002: Burenhult, G. (ed.): Informática arqueológica: superando los límites . CAA2001. Aplicaciones informáticas y métodos cuantitativos en arqueología. BAR International Series 1016, Archaeopress, Oxford.
• Falser, Michael; Juneja, Monica (Eds.): ¿Arqueologizando el patrimonio? Interacciones transculturales entre prácticas sociales locales y realidades virtuales globales (Serie: Investigación transcultural – Estudios de Heidelberg sobre Asia y Europa en un contexto global). Springer: Heidelberg/Nueva York, 2013, VIII, 287 págs.  , 200 ilustraciones, 90 de ellas a color.
• Huggett y Ross 2004: J. Huggett, S. Ross (eds.): Informática arqueológica. Más allá de la tecnología . Internet Archaeology 15. https://intarch.ac.uk/journal/issue15/
• Marwick, Ben (2016). "Reproducibilidad computacional en la investigación arqueológica: principios básicos y un estudio de caso de su implementación" . Journal of Archaeological Method and Theory . 24 (2): 424– 450. doi : 10.1007/s10816-015-9272-9 . S2CID 43958561 . 
• Schlapke 2000: Schlapke, M. Die "Archäoinformatik" am Thüringischen Landesamt für Archäologische Denkmalpflege , Ausgrabungen und Funde im Freistaat Thüringen, 5, 2000, págs. 1–5.
• Zemanek 2004: Zemanek, H. : Información arqueológica: una mirada de un científico de la información a la arqueología. En: Ausserer, KF, Börner, W., Goriany, M. y Karlhuber-Vöckl, L. (eds) 2004. Entra en el pasado. El camino electrónico hacia las cuatro dimensiones del patrimonio cultural. CAA 2003, Aplicaciones informáticas y métodos cuantitativos en arqueología. BAR International Series 1227, Archaeopress, Oxford, 16–26.
• Página de inicio de la revista Archeologia e Calcolatori
• Página de inicio del boletín Archaeological Computing , ahora un suplemento de Archaeologia e Calcolatori
• arqueología computacional
• Blog de arqueología computacional
• Fisher, Erich (30 de julio de 2020). «Arqueoinformática» . Oxford Research Encyclopedia of Anthropology . doi : 10.1093/acrefore/9780190854584.013.43 . ISBN 978-0-19-085458-4.
• Jackson, Sarah E (2020). "Herramientas basadas en datos para la reflexividad arqueológica: Examinando la sustancia del hueso a través de un metaanálisis de textos académicos" . Internet Archaeology (54). doi : 10.11141/ia.55.12 .