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MACHINE LEARNING per la lettura dei manoscritti

2021-09-29T12:47:58Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome= Sara|
cognome= Pettisano|
testo=

In italiano è detto “Apprendimento Automatico” e consiste in un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. Questa disciplina è una branca dell’Intelligenza Artificiale (IA) e presuppone che le macchine possano imparare dai dati forniti, identificare i modelli autonomamente e prendere decisioni con solo un ridotto intervento umano <ref> Link al sito: https://www.sas.com/it_it/insights/analytics/machine-learning.html </ref>.

== '''Nascita ed evoluzione del Machine Learning''' ==

Le prime sperimentazioni risalgono agli anni ’50, coeve alla nascita dell’intelligenza artificiale e agli studi approfonditi sui sistemi esperti e sulle reti neurali <ref> Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale è un modello computazionale composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificazione di una rete neurale biologica.</ref> . Il primo grande personaggio di questa disciplina è stato Alan Turing, colui che per primo ha realizzato un test per macchine che sono in grado di apprendere comportamenti intelligenti <ref> Si tratta di un test teorico. Link al sito: https://www.intelligenzaartificiale.it/machine-learning/#Un_po8217_di_storia </ref>.

Negli anni ’60 questa branca dell’informatica fu abbandonata perché IA era considerata priva di senso e di futuro, ma gli studi vennero ripresi negli anni ’80 grazie allo sviluppo delle tecnologie e agli ingenti investimenti da parte delle grandi industrie del settore. Alla fine degli anni ’90 emersero nuove tecniche basate su elementi statistici e probabilistici che permettono al Machine Learning di essere ora uno strumento riconosciuto e molto richiesto.

== '''Machine Learning, una sfida''' ==

Il presupposto del Machine Learning, come già detto, è che i computer possano imparare dai dati che gli vengono sottoposti. Ciò dà la possibilità al computer di poter svolgere compiti senza essere programmato specificatamente per farlo, utilizzando l’analisi iterativa di dati. L’obiettivo finale è l’automazione delle macchine in modo che possano svolgere compiti indipendenti senza l’aiuto dell’uomo; la vera sfida è far riconoscere al computer dati senza che li conosca prima. L’aspetto più importante da considerare è la ripetitività: più un computer legge dei dati più diventa autonomo nell’elaborare i modelli.

Una nuova applicazione di questa scienza è quella sui Big Data, ora possibile grazie allo sviluppo tecnologico. Infatti è possibile creare modelli di analisi partendo da una mole di dati molto grande ed avere spazi di archiviazione competitivi a buon mercato.

Gli ingredienti di un buon sistema di Machine Learning sono la capacità di preparare i dati in modo consono, creare degli algoritmi e dei processi iterativi che permettano al sistema di lavorare al meglio e in modo indipendente, rendere il sistema scalabile e la sua ensemble modeling adatta.

Possiamo trovare nelle aziende del settore secondario e terziario vari usi del Machine Learning come la guida autonoma, i suggerimenti agli acquisti dei siti web, l’intercettazione di una frode e la capacità delle chatbot di creare frasi in risposta agli input introdotti dagli utenti. I principali utilizzatori di queste tecnologie sono i servizi finanziari, che lo usano per identificare le informazioni importanti all’interno di ampie moli di dati per prevenire le frodi bancarie o identificare le opportunità di investimento. È utilizzato dalle pubbliche amministrazioni per la sicurezza o per servizi che hanno bisogno di dati ed informazioni specifiche, come per esempio i sensori; in questo caso il Machine Learning viene utilizzato per ridurre le frodi e i furti di identità e quindi per salvaguardare i dati degli enti pubblici. Nell’assistenza sanitaria viene usato per determinate analisi e per identificare i dati che potrebbero condurre a migliori diagnosi e trattamenti farmacologici. Nel settore marketing e vendite per analizzare e capire il miglior uso dei dati nella personalizzazione dell'esperienza d'acquisto o delle campagne di marketing. Per Oil & Gas il Machine Learning è utilizzato per trovare nuove risorse energetiche e analizzare i minerali presenti nel suolo, può anche essere usato per prevedere un guasto dei sensori in raffineria. Infine nel settore trasporti viene usato per incrementare il profitto, creare rotte più efficienti e prevedere potenziali problemi.

Nella nostra vita quotidiana, invece, il Machine Learning è utilizzato nel riconoscimento vocale degli smartphone, per attivare comandi attraverso il canale vocale (come in Siri e negli assistenti Google); negli sviluppi della domotica e dei veicoli senza pilota. Inoltre ormai siamo abituati alle pubblicità traccianti, che analizzano i dati della navigazione in internet e degli acquisti fatti e, tramite questi, ci propongono risultati sempre più vicini ai nostri gusti. Infine nei giochi, come scacchi e backgammon, il Machine Learning è utilizzato per partite sempre più complesse.

Il Machine Learning vive in stretta correlazione con altri campi come l’informatica e la statistica; è difficile trovare i limiti della sua interazione con le varie discipline, in quanto è molto frequente il suo utilizzo in altri settori. Molto vicino al Data Mining, che si occupa di migliorare la macchina attraverso conoscenze sempre nuove, il Machine Learning tuttavia presuppone un apprendimento più profondo attraverso il progressivo miglioramento delle conoscenze già ottenute.

== '''Metodi di apprendimento nel Machine Learning''' ==

L’aspetto principale del Machine Learning è che le macchine possono imparare, ricevendo un input che può essere da loro conosciuto o no, e dare in risposta un nuovo output. Le macchine, per raggiungere questi risultati, devono essere addestrate e i metodi utilizzati per questo obiettivo sono l’apprendimento supervisionato, il semi-supervisionato, il non supervisionato e quello di rinforzo.

L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestramento degli algoritmi: si inseriscono input di cui già si conoscono gli output e, attraverso tentativi ed errori, si riesce a trovare il modello più adatto; l’obiettivo finale è riuscire a trovare i risultati più consoni all’input inserito. L’analisi avviene attraverso modelli basati su algoritmi che il sistema già conosce e quindi la macchina può applicare il modello conosciuto su dati in input conosciuti, prevedendo il valore in uscita in output. La macchina attinge alle esperienze inserite nel proprio sistema e ragiona attraverso ipotesi induttive (ipotesi che sono ottenute scansionando una serie di problemi specifici per ottenere una soluzione idonea ad un problema di tipo generale).

L’apprendimento semi-supervisionato avviene usando le stesse applicazioni dell’apprendimento supervisionato ma i dati sono a volte classificati (ovvero già conosciuti) e a volte no, quindi l’acquisizione è più semplice ed economica. Ne sono un esempio le telecamere che riconoscono i volti.

L’apprendimento non supervisionato, o senza supervisione, avviene solo su dati non classificati: al sistema non viene fornita alcuna risposta giusta e l’algoritmo deve scoprire cosa gli viene mostrato. Questa modalità dà maggiori libertà di scelta alla macchina, a cui spetta di organizzare le informazioni in maniera intelligente e arrivare alle soluzioni migliori in base alle situazioni presentate.

L’apprendimento per rinforzo è usato soprattutto nei campi della robotica, dei videogiochi e della navigazione. Elemento fondamentale sono una serie di elementi di supporto ( come i sensori o il GPS) ed il suo obiettivo principale è scoprire quali azioni siano le migliori da attuare in quel frangente, ovvero le azioni che portano più velocemente all’obiettivo. Ha tre componenti: l’agente (chi svolge l’azione), l’ambiente (con cosa l’agente interagisce), le azioni (cosa l’agente può fare). Questo metodo ha bisogno che la macchina sia dotata di sistemi e strumenti in grado di migliorare l’apprendimento e, soprattutto, di comprendere le caratteristiche dell’ambiente circostante.

== '''Il Machine Learning Automatico''' ==

Negli ultimi anni il Machine Learning è stato sempre più analizzato e studiato ma, per funzionare, la macchina ha ancora bisogno di un esperto qualificato a guidarla.

Un campo piuttosto innovativo del Machine Learning è quello automatico che cerca di fare a meno della presenza di un esperto attraverso un approccio data-driven ed automatico. Dato un dataset, i sistemi di auto-Machine Learning determinano gli approcci che risolvono al meglio quel particolare dataset. Uno dei problemi riscontrati è che non esiste un singolo modello per affrontare al meglio tutti i dataset ( teorizzato nel teorema no-free-lunch); un altro è che la performance di alcuni modelli è molto sensibile alla scelta dei loro iperparametri (problema chiamato Combined Algorithm Selection and Hyperparameter optimization).

<blockquote> <div style="text-align: center;">''“Di solito gli umani possono creare uno o due buoni modelli a settimana,
il machine learning può crearne migliaia a settimana.”
Thomas H. Davenport, Analytics thought leader excerpt from The Wall Street Journal'' </div> </blockquote>

== '''Machine Learning per la trascrizione automatica di manoscritti''' ==

Molti archivi di musei, biblioteche ed anche alcune aziende private (ad esempio il Million Book Project o Google Book Search) stanno digitalizzando le loro vaste collezioni di manoscritti per consentirne l'accesso al pubblico. Un approccio diverso è quello seguito da ricercatori in tutto il mondo che lavorano a progetti per l'elaborazione e il riconoscimento automatico da parte di computer di documenti storici.

Molto spesso, però, la sola digitalizzazione non basta: infatti crea dei documenti nei soli formati immagine e che, quindi, richiedono un lavoro di annotazione manuale per accedervi. Inoltre, anche se esistono vari sistemi di riconoscimento automatico della grafia, questi hanno tassi di errore nell’elaborazione delle parole superiori al 50% e pertanto non possono essere utilizzati per tutto il materiale.

Per superare queste limitazioni, informatici e ricercatori nel campo della Document Analysis e della Recognition, hanno sviluppato algoritmi per la trascrizione automatica di documenti storici scansionati, o almeno per supportare parti specifiche di questa attività.
A tale scopo vengono utilizzati metodi di Pattern Recognition (PR), come il '''[[Riconoscimento automatico del testo|riconoscimento automatico del testo]]''' (''Automatic Text Recognition'') o l'individuazione di parole (Word Spotting). Quest’ultimo metodo, in particolare, consiste nell’individuare singole parole nelle immagini dei documenti senza che la macchina conosca il testo preso in esame; utilizzandolo, i ricercatori possono lavorare su manoscritti per ricercare determinate parole anche senza precedenti passaggi di segmentazione e trascrizione <ref>''Automatic Transcription of Handwritten Medieval Documents'', Andreas Fischer, Markus Wüthrich, Marcus Liwicki, Volkmar Frinken, Horst Bunke, Gabriel Viehhauser, Michael Stolz, pp.2-7.</ref> .

Un'altra applicazione del Word Spotting è il raggruppamento in immagini di parole simili in diversi gruppi, chiamati clusters. Grazie a tale raggruppamento, il numero di parole contenute in un gruppo può essere utilizzato come indizio per determinare l'importanza della parola in un dato documento. A tal fine, i termini molto frequenti di una lingua, come ad esempio "the", "a", "an", "e", "of" per l'inglese, vengono considerati stop words e vengono scartate. Tutti i cluster interessanti, con all’interno termini ritenuti importanti, possono quindi essere annotati manualmente; il che consente di costruire un indice parziale che collega le parole alle posizioni in cui si verificano.

Il Word Spotting offre quindi un'importante opportunità per i ricercatori di Digital Humanities, il cui lavoro spesso è limitato dal tempo speso a passare al setaccio manualmente i vecchi manoscritti per trovare quello che stanno cercando. Il compito del Machine Learning è dunque importante poiché fornisce un modo per trovare rapidamente ciò che si cerca in grandi talvolta difficili da leggere manualmente.

== '''Le tecnologie che usano il Machine Learning nella trascrizione di documenti''' ==

Come primo punto è doveroso introdurre il concetto di l’''Entity Recognition'' (ER). Si tratta di una sottoattività di estrazione di informazioni che cerca di individuare e classificare entità denominate menzionate nel testo non strutturato in categorie predefinite come persona nomi, organizzazioni, località, codici medici, espressioni temporali, quantità, valori monetari, percentuali, ecc <ref> Link alla voce di Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition </ref> . Tecnologie simili al ER sono utilizzate da molte compagnie quando si estraggono dati dai documenti e dai moduli attraverso semplici software basati sull’OCR, combinati con le regole tipiche del lavoro manuale di Data Entry. Con l’avvento del Deep Learning <ref> L'apprendimento profondo è un tipo di apprendimento automatico che addestra un computer a eseguire attività simili a quelle umane, come riconoscere il parlato, identificare le immagini o fare previsioni. Invece di organizzare i dati per eseguire equazioni predefinite, il deep learning imposta i parametri di base sui dati e addestra il computer ad apprendere da solo riconoscendo schemi utilizzando molti livelli di elaborazione. Link al sito: https://www.sas.com/it_it/insights/analytics/deep-learning.html </ref> le tecnologie dell’OCR migliorano sempre di più le loro prestazioni, rendendo ad oggi semplice estrarre informazioni importanti partendo dalle immagini quando il layout del documento è ben definito e prevedibile (ovvero corrisponde ad un esempio già analizzato dal software).

Tra i software di Entity Recognition commerciali, che potrebbero essere utilizzati per la lettura di manoscritti, possiamo trovare Google Document Understanding API, che, come anche gli esempi seguenti, non nasce per questo scopo, ma come uno strumento particolare dove si combinano le tecnologie dell’Auto Machine Learning e del Natural Language Processing e si riesce a creare modelli personalizzati per l’''Entity Recognition'' dei testi estratti utilizzando il software OCR dedicato.

[[Arquivo:InPettisano1.png|600px|thumb|center|<div style="text-align: center;">(Google Document Understanding API Scheme. source: cloud.google.com)</div>]]

Un altro strumento utile per l’analisi di testi è Amazon Textract, dedicato al trattamento di immagini con dati strutturati, come ad esempio i report finanziari e le cartelle cliniche. Utilizza i modelli distribuiti tipici dell’intelligenza artificiale, offerti direttamente dai server di Amazon AWS, per riconoscere automaticamente ed estrarre dati strutturati, come per esempio le celle di una tabella o le etichette e i valori di un form. Per estrarre i dati da un documento, Amazon Textract ha bisogno di un modello allenato attraverso Machine Learning su decine di milioni di documenti per ogni settore.

Altro strumento è IBM Watson Natural Language Understanding, che ha il vantaggio di rendere il lavoro facile ed intuitivo per l’utente finale; ha inoltre la possibilità di creare delle papeline di Entity Recognition. Dal punto di vista grafico fornisce una ricca e completa User Interface per definire le entità da estrarre e altre utili informazioni per guidare l’utente nei suoi compiti: per l’estrazione di informazione usa le espressioni regolari, che servono per comprendere il contenuto del documento.

[[Arquivo:InPettisano2.png|600px|thumb|center|<div style="text-align: center;">(Scheme of IBM Watson services used for document classification and entity recognition. source: github.com/IBM/) </div>]]

== '''OCR''' ==

L’Optical Character Recognition (OCR), o sistemi di riconoscimento ottico dei caratteri, è un’area di ricerca di lunga data che si riferisce all’Intelligenza Artificiale, al Pattern Recognition e alla computer vision. È programmato per convertire immagini del testo presenti nei documenti elettronici, come ad esempio in PDF, in immagini digitali e in documenti scannerizzati, con testo in testo digitale leggibile da una macchina. Il livello raggiunto al momento è piuttosto alto, infatti alcuni sistemi sono così accurati da essere a livello umano. Ma un problema dell’OCR resta la sua applicabilità sulle scritture manoscritte che per loro natura sono uniche e peculiari, . Inoltre i sistemi OCR sono tipicamente molto sensibili alla qualità dell’immagine in input e spesso richiedono degli step di pre-trattamento per ottenere il miglior risultato possibile.

Tra i software più utilizzati che trattano OCR troviamo il Tesseract: open source e gratuito online, utilizza tecniche originali con metodologie più accurate della concorrenza, tanto da aggiudicarsi nel ’95 un premio a riguardo.

All’interno della suite Google Drive, troviamo Google Docs Ocr, che permette la conversione immediata di immagini o di PDF in un singolo blocco di testo.
Altri software di questo tipo sono ABBYY FineReader e Transym.

=== ''Progetti di Machine Learning nella trascrizione automatica dei documenti'' ===

Bisogna tenere innanzitutto presente che al momento meno del’1% dei manoscritti esistenti sono stati digitalizzati, quindi gli sviluppi e i lavori in questo ambito sono necessari e numerosi.

Il progetto IMPACT, per esempio, ha lavorato a livello Europeo sull’utilizzo delle tecnologie OCR e sul language processing.

Un altro interessante progetto è sulla piattaforma DAE, creato appositamente open source per realizzare analisi comparativa di documenti. Non è andato a buon fine in quanto pretendeva di tenere i documenti analizzati sui propri server e non su quelli delle organizzazioni proprietarie.

Transkribus <ref> Link al sito: https://transkribus.eu/wiki/index.php/Main_Page </ref> è una piattaforma completa per il riconoscimento automatico, la trascrizione e la ricerca di documenti storici. Fa parte del più ampio programma chiamato READ (Recognition and Enrichment of Archival Documents), finanziato dalla Commissione europea con i fondi Horizon 2020. È composto da tre parti: un software da scaricare sul proprio device (per Windows e Mac), un’interfaccia web ed un sistema cloud per il salvataggio e l’elaborazione dei dati. Sulla piattaforma sono presenti numerosi strumenti per l’elaborazione automatizzata di documenti, come ad esempio il riconoscimento testo scritto a mano (HTR), l’analisi del layout, la comprensione del documento, lo spotting delle parole chiave, l’inserimento di metadati, l’OCR con ABBYY Finereader Engine 11. Per la trascrizione automatica (HTR, Handwritten Text Recognition) dei manoscritti occorrono almeno 100 immagini correttamente trascritte; avendo a disposizione questo set di dati, i documenti devono essere inviati al Computational Intelligence Technology Lab (CITlab) dell’Università di Rostock. La creazione del training di dati è fondamentale perché permette al software di avviare il riconoscimento dei caratteri.

Esiste un protocollo, chiamato International Image Interoperability Framework (IIIF), creato dalle istituzione per processare le immagini e i metadati estratte dai manoscritti. È implementata ad un protocollo internet e raccoglie immagini direttamente dal web, tenendo conto che molte sono bloccate nel sito di partenza. Ha dei server personali che raccolgono immagini con le loro descrizioni e parametri e fanno vedere i vari livelli.

Un altro progetto di Machine Learning per la trascrizione di documenti è HORAE, riguardante le varie versioni del Libro delle Ore, importantissimi in epoca medievale di cui esistono circa 10.000 esemplari manoscritti.

Altri studi sono stati intrapresi sugli alfabeti siriaci e thai, su manoscritti tedeschi dell’alto medioevo utilizzando i Modelli Markov e le reti Neurali. Infine un altro esempio è HISPAMUS <ref>''HISPAMUS: Handwritten Spanish Music Heritage Preservation by Automatic Transcription'', José M. Iñesta, Pedro J. Ponce de León, David Rizo, José Oncina, Luisa Micó, Juan Ramón Rico-Juan, Carlos Pérez-Sancho, Antonio Pertusa, Software and Computing Systems, University of Alicante, Spain, pp.17-18.</ref> che analizza documenti musicali spagnoli attraverso la trascrizione automatica.

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MACHINE LEARNING per la lettura dei manoscritti

2021-09-29T12:46:15Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome= Sara|
cognome= Pettisano|
testo=

In italiano è detto “Apprendimento Automatico” e consiste in un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. Questa disciplina è una branca dell’Intelligenza Artificiale (IA) e presuppone che le macchine possano imparare dai dati forniti, identificare i modelli autonomamente e prendere decisioni con solo un ridotto intervento umano <ref> Link al sito: https://www.sas.com/it_it/insights/analytics/machine-learning.html </ref>.

== '''Nascita ed evoluzione del Machine Learning''' ==

Le prime sperimentazioni risalgono agli anni ’50, coeve alla nascita dell’intelligenza artificiale e agli studi approfonditi sui sistemi esperti e sulle reti neurali <ref> Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale è un modello computazionale composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificazione di una rete neurale biologica.</ref> . Il primo grande personaggio di questa disciplina è stato Alan Turing, colui che per primo ha realizzato un test per macchine che sono in grado di apprendere comportamenti intelligenti <ref> Si tratta di un test teorico. Link al sito: https://www.intelligenzaartificiale.it/machine-learning/#Un_po8217_di_storia </ref>.

Negli anni ’60 questa branca dell’informatica fu abbandonata perché IA era considerata priva di senso e di futuro, ma gli studi vennero ripresi negli anni ’80 grazie allo sviluppo delle tecnologie e agli ingenti investimenti da parte delle grandi industrie del settore. Alla fine degli anni ’90 emersero nuove tecniche basate su elementi statistici e probabilistici che permettono al Machine Learning di essere ora uno strumento riconosciuto e molto richiesto.

== '''Machine Learning, una sfida''' ==

Il presupposto del Machine Learning, come già detto, è che i computer possano imparare dai dati che gli vengono sottoposti. Ciò dà la possibilità al computer di poter svolgere compiti senza essere programmato specificatamente per farlo, utilizzando l’analisi iterativa di dati. L’obiettivo finale è l’automazione delle macchine in modo che possano svolgere compiti indipendenti senza l’aiuto dell’uomo; la vera sfida è far riconoscere al computer dati senza che li conosca prima. L’aspetto più importante da considerare è la ripetitività: più un computer legge dei dati più diventa autonomo nell’elaborare i modelli.

Una nuova applicazione di questa scienza è quella sui Big Data, ora possibile grazie allo sviluppo tecnologico. Infatti è possibile creare modelli di analisi partendo da una mole di dati molto grande ed avere spazi di archiviazione competitivi a buon mercato.

Gli ingredienti di un buon sistema di Machine Learning sono la capacità di preparare i dati in modo consono, creare degli algoritmi e dei processi iterativi che permettano al sistema di lavorare al meglio e in modo indipendente, rendere il sistema scalabile e la sua ensemble modeling adatta.

Possiamo trovare nelle aziende del settore secondario e terziario vari usi del Machine Learning come la guida autonoma, i suggerimenti agli acquisti dei siti web, l’intercettazione di una frode e la capacità delle chatbot di creare frasi in risposta agli input introdotti dagli utenti. I principali utilizzatori di queste tecnologie sono i servizi finanziari, che lo usano per identificare le informazioni importanti all’interno di ampie moli di dati per prevenire le frodi bancarie o identificare le opportunità di investimento. È utilizzato dalle pubbliche amministrazioni per la sicurezza o per servizi che hanno bisogno di dati ed informazioni specifiche, come per esempio i sensori; in questo caso il Machine Learning viene utilizzato per ridurre le frodi e i furti di identità e quindi per salvaguardare i dati degli enti pubblici. Nell’assistenza sanitaria viene usato per determinate analisi e per identificare i dati che potrebbero condurre a migliori diagnosi e trattamenti farmacologici. Nel settore marketing e vendite per analizzare e capire il miglior uso dei dati nella personalizzazione dell'esperienza d'acquisto o delle campagne di marketing. Per Oil & Gas il Machine Learning è utilizzato per trovare nuove risorse energetiche e analizzare i minerali presenti nel suolo, può anche essere usato per prevedere un guasto dei sensori in raffineria. Infine nel settore trasporti viene usato per incrementare il profitto, creare rotte più efficienti e prevedere potenziali problemi.

Nella nostra vita quotidiana, invece, il Machine Learning è utilizzato nel riconoscimento vocale degli smartphone, per attivare comandi attraverso il canale vocale (come in Siri e negli assistenti Google); negli sviluppi della domotica e dei veicoli senza pilota. Inoltre ormai siamo abituati alle pubblicità traccianti, che analizzano i dati della navigazione in internet e degli acquisti fatti e, tramite questi, ci propongono risultati sempre più vicini ai nostri gusti. Infine nei giochi, come scacchi e backgammon, il Machine Learning è utilizzato per partite sempre più complesse.

Il Machine Learning vive in stretta correlazione con altri campi come l’informatica e la statistica; è difficile trovare i limiti della sua interazione con le varie discipline, in quanto è molto frequente il suo utilizzo in altri settori. Molto vicino al Data Mining, che si occupa di migliorare la macchina attraverso conoscenze sempre nuove, il Machine Learning tuttavia presuppone un apprendimento più profondo attraverso il progressivo miglioramento delle conoscenze già ottenute.

== '''Metodi di apprendimento nel Machine Learning''' ==

L’aspetto principale del Machine Learning è che le macchine possono imparare, ricevendo un input che può essere da loro conosciuto o no, e dare in risposta un nuovo output. Le macchine, per raggiungere questi risultati, devono essere addestrate e i metodi utilizzati per questo obiettivo sono l’apprendimento supervisionato, il semi-supervisionato, il non supervisionato e quello di rinforzo.

L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestramento degli algoritmi: si inseriscono input di cui già si conoscono gli output e, attraverso tentativi ed errori, si riesce a trovare il modello più adatto; l’obiettivo finale è riuscire a trovare i risultati più consoni all’input inserito. L’analisi avviene attraverso modelli basati su algoritmi che il sistema già conosce e quindi la macchina può applicare il modello conosciuto su dati in input conosciuti, prevedendo il valore in uscita in output. La macchina attinge alle esperienze inserite nel proprio sistema e ragiona attraverso ipotesi induttive (ipotesi che sono ottenute scansionando una serie di problemi specifici per ottenere una soluzione idonea ad un problema di tipo generale).

L’apprendimento semi-supervisionato avviene usando le stesse applicazioni dell’apprendimento supervisionato ma i dati sono a volte classificati (ovvero già conosciuti) e a volte no, quindi l’acquisizione è più semplice ed economica. Ne sono un esempio le telecamere che riconoscono i volti.

L’apprendimento non supervisionato, o senza supervisione, avviene solo su dati non classificati: al sistema non viene fornita alcuna risposta giusta e l’algoritmo deve scoprire cosa gli viene mostrato. Questa modalità dà maggiori libertà di scelta alla macchina, a cui spetta di organizzare le informazioni in maniera intelligente e arrivare alle soluzioni migliori in base alle situazioni presentate.

L’apprendimento per rinforzo è usato soprattutto nei campi della robotica, dei videogiochi e della navigazione. Elemento fondamentale sono una serie di elementi di supporto ( come i sensori o il GPS) ed il suo obiettivo principale è scoprire quali azioni siano le migliori da attuare in quel frangente, ovvero le azioni che portano più velocemente all’obiettivo. Ha tre componenti: l’agente (chi svolge l’azione), l’ambiente (con cosa l’agente interagisce), le azioni (cosa l’agente può fare). Questo metodo ha bisogno che la macchina sia dotata di sistemi e strumenti in grado di migliorare l’apprendimento e, soprattutto, di comprendere le caratteristiche dell’ambiente circostante.

== '''Il Machine Learning Automatico''' ==

Negli ultimi anni il Machine Learning è stato sempre più analizzato e studiato ma, per funzionare, la macchina ha ancora bisogno di un esperto qualificato a guidarla.

Un campo piuttosto innovativo del Machine Learning è quello automatico che cerca di fare a meno della presenza di un esperto attraverso un approccio data-driven ed automatico. Dato un dataset, i sistemi di auto-Machine Learning determinano gli approcci che risolvono al meglio quel particolare dataset. Uno dei problemi riscontrati è che non esiste un singolo modello per affrontare al meglio tutti i dataset ( teorizzato nel teorema no-free-lunch); un altro è che la performance di alcuni modelli è molto sensibile alla scelta dei loro iperparametri (problema chiamato Combined Algorithm Selection and Hyperparameter optimization).

<blockquote> <div style="text-align: center;">''“Di solito gli umani possono creare uno o due buoni modelli a settimana,
il machine learning può crearne migliaia a settimana.”
Thomas H. Davenport, Analytics thought leader excerpt from The Wall Street Journal'' </div> </blockquote>

== '''Machine Learning per la trascrizione automatica di manoscritti''' ==

Molti archivi di musei, biblioteche ed anche alcune aziende private (ad esempio il Million Book Project o Google Book Search) stanno digitalizzando le loro vaste collezioni di manoscritti per consentirne l'accesso al pubblico. Un approccio diverso è quello seguito da ricercatori in tutto il mondo che lavorano a progetti per l'elaborazione e il riconoscimento automatico da parte di computer di documenti storici.

Molto spesso, però, la sola digitalizzazione non basta: infatti crea dei documenti nei soli formati immagine e che, quindi, richiedono un lavoro di annotazione manuale per accedervi. Inoltre, anche se esistono vari sistemi di riconoscimento automatico della grafia, questi hanno tassi di errore nell’elaborazione delle parole superiori al 50% e pertanto non possono essere utilizzati per tutto il materiale.

Per superare queste limitazioni, informatici e ricercatori nel campo della Document Analysis e della Recognition, hanno sviluppato algoritmi per la trascrizione automatica di documenti storici scansionati, o almeno per supportare parti specifiche di questa attività.
A tale scopo vengono utilizzati metodi di Pattern Recognition (PR), come il [[riconoscimento automatico del testo|Riconoscimento automatico del testo]] (''Automatic Text Recognition'') o l'individuazione di parole (Word Spotting). Quest’ultimo metodo, in particolare, consiste nell’individuare singole parole nelle immagini dei documenti senza che la macchina conosca il testo preso in esame; utilizzandolo, i ricercatori possono lavorare su manoscritti per ricercare determinate parole anche senza precedenti passaggi di segmentazione e trascrizione <ref>''Automatic Transcription of Handwritten Medieval Documents'', Andreas Fischer, Markus Wüthrich, Marcus Liwicki, Volkmar Frinken, Horst Bunke, Gabriel Viehhauser, Michael Stolz, pp.2-7.</ref> .

Un'altra applicazione del Word Spotting è il raggruppamento in immagini di parole simili in diversi gruppi, chiamati clusters. Grazie a tale raggruppamento, il numero di parole contenute in un gruppo può essere utilizzato come indizio per determinare l'importanza della parola in un dato documento. A tal fine, i termini molto frequenti di una lingua, come ad esempio "the", "a", "an", "e", "of" per l'inglese, vengono considerati stop words e vengono scartate. Tutti i cluster interessanti, con all’interno termini ritenuti importanti, possono quindi essere annotati manualmente; il che consente di costruire un indice parziale che collega le parole alle posizioni in cui si verificano.

Il Word Spotting offre quindi un'importante opportunità per i ricercatori di Digital Humanities, il cui lavoro spesso è limitato dal tempo speso a passare al setaccio manualmente i vecchi manoscritti per trovare quello che stanno cercando. Il compito del Machine Learning è dunque importante poiché fornisce un modo per trovare rapidamente ciò che si cerca in grandi talvolta difficili da leggere manualmente.

== '''Le tecnologie che usano il Machine Learning nella trascrizione di documenti''' ==

Come primo punto è doveroso introdurre il concetto di l’''Entity Recognition'' (ER). Si tratta di una sottoattività di estrazione di informazioni che cerca di individuare e classificare entità denominate menzionate nel testo non strutturato in categorie predefinite come persona nomi, organizzazioni, località, codici medici, espressioni temporali, quantità, valori monetari, percentuali, ecc <ref> Link alla voce di Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition </ref> . Tecnologie simili al ER sono utilizzate da molte compagnie quando si estraggono dati dai documenti e dai moduli attraverso semplici software basati sull’OCR, combinati con le regole tipiche del lavoro manuale di Data Entry. Con l’avvento del Deep Learning <ref> L'apprendimento profondo è un tipo di apprendimento automatico che addestra un computer a eseguire attività simili a quelle umane, come riconoscere il parlato, identificare le immagini o fare previsioni. Invece di organizzare i dati per eseguire equazioni predefinite, il deep learning imposta i parametri di base sui dati e addestra il computer ad apprendere da solo riconoscendo schemi utilizzando molti livelli di elaborazione. Link al sito: https://www.sas.com/it_it/insights/analytics/deep-learning.html </ref> le tecnologie dell’OCR migliorano sempre di più le loro prestazioni, rendendo ad oggi semplice estrarre informazioni importanti partendo dalle immagini quando il layout del documento è ben definito e prevedibile (ovvero corrisponde ad un esempio già analizzato dal software).

Tra i software di Entity Recognition commerciali, che potrebbero essere utilizzati per la lettura di manoscritti, possiamo trovare Google Document Understanding API, che, come anche gli esempi seguenti, non nasce per questo scopo, ma come uno strumento particolare dove si combinano le tecnologie dell’Auto Machine Learning e del Natural Language Processing e si riesce a creare modelli personalizzati per l’''Entity Recognition'' dei testi estratti utilizzando il software OCR dedicato.

[[Arquivo:InPettisano1.png|600px|thumb|center|<div style="text-align: center;">(Google Document Understanding API Scheme. source: cloud.google.com)</div>]]

Un altro strumento utile per l’analisi di testi è Amazon Textract, dedicato al trattamento di immagini con dati strutturati, come ad esempio i report finanziari e le cartelle cliniche. Utilizza i modelli distribuiti tipici dell’intelligenza artificiale, offerti direttamente dai server di Amazon AWS, per riconoscere automaticamente ed estrarre dati strutturati, come per esempio le celle di una tabella o le etichette e i valori di un form. Per estrarre i dati da un documento, Amazon Textract ha bisogno di un modello allenato attraverso Machine Learning su decine di milioni di documenti per ogni settore.

Altro strumento è IBM Watson Natural Language Understanding, che ha il vantaggio di rendere il lavoro facile ed intuitivo per l’utente finale; ha inoltre la possibilità di creare delle papeline di Entity Recognition. Dal punto di vista grafico fornisce una ricca e completa User Interface per definire le entità da estrarre e altre utili informazioni per guidare l’utente nei suoi compiti: per l’estrazione di informazione usa le espressioni regolari, che servono per comprendere il contenuto del documento.

[[Arquivo:InPettisano2.png|600px|thumb|center|<div style="text-align: center;">(Scheme of IBM Watson services used for document classification and entity recognition. source: github.com/IBM/) </div>]]

== '''OCR''' ==

L’Optical Character Recognition (OCR), o sistemi di riconoscimento ottico dei caratteri, è un’area di ricerca di lunga data che si riferisce all’Intelligenza Artificiale, al Pattern Recognition e alla computer vision. È programmato per convertire immagini del testo presenti nei documenti elettronici, come ad esempio in PDF, in immagini digitali e in documenti scannerizzati, con testo in testo digitale leggibile da una macchina. Il livello raggiunto al momento è piuttosto alto, infatti alcuni sistemi sono così accurati da essere a livello umano. Ma un problema dell’OCR resta la sua applicabilità sulle scritture manoscritte che per loro natura sono uniche e peculiari, . Inoltre i sistemi OCR sono tipicamente molto sensibili alla qualità dell’immagine in input e spesso richiedono degli step di pre-trattamento per ottenere il miglior risultato possibile.

Tra i software più utilizzati che trattano OCR troviamo il Tesseract: open source e gratuito online, utilizza tecniche originali con metodologie più accurate della concorrenza, tanto da aggiudicarsi nel ’95 un premio a riguardo.

All’interno della suite Google Drive, troviamo Google Docs Ocr, che permette la conversione immediata di immagini o di PDF in un singolo blocco di testo.
Altri software di questo tipo sono ABBYY FineReader e Transym.

=== ''Progetti di Machine Learning nella trascrizione automatica dei documenti'' ===

Bisogna tenere innanzitutto presente che al momento meno del’1% dei manoscritti esistenti sono stati digitalizzati, quindi gli sviluppi e i lavori in questo ambito sono necessari e numerosi.

Il progetto IMPACT, per esempio, ha lavorato a livello Europeo sull’utilizzo delle tecnologie OCR e sul language processing.

Un altro interessante progetto è sulla piattaforma DAE, creato appositamente open source per realizzare analisi comparativa di documenti. Non è andato a buon fine in quanto pretendeva di tenere i documenti analizzati sui propri server e non su quelli delle organizzazioni proprietarie.

Transkribus <ref> Link al sito: https://transkribus.eu/wiki/index.php/Main_Page </ref> è una piattaforma completa per il riconoscimento automatico, la trascrizione e la ricerca di documenti storici. Fa parte del più ampio programma chiamato READ (Recognition and Enrichment of Archival Documents), finanziato dalla Commissione europea con i fondi Horizon 2020. È composto da tre parti: un software da scaricare sul proprio device (per Windows e Mac), un’interfaccia web ed un sistema cloud per il salvataggio e l’elaborazione dei dati. Sulla piattaforma sono presenti numerosi strumenti per l’elaborazione automatizzata di documenti, come ad esempio il riconoscimento testo scritto a mano (HTR), l’analisi del layout, la comprensione del documento, lo spotting delle parole chiave, l’inserimento di metadati, l’OCR con ABBYY Finereader Engine 11. Per la trascrizione automatica (HTR, Handwritten Text Recognition) dei manoscritti occorrono almeno 100 immagini correttamente trascritte; avendo a disposizione questo set di dati, i documenti devono essere inviati al Computational Intelligence Technology Lab (CITlab) dell’Università di Rostock. La creazione del training di dati è fondamentale perché permette al software di avviare il riconoscimento dei caratteri.

Esiste un protocollo, chiamato International Image Interoperability Framework (IIIF), creato dalle istituzione per processare le immagini e i metadati estratte dai manoscritti. È implementata ad un protocollo internet e raccoglie immagini direttamente dal web, tenendo conto che molte sono bloccate nel sito di partenza. Ha dei server personali che raccolgono immagini con le loro descrizioni e parametri e fanno vedere i vari livelli.

Un altro progetto di Machine Learning per la trascrizione di documenti è HORAE, riguardante le varie versioni del Libro delle Ore, importantissimi in epoca medievale di cui esistono circa 10.000 esemplari manoscritti.

Altri studi sono stati intrapresi sugli alfabeti siriaci e thai, su manoscritti tedeschi dell’alto medioevo utilizzando i Modelli Markov e le reti Neurali. Infine un altro esempio è HISPAMUS <ref>''HISPAMUS: Handwritten Spanish Music Heritage Preservation by Automatic Transcription'', José M. Iñesta, Pedro J. Ponce de León, David Rizo, José Oncina, Luisa Micó, Juan Ramón Rico-Juan, Carlos Pérez-Sancho, Antonio Pertusa, Software and Computing Systems, University of Alicante, Spain, pp.17-18.</ref> che analizza documenti musicali spagnoli attraverso la trascrizione automatica.

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Strumenti di analisi quantitativa della bibliografia e citazioni

2021-09-29T12:42:00Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Tiago Luís|
cognome=Gil|
tradutoreNome=Jacopo|
tradutoreCognome=Bassi|
testo=

Si è oramai consolidata una decennale tradizione di citazioni quantitative e di studi di riferimento sul tema. L'idea che anima questo tipo di analisi è quella di quantificare il numero totale di citazioni di un'opera, di un autore, di un tema o di una disciplina, consentendo anche l'individuazione di reti di citazioni, che presumibilmente permetterebbero di valutare flussi di circolazione di idee, influenze o diffusione di determinate teorie o approcci . Questi studi ebbero inizio negli anni Trenta, grazie al lavoro di Paul Otlet, sebbene Alan Pritchar abbia svolto un ruolo enorme nella diffusione di questi metodi<ref>MOMESSO, Ana Carolina, NORONHA, Daisy Pires, «Bibliométrie ou Bibliometrics: o que há por trás de um termo?», in ''Perspectivas em Ciência da Informação'', 22, 2/2017, pp. 118-124. </ref>. Otlet definì la bibliometria come la misurazione di tutti gli aspetti relativi alla pubblicazione e alla lettura di libri e documenti. Sebbene vago e ambizioso - almeno secondo la definizione fornita da Otlet - il termine designa oggi prevalentemente la quantificazione di riferimenti e citazioni<ref>Wikipedia contributors, s.v. «Bibliometrics », in ''Wikipedia, The Free Encyclopedia'', URL: < https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Bibliometrics&oldid=930227146 > [consultato il 22 dicembre 2019]</ref>.

Lo strumento più accessibile per controllare gli articoli più citati in un determinato campo del sapere è Google Scholar, che organizza i risultati della ricerca in base al numero di citazioni. Analogamente, è possibile ricercare quali testi abbiano citato un determinato articolo e, parallelmanete, chi ha citato quest'ultimo. Un'analisi di questi risultati può essere fatta a mano, annotando "chi ha citato chi" in un articolo (la ricerca può essere condotta a partire da un gruppo di autori molto specifico). Se il numero di testi è molto ampio e di difficile organizzazione, esiste un programma chiamato (per ironia della sorte) Publish or perish, che effettua ricerche simili a quelle che si possono operare su [https://scholar.google.com Google Scholar], sia sulla pagina di Google che su altri database disponibili online, come Scopus, Microsoft Scholar e Web of Science. Di tutti questi, Google è ancora quello che genera il maggior numero di risultati (gli altri si limitano a 200 riferimenti). Indipendentemente da quale si sceglie di impiegare, è possibile esportare i risultati su un foglio elettronico, che consentirà ulteriori analisi quantitative e persino di predisporre i dati per creare reti di citazioni, che possono essere eseguite utilizzando alcuni software di analisi dei social network, secondo la stessa ratio impiegata per le persone o gli enti.

Un altro strumento interessante è VOSviewer, che consente ricerche su diversi database di citazioni, come Crossref, Europe PMC, Semantic Scholar, OCC, COCI e Wikidata, consentendo di ottenere migliaia di dati. L'immagine che segue è un esempio di utilizzo di VosViewer con la ricerca del termine trust.

[[Arquivo:Trust3.png|520px]]

[[Arquivo:Trust3_detail.png|520px]]

Il lettore può seguire le reti di citazioni e notare come ci siano gruppi (cluster) di testi e autori, più o meno raccolti per tema o disciplina. Questo tipo di grafico permette di sapere quali siano i testi più citati (cosa che si può fare anche con Publish or perish) con un vantaggio in più: sapere chi sono gli autori che dialogano con quell'approccio, permettendo di trovare testi che non sarebbero comparsi nelle ricerche da noi immaginate, poiché erano state impiegate parole chiave che non le contemplavano. Le reti di citazioni mostrano gli interlocutori più frequenti di ogni testo.

Un altro strumento interessante è CitNetExplorer, che esegue anche diverse analisi quantitative delle citazioni. Per chi ha familiarità con '''[[R]]''', la libreria [https://bibliometrix.org/Biblioshiny.html Biblioshiny] può risultare molto utile.

}}

Bibliografie e bibliometrie

2021-09-29T12:30:10Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Eleonora|
cognome=Lanfranco|
testo=

Nella stesura di un articolo, così come nella ricerca e nell’analisi storica di un argomento, la ricerca bibliografica ha ovviamente un ruolo di enorme rilievo, che va di pari passo con l’analisi delle fonti primarie e secondarie. La storia non è solo interpretazione delle tracce che ci ha lasciato il passato ma anche rilettura delle interpretazioni passate che hanno influenzato e continuano a influenzare il nostro pensiero.

Nello specifico la produzione storiografica scientifica deve obbligatoriamente avere rimandi esterni, note e bibliografia. Le note a piè di pagina e la bibliografia testimoniano il lavoro diacronico che storici e storiche sono tenuti a fare per supportare i ragionamenti e legittimare le argomentazioni proposte. Inoltre, l’analisi contestuale delle singole fonti reperite comporta la loro elaborazione sull’asse sincronico, con connessione di fonti informative e documentarie diverse.
A cosa serve precisamente una bibliografia? Quali sono le fonti da privilegiare e in che maniera l’esercizio bibliografico costituisce uno strumento essenziale alla ricerca storica? Si tratta di questioni che non possono essere trascurate quando si intraprende una riflessione storiografica.

== '''Bibliografia come processo''' ==

Considerare la bibliografia alla stregua di un semplice elenco di opere relative all’argomento trattato in una monografia, articolo, pubblicazione o simili<ref>s.v. «Bibliografia», in ''Vocabolario Treccani. https://www.treccani.it/vocabolario/bibliografia/</ref>, risulta “minimale” in quanto essa «è contemporaneamente un registro meticoloso delle letture effettuate, la garanzia intellettuale dei differenti punti di vista presi in considerazione e al contempo la mappa di una ricerca che si sforza di riconoscere i confini tematici del proprio ambito»<ref>CATEL, Amauray, CINQUIN, Sophie, «Bibliografia: come e perché», in <em>Diacronie. Studi di Storia Contemporanea</em>, URL: < https://www.studistorici.com/2020/10/05/devenir-historien-ne-post-13/ > [consultato il 6 agosto 2021].</ref>.
Più precisamente, la trattazione di una materia non può prescindere in prima analisi da uno studio preventivo dei contenuti ad essa afferenti, tale da definirne i contorni attraverso la cosiddetta “letteratura secondaria”, in seconda analisi dalla conoscenza di quali siano i risultati e le posizioni di coloro che hanno preso in esame la materia in passato e in ultima analisi dalla produzione di contenuti innovativi evitando doppioni e ripetizioni. Semplificando, possiamo concettualmente immaginare la bibliografia come un triangolo con ai vertici rispettivamente i tre imperativi di cui sopra.

[[Arquivo:Lanfranco_bibl-bibl_01.png|500px|thumb|center|Immagine 1. Il triangolo della bibliografia: i tre elementi fondamentali]]

Lo studioso di un fenomeno storico non parte da zero nella sua ricerca, ma deve entrare in un territorio che è già stato sviscerato per capire dove è possibile ritagliarsi uno spazio per contribuire al dibattito storico in modo originale. Il punto di partenza per elaborare un contributo originale è proprio la ricerca bibliografica, che, come vedremo, nel suo essere intellettualmente costruttiva, accompagna l’intero lavoro dello studioso.

== '''Fonti''' ==

Fare ricerca bibliografica in un ecosistema che mette a disposizione dello/a storico/a una grande quantità di mezzi e di contenuti non è sicuramente un lavoro semplice, per questo motivo risulta utile cercare di definire quelli che sono i capisaldi dai quali non è possibile prescindere.
La prassi bibliografica consta tipicamente di una serie di passaggi:

* consultazione delle bibliografie per individuare quello che sul tema trattato è stato detto in passato;
* esame scrupoloso dei cataloghi per sapere dove rintracciare quello che si vuole effettivamente leggere;
* recupero dei documenti di cui si ritiene di aver bisogno per la propria analisi.

In questo processo lo studioso si può avvalere di servizi bibliotecari di orientamento e di assistenza, corsi di formazione all’uso degli strumenti bibliografici e figure di riferimento come bibliotecari, archivisti e documentalisti che svolgono la funzione di intermediari della conoscenza, i quali ci aiutano anche ad individuare quelle che sono le quattro fonti d’informazione da privilegiare: i libri, le riviste, la rete e le biblioteche stesse.

[[Arquivo:Lanfranco_bibl-bibl_02.png|600px|thumb|center|Immagine 2. Le fasi della ricerca bibliografica classica, dalla consultazione al documento]]

=== '''La letteratura storiografica''' ===

Per un lavoro di ricerca correttamente eseguito leggere quanto è già stato scritto sul tema è imperativo. Si deve quindi annotare le informazioni generali scritte da autori del passato (recente o lontano) ed arrivare progressivamente a quelle più specifiche. Non è infatti possibile comprendere l’analisi storica se si parte da opere più specialistiche, le quali non permettono una preventiva conoscenza del quadro generale nel quale si inserisce l’argomento trattato.
La classificazione delle fonti scritte in primarie<ref>«Si definiscono primarie le fonti costituite da tracce dirette e contemporanee di una presenza o di una attività umana legate all’argomento della ricerca (documenti scritti, testimonianze orali, oggetti d’uso, giornali e riviste ecc.)». s.v. «Fonti storiche», in <em>Enciclopedia Treccani – Dizionario di Storia </em>, 2010, URL: < https://www.treccani.it/enciclopedia/fonti-storiche_%28Dizionario-di-Storia%29/ > [consultato il 14 aprile 2021].</ref> e secondarie<ref>«[...] Sono invece fonti secondarie quelle costituite da opere storiografiche a loro volta frutto di un lavoro condotto su fonti». <em>Ibidem</em>.</ref> sul tema di ricerca mira in prima istanza ad evidenziare i principali contenuti affrontati dalla storiografia nella tradizione e a catalogarli in ordine di importanza (ovviamente sempre relativamente alla propria “domanda”). Per la classificazione della letteratura primaria e secondaria si consiglia l’utilizzo di diagrammi di flusso nei quali sono segnati i temi trattati e le connessioni che vi intercorrono. Un diagramma di flusso permette di rappresentare graficamente il lavoro di ricerca attraverso la sua scomposizione in micro-temi e di evidenziarne i vari nessi logici, semplificandone l’analisi.
La gerarchia è utile anche per avere sempre sotto controllo il quadro d’insieme e per prendere coscienza degli aspetti importanti della storiografia che potrebbero essere stati involontariamente lasciati da parte.

Individuati i testi che risultano interessanti ai fini della ricerca, è poi necessario appuntarne nome, cognome, titolo, luogo e data della pubblicazione, editore e numero di pagine. Si tratta di un processo che testimonia la selezione critica delle letture che chi scrive ha compiuto per poter redigere il proprio studio e permette a chi legge di recuperare la fonte originaria delle diverse informazioni.

=== '''Riviste''' ===

La pubblicazione in forma periodica di articoli risponde alla necessità di trasmettere alla comunità degli studiosi (e non solo) i risultati delle ricerche condotte, contribuendo allo sviluppo e alla diffusione della conoscenza sotto tutti i campi del sapere. Anche in ambito storico, fare riferimento a riviste specializzate di storia o di scienze umane è indispensabile per non cadere nell’obsoleto e rapportare la trattazione a materiale aggiornato.
Consultare quindi le più significative riviste di storia e scienze sociali,, è un’operazione necessaria.

Il materiale è ovviamente cospicuo ed è compito dello studioso scegliere, tra gli articoli di sintesi storiografica e le recensioni pubblicate nell’ambito di rubriche o numeri dedicati, il sistema migliore per catalogare e contestualizzare quanto raccolto in funzione del lavoro che si sta svolgendo.
Gli articoli di sintesi storiografica prendono in esame un tema in un dato contesto e/o periodo e ne tracciano l’evoluzione storica, mentre le recensioni (identificate in alcuni casi come “Letture” o “Segnalazioni”), pubblicate in specifiche rubriche o periodici dedicati a questo genere, sono testi che espongono e commentano un volume, un saggio o una raccolta di saggi.

=== '''Web''' ===

La rete rappresenta ad oggi il maggiore fornitore di contenuti bibliografici, bisogna semplicemente capire come e dove trovare le informazioni di cui si ha bisogno. Effettuare una ricerca in “modalità avanzata” su un qualsiasi browser oppure cercare un libro su Google Books sono due delle possibilità offerte dal Web che permette di accedere ad articoli contenenti riferimenti bibliografici significativi. Uno strumento che viene in soccorso degli studiosi è quello dei “parametri di ricerca” con i quali si può indicizzare ulteriormente l’esplorazione: ad esempio, è possibile inserire il taglio disciplinare, i limiti cronologici, geografici e linguistici, il grado di approfondimento e l’estensione che deve avere la ricerca, oltre alla tipologia di documenti e agli strumenti che si intende utilizzare.
Anche la consultazione di '''[[creazione di siti di storia|blog di storia o di siti]]''' creati da gruppi di ricercatori permette di reperire informazioni bibliografiche preziose, senza contare i numerosi progetti di digitalizzazione del materiale bibliografico e archivistico a fini conservativi e divulgativi che sono stati effettuati negli ultimi anni. Prodotto di questo lungo lavoro sono documenti scansionati appositamente per la valorizzazione e la diffusione del patrimonio librario che possono essere scaricati liberamente, offrendo così all'utente, sia esso studente, professore, ricercatore o semplice appassionato, la possibilità di consultare elementi anche unici o di difficile reperibilità.

Riconoscendo l’effettiva difficoltà per lo/a storico/a, anche a fronte degli strumenti di cui si è parlato a inizio paragrafo, di reperire tra l’infinità di informazioni disponibili quelle che fanno al caso suo, i bibliotecari hanno creato dei meta-cataloghi che raggruppano vari motori di ricerca. Tra i più importanti, Worldcat, con oltre 2 miliardi di record bibliografici presi dalle biblioteche di tutto il mondo; l’OPAC SBN, tramite il quale è possibile accedere al patrimonio del Servizio Bibliotecario Nazionale; l’ACNP, contenente le descrizioni bibliografiche di riviste, quotidiani e altri periodici; The European Library, portale multilingue che offre accesso ai cataloghi delle biblioteche nazionali di 45 Paesi europei.
In questo modo, al giorno d’oggi è sufficiente un dispositivo in grado di connettersi alla rete per visualizzare e sfogliare virtualmente giornali storici d'informazione, riviste culturali, ricerche appena pubblicate, materiali esclusivi, per portare avanti un’analisi storica.

=== '''Biblioteche''' ===

Nella fase di ricerca, imbattersi in un libro che non ci si aspettava di trovare, sfogliarne le pagine e rendersi conto che è proprio quello di cui si aveva bisogno, è una delle esperienze che solamente una biblioteca fisica è in grado di restituire. Spesso, sono proprio quei libri che con una semplice ricerca su Internet non si sarebbero trovati, o che sarebbero stati ignorati perché non in grado di catturare l’attenzione, a fare di queste scoperte un qualcosa di unico.
Si definisce questo elemento di casualità con il paradigma che è comunemente noto come serendipità , ovvero la predisposizione mentale alla ricerca, lenta e ragionata, a cui lo/a storico/a deve aspirare durante le passeggiate tra gli scaffali di una biblioteca per accogliere l’inaspettato.

Marco Santoro, bibliografo e accademico, scriveva nel suo libro Lezioni di Bibliografia che «nelle raccolte documentarie (e in particolare nei libri) si reperiscono ancora la maggior parte delle informazioni utili per la ricerca e le biblioteche sono per l’appunto i luoghi elettivi della ricerca in quanto depositarie (insieme agli archivi) della memoria registrata»<ref>SANTORO, Marco, <em>Lezioni di bibliografia</em>, Roma, Editrice Bibliografica, Bibliografie e Biblioteconomia, 2012.</ref>. In queste poche righe è racchiuso il profondo significato di quella che noi definiamo ricerca bibliografica e la sua importanza per gli storici contemporanei, divulgatori di quella “memoria registrata” di cui si parla nelle righe sopra citate.

== '''La costante evoluzione''' ==

Una bibliografia fotografa lo stato della conoscenza prodotta rispetto a un determinato argomento in un determinato momento. Va quindi aggiornata periodicamente, scartando di volta in volta i testi diventati obsoleti e allargandola ai titoli più recenti.
Nel corso dei decenni, sin dal momento in cui la disciplina bibliografica è stata applicata per la prima volta alla produzione scientifica e storica, intorno ai sistemi bibliografici si ha operato in molte forme diverse: dal generale al particolare, in base alla praticità di consultazione, in ordine alfabetico, per tematiche, e via dicendo. Dati i numerosi sistemi esistenti, risulta necessario individuare preventivamente il sistema più congeniale per organizzare la propria bibliografia e solo dopo aver effettuato questa scelta, procedere con la creazione e l’aggiornamento della stessa.

Saper ricercare le informazioni in modo serio e documentato, riuscire a riconoscere quali sono i contributi che tracciano una linea netta di separazione rispetto al passato, quali concorrono solo in parte alla riflessione su un tema e quali invece non restituiscono nulla di nuovo al complesso storico, sono le basi per progredire con la ricerca e impostare il proprio elaborato nel migliore dei modi.

Chiariti i termini generali della ricerca bibliografica emerge l'utilità e la necessità di dotarsi di [[Strumenti per la gestione delle bibliografie|strumenti per la gestione delle bibliografie]].

Per questo motivo, se ben organizzata e utilizzata regolarmente, la bibliografia può essere una vera e propria risorsa operativa<ref>CATEL, Amauray, CINQUIN, Sophie, «Bibliografia: come e perché», in <em>Diacronie. Studi di Storia Contemporanea</em>, URL: < https://www.studistorici.com/2020/10/05/devenir-historien-ne-post-13/ > [consultato il 6 agosto 2021].</ref>. Come abbiamo detto, la sua importanza sta innanzitutto nella identificazione dei testi necessari rispetto a quelli superflui, poi nell’andare dal generale al particolare spaziando tra le varie fonti. Certamente, descrivere ed elencare libri richiede tempo, non si tratta di un lavoro semplice da fare, ma fornisce una fondamentale chiave di lettura su come l’oggetto di studio è stato trattato dagli storici in passato e da esso non si può prescindere.

== '''Bibliometrie''' ==

Esistono strumenti che permettono di creare reti di citazioni o coautorialità e valutare il numero totale di citazioni che un dato testo ha ricevuto nel tempo, che possono essere molto utili per capire la diffusione di un tema o per valutare lo stato dell'arte di un campo di ricerca.

Sono stati realizzati [[strumenti di analisi quantitativa della bibliografia e citazioni]], alcuni dei quali possono essere utilizzati online, come Google Scholar.

}}

Ucinet

2021-09-29T12:27:17Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Elisa|
cognome=Barisani|
testo=

==Funzionalità e caratteristiche di UCINET==

Ucinet è il primo software realizzato per l’analisi delle reti sociali ed è stato sviluppato negli anni Ottanta da Analytic Technologies.
Le prime versioni del sistema funzionavano sul sistema MS DOS, ma sono poi migrate in ambiente Windows.
Il programma dispone di diversi strumenti per il calcolo delle statistiche e di una piattaforma integrata per la rappresentazione grafica (NetDraw). Il software dispone anche di strumenti che consentono il trasferimento e l'esportazione di tutti i dati nei formati più consueti, come Microsoft Excel e SPSS.
Questo software è a pagamento, ma ne è disponibile una prova gratuita che può essere eseguita per 90 giorni senza doversi registrare.
L’interfaccia per l’utilizzo di questo software appare meno user-friendly rispetto ai software presentati precedentemente <ref>BERTOLASI, Silvia, MAZZONI, Elvis, «Software per analizzare le interazioni di gruppo: Cyram NetMiner e Ucinet», in ''Tecnologie Didattiche'', 35, 2/2005, pp. 64-69</ref>. È, infatti, un programma costruito per essere veloce ed efficiente, non per essere comodo da utilizzare.
Lo svantaggio principale di Ucinet è che non è presenta l’integrazione dei risultati delle analisi (sia quantitativi che grafici) in un’unica finestra: gli output delle analisi (come, per esempio, quella della densità) vengono presentati in una finestra in formato testo senza alcun elemento grafico; per la visualizzazione grafica è necessario aprire il software NetDrew che consente anche di modificare il grafo ottenuto<ref>''Ibidem''.</ref> (Figura 1).

Ucinet offre la possibilità di esportare i dati in un gran numero di formati, compatibili con altri programmi per l’analisi delle reti sociali (ad es., Negopy, Krackplote Raw) <ref>''Ibidem''.</ref>.

==Importazione dei dati==
UCINET è orientato sulle matrici; questo significa che i dataset e le collezioni possono consistere di due file, uno che contiene i dati, ovvero una '''[[matrice di adiacenza]]''', e uno che contiene informazioni sui dati, ovvero una matrice di attributi dei nodi. I formati supportati per l’importazione sono numerosi (per esempio, dati ASCII, fogli di calcolo di Excel, Pajek ecc.).

==Rappresentazione dei dati==
All’apertura di Ucinet, l’utente visualizza la finestra di lavoro principale, dalla quale partire per inserire o importare una nuova matrice di dati.

[[Arquivo:BARISANI Ucinet 01.png|300px|thumb|center|Figura 1. Schermata principale di Ucinet con matrice <ref>''Ibidem''.</ref>.]]

==Visualizzazione dei grafi==
UCINET contiene strumenti grafici per rappresentare scatterplot, diagrammi ad albero e dendrogrammi che possono essere salvati come file bitmap (BMP).
Il programma in sé non contiene procedure grafiche per visualizzare i grafici, ma può eseguire il programma NetDraw che legge i file nativi UCINET e che ha proprietà grafiche avanzate.

[[Arquivo:BARISANI Ucinet 02.png|300px|thumb|center|Figura 2. Net draw <ref>''Ibidem''.</ref>.]]

==Analisi di rete==
Le operazioni consentite sulle reti sociali da UCINET possono essere suddivise nelle seguenti aree <ref>BORGATTI, Stephen P., EVERETT, Martin G., FREEMAN, Linton C., ''Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis'', Harvard (MA), Analytic Technologies, 2006.</ref>:

* Trasformazione della rete;
* Connettività;
* Centralità;
* Sottografi;
* Posizioni e ruoli;
* Testing di ipotesi.

}}

Analisi delle reti sociali

2021-09-29T12:26:37Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Elisa|
cognome=Barisani|
testo=

L'analisi delle reti sociali (o social network analysis) consiste in un insieme di tecniche, metodi e procedure di ricerca che si basano sull'idea di misurare o dar forma alle relazioni tra entità, persone, istituzioni o gruppi.

Una rete sociale è un insieme di individui (attori sociali) connessi tra loro da relazioni sociali<ref>BARABASI, Albert-László, ''Network Science'', Cambridge, Cambridge University Press, 2016.</ref>.

La prima in ordine di tempo fra le rappresentazioni grafiche, storicamente consolidata da molti secoli, è quella che permette di rappresentare i rapporti di parentela: le '''[[Genealogie e prosopografie|genealogie]]'''.

Applicare l’analisi delle reti sociali a qualsiasi campo di studi implica conferire un’importanza cruciale alla struttura sociale, ovvero allo schema di relazioni che collegano gli attori sociali<ref>ERICKSON, Bonnie H., «Social Networks and History: A Review Essay», in ''Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History'', 30, 3/1997, pp. 149-157.</ref>. Questi attori possono essere persone, organizzazioni, posizioni all’interno di un’organizzazione, città-stato, nazioni ecc. I collegamenti tra gli attori possono essere amicizia, odio, tradimento, guerra, alleanze, ecc.

La possibilità di analizzare eventi storici attraverso le reti sociali consente di utilizzare metriche e strumenti che vanno oltre l’analisi statistica e quindi di generare nuove intuizioni su alcuni eventi storici o di rimodellare e risolvere questioni storiche dibattute.

Le analisi sociali tradizionali studiano, infatti, gli attributi sociali degli attori ma non le relazioni sociali che incorrono tra essi.
Per esempio, è possibile compiere un’analisi delle relazioni che legano le famiglie della Firenze rinascimentale durante l’ascesa al potere di Cosimo de Medici studiando semplicemente gli attributi delle famiglie nell’oligarchia fiorentina, come la ricchezza, lo status politico e le alleanze. Tuttavia, tutte le famiglie nell’oligarchia fiorentina dell’epoca sono simili tra loro rispetto a questi attributi. L’analisi delle reti sociali applicata a questo contesto consente, invece, di studiare la rete dei matrimoni e di alleanze: Padgett e Ansell <ref>PADGETT, John F., ANSELL, Christopher, «Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434», in ''American Journal of Sociology'', 98, 6/1993, pp. 1259–1319 [consultato il 3 aprile 2021].</ref>, e Padgett <ref>PADGETT, John F., «Marriage and Elite Structure in Renaissance Florence, 1282-1500», Paper prepared for delivery to the Social Science History Association, Atlanta, Georgia, October 14, 1994, URL: < http://home.uchicago.edu/~jpadgett/papers/unpublished/maelite.pdf > [consultato il 19 luglio 2021].</ref>, ricavano che i sostenitori dei Medici hanno legami quasi solamente con questa famiglia. All’interno di una rete sociale questo implica importanza o centralità: i sostenitori, infatti, dipendono dai Medici per collegarsi al resto delle famiglie o anche tra loro.

Una delle applicazioni principali dell’analisi delle reti sociali alla storia è l’analisi di varie azioni collettive. L’analisi delle reti sociali, se si basa su dati estratti da fonti complete e affidabili, offre la possibilità di eseguire con strumenti matematici analisi su azioni collettive dibattute o opinabili e si propone come insieme di metodi sistematici. Molto spesso, infatti, vengono proposte dagli storici numerose teorie anche contraddittorie che sono complesse da analizzare in maniera strutturata. In questo caso può rivelarsi utile applicare alcune metodologie di analisi delle reti sociali per ottenere risultati quantitativi.

Dal punto di vista delle azioni collettive dell’élite, gli studi si concentrano principalmente sulle relazioni di clientelismo e quindi sul rapporto patrono-cliente <ref>GOULD, Roger V., ''Uses of Network Tools in Comparative Historical Research'', in MAHONEY, James, RUESCHEMEYER, Dietrich (eds.),''Comparative Historical Analysis in the Social Sciences'', Cambridge, Cambridge University Press, 2003, pp. 241–269.</ref>. Un esempio è lo studio di Bearman <ref>BEARMAN, Peter S., ''Relations into Rhetorics: Local Elite Social Structure in Norfolk, England, 1540–1640'', New Brunswick (N.J.), Rutgers University Press, 1995.</ref> sulla nobiltà di Norfolk nel periodo che conduce alla guerra civile inglese (tra il 1642 e il 1645) che vede contrapposti realisti, fedeli alla monarchia e a Carlo I, e parlamentaristi. Se gli storici sono concordi nel sostenere che il controllo della nobiltà sulla nomina dei rettori, dei vescovi, dei seggi nei Comuni e dei giudici sia stato un elemento cruciale nella costruzione di clientele politiche, e che queste clientele siano stati importanti attori collettivi nelle lotte tra la corona e il Parlamento, essi differiscono nettamente riguardo al modo migliore per spiegare il cambiamento nella relazione tra i ceti emergenti e la monarchia che portò all’esecuzione del re inglese e al protettorato di Cromwell. Esaminando i dati sui legami genealogici tra le famiglie d'élite e i legami di patronato tra gli attori d'élite espressi come sponsorizzazione del clero locale, Bearman osserva che se fino XVI secolo è possibile calcolare direttamente l’appartenenza a una classe sociale a partire dalla parentela, dal ‘600 i vincoli di parentela non sono più una moneta di scambio per il rango sociale, ma vengono sostituiti da relazioni di clientela (in particolare, di nomina di rettori e consiglieri). Bearman propone un’interpretazione che riflette una teoria della formazione dei gruppi che è il prodotto di un pensiero strutturale: sono stati gli sforzi monarchici per la costruzione dello stato a minare l'autonomia locale e a convincere la nobiltà che il suo futuro consisteva nel costruire clientele a livello locale e nel legarsi alle élite nazionali. A questo scopo, i nobili applicarono il loro controllo sui benefici religiosi, legandosi ai patroni raccomandano i loro rettori parrocchiali verso l'alto, solo per scoprire che il risultante sistema clientelare che essi stessi avevano costruito si organizzava in nuove collettività rivali. Dunque, secondo Bearman, la guerra civile che è seguita è un sottoprodotto del passaggio dalla parentela al patronato come principio organizzativo della competizione di status.

Wetherell<ref>WETHERELL, Charles, «Historical Social Network Analysis*», in ''International Review of Social History'', 43, 6/1998, pp. 125–144.</ref> cerca di rispondere attraverso gli strumenti messi a disposizione dall’analisi delle reti sociali a una discussione che divide gli storici, ovvero il cambiamento delle comunità o della vita in comunità nella transizione tra mondo premoderno e moderno. Se una linea teorica sottolinea come l’urbanizzazione e l’industrializzazione abbiano affievolito i legami di parentela all’interno delle comunità in età premoderna, un’altra sostiene invece che le persone abbiano ricevuto un sostegno critico dai parenti nei periodi di adattamento allo stile di vita urbano e industrializzazione.
Lo studio di Wetherell, che studia la proprietà terriere di Pinkenhof nella Russia baltica (ora parte della Latvia), attraverso un’analisi della rete sociale della comunità locale nel periodo tra il 1795 e il 1850 mette in luce che la densità di parentele individuali era bassa, ma erano presenti relazioni di parentela che collegavano più famiglie diverse (questo sarebbe indicatore della presenza di famiglie nucleari); le circostanze del regime agricolo baltico influenzarono inoltre la costruzione e il mantenimento delle reti sociali: la tendenza decrescente a vivere con individui dello stesso sesso e della stessa età ostacolò probabilmente la formazione di amicizie e portò a un isolamento. Gli imperativi analitici dell’approccio di analisi delle reti sociali aiutano in questo caso a riformulare le domande esistenti sui nuclei familiari nella storia in nuovi modi. Una valutazione della densità di parentela individuale indica, quindi, che la maggior parte degli individui viveva in famiglie nucleari, ma riposiziona il problema da una crisi demografica a una culturale: Wetherell sostiene che la sua analisi metta in luce come non sia sufficiente guardare solo a come le persone hanno usato i parenti in tempi di crisi, ma che è fondamentale che gli storici indaghino su come le persone nel passato usassero i parenti e gli amici che avevano, per cose diverse, durante tutto il corso della vita, e nel contesto delle opportunità di cui godevano e dei vincoli che affrontavano grazie alla demografia e alla cultura.

Un altro esempio è lo studio di De Troia e Ricci<ref>DE TROIA, Alessandro, RICCI, Vito, L’analisi delle reti come strumento a supporto della ricerca storica. Da Ceprano a Benevento (1266), in SPAMPINATO, Daria (ed.), ''AIUCD 2018 - Book of Abstracts'', Bologna, AIUDC, 2018, pp. 55-59.</ref> che analizza attraverso gli strumenti messi a disposizione dall’analisi delle reti sociali un corpus di documenti precedenti alla Battaglia di Benevento, avvenuta nel febbraio del 1266, in cui Manfredi, Re di Sicilia, perse la vita a causa di un presunto tradimento dei baroni che dovevano supportarlo in battaglia. Per la costruzione del corpus viene utilizzata una grande quantità di documentazione sia online sia non, come i Regesta imperii e i Registri Angioini. L’analisi di queste fonti consente di ricostruire la rete di comunicazione tra le principali figure del periodo, e in particolare: Papa Clemente IV, Manfredi e Carlo I d’Angiò. Attraverso il software di analisi di rete UciNet vengono poi calcolate sulla rete costruita alcune misure statistiche che consentono di osservare alcune caratteristiche dei baroni traditori e non e di fare ipotesi sulle figure il cui tradimento è ancora disputato.

Per trasformare dati storici in reti sociali è necessario individuare un insieme di attori e tenere traccia dei loro collegamenti attraverso delle fonti adatte.
In primo luogo, è necessario individuare gli attori sociali (o nodi) all’interno della rete e dunque individuare un insieme di soggetti di interesse.
Nel caso di De Troia e Ricci <ref>''Ibidem''.</ref> vengono individuati come nodi all’interno della rete i soggetti all’interno del corpus di documenti analizzato. I soggetti vengono suddivisi inoltre in:

* Soggetto Principale;

* Destinatario Generico;

* Destinatario Positivo;

* Destinatario Negativo;

* Testimone;

* Citazione Generica;

* Citazione Positiva;

* Citazione Negativa.

In Padgett e Ansell <ref>PADGETT, John F., ANSELL, Christopher, «Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434», in ''American Journal of Sociology'', 98, 6/1993, pp. 1259–1319 [consultato il 3 aprile 2021].</ref> e in Padgett <ref>PADGETT, John F., «Marriage and Elite Structure in Renaissance Florence, 1282-1500», Paper prepared for delivery to the Social Science History Association, Atlanta, Georgia, October 14, 1994, URL: < http://home.uchicago.edu/~jpadgett/papers/unpublished/maelite.pdf > [consultato il 19 luglio 2021].</ref> gli attori sociali corrispondono ai membri delle famiglie di élite della Firenze rinascimentale. In questo caso, con famiglia si intende ‘persone che condividono lo stesso cognome’ e per élite una famiglia che:

* ha almeno due membri che sono intervenuti nelle Consulte almeno tre volte tra il gennaio 1429 e il dicembre 1434;

* ha tre o più membri che si sono qualificati nel 1433 per lo scrutinio o l'elezione ai principali uffici pubblici di Firenze;

* è un clan di magnati.

Una volta individuati gli attori (o nodi) all’interno di una rete sociale, è necessario individuare un collegamento che connetta i nodi all’interno della rete.
Anche in questo caso è necessario tenere conto del tipo di evento che si vuole analizzare e attingere da fonti appropriate.
Per esempio, possono essere utilizzate le relazioni parentali, come viene fatto in Padgett e Ansell<ref>PADGETT, John F., ANSELL, Christopher, «Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434», in ''American Journal of Sociology'', 98, 6/1993, pp. 1259–1319 [consultato il 3 aprile 2021].</ref>, e Padgett <ref>PADGETT, John F., «Marriage and Elite Structure in Renaissance Florence, 1282-1500», Paper prepared for delivery to the Social Science History Association, Atlanta, Georgia, October 14, 1994, URL: < http://home.uchicago.edu/~jpadgett/papers/unpublished/maelite.pdf > [consultato il 19 luglio 2021].</ref>, e in Wetherell oppure relazioni politiche e clientelari, come viene fatto in Padgett e Ansell<ref>PADGETT, John F., ANSELL, Christopher, «Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434», in ''American Journal of Sociology'', 98, 6/1993, pp. 1259–1319 [consultato il 3 aprile 2021].</ref> e Padgett <ref>PADGETT, John F., «Marriage and Elite Structure in Renaissance Florence, 1282-1500», Paper prepared for delivery to the Social Science History Association, Atlanta, Georgia, October 14, 1994, URL: < http://home.uchicago.edu/~jpadgett/papers/unpublished/maelite.pdf > [consultato il 19 luglio 2021].</ref>, in De Troia e Ricci <ref>DE TROIA, Alessandro, RICCI, Vito, L’analisi delle reti come strumento a supporto della ricerca storica. Da Ceprano a Benevento (1266), in SPAMPINATO, Daria (ed.), ''AIUCD 2018 - Book of Abstracts'', Bologna, AIUDC, 2018, pp. 55-59.</ref> e in Bearman <ref>BEARMAN, Peter S., ''Relations into Rhetorics: Local Elite Social Structure in Norfolk, England, 1540–1640'', New Brunswick (N.J.), Rutgers University Press, 1995.</ref>.
Per quanto riguarda la possibilità di tenere traccia delle relazioni parentali, Padgett <ref>PADGETT, John F., «Marriage and Elite Structure in Renaissance Florence, 1282-1500», Paper prepared for delivery to the Social Science History Association, Atlanta, Georgia, October 14, 1994, URL: < http://home.uchicago.edu/~jpadgett/papers/unpublished/maelite.pdf > [consultato il 19 luglio 2021].</ref> utilizza come dati circa 10.500 matrimoni datati tra famiglie fiorentine cognominate, nel periodo dal 1282 al 1500. Estrae questi dati da una varietà di fonti, tra cui alberi genealogici e l’Archivio di Stato a Firenze. L’autore estrae inoltre una rete economica partendo da catasti e da relazioni di accordi commerciali e una rete politica sulla base di fonti secondarie di liste di guelfi e ghibellini.
Padgett e Ansell<ref>PADGETT, John F., ANSELL, Christopher, «Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434», in ''American Journal of Sociology'', 98, 6/1993, pp. 1259–1319 [consultato il 3 aprile 2021].</ref> partono dal testo dettagliato The Rise of the Medici e codificano un set di dati di rete che consiste in informazioni sui seguenti nove tipi di relazioni tra le famiglie elitarie fiorentine dell'inizio del XV secolo: un tipo di relazione di parentela, i legami di matrimonio, quattro tipi di relazioni economiche (ovvero legami commerciali o d'affari, comproprietà o partenariati, impieghi bancari e legami immobiliari), e due tipi di relazioni politiche (ovvero il mecenatismo e i prestiti personali).

Un’altra possibile fonte per estrarre dei legami sociali sono gli scambi epistolari o le relazioni note, come viene fatto in De Troia e Ricci <ref>DE TROIA, Alessandro, RICCI, Vito, L’analisi delle reti come strumento a supporto della ricerca storica. Da Ceprano a Benevento (1266), in SPAMPINATO, Daria (ed.), ''AIUCD 2018 - Book of Abstracts'', Bologna, AIUDC, 2018, pp. 55-59.</ref>, in cui la documentazione fa riferimento a tre fonti principali: le regesta Imperii Online, Alcuni fatti riguardanti Carlo I di Angiò dal 6 di agosto 1252 al 30 di dicembre 1270 e il Codice Diplomatico del regno di Carlo I e II D’Angiò. Per individuare il collegamento che connette i nodi all’interno della rete viene scelto in questo caso il legame di comunicazione: esiste un collegamento quando un soggetto principale (presente in una fonte) effettua una comunicazione o ha una relazione con un altro soggetto, anche citandone altri.

Di seguito ne viene riportato un esempio <ref>DE TROIA, Alessandro, RICCI, Vito, L’analisi delle reti come strumento a supporto della ricerca storica. Da Ceprano a Benevento (1266), in SPAMPINATO, Daria (ed.), ''AIUCD 2018 - Book of Abstracts'', Bologna, AIUDC, 2018, pp. 55-59.</ref>:

[[Arquivo:BARISANI_02.PNG|600px|thumb|center]]

In Wetherell<ref>WETHERELL, Charles, «Historical Social Network Analysis*», in ''International Review of Social History'', 43, 6/1998, pp. 125–144.</ref> i dati sulle parentele a Pinkenhof provengono da una serie di censimenti nominali, le cosiddette "revisioni delle anime", raccolti nell'Impero russo tra il 1795 e il 1850. Tutti i censimenti contengono alcuni dati relazionali sul proprietario dei possedimenti e sulla sua famiglia immediata e sui parenti coresidenti, ma la revisione del 1850 include anche informazioni relazionali su tutti i membri di ogni possedimento censito, dove le persone si trovavano nel 1833 (l’anno dell'ultima revisione) consentendo così di tracciare i movimenti tra i possedimenti, e sul periodo in cui le persone erano morte o emigrate durante il periodo tra le due revisioni. Le informazioni essenziali estratte dalle revisioni per ricostruire i legami di parentela sono le date di nascita, di morte e genitorialità. Dal momento che le revisioni utilizzate identificano lo stato civile di tutti e la genitorialità della maggior parte dei contadini, la parentela poteva essere calcolata in cinque fasi lineari e collaterali. Per esempio, se è noto che Janis è sia il fratello di Maris sia il padre di Andrejs, seguendo alcune semplici regole è facile calcolare che Maris è il fratello del padre di Andrejs, o lo zio, e tutti i figli di Maris sono cugini di Andrejs. Insieme, le revisioni del 1833 e del 1850 forniscono a Wetherell abbastanza informazioni su ogni individuo da consentirgli di ricostruire completamente la popolazione dal 1833 al 1850 e assemblare i legami di parentela per le 1.569 persone che vivevano nell’area di interesse nel 1850.

Una volta ottenuti dalle fonti selezionate i dati sugli attori sociali e i loro collegamenti, è possibile costruire una rete sociale rappresentandoli in una '''[[matrice di adiacenza]]'''. I metodi di analisi delle reti sociali sono, infatti, radicati nella teoria dei grafi, dal momento che una rete sociale può essere rappresentata graficamente attraverso nodi (gli attori sociali) e archi (i collegamenti tra gli attori) o matematicamente all’interno di una '''[[matrice di adiacenza]]'''. La creazione di una matrice o di una lista di nodi e di archi consente inoltre di inserire i dati di una rete all’interno di appositi '''[[Creare grafi di reti sociali|softwares di analisi]]'''. per la rappresentazione grafica o il calcolo automatico di metriche statistiche.

[[Arquivo:BARISANI_01.png|800px|thumb|center|''Figura 1. RETE SOCIALE

Esempio: Nella Figura 1 viene rappresentata una rete composta da tre persone, Andrea, Greta e Sofia (i nodi), legate dalla relazione amicizia nella Figura 1-A e dalla relazione di corrispondenza per mail nella Figura 1-B.
<br/>
Una descrizione completa di una rete sociale richiede di tenere traccia dei suoi collegamenti e il modo più semplice per ottenerlo è fornirne una lista completa.
<br/>
Per esempio, la rete della Figura 1 è descritta in modo univoco elencando i suoi due collegamenti: {(Sofia, Andrea), (Sofia, Greta)}.<br/> Immagine presa e adattata da: <a href="https://www.freepik.com/vectors/people">People vector created by studiogstock - www.freepik.com</a>.'']]

Uno dei contributi fondamentali dell’analisi delle reti sociali è l’aver prodotto coefficienti o statistiche di analisi, chiamate '''[[Metriche|metriche]]''', che permettono di evidenziare le caratteristiche delle reti, evidenziando alcuni tipi di relazione che si possono instaurare o mettendo in evidenza il ruolo di un determinato agente all’interno del gruppo a seconda della posizione che questo ha all’interno della rete. Queste metriche sono fondamentali per le analisi da effettuare tanto quanto le risorse grafiche fornite dai software di Analisi di Rete.

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Convertitori di data

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Durante lo studio di un tema - specialmente se quest'ultimo è correlato all'antichità o a contesti non legati al sistema di datazione in uso nel mondo occidentale - può capitare di dover fare ricorso a convertitori di data in grado di offrire all'utente un'immediata corrispondenza fra un sistema di datazione e l'altro.

Un buon esempio è quello offerto dal convertitore sviluppato dal '''Fourmilab''' [https://www.fourmilab.ch/documents/calendar/], che offre una vasta gamma di opzioni.

La '''Iran Chamber Society''' mette a disposizione un convertitore che consente di visualizzare una data nel calendario iraniano (Jalali), islamico e gregoriano.

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Convertitori di data

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Un buon esempio è quello offerto dal convertitore sviluppato dal '''Fourmilab''' [https://www.fourmilab.ch/documents/calendar/], che offre una vasta gamma di opzioni.

La Iran Chamber Society mette a disposizione un convertitore che consente di visualizzare una data nel calendario iraniano (Jalali), islamico e gregoriano.

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Dizionari online

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Oggi un numero crescente di case editrici mette a disposizione dizionari online in versioni più o meno simili a quelle cartacee. Questo tipo di risorse permette al ricercatore di avere accesso in qualsiasi momento (e in qualsiasi luogo) a repertori linguistici.

Vediamo nel dettaglio alcuni fra i dizionari online attualmente disponibili.

* '''Dizionario della lingua italiana Treccani''' [https://www.treccani.it/vocabolario/]
Il dizionario della lingua italiana curato dall'Istituto Treccani è disponibile gratuitamente online.

* '''Diccionario de la lengua española de la Real Academia Española''' [https://dle.rae.es/]
Il dizionario de la RAE, aggiornato nel 2020, costituisce il lavoro lessicografico accademico per eccellenza in lingua spagnola.

* '''Dicionário Priberam Online de Português Contemporâneo''' [https://dicionario.priberam.org/]
Dizionario online di portoghese che conta più di 133.000 voci.

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Dizionari online

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Oggi un numero crescente di case editrici mette a disposizione dizionari online in versioni più o meno simili a quelle cartacee. Questo tipo di risorse permette al ricercatore di avere accesso in qualsiasi momento (e in qualsiasi luogo) a repertori linguistici.

Vediamo nel dettaglio alcuni fra i dizionari online attualmente disponibili.

* '''Dizionario della lingua italiana Treccani''' [https://www.treccani.it/vocabolario/]
Il dizionario della lingua italiana curato dall'Istituto Treccani è disponibile gratuitamente online.

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Portale di Storia Digitale

2021-09-27T13:02:29Z

Diacronie1:

[[Arquivo:Pisa.png|250px|middle|link=http://www.labcd.unipi.it]] [[Arquivo:Branco.png]] [[Arquivo:Ascomp_pb.gif|middle|270px|link=http://lhs.unb.br/lhs/]][[Arquivo:Branco.png]] [[Arquivo:Logodiacronie.png|middle|350px|link=https://www.studistorici.com/]]

Lo scopo di questo portale è realizzare un sito che costituisca un riferimento per la ricerca storica a partire dall'impiego di metodi e tecniche che sono divenute accessibili con l'integrazione dell'informatica nella quotidianità della ricerca. "'''Digital History'''" non è un'espressione univoca; in questo progetto, ci riferiamo ad essa come alla storia fatta utilizzando metodi propri dell'informatica.

La versione italiana del sito nasce da una collaborazione fra l''''Universidade de Brasília''', il '''Laboratorio di Cultura Digitale dell'Università di Pisa''' e l''''Associazione culturale Diacronie'''. Responsabili scientifici del progetto sono Tiago Gil (Universidade de Brasília), Enrica Salvatori (Università di Pisa) e Deborah Paci (Università di Modena e Reggio Emilia / Diacronie). Coordinamento redazionale del sito: Jacopo Bassi (Diacronie). Inserimento delle voci e revisione delle pagine: Lana Sato de Moraes.

Sul sito vengono presi in esame:

'''SEZIONI'''

[[Arquivo:bds_it.png|120px|link=Database nella ricerca in storia]] [[Arquivo:reti_it.png|120px|link=Analisi delle reti sociali]] [[Arquivo:sistemi_it.png|120px|link=Sistemi Informativi Territoriali in storia]] [[Arquivo:bibliometrie.png|120px|link=Bibliografie e bibliometrie]] [[Arquivo:statistica.png|120px|link=Statistica]] [[Arquivo:web_it.png|120px|link=Contenuti WEB]] [[Arquivo:00_Informatica-di-base.png|120px|link=Informatica di base per storici e altri strumenti]] [[Arquivo:Abdigitale.png|120px|link=Archivi e biblioteche digitali]] [[Arquivo:00_Edigitale.png|120px|link=Edizioni digitali]] [[Arquivo:Dph.png|120px|link=Digital Public History]] [[Arquivo:Strumentianalisi.png|120px|link=Strumenti di corredo all'analisi]] [[Arquivo:Dreading.png|120px|link=Distant reading e strumenti della linguistica computazionale applicati a testi storici]] [[Arquivo:Websemantico.png|120px|link=Web Semantico]]

Nel caso in cui tu non sappia davvero da dove iniziare, '''[[Non sono sicuro da dove cominciare ... | leggi questo articolo.]]'''

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'''ALTRI CONTENUTI'''

[[Arquivo:articoli.png|120px|link=Articoli]]
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[[Istruzioni per la creazione e la gestione delle voci]]

Strumenti per i progetti collaborativi

2021-09-27T12:54:12Z

Diacronie1:

Il Web 2.0 ha portato alla nascita di piattaforme e strumenti che consentono agli utenti di contribuire con esperienze, conoscenze e col proprio impegno personale alla creazione di informazione.

Uno dei primi esperimenti mondiali di crowdsourcing digitale è stato [SETI@home (il link è <https://setiathome.berkeley.edu/>], nato nel 1999 e dedicato alla ricerca di vita intelligente nell'universo. Si deve invece a Daniel J. Cohen e Roy Rosenzweig, fondatori del centro della George Mason University, la visione della digital history come strumento potente di apertura del discorso storico, capace di includere nella figura dello storico anche «amateur enthusiasts, research scholars, museum curators, documentary filmmakers, historical society administrators, classroom teachers, and history students at all levels» (inserire riferimento bibliografico a D. J. COHEN - R. ROSENZWEIG, Digital History: A Guide to Gathering, Preserving, and Presenting the Past on the Web, University of Pennsylvania Press 2006, pp.2-3).

Tra le iniziative pionieristiche, tese appunto a incoraggiare la partecipazione popolare alla pratica della storia, merita certamente una citazione [Old Weather (il link è http://oldweather.org/index.html)] nato del 2010. Il progetto invita ancora oggi il pubblico a trascrivere le osservazioni meteorologiche annotate nei registri di bordo delle navi dalla metà del XIX secolo ai giorni nostri, al fine di contribuire all'implementazione di modelli climatici e migliorare la conoscenza delle condizioni ambientali del passato. Gli scopi, inizialmente inerenti solo la ricerca climatica e metereologica, si sono trasformati in percorsi di scoperta della storia delle singole imbarcazioni e del contesto in cui si sono trovate ad operare.

Il primo scopo di una attività di '''[[Crowdsourcing]]''' è quello raggiungere obiettivi che l'istituzione stessa (il gruppo di ricerca) non riuscirebbe a conseguire per mancanza di risorse interne; ma ha come qualità collaterale, non secondaria, la potenzialità di coinvolgere attivamente l'utenza, renderla partner attiva della ricerca e quindi membro a tutti gli effetti di una comunità con obiettivi condivisi. Tramite la partecipazione attiva si possono ottenere altri risultati di rilievo, specialmente se si guarda a progetti di crowdsourcing relativi al patrimonio culturale: l'acquisizione di competenze, la crescita del senso di responsabilità nei confronti dei beni culturali, la maggiore consapevolezza critica su memorie e valori condivisi.

Edizioni digitali

2021-09-27T12:52:54Z

Diacronie1:

Il lavoro di edizione delle fonti storiche, siano esse letterarie, documentarie o epigrafiche è parte integrante del mestiere dell’umanista, anche se si declina con peculiari caratteristiche a seconda che lo studioso sia un filologo, uno storico, un archivista, un paleografo, un esperto di letteratura e così via, in relazione all’ampia gamma di specializzazioni che le scienze umane hanno maturato negli ultimi secoli.

Da alcuni decenni si è aperta la possibilità di produrre, di queste medesime fonti, anche l’edizione digitale, che un tempo era su supporto esclusivamente materiale (CD-Rom, ma ancor prima floppy disk) e che oggi, invece, si posiziona quasi sempre sul web. La scelta se procedere a un’edizione cartacea tradizionale oppure immettere il proprio lavoro a disposizione di tutti nella grande rete non è banale e implica la piena consapevolezza dei diversi fattori in gioco, quali la riconoscibilità del lavoro di edizione critica ai fini della carriera accademica, la conservazione, i costi e la sostenibilità del progetto editoriale, la possibilità di citare correttamente il portato scientifico del prodotto, le competenze necessarie per attuarlo.

In questa sezione descriveremo in particolare le principali '''[[Tipologie di edizioni digitali]]'''.
In seguito approfondiremo la '''[[Codifica dei testi]]''' - nella stragrande maggioranza dei casi indispensabile per arrivare a una edizione digitale - e infine esamineremo i principali '''[[Strumenti per le edizioni digitali]]'''.

Database nella ricerca in storia

2021-09-27T12:49:46Z

Diacronie1:

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La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici|breve storia dell'uso del database da parte degli storici]]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra '''[[Tipologie di fonti|fonti storiche]]''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se lo si desidera è possibile approfondire la questione della soggettività e della '''[[Avalutatività|avalutatività]]'''.

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

}}

Tipologie di fonti

2021-09-27T12:39:02Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Mirco|
cognome=Luperi|
testo=

Gli storici fanno uso di diversi tipi di documenti, che possono essere suddivisi in fonti di informazione primarie, secondarie e terziarie.
Le principali fonti primarie sono:

1. Materiale testuale:

*fonti pubblicate (libri, tesi, articoli, opuscoli, lettere, ecc.);
*fonti inedite (manoscritti di opere scientifiche, quaderni di laboratorio, diari, lettere, progetti, autobiografie, epigrafi, monete, ecc.);
* interviste (su nastro, film o trascritte);

2. Materiale non testuale:

* oggetti prodotti dalla cultura materiale (vasellame, attrezzi, gioielli, ecc.)
* architetture (edifici, strutture, complessi, fabbriche.)
* materiale iconografico (mappe, fotografie, disegni, grafici, ecc.).

Fonti secondarie, come:

# Produzione storiografica (libri, tesi e articoli di storia).
# Biografie.
# Fonti contestuali (contenenti informazioni sul contesto storico e sociale).
# Lavoro su campi correlati: sociologia della scienza, psicologia della scienza, filosofia della scienza, ecc.

Per trovare entrambi i tipi di fonti primarie e secondarie, gli storici utilizzano fonti di informazione terziarie:

# Bibliografie.
# Cataloghi di biblioteche.
# Database.
# Altre fonti di informazione simili

Naturalmente, le fonti terziarie possono includere sia fonti primarie che secondarie, oppure possono essere specifiche, includendo solo fonti primarie o solo secondarie.

}}

Tipologie di fonti

2021-09-27T12:38:19Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Mirco| cognome=Luperi| testo= Gli storici fanno uso di diversi tipi di documenti, che possono essere suddivisi in fonti di informazione primarie, secondarie...'

{{articolo|
nome=Mirco|
cognome=Luperi|
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Gli storici fanno uso di diversi tipi di documenti, che possono essere suddivisi in fonti di informazione primarie, secondarie e terziarie.
Le principali fonti primarie sono:

# Materiale testuale:

*fonti pubblicate (libri, tesi, articoli, opuscoli, lettere, ecc.);
*fonti inedite (manoscritti di opere scientifiche, quaderni di laboratorio, diari, lettere, progetti, autobiografie, epigrafi, monete, ecc.);
* interviste (su nastro, film o trascritte);

# Materiale non testuale:

* oggetti prodotti dalla cultura materiale (vasellame, attrezzi, gioielli, ecc.)
* architetture (edifici, strutture, complessi, fabbriche.)
* materiale iconografico (mappe, fotografie, disegni, grafici, ecc.).

Fonti secondarie, come:

# Produzione storiografica (libri, tesi e articoli di storia).
# Biografie.
# Fonti contestuali (contenenti informazioni sul contesto storico e sociale).
# Lavoro su campi correlati: sociologia della scienza, psicologia della scienza, filosofia della scienza, ecc.

Per trovare entrambi i tipi di fonti primarie e secondarie, gli storici utilizzano fonti di informazione terziarie:

# Bibliografie.
# Cataloghi di biblioteche.
# Database.
# Altre fonti di informazione simili

Naturalmente, le fonti terziarie possono includere sia fonti primarie che secondarie, oppure possono essere specifiche, includendo solo fonti primarie o solo secondarie.

}}

Database nella ricerca in storia

2021-09-27T12:34:25Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
testo=

La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici|breve storia dell'uso del database da parte degli storici]]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra '''[[Tipologie di fonti|fonti storiche]]''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se lo si desidera è possibile approfondire la questione della soggettività e della '''[[Avalutatività|avalutatività]]'''.

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

}}

Avalutatività

2021-09-27T12:22:14Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Mirco|
cognome=Luperi|
testo=

Lo storico sfrutta le potenzialità di un buon database per le sue ricerche, ma dietro a delle fonti storiche online c’è un lavoro ancor più problematico che parte dalla ricostruzione di un fatto storico e la sua conversione in dati utilizzabili.
L’avalutatività è un concetto introdotto da Max Weber per indicare la caratteristica che conferisce scientificità alle discipline storico-sociali. Queste ultime devono essere libere da «giudizi di valore», giacché la loro validità dipende soltanto dai «giudizi di fatto» sui fenomeni indagati<ref>Sul concetto di avalutatività: URL: < https://www.treccani.it/enciclopedia/avalutativita_%28Dizionario-di-filosofia%29/#:~:text=avalutativit%C3%A0%20Concetto%20introdotto%20da%20M,di%20fatto%C2%BB%20sui%20fenomeni%20indagati > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.
La storiografia di uno specifico periodo o di un definito argomento è l’insieme di fatti accaduti e interpretati dallo storico, scritte in osservanza a un determinato metodo.

Una condizione importante nella scrittura di storiografie che lo storico deve riuscire a fare è di mantenere l’oggettività degli enunciati.
L’obiettivo di qualsiasi scienza è quello di spiegare un fatto qualsiasi, ma c’è una grossa differenza metodologica tra le scienze naturali e quelle storiche per arrivare a tale scopo.
Per entrambe le discipline si parte dall’osservazione immediata di alcuni fenomeni della realtà, si schematizzano le parti più importanti e concrete, sulla base di ipotesi viene elaborato un modello teorico usando procedimenti di logica comune o matematica e, infine, con questo modello si ritorna ad osservare il fenomeno per vedere se rispetta le regole. Ma mentre per una disciplina scientifica la realtà può essere considerata immutabile, per le scienze storiche subentrano fattori che la rendono non sempre attinente al modello; per questo interviene lo storico che, fornendo motivazioni a sostegno del modello sostituisce la prova. Nelle scienze storiche quindi è molto importante la scelta storiografica fatta dallo storico perché si pone a sostituzione della prova<ref>Obiettivo di qualsiasi scienza, URL: < https://www.syloslabini.info/online/scienze-sociali-e-scienze-naturali/ > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.

La “creazione” del fatto storico basata su una fonte porta necessariamente ad avere anche una serie di specificità di quell'evento e della fonte stessa che possono essere schematizzate ed ordinate.

Uno storico compie le seguenti operazioni:

# data la fonte;
# individua la tipologia (se primaria, secondaria, scritta, iconografica, ecc.);
# individua un autore o gli autori;
# individuare lo scopo, perché la fonte è stata scritta/prodotta?
# distinguere tra informazioni principali (essenziali) e informazioni secondarie (approfondimenti delle informazioni principali e/o esemplificazioni);
# se si tratta di fonte scritta, sottolinea le parole chiave e costruisce un glossario in cui ne compaiono le definizioni;
# paragrafa il testo della fonte scritta e titola i singoli paragrafi e l’intera fonte (titoli pertinenti, brevi ed efficaci);
# riassume in forma discorsiva il contenuto della fonte evidenziando i nessi logici tra le informazioni (con particolare attenzione ai collegamenti di causa-effetto);
# schematizza il contenuto della fonte o lo sintetizza con tabelle, mappe concettuali, grafici;
# deduce dalla fonte informazioni utili a comprendere il periodo storico cui si riferisce (passaggio dal testo al contesto).

Questa lista di azioni può essere usata anche come punto di partenza per l’inserimento dei dati nei database storici in quanto è già stata fatta una suddivisione di parti importanti della fonte e che possono essere usati come attributi generali.

Nel 1991 Manfred Thaller era nel pieno del suo percorso intellettuale per capire e far capire quanto potesse essere importante l’utilizzo dell’informatica nel lavoro di uno storico, in particolare pone una domanda:
C'è davvero qualcosa nei dati storici che gli rende diversi dagli altri dati elaborati da computer? Visto che uno degli usi più frequenti fatti dei computer negli studi storici è l'ordinamento delle informazioni per trovare documenti specifici, Thaller fa un esempio: chiedere ad un database di cercare le persone con dei requisiti:

* provenienza dalla Prussia;
* avere cinquant'anni o meno.

Parliamo di personaggi storici le cui informazioni ci provengono da fonti antiche e decodificate da storici. La Prussia al giorno d’oggi non esiste più e quindi il database deve avere, oltre al luogo di origine “Prussia” associato a quella persona, un riferimento di coordinate geografiche che non fanno parte della geografia moderna, che lo storico avrà dovuto inserire accertandosi da dove effettivamente fosse nato il personaggio; non solo, la geometria dei suoi confini cambiava nel tempo e quindi in un determinato anno un certo luogo poteva considerarsi Prussia mentre anni dopo o prima non lo era più.
Altri tipi di problemi sono dati dall’età. I censimenti fino al XIX secolo contengono riferimenti all’età che sono in molti casi approssimazioni, in questo contesto è importante il lavoro dello storico nel rendere meno nebulosi i dati attraverso l’applicazione del concetto di avalutatività<ref>Un esempio di dati storici in un database è rinvenibile al paragrafo 2, URL: < https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/54056/ssoar-hsrsupp-2017-29-thaller- The_Need_for_a_Theory.pdf?sequence=1&isAllowed=y&lnkname=ssoar-hsrsupp-2017-29-thaller-The_Need_for_a_Theory.pdf > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.
A prima vista le richieste al database possono sembrare semplici query che potremmo fare per qualsiasi altro database in cui vogliamo sapere luogo di nascita ed età di una persona, come ad esempio in un database di clienti, ma in realtà non è considerabile uguale perché come abbiamo visto intervengono particolarità degli elementi inseriti che devono essere prima validati e confermati dallo storico.

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Avalutatività

2021-09-27T12:17:07Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Mirco| cognome=Luperi| testo= Lo storico sfrutta le potenzialità di un buon database per le sue ricerche, ma dietro a delle fonti storiche online c’è un...'

{{articolo|
nome=Mirco|
cognome=Luperi|
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Lo storico sfrutta le potenzialità di un buon database per le sue ricerche, ma dietro a delle fonti storiche online c’è un lavoro ancor più problematico che parte dalla ricostruzione di un fatto storico e la sua conversione in dati utilizzabili.
L’avalutatività è un concetto introdotto da Max Weber per indicare la caratteristica che conferisce scientificità alle discipline storico-sociali. Queste ultime devono essere libere da «giudizi di valore», giacché la loro validità dipende soltanto dai «giudizi di fatto» sui fenomeni indagati<ref>Sul concetto di avalutatività: URL: < https://www.treccani.it/enciclopedia/avalutativita_%28Dizionario-di-filosofia%29/#:~:text=avalutativit%C3%A0%20Concetto%20introdotto%20da%20M,di%20fatto%C2%BB%20sui%20fenomeni%20indagati > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.
La storiografia di uno specifico periodo o di un definito argomento è l’insieme di fatti accaduti e interpretati dallo storico, scritte in osservanza a un determinato metodo.

Una condizione importante nella scrittura di storiografie che lo storico deve riuscire a fare è di mantenere l’oggettività degli enunciati.
L’obiettivo di qualsiasi scienza è quello di spiegare un fatto qualsiasi, ma c’è una grossa differenza metodologica tra le scienze naturali e quelle storiche per arrivare a tale scopo.
Per entrambe le discipline si parte dall’osservazione immediata di alcuni fenomeni della realtà, si schematizzano le parti più importanti e concrete, sulla base di ipotesi viene elaborato un modello teorico usando procedimenti di logica comune o matematica e, infine, con questo modello si ritorna ad osservare il fenomeno per vedere se rispetta le regole. Ma mentre per una disciplina scientifica la realtà può essere considerata immutabile, per le scienze storiche subentrano fattori che la rendono non sempre attinente al modello; per questo interviene lo storico che, fornendo motivazioni a sostegno del modello sostituisce la prova. Nelle scienze storiche quindi è molto importante la scelta storiografica fatta dallo storico perché si pone a sostituzione della prova<ref>Obiettivo di qualsiasi scienza, URL: < https://www.syloslabini.info/online/scienze-sociali-e-scienze-naturali/ > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.

La “creazione” del fatto storico basata su una fonte porta necessariamente ad avere anche una serie di specificità di quell'evento e della fonte stessa che possono essere schematizzate ed ordinate.

Uno storico compie le seguenti operazioni:

# data la fonte;
# individua la tipologia (se primaria, secondaria, scritta, iconografica, ecc.);
# individua un autore o gli autori;
# individuare lo scopo, perché la fonte è stata scritta/prodotta?
# distinguere tra informazioni principali (essenziali) e informazioni secondarie (approfondimenti delle informazioni principali e/o esemplificazioni);
# se si tratta di fonte scritta, sottolinea le parole chiave e costruisce un glossario in cui ne compaiono le definizioni;
# paragrafa il testo della fonte scritta e titola i singoli paragrafi e l’intera fonte (titoli pertinenti, brevi ed efficaci);
# riassume in forma discorsiva il contenuto della fonte evidenziando i nessi logici tra le informazioni (con particolare attenzione ai collegamenti di causa-effetto);
# schematizza il contenuto della fonte o lo sintetizza con tabelle, mappe concettuali, grafici;
# deduce dalla fonte informazioni utili a comprendere il periodo storico cui si riferisce (passaggio dal testo al contesto).

Questa lista di azioni può essere usata anche come punto di partenza per l’inserimento dei dati nei database storici in quanto è già stata fatta una suddivisione di parti importanti della fonte e che possono essere usati come attributi generali.

Nel 1991 Manfred Thaller era nel pieno del suo percorso intellettuale per capire e far capire quanto potesse essere importante l’utilizzo dell’informatica nel lavoro di uno storico, in particolare pone una domanda:
C'è davvero qualcosa nei dati storici che gli rende diversi dagli altri dati elaborati da computer? Visto che uno degli usi più frequenti fatti dei computer negli studi storici è l'ordinamento delle informazioni per trovare documenti specifici, Thaller fa un esempio: chiedere ad un database di cercare le persone con dei requisiti:

* Provenienza dalla Prussia;
* Avere cinquant'anni o meno.

Parliamo di personaggi storici le cui informazioni ci provengono da fonti antiche e decodificate da storici. La Prussia al giorno d’oggi non esiste più e quindi il database deve avere, oltre al luogo di origine “Prussia” associato a quella persona, un riferimento di coordinate geografiche che non fanno parte della geografia moderna, che lo storico avrà dovuto inserire accertandosi da dove effettivamente fosse nato il personaggio; non solo, la geometria dei suoi confini cambiava nel tempo e quindi in un determinato anno un certo luogo poteva considerarsi Prussia mentre anni dopo o prima non lo era più.
Altri tipi di problemi sono dati dall’età. I censimenti fino al XIX secolo contengono riferimenti all’età che sono in molti casi approssimazioni, in questo contesto è importante il lavoro dello storico nel rendere meno nebulosi i dati attraverso l’applicazione del concetto di avalutatività<ref>Un esempio di dati storici in un database è rinvenibile al paragrafo 2, URL: < https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/54056/ssoar-hsrsupp-2017-29-thaller- The_Need_for_a_Theory.pdf?sequence=1&isAllowed=y&lnkname=ssoar-hsrsupp-2017-29-thaller-The_Need_for_a_Theory.pdf > [consultato il 27 settembre 2021].</ref>.
A prima vista le richieste al database possono sembrare semplici query che potremmo fare per qualsiasi altro database in cui vogliamo sapere luogo di nascita ed età di una persona, come ad esempio in un database di clienti, ma in realtà non è considerabile uguale perché come abbiamo visto intervengono particolarità degli elementi inseriti che devono essere prima validati e confermati dallo storico.

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Database nella ricerca in storia

2021-09-27T12:03:29Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
testo=

La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici|breve storia dell'uso del database da parte degli storici]]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra fonti storiche '''(link a Luperi 3 Tipologie di fonti)''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se lo si desidera è possibile approfondire la questione della soggettività e della '''[[Avalutatività|avalutatività]]'''.

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

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Breve storia dell'uso del database da parte degli storici

2021-09-27T12:00:10Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Mirco|
cognome=Luperi|
testo=

La creazione di database da parte degli storici ha una sua storia. E non è piccola. Presenteremo qui una rassegna selettiva di esperienze che possono evidenziare le principali problematiche che con questo tipo di approccio. Molte delle domande che ci poniamo oggi sono infatti state discusse da tempo, da grandi nomi della storiografia. Conosciamo le loro esperienze e approfittiamo di esse per illustrare alcune importanti problematiche<ref>GIL, Tiago, ''Our own in-house’ software: una historia de historiadores programadores'', in BRESCIANO, Juan Andrés, GIL, Tiago, ''Historiografía, giro digital y globalización. Reflexiones teóricas y prácticas investigativas'', Montevideo, 2015.</ref>.

Forse una delle prime esperienze nel rapporto tra storia e informatica è il progetto di padre Roberto Busa, ideato nel secondo dopoguerra, che intendeva recuperare le concordanze nell'intera opera di San Tommaso d’Aquino. Oggi il suo enorme lavoro, che ha dato il via alla Linguistica Computazionale, è il celeberrimo ''Index Thomisticus'' ed è consultabile on line.
Durante gli anni Sessanta e Ottanta, ci fu un ampio dibattito tra gli storici sull'uso dei computer, a quell'epoca macchine enormi e spaventose, che elaboravano schede perforate. Il primo manuale venne scritto da Edward Shorter<ref>SHORTER, Edward, ''Lo storico e il computer. Una guida pratica'', New Jersey, Prentice-Hall, 1971.</ref>, ma il dibattito si sviluppò anteriormente, come testimonia il libro L'histoire sociale: sources et méthodes, pubblicato nel 1967 in Francia, con enfasi sul capitolo ''Machines et programmes. Quelques vues sur l'utilisation des machines à traiter l'information en histoire sociale'', di Robert Faure<ref>FAURE, Robert, ''Machines et programmi. Quelques vues sur l'utilisation des machines à traiter l'information en histoire sociale'', in ID., ''L'histoire sociale: sources et méthodes'', Paris, Presses Universitaires de France, 1967.</ref>.
Sempre negli anni Settanta è stata creata una newsletter sui progetti di storia medievale relativi a computer, computer ed elaborazione dei dati medievali: «Études Medievales», che è durata fino alla metà degli anni Ottanta<ref>UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL INSTITUT D’ÉTUDES MÉDIÉVALES, ''Computers and Medieval Data Processing: Informatique Et Etudes Medievales'', Montreal, Université de Montreal, Institut d’études medievales, 1971.</ref>. Senza voler qui riassumere la vasta letteratura sul tema, dobbiamo tuttavia riferimento al lavoro di tre storici: Alan Macfarlane, Manfred Thaller e Jean-Pierre Dedieu.
Macfarlane è stato responsabile del progetto ''Reconstructing historical communities'', che ha utilizzato un complesso sistema di tag per guidare l'analisi di testi finalizzati alla produzione di serie, in una prospettiva demografica<ref>MACFARLANE, Alan, ''Reconstructing historical Communities'', Cambridge, Cambridge University Press, 1977.</ref>.
Thaller è stato l'ideatore di Kleio (Clio), un software utilizzato per uno scopo simile: organizzare i registri parrocchiali e notarili<ref>THALLER, Manfred, ''Metodi e tecniche di calcolo storico'', in DENLEY, Peter, HOPKIN, Deian (Orgs.), ''Storia e informatica'', Manchester, Manchester University Press, 1987.</ref>. Manfred Thaller è stato uno dei pionieri del passaggio tecnologico tra grandi strutture computazionali e computer. Durante la sua presidenza dell’International Association for History and Computing, egli influenzò l’introduzione in Italia di un’approfondita riflessione sui database da creare e gestire per dominare fonti eterogenee. In Italia, pubblicò la sua proposta metodologica nella rivista «Quaderni Storici» che, in quegli anni, dava molto spazio all’uso, per fare storia, dei computer IBM personali di nuova generazione e, in generale, alla diffusione dell’uso del personal computer.
Infine, più recentemente, la ricerca di Jean-Pierre Dedieu ha permesso la creazione del database '''[[Fichoz]]''', fatto per la storia politica, ma con importanti innovazioni in termini di analisi e raccolta dei dati<ref>DEDIEU, Jean Pierre, «Les grandes bases de données: une nouvelle approche de l’histoire sociale. Le Fichoz système», in ''Revista da Facultade de Letras. História'', 5, 2004, pp. 101-114.</ref>.

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Breve storia dell'uso del database da parte degli storici

2021-09-27T11:58:28Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Mirco| cognome=Luperi| testo= La creazione di database da parte degli storici ha una sua storia. E non è piccola. Presenteremo qui una rassegna selettiva di...'

{{articolo|
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La creazione di database da parte degli storici ha una sua storia. E non è piccola. Presenteremo qui una rassegna selettiva di esperienze che possono evidenziare le principali problematiche che con questo tipo di approccio. Molte delle domande che ci poniamo oggi sono infatti state discusse da tempo, da grandi nomi della storiografia. Conosciamo le loro esperienze e approfittiamo di esse per illustrare alcune importanti problematiche<ref>GIL, Tiago, ''Our own in-house’ software: una historia de historiadores programadores'', in BRESCIANO, Juan Andrés, GIL, Tiago, ''Historiografía, giro digital y globalización. Reflexiones teóricas y prácticas investigativas'', Montevideo, 2015.</ref>.

Forse una delle prime esperienze nel rapporto tra storia e informatica è il progetto di padre Roberto Busa, ideato nel secondo dopoguerra, che intendeva recuperare le concordanze nell'intera opera di San Tommaso d’Aquino. Oggi il suo enorme lavoro, che ha dato il via alla Linguistica Computazionale, è il celeberrimo Index Thomisticus ed è consultabile on line.
Durante gli anni '60 e '80, ci fu un ampio dibattito tra gli storici sull'uso dei computer, a quell'epoca macchine enormi e spaventose, che elaboravano schede perforate. Il primo manuale venne scritto da Edward Shorter<ref>SHORTER, Edward, ''Lo storico e il computer. Una guida pratica'', New Jersey, Prentice-Hall, 1971.</ref>, ma il dibattito si sviluppò anteriormente, come testimonia il libro L'histoire sociale: sources et méthodes, pubblicato nel 1967 in Francia, con enfasi sul capitolo Machines et programmes. Quelques vues sur l'utilisation des machines à traiter l'information en histoire sociale, di Robert Faure<ref>FAURE, Robert, ''Machines et programmi. Quelques vues sur l'utilisation des machines à traiter l'information en histoire sociale'', in ID., ''L'histoire sociale: sources et méthodes'', Paris, Presses Universitaires de France, 1967.</ref>.
Sempre negli anni Settanta è stata creata una newsletter sui progetti di storia medievale relativi a computer, computer ed elaborazione dei dati medievali: «Études Medievales», che è durata fino alla metà degli anni Ottanta<ref>UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL INSTITUT D’ÉTUDES MÉDIÉVALES, ''Computers and Medieval Data Processing: Informatique Et Etudes Medievales'', Montreal, Université de Montreal, Institut d’études medievales, 1971.</ref>. Senza voler qui riassumere la vasta letteratura sul tema, dobbiamo tuttavia riferimento al lavoro di tre storici: Alan Macfarlane, Manfred Thaller e Jean-Pierre Dedieu.
Macfarlane è stato responsabile del progetto Reconstructing historical communities, che ha utilizzato un complesso sistema di tag per guidare l'analisi di testi finalizzati alla produzione di serie, in una prospettiva demografica<ref>MACFARLANE, Alan, ''Reconstructing historical Communities'', Cambridge, Cambridge University Press, 1977.</ref>.
Thaller è stato l'ideatore di Kleio (Clio), un software utilizzato per uno scopo simile: organizzare i registri parrocchiali e notarili<ref>THALLER, Manfred, ''Metodi e tecniche di calcolo storico'', in DENLEY, Peter, HOPKIN, Deian (Orgs.), ''Storia e informatica'', Manchester, Manchester University Press, 1987.</ref>. Manfred Thaller è stato uno dei pionieri del passaggio tecnologico tra grandi strutture computazionali e computer. Durante la sua presidenza dell’International Association for History and Computing, egli influenzò l’introduzione in Italia di un’approfondita riflessione sui database da creare e gestire per dominare fonti eterogenee. In Italia, pubblicò la sua proposta metodologica nella rivista «Quaderni Storici» che, in quegli anni, dava molto spazio all’uso, per fare storia, dei computer IBM personali di nuova generazione e, in generale, alla diffusione dell’uso del personal computer.
Infine, più recentemente, la ricerca di Jean-Pierre Dedieu ha permesso la creazione del database [[Fichoz]], fatto per la storia politica, ma con importanti innovazioni in termini di analisi e raccolta dei dati<ref>DEDIEU, Jean Pierre, «Les grandes bases de données: une nouvelle approche de l’histoire sociale. Le Fichoz système», in ''Revista da Facultade de Letras. História'', 5, 2004, pp. 101-114.</ref>.

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Database nella ricerca in storia

2021-09-27T11:44:10Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
testo=

La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici|breve storia dell'uso del database da parte degli storici]]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra fonti storiche '''(link a Luperi 3 Tipologie di fonti)''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se si desidera approfondire la questione della soggettività e della avalutatività si veda questa sezione (Luperi 2)

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

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Database nella ricerca in storia

2021-09-27T11:43:44Z

Diacronie1:

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nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
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La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici]]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra fonti storiche '''(link a Luperi 3 Tipologie di fonti)''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se si desidera approfondire la questione della soggettività e della avalutatività si veda questa sezione (Luperi 2)

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

}}

Database nella ricerca in storia

2021-09-27T11:43:17Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
testo=

La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [Breve storia dell'uso del database da parte degli storici]'''.

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra fonti storiche '''(link a Luperi 3 Tipologie di fonti)''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se si desidera approfondire la questione della soggettività e della avalutatività si veda questa sezione (Luperi 2)

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

}}

Database nella ricerca in storia

2021-09-27T11:42:55Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Beatrice|
cognome=Rosi|
testo=

La prima cosa da sapere è che un database non è solo un prodotto tecnico. La sua elaborazione implica un gran numero di decisioni. '''La costruzione di una banca dati obbedisce''', in modo perfetto o imperfetto, '''ai precetti e alle visioni del mondo del ricercatore''' (e, all'interno di questi, al problema della ricerca). La prima posizione teorica è quella di credere che sia possibile ridurre la complessità del sociale al punto da adattarlo sotto forma di tabulati, come gli storici credono sia possibile fare sulle righe di un testo. Le nostre posizioni teoriche possono essere varie, eterogenee, eclettiche, ma sono lì, nel loro angolo, in attesa che il tempo appaia per organizzare il mondo all'interno dei nostri "prodotti". Nel caso della ricerca storica, ciò include la scelta di oggetti, insiemi di fonti, metodologie e interlocutori. E la configurazione del database non è una operazione molto diversa.
Nel passato molti storici hanno affrontato queste problematiche: per approfondire questo aspetto si veda '''la sezione [[Breve storia dell'uso del database da parte degli storici]'''

== Tipologie di database ==

Possiamo dire che esistono due tipi di basi, quella “analitica” (orientata al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzata su un problema di ricerca, e quella “empirica” (orientata dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cercano di rendere conto di un corpus documentario, come base di registri parrocchiali, battesimi, per esempio. Ciò è legato a una concezione della storia che prevede il lavoro dello storico come un passo importante verso l'accesso alla conoscenza del passato, poiché le basi analitiche sarebbero guidate da un problema di ricerca. Le basi empiriche, a loro volta, avrebbero organizzato il materiale di lavoro, senza un accesso diretto al passato, poiché erano organizzate da uno storico in modo diverso dallo stato originario della fonte.

Dopo aver fatto questi punti salienti, possiamo pensare a molti usi per i database nella storia. Possiamo usare le basi per organizzare i nostri materiali di ricerca, note d'archivio, elenchi di documenti (ora organizzati, con campi che separano le persone coinvolte, date, temi, ecc.) e molte altre cose. Un foglio di calcolo (come Microsoft Excel, ad esempio) può risolvere tutto questo e forse molte persone possono fare la stessa cosa utilizzando un editor di testo (come Microsoft Word, ad esempio). Può essere, ma è molto più facile quando possiamo cercare due cose contemporaneamente, ad esempio, tutti i riferimenti al tema "salute", tra il 1850 e il 1870, per esempio. E diventa ancora più interessante se possiamo fare la stessa ricerca all'interno di un'area specifica (una città o una regione, ad esempio). Questo editor di testo non lo consente. Riguardo ai fogli di calcolo, sono già nell'universo dei database...

In questa sezione vediamo come e quanto un database possa essere utile nella ricerca storica. Si prenderanno in considerazione alcuni concetti importanti che lo storico ha bisogno di sapere prima di imbarcarsi nella progettazione di un database, e si cercheranno di fornire una serie di punti di partenza per superare certi problemi di progettazione che colpiscono specificamente gli storici quando arrivano a mettere le loro fonti in un database.

== Fonti, informazioni, dati ==

È necessario avere una buona comprensione della complessa relazione tra fonti storiche '''(link a Luperi 3 Tipologie di fonti)''', informazioni e dati, ed essere consapevoli dei processi di trasformazione che sono necessari quando si passa dall'uno all'altro. I contenuti informativi delle fonti storiche devono essere convertiti (spesso in più modi) prima di poter essere usati come dati, e bisogna prendere numerose decisioni metodologiche. A differenza degli aspetti più meccanici dell'uso dei database nella ricerca storica, come la costruzione di tabelle, il collegamento di record o l'esecuzione di analisi aggregate, questo processo di traduzione non solo è difficile da imparare (serve esperienza), ma diventa facilmente un processo soggettivo, cioè diverso per ogni storico che lo applica. Ciascun studioso della storia ha materiali, progetti ed obiettivi di ricerca diversi, quindi i database che costruisce sono spesso adattati al suo scopo specifico. Questa "modellazione" dei dati storici non è un processo semplice, ma fortunatamente le difficoltà che sorgono sono quelle che in generale gli storici affrontano nel loro lavoro quotidiano, non legato ai database.
Se si desidera approfondire la questione della soggettività e della avalutatività si veda questa sezione (Luperi 2)

Gli esempi proposti non sono gli unici modi per progettare un database, dato che non esiste un modo giusto o sbagliato, ma tentano di percorrere la via più “utile” per uno storico.

== La struttura tabellare ==

La parte difficile del processo di utilizzo dei database nella ricerca storica sta nella “forma” delle informazioni che si trovano all’interno delle fonti. I database hanno regole molto rigide sul tipo di informazione che deve essere scritta, utilizzata e su come viene rappresentata per fare in modo che diventi un dato. Infatti, esiste una differenza tra "informazioni" e "dati": le prime sono quello che le fonti forniscono, i secondi ciò di cui i database hanno bisogno. Diviene dunque essenziale tenere conto della '''[[Struttura dei dati|struttura dei dati]]'''.

Il problema che gli storici devono affrontare è che l'informazione può assumere molte forme nelle fonti, anche se si sta considerando solo un singolo tipo di fonte relativamente semplice. Le fonti che hanno una “forma” irregolare (come quelle testuali con lunghi resoconti narrativi scritti in paragrafi, capitoli, ecc., o raccolte eterogenee di immagini/suoni/video) pongono problemi quando si tratta di convertire le loro informazioni in dati. Tuttavia, il problema sorgerà anche nelle fonti più strutturate (come gli elenchi dei censimenti o le valutazioni fiscali), che non sono mai così semplici come potrebbero sembrare.

Cosa s’intende con “forma”? Il concetto di “forma” è importante per capire come funzionano i database e per inserirvi le fonti. Una regola fondamentale è che tutti i dati nel database stanno in tabelle. Questo significa che le informazioni prese dalle fonti dovranno essere inserite in una struttura tabellare, cioè disposte per righe e colonne.

Le informazioni delle fonti sono ciò che ci interessa. Rappresentano ciò che useremo per eseguire le analisi e costituiscono la materia prima della ricerca dello storico. Indipendentemente dal database, quando si guardano le fonti con una necessità metodologica, estraiamo informazioni da esse e le registriamo come note (a volte come trascrizioni). La registrazione delle informazioni, in questo modo, permette di accedere a ciò di cui abbiamo bisogno senza dover consultare la fonte originale in futuro. Inoltre, nel prendere appunti assimiliamo le variazioni del tipo e della portata dell'informazione registrata, senza preoccuparci della forma di quest’informazione, cosa che non è più possibile in un database.

Per esempio, un manifesto unico potrebbe fornire allo storico la maggior parte delle informazioni richieste - luoghi, date, tematiche, eventi, ecc.- ma dal punto di vista della progettazione del database è importante notare che esistono altre informazioni interessanti oltre ai contenuti, come dimensioni della pagina, layout, tipi e dimensioni dei caratteri, lingua, timbri d'archivio, colori usati ecc. Le descrizioni della fonte possono essere informazioni utili tanto quanto ciò che la fonte effettivamente dice.

Considerando un manifesto come un elemento candidato per l'inserimento in un database, l'aspetto più ovvio di questa particolare fonte è che non assomiglia molto a una tabella: non è "rettangolare" in termini di forma, ovvero il testo non è organizzato in colonne e righe. Questo rende difficile accertare la portata delle informazioni (di cosa trattano) senza leggere effettivamente l'intera fonte.

Immediatamente quindi diventa evidente che se volessimo includere queste informazioni nel nostro database, dovremmo pensare attentamente a come inserirle. In che modo si possono riordinare le informazioni in colonne e righe? Come dovrebbero essere le colonne? Come si potrebbero dividere le informazioni in istanze di qualcosa (righe)? Le nostre fonti, sebbene possano essere molto utili, spesso non sono effettivamente adatte ai database.

D'altra parte, però, esistono anche fonti che a prima vista sono più promettenti in termini di idoneità all'inclusione in un database. Prendiamo per esempio i censimenti che invece hanno una forma più "strutturata". Qui le informazioni sono convenientemente organizzate in colonne e righe: ogni colonna riguarda un particolare tipo di informazione (nome, età, occupazione e così via), e ogni riga corrisponde a informazioni su un singolo individuo. Questa è una fonte che si "adatta" alla struttura del database senza bisogno di troppe conversioni, poiché la sua forma intrinseca si avvicina molto a quella richiesta dal database.

Bisogna comunque sottolineare che anche in questo caso il processo di conversione da informazioni della fonte a dati del database non sarà privo di problemi, anche se alcuni di essi si potrebbero risolvere facendo una selezione. Lo storico, infatti, dovrà scegliere un metodo di scelta delle informazioni relativo allo scopo della sua ricerca.

== Gli scopi ==

Il primo passo è quindi quello di decidere quale scopo (o scopi) il database dovrà raggiungere. Ciò non è così ovvio o diretto come ci si potrebbe aspettare, dato che i database in astratto possono effettivamente servire ad uno o più tipi di funzioni. In sostanza, comunque, ci sono tre tipi di funzioni a cui lo storico è probabilmente interessato:

# Gestione dei dati
# Collegamento dei record
# Definizione del '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]'''/analisi aggregativa

Ciascuna di queste funzioni è un obiettivo che può essere raggiunto attraverso il modellamento del database nel processo di progettazione, e ognuna richiederà che alcuni passaggi nella formazione del database siano condotti in modi specifici, sebbene non si escludano affatto a vicenda. Quest'ultimo punto è importante, dato che la maggior parte degli storici vorrà avere accesso all'intera gamma di funzionalità offerte dal database, e probabilmente si impegnerà in ricerche che richiederanno tutti e tre i tipi di attività elencati. In altre parole, è raro che gli storici sappiano esattamente cosa vogliono fare con il loro database all'inizio del processo di progettazione, cioè quando queste decisioni dovrebbero essere prese. Questo è il motivo per cui molti storici sono inclini a progettare database che massimizzino la flessibilità per poterli usare in seguito nel progetto.

# L'aspetto della gestione dei dati del database è in molti casi una specie di sottoprodotto di come funziona il database ed è anche una delle sue funzioni più potenti e utili. È molto importante per uno storico essere in grado di tenere grandi quantità di informazioni (provenienti da diverse fonti) sia in un’unica struttura sia in una forma che renda possibile trovare qualsiasi informazione e vederla in relazione ad altre informazioni. Molti storici usano il database per l'organizzazione bibliografica, che permette loro di collegare le note delle letture secondarie alle informazioni prese dalle fonti primarie e di poter risalire alla fonte di entrambe. Gli strumenti più semplici dei database possono essere usati per trovare le informazioni rapidamente e facilmente, rendendolo un buon contenitore di informazioni da recuperare.
# Il collegamento dei record è il punto in cui il database, e in particolare il database relazionale, entra in gioco. Collegare persone, luoghi, date, eventi e temi attraverso fonti, periodi e confini geografici o amministrativi è chiaramente un compito incredibilmente utile da svolgere.
# Infine, una volta che le informazioni sono state convertite in dati, il database può essere impiegato per raggrupparle. Una volta che i record sono aggregati, allora diventa possibile contarli, il che significa poter eseguire le analisi statistiche e definire i modelli strutturali all'interno delle informazioni.

== Modelli analitico ed empirico ==

Quando si progetta un database, si deve essere consapevoli che esistono due modelli concettuali diversi: quello “analitico” (orientato al '''[[Database centrati sul metodo|metodo]]''', come preferiscono alcuni autori), focalizzato su un problema di ricerca, e quello “empirico” (orientato dalle '''[[Database centrato sulle fonti|fonti]]''') che cerca di rendere conto del corpus documentario, come base di registri parrocchiali o di battesimi, per esempio.

In sintesi, il '''[[Modello concettuale, logico e fisico|modello]]''' di '''database orientato alle fonti''' riguarda la progettazione del database storico orientato alla registrazione di ogni singola informazione dalle fonti, senza omettere nulla. Una specie di surrogato digitale delle fonti. Le informazioni e la loro forma strutturano completamente il modo in cui il database deve essere costruito.

Questo approccio alla progettazione di un database attira molto uno storico, poiché pone le fonti al centro del progetto. Richiede tempo per l’inserimento dei dati e, se applicato rigidamente, può portare ad un progetto ingombrante, poiché si cerca di raccogliere ogni singola informazione della fonte. Dal lato opposto, però, permette di adottare in seguito approcci analitici più ampi, in modo che le potenziali query non dipendano dal programma di ricerca iniziale. In questo modo non si devono anticipare tutte le domande di ricerca, al contrario del modello orientato al metodo.

Detto in altre parole, questo primo modello trasferisce la fonte (con tutte le sue peculiarità e irregolarità) nel database senza perdita di informazioni: tutto (o quasi) viene registrato e se successivamente si nota qualcosa d’interessante, non sarà necessario tornare alla fonte per inserire altre informazioni che all’inizio non erano sembrate utili.

Il '''database orientato al metodo''', invece, è basato su ciò che è destinato a fare, piuttosto che sulla natura delle informazioni che contiene. Di conseguenza, se si vuole adottare questo modello per la progettazione, è necessario sapere, prima di iniziare, lo scopo del database (incluse le ''query'').

I database orientati al metodo sono più veloci da creare e da “riempire”, ma è molto difficile deviare successivamente dalla funzione progettata del database, al fine di (ad esempio) perseguire nuove linee di indagine.

In definitiva, gli storici potrebbero spesso decidere di seguire una via di mezzo tra le due possibilità, dimostrando forse una maggiore propensione per l'approccio orientato alle fonti. Quando si decide di quali informazioni si ha bisogno, è importante tener conto del fatto che le esigenze possono cambiare nel corso di un progetto e che potrebbe durare diversi anni. Se si vuole essere in grado di mantenere la massima flessibilità nel programma di ricerca, allora c’è bisogno di inserire più informazioni nella progettazione del database. Se non si sa se le esigenze di ricerca cambieranno, è sconsigliato inserire più informazioni.

Al contrario se si conosce la fonte (o le fonti) molto bene in anticipo, se sono state definite le esigenze di ricerca predeterminate, se non si cercherà di recuperare tutte le informazioni dalla fonte, e se si è già a conoscenza di come trattare e quali ''query'' porre sui dati, allora è consigliabile un approccio orientato al metodo.

== Costruzione e ricerca ==

Nessun database è perfetto, e l'unico indicatore di qualità (o di successo) quando si tratta di progettare un database è se serve o meno alle varie funzioni prefissate. Se si riesce a gestire le informazioni nel modo che serve, a eseguire le analisi e ad essere flessibili in entrambe quest’aree, allora il modello è buono. L’importante è non valutare la qualità del database solo alla fine: meglio costruire (ad esempio) un prototipo strutturale del database (cioè con solo le tabelle e le relazioni, senza preoccuparsi troppo degli altri strumenti che aiutano a creare il database): un “mini-database” in cui inserire alcuni dati per vedere le carenze nel progetto.

A questo punto è probabile che si possono trovare queste situazioni:

[[Arquivo:InRosi1.png|800px|center]]

Una volta inseriti i dati, si possono progettare ed eseguire alcune query (ossia richieste di dati) per testare se le domande di ricerca possano essere effettivamente soddisfatte dal progetto attuale. L'esecuzione delle ''query'' è il test definitivo per verificare se il progetto del database funziona o meno, ed è probabile che si debbano riorganizzare i campi.

Una volta terminati questi test, è sufficiente progettare e ricostruire il database sistemando i problemi riscontrati. Sarà difficile e lungo all'inizio, ma alla fine ne varrà la pena!

== Visualizzazione dei dati ==
Se il digital historian deve saper lavorare con le basi di dati, più o meno complesse, deve anche saper distinguere quali siano i dati rilevanti da mostrare, in modo tale da essere in grado di compiere adeguate analisi su di essi, comunicando risultati comprensibili ad un ampio pubblico di riferimento.
Per farlo deve imparare a trasformare i risultati delle sue ''query'' in grafici.
La realizzazione e creazione dei grafici è diventata oggi sempre più semplice ed intuitiva grazie alla tecnologia. I programmi di calcolo sono, infatti, in grado di estrapolare ogni modello grafico in tempo reale per poi condurre analisi di tipo statistico.
'''Vai alla sezione apposita'''

== Conclusioni ==

In conclusione, per progettare un database serve tempo, specialmente se si è adottato il primo approccio e si sta lavorando con una serie di fonti diverse, ricche e complesse. Tuttavia, il tempo speso a lavorare sulla progettazione sarà più che ripagato quando si arriverà alle fasi di inserimento e analisi dei dati del progetto del database. Le fonti storiche daranno origine a tutti i tipi di complicazioni e più si riesce ad anticiparli/accomodarli nella progettazione, maggiormente efficiente sarà l'uso del database in seguito.

}}

Strumenti di corredo all'analisi

2021-09-04T17:54:09Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Jacopo| cognome=Bassi| testo= Lo storico ha oggi la possibilità di operare le proprie ricerche avvalendosi dell'ausilio che gli viene fornito da strumenti f...'

{{articolo|
nome=Jacopo|
cognome=Bassi|
testo=

Lo storico ha oggi la possibilità di operare le proprie ricerche avvalendosi dell'ausilio che gli viene fornito da strumenti facilmente reperibili online - spesso gratuitamente - e che gli consentono di alleggerire il carico di strumenti ancillari di cui era costretto a dotarsi un tempo.

È questo il caso dei vocabolari, dei dizionari linguistici e delle enciclopedie tematiche, strumenti ausiliari per eccellenza dello storico. Oggi non è più necessario portare con sé pesanti volumi, ma si può agilmente fare ricorso ai '''[[dizionari online]]''', molto spesso messi a disposizione dalle stesse case editrici.

Un caso analogo è rappresentato dai '''[[convertitori di data]]''' e dai '''[[calendari online]]''', che svolgono la funzione che competeva ai calendari universali.

}}

Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale

2021-09-04T15:00:35Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Tiago|
cognome=Gil|
testo=

La geografia è completamente cambiata con l'uso delle nuove tecnologie, molto più della storia. E a seguito di questo mutamento, ha occupato spazi prima inimmaginabili o comunque inaccessibili. I Sistemi Informativi Territoriali (GIS), hanno svolto un ruolo fondamentale in questo cambiamento. È l'applicazione delle nuove tecnologie dell'informazione per l'analisi dello spazio, che dà luogo a ciò che viene chiamato "geoprocessing". Si tratta di trasferire la cartografia dalla carta al computer, consentendo alcune innovazioni, come l'incrocio automatico di mappe con database e con immagini, da fotografie satellitari o aeree, velocizzando il processo e consentendo di intensificare la produzione di nuovi dati.

L'adozione di questo tipo di metodologie implica l'apprendimento di determinati software, solitamente commerciali. Dal momento che si tratta di un'attività estremamente specifica, non c'è modo di avanzare in questo campo senza imparare alcune cose da questi programmi. In generale, essi sono molto simili tra loro, anche se la quantità di risorse varia molto, così come il tempo di apprendimento richiesto. Allo stesso modo in cui generalmente utilizziamo elaboratori di testi come Microsoft Word e Open Office, che corrispondono ai formati di file DOC e ODT, vi sono alcuni programmi e file più popolari di altri nel campo del geoprocessing. Il più diffuso è il formato SHP, creato dalla società ESRI, che ha sviluppato il programma ArcGis. Un altro formato noto è [[KML]], ampiamente utilizzato da Google in [[Google Earth]]. Tuttavia anche altri programmi altrettanto funzionali, come '''[[Quantum Gis]]''' e [[Diva Gis]], sono in grado di lavorare con questi file. Si può dire che ognuno di questi file corrisponde a un luogo: possiamo avere un file KML con il disegno del Sud America, così come possiamo avere la mappa del mondo all'interno di un file SHP.

Possiamo trovarci di fronte solamente al punto che localizza una città o un insieme di queste: possiamo infatti organizzare luoghi diversi in cartelle diverse. E possiamo impostare mappe sovrapponendo le immagini di questi file come qualcuno che impili delle carte. Quasi tutti i programmi hanno un pulsante con un segno "+". Cliccando su questo pulsante, possiamo aprire i file e metterli in ordine, dal più profondo al più basso, per così dire, mettendo per primo il fondale oceanico, per sistemarvi i continenti e, in questi, i dati che abbiamo su città, strade, ecc. Poiché i file sono tutti “georeferenziati”, si adattano perfettamente, purché abbiano lo stesso datum, la stessa proiezione e lo stesso sistema di coordinate. Conviene prenderne visione prima di "importarle" nella propria mappa.

Possiamo rinvenire file di mappe in formato KML e SHP su internet e - a partire da quelle - assemblare le nostre mappe. Si tratta quasi sempre di file aperti. Diverse agenzie governative forniscono questi file, così come alcune società private, ma non sempre. È utile inoltre sapere se il cartografo che le ha realizzate ha semplificato o ha prestato ai contorni: una costa molto frastagliata potrebbe essere stata semplificata da una pigra linea retta dalla mano di un frettoloso cartografo. Questo potremo scoprirlo solo "ingrandendo" l'immagine e vedendo come appare. Se non troviamo la mappa che vogliamo possiamo disegnarla direttamente "facendo i cartografi". Per questo abbiamo due alternative. La prima, la più ortodossa, è quello di ottenere un'immagine (foto satellitare o fotografia aerea) del luogo che vogliamo, disegnandoci poi “sopra”, come se stessimo compiendo questa operazione con la carta da lucido. Ma l'immagine deve anche essere nel posto giusto in termini di coordinate, essere cioè georeferenziata. Per fare questo, dobbiamo identificare visivamente alcuni punti nell'immagine e assegnare loro le coordinate di questi punti. Si tratta di un'operazione non molto facile, che richiede uno sforzo, ma la maggior parte dei programmi consente di riuscire nell'impresa.

Un'altra soluzione più semplice è prendere un programma che dispone già dell'immagine, come Google Earth, disegnandoci sopra con gli strumenti forniti dal software. Uno dei programmi più facili con cui lavorare è Google Earth. La sua grande dote è la versatilità: è infatti molto facile creare punti, linee e poligoni. È anche possibile sovrapporre mappe storiche all'immagine satellitare corrente (un'operazione che si può compiere senza dover acquisire grandi conoscenze) cosa che si verifica in altri programmi GIS, poiché dispongono di potenti strumenti per sovrapporre le mappe. Anche Google Earth ha le sue carte vincenti: permette di sovrapporre alla mappa i contenuti del programma, le foto satellitari attuali, quasi sempre in alta risoluzione (cosa difficile da ottenere altrove). Ciò facilita la sovrapposizione e consente l'uso di contenuti aggiuntivi, come punti di riferimento e foto create dagli utenti (che, ad esempio, possono essere buoni indizi per localizzare edifici storici). I suoi dati possono essere esportati in altri programmi durante la preparazione delle mappe. Basta salvare il file KML, che può essere aperto in qualsiasi altro programma di sistema informativo geografico. Scoprire in anticipo se qualcuno lo ha già fatto, tuttavia, può far risparmiare molte ore di lavoro.

Il riferimento di quest'ultimo esempio è ai poligoni, che impieghiamo nel caso dei continenti o dei paesi. Possiamo fare la stessa cosa con fiumi e strade, che sono quasi sempre rappresentati con linee. Se lavoreremo con i punti, per indicare, ad esempio, la posizione di determinate località, possiamo utilizzare un'altra risorsa, molto più semplice: una tabella. Può essere realizzata attraverso un [[foglio di calcolo]] con software come Microsoft Excel o Open Office Spreadsheet. L'importante è che il file sia fatto con una certa accuratezza. È necessario creare delle colonne: il nome del luogo dovrà essere una di queste, fondamentale. Altre due colonne, anch'esse essenziali, sono latitudine e longitudine. Con loro generiamo la nostra tabella georeferenziata. Dopodiché dobbiamo salvare il nostro file in un formato che possa essere letto dal programma di geoprocessing. Un formato molto semplice è [[CSV]] (valori separati da virgola), che presenterà i dati in questi termini:

Id''','''Nome''','''Latitudine''','''Longitudine

1''','''LugarXXX''','''-30.41''','''-51.56

2''','''LugarYYY''','''-32.54''','''-52.86

Come appare in un foglio di calcolo (o anche come viene letto dal software):

[[Arquivo:GIL_introduzione_01.PNG]]

Si noti come a ripartire i valori così ordinati sia una colonna, rappresentata da una virgola. Il primo dato, chiamato “ID” è solo un identificatore, seguito dal nome e da altri dati che ci interessano, come il paese, la latitudine e la longitudine. Possiamo aggiungere altre informazioni, come la popolazione totale di queste località, ad esempio, o qualche altra variabile che vogliamo studiare, come la '''[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS|pendenza]]''' o le '''[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali|informazioni altimetriche]]'''. Se le colonne latitudine e longitudine posizioneranno il punto esattamente dove voglio, la colonna con qualche variabile mi permetterà di differenziare i punti tra i diversi tipi, assegnando colori e formati per rendere la mappa più leggibile, quando sarà pronta.

Dove posso ottenere informazioni sulla latitudine e longitudine dei luoghi? Basta avere un dispositivo GPS che indichi questi dati e andare nella posizione desiderata. Se lo trovi più pratico, usa semplicemente siti come [[Open Street Maps]] e [[Google Maps]], oltre a programmi come [[Google Earth]]. Si tratta di scrivere e organizzare ciascuna di queste informazioni, una per una. Richiede molto lavoro, ma i dati possono essere utilizzati più e più volte. Fatto ciò, possiamo “importare” il file CSV nella nostra mappa. Quasi tutti i programmi lo fanno, certamente [[Quantum Gis]] e ArcGis lo fanno. Questo varia da programma a programma, ma di solito ci sarà un pulsante "importa dati di testo" per la mappa. I punti appariranno sullo schermo e possono essere modificati (colori, dimensioni, forma). Linee e poligoni possono anche essere modificati nella presentazione.

Il video qui sotto mostra tutto questo in modo molto visivo:

<youtube>Q1kiVfrNSnM</youtube>

}}

Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale

2021-09-04T14:59:33Z

Diacronie1:

{{articolo|
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testo=

La geografia è completamente cambiata con l'uso delle nuove tecnologie, molto più della storia. E a seguito di questo mutamento, ha occupato spazi prima inimmaginabili o comunque inaccessibili. I Sistemi Informativi Territoriali (GIS), hanno svolto un ruolo fondamentale in questo cambiamento. È l'applicazione delle nuove tecnologie dell'informazione per l'analisi dello spazio, che dà luogo a ciò che viene chiamato "geoprocessing". Si tratta di trasferire la cartografia dalla carta al computer, consentendo alcune innovazioni, come l'incrocio automatico di mappe con database e con immagini, da fotografie satellitari o aeree, velocizzando il processo e consentendo di intensificare la produzione di nuovi dati.

L'adozione di questo tipo di metodologie implica l'apprendimento di determinati software, solitamente commerciali. Dal momento che si tratta di un'attività estremamente specifica, non c'è modo di avanzare in questo campo senza imparare alcune cose da questi programmi. In generale, essi sono molto simili tra loro, anche se la quantità di risorse varia molto, così come il tempo di apprendimento richiesto. Allo stesso modo in cui generalmente utilizziamo elaboratori di testi come Microsoft Word e Open Office, che corrispondono ai formati di file DOC e ODT, vi sono alcuni programmi e file più popolari di altri nel campo del geoprocessing. Il più diffuso è il formato SHP, creato dalla società ESRI, che ha sviluppato il programma ArcGis. Un altro formato noto è [[KML]], ampiamente utilizzato da Google in [[Google Earth]]. Tuttavia anche altri programmi altrettanto funzionali, come '''[[Quantum Gis]]''' e [[Diva Gis]], sono in grado di lavorare con questi file. Si può dire che ognuno di questi file corrisponde a un luogo: possiamo avere un file KML con il disegno del Sud America, così come possiamo avere la mappa del mondo all'interno di un file SHP.

Possiamo trovarci di fronte solamente al punto che localizza una città o un insieme di queste: possiamo infatti organizzare luoghi diversi in cartelle diverse. E possiamo impostare mappe sovrapponendo le immagini di questi file come qualcuno che impili delle carte. Quasi tutti i programmi hanno un pulsante con un segno "+". Cliccando su questo pulsante, possiamo aprire i file e metterli in ordine, dal più profondo al più basso, per così dire, mettendo per primo il fondale oceanico, per sistemarvi i continenti e, in questi, i dati che abbiamo su città, strade, ecc. Poiché i file sono tutti “georeferenziati”, si adattano perfettamente, purché abbiano lo stesso datum, la stessa proiezione e lo stesso sistema di coordinate. Conviene prenderne visione prima di "importarle" nella propria mappa.

Possiamo rinvenire file di mappe in formato KML e SHP su internet e - a partire da quelle - assemblare le nostre mappe. Si tratta quasi sempre di file aperti. Diverse agenzie governative forniscono questi file, così come alcune società private, ma non sempre. È utile inoltre sapere se il cartografo che le ha realizzate ha semplificato o ha prestato ai contorni: una costa molto frastagliata potrebbe essere stata semplificata da una pigra linea retta dalla mano di un frettoloso cartografo. Questo potremo scoprirlo solo "ingrandendo" l'immagine e vedendo come appare. Se non troviamo la mappa che vogliamo possiamo disegnarla direttamente "facendo i cartografi". Per questo abbiamo due alternative. La prima, la più ortodossa, è quello di ottenere un'immagine (foto satellitare o fotografia aerea) del luogo che vogliamo, disegnandoci poi “sopra”, come se stessimo compiendo questa operazione con la carta da lucido. Ma l'immagine deve anche essere nel posto giusto in termini di coordinate, essere cioè georeferenziata. Per fare questo, dobbiamo identificare visivamente alcuni punti nell'immagine e assegnare loro le coordinate di questi punti. Si tratta di un'operazione non molto facile, che richiede uno sforzo, ma la maggior parte dei programmi consente di riuscire nell'impresa.

Un'altra soluzione più semplice è prendere un programma che dispone già dell'immagine, come Google Earth, disegnandoci sopra con gli strumenti forniti dal software. Uno dei programmi più facili con cui lavorare è Google Earth. La sua grande dote è la versatilità: è infatti molto facile creare punti, linee e poligoni. È anche possibile sovrapporre mappe storiche all'immagine satellitare corrente (un'operazione che si può compiere senza dover acquisire grandi conoscenze) cosa che si verifica in altri programmi GIS, poiché dispongono di potenti strumenti per sovrapporre le mappe. Anche Google Earth ha le sue carte vincenti: permette di sovrapporre alla mappa i contenuti del programma, le foto satellitari attuali, quasi sempre in alta risoluzione (cosa difficile da ottenere altrove). Ciò facilita la sovrapposizione e consente l'uso di contenuti aggiuntivi, come punti di riferimento e foto create dagli utenti (che, ad esempio, possono essere buoni indizi per localizzare edifici storici). I suoi dati possono essere esportati in altri programmi durante la preparazione delle mappe. Basta salvare il file KML, che può essere aperto in qualsiasi altro programma di sistema informativo geografico. Scoprire in anticipo se qualcuno lo ha già fatto, tuttavia, può far risparmiare molte ore di lavoro.

Il riferimento di quest'ultimo esempio è ai poligoni, che impieghiamo nel caso dei continenti o dei paesi. Possiamo fare la stessa cosa con fiumi e strade, che sono quasi sempre rappresentati con linee. Se lavoreremo con i punti, per indicare, ad esempio, la posizione di determinate località, possiamo utilizzare un'altra risorsa, molto più semplice: una tabella. Può essere realizzata attraverso un [[foglio di calcolo]] con software come Microsoft Excel o Open Office Spreadsheet. L'importante è che il file sia fatto con una certa accuratezza. È necessario creare delle colonne: il nome del luogo dovrà essere una di queste, fondamentale. Altre due colonne, anch'esse essenziali, sono latitudine e longitudine. Con loro generiamo la nostra tabella georeferenziata. Dopodiché dobbiamo salvare il nostro file in un formato che possa essere letto dal programma di geoprocessing. Un formato molto semplice è [[CSV]] (valori separati da virgola), che presenterà i dati in questi termini:

Id''','''Nome''','''Latitudine''','''Longitudine

1''','''LugarXXX''','''-30.41''','''-51.56

2''','''LugarYYY''','''-32.54''','''-52.86

Come appare in un foglio di calcolo (o anche come viene letto dal software):

[[Arquivo:GIL_introduzione_01.png]]

Si noti come a ripartire i valori così ordinati sia una colonna, rappresentata da una virgola. Il primo dato, chiamato “ID” è solo un identificatore, seguito dal nome e da altri dati che ci interessano, come il paese, la latitudine e la longitudine. Possiamo aggiungere altre informazioni, come la popolazione totale di queste località, ad esempio, o qualche altra variabile che vogliamo studiare, come la '''[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS|pendenza]]''' o le '''[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali|informazioni altimetriche]]'''. Se le colonne latitudine e longitudine posizioneranno il punto esattamente dove voglio, la colonna con qualche variabile mi permetterà di differenziare i punti tra i diversi tipi, assegnando colori e formati per rendere la mappa più leggibile, quando sarà pronta.

Dove posso ottenere informazioni sulla latitudine e longitudine dei luoghi? Basta avere un dispositivo GPS che indichi questi dati e andare nella posizione desiderata. Se lo trovi più pratico, usa semplicemente siti come [[Open Street Maps]] e [[Google Maps]], oltre a programmi come [[Google Earth]]. Si tratta di scrivere e organizzare ciascuna di queste informazioni, una per una. Richiede molto lavoro, ma i dati possono essere utilizzati più e più volte. Fatto ciò, possiamo “importare” il file CSV nella nostra mappa. Quasi tutti i programmi lo fanno, certamente [[Quantum Gis]] e ArcGis lo fanno. Questo varia da programma a programma, ma di solito ci sarà un pulsante "importa dati di testo" per la mappa. I punti appariranno sullo schermo e possono essere modificati (colori, dimensioni, forma). Linee e poligoni possono anche essere modificati nella presentazione.

Il video qui sotto mostra tutto questo in modo molto visivo:

<youtube>Q1kiVfrNSnM</youtube>

}}

Arquivo:GIL introduzione 01.PNG

2021-09-04T14:58:52Z

Diacronie1:

Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale

2021-09-04T14:54:55Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Tiago| cognome=Gil| testo= La geografia è completamente cambiata con l'uso delle nuove tecnologie, molto più della storia. E a seguito di questo mutamento,...'

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La geografia è completamente cambiata con l'uso delle nuove tecnologie, molto più della storia. E a seguito di questo mutamento, ha occupato spazi prima inimmaginabili o comunque inaccessibili. I Sistemi Informativi Territoriali (GIS), hanno svolto un ruolo fondamentale in questo cambiamento. È l'applicazione delle nuove tecnologie dell'informazione per l'analisi dello spazio, che dà luogo a ciò che viene chiamato "geoprocessing". Si tratta di trasferire la cartografia dalla carta al computer, consentendo alcune innovazioni, come l'incrocio automatico di mappe con database e con immagini, da fotografie satellitari o aeree, velocizzando il processo e consentendo di intensificare la produzione di nuovi dati.

L'adozione di questo tipo di metodologie implica l'apprendimento di determinati software, solitamente commerciali. Dal momento che si tratta di un'attività estremamente specifica, non c'è modo di avanzare in questo campo senza imparare alcune cose da questi programmi. In generale, essi sono molto simili tra loro, anche se la quantità di risorse varia molto, così come il tempo di apprendimento richiesto. Allo stesso modo in cui generalmente utilizziamo elaboratori di testi come Microsoft Word e Open Office, che corrispondono ai formati di file DOC e ODT, vi sono alcuni programmi e file più popolari di altri nel campo del geoprocessing. Il più diffuso è il formato SHP, creato dalla società ESRI, che ha sviluppato il programma ArcGis. Un altro formato noto è [[KML]], ampiamente utilizzato da Google in [[Google Earth]]. Tuttavia anche altri programmi altrettanto funzionali, come '''[[Quantum Gis]]''' e [[Diva Gis]], sono in grado di lavorare con questi file. Si può dire che ognuno di questi file corrisponde a un luogo: possiamo avere un file KML con il disegno del Sud America, così come possiamo avere la mappa del mondo all'interno di un file SHP.

Possiamo trovarci di fronte solamente al punto che localizza una città o un insieme di queste: possiamo infatti organizzare luoghi diversi in cartelle diverse. E possiamo impostare mappe sovrapponendo le immagini di questi file come qualcuno che impili delle carte. Quasi tutti i programmi hanno un pulsante con un segno "+". Cliccando su questo pulsante, possiamo aprire i file e metterli in ordine, dal più profondo al più basso, per così dire, mettendo per primo il fondale oceanico, per sistemarvi i continenti e, in questi, i dati che abbiamo su città, strade, ecc. Poiché i file sono tutti “georeferenziati”, si adattano perfettamente, purché abbiano lo stesso datum, la stessa proiezione e lo stesso sistema di coordinate. Conviene prenderne visione prima di "importarle" nella propria mappa.

Possiamo rinvenire file di mappe in formato KML e SHP su internet e - a partire da quelle - assemblare le nostre mappe. Si tratta quasi sempre di file aperti. Diverse agenzie governative forniscono questi file, così come alcune società private, ma non sempre. È utile inoltre sapere se il cartografo che le ha realizzate ha semplificato o ha prestato ai contorni: una costa molto frastagliata potrebbe essere stata semplificata da una pigra linea retta dalla mano di un frettoloso cartografo. Questo potremo scoprirlo solo "ingrandendo" l'immagine e vedendo come appare. Se non troviamo la mappa che vogliamo possiamo disegnarla direttamente "facendo i cartografi". Per questo abbiamo due alternative. La prima, la più ortodossa, è quello di ottenere un'immagine (foto satellitare o fotografia aerea) del luogo che vogliamo, disegnandoci poi “sopra”, come se stessimo compiendo questa operazione con la carta da lucido. Ma l'immagine deve anche essere nel posto giusto in termini di coordinate, essere cioè georeferenziata. Per fare questo, dobbiamo identificare visivamente alcuni punti nell'immagine e assegnare loro le coordinate di questi punti. Si tratta di un'operazione non molto facile, che richiede uno sforzo, ma la maggior parte dei programmi consente di riuscire nell'impresa.

Un'altra soluzione più semplice è prendere un programma che dispone già dell'immagine, come Google Earth, disegnandoci sopra con gli strumenti forniti dal software. Uno dei programmi più facili con cui lavorare è Google Earth. La sua grande dote è la versatilità: è infatti molto facile creare punti, linee e poligoni. È anche possibile sovrapporre mappe storiche all'immagine satellitare corrente (un'operazione che si può compiere senza dover acquisire grandi conoscenze) cosa che si verifica in altri programmi GIS, poiché dispongono di potenti strumenti per sovrapporre le mappe. Anche Google Earth ha le sue carte vincenti: permette di sovrapporre alla mappa i contenuti del programma, le foto satellitari attuali, quasi sempre in alta risoluzione (cosa difficile da ottenere altrove). Ciò facilita la sovrapposizione e consente l'uso di contenuti aggiuntivi, come punti di riferimento e foto create dagli utenti (che, ad esempio, possono essere buoni indizi per localizzare edifici storici). I suoi dati possono essere esportati in altri programmi durante la preparazione delle mappe. Basta salvare il file KML, che può essere aperto in qualsiasi altro programma di sistema informativo geografico. Scoprire in anticipo se qualcuno lo ha già fatto, tuttavia, può far risparmiare molte ore di lavoro.

Il riferimento di quest'ultimo esempio è ai poligoni, che impieghiamo nel caso dei continenti o dei paesi. Possiamo fare la stessa cosa con fiumi e strade, che sono quasi sempre rappresentati con linee. Se lavoreremo con i punti, per indicare, ad esempio, la posizione di determinate località, possiamo utilizzare un'altra risorsa, molto più semplice: una tabella. Può essere realizzata attraverso un [[foglio di calcolo]] con software come Microsoft Excel o Open Office Spreadsheet. L'importante è che il file sia fatto con una certa accuratezza. È necessario creare delle colonne: il nome del luogo dovrà essere una di queste, fondamentale. Altre due colonne, anch'esse essenziali, sono latitudine e longitudine. Con loro generiamo la nostra tabella georeferenziata. Dopodiché dobbiamo salvare il nostro file in un formato che possa essere letto dal programma di geoprocessing. Un formato molto semplice è [[CSV]] (valori separati da virgola), che presenterà i dati in questi termini:

Id''','''Nome''','''Latitudine''','''Longitudine

1''','''LugarXXX''','''-30.41''','''-51.56

2''','''LugarYYY''','''-32.54''','''-52.86

Come appare in un foglio di calcolo (o anche come viene letto dal software):

{| class="wikitable"
|-
|Id
|Luogo
|Lat
|Long
|-
|1
|LuogoXXX
|"-30.41"
|"-51.56"
|-
|2
|LuogoYYY
|"-32.54"
|"-52.86"
|}

Si noti come a ripartire i valori così ordinati sia una colonna, rappresentata da una virgola. Il primo dato, chiamato “ID” è solo un identificatore, seguito dal nome e da altri dati che ci interessano, come il paese, la latitudine e la longitudine. Possiamo aggiungere altre informazioni, come la popolazione totale di queste località, ad esempio, o qualche altra variabile che vogliamo studiare, come la '''[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS|pendenza]]''' o le '''[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali|informazioni altimetriche]]'''. Se le colonne latitudine e longitudine posizioneranno il punto esattamente dove voglio, la colonna con qualche variabile mi permetterà di differenziare i punti tra i diversi tipi, assegnando colori e formati per rendere la mappa più leggibile, quando sarà pronta.

Dove posso ottenere informazioni sulla latitudine e longitudine dei luoghi? Basta avere un dispositivo GPS che indichi questi dati e andare nella posizione desiderata. Se lo trovi più pratico, usa semplicemente siti come [[Open Street Maps]] e [[Google Maps]], oltre a programmi come [[Google Earth]]. Si tratta di scrivere e organizzare ciascuna di queste informazioni, una per una. Richiede molto lavoro, ma i dati possono essere utilizzati più e più volte. Fatto ciò, possiamo “importare” il file CSV nella nostra mappa. Quasi tutti i programmi lo fanno, certamente [[Quantum Gis]] e ArcGis lo fanno. Questo varia da programma a programma, ma di solito ci sarà un pulsante "importa dati di testo" per la mappa. I punti appariranno sullo schermo e possono essere modificati (colori, dimensioni, forma). Linee e poligoni possono anche essere modificati nella presentazione.

Il video qui sotto mostra tutto questo in modo molto visivo:

<youtube>Q1kiVfrNSnM</youtube>

}}

Sistemi Informativi Territoriali in storia

2021-09-04T14:06:15Z

Diacronie1:

I Sistemi di Informazione Geografica per la storia sono costituiti da un insieme di tecniche, metodi e procedure di ricerca che si basano sull'idea di fissare i processi storici su di una mappa, impiegando per questo scopo strumenti di mappatura digitale.

Per approcciarsi ai concetti di base e per una breve storia del termine si può fare riferimento all''''[[Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia|introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia]]'''.

Per comprendere visivamente i procedimenti, si può fare riferimento al testo proposto nell''''[[Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale|introduzione alla realizzazione della cartografia digitale]]'''.

----

'''Esempio introduttivo'''

Per un primo esempio, il lettore può fare riferimento all'Atlante digitale dell'America portoghese[http://lhs.unb.br/atlas], che ambisce a essere una sorta di google maps del Brasile coloniale, un progetto sviluppato dal Laboratório de História Social dell'Universidade de Brasilia.

A questo link il lettore ha accesso alla mappa digitale[http://lhs.unb.br/i3geo8/iroko2/cantino.php], ma conviene, in prima battuta, dare un'occhiata alle Istruzioni per l'uso[http://lhs.unb.br/atlas/Mapa_Digital], che sono sufficientemente semplici da facilitarne la consultazione.

----

[[category:HGIS]]

Sistemi Informativi Territoriali in storia

2021-09-04T13:57:57Z

Diacronie1:

Sistemi Informativi Territoriali in storia

2021-09-04T13:56:29Z

Diacronie1:

I Sistemi di Informazione Geografica per la storia sono costituiti da un insieme di tecniche, metodi e procedure di ricerca che si basano sull'idea di fissare i processi storici su di una mappa, impiegando per questo scopo strumenti di mappatura digitale.

Per approcciarsi ai concetti di base e per una breve storia del termine si può fare riferimento all''''[[Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia|introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia]]'''.

Per comprendere visivamente i procedimenti, si può fare riferimento al testo proposto nell''''[[Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale|Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale]]'''.

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'''Esempio introduttivo'''

Per un primo esempio, il lettore può fare riferimento all'Atlante digitale dell'America portoghese[http://lhs.unb.br/atlas], che ambisce a essere una sorta di google maps del Brasile coloniale, un progetto sviluppato dal Laboratório de História Social dell'Universidade de Brasilia.

A questo link il lettore ha accesso alla mappa digitale[http://lhs.unb.br/i3geo8/iroko2/cantino.php], ma conviene, in prima battuta, dare un'occhiata alle Istruzioni per l'uso[http://lhs.unb.br/atlas/Mapa_Digital], che sono sufficientemente semplici da facilitarne la consultazione.

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[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS]]

[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali]]

[[category:HGIS]]

Sistemi Informativi Territoriali in storia

2021-09-04T13:56:06Z

Diacronie1:

I Sistemi di Informazione Geografica per la storia sono costituiti da un insieme di tecniche, metodi e procedure di ricerca che si basano sull'idea di fissare i processi storici su di una mappa, impiegando per questo scopo strumenti di mappatura digitale.

Per approcciarsi ai concetti di base e per una breve storia del termine si può fare riferimento all''''[[Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia|Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia]]'''.

Per comprendere visivamente i procedimenti, si può fare riferimento al testo proposto nell''''[[Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale|Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale]]'''.

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'''Esempio introduttivo'''

Per un primo esempio, il lettore può fare riferimento all'Atlante digitale dell'America portoghese[http://lhs.unb.br/atlas], che ambisce a essere una sorta di google maps del Brasile coloniale, un progetto sviluppato dal Laboratório de História Social dell'Universidade de Brasilia.

A questo link il lettore ha accesso alla mappa digitale[http://lhs.unb.br/i3geo8/iroko2/cantino.php], ma conviene, in prima battuta, dare un'occhiata alle Istruzioni per l'uso[http://lhs.unb.br/atlas/Mapa_Digital], che sono sufficientemente semplici da facilitarne la consultazione.

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[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS]]

[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali]]

[[category:HGIS]]

Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia

2021-09-04T13:55:51Z

Diacronie1: Diacronie1 ha spostato la pagina Sistemi di Informazione Geografica per la storia (Presentazione) a Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia

{{articolo|
nome=Tiago|
cognome=Gil|
testo=

Lo storico britannico Ian Gregory<ref>GREGORY, Ian., ELL, Paul S., ''Historical GIS: Technologies, Methodologies, and Scholarship'', Cambridge, Cambridge University Press, 2007.</ref> ha istituito il termine HGIS (Historical Geographic Information System in inglese) per designare l'uso di sistemi di informazione geografica rivolti agli studi storici. Si tratta di aggiungere il “quando” alle domande “cosa” e “dove” che caratterizzano i GIS non storici. Diversi lavori recenti hanno evidenziato i vantaggi, le sfide e i problemi di lavorare con HGIS<ref>VALENCIA, Carlos, GIL, Tiago, ''O Retorno dos Mapas'', Porto Alegre, Ladeira Livros, 2016.</ref>. Tra l'entusiasmo eccessivo di alcuni e lo scetticismo di altri, possiamo prendere in esame alcune questioni rilevanti. Il fatto che alcuni problemi sociali non trovino risposte dalle mappe euclidee non invalida il tentativo di rispondere ai problemi che possono effettivamente essere risolti utilizzando queste mappe.

I problemi agrari, come la concentrazione fondiaria, o demografici, come la concentrazione urbana e la migrazione, trovano un buon sostegno nelle analisi basate sullo spazio euclideo. Ma ci sono altre possibilità, come lo studio delle rotte dei viaggiatori, i pellegrinaggi, il rimodellamento urbano, l'intensità commerciale tra regioni che possono anche ottenere buone risposte da questo approccio, il tutto all'interno di una prospettiva storica basata sulla problematizzazione di oggetti e fonti. Ci sono altri problemi che influenzano un tentativo di geoprocessing nella storia. L'inclusione della variabile "tempo" in un luogo nello spazio non è un compito facile, così come anche l'inclusione della variabile “spazio” in un luogo o in un processo che si svolge nel corso del tempo. Come ebbero ad affermare Gregory ed Ell: «Il GIS ha avuto origine in discipline che utilizzano approcci quantitativi e scientifici in un ambiente ricco di dati. La geografia storica è raramente ricca di dati; infatti, i dati sono spesso incompleti e soggetti a errori»<ref>GREGORY, Ian., ELL, Paul S., ''op. cit''.</ref>.

Nella storia si lavora quasi sempre con dati incompleti, fluidi, incerti ed è necessario creare modi per rappresentarli cartograficamente o, quantomeno, avvertire i lettori della regolarità di questo problema. Ma è possibile fare qualcosa di più. Ci sono sistemi per migliorare le nostre prestazioni nel geoprocessing nella storia. Diamo un'occhiata ad alcuni principi che aiutano a guidare questo tipo di metodo:

'''1. È più facile trovare tutti i pezzi (luoghi del passato) che uno solo''';

'''2. È essenziale avere conoscenze in campo toponomastico''';

'''3. È essenziale incrociare i dati con più fonti''';

'''4. È importante tenere a mente che il lavoro non finirà mai'''.

Esaminiamo ora in parte ciascuna di queste affermazioni.

'''È più facile trovare tutti i pezzi (luoghi nel passato) che uno solo'''

Innanzitutto, anche se non sembra, ha senso pensare che sia più facile trovare tutti i luoghi del passato che uno solo, poiché possiamo localizzare le cose nel loro rapporto con le altre, nel loro spazio. Se sappiamo che una sesmaria - un'unità agraria del periodo coloniale - si trova al confine con un'altra, potremmo non essere a conoscenza del loro posizionamento, ma sappiamo che sono vicine. È il modo giusto per iniziare a comporre il nostro puzzle. Avendo un solo pezzo in mano, non potremmo avere idea di dove questo si collochi nell'insieme, ma avendoli tutti a disposizione possiamo assemblarli nel complesso. Certo, il nostro lavoro non avrà la precisione di un puzzle, ma assomiglierà piuttosto a un vaso rotto che deve essere restaurato, usando una metafora impiegata da Ian Gregory. Ma la difficoltà di conoscere la posizione di un singolo pezzo è la stessa e, quindi, è necessario tenere conto della posizione relativa dei luoghi quando li si trova.

'''È essenziale avere conoscenze in campo toponomastico"'''

La seconda affermazione integra la prima. Possiamo sapere dove sono i luoghi attraverso il rapporto che intercorre tra loro, o chi sono è vicino a chi, senza sapere esattamente dove si collocheranno sulla superficie terrestre. Ma se abbiamo conoscenze toponomastiche, se conosciamo i nomi dei luoghi del passato, possiamo già trovare dei riferimenti che ci permetteranno di collocare l'intero insieme nello spazio euclideo. Ciò è spesso possibile utilizzando le informazioni presenti, come la posizione attuale di determinati luoghi, come edifici, strade o piazze. Ma se per il mondo urbano questo è difficile, per il mondo rurale è quasi impossibile. Ad ogni modo, conoscere la regione che andremo a studiare nel presente e cercare informazioni sui nomi di questi luoghi in passato può aiutare molto nel geoprocessing nella storia.

'''È essenziale incrociare i dati con più fonti'''

Per rendere possibile tutto questo, è necessario incrociare tutte queste informazioni toponomastiche con fonti storiche, non solo mappe storiche - molti amano fare riferimento alla cartografia digitale nella storia - ma anche con documenti testuali, dati del patrimonio storico e documenti archeologici. È perciò consigliabile creare un buon database, che faccia dialogare tutto in modo organizzato e facile da recuperare. Possiamo anche fare in modo che il database esporti le informazioni (nei file CSV, per esempio) in modo che i programmi GIS possano creare le mappe.
Si possono utilizzare [[Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale|dati e tabelle per creare cartografia digitale]] attraverso layer informativi geografici ricavati da elenchi e tabelle preesistenti o creati a tale scopo; è possibile anche [[Utilizzo di immagini raster e vettorializzazione|utilizzare vecchie mappe (o immagini satellitari) in un progetto]], adattando l'immagine di vecchie mappa a un moderno sistema informatico.

'''È importante tenere a mente che il lavoro non finirà mai'''

Infine, deve essere chiaro che non finiremo mai di mettere insieme questo puzzle (il vaso rotto di Gregory). Ma possiamo continuare a cercare di inserire i pezzi e il semplice studio della localizzazione di questo passato può essere importante per sollevare nuovi problemi e individuare nuovi oggetti di studio. Infine, per tornare su alcuni dei vantaggi evidenziati da Gregory, il lavoro di HGIS permette di condividere le conoscenze.

}}

Sistemi di Informazione Geografica per la storia (Presentazione)

2021-09-04T13:55:51Z

Diacronie1: Diacronie1 ha spostato la pagina Sistemi di Informazione Geografica per la storia (Presentazione) a Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia

#REDIRECIONAMENTO [[Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia]]

Sistemi Informativi Territoriali in storia

2021-09-04T13:48:59Z

Diacronie1:

I Sistemi di Informazione Geografica per la storia sono costituiti da un insieme di tecniche, metodi e procedure di ricerca che si basano sull'idea di fissare i processi storici su di una mappa, impiegando per questo scopo strumenti di mappatura digitale.

Per un articolo introduttivo, si può fare riferimento a questo testo sui fondamenti dei '''[[Sistemi di Informazione Geografica per la storia (Presentazione)|Sistemi di Informazione Geografica per la storia]]''', dove vengono trattate i concetti basilari e viene offerta una breve storia del termine.

Se vuoi comprendere visivamente i procedimenti, si può fare riferimento al testo proposto nell''''[[Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale|Introduzione alla realizzazione della cartografia digitale]]'''

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'''Esempio introduttivo'''

Per un primo esempio, il lettore può fare riferimento all'Atlante digitale dell'America portoghese[http://lhs.unb.br/atlas], che ambisce a essere una sorta di google maps del Brasile coloniale, un progetto sviluppato dal Laboratório de História Social dell'Universidade de Brasilia.

A questo link il lettore ha accesso alla mappa digitale[http://lhs.unb.br/i3geo8/iroko2/cantino.php], ma conviene, in prima battuta, dare un'occhiata alle Istruzioni per l'uso[http://lhs.unb.br/atlas/Mapa_Digital], che sono sufficientemente semplici da facilitarne la consultazione.

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[[Utilizzo della funzione di Slope in QGIS]]

[[Gestione e trattamento dell’altitudine in funzione dei Sistemi Informativi Territoriali]]

[[category:HGIS]]

Introduzione generale ai Sistemi di Informazione Geografica per la storia

2021-09-04T13:47:30Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Tiago| cognome=Gil| testo= Lo storico britannico Ian Gregory<ref>GREGORY, Ian., ELL, Paul S., ''Historical GIS: Technologies, Methodologies, and Scholarship'...'

Digital Public History

2021-09-04T13:06:51Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Vanessa Giusy|
cognome=Conti|
testo=

== '''Digital Public History''' ==

La ''Digital Public History'' rappresenta un nuovo modo di fare storia: è attivo e partecipativo e comprende le attività di recupero della memoria storica che si svolgono per il pubblico e con il pubblico. Scopo principale di questa disciplina, infatti, è trasportare la storia al di fuori dei confini accademici, verso un pubblico di non addetti ai lavori.

La disciplina della ''Public History'' è nata in ambito accademico statunitense negli anni Sessanta del Novecento con l’intento di portare la storia fuori dalle accademie, rendendola un patrimonio comune, dove più voci erano in grado di dar vita a più narrazioni.

Nell’aprile 2017 è nata in Italia l’AIPH (Associazione Italiana di Public History) per iniziativa della Giunta Centrale per gli Studi Storici e della International Federation for Public History. Fin dalla prima conferenza, tenutasi a Ravenna tra il 5 e l’8 giugno 2017, la comunità degli archivisti si è mostrata interessata ed entusiasta, in quanto è stato riconosciuto il ruolo centrale degli archivi all’interno delle pratiche di Public History.

Le conferenze successive, inoltre, hanno messo in evidenza il ruolo strategico e centrale di archivi e biblioteche, soprattutto digitali, per poter avviare progetti di Public History.

=== '''Il pubblico''' ===

Ogni contenuto o informazione veicolato sul web, in modo gratuito e senza censura, ha la possibilità di essere visto da qualsiasi utente all’interno della rete.

Il pubblico di riferimento, quindi, è potenzialmente molto vasto ma è necessario distinguere il concetto di “''pubblico accesso''”, che contempla l’eventualità che chiunque possa usufruire di un prodotto digitale, dalle reali azioni di accesso e consultazione.

Esistono, per esempio, molte valide e innovative ricerche storiche che, pur trovandosi online, restano confinate a un ristretto gruppo di interlocutori, o perché la loro natura complessa le rende poco fruibili e spendibili per la maggior parte degli utenti o per il modo in cui vengono presentate e narrate.

A questo proposito, è necessario comprendere quanto il prodotto storico veicolato nel web sia capace di coinvolgere i suoi fruitori, di impegnarli e farli partecipare attivamente alla sua costruzione e al suo perfezionamento.

L’opzione tecnologica, infatti, non è una condizione sufficiente per ottenere il coinvolgimento del pubblico perché avere a che fare con contenuti storici presuppone comunque un buon livello di cultura e consapevolezza. In questo senso, argomentazioni molto tecniche o ambiti scarsamente noti possono suscitare negli utenti l’effetto contrario, scoraggiando l’interesse verso una determinata trattazione.

Come in altri ambiti, quindi, anche nel web, modalità e pratiche con cui vengono elaborati e presentati i contenuti storici risultano fondamentali per suscitare l’interesse del pubblico e coinvolgerlo.

Un prodotto digitale basato sulla pubblicazione di fonti, per esempio, sarà meno appetibile di uno incentrato su percorsi biografici o su memorie collettive.

Il passaggio è fondamentale, in quanto è proprio attraverso il ''public engagement'' che la Storia digitale si trasforma in Storia pubblica digitale.

=== '''La partecipazione''' ===

La ''Digital Public History'' rappresenta uno strumento e una metodologia importante per la conoscenza e la valorizzazione di qualsiasi patrimonio documentario perché archivi e biblioteche digitali possono essere “''partecipati” e “partecipativi''”.

Questa disciplina, infatti, intende lavorare con il pubblico nel percorso che porta da un avvenimento alla sua interpretazione e ha l’obiettivo di condividere con il pubblico la consapevolezza di tale costruzione, al fine di creare memorie digitali storicamente valide.

“''Public history''” e “''Public memory''”, però, non rappresentano un’unica entità, per quanto possano procedere di pari passo e avere elementi comuni.

Un banca dati archivistica o un repertorio di fonti, infatti, non rappresentano un prodotto di ''Digital public history'' solo perché presentate in formato digitale; lo diventerebbero, però, nel caso in cui trattassero argomenti in grado di suscitare interesse nel grande pubblico e fossero predisposti alla partecipazione collettiva degli utenti.

L’enfasi posta sul processo di costruzione della storia e sulla condivisione di tale percorso implica l’ambizione di fare del pubblico non solo un fruitore di contenuti ma anche un agente attivo di una migliore conoscenza del passato e della storia. Sono perciò fondamentali per incrementare questo processo di condivisione gli '''[[Strumenti per i progetti collaborativi|strumenti per i progetti collaborativi]]'''.

Da un lato, quindi, la ''Digital public history'' mira a raggiungere l’obiettivo di estensione significativa della partecipazione del pubblico alla ricerca storica, ai metodi e agli strumenti del “fare storia”; dall’altro, invece, è strettamente legata al concetto di mediazione di contenuti e documenti storici condivisi tra un vasto pubblico anche di non addetti ai lavori.

Il fatto che chiunque possa contribuire a “fare storia” non può, però, intaccare alcuni aspetti fondamentali della ricerca e del metodo storico, come la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti storiche, la tensione verso la verità e l’obiettività storica. Diviene quindi essenziale per il Public historian rispondere a un '''[[Il codice etico del Public Historian|codice etico]]'''.

Bisogna evitare, infatti, che allargando l’uso della storia a un vasto pubblico, questa diventi un insieme di fonti poco chiare, non verificate e prive dei metadati necessari per la loro contestualizzazione. È indispensabile fare in modo che la storia non venga assoggettata a ideologie politiche, religiose o di altro tipo e che la fonte storica, venendo privata del contesto sociale e storico in cui è stata prodotta, diventi uno strumento utilizzato in un racconto autoreferenziale che non aggiunge niente alla consapevolezza storica di un gruppo o di una comunità.

Per fare questo, è stata introdotta una nuova figura professionale di storico: il ''digital public historian o storico pubblico digitale''.

Tale figura risponde alla necessità di indirizzare verso la veridicità, la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti la storia, la quale continua a essere condivisa e scritta dal pubblico di non accademici verso cui si mira ad avvicinarla.

Lo scopo del ''digital public historian'', quindi, non è solo quello di ridurre le distanze con il pubblico al fine di rendere accessibili i risultati della ricerca metodologica ma è anche quello di istituire un nesso saldo tra fonte e narrazione, il cui esito sia un’interpretazione fondata, basata su un’analisi critica delle fonti scientificamente provata.
Risulta in questo senso fondamentale una proficua interazione con '''[[Storia e social media|i social media]]'''.

In questo senso, non vi è una suddivisione gerarchica stabilita a priori perché lo storico pubblico digitale pone la propria conoscenza del passato storico in relazione con le memorie e gli sguardi sul passato proposti dal pubblico.

Questo elemento risulta fondamentale, in quanto può contribuire ad approfondire questioni storiografiche importanti, far sorgere nuove domande e restituire ulteriori questioni al ''public historian'' stesso, rilanciando la ricerca storiografica verso nuove direzioni.

In questo senso la ''Digital Public History'' è una pratica che appartiene al pubblico, che diviene impresa comune perché in grado di produrre nuovi interrogativi.

In questo senso anche il '''[[Gaming|gaming]]''' può essere interpretato come una forma di '''[[Videogiochi come Digital History|digital history]]'''.

}}

Digital Public History

2021-09-04T13:03:29Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Vanessa Giusy|
cognome=Conti|
testo=

== '''Digital Public History''' ==

La ''Digital Public History'' rappresenta un nuovo modo di fare storia: è attivo e partecipativo e comprende le attività di recupero della memoria storica che si svolgono per il pubblico e con il pubblico. Scopo principale di questa disciplina, infatti, è trasportare la storia al di fuori dei confini accademici, verso un pubblico di non addetti ai lavori.

La disciplina della ''Public History'' è nata in ambito accademico statunitense negli anni Sessanta del Novecento con l’intento di portare la storia fuori dalle accademie, rendendola un patrimonio comune, dove più voci erano in grado di dar vita a più narrazioni.

Nell’aprile 2017 è nata in Italia l’AIPH (Associazione Italiana di Public History) per iniziativa della Giunta Centrale per gli Studi Storici e della International Federation for Public History. Fin dalla prima conferenza, tenutasi a Ravenna tra il 5 e l’8 giugno 2017, la comunità degli archivisti si è mostrata interessata ed entusiasta, in quanto è stato riconosciuto il ruolo centrale degli archivi all’interno delle pratiche di Public History.

Le conferenze successive, inoltre, hanno messo in evidenza il ruolo strategico e centrale di archivi e biblioteche, soprattutto digitali, per poter avviare progetti di Public History.

=== '''Il pubblico''' ===

Ogni contenuto o informazione veicolato sul web, in modo gratuito e senza censura, ha la possibilità di essere visto da qualsiasi utente all’interno della rete.

Il pubblico di riferimento, quindi, è potenzialmente molto vasto ma è necessario distinguere il concetto di “''pubblico accesso''”, che contempla l’eventualità che chiunque possa usufruire di un prodotto digitale, dalle reali azioni di accesso e consultazione.

Esistono, per esempio, molte valide e innovative ricerche storiche che, pur trovandosi online, restano confinate a un ristretto gruppo di interlocutori, o perché la loro natura complessa le rende poco fruibili e spendibili per la maggior parte degli utenti o per il modo in cui vengono presentate e narrate.

A questo proposito, è necessario comprendere quanto il prodotto storico veicolato nel web sia capace di coinvolgere i suoi fruitori, di impegnarli e farli partecipare attivamente alla sua costruzione e al suo perfezionamento.

L’opzione tecnologica, infatti, non è una condizione sufficiente per ottenere il coinvolgimento del pubblico perché avere a che fare con contenuti storici presuppone comunque un buon livello di cultura e consapevolezza. In questo senso, argomentazioni molto tecniche o ambiti scarsamente noti possono suscitare negli utenti l’effetto contrario, scoraggiando l’interesse verso una determinata trattazione.

Come in altri ambiti, quindi, anche nel web, modalità e pratiche con cui vengono elaborati e presentati i contenuti storici risultano fondamentali per suscitare l’interesse del pubblico e coinvolgerlo.

Un prodotto digitale basato sulla pubblicazione di fonti, per esempio, sarà meno appetibile di uno incentrato su percorsi biografici o su memorie collettive.

Il passaggio è fondamentale, in quanto è proprio attraverso il ''public engagement'' che la Storia digitale si trasforma in Storia pubblica digitale.

=== '''La partecipazione''' ===

La ''Digital Public History'' rappresenta uno strumento e una metodologia importante per la conoscenza e la valorizzazione di qualsiasi patrimonio documentario perché archivi e biblioteche digitali possono essere “''partecipati” e “partecipativi''”.

Questa disciplina, infatti, intende lavorare con il pubblico nel percorso che porta da un avvenimento alla sua interpretazione e ha l’obiettivo di condividere con il pubblico la consapevolezza di tale costruzione, al fine di creare memorie digitali storicamente valide.

“''Public history''” e “''Public memory''”, però, non rappresentano un’unica entità, per quanto possano procedere di pari passo e avere elementi comuni.

Un banca dati archivistica o un repertorio di fonti, infatti, non rappresentano un prodotto di ''Digital public history'' solo perché presentate in formato digitale; lo diventerebbero, però, nel caso in cui trattassero argomenti in grado di suscitare interesse nel grande pubblico e fossero predisposti alla partecipazione collettiva degli utenti.

L’enfasi posta sul processo di costruzione della storia e sulla condivisione di tale percorso implica l’ambizione di fare del pubblico non solo un fruitore di contenuti ma anche un agente attivo di una migliore conoscenza del passato e della storia. Sono perciò fondamentali per incrementare questo processo di condivisione gli [[Strumenti per i progetti collaborativi|strumenti per i progetti collaborativi]].

Da un lato, quindi, la ''Digital public history'' mira a raggiungere l’obiettivo di estensione significativa della partecipazione del pubblico alla ricerca storica, ai metodi e agli strumenti del “fare storia”; dall’altro, invece, è strettamente legata al concetto di mediazione di contenuti e documenti storici condivisi tra un vasto pubblico anche di non addetti ai lavori.

Il fatto che chiunque possa contribuire a “fare storia” non può, però, intaccare alcuni aspetti fondamentali della ricerca e del metodo storico, come la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti storiche, la tensione verso la verità e l’obiettività storica. Diviene quindi essenziale per il Public historian rispondere a un '''[[Il codice etico del Public Historian|codice etico]]'''.

Bisogna evitare, infatti, che allargando l’uso della storia a un vasto pubblico, questa diventi un insieme di fonti poco chiare, non verificate e prive dei metadati necessari per la loro contestualizzazione. È indispensabile fare in modo che la storia non venga assoggettata a ideologie politiche, religiose o di altro tipo e che la fonte storica, venendo privata del contesto sociale e storico in cui è stata prodotta, diventi uno strumento utilizzato in un racconto autoreferenziale che non aggiunge niente alla consapevolezza storica di un gruppo o di una comunità.

Per fare questo, è stata introdotta una nuova figura professionale di storico: il ''digital public historian o storico pubblico digitale''.

Tale figura risponde alla necessità di indirizzare verso la veridicità, la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti la storia, la quale continua a essere condivisa e scritta dal pubblico di non accademici verso cui si mira ad avvicinarla.

Lo scopo del ''digital public historian'', quindi, non è solo quello di ridurre le distanze con il pubblico al fine di rendere accessibili i risultati della ricerca metodologica ma è anche quello di istituire un nesso saldo tra fonte e narrazione, il cui esito sia un’interpretazione fondata, basata su un’analisi critica delle fonti scientificamente provata.
Risulta in questo senso fondamentale una proficua interazione con '''[[Storia e social media|i social media]]'''.

In questo senso, non vi è una suddivisione gerarchica stabilita a priori perché lo storico pubblico digitale pone la propria conoscenza del passato storico in relazione con le memorie e gli sguardi sul passato proposti dal pubblico.

Questo elemento risulta fondamentale, in quanto può contribuire ad approfondire questioni storiografiche importanti, far sorgere nuove domande e restituire ulteriori questioni al ''public historian'' stesso, rilanciando la ricerca storiografica verso nuove direzioni.

In questo senso la ''Digital Public History'' è una pratica che appartiene al pubblico, che diviene impresa comune perché in grado di produrre nuovi interrogativi.

In questo senso anche il '''[[Gaming|gaming]]''' può essere interpretato come una forma di '''[[Videogiochi come Digital History|digital history]]'''.

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Digital Public History

2021-09-04T13:02:00Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Vanessa Giusy|
cognome=Conti|
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== '''Digital Public History''' ==

La ''Digital Public History'' rappresenta un nuovo modo di fare storia: è attivo e partecipativo e comprende le attività di recupero della memoria storica che si svolgono per il pubblico e con il pubblico. Scopo principale di questa disciplina, infatti, è trasportare la storia al di fuori dei confini accademici, verso un pubblico di non addetti ai lavori.

La disciplina della ''Public History'' è nata in ambito accademico statunitense negli anni Sessanta del Novecento con l’intento di portare la storia fuori dalle accademie, rendendola un patrimonio comune, dove più voci erano in grado di dar vita a più narrazioni.

Nell’aprile 2017 è nata in Italia l’AIPH (Associazione Italiana di Public History) per iniziativa della Giunta Centrale per gli Studi Storici e della International Federation for Public History. Fin dalla prima conferenza, tenutasi a Ravenna tra il 5 e l’8 giugno 2017, la comunità degli archivisti si è mostrata interessata ed entusiasta, in quanto è stato riconosciuto il ruolo centrale degli archivi all’interno delle pratiche di Public History.

Le conferenze successive, inoltre, hanno messo in evidenza il ruolo strategico e centrale di archivi e biblioteche, soprattutto digitali, per poter avviare progetti di Public History.

=== '''Il pubblico''' ===

Ogni contenuto o informazione veicolato sul web, in modo gratuito e senza censura, ha la possibilità di essere visto da qualsiasi utente all’interno della rete.

Il pubblico di riferimento, quindi, è potenzialmente molto vasto ma è necessario distinguere il concetto di “''pubblico accesso''”, che contempla l’eventualità che chiunque possa usufruire di un prodotto digitale, dalle reali azioni di accesso e consultazione.

Esistono, per esempio, molte valide e innovative ricerche storiche che, pur trovandosi online, restano confinate a un ristretto gruppo di interlocutori, o perché la loro natura complessa le rende poco fruibili e spendibili per la maggior parte degli utenti o per il modo in cui vengono presentate e narrate.

A questo proposito, è necessario comprendere quanto il prodotto storico veicolato nel web sia capace di coinvolgere i suoi fruitori, di impegnarli e farli partecipare attivamente alla sua costruzione e al suo perfezionamento.

L’opzione tecnologica, infatti, non è una condizione sufficiente per ottenere il coinvolgimento del pubblico perché avere a che fare con contenuti storici presuppone comunque un buon livello di cultura e consapevolezza. In questo senso, argomentazioni molto tecniche o ambiti scarsamente noti possono suscitare negli utenti l’effetto contrario, scoraggiando l’interesse verso una determinata trattazione.

Come in altri ambiti, quindi, anche nel web, modalità e pratiche con cui vengono elaborati e presentati i contenuti storici risultano fondamentali per suscitare l’interesse del pubblico e coinvolgerlo.

Un prodotto digitale basato sulla pubblicazione di fonti, per esempio, sarà meno appetibile di uno incentrato su percorsi biografici o su memorie collettive.

Il passaggio è fondamentale, in quanto è proprio attraverso il ''public engagement'' che la Storia digitale si trasforma in Storia pubblica digitale.

=== '''La partecipazione''' ===

La ''Digital Public History'' rappresenta uno strumento e una metodologia importante per la conoscenza e la valorizzazione di qualsiasi patrimonio documentario perché archivi e biblioteche digitali possono essere “''partecipati” e “partecipativi''”.

Questa disciplina, infatti, intende lavorare con il pubblico nel percorso che porta da un avvenimento alla sua interpretazione e ha l’obiettivo di condividere con il pubblico la consapevolezza di tale costruzione, al fine di creare memorie digitali storicamente valide.

“''Public history''” e “''Public memory''”, però, non rappresentano un’unica entità, per quanto possano procedere di pari passo e avere elementi comuni.

Un banca dati archivistica o un repertorio di fonti, infatti, non rappresentano un prodotto di ''Digital public history'' solo perché presentate in formato digitale; lo diventerebbero, però, nel caso in cui trattassero argomenti in grado di suscitare interesse nel grande pubblico e fossero predisposti alla partecipazione collettiva degli utenti.

L’enfasi posta sul processo di costruzione della storia e sulla condivisione di tale percorso implica l’ambizione di fare del pubblico non solo un fruitore di contenuti ma anche un agente attivo di una migliore conoscenza del passato e della storia. Sono perciò fondamentali per incrementare questo processo di condivisione gli [[Strumenti per i progetti collaborativi|strumenti per i progetti collaborativi]].

Da un lato, quindi, la ''Digital public history'' mira a raggiungere l’obiettivo di estensione significativa della partecipazione del pubblico alla ricerca storica, ai metodi e agli strumenti del “fare storia”; dall’altro, invece, è strettamente legata al concetto di mediazione di contenuti e documenti storici condivisi tra un vasto pubblico anche di non addetti ai lavori.

Il fatto che chiunque possa contribuire a “fare storia” non può, però, intaccare alcuni aspetti fondamentali della ricerca e del metodo storico, come la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti storiche, la tensione verso la verità e l’obiettività storica. Diviene quindi essenziale per il Public historian rispondere a un '''[[Il codice etico del Public Historian|codice etico]]'''.

Bisogna evitare, infatti, che allargando l’uso della storia a un vasto pubblico, questa diventi un insieme di fonti poco chiare, non verificate e prive dei metadati necessari per la loro contestualizzazione. È indispensabile fare in modo che la storia non venga assoggettata a ideologie politiche, religiose o di altro tipo e che la fonte storica, venendo privata del contesto sociale e storico in cui è stata prodotta, diventi uno strumento utilizzato in un racconto autoreferenziale che non aggiunge niente alla consapevolezza storica di un gruppo o di una comunità.

Per fare questo, è stata introdotta una nuova figura professionale di storico: il ''digital public historian o storico pubblico digitale''.

Tale figura risponde alla necessità di indirizzare verso la veridicità, la trasparenza e la contestualizzazione delle fonti la storia, la quale continua a essere condivisa e scritta dal pubblico di non accademici verso cui si mira ad avvicinarla.

Lo scopo del ''digital public historian'', quindi, non è solo quello di ridurre le distanze con il pubblico al fine di rendere accessibili i risultati della ricerca metodologica ma è anche quello di istituire un nesso saldo tra fonte e narrazione, il cui esito sia un’interpretazione fondata, basata su un’analisi critica delle fonti scientificamente provata.
Risulta in questo senso fondamentale una proficua interazione con [[Storia e social media|i social media]].

In questo senso, non vi è una suddivisione gerarchica stabilita a priori perché lo storico pubblico digitale pone la propria conoscenza del passato storico in relazione con le memorie e gli sguardi sul passato proposti dal pubblico.

Questo elemento risulta fondamentale, in quanto può contribuire ad approfondire questioni storiografiche importanti, far sorgere nuove domande e restituire ulteriori questioni al ''public historian'' stesso, rilanciando la ricerca storiografica verso nuove direzioni.

In questo senso la ''Digital Public History'' è una pratica che appartiene al pubblico, che diviene impresa comune perché in grado di produrre nuovi interrogativi.

In questo senso anche il [[Gaming|gaming]] può essere interpretato come una forma di [[Videogiochi come Digital History|digital history]]

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Gaming

2021-09-02T14:24:34Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Anders|
cognome=Moles|
testo=

==''' Introduzione '''==
La parola gaming, è un aggettivo che indica una relazione con il mondo del gioco. Per via dell’esplosione del mercato dei videogame degli ultimi anni, viene associata erroneamente solo al mondo dei videogame. Non avendo una definizione precisa, sotto la parola gioco rientrano molte attività che non hanno tutte le stesse caratteristiche ma guardandole in un insieme si può notare che ogni gioco ha alcune somiglianze con altri giochi ma non è possibile dare una definizione esatta che li raggruppi tutti.
Le peculiarità del gioco come medium sono l’interattività, l’ibridazione con altri medium, la sua capacità di generare una sensazione di presenza nei giocatori: questa forma di coinvolgimento attivo permette che ci sia un maggiore ritenzione di informazioni ricevute durante la sessione di gioco<ref>«Game engagement refers to the player’s’ commitment to the gaming activities. Deeply engaged player is fully focused on the gaming activities and is not aware of the things taking place around. Immersion and flow are central concepts in many studies related to the game engagement». ZHENG, Robert, GARDNER, Michael K., H''andbook of research on serious games for educational applications'', Hershey (PA), Information Science Reference, 2017, p. 65.</ref>.
Anche giochi dove lo scenario storico è assente, non accurato o non interviene in modo attivo sulla sessione di gioco possono diventare importanti per la didattica della storia seguendo le metodologie della didattica ludica <ref>CECALUPO, Marco, ''E Cesare disse: “Si lanci il dado!”'', in ASTI, Chiara (a cura di), ''Mettere in gioco il passato. La storia contemporanea nell’esperienza ludica'', Milano, Unicopli, 2019.</ref>.

==''' Una definizione di gioco '''==

Non esiste una definizione universale e comunemente accettata della parola gioco anche se molti filosofi, antropologi, storici e game designer hanno provato a darne una<ref>Per un elenco dei vari pensatori che hanno dato una propria definizione di gioco: STACCIOLI, Gianfranco, ''Il gioco e il giocare: Elementi di didattica ludica'', Roma, Carocci, 2008, Cap. 1.</ref>.
Il problema è anche linguistico dato che non in tutte le lingue c’è una distinzione netta come in inglese tra Play (attività ludica libera da regole) e Game (sistema ludico determinato da regole) .
Un aiuto nella demarcazione di gioco viene dalle parole di Ludwig Wittgenstein sui giochi Linguistici:

<blockquote>«Come faremo allora a spiegare a qualcuno che cos’è un giuoco [una famiglia]? Io credo che gli descriveremo alcuni giuochi, e poi potremmo aggiungere: «questa, e simili cose, si chiamano ‘giuochi’». E noi stessi, ne sappiamo di più? Forse soltanto all’altro non siamo in grado di dire esattamente che cos’è un giuoco? – Ma questa non è ignoranza. Non conosciamo i confini perché non sono tracciati »<ref>Cit. in REMOTTI, Francesco, ''Contro natura: Una lettera al Papa'', Roma, Laterza, 2010.</ref>.</blockquote>

Con l’arrivo dell’informatica il gioco ha aumentato ancora di più le sue forme. Non si parla solo di videogiochi puri dato che le nuove tecnologie hanno permesso di mischiare alcuni elementi che ritroviamo nei giochi in attività che apparentemente non hanno nulla a che vedere con il gioco, ad esempio il lavoro e lo studio<ref>Un esempio sono la raccolta punti del supermercato o le classifiche aziendali sugli obiettivi di produzione.</ref>. Sul suo blog Il gamedesigner Andrzej Marczewski , ha dato una definizione per ogni forma di gioco in base a quanto siano numerosi e pervasivi gli elementi ludici:

* '''Game Inspired Design/Playful Design''';

* '''Serious Games''';

* '''Gamification''';

* '''Simulation''';

* '''Games/Toys'''.

Molto spesso nel gergo comune questi termini usati come sinonimi, visto che non ci sono spesso confini netti tra queste categorie.
Le categorie di Andrzej Marczewski ruotano attorno al concetto di Game-Thinking: «The use of games and game-like approaches to solve problems and create better experiences»<ref>MARCZEWSKI, Andrzej, ''Even ninja monkeys like to play: Gamification, game thinking & motivational design'', Scotts Valley, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015.</ref>.
Nella definizione viene evidenziato come il Game Thinking permette di usare tutte o alcune risorse derivanti dai giochi per creare delle esperienze coinvolgenti che motivano il comportamento attivo degli utenti. Il Game Thinking si basa sul motivare gli utenti a compiere una determinata azione attraverso le pratiche del gioco, infatti, quando si è partecipativi in un gioco che ci interessa si cerca naturalmente di avere successo<ref>AGNINI, Elisa, ''Gamification e "Caccia alla Musa": una nuova esperienza di turismo'', Tesi di Laurea in Sviluppo interculturale dei sistemi turistici - Università Ca' Foscari Venezia, Venezia, 2017, p. 15. URL: < http://hdl.handle.net/10579/10107 > [consultato il 30 agosto 2021].</ref>.
Lo schema sotto riportato mostra sulla sinistra le varie tipologie di prodotto che, secondo Marczewski, si possono creare incorporando elementi ludici in altri prodotti. Questi elementi sono appunto il '''Game Thinking''', i '''game Elements''', il '''Game Play''' e il '''divertimento puro'''.

[[Arquivo:MOLES_gaming_01.png|600px|thumb|center|]]

Vediamo nel dettaglio ognuno di essi:

* '''Game Thinking''': è l'idea di gioco, il far apparire il prodotto come un gioco all’utilizzatore. È un elemento comune a tutti i prodotti: Gameful Design, Gamification, Serious Game e Game;Game Elements: sono gli elementi tipici dei giochi con le regole come punti, badge, classifiche. Questi elementi, vengono utilizzati dalla Gamification, dai Serious Game e dai Game.

* '''Game Play''': è il vero e proprio gioco, tutte le meccaniche, azioni e attività che deve fare il giocatore quando gioca. sono compresi i Serious Game ed i Game.

* '''Just for Fun''': cioè solo per divertimento puro, si riconduce a questo elemento solo la categoria dei Game quindi dei giochi che hanno lo scopo puro di intrattenimento.

Per quanto riguarda le varie tipologie di prodotto che si possono creare sfruttando gli elementi sopra citati abbiamo quindi:

* '''Game Inspired Design/ Playful Design''': In questo caso vengono utilizzati gli elementi mutuati dai giochi con interfacce utente che imitano quelle dei giochi. L'approccio ludico è mirato all'estetica e all'usabilità piuttosto che all'aggiunta di elementi di gioco (sfide, gettoni, badge, livelli, ecc.). Viene anche chiamato design ludico; in sostanza si rende più amichevole un prodotto dando l’impressione al utente che sia un gioco, può essere efficace quando si vuole rendere più facile e amichevole l’interfaccia di un prodotto, ad esempio un totem museale che dà informazioni sull’esposizione con l’uso di un avatar interattivo che si rivolge direttamente al visitatore.

* '''Serious Games''': La traduzione letterale sarebbe "giochi seri". Il loro scopo è l’insegnamento, non il divertimento. Dunque si cerca di insegnare un argomento tipicamente complesso attraverso un gioco. Quindi il divertimento c’è, ma è un mezzo non un fine. I serious Games hanno avuto una forte spinta grazie all’informatica e nel primo decennio degli anni 2000 sono stati molti i prodotti educativi per le materie STEM per le scuole<ref>ANOLLI, Luigi et al., «Emotions in serious games: From experience to assessment», in ''International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET)'', 5, 2010, pp. 7-16, URL: < https://online-journals.org/index.php/i-jet/article/view/1496/1585 > [consultato il 30 agosto 2021].</ref>. Giochi appartenenti a questa categoria, creati apposta per spiegare e illustrare dinamiche complesse, sono arrivati prima dei videogiochi. Anche l’esercito prussiano faceva delle simulazioni di Guerra con i soldatini e una ricostruzione del campo di battaglia<ref>SCHUURMAN, Paul, «Models of war 1770–1830: the birth of wargames and the trade-off between realism and simplicity», in ''History of European Ideas'', 43, 5/2017, pp. 442–455.</ref> per insegnare strategia Militare ai futuri ufficiali dell’esercito. Anche il popolare gioco Monopoly® nasce come serious game<ref>ORBANES, Philip, ''Monopoly. The world's most famous game and how it got that way'', Cambridge (MA), Da Capo Press, 2006. La creatrice Elizabeth Magie lo creò per spiegare la teoria economica dell’economista Henry George e il problema dei monopoli. «Tutti i partecipanti si indebitavano e prima o poi fallivano, tranne uno, il supermonopolista. che alla fine vinceva. Ma i giocatori potevano prendere un'iniziativa che non è prevista dalle regole del Monopoly di oggi: decidere di collaborare. Non avrebbero pagato l'affitto a un singolo proprietario, ma avrebbero messo la somma in una cassa comune e, come scrisse Magie, "tutti si sarebbero garantiti la prosperità"».</ref>. In questo caso gli aspetti educativi venivano prima del puro intrattenimento ma alla fine questi ultimi hanno prevalso sul resto. I serious games sono quindi degli strumenti formativi dove al centro dell'attenzione c'è la volontà di creare un'esperienza educativa efficace e piacevole. In questa categoria è possibile includere molti giochi educativi;

* '''Gamification''': è «l'applicazione di elementi mutuati dai giochi e di tecniche del game design in contesti non ludici per influenzare il comportamento, migliorare la motivazione e l'impegno dell'utilizzatore». La Gamification si basa sull’aumento della motivazione Estrinseca. Questo vuol dire che, ad esempio, si fa continuare l’utente a fare una attività stimolandolo a raggiungere obbiettivi di gioco con un sistema di punti, Emblemi, gratificazioni interne all’attività. Non permette di lavorare sulla motivazione intriseca che consiste in quella che ha un individuo quando fa una azione perché è realmente appassionato oppure la ritiene gratificante nel suo complesso o perché pensa che tutto quel lavoro sia importante per raggiungere i propri obiettivi personali. La gamification viene usata quindi per catturare l’attenzione delle persone in attività poco stimolanti, ma anche per altre attività come fidelizzare i clienti ad esempio con una raccolta punti.

* '''Simulation''': si tratta di una rappresentazione virtuale di qualche cosa del mondo reale. Non c'è il bisogno di elementi di gioco per poter funzionare e realizzare lo scopo per cui è stata progettata. Le simulazioni consentono agli utenti di praticare un'attività in un ambiente virtuale sicuro. Possono assumere molte forme: fisiche, come giochi da tavolo o di ruolo, digitali, come le simulazioni di volo su computer, o miscelati, come la realtà aumentata;

* '''Play/ Games/ Toys''': la loro distinzione è molto complessa e spesso queste parole vengono usate come sinonimi ma in realtà i loro significati sono molto diversi. Play si riferisce al gioco in forma libera, non ha obiettivi estrinsecamente imposti ed è limitata solo da regole implicite. Il Play è fatto per divertimento o per gioia. Games indica il Play con l'aggiunta di obiettivi e regole definite come ad esempio le sfide. Toys, ossia giocattoli veri e propri, sono gli oggetti con cui si gioca e ci si diverte a giocare, possono essere utilizzati sia nelle attività di Play o Game.

Per concludere questa distinzione di termini e per comprendere, ancora più approfonditamente, la differenza tra i vari termini analizzati in precedenza, emerge molto utile la lettura del diagramma realizzato sempre da Marczewsky dove pone in evidenza le disuguaglianze fra le varie categorie in base agli obiettivi in fase di progettazione.

[[Arquivo:MOLES_gaming_02.png|600px|thumb|center|Immagine 2. Fonte : < https://www.gamasutra.com/blogs/AndrzejMarczewski/20130311/188218/ >. ]]

==''' I videogiochi '''==

I videogiochi nascono come una evoluzione su supporto informatico dei giochi tradizionali. Infatti il primo gioco PONG è una rappresentazione del classico gioco del tennis. Da quel momento, nel giro di 30 anni il videogioco è passato da un mercato di nicchia con prodotti in grafica vettoriale ad essere una industria dai profitti miliardari. L’evoluzione grafica e tecnologica ha contribuito molto al suo successo grazie al miglioramento visivo dei suoi prodotti e alla riduzione dei costi di produzione dell’hardware che ne permette la loro fruizione.

[[Arquivo:MOLES_gaming_03.png|600px|thumb|center|]]

Secondo Tavinor, il termine videogame si riferisce ai modi in cui le tradizionali forme di intrattenimento (letteratura, teatro, cinema, musica) vengono implementate in un nuovo ''technologically derived medium''<ref>TAVINOR, Grant, ''The art of videogames'', Malden (MA), Wiley-Blackwell, 2009.</ref>.
Il prestito delle regole e delle forme provenienti da altre forme artistiche ha portato il videogioco moderno ad avere anche le potenzialità per trattare in maniera originale anche temi complessi e non limitarsi soltanto al puro intrattenimento.

==''' I giochi e la rappresentazione della storia '''==

La storia è uno degli argomenti da cui il gioco attinge molto frequentemente<ref>RUOCCO, Carmine Christian, «La narrazione della guerra nei videogiochi», in ''Didattica della storia – Journal of Research and Didactics of History'', 2, 2020, pp. 396-412</ref>. Soprattutto da quando, nei primi anni Ottanta<ref>Il gioco zork fu il primo a rappresentare interamente un'esperienza testuale.</ref>, i videogiochi hanno iniziato ad avere una componente narrativa molto accentuata. Lo studio di Rochat Yannick<ref>ROCHAT, Yannick, ''A Quantitative Study of Historical Video Games (1981–2015)'', in VON LUNEN, Alexander et al., ''Historia Ludens: The Playing Historian'', London, Routledge, 2019, pp. 3-19.</ref> ha censito tutti i giochi con ambientazione storica dimostrando la loro pervasività nel mercato.
Visto il grande numero di generi e sottogeneri, il racconto del passato avviene in materia diversa in base alle caratteristiche di ogni titolo: le meccaniche, la forma (digitale o meno), l’interfaccia di gioco. Il passato può essere solo uno scenario ininfluente con l’attività di gioco, oppure l’ambientazione storica che influenza completamente le azioni del giocatore (gameplay) delimitando cosa si può e cosa non si può fare<ref>In ''Assassin’s creed liberty'' il protagonista con abilità trasformistiche deve sfruttare i costumi per camuffarsi (l'ambientazione è quella dei Caraibi nell'Ottocento) e carpire così informazioni utili per il successo della partita.</ref>.
Un gioco può anche intendere la storia come una tecnica di ricostruzione del passato mettendo ad esempio il giocatore nel ruolo di uno storico che deve analizzare fonti primarie e secondarie di diverso genere. La sfida e quindi il divertimento sta proprio nel saper costruire interpretazioni dell’evento del passato e poi confrontarle con le versioni degli altri giocatori.
Molti giochi, grazie all’implicito patto di finzione con cui si inizia a giocare, riescono a dare all’utente la sensazione di essere proprio nel passato portandolo a pensare e ad agire come un uomo di quell’epoca. I giochi di ruolo, conosciuti con la sigla RPG, appartengono a questa categoria.
Per quanto riguarda i giochi da tavolo puri, la loro capacità di ricreare una ambientazione storica rimane dipendente dalle regole e dagli oggetti di gioco e dalla atmosfera che riescono a ricreare. Ad esempio un gioco come ''Radetzky: Milano 1848'', permette di impersonare le truppe Austriache e italiane durante le 5 giornate di Milano ma in un ambiente limitato a una mappa di gioco che è una mappa stradale della città meneghina nel 1848. In questo caso si vedrà tutto con gli occhi dei militari, mettendo da parte tutti gli aspetti sociali, ideologici e politici di quell’evento storico.
Anche i giochi più complessi, anche quelli che si trovano sotto il nome “Simulazioni” sono delle semplificazioni e rappresentazioni parziali della realtà: selezionare e scegliere cosa mostrare porta, in modo implicito, a far avere al giocatore un punto di vista sull’evento storico che è quello degli autori. Nel caso di un gioco di storia tutto questo vuol dire anche mostrare una tesi storiografica che molti giocatori interiorizzeranno durante la partita <ref>WAINWRIGHT, A. Martin, «Teaching Historical Theory through Video Games», in ''The History Teacher'', 47, 4/2014, pp. 579–612.</ref>.

Nei wargame che simulano antiche battaglie con dei soldatini su un tavolo, l’accuratezza storica non è data solo dalla rappresentazione fedele delle miniature dei soldati e del loro equipaggiamento, un altro elemento che può aiutare a comprendere le dinamiche di un evento è il modo di giocare: il gameplay. Gli autori devo saper bilanciare le regole in modo che almeno i rapporti di forza tra le truppe siano rispettate. Ad esempio siccome è vero che i soldati prussiani potevano ricaricare più in fretta di tutti gli altri<ref>BARBERO, Alessandro, ''Federico il Grande'', Palermo, Sellerio, 2020.</ref> allora per tutte le altre truppe il tempo deve essere proporzionato e quindi diminuito. In questo modo il giocatore, capendo regole e meccaniche comincia anche a farsi una idea sui rapporti di forza degli eserciti e di perché poi le cose siano andate in un certo modo. In questo modo il messaggio storico non viene veicolato solo da aspetti grafici.

In ogni caso i giochi con più giocatori sono ottimo strumento di pubblic history, e permettono ai gruppi di appassionati di vedere l’evento da una prospettiva interna divertendosi con dei propri pari e traendo in autonomia riflessioni e pensieri sull’evento storico, dato che le riflessioni sui dei giochi ben progettati serviranno al giocatore anche per vincere le sue prossime partite<ref>MASINI, Riccardo, ''Il wargame storico'', in ASTI, Chiara (a cura di), ''op. cit''., p. 124.</ref>.

Tuttavia il discorso storico che viene recepito varia da giocatore in giocatore, di partita in partita e perciò se si vuole usare un gioco come strumento di rappresentazione del passato allora nella partita ci deve essere necessariamente una tutor autorevole sull’argomento (fisica o virtuale) che permetta di guidare, spiegare e far analizzare agli altri giocatori quello che stanno vivendo sia durante la partita che dopo (''debriefing'')<ref>''REPUBBLICA RIBELLE - Il gioco da tavolo dedicato alla Repubblica di Montefiorino'', URL: < https://www.youtube.com/watch?v=dMYLBMr7d0M > [consultato il 9 luglio 2021].</ref>.

Il ruolo del tutor è ancora più necessario per quanto riguarda i simulatori digitali, ad esempio ''Civilization'', ''Europa Universalis'', ''Age of Empire'', ''Total war''. In questi giochi non c’è solo l’aspetto militare da tenere conto dato che questi titoli mettono il giocatore nei panni di un ''deus ex machina'' che controlla un popolo o una civiltà con l'obiettivo di svilupparla sempre di più .

Il giocatore muova e controlla interi stati, gli amministra, ne attacca altri, decide come e dove allocare le risorse per il bene del suo popolo. Non è come impersonare un re, perché l'arco narrativo non è quello della vita di una persona ma di una intera epoca o più punto giochi del genere virgola non devono essere sottovalutati da storici perché il loro successo non è indifferente. La loro forza poi è quella non di trasmettere eventi storici realmente accaduti, perché un giocatore può tranquillamente andare a scoprire l'America con gli olandesi. Il punto è che quando si utilizzano questi titoli si capisce molto di più come funzionano gli eventi, come sono collegati tra di loro società, economia, cultura. Ad esempio se non si riesce ad avere un' economia Florida, la popolazione tenderà più spesso ribellarsi ea creare sommosse e proteste.

In questi giochi, che vengono anche chiamati controfattuali il valore didattico non sarà di tipo divulgativo ma risiede principalmente nell’illustrazione delle dinamiche fondamentali dei processi storici, che da un punto di vista storiografico e morto più importante del realismo storico<ref>McCALL, Jeremiah, ''Gaming the Past: using videogame to teach secondary history'', New York (NY), Routledge, 2013, Cap.1 "Why Play Historical Simulation Games?". </ref>. Secondo i detrattori il problema in questa tipologia di giochi risiede proprio nel ''what if''. Infatti un giocatore può fare storia controfattuale e ad esempio provare a vedere che succede se l'unificazione d'Italia viene fatta dai Borboni. Ovviamente quello che c'è dietro un gioco sono dei modelli matematici, ma che negli ultimi anni vengono sviluppati proprio grazie alla consulenza di storici, di economisti, di sociologi. Modelli matematici molto verosimili, ma che sono pur sempre delle approssimazioni. Tuttavia sottovalutare i giocatori e pensare che credano veramente che le cose possano essere andate come nel videogioco e un po' offensivo. Il rischio non è questo, anche perché molto spesso si fanno più e più partite ed è impossibile che il programma dia sempre la stessa reazione ad un evento del giocatore, c'è sempre un elemento stocastico. L'unico problema che potrebbe essere veramente dannoso è che questi algoritmi rappresentano delle idee storiografiche ben precise e sono queste che insegnati, tutor, pubblic hystorians devono saper riconoscere e usarli come tema di dialogo e discussione. Ad esempio tra i giochi di genere gestionale è possibile che ci siano giochi molto neoliberisti, dove per far progredire la propria nazione l'importante e soprattutto aprire tutti i mercati e imporre basse tasse e bassi dazi<ref>WAINWRIGHT, A. Martin, ''Virtual history: How videogames portray the past'', London, Routledge, 2019, Cap. 4 "Economics And Resource Managment".</ref>. Quindi implicitamente vengono trasmesse certe idee storiografiche di storia economica invece che altre. per questo è morto importante fare anche una critica storica i giochi, in modo che nelle successive versioni, il gioco possa essere più aperto alle recenti interpretazioni storiografiche . Questo ad esempio è accaduto veramente per il gioco Civilization che nei primi titoli aveva meccanica economiche molto liberiste, ma dopo vari critiche da parte di storici il suo sistema di gioco economico è ora molto più complesso e adesso basse aliquote non portano automaticamente a un miglioramento dell’economia ma solo alle categorie sociali legate al commercio.
I giochi, soprattutto quelli di maggior successo hanno molto successo e influenzano l’idea comune che si ha della storia di storia economica e militare che hanno i giocatori, che sono milioni. Molto più del mondo cinematografico o editoriale, visto che si tratta di un mercato molto più grande

==''' Videogiochi ambientati nel passato '''==

La tecnologia videoludica permette di creare programmi e ambienti virtuali molto differenti tra loro. Vi sono un gran numero di generi e sottogeneri nei videogiochi.
Secondo Adam Chapman nei giochi in ambienti 3D si Possono avere 2 approcci nella rappresentazione del passato: una realistica e una concettuale<ref>CHAPMAN, Adam, ''Digital games as history: How videogames represent the past and offer access to historical practice'', New York, Routledge, 2018.</ref>. Una ulteriore distinzione di genere si può fare con i giochi in prima e terza persona dove quindi il giocatore adotta una visuale in soggettiva o in terza persona, con inquadrature molto simili al cinema.
In prima e terza persona sono solo alcuni dei modi con cui si può gestire la telecamera di gioco,

[[Arquivo:MOLES_gaming_04.png|1000px|thumb|center|Immagine 4. Screenshot ''Call of duty WWII'', visuale in prima persona sullo sbarco in Normandia.]]

[[Arquivo:MOLES_gaming_05.png|1000px|thumb|center|Immagine 5. ScreenShot di ''Assassin's creed 2''. Visuale in terza Persona.]]

Nei titoli dove la rappresentazione del passato è di tipo “Realistico” si punta soprattutto alla ricreazione digitale dell’ambiente e della scenografia di gioco. L’ambiente è verosimile e ricreato non solo con modelli 3d ma anche con effetti visivi e sonori e con le interazioni che si possono avere con gli altri personaggi del gioco (NPC)<ref>Ad esempio nella serie ''Assassin’s creed'' nelle strade si possono udire voci e discorsi dei personaggi virtuali nella lingua originale.</ref>. Come in un romanzo storico, l’ambientazione storica non garantisce la narrazione di fatti realmente accaduti. La sceneggiatura del gioco è una storia verosimile ambientata nel passato, con alcuni richiami a eventi o personaggi realmente esistiti. Esattamente come accade per un film o un libro. Inoltre le azioni che un giocatore può fare e gli scenari possibili sono molto limitati e determinati dalle scelte dei creatori, è un errore vedere questi titoli come simulatori di un ambiente del passato.

Secondo Adam Chapman l’altro grande approccio ai giochi di storia è quello concettuale. In questo caso si tratta di giochi che non mostrano un passato ricostruito nei sui piccoli aspetti con il punto di vista di una persona vissuta ipoteticamente in quel periodo. I videogiochi concettuali si concentrano sui macro processi economici e sociali e militari di una certa epoca. La ricostruzione digitale di ambienti evocativi viene lasciata da parte, e il giocatore interagisce solamente con elementi simbolici (mappe, modelli stilizzati) , dati e statistiche sull’andamento del proprio stato/citta/impero. Le regole e le meccaniche variano in base alla posizione geografica e al tempo storico. Vuol dire che se la partita è ambientata nella seconda guerra mondiale allora spostare truppe nel mediterraneo occorreranno meno turni di attesa rispetto a una partita ambientata nell’antica Roma. In questi giochi, come detto il giocatore si diverte a gestire le sorti di una realtà politica realmente esistita e provare a fare scelte diverse da quelle realmente avvenute nel corso della storia, ad esempio cercare di scoprire e conquistare le Americhe con il proprio stato prima che lo facciano gli spagnoli nel 1492. Gli scenari sono potenzialmente infiniti e ogni partita è diversa dalle altre visto che ogni singolo elemento di gioco influenza gli altri in una reazione a catena, creando eventi e situazioni sempre nuove.

[[Arquivo:MOLES_gaming_06.png|1000px|thumb|center|Immagine 6. ScreenShot di gioco Concettuale. ''Civilization''.]]

[[Arquivo:MOLES_gaming_07.png|1000px|thumb|center|Immagine 7. Gioco Concettuale. ''Europa Universalis IV''.]]

L’interattività è una peculiarità del videogioco rispetto agli altri media e anche l’idea di passato che un giocatore si crea involontariamente durante una partita cambia da persona a persona, di partita in partita. Se leggendo un libro o un capitolo di un libro due lettori avranno affrontato le stesse parole e le stesse frasi, 2 giocatori che avranno giocato un livello non per forza avranno interagito con gli stessi personaggi, con le stesse meccaniche nello stesso ordine temporale e con le stesse modalità.

Secondo McCall un videogioco moderno rappresenta il passato soprattutto grazie ad alcuni elementi<ref>McCALL, Jeremiah, «Playing with the past: history and video games (and why it might matter)», in ''Journal of Geek Studies'', 6, 1/2019, pp. 29-48.</ref>:

* Il protagonista, con i suoi ruoli e gli obiettivi da raggiungere per completare la partita;

* Il mondo virtuale, un ambiente virtuale pensato per dare una forte componente evocativa;

* Elementi che interagiscono con il protagonista e che lo aiutano, lo assistono o si scontano con lui;

* Le risorse e gli strumenti messi a disposizione con cui provare a raggiungere l’obiettivo della partita aiutano a rendere la partita più immersiva e a facilitare il patto di finzione<ref>Il patto di finzione è quello che si fa prima di iniziare a giocare, in cui i giocatori decidono in modo implicito di essere d’accordo che da quel momento in poi non si è più noi stessi. CAILLOIS, Roger, ''I giochi e gli uomini: La maschera e la vertigine'', Milano, Bompiani, 2000.
</ref> che ogni giocatore fa quando gioco immergerlo in un altro periodo storico.

[[Arquivo:MOLES_gaming_08.png|600px|thumb|center|Immagine 8. ''Diagram Of a Historical Problem Space'' in <ref>McCALL, Jeremiah, «Playing with the past: history and video games (and why it might matter)», cit.</ref>.]]

==''' Historical Game Studies '''==
La branca di studi che si occupa dello studio, critica e progettazione dei Giochi storici è chiamata hystorical game studies. Secondo la definizione di Mac Callum-Steward&Parsler (2007) un gioco storico “has to begin at a clear point in real World History, and that History has to have a Manifest Effect on the Nature of Game Experience”<ref>MacCALLUM-STEWART, Esther, PARSLER, Justin, ''Controversies: Historicising the Computer Game. Situated Play'', in Proceedings of DiGRA 2007 Conference Tokyo: The University of Tokyo September, 2007.</ref>.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:54:33Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA rast 01.PNG]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA rast 02.PNG]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA rast 03.PNG]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA rast 03 02.PNG]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA rast 04.PNG]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:54:06Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA rast 01.PNG]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA_rast_02.png]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA_rast_03.png]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA rast 03 02.PNG]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA rast 04.PNG]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:53:37Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA_rast_01.png]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA_rast_02.png]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA_rast_03.png]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA rast 03 02.PNG]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA rast 04.PNG]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:52:16Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA rast 01.png]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA rast 02.png]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA rast 03.png]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA rast 03 02.PNG]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA rast 04.PNG]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:51:20Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA_rast_01.png]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA_rast_02.png]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA_rast_03.png]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA_rast_03_02.png]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA rast 04.PNG]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:48:50Z

Diacronie1:

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
testo=

Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA_rast_01.png]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA_rast_02.png]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA_rast_03.png]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA_rast_03_02.png]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA_rast_04.png|600px]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

}}

Utilizzo di dati e tabelle nella creazione della cartografia digitale

2021-09-02T12:48:09Z

Diacronie1: Criou página com '{{articolo| nome=Sirio| cognome=Papa| testo= Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiam...'

{{articolo|
nome=Sirio|
cognome=Papa|
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Per sapere utilizzare le tabelle in un GIS sarebbe bene, prima di tutto, conoscere le basi di dati, perché una volta che sappiamo crearne una possiamo estrarne il massimo delle informazioni con il minimo sforzo e conducendo ricerche anche molto elaborate.
Qui solo alcuni punti fondamentali.
Prima, però, chiediamoci cosa potrebbe fare uno storico con una tabella in un GIS. Ad esempio può costruire mappe che mostrano città di diverse dimensioni, attraverso punti con dimensioni diverse in base al numero di persone che ci vivono, creando una visualizzazione efficiente per i dati demografici. Può mostrare, invece, in quali luoghi c'è una maggiore incidenza di reati relativi al gioco d'azzardo o di acquisto di libri di auto-aiuto. In definitiva, l'uso di tabelle e database nella cartografia può essere molto utile.
Quella che segue è una delle procedure più semplici. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è una tabella con i dati che ci interessano e che uno di questi dati sia una posizione identificabile nel livello di lavoro e che sia possibile assegnargli delle coordinate. Vediamo l'esempio qui sotto:

[[Arquivo:PAPA_rast_01.png|600px]]

Come si può facilmente capire, con decine (meglio ancora centinaia o migliaia) di questi dati potremmo osservare le tendenze nel tempo di certi crimini, se si verifichino più di mattina, di notte o in una particolare strada. E questo può essere legato a diversi fattori. Tuttavia, alcune strade possono essere vicine tra loro e ciò che abbiamo è una regione dove si verificano più crimini, o certi crimini. In questo caso, l'uso della cartografia digitale è molto utile. Per vedere questo, dobbiamo aggiungere due colonne alla nostra tabella: latitudine e longitudine. Vediamo:

[[Arquivo:PAPA_rast_02.png|600px]]

Questa tabella, se in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (comma separated values) e importata direttamente in programmi di cartografia digitale, come QGIS. Vediamo un esempio:
Questa tabella, se è in un foglio di calcolo (Microsoft Excel, Libre Office Calc, ecc.) può essere salvata in formato CSV (valori separati da virgola o punto e virgola) e importata direttamente in programmi di mappatura digitale, come QGIS. L’esempio mostra una corretta formattazione dei dati:

[[Arquivo:PAPA_rast_03.png|600px]]

Questi dati appariranno in un file csv nella forma seguente, che è terribile per l'occhio umano, ma ottima per il computer:
Crimine; Data; Ora; Posizione; Latitudine; Longitudine
Furto;12/23/15;11:03 PM;Rua das Couves, 345;"-35.84534";"-38.34233”
Estorsione;25/02/19;15:08;Rua Direita,223;"-45,84234";"-15,76634"
Proviamo a inserire in QGIS per esempio:
Cominciamo con il pulsante che ci permette di importare dati nel nostro progetto, il "Free Data Source Manager", che si trova nel menu in alto, proprio nell'angolo sinistro:

[[Arquivo:PAPA_rast_03_02.png|600px]]

Si aprirà questa finestra di configurazione. Lì possiamo dire al programma come importare la nostra tabella:

[[Arquivo:PAPA_rast_04.png|600px]]

Notate alcune cose importanti: dobbiamo dire al programma qual è il segno SEPARATORE (nella parte "File Format"), se usiamo punto e virgola, virgola o qualsiasi altro. In questo caso, poiché usiamo il punto e virgola, dobbiamo cliccare in questa opzione e in nessun'altra. In questo modo il programma saprà come dividere le colonne e separare i dati. In basso, il programma mostra come ha capito i dati, così è possibile correggere qualsiasi errore.
Una volta fatto questo, bisogna informare il programma su quali campi hanno informazioni sulle coordinate (nella parte chiamata Geometry definition), in questo caso Latitude e Longitude. La longitudine è sempre l'asse "X" e la latitudine è sempre la "Y". Vedere l'immagine. Fate la stessa cosa nel vostro progetto. Ci sono altri possibili formati, che avranno articoli specifici in questo portale, come il formato WKT, che è molto utile per creare database di LINEE e POLIGONI, dato che questo articolo parla solo di tabelle PUNTO.
Una volta fatto questo, il programma posizionerà i punti nei posti informati nella tabella.
Tuttavia, la mappa mostrerà solo i punti dello stesso colore nello spazio. Rimarrebbe ancora da colorare, per esempio, con sfumature diverse i diversi tipi di crimine. Per fare questo, dovete imparare a categorizzare gli elementi, che è l'argomento di un altro articolo.
Allo stesso modo, è possibile utilizzare il formato shapefile per creare livelli di database direttamente nel software.

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