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歩け、マヤ -考古学・歴史ニュース-

歩け、マヤ -考古学・歴史ニュース-

「考古学」を中心に考古学・歴史に関するニュースをお届け! 世界には様々な発見や不思議があるものです。ちょっとした身の回りのモノにも歴史があり、「らーめん」すらも考古学できるってことを、他の考古学・歴史ニュースと共にお伝えします!(。・ω・)ノ゙

お金にならない考古学をお金にしよう╭( ・ㅂ・)و ̑̑ グッ ! 考古学・歴史ニュースの決定版╭( ・ㅂ・)و ̑̑ グッ !

2019ねん 8がつ 4にち(にちよーび、晴れ)

暑い中、研究したい欲はあるが、目の前の仕事が片付かないっ!( ・Д・)


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グラフ002_Project D
↑どうやら右肩上がりではなかった( ・Д・)


みなさん、こんにちは。「歩け、マヤ」管理人のだんごです。

恒例の月初め報告ですね~!( -д-)ノ

「リベラル・アーツ」なんて表現で、所謂「教養教育」の必要性が叫ばれている今日この頃ですが、私も最近「教養」やってます。

一言で言えば、考古学に関わる周辺諸科学のお勉強なわけですが、大学の1~2年生で教養やるのも大事ですけど、研究室に入り専門的な勉学を経験した上での教養も大事だなと実感しております(*・ω・)ノ

・・・ということで、私事でしたが、ではまずデータの提示をします!


表1. 2019年7月までの各数値の推移
2019年7月まで表jpg


予想通り、収益は下がりました!ヽ(TдT)ノ

まぁ元に戻ったというのが正しいところでしょう。

PV数やUU数も減っているので、何か手を打たないとだめだなと思っています(/TДT)/

さて、個別にグラフを見ていきましょう。


2019年7月までグラフ
図1. 2019年7月までの属性ごとの推移


低いながらも記事数は安定しているんですけどね。

目標の月15本に届いていないですけどね。

14~16本くらいで安定させたいものです(*・ω・)ノ

収益は前回の1000円越えが異常値だったので、気にしていませんが、やはりPV数・UU数の減少がネックですね。

一時期(2019年4月・5月)はほおっておいても一日に150~200PV、100UUだったのでサイトも板についてきたかなと思っていましたが……

甘かったですヽ(TдT)ノ

書きたいニュースは溢れていて、とりあえず記事数を増やすために「ニュース的な記事」を量産している傾向があるのですが、

やはりそうなるとマメに見てくれている方々は、本当に歴史に興味あるコアな方々なのかなと思います。

一方で極端なPV・UU数の増加・減少に関係しているのは一般的な歴史好きな方々なのでしょう。

まぁつまるところ、皆さんが読んでくれる人気記事の感じからして、「オカルト」に関係した記事か少なくとも当サイト「歩けマヤ」の完全オリジナル記事を書かなきゃダメってことのようです(*・ω・)ノ


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ここ数か月、「特集」をやる時間を取れていなかったので、今月こそ何か書いていかなきゃなと思います。

久しぶりラーメン食べに行って、「ラーメンの考古学」かな・・・

あんまり人気ないけどね!( -д-)ノ

あとは「日ユ同祖論」関係でしょうかね。

オカルトちっくな記事は書くのに正直抵抗があります。

どうしても批判的な内容になってしまいますのでね。

「夢を壊すな!」みたいなコメントも頂きましたしねΣ( ̄ロ ̄|||)

どうも浪漫の抱き方に違いがあるようですが、まぁしょうがない!

皆さんに「歴史」、多くの場合は「人類史」でしょうか、そういったものを科学的目線から楽しんで頂ける記事をこれからも書いていきたいと思いますのでどうぞよろしくお願い致しますヾ(´ω`=´ω`)ノ

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2019ねん 7がつ 27にち(どよーび、晴れ)

明日は久々の休みなので、朝から調査行きます。

楽しみだ!(・∀・)つ

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はじめに

さて、今回扱うのは『考古学の未来』です。

関係諸者には確実に叩かれる内容でしょう( ・Д・)

だから私も真面目に書かなければならず、文量も増えるでしょう。

しかし!

明日は調査なので、今回は導入ということで手短に終わらせたいと思います( -д-)ノ


ビッグデータと人文科学

ビッグデータという言葉が出現してからけっこう経ちますが、考古学における論文でも流行りとして「ビッグデータ」の用語をタイトルに冠した論文が投稿されています。


ビッグデータ とは、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。
(wikiより転載)

このようなビッグデータの定義からすると、今現在、考古学におけるビッグデータなんてものは存在しないように私は思っています。

一方で十分な潜在性はあるかなとも思っており、これからの発掘調査や資料調査において考古学情報をいかに定量化できるか、そしてそのデータをいかに蓄積して「考古学的ビッグデータの構築」を図るかが重要なポイントになるかなと浅く考えております( -д-)ノ

これまで考古学においても定性的分析だけではなく、定量的な分析が行われてきた歴史を有します。

しかしながら所謂「数理考古学」は「数理経済学」や「数理社会学」とは比較にならないくらいにレベルが低いと言わざるを得ません(方法論や方向性に大きな違いがあります)。

昨今、ビッグデータの登場により、「経済物理学」や「社会物理学」といった分野が発生、発展を開始しています。

(*研究史上、後者の発生は古いですが、本当の意味で物理学的手法を取るようになったのは最近だと門外漢ながらに整理しています( -д-)ノ)

「扱うデータに差があるため、考古学の出遅れは仕方ない」という見方もありますが、より考古学に近い領域である文献史学でも「学界内での情報革命」が生じ始めているかなと思います。

例えば、イギリス国立図書館を始めとして今や多くの大図書館がそれぞれ所蔵する歴史史料のデジタルデータ化を促進させており、インターネットで簡単に閲覧可能な時代がやってきています。

このネット上の多量の歴史史料を用いて、数学者チームが戦争の頻度に関する数理的分析を行ったことが有名ですが、それから早くも20年近く経過しています。

定義的な意味で扱うデータが真にビッグデータかどうかは問題ですが、今や、あるいは非常に近い将来において、多量のデータを準備し、それを定量的に扱う必要性が人文科学で生じていると言って良いのではないでしょうか。




誰でもドラッグ&ドロップでデータ分析が出来る時代に!

定量的分析に利用可能な形でのデータの準備が必要ですから、考古学あるいは人文科学においてビッグデータを扱うのはもう少し先になるとは思います。

一方でデータ分析という分野はかなり伸びてきており、義務教育及び高等教育課程で基礎統計学やデータ分析に関わる項目が算数・数学の教科書に載るようになって久しい状況となっています。

そのためこれからの若手研究者は基礎的なデータ分析が可能な人材ばかりになってくることが予想されるわけで、私も含めた従来型の定性的分析しか出来ない考古学者は隅に追いやられるのではないかなと思っています。

そういった古いタイプの考古学者の重鎮たち(愛情たっぷりに「旧人」と呼ぶことにしましょう( ・Д・))は所謂「型式学大好きおじさん」なわけですが、彼らの重要性がゼロになるわけではありません。

なのでしぶとく生き抜くでしょう。

そんな旧人たちに朗報なのが、「ドラッグ&ドロップでデータ分析が出来てしまうシステム」の登場です!(=゚ω゚)人(゚ω゚=)ぃょぅ!

マサチューセッツ工科大学とブラウン大学の研究チームは、対話型データサイエンスシステム「Northstar」向けに、最適な機械学習モデルを即時に生成するツール「仮想データサイエンティスト(VDS)」を発表しました。


このツールに関する研究結果は、2019年6月30日から7月5日まで開催された「ACM SIGMOD conference」で発表されたそうです。


そもそもNorthstarとは、長年MITとブラウン大学が共同で開発している対話型のクラウドプラットフォームなのだそうで、上に挙げた画像のようにタッチスクリーン上で直感的に操作でき、スクリーン上にデータをドラッグアンドドロップして繋げていくというシンプルで分かりやすいものなのだとか。


研究チームは、この「Northstar」の新しいツールとして、「仮想データサイエンティスト」を開発しています。


このツールを使えば、データサイエンスの知識が不足している人々でもAIモデルをトレーニングできるということで、注目の研究開発なのです。


例えば医者がある患者が特定の病気を患う可能性を計算したり、事業主は売り上げを予想したりできます。


例えば、データサイエンスのことを知らないコーヒーショップのオーナーでも、数週間先の売り上げを予測して、仕入れの量を把握できるようになるということで素晴らしいですね。


こんなシステムが登場したら基礎しか学んでいない、巷に溢れている「なんちゃってデータサイエンティスト」や「なんちゃってコンサルタント」は激減するかも知れませんね。


一方でこの「仮想データサイエンティスト」を使えば、データ予測、画像分類、複雑なグラフ構造の分析など、ユーザーのタスクにモデルを合わせて予測分析を実行することもできるので、考古学でも利用する研究者が現れそうですね( -д-)ノ





おわりに

境界領域を専門とする某教授(彼は研究・分析に統計学手法を用いている)に伺ったところ、最初は自分で統計ソフトを使用して分析していたが、現在は統計を専門とする共同研究者に任せているそうです。

分析者自身が統計学やデータ分析に関する知識が十分でなければ、数ある分析手法の中でどうしても望む結果の出る手法を恣意的に選択してしまっていると思う、自分自身がそう感じてしまう、というのが理由なのだそうです。

今回は「考古学の近未来予想図」として定量的な分析が比重を増すだろうと考えつつ、誰もが手軽に分析できる時代もすぐそこということを示したわけです。

しかしながらこれからの考古学者、特に若手研究者らは自らが統計学やデータ分析、あるいは数学や物理学、それを既に応用している諸学問に関して十分に学び、理解する必要があるでしょう。

そうしてこそ「本当の意味で考古学の未来が拓ける」のはないでしょうか?

ま、実際には「学際的研究」という魔法の言葉を用いて、「多額の研究費」という膨大な魔力を消費して、共同研究者に分析をぶん投げてふんぞり返る考古学者(旧人、時に新人)が多数出現するのでしょうけどねっ!( ・Д・)

ちなみに、そういった方々は高い確率で、膨大な基礎データの収集の仕事を学生・院生に無報酬でぶん投げるであろうと『機械学習もとい経験的に学習したAI(Archaeological "Insei"; 考古学研究室の院生)』は現段階で予測しております( ・Д・)

↓皮肉スパイスが利き過ぎてた?(=゚ω゚)人(゚ω゚=)ぃょぅ!↓

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2019ねん 7がつ 20にち(どよーび、曇り)

特集の続きを書く時間持ててないな~ヽ(TдT)ノ


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さて、今回の考古学・歴史ニュースは「うんちミュージアムだよ!( ・Д・)」です(*・ω・)ノ

とても端折りましたけど、今回の企画のテーマは「糞石について一緒に勉強しましょう!」ってことなのです。


うんちミュージアムの目的

私が専門とする地域は熱帯雨林に囲まれたような地域なので、大体の残りにくそうなものはやはり腐食して残りません。

微生物の活動が非常に活発で、土壌(腐植土)が発達しないくらいですからね。

あっという間に分解されてしまいます。

そんな環境でもでも稀に条件が重なると木材とか残ったりするものなのです。

また環境は地域によって多様です。

グアテマラ北部、ジャングルの中に所在するティカル遺跡では残存しないかもしれません。

でも、グアテマラ南部のマヤ高地は涼しい気候ですし、ホンジュラス西部のコパン遺跡は暑いけどけっこうカラッと乾燥した気候だと思います。

ということで、古代マヤ文明の地でも「うんち石」見つかるかも知れません( -д-)ノ

日本は人骨を含め、木材等の有機物が残りにくい酸性土壌で有名なのですが、日本では「うんち石」が確認されています。

また世界の他の地域、特にエジプトや北米・南米の乾燥地域では「うんち石」がよく検出されています。

我々も「うんち石」を発見できるかも知れませんし、できるに越したことありません。

なので「うんちミュージアム」で知識を蓄えましょう!ってことなのです。

これまで考古学、形質人類学では人骨からDNAを解析してきましたが、近年『糞石』からのDNA情報の方がより状態が良いらしく、実は解析成果が期待されている研究分野の一つなのですよ(・∀・)つ



知識と認識が発見を作る!

人間、不思議なもので、「ない!」って思ってるものを見つけることは非常に困難なのです。

また「存在を知らないもの」についても同様に、それを見つけることは困難なのです。

日本でも1949年以前は「日本は縄文時代から始まる」と考えられており、旧石器時代は認められていませんでした。

特に所謂「赤土」、火山灰が堆積した関東ローム層の年代は激しい噴火のため人間が生活できる自然環境ではなかったと考えられていたため、ローム層は無遺物層と考えられていたのです。

1949年以降に相沢忠洋、芹沢長介らの調査成果として「日本に旧石器時代があった」ことが認められ、その後、日本各地で旧石器が多数出土するようになります。

この話は日本考古学史としては ”常識的” な内容なのですが、『認識が遺物を発見させる事例』として重要な示唆に富んでいるなと私は思っています(*^・ェ・)ノ

まぁつまり私が言いたいことは、初めから「よーし、トイレの遺構を当てるぞ~!」って調査することはほとんどないと言って良いので、「それらしき遺構」に当たった際にしっかりと見極められるのか?が重要なのだということです。

時期、地域にもよるでしょうが、糞石はレアな遺物(依存体)ですし、トイレ文化や人々の食習慣などに迫れる重要な情報を有する遺物なのです。

なのでいざという時に見逃して掘り飛ばすことのないように、一調査者として十分に準備しておきたいものです(=゚ω゚)人(゚ω゚=)ぃょぅ!


arukemaya531


うんち石、もとい「糞石」とは何か?

まずは糞石の定義についてですが、
糞石(ふんせき)とは、動物や人間の排泄物である糞が化石化したもの。
(wikiより転載)
という内容です。

一言で述べるならば、糞石は「うんちの化石」なわけです。

糞石は英語では「コプロライト(coprolite)」と表現するのが一般的ですが、これは地質学・古生物学用語です。

なので恐竜とか動物の糞石に対して使われます。

考古学用語としては「パレオフィシス(pareofeces)」があり、これは人間の糞が対象です。

考古学の発掘調査では人糞が対象となることが多いでしょうが、家畜やペットの糞が出土することもあり得ますし、そもそも出土段階で何に由来する糞石なのかが不明なことが普通でしょう。

その場合は「フォシライズドフィシス(fossilized feces)」、つまり「化石化した排泄物」を用いるべきでしょう。

まぁでも日本語ではどの分野でも「糞石」で構わないと思います( -д-)ノ


arukemaya534


研究における糞石の重要性

かなり上の方で挙げた発掘現場の写真についてですが、2015年のテキサス州にある洞窟遺跡のものです。

古代人の糞石はこのような乾燥した気候の洞窟やその他の適切な保存条件の場所で見つかることがあります。

このテキサス南西部に位置するイーグル洞窟では120点以上もの糞石が見つかっており、炭素年代測定によって全資料の68%がBCE6810年であるという結果が出ました。

およそ9000年前のうんこですからね、すごいですね(・∀・)つ

これらの糞石は年代測定が可能なだけではなく、内部から発見される植物種子や小さい骨、寄生虫の卵の分析を通して、当時の人々の食生活や健康状態を知ることができます。

また糞石の脂質分析やDNA分析を使用して、糞石を排出した個人に関するより詳細な情報について化学分析することもできます。

分析に使用可能なDNA抽出の成功率は糞石の方が比較的高く、また糞石由来の分析の方が人骨に由来するDNA分析よりも信頼性が高いのです。

こうした詳細な分析が可能である理由は、消化器系を通過する際に全ての食べ物等が破壊されるわけではないからです。

もちろん消化されずに残った資料のすべてが分析段階で認識できるわけではありませんが、少なくともその一部は認識できます。

一般的な考古学資料から古代の食生活の復原に臨むのはかなり困難であり、少なくとも他のいずれの資料も直接的な指標にはならないのです。

そのためこの糞石という資料は考古学者が古代の食生活を決定するために使用できる最良の指標となるのです。

(つづく⇒「糞石に関する考古学研究史と分析内容&研究の実例の紹介&うんち石ミュージアム」)
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