Una geografia percettiva del Levante

Sat, 29 Oct 2022 10:02:52 -0500

Introduzione

Il Levante è un luogo che sfugge. Lo si definisce quasi sempre in rapporto – o in contrapposizione – a un altro territorio, e il suo significato è stato di rado stabile: evoca geografie diverse a seconda del luogo e del momento in cui la parola viene usata. Se però una definizione oggettiva e precisa è difficile da formulare, si può almeno tentare una mappa soggettiva di quella regione, fondata sulle correlazioni interne a un dato corpus di testi. In altre parole: quale spazio evocava il Levante per un determinato gruppo di lettori?
In questo post mostro come usare i dati della del Medici Archive Project per visualizzare i luoghi a cui il toponimo era associato.

La banca dati MIA

MIA è una piattaforma collaborativa per gli studiosi che vogliono caricare e condividere le proprie fotografie di documenti dell’ . Nell’ultimo anno, col patrocinio del , il nostro gruppo ha fotografato, trascritto, riassunto e classificato migliaia di documenti della sezione degli avvisi del fondo Mediceo del Principato. La banca dati non nasce per l’analisi statistica; ma i metadati che abbiamo reso disponibili si possono scaricare e usare come veri e propri insiemi di dati.

L’insieme di dati

Nel nostro caso, l’insieme di dati che ho costruito raccoglie tutte le notizie «dal Levante» fra il 1543 e il 1566, cioè dal primo avviso registrato nell’archivio fino all’anno della morte del sultano . Ecco un campione di quanto ho estratto dal server: tre colonne, con il numero univoco del documento, un nome di luogo e una data.

57386 Malta / Europe / World / Top of the TGN hierarchy 1565-1-3
57386 Modon / Messinias, Nomos / Peloponnisos / Ellas 1565-1-3
57386 Al-Iskandariyah / Muhafazat al Iskandariyah / Egypt / Africa 1565-1-3
57386 Evvoia / Evvoias, Nomos / Sterea Ellas-Evvoia / Ellas 1565-1-3
57386 Venetian Republic / Italia / Europe / World 1565-1-3
57386 Arsenale / Istanbul / Istanbul / Marmara 1565-1-3
57386 Black Sea / Asia / World / Top of the TGN hierarchy 1565-1-3
57389 Otranto / Lecce / Puglia / Italia 1565-1-3
57389 Nisoi Aiyaiou / Ellas / Europe / World 1565-1-3
57389 Malta / Europe / World / Top of the TGN hierarchy 1565-1-3
57389 Buda / Budapest / Budapest / Magyarorszag 1565-1-3
57389 Al-Iskandariyah / Muhafazat al Iskandariyah / Egypt / Africa 1565-1-3
57389 Kipros / Asia / World / Top of the TGN hierarchy 1565-1-3
57389 Rodhos / Rodos, Nisos / Sporadhes / Nisoi Aiyaiou 1565-1-3
57389 Arsenale / Istanbul / Istanbul / Marmara 1565-1-3
57389 Çorlu / Thraki / Ellas / Europe 1565-1-3

Ripulire i dati

Per visualizzarli, i dati vanno resi leggibili come csv (valori separati da virgola), e l’informazione geografica va convertita in un formato più digeribile per la macchina: le coordinate GPS. Trattandosi di centinaia di voci, conviene automatizzare. Lo si fa abbastanza in fretta, e con buona precisione, con modelli linguistici pre-addestrati come , o , per citarne solo alcuni; ma l’operazione va sorvegliata da vicino, perché questi modelli hanno una certa propensione ad allucinare.

documentId,latitude,longitude,documentDate
57386,35.899167,14.514167,1565-1-3
57386,37.05,22.116667,1565-1-3
57386,31.200028,29.918719,1565-1-3
57386,38.366667,23.666667,1565-1-3
57386,45.438333,12.331333,1565-1-3
57386,41.018611,28.984444,1565-1-3
57386,42.7,18.8,1565-1-3
57389,40.216667,18.166667,1565-1-3
57389,37.966667,23.716667,1565-1-3
57389,35.899167,14.514167,1565-1-3
57389,47.4925,19.051389,1565-1-3
57389,31.200028,29.918719,1565-1-3
57389,34.916667,33.616667,1565-1-3
57389,36.405419,28.227778,1565-1-3
57389,41.018611,28.984444,1565-1-3
57389,41.133333,27.416667,1565-1-3

La mappa di densità

Una mappa di densità è una visualizzazione che mette in risalto la frequenza con cui un luogo viene citato in un insieme di dati. Serve a capire non soltanto l’estensione geografica dei propri dati, ma anche i loro punti focali. Quali luoghi ricorrono di più, e quali sono solo episodici? Dove sono i centri, e quanto è lontana la periferia? Su quale punto della mappa si concentrerebbe, con ogni probabilità, l’attenzione di un lettore?

Per questo esperimento – e perché avevo fretta – ho usato una delle API di . Ma molte librerie di visualizzazione e molti sistemi informativi geografici producono lo stesso tipo di mappa.

Qualche osservazione

Il risultato è più un quadro impressionista che la rappresentazione esatta di un concetto ben definibile; ed è proprio questo che mi piace dell’esperimento. Perché la scienza dei dati può essere una potente alleata delle discipline umanistiche, ma non siamo obbligati a giocare secondo le sue regole.

Un altro aspetto interessante: la mappa restituisce un Levante perfettamente integrato con il resto dell’Europa e del Mediterraneo. Mette in luce la centralità di Edirne nella geografia politica dell’Impero ottomano; e rivela che la città più rilevante della Spagna, sulla mappa, non è Madrid né l’Escorial, ma Napoli. Da ultimo, le isole e le piccole città-stato come Ragusa sembrano avere un ruolo importante di mediazione fra le potenze della regione.

Come richiedere i dati a MIA

MIA è uno strumento collaborativo eccellente, ma i dati che custodisce sui suoi server non sono facili da raggiungere: il back-end, per dire, non è pubblicato su alcun repository pubblico. Si possono comunque ottenere registrandosi a MIA e interrogando il server con Python.

Richiesta

url = "https://mia.medici.org/Mia/json/de/advancedsearch/advancedSearchResults/0/90/docYear/asc/?isNewsFeedSearch=False"
payload = [{"searchSection":"archivalLocationSearch","type":"archivalLocationAdvancedSearch","isActiveFilter":True,"repository":None,"collection":"Mediceo del Principato","series":None,"volume":"2863","insert":None},{"searchSection":"categoryAndTypologySearch","type":"categoryAndTypologyAdvancedSearch","isActiveFilter":True,"category":"News","typology":None},{"searchSection":"transcriptionSearch","type":"transcriptionAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"transcription":""},{"isActiveFilter":False,"searchSection":"synopsisSearch","type":"synopsisAdvancedSearch","synopsis":""},{"searchSection":"placesSearch","type":"placesAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"places":[]},{"searchSection":"peopleSearch","type":"peopleAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"people":[]},{"searchSection":"topicsSearch","type":"topicsAdvancedSearch","isActiveFilter":True,"topics":[{"topicTitle":"Place Index","topicId":"51","placeAllId":""}]},{"searchSection":"dateSearch","type":"dateAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"dateFilterType":"","dateYear":"","dateMonth":"","dateDay":"","dateBYear":"","dateBMonth":"","dateBDay":""},{"searchSection":"documentOwnerSearch","type":"documentOwnerAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"editType":"owner","account":""},{"searchSection":"languagesSearch","type":"languagesAdvancedSearch","isActiveFilter":False,"languages":[]}]
headers = {'Content-type': 'application/json', 'Accept': '*/*'}
r = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers, auth=('LOGIN','PASSWORD'))

Ricordate di sostituire LOGIN e PASSWORD con le vostre credenziali.

Scrittura della risposta su file

with open('response.json', 'wb') as fd:
 for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
 fd.write(chunk)

Apertura del JSON

f = open('response.json', encoding="utf8")

Conversione dell’oggetto JSON in dizionario

json_complete = json.load(f)

Selezione dei dati dal JSON e scrittura in formato CSV

with open('results.csv', 'w', newline='') as csvfile:
 fieldnames = ['documentId', 'placeCited', 'documentDate']
 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
 writer.writeheader()
 for i in json_complete['data']:
 if i['topics'] != None:
 for x in i['topics']:
 documentId=x['documentId']
 placeCited=x['topicPlaceName']
 year=i['date']['docYear']
 month=i['date']['docMonth']
 day=i['date']['docDay']
 documentDate=str(year)+ "-" + str(month)+"-" + str(day)
 writer.writerow({'documentId': documentId, 'placeCited': placeCited, 'documentDate': documentDate})

Scaricato il file results.csv, potete passare alla pulizia dei dati come spiegato sopra.

MAP |