Een perceptuele geografie van de Levante

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

Inleiding

De Levante is een ongrijpbare plek. Doorgaans gedefinieerd in relatie tot – of in tegenstelling tot – een ander gebied, heeft de term zelden een vaste betekenis gehad: naargelang van waar en wanneer hij werd gebruikt, riep hij andere geografieën op. Maar al valt een objectieve en precieze definitie moeilijk te formuleren, men kan toch hopen een subjectieve kaart van die regio te tekenen, op basis van de correlaties die binnen een bepaald tekstcorpus bestaan. Met andere woorden: welke ruimte kon de Levante voor een specifieke groep lezers oproepen?
In dit bericht laat ik zien hoe je met gegevens uit de van het Medici Archive Project de specifieke plaatsen kunt visualiseren waarmee het toponiem werd geassocieerd.

De MIA-database

De MIA-database is een samenwerkingsplatform voor onderzoekers die hun eigen foto’s van archiefmateriaal uit het willen uploaden en delen. Het afgelopen jaar heeft ons team, met steun van het , duizenden documenten uit de avvisi-afdeling van het archief Mediceo del Principato in Florence gefotografeerd, getranscribeerd, samengevat en geclassificeerd. Onze database was weliswaar niet in de eerste plaats voor statistische analyse bedoeld, maar de metadata die we beschikbaar hebben gesteld, kunnen wel worden gedownload en als dataset worden gebruikt.

De dataset

De dataset die ik in dit geval heb aangemaakt, omvat alle nieuwsberichten uit de Levante van 1543 tot 1566, dat wil zeggen van de eerste in het archief geregistreerde avviso tot het sterfjaar van sultan . Hier is een staaltje van de gegevens die ik van de server heb gehaald. Ze bestaan uit drie kolommen: een uniek documentnummer, een plaatsnaam en een datum.

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

De gegevens opschonen

Om deze gegevens te visualiseren, moeten we ze leesbaar maken als csv-dataset (comma separated values). Ook moeten we de geografische informatie omzetten in een “machinevriendelijker” formaat: gps-coördinaten. Omdat de dataset honderden regels telt, automatiseren we dat liever. Dat kan vrij snel en behoorlijk nauwkeurig met voorgetrainde taalmodellen als , of , om er maar een paar te noemen. De operatie vraagt wel om nauwlettend toezicht, want voorgetrainde taalmodellen hebben een lichte neiging tot hallucineren.

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

De dichtheidskaart.

Een dichtheidskaart is een visualisatie die laat zien hoe vaak een plaats in een bepaalde dataset wordt genoemd. Dat is bijzonder nuttig om niet alleen de geografische reikwijdte van je gegevens te begrijpen, maar ook hun brandpunten. Welke plaatsen op de kaart worden vaker genoemd? En welke slechts af en toe? Waar liggen de centra, en hoe ver reikt de periferie? Waar op de kaart richt de aandacht van een lezer zich het waarschijnlijkst?

Voor dit experiment – en omdat ik haast had – gebruikte ik een van de API’s van . Maar ook heel wat visualisatiebibliotheken en geografische informatiesystemen laten je hetzelfde soort dichtheidskaart maken.

Enkele observaties

Het resultaat is eerder een impressionistisch tableau dan de nauwkeurige weergave van een scherp omlijnd begrip, en dat is precies wat me aan dit experiment bevalt. Datawetenschap kan immers een machtige bondgenoot van de geesteswetenschappen zijn, maar dat betekent nog niet dat we ons aan haar regels moeten houden.

Een ander interessant aspect van dit experiment is dat de kaart een Levante laat zien die volledig verweven is met de rest van Europa en de Middellandse Zee. Ook wordt duidelijk hoe centraal Edirne stond in de politieke geografie van het Ottomaanse Rijk. Bovendien is de belangrijkste Spaanse stad op de kaart Madrid noch het Escorial, maar Napels. En last but not least lijken eilanden en kleine stadstaten als Ragusa een belangrijke bemiddelende rol te hebben gespeeld tussen de verschillende mogendheden in de regio.

Gegevens opvragen bij MIA

MIA is weliswaar een uitstekend samenwerkingsinstrument voor onderzoekers, maar de gegevens op zijn servers zijn niet gemakkelijk toegankelijk. De back-end is bijvoorbeeld niet in openbare repository’s gepubliceerd. Toch kun je de gegevens bemachtigen door je bij MIA te registreren en met Python verzoeken naar de server te sturen.

Verzoek

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'))

Vervang LOGIN en PASSWORD wel door je eigen inloggegevens.

Antwoord naar een bestand schrijven

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

JSON openen

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

JSON-object als dictionary teruggeven

json_complete = json.load(f)

Gegevens uit de JSON selecteren en in csv-formaat wegschrijven

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})

Zodra je het bestand results.csv hebt gedownload, kun je de gegevens opschonen zoals hierboven beschreven.

Avviso | Het nieuws uitgeven dat ons modern maakte (1537—1743)

Sun, 12 Dec 2021 00:00:00 +0000

Het hoofddoel van het Avviso-project is de 35.000 vroegmoderne handgeschreven nieuwsbrieven, de zogenoemde avvisi, die deel uitmaakten van de Medici-collectie en nu in het Staatsarchief van Florence worden bewaard, te digitaliseren, te bewaren, te catalogiseren, te editeren, te contextualiseren en te verspreiden. De catalogisering, digitalisering en verspreiding van circa 35.000 avvisi, vroegmoderne handgeschreven nieuwsbrieven, via het platform Medici Interactive Archive van het Medici Archive Project.