Percepcyjna geografia Lewantu

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

Wprowadzenie

Levante – Lewant – to miejsce nieuchwytne. Definiowany zwykle w relacji do innego terytorium – albo w opozycji do niego – rzadko miał stałe znaczenie i przywoływał różne geografie zależnie od tego, gdzie i kiedy używano tego słowa. Jeśli jednak trudno o obiektywną i ścisłą definicję terminu, można przynajmniej spróbować nakreślić subiektywną mapę tego regionu, opierając się na korelacjach istniejących w danym korpusie tekstów. Innymi słowy: jaką przestrzeń mógł Levante przywoływać w wyobraźni określonej grupy czytelników?
W tym wpisie pokażę, jak wykorzystać dane z prowadzonej przez Medici Archive Project, by zwizualizować konkretne miejsca, z którymi kojarzono ten toponim.

Baza MIA

Baza MIA to platforma współpracy dla badaczy, którzy chcą zamieszczać i udostępniać własne fotografie materiałów archiwalnych z . W ciągu minionego roku, pod patronatem , nasz zespół sfotografował, przepisał, streścił i sklasyfikował tysiące dokumentów przechowywanych w dziale avvisi zespołu Mediceo del Principato we Florencji. Choć nasza baza nie była pomyślana przede wszystkim z myślą o analizie statystycznej, udostępnione przez nas metadane można pobrać i wykorzystać jako zbiory danych.

Zbiór danych

W tym przypadku stworzony przeze mnie zbiór obejmuje wszystkie wiadomości z Levante z lat 1543–1566, to znaczy od pierwszego avviso odnotowanego w archiwum do roku śmierci sułtana . Oto próbka danych, które pobrałem z serwera. Składają się z trzech kolumn: unikatowego numeru dokumentu, nazwy miejsca i daty.

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

Czyszczenie danych

Aby zwizualizować te dane, musimy je przekształcić w czytelny zbiór csv (wartości rozdzielone przecinkami). Musimy też przełożyć zawarte tu informacje geograficzne na format „przyjaźniejszy maszynie”: współrzędne GPS. Ponieważ zbiór liczy setki wpisów, wolimy ten proces zautomatyzować. Da się to zrobić dość szybko i całkiem dokładnie przy użyciu wstępnie wytrenowanych modeli językowych, takich jak , czy , by wymienić tylko kilka. Operację tę trzeba jednak ściśle nadzorować, bo wstępnie wytrenowane modele językowe mają lekką skłonność do halucynowania.

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

Mapa gęstości

Mapa gęstości to typ wizualizacji, który uwydatnia, jak często dane miejsce pojawia się w zbiorze. Przydaje się szczególnie do zrozumienia nie tylko zasięgu geograficznego danych, ale i ich punktów ogniskowych. Które miejsca na mapie wzmiankowane są częściej? A które tylko epizodycznie? Gdzie leżą ośrodki i jak daleko sięgają peryferie? Na czym na mapie najprawdopodobniej skupi się uwaga czytelnika?

Na potrzeby tego eksperymentu – a że się spieszyłem – użyłem jednego z API . Wiele bibliotek do wizualizacji i systemów informacji geograficznej pozwala jednak uzyskać ten sam rodzaj mapy gęstości.

Kilka spostrzeżeń

Wynik jest raczej impresjonistycznym obrazem niż ścisłym odwzorowaniem wyraźnie definiowalnego pojęcia – i właśnie to lubię w tym eksperymencie. Bo też choć nauka o danych może być potężnym sprzymierzeńcem humanistyki, nie musimy koniecznie grać według jej reguł.

Inny ciekawy aspekt tego eksperymentu: mapa ukazuje Levante całkowicie zintegrowany z resztą Europy i Morza Śródziemnego. Uwydatnia też centralne miejsce Edirne w geografii politycznej Imperium Osmańskiego. Co więcej, najważniejszym hiszpańskim miastem na mapie nie jest ani Madryt, ani Escorial, lecz Neapol. Wreszcie wyspy i małe miasta-państwa, takie jak Ragusa, zdają się odgrywać ważną rolę pośredników między różnymi potęgami regionu.

Jak pobrać dane z MIA

Choć MIA jest znakomitym narzędziem współpracy dla badaczy, dane przechowywane na jej serwerach nie są łatwo dostępne. Jej back-end, na przykład, nie został opublikowany w żadnym publicznym repozytorium. Dane można jednak uzyskać, rejestrując się w MIA i wysyłając zapytania do serwera z poziomu Pythona.

Zapytanie

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'))

Pamiętaj, by zastąpić LOGIN i PASSWORD własnymi danymi logowania.

Zapis odpowiedzi do pliku

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

Otwarcie pliku JSON

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

Zwrócenie obiektu JSON jako słownika

json_complete = json.load(f)

Wybór danych z JSON-a i zapis w formacie 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})

Po pobraniu pliku results.csv można przystąpić do czyszczenia danych, jak opisano wyżej.

Avviso | Publikowanie wiadomości, które uczyniły nas nowoczesnymi (1537—1743)

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

Głównym celem projektu Avviso jest digitalizacja, zabezpieczenie, skatalogowanie, opracowanie, kontekstualizacja i upowszechnienie 35 000 wczesnonowożytnych gazet rękopiśmiennych, znanych jako avvisi, które należały do zbiorów Medyceuszy, a dziś przechowywane są w Archiwum Państwowym we Florencji. Skatalogowanie, digitalizacja i upowszechnienie około 35 000 avvisi – wczesnonowożytnych gazet rękopiśmiennych – za pośrednictwem platformy Medici Interactive Archive prowadzonej przez Medici Archive Project.