1. Giới thiệu
Khảo cổ học, với tư cách là một ngành học thuật, liên quan đến việc thu thập, phân tích và giải thích một lượng lớn dữ liệu để hiểu được các nền văn hóa và hành vi của con người trong quá khứ. Khi các phương pháp khảo cổ học phát triển, nhu cầu về các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ ngày càng trở nên quan trọng. Ngôn ngữ lập trình R, với khả năng xử lý thống kê và đồ họa toàn diện, đã nổi lên như một công cụ có giá trị cho các nhà khảo cổ học. R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí dành cho tính toán thống kê và đồ họa . Được phát triển ban đầu như một dự án nghiên cứu học thuật, R hiện được duy trì bởi một cộng đồng quốc tế gồm các nhà khoa học máy tính và nhà thống kê.
2. Tại sao nên sử dụng R trong khảo cổ học?
Một số đặc điểm khiến R trở nên phù hợp với nghiên cứu khảo cổ học:
Miễn phí và mã nguồn mở: Tính chất miễn phí của R loại bỏ rào cản tài chính, làm cho nó có thể truy cập được đối với tất cả các nhà nghiên cứu .
Chuyên biệt cho phân tích thống kê: Được phát triển bởi các nhà thống kê, R cung cấp một loạt các phương pháp thống kê đã được kiểm tra kỹ lưỡng .
Cộng đồng hỗ trợ: Cộng đồng R trực tuyến sôi động cung cấp hỗ trợ và tài nguyên phong phú cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng .
Trực quan hóa linh hoạt: R cho phép tạo ra các biểu đồ và hình ảnh chất lượng cao để trình bày dữ liệu hiệu quả.
Nghiên cứu có thể tái tạo: R, cùng với R Markdown, tạo điều kiện cho nghiên cứu có thể tái tạo bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ mã và dữ liệu của họ, do đó thúc đẩy tính minh bạch và hợp tác.
3. Các gói R trong khảo cổ học
Các gói R là tập hợp các hàm và tập dữ liệu mở rộng chức năng của R. Một số gói R phổ biến được sử dụng trong khảo cổ học bao gồm:
Phân tích không gian: sp, sf, spatstat
Niên đại carbon phóng xạ: c14, Bchron
Phân tích địa tầng: stratigraphr
Tái tạo đồ tạo tác: Archeofrag
Mô phỏng khảo sát: fieldwalkr
Phân tích chuỗi thời gian cổ khí hậu: astrochron
4. Ứng dụng của R trong khảo cổ học
R có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu và nhiệm vụ khảo cổ học, bao gồm:
Phân tích đồ tạo tác: R có thể được sử dụng để phân tích các đặc điểm của đồ tạo tác, chẳng hạn như kích thước, hình dạng và loại nguyên liệu, để hiểu rõ hơn về công nghệ và hành vi của con người trong quá khứ.
Phân tích xương động vật: R hỗ trợ phân tích xương động vật, bao gồm xác định loài, ước tính tuổi và xác định các mẫu săn bắn, từ đó cung cấp thông tin chi tiết về chế độ ăn uống của con người trong quá khứ và sự tương tác của con người với môi trường.
Phân tích không gian: Các gói R cho phép phân tích các mẫu không gian của các di tích khảo cổ, chẳng hạn như phân bố của các đồ tạo tác hoặc mối quan hệ không gian giữa các di tích.
Mô hình hóa niên đại: R có thể được sử dụng để hiệu chỉnh và mô hình hóa niên đại carbon phóng xạ, giúp xây dựng niên đại chính xác hơn cho các di tích khảo cổ.
Phân tích thống kê: R cung cấp một loạt các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu khảo cổ, bao gồm phân tích hồi quy, phân tích phương sai và phân tích cụm.
5. Nghiên cứu có thể tái tạo với R và R Markdown
R Markdown cho phép các nhà khảo cổ học kết hợp mã R với văn bản tường thuật, tạo ra các tài liệu động có thể được tái tạo dễ dàng . Điều này thúc đẩy tính minh bạch và cho phép các nhà nghiên cứu khác xác minh và xây dựng dựa trên các phát hiện đã công bố.
6. Tài nguyên học tập
Nhiều tài nguyên có sẵn cho các nhà khảo cổ học muốn học R, bao gồm:
Khóa học trực tuyến: "R 4 aRchaeologists" Winter School, hướng dẫn "R for Archaeologists" của Phòng thí nghiệm Khảo cổ học Kỹ thuật số UCLA
Sách: "Archaeological Science with R", "Quantitative Methods in Archaeology Using R"
Cộng đồng trực tuyến: CRAN Task View: Archaeology, diễn đàn r/Archaeology
7. Kết luận
R là một công cụ mạnh mẽ cho các nhà khảo cổ học, cung cấp khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu toàn diện. Với sự phát triển của cộng đồng R trong khảo cổ học và những lợi ích của nghiên cứu có thể tái tạo, R được thiết lập để đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong nghiên cứu khảo cổ học trong tương lai.