Nuovi occhi per rileggere la storia
Da quando il computer è diventato il microscopio dello scienziato sociale, gli studiosi di storia economica si sono trovati di fonte a grandi opportunità. Dalla disponibilità di database sempre più ricchi è emersa la necessità di automatizzare operazioni un tempo effettuate a mano. "Negli studi sulla mobilità sociale o sulla genetica di popolazioni", spiega Guido Alfani, professore associato di storia economica, "gli algoritmi permettono di collegare i cognomi che nel tempo hanno subito piccole variazioni nella lezione".
Non solo. Nel progetto del Centro Dondena "Economic inequality across Italy and Europe, 1300-1800", di cui Alfani è principal investigator, gli algoritmi identificano classi di ricchezza e misurano tassi di mobilità sociale sul lunghissimo periodo, comparando database che possono includere centinaia di migliaia di individui. "Uno dei fattori che hanno contribuito alla crescita dimensionale dei database storici è lo sviluppo delle cosiddette digital humanities. Da una parte, si è assistito a un enorme sviluppo degli algoritmi di riconoscimento del testo, che hanno consentito di trascrivere quantitativi crescenti di fonti storiche, anche manoscritte, in formati digitali. Dall'altra parte, l'impiego di algoritmi su questi database ha consentito di utilizzare in modo nuovo fonti in precedenza considerate intrinsecamente qualitative come la corrispondenza". C'è chi pensa che l'uso di questi strumenti a discapito di altri più tradizionali possa impoverire la ricerca storico-economica. "Le nuove opportunità non devono far perdere di vista l'importanza che ha la conoscenza approfondita delle fonti storiche e la capacità che uno studio qualitativo di tali fonti ha di condurre a una migliore conoscenza dei processi storici, e anche di stimolare l'intuizione dello studioso magari fornendogli ipotesi di lavoro a cui trovare risposta tramite nuovi algoritmi, in una sorta di circolo virtuoso".
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