Szemle

SZÁMÍTÓGÉPEK ÉS A TÖRTÉNETTUDOMÁNY

B u d a p e s t 1972. o k t ó b e r 25.

(a Neumann János Számítógép tudományi Társaság, a Magyar Történelmi Társu-lat és a Magyar Agrártudományi Egyesület Agrártörténeti Szakosztályának

kerekasztal-konferenciája)

A történészek és a számítógépes szakemberek első magyarországi szakma-közi tanácskozására a számítógépes kultúra fejlesztését célzó országos tervhez kapcsolódóan, a Neumann János Számítógéptudományi Társaság hathatós tá-mogatásával kerül t sor. Létrejöttében nagy része volt annak, hogy a legutóbbi nemzetközi történészkongresszus — Leningrád—Moszkva 1970 — behatóan fog-lalkozott a számítógép történettudományi alkalmazásának eddigi eredményei-vel. E kongresszus tanulságaira építve, módjuk volt rá a magyar történészeknek, hogy a tanácskozásban figyelembe vegyék a nemzetközi problematikát és a fő vitakérdéseket, de a napirendben elsősorban a magyarországi történetírás konk-rét kérdéseit tárgyalják. Azokat az aktuális kutatási feladatokat vették számba, ahol elsősorban indokolt a nagyfokú automatizálás, ill. ahol érdemleges feldolgo-zást nem is lehet enélkül tervezni. Ehhez kapcsolódóan megvitatásra kerültek azok a gyakorlati problémák és tennivalók is, melyek a számítógépes módszerek szélesebb körű bevezetésével jelentkeznek a történettudományban és a történész-képzésben.

A vitát Tarján Rezső, a Neumann János Számítógéptudományi Társaság el-nöke vezette. Résztvevői a számítógép történettudományi alkalmazása i ránt érdeklődő számítógépes szakemberek, számítógépet használó vagy használni készülő történészek és az addigi történeti feldolgozásokban résztvevő matematiku-sok és programozók voltak.

Tarján Rezső: Elnöki megnyitó

Egy évvel ezelőtt örömmel de nem aggodalom nélkül fogadtam a történé-szek megkeresését, amikor a közös munka terve felvetődött, hiszen sajátos, a szá-mítógépeseknek idegen szakterületről van szó. Egyes tapasztalatok mégis arra biz-tat tak, hogy a Neumann János Társaság csatlakozzék az előkészítő kerekasztal-konferenciához.

Az egyik ilyen tapasztalatot a nyelvtudomány szolgáltatta, a gépi fordítás problémájával kapcsolatosan. I t t a kísérletek közben kiderült, hogy a nyelvészek nem ismerték eléggé a grammatika szabályait. Egyszerű mondatoknál, mint például <az ég kék és a fa ég — ahol ugyanaz a két betű az egyik mondatban főnevet, a másik mondatban igét jelent — a gépnek differenciálnia kell. Hogyran lehet ezt megolda-ni? Kiderült, hogy a hagyományos grammatikai szabályok, úgy ahogyan a nyel-

s z e m l e 527:i

vészek az utolsó száz évben vagy még régebben kidolgozták, a gépi fordításra nem alkalmasak, nem kielégítőek. így fejlődött ki a matematikai nyelvészet, melynek most már Magyarországon is neves képviselői vannak.

A számítógépesek hozzá vannak szokva ahhoz, hogy különböző természeti jelenségeket, majd később nemcsak természeti jelenségek, hanem egész szerveze-tek — emberi szervezetek, vagy például nagy vállalatok — viselkedését egy mate-matikai modellben foglalják össze. A matematikai modellt lefuttatják a gépen és a megfelelő külső hatásokat szimuláló gerjesztésekre a gép kimutatja, hogy az adott szervezet egy adott ingerre hogyan fog reagálni. Ha a történelem folyamán a különböző osztályok, társadalmak mozgásáról van szó, ha történelmi mozgás-formákról beszélünk: akkor ha ma talán még nem is, de előbb vagy utóbb eljön az ideje, hogy a számítógép nemcsak egyszerű kiszolgálója, műszaki segédeszköz«' lesz történészeknek — olyan értelemben, hogy segít statisztikázni, különböző számía sokat elvégezni, vagy segít ismeretlen feliratokat megfejteni. Egyszer talán majd alkalmas lesz a számítástechnika — és ez a történészek nélkül nem megy — arra is, hogy egész társadalmi rétegek, osztályok mozgásformáit is vizs-gálni lehessen segítségével.

Et től persze ma még messze vagyunk. Az a néhány érdeklődő, aki i t t meg-jelent, valószínűleg úgy fog járni, mint Mózes az ígéret földjével: elindítunk itt valamit s a végét nem mi fogjuk élni, hanem a mi csontjainkon fog felépülni az az ú j generáció, amely ennek a mai kezdetnek a hasznát élvezi majd.

(A napirend ismertetése során az Elnök sajnálattal jelentette be, hogy Ma! -kai László: Modellproblémálc a történettudományban című referátuma a szerző hiva-talos távolléte miatt nem kerülhet megvitatásra; egyúttal bejelentette egy erről a témáról rendezendő külön vitaülés tervét.)

TÁJÉKOZTATÓ REFERÁTUM

Granasztói György: A számítógépek a történettudományban

(Megjelent a Történelmi Szemle XIV. évf. 1—2. számában.)

PROBLÉMAFELVETŐ REFERÁTUMOK

Fügedi Erik: Magyarország története és gépi adatfeldolgozás

1.

Magyarországon a XVI I I . század derekán kezdtek statisztikai vagy statisztikailag kiér-tékelhető jelentéseket és adatgyűj téseket készíteni, d e ezek csak II. József uralkodása a l a t t érték el a pontosságnak azt a mértékét , amely kvan t i t a t í v feldolgozásra érdemesít i őket (pl. lélekössze-írás 1772—1782, első népszámlálás 1784—1787).

A legfontosabbak: első népszámlálás, ka t a sz t e r ; a gabona- és élelmiszerárak, a külkeres-kedelmi forgalom, a gabonavetés és termés, a nemesfémbányászat , a népiskolák s t a t i sz t iká ja és az úrbérrendezés.

Ezek egy része csak töredékesen maradt f enn , mégis alkalmasak arra, hogy a) a X V I I I . század végi Magyarország s t a t i sz t iká já t elkészítsük és ezzel b) a lapot teremtsünk egyrészt a korábbi korszakokról készült feldolgozások ellenőrzésé-

hez, másrészt a későbbiekkel való összehasonlításhoz.

5 2 8 s z e m l e

2.

Magyarország történetének minden időpontjában hihetetlenül differenciált terület volt a földrajzi viszonyok, a település, a gazdasági életforma, a gazdálkodás színvonala szempontjá-ból és nemzetiségileg. Ehhez 1526 u tán vallási különbség járult , amely a kulturális életet is különbözőképpen befolyásolta.

Elfogadva azt a tételt, hogy a) a mai stat isztika elsősorban mintavétellel dolgozik, b) célunk az országos jelenségek felderítése,nem pedig az egyes vidékek közötti különbségé, c) szem előtt t a r tva azt a tényt , hogy forrásaink egy része töredékes,

le kell vonnunk azt a következtetést, hogy első feladatunk olyan rétegezett minta kidolgozása, amely forrásaink statisztikai feldolgozását lehetővé teszi (a legkönnyebbnek tűnik a demográfiai).

3.

A történet tudomány csak akkor válhat partnerré egy számítógépes együttműködésben, ha a) nem a forrásokat próbálja „mindenre ki ter jedően" feldolgozni, hanem előre megfo-

galmazott kérdésekre keres a forrásokban választ (pl. stacionér volt-e az ország népessége a XVII I . század végén);

b) felfekteti az 1770—1780 közötti statisztikai források kataszterét; c) kidolgozza dokumentációjukat; d) tisztázza fogalmi körüket és összefüggéseiket; e) lemond azokról az előítéletekről, amelyeket részben a múlt században szedett fel, rész-

ben a számítógépekbe vetett messianisztikus hitből f akadnak .

*

Kevés hozzátennivalóm van azokhoz a tézisekhez, amelyeket mindnyájan megkaptak és remélem, hogy a jelenlegi értekezlet sűrűsödési időpontban is át t u d n a k futni. Tulajdon-képpen két gondolatot szerettem volna kifejezésre ju t ta tn i , és ehhez szeretnék néhány megjegy-zést fűzni.

Az első gondolat az, amit i t t f inoman úgy igyekeztem kifejezni, hogy „tisztázza fogalmi körüket és összefüggésüket". Ez a la t t a tisztázás alat t nemcsak fogalmi tisztázást kell ér teni , hanem végig kell csinálni a hagyományos történettudománynak azt a forráskritikai munká já t , amit minden forrással kapcsolatban mindig elvégeznek. Engedjék meg, hogy erre egy példát mondjak. A mi csoportunk XVIII. század végi—XIX. század eleji népiskolai statisztikák feldolgo-zását vette tervbe. Ú g y látszott első pillanatban, hogy ezekről pontos statisztikákat készített a Helytartótanács, amike t meg is lehetet t találni. És akkor az első kérdés az volt , hogy vajon meg-vannak-e minden egyes évből, és amikor egy félévi munkáva l az egész helytartótanácsi anyagot munkatársunk megnézte, kiderült, hogy a sor lukas. Szerencsénk volt, mer t azért sikerült olyan egymásra következő éveket találni — mégpedig ritmikus eloszlásban —, hogy azokat föl lehet dolgozni. Még mindig nem nyugodtam bele, a látszat tú l szép volt, és azt kérdeztem, hogy v a j o n minden iskola benne van-e, és egyből kiderült, hogy csak a katolikus iskolák vannak benne; a protestánsokat t e h á t másutt, a protestáns levéltárakban kellett megkeresni. És ebben a pilla-natban tartunk o t t , hogy most már tud juk , milyen a n y a g van a kezünkben, de tisztázni kell azokat a fogalmakat, amiket a Helytartótanács, illetőleg a korabeli protestáns statisztikák hasz-náltak. Köztudomású, — elnézést kérek a történészektől —, hogy a fogalmi tisztázás során ké t nehézséggel kell megküzdenünk. Az egyik általános, a másik egy tipikusan magyar nehézség. Az általános nehézség az, hogy az emberek az új fogalmakat is, legalább is még a XVIII. századig, 1 egtöbbször régi szavakkal fejezték ki, tehát ugyanazokat a szavakat találjuk, amelyek már régeb-ben előfordultak, csak éppen a ta r ta lmuk, az értelmük változott meg. A másik, a magyar nehéz-

s z e m l e 529:i

ség az, hogy igen korán, m á r a X I I I . században nálunk jogi formalizmus uralkodot t el, és minden vag}' majdnem minden gazdasági, főleg a jobbágytelekkel, a parasztbir tokkal kapcsola-tos dolog a jogi fogalmak kamuflázsa alatt jelenik meg, ugyanazok a l a t t a jogi fogalmak alat t nyilván különböző értelemben. Ezeknek a fogalmi köröknek és az összefüggéseknek t isztázására általában nem elég egy történész, le kell mondanunk azokról az előítéletekről, amelyeket részben a múlt században szedtünk fel. Ezek az előítéletek individuális m u n k á r a serkentenek mindenki t ; és a múlt században óriási m u n k á k készültek el egy ember erőfeszítése során, minden európai tör ténet tudományban. Ez ma m á r lehetetlen. Nemcsak azért, mert túlságosan hosszú ideig t a r t , hanem lehetetlen azért, mer t egy ember nem ér the t még a tö r téne t tudományon belül sem min-denhez, jogtörténettől kezdve gazdaságtörténetig, és ezért valami együttműködési f o r m á t kell találni. Elnézést kérek, hogy i smét azt mondom, ami t már többször e lmondtam, hogy ha termé-szetesnek t a r t j u k , hogy egy n a g y épületet nem egy ember, hanem egy team épít fel, illetve tervez meg, amiben a vezető tervezőn kívül még stat ikus, épületgépész és isten t u d j a még ki mindenki van együtt , akkor ugyanezt valahogy meg kell alkotnunk a tö r téne t tudomány keretein belül is. Külföldön is ezt az u t a t követik, és igen szép, természetesen az anyagtól függően külön-böző formáit valósították meg. A történészek a számítógépekkel szemben ma ál talában kétféle álláspontot foglalnak el, boldogan mondhatom, hogy mind a két á l láspont szélsőséges. Az egyik elutasí t ja , m e r t egy ilyen számítógépes feldolgozás nem fér bele az individuális elképzeléseibe; a másik pedig azt hiszi, hogy a számítógép mindazokat a p rob lémákat önmagától meg fogja oldani, amikre ő nem tudot t vá lasz t kapni. Azt hiszem egyik sem veze t semmiféle eredményre. Tudomásul kell vennünk, hogy nagyobb lehetőségeink vannak a számítógépekkel, és ezzel együt t sokkal pontosabb munkát kell végeznünk, mint amilyent mi eddig á l t a l ában éppen fogalmi tisz-tázás terén végeztünk.

A másik gondolat, amit szeret tem volna hangsúlyozni, az, hogy a XVIII . század végén, pontosabban I I . József ura lkodásától kezdve, rendelkezésünkre ál lnak olyan eredetileg is szám-szerűen készített és éppen ezért feldolgozásra alkalmas anyagok, amelyek alapot nyú j t anak arra, hogy a korábbi, akárcsak a X V I I I . század elejének meglehetősen zűrzavaros viszonyait, és a későbbi, a X I X . sz. eleji fejlődést, az azokat reprezentáló számokat is erre a bázisra a lapozzuk és ennek a lap ján dolgozzuk fel.

Azt hiszem, ez az a két gondolat , amivel érdemes lenne foglalkozni és nyilván az érte-kezlet még számtalan részletében is foglalkozni fog.

Örömmel ragadom meg a szerkesztőség szíves a jánlatá t , hogy a tézisben foglaltakhoz még néhány kiegészítő megjegyzést fűzzek. 1. Mária Terézia és II. József 1769-től kezdve nagy erőfeszítéseket t e t t e k , hogy Magyarország állapotáról felmérésekkel jobb és megbízhatóbb ada toka t nyerjenek és ismereteiket rendszeresen megismétlődő jelentések segítségével módosítsák és ellenőrizzék. A rendszer t , úgy látszik, Fran-ciaországból ve t t ék át, érdeklődésük elsősorban a népesség á l lapotának és szaporodásának, a mezőgazdasági termelésnek és a legfontosabb mezőgazdasági termékek ára alakulásának szólt . Az ország közigazgatásának megfelelően a jelentéseket a törvényhatóságoktól , tehát a megyék-től és városoktól kérték. Ezeke ta Helytar tó tanácsnak kellett összegyűjtenie és összesített f o r m á -ban a kancelláriához továbbí tania ; az eredeti jelentések a Helytar tó tanácsnál maradtak, azoka t a számvevőség dolgozta fel és őrizte meg.

A nyugat-európai gondolkodástól elmaradt magyar törvényhatóságok azonban az ural-kodó elképzeléseit a legjobb esetben meg-nem-értéssel vagy közönnyel, rosszabb esetben azzal a gyanúval fogadták, hogy mögötte az ország (ill. a nemesség) ősi szabadsága elleni akció áll. Ez a magatartás a sz. kir. városok részéről kevésbé nyilvánult meg, a megyék pedig a megelőző évszá-zadok alatti fejlődésük szerint vol tak jobb- vagy rosszabbindulatúak, pontosabbak vagy hanya -gabbak. Eddigi tapasztalataink szerint a törvényhatóságok vagy (1) csak igen nagy késéssel

5 3 0 s z e m l e

küldtek jelentést; (2) rendszertelenül vagy (3) egyáltalán nem voltak haj landók a felvételeket , ill. jelentéseket elkészíteni. A Helytartótanács ilyen körülmények között csak kivételesen t u d o t t országos összesítést készíteni, még kivételesebben olyat , amely valóban valamennyi törvény-hatóság válaszát tar ta lmazta .

Csak mellékesen jegyzem meg, hogy a hiba nem egyedül a magyar törvényhatóságokban keresendő, mert egyrészt az ország közigazgatási szervezete nem volt alkalmas nagyobb felvé-telek és jelentések elkészítésére; másrészt a bécsi kormány olyan fogalmak alkalmazását erősza-kolta, amelyek Magyarországon nem voltak meghonosodva.

Minderre szép példa az 1772—82 között (tehát kereken 10 éven át) bekért lélekösszeírások esete, amelyekből csupán négy országos összesítés marad t fenn (1777, 1778, 1780 és 1782), de egyellcn egy sem volt teljes, a legteljesebb még az 1778. évi, mert abból mindössze egy megye (a ,,non coronat" mondással jellemzett Ugocsa) marad t ki.

Mindent egybevéve Mária Terézia erőfeszítései megtörtek a magyar rendek közönyén vagy ellenállásán és komoly eredményt a bécsi kormány csak II. József a lat t ér t el, amikor néhány felvételt a magyar törvényhatóságok kikapcsolásával a katonasággal készít tetett el (népszám-lálás és kataszter).

A bajoknak ezzel még nincs vége, mert a múlt században a Helytartótanács számvevősé-gének irattárát kiselejtezték, t ehá t a ténylegesen felterjesztett jelentésekből is csak az maradt meg, ami a megyei levéltárakban m a rendelkezésre áll.

Végeredményben a történész ma gyakorlatilag töredékekből kénytelen dolgozni, ezekkel kell a nagy felvételeket ellenőrizni, a fejlődést rekonstruálni. A hagyományos történeti mód-szertan szabályai szerint a feladat a hiányok pótlása lenne más forrásokból vagy más forrásokra támaszkodó becslések útján, hiszen egy emberöltő előtt még az volt az uralkodó felfogás, hogy azonos célú megyei és városi vizsgálatok eredményének összege országos eredményt ad. Egy emberöltővel ezelőtt a statisztika is országos, tehát teljes felvételekre törekedett , és mert ezek már akkor is költségesek voltak, rendszeres időközökben azokat megismételni nem tud t a — kivéve a népszámlálásokat. Ez a felfogás ma már a statisztikában és a történet tudományban egyaránt meghaladott .

A fejlődés során a statisztika t e t t nagyobb és gyorsabb lépéseket. Kifejlődött és kifino-mult a mintavétel módszere, amely meghatározott matematikai alapon tud kiválasztott részek-ből bizonyos valószínűséggel az egészre következtetni. Ilyen módszerrel készült „mikrocenzust" ma már évenként vesznek fel, nem kell a következő évtized népszámlálását megvárni.

Történeti kérdésekben is mintavétellel kell dolgozni. Ha egy emberöltővel ezelőtt azt val-lották, hogy a részegységek (megyék stb.) hiánytalan összege adja meg az országos képet, akkor most azt kell mondani, hogy a min ta összege ilyen meg ilyen valószínűséggel érvényes az egész országra. Ez az egyetlen mód, hogy belátható időn belül választ kap junk bizonyos kérdésekre. Ugy hiszem pl., hogy a józsefi népszámlálás ma jdnem teljes anyaga alkalmat ad ilyen minta kidolgozására, ha nincsenek is illúzióim a nehézségekkel szemben. Nemcsak a ma szokásos szem-pontokat (pl. a helységek nagyságának rendjét) kell m a j d ui. tekintetbe venni, hanem a helysé-gek korabeli jogállását, a lakosság nemzetiségét és vallását, a település gazdasági jellegét, a lakosság jogi helyzetét stb., azaz igen bonyolult és többszörösen rétegzett mintát kell majd venni. A mintavétel jelentőségét itt egyetlen — és ismét demográfiai — példával szeretném megvilá-gítani. Közismert a L. Henry által kezdeményezett családrekonstrukciós módszer, amely minden hátránya mellett ma a legjobb és legmegbízhatóbb alap bizonyos népmozgalmi mutatók kidol-gozására. Ha ma tíz vagy húsz helységet vennénk vizsgálat alá, akkor nem tudjuk számításaink eredményét országos szempontból értékelni, másszóval nem tudjuk megmondani, hogy mennyire szignifikáns (történész nyelven: mennyire tipikus) eredményünk a még ki nem számított orszá-gosan érvényes mutatók szempontjából. Ha viszont előre meghatározott minta szerint választ-juk ki a vizsgálandó helységeket, akkor azok összessége — előre meghatározott valószínűséggel — egybeesik a keresett országos mutatóval .

s z e m l e 531:i

A mintavétel során figyelembe kel! venni a történeti statisztika adottságait. Sokszor elmondottam, liogy a statisztikát primer és szekundér statisztikára osztják fel aszerint, hogy az adatokat tisztán statisztikai eélra gyűjtötték vagy más célt szolgálnak, de statisztikailag is feldolgozzák őket. Azt is sokszor hangsúlyoztam, hogy a történeti statisztika ebben a logikai kon-cepcióban terciér, mert primér és szekundér statisztika adatainak helyesbítésére mindig van mód, a történetiekére szinte soha nincsen. Ennek a felismerésnek a mintavétel szempontjából is meg-vannak a maga következményei. IIa egv teljes vagy majdnem teljes anyagból (pl. a józsefi nép-számlálás) mintát veszünk, akkor távolról sem biztos, hogy a mintában szereplő mindegyik helységre lesz megfelelő forrásunk. A számítógépesnek kell megmondania, hogy a minta csökke-nése milyen mértékben csökkenti a megállapítások valószínűségét vagy hogy lehet-e (és ha igen milyen mértékben) a mintában szereplő helységet más helységgel helyettesíteni. Bármi is legyen a matematikus ítélete, a mintavétel lesz és marad a modern értelemben ve t t történeti statisztika alkalmazásának legfontosabb módszere és nem szorul bizonyításra, hogy ezt csak számítógéppel lehet megoldani. 2. A XVIII. század végi források helyzete nem mindenütt olyan reménytelen, mint ahogyan azt fentebb elég pesszimistán leírtam. A rendiség lényege a dualizmus volt , az uralkodó köz-ponti igazgatásának és az önkormányzatnak dualizmusa, együttműködésük vagy annak hiánya okozta az igazgatás eredményét vagy hiányát. De éppen ot t , ahol erre az együttműködésre nem volt szükség, tehát az uralkodó központi igazgatásához tartozó gazdasági szakágakban a helyzet sokkal jobb volt. A kamarai igazgatás területén nemesfémbányászatunkról, a vámok alapján a külkereskedelmi forgalomról és egy sor más fontos gazdasági tényről már Mária Terézia alat t rendszeresen ismétlődő, sokkal részletesebb és pontosabb kimutatások és jelentések készültek, mint amilyenek a megyék, ill. a Helytartótanács által küldöttek voltak. Pontosabb adminisztrá-ció jellemezte a sz. kir. városokat és az egyházat — legalább is Batthyány prímástól kezdve a katolikust. Ezekből a forrásokból igen sok jellemző vonást állapíthatunk meg.

Az ilyen természetű anyag még egy szempontból szerencsés, hogy ti . egyes kérdésekre vonatkozólag a gépi feldolgozás programja is készen rendelkezésre áll. Elsősorban egyes csoportok és társadalmi rétegek vizsgálatára gondolok, mint amilyen a városok vezetőrétege, a hivatalno-kok vagy a papság közelebbi vizsgálata. 3. A számítógép használata új eljárást jelent, amelynek következményeit a történettudomány-nak kell viselnie. Elsősorban gyakorlati szempontokra gondolok, és ezek közül is csak néhányat ragadok ki, miután a legfontosabbat, a gondos tervezést és a több szakember bevonását jelentő kollektív munkát (team-work) már említettem.

a) A számítógépes munka fogalma magában hordja a tömegesen felhasznált adatok jellem-zőjét, ez az egyik legvonzóbb vonása a történész számára, aki mindeddig lemondott a nagy-volumenű források feldolgozásáról. Igen sokszor beszélnek ezzel kapcsolatban gépi kapacitásról, s eközben nem gondolják meg, hogy az alapvető kérdés mindenképpen az anyag gépi feldolgo-zásra történő előkészítése. Amint 1848 előtt keletkezett forráshoz nyúlunk, a nehézségeknek se szeri se száma. Nehézséget jelent a latin, még nagyobbat a német, főképpen ha lúdtollal és gót betűkkel írták. Azok, akik ma az előkészítés munkáját szakmai felkészültségüknél fogva vállalni t ud ják , általában nem tartoznak a legfiatalabb korosztályok közé. Ki kell alakítani azoknak a munkatársaknak körét, akik tisztában vannak a kor paleográfiájával és nyelvével, és pontos munká t tudnak végezni. Enélkül kár gépi feldolgozásról beszélni.

b) A gépi feldolgozás fokozott forrásfeltárást kíván meg mind mennyiségi, mind minőségi téren. Forrásaink a XVIII . század végén — és még inkább a XIX. század elején — levéltáriak és könyvtáriak. A levéltári állagokról jó leltárak állnak rendelkezésre, de ezeknek csupán az a feladata, hogy általános tájékozódást nyújtsanak. Bármilyen gazdasági vagy társadalmi kérdés vizsgálatánál jó kiindulópontul szolgálnak, mégis elkerülhetetlen lesz, hogy az anyagról a feltett kérdés szempontjából részletes és még részletesebb jegyzék vagy katalógus készüljön. A levél-tá rnak sohasem lesz feladata, hogy az általa őrzött anyagról valamilyen kimerítő tárgymutatót

5 3 2 s z e m l e

készítsen, ez még géppel sem megy. Hadd említsem meg itt a XVIII . századi magyar történelem művelésének egyik fájdalmas hiányosságát és hovatovább igen komoly akadályát, a bécsi levél-tárak gyakorlati hozzáférhetetlenségét.

Teljesen elhanyagolt a nyomtatot t anyagból a számunkra igen fontos hírlapirodalom (bővebben valamennyi időszakos kiadványt értve alatta). Még a X I X . század elején megjelenő hazai hírlapok lelőhelye sincs összegyűjtve, ami annál nagyobb kár, mer t budapesti nagy könyv-táraink anyaga elképesztően foghíjas. Vannak olyan fontos hírlapjaink (pl. a Pressburger Zeitung), amelyek igazán megérdemelnének olyan repertóriumot, mint amilyent a Le Monde-ról a franciák adtak ki.

A számítógép ezen a téren jelentős segítséget nyújthat , növelheti esélyeinket; elég itt Borsa Ivánnak a középkori oklevéladók katalógusával kapcsolatos javaslatára utalnom.

Wellmann Imre: Agrártörténeti forrásaink feldolgozása és a számítógép

1. A gépi adatfeldolgozás szükségessége

A történettudományon belül elsősorban a gazdaság- és társadalomtörténelem területén adott a kvantitatív analízis lehetősége és igénye. Érthető, hogy i t t már hosszabb múltra tekint-het vissza az a törekvés, hogy az „impresszionista történetírás" helyébe a múltnak mérhető tényekben kifejezhető rekonstrukciója lépjen. Eddig azonban ez a törekvés a hagyományos, manuális módszerekkel csak meglehetősen szűkkörű és kevéssé mélyreható eredményekre veze-tet t .

Különösen az agrártörténelem nem lehet meg gépi adatfeldolgozás nélkül. Nein tudomá-nyos divat kérdése ez, nem is csupán arról van szó, hogy a magunk tudományterületén a lehető-ség szerint felzárkózzunk a rohamos technikai fejlődéshez. Mindenekelőtt arra kell utalni, hogy gépi adatfeldolgozásra alkalmas történeti forrásaink legnagyobbrészt agrárfejlődésünkhöz kap-csolódnak. Következik ez abból, hogy Magyarország hosszú évszázadokon át lényegében agrár-ország volt (városaink élete is jelentős részben agrár alapokon nyugodott). Már ezeknek a forrá-soknak a volumene és adatgazdagsága szükségessé teszi a számítógép igénybevételét mind dokumentáció, mind statisztikai jellegű elemzés céljára. Még inkább sürgeti ezt az utóbbi vonat-kozásban az a tény, hogy az agrártörténelem, sajátos helyénél fogva a tudományok hierarchiá-jában, szorosan érintkezik szomszédos tudományokkal, mint néprajz , földrajz, agrártudomány, közgazdaságtan, szociológia — s ezért azok szempontjait figyelembe kell vennie. Ez pedig a problémák olyan komplex vizsgálatát teszi szükségessé, ami hagyományos módszerekkel nem végezhető el.

2. Mit vár agrártörténetírásunk a tervszerű és rendszeres gépi adatfeldolgozástól?

Semmiesetre sem csupán a manuálisan elvégezhető munkafolyamatok meggyorsítását. Hanem egyfelől kutatási területének kiszélesítését eddig fel tárat lan „fehér foltokra". Másfelől vizsgálódásainak elmélyítését: az említett komplex összefüggéseknek s az egyes tényezők viszonylagos súlyának felderítését, a jelenségek és folyamatok belső struktúrájának és dinamizmu-sának lehető teljes feltárását. Hogy mind a két vonatkozásban reálisan megalapozott várakozás-ról van szó, bőven dokumentálják azoknak a témakutatásoknak már eddig is lá tható ered-ményei, melyekről külön beszámolókat fogunk hallani. Sőt ezenfelül a számítógépes elemzés a történeti forrás kritikájához, megfelelő értékeléséhez is segítséget nyújthat .

s z e m l e 53:i

3. Az agrártörténész feladatai a számítógép segítségének eredményes felhasználása céljából

Nem térve ki arra az előfeltételre, hogy az agrártörténésznek meg kell ismerkednie a gépi adatfeldolgozáshoz kapcsolódó matematikai módszerekkel, szükséges, hogy a következőkkel járul jon hozzá a számítógéptudománnyal való sikeres együttműködéshez.

a) Az alkalmas források kiválasztása. Kvantitat ív elemzésre elsősorban olyan történeti kútfők kínálkoznak, amelyek vagy minél szelesebb területet ölelnek fel (lehetőleg az egész orszá-got) egységes szempontok szerint, s akkor adott időpontban részletes és sokoldalú keresztmetszet megrajzolására alkalmasak; vagy pedig (s ez a ritkább eset) az idő dimenziójában lehetőleg mesz-szeterjedő és hézagmentes sorozatokat alkotnak, ugyancsak egységes szempontok szerint, s így fejlődési trend megvonására nyúj tanak alapot. Ezek a feltételek, mint ismeretes, annál kevésbé v a n n a k adva, minél messzebb megyünk időben visszafelé.

Már ez az adot tság azt javallja, hogy a munkával o t t induljunk el, ahol az adatok leg-teljesebben és legszilárdabban megalapozottan állnak rendelkezésünkre; ez a történeti Magyar-országot illetően a X I X . század vége, amikor már valóban statisztikai jellegű s homogén felvé-telekre építhetünk. De fel kell hívni a figyelmet arra is, hogy az agrárfejlődésben az eltérő termé-szeti, piaci stb. adottságok igen sokféle táj i , sőt helyi vál tozatot okoztak, s ez a sokszerűség — a természeti tényező fokozott jelentősége miatt — általában növekvő mértékben érvényesült a preindusztriális korban. Ha valóban átfogó képet akarunk kapni agrárfejlődésünk összetevői-ről, legcélszerűbb, ha a X I X . század végéről készítünk részletes keresztmetszetet. Ezen a szilárd ta lajon megvetve lábunkat , összehasonlító alapot nyerünk, s nagyobb biztonsággal haladhatunk időben vissza, hézagosabban dokumentált korszakok felé (elsősorban az 1828-i országos összeírást, majd a XVIII. századi s még korábbi felhasználható forrásokat dolgozva fel), s ennek alapján módunk nyílik mind messzebb terjedő fejlődési trendek kimunkálására.

b) Forráskritika. A történész feladata annak beható vizsgálata, hogy a forrás egésze s egyes adatsorai mennyire megbízhatók, hézagai máshonnan vet t adatokkal mennyire tölthetők ki s gépi feldolgozásra milyen vonatkozásokban és mennyiben alkalmasak.

c) A programozás előkészítése. A kvantitatív analízist kvalitatív analízisnek kell megelőz-nie, kutatási hipotézis felállításának, modell megalkotásának, mely a legalkalmasabb indiká-torok megválasztását teszi lehetővé. Ezt követi a forrásadatok kódolásra alkalmas formában való prezentálása — s ez az a pont, hol elsősorban van szükség a matematikai módszerek emlí-te t t ismeretére.

4. A továbbhaladás útja

Nagy feladatok állnak előttünk; csak az erők egyesítésével, tervszerűen, lépésről lépésre haladhatunk eredményesen előre.

Az eredményesség záloga mindenekelőtt az agrártörténészeknek a számítógéptudomány képviselőivel való — eddig csak elszórt egyéni próbálkozásokban megmutatkozott — rendszeres együttműködésben rejlik. Ehhez egyrészt történeti problémákkal közelebbről megismerkedő számítógépes szakemberekre, másrészt a matematikai módszerekkel megbarátkozó agrártörté-nészekre van szükség. így nemcsak szilárd és messzeterjedő forrásbázis kiépítése válik lehetővé, hanem — a hazai és külföldi tapasztalatok felhasználásával — az egész agrártörténeti kutató és feldolgozó munka eddig ismeretlen lendületet nyerhet.

Ügy gondolom, az agrártörténészek és közelebbről a Magyar Mezőgazdasági Múzeum részéről nem kell külön hangsúlyoznom és részleteznem mai kerekasztal konferenciánk jelentő-ségét.

Nagy jelentőségű már maga a tény, hogy számítógépes problémáinkat a Neumann János

18 Történelmi Szemle 1972/3—4.

5 3 4 s z e m l e

Számítógéptudományi Társaság tagjai elé t á rha t juk . S ez a tény még mélyebb és konkrétabb értelmet nyer azoknak az erőfeszítéseknek a tükrében, melyeket már eddig is t e t t ü n k agrár-múl tunk feltárására. Már a századforduló pozitivista kutatói nagymennyiségű nagyrészt kvanti-fikálható adatot hoztak napvilágra a levéltárak mélyéből. De minden terv és rendszer nélkül, eredeti összefüggéseikből kiragadva. Ugyanakkor meg sem próbálták ennek a nyers és szétszórt adattömegnek komplex vizsgálatát, összekapcsolását, a valóságos történeti összefüggésekbe való beágyazását. Agrártörténetírásunk sokáig ezt az adattömeget próbálta hasznosítani, érté-kelni és újraértékelni. De éppen kiszakított és töredezett voltánál fogva csak alkalomszerűen, egy-egy részt kiragadva tudot t értékesíteni belőle. Nagyobb összefüggések felderítésére, az egész-nek megragadására ilyen módon természetesen nem kerülhetett sor.

Ebből a felismerésből kiindulva a Magyar Mezőgazdasági Múzeum a Magyar Tudományos Akadémia Agrártörténeti Bizottságának támogatásával ú j forrásanyagnak a kuta tásba való bekapcsolásához fogott. Olyan átfogó jellegű kútfőkre kívánt építeni, melyek nagy volumenük-nél fogva a kutatókat addig általában visszariasztották rendszeres feldolgozásuktól. Az a véle-ményünk azonban, hogy csak ilyen, az egész ország területét vagy annak nagy részét átfogó forrásanyag rendszeres és módszeres értékesítésével tehetünk az agrártörténeti kutatásban komoly lépést előre. Ennek megfelelően l á t tunk neki nagy XIX. , XVIII . és XVII—XVI. századi, agrártörténeti szempontból alapvető jelentőségű forráscsoportjaink adatainak feltárásához. S éppen a napvilágra hozott adattömeg mennyiségét, sokrétűségét, s a történeti élet más oldalai-val való sokágú kapcsolatát látva kellett arra a meggyőződésre jutnunk, hogy a számítógép-tudomány segítsége nélkül komoly, nagy lépéssel nem juthatunk előrébb. Nem olyan felismerés volt ez, amely ölhetett kézzel való várakozást jelentett volna, arra, hogy külső segítség majd csak kizökkenti szekerünket a kátyúból. Magunk is próbáltunk a sűrűben uta t vágni magunk-nak, amint kísérleteink muta t ják ; elég ebben a vonatkozásben Veress Éva kutatásaira utalni. Most épp azt szeretnénk igazolva látni, v a j o n helyes úton járunk-e, s támogatást szeretnénk kapni további erőfeszítéseinkhez.

Említettem, hogy XIX. , XVIII . , XVII—XVI. századi, agrártörténeti szempontból fontos nagy forráscsoportjaink kiaknázásához fogtunk hozzá. Azért használom ezt a sorrendet, mert ennek során arra a tapasztalatra kellett jutnunk, hogy minél inkább haladunk idővel vissza-felé, annál nehezebb a dolgunk, annál hézagosabb, töredékesebb, annál kevesebb vonatkozásra vet világot a forrásanyag. Éppen ezért gondoljuk, hogy leghelyesebb a XIX. század végére nézve rekonstruálható állapotból kiindulnunk. De nemcsak ez a felismerés — ti. a forrásanyagnak egyre jobban elszürkülő és hézagossá váló volta — vezet minket erre a megállapításra. Hanem egy másik, épp az agrártörténelem szempontjából igen jelentős felismerés is. Az ti., hogy az agrár-élet területén a földrajzi tényezőnek igen nagy a szerepe, a tá j i , a helyi változatos adottságok rendkívüli módon beleszólnak az agrárfejlődés alakulásába. Márpedig ezt a területi kivetítést, a t á j i és a helyi tényezők kellő értékelését csak a XIX. századból kiindulva t u d j u k jól keresztül-vinni. Hiszen kartográfiai vonatkozásban is ettől az időtől fogva rendelkezünk olyan megbíz-ható alappal, melyen meg tudjuk szilárdan vetni lábunkat. Tehát az egyik, amit i t t szeretnék hangsúlyozni, az időben visszafelé haladás módszerének jelentősége. Meggyőződésünk szerint ez a módszer jó alapot ad arra, hogy a korábbi, kevésbé összefüggő, tartalmilag, sokoldalúságban korlátozottabb forrásanyagot megfelelően tud juk hasznosítani.

I t t azonban a régebbi agrártörténeti forrásanyagra vonatkozólag mindjár t egy kiegészítő megjegyzést kell tennem. Bármennyire szűkszavúak és a mai statisztikus szemével tekintve primitívek ezek a korábbi források, viszont van egy pozitívumuk, amit éppen a számítógép alkalmazása szempontjából még nem t u d t u n k eléggé latba vetni, és ez a számadatokat kísérő szöveges rész, amely — merem állítani — sok esetben van olyan értékes, mint maga a számszerű anyag. Tovább kell tehát lépnünk azon az úton, hogy ezt a szöveges forrásanyagot a számítógép nyelvére át tudjuk tenni. Az időben visszafelé haladás módszere mellett ez a másik probléma, melyre i t t külön fel kívánom hívni a figyelmet.

s z e m l e 535 : i

És harmadikként hadd utaljak vissza a területi kivet í tés fontosságára az agrártörténeti ku ta t á sban . Ebben a vonatkozásban is megpróbáltunk u t a t törni: úgy gondolom, a térkép-diagrammos módszer alkalmazása, melyet ugyancsak Veress É v a indított el, e részben is széle-sebb távla tokat nyit e lő t tünk.

A nagy és sokrétű problémákkal kapcsolatban t ehá t , melyek megoldásához a számító-géptudomány segítségét v á r j u k , a megközelítés útjai-módjai m á r kezdenek kirajzolódni előttünk. De n e m ár t mégegyszer hangsúlyozni: az agrártörténésznek ku ta tómunká já t a matematikai s ta t iszt ika irányában feltétlenül el kell mélyítenie ahhoz, hogy ezeken az u takon , a számítógép-t u d o m á n y képviselőivel szoros együttműködésben, bizton haladhasson előre.

Katus László: A számítógép alkalmazásáról a kapitalista korszak kutatásában

Mi történt eddig? Mi van folyamatban?

A felszólaló tudomása szerint eddig hazánkban e korra nézve két k u t a t á s t végeztek illetve végeznek számítógép segítségével:

1. A magyarországi gyáripar i npu t -ou tpu t táblájának összeállítása az 1898-as gyáripari s tat iszt ika adatai a lapján. (KSH — OT; Simonies Györgyné: Magyarország közgazdaságának makro-ökonómiai összefüggései a X I X — X X . században. Tör ténet i Statisztikai É v k ö n y v 1967— 1968. Tör t . Stat. Köte tek Bp. 1970.)

2. Az 1867 és 1914 között i szántóföldi termelés stat iszt ikai elemzése és nemzetközi össze-hasonlítása (MTA Történet tudományi In t éze t : Puskás Jú l i a—Lánc Margit). Mindkét kutatás továbbfejleszthető és kiterjeszthető a nemzetgazdaság egészére.

Meg kell említenünk, hogy Amerikában is végeztek egy számítógépes k u t a t á s t az 1882 és 1913 közötti magyar külkereskedelem a d a t a i alapján (Scott M. Eddie).

A jövő lehetőségei

Az 1850 és 1945 közöt t i korszak igen sok lehetőséget n y ú j t a számítógépes kutatásokra. Egy sor t éma esetében a hagyományos technikáva l végzett kvan t i t a t í v kutatások m á r eljutottak addig a pontig, hogy fo ly ta tásuk és továbbfejlesztésük csak gépi eszközökkel lehetséges:

egyrészt sok olyan forrásunk illetve forrástípusunk van , amely számítógépes feldolgozást igényel;

másrészt az utóbbi évek kutatásai során egy sor olyan probléma merült fel, amelyekre a megnyugta tó választ csak számítógéppel végze t t statisztikai elemzéssel k a p h a t j u k meg.

1. Források, forrástípusok, amelyek nagyszámú (többezer, vagy többtízezer) egyedi esetre vonatkozóan korlátozott számú, azonos t ípusú , könnyen standardizálható a d a t o t közölnek. Ezek részben nyomtatot t , részben levéltári források: címtárak (a legfontosabbak a gazdacím-tárak), almanachok, cégjegyzékek, compassok, adózók jegyzékei, sorozási jegyzőkönyvek, anya-könyvek s tb . ; ide sorolhatók továbbá olyan terjedelmes források, mint a munkásmozgalomról szóló rendőri jelentések, a parlamenti naplók, valamint a genealógiai kézikönyvek és életrajzi lexikonok. Szükséges továbbá az egykorú hivatalos statisztikai kiadványok ha ta lmas adattöme-gének feldolgozása a modern kutatás által fe lvetet t új ismérvek, ú j osztályozási szempontok szerint, va lamint magasabb fokú statisztikai analízisük.

2. Számítógépes feldolgozást igénylő problémákat a tör ténet i kutatás va lamennyi terüle-téről emlí thetünk. Csak azokra utalok, amelyek már ténylegesen napirendre kerül tek , s hagyo-mányos technikával már tö r tén tek kísérletek feldolgozásukra.

5 3 6 s z e m l e

Gazdaságtörténet: a nemzetgazdaság növekedésének legfontosabb aggregát mutatói: a nemzeti termék ill. nemzeti jövedelem és összetevői, valamint az alakulásukra ha tó tényezők; ár- és bértörténeti munkák.

Társadalomtörténet: struktúraelemzések országos vagy helyi szinten, egész társadalmi keresztmetszetben vagy egyes osztályokra és rétegekre vonatkozóan; kollektív biográfia: egy-egy réteg vagy csoport rekonstrukciója az egyedi esetek nagy tömegének elemzése alapján; társa-dalmi tömegmozgalmak (pl. sztrájkok) elemzése; demográfiai kutatások: a főbb népesedesi mutatók kidolgozása országos szinten.

Politika történet: a választói és a parlamenti magatartás és az azt befolyásoló tényezők vizsgálata.

Kultúrtörténet: országos szintű, hosszútávú oktatásügyi statisztika összeállítása; a könyv-kiadás statisztikai elemzése; a közvéleményt befolyásoló ideológiai áramlatok kialakulásának, elterjedésének és hatásának elemzése a tömegkommunikációs eszközök nyúj tot ta adatok alap-ján (sajtó).

A kutatások jellege

Első közelítésben kétféle típusú munka kerülhet szóba: 1. egy forrás, vagy azonos típusú forráscsoport teljes terjedelmében való leíró feldolgo-

zása: az adatok kódolása, lyukkártyára, mágnesszalagra vitele, az alapvető osztályozási, csopor-tosítási munka és az alapfokú statisztikai feldolgozás (viszonyszámok, átlagok, indexek) elvég-zésével (címtárak, compassok, és hasonló természetű források esetében).

Ilyen típusú források esetében egy központi computerarchívum létesítése (adatbank). A mágnesszalagon tárolt alapadatokat bármely kutató a s a j á t problémáinak megfelelően további statisztikai feldolgozásnak vetheti alá.

2. Bizonyos problémák megválaszolásához a hagyományos megközelítés számára rej-te t t összefüggések és mozzanatok feltárása megasabbfokú statisztikai analízis segítségével (korrelációk, regressziók, faktoranalízis stb.).

Ebben az esetben a kérdésre vonatko zó többféle forrás kerülne elemzésre, többnyire mintavételes eljárással. A felsorolt javaslatok nem képviselnek meghatározott, konkrét munka-programot, hiszen valamennyi említett probléma kidolgozása még optimális gépi ellátottság esetében is több évtizedes feladatot jelent. Csupán jelezni k íván tam azokat a területeket, ame-lyeken — külföldi kuta tók konkrét tapasztalatain és eredményein lemérhetően — lehetőség kínálkozik a számítógépek alkalmazására. Az említett források, forráscsoportok zöme olyan ter-mészetű, hogy teljes feldolgozása hagyományos módszerekkel nem is lehetséges, vagy pedig a computeres feldolgozás olyan összefüggéseket hozhat napvilágra, amelyek különben rejtve maradnának. A nemzetközi tapasztalatok azt mutat ják, hogy a felsorolt források és problémák esetében a számítógépek alkalmazásával járó — kétségkívül jelentős — többletráfordítás meg-térül az eredménytöbbletben.

írásban készített javaslatomat csak két megjegyzéssel szeretném kiegészíteni. 1. A javaslatban említett valamennyi probléma és téma olyan természetű, amelynek szá-

mítógépes feldolgozásával a külföldi szakirodalomban már találkoztunk, tehá t konkrét bizonyí-tékunk van arra, hogy ilyen munkák elvégzése lehetséges s olyan eredménnyel jár , amely érde-messé teszi a gépi feldolgozással járó ráfordításokat.

2. A javaslatban felsorolt feladatok közül a magam részéről elsődleges fontosságúnak tekinteném bizonyos források illetve forráscsoportok feldolgozását, egy központi computer-archívum létesítését, amely az illető forrásokkal dolgozó valamennyi kutatónak rendelkezésére állna. - .

s z e m l e 5 3 7

TÉMAREFERÁTUMOK

Puskás Julianna—Lánc Margit: A magyarországi szántóföldi termelés kvantitatív elemzése 1867—1913

A Katus László referátumához kapcsolódóan ismertetett munka célja a szántóföldi növénytermelés matematikai-statisztikai elemzése volt, és az éhből adódó gazdaságtörténeti következtetések levonása. A szerzők i t t elsősorban metodikai tá jékozta tás t adtak.

Kiinduló forrásanyag: valamennyi szántóföldi növény évi termésének, termelő árainak és exportált mennyiségének idősorai. Ezen idősorok alapján a következő számításokat végezték:

1. Az idősorok elemzését a legegyszerűbb és legáltalánosabban alkalmazott módszerrel, viszonyszámok és grafikonok készítésével kezdték. A fejlődési tendenciák bemutatására mindenek-előtt indexsorokat alakítottak ki: a) bázisindexsort (mindenkor az 1909/13 évek átlaga alapján), b) láncindexsort. Az indexsorok nagy többsége volumen-index. A közvetlenül össze nem adha tó mennyiségekhez, a különböző minőségek közös nevezőre hozásához bevonták az értékindexet is. Az összes szántóföldi termelés és az egyes növénycsoportok termelésének alakulását változatlan árak felhasználásával kísérték nyomon. Az 1909/13 évek súlyozott termelési ára alapján, változat-lan árakkal képzett indexsorok i t t mint a különböző használati értékek közös nevezőre hozásának illetve az érték tényleges kifejezésének eszközei funkcionálnak és ugyancsak a termelés volumené-nek hordozói.

2. Az idősorok hosszútávú mozgását, a termelés fejlődésének alapirányzatát trendszámí-tásokkal tá r ták fel. A legegyszerűbb trendszámításokból kiindulva, először ún. mozgóátlagolással számoltak trendeket . Az idősorok ingadozásainak így nyert kiegyenlítése már megkönnyítette az idősorok természetének megismerését; az így kapott tréndgörbe viszonylag jól alkalmazkodott és jelezte a termelés növekedésének azon nagyobb szakaszait is, melyeket ä szöveges történeti források is említenek. Azt azonban nem tette még lehetővé ez a f a j t a trendszámítás, hogy áz idősorok egészére vonatkozó, analitikusan ismert és könnyen kezelhető görbét kapjunk eredmé-nyül.

Ezért a mozgóátlagolású trendértékek idősorainak összeállítása és grafikonjaik megrajzo-lása után rátér tek az analitikus trendszámításokra. Egyáltalán nem volt könnyű meghatá-rozni, hogy az egyes idősorokhoz melyik trendtípus illeszkedik legjobban. Ehhez többféle mód-szert is alkalmaztak (tanulmányozták az idősorok grafikonjait, szemmértékre behúzták a közép-vonalat, vizsgálták a mozgóátlagolású trendgörbéket, figyelembe ve t ték a hasonló típusú idő-soroknál alkalmazott trendszámítási módszereket), s nem utolsó sorban tekintetbe ve t ték a szöveges történelmi források információit is. Mindezen megfontolások együttesen segítették hozzá a szerzőket azoknak a matematikai függvénytípusoknak megválasztásához, melyek az idősorok tartós irányzatát helyesen tükrözhetik. (A simulást a legkisebb négyzetek módszerével ellenőriz-ték. A termelés alakulását magukban foglaló idősorokra a legtöbb esetben lineáris, néhány eset-ben exponenciális trendek simultak, az áraknál viszont minden esetben parabolák illesztése vál t szükségessé.) Az analitikus trendszámítással nyert idősorok összeállítása után felrajzolták a trendvonalakat (fél logaritmikus léptékben), sez a lineáris trendeknek is egy elhajló görbe vona-lá t adta. Ez az ábrázolási mód nemcsak az idősoron behúzott középvonalat mutatta jól meg, ha-nem a nagy ingadozásokat is az eredeti és a t rendértékből kialakított idősor között.

3. Annak kimutatására, hogy az eredeti idő sorokat milyen mértékben kellett kiegyenlí-teni, és a sorok valóságos adatai mennyiben térne k el a trendértékektől (vagy másnéven középérté-kektől), kiszámították az eredeti idősor adatainak devi álásait a trendértékek idősorának adatai-ról. Az évről-évre való eltéréseket a deviációk sora mu ta t j a . (Az áttekinthetőség és összehasonlít-hatóság kedvéért a trendértékektől való deviálásokat %-ban fejezték ki.)

Vizsgálatainkban a szerzők rendkívül nagy jelentőséget tulajdonítot tak a deviációk kuta-

5 3 8 s z e m l e

tásának, majd ezok alapján a szóródási mutatók kiszámításának, tuda tában voltak ugyanis annak a matematikai absztrakciónak, a kézzelfogható valóságtól való elvonatkoztatásnak, me-lyet a középértékek azaz, trendértékek kiszámításával végeztek. (Tapasztalták azt is, hogy ez az absztrakció is egyik oka annak, hogy a gazdaságtörténészek idegenkednek a trendszámítások-tól.) Véleményük szerint erre a matemat ikai absztrakcióra éppen a történelmi valóság mélyebb és pontosabb megismerése érdekében v a n szükség; a történészek számára a középértékek kiszámí-tásának fő célja és indoka éppen az, hogy megvilágíthassák és történetileg analizálhassák az et től való elhajlásokat, szóródásokat. (A modern statisztikai módszerek igazolják ugyanis, hogy a statisztikai sokaságok másképpen világítódnak meg. ha elhajlásaik, szóródásaik középértékét ismerjük.) Az erre irányuló számítások révén biztosabban tudják az idősorokban fellépő rendelle-nességeket vagy jellemző sajátságaikat felismerni vagy bemutatni. A sorok középértékének ismerete, és az et től való eltérések, szóródások vizsgálata révén a termelés olyan sajátosságait lehet megismerni, amelyek — ha nem járnánk meg a matematikai statisztikai elemzésnek ezt az út ját — rej tve maradnának.

4. A deviációk. idősorának összeállítása után a következő szóródási mutatók kiszámítása következett: a deviációk abszolút át laga és a deviációk négyzetes állaga, az ún. standard deviá-ció. Ez utóbbi kiküszöböli az egyes idősorok mennyiségi különbségeinek befolyását, és ennek követ-keztében a legtisztább mutató az egyes idősorok összehasonlításához.

5. A deviációk idősora nemcsak az eredeti idősornak a középvonal körüli ingadozásait jelezte, hanem kimutat ta az eltérések szakaszosságát is. Ennek megragadására a deviációk idő-soraiból (az eredeti idősorokéhoz hasonlóan 7 éves mozgóátlagolással) t rendet számítottak, és a trendértékeket 100-nak véve ezt a trendvonalat is grafikusan ábrázolták. így még jobban meg lehetett közelíteni az idősorok természetét, mivel a hosszútávú trendvonalon belül feltárultak a közepes tar tamú szakaszok, a gyorsuló és lassuló növekedési ütemű periódusok.

6. Végül az utolsó leszármaztatott illetve számított idősorok az úgynevezett másodlagos deviációkat tartalmazzák. A deviációkból képzett trendértékeket 100-nak véve vizsgálták az évenkénti hullámzásokat, ingadozásokat az idősor rövidebb, ciklikus mozgásainak feltárása céljából.

A matematikai statisztikai számításokkal összeállított idősorok és grafikonok már széles bázist nyúj to t tak a fejlődés dinamizmusának a vizsgálatához is. Ennek mutatói közvetlenül az átlagos növekedési ütemek. Az idősorok egészére ezt kétféle módon számolták: 1. átlagos növekedési ütem trendértékekből, 2. az idősorok első és utolsó öt évének az átlagából. Az idősorok egészé-nek átlagos növekedési üteme ugyancsak matematikai absztrakció. A valóságban a növekedési ütemek — mint már a láncindexsorok is jelezték — két évben sem voltak azonosak. A középérték, azaz az idősor egészének átlagos növekedési üteme történészek számára elsősorban azért fontos, hogy megtudjuk az ettől való eltérések mértékét, vizsgálhassuk a szóródásokat az átlagos növe-kedési ütemek körül.

A deviációk idősorából, főleg trendvonalából, már világossá vál t , hogy a növekedési üte-mek évenkénti változásai mellett bizonyos szakaszosságok is mutatkoznak, azaz az átlagos növe-kedési ütemek irányváltozásai, gyorsuló vagy lassuló szakaszai. Ezeket a szakaszokat kétféle megközelítésben is igyekeztek kimutatni : 1. átlagos növekedési ü temeket számoltak egymást átfedő tízéves periódusokra, va lamint 2. azokra a szakaszokra, amelyeket a deviációk, min t a növekedési ütem irányváltozásait jeleztek. — Matematikai módszereket alkalmaztak a szántóföldi termelés szerkezeti változásainak megismerésére, elemzésére is. Kiszűrési módszerrel kerestek választ arra a kérdésre, hogy a növekedésre milyen mértékben hatott a három fő tényező: a vetés-terület bővülése, a vetésszerkezet átalakulása és az egyes növények terméshozamainak emelke-dése. Növényenként külön is elvégezték azokat a méréseket, hogy a vetésterület, illetve a termés-hozam alakulása milyen mértékben befolyásolta az egyes növények termelésének az alakulását.

7. A nemzetközi összehasonlító vizsgálat, a magyarországi fejlődés pontosabb értékelése érdekében — a lehetőség határain belül — hasonló vizsgálatokat végeztek a szerzők több európai

s z e m l e 539:i

ország szántóföldi termelésének idősorain is. Az ausztriai és magyarországi szántóföldi termelés összehasonlítása mellett a két adatsor együt tes vizsgálata lehetővé tet te a főbb mezőgazdasági termékekről hosszabbtávú trendek képzését, a növekedés vizsgálatát monarchia-keretekben is.

Csernok Attila—Ehrlich Éva—Szilágyi György: Az infrastruktúráról történeti statisztikák alapján

(Nemze tköz i összehasonl í tó vizsgálat 1860 1968)

Az infras t ruktúra kialakulásában, társadalmi-gazdasági funkciójában érvényesülő nem-zetközi-történeti tendenciák megismerése érdekében a következő kérdéseket v izsgál tuk:

— a különböző országok fejlődésében a gazdasági növekedés különböző szakaszaiban hogyan alakult az in f ras t ruk túra ;

— adot t ország meghatározot t gazdasági fejlettségi szint jéhez — a kor technikai szín-vonalát figyelembe véve — milyen kiépítettségi fok ta r toz ik ;

— meghatározot t gazdasági fejlettségi szinteken „mennyibe kerül", azaz m i t követel a nemzetgazdaságoktól az in f ras t ruk túra kiépítése, fenntartása, korszerűsítése és bővítése.

Az inf ras t ruktúra hosszabb történelmi időszakban tör ténő vizsgálata nemcsak azért szük-séges, mer t a különböző országok in f ras t ruk túrá jának múltbani történelmi fejlődése és az ezirányú tapasz ta la tok csak más országokkal való összevetésük a lapján értékelhetők helyesen, hanem azért is, mer t az in f ras t ruk túra

— területeinek egy része nagy tőkeigényű és hosszabb megtérülésű; — szerepe, t a r t a lma és szerkezete tör ténelmi időszakonként változó. Az inf ras t ruktúra nemzetközi-történeti vizsgálatát az elmúlt 100 éves periódusra — 1860—>

1968 — végeztük, amelyet 5 időszakra osz to t tunk : 1. az európai iparosodás kezdetének, illetve elterjedésének évei, amelyek már többé-

kevésbé összefüggő ada tokka l jellemezhetők: 1860—1870; 2. a századforduló körül i évek: 1885—1905; 3. az I. világháború és a világgazdasági válság közötti szakasz: 1925—1929; 4. a I I . vi lágháborút követő évek: 1950—1955; 5. a jelenlegi in f ras t ruk túra jellemzésére szolgáló évek: 1965—1968. Az infrastruktúra fogalmáról: In f ra s t ruk tú rán — elvi ér telemben — a nemzet i vagyon-

nak azt a részét ér t jük, amely sem anyagi j a v a k létrehozását, sem azok elfogyasztását közvetle-nül nem szolgálja, de amely a gazdasági fej let tség adott szintjén a mindenkori technika követel-ményeinek megfelelően a termelés-elosztás-fogyasztás fo lyamatának zavartalan mozgásterét, ún. edényrendszerét h iva to t t biztosítani.

Az inf ras t ruktúrába tartozó anyagi (felhalmozódott t őke javak állománya) és szellemi (a munkaerőál lomány; munkavégzőképessége, begyakorlottsága, munkakul túrá ja , alkotókész-sége) tőkeál lomány együt tműködése a szélesen értelmezett szolgáltatások nyúj tásáva l , áramol-ta tásával szolgálja az anyagi javak és a munkaerő újratermelését.

Mutatószámrendszer az infrastruktúra nemzetközi-történeti összehasonlítására: Az infra-s trukturál is ellátottság nemzetközi-történeti összehasonlítására, az inf ras t ruktúra fejlődési útvonalai felvázolásának céljaira a speciális tör ténet i vizsgálatnak megfelelő módszer t kellett kialakí tanunk. Mivel az inf ras t ruktúra ér ték, illetve pénzügyi m u t a t ó k segítségével nem vizs-gálható reálisan, naturális muta tók alkalmazásához folyamodtunk. 5 olyan infras t rukturál is terület vol t , amely az első számításokban szóba jöhetet t . (Közlekedés; hírközié ; lakásellátottság és felszereltség; egészségügy; oktatás és kul túra . ) A területek jellemzésére na turá l i s mutató-számok szolgálnak. Az idő előrehaladásával a muta tók száma történelmi, gazdasági, anyagi és technikai fejlődésnek megfelelően bővül.

540 s z e m l e

Minden naturális muta tó esetében azon ország ada tá t tekintet tük bázisnak, ahol a kér-déses mutató értéke a legnagyobb. Az összes többi ország a d a t á t mutatóként és területenként ehhez a bázishoz viszonyítottuk. Az így kapo t t % számokat országonként és területenként átla-goltuk, és ezen átlagokat, mint pontszámokat tekintettük az illető ország infrastrukturális szín-vonal mutatójának. A muta tó lehetséges maximuma tehát 100. Értelmezése: az adott ország infrastruktúrájához viszonyítva, amely valamennyi elem tekintetében maximum értékkel ren-delkezik. Az így kidolgozott összefoglaló és részterületeket jellemző infrastrukturális mutatót , mint egészet, orientációs jelzőszámnak tekint jük.

Az iparosodás és az infrastrukturális fejlődés típusai, A számítási eredményekből 3 alapvető típus rajzolódott ki:

Az első típust Anglia, Hollandia és egynéhány nyugateurópai ország testesíti meg. Itt az infrastruktúra kialakulása lényegében megelőzi a gyorsütemű ipari fejlődést. Ez az infrastruk-túra nem az ipari forradalom, hanem az ezt megelőző gazdaságtörténeti időszak terméke. A korábbi időszakokban létrehozott infrastrukturális keretek a későbbi meginduló iparosodás szá-mára is biztosították a fokozatos terjeszkedés, a működés kezdetleges mozgásterét.

Az Egyesült Államok gazdasága a fejlődésnek egy másik, korszerűbb típusát testesíti meg. Az USA az ipari forradalom idejében vá l t gyarmatból független állammá. I t t a kapitalizmus kialakulásával és terjedésével egyidőben, szinte előzmények nélkül, a termelő és fogyasztó ága-zatok által támasztott szükségletek folyamatos kialakulásával jöt t létre az infrastruktúra. Az angol modellre az időbeli megelőzés, az amerikai modellre a kapitalizmus terjedésével láncszerűen egybekapcsolódó infrastrukturális fejlődés a jellemző.

Amikor az USA-ban az iparosodás kezdetét vette, ismeretes, hogy ez az iparosodás első-sorban a könnyűipari ágazatok- (élelmiszerfeldolgozás stb.) fejlődésével kezdődött. E könnyű-ipari ágazatok a későbbi modern nehézipari ágazatokhoz képest viszonylag kis tőkeigényűek voltak. Az akkori iparosodást jelentő könnyűipari ágazatok fejlődése, kis tőkeigénye adott lehe-tőséget a nagy tőkeigényű és hosszú megtérülésű infrastruktúra fokozatos, az ipar szélesedésével és a fogyasztási szükségletek növekedésével együttjáró infrastrukturális fejlődésre.

Ehhez külföldi tőke is rendelkezésre állott. E külföldi tőke szerepe kettős volt: egyfelől megkönnyítette az infrastruktúra kiépítéséhez szükséges, néha időben egyszerre jelentkező tőkék i ránt i igények kielégítését, másfelől elősegítette az akkori könnyűipari ágazatok és a mezőgazda-ság által még nem elégséges mennyiségben termelődő tőke bizonyos fokú pótlását, kiegészí-tését. (A gazdaság egészének akkumulációs képessége ugyanis ezidőben még kicsi, a nemzeti jövedelemből a felhalmozás aránya 10% körüli).

Az iparosodás kezdeti időszakában az USA-ban az összes beruházásoknak kb. 35%-át költötték az ún. termelőágazatok fejlesztésére és mintegy 65°/0-át az infrastruktúrára. Ez arra mu ta t , hogy az ún. termelő beruházások így bizonyultak a leghatékonyabbaknak. Az iparosodás előrehaladásával a termelő ágazatok m á r folyamatosan kitermelték azt a tőkemennyiséget, amely képes volt biztosítani azt a mindenkori infrastrukturális kiépítettségi fokot a mindenkori technikának megfelelő színvonalon, amelyet az egész gazdaság folyamatosan szükségelt.

Az infrastrukturális területek bővülésével, modernizálásával kapcsolatos feladatok a két világháború közötti időben a nyugat-európai országok egy részében is már az USA típusához hasonlóan a láncszerű együttfejlődés folyamatában valósultak meg. Ennek keretében a nyugat-európai országokban az infrastruktúra tekintetében nagy szerkezeti változások mentek végbe. Ezek a szerkezeti változások elsősorban a nehézipar térhódításával kapcsolatosak.

A közép-keleteurópai országok egy részében a múlt század második felétől az I. világhábo-rúig terjedő időszakba n az infrastruktúra fejlődése ugyancsak megelőzte a nagyobbütemű parosodás beindulását. Amíg azonban a nyugat-európai országokat az I. világháborúban terü-letileg szinte változatlanul hagyta, ezekben az országokban óriási átrendeződéseket okozott. Az átrendeződések eredményeképpen bizonyos országok a korábbinál kedvezőbb infrastruktu-rális feltételek közé (pl.: Magyarország), mások kedvezőtlenebbe kerültek. Ezen országok nagy

s z e m l e 551:i

része azonban lényegében kimaradt abból az infrastrukturál is szerkezeti átalakulásból, ame ly ugyanezidőben Nyugat-Európa jelentős részében végbement . Ennek egyik jelentős oka, hogy ekkor ezekben az országokban a könnyűipar fejlődése (vagy a balkáni országokban még ez sem) vol t napirenden.

A gazdaságfejlesztési típus, amelyet az európai szocialista országok a II . világháború u tán valósítottak meg, az infrastruktúra-kiépítés eddig említett két t í pusának egyikébe sem illenék bele. Erre a t ípusra sem az előzetes kiépítés, sem pedig a láncszerű együttfejlődés n e m jellemző. Valamiféle olyan harmadik típussal van i t t dolgunk, amelyből az infrastruktúra-fej-lesztés legalábbis egy időre min tegy elmaradt.

E sajátos harmadik típus kialakulásának okairól csupán néhány szót ej thetünk. Ellen-té tben az előző két t ípust képviselő országokkal a szocialista iparosodás megindulásakor ezek az országok az infras t ruktúra fejlesztésére, bővítésére és modernizálására nem használtak fel külföldi tőkét. Ugyanakkor valamennyien szinte egyidőben, olyan iparfejlesztési poli t ikát kezdtek, amely ellentétben a kapital is ta országok iparosodásával nem a könnyűipar t , hanem a nehézipart s á l ta lában a tőkeigényes ágazatokat he lyez te előtérbe. Ilyen körülmények közöt t nem lehetett szó arról, hogy ezek az országok egymásközött i tőkeáramlással segítsék a maguk inf ras t ruktúrá jának fejlesztését. Miután az új ipar kialakulása úgyszólván minden tőkeforrást igénybe vet t , a másik nagy tőkefogyasztó, az inf ras t ruktúra háttérbe szorult . A szocialista orszá-gokban a beruházások többségét, min tegy 60—70%-át a termelőágazatok kapták . A termelő-ágazatokba fek te te t t beruházások hatékonyságának közismerten alacsony vo l t a miat t nem sike-sült megtartani azt az alapbázist, amely folyamatosan lehetővé képes tenni az infrastruktúrára fordí tot t beruházások gazdasági fejlettségnek, a gazdasági és fogyasztási s t ruktúrának meg-felelő mennyiségét, minőségét, szerkezetét és színvonalát.

A nemzetközi történeti vizsgálat tapasztalatai szerint az inf ras t ruktúra a szorosabb é r t e -lemben vett termelőtőke működésének képezi előfeltételét. Enélkül a termelő-beruházások sokkal kevésbé lennének hatékonyak, mer t működésüket vagy a munkaerő, v a g y a nyersanyag-ellátás, vagy a szállítás stb. keresztmetszetei gátolták.

Mialatt a másik két t ípusban az iparosodás első fázisában bizonyos külföldi segítséggel, a későbbiekben kizárólagosan saját belső tőkeerőből fej lesztették, bővítették és modernizálták az inf ras t ruktúrá t , a szocialista országokban az említett körülmények folytán is, a gazdaság-poli-t ikai koncepció és a termelőtőkék elégtelen hatékonysága következtében országonként változóan, á l ta lában azonban az 1960-as évek közepéig inkább a meglevő korszerűtlen infras t ruktúra feléléséről beszélhetünk.

Termelési tényezők (munka, azaz a foglalkoztatottság) és a tőke (azaz a beruházások) szerepe az infrastruktúrában.

Az inf ras t ruk túrában foglalkoztatottak összes foglalkoztatottakhoz viszonyított a r á n y -számának alakulásában két, sok tek in te tben összefüggő tényező — az idő és a gazdasági fej le t t -ség — sajátos ötvöződése jut kifejezésre. E két tényező közül az utóbbié a d ö n t ő szerep. A köz-lekedésben pl.: az időtényező a lapvetően módosítja a gazdasági fejlettség nyomán kialakult képe t ; a kereskedelemben csupán részleteiben befolyásolja; az egyéb á g a z a t b a n pedig az idő tényező szinte tel jesen háttérbe szorul a fejlettségi tényezővel szemben.

A magas beruházás-igényesség az infras t ruktúra egyik legfontosabb tulajdonsága. Az infrastrukturális beruházásoknak, az összes beruházásokhoz viszonyított a r á n y a időtől és ország-tól függően széles intervallumban ingadozik, de a legr i tkább esetben megy 5 0 % alá, felső ha tá ra pedig 80°/Q körül van .

Az inf ras t ruktúra beruházásainak másik jellegzetessége, hogy nagysága általában n e m függ a gazdasági fejlettségtől.

Az iparosodásnak abban a szakaszában, amely a múl t század első felétől játszódott le, a két legfontosabb infrastrukturális tényezőre: a lakásépítésre és a vasútra fo rd í to t t beruházások együttesen az összes beruházások 60—70, vagy 80%-áig mentek fel. A századforduló t á ján az.

542 s z e m l e

infrastrukturális beruházásokkal szemben nagyobb szerepel kaptak a „termelő ágazatok" beruházásai. A II. világháború u tán az infrastrukturális beruházások újra előtérbe kerültek és súlyuk megnövekedett. Arányuk a legtöbb kapitalista országban 65—75%-ra nőtt. A szocialista országokban az infrastrukturális beruházások aránya az összes beruházásokhoz képest jóval kisebb, mint a kapitalista országokban.

Az infrastruktúra fejlesztése lassú folyamat s általában rendkívüli erőfeszítéseket követel a nemzetgazdaságoktól.

Varga Dénes—Veress Éva: Feudáliskori birtokösszeírások számítógép segítségével történő feltárása

A számítógépek alkalmazásának többféle lehetőségét veti föl Granasztói György ta-nulmányában. Ö elsősorban a statisztikai számítások lehetőségeit boncolgatja, felsorakoztatva az értékelésükkel (és túlértékelésükkel) kapcsolatos véleményeket és ellenvéleményeket. A szá-mítógépes statisztikázással kapcsolatban természetesen mindazt a jó t és rosszat el lehet mondani, amit általában a statisztikával: ha az anyag nem homogén, ha a kiválasztott minta nem elég reprezentatív vagy a kvant i ta t ív vizsgálatokban implicite bennerejlő kvalitatív szempontok nem helyesen tükrözik a valóságot, akkor a kapot t eredmények nemhogy triviálisak, hanem •egyenesen torzak lehetnek. Nem véletlen azonban, hogy a matematikai statisztika nemcsak az „átlag" fogalmának általánosításából született várható érték fogalmával dolgozik, hanem ezzel együtt az „átlagtól való el térés" köznapi kifejezéssel jelölhető szórás fogalmával. A lényeges eltérések egyedi eseteinek értékelésében természetesen tág tere nyílik a kvalitatív vizsgálatoknak. Nem szükségszerű tehát, hogy a statisztika „szürkítse" a valóságot — ha a történész jól használja föl, eszköznek és nem célnak tekinti , többet t udha t meg belőle a valóságról. Nem biztos persze, i hogy mindig több jön ki, mint amit amúgy is tud tunk . A számítógépes statisztikázásnak éppen az lehet a haszna, hogy a szempontok gazdagságával sok olyan összehasonlítást is lehet tenni, amire az emberi energiából nem futná, és szemléletes ábrák segítségével könnyebben kiválogat-hat juk a nem triviális eredményeket a triviálisak közül. Természetesen az sem lebecsülendő eredmény, ha valamilyen, addig csak igaznak érzett állítást tényekkel alá tudunk támasztani vagy kvant i ta t ív megállapításokkal finomítani tudunk. Addig ugyanis más ugyanúgy igaznak érezheti az állítás ellenkezőjét. Ismeretes, hogy Leibniz-ct éppen az a kettősség döbbentette meg annak idején, hogy a matematikusok v i tá jában mindig kiderül, hogy kinek volt igaza, a történészek, irodalmárok vi tá iban azonban egymás mellett megférnek homlokegyenest ellenkező állítások.

Mi i t t a számítógépek humán célú alkalmazásának egy másik területével szeretnénk í foglalkozni egy konkrét munka kapcsán. Egyelőre még csak az előkészületek folynak, a munka volumene és úttörő jellege mégis indokolttá teszi, hogy már most a történész és számítógépes szakemberek elé tárjuk a feldolgozás tervét.

Dokumentációs jellegű feldolgozásról van szó, melynek az volna a célja, hogy egyébként áttekinthetetlen, egészében értékelhetetlen anyagot tegyen a történész kutatók számára hozzá-férhetővé. A gépi feldolgozást nemcsak az anyag nagy volumene és elismerten gazdag tar ta lm a indokolja, hanem az is, hogy várhatóan sok olyan tevékenységet is á t lehet hárítani a gépre, ami az ember számára roppant időrabló feladat volna. Az egyedi utánanézést kívánó döntések meghozatala most is az emberre vár, a „döntéselőkészítésben" azonban ilyenkor is komoly segít-séget nyú j tha t a gép. A gép által hozott döntések felülbírálásának joga természetesen szintén a szakemberé.

s z e m l e 543:i

1. Kiinduló feltételek

Sok tízezer, különböző célokra készült birtokösszeírás m a r a d t ránk az 1526—1848 közötti időből. (Szórványosan v a n n a k feljegyzések a mohácsi vész előttről is, de ezek száma viszonylag elenyésző.) A Mezőgazdasági Múzeum ku ta tó kollektívájának kezdeményezésére és részben munká jáva l ezekből az anyagokból ta r ta lmi kivonatok készül tek, az eredeti dokumentumok bizonyos adatainak pontos megtar tásával (pl. az előforduló helynevek betűszerinti kimásolásával). A kivonatkészítés elvei é r the tő módon nem vol tak teljesen egységesek, hiszen ezek részben a menetközben jelentkező problémák szerint módosultak, s természetesen készítőjük egyéni felfogását is tükrözik — bármennyire törekedtek is a munka megszervezői egységes szempontok érvényesítésére.

A feldolgozásnak ez az első lépcsője rövidesen befejeződik. Az anyag azonban még így is olyan roppant nagy, hogy kézi erővel inkább csak válogatni lehet benne. Voltak kísérletek manuá-lis dokumentációs eszközök (peremlyukkártya, kézi mutatók) készítésére, ezek a próbálkozások azonban — érthető módon — nem hozták meg a kívánt e redményt . A gépi feldolgozáshoz termé-szetesen komoly előkészületre van szükség. Maga az anyag felvitele megfelelő adathordozóra többhónapos munkát kíván, érdemes tehá t jóelőre megfontolni: mi minden hasznos dolgot lehet kipréselni az előkészített anyagból, ha egyszer „ráereszt jük" a gépet. A gép előnye éppen abban rejlik az emberi válogatással, rendezgetésekkel szemben, hogy ugyanazt az anyagot a legkülön-bözőbb szempontok szerint feldolgozhatjuk, sok oldalról hozzáférhetővé t ehe t jük a kutatók számára.

Mindez természetesen nem zárja ki azt , hogy az anyag elsődleges szétválogatását és cso-portosí tását ne kézzel végezzük. Ameddig nem egymást keresztező, hanem egymásnak alárendelt szempontok érvényesítéséről van szó („egymásba ska tu lyázot t" , hierarchikus csoportosításról, „osztályozásról" a szó klasszikus értelmében), addig ez nem okoz különösebb problémát. Az adott esetben ezt a megközelítést két okból l á t juk indokoltnak. Egyrész t azért, mert az anyag egyes részhalmazaiból már előbb, a teljes anyag gépi feldolgozása (és nem utolsósorban: lelyukasztása) előtt eredményeket kapha tunk , ennek tanulságait tehát még időben hasznosítani t u d j u k (maguk a kapot t eredmények természetesen önmagukban is értékesek lehetnek). Másrészt ezáltal lehetővé válik bizonyos kiegészítő információk gazdaságos bevitele, mikor azok nem egy-egy egyedi dokumentumhoz, hanem a dokumentumoknak egy egész csoport jához tartoznak. Az ilyen kiegé-szítő információk azután a gépen belül már minden érintet t dokumentumhoz egyedileg hozzá-rendelhetők, s az tetszőleges csoportosításnál „viheti magáva l " valamennyi jellemző jegyét.

Ilyen előzetes kézi osztályozás szempontjai például a következők lehetnek: 1. A felhasznált források 2. Történelmi korszakok 3. Területi egységek 4. Birtokosok Számunkra közömbös, hogy természetüknél fogva az egész anyagra vonatkoz ta tva ezek

a szempontok „keresztezik egymást" . Mesterséges hierarchiát áll í thatunk fel a szempontok közöt t : a kiválasztott elsődleges szempont szerint készítjük el az elsődleges felosztást, majd az így kapo t t csoportokat b o n t j u k tovább a másodlagos szempont szerint és így tovább. A gépen belül később összevonhatjuk a különböző csoportok azonos jellegű alcsoportjait, s egy másféle osztályozás szerint elsődleges szempont lehet az, ami másutt másodrangú vagy negyedrangú volt.

Nehezebb problémát jelent a kiválasztott szempontok megfelelő érvényesítése. A határ-esetek száma néhol igen nagy lehet. Pl. a terület i egységek szerinti bontásnál problémát jelent egyrészt a több helyre is besorolható dokumentumokról való döntés (legcélszerűbbnek látszik xeroxmásolatot készíteni róluk és valóban több helyre besorolni), másrészt a területi szempontnak az időtől való függése: az á t fogot t nagy időszak alatt a megyehatárok , uradalmak kiterjedése sokat vál tozott , tehát még a hovatartozásra vonatkozó explicit információk elfogadása is proble-

544 s z e m l e

matikus. Valamit javít a helyzeten, ha csak nagyobb egységeket választunk külön (pl. Dunán-túl), egyébként azonban tudomásul kell vennünk, hogy adataink a határesetekre vonatkozóan kevésbé lesznek megbízhatóak. Mint a fényképezésben: az „időre" exponált képnél a változó részletek természetes, hogy elmozdulnak.

Az anyag legstabilabb, időben leglassabban változó objektumai maguk a dokumentu-mokban említett városok és falvak, az ezekre vonatkozó információk azonban, a dokumentumok-ban előforduló helynevek, a legváltozatosabb képet muta t ják . Lényegében ez jelenti a gépi feldolgozás számára a legérdekesebb problémát: hogy lehet az alakilag különböző változatokban felismerni az azonos helynevet, illetőleg a formailag azonos helynevekről megállapítani, hogy az ado t t kontextusban melyik fizikai ob jek tumra vonatkoznak. Ez a probléma bizonyos mértékig az alakfelismerés nyelvi analogonja, abban a formájában, amikor az etalon (pl. a jelenleg érvé-nyes helységnévtár formájában) előre adva van.

2. A feldolgozás elveinek és céljainak tisztázása

A feldolgozás során véleményünk szerint a következő alapelvek követése kívánatos: 1. Tekintsük a feldolgozás szempontjainak halmazát nyíltnak és minden olyan informá-

ciót vigyünk fel az adathordozóra, ami a feldolgozás folyamán valamikor szükséges lehet. Ezt a hozzáállást az anyag nagy terjedelme indokolja: nagy pluszmunkát jelentene, ha később kide-rülne, hogy az eredetileg eltervezett rendszer szűknek bizonyult.

2. Lépcsőzetes feldolgozásra és használható részeredmények elérésére törekedjünk, hogy a menetközben szerzett tapasztalatokat bele tudjuk építeni a rendszerbe. Az ember-gép együtt-működésnek ez a formája mindkét ,,fél" számára hasznos: az emberből ú jabb megvalósítható ötleteket válthatnak ki az elért eredmények, a gépi programban pedig finomítani lehet az alkal-mazot t szabályokat, pontosabban be lehet állítani az eredmények és hibák elemzése alapján a megfelelő paramétereket.

3. A tapasztalatok gyűjtését lehetőleg automatizáljuk a programban, hogy azonos fel-tételek ismételt előfordulása esetén ne kelljen mindig végigjárni az azonosítás viszonylag hossza-dalmas és bonyolult ú t j á t . Ugyanakkor az t is tegyük lehetővé, hogy a kutató felülbírálhassa a gép által hozott döntéseket, nehogy esetleges téves asszociációk lánca indulhasson el.

4. Készíttessünk sok szemléletes outpoutot , összesítést az elért eredményekről, meg-könnyítve ezzel az eredmények gyors egybevetését és értékelését és egyúttal a hibák időben való felderítését.

Milyen konkrét célokat tűzhetünk magunk elé az anyag feldolgozásában ? A teljesség igénye nélkül — inkább csak a történész kollégák fantáziájának megmozgatása kedvéért — felsorolunk néhány lehetőséget.

1. A kutatás megkönnyítésére különböző típusú indexeket készíthetünk a lelőhely és a dokumentumra vonatkozó pontos információk megadásával. Lehetséges szempontok: az adatok jellege, területi egységek (helységek, megyék, uradalmak), birtokosok, többnyelvűség, az elő-forduló nevek, dátumok stb.

2. Speciális célokra (részben az előbb felsorolt szempontok különböző kombinálása révén) különleges összeállításokat készíthetünk:

— helységnévtárt az előforduló alakváltozatok felsorolásával; — összesítéseket, rendezéseket, számszerű összehasonlításokat különböző csoportosításban

(pl. különböző történeti korszakokra vonatkozóan); — regisztrálhatjuk a végbement változásokat (uradalmak, megyék határainak módosulása,

falvak elnéptelenedése stb.). 3. Térképszerűen ábrázolhatjuk az egy-egy időszakra vonatkozó statikus képet. A szem-

léletes ábrázolás felszínre hozhat egyébként nehezen felfedezhető összefüggéseket és jó segéd-eszközt jelenthet a kutatóknak.

s z e m l e 545:i

Ez az ábrázolási mód alkalmazható a gép által hozott döntések könnyű értékeléséhez is (hol helyezkednek el azok a helységek, amelyek a helynevek alaki hasonlósága alapján szóba-jöhetnek vagy hol vannak az országban azonos nevű helységek).

3. Az anyag empirikus vizsgálata

A tipikus dokumentációs jellegű problémák megoldási módszereiről most nem kívá-n u n k beszélni (tárolás, indexek készítése stb.). Ezek elvi nehézséget nem jelentenek, csak gya-korlati meggondolásokat kívánnak. Elvileg is érdekes probléma azonban a földrajzi nevek azonosításának kérdése: hogy lehet a teljes, betűszerinti azonosság vizsgálata helyett egyéb azo-nosítási módokat találni, amelyek olyan változatokra alkalmazva is megfelelő eredményt adnak, amelyek időtől, helytől, nyelvjárástól, többé-kevésbé következetes helyesírási elvektől is függenek, vagy a szó szoros értelmében elírások, torzulások. E vál tozatok sokfélesége nyilván nem sorolható fel lista alakjában, nem határozható meg egyértelműen szabályok segítségével. De az sem volna elég, ha meghatároznánk a lehetséges torzulások körét. Szükség van a torzulás mértékének beve-zetésére is, hiszen egy nagyobb torzulást feltételező azonosítást csak akkor fogunk elfogadni, ha jobb lehetőség nincs.

A torzulások típusainak megállapítása és a fokozatok értékelése céljából empirikus vizs-gála tokat végeztünk az anyagból vet t min ta összehasonlító elemzése alapján. Intui t íve kiválasz-t o t t u k a feltehetően ekvivalens helyneveket és formai egybevetésük alapján igyekeztünk kivá-lasztani és osztályozni az eltérő jegyeket, s ezek alapján fokozati különbségeket állapítottunk meg az eltérések között. Az összehasonlítás főbb tanulságai a következők vol tak :

1. A szókezdő hangok a legritkább esetben változtak meg. Helyesírási variánsok előfor-du l tak (z — sz), ezek osztályai azonban pontosan megállapíthatók.

2. A szó belsejében a mássalhangzó hanganyag jellegzetes elemei megmaradtak, ezek azonban minőségben is, sorrendben is gyakran mentek á t kisebb változásokon. E változások

> t ipikus esetei: a) zöngés—zöngétlen átcsapás:

Filesd — Fiiest Nábrád — Naprad Tarbocz — Tardocz — Tartolcz

i Terep — Terép — Tereb Tiszabereg — Tiszaberek stb.

(Formailag ehhez hasonló a zöngés—zöngétlen különbség helyesírási összemosódása: Szopor — Zopor Székelyhida — Zekelhida Asszonyvására — Azzonvasara.)

1 b) kemény—lágy (veláris—palatális) átcsapás, illetőleg ezek helyesírásilag nem követ-kezetes szétválasztása (itt ezt a két altípust már nem is nagyon lehet szétválasztani): Szinér — Szinyér Szenfalva — Szényfalva — Szinfalva — Zenfalva Nires — Nyires Komorzan — Komorzany — Momorzán — Komorzány Csahol — Csaholy stb.

c) egyéb, fonetikailag közelálló hangok átcsapása egymásba: Namtő — Nantő Mogyorós — Monyorós Nábrád — Nábrák Piskárkos — Piskartos

6 s z e m l e

Szókezdő hangra is találtunk ilyen példát: Megrefalva — Negrefalva.

d) hosszúság—rövidség különbségének elmosódása: Palád — Pallád — Palad — Pallad Iloba — Illóba Aszó — Asszó — Asso Szatmar — Zatmar — Zattmar Turvékonya — Turvékonnya — Turvikonnya

e) hiányzik a következetes helyesírási különbségtétel a g és gy között: Gyöng — Gyöngy — Göngy Lophag — Lophagy Geres — Géres — Gyéres Gürkefalva — Gyürkefalva stb.

3. A hangállomány bővülésének vagy szűkülésének, asszimilációjának vagy disszimilá-ójának tipikus esetei:

a ) 1 vagy r betoldása ill. elhagyása o és mássalhangzó között (vö. nyolc — nyóc, volt — vót) vagy szó végén: Csaholcz — Csahocz Boldad — Bodad Darocz — Darocs — Darolcz Fernező — Fernezely — Fernezer

b) mássalhangzótorlódás bővülése vagy szűkülése: Porcsalma — Porcshalma Bajfalva — Bajkfalva Dobrovicza — Dombrovicza — Dobrapicza Bujánháza — Burjánháza — Bojánháza Nantő — Namtő — Nandtő

c) asszimiláció •— disszimiláció: Ballafalva — Barlafalva — Barllafalva Lippe — Lippo — Lidpo (inkább csak helyesírási többféleség a gy esetében: Meggyes — Medgyes).

A magánhangzó hanganyag még változékonyabb, kevesebb a stabil elem: a) hangtörténeti, helyesírási és nyelvjárási okok kevert hatása következtében számtalan

esetben váltakozik egymással a és o o és u ö és ü i, e és é, pl.: Ambod — Ombod — Ombád Mogyorós — Mogyorus Namtő — Nantü Namény — Nameny — Naminy Szenyár — Szinyér stb. A nyiltabbáválás tendenciája nem egyformán érvényesül: Mogyorus — Magyaros Namtü — Namtő, de: Filpes — Fülpes — Fülpös.

s z e m l e 547: i

b) Sok következetlenség forrása a speciálisan magyar hangok (é, ö, ő, ú, ü, u) jelölésének megoldatlansága az akkori í rásban: Gyiwrow — Gyürö stb.

— a példák száma tetszés szerint szaporítható. c) A magánhangzó kiesésének ké t fő típusa: a szó végén

Berenche — Berencze — Berencz Lehencze — Lehoncze — Leliencz Borhida — Borhid Chege — Czegh Németi — Német

a szó közepén: Esztero — Esztro Rakosa — Baksa.

5. Az előtagok (Kun-, Sziget-, Dráva-, Szamos- s tb.) elmaradása sok formailag megold-ha t a t l an homonímia forrása. Ezek elkülönítéséhez elsősorban a kontextus a lapján meghatáro-zo t t földrajzi index jelenthet fogódzót.

4. A probléma számítógépes megközelítése

A tanulságok alapján egy többlépcsős azonosítási rendszer tervét dolgoztuk ki. Az első lépcsőben betűszerinti összehasonlítás folyik egy állandóan bővülő, valamennyi

eddig előfordult va r iáns t tartalmazó helységnévtár a lap ján . Amennyiben a rendelkezésünkre álló információk megengedik, a teljes helységnévtár mellet t kisebb egységekről (pl. megyékről) külön helységnévtárak készülnek. A határese tek kezelése érdekében ezek nem diszjunkt halmazt képeznének, hanem minden egyes megyéhez hozzá ta r toznék az időben valamikor a megyéhez kapcsolt valamennyi település (a megfelelő halmazok logikai összegét vennénk tehát) .

Lényeges információként használnánk fel az azonosításban a helyneveken kívül a föld-rajz i mikro- és makrokörnyezet fogalmát. Ez annyit jelent, hogy csak a m á r addig előfordult helynevek (ill. megyék) megfelelő objektumai tól „nem nagyon messze" levő objektumokat fogunk nevük alapján azonosítani egy-egy dokumentum alapján . Kivételt je lent az, ha az újon-nan megjelent ob jek tumok egymástól „nem nagyon messze" helyezkednek el. Feltételezzük tehát , hogy egy-egy dokumentumban a helynevek „fol tokban" elhelyezkedő helységekre utalnak. (Az ettől való eltérést az emberi kontroll beavatkozása esetén természetesen megengedjük, ehhez a gép megfelelő térképes információkkal nyú j t segítséget.) Egyelőre félretesszük azo-ka t a helyneveket, amelyek betűszerinti egyeztetéssel nem azonosíthatók. Közben azonban fokozatosan bővül a mikro- (helynevekre vonatkozó) és makro- (megyékre vonatkozó) környezet aktuál is fogalma, a program tehát „ t a n u l " addigi tapasztalataiból .

A második lépcsőben azoknak a helyneveknek a vizsgálatára kerül sor, amelyeket az első lépcsőben nem sikerült azonosítani, felhasználva ehhez az előző lépcsőben kia lakí to t t mikro- és makrokörnyezetet . A keresés most o lyan különleges elrendezésű helynévtár a lapján történik, amelyben a „keresőkulcs"

a) a kezdőbetű és ezen belül b) a hangtörzs

a lap ján rendezve tar ta lmazza a helyneveket (és a hozzájuk tartozó földrajzi információkat) . Ez anny i t jelent, hogy minden helységnévhez hozzárendelünk a kezdőbetűn kívül egy egy-két byte-os „színképet", amely a szó belsejében előforduló hangok ill. betűk főbb jellegzetességeiről ad információkat. Ez a részletezés nem te r jed ki a hanganyag olyan megkülönböztető jegyeire, amelyek — empirikus vizsgálataink tanulságai szerint — egyébként is gyakran összemosódnak. Közös egységet jelentenek például a következő hangok:

5 4 8 s z e m l e

z — sz — zs — s (dentális és alveoláris réshangok) v — f (labiodentális réshangok) gy — g — k (paleoveláris zárhangok, ill. lágy dentális zárhang) m — n — ny (nazális zárhangok) r — 1 — ly — j (középütt képzett réshangok) c — cs (zöngétlen affrikáták) d — t (dentális zárhangok) h (laringális réshang)

Összevonásaink a Trubeckoj-féle fonológiában használatos „archifonémákra" emlékez-tetnek, mivel azonban az írásképben bekövetkező összemosódásokat is figyelembevettük, inkább „archigrafémáknak" nevezhetnénk őket.

„Archigrafémáink" számát, sorrendjét a második lépcsőben figyelmen kívül hagyjuk, csupán az előfordulásukra vagyunk tekintettel — ott viszont az „archifonémáknak" megfelelő fonémacsoportok jellegzetessége szerinti súlyozással vesszük őket figyelembe. A kevésbé jelleg-zetes hangokat jelölő betűk kiesése így kevésbé zavarja rendszerünket.

A második lépcsőben tehát kiválasztjuk azokat a helyneveket a fent leírt elv szerint rende-zett helységnévtárból, amelyek

a) hanganyag b) földrajzi információk

szerint legközelebb vannak a keresett helynévhez, illetve az előző lépcsőben kialakított földrajzi környezethez.

A harmadik lépcsőben az előzőekben kiválasztott helyneveket rendezzük, most már figye-lembevéve „archigrafémáink" előfordulási sorrendjét is a vizsgált helynévben, legvalószínűbb-nek minősítve azt a helynevet, melynek archigraféma s t ruktúrá ja egyáltalán nem, vagy csak kevéssé tér el a vizsgált helynév hasonló struktúrájától, s földrajzilag sem fekszik a megfelelő település, az eddig azonosított környezettől nagyon távol. (E vizsgálatok közben természetesen bővül a földrajzi környezet aktuális fogalma is.)

Végül a negyedik lépcsőben a „gyanúba ve t t " helynevek részletes, lépésről lépésre való azonosítása megy végbe, visszatérve az „archigraféma" szintről a konkrét betűelőfordulás szintjére. „Mozaikkép"-szerűen végigpróbálhatjuk az előforduló betű vagy betűcsoport lehetsé-ges variánsait, a dokumentum keletkezési idejének és az eddig figyelmen kívül hagyot t magán-hangzóstruktúrának a figyelembevételével. (Az alkalmazandó szabályok és megszorítások ter-mészetesen még közelebbi nyelvészeti vizsgálatokat követelnek).

A vázolt rendszer alkalmas arra, hogy a Salamon—Szolimán—Szxdejmán-szerű változa-tok azonosságát felismerje, s a már felismert helynév-variánsokat úgy építse bele a rendszerbe, hogy legközelebb már az első lépcsőben hasznosítani tudja a szerzett tapasztalatokat. Gépi idő tekintetében egyébként is nagyon takarékos a rendszer, mert fokozatosan szűkíti a szóbajöhető helynevek körét, s csak annyi változat vizsgálatára használja teljes arzenálját, amennyire fel-tétlenül szüksége van.

Cseh László — Haraszti György — Veress Éva: Térképdiagrammok előállítása számítógéppel és az adatok tárolásának-feldolgozásának topográfiai

módszere az agrártörténetben I. Térképdiagrammok előállítása számítógép segítségével

1. Elvi meggondolások

Számítógépes feldolgozás szempontjából (a kérdést a gép oldaláról közelítve) értelmetlen az adatok termatikus megkülönböztetése, szaktudományok szerinti osztályokba sorolása.

s z e m l e 549:i

A számítógép csak meghatározott műveletek végrehajtására képes, a világ anyagi egy-ségének kifejezőjeként is tekinthetjük, mindenesetre olyan dolog, amely tel jesen érzéketlen a felépítmény finomabb árnyalataival szemben.

A számítógép a megrendelő ál tal szolgáltatott ada tokat a megrendelő szempontjait kielégítő program utasításai szerint feldolgozza, esetleg a kapo t t eredményeket kiértékeli:

A megrendelő igényeinek a gép oldaláról határt szab a gép kapacitása, az alkalmazható programnyelvek sajátosságai s végül de nem utoljára — hazai viszonyok közt ez lényegi szem-pont — a „gépre j u t á s " (felhasználói költségek, gépidő stb.) .

A lényegi probléma azonban nem a számítógép, hanem a gép felhasználója részéről jelentkezik.

Egy adott szakterület buktatói a gép számára is végzetesek lehetnek, legfeljebb a gép segítségével a hamis eredmények könnyebben és gyorsabban érhetők el.

A számítógép által megoldani k ívánt problémákat elvben gép nélkül is meg kell tudni oldani. A gép szerepe — jelenlegi ismereteink szerint — „csupán" egy már korábban megalkotott logikai-matematikai lánc konkrét lépéseinek a hagyományos eljárásokhoz képest gyors és pontos elvégzésére korlátozódik.

A fenti megállapítások érvényesek a számítógépes technikának a tör ténet tudományban való alkalmazása esetén is.

A számítógép sem az adatok kiválasztását, sem forráskritikai vizsgálatát stb. nem végzi el a történész helyett (bár ilyen feladatokra is felhasználható, csak nem a tör ténész helyettesí-tőjeként) ; a rendelkezésére bocsátott ada toka t mintegy „végső igazságok"-nak tek in tve egyaránt képes mind a leghajmeresztőbb prekoncepciók igazolására, mind — a helyes kiválasztási elvek alkalmazása esetén — a munka nagyarányú meggyorsítására, elmélyítésére, finomítására.

A számítógép gyakorlati haszna t e h á t a jól megválogatott adatok gyors és logikai ellent-mondásoktól mentes feldolgozásában rejl ik, ez teszi a nagyszámú forrással dolgozó és sokoldalú vizsgálódásokat végző történész számára nélkülözhetetlen segédeszközzé.

2. A topográfiai diagram előállítása

A sornyomtatással készült topográfiai diagramok a tematikus kartográfiában haszuált pontdiagramokra hasonlítanak annyiban, hogy az ábrázolni kívánt földrajzi te rüle ten elhelyez-kedő kisebb területi egységeket (pl. helységeket) pontokként jelölik. A pontokat a diagramon különféle, a számítógép karakterkészletéből vett , meghatározott szempontok szerint kiválasz-to t t jelek képviselik.

19 Történelmi Siemle 1972/8—4

550 s z e m l e

Az eljárás lényege: — az adatok mindig a pontokkal reprezentált helységekre vonatkozóan vannak megadva, — mindig a helység topográfiai (térkép-) koordinátáival együ t t kerülnek rögzítésre az adatkártyákon ill. mágnesszalagon, — a számítógép központi memóriájában egy mátrixban tárolódnak, ahol az egyes adatok mátrixon belüli elhelyezkedését a térképkoordináták ad j ák meg; — valamennyi adat feldolgozása után a mátr ix a központi memóriából kiírásra kerül.

Ez az eljárás alkalmas arra, hogy egy meghatározott léptékű térképen elhelyezhető szignifikáns pontokat (helységeket) egy számítógép sornyomtatójának t áb lá ján térképszerű elrendezésben vigyünk fel. Az adott földrajzi pontot egy-egy meghatározott tör ténet i , természet- vagy gazda-ságföldrajzi, mezőgazdasági, demográfiai stb. szempont szerinti kategorizálásban, a besorolásának megfelelő jellel ábrázoljuk. A kategória jele lehet direkt (adatokkal közvetlenül megadott) vagy indirekt (adatokból számítható).

E jelhalmaz vizuális át tekintést nyújt az egy területet jellemző tényezőkről, az ábrázolás-mód pontossága azonban egy jól definiálható érték alatt marad. Ugyanis az egyes földrajzi pontok a sornyomtató táblájának (leporellójának) fix felosztású hálózatában kerülnek koordinálásra. A tábla koordináta-felosztása a „vízszintes" és a „függőleges" tengely mentén különböző. Egy sor hossza ugyanis Í20 egységgel (írópozícióval) véve 30,5 cm; egy oszlop 25,4 cm, ami 60 egység (sor); így a legkisebb koordinálható mező egy 2,54 mm X 4,23 m m méretű téglalap. Ez utal egyben az egyes pontok ábrázolásánál a koordinálás pontosságára is. Az eltérés maximális értéke:

vízszintes irányban

függőleges irányban

ahol M a térkép, lépték-aránya. Első kisérletünk során Vas megye 350 vizsgált helységének túlnyomórészt XVII I . szá-

zadi adatait egy számítógépes program mágnesszalagra vitte fel lyukkártyákról. E mágnes-szalag ilyenformán 350 azonos felépítésű blokkot tartalmazott, a helységek számának meg-felelően.

A topográfiai diagramokat egy másik program állította elő egy-egy teljes szalagátfutásban. Egy átfutás során a mágnesszalagról a megfelelő jelek bekerülnek a számítógép központi tároló-jában kijelölt 60X120 méretű mátrixba, úgy, hogy a betöltendő mátrix-elem indexeit a program minden blokk beolvasásakor a helység térkép-koordinátáiból generálja.

Az összes helység blokkjainak beolvasása után a program a sornyomtató t áb lá ján a mátrix artalmát soronként kiírja, megállapodás szerinti pozícionáló je lekkel és a tábla azonosítását

télzó aláírással együtt.

3. Térképdiagramok előállítása

Második kísérletünk a történeti Magyarország megyei részletességű munkatérképe volt. I t t az ábrázolt földrajzi egységek nem pontok, hanem jelekkel kitöltött felületek (vármegyék, megyei jogú városok területe). Pl. a kivitelezés ennek megfelelően módosítja a topográfiai diagram készítésének alapelvét: a térképkoordináták nem a táb la egy sorának és oszlopá-nak találkozási pontját (egy írópozíciót) adnak meg, hanem mindig az írópozíciók egy csoportját.

A program a korábban leírt mátrixsémának megfelelően működik (129X60); i t t a mátrix, elemei az egyes területekre jellemző mezőgazdasági adatok egységesített jelei.

•2,54 (km), ( N y - K irány)

2 • 10e • M

:4,23 • (km), (É—D irány)

2 • 10« •. M

s z e m l e 5Ö7

A programcsomag első kár tyája a vezérkár tya , ennek jelenleg, a történeti Magyarország XIX. századvégi munkatérképéliez 33 variációja működik, ez szabja meg, bogy melyik térkép készüljön el, s ennek megfelelően íródnak ki a fej- és oldalszövegek.

A magyarázó jelek is belekerülnek a má t r i xba és sor-oszlopfolytonosan azzal együ t t kerül-nek sornyomtatóra (printerre).

A térképdiagramokhoz ellenőrző t á b l á z a t tartozik, Ebből a térkép jellemző ada ta i olvas-hatók le és a térképszerkesztés ezen adatok segítségével korrigálható, illetőleg a t é r k é p értékelé-sekor a k imuta to t t hiba figyelembe vehető.

Ellenőrző el járásunkat egybevethet tük azzal, hogy a Csebisev-tétel alapján az egyes terii--letek százalékos hibája

a = n1 '4

ahol íl az ado t t terület térképelemeinek száma, az a együttható pedig a térképre jel lemző állandó, a legkisebb négyzetek módszerével számítható.

A jelenlegi feldolgozás során a = 0,188. A relat ív hiba (az összterületre vona tkoz ta tva) :

a/n3li.

A fent i egyenletek a lap ján számított hiba az empirikus ada tok segítségével számított-értékekkel nincs el lentmondásban, és a t ema t ikus térképek rendeltetését tekintve elfogadható.

1. .1 diagramokhoz kapcsolódó statisztikai feldolgozás

A diagramok használhatók vizuális segédeszközként, grafikus segédletként. Sok diagram-ból álló sorozat kiértékelésénél statisztikai el járásokra van szükség, illetőleg az a d a t o k térkép-szerű ábrázolásán túl szükség lehet a térképektől független statisztikai elemzésre is. A diagramok-hoz felhasznált , a mágnesszalagok törlése u t á n lyukkár tyákon tá ro l t adatok erre, megfelelő számítógépes program csatlakoztatásával, te tszés szerint felhasználhatók, de i lye» program már a diagramok elkészítésével párhuzamosan is alkalmazható. Pl. a pontdiagramok esetében a 350 Vas megyei helység egyes adatai t kontingencia táblázatokban foglaltuk össze. A történeti Magyarország munkatérképlapj-aival párhuzamosan statisztikai diagramok is készül tek, i t t a két program fizikailag egybeépült .

5. A térképdiagramok rendeltetése és a topográfiai elv

1. Az ismertetett diagramok kísérleti céllal készültek. Kidolgozásukra a magyarországi parasztgazdaság üzemszervezetének a XVI. századtól a X I X . század végéig terjedő monografikus kuta tása kapcsán került sor, abból a célból, hogy a földrajzi módszer megfelelően érvényesí thető legyen a vizsgálatokban.

A topográfiai d iagramokat akkor a lkalmazzuk, ha a térképen feldolgozott t e rü l e t sok kis egységből áll, és ezek területe ill. határvonalaik nincsenek figyelembe véve, magától a kinyom-ta to t t táb lá tó l nem vizuális képe t várunk, h a n e m tanulmányi anyagkén t használ juk, a feldol-gozott ada tok földrajzi elrendezésben való k imuta tásaként .

. A térképdiagramnak, melyet a történeti Magyarország 1895. évi területére, az ugyanilyen évi mezőgazdasági összeírás és ehhez kapcsolódó kiegészítő adatok felhasználásával dolgoztunk ki, van bizonyos vizuális é r téke (ez a tovább iakban fokozható a jelek karakterének j o b b meg-választásával), de a hangsúly i t t is a tanulmányi jellegen van. Ez a diagram típus akkor célszerű, ha a felvett területi egységek tényleges területének és a határvonalaknak kimutatása fontos, a táblán ábrázol t terület pedig nem aprózódik fel tú l sok kis egységre.

20*

5 5 2 s z e m l e

A kartográfiában alkalmazott térképautomatizálással ezek a térképdiagramok csak lát-szólag vannak rokonságban: mig a kartográfia számára a kinyomtatott vagy automatikusan kirajzolt térkép mindig végcél, a történeti kutatásban a térkép nem több. mint az elemzés egyik eszköze. A történettudományban alkalmazott Bertin-Arbellot módszer áll munkánkhoz leg-közelebb, de technikai adottságaink elválasztanak. (Térképdiagramjaink nem pótolják a vizuális célra, publikációk számára manuálisan rajzoltatott térképeket, viszont azzal, hogy tet-szés szerinti sorozatban állíthatók elő, megkönnyítik a publikálandó térkép kiválasztását, a grafikus munkáját pedig lényegesen gyorsítják.)

Eljárásunk lényege, hogy a térkép a vizsgálat számára rögzített adatokból készül (tehát az adatoknak csak egyik felhasználási formája) , az adatfeldolgozás folyamata nem szakad meg a térképnyomtatás mia t t . Elvileg előállítható olyan program, mely a nyers alapadatokon végzett legkülönbözőbb műveletek végeredményeit összefoglaló térképdiagramok formájában adja ki. vagy a közbeeső eredményekből készít térképdiagramokat és ezeket újabb térképdiagramban szintetizálja, tehát egy teljes elemzési folyamatot végez el automatizáltan, anélkül, hogy a folya-ma to t — elvileg — meg kellene szakítani. Ilyen programok előfeltétele azonban az, hogy az elemzés minden lépését meg tudjuk tervezni; ezt részint hagyományos („papír-ceruza") módon, részint géppel végzett részkísérletekkel készítjük elő. (Alapfeladat a térképsorozatok szintetizá-lásához, az automatikus zónameghatározáshoz szükséges kategória-problémák megoldása, ami kifejezetten történeti statisztikai kérdés.)

2. A földrajzi módszer agrártörténeti jelentőségéről nem szükséges szólni. A paraszti üzem történeti statisztikai vizsgálatánál azért jutott az általánosnál is kiemelkedőbb szerephez, inert ennél a témánál az agrártörténet úgyszólván teljes problematikáját figyelembe kell venni (beleértve a források kezelésével kapcsolatos problémákat is), s ennek megfelelően a problémák — a részkérdés szemszögéből nézve — többnyire élesebben vetődnek fel, mint egy-egy össze-foglaló szemléletű munkánál . Magának az üzemproblémának összefoglaló áttekintéséhez viszont szükség van tájékozódásra ott is, ahol a hazai kutatás még nem jutott összefoglaló eredményekre. A rendelkezésre álló ada tok territoriális áttekintése kiinduló vizsgálati feltétel, melyet csak a nagy sorozatban előállítható munkatérképek segítségével lehet biztosítani. Ebből az igen gya-korlati problémából keletkezett a számítógépes térképdiagram.

3. Maga a topográfiai elv, miután menetközben ju to t t kiemelkedő szerephez egy számító-gépes statisztikai feldolgozásban, a számítógépes megvalósítás következtében általánosabb meg-gondolásokhoz is elvezet:

Az a körülmény, hogy a térképdiagramot előállító program területi egységeket (az adott két esetben helységeket ill. megyei törvényhatóságokat) vesz alapul, következik az adatok kon-zekvens topográfiai rendszerének szükségessége.

Abból, hogy a térképdiagram számára a területi egységeket földrajzi koordinátákkal kell meghatározni, a terüle tek ill. helységek koordinátákkal való azonosítása következett; ettől már csak egy lépés az, hogy az adattárolásban a földrajzi név másodlagos információvá válik, és csupán a közérthetőséget szolgálja (azt, hogy a kutató ne veszítse el közvetlen kapcsolatát az adatokkal). Az azonosítás céljára a koordináták jobban és sokoldalúbban hasznosíthatók, mint akár a földrajzi nevek, akár a neveket pótló sorszám vagy egyéb mesterséges szimbólum.

A térképdiagramokhoz szükségessé vált, hogy a mindenkori vizsgált terület földrajzi térképét a számítógép által nyomtatott tábla beosztásával egyeztetve, a nyomtatot t soroknak illetőleg oszlopoknak megfelelő koordináta rendszerrel lássuk el. (Ez a munka független az alap-t é rkép léptékétől; előállítható azonos léptékű számítógépes térkép különböző méretű térké-pekből is, ha azok léptékét ismerjük.) Az egyszer már megadott földrajzi koordináták, ha az adatok tárolását is ezek alapján végeztük, lehetővé teszik, hogy térképdiagramok nyomtatása nélkül is végezzünk földrajzi keresést az adatokban.

A topográfiai koordináták bevezetése — mint a helynév helyettesítője az adatfeldolgozás-ban — némileg függetleníti a kutatást a helynevek változékonyságától, az igazgatási-uradalmi

s z e m l e 553:i

beosztások folytonos átalakulásától, az ezekből származó technikai nehézségektől. A topografi-kusan felépített adattárolás és feldolgozás elnélkülözi a megyei vagy az ABC szerinti rendezést és keresést, az alkalmazott rendszer pedig természetes, tehát kézenfekvő és indokolt. (A tárolásnál alkalmazott sorrend, a vízszintes sorokon végighaladó, a sorokat egymás után sorravevő rend célszerűségének felismeréséhez nem kell számítógép (már Kniezsa is ezt alkalmazta), de emellett más rendezési elveknek is megvan a létjogosultságuk. Ahhoz, hogy ezt egységes topográfiai rend-szerező elvként vezessük be, a számítógépes feldolgozásnál fellépő kényszerítő követelményre volt szükség.

«

Az 1970—1972 folyamán végzett munka részleteinek, tárgyi eredményeinek és dokumen-tációjának ismertetésére itt nincs hely. Az első munkafázis, a topográfiai diagram kidolgozását és alkalmazását a Mezőgazdasági Múzeumok III. Nemzetközi Kongresszusának (Bp. 1971) anya-gát közlő kötetben ismertettük (M. Mezőgazd. Múz. Közi. 1971—1972).

HOZZÁSZÓLÁSOK

Dányi Dezső:

A számítógépek és a történettudomány problémaköréből egy részkérdéssel kívánok foglalkozni.

A számítógép alkalmazása a történettudományban akkor válik optimálissá, ha célra-törően, a ráfordítási költségeket mindig szem előtt tar tva , a rendelkezésünkre álló információs halmazból a legmegfelelőbbeket válogatjuk ki és próbáljuk megszólaltatni. Ehhez természetesen szükséges, hogy megfelelő áttekintéssel rendelkezzünk a számítógéppel feldolgozható információk tartalmáról, szerkezetéről és nagyságrendjéről. A számítógép, mint eszköz, eléggé összeegyeztet-hetetlennek látszik a történettudomány rendelkezésére álló információs halmazok jelenlegi leltáraival. Ezek a leltárak maximálisan a könyvtári katalógusok szintjét, vagy még ennél is lazábban — a fond-jegyzékek formáját és tartalmát érik el. Lényegében a tárgy megjelölésénél a hely vagy az időpont és néhány kiemelkedő személy meghatározásánál nem adnak mélyebb tájékoztatást. Gépi adatfeldolgozás esetén ezeket a katalógusformákat alaposan elemeznünk kell és fel kell derítenünk — nem kis fáradsággal — részletes — ha összeírásokról vagy számszerű anyagról van szó — a rovat mélységéig terjedő tar talmukat . Másként fogalmazva: a történet-tudomány — számítógéppel feldolgozható — forrásainak adatbázisa nincs úgy elrendezve, hogy jelentős munkabefektetés nélkül felhasználható legyen.

Ennek az adatbázisnak a megteremtése hosszú, előzetes munkát kíván, de meghozná eredményét, mert a számítógépes értékelés, az ismerethelmazból való kiválasztás pontosságát, komplexitását növelné.

Azt hiszem, hogy már Katus László is célzott arra, hogy a számítógép és a történettudo-mány problémakörében nemcsak a numerikus — statisztikai összeírás — feldolgozás jelent elő-nyöket, hanem a kvalitatív, minőségi változókat hordozó információké is. A minőségi informá-ciók számítógépes feldolgozásával kapcsolatban újabb archeológiai kutatásokra utalok. A szá-mítógép tehát módot ad olyan logikai konstrukciók és modellek — magatartások és vélemények példáid számszerűsített formában való elemzésére, amelyeket korábban — berendezések hiá-nyában — nem végezhettünk volna el.

Végül arra kívánom felhívni a figyelmet, hogy a számítógép alkalmazása megnyitja a torz, töredékes, nem teljes minták, információs halmazok feldolgozásának, értékelésének lehető-ségét is.

Mindezek a lehetőségek elméletileg adottak. Gyakorlati megvalósításuk igen sok szerve-zési, tudományszervezési munkát igényel — többek között a gondolatok kicserélésének, a közös nyelv kialakításának, ilyen — kerekasztal — módozatait.

554 s z e m l e

Perjés Géza:

Igen örvendetes, liogy végre sikerült ezt a megbeszélést összehozni, melynek remélhetően valójában hasznos gyakorlati következményei lesznek. A kezdetekről van szó, így jól meg kell fontolni minden lépésünket, és az i t t felmerüli javaslatokat és terveket alaposan át kell gondolni.

Természetesen nem kétséges, hogy igen nagy szükség lenne a Katus László által javasolt adatbankra, továbbá mind arra, amit Wellmann Imre és Fügedi Erik terjesztett elő. Ugyanakkor azonban azt hiszem, szükség lenne a matematikai statisztika módszereinek kikísérletezésére is, hiszen alig tudjuk, hogy a történettudományban miként alkalmazhatók, vagy legalább is nem mindegyikről tudjuk, és éppen ilyen szempontból hatalmas meglepetések érhetnek bennünket. Ezek a módszerek mégis csak elsősorban a természettudományokra áll tak be, azokból eredtek, viszont könnyen lehetséges, hogy a történelemben egészen más populációkkal, egészen más eloszlásokkal, következésképp más törvényszerűségekkel találkozunk majd, s mindazok a módszerek, melyek ma a természettudományban — de akár az ökonometriában, vagy más humán jellegű tudományokban — oly sikeresen alkalmazhatók, a mi esetünkben kétes értékű eredmé-nyekhez vezetnek.

Amennyiben tehát kísérleteznünk is kell, akkor az említett nagy tömegű adatok feldolgo-zását kilátásba helyező tervek mellett két dolgot kellene csinálni: kisebb forráscsoportokat végig-mátematizálni, azonkívül tömegesén végezni szekundér elemzéseket, azaz már kiadott, forrás-kritikailag vi tathatat lan értékű adatokat a matematikai statisztika segítségével újra elemzés alá venni, amint ezt Veress Éva is csinálta Vörös Károly művével.

Ezenkívül azonban szó van arról is, hogy miután a matematikai statisztika megtanulása kardinális kérdés, viszont a filosz beállítottságú agyak számára a matematikai apparátus egésze megemészthetetlen, — azaz, mi legfeljebb az egyes módszerek logikáját tudjuk megérteni, de pl. már a matematikai levezetéseket alig tudjuk követni — felmerül a kérdés: van-e királyi ú t szá-munkra, történészek számára a matematikai statisztikai módszerek megtanulásához?

Én azt hiszem van, és i t t saját tapasztalataimról szeretnék beszélni. (Persze nagyon érde-kes lenne, ha éppen azok, akik már dolgoztak computerrel, mint pl. Veress Éva és Puskás Júlia, beszámolnának arról, hogy ők miként saját í tot ták el azt a matematikai tudást, ami munkájuk-hoz óhatatlanul kellett.) Én úgy gondolom, hogy az ember akkor t ud ja legkönnyebben meg-közelíteni a matematikai statisztikai módszerek lényegét, ha saját kutatási anyagán tanul ja meg azokat. Kb. 8 éve dolgozom az 1728. évi adóösszeíráson és kezdettől fogva arra törekedtem, hogy az anyagban található mennyiségi, sőt minőségi adatokkal is különböző matematikai műve-leteket végezzek el. Elsősorban szóródás-, korreláció- és regressziószámításról van szó, valamint az asszociáció erősségének méréséről. E műveleteket részben könyvből, részben tanfolyamokon tanultam meg, tulajdonképpen azonban csak technikájukat, mivel a matematikai levezetések és a problémák sajátosan matematikai kifejtése jórészt idegen, beszéljünk őszintén, érthetetlen maradt számomra. Jellemző pl., hogy a matematika nyelve, a szimbolika, ami a valódi matema-tikus elmék számára a legbiztosabb támasz, számomra óriási nehézségeket okozott, és sokszor könnyebben megértettem egy levezetést, ha a szimbolikumokat a konkrét számokkal helyette-sítettem. A sok számolás viszont mégsem volt eredménytelen, mert részben erősen fejlesztette számérzékemet, másrészt sok mindent megértettem a matematikai eljárások logikájából, és ami a döntő: ezt a logikát sikerült — legalább is úgy érzem, hogy sikerült — azzal a logikával összeegyeztetni, mely magából az anyagomból kibontakozott.

Ismétlem tehát: ha van egyáltalán királyi út a matematikai statisztika módszereinek meg-értéséhez, akkor az a történész saját kutatási anyagán át vezet. I t t van pl. a szóródás-számítás. Ha a történész hosszú ideig bibelődik valamilyen adattömeggel és azt esetleg még táblázatba is foglalja, észreveszi, hogy az adatok valamilyen érték körül tömörülnek, amire azután ki is mondja, hogy az tipikusnak tekinthető. Ezután azonban már jóval kevesebb nehézséget okoz a számtani, vagy más átlag levezetésének megértése, mint ha idegen anyagon muta t ják azt be

s z e m l e 555:i

neki. Azután történész fejjel annak érzékelése és megértése sem túlságosan nehéz, hogy a tipi-kus annál „tipikusabb", minél inkább tömörülnek az adatok körülötte, azaz az á t lag körül. Ettől viszont már csak egy lépés választja el at tól , hogy megértse a szóródás lényegét és elővéve egy kézikönyvet, fogalmat alkosson a normális eloszlásról és annak valószínűségszámítási követ-kezményeiről. így azután tulajdonképpen már nem is túlságosan érdekes, hogy lépésről-lépésre tudja a standard-deviáció számítás levezetését, hanem sokkal fontosabb, hogy megérezze és megértse, hogy annak a törvényszerűségnek a logikája, amely az anyag tanulmányozása alapján világossá vá l t előtte, azonos a szóródás-számítás logikájával, és hogy öröm fogja el azért , hogy amit addig csak verbálisan, és csupán megközelítően tudot t megfogalmazni, azt most számszerűen és viszonylag nagy pontossággal tudja kifejezni.

További kérdés, hogy nem lehetne-e olyan kisebb kapacitású számológépekre szert tenni, melyeken nem nagy tömegű — tehát az adathordozóra való felvitel szempontjából különösebb problémát nem okozó —, viszont sok, vagy bonyolultabb számítást igénylő adatokon közvetle-nül és különösebb adminisztratív procedúrák nélkül el lehetne végezni bizonyos műveleteket.

A számítógépekkel sokszor triviális eredményeket hoznak ki, említette Dányi Dezső. Ez, sajnos, nagyon is igaz. Ugyanakkor viszont a triviális eredmények, éppen azért, mer t triviá-lisak, néha nagyon is fontosak lehetnek, pl. forráskritikai szempontból. Én, amikor Vörös Károly anyagát elemzés alá vettem, egy igen triviális kérdést tet tem fel: van-e összefüggés a Vörös által közölt és elemzett forrásban a szántó területe és az igásállatok száma között? A kérdés azért triviális, mivel a válasz csak egy lehet: kell lenni összefüggésnek, hiszen több szántó megműve-léséhez több igásállat kell. Korreláció-számítással kerestem a választ, és bebizonyosodott, hogy a két tényező között igen erős — ha jól emlékszem — 0,7—0,8-as erősségű kapcsolat volt , aminek alapján el kellett fogadnom, hogy a forrás megbízható, hiszen igen csekély a valószínűsége annak, hogy rossz adatok alapján is hasonló erősségű összefüggést kap tam volna eredményül.

Végül pedig a perspektíva. Teljesen egyetértek azzal a véleménnyel, hogy a számítógép nem hoz, nem hozhat forradalmat a történetírásban. Sőt nagyon is gyanús lenne egy ilyen forra-dalom. Forradalomról legfeljebb olyan területeken lehet szó, melyek forrásainak ada ta i szám-szerűek vagy számszerűsíthetők. Ez viszont a források elenyészően kisebb részére áll fenn. Ezen a szűkebb területen végbemenő forradalom azonban már pszichológiai, alkotáslélektani is egyben. Arról van szó ugyanis, hogy a tudomány nem lehet meg hipotézisek nélkül, ezekhez viszont intuíció és fantázia kell. Bizonyos adatmennyiségen felül azonban a felállított hipotézi-sek és sejtések verifikálásához irdatlan tömegű adatcsoportosítás, kombinációs tábla és számítás kell, ami kézi úton elvégezhetetlen. A computer tehá t tulajdonképpen az emberi szellem legérté-kesebb és legnemesebb adottságait , az intuíciót és a fantáziát szabadít ja fel, eltávolítva azoknak a technikai nehézségekből származó korlátait, ugyanakkor — s ez nem mellékes dolog! — szoros ellenőrzés alá is veszi őket, mert a felállított hipotézis helyességéről pillanatok a la t t kimondja az ítéletet.

Gondoljunk csak arra, hogy annak idején Pascal, Bernoulli, Laplace és mások még azt gondolták, hogy az emberiség a valószínűségelmélet birtokában olyan eszközre t e t t szert, mely a helyes emberi viselkedéshez és a racionális döntések meghozatalához fog biztos fogódzókat nyúj-tani, hiszen — mondták — az emberi döntés nem más, mint valószínűségek mérlegelése. Ez akkor persze álom volt, de ma, a computerek korszakában a döntés- és játékelméletben a megvalósulás felé halad.

Hogy most már szűken vet t szakmámból, a hadtörténetből hozzak példát: annak ide-jén Zrínyi a háború valószínűségeit még szerencsének nevezte, amiben a korabeli t u d o m á n y szint-jén tulajdonképpen teljesen igaza volt. Éppen a valószínűségelméletnek XVII—XVII I . századi robbanásszerű fejlődése ösztönözte Clausewitzot, a katonai elmélet eddigi legnagyobb alakját , hogy a háborús szerencsét a valószínűséggel helyettesítse. Megállapításai semmilyen visszhangot sem keltettek a hadtudományban, és közel másfél évszázadnak kellett eltelnie ahhoz, hogy a valószínűségelmélet alapján a háborút modellizálják. Amilyen örömmel tölti el e nemes művé-

556 s z e m l e

szet, — ti. a hadművészet — híveit ez a tény, ugyanolyan szomorúvá is teszi, mer t ennek az egész-nek napjainkban, az atomháború korszakában túlságosan sok értelme nincs, hiszen a háború eredményének most m á r csak egy valószínű kimenetele v a n : a tökéletes megsemmisülés. Ügy, hogy jobban is tennénk, ha a háborút, min t a konfliktusok elintézésének módjá t , félretennénk. Ami most már mondanivalóm szempontjából lényeges, az az, hogy a számítástechnika helyette-síteni, vagy legalább is erősen támogatni t ud ja azt az intuíciót, melytől vezettetve, a hadvezérek évtizedeken át győztek vagy vesztettek.

Nos, nálunk történészeknél is hasonló a helyzet. A történeti folyamatok valószínűségi, stochasztikus folyamatok, melyeket a történész megsejthetett , s néha verbálisan meg is fogalmaz-hato t t . A computer viszont e sejtéseket igazolhatja vagy cáfolhatja és exact módon meg is fogal-mazhatja. Legalább is a história egyes területein.

Sándor Pál:

Olyan primitív dolgokat szeretnék szóvá tenni, hogy szerény hozzászólásom legfeljebb néhány percet vesz igénybe. Kapcsolódnék a Dányi Dezső által felvetett információ problé-májához.

ö ezt a kérdést igen erőteljesen exponálta, nézetem szerint azonban a helyzet nem olyan rossz, ahogyan ezt lefestette, mert — tudomásom szerint — a repertóriumok sora készült el, mind az Országos Levéltárban, mind a területileg illetékes levéltárakban. Évek óta folynak ezek a szisztematikus munkálatok, és a történésznek az első feladata az, hogy erről tudomást szerez-zen. Hadd utaljak erre a tényre, főleg mer t összeírásokról v a n szó. Emlékszem, hogy pl. a kon-skripciókról szép anyag áll rendelkezésünkre. Már most, azt nem lehet várni , hogy a kuta tó számára az íróasztalhoz vigyék az anyagot és a tá jékoztatókat , jegyzékeket, vagy repertóriumo-ka t oly részletességgel készítsék el, hogy azokban a számára fontos kérdések mindjárt , közvet-lenül előbukkanjanak, mert ezeknek a jegyzékeknek — az t hiszem — nem is ez a szerepük. Ezek ismerete a lap ján olyan kutatásokat kell még elvégezni, ami nélkül történetet írni nem lehet. Mert ki gondolta volna azt (én legalább is egy ideig nem gondoltam), hogy a cs. kir. Főkormány s a visszaállított Helytartótanács i ratai között olyan a birtokrendezéssel kapcsolatos, eddig ismeretlen statisztikai kimutatások vannak , amelyek mind agrárstatisztikai, mind agrártörténeti szempontból egyaránt nagy érdeklődésre tarthatnak számot. A jegyzékek, repertóriumok az ilyen természetű ada toka t közvetlenül nem ugrathatják ki, de azok ismerete mégis nélkülözhe-tetlen, sőt — szakszerű használat mellett — az információs adatok feltárását is lehetővé teszik. Ezzel azt kívánom hangsúlyozni, hogy Dányi Dezsőnek abból a szempontból teljesen igaza van, hogy információs anyagra szükség van, de talán abban a vonatkozásban nincs teljesen igaza, hogy ezen információs anyagok ne ál lnának már ma —• bizonyos szinten — rendelkezésünkre.

T. k. az ő hozzászólásában az a lényeges, amit ta lán közvetlenül nem mondot t ki, de észre-vételeiben — értelemszerűen — mégis benne rejlik: ez a f a j t a munka, amit mi csinálunk, kifeje-zetten történész jellegű munka. Ha pedig történész jellegű munkáról van szó, akkor az első tenni-való: a források felkutatása, azután a forráskritika elvégzése. Erről különösen Wellmann Imre előterjesztésében k a p t u n k hangsúlyozott utalást és Fügedi Erikében is, ami ugyan annyira magá-tól értetődő, hogy erről nem kellett volna szólnom, miu t án azonban ez az alapelv eddig nem került szóba, ezért az t egy pár mondat erejéig mégis hangsúlyoznom kellett.

Továbbá: a történésznek azt is el kell végeznie — egyelőre függetlenül minden gépvitel-től — (e szakaszban még szó sincs a gépről), hogy ezen forráskritika által rendezett adatok az adot t kor ismeretében, abba ágyazottan, történetileg hitelesek legyenek. Mert ha nem azok, és csak úgy megörülünk a nyersen kapott számoknak (van példa erre, nagy munkák készülnek így; megtaláltak egy kimutatás t , nekiültek, 5 évig dolgoztak r a j t a , és aztán kiderült, hogy a munka azért rossz, mert a genezist, az alapvető történészfeladatot nem végezték el), kárbaveszett munkáról van szó. Ezzel csak azt kívánom röviden hangsúlyozni, hogy mielőtt gépre tesszük és

s z e m l e 557:i

számítástechnikai szintre emeljük az anyagot , addig is (ezt az előterjesztések nagyon helyesen mond ják , ehhez csatlakoznék én is, nekem is ez a véleményem, s ha nincsen igazam, kérem, m o n d j á k meg), a munka első fázisában a szokványos „konzerva t ív" módszerrel kell dolgozni, mer t ez a módszer az, amely lehetővé teszi, hogy az ada tok későbh egyáltalán értelmezhetők legyenek. Gépre nekem akkor lesz ma jd szükségem — etekin te tben teljesen ismeret len területen mozgok —, ha olyan összefüggéseket keresek, amelyeket az anyag csak se j t te t , de bizonyosan nem mond meg, és gépre téve valaminő többle te t nyú j t anak a történész számára ; vagy olyan értelemben, hogy az ál tala felvetett összefüggéseket igazolják, illetve megcáfol ják, vagy más — eddig nem gyanítot t — összefüggéseket muta tnak ki. Ebben az esetben a m u n k a már arra a szintre emelkedik, hogy az adatok gépre v ihetők. Amíg azonban a munkálat eml í te t t első sza-kasza (forráskutatás, forráskrit ika, az ada tok történetileg hiteles értelmezése) lehető tökéletes-séggel nem készült el, addig a második fázisra való átvitelt nem szabad megvalósí tani , mert i t t inegint kárbaveszett munká tó l kell félnünk.

Ami végül rövid felszólalásom ha rmad ik pont ját illeti, az csak arra vona tkoz ik , hogy a legnagyobb mértékben egyetértek az elnöknek az itt f e lve te t t szervezeti és tanulmányi-szakmai vonatkozású konst rukt ív javas la ta ival , mert hisz sokunknak szükséges azok valóra-váltása.

Veress Éva:

Tudománytör ténet i leg tekintve az t a folyamatot, amellyel e l jutot tunk a számítógép igénybevételéhez, emlékeznünk kell a tö r té rész közvélemény jellegzetes kettéhasadására, . mely nem szakmánk sajátossága volt. Szerencsére eléggé múlóban van ahhoz, hogy a benne testet ö l tö t t félreértésekkel leszámoljunk. Egy ik oldalon a modernizáló és számítógéppárt i köz-vélemény, néha erős túlzásokkal és végletekkel, másik oldalon a konzervatívnak minősített, néha va lóban elzárkózó, de általánosságban inkább óvatos és mértéktar tóan gondolkodó tábor. A kibontakozásra nézve sokáig komoly veszély volt a „félig é r t e t t dolgok igézete" (Kuczka Péter jellemezte így a sci-fi vonzóerejét). A matemat ika i módszerek és számítógép lényegének felszíni ismerete, ' megtoldva a h u m á n képzelettel. Ez az objektív lehetőségeknek nemcsak túlértékelé-séhez, hanem félreismeréséhez s így eltorzításához vezetett , ami nem vált a korszerűsítő, tö-rekvések javára . Ami viszont a hagyományos oldalt illeti, kérdés, hogy jogos-e az ún . „nar ra t ív" és a „ k v a n t i t a t í v " tör ténet í rásnak olyan ellentétpárként való szembeállítása, amelyben — ha teljesen nem is zárják ki egymást — de igazából csak az egyik oldalé lehetne a jövő. É n nem hi-szek benne. A kvant i ta t ív szemlélet érvényesülésének eddigi nemzetközi tapaszta la ta i indokolttá teszik, hogy a kvantif ikációnak ne a hagyományossággal való ellentétét, hanem a történetiség-hez való viszonyát, a tö r téne t tudomány stabil hagyományaihoz való kötöttségét t együk szóvá. A „hagyományos" tör ténet í rás olyan erősségei, mint a forrás-filológia és a közér thető kifejezés-mód például nem avulnak el és a kvan t i t a t ív szemlélet sem nélkülözheti a m ú l t b a való bele-élés i n tu i t í v képességét. (A forrástapasztalatból , korismeretbó'l táplálkozó intuícióról van szó.) Amikor továbblépünk, a jelenkori, a matematizálódás i rányába h a j t ó fejlődés n e m pálfordulást kíván tő lünk . Meggyőződésem — és más tudományszakok pé ldá ja is ezt m u t a t j a —, hogy leg-alább anny iban kell arra építenünk, ami a tö r téne t tudomány s a j á t j a , mint ar ra , ami t kívülről adap tá lunk .

A kvant i ta t ív kuta tásoknál a műfa j buktatóival é rdemes elsősorban törődni . Jlyen buk-ta tó például az, hogy ha a tömeges forrásfeldolgozásnál mélyreható, sokoldalú m u n k á t akarunk végezni, a számítógép segítségével kapot t eredmény gyakran komplikáltabb, m i n t a kiindulás: néha rejt jclessége, de leg többször á t tekinthete t len tömege m i a t t . (Ismeretes J . Bcr t in 19fi9-ben, az Annales-ban leírt f igyelmeztető példája , de idézhetnénk a Sztanyiszlav Lem egyik gépmeséjé— ben megfogalmazot t á l t a l ánosabb intelmet is.) Ha a géptől k ívánt információt nem szelektáljuk és

568 s z e m l e

meghatározásában túl nagy szerepet engedünk a gép fizikai kapacitásának, megfeledkezve az értékelő elme kapacitásáról, olyan túláradó információtömeget nyerhetünk, mely mennyisége arányában veszít információs értékéből. — Az információszervezés még bizonyára számos részlet-vi tá t fog kiváltani, ahol a kvantifikációnak ez a problémája nyilvánvalóan nem önmagában nyer majd megoldást.

A team-munkával, szükségességével láthatóan mindannyian egyetértünk. Idekapcsolódik a team-munka várható hatása túlzott, bénító specializáltságunkra, mely nem annyira tematikus, mint történeti korokra szabott . Tarthatat lan, hogy ma egy XYI . százados és egy a XIX. század második felével foglalkozó történészt például nagyobb távolság választ cl egymástól, mint egy-egy, velük valamilyen problémában találkozó közgazdásztól, szociológustól, geográfustól, nyelvésztől. Átgondolt kutatás, jó téma- és szakembercsoportosítás sokat segíthetne, hogy feloldódjék szak-mánknak ez az atomizáltsága. A számítógépnek ebben — mint lá t juk — serkentő és elhatározó szerep jutot t .

Ami magát a számítógépet illeti: hatékony segédeszközt lássunk benne, vagy ennél töb-bet? Szerszám vagy interdisciplináris módszer ju tot t kezünkbe? Ezek azok a kérdések, melyeket nem kell elvileg megválaszolni, de a következőket tudjuk: munka közben a kutató számára egye-lőre a konkrét teljesítménybővülés a fontos. A történész szemlélete szempontjából viszont az a döntő, hogy olyan technikáról van szó, melynek léte — függetlenül attól, hogy személyesen igény-bevesszük-e vagy nem —- tudománytörténeti korszakot határoz meg; mint ahogyan a kultúra történetében korszakot határoz meg például a vízierő: függetlenül attól, hogy egyidejűen több fa j ta energiaforrást használtak, az adott univerzális energián alapuló fejlődés vál t a korszak jellemzőjévé.

Varga Dénes:

Az eddigi hozzászólók — történészek lévén — természetesen történész szemmel nézték a gépesítés problémáját. Szeretném néhány szóval a másik oldalt, a számítógépes oldalát érinteni a problémáknak. Ahhoz, hogy eredményesen használjuk a számítógépeket a történelemtudomány-ban, előbb egyet kell ér tenünk az alapvető dolgokban, meg kell találnunk a közös platformot.

Azzal kezdeném, hogy nemcsak a számítógép, a matematika sem az, aminek a nem-matematikusok legtöbbször hiszik. A legtöbb nem-matematikus még ma is abban a hitben él. hogy a matematika „a számok tudománya" . A matematikának ez a platóni koncepciója még a X I X . században is kísértett , a modern matematika kialakulásával azonban — a XX. század-ban — már teljesen tar thata t lanná vált. Közelebb állunk az igazsághoz, ha azt mondjuk, hogy a matematika a relációk tudománya. A matematikai absztrakciónak egy viszonylag alacsonyabb szintjén valóban a számfogalom dominált, és a matematikusok sokszor maguk is megelégedtek a számokkal megfogható relációk kifejezésével. Sokkal helyesebb azonban általában objektumok-ról és az objektumok között fennálló relációkról beszélni. Maguk a relációk is néhány elemi tulajdonságukból magyarázhatók meg matematikailag, hasonlóan ahhoz, ahogyan az atom-fizika is eljutott az elemi részecskék fizikájához.

A számítógépek felhasználásához nagyon fontos, hogy ne csak számokat lássunk minden-ben, ne kösse meg a történészek fantáziáját az, hogy csak statisztikázást várnak a géptől, azt hiszik, a gép ennél többre nem képes.

Roppant fontos szempont természetesen az is, hogy ne csak azt lássuk, mi t lehet, hanem az t is, mit érdemes géppel végeztetni. Megint visszatérve az előbbi példára: egyáltalában nem biztos, hogy egyszerű számítások kedvéért érdemes a számítógépet igénybe venni. Gyakran a milliószámra feldolgozott anyag sem ad sokkal pontosabb képet, mint ha véletlenszerűen kira-gadott mintából kézzel végezzük el ugyanazt a számítást.

A fő előnye a számítógép alkalmazásának az, hogy egyidejűleg nagyon sokféle szempont-ból lehet feldolgozást végezni, hogy úgy mondjam, „több bőrt le lehet húzni" a gépre vitt anya-

s z e m l e 559: i

gokból, míg régebben óriási energiabefektetéssel is legfeljebb odáig ju tot t el a ku ta tó a nagyobb anyagok feldolgozásánál, hogy egyetlen szempontból végze t t csak értékelést.

Az anyagok kiválasztásánál t ehá t előre jól gondoljuk meg, hogy lehetőleg olyan anyagokat v igyünk gépre, amelyeket többféle szempontból vizsgálni lehet. I t t azután nem kötelező, hogy előre ismerjük mindazoka t a szempontokat vagy a szempontoknak mindazokat a kombinációit, amelyeket a vizsgálat során alkalmazni fogunk. Ez is egyik alapelvünk lehet a gépi feldolgozás előkészítésében, hogy kalkuláljuk bele munkánkba a későbbi módosítások, bővítések lehetőségét. Nem szabad túlságosan szűkkeblűen, prakticista módon csak egyetlen konkré t , előre teljesen behatárol t célra i rány í tanunk a feldolgozást, hanem p róbá l juk belefoglalni a gépre vi t t anyagba mindazokat az információkat az adot t adatokkal kapcsola tban, amelyekre a feldolgozás későbbi s tád iumában valamikor szükségünk lehet. Ha a feldolgozás nagyobb méretű, akkor szinte kötelező elv az, hogy először mintafeldolgozással kezdjük, s az erre épí te t t visszacsatolás alapján ellen-őrizzük, tökéletesítsük az alkalmazott módszereket.

Fontos alapelv a számítógépek felhasználásában a szemléletesség lehetőségének kihaszná-lása. Sok energiát t aka r í tha tunk meg vele, ha sok-sok a d a t hosszadalmas értékelése helyett pl. á t t ek in tő grafikonokból képet kapunk a vizsgált folyamatról , s a kérdéseket később már ennek megfelelően t ehe t jük fel. A gép és az ember közötti együt tműködés az, amibe bele kell tanulnunk, hogy a gép lehetőségeit jól ki tud juk használni. Nagyon jól felhasználható eszköze lehet például a történész kollégáknak a rajzolóberendezés, a plotter, nagyon jól felhasználható arra , hogy egyes összefüggésekről szemléletes képet kap janak . A plotterek alkalmazása során egyébként általá-nosan elfogadott módszer az, hogy előbb durvább lépésközzel általánosabb képet rajzoltatnak a vizsgált folyamatról , s csak ennek a l ap ján vizsgálják m e g finomabban.

önmagában a gép nem különösebben okos jószág, de nagyon bu tának sem kell t a r ta -nunk — az a kérdés, hogy mi magunk milyen okosan használ juk . Még azt sem ál l í that juk, hogy a gép képtelen a h ibák kijavítására. Érdekes példákat lehet találni éppen a b b a n az írásos anyag-ban , amit Veress É v á v a l együtt készí te t tünk, arra, hogy egészen vad torzulások esetén is ki lehet j av í t t a tn i számítógéppel az ember ál tal elkövetett hibát (pl. eltorzult falunevek azonosításában).

Végül szeretném felhívni a f igyelmet arra a módszerre, amely Csernok Attila, Ehrlich É v a , Szilágyi György közös munká jában is felhasználást nye r t a véletlen ingadozások hibájá-nak kikorrigálására. Az ún. csúszó átlagolásra gondolok, ahol az egy évre vonatkozó átlagok önmagukban nagyon sok véletlen eseménytől függhetnek, és ezért nem mondanak elég sokat ; ha nagyobb időközökre vizsgáljuk a folyamatot , akkor m e g túlságosan vázlatos képet kapunk. Ha viszont minden évben az érték meghatározásánál a környezetet is figyelembe vesszük korri-gáló tényezőként, vagyis az előtte és az utána levő ér tékekkel együtt az á t lagot vesszük, az á t l ag kiszámításánál figyelembe veendő értékek csúsznak évről évre tovább a skálán. Hasonló elvet követünk egyébként nemcsak a számításokban, h a n e m magának a tervezésnek a folyama-t á b a n is a távlati tervezés esetében. A táv la t i terveknek nem az a szerepe, hogy egy olyan ke-re t e t adjon, amelyet évekre lebontva kötelező érvénnyel be kell tartani. A táv la t i te rv arra való, hogy előre lássunk — egy bizonyos pontossággal, olyannal, amilyennel egyál talán lehet. Egy év múlva már nem tel jesen az előző évben megállapított é r tékek érvényesek az e lő t tünk levő évek-re, hiszen az azóta eltelt idő bizonyos mértékig módos í tha t ta elképzeléseinket: van, amit iga-zolt, van, amit megcáfolt , mindenképpen közelebb hozta azonban a részleteket.

Ilyen és hasonló elvek bevezetésével lényegesen ha tékonyabbá lehet tenni a számítógépek alkalmazását . A történészek által feldolgozandó anyagoknál is ez a fe ladatunk: olyan módsze-reket próbáljunk kidolgozni, amelyek segítségével többet ki tudunk belőlük hozni, mint amit ember i energiával megtehetnénk.

5 6 0 s z e m l e

fíenda Gyula:

Történészként szeretnék hozzászólni, mégpedig egy kicsit saját kollégáim ellen szólva. I t t állandóan a források problémájáról beszélünk, pedig szerintem i t t nem a források problémá-járól van szó. Ez nem újkeletű kérdés, m e r t amikor a Monumenta l lungarorum köteteit kiadták, akkor is meg kellett találni az okleveleket, és itt az, hogy modern információ feldol-gozási módszereink vannak, előny, de továbbra is meg kell találnia a történésznek a maga forrá-sát. É n az elméletre szeretném felhívni a figyelmet.

Minden történeti magyarázatnak, elméletnek megvan a maga forrása, t ehá t ha én ma fel akarok állítani egy adatbankot , amely matematikailag vagy számítógéppel feldolgozható, az holnap elavulttá válik abban az esetben, ha ú j módszer pl. lehetővé teszi eddig kallódó levél-tárak polcain heverő iratkötegek feldolgozását is.

Azt hiszem az a vi ta , hogy az egyik felszólaló azt mondja , van ilyen adatrepertórium, a másik azt , nincs, az onnan fakad, hogy más kérdéseket tesznek fel az adatoknak. Azt kell tehát tisztázni, és számítógépesekkel is csak így fogjuk egymást megérteni, ha tudjuk, hogy milyen összefüggések, milyen elmélet segítségével próbáljuk rekonstruálni a valóságot. Tehá t mege-légszünk-e a társadalmi tagozódásban az osztályminőség leírásával, vagy pedig más ismérvek alapján mennyiségileg próbáljuk a társadalmi struktúrát megközelíteni. Nyilvánvaló, hogy az egyik történész számára nem forrás az, ami a másik kutató számára forrás, és a hagyományos, ill. modern történet közti különbséget nem o t t látom, hogy az egyik csak papíron és ceruzával hajlandó számolni, hanem ot t , hogy egyáltalán fel sem merül benne a számítás szükségessége, tehát nem ot t van eltérés, hogy az egyik fejlődési trendet számolva azt mondja, hogy a géphez ő nem ért , ő csak papíron számol, hanem egyáltalán a gazdasági fejlődés jellemzésére nein a trendet t a r t j a jellemzőnek. Ha már oda e l ju to t t , hogy trendet számol, akkor már tényleg csak egy olyan számítás kell, hogy az adatok tömegessége, az időszakasz hosszúsága kifizetővé teszi-e a gépi munká t vagy nem.

Ez t a számítást olyan összefüggésben is elvégezhetjük, min t ahogyan egy francia történész mondta, hogy ők kiszámították: egy történész munkaórája belekerül egy bizonyos összegbe, 1 a számítógép munkaórája is. Ha a történész számítógép nélkül dolgozik X órát dolgozna, géppel X—Y órá t ; akkor fizetődik ki a izámítógép, ha megtakarítás jelentkezik. Nyilvánvaló, a rög-tönzött számítások szerint a magyar történész munkaóráját kevésbé díjazzák, a számítógép többe kerül,- nem szabad elfelejteni a számítógép felhasználásának ezt a problémáját sem. '

Szeretnék utalni Katus Lászlónak a referátumára, ahol nagyon világosan megfogalmazza azt, hogy vannak kipróbált módszerek, amelyek bizonyos változtatásokkal alkalmazhatók, ter-mészetesen nekünk a forrásaink különböznek valamivel, tehát módosítani kell a módszereken. De az első feladat mégiscsak az lenne, hogy számítógépeseink és történészeink is megismerjék ezeket a módszereket, a történész mondja meg, hogy kérem, nekünk ilyen forrásunk nincs, tehát 1

eldobhat juk a módszert, a matematikus pedig esetleg azt mondja , ilyet mi még nem tudunk csinálni. De mindenesetre az első kiindulásnak adot t ez a lehetőség. Ne akarjunk túl nagyot lépni. ' Próbál juk meg az elért eredményeket Magyarországon is bevezetni. ,

Egy második lépcső, erre van már példa Magyarországon, az, hogy mivel mi történetileg másképpen látjuk a valóságot, eltérően próbál juk magyarázni, eltérő módszereket alkalmazunk. Erre jó példa, hogy a kartográfiai módszernek kialakult egy sajátos magyar változata, ugyanak-kor a franciák is kidolgoztak egy másikat. I t t nyilvánvalóan más jellegű problémáról van szó, mint az, amit Katus László ismertetett.

A számítógépesek számára szerintem nem az a fontos, hogy jelenleg mi történészek el tudjuk-e dönteni azt, hogy egy latin kifejezés mit jelent, vagy nem tudjuk eldönteni, mert ez korábban is fontos volt a történész számára. A számítógépesnek, azt hiszem, az a lényeges, hogy mi most struktúrában gondolkodunk, időfolyamatban stb. Tehát pl. a Marczewski-féle kvantitatív történelem gondolati rendszer, amelyik ráépül egy matematikai rendszerre és vele szemben áll

s z e m l e 561:i

az „histoire serielle", amelyik független idősorokat elemez anélkül, liogy ezeknek egymáshoz való viszonyát pontosan tisztázná, ez megint más matematikai módszereket szükségei.

A számítógép és áttételesen a matematikus is eszközt jelent a történész számára, de a végső szót mégiscsak a történész sajátos szempontjai kell, hogy kimondják. A történészek tudják feltenni a kérdéseket. Legfeljebb a matematikus azt fogja mondani, hogy ezt mégsem tudjuk megoldani, ezt meg lehet csinálni egy már meglevő programmal. De azt, hogy mit vizsgáljunk kvalitatíve, vagy kvantitatíve, azt a történésznek kell megmondani.

Kelemen József:

Elsősorban azt szeretném megkérdezni, hogy a társulásban vagy a munkában érdekelt szervezeteknek lenne-e kifogása az ellen, ha a Magyar Nyelvtudományi Társaság Elnöksége előtt javaslatot tennék arra, hogy társuljon a számítógépes vizsgálatokhoz. Amennyiben ennek az együttműködésnek nincs akadálya, a legközelebbi választmányi ülésen előterjeszteném ezt a javaslatot. Azt hiszem, rendkívül hasznos lenne ez a közreműködés a mi társaságunk részére, s mivel a nyelvészetnek sajátos és sok tekintetben eléggé egzakt módszerei vannak, talán bizonyos területen a történész kollégák is nyernének egy ilyen együttműködésből.

Hozzászólásom másik részében szeretnék megerősíteni egy pár olyan gondolatot a nyelv-tudomány oldaláról, ami i t t a történészek részéről elhangzott. Ilyen pl. a jelentől visszafelé-haladás módszertani követelménye. Ezt mi a nyelvtudományban az utóbbi évtizedben meg-próbáltuk előkészíteni olyan módon, hogy a Magyar Nyelv Értelmező Szótára munkálata i során elsősorban a magyar irodalmi klasszikusok és a XX. század nyelvének szótári és bizo-nyosfokú morfológiai elemzésével meghatároztuk azokat a sajátságokat, amelyek nyelvünkre jellemzőek. Ez nagyon nagy munkát jelentett. Kb. 12 évig dolgoztunk ra j ta , mig 60 000 címszó-nak ezeket a sajátságait kielemeztük, és 7 kötetben meg is jelentettük. Az máris látszik, hogy az ezután következő történeti vizsgálatokhoz ez a szótár rendkívül hasznos segítséget fog nyúj-tani; így pl. a legújabban előkészület alatt álló ú j magyar nyelvtörténeti szótár jelentés-elemzése minőségileg lényegesen más és jobb lesz az előzőnél, amely a múlt század végén jelent meg. Azért, mert az értelmező szótár jelentés-elemzése nagy mértékben támogat ja a történeti emlékek jelentés-elemzését, természetesen mindig figyelembe véve azt a körülményt, hogy időközben a jelentésben is és egyéb részletekben is változások vannak. A párhuzamokat kritikával kell ugyan néznünk, de e párhuzamok mindenesetre gondolatébresztők, s az eddigi vizsgálatok is azt mutat ják, hogy az Értelmező Szótár hatása termékenynek bizonyul.

Egy másik gondolat az volt, — azt hiszem Fügedi Erik említette —, hogy a régi szavakat ú j jelentés jelölésére használjuk. Ez bizony sokszor elég nehéz feladat elé állítja a ku ta tó t : ez a nyelvtudományban közismert. Egészen triviális példákat idézve, gondoljunk ar ra , mit jelentett a ház szó néhány ezer évvel ezelőtt, amikor csak egysejtű házak voltak; mit jelentett néhány száz évvel ezelőtt, amikor már nem egysejtű, de még főleg földszintes házak voltak, s mit jelent ma, az emeletes házak és a felhőkarcolók korában. A fogalomváltozásokat és a fogalom-változással kapcsolatos jelentésváltozásokat tehát nem lehet figyelmen kívül hagyni. Arra a kérdésre, hogy a toll szóban mikor történt meg az a jelentésváltozás, melynek során a madártoll mint íróeszköz helyett a fémtoll mint íróeszköz jelenik meg tudatunkban, egyelőre aligha adhat-nánk kronológiailag kielégítő választ. De bizonyos elemzésekkel támpontokat kaphatunk a fogalomváltozások és jelentésváltozások irányára és korára vonatkozólag. A fogalomváltozásra valló szövegrészletek és egyéb adatok tanulmányozását tehát termékenynek és hasznosnak tar-tom. Jó, ha a történelmi kutatásban is tekintettel van a kutató az ilyen szempontokra.

A történészek is felvetették a szövegelemzés fontosságának kérdését. Ezen a téren már számos tapasztalat tal rendelkezünk, s az újabb szövegelméleti vizsgálatok is fontos tanulságok-kal szolgálnak. Igaz, elsősorban stilisztikai szempontból végeztek szövegelemzéseket (kulcssza-

5 6 2 s z e m l e

vak,alapján végzett szöveg- és stíluselemzések, egy-egy korszak, stílusirányzat jellemző sajátos-ságainak vizsgálata). Meggyőződésem, hogy nagytömegű anyagra támaszkodó minták vizsgá-lata alapján olyan etalonszerű felmérések is végezhetők, amelyek a történettudomány számára is hasznos szolgálatokat nyújthatnak.

Intézetünkben eddig elég sok nehézséggel kellett megküzdenünk a gépi statisztikai vizs-gálatok előkészítése érdekében, főleg azért , mert vezető nyelvészeink idegenkednek még a gépi vizsgálatoktól. így sem anyagiakkal, sem munkaerővel nem igen támogat tak bennünket. De fokozatosan mégis sikerült elindítani három irányú gépi vizsgálatot intézetünkben. Egyik a magyar XX. századi prózai nyelv hangstatisztikai elemzése; másik egy irodalmi műnek (Az Ember Tragédiája) komplex, ritmikai, stilisztikai szempontból, a szókészlet szempontjából, a szereplők nyelvhasználata szempontjából való elemzése; a harmadik csak most van kibontakozó-ban: a mai magyar nyelv gyakorisági szótárának előkészítése, ezzel kapcsolatban a leggyakoribb 5000 szó meghatározása, az előfordulások számával, műfajonként és összesítve, az öt m ű f a j gyakorisági adatai alapján a diszperzió és ennek figyelembevételével a „,használat" (úzus) relatív értékének meghatározása. IIa ezeket a munkála tokat elvégezhetjük, a szógyakoriságon kívül a szófajgyakoriság, a diszperziószámítás terén is, az egyes stilisztikai-műfaji típusok szám-szerű jellemzése te rén is fontos matematikai-nyelvészeti eredmények várhatók.

Ezenkívül beszélt nyelvi fonológiai (fonémagyakorisági) vizsgálatok készültek intézetünk-ben, irodalmi nyelvi, köztük költői nyelvi fonéniastatisztikai vizsgálatok készültek a debreceni Kossuth Lajos Tudományegyetemen.

Saját problémáink közül legfontosabbnak látszik ez idő szerint megfelelő matematikus-programozó, lyukasztási kapacitás, gépidő és a munkálatokhoz szükséges pénzügyi fedezet bizto-sítása. IIa ezek megoldásában az érdekelt Társaságok és Intézetek erkölcsi támogatást nyú j t -hatnának, nagyon hálásak lennénk érte.

Felmerült az a kérdés is, hogy a gép hibázik-e vagy nem. Köztünk is volt, aki azt v i ta t ta , hogy a gép nem hibázik, s volt aki szerint a gép nagyon is megbízhatatlan. A kérdés lényege azonban szerintem nem ez, hanem az, hogy a hibák részint gépi ellenőrzéssel, részint emberi munkával kiküszöbölhetők.

Varga Dénes hangsúlyozta a gépi vizsgálatok sokszempontúságának kérdését. A gyakori-sági szótárral kapcsolatban komoly vitáink voltak arról, mennyi adatot vigyünk rá az ada t -hordozóra. A fő ellenvetés az volt, hogy minél több szempontot akarunk érvényesíteni, annál drágább az előkészítés. Bár tudjuk, a gépi adatfeldolgozás annál előnyösebb és kifizetődőbb, minél több szempontból dolgozzuk fel jó szervezéssel ugyanazt az anyagot, mégis tekintetbe, kell vennünk az egyelőre rendelkezésünkre álló anyagi kereteket, s a munkákat ennek figyelembe-vételével kell megterveznünk és szerveznünk.

Hanák Péter:

Elöljáróban hadd jelezzem, hogy a Történettudományi Intézet is részt kíván venni a munkaközösség munkájában. Ezt a részvételi szándékot annál inkább jelezhetem, mert amint látom, a Történelmi Társulat jelenlevő képviselői is túlnyomórészt az Intézet tagjai, és mer t Intézetünkben m á r több, kvanti tat ív módszert alkalmazó munkálat is folyt, közülük egy, a Puskás Júlia—Láncz Margit készítette mezőgazdasági termelés kvant i ta t ív analízis számító-géppel.

Ami a mostani „alakuló" megbeszélésünket illeti, úgy gondolom, kedvező időpontban jö t t létre.

Először, a számítógép történettudományi alkalmazásával egy jó évtizedes késésben vagyunk a nyugat i , a francia, amerikai, és jó néhány éves késésben a szovjet történészekkel szemben. Ez az év-évtizednyi késés ta lán ezúttal hasznos lesz: gyakorlati példákon mérhetjiík

s z f j h l p

le a számítógép alkalmazásának lehetőségeit, előnyeit, és egyúttal korlátait, hibáit is. szóval mások kárán is tanulhatunk. Tehát nálunk most olyan időpontban indulhat meg a módszeres, koordinált számítógépes feldolgozó munka, amikor már mmcsak a történeti kvantifikáció csoda-szerének messianisztikus hitével, hanem már a kijózanodás egészséges kritikájával, legalábbis a módszer korlátainak és hibáinak felmérésével indulhatunk el.

Másodszor, úgy hiszem, azért is fölöttébb aktuális a munkaközösség megalakítása, mert már elég sok történész foglalkozik — kézzel, fejjel, géppel — kvant i ta t ív munkálatokkal ahhoz, hogy legyen tényleges anyag, eredmény, amire támaszkodhatunk, és legyen elég nézetkülönbség, amiről elvitatkozhatunk. Ugy is fogalmazhatnám, éppen a mai ülés némely benyomásai alapján: elég nagy már a káosz a történészek között a számítástechnika és a számítógép alkalmazása körül ahhoz, hogy valamilyen társulatot, munkaközösséget alakítsunk. A rend -ugyanis mindig a káoszból teremtődik.

Harmadszor, azért is hasznosnak tartom a munkaközösség megalakítását, mert mi most itt, együtt, nem valaminő véletlenszerű vagy rétegezett mintát alkotunk, hanem egy szempont-ból válogatott mintát. Ügy látom, azok vagyunk ma itt, akik már eddig is a történeti kvantifi-káció és a számítástechnika mellett foglaltunk állást, akik a történettudomány egzaktsága, a korszerű módszerek alkalmazása, a számítástechnika elsajátítása vagy legalábbis alapelemeinek ismerete, a matematikai statisztika technikájának megismerése mellett, és az „impresszionista -anyagfeltárás és feldolgozás, a benyomásokra épített kvalitatív értékelések ellen foglaltunk állást. De a történészek másik tábora, alighanem nagyobb része, akik nincsenek meggyőződve a történeti kvantifikáció és a számítástechnika alkalmazásának lehetőségéről vagy szükségessé-géről. vagy akik éppenséggel ez ellen vannak, akik ebben valaminő „polgári objektivizmus" modernista változatának becsempészését lát ják, nincsenek jelen. És úgy vélem, Granasztói barátom kissé optimista módon reménykedik abban, hogy a szovjet példákra való hivatkozással könnyen legyőzhetjük az ellenérzést és ellenállást, amely a történészek eléggé széles és magas köreiben is él a számítástechnika történettudományi alkalmazásával szemben. Nagyonis aktuá-lis tehát a munkaközösség megalakítása az idegenkedők, a bizalmatlanok meggyőzésére is, a magunk gyengeségeinek kiküszöbölésére is, hogy nem kompromittáljuk gyenge, céltévesztett munkákkal a számítástechnika történettudományi alkalmazhatóságának elvét, programját .

Ezúttal nem kívánok a nagyon érdekes elméleti és módszertani kérdésekhez hozzászólni, bár hasonló kérdésekkel mindannyian, magam is találkoztunk már. Pl. azzal a metodikai kérdés-sel, amely Ehrlich Éva és munkatársainak kutatásai kapcsán ve tődöt t fel. A fő probléma a társadalmi struktúra elemzéseknél, úgy vélem, az, hogy. az alapkategóriákat már eleve adottnak vesszük, az anyagfelvételt már eleve eme kategóriák szerint végezzük el, ezeket az alapkategó-riákat tápláljuk be a gépbe. Nyilvánvaló, hogy a gép ezekután csak ugyanazokat a kategóriákat adja vissza, és annyit tesz, hogy számszerűen, vagy százalékos eloszlásban kimutatja a mennyiségi mutatókat. Hogy ilyen volt-e pontosan a társadalom rétegződése egy bizonyos időszakban, az nem bizonyos. Ahhoz másféle módon kellene felvételezni az anyagot, és a tipizálásban is, a kategorizá-lásban is többet kellene rábízni a gépre, bizonyos, alaposan meggondolt jellemző kritériumok megadása mellett. Hasonlóképpen roppant érdekesek és fontosak azok a problémák, amelyeket Granasztói, Dányi, Perjés kolléga említett. Mégis, úgy vélem, jelenleg nem a problémák felsoro-lása, jelzése, taglalása az elsőrendű feladatunk. Ezek alkotják majd a munkaközösség tényleges tevékenységének tárgyát.

A magam részéről úgy értelmezem az összehívott történészek, számítástechnikai szak-emberek, matematikusok feladatát , a mai értekezlet optimális célkitűzését, hogy adjunk ötlete-ket, témákat, adjuk elő kívánságainkat, elvárásainkat, és ezzel nyúj t sunk tájékoztatást a meg-alakuló munkaközösség vezetői számára. Én három fontos programpontot említenék.

Az első feladat a munkaközösség programjának kidolgozása lehetne a következő fél évre, vagy egy évre. Melyek azok a feladatok, amelyek ellátása, azok a témák, amelyek megvitatása erre a társulatra vár. Etekintetben az itt képviselt két szélső vélemény között állok. Nem értek

5 6 4 s z e m l e

teljesen egyet azzal, amit Dányi Dezső elsőrendű feladatnak jelölt meg: egy nagy történeti adat-bank sürgős felállítását. Ilyenre persze a jövőben szükségünk lesz, de kérdés, van-e elég erőnk e feladat azonnali kitűzéséhez. Ne felej tsük el, hogy a történészeknek konkrét munkáik, sürgető feladataik vannak, amelyeket mielőbb meg kell oldaniok. Mielőbb választ várnak a kutatásaik során felmerült kérdéseikre. (Pl. sürgetnek bennünket egy régebben indult kvanti tat ív kutatás befejezésére, amelynek témája a kialakuló magyarországi munkásság összetétele. A programozás megkezdődött, én is, más történészek is kíváncsian vár juk az eredményt.) Az említett, és még sok más folyó munkával nem várhat juk meg, hogy a statisztikai források generális feldolgozása u tán , egy nagy ada tbank segítségével m a j d erre a kérdésre is választ kaphatunk. (Mellékesen: nem is biztos, hogy az adatbank minden fontos történeti kérdésre tar talmazni fog-e adatokat.) Egyetértek Perjés barátommal abban, hogy nagyonis szükséges kis, jól körülhatárolt vagy hatá-rolható források feldolgozása, kis t émák kutatása. Ezek is beletartoznak a programunkba. De azzal a véglettel sem értek egyet, hogy a munkaközösség csupán tudomásul vegye a folyamatban levő munkákat, és nyújtson a már meglevőkhöz elvi-módszertani segítséget.

A munkaközösség programjának másik fontos részét éppen abban látom, hogy ne csupán regisztrálja, hanem valaminő formában koordinálja is a folyamatban levő, esetleges, a kutatók egyéni érdeklődése vagy bizonyos korábbi tervfeladatok által megindított kvant i ta t ív munkála-tokat . Koordinálja: ez egyúttal azt is jelenti, hogy igyekszik összhangba hozni a párhuzamos kutatásokat, á tadni a hasonló témán dolgozóknak a már kész programozásokat. Koordinál-ni: ez azt is jelenti, hogy egymást kölcsönösen tájékoztassuk s végül azt is, hogy ú j témák fon-tosságára, új lehetőségekre felhívjuk a kutatók és a nagy intézmények figyelmét.

A harmadik feladat az önművelés, a tanulás megszervezése lehetne. Egyrészt szeretnénk tanulni a matematikusoktól, akik érdeklődnek a történelem, a történeti kvantifikáció iránt, és már eddig is sok segítséget nyúj tot tak nekünk. Másrészt egymástól is tanulhatunk, mindazoktól, ak ik már ilyen t ípusú munkát végeztek, kikínlódtak, tapasztalatokat szereztek.

Ügy gondolom, ha meginduláskor nem akarunk túl sokat markolni, akkor e három fel-adat ta l meg kell elégednünk, és meg is lehetünk elégedve, ha az új munkaközösség vezetősége a három feladatot meg tudja oldani.

Granasztói György:

Egyszerű gyakorlati dolgot szeretnék javasolni, amelynek megvilágításához elmondom sa j á t esetemet. A számítástechnika segítségével végzett kutatásoknál a legnagyobb probléma a tudományos intézetek vertikális tagozódása, ami több diszciplina alkalmi együttműködését csak nehezen teszi lehetővé. Nálunk, a Történettudományi Intézetben én igen könnyen meg tudom értetni s a j á t kutatási célkitűzéseimet közvetlen főnökeimmel, azonban már ők is nagy nehézségekbe ütköznek akkor, ha a többször említett együttes, ú. n. team munkát próbálják megszervezni. Sa já t , már befejezett munkámat , amelynél gépet is igénylő módszert kíséreltem meg alkalmazni, intézetünk igazgatójának személyes támogatása tette lehetővé. Mint a Köz-gazdasági Egyetem Gazdaságtörténeti tanszéke professzorának módja volt arra, hogy munkám-hoz megszerezze a tanszék támogatását , s ezáltal kapcsolatba kerülhettem az Egyetemi Számító-központtal, az o t t dolgozó programozó és matematikus szakemberekkel. A személyes kapcsolat, a szerencse segített. Ez egészségtelen szituáció. Akadémiai intézetünkben ma gyakorlatilag nin-csen kerete az ilyen komplex team együttmőködésnek.

Azt szeretném javasolni, hogy a most szervezendő bizottság vagy valamilyen más szerv nyisson afféle házassági hirdetéshez hasonló rovatot, nyilvántartást és ily módon segítsen, hogy a téma iránt érdeklődő, különböző tudományszakokhoz tartozó szakemberek egymásra talál-janak, a leendő együttműködés céljából. Pillanatnyilag nem látok más k iu ta t , mert az megold-hatatlan, hogy egy olyan intézet, min t a történettudományi, most programozó és matematikus szakembert foglalkoztasson teljes munkaidőben. Jelenleg elegendő munkával sem lehetne ellátni.

s z e m l e 565:i

A fe l ada t t ehá t az , h o g y a tö r t éne t i j e l legű fe lada tok m e g o l d á s a i ránt f e l ke l t sük a ma te -m a t i k u s és a s z á m í t á s t e c h n i k a i s zakemberek érdeklődését .

S a j n o s t ü s t é n t f e l v e t ő d i k a kérdés: m e n n y i b e n luk ra t iv e g y i lyen t éma a s zámí t á s t echn ika i s z a k e m b e r s z á m á r a ? L u k r a t í v - e anyagi , de szel lemi é r t e l emben i s? Csak az u t ó b b i szempon t -nál m a r a d v a — t e h á t megé r i - e a f á r adságo t , a tö r ténészek á l t a l t á m a s z t o t t igények kielégítése egészen p r i m i t í v p r o g r a m o k adap tác ió ja -e , a v a g y szó lehet-e e g y á l t a l á n bonyo lu l t abb , speciális esetekről , ame lyek s a j á t o s t a p a s z t a l a t o k k a l g a z d a g í t h a t n á k a software-ek készí tői t . Elméle t i leg n e m z á r h a t ó ki az u t ó b b i eshe tőség sem. Ma m é g mindenese t re a kezde t ekné l á l lunk , nehéz előre lá tn i a j övőbe . J a v a s l a t o m a t megisméte lve a z t szere tném, h o g y a t ö r t é n e t i p r o b l é m á k számító-gépes mego ldása i ránt é r d e k l ő d ő tör ténész , m a t e m a t i k u s és p r o g r a m o z ó szakemberek egymás ra t a l á l h a s s a n a k va lamely ik t u d o m á n y o s t á r s u l a t , v a g y a mos t a l a k u l ó b izo t t ság v é d n ö k s é g e a la t t .

*

Az elnöki zárszó a vita eredményeit elsősorban a jövő tennivalók szempont-jából foglalta össze.

A résztvevőkkel egyetértésben javasolta az Elnök a társadalmi keretek között megkezdett közös munka hasonló keretek közöt t való folytatását , hang-súlyozva ennek a szervezeti formának már eddig is bebizonyosodott és várható eredményességét. A továbbiakban a maga részéről különösen olyan vitaülések közös rendezését t a r t j a szükségesnek, melyeken a folyó kutatások ismertetésére és behatóbb megvitatására nyílik lehetőség.

Köszönetet mondva a történészeknek a konferencia előkészítésében végzett szervező munkájukér t , biztosította a résztvevőket a Neumann János Számítógép-tudományi Társaság további szakmai és szervezeti támogatásáról.

Bb lMHCJ lHTFJ lbHblE MALUHHbl H HCTOPHMECKAfl HAYKA

P E 3 1 0 M E 25 OKTjiCpH 1972 r. r. EyAaneiUT

KoH({)epeHUHH Kpyrjioro CTOJia, opaHHSoeanuaa HaywuuM 06mecTB0M hmühh Hnotna Heii.waHa, BeHrepcKHM HCTopnqecKHM oöujecTBOM h CeKuneíí a rpapHof t HCTOPHH BeHrepcKoro HayMHoro

oömecTBa a r p a p H b i x HayK

n e p B o e coBemaHHe HCTOPHKOB H eneunajiHCTOB no BbiwHCJiHTejibHbiM MauiHHaiw B BeH-rpHH 6 b i . n o npoBefleHO B COOTB6TCTBHH C r o c y / IAPCTBCHHMM naaHOM no p a 3 B H T H i o KyjibTypbi BblHHCJIHTejlbHOH TeXHHKH B BeHrpHH. B NO/11'OTOBKC 3T0Í1 KOH([)CpeHUHH BeHrepCKHe HCTOpHKH MorjiH o n n p a T b C H Ha flBa ßjiaronpHjiTHbix o ö c T o j i T e j i b C T B a . Bo-nepBbix , H a nocae/iHCM Me>KAy-Hap0flH0M KOHrpecce HCTOPHKOB (JleHHHrpaA— Mocicna, 1970) 6 b u i CAeJiaH 0630p o npuMeHe-HHH fíO c e r o BpeMCHH BblHHCJlHTejlbHblX MaUJHH B pa3JIHHHbIX OÖJiaCTflX HCT0pH0rpa(J)HH, a TaK>Ke 6bui o C o ö m e H onbiT n p H M e H e H H j i HX H GMJIH oGcywAeHbi c n o p H b i e B o n p o c b i ; n p u H t i M a n B0 BHHMaHHe 3TH (j)aKTbI, COBCIHaHHC HMejIO B03M0>KH0CTb COCpeAOTOHHTb CBOK) paOoTy Ha OTe-qecTBeHHOít npoSaeiwaTHKe H Ha KOHKpeTHbix 3aAaqax. C « p y r o í i CTopoHbi, a H a w r e a b H a f l noMomb Gbuia 0Ka3aHa BeHrepcKHM HayiHbiM oGmecTBOM B b i i n c j i H T e j i b H o i i TexHHKH, HOCMIUHM HMFL ílHOLLia HeiÍMaHa, KOTOpbIM npOBOflHTCfl HHTCHCHBH3H MOKnpO(j)eCCHOHa.nbHaíI AejITejlb-HOCTb B HHTepecax npeoAOJieHHfl nepBOHanajibHbix TpyaHOCTeii, iiaöJiwaacMbix B HOBMX OG-jiacTjix npHMCtiCHHíi BbiHHCJiHTejibHoií TexHHKH. E r o uennaH noMom noflHepKHBajiacb H TeM WECTOM, MTO AHCKYCCHIO i ipoiioanji caM npeaceaaTejib STOTO oömecTBa, P s w e Tapb>m.

ywacTHHKaMH coBemaHHH, npoBe«eHHOM B y3K0M Kpyry, Gbian cneuHajiHCTbt, HHTepe-cyiomHecíi npHMeHeHHeM BbmHCJiHTejibHOíí TCXHHKH B HCTopHorpacJiHH, cneunaJiHCTbi BbmncjiH-TejibHoií TexHHKH, K ű T o p b i e y>Ke ao CHX n o p npHHHMajiH yqacTHe B HCTOpHnecKHx HCCJieAOBa-HHflx, a TaK>Ke HCTOPHKH, ncnojib3yiomHe b CBoei'i paöoTe 3 B M (HJIH roTOBamnecji K 3T0My). H a n o B e c T K e a h a ( j w r y p H p o B a j i H T e a K T y a J i b H b i e B o n p o c b i B e H r e p c K O H H C T o p H o r p a i } ) H H , n p n HccjieflOBaHHH K0T0pbix B nepByio 0Mepe«b HBJIHCTCM oGocHOBaHHbiM BbicoKaa aBT0MaTH3anHH; cpeAH HHX p e i b in a a o 3aAanax H MeTO^ax pa3paCoTKH MaccoBbix HCTOMHHKOB, B3aHM0C0np$i-WeHHblX PÍIAOB AaHHLIX, HMeiOUIHXCfl B paCnOpíDKCHHH 0 TeppHTOpHH CTpaHbl B I^JIOM HJIH eé öojibuieií qacTH.

20 Történelmi Szemle 1972/8—4.

5 6 6 s z e m l e

I . P e i f e p a T b i

1.

J J B E P A B rpanacTOH: B B I M M C J I H T E J I B H B I E M S U J H H U B H C T O P H M E C K O W H a y n e

3TOT ÄHCKyCCHOHHblH, BblflBHraiOlUHH pHA npOÖJieM flOKJiafl, B KOTOpOM 3BT0p nOKa3hl-BaeT TaiOKe H CBOH COGCTBCHHWC HCCJIEAOBAMIH, öbiji onyGnmcoBaH B » y p n a j i e «TepTenejibMH CeMJie» (McTopHMecKoe o6o3peHHe, 1 9 7 2 roA, X» l _ 2 ) n03T0My 3Aecb OTna^aeT ueoCxoflHMOCTb B ERO H3J10>KeHHH..

2.

3 p H K O r o r e / m : M c T O p H H B e H r p H H h KOMnioTep

PACCMATPHBAA HCTOWHHKH, NPOHCXOAHUIAE m n e p H O A a ( } , 0 P M H P 0 B A L I H J I c o o 6 m e H H j i CT3THCTHH6CKHX flaHHblX B B e H r p H H , 3 B T O p BBLABHRAET n p o ß j i e M b l HX p a 3 p a 6 0 T K H BblÖOpOMHbIM MeTOflOM, n o A M e p K H B a a n p n STOM n e o ö x o / i H M O C T b 3 n a H H > i HX RIPOHCXO>KAEHHH H KPHTHMCCKOH OUeHKH.

Bo BTopoil nojiOBHHe X V I I I B e n a BeHrpHei i , (KOTopan B TO npeMH 6biJia ropa3AO 6o j ib iue , MeM B HacToamee BPCMH) ynpaBAHJia KopojieBCKaji aAMHHHCTpauHn, HaxOAflmaflCH B BeHe , H ÖblBIIiee B IIOJIHTHMCCKOM OTHOIIICHHH n O H T H HC3aBHCHMbIM KOMHTaTCKOe ÄBOpMUCTBO, HMCBIIiee n p a ß o caMoynpaBjieHHH. HMnepaTopu, B TOM Mucjie MapHH Tepe3HH ( 1 7 4 0 — 1 7 8 0 rr.) H Plo-CHI}> I I . ( 1 7 8 0 — 1 7 9 0 ) n p H j i a r a ™ 3 I IAMHTEJIBNUE ycHJiHH B u e j i j i x T o r o , MTOGW CHCTEMAIH'IECKH H oöcTOHTejibHO H3YQATB CTpaHy. M a p u a Tepe3H>I, BHAHMO, nonbiTajracb nepeHjiTb CHCTeMy, KOTopan npHMeHjijiacb B TO BPEMH BO <t>paHUHH. OHa npnaaBajia Sojjbiuoe 3HaieHHe «eiwor-pa({)HH, arpapHOMy np0H3B0ACTBy H penaM Ha ocHOBHbie nniyeBbie npoAyKTbi. B HHTepecax n o -JIYMEHH» He06x0flHM0H HH(j)opMauHn e i i 6biJio OTffaHO pacnop joKeHHe o TOM, MTOÖH KOMHTaTu H CBo6of lHbie K o p o j i e B C K H e r o p o ^ a H 3 RO^a B r o A n p e f l o c T a B J i j u i n e f i CBCACHHH H O AUH>KCHHH HapoflOHacejieHHíi (Conscr ipt io A n i m a r u m ) , o noceBax H c6ope y p o » a H ( T a b e l l a procreat ion i s f r u g u m ) H T. A- Ofínai<o ee ycHjiHji ßBIJIH oßpcieubi Ha HeyAany B pc3yjibTarc conpoTHBJieHHH ABOP^HCTBa, KOTopoe HE jKejiaJio npe / iocTaßJiHTb CBCfleiiHii HH O HeM, MTO 6 H A O CB>i3ano c flBOpilHCTBOM (flBOpjIHe, HanpHMep, GblJIH HCKJHOWeHbl H3 CT3THCTHKH nO flBHÄCIlHlO HapO-AOHaeeneHHfl). MOCHC|) II, K0T0p0My HacKymuin cnopbi , pacnopflAHACfl o nepenHCH Hacejie-HHH (B TOM iHCJie H ÄBOPSIHCTBA, 1 7 8 4 — 1 7 8 7 rr . ) , Hcn0Jib30BaB ÄJIH a T o r o apMHio, n o e r o yKa3y 0(J)nuepbi KopojieBCKOil apMHH cocTaBHJiH 3eMenbHbiH Ka^acTp CTpaHbi (onjiTb >Ke BMec-T e c «BOPFLHCKHMH BJIAACHHSIMH). B o 3 M y m e n H o e «Bopj iHCTBO n o c A e CMepTII M0CH(J)a 1 I B ÖOJlbWHHCTBe K0MHT3T0B yHHMTOJKHJlO flaHHbie 3aMep0B H nepenHCH, H BOJIHa B03MymeHHH Ha AOJiroe BPE.Mii CAejiaJia HCBO3MO>KHI,IM npeAOCTaBnemie KaKHx-jinßo CTaTHCTHnecKHX CBEAEHHII.

l lpaBf la , GbiJiH aÄMHHiicTpaTHBHbie oöAac™, r ^ e HanHHaHHfl KopojieBCKofi BJiacTH o n a -3ajiHCb y f l annee . T a n KaK ee npeflCTaBHTeJiH p a c n o j i a r a j i n nojiHoß BJiacTbio KopojieBCKHMH npaBaMH ( p e r a j w j i M H ) , HMnepaTop M o r nojiyMHTb nioGyio HH<j)opMauHio, KaKyio TOJibKO xoTej r . B e H r e p c K a « n a j i a T a CHCTCMaTHMecKH npeAOCTaBjisijia CBeAeHH« o BueuiHeToproBOM Toßapo-oßopoTe , o np0H3B0ACTBe 6 j ia ropoAHbix MeTajuioB H T. A-

H e ö o j i b i i H i e HCCAeAOBaHHji , n p o B e A e H H b i e B H a n i H X a p x H B a x , T a K > K e CAeJiaAH OMeBHA-HblM, HTO l i e C M D T p » H a BCe TpyAHOCTH, KOTOpbie Hy>KHO ÖblAO B TO BPEMH MpCOAOJieTb K O p O -j i e B C K O M y y n p a B J i e H i i i o , a TaKM<e H e c M O T p a Ha B a p B a p C K y i o O T ß p a K O B K y ( c e A e K T a a H i o ) , B x o A e K O T o p o f l B n p o u u i O M Bei<e öbiJiH y i i H > r r o > K C H u p a 3 A H H H b i e c r a T H C T i m e c K H e OTMeTbi, M H B c e >KC p a c n o j i a r a e M A E M I B I M MaTepnajiOM. 3 T O T M a T c p n a n Ka>KCTCII AOCT3TOHHO HAAE>KHBIM AJIJI T o r o , MTOÖbl MO>KHO FLBLJIO A a T b OCHOBaHHblH H a COJIHAHOH CTaTHCTHKe 0 Ö 3 0 p 0 AeMOrpa<})HMeCKOM, 3K0H0MHMeCK0M H COUHaJIbHOM n O A O J K C H H H B e H r p H H KOHI^a 18 B e K a . i l O C K O J l b K y 3 T 0 MOJKHO K O H C T a T H p O B a T b Ha AaHHOH CTaAHH HCCJlC'AOBaHHH, Mbl HMeeM HeCKOJlbKO CTaTHCTHMeCKHX c i e M O K , o x B a T b i B a i o m i i x BCIO C T p a H y , u UCJILIÜ p j i A OTpbiBOMHbix n e p e n n c e ß . 3TOT (J>aKT c a M n o c e ß e iipeAJiaraeT BocnoAb30BaTbCi) MCTOAOM BwOopKH, MTO e i n e iiOATBep>i<AaeTC>i TeM OGCTOH-TeAbCTBOM, HTo, KaK HaM ii3BecTH0, BeHrpHH 1 8 - r o BeKa G b u i a p a 3 A p o 6 j i e H H o i i BO B c e x OTHO-u i e H H H x . B B e H r p i i H c y m e c T B O B a j i H A ß o p H H e H K p e n o c T H b i e , noMHMO K a T O A H H e c K O Ü y e p K B H H M e j i o c b T p H n p o T e c T a H T C K H X H n p a B o c A a B H a s m e p K O B b , H a c e j i e H H e B e H r p H H c j i a r a A O C b n o M e H b -Luefl M e p e H3 m e c T H H a q H O H a A b H O C T e í i . C SKOHOMHMCCKOH TOMKH 3 p e H H H PA3JIHMHH 6WJIH e u < e C H A b H e e . B C T p a H e HMeAHCb T a K H e p a í í o H b i , r A e r o c n o A C T B y i o m H M ö b u i o M O H O K y j i b T y p H o e p a c T e H H e B O A C T B O ( r ; i a n n b i M o6pa30M B b i p a m H i i a n i i e BHHorpaAa), B A p y r n x M e c T a x OCHOBHHM HCTOMHHKOM CyiUeCTBOUaHl lH ÖblAO >KHBOTHOBOACTBO H pblÖOAOBCTBO. H 3 A H U 1 H C TOBOpHTb 0 TOM, MTO B TaKOii o Ó c r a H O B K e K y j I b T y p H a H >KH3Hb T a K H i e H e MOTJia 6 b l T b n O B C I O A y OAHHaKOBOH.

SZEMLE 5Ö7

A B T O P NOAMEPKHBSET, MTO OH NOJIHOCTBIO OT^AET ceGe OTMCT o CTOJHUHX nepe« Ha.MII B CB5I3H C 3THM TpyAHOCTHX. He CymeCTByeT TaKOrO BblGppOMHOrO MCTO/ia, KOTOpblíi GblJI Gbl riananecH Ha Bee cjiyMan; BO Bcex o6jiaci>ix — aeM0rpa<j)nraecK0lí, B CejibCKOM X03JJÍ ÍCTBC H T. A- — He06x0flHM0 cocTaBujJTb oT/iejibHO pacMJieHeHHbie BbiGopKH, HO, KaK nojiaraeT aBTop, 3 T 0 e / IHHCTBCHHWII Cn0C06 flJia Toro, MTOGbl H3HTH BbIXOA H3 UOJIOKC'HHM, H OAHOBpCMCHHO 3T0 EFLHHCTBEHHAJI B03M0>KH0CTb /(JI>I TOrO, MTOGbl MBL CMOIJIH HCN0JLB30BATB TaK>KC H HMCIOlUHeCH B HameM pacnop}i>KeHHH OTpbiBOMHbie MaTepnaAbi.

3.

HMpe B e n j i b M a H H : O ö p a ö O T K a H a w n x a r p a p H O - H C T O p i m e c K H x H C T O M H H K O B

H BbIMHCJIHTejIbHaH MauiHHa

B HCTopHorpatJiHH, B nepByio OMcpeflb B coaHajibHO-SKOHOMHMECKOIÍ HCTOPHH HMCKÍTCH B 0 3 M 0 5 K H 0 C T H H nOTpe6HOCTH K B 3 H T H T a T H B H O r O aHajlH3a, BCJieflCTBHe M e r O B 3T0M OTHOHie-HHH y > K e H M e e T 3A c o G o f í 3 H a M H T e j i b H y i o A a B H O C T b C T p e M J i e H H e K T O M y , MTOGH H a M e c T o «HMNPECCHOHHCTCKOH HCT0pH0rpa(})HH» B C T y n H J i a p e K O H C T p y K i i H j i npouij ioro, K O T o p a n m o >KCT CbiTb BbipaweHa B H3MepHMbix ( J i a K T a x . Arpapna>i HCTopnji 0C06eHH0 He MO>KeT oGofÍTHCb 6e3 M 3 W H H H 0 H 0 6 p a 6 0 T K H Ä a H H b I X .

1. HeoßxoduMocmb Mawumwü oöpaßomicu öawmx — STO He Bonpoc MOAM B HayKe, H «a>Ke peMb h a c t H e 0 TOM, MTOGH npHMKHyTb K T e x H H M e c K O M y nporpeccy . B BeHrpHH HauiH HCTOpHMeCKHe HCTOMHHKH, npHrOflHbie flJIfl M3UJHHH0H OGpaGOTKH, B CBOeíi OCHOBHOH Macce CBH3aHbi c HaiuHM arpapHbiM pa3BHTneM no TOH npimHHe, MTO BeHrpHíi B TeMeHiie MHOTHX CTO-jieTHií no cyTH Aejia Gbijia a r p a p n o ü crpaHoft (>KH3Hb HauiHx ropoAOB B saHHMTejibHoii Macra TaK>Ke Ca3HpoBajiacb Ha CejibCKOM xo3>iücTBe). y>i<e oGbe.M yinx HCTOMHHKOB H OGHJIHC, MHOTO-o6pa3He flaHHbix «enaioT neoGxo/uiMbiM npHMeHeHHe BbiMHCJiHTejibHbix MauiHH KaK B IJCJIJIX

AyKOMeHTauHH, TaK H craTpcTHMecKoro aHajiH3a, HO eme 6ojiee HacTOjiTenbHO npo5iBjijiercH TOT (J)ai<T, MTO a rpapHaa ncTopn>i — HCXOAJI H3 CBoero oco6oro MecTa B nepapxnn HayK — TecHO conpHKacaeToi c ApyrHMH C M O K H H M H HayKaMH (KaK STHorpacfiw, reorpaijjnji, arpapHbie HayKH, 3K0H0MHK3, COUHOJTOrHJl), H nOSTOMy HCOGxOAHMO npHHÍITb BO BHHMaHHe T3K>Ke n03H-UHH 3 THX HayK. 3TO B CBOK) OMepeab ACJia CT HeoGxoAHMbiM TaKoii KOMnjieKCHbiH aHajiH3 npo-GjieM, KOTopbiií He MO>KCT GbiTb npoHCAeu o6biMHbiMn MeTOAaMH.

2. Hmo OMCtidaem azpaptian ucmopuoepacßuH om nAaiioMepnoü u cucmcMammiecKOÜ müuiuhhoü oőpaöomKU daHHbix? H H B KoeM CAyMae jiHuib ycKopeHHji paGoMHx npoueccoB, KOTOpbie MoryT GbiTb BbinojineHbi MaHyajibHbiM cnocoGoM. C OÄHOH CTopoHbi, WKiiAaeTCH pac-npocTpaHeHHji HCcneflOBaHHB Ha AO CHX nop eme He HccjiejjOBaHHbie «6ejibie m m a » , c Apyroíí CTopoHbi, yrjiyGjieHHe uccjieAOBaHHií (BbijiBjieHHe BbimeynoM^Hyrax KOMnjieKCHbix BsaHMOCBji-

seii H OTHOCHTejibHoioBecaoTAejibHbix(l)aKTopoB, no BO3MWKH0CTH HanGojiee nojiHoe pacKpbiTne BHyTpeHHen CTpyKTypbi H A H H 3 M H 3 M 3 «BJIEHHÍI ) . B OGOHX c^yMaíix peMb HACT 0 peajibHO oGoCHOBaHHblX OJKHAaHHflX — 3T0 AOKyMeHTHpyeTCíI H nOA'I'Bep>I<AaeTC>l BHAHMbIMH y « e H B HacT05unee BpeMji pe3yjibTaTaMH TeMaTHMecKHX HccjieAOBaHHií. KpoMe Toro, aHajiH3, npoBe-AeHHblH c nOMOIHbK) BblMHCAHTejlbHblX MaiIIHH, MOKCT COAeÍKTBOBaTb KpHTHKe HCTOpHMeCKHX HCTOMHHKOB, cooTBeTCTByiomeH Hx oneHKe.

3. 3admu iicmopwca-aepapHUKa e tfejisix ycneuiwzo ucnoAb3oeaHun mmicMimeAbnoü mexHUKU BBIXOAJIT 3A NPEAEJIBI Toro, MTO OH AOJIJKCH IIO3NAK0MHTBCM c MATEMATHMECKHMN MCTO-A 3 M H , CBH3AI IHLIMH c M3 IHHHH0H oGpaGoTKOH A3HHBIX . HCOGXOAHMO eme H CJIEAYMince:

3) Omöop npHroAHbix ucmo'inuKoa. J\:ifi KBanTHTaTHBHoro aHajiH3a B nepByio OMepeAb HanpaUIHBaiOTCil TaKHe HCTOpHMeCKHe nepBOHCTOMHHKH, KOTOpbie 0XB3TbIB3K)T AHGO K3K MOJKHO 6ojiee mnpoKyio oGjiacTb no EAHHBIM TOMKaM 3peHHM (no BO3MO>KHOCTH BCIO CTpaHy) — H, TaKHM 06pa30M, npHroAHbi AJIA HaMeprsHHji noApoGHoro, MHorocTopoHHero p33pe33 B ASHHWÍÍ N E P H O A ;

H A H >Ke ( H 3TO GoAee peAKHH CAyMsií) B xpoHOJiorHMecKOM scneKTe o6p33yioT no BO3MO>K-HOCTH OGlllHpHbie H He HMCKJBUie npoGeAOB p>lAb! AaiIHblX, TOMHO TaK >Ke no eAHHbiM TOMKaM 3pemiM — H T3KHM 0Cp330M [ipCAOCTaBJIÍIIOT OCHOBy RTIfl HaMCpTaHHJI TpCHAa paSBHTHJI.

3TH yCJlOBHÍI, KaK H3BeCTH0, H3AHMeCTByH)T TeM MeHee, MeM K ÖOJiee pSHHeMy HCTOpH-MecKOMy nepHOAy MU oGpamaeMCji.

Y>KE H a r a npeAnocbiJiKH noGy>KA3ioT K TOMy, MTOGH Haiiaxb paöoTy TaM, rAe B H S -rneM pacnop>i)KeHHH HMCIOTCH HaHGojiee noAHbie H HanCoAee oGocHOBaHHbie AaHHbie. M T O Ka-caeTcji HCTOPHH MecKOH BeHrpHH, STO KOHen 19-ro BeKa, KorAa Mbi M O J K Í M oriHpaTbcn y>Ke Ha AaHHbie AeüCTBHTejibHO craTHcruMecKoro xapaKTepa H Ha OAHopoAHbie Aamibie. Ho Heoéxo-AHMO o6paTHTb BHHMaHHe H Ha TO, MTO B arpapHOM P33BHTHH p33JIHMHbie npHpoAHbie yc j io -

20*

568 s z e m l e

B H f l , yCJIOBHH p b I H K a H T. fl. í l B H A H C b n p H H H H O i í B 0 3 H H K H 0 B e H H f l M H 0 r 0 0 6 p a 3 H b I X p e r H O -HajibHbix, 6ojiee T o r o , íwecTHbix B a p n a H T O B , H 3 T a MHororpaHHOCTb — BCAeACTBHe ycnjieHHoro B03f leHCTBHH n p n p o A H o r o ( f i a K T o p a — oöbiMHO B n a p a c r a w i n e i i M e p e H M C J i a MCCTO B n p c H H f l y c T -p H a / i b H y i o anoxy . ECAÍI MU xomuM nojiytumb deücmeumeAbHO nomyw, eceoxeammawufyw Kap-muny o KOMnonenmax nauieeo azpapnozo paMumun, HanGojiee neAecoo6pa3HbJM őy^eT, ec j ra M U C f l e j i a e M p e a i i b i i b i H p a 3 p e 3 o K o m j e 1 9 - r o CTOJICTHH. H a x O A H B TBEPAYW n o w B y H a 3TOH r i p o m i o H ocHOBe, Mbi nojiyMHM conocTaBHMyK) 6a3y H C Gojibiiieíi YßEPEHHOCTBIO CMOweM npoABHraTbCH Haaafl BO BPCMCHH i< a n o x a . w , AOKyiweHTHpoBaHHbiM c öojibuiHMH n p o ß e j i a M H , H Ha OcHOBe SToro Mbi n o j i y ^ H M B03MO>KHOCTb flJiH p a 3 p a 6 o T K H T p e H Ä O B pasBHTHM H a Bee ö o j i e e O T f l a j i e m i b i e nepHOflbi.

6 ) Kpumutca ucmomuKoe: s a n a t e i í HCTopHKa MBjwieTc» rmaTCJibHoe nccJie/ioBanne Toro, H a c K O j i b K O na/iOKCH HCTOHHHK B nejroM H e r o OTflejibHbie Aainibie HJIH r p y n n b i «aHHbix, HacKOJibKO MOJKHO nonojiHHTb npoSejibi «annuMH, BSHTIJMH H3 flpyrwx HCTOMHHKOB, H B KaKOM OTHOUieHHH n p n r O f l H b l OHH HJIH MaHlHHHOH OÖpaÖOTKH.

B) riodeomoeKa npoepaMMbi: KBAHTHTATHBHOMY a H a j i H 3 y AOJDKCH n p e ^ u i e c T B O B a T b K B a j i H T a T H B H b i ü a H a j i H 3 , n o c T p o e H H e r H n o T e 3 b i H c c j i e A O B a H H M , C 0 3 « a H H e MOACJIH, K O T c p a j i Cfle-jiaeT B03M0>KHbiM Bbiöop H a n ß o A e e n p n r o Ä H b i x H H A H K a T o p o B . 3 a STHM c j i e ^ Y E T n p e 3 e H T H p o B a -HHe flamibix HCTOMHHKOB B <j)0pMe, n p H r O A H O H flJIH K O Ä H p O B a H H H — H 3T0 TOT n y H K T , PflC B n e p B y i o O M e p e A b HCOÖXOAHMO B u i i i e y i i o M H u y r o e 3 H a H H e M a T e i w a T H M e c K H x MCTOAOB.

4. nymb őaAbneümeeo deuztcenusi eneped. n e p e / i HaMH CTOHT ßojibunie sanaiii, H ycneuiHO m a r 3a uiaroM njiaHOMepHO npoABHraTbcji Briepe/i MH CMO>KeM jiHuib oß-beAHHeHHbiMH CHJiaMH. 3aJior ycnexa npe>i<ac Bcero KpoeicH B CHCTeMaraiecKOM coTpyAHHMecTBe HcropnKOB-arpap-HHKOB c flWn'CJIÍIMH BblHHCJTHTejTbHOH TeXHHKH, KOTOpOe flO CHX nop npOHnafIJTOCb JIHUlb B pa3-po3HCHHbix HHflHBiwyajibHbix nonbiTKax. Jim STOTO, c OAHOÍÍ CTopoHbi, HeoßxoÄHMbi cneiíHa-JIHCTbl BblMHCJlHTejIbHOH TeXHHKH, 6JTH>Ke 3HaK0Mbie C ripOÖaCMaMH HCTOpHieCKHX HayK (MCMy HMeioTCíi npHMepw KaK B MOKAynapoAHOM MaciirraBe, TaK H y Hac B CTpaHe), c npyroii cTopoHbi, HyjKHbl HCTOpHKH-arpapHHKH, KOTOpbie He Hy>KAaiOTCíI MaTCMaTHMCCKHX MeTOflOB. EjiarOflapfl STOMy Öy^eT B03M0>KHbIM He TOJIbKO nocTpoeHHe npOMHOÍÍ H IHHpOKOH 6a3bl HCTOMHHKOB, HO H — c Hcn0Jib30BaHHeM OTenecTBeHHoro H 3apy6e>KHoro onbiTa — HCCJIEFLOBAHHE HCTOPHH a r p a p -Horo AeJia B uejioM H pa3pa6oTKa ee CMoryT nonyHHTb HCBH/UIUHUÍÍ NO CHX nop noffbeM.

JTacj io K a T y u i : 0 i i p i i M e n e n n n BbmHCJiHTejibHoii T C X H M K H B HCCJießOBaHHH a n o x w K A N N T A J I M 3 M A

1. V/770 cdeAüHo do ceao epeMenu u imo naxodumcH e cmaduu pa3paöomKu? KaK H3BCCTHO a B T o p y , AO c e r o BPEMEHH B B E H R P H H n o TEME STOH a n o x n 6 b u i o NPOBEAEHO, BepHee n p o B O A H T C n Aßa iiccjieaoBanna c noMombio BUMHCJiinejibiioH MauiHHbi:

а) cocTaBJieHHe TaujiHuu BbinycKa — 3aTpaT <))a6pHMH0-3aB0ACK0H npoMbiiiiJicHnocTH BeHrpHH Ha 6a3e {J)aópH>iii0-3aB0;;cK0H CTaTHCTHKH 1898 roAa.

б) CTaTHCTHMecKHii aHajiH3 BbipaiyHBaHHH riojiCBwx KyjibTyp B nepHOA c 1867 no 1914 roAOB H conocTaBneHHe B MOK/iynapoAiioM MaciiiTaöe.

PaöoTbi IJIUMOHUH J{hepdbne H IOAUU TlyuiKam. B AMEPHKE 366H M . CKOTT n p 0 H 3 B 0 -AHA HCCAeAOBaHHe C nOMOIAblO BblMHCAHTeAbHOH MaUIHHU Ha Öa3e ASHHblX BeHrepCKOH BHeUIHett ToproBJiH 3a nepHOA 1882—1913 r r .

2. Bo3M03KHOcmu u mpeöoeaHun öydyufeeo. IlepHOA c 1850 no 1945 roA B BeHrpHH AaeT BecbMa Sojibuine BO3M0>KHOCTH AJIH npoBe;;eHHH Hccjie;;oBanHH c NOMOMBIO BBIMHCJIHTEAB-Hbix M a n i n i l . B cnynae ueAoro p^Aa TeM KBaHTHTaTHBHbie HCCJieAOBaHH», npoBeAeHHbie c no-MOINBW TpaAHi HOHHOH TexHHKH, y>Ke riofloiujiH K TOMy, MTO Hx np0A0AM<eHHe H aa j ibneüniee pa3BHTHe B03MO>KHO JTHIIIb C IlOMOIHbK) MaUlllHHblX CpeACTB! C OAHOlí CTOpOHbl, Mbl HMeeM MHOrO T3KHX HCTOMHHKOB HAH THnOB HCTOMHHKOB, KOTOpbie TpeSyiOT 06pa60TKH C nOMOIllblO BblMHCJlHTejIbHOÍÍ TeXHHKH, C APyCOH CTOpOHbl, B XOAe HCCJieAOBaHHH, IipOBeAGHHblX 3a noc-JIEAHHE ROABI, B O 3 H H K nejiwii P N A npoöJieM, ycnoKOHTejibHbiií OTBCT Ha KOTOpbie M U CMOJKCM nojiyMHTb AHuib nyTeM cTaTHcraMecKoro aHaAH3a, npoBeAeHHoro c noMombio BbiMHCjinreJib-HblX MaillHH.

a) McmoiHUKU, munu ucmonnuKoe, B KOTopwx cooCinaeTcn orpaHHMeHHoe KO;IHHCCTBO AaHHbix HAeHTHMHoro ™na, KOTOpbie MoryT í iurb jierKO CTaHAapTH3HpoBaHbi KacaTeAbHo 6ojib-i n o r o MHCAA (NOPJ IAKA TF.ICHM H A H ACCHTKOB TUCHM) CAHHHMHHX c j iy iaeB. 3 T O OTMACTH neMaT-Hbie, OTMACTH apxHBHbie HCTOMHHKH: AAPECHBIE k h h ™ (HANSOAEE BawHbie AAPECHBIE KHHrn

s z e m l e 569:i

3eMJieBJiaAejibaeB), aAbMaHaxH, peeCTpw ToproBbix (J>npM, KOMnacu, pcriicrpbi na:ioronAaTCJib-1UHKOB peKpyTCKHe cnncKH, McrpimecKHe Kiinni H T. A- flanee CK);ia MoryT öbiTb OTHeceHbi TaKne OÖIUHpHbie HCTOMHHKH, KaK ÄOHeCeHHH nOAHIJHH 0 paßOMeM ABH)KeHHH, >KypHaJlbI 3aCe«aHHH napjiaMeHTa, a TAKWE reHeajiorHMecKHe cnpaBOMHHKH H 6norpa(J)HMecKHe JICKCHKOHH. fíajiee, He06x0AHM0 NPOBOFTHTB oöpaöoTKy orpoMHoií Maccw JISHHUX, coAep>KAINHXC>I B npe>I<HHX 0(})HLlHaJlbHbIX CTaTHCTHMeCKHX H3A3HHHX, COrjiaCHO HOBbIM KpHTepiWM, BblABHHyTbIM COüpC-MeHHblM HCCACAOBaHHCM, COrjiaCHO HOBbIM MCT0A3M KJiaCCH(})HKaHHH, a TaK>Ke npOBOÄHTb HX CTaTHCTHMecKHÜ aHajiH3 Ha ßojiee BMCOKOM ypoBBe.

5) ílpoÖAeMbi, Tpeßyroiune pa3pa6oTKH c noMombio BHMHCJiHTejibHbix MauiHH, cymecT-ByíOT BO Bcex oöJiacTíix HCCJieflOBaHHyi. 3Aecb roBopHTCji TOJibKO o Tex npoGjieiwax, Koropbie y»ce fleiiCTBHTejibno nocTaajiCHM Ha noBecwy AHM, H y>Ke GbiJiii coBepmeHbi nonbiTKH HX o ö p a -ÖOTKH TpaAHUHOHHOH TeXHHKOH.

SKOHOMmecKasi ucmopuH: i i a H Ö o j i e e n a » < n u e a r p e r a T H b i e n o K a 3 a T e j i H p o c T a H a u H O H a j i b H O H 3 K 0 H 0 M H K H ( K O M n o H e H T b i H a n H O i i a j i b H o r o n p O A y K T a H H a u H O H a j i b H o r o A O x o / ; a , a T a K w e ( J i a K -T o p u , A e ü c T B y i o m H e H a HX ( J i o p M H p o B a H H e ) , p a 6 o n > I n o HCTOPHH UEH H 3 a p a ö 0 T H 0 H n j i a T b i . — CoquaAbnaa ucmopun: C T p y K T y p H b i e AHAJNIABI B o O u j e r o c y z i a p c T B e H H O M HAH MCCTHOM M a c u n a G e , B p a 3 p e 3 e B c e r o o ö m e c T B a HAH >Ke OTHOCHTEABHO OTACALHUX K A a c c o B H CJIOCB; KOJIAEINHBNAJI GHorpa ( J )H5I ( p c K O H C T p y K H H A OFLHORO CAOM HAH r p y n n b i H a 6 a 3 e a H a A H 3 a CAHHHMHMX C A y M a e s HAH ÖOAbllIOH M a c c b l ) , a H 3 A H 3 OÖIIieCTBeHHblX MaCCOBblX FLBH>KeHHH ( H a n p H M e p , CTaMCK), A C M O -i p a i j m w c c K H e H C C A e ^ O B a H H j i p a 3 p a 6 o T K a H a H Ö A e e B a > K H b i x A e M o r p a í f i H M e c K H X n o K a 3 a T e j i e i i B MacuiTaOe erpaHbi. — Hcmopun noAumuKu: H C C A C A O B a i m e HOBCACHHA H 3 C n p a T e A e ü H A e r i y -T a T O B n a p A a M e H T a , a Taione HCCACAOBAIIHC BAHJHOLAHX H a STO (J>aKTopoB. — Hcmopun Kyjvbmy-pbi: cocTaBAeHHe CT3THCTHKH no «eAy ripocBeiucuHji HA AJIHTEABHBIÍI nepHOA B Macurraée C T p a H b i ; CTaTHCTHHCCKHH 3HAAH3 K H H I 0 H 3 A a H H J I | 3 H 3 A H 3 (}>OpMHpOBaHHfl HACOAGTHMCCKliX T e -MEHHÍÍ, 0Ka3biBai0mHx BAHJIHHG Ha oCmecTBeHHoe MHCHHC , HA 6a3e Aannbix, npeAOCTaBAeHHbix CpeACTBaMH MaCCOBOH KOMMyHHKaUHH (newaTH).

3 . XapaKmep uccAedoeamiü. B nepBOM NPNÖAH>KEHHH peMb MO>KCT HTTH O paöoTC AByx THnoB:

a) OnncaTeAbnaíi pa3paCoTKa HCTOMHHKa HAH r p y n n w HCTOMHHKOB HACinmiHoro rana B noAHOM oöi.eMe; KOAHPOBAHHE «aHHbix, HAHECEHHE Ha nepiJiOKapTy HAH MarHHTHyto Aemry, (J)ynAaMeHTaAbHaji paCoia no KAaccH(J)HKauHH h rpynnHpoBKe c BbinoAHeHHeM nepBHMHoft CTaTHCTHMeCKOH OÖpaÖOTKHJ

B c j iy iae HCTOMHHKOB TaKoro THna co3AaHHe uempaAbHoro «KOMNIOTEPHORO apxHBa» > ( 6 a H K a a a H H b i x ) , 0 C H 0 B H b i e «AHHBIE n o T o p o r o , x p a H H M b i e H a MARHHTHOH AGHTC, AIO6OH HCCJ ie -

AOBATEAB MO»er Hcn0Ab30Baxb AA>I AaJibHeiíiiieH craTHCTHHCCKOÍi o6pa6oTKH B COOTBCTCTBHH CO CBOHMH n p O Ö A e M a M H .

6 ) BBIABAEHHE CBHSCH H MOMCHTOB, CKptnux B c j iynae TPAFLIMHOHHBIX MCTOAOB HCCAC-AOBAHHJI, PJIH p e i u e H H j i o n p e f l e A e H H b i x n p o G j i e M c n o M o m b i o 6 o A e e CAOJKHOI-O CTATHCTHIECKORO

I AHAAH3A, B 3TOM CAyiae aHaAH3y noAoepraeToi HecKOAbKO HCTOMHHKOB, KacaioinHxcji 3Toro Bon-

poca, B 6oAbuiHHCTBe CAyMaeB nyTeM BbiöopoMHoro MCTOfla. 4. H3Aaiaa 3adaiu uccAedoeanuü, peutaeMbix c noMOUjbw ebmucAumeAbHux MauiuH, aBTop

xoTeA yKa3aTb, KaKOÍi nyTb OTKpbiBaeT BLIHHCAHTCAbHa>I TexHHKa nepe« HCCJIEAOBAHHCM, nocKOAbKy BbimeynoMHHyToe o6o6meHHe s a » e npn onTHMaAbHoií ocHameHHoera 3BM n p e « -CTaBAjiAo 6bi COGOH MnoroACCHTHJicTHioK) nporpaMMy HCCACAOBanH>i. ABTOP noA^epKHBacT, MTO penjeHHe aHaAorHMHbix npoÖAeM H3BCCTHO B 3apyCe>KH0H AHTepaType. OnbiT 3apy6e>K-Hbix HCCAeAOBaiiHii noKa3biBaeT, MTO Sojiee KpynHbie pacxoAbi, cnji3aHHbie c I IP IMEHCHHCM BbIMHCAHTeAbHOH TeXHHKH, B T3KHX CAyM3MX OKytiaiOTC^ ÖÓAblIlHMH pe3yjlbTaTaMH. AßTOp BHOCHT PMA npe«Ao>KeHHH, nepBOCTeneHHbiM H3 K0T0pbix OH CMHTAET co3danue ijenmpaAbiioeo KOMnwmepHozo apxuea — c oOpaCoTKofi onpefleAeHHbix HCTOMHHKOB HAH r pynnb i HCTOMHHKOB.

5.

K ) j i n a H H a r i y u i K a u i — M a p r H T J l a H u : KBaHTHTaTHBHbiíí aHaj iH3 npOH3BOACTBa n o j i e ß b i x KyJibTyp B BeHrpHH B 1867—1913 r r .

UEABK) paccMaTpHBaeMOií pa60Tbi, noflKAioMaiomeHCji K pe<l)ePaTy JlacAO KaTyrn, 6 H A O NPOBCACHHE MATEMATHKO-CTATHCTHMECKORO AHAAH3A NPOH3BOACTBA noAeBbix Kyjib'ryp H iiOABe-AeHHe BbiTeKaiomHx H3 3Toro HTOFOB no SKOHOMHMCCKOH. ABTOpi.i 3flecb B nepByio OMepeAb AAIOT METOAHMECKYK) HH(})OPMAI;HK).

HCXOAHIJH MATEPNAA HCTOMHHKOB: AHH3MHMCCKHC BpeMeHHbie pyi/u>i ROßOBORO NP0H3B0A-

570 SZEMLE

CTBa Bcex nojieBbix pacTHTeíibHbix KyjibTyp, UCHLI np0H3B0ACTBa 11 3KcnopTnpyeMoro KOJIII-MecTBa. H a Ca3e HTHX PHAOB AHH3MHKH 6UJIH BbinojiHeHbi cj ief lyioiune pacMCTbi:

1. AHajiH3 AHHAMHIECKHX psiflOB HanajiH c caMoro npocToro H Haiiöojiee UINPOKO npii-MeHíieMoro MeTO,na — c cocTanjieHHji mice/i-UHdeKcoe u ipacßuKoe. JXJW noKa3a T e n n e m u i f i pas-BHTIIH IIPE>KAE B c e r o o b i j i n 0 ö p a 3 0 B a H i , I PJIRTU HHACKCOB: a) P » A 6 a 3 H C H b i x HHACKCOB ( B c e r ^ a HA 0 C H 0 B 3 H H H cpeAHeií BejiHMHHbi 1909/13 TOFLOB), 6) PAß u e n n b i x HHACKCOB. NOFLAB/IJIIOMEE ÖOAblHHHCTBO pjI/lOB HHACKCOB — HHACKCbl OÖ'bCMOH. K K0AHMCCTB3M, KOTOpbie HC HO/UUBOTMI HenocpeflCTBCHHOMy cyMMiipoBanwo, a a h npHBefleHHfl K oGiqeMy 3HaivieHaTejiK) pa3Jiii ' inbix KawecTB, npHBJieKJiH TaK>Ke 11 HHACKC CTOHMOCTH. OopMHpoBaHHe BajiOBOro np0H3B0flCTBa Bcex riojieBi.ix pacTHTejiwibix KyjibTyp H np0H3B0ACTBa OTflejibubix HX r p y n n npocjie>KiiBa.nn C HCn0Ab30BaHHCM HCH3MGHHbIX HeH. Pjlflbl HHfleKCOB, 06pa30BaHHIje Ha 6a3e B3BCLUCHH0H u e n u npoH3BGACTBa 1909/13 rof loß c nen3.Menm.iMH uenaMH, 3Aecb ([tyiiKHHOHnpymr Kai< cpcACTBa npHBCACHHji pa3jiH'iHi,ix noTpe6HTejibHbix cTOHMocTeií K oömeMy 3HaMenaTejiio, 11 KaK cpeacTBa (JiaKTHqecKoro Bbipawemia CTOHMOCTH, H B TO w e NPCM>i OHH TaioKe MBAHIOTCH IIOCHTCJI^MH 00-beMa np0H3B0flCTBa.

2. JHBH>I(CHHE AHH3MHMCCKHX pMAOB B flJIHTejlbHOH NEPCNEKTHBE BpCMCHH, OCHOBHaH TCHACHHHH pa3BHTn;I NP0H3B0ACTBA 6buio BCKPI.ITO mpendoebiMU pamemaMU. MCXOAH H 3 caMbix n p o c T b i x p a c n e T O B TPEHAA, B n e p B y i o OMEPEFLB PACCMHTAAH TPEHFLW c NOMOMBIO HCMHCJICHUH T. H. N0FLBH>KH0H cpeAHeií. n o j i y q e H H o e TAKHM 06pa30M crjia>KHBaHHe KOjieöaHHií «HHAMUMECKUX PJIAOB y >Ke OßJIERMHAO 03HAK0MJIEHNE c N P H P O A O I Í B p e M e H H b i x PHAOB; NOAYMEUHSH TAKHM 0Öpa30M KpHBan TpeHAa OTHOCHTEABHO x o p o m o npHcnoca6j iHBaj iacb H o6o3Haia j ia TaK>Ke Te H a n Q o j i e e K p y r i H b i e 0TPE3KH (sTanbi ) p o c T a NPOIIBBO/ICTBA, O K 0 T 0 p w x YNOMHIIACTCH ' r a i o n e H B TeKCTax HCTOPHMECKHX HCTOMHHKOB. OfluaKO TaKoro POFLA pacneTM TPEHAA eme HE no3-BOAHAH riojiyHHTb pesyjibTaTOM Kpmyio , KacaiomyiocH BPEMEHHBIX P>IA<>B B UCJIOM, KOTOPAN aHajTHTHMeCKH H3BeCTHa, H KOTOpOH AD'KO n0Jlb30BaTbCÍI B paÖOTe.

fl03T0My nocjie cocTaBJieHHH BpeMeHHbix pHflOB Tpeiifloiibix CTOHMOCTCÍÍ c HOAUH>KHI>IM CPEAHHM H rpa<J>HiecKoro HX H3o6pa>KeHHfl n e p e m j i H K aiianumunecKUM TpeHAOBbiM pacLieraM. BoBce nejierKO 6HAO onpeAejiHTb, KaKoii H3 THnoB TpeHAa j iyquie Bcero KoppeAHpyeT c OTACAB-HblMH AHHaMHMeCKHMH P H A S M H . Rjlfi 3T0r0 HCNOABSOBAAOCB TaK>Ke HCCKOJIbKO pa3JlHHHb[X MeTOAOB (roynaj iHCb rpa(J)HKH BpeMeHHbix PHAOB, Ha rAa30K npoBOAHJiH MeAHaHy, HccjieAOBajin TPEHAOBBIE KPHBBIE c HOABH>KHOH c p e A H e í í , NPHHHMAJIH BO BUHMAHHE METOABI TPEHFLOBBIX p a c -METOB, NPHMEHEHHBIE c aHSJiorHMHoro rana BpeMeHHbiMH PAASMH, H He B nocjieAHioio OMepeAb, yMJIH TaK>KC H HH(j)OpMaHHH TeKCTOB HCTOpHMCCKHX HCTOMHHKOB. Bee 3TH COOGpa>KEHHM B C0B0KYNH0CTH coAeficTBOBajiH aBTopaM B BbiSope Tex THNOB MaTeMaTH'IECKHX (JJVUKUHÍÍ, < KOTOpbie MOrjlH Öbl npaBHJIbHO 0Tpa>K3Tb yCTOHHHByH) TeHAeHHHKJ BpeMeHHblX pjIAOB. (KoppeJTH-HH5I n p o B e p j i n a c b MCTOAOM HAHMEHBUINX K B a f l p a T O B . C BPEMEHHBIMH pHAaMH, BKJI IO' IAIOMHMH B CEÖH C K J i a A b i B a H n e NPOH3BOACTBA, B ő o ^ B U I H H C T B E CAYIAEB K o p p e j i H p o B a j i H ^ H H e a p H b i e , a B HCKOTOPBIX c j i y i a j i x — SKCNOHEHUHAJIBHBIE TPEHABI, a AAH NEH BO Bcex CAYWAJIX c r a j i o Heo6-XOAHMblM COripjI>KEHHE (CGBMCmCHHC) liapafjOJl.) IlOCJie COCTaBJieUHSl BpeMeHHblX PHAOB, nOJiy- ( MeHHblX aHajlHTHMCCKHM paCHCTOM TpeHAa, FIBLJIH Ha'iepHCHBI JIHHHH TpeHAa (noj iyj iorapuTMH-MeCKHM MACHJIACÜM), H 3T0 /la/10 H30rHyTyK) KpHByK) H AJIH JlHHeapHblX TpeHAOB. 3TOT MeTOA H3o6pa>KeHHji He TOJILKO x o p o u i o NOKA3AJI MCAHANY, npoBeAenHyio B PJIAY AHHaMHKH, HO noKa-3aJ1 TaK>KC H fiOJlblIIHC OTKJIOHCHHJl MOKAy HCXOAHbIMH (NEPBOHAHAJLI.HI.IMH) AHHaMHMeCKHMH pjlAaMH H AHHaMHMeCKHMH p»A3MH, C03AaHHblMH H3 TpeHAOBblX BejIHMHH.

3. Rnfl Toro, MTOObl BbIHBHTb, B KaKOÍÍ CTeiieHH HeoOxOAHMO fiblJIO CrJiaAHTb HCXOAHWe (nepBOHaMajibHbie) BpeMeHHbie pH;»>i, H Ta ioKe noKa3aTb, nacKOAbKO OTAHMaiorcH (J)aKTH-MecKHe AaHHbie P^aob OT TpeHAOBbix BCJIHMHH (HAH, no Apyro i í TepMHHOAOrHH, OT cpeAHHx BeAHMIlH), ÖblAH HCMHCAeHbl OTKAOHeHHH flaHHblX HCXOAHOrO AHHaMHMeCKOrO p j l f l a OT ASH- 1

Hbix BpeMeHHoro p«Aa TpeHAOBbix BCAHMHH. OTKJIOHCHH5I, nojiyMaBiiiHecfl H3 roAa B TOA, noKa-3aHbi PM/IOM deeuaifuü. (JUJIJI Gojibineii Hai JIM/uiocTH H CONOCTABIIMOCTH OTKJIOHCHHM OT TPCHAO-Ebix BejiHHHH CbiAH Bbipa>KeHbi B npoHeHTax.)

B CBOHX HCCAEAOBAHHHX a B T o p b i NPHAABAJ IN MPE3BBIMAÜH0 G o A b i u o e SHAMEHNE HCCACAO-B3HHK) A t B l i a H H i i , 3 a T e M H a OCHOB3HHH HX — HCMHCJICHHIO n O K a 3 a T e A e Ü A H C n e p C H H ; TaK I O K CHH C 0 3 H a n a j i H T y MATEMATHMECKYIO a ö c r p a K n H i o , TO a ß c T p a r n p o B a H n e OT p e a j i b H o i í ACHCTBH-Te.nbHOCTH, K Mewy OHH n p n ö e r a j u i n p H BbiMHCAeHHi i c p e A H H x , T . e . T p e H A O B b i x BCAHMHH. ( H K H NAßJHOAAAOCB T a K > « e H TO, MTO 3TA AÖCTPAKUHH MBAÍICTCJI OAHOH H3 n p i i M i m T o r o , n o M e M y H C T 0 p H K H - 3 K 0 H 0 M H K H MyjKf la iOTCÍI T p e H A O B b l X paCMeTOB) . í l O H X MHeHHH), 3 T a MaTCMaTHHCCKaM aíicTpaKHuyi HeoöxoAHMa HMCHHO B HHTepecax öoAee TAyöoKoro H TOMHoro NO3NAHHH HCTopn-MeCKOií ACHCTBHTejIbHOCTll ] r j i a B H O H HeJIbK) H flOBOAOM A AH p a C M e T O B c p e A H H x BejIHMHH AAH HCTOpiIKOB HBJlf leTCfl HMeHHO TO, MTOßbl OHH MOTJIH OCBßTHTb H HCTOpHMeCKH n p 0 a H a j l H 3 H p 0 B a T b OTKAOHeHHH OT 3THX C p e A H H X BEAHMHH, A H C n e p C H Í O . H 6 0 C O B p e M C H H b i e CTaTHCTHMCCKHe MeTOAbi nOATBCpylCAaWT, MTO CTaTHCTHMeCKlie COBOKy HHOCTH OCBemaiOTCH n O - A p y r O M y , eCJ lH H ÜM H3BCCTHbI ÍIX oTKAOneHHH H AHCnepCHH. BAaroAapH pacneTaM, HanpaBJieHHbiM Ha STO, MO>KHO 6oAee yBe-

s z e m l e 571:i

peHHO ono3HaTb HAH noKa3aTb napyinenn>i riopjiAKa, npojiBJiíiioinHecji BO BpcMGHHbix pjiflax HAH xapaKTepH3yioinHe HX OCOCCHHOCTH. B PE3YNBTATE 3iiaiiHH CPEAHHX BGJIHMHH PA«OB H OTKJIOHCHHH OT HHX, B HTOre HCCJieflOBaHHÍl flHCnepCHH MOJKHO 0n03HaTb T3KHe OCOŐeHHOCTH np0H3B0ACTBa, KOTOpbie MOrjIH Gbl OCTaTbCM HepaCKpbITbIMH, eCJlH Öbl Mbl He B0Cn0Jlb30BajIHCb MaTeMaTHWeCKHM CTaTHCTHHeCKHM aHaJlH30M.

4. flocjie cocraBJienHH BpeMeHHoro psiAa AeBHauHií nocjicflOBano HCMHCJienHe cjie/iyio-iijHx noKa3ameMÜ ducnepcuu: aöcojiionian cpe^Hjia BejiHMHiia ACBHauHÖ, H KBaAparawHaa cpeflHjiyi BejiH'iHHa Aeiiiiauiiii, T. H. CTaHAapTHaji ACBHannji. 3Ta nocjiefln>i>i ycTpaHjieT BJIII>IHH6 KOJIHHGCTBCHHblX pa3AHMHH MOKfly OTfleJIbHblMH PMÄ3MH, H B pe3yjlbTaTe 3T0P0 JlBJlBeTCJJ CaMbIM MiicTbiM noKa3aTejieM A-IÍI conocraBJieiiHM OTACJibHbix BpeMeHHbix pjiflOB.

5 . flHHaMHMecKHii p j i f l / i C B H a u H Í i 0 3 H a M a j i n e TOJibKO K O J i e G a i i H H H c x o f l H o r o B p e M e H H o r o p j i A a n o OTHOineHHK) K M e / i n a H e , HO BUHBHA T a i O K e H p a 3 p b i B H 0 C T b , L i m a i n m i o c r b oTKJ iOHe-HHÍÍ. (flHKCHpüBailHM 3T0r0, H3 BpeMeHHblX PÍ1AOB flCBHanHH (aHaJIOIHHHO HCXOAHbIM AHHa-MHMeCKHM PHAÜM C HCHHCJIGHHCM 7-JieTHeí) nOABH>KHOH C p e A H e i t ) GblJI paCMHTaH T p e H A , H, npHHHB BCAHHHHy T p e H A a 3a 100, j i h h h m T p e H A a TaK>Ke Gbuia H3oGpa>KeHa r p a t j m i e c K H . T a K H M 0 6 p a 3 0 M MO>KHO GHAO e m e j i y m u c B b i j i c H H T b n p H p o A y B p e M e H H b i x PYIAOB, T a K K a K B c o c T a B e AHHHH n e p c n e K T H B H o r o T p e H A a p a c K p i . i / i H C b n e p H O A b i c p e A n e í t n p o A O J D K H T e j i b H O C T H , n e p n o A b i y c K o p -j n o m e r o c H H 3aMCAJi>noinerocn T e M n a pocTa.

6. H B 3aKJiiOMenne nocjieAHHe np0H3B0AHbie HAH pacieTiibie BpeMeHHbie pHAbi coAep->KaT TaK Ha3biBaeMbie emopuuHbie deeuaquu. flpHHíiB BCAHHHHH oGpaaoBaHnwx H3 ACBHaiuiií TpeHAOB 3a 100, HCCAeAOBajiH e>KeroAHyio (Juiyicryaunio, KOJieGannn BpeMeHHoro pjiAa B LICJIMX pacKpbiTHH ero GoAee KOPOTKHX UHKAHMCCKHX ARH>KCHHÜ.

CocTaBAeHHbie c noMombio MaTeMaTimecKHx CTaTHCTHMCCKHx pacieTOB BpeMeHHbie paAw m i paiJiHKH y » e npeAOCTaBHAH uiHpoKyio 6a3y H HJIH HccjieAOBanH>i AHHaMH3Ma pa3BHTiw. noKa3aTeAHMH ero HBAJIIOTCH HenocpeACTBeHHO cpeduue meMnu pocma. fl.ifl BpeMeHHbix pjiflOB B ueAOM 3TO paccMHTbiBaJiocb cjieAyromHM 06pa30M: 1) H3 BejiHHHHbi TpeHAa cpeAHero TeMna pocTa, 2. H3 cpeAHefi Be.iHMHHbi nepBoro H nocjieAHero njiTHJieTHíi BpeMeiinux paaob . CpeAHHÜ TeMn pocTa Bcex AHHaMH<iecKHx p í i a o b B UCAOM TaK»ce aBAíieTc» M a T e M a T H n e c K o i í aGcTpaKUHefi. B AeHCTBHTeAbHOCTH T e M n u pocTa — KaK y>KC Gbuio noKa3aHo p h a s m h u e t i H w x HHACKCOB — He G N A H aHaAorHHHbiMH Aawe 3a ABa roAa. CpeAHíiíi B e A H i H H a , TO-ecTb cpeAHHH TeMn pocTa B c e r o BpeMeHHoro pjifla, Ba>Ken a j w HCTOPHKOB B nepByio OMepe;;b n0T0My, MTO M M CMOJKC'M y3HaTb BejiHMHiiy OTKAOHCHHÍI OT Hero, CMO>KCM HCCAeAOBaTb AHcnepcHio OTHOCHTejibHO cpeA-HHX TeMnOB pocTa.

M 3 B p e M e H H o r o p j i A a A e B H a q H f i , T A a B H b i M o 6 p a 3 0 M H3 J I H H H H T p e H A a y>Ke c T a H O B H A o c b ÍICHblM, MTO H a p í I A y C e H t e r O A H b I M H H3MCHeHHMMH TeMnOB pocTa NP051BJI>IK)TCH TaiOKe H onpe-ACJiennbie UHKJIH'IMOCTH, TO ecTb H3MeHeHHH H a n p a B A C H H Í i cpeAHHX TeMnoB pocTa, ycKopjiio-1AHCCH HAH 3aMeAA5HOUIHeCJI nepHOAbl. 3TH UHKAbI CTapaAHCb BUHBHTb TaiOKe AByMÍI pa3AHM-HMMH n y T H M i i : 1) n p o B O A H A H p a c i e T c p e A H H X TEMNOB p o c T a H a a e c í i T H A e T H H e n e p H O A b i , n o K p b i -B a i o m H e APyr A P y r a , a T a K > K e 2) H a Te STanu, K O T O p b i e A e o H a i j H H x a p a K T e p H 3 0 B a A H K a K n3Me-H e H H í i H a n p a B J i C H H í i T e M n a p o c T a . — n p i i M e n j i j i H C b M a T e M a T H M e c K H e MeTOAbi A-na o n p e A C J i e n H » H a H a A H 3 a H3MeHeHHÍÍ C T p y K T y p b l n p 0 H 3 B 0 A C T B a nOJlCBblX K y A b T y p . MeTOAOM 9J lHMHHHpOBai lH>I H3b iCKHBaAH OTBeT Ha B o n p o c o TÓM, B K a K O H M e p e BAHJIAH H a p o c T T p H o c H O B H b i x c f i a K T o p a : y B e A H H e H n e noceBHon nAounaAH, npeo6pa30BaHHe C T p y K T y p b l n o c e B O B H noBbiuieHHe ypo>Kaií-HOCTH OTAejibHbix K y A b T y p . J X n n KA>KAOFÍ p a c T H T e A b H O H K y A b T y p b i nopo3Hb GbiAH n p o B e A e H w T a i O K e T e H 3 M e p e H H H , C I IOMOiqb lO KOTOpbIX MO>KHO GblAO BbIHCHHTb, B KaKOH M e p e <J)OpMHpOBa-HHE noceBHofi nAomaAH H A H ypwKaÜHOCTH 0KA3BIBAA0 BAHHHHC HA CKAAABIBAMIE NPOH3BOACTBA O T A e A b H b l X p a C T H T e A b H b l X K y A b T y p .

7 . B H H T e p e c a x n p o B C A e i i H H c p a B H H T e A b H o r o a H a A H 3 a B M e > K A y H a p o A H O M M a c u i T a G e H G o A e e TOHHOH OLJCHKH p a 3 B H T n n B e i i r p H H — B n p e A e A a x BO3MO>KHOCTH — a n a J i o i i iMHiiie a H a -AH3bI n p O B O A H A H a B T O p b l T 3 K > K e H C B p e M e H H b I M H pjIASMH l i p 0 H 3 B 0 A C T B 3 nOAeBblX K y A b T y p BO M H o r H x A p y r u x e B p o n e í i c K H x C T p a H a x . H a p j i A y c c o n o c T a B A e H H e M n p 0 H 3 B 0 A C T B a n o A e B b i x K y A b T y p B ABCTPHH H B B e H r p H H 6MA n p o B e A e H COBMCCTHMH a n a j i i i 3 a u y x PHAOB A a H H b i x , KOTOpb l í i n 0 3 B 0 A H A n O C T p O H T b n e p C n e K T H B H b i e T p e H A b I AJIH OCHOBHblX CeAbCK0X03HHCTBeHHblX n p o A y K T O B , a TaK>KC H C C A e A O B a H H e p o c T a B M a c u i T a 6 a x B c e í í a B C T p o - B e H r e p c K o i i M O H a p x H i i .

6. A r n i j i a M e p H O K — E ß a 3 p j i H X — f l b é p A b C n j i a n b n : 0 6 HH(J)pacTpyKType Ha 6a3e

M e w A y H a p o f l H o e cpaBHHTejibHOe HCCjieflOBaHHe HCTopimecKHx eTaTHeTHK ( 1 8 6 0 1 9 6 8 rr . )

MccAeAOBaHiie, npoBeAeHHoe KOAACKTHBOM SKOHOMHCTOB, penpe3eHTiip0BaA0 Ha KOH-(JIEPEHHHH n p o G A e M y NPN6JIH>KENN>I EI<OHOMNQECKOH HCTOPHH H c o B p e M e H H o r o AKOHOMHIECKORO HCCAeAOBaHHH. CaMO HCCACAOBaHiie B nepByio OMepeAb KaeaAOCb CAEAYIOIUIIX BonpocoB:

5 7 2 s z e m l e

1) K a n ( J i o p M H p o B a J i a c b H H ^ p a c r p y K T y p a Ha p a 3 J i H H H b i x s T a n a x a K O H O M H i e c K o r o p a 3 -BHTHJI pa3JlHHHbIX C T p a H .

2 ) K a K o i í y p o B e H b ycTpoeHHOCTH H H ( J ) p a c T p y K T y p b i — n p H H H M a n BO B H H M a n H e TCXHH* MCCKHH y p o B e H b s n o x H — cooTBeTCTByeT o n p e ^ e j i e H H O M y y p o B H i o 3 K 0 H 0 M H H e c K 0 r 0 pa3BHTH$) AaHHOH CTpaHbl.

3 ) H a o n p e , i e j i c H H b i x y p o B H H X S K O H O M H i e c K o r o p a 3 B H T H H « i e r o CTOHT» HJIH i e r o T p e -6 y e T ÓT H a p o f l H b i x XO3ÍIHCTB c o 3 ; i a n H e H H ( { ) p a c T p y K T y p b i , e e n o A A e p w a H H e , M O A e p n i m u H f l H pacujHpeHHe.

M o K ^ y H a p o f l H o e HCTopHwecKoe HCCJieAOBaHHC n n ( | > p a c T p y K T y p i , i o x B a T b i B a e T r i e p n o f l B 100 jieT ( 1 8 6 0 - 1 9 6 8 r r . ) .

O noHflTHH HHífjpacTpyKTypiii: B npHHUHnnajibH0M CMHCJie noA HH^pacTpyKTypoö MU noHHMaeM Ty nacTb iiauHonajibHoro CoraTCTBa, KOTopaji He cjiy>KHT HENOCPEACTBEHHO HH CO3-ÄaHHK» M a T e p H a j i b H b i x ÖJiar, HH HX noTpeßjieHHio, a K O T o p a n Ha AaHHOM y p o B H e 3K0H0MHiec-Koro pa3BHTHJl, B COOTBeTCTBHH C BCerflailIHHMH TpcGOBaHHJIMH TCXHHKH, npH3BaHa OÖeCnCMHTb CBOSOAHMH npocTop, TaK Ha3WBaeMyio cocyflHCTyio CHCTeiwy, A-iw npouecca np0H3B0ACTBa — PACNPEAEJIEHHFL — NOTPEÖAEHHÍI.

ftsiH H C T o p H i e c K o r o c o n o c T a B j i e H H H H H i J i p a c T p y K T y p w B M e » A y H a p 0 Ä H 0 M M a c u r r a ö e cjiy>KHT cneunajibHa>i CHCTeMa n o K a 3 a T e J i e ü , c o s A a H H a n AJIH u e n e i i Hccjie/;oBaHHH.

Tnnw HHAycTpHaJTHsauHH H HH(J>pacTpyKTypHoro pa3BHTH8: H3 pe3yjibTaT0B HCMHCJICHHÜ BbipHCOBbiBaeTcn Tpii 0CH0BHbix THria. NpCACTaBHTeJIHMH nepBoro THna MBJIHKJTC» AHIVIHÍI , rojiJiaHÄHa H HecKOJibKO 3anaAHoeBponeííCKHX rocy«apcTB. 3«ecb <J)opMHpoBaHne HtJipacTpyK-T y p u no cyiyecTBy npeAuiecTByeT öbicrpoMy npoMunuienHOMy pa3BHTHio. Hn(J»pacTpyKTypHbie paMKH, co3flaHHbie B paHbmne nepHOAbi, oßecnemuH B03MO>KHOCTbnocjieflOBaTejibHoro pacnpocT-paHeHHji, HaMajibHbiH npocrop H RJÍH no3AHee HanaBuieHCH HHAycTpnajiH3annH. 3KOHOMHK3 CoeflHHeHHbix UlTaTOB AMepHKH penpe3eHTHpyeT BTopoií, 6ojiee coBpeMeHHbiií ran pasBHTHM. 3 « e c b OAHOBpcMOHHO c pa3BKTneM h pacnpocTpaHeHHeM KannTajiH3Ma, n c r i H 6e3 npe/iaapH-TejibHbix npe«nocbiJioK, CKAaflbiBajiacb HH^pacTpyKTypa c nocTeneHHbiM 06pa30BaHHeM noT-peÖHOCTeii, npe/njjiBjiíicMbix, npoH3BOAíHHHMH H noTpeöJijnomuMH OTpacjiHMH. BHaMaJie 3T0My coAciicTBOBaji TaK>Ke H HHOCTpaHHbin KanHTaJi. fljw aHrjiHiícKOH MOflCJiH xapaKTepHO onepe)Ke-Hiie no BpeMeHH, a AJIÍI aMepHKancKoii MOACJIH xapaKTepHO pa3BHTHe HH(J)pacTpyKTypbi, KOTO-poe Hepa3pbiBH0íi i jenbio conparaercí i c pacnpocTpaneiiHeM KannTajui3Ma. MacTb CTpaH UeHT-pajibHOH H BOCTOMHOH Eßponbi, ocoßeHHO B nepnofl nocjie nepBOö MHPOBOH BOHHH , no cymecray He npoujxiH nyTb Toro CTpyKTypHoro npeo6pa30BanHfl HHiJipacTpyKTypbi, KOTopoe B TO >Ke caMoe BpeMji npoHCxoAHjio B 3HaMHTCJibH0H MacTH CTpaH 3anaAH0ií Eßponbi. TOT ran sKOHOMH^ecKoro pa3BHTHfl, KOTOpbIH ßbIJT OCymeCTBJieH eBpOneHCKHMH COIIHajlHCTHieCKHMH CTpaHaMH nocjie BTOpOH MHpOBOH BOHHbl, He CXOflHTCH HH C OflHHM H3 AByX BbIIIieyKa3aHHbIX THnOB C03flaHHH HHcf)pacTpyKTypbi. 3Toro THna He xapararepHbi HH npeABapHTejibHoe C03AaHHe SKOHOMH-

«lecKHx ycjiOBHÍi, HH «cuenjieHHoe» coBMecTHoe pa3BHTHe. 3flecb MW HMeeM Aejio c TaKHM TpcTbHM THIIOM, B KOTOpOM pa3BHTHe HH(J)paCTpyKTypbI KaK 6bl OTCyTCTByeT HeKOTOpOe BpeMÍI. B 3THX CTpaHax «o nepHO«a cepe«HHbi 1960-x r0fl0B Mbi MO>KCM roBopHTb CKopee 06 yTHHH3auiiH HajiH-HecTBOBaBiueií HecoBpeMeHHoii HHtjjpacTpyKTypbi.

MTO >Ke KACAETCH p o j i H ( J i aKTopoB r ipoH3Bo; ;cTBa B H H ( J ) p a c T p y K T y p e , TO MO>KHO y c T a H O -B H T b , B CKJiaflblBaHHH OTHOCHTeJlbHO COOTHOUieHHH 3a i IHTbIX B H H l j i p a C T p y K T y p e C oGmei i MHC-jieHHOCTbK) 3aH«TBIX H a x o « H T B b i p a > K e H H e CBOeo6pa3Hbi i} c n j i a B t j i aKTopa B p e M e H H H (J iaKTopa SKOHOMHHeCKOrO p a 3 B H T H » . H 3 3THX flByX ({)aKT0p0B pCLUaiOmyK) p o j l b H r p a e T nOCJieAHHH.

OAHHM H3 HanSojiee Ba>KHbix CBOÍÍCTB HHijjpacTpyKTypbi jiBJijieTcj! BbicoKaji KanHTajioeM-KOCTb, nOTpeÖHOCTb B HHBCCTHLlHflX. OTHOCHTeAbHOe COOTHOUieHHe HH(J)paCTpyKTypHbIX KanH-T3J10BJI0>KeHHH C OÖIHHMH KanHTaJIOB/IO>KeHH}lMH KOJICÖJieTCJI B IlIlipOKOM HHTepBaJie B 33BHCH— MOCTH ÓT BpeMeHH H ÓT r o c y f l a p c T B a , HO B caMbix peAKHX cjiyManx cHH)KAETCH AO y p o B H j i M e H e e 5 0 % , a ero BepxHHii npeAeA AOCTuraeT npHMepno 80%. BTopoft xapaicrepHOÜ MepToii HH(J)pa-CTpyKTypHblX KanHTajIOBJIO>KeHHH ^BJIJieTCM TO, MTO HX BeJIHMHHa OGLIMHO He 3aBHCHT OT 3K0-HOMHMeCKOrO p a 3 B H T H H . — B C01(HaJIHCTHMCCKHX C T p a H a X AOJIH H H ( | ) p a C T p y K T y p H b I X K a n H T a -roBAOweHHií ropa3AO MeHbiue no cpaBHeHHio c KanHTajiOBJiOKeHHHMH B LiejioM, ieM B KanHTa-JlHCTHieCKHX CTpaHax.

Pa3BHTHe HH(J>pacTpyKTypbi HBUHCTCH MCAJieuMbiM n p o u e c c o M , H, K a K n p a B H A O , T p e ö y e T qpe3BbmaiiHbix y c H j i H i i OT HapoAHbift XO3HÍÍCTB.

7 - 8 . B CBH3H c pe<JiepaTOM n o a r p a p H o i i HCTOPHH M i w p e BEABMAHHA NYÖAHKYIOTCT ABC

CneuHajibHue p a ß o T b i n o npHMeHeHHio BBIHHCJIHTEJIBHBIX MauiHH. B STHX p a ß o T a x c npHBAe^e-HHCM KOJIJICKTHBOB CNEUHAAHCTOB B cocTaBe, cooTBeTCTByiomeM p e m a e M O H AAAAME, paccMaTpn-BaiOTCH H IIÖAI'OTaBJlHBaKJTOI o6lUHe MeTOAbl, KOTOpbie MOryT SblTb HCn0JIb30BaHbI B O6U(HX p a ß o T a x n o p a 3 p a ö o T K e HCTOHHHKOB H o ß p a ö o T K e AAHHUX n o a r p a p H o ö HCTOPHH.

S Z E M L E 573:i

JJeHeui Bapra Eßa Bepeiu: Pa3pa6oTKa neperiHceii 3eMejibKbix B J I A A E H H Í Í (Jjeo/ia.ibHoií anoxH c noMOiubro BbiMHCJiHTe;ibHbix waum H

C nOMOIHbK) MaTeMaTHKOB-JIHHRBHCTOB COCTaHJWKITCH HHfleKCbl HCTOHHHKOB no rpynnc nepennceii 3eMejibHbix BjiaAeHHií, coxpaHHBuiHxcH OT nepnofla 1526—1848 rr. MHCJIO TaKHX KaAacTpoB cocTasjiaeT nop^AKa ACOITKOH TI.ICHH. n p n BI.IIIOJIHCHHOií AO cero BepeMHH c n0M0ii{bK) BblHHCJlHTejlbHblX MaUIHH CHCTeMaTH3aUHH pe3K)Me npHMepHO 15.000 HCTOHHHKOB HCnOJIb3y CTCH 3jieMeHTapHa$i KJiaccHijiHKauHji, AAIOUIAÍI B03MO>KHOCTB Gbicrporo oÖ3opa HCTOHHHKOB (B riepnoA K0H(f)epeHi;HH npoBOAHJiacb ee HenocpeACTBeHHaa n0Ar0T0Bi<a). sroro ynacrayromHe B paöoTe MaTeMaTHKH-jiHHrBHCTbi H HCTOPHKH pa3paGoTa;IH TaKyio cHCTeMy, KOTopan iipuHUH-nnajibHO B AaJibHeöuieM MoweT GbiTb pacuinpeHa np0H3B0JibH0 no M<e.naHHK), BiiJioTb AO noA-PO6HOH TGMAXHHECKOH pa3pa6oTKH. 3TO MOWET CTATB HEOÖXOAHMBIM npn pa3paöoTKe OTACJIB-Hbix, MeHee KpynHbix pa3AejioB, HacTeií MaTepnajia, íreGpaHHbix c noMombio BblHHCJlHTejlbHblX MaulHH.

P a 3 p a Ö 0 T K e c n o M o m b i o BbiHHCAHTejibHbix MauiHH n p e A u i e c T B O B a j i H s K c n e p u M C H T h i rio npHMeHeHHH) M a H y a J i b H b i x AOKyMeHTauHOHHbix cpeACTB (TpaAHUHOHHaj i cncTeMa K a r a j i o r o B , r i ep t jMKapTbi ) . 3 T H p a ö o T b i IIOHMTHIJM 0 6 p a 3 0 M H e r i p n n e c j i n » e j i a e M o r o p e 3 y / i b T a T a , H T p y A -HOCTH, CBM3AIMBIE c NOATOTOBKOH, coAep>KaHneM B i i op j iAKe H HCNOJIB30BAHIIEM T a K o r o KOJIH-n e c T B a M a T e p H a J i a , CTajiH OHCBHAHMMH. H Bee >Ke a B T o p u c m r r a i O T BecbMa n e a e c o o G p a 3 n o ü NPEABAPHTEJIBHYIO noAroTOBKy M3UJHHHOH o G p a G o T K H M a T e p n a j i O B , o c y m e c T B J i a i o m y i o c f l c HOMOLUbK) M a H y a j i b H b i x A O K y M e H T a u n o H H b i x cpeACTB; OCAA^aH npeABBpHTC.IMIHMH n n i j j o p -MauHHMH, n o j i y n e H H b i M H o M a T e p n a J i e , MO>KHO 6 o j i e e SKOHOMHHHO o p r a H H 3 0 B a T b M a u i H H u y i o o G p a G o T K y AAHHBIX, MO>KHO n p H o G p e c r a HeMaj io n o j i e 3 H o r o onb iTa H H e B n o c a e A H i o i o o n e p e A b : GOJIBUIHHCTBO r i p o G a c M cHCTeMaTH3aui iH, o n p e A e j i e H n a HOHHTHA B b i A B H r a e r c f l y>Ke H a STOM 3 T a n e , B CHJiy Mero AOKyMeHTauHOHHasi cHCTeMa, n p u c r i o c a G j i H B a i o i n a j i C H K M a T e p n a j i y , n o n a -AaeT B M a u i H H y y » c e B s p e j i o i i ( JwpMe. ( B 1-o i í n a c r a AOKJiaAa p a c c M a r p H B a c T C M UCJICCOOG-pa3H3M KOMŰHHaUHM MaHyajIbHOH II MaiUHHHOil CHCTeMaTH3aUHH.)

npH COCTABAEHHH HHAEKCOB nepenHceií 3EMEJIBHBIX BJIAAEHHÜ HCOGXOAHMO peuiHTb cneunaabHyio HCTopunecKyio 3AAANY. B STOM OTHOUICHHH 3Ta pa6oTa npiiHiiMaeT coBepuieHHO Apyroií xapaKTep, ieM AOKJiaAa (HanpiiMep, GuGjiHOTeHHbix H T. A.). ripoKAC Bcero HCOGXO-AHMO Gbijio oGecneiiHTb ocymecTBJieHHe TOHCK apenHji, cBjttainibix c KPHTHKOÍI HCTOHHHKOB. (fljIH 3T0r0 OCHOBOH JlBHJIHCb AaHHbie KpHTHKH HCTOpHHCCKHX HCTOHHHKOB, COAep>KaiHHeCiI B pe3K)Me, coCTaBJieHHbix Ha HCTOHHHKH; no HHM MO>KHO G U J I O cocTaBHTb arrecTauHH oraocHTejib-H0 AOCTOBepHOCTH AOKyMCHTOB H A3HHHX.)

C HCTOpHHeCKOH TOHKH 3 p e i I H H 0AH0H H3 HaHGOJiee B3>KHbIX H a c T e i í COCTaBJIÍIIOIHerOCÍI p e r H C T p a JIBAHCTCH reorpa<J)HHecKHH y K a 3 a T e n b , c o c T a n j i e i i H e K O T o p o r o HBJiaeTCH, n o > K a a y i i , CaMOÍÍ HHTepeCHOH HaCTbK) paGOTbl c TOHKH 3peHHH npHMeHeHHH BblHHCAHTejIbHOH TeXHHKH. BcjieACTBHe [HenocTOflHHOft opt{)orpa<F>HH reorpa(})HHecKHX Ha3BaHHH H n a c T o r o H3MCHCHH51 Ha3BaHHÍi n o c e j i e i m i í , a TaiOKe H e 0 A H 0 K p a T H 0 r 0 n e p e y c T p o f i C T B a aAMHHHCTpaTHBHbix CAHHHU KaweTCH HepeajibHbiM cocTaBJieHHe rcorpaifiHnecKoro HHAeKca H3 Maccbi Aamiux,' oxBaraBaio-uiHx Gojiee n e T u p e x CToaeTHÍi H necKOJibKO COTCH THCHH reorpa(J)HHecKHX Ha3BaHHíi. B M a -UIHHHOH o6pa6oTKe AaHHbix 3 a f l a H e f t 3Aecb HBJIHCTCÍI He CAHHCIIHE (cBepKa, c o r j i a c o B a H H e ) reorpaifiHMCCKHX na3B3HHH no GyKBaM, TaK KaK TaKHM nyTeM MO>KeT 6biTb ynopsiAOHCHa j i H u i b n a c T b 3 T o r o M a T e p H a j i a . 3 A e c b Heo6xoAHMO p e u i H T b n p o 6 j i e M y , aBTOMaTHHecKoro OTO>K-AecTAeHiiH reorpa({)HHecKHX H a 3 B a H H ö B p a 3 A H H H b i x n o ( j l 0 P M e B a p n a n T a x , H, H a o ő o p o T , n o OAHHaKOBbiM no <})opMe reorpa<})HHecKHM na3BaHH>!M HyjKHO ycTaHOBHTb, K KaKOMy (j)H3HHec-KOMy oO'beKTy OHH OTHOCÍITCJI B Aaiu iOM KOHTeKCTe. 3 T a n p o G a e M a a o HeKOTopoi i C T e n e H H HB-jiaeTcyi 5i3biK0B0H anajiorHeü pacno3HaBaHHji 06pa30B, npn ycaoBHíi KorAa STajiOH AaeTCfl 3 a p a H e e ( H a n p H M e p , B (JiopMe c y m e c T B y i o u i H x B H a c T o a m e e BPEMH reo rpa i J )HHecKHX c j i O B a p e i í (Tonorpa<J )HHecKHx K a T a a o r o B ) . — B 3 H 4 n a c T H o n e p K a p a c c M a T p H B a i o T c j i p e 3 y a b T a T b i , r i o a y -neHHbie H3 3MriHpH>jeci<oro Hccj ieAOBaHH>i, a T a i O K e MCTOA, pa3paGoTaHHbiii a j i h n 0 A X 0 A a K peUieHHK) 3T0ÍÍ n p o 6 A e M b I 0 nOMOIUblO BblHHCJlHTejlbHblX MaiBHH.

JlacJio Mex flbepab XapacTH Eßa Bepeuiui : Tonorpat|)HiecKHH M C T O A

xpaneHHH H oöpaooTKH aaHHbix B arpapHOü HCTopHH (CocTaBJieHHe KapTorpa(J)HHecKHx flHarpaMM c noMombio BbmncJiHTejibHbix MauiHH)

B CTaTbe onHCbiBaeTCH Aßa BHA3 KapTorpacjmnecKHx AHarpaMM, naHepHennux c noMouibio n0CTp0HH0 nenaTaiouiero ycTpoiícTBa (npHHTepa) 3BI^M:

1. ToneHHbie AwarpaMMbi, Ha KOTopbix OAHa reorpa^iinecKaji eAHHHua (HanpHMep, noceacHHe) H3oGpa>i<aeTC>i B BHAe TOHKH; TOHKA naoGpa>KaeTca K3KHM-JIHGO NHCBMEHHBIM 3Ha-

574 s z e m l e

K O M , KOTopbiü cooTBeTCTBeHHO TeMe BbiöiipüCTCH us naGopa 3HaK0B npHHTepa. y OAHOH Te-MaTHMecKOH KapTbi onpeAejieHHfiM cepnH nHCbMeHHbix 3HaK0B cooTBeTCTByeT ccpnií KaMecTBeH-Hbix KaTeropHH (Hanpiiiwep, ccpim un(j>poBbix 3H3KO B MOWCT oöoanawaTb KaTeropHH KOJIHMCCT-BeHHOro nopjiAKa). 3 T H AHarpaMMbi cjiy>KaT He AJIH nnayajibiioro npocMOTpa, BH3yajibnocTb B HHX OCymeCTBJlíieTCM JlHIHb nOCTOJIbKy, nOCKOJlbKy HeoßxOAHMO H30HpaTb nHCbMeHHbie 3HaKH, xopomo pa3JiHMHMbie Apyr OT Äpyra ; HX uejibio jiBjijieToi npocTO ijiHKCHpoBaHHe flaH-Hbix HJiH riojiyneimbix B xofle oßpaßoTKH MaTepnajiOB pe3yjibTaT0B B reorpa<j>HMecKOM nopjiji-Ke. 3 T O PASOMHE K a p ™ , KOTopbie HCCJIEAOBATEJIIO öojiee jierKO npoaHajiH3HpoBaTb, weM CBOA-KH B BHAe TaÖJlHU. B HHX OCymCCTBJIHCTCM H3BeCTHa5I pCAyKUHÍI, BbinOJlHeHHaíI COrjiaCHO 3apaHee 3aAaHHbiM acneKTaM. O H H MoryT GbiTb AeuieBo H3r0T0BJieHbi B őojibuiHx KOjiHMecTBax H C HHMH JierKO OÖpamaTbCfl CO Bcex TOieK 3peHH5I.

2. n o cymecTBy no aHanornqHoff TexHOJiorHH H3['OTOBJIMK)TCH KapTorpaijiHMecKHe A H a r p a M M b i , n p n r o A H b i e TaK»E H p,jifi B H a y a j i b H o r o n p o c M O T p a , H Gojiee B c e r o n p H Ö J i H w a i o -íHHeoi K ipa(JIHLiecKOMy BbinojmeHHio. OTAejibHbie TeppHTopnajibHbie C/IHHHLU.I BHyTpn 1130-öpaMcaeMoti reorpa(J)HMCCKOH ruiomaflH (HanpHMep, KOM HTara BHyrpn TeppHTopHH CTpaHbi) COCTABAJNOT noBepxHOCTH, 3anojinenm»ie nHCbMCHHbiMH 3nai(a.\in, COOTBETCTBYIOMHMH HX a r r e -CTailHH. nyTeM BblGopa 3H3K0B MO>KHO AOCTHMb Tex BH3yaJlbHblX KOHTpaCTOB, KOTOpbie AOCTH-raiOTCH iiiTpuxoBKOfi pa3JiHqH0íí CHJIBI npH BBMEPHHBAHHH KapT. HaneiaTaHHaa TaKHM oGpa-30M KapTa AaeT y>Ke npoanajiH3npoBaHHyio o6o3pnMyK) KapTHHy 06 OKOHMaTCJibHbix pe3yjib-TaTax o6pa6oTKH AaHHbix.

3 T H AHarpaMMbi B BHAe KapT G J I H S K H K TeMaTHMecKOíi KapTorpa(J)HH, HO HX He;ib3H cMe-HIHBaXb C aBT0MaTH3Hp0B3HH0H KapTOrpaíflHCH. Mx COCTaBHTeJIH npHAep>KHBaiOTCJI npHHllHnOB KapTorpa<})HH, HacKOJibKO 3 T o r o n03B0JineT TexHHKa, HO B OKOHiaTejibHOM HTore STH AHa-rpaMMbi — Bcero jiHuib npocTbie TCXHHMCCKHC n o c o ö n j i , H K a K TaKOBbie OHH 03H3Mai0T jiHuib OAHH H3 3TanoB n p o u e c c a o ß p a ß o T K H aaHHbix. C y m e c T B e H H O i i MepTOti NPHMEN>ie,MOH TCXHHKH MBJIMCTCH TÓ, MTO K a p T o r p a t j i H M e c K a H A H a r p a M M a o p r a H H M e c K H C B j i 3 a i i a c n p o u e c c o M o ö p a ö o T K H B u e j i O M , oöpaOoTKa AaHHbix, nocTaBJieHHbix y » e Ha Hoem-ejib AaHHbix BbiMHCJiHTeJibHOH MauiHHbi, MO>KeT ö b i T b 3 a B e p u i e H a 6e3 n e p e p b i B a , H n o j i y M e H H b i e p e 3 y j i b T a T b i n o »EJ IAHHHJ MoryT 6biTb 3aHeceHbi Ha KapTorpatj>HMecKyio AwarpaMMy, raöJiHiiy HJIH B JHOGOH cnncoK.

O c y m e c T B j i c H H e r e o r p a i f i n w e c K o ß TOMKH 3 p e n H H B T a K o f t G O J I M U O H M e p e B n p o a e c c e o ß p a ß o T K H AAHHBIX A a j i o B 0 3 M 0 > K H 0 C T b ( a TaKX(e H c o / i e i i C T B O B a j i o ) T O M y , MTOGH XPAHEHHE A a H H b i x C o j i e e K p y n H o r o K o j i H M e c T B a HCTOMHHKOB T a i O K e 6 b u i o o c y m e c T B J i e H O n o eAHHbiM r e o -rpa ( J )HMecKHM n p H 3 H a K a M , 6 b i j i a c o 3 A a n a c n c T e M a o ö p a G o T K H A a t i H b i x , n p n r o A H a a AJIH p e r H O -H a j I b H b l X HCCJieAOBaHHH TaKHM 0 6 p a 3 0 M , MTOGbl e é MO>KHO GblJIO J i e r K O H C n O J l b 3 0 B a T b 0 6 -p a Ö O T K H AaHHblX HCTOMHHKOB pa3J1HMHbIX 3 n 0 X H p a 3 J l H M H O r O COCTaBa. C 0 3 A a H H e 3T0H CHCTeMbI T p e ö y e T 3HAMHTEJIBHBIX NPEABAPHTEJIBHBIX p a ö o T , HO OT H e e MO>KIIO o>KHAATB H 3 n a M H T C J i b i i b i x p e 3 y j i b T a x o B . ü e p B b i e n o f l r o T O B H T e n b H b i e p a 6 o T b i G U J I H HaMaTbi Ha OCHOBAHHH o n b i T a , n p n o G -p e T e H H o r o B CBJI3H C o n n c a H H b i M H 3flecb n e p B b i M H K a p T o r p a c j w M e c K H M H A H a r p a M M a M H .

1

• I

^HCKYCCHH B XOAe 0>KHBJieHH0ÍÍ AHCKyCCHH, 3aB513aBHieHCJI B HeCn?I3aHH0ÍÍ pei'IiaMCHTOM MaCTH

COBCmaHHJI, yMaCTHHKH — HapjIAy c BblABHWeHHeM OT/iejlbllHX KOHKpeTHblX, HeMa;iOBa>KHWX AETAABHBIX BonpocoB H 3AMEMAHHÍÍ — no cy™ AENA CAHHOAYIUHO BbicKa3aAHCb 3a HCOÖXOAH-MOCTb iiJiaHOMepHoro pacnpocTpaHeHHa KBanTHTaTiiBHbix HCCAeAOBaHiiii, yrAyßAeHHe TeMa-T H K H H 0praHH3aUH0HH0H CnAOMeHHOCTH. BblAO nOAMepKHyTO TpeÖOBaHHe OÖOCHOBaHHOCTH KB3HTHTaTHBHbIX HCCJieAOBaHHH, HeoGxOAHMOCTb COC/UlfieUHJl HX C KOMnJieKCHbIMH IICCJieAOBa-HH5IMH. K 3T0H TOHKe 3peHHH npHCOCAHHHJlHCb T3K>Ke H npHCyTCTBOBaBIHHe Ha KOH(J)epeHUIIH npeACTaBHTeAH poACTBeHHbix OTpacjieii Hayi< — B nepByio OMepeAb JIHUI BHCTW, n p e / Y I O K H B n p n 3T0M CBOe COTpyAHHMeCTBO.

B Apyrux OGA3CTMX npnMe»ennM BUMHCJiHTCjn.nux MauiHH npn HCCJIEAOBAHHH HCTOPHH HayK (HanpiiMep, npH aHaAH3e TCKCTOB, anajiH3e coAepwaimii H T. A . ) B BeHrpmi AO cero Bpe-MeHH He 6bIJIO HJIH nOMTH He GblJIO HHHlIIiaTHBbl. HcCAe/IOBaTCAM yMHTblBaiOT HMeiOIIlHeCH B 3THX oGjiacrax BO3MO>KHOCTH.

CoBemsHHH coBMecTHo c npe/iCTamne.isiMH-ciicuHajiHCTaMH no nbiMHCiimejibHofi Tex-HHKe >KCJiaTeAbHO npOBOAHTb H B GyAymeM, B OTHOUieHHH nOArOTOBKH H yCOBCpilieHCTBOBaHHJI cneqHaAHCTOB Ha HHX Taione MO>KHO B03Jiararii MaKCHManbHwe naAOKAu. B HTore KOH(})epeH-MHH yM3CTHHK3MH GblJIH BblHeCeHbl KOHKpeTHbie npaKTHMeCKHe npeAAO>KeHHH B CTOpOHy HayM-Hbix0praH0B-0praHH3aT0p0BK0H(J)epeHiiHH 0 npoAOJi>KeHHH coTpyAHHMecTBa M O K A Y pa3AHMHbiMn O G J I A C T J I M H H a y K .

s z e m l e 575:i

ORDINATEURS ET L HISTORIOGRAPHIE (Budapest, le 25 oetobre)

Conference de Table Ronde de 1'Association J á n o s Neumann des Sciences Cybernétiques, de la Société l longroise d'Histoire, et de la Section His tor ique Agraire tie l'Association Hongroise des

Sciences Agraires

La premiere conference in terprofessionnelle des experts des ordinateurs et des historiens f u t organisée dans le cadre du plan national v isant le développement de la culture des ordinateurs en Hongrie. Lors des t ravaux de préparation, les historiens hongrois furent appuyés pa r deux facteurs. D 'une part , la derniére conférence internat ionale des historiens (Léningrad—Moscou, 1970) — tou t en met tant au jour t an t les expériences que les problémes — donna une vue d'en-semble sur l 'application jusqu 'á présent des o rd ina teurs dans plusieurs domaines de l 'historio-graphie; p r enan t en considération ces conclusions, les délibérations pouvaient étre concentrées sur les problémes du pays e t sur les táches concrétes. D'autre par t f u t considérable l ' a p p u i rccu de l 'Association Hongroise des sciences cybernét iques portant le nom de John von Neumann — qui développe une activité intense interprofessionnelle pour pouvoir surmonter les premieres difficultés se mani fes tan t dans les nouveaux c h a m p s d'application.

Les part icipants du colloque tenu dans u n cercle restreint fu r en t des experts des ordi-nateurs s ' intéressant á l 'uti l isation historiographique des ordinateurs ou avant déjá par t ic ipé á des expériences, ainsi que des historiens qui s ' é ta ien t déjá servis — ou bien voulaient le faire — des ordinateurs. A l'ordre du j o u r figurérent les problémes actuels de l 'historiographie hongroise, dans l 'é tude desquels l 'automatisat ion est a v a n t t ou t indiquée; sur tou t il fut ques t ion des méthodes e t des táches du dépouillement des sources massives (séries continues de documents couvrant une par t ié du pays ou le pays entier).

R A P P O R T S

I .

György Granasztói: Ordinateurs dans l'historiographie (Ce rapport initial, qui posa les problémes et p résen ta les recherches de l 'auteur, fu t publ ié dans le numéro 1—2. XV. de Tör téne lmi Szemle, c 'est pourqui il n'est pas analysé ici.)

2.

Erik Fügedi: Histoire de la Hongrie et l'ordinateur Passant en revue les sources remontant ä l 'époque oú comm encérent les relevés statisti

ques en Hongrie, l 'auteur posa les problémes d u dépouillement de ceux-ci par l 'échantil lonna-ge, tout en soulignant la nécessité de connaitre leur genese et de les soumettre á une analyse cri tique.

Dans la deuxiéme moitié du XVII I e siécle, la Hongrie d 'alors (qui était beaucoup plus grandé que celle de nos jours) f u t gouvernée par des rois siégeant á Vienne et par la noblesse des comitats presque indépendante au point de vue politique et disposant d 'une autonomie. Les sou-verains, no tamment Marie-Thérése (1740—1780), Joseph II (1780—1790) faisaient de grands efforts pour connaitre le pays d 'une maniére approfondie, systématique. Marie-Thérése essayait — parait-il — la transplantat ion du systéme appl iqué dans la France contemporaine. Elle at tr ibua une grande importance á la demographic, á la production agricole, a u x prix des provisions de base. Pour se procurer les informations nécessaires eile ordonnail a u x comitats e t a u x libres villes royales de fournir d ' année en année des renseigneinents sur la démographie (Conscriptio Animarum), sur la moisson e t les sémailles (Tabella procreationis f rugum) etc. Ces e f fo r t s échou-érent ä cause de la résistance de la noblesse qui se refusa ä fournir des données touchan t ses affai-res. (Les nobles furent omis pa r exemple dans les statistiques démographiques). Jo seph 11. las des discussions, se servit de l 'armée, organisa u n recensement de la population (y compris les nobles) (1784—1787), et le cadastrage du pays (y compris les propriétés nobiliaires), á l 'aide de ses officiers. Aprés sa moi l la noblesse indignée annu la le cadastrage dans la plupart des comitats e t la vague d'indignation rendi t pour longtemps impossible de procéder á n'importe que l relevé statist ique.

II y ava i t des domaines administratifs dans lesquclles legouvernement royal a v a i t plus de succés. É t a n t dontié que le roi disposait des droi ts royaux (regale), il pouvait se procurer toute

57tj s z e m l e

information qu'il von la i t . La Chambre royale présentai t réguliérement des rapports Sur les. échanges commerciaux avec les pays étrangers, sur la product ion des m é t a u x précieux etc.

Mérne les recherches de courte durée dans les archives hongroises mont ren t clairement que malgré les d i f f icul tés que l 'adminis t ra t ion royale a v a i t dű surmonter e t malgré le t r i age ba rba re par lesquels les relevés ava ien t été détruits au siécle passé, nous possédons p o u r t a n t des matiéres de g r a n d é valeur. Ces mat ié res semblent bien se préter á un t rava i l par lequel nous puissions donner u n aper^u solide, basé sur des stat ist iques, des conditions démographiques, éco-nomiques et sociales d a n s la Hongrie de la fin du X V I I I e siécle. Autant qu ' i l est possible d 'en jn -ger ä l 'état actuel des recherches, nous possédons quelques échantillonnages statistiques embras-san t tout le pays e t aussi quelques-uns fragmentaires. D é j á ce fait motive le procédé d ' échan-til lonnage qui nous semblera encore plus indiqué si nous prenons en considération le fait que la Hongrie de X V I l l e siécle fu t divisée ä t ous les points de vue . II y avait des nobles et des serfs,, en dehors de l 'Église catholique il y a v a i t trois Églises protestantes et une orthodoxe, la p o p u -lation appartenait ä plus de six nat ional i tés . Sous l ' aspec t économique les différences é ta ien t encore plus grandes. Dans certaines régions la monocul ture (surtout la viticulture) r é g n a i t , dans d'autres la péche e t l'élevage é t a i en t leséléments de subsistance les plus importants. II va sans dire que dans ces conditions la vie culturelle ne p o u v a i t étre homogene non plus.

L'auteur soul igna qu'il connaissait bien les diff icultés á cet égard. II n 'y a pas d 'échan-tillonage qui puisse servir de reméde universelle, il f a u d r a i t faire des échantillonnages s trat i f iés dans tous les domaines (démographique, agraire etc.), c 'es t le seul moyen de trouver la solution e t la seule possibilité de profiter des échantillonnages fragmentaires é t an t á notre disposition.

3.

Imre Wellmann: Dépouillement des sources d'histoire agraire et l'ordinateur Vu que, dans l 'historiographie, c 'es t surtout l 'histoire économique e t sociale qui permet e t

mérne impose l ' analyse quanti tat ive, e t que par conséquent, dans ces domaines-lá — depuis assez longtemps — les cliercheurs, au lieu de reconstruire le passé á l'aide de «l'historiographie impres-sioniste», s'effor<;ent á recourir aux données mesurables, l 'histoire agraire ne peut plus exister-sans dépouillement mécanique des données.

1. La néeéssité du dépouillement automatique ne reléve pas d 'une mode scientifique, il ne s'agit pas non plus de simplement ra t t raper le développement technique. En Hongrie les sources historiques se prétant au dépouillement a u t o m a t i q u e concernent sur tout Involut ion agraire, car la Hongr ie f u t un pays agra i re pendant des siécles. (La vie des villes était basée en grandé partié aussi su r l 'agriculture.) D ' u n e part déjá la vo lume et le richesse de ces sources né-cessitent l 'utilisation de l 'ordinateur ( t a n t dans la documenta t ion que dans l 'analyse stat is t ique), d ' au t r e part l 'histoire agraire — vu sa place spéciale occupée dans l 'hiérarchie des disciplines — a des rapports t rés é t ro i t s avec d 'au t res disciplines voisines (ethnologie, géographie, agronomie, économie politique, sociologie), c'est pourquoi il est inévi table de prendre en considération les aspects spéciaux de ces derniéres. T o u t cela exige l ' analyse complexe des problémes et ce n ' e s t p lus exécutable avec des moyens t radi t ionnels .

2. Que peu t appor ter ä l 'historiographie agraire le dépouillement systématique au to -mat i sé des données?

Non seulement l'accélération des procés de t ravai l exécutables á la main , mais d'une p a r t l 'agrandissement du domaine des recherches en l ' é t endan t á des «taches blanches» et d ' a u t r e p a r t l 'approfondissement de l'analyse (l 'analyse complexe de la structure intérieure et du d y n a -misme des phénoménes ainsi que l 'éclaircissement de I ' importance relative de différents fac teurs e t l 'exploration des rappor ts complexes susmentionnés). Les résultats a t te in t s jusqu'á pré-sen t dans les recherches prouvent qu ' i l s 'agit d 'un espoir fondé réellement. E n plus, le dépouil-lement automatisé a u r a prété aide á l 'appréciat ion correcte e t á la critique des sources historiques.

3. Les táches de l'historien agraire dans l 'utilisation efficace des ordinateurs dépassent la simple connaissance des méthodes mathémat iques concernant le dépouillement automat ique . Les autres táches son t les suivantes:

a) Le choix des sources adéquates . La possibilité de l'analyse quan t i t a t ive est donnée su r tou t dans le cas de sources historiques qui couvrent — sous des aspects homogenes — u n terri toire assez vas te (si possible, le pays entier) et qui p e r m e t t e n t done de t r a i t e r le profil détaillé, r ichement nuancé, va lab le á l 'époque en question;

ou bien (c 'est plus rare) si elles forment, class ées également selon les principes homo-genes, des cycles complets s 'étendant aussi loin que possible dans le temps e t peuvent ainsi ser-vir de base pour dresser des trends d 'évolut ion. Plus on recule dans le temps , moins ces condi-t ions sont données.

s z e m l e 577:i

Tout cela indique qu'il nous faut commencer le travail dans un domaine et a une époque oil nous disposons de données completes et justifiées. Concernant la Hongrie historique, eette époque est eelle de la fin du X I X e siécle, quand nous possédons déjá réellement des relevés homogenes, ayant un caractére statistique. Mais aussi faut-ü attirer l 'a t tent ion sur le fait que dans le développement agraire les différences dans les conditions naturelles et dans celles du marché etc. firent surgir bien des variétés regionales, voire locales, et que cet te diversité — vu la predomi-nance du facteur de la nature — entra en jeu dans une mesure croissante á l'époquepréindustrielle. Si Ton veut avoir une vue d'ensemble des facteurs du développement agraire en Hongrie il est recommandé d'élaborer un profil de la fin du X I X e siécle. C'est une base solide de com-p a r i s o n qui nous permet de remonter avec plus d'assurance dans le temps vers les époques moins documentées et sur cette base il nous sera possible d'élaborer des trends plus longs de l'évolution.

b) Critique des sources L'historien doit examiner soigneusement dans quelle mesure l'ensemble de la source on

ses séries de données sont crédibles, dans quelle mesure ses lacunes peuvent étre complétées par des données prises ä d'autres sources et sous quels rapports elles sont propres au dépouillement automatique.

c) Preparation du programme Avant l'analyse quant i ta t ive il faut procéder á une analyse qualitative, dresser l'hypo-

these de recherche, établir le modele — qui permet t ra le choix des indicateurs les plus adéquats. A tout cela succéde la présentation de la documentation sous une forme se prétant au codage et c'est le point á partir duquel la connaissance des méthodes mathématiques est indispensable.

4. Voie de l'évolution Nous avons encore beaucoup de problémes á résoudre et nous ne pouvons marquer un

progrés appreciable que de pas á pas, selon un plan, unissant les forces systématiquement. La condition primordiale du succés es tavant tout la collaboration des exper ts des ordinateurs et des spécialistes de I'histoire agraire. Jusqu'ä present cette collaboration ne se manifesta que dans des tentatives individuelles. Pourpouvoir réaliser la collaboration, nous avons besoin d 'une part d'experts des ordinateurs connaissant bien les problémes historiques (á l'échelle internationale e t nationale il y en a des cas), d 'autre part d'historiens se familiarisant avec les méthodes mathématiques. Ainsi il sera possible non seulement de créer une base de sources large et sure mais aussi de donner un élan sans précédent aux t r avaux de recherches et dépouillement —• en s 'appuyant sur les expériences acquises á l 'étranger et dans notre pays .

László Katus: Sur l'utilisation des ordinateurs dans les recherches sur l'époque capitaliste

T

1. Ce qui est déjá accompli et ce qui se fai t actuellement. A la connaissance de l 'auteur, deux recherches furent effectuées ou sont en train en

Hongrie — concernant cette période — á l'aide d'ordinateurs: a) le tableau i n p u t — o u t p u t de l 'industrie manufactueriére en Hongrie dressé sur la

base des statistiques industrielles de l'année 1898; b) l 'analyse de la production des cultures agricoles et une comparaison internationale

entre 1867—1914 — études de Mmes György Simonies et Julia Puskás . Aux États-Unis c'est i Eddie M. Scott qui fit des recherches á l'aide d'ordinateurs sur la base des données du commerce

extérieur hongrois des années 1882—1913. 2. Possibilities et besoins futurs en Hongrie L'époque entre 1850—1945 offre plusieurs possibilités pour les recherches poursuivies á

l'aide d'ordinateurs. Dans le cas de beaucoup de thémes les recherches effectuées par la method £ traditionnelle sont arrivées á un point oü leur développement n 'est plus possible qu 'avec des moyens automatiques: d'une p a r t nous avons beaucoup de sources ou des types de sources qui demandent le dépouillement au tomatique, d 'autre pa r t au eours des recherches des années derni-éres, plusieurs problémes se posérent auxquels nous ne pouvons répondre d'une faejon satisfaisante qu'á l'aide d'analyse stat ist ique effectuée par des ordinateurs.

a ) Des sources, des types de sources qui renferment des données en nombre limité, du mérne type, faciles á standardiser et concernant plusieurs milliers ou dizaines de milliers de cas individuels. Ce sont d'une par t des sources imprimées, d'autre pa r t des sources d 'archives: les livres d'adresses (ceux des cultivateurs sont les plus importants), des almanachs, des listes de firmes, des compas, des rőles des contribuables, des procés-verbaux des conseils de revision, des registres d 'é ta t civil etc. Les documents volumineux, comme rapports policiers sur le inouvement

5 7 8 s z e m l e

ouvrier, journaux du Parlement ainsi q u e les manuels généalogiques et les encyclopédies biogra-phiques peuvent é t re y classés aussi. E n plus, il est nécessaire de procéder a u dépouillement des données des édit ions statistiques officielles de l 'époque conformément a u x nouveaux principes de elassement, e t a u x eritéres n o u v e a u x introduits pa r les recherches modernes, ainsi que les soumettre ä une analyse statistique d ' u n niveau plus élévé.

b) Dans tous les domaines des recherches historiques nous pourr ions eiler des problémes qui exigent le dépouillement au tomat ique , mais nous ne nous occupons ici q u e de ceux qui f u r e n t dé já mis ä l 'ordre du jour effectivement e t dont le dépouillement fut déjá essayé par des méthodes traditionnelles.

Histoire économique Les indices agrégats les plus impor tan t s de la croissance de l'économie na t iona le (les composants du revenu national et, ceux du produi t nat ional ainsi que les facteurs ayan t une influence sur l eu r évolution), les t r a v a u x écrits sur l 'h is toire des salaires e t des prix.

Histoire sociale L'analyse des s t ruc tures sur le plan na t iona l ou local, concernant certaines couches et classes o n b ien l'ensemble de la société; b iographie collective (reconstruction d 'une couche ou d 'un grou-pe sur la base d ' u n grand noinbre des cas individuels), l 'analyse des mouvement s de masse (p. ex . des gréves), les recherches démographiques (l 'élaboration des indices les plus impor tan t s du mouvement démographique ä l 'échelle nationale.)

Histoire politique L'analyse du comportement des par lementaires et des électeurs et celle des facteurs qui les influencent.

Histoire de la civilisation L'étalilissement de statistiques du sys t éme d'enseignement á l'échelle na t ionale pour une longue période, l 'analyse statist ique de l ' éd i t ion , l'analyse de la formation des courants idéologiques influengant l 'opinion publique — fondée sur les données offertes par les mass-media (presse p. ex. ) .

3. Caractére des recherches Comme premier abord , il pent étre ques t ion d'un t ravai l de deux types:

a) le dépouillement descriptif in extenso d 'un groupe de documenta t ion de mérne t y p e ou d 'une source; le codage des données , leur enregistrement sur bände magnétique ou c a r t e perforée, en p rocédan t au travail fondamenta l de elassement, de g roupement et du dépouille-men t statistique de base;

dans le cas de sources de te l t y p e il est recommandé de fonder une «archive d 'ordinateur central» (banque de données) dans laquelle les données fondamentales enregistrées sur bandes magnétiques pourra ien t étre dépouillées p a r i e s chercheurs ati point de v u e statistique confor-mément á leurs propres problémes.

b) L 'explorat ion des rappor ts e t des phases restés caches pour le t ravai l t radit ionnel , ä l 'aide d'une analyse statistique d ' u n niveau plus élévé, pour pouvoir r épondre ä certains pro-blémes,

dans ce cas-la différentes sources concernant le probléme en quest ion seraient analysées ä l 'aide d'un échantillonnage.

4. Prenant en considération les täches des recherches poursuivies ä l 'aide d 'ordinateurs , l 'auteur désire signaler -— le résumé susmentionné cons t i tuant un p rogramme de recherches de plusieurs décennies, mérne en cas d 'approvis ionnement optimal en mach ines — quelle est la voie qui s'ouvre d e v a n t les recherches p a r l ' introduction des ordinateurs. II souligna que la solu-t ion des problémes de ce genre est connue dans la l i t t é ra ture internationale e t que les expériences internationales m o n t r e n t que le su rc ro i t de frais dű ä l 'utilisation des ord ina teurs est compensé par les résultats. P a r m i ses proposit ions l 'auteur estime de toute premiere importance celle de la fondation d 'une archive centrale d 'o rd ina teur pour le dépouillement de sources ou de groupes de sources déterminés.

Julianna Puskás—Margit Lánc: Analyse quantitative de la production agricole des labours en Hongrie de 1867 á 1913

L'étude s ' a t t a chan t au r appor t de L. Katus ava i t pour but l 'analyse s ta t i s t ique-mathéma-t ique de la product ion agricole des l abours pour en t i rer ensuite les conclusions économico-his-toriques. Les au teu r s donnérent s u r t o u t un renseignement méthodologique dans ce qui su i t .

Les sources de base: les séries des quantités exportées , des prix de production, et Celles de la récolte annuelle de chaque cul ture . Les auteurs effectuerent les calculs suivants fondés s u r ces séries:

s z e m l e 579:i

1. L'analyse des séries fu t commencée pa r la méthode la plus simple et la plus generale: celle en dressant des d iagrammes et des chiffres eorrélatifs. Des séries d'indieateurs fu ren t for-inées pour présenter les tendances de développement, notamment des indices de base, tou jours sut la base de la moyenne des années 1909—1913 e t des indices de chaine. La plupart des séries d'in-dieateurs sont les indices de volume. Pour pouvoir réduire au mérne dénominateur les quantités inipropres á l 'addition e t les différentes quali tés, les auteurs introduisirent l 'indice de valeur. Elles suivirent le changement, dans la production de certains groupes de cultures e t dans la pro-duction agricole totale en ut i l i sant des prix invariables. Les séries d'indieateurs formées sur la base du pr ix de production pondéré de la période 1909 — 1913 et de pr ix invariables, fonctionnent comme moyens de la reduction au mérne dénominateur des valeurs d 'usage différentes e t comme expression effective de la va leu r , et elles représentent le volume de la production.

2. Le changement de longue durée des séries et la tendance fondamentale du développe-ment de la production f u r e n t explorés par des calculs de t rends. Pa r t an t des calculs les plus simples, les auteurs calculérent d'abord les t r ends par des moyennes mobiles. Le ra jus tement ainsi a t te in t des flottements des séries facilita d é j á la connaissance de la nature de ces séries, et la courbe de trends s ' adapta relat ivement bien e t signala les phases plus grandes de l'accroisse-ment de la production qui é ta ien t mentionnées dans les sources historiques avec t ex te . Ce Sys-teme de calcul n'a pas p o u r t a n t permis d 'obtenir une courbe facile ä manier d 'une fat;on ana-lytique et concernant les séries entiéres.

C'est pourquoi les au teu r s recoururent a u x calculs de t rends analytiques, aprés avoir établi' les séries des valeurs de t r ends calculées par le systéme des moyennes mobiles et aprés en avoir tracé les diagrammes. II ne f u t point facile de determiner , quels son t les types de t r ends le mieux adaptés á certaines séries chronologiques. Les au teurs se servirent de plusieurs mé thodes (elles étudiérent les diagrammes des séries chronologiques, marquérent au jugé la médiane, examinérent les graphiques des trends (de calcul) á moyennes mobiles, prirent en considération les méthodes de calcul de t rends appliquées dans le cas des séries de type pareil) e t prirent en considération aussi les informations offertes par les sources historiques. Tirant t ou t e s ces conclusions, les auteurs choisirent les types de fonct ions mathémat iques qui pouvaient ref lé ter d'une maniére juste la tendance continuelle des séries. (Les auteurs élaborérent une mé thode de contröle: celle des moindres carrés. Aux séries chronologiques. englobant la format ion de la production, s 'adapté-rent dans la plupart des cas des trends linéaires, en quelques cas des trends exponentiels, mais quant aux prix, il fu t t ou jour s nécessaire d 'appl iquer des paraboles.) Aprés avoir é tabl i les séries de calculs de trends, elles t r aeé ren t les d iagrammes de trends (á u n e graduation mi-lognrithmi-que) et t ou t cela eut pour résu l ta t une courbe divergeante des t r ends linéraires. Cet te solution grapbique montre bien non seulement la médiane, mais aussi les divergences entre la série origi-nelle et celle calculée d 'aprés des valeurs de t rends .

3. Pour démontrer dans quelle rnesure il fallait égnliser les séries originelles e t dans quelle mesure les données réelles des séries divergent des valeurs de t rends (autrement dit : des médianes), les auteurs calculérent les déviat ions des données de la série originelle partant des données de la série des médianes. La différence d'année en année estdémontrée p a r la série des déviat ions. (Les déviations des trends, pour pouvoir étre résumées et comparées son t exprimées en pourcentage.)

Les auteurs a t t r ibuéren t une grandé impor tance á l 'explorat ion des déviations et , en par-t an t de celles-ci, au calcul des indices de dispersion, elles furent conscientes en ef fe t de l'abs-tract ion malhémat ique ob tenue par le calcul des médianes. (Elles on t remarqué que c'est cette

-abstraction qui est une des raisons pour lesquelles les historiens économistes sont rét icents aux calculs de trends.) Selon les au teurs on a besoin de cette abst ract ion mathématique précisément pour pouvoir connaitre plus profondément e t plus exactement la réalité historique. Pour les historiens le bu t primordial des calculs des médianes consiste précisément ä pouvoir démontrer et analyser de point de vue historique les diversions et les dispersions. (Les méthodes statistiques modernes prouvent que les mul t i tudes statist iques se présentent d ' u n e fagon différente si l'on con-nait la médiane deleurs diversions et de leurs dispersions.) P a r les calculs visant ces derniéres. on a la possibilité de reconnai t re ou de présenter les caractéristiques de la production lesquelles seraient cachées sans cette analyse statistique mathématique.

4. Puis les auteurs on t calculé les indices de dispersions suivants : la moyenne absolue des déviations, la moyenne quadrat ique des déviations et la dévia t ion dite s tandardé . Cette derniére est l'indice le plus p u r , car il élimine l ' influence des différences quanti tat ives des séries.

5. La série des déviat ions signala non seulement le f lo t tement de la série originelle autour de la médiane, mais démont ra aussi la périodicité des différences. P o u r la saisir, les auteurs cal-culérent des trends par la m é t h o d e des moyennes mobiles et représentérent graphiquement cette ligne de t rend — considérant la médiane comme 100 pourcent (avec une moyenne mobile de 7 ans comme pour les séries chronologiques). Par cet te méthode elles pouva ien t approcher plus facile-ment la na tu r e des séries, car á l ' intérieur de la ligne de trends ä long terme se manifes térent les périodes moyennes et les périodes de rvthme accélérés et retardés.

580 s z e m l e

6. Les series calculées contiennent les deviations seeondaires. Pour démontrer le mouve-ment cyelique et les flottements, les au teurs examinerent la périodicité annuelle — considérant la médiane comme 100 pourcent.

Les séries et les diagrammes calculées par des méthodes statistiques, mathématiques ser-virent de base solide pour l'examen du dynamisme du progrés. Les indices de ce dernier sont des rythmes de croissance moyens. Les au teurs calculérent ces indices concernant les séries entiéres de deux fa?ons: 1. ä partir des médianes du rythme de croissance moyens, 2. á partir de la moyenne des premieres et derniéres cinq années des séries. Le rythme de croissance moyens des séries entiéres est également une abstraction mathématique. Dans la réalité; les rythmes de crois-sance -— comme le signalérent déjá les indices de chaine — ne furent pas les mémes pendant deux ans non plus. La médiane, c'est ä dire le rythme de croissance moyen des séries entiéres est important pour les historiens afin qu'i ls puissent connaitre les déviations et puissent ana-lyser les dispersions autour des ry thmes de croissance moyens.

D'aprés l 'analyse des séries des déviations et sur tout de leurs lignes de trends il es t devenu clair qu'au delä du changement annuel des rythmes de croissance certaines périodicités se manifestaient, á savoir les périodes accélérées ou retardées des rythmes de croissance. Les auteurs s'efforcérent de démontrer ces périodes par deux méthodes: í . par le calcul de rythmes de croissance moyens superposés pour des périodes de 10 années, 2. pour les périodes que les déviations signalérent comme changements du rythme de croissance. Les auteurs se servirent des méthodes mathématiques pour l 'analyse du changement structural de la production des cultures de champs. Elles cherchérent — par une méthode de filtrage — la réponse ä la question de savoir dans quelle mesure les trois éléments essentiels influencérent la croissance. Ces trois éléments sont : l 'aggrandissement de l 'emblavement, la transformation structurale des semailles et l 'ae-croissement du rendementdes récoltes. (Les auteurs analysérent le rendementpar cultures aussi.)

7. Pour l 'analyse comparative internationale et pour l'appréciation plus exacte du déve-loppement hongrois, les auteurs soumirent dans la mesure possible á un examen analogue les séries de la production des cultures de champs dans plusieurs pays européens. En dehors de la comparaison de la production en Hongrie e t en Autriche, l 'examen concerté des deux séries per-m i t d'établir la formation des trends á long terme concernant les principaux produits agricoles e t d'examiner la croissance au niveau de la Monarchie Austro-Hongroise aussi.

Attila Cseraok—Éva Erlich—György Szilágyi: Sur l'infrastructure sur la base des statistiques historiques

(Examen comparatif international 1860—1968)

L'examen exécuté par le collectif d'économistes illustra á la conférence les problémes que pose le rapprochement des recherches en économie et en histoire économique. Les recherches se poursuivirent sur tout dans les domaines suivants:

1. Comment évolua l ' infrastructure dans les différentes phases de la croissance économi-que des différents pays? 2. Quel est le degré de développement — prenant en considération le niveau de la technique de l'époque — appartenant au niveau économique du pays donné; 3. «Combién coűtent» — á des niveaux définis du développement économique — l'établissement, l 'entretien, la modernisation et l 'extension de l 'infrastructure, combién ils exigent des économies nationales ?

L'examen international historique de l ' infrastructure embrassa une période de 100 ans (1860-1968).

Sur la notion de l ' infrastructure: Les auteurs entendent par cette notion la partié de la for tune nationale qui ne sert directement ni ä la création ni ä la consommation des biens matéri-aux, la partié qui doit assurer la marge pure du processus de «production — distribution — con-sommation», conformément aux exigences de la technique, á un niveau donné du développe-ment économique.

Un systéme d'indices spécial sert á la comparaison internationale historique de l ' infra-structure sur le plan international.

Les types du développement infrastructural et de l'industrialisation: Trois types fondamentaux se dessinérent en résultat des calculs: Le premier est incarné

par l'Angleterre, la Hollande et quelques pays de l 'Europe occidentale, dans ces pays la formation de l 'infrastructure précéde le développement industriel accéléré. Les cadres infrastructuraux créés antérieurement garantirent la inarge primitive pour le fonctionnement et l'extension graduelle de l'industrialisation commen(ant plus tard. L 'autre type du développement, plus moderne, est incarné par l'économie des Etats-Unis. L'infrastructure s'est formée ici presque

s z e m l e 581:i

sans antécédents, parallélement ä la formation du capitalisme et ä son extension, en mérne temps que se présentérent les besoms provoqués par la production et la consommation. Au début, le capital étranger appuya aussi ce procés. Le modele anglais est caractérisé par l'antériorité de l ' infrastructure, celui des États-Unis par le développement infrastructural accompagnant l'ex-tension du capitalisme. Plusicurs pays de l 'Europe centrale e t Orientale restérent á l'écart — siir-tout aprés la I e guerre mondiale — de la transformation infrastructurale qui s 'effectua á la mérne époque en Europe occidentale. Le type de développement économique réalisé par les pays soci-alistes européennes aprés la II e guerre mondiale difiére des deux autres types susmentionnés. Ce type n'est caractérisé ni par l 'antériorité ni par le codéveloppement. C'est un troisiéme type oü le développement infrastructural reste absent, du moins pour un certain temps. Dans ces pays-lä — jusqu'au milieu des années soixante — il s 'agit plutöt de l'usure de l ' infrastructure existante, périmée

Deux recherches spéciales avec ordinateur furent exposées suivant le rappor t de I. Welt-mann concernant l 'histoire agraire. Toutes les deux préparent des métbodes applicables généra-lement dans l 'exploration des sources et analyse des données de l'histoire agraire. Elles se pour-saivent avec la collaboration des collectifs, composés de divers spécialistes, conformément au but .

En ce qui concerne le röle que jouent les éléments de production dans l ' infrastructure, on peut constater que l'évolution du rapport entre le nombre de ceux travail lant dans l'infra-structure et la population active montre la fusion particuliére des facteurs du temps et du déve-loppement économique. Entre les deux facteurs c'est le deuxiéme qui est décisif.

Une des caractéristiques les plus importantes de l ' infrastructure est le fait que cette derniére exige de grands investissements. La proportion des investissements infrastructuraux comparée á la proportion des investissements totaux mont re de larges variations, en fonction du temps et du pays. Cette proportion ne baisse presque jamais sous 50 pour-cent et sa limité supérieure s'éléve ä 80 pour-cent. L 'autre caractéristique des investissements de l 'infrastructure est le fait que leur volume ne dépend pas en général du niveau de développement économique. Dans les pays socialistes la proportion des investissements infrastructuraux comparée aux inves-tissements totaux est moins grandé que dans les pays capitalistes.

Le développement de l ' infrastructure est un procés long et exige de grands efforts des économies nationales.

7 - 8 .

Dénes Varga—Éva Veress: L'exploration á l'aide d'ordinateurs des recensements des terres de l'époque féodale

I A l'aide de linguistes-mathématiciens nous préparons des index de sources sur plusieurs

dizaines de milliers de recensements des terres remontant aux années 1526—1848. Ensystémati-sant ä l'aide d'ordinateurs les 15 000 extraits de documents, nous exécutons d 'abord le classement

, élémentaire qui peut faciliter l'aper^u général. (Au moment de la conférence c'est ce travail qui se prépara.) Les linguistes et les mathématiciens participant ä ce travail élaborérent une métliode qui pourrait étre développée ultérieurement jusqu'au dépouillement thématique détaillé qui peut s 'avérer nécessaire dans le cas de certaines parties de la matiére choisie ä l'aide de l'ordi-nateur .

Antérieurement on a fait des expériences concernant l'utilisation des movens dedocumenta-tion manuels (systéme de catalogue traditionnel, cartes perforées). Tout cela n 'a pas eu de résultat satisfaisant, les difficultés de leur préparation, entretien e t utilisation étaient évidentes, vu la quanti té des matiéres. Les auteurs estiment quand-méme opportune de preparer le dépouille-

1 ment automatique par des moyens de documentation manuels; possédant les informations antérieurement obtenues sur la matiére, on peut organiser plus économiquement le dépouillement automat ique , on peut se procurer des expériences utiles e t en plus, la plupart des problémes de classification et de définition se posent dés ce travail et le systéme de documentation adapté á la matiére arrive ä l 'ordinateur sous forme műre. (C'est la premiere partié de l'exposé qui traite le probléme de la combinaison avantageuse de la mise au point manuelle et automatique.)

Dans le cas des indices des registres des propriétés terriennes il faut que le travail différe d 'une facjon fondamentale des autres systé mes de documentation spéeial (p. ex. la documenta-tion des bibliothéques.) Avant tout, il fa l la i t garantir la prépondérance des aspects de critique de sources (pour cela servaient ä base les données critiques des résumés de source, c'est d'aprés ces données qu'on peut former les qualifications concernant certaines données et les documents.)

Sous 1'aspect historique, la partie la plus importante du registre en préparation est l'indice géograph ique et du point de vue de l'utilisation des ordinateurs — c'est le travail le plus intéressant. A c ause de l 'orthographie variée des noms de lieu, ä cause du changement fré-

2 1 Tör t éne l emi Szemle 197 2 /3—4

5 8 2 s z e m l e

quent des noms des habi tants et de la reorganisation successive des unites administratives, le dressement de l'indice géographique semble étre irréel pour plus que quatre siécles á la base des données de plusieurs cent mille datations de noms de lieu. Lors du dépouillement automatique, ce n'est pas l'accord littérale qui est le devoir primordial parce qu 'á cette méthode on ne peut classer qu 'une partié de la matiére. II faut résoudre le probléme; comment on peut reconnaitre le mérne nom de lieu d'aprés les variantes, c 'est á dire, comment on peut définir d 'aprés les noms de lieu ayant des formes uniques, quel est l 'objet physique concerné dans un contexte donné. Dans une certaine mesure ce probléme est l 'analogon linguistique de «pattern recognition» dans le cas oü l'étalon (sous forme de registre p. ex.) est donné d 'avance.

Les troisiéme et quatriéme parties de l 'exposé passent en revue les résultats obtenus grace ä l 'examen empirique de la toponymie et á la méthode élaborée pour aborder le probléme á l 'aide de l 'ordinateur.

László Cseh—György Haraszti—Éva Veress: Méthode topographique du dépouillement et du stockage des données dans

l'histoire agraire (établissement de diagrammes géographiques á l'aide de l'ordinateur)

L'étude expose deux sortes de diagrammes géographiques dressés á l'aide de pr inter : 1. Les diagrammes de points: des unités géographiques (p. ex. une agglomération) se

présentent ici sous forme de points, le point est représenté par un signe de ponctuation choisi du jeu de signe du printer — conformément au théme. Sur une carte thématique une série définie de signes de ponctuation répond á la série des catégories qualificatives. (P. ex. la série des chiffres peut signifier des catégories d'échelle.) Ces diagrammes ne servent pas á la net teté visuelle, le facteur visuel joue un certain rőle lorsqu'il f au t choisir des signes de ponctuation qui puissent étre distingués nettement, leur but est d'enregistrer dans une disposition géographique les données et les résultats obtenus lors du dépouillement. Ces diagrammes sont des cartes de t ravai l que le chercheur peut dépouiller plus facilement que les tableaux récapitulatifs. Une reduction effectuée selon certaines considérations fixées ä l 'avance y joue son röle. Iis peuvent étre exécutés ä bas prix mérne dans une quant i té importante et ils sont facilement maniables de tous les points de vue.

2. Des diagrammes de cartes pouvant étre mesurés visuellement aussi, se préparent avec une méthode pareille. Des unités territoriales á l'intérieur du pays (p. ex. les comitats) forment une surface couverte des signes de ponctuation conformes á leur qualification. Par le choix des signes de ponctuation on peut atteindre les contrastes visuels qui sont atteints lors du trace-ment des cartes par les hachures de différente densité. La carte imprimée de cette fay on offre sur le résultat définitif du dépouillement une vue d'ensemble comprenant l ' interprétation aussi.

Ces diagrammes ressemblant aux cartes sont trés proches de la cartographie thématique, mais ils ne doivent pas étre confondus avec la cartographie automatisée. Lors de leur dressement on prend en considération les aspects cartographiques dans la mesure oü la technique le permet, mais en derniére analyse, ils sont de simples instruments de travail e t en cette qualité ils represen-t e d une phase du processus de dépouillement. Une caractéristique importante de la méthode utilisée est le fait que les diagrammes de carte ont des rapports trés étroits avec l 'ensemble du processus du dépouillement. Le dépouillement des données portées á l'ordinateur peut étre achevé sans interruption et les résultats peuvent étre représentés sóit sur les diagrammes de cartes sóit sur des tableaux et peuvent étre transmis au listing.

La prépondérance de l'aspect géographique dans le procés de dépouillement des données permit et facilita aussi de résoudre le probléme du stockage selon un principe géographique homogene des données provenant de sources volumineuses. II devient possible d'élaborer un systéme de dépouillement approprié aux examens régionaux, de fa jon á ce que celui-ci sóit facilement applicable aussi ä des sources de composition et d'áge différents. La mise au point de ce systéme exige un travail préparatoire considérable mais le résultat est aussi impor tant . Le travail préparatoire est commencé sur la base des expériences faites avec des diagrammes de carte susmentionnés.

DISCUSSION Dans la deuxiéme partié des délibérations, au cours de la discussion, les participants

— tout en posant quelques problémes de détail non négligeables et concrets — parvinrent quant au fond á la mérne opinion. Iis tinrent tous á l'élargissement méthodique des recherches quanti-tatives, á leur approfondissement thématique e t á l'organisation nécéssaire du travail . Iis sou-

s z e m l e 5 8 3

lignérent l'importance de la preparation des examens quant i ta t i fs et la nécessité de les relier aux recherches complexes. Les représentants des disciplines voisines partagérent la mérne opinion (surtout des linguistes) t ou t en offrant leur appui.

Dans d'autres domaines historiographiques de l'utilisation des ordinateurs (p. ex. analyse des textes, analyse du contenu etc.) il n 'eut pas ou presque pas d'initiatives jusqu 'á présent en Hongrie. Les chercheurs tiennent compte de ces possibilités.

II est recommandé de continuer la collaboration entre les historiens et les experts des ordinateurs — eile peut étre trés fructueuse dans le domaine de la formation des experts. Les participants — tirant les conclusions de la conférence — firent des propositions concrétes, prati-ques, aux associations scientifiques, organisatrices de la présente conférence, concernant la collaboration interprofessionnelle.