Arkeolojinin Tarihleme Sorunu için İstatistiksel Düzeltme

Arkeologların uzun süredir bir tarihleme sorunu var. Fakat şimdiye kadar hiçbir zaman işe yarayan istatistiksel bir düzeltme olmadı.

Arkeologların uzun süredir bir tarihleme sorunu var. Tipik olarak geçmişteki insan demografik değişikliklerini yeniden yapılandırmak için kullanılan radyokarbon analizi, radyokarbon kalibrasyon eğrileri ve ölçüm belirsizliği ile kolayca çarpıtılan bir yönteme dayanır. Ve şimdiye kadar hiçbir zaman işe yarayan istatistiksel bir düzeltme olmadı.

Journal of Archeological Science’da radyokarbon tarih kümelerini özetlemek için geliştirdiği yeni bir yöntemle ilgili bir makalenin başyazarı olan Santa Fe Enstitüsü arkeoloğu Michael Price, “Hiç kimse sorunu sistematik olarak araştırmadı veya istatistiksel olarak bununla nasıl başa çıkabileceğinizi göstermedi.” diyor. “Bu çalışmada anlaşmazlığın çözülmesi gerçekten heyecan verici. Temel bir sorunu tespit ettik ve düzelttik.”

(Yeni Tarihleme Yöntemi Tarihöncesine Işık Tutuyor)

Son yıllarda arkeologlar, “veri olarak tarihler” (dates as data) adı verilen bir yaklaşımla geçmiş nüfus büyüklüğünü yeniden yapılandırmak için radyokarbon tarih kümelerine giderek daha fazla güvendiler. Temel varsayım, belirli bir dönemdeki radyokarbon örneklerinin sayısının, o sırada bölgenin nüfus büyüklüğü ile orantılı olduğudur. Arkeologlar, bu radyokarbon tarihlerini özetlemek için geleneksel olarak “toplanmış olasılık yoğunluklarını” (“Summed Probability Densities), SPD’leri, kullandılar. Baylor Üniversitesi arkeoloğu ve makalenin ortak yazarı Julie Hoggarth, “Ancak SPD’lerle ilgili birçok temel sorun var.” diyor.

Radyokarbon tarihleme, organik maddede karbon-14’ün bozunmasını ölçer. Ancak atmosferdeki karbon-14 miktarı zaman içinde dalgalanır; sabit bir temel değildir. Böylece araştırmacılar, karbon-14 değerlerini tarihlerle eşleştiren radyokarbon kalibrasyon eğrileri oluştururlar. Yine de tek bir karbon-14 değeri farklı tarihlere karşılık gelebilir- SPD eğrilerini doğal olarak saptırabilen “eş sonluluk” olarak bilinen bir sorun.

Hoggarth, “Bu önemli bir sorun ve demografik analizler için bir engeldi.” diyor. “Baktığınız değişikliğin nüfus büyüklüğündeki gerçek bir değişiklik olduğunu ve kalibrasyon eğrisinin şeklinde bir değişiklik olmadığını nereden biliyorsunuz?”

Birkaç yıl önce Price ile sorunu tartıştığında, o da SPD’lerin hayranı olmadığını söyledi. Bunun yerine arkeologların ne yapması gerektiğini sordu. Esasen, “Eh, alternatif yok” dedi.

Bu farkındalık, yıllarca süren bir arayışa yol açtı. Price, Bayes mantığı kullanan tarih öncesi popülasyonları tahmin etmek için bir yaklaşım ve araştırmacıların eş sonluluk sorununun üstesinden gelmelerini sağlayan esnek bir olasılık modeli geliştirdi. Yaklaşım ayrıca, daha doğru bir nüfus tahmini elde etmek için ek arkeolojik bilgileri radyokarbon analizleriyle birleştirmelerine olanak tanıdı. Ekibiyle, yaklaşımı, önceden kapsamlı arkeolojik araştırmalara sahip olan Maya şehri Tikal’den gelen mevcut radyokarbon tarihlerine uyguladı. 

Maya uzmanı Hoggarth, “Gerçekten iyi bir test vakası olarak hizmet ediyor.” diyor. Uzun bir süre arkeologlar iki demografik yeniden yapılandırmayı tartıştılar: Tikal’in nüfusu erken Klasik dönemde arttı ve sonra durağan bir noktaya geldi ya da geç Klasik dönemde arttı. Ekip yeni Bayes algoritmasını uyguladığında, “Geç Klasik dönem ile ilişkili gerçekten dik bir nüfus artışı gösterdi.” diyor ve “Bu bizim için gerçekten harika bir doğrulama oldu.”

Yazarlar, yeni yaklaşımı uygulayan açık kaynaklı bir paket üretti ve web sitesi bağlantıları ve kodu makalelerine dahil edildi. Price, “Bunun için heyecanlı olmamın nedeni, önemli olan bir hataya işaret etmek, onu düzeltmek ve gelecekteki çalışmalar için zemin hazırlamaktı.” diyor.

Bu makale sadece ilk adım. Ekip daha sonra, “veri füzyonu” yoluyla daha güvenilir demografik yeniden yapılandırmalar için radyokarbon tarihlerine eski DNA verilerini ve diğer verileri ekleyecek. Price, “Uzun vadeli plan bu.” diyor. Bu durum veri yaklaşımı olarak tarihlerle ilgili ikinci bir sorunun çözülmesine yardımcı olabilir: Radyokarbon tarihlerinin belirli bir zaman dilimine doğru eğrilmesi ve yanlış analizlere yol açması durumunda bir “önyargı sorunu”.

Ama bu başka bir yazının konusu.

Santa Fe Institute. 15 Eylül 2021.

Makale: Price, M. H., Capriles, J. M., Hoggarth, J. A., Bocinsky, R. K., Ebert, C. E., & Jones, J. H. (2021). End-to-end Bayesian analysis for summarizing sets of radiocarbon dates. Journal of Archaeological Science, 135, 105473.