Assuming that the digital age started with the electronic computers built in the late 40s – early 50s of the 20^th century, it took only a couple of decades to historians to understand the potential relevance of this technology for the advancement of learning in the historical sciences. Since the introduction of punch cards to enter data into computers, historians started to create large data sets that may be analysed computationally. In the 1970s, the French historian Emmanuel Le Roy Ladurie was the first to foresee the implications of the use of the computer in historical studies: “History based on computers/information technology is not limited to a very specific category of research, but also leads to the establishment of an ‘archive’. Once transferred to tape or punched cards, and after having been used by a first historian, the data can in fact be stored for future researchers, who want to find non-experimented correlations”.

Today, the computer is fully integrated in the historian’s craft. However, history did not become a computational discipline yet. Current scholarship and technology may have science fiction dreams but cannot have the presumption to automatise history, because its data volume and complexity are still far beyond any available digital storage system capacity and machine learning capability. Nonetheless, computational history can be extremely relevant to develop a new and more efficient study of primary sources and secondary literature supporting the perennial historical chase for truth.

The bottle neck is the exegesis of the sources, because before dealing with big outputs, we need to work on big inputs. The ontology adopted for the definition of the entities and properties of databases is at the heart of the visualisation processes that can allow agent-based modelling to shed new light on historical records. Thus, digital history, before getting into the debate on the laws and purpose of history, is called to agree upon standardized methods to define machine-readable ontologies for both data (items known or assumed as facts) and the relationships among data (i.e., information, facts provided or learned about something or someone), which can be automatically extracted from primary and secondary sources, and possibly allow to expand, quantitatively and qualitatively, historical evidence, that is the available body of facts that the historian uses to judge whether a belief or proposition is true or valid.

Let me to welcome the readers of the of the newly established journal, Digital Orientalia, aims to nurture this discussion with a focus on Oriental Studies.

Если предположить, что цифровая эпоха началась с электронных компьютеров, созданных в конце 40-х – начале 50-х годов XX века, то историкам потребовалось всего несколько десятилетий, чтобы понять потенциальную значимость вычислительной техники для прогресса исторической науки. С момента появления перфокарт историки начали создавать большие наборы данных, которые можно анализировать с помощью алгоритмов. В 1970-х годах французский историк Эммануэль Ле Руа Ладури был первым, кто предвидел такие последствия использования компьютеров в исторических исследованиях. Он заметил: «История, основанная на компьютерах/информационных технологиях, уже не ограничивается только конкретной категорией исследований, но ведет к созданию «архива». Данные, однажды перенесенные первым историком на магнитную ленту или перфокарту, фактически могут быть сохранены для будущих исследователей, которые пожелают найти теоретические корреляции».

Сегодня информационные технологии полностью интегрированы в ремесло историка. Однако история еще не стала цифровой дисциплиной. Современная академическая наука и технологии могут иметь мечты из области научной фантастики, но не могут претендовать на автоматизацию истории, потому что объем и сложность ее данных по-прежнему намного превосходят любые доступные емкости цифровых систем хранения и возможности машинного обучения. Тем не менее, цифровая история может быть чрезвычайно актуальной для разработки новых и более эффективных методов исследования первоисточников и вторичной литературы, поддерживая неизменное стремление исторического знания к истине.

Узкое место — это интерпретация источников, потому что прежде чем иметь дело с большими данными на выходе из системы, нам нужно работать с большими данными на входе. Онтология, принятая для определения сущностей и свойств в базах данных, составляет сердцевину процессов визуализации, которые могут позволить агентному моделированию пролить новый свет на исторические сведения. Таким образом, цифровая история, прежде чем вступить в дискуссию о законах и целях истории, призвана согласовать общепринятые методы определения машиночитаемых онтологий как для данных (элементы, известные или предполагаемые как факты), так и для отношений между данными (т. е. информации, фактам, имеющимся или полученным о чем-либо или о ком-то), которые могут быть автоматически извлечены из первичных и вторичных источников. Это, возможно, позволит расширить количественно и качественно состав исторических свидетельств, то есть доступную совокупность фактов, которые историк использует, чтобы судить о том, истинно или допустимо его убеждение или гипотеза.

Приветствую читателей нового журнала Digital Orientalia, который стремится развивать дискуссию по этим вопросам на ниве востоковедения.

Deputy Editor-in-Chief,

Professor

Andrea Nanetti

Заместитель главного редактора

профессор

Андреа Нанетти