CAA Webcast “Automatisierung in der Archäologie”

Freitag den 24.09 um 17:00 h

Alle Vorträge finden auf Deutsch statt (auch wenn das Abstract in Englisch ist). Sollten Sie keinen Einwahllink von uns erhalten haben, schicken Sie uns bitte eine kurze email an vorstand@ag-caa.de.

Moderation: Agnes Schneider, Marburg, und Florian Linsel, Bamberg

Agnes Schneider hat Vor- und Frühgeschichte, Klassische Archäologie und Römische Provinzialarchäologie in Budapest, Ungarn, und Physische Geographie und Geoarchäologie in Marburg studiert. Ihr Fokus liegt auf der Analyse von Kulturlandschaften und Fundstellen mittels statistischer und räumlicher Konzepte. Hierbei konzentriert sie sich auf Fernerkundungs- und archäologischen Daten, die sie mittels FOSS Anwendungen und reproduzierbaren Arbeitsabläufen untersucht

Florian Linsel hat Archäologische Wissenschaften mit den Schwerpunkten in der Archäoinformatik und Prähistorischen Archäologie in Marburg und Köln studiert. Momentan ist er in Bamberg als wissenschaftlicher Assistent angestellt und schreibt an seiner Doktorarbeit zu dem Thema “The Dimension of Sophistication. The Fractal Characteristic of Palaeolithic Production Systems”.

1. Reproduzierbare Forschung in der Archäologie

Autoren: Oliver Nakoinz (Vortragender),Daniel Knitter, Franziska Engelbogen, Gerrit Günter, Steffen Strohm, Michael Kempf

Vortragende(r): Oliver Nakoinz

Oliver Nakoinz ist wissenschaftlicher Mitarbeiter der Johanna-Mestorf Akademie und des Instituts für Ur- und Frühgeschichte der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen in der quantitativen Archäologie und der vorrömischen Eisenzeit.

Seit einiger Zeit wird ein Mangel an Reproduzierbarkeit in den Wissenschaften beobachtet und kritisiert. Das gilt, auf den ersten Blick überraschend, auch und vor allem für quantitative Methoden. Da Reproduzierbarkeit ein zentrales Merkmal der Wissenschaftlichkeit darstellt, handelt es sich hierbei um eine veritable Krise die auch die Archäologie erfasst. In diesem Beitrag wird dargestellt warum Reproduzierbarkeit unabdingbar ist, warum sie gegenwärtig nicht in vollem Umfang gegeben ist und wie sie wieder erlangt werden kann. Gerade unterläuft die Quantitative Archäologie einen Kulturwandel hin zu einer reproduzierbaren Arbeitsweise. Dieser Kulturwandel stellt eine massive Veränderung der wissenschaftlichen Praxis dar.

2. outlineR: An R package to derive outline shapes from (multiple) artefacts on JPEG images

Vortragende(r): David N. Matzig

David N. Matzig studied Pre- and Protohistory at the Universities of Tübingen and Kiel. His research interests lie in the application of quantitative methods to geospatial and cultural evolutionary questions in archaeology. He currently pursues a PhD at Aarhus University, where he is concerned with culture-historical taxonomies for the European Final Palaeolithic/earliest Mesolithic. For this he deploys geometric morphometric and phylogenetic methods on lithic tools.

Geometric morphometric methods (GMM) in archaeology are experiencing a sharp increase in application and popularity since the last decade or so and seem to be more popular now than ever. In general, they constitute a major advance vis-à-vis earlier qualitative descriptions, typological assessment, or linear measurements of artefacts. GMM approaches can be divided into methods that use landmarks, and those that use trigonometric descriptions of whole outlines. The bulk of archaeological applications of GMM have so far relied on landmark-based approaches, although a surge of recent studies is demonstrating the utility of whole-outline approaches using so-called elliptical Fourier analysis (EFA; Kuhl and Giardina 1982) and cognate approaches. Landmark approaches offer a straightforward way of delineating homologous structures but their application also incurs a significant loss of shape information. In addition, the a priori identification of homologous landmarks on artefacts can be difficult and inherently subjective unless unambiguous theoretical expectations are available. Therefore, outline approaches offer an alternative, robust and information-rich way of capturing artefact shape data. Accurate artefact outlines can also be extracted efficiently from widely-available legacy data, especially from artefact line drawings. There currently exist various standalone software applications as well as some R-packages for the extraction and analysis of landmarks and whole-outlines. However, the extraction step always involves a considerable amount of manual processing and manual tracking of either the landmarks or whole-outlines, which proves to be the definite bottleneck of many studies. In this paper I introduce the R-package outlineR (Matzig 2021) that allows for a fast and efficient extraction of whole-outlines from multiple artefacts on images, ready to be analysed in the Momocs (Bonhomme et al. 2014) environment. I give insight to the workflow and how it compares to existing methods of whole-outline extraction thus showing the advantages and savings in time when using outlineR for the digitization of large amounts of legacy data, such as artefact images or drawings. Finally, I present a case study (Matzig et al. 2021) using a large dataset of Late Neolithic/Early Bronze Age projectile points from Northwestern Europe extracted using the outlineR-package to showcase the possibilities of whole-outline GMM in regard to the creation of typologies and inference of chronologic information.