title: Think big about data: Archaeology and the Big Data challenge
Creators: name: Gattiglia, Gabriele
Publisher: name: University Library Heidelberg
Year: 2015

description: Üblicherweise als Hochgeschwindigkeitsdaten (high volume, high velocity und/oder high variety data) bezeichnet, machen es Big Data möglich, dank dem Einsatz von Software, Hardware und Algorithmen historische Prozesse zu studieren, die man anhand kleinerer Datenmengen nicht verstehen kann. Big Data setzt einen neuen archäologischen Ansatz voraus: Die Bereitschaft, Massen von Daten zu nutzen, ungeordnete und heterogene Daten zu übernehmen, und Korrelation statt Kausalität zu akzeptieren. Kann die Unvollständigkeit archäologischer Daten einen solchen Ansatz verhindern? Oder sind archäologische Daten geradezu dafür prädestiniert, eben weil sie ungeordnet und unstrukturiert sind? Normalerweise handelt Archäologie mit großen und komplexen Mengen von Daten, oft fragmentarisch, und oft solchen, die aus verschiedenen Quellen und Disziplinen kommen und die selten im gleichen Format oder in der gleichen Skala vorliegen. Ist Archäologie bereit, mehr mit solchen Methoden zu arbeiten, die auf Daten basieren, und prädiktive und probabilistische Techniken zu akzeptieren? Big Data erklärt nicht, sondern informiert, bietet ein Modell für eine archäologische Interpretation an, ist eine Ressource und ein Werkzeug: Data Mining, Datenvisualisierung, Bildverarbeitung und quantitative Methoden können gemeinsam dazu beitragen, komplexe archäologische Informationen zu verstehen. So verführerisch Big Data auch sein mag, man sollte die Probleme nicht leugnen: Es besteht die Gefahr, Daten als absolute Wahrheit zu betrachten, zudem bestehen Fragen verbunden mit intellektuellen Rechten und Ethik. Wir können diese Technologie adaptieren, aber wir sollten ihre Stärken und Grenzen erkennen.
description: Usually defined as high volume, high velocity, and/or high variety data, Big Data permit us to learn things that we could not comprehend using smaller amounts of data, thanks to the empowerment provided by software, hardware and algorithms. This requires a novel archaeological approach: to use a lot of data; to accept messiness; to move from causation to correlation. Do the imperfections of archaeological data preclude this approach? Or are archaeological data perfect because they are messy and difficult to structure? Normally archaeology deals with the complexity of large datasets, fragmentary data, data from a variety of sources and disciplines, rarely in the same format or scale. If so, is archaeology ready to work more with data-driven research, to accept predictive and probabilistic techniques? Big Data inform, rather than explain, they expose patterns for archaeological interpretation, they are a resource and a tool: data mining, text mining, data visualisations, quantitative methods, image processing etc. can help us to understand complex archaeological information. Nonetheless, however seductive Big Data appear, we cannot ignore the problems, such as the risk of considering that data = truth, and intellectual property and ethical issues. Rather, we must adopt this technology with an appreciation of its power but also of its limitations.