Опыт германских ученых по созданию автоматизированной системы обработки данных исторических источников kleio

Вестник Челябинского государственного университета. 2010. № 15 (196). История. Вып. 40. С. 168-175.

с. в. Пинягин

опыт германских ученых по созданию автоматизированной системы обработки данных исторических источников КЕЕЮ

На основе новейших документов и научных разработок в статье анализируется опыт гер-манскихученыхпо созданию автоматизированной системы обработки данных. Раскрываются организационные формы этого процесса, показаны принципы построения и механизм применения СУБД КЬЕЮ.

Ключевые слова: историческая информатика, система управления базами данных KLEЮ. автоматизированное рабочее место историка.

В настоящее время обсуждение вопросов применения информационных технологий в социогуманитарном образовании ведется на конференциях многих Международных организаций, в том числе Ассоциации «History and Computing» (AHC), которая координирует деятельность историков разных стран, применяющих в своей исследовательской практике и учебном процессе компьютерные методы и технологии.

Цель данной статьи - показать предпосылки, принципы построения и механизм применения СУБД KLEIO.

Один из центров эффективного использования информационных технологий в исторических исследованиях и историческом образовании сформировался в Германии. Так, группа энтузиастов начала широко использовать информационные технологии для обработки текстов, для создания баз данных, для изучения демографической политики, а также применение мультимедиа и дистанционного образовании.

Среди многих перспектив развития исторической информатики следует выделить одну, связанную с разработкой специализированного программного обеспечения, учитывающего особенности исторических источников. Понимание того, что стандартное программное обеспечение может разрешить не все проблемы хранения и обработки на ЭВМ данных исторического источника появилось у историков-клиометристов еще в конце 1970-х ги. Именно в это время в ряде стран были начаты работы по созданию уже отдельных, узко-ориентированных программ, а также достаточно общих систем хранения и анализа информации, ориентированных на работу с определенным типом исторических

источников.

Это и стало одной из причин, побудившей исследователей из Германии заняться разработкой «рабочего места историка». То обстоятельство, что программы, которые предлагались промышленными разработчиками, не учитывали специфики анализа исторических источников, явилось одним из мотивов создания исследовательского инструментария. Помимо этого, никто не проводил маркетинговой политики, учитывающей спрос на подобные программные изделия. Поэтому исследователям приходилось самостоятельно формулировать основные потребности историка в программных модулях.

Институт истории общества М. Планка (г. Геттинген) стал одним из крупных центров исторической информатики. Здесь под руководством доктора М. Таллера был реализован крупный исследовательский проект “The Historical workstation project”, целью которого было создание автоматизированного рабочего места историка, а также разработка и внедрение соответствующего программного обеспечения. В состав рабочей группы вошли известные специалисты в области исторического компьютинга В. Леверманн, М. Ребейн, П. Беккера, Т. Вернера, Т. Гротума и др. В результате плодотворной работы над проектом в 1978 г. была создана специализированная система обработки данных исторических источников KLEIO.

Характерным явлением последних десятилетий в развитии социогуманитарных исследований является применение компьютерных систем и технологий. Наибольшую известность в странах присутствия Международной Ассоциации “History & Computing” получила система KLEIO.

KLEIO - это пакет программ, предназначенный специально для источникоориентированной обработки данных в процессе исторических исследований.

Обосновывая необходимость данной системы, М. Таллер пишет, что в основе исторического компьютинга лежит источникоориентированная обработка данных, представляющая собой моделирование на компьютере всех множеств информации, содержащихся в источнике и требующих от исследователя технических знаний и навыков работы с программными продуктами1.

В литературе принципы системы KLEIO наиболее полно описаны В. Тяжельниковой и В. Леверманном в книге «Источникоориентированная обработка данных. KLEIO: руководство для пользователя»2. Авторы отмечают, что постоянное совершенствование системы в течение последних десятилетий позволило ей вырасти в обширный пакет, который предоставляет в распоряжение историка наряду с разнообразными средствами, ориентированными на управление банком данных, также и графические возможности компьютера - производство карт и обработку изображений3.

В сборнике статей английских авторов «Волшебный подмастерье: KLEIO - основные функции», изданном под редакцией М. Вулларда и П. Денли, раскрывается механизм создания исторических баз данных, использующих систему управления базами данных KLEIO4. По мнению авторов, причина появления СУБД KLEIO связана с недостатком инструментов обработки нарративных источников и опыта работы с данной программой. Б. Поттлер демонстрирует функциональные возможности кодирования информации в KLEIO5. Дж. Бурт показала на примере неструктурированного материала, как с помощью СУБД KLEIO можно оформить и использовать базу данных6. Р. Руусалеп в своей статье выступает интегратором, использующим описание того, как он строил базу данных и интерпретировал полученный результат7.

М. Таллер в своей работе с характерным названием «Потребность в теории исторического компьютинга»8, рассматривая разработку моделей данных исторических источников, принципов построения источникоориентированных систем, выделил три принципа разработки теории исторического компьютинга:

- учет контекста при работе с информацией источника;

- учет размытости (нечеткости) данных источника;

- учет многомерности, многосвязанности текстовых структур источника9.

Основными мотивами разработки этой программы были следующие:

- исторические науки ввиду специфики данных, с которыми они главным образом работают, предъявляют высокие требования к гибкости структуры данных, которые не могут быть выполнены в короткие сроки коммерческими программами;

- в таких существенных направлениях, как развитие средств для распознавания различий в орфографии имен, разработка исторических систем валюты и т. п., требуются функции, которые внутри коммерческих программных средств могут быть реализованы только со значительными трудностями;

- с точки зрения дальнейшего развития науки сказываются к тому же возрастающие особенности исторических данных (общая неотчетливость информации исторических источников, их сильная чувствительность к контексту и т. д.), решение связанных с этим проблем в ближайшее время представляется возможным только заинтересованными деятелями исторических наук.

В связи с этим Институт истории общества им. Макса Планка с помощью описываемой программы попытался:

- в короткое время подготовить внутри исторической науки широкую, бесплатно вводимую систему для решения практических задач, возникающих при каждодневной работе историка,

- предложить рамки, внутри которых могут осуществляться специфические профессиональные решения,

- в будущем подготовить основы для программно-технического развития, которые, исходя из интенсивного анализа научноинформативных свойств исторических данных, оптимально будут подходить к этой ха-рактеристике10.

Раскрывая проблемы информационного обеспечения исторических исследований, М. Таллер отмечает, что специфика машиночитаемых данных по истории состоит в особенностях исторических источников с точки зрения их содержания и структуры. Историки гораздо чаще, чем, например, социологи, ра-

ботают с нарративными источниками более сложной структуры, чем анкетный материал, типичный для социальных наук. Кроме того, приходится учитывать то обстоятельство, что исторический источник часто анализируется в ином аспекте и с иной целью, не совпадающей с целью его создателей (чем и диктуется иногда трансформация исходных данных). Далее, характер многих источников таков, что исследователь использует лишь часть информации, например, выбирает некоторые фактические данные из обширного текстового источника. Все эти особенности и трансформации, включая кодирование и агрегирование, должны быть, очевидно, тщательно обоснованы11.

Осознание ограниченности традиционного способа подготовки исторической информации для автоматизированной обработки - прежде всего и главным образом для статистического анализа - привело в начале 1980-х гг. к возникновению источнико-ориентированного подхода. Основная его идея состояла в том, чтобы преодолеть вышеупомянутые ограничения, придать большую гибкость обработке исторической информации, предоставить историку более широкий набор аналитических средств, и была тесно связана с развитием новых методов и инструментария автоматической обработки текстов (полнотекстовые информационные системы, системы управления базами данных - СУБД). Это дало исследователям основание считать в тех случаях, где не было ясности в профессиональном статусе, к какой категории будут принадлежать индивидуальные значения, воспроизводить в их исходных транскрипциях, не используя кодировки, а полагаясь на компьютер, который переведет словарь индивидуальных значений в корректно определенные коды, исходя из тех или иных установок исследователя. Эти уточнения помогли использовать данные для разностороннего анализа, для построения таблиц сопряженности в статистических пакетах, что стало применяться в основном в микроистории. М. Таллер, один из разработчиков этого подхода считает, что:

1. Можно преобразовывать нечеткие данные о месте рождения с установлением географического названия в код расстояния с помощью кодировочных средств программного обеспечения.

2. Можно преобразовать с помощью компьютера эти названия в пару координат, кото-

рая может быть использована в вычислениях, основанных на метрических расстояниях.

3. Стало возможным использовать то же название для построения алфавитного списка мест рождения.

4. Можно использовать в случае регионов, для которых характерны разноязычные ссылки на географические пункты, транскрипции названий для анализа изменения употребления этих языков с течением временем.

5. Можно строить тематические карты, применив компьютер для кодировки.

Таким образом, по мнению М. Таллера, источнико-ориентированная обработка данных представляет собой попытку смоделировать на компьютере все множество содержащейся в источнике информации, попытку оперировать источниками для возможно более широкого спектра задач. Предоставляя инструменты для различных типов анализа, она не требует от историка еще во время создания базы данных принимать решение о том, какие методы будут использованы позднее12.

В технологии баз данных выделяют несколько направлений: теоретическое, а также направление, связанное с созданием программного обеспечения. Теория баз данных стала самостоятельной научной дисциплиной со своим предметом исследования и понятийным аппаратом, а также значительными теоретическими достижениями. В теории баз данных активно используются не только достижения областей, смежных информатике, но и математический аппарат, прежде всего теория множеств, алгебра и математическая логика. Параллельно с теорией разрабатываются и принципы практического использования баз данных: методология проектирования и эксплуатации, инструментальные средства для разработчиков и администраторов таких систем. Наконец, возникло специальное направление в разработке коммерческого программного обеспечения, допускающее коммерческие программы для создания и управления базами данных13.

М. Таллер в одном интервью отмечает: «Появление персонального компьютера в середине 80-х годов <...> привело к взрыву интереса к компьютерам среди историков. Многие пристрастные критики ранних попыток применения компьютера в истории неожиданно стали энтузиастами текстовых редакторов. Можно сказать, что в то же самое время квантитативные исследования стали

занимать меньшее место в понимании дисциплины в целом. Поскольку в компьютере вдруг увидели пишущую машинку, то готовность перестраивать методическое мышление ради применения этих машин снизилась. В некоторых западноевропейских странах у вас может возникнуть впечатление, что 80 % историков сильно сомневаются в пользе статистики, но при этом не меньше 80 % из них обожают круговые диаграммы. Таким образом, несомненный скачкообразный рост числа историков, применяющих компьютеры, сопровождался, в лучшем случае, более “туманным” подходом к методологическим вопросам - если только не полным отстранением от формальных методов»14. Трудно не согласиться, что подобный скачкообразный процесс не отразился на публикациях по исторической информатике, но П. Доорн не учитывает этот естественный ход событий.

В противовес аргументам П. Доорна высказался голландский историк Л. Брере, в одном из интервью он сказал: «Я считаю “KLEЮ” реальным научным достижением. Не спрашивайте меня, какая система управления базами данных самая лучшая. Однажды Манфред Таллер сказал, что самая лучшая

- та система, которую вы используете. И я думаю, что это правильно. Мой собственный способ отвечать на подобные вопросы таков: опишите мне вашу ситуацию, тип исторической проблемы, и тогда при одних обстоятельствах я порекомендую “KLEЮ”, а при иных - некоторые другие пакеты. Я думаю. что сами по себе пакеты и системы управления базами данных сегодня не так важны. Мотивы для использования баз данных, само их создание гораздо важнее. Технологическое развитие сегодня очень быстрое, и через 5 лет любой пакет управления базами данных устареет. Важнее иметь хорошие аргументы, документацию. И в большинстве случаев не имеет особого значения, какой именно пакет вы используете»15.

По мнению некоторых авторов, к числу главных достоинств программы KLEIO можно отнести следующие ее возможности:

- позволяет проводить все преобразования на естественной длине текста источника без сокращений;

- дает возможность точно ввести все части текста и «старается понять» текст так же, как он расположен в источнике;

- помогает пользователю не только опреде-

лить тип данных, а исходит из того, что каждый историк о своем источнике, из которого он формирует базу данных, имеет целый ряд рабочих гипотез, которые концептуально отличаются от данных в базе, но без которых данные обработать нельзя;

- всегда консультирует рабочие гипотезы историка о данных и проводит интерпретацию запроса пользователя по соответствующим правилам;

- в состоянии найти имя даже тогда, когда оно лишь похоже на искомое, сама отслеживает большое число нюансов, которые существенно влияют на содержание баз данных16.

При таком определении очевидно, что основной областью научного применения источнико-ориентированной обработки данных является публикация исторических текстов и источников в машиночитаемой форме. Без сомнения, технические средства обработки изображений открывают новые возможности публикации источников в машиночитаемой форме. Они позволяют хранить в памяти компьютера документы в факсимильной форме и использовать для их анализа широкий арсенал современных методов.

Однако следует подчеркнуть, что требование воспроизводить исторические источники на компьютере в адекватной оригиналу форме нацелено не только на публикацию исторических источников в машиночитаемой форме, но и, конечно же, не является самоцелью. Задача источнико-ориентированной обработки данных заключается в том, чтобы помочь историку решить конкретно-историческую проблему и предоставить оптимальные возможности для этого. Ориентация на источник как таковой и усилия по его максимально адекватному воспроизведению на компьютере вытекают изначально из стремления:

1) не ограничивать последующий анализ источника преждевременным кодированием, нормализацией и стандартизацией сведений в процессе ввода данных;

2) иметь в распоряжении многофункциональный набор средств анализа, который от прежних приемов из области управления банком данных (поиск информации, составление отчетов, поиск в полном тексте и т. д.) через пространственное представление и дифференциацию сведений (производство карт) идет к возможностям обработки изображений и дальнейшей передачи данных в программу (конверсии текстовых данных в цифровые)17.

Концепция источнико-ориентированной обработки данных исходит из предположения, что историку, приступающему к обработке материала, еще не известны все детали, и он еще не может удовлетворительно решить все вопросы интерпретации источника. Он находится только в начале исследования, он еще не сформулировал окончательно свои вопросы к источнику, и рабочая гипотеза будет еще неоднократно меняться.

Такая ситуация типична для исследовательского проекта, работа над которым только начинается. То же самое наблюдалось, когда ранее начатые проекты оказывались перед необходимостью использовать возможности источнико-ориентированной обработки данных. Вместе с тем работать с системой KLEIO может и тот, кто уже знает, как удовлетворительно решить все вопросы интерпретации материала и способен четко сформулировать исследовательские задачи, что позволяет ему еще до компьютерной обработки источника совершенно ясно определить базу исследования, а также методы анализа. Таким образом, с помощью KLEIO может проводиться и традиционная, не источнико-ориентированная обработка. В этом случае, однако, сильные стороны KLEЮ, которые отличают ее от коммерческих систем управления банками данных, будут использоваться не в полной мере.

Следует особо подчеркнуть, что только источнико-ориентированная форма обработки данных открывает возможность обрабатывать и анализировать источники на компьютере в адекватном оригиналу виде. Эта генеральная цель источнико-ориентированной обработки данных предполагает действительно серьезные технические процедуры. В частности, из нее вытекают существенные требования к принципам структурирования информации.

Система KLEЮ обеспечивает здесь максимум гибкости, которую, безусловно, не способны предложить коммерческие системы управления банками данных. Отдельные поля банка данных, которые в рамках системы KLEЮ называются элементарными информациями, могут иметь, к примеру, записи различной - и при этом практически неограниченной длины (до 2 миллионов символов). Они могут, кроме того, включать не только одну запись (как в большинстве коммерческих реляционных систем), а несколько логически равноправных записей: в исторических источниках широко распространен случай,

когда по ходу исследования выясняется, что человек имел, например, несколько профессий. Все записи в рамках такого рода поля могут иметь указания на другие, дополнительные сведения или оригинальную формулировку источника. Если для записи выбирается формулировка, отличная от оригинала

- «ассоциируемая с ней», то дополнительной информацией можно воспользоваться, когда это представляется осмысленным.

В системе предусмотрены специальные мероприятия для того, чтобы можно было обрабатывать неполные и нечеткие (‘fuzzy’) сведения. Для этого можно установить числовое значение степени достоверности сведений. Дальнейший анализ будет проводиться, исходя из полной достоверности сведений, либо принимая во внимание, что их достоверность составляет лишь 90 % или 85 %18.

Система позволяет работать как с совершенно «необработанными» текстами («полными текстами»), так и интегрировать такие тексты (и соответствующие им методы обработки) в формализованные, структурированные данные. В распоряжении исследователя имеется особое средство для того, чтобы, например, с помощью метода «сглаживания» написания имен обнаружить в базе данных персоналии с похожими именами.

При необходимости можно выбирать из нескольких возможных способов «сглаживания» имен; эти способы могут уточняться и дополняться по результатам этапов предшествующей обработки. Кроме того, система располагает широкими возможностями для обработки встречающихся в источниках исторических дат и календарных сведений, а также пересчитывать все формы мер, весов или сведения о различных валютах. Каждое текстовое сведение (например, профессия) может классифицироваться с помощью соответствующего словаря или преобразовываться в цифровую форму, чтобы передаваться для дальнейшего анализа в статистический пакет.

Главным в концепции системы KLEIO является положение, что все средства, которые помогают обработать и «понять» исторический источник, существуют отдельно от данных источника как таковых: данные являются в известном смысле «святыми» и, будучи однажды введенными, не должны больше изменяться. В то же время средства, которые необходимы и будут привлекаться для их об-

работки, являются полностью независимыми от данных и могут, в свою очередь, постоянно модифицироваться.

Все эти инструменты и вспомогательные средства выстраивают так называемую логическую среду банка данных, которая представляет собой экспертную систему.

Если историческое исследование выходит за рамки анализа полного текста источника, то первым необходимым этапом компьютерной обработки становится структурирование данных. Неизбежная при этом потеря части информации является одной из существенных проблем, затрудняющих использование в исторических исследованиях коммерческих систем управления базами данных. Особенность KLEЮ состоит в том, что она обладает исключительно гибкими возможностями структурирования данных, благодаря чему достигается максимально возможная степень адекватности компьютерного представления источника.

Информационными единицами, которые предлагает система для структурирования информации, являются: документ, информационная группа и элементарная информация.

Самой крупной информационной единицей является документ. Чаще всего под документом понимается определенный тип источника (личное дело, завещание, удостоверение, ведомость по выплате заработной платы и т. п.), что, впрочем, не является обязательным. Одна база данных содержит множество такого рода документов. Чаще всего создаются такие базы данных, которые содержат однотипные документы, что, конечно, не предопределено системой; при необходимости в одной базе данных без особых усилий можно одновременно управлять несколькими типами документов.

Документ состоит из одной или нескольких информационных групп. Информационная группа приблизительно соответствует записи или последовательности в таблице реляционной системы управления банком данных; все информационные группы определенного типа конструируются по объектам или таблицам в такого рода системах. Аналогия является, безусловно, лишь приблизительной, поскольку в рамках системы KLEЮ информационные группы могут включать другие информационные группы, которые, в свою очередь, могут также включать информационные группы и т. д., образуя своеобразную

«матрешку». Это позволяет моделировать или выстраивать комплексные структуры (включая также структуры с рекурсивными данными). Ограничения возникают, скорее, вследствие содержательных причин: каждая информационная группа может включать до 250000 информационных групп или типов, структура в целом - до 250000 иерархических уровней и т. д.

Собственно информационные группы состоят из одной или нескольких элементарных информаций, которые в свою очередь соответствуют атрибутам, полям или столбцам в других системах управления банками данных. Аналогия здесь также имеет довольно приблизительные границы, поскольку элементарные информации могут включать практически неограниченное число символов, состоять из нескольких логически равноправных записей или содержать дополнительную информацию, которая «ассоциируется» с записью (записями).

Всего система распознает шесть типов данных, которые могут быть включены в элементарную информацию:

- текстовые данные;

- числа;

- календарные данные;

- специальным образом описанные сокращения;

- карты;

- изображения.

Для каждого типа данных установлены определенные правила обработки. Однако при решении конкретной задачи эти правила могут быть изменены или дополнены. В крайнем случае, особые правила обработки могут определяться для каждой отдельной элементарной информации.

Такие правила включаются в так называемый логический объект, который вместе с базой данных образует логическую среду задачи.

Структура базы данных будет определяться с помощью отдельных команд KLEЮ. Существует также целый ряд команд, которые имеются в распоряжении системы для проведения определенных задач. Команды служат либо для того, чтобы установить структуру базы данных или логической среды базы данных, либо для обработки и анализа данных.

Команды KLEЮ строятся по единому образцу: каждая команда состоит из так называемого командного слова, за которым, в свою

очередь, могут следовать один или несколько параметров, и, кроме этого, могут быть описаны определенные спецификации или опции. Некоторые команды могут включать отдельные подчиненные команды.

KLEIO активизируется и начинает выполнять программу, записанную в исходном файле. Система будет считывать файл с первого символа до тех пор, пока не встретится с командой ‘Stop’ или с символом конца файла. Все сообщения, а также все результаты будут выдаваться системой на экран, причем может использоваться кнопка ‘Pause’ для того, чтобы рассматривать длинную выдачу. Как правило, имеет смысл сообщения и результаты системы KLEIO не выдавать на экран, а записывать в файл и рассматривать впоследствии с помощью редактора или программы обработки текстов19.

Применение KLEIO позволило немецким ученым выполнить ряд крупных проектов20. Так, например, с ее помощью в ФРГ была создана база данных «Урбанизация Пруссии», посвященная изучению истории городов и городских центров Пруссии XIX - начала XX в. Информационный массив банка данных формируется главным образом на основе статистических материалов и содержит более 150 разнообразных показателей, извлеченных из переписей в 3398 городах и городских центрах. Они характеризуют численность населения и промышленных предприятий, географические координаты и принадлежность его к тому или иному административному району, городскому управлению и пр.

Таким образом, программное обеспечение KLEIO позволяет успешно решать практически все проблемы, возникающие при работе с источниками как по средневековью и античности, так и по новому и новейшему времени, что уже привело к качественно новому уровню компьютеризации этих областей исторической науки в Европе21. KLEIO обладает способностью распоряжаться возможностями структурного и семантического контекста и позволяет ученому работать как с базами, содержащими формализованные данные, так и с базами, содержащими полные тексты исторических источников. Эти достоинства системы KLEIO делают ее незаменимым инструментом на автоматизированном рабочем месте историка.

В настоящее время система KLEIO используется не только в Германии, но и в

Великобритании, Бельгии, Нидерландах, Франции, Италии, Испании и других европейских странах. Ее создание привело к появлению более глубоких исследований, в частности сравнительных исследований, имеющих дело с определенными занятиями, их названиями, изменениями во времени, например, сельскохозяйственными занятиями, юридическими специальностями, занятиями в текстильной промышленности и т. д.

Примечания

1 Таллер, М. Что такое «источникоориентированная обработка данных»; что такое «историческая информатика»? // История и компьютер : новые технологии в исторических исследованиях и образовании / под. ред. Л. И. Бородкина и В. Левермана. Геттинген, 1993. С. 18.

2 См.: Тяжельникова, В. Источнико-

ориентированная обработка данных. KLEIO : руководство для пользователя /

B. Тяжельникова, В. Леверманн. М., 1995. 309 с.

3 Там же. С. 9.

4 См.: The Sorcerer’s Apprentice : Kleio Case Studies. (Halbgraue Reihe zur historischen Fachinformatik. Band A29). / ed. by M. Woollard and P. Denley. St. Katharinen : Max-Planck-Institut &r Geschichte / Scripta Mercaturae Verlag, 1996. 206 p.

5 Pottler, B. Probate Inventories дs a Highly Structured Source // The Sorcerer’s Apprentice : Kleio Case Studies / ed. by M. Woollard and P. Denley. St. Katharinen, 1996.

6 Burt, J. Building the Educational Times (ET) Database // Ibid.

7 Ruusalepp, R. A Database of Students of Tartu University, 1632-1665 // Ibid.

8 Thaller, M. The Need for a Theory of Historical Computing // History Computing II / ed. by P. Denley, S. Fogelvik and C. Harvey. Manchester, N. Y. : Manchester Univ/ Press, 1989. P. 2-11.

9 Таллер, М. Что такое «источникоориентированная обработка данных»...

C. 19.

10 Таллер, М. KLEIO 4 - Система управления банком данных. М., 1995. С. III.

11 Таллер, М. Что такое «источникоориентированная обработка данных». С. 7.

12 См.: Morris, R. J. The Historian at Belshazzar's Feast : A Data Archive for the Year 2001 // Data, computers and the past: proceedings of

the Conference “Archiving and Disseminating Historical Machine Readable Data” (Leiden, April 27-28, 1990). Cahier VGI № 5 / ed. by P. Doorn, C. Kluts, E. Leenarts. Hilversum : Vereniging voor Geschidenis en Informatica / Uitgeverij Verloren, 1992. P. 42-51.

13 Austin, E. W. The ICPSR Historical Data Archive : What Can Be Learned from its First 25 Years? // Ibid. P. 68-74.

14 Интервью с доктором М. Таллера // Информ. бюл. Ассоц. «История и компьютер». 1995. № 15. С. 142-143.

15 Интервью с доктором Леном Брере // Там же. С. 88-89.

16 Историческая информатика / под ред. Л. И. Бородкина, И. М. Гарсковой. М. : Мосгорархив, 1996. С. 355.

17 Тяжельникова, В. Источникоориентированная обработка данных... С. 12.

18 Там же. С. 14.

19 Там же. C. 18.

20 Миськова, Е. Интервью с доктором Юргеном Шлумбомом / Е. Миськова, В. Лихттерман // Информ. бюл. Ассоц. «История и компьютер». 1995. № 15. С. 89-96; Бородкин, Л. И. Интервью с М. Талером. С. 141-144; Тяжельникова, В. Программное обеспечение Kleio - уникальный опыт немецких квантификаторов // Информ. бюл. Комис. по применению мат. методов и ЭВМ в ист. исслед. при Отд-нии истории РАН и Ассоц. «История и компьютер». 1991. № 2.

С. 29-31.

21 Thaller, М. The principles of Kleio. URL : http://bhgw 15.kfunigraz.ac .at/tutorial/intro. html; The Sorcerer’s Apprentice : Kleio Case Studies / ed. by M. Woollard and P. Denley. St. Katharinen, 1996. P. 1-14.