Ali je zemeljska statistika digitalizirana?

Ali je zemeljska statistika digitalizirana?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

V času poznega Ruskega cesarstva (1861-1917) je bilo zbranih ogromnih statističnih podatkov-"statistika zemlje". Na voljo so na mikroform na Yaleu (http://www.library.yale.edu/slavic/microform/zemstvo.html). So bili digitalizirani? Če ne, ali obstaja kakšna težava s podatki, ki je otežila digitalizacijo?

Hvala, JR


Zdi se, da je to zbirko mikrooblikov objavil Brill. Na njihovem spletnem mestu je zapisano, da je indeks CD-ROM-a, ki ga je mogoče iskati, na voljo brezplačno, poleg tega pa imajo na voljo tudi 60-strani vodnik v formatu PDF, ki ga lahko brezplačno prenesete. Zbirka sama je izredno draga, kar pojasnjuje, zakaj jo ima le nekaj vrhunskih raziskovalnih knjižnic v ZDA in Evropi v svojih zbirkah.

Ne vidim nobenega dokaza (v angleščini, ne vem ruskega jezika), ki bi nakazoval, da je v izdelavi digitalna različica same zbirke, vendar se mi to ne zdi preveč presenetljivo. Digitalizacija tako velike zbirke podatkov bi bila draga, ciljna publika pa majhna.


ZGODOVINA RUSKIH ADMINISTRATIVNIH MEJ (XVIII - XX stoletje)

Zgodovina upravne delitve zdaj ni le stvar čistega akademskega interesa, ampak je tudi nekaj praktičnih sredstev. Širok spekter podatkov o naravi, rabi zemljišč, prebivalstvu, gospodarstvu, kulturi in družbenem življenju je zbrala, obdelala in shranila vlada, ki je povezana z obstoječo upravno delitvijo.

  1. slaba združljivost zemljevidov različnih starosti zaradi različnih meril, koordinatnih sistemov, projekcij, tehnologije kartiranja
  2. potreba po obravnavi številnih in raznolikih besedilnih podatkov, ki imajo kljub temu prostorsko sklicevanje
  3. velika prilagodljivost samih upravnih meja.

Nekateri strokovnjaki so za svoje ozke namene sestavili nabore podatkov, ki so vključevali zgodovino upravne delitve. Podatkovni niz iz starih evidenc herbarija z administrativno pripadnostjo več kot 2000 ugotovitev rastlin je bil zgrajen za preučevanje drevesnih rastlin pod zadnjim poledenitvijo. Pomagal je pri pretvorbi starih imen krajev in administrativne pripadnosti ugotovitev v sodobne (Kozharinov, 1995).

Pred približno 25–20 leti se je zgodovina upravne delitve preučevala v okviru projekta [2] Atlasa zgodovine ZSSR z delnim uspehom. Razkritih je bilo veliko virov zemljevidov (Kabuzan, 1981), vendar projektna skupina ni mogla premagati zgoraj navedenih težav. Trenutno profesor A.V. Postnikov z Inštituta za zgodovino znanosti v Moskvi je na Pamirju napisal zelo podrobno knjigo o zgodovini razmejitve južne meje Ruskega cesarstva (Postnikov 1998, 2001) in zdaj dela na knjigi o zgodovini Rusije. meje v Srednji Aziji. N.N. Kamedchikov in pokojni profesor A.A. Lutyi z Geografskega inštituta v Moskvi je delal na digitalizaciji sovjetske upravne delitve za popis prebivalstva leta 1959 in 1989. Obstajajo podatki o GIS projekta beloruskih zgodovinskih meja (Karchevskii K.A., 2000). Inštitut za zgodovino Rusije je objavil zemljevid ruske upravne delitve XVII stoletja [3] (Upravni oddelek. 1996).

Namen našega projekta je zgraditi zgodovinski GIS ruske upravne delitve in njene spremembe v poznem XVIII - začetku XX stoletja. To bo zagotovilo prilagodljiv okvir za organizacijo in primerjavo prostorsko omenjenih zgodovinskih podatkov za znanstveno in akademsko skupnost.

Zdaj je pravi čas, da razkrijete, preučite in razkrijete ruske arhivske zemljevide in zgodovinske podatke. Še pred desetimi leti ruski stari zemljevidi niso bili na voljo raziskovalcem. Skoraj vsi arhivski zemljevidi so bili kljub starosti in obsegu zaupni. To je bila ovira za raziskovanje na različnih področjih in je močno vplivala na primerjalno preučevanje ruske zgodovine, geografije in kartografije v mednarodnem okviru. Reforme v zadnjih desetih letih so odprle arhive in kartografske zbirke za raziskave in upamo, da se stvari ne bodo vrnile nazaj.

Meje in moč: kratek pregled

Faze upravne delitve

Upravna razdelitev in meje morajo biti tesno povezane s politično močjo države, njenimi pogledi nanjo, njenimi temami, cilji in funkcijami. Ustvarjanje "dobrih ograj" je točno to, kako država "vidi" (Scott, 1998) državo in ljudi, diskurz moči in upravljanja. V Rusiji bi lahko opredelili štiri glavne stopnje v zgodovini upravne delitve.

Pozno srednjeveški oder (XV - XVII stoletje): Država je bila razdeljena na upravne enote prve stopnje (uezd), ki so bile razdeljene na enote druge stopnje (volost '). Takrat ni bilo določenih upravnih meja niti na zemljevidih ​​niti kot mejnikov. Bilo je veliko praznih dežel in zelo malo prebivalcev. Tako so bili najdragocenejši subjekt osrednje oblasti ljudje, ki delajo na zemlji, ne na sami zemlji. Osrednje oblasti so občasno sestavljale sezname [4] ljudi in vasi, ki pripadajo istemu okrožju in volostjo. Zdaj jih zgodovinarji uporabljajo za obnovo srednjeveške upravne delitve [5].

Petrinska faza (začetek XVIII. Stoletja - 1775): Skoraj celo stoletje je Petrinska država »gradila« prostorske meje, ki naj bi predstavljale hierarhijo oblasti, ali po sodobnem ruskem političnem slengu »vertikalo oblasti«. Kartiranje je potekalo z roko v roki z uvedbo novega političnega pristopa, "kartografije moči" (Harley, 1988). Petrinjski geodeti niso le začrtali meja, ampak so jih postavili v praksi. Takrat niso samo ljudje postali predmet države, ampak celoten geografski prostor in vse, kar je vključevalo kot gozdove in minerale (Karimov, 1999). Reglament Petrine Generalnii [Splošni predpisi -AK] v poglavju, posvečenem zemljevidom in načrtom, je navedel glavni namen kartiranja: & quotDa bi morala vsaka fakulteta [ministrstvo - AK] imeti verodostojen popis in podatke o stanju države in pokrajine, ki mu pripadajo, je nujno, da obstajajo splošni in posebni zemljevidi ali karte na vsaki fakulteti & quot (citirano po D. Shaw, 1996). V tistih časih sprememb so bili še vedno nejasni primarni konceptualni modeli in pričakovanja osrednje uprave postavljeni na raznolikost resničnega življenja in preizkušeni nad ljudmi. Uvedena je bila štiristopenjska delitev: gubernija, provinca, uezd in volost '.

Stopnja stabilnosti (1775 - 1917): Leta 1775 je Katarina Velika med drugimi reformami uvedla reformo upravne delitve in meja. Ta reforma je povzela dolgo obdobje sprememb. Geodeti poznega XVIII - začetka XIX stoletja naj bi mejne črte prilagodili linijam rek in jezer ter "zaokrožili" zagozdene meje. Po eni strani je šlo za prilagajanje konceptualnih političnih modelov raznolikosti narave in zgodovinskega življenja, po drugi pa prilagajanje in razjasnitev samih modelov upravljanja in regionalne uprave. Takrat so upravne meje resnično pomenile nekaj praktičnega. To je bil tudi poskus delitve države na regije z enakim številom prebivalcev. Uvedenih je bilo 41 gubernij, od katerih je vsaka sestavljena iz uezda in volost '. Ta upravna delitev, kot celoten postopek teritorialnega upravljanja na splošno, je ostala nedotaknjena do leta 1917. V naslednjih 130 letih je bilo ustanovljenih le nekaj novih gubernij.

Sodobni oder (1917 - danes): Po revoluciji 1917 se je upravna delitev pogosto in hitro spreminjala v skladu s politiko centralne vlade. Nacionalne avtonomije so bile uvedene v letih 1920 - 1924 na vseh ravneh [6]. Razen kratkega obdobja je obstajala tristopenjska delitev: oblast '(raven gubernije), dežela (raven uezda) in sel'sovet - podeželski svet (stopnja volost'). V letih 1927 - 1929, ko je stalinistična ekipa vzpostavljala politični nadzor nad državo, so guverne združili v okrožja in uvedli štiristopenjsko delitev. V letih druge svetovne vojne so bili okrožji razpuščeni. Pod Hruševim je leta 1957 nastal okvir velikih gospodarskih regij [7], vendar se je oblast vrnila po njegovi razrešitvi leta 1964.

Na splošno upravna razdelitev, meje in "ograje" ostajajo diskurz države, oblasti, "discipliniranja in kaznovanja", ki govori v smislu Foukaulta.

Ankete, zemljevidi, arhivi

Petrin oder (začetek XVIII. Stoletja - 1775):

Oba Atlasa pokrivata vso državo (s Sibirijo in severnim Kazahstanom) in prikazujeta upravno razdelitev (na ravni guvernije in pokrajine). Poleg Atlasov so ostali številni zemljevidi in karte, ki so jim služili kot viri, ter številni zemljevidi petrinjskih geodetov, ki niso bili uporabljeni. Približno število zemljevidnih virov petrinjskih geodetov, ki bi jih lahko uporabili v projektu, je približno tristo, vendar bi podrobne raziskave morale odkriti nove arhivske vire. Poleg tega je bilo sestavljenih več regionalnih Atlas, na primer Nerčinski atlas, ki pokriva ozemlje jugovzhodne Sibirije.

Viri zanj so bili rokopisni zemljevidi posameznih delov države (merila od 1: 420000 do 1: 840000). Glavna naloga raziskovanja v tistem času je bil hiter pregled velikih regij države. Tako je bil standard natančnosti zemljevida namerno zmanjšan [8], vendar so lahko glavni objekti, kot so reke, mesta in vasi, veliki gozdovi in ​​močvirja, na zemljevidih. Veliko objektov je bilo kartiranih iz oddaljene baze. Včasih so vasi uezda preprosto navedene na robu. Toda geodeti so posebno pozornost in natančnost namenili kartiranju upravnih meja in črte vzdolž (Melnikova, 1954, Postnikov, 1989). Večina zemljevidov je bila narejenih v projekciji projekcije De l'Isle ali Mercator (Postnikov, 1989, str. 44). Na splošno bi bilo mogoče meje na petrinovih zemljevidih ​​kvalitetno ponovno narisati in digitalizirati.

Zemljevidi in ustrezni terenski dokumenti so shranjeni v Moskvi v Ruskem državnem arhivu ali starodavnih dokumentih (RGADA), Ruskem državnem arhivu za vojaško zgodovino (RGVIA) in v Sankt Peterburgu v Ruskem državnem zgodovinskem arhivu (RGIA) in oddelku rokopisov Knjižnice Akademije znanosti (BAN). V Francoski nacionalni knjižnici je shranjena dragocena zbirka sodobnih zemljevidov Rusije, ki jo je zbral De l'Isle [9].

Vsakemu zemljevidu je sledilo zbiranje podrobnih statističnih podatkov o prebivalstvu, vodnih poteh, gozdovih, lokalnih plemenih, trgovini itd. Na splošno jih je uporabil Kirilov, ki je sestavil statistični pregled države, prvič objavljen leta 1831 ( Kirilov, 1977), vendar je veliko različnih podrobnih geografskih podatkov še vedno neuporabljenih. V letih 1837 in 1851 so obsežne in podrobne statistične podatke zbrali z vprašalniki, poslanimi z Akademije. Poleg teh podatkov obstajajo tudi statistične raziskave, ki jih je mogoče priložiti zemljevidom upravne delitve: več popisov kmečkega prebivalstva, statistika vojaških novakov, statistika gozdov itd. Večina dokumentov statističnih raziskav je shranjenih v RGADA, RGVIA, Pomorski arhiv, RGIA, Arhiv Akademije znanosti v Sankt Peterburgu.

Stopnja stabilnosti (1775 - 1917)

Zemljiškoknjižni izdelovalci zemljevidov in vojaški geodeti so izvedli veliko dragocenih obsežnih raziskav zemljevidov. V zadnji četrtini 18. stoletja sta bili natisnjeni dve izdaji atlasa [10], ki prikazujeta nov okvir dežel gubernije in uezda. Zloglasni so okraski zemljevidov kot nekakšno politično sporočilo peterburške vlade o tem, kako vidi regije cesarstva.

Ti atlasi so temeljili na raziskavah zemljišč po vsej državi [11], ki jih je izvedla ruska zemljiška knjiga. Podrobno obsežno raziskavo je evropsko Rusijo pokrivalo do drugega desetletja XIX stoletja. Ozka naloga je bila sestaviti register zemljiške lastnine, vendar so bili narejeni zemljevidi in načrti povsem smiselno topografski, ki prikazuje obdelovalna, travniška in gozdna zemljišča, močvirja, naselja, ceste, upravno delitev vseh ravni itd. - standardna vsebina topografskih zemljevidov. Raziskave zemljišč so lahko dragocen vir za zgodovino upravne delitve poznega XVIII - začetka XIX stoletja.

Skupaj je bilo narejenih na stotine tisoč obsežnih (1: 8400) načrtov, nekaj sto atlasov uezda (1: 33600 - 1: 84000) in približno sto zemljevidov gubernije (1: 420000 - 1: 840000) . Vsi splošni mejni dokumenti - zemljevidi, indeksi, tabelarne statistike so rokopisni.

Splošno mejno raziskavo so spremljala zelo podrobna statistična raziskovanja na ravni vsake vasi in zemljiške parcele. Vključeval je tabelarne podatke o zemljiški parceli o rabi zemljišča, populaciji, običajnih pridelkih in žetvi, seznam divjih ptic, živali znotraj parcele, podatke o rekah, jezerih in izvirih, pogosto - o sladkovodnih vrstah rib. Takrat je bilo zbranih in posodobljenih 90 odstotkov predrevolucionarnih statističnih podatkov. To obdobje je treba obravnavati kot najbolj obetavno za tovrstne projekte, ki jih bomo razvijali.

Dokumenti Splošne mejne raziskave so shranjeni v Moskvi na RGADA, RGVIA, v Sankt Peterburgu na RGIA, oddelku za rokopise Ruske nacionalne knjižnice in številnih arhivih v regiji. Običajno se zemljevidi in atlasi hranijo ločeno od ustrezne statistike, vendar v istem arhivu.

XIX stoletje ni nova stopnja v polnem smislu. Splošni okvir upravne delitve se ni spremenil od leta 1775. V Belorusiji, Ukrajini, na Krimu in na meji Srednje Azije se je upravna delitev teh območij bolj razdelila. Ta proces je bil pospešen z ukinitvijo kmetstva leta 1864, ko je veliko kmetov naselilo južno rusko stepo. Toda takrat se pobuda za geodezijo in izdelavo zemljevidov spušča iz zemljiške knjige v generalštab. Vojaški topografi so začrtali veliko natančnih in podrobnih zemljevidov in načrtov, ki si zaslužijo poseben odstavek [12].

Glavni viri za preučevanje upravne delitve tistega obdobja so vojaški pregledi ruskega generalštaba. Vojaški topografi so si želeli posodobiti zemljevide prejšnjega stoletja in ustvariti natančnejše in podrobnejše zemljevide. Od leta 1830 zemljevidi generalštaba kažejo relief. Opravljenih je bilo več raziskav, med njimi - Stotinski zemljevid Ruskega cesarstva, 1801 (1: 840000), F. F. Shubert "Poseben zemljevid evropske Rusije", 1821-1839 (1: 840000), topografske risbe Sibirije, 1820.-1830., Pregled zahodne Rusije, 1845-1863, 1: 126000, A.I. Mendeov pregled notranje ruske gubernije, 1847-1866, lestvice od 1: 42000 do 1: 816000, I.A. Strelbitsky Special Map, 1865 - 1917 [13] in mnogi drugi (Postnikov, 1989). Evropska Rusija je bila poligon večine raziskav, veliko pa jih je potekalo v Srednji Aziji, Pamirju, Sibiriji, Kazahstanu. Očitno so upravne meje prikazane na večini teh zemljevidov.

Vojaški zemljevidi so shranjeni predvsem v Moskvi na naslovih RGVIA in RGADA. Skupnega števila zemljevidov, ki so jih naredili vojaški topografi, je bilo težko oceniti, vendar je nedvomno nad nekaj sto tisoč. Večina jih je bila kljub starosti razvrščenih pred letom 1992. Tajni zemljevidi niso bili na voljo za raziskave, razen iz zelo dragocenih razlogov. Ti zemljevidi so bili shranjeni v posebnem oddaljenem arhivu v Sibiriji. Leta 1990 so bili ti zemljevidi vrnjeni v RGVIA in so zdaj na voljo.

Podobno kot zemljevidi iz XVIII. Stoletja so vojaškemu kartiranju sledile statistične raziskave. Vojaški topografi so zbrali podrobne podatke o prebivalstvu, hišah, pridelkih, letini, rabi zemljišč, konjih. A.I. Mendeova raziskava notranje gubernije je najbolj opazna. Program je bil narejen tako, da bi morali biti zemljevidi in tabelarni podatki primerljivi s podatki splošne mejne raziskave. Geodeti Mende so zbrali statistične podatke o populaciji, rabi tal, pridelkih, letini, divjih pticah in živalih, sladkovodnih ribah itd.

Poleg vojaške statistike je lokalna uprava [14] gubernije v letih 1864 - 1918 zbrala, posodobila in občasno objavila ogromne količine tabelarnih podatkov. statistični odbor pri guvernerju. Te raziskave vključujejo informacije o številnih vidikih, od prebivalstva in rabe zemljišč do izobraževanja, zdravstvene in kazenske statistike. Vsi ti podatki so povezani z ustrezno stopnjo upravne delitve - gubernija, uezd, volost 'in ločene vasi. Večina teh informacij je bila objavljenih in na voljo v glavnih knjižnicah, neobjavljene so shranjene v RGIA in območnih arhivih. Zemljiška statistika bo pomemben dodatek k predlaganemu informacijskemu sistemu.

Sodobni oder: 1917 do danes

Vse upravne spremembe sovjetskega obdobja se nanašajo na ustrezne akte vrhovnih oblasti. Za vsako leto obstajajo vodniki o upravni delitvi in ​​podrobni posebni zemljevidi, ki prikazujejo upravne reforme na visoki in srednji ravni. Ti podatki bi se lahko neposredno uporabili v GIS, prerisali, digitalizirali in obdelali.

Velika količina uradnih statistik, ki jih je zbrala Centralna statistična agencija, in statističnih raziskav v regiji bi se lahko prekrila s prostorskimi podatki. Najbolj zanesljivi so podatki pred letom 1930. Izbrani podatki o zvezni, območni in regionalni ravni od leta 1970 so na voljo v elektronski obliki. Trenutne uradne statistike je mogoče dobiti v elektronski obliki od leta 1990.

Posebni oddelki

Poleg upravne gubernije in uezda je bilo več vrst posebnih delitev. Država je bila od leta 1864 razdeljena na sodna okrožja. Skupina gubernije je bila predmet enega okrožnega sodišča. Pravoslavna cerkev je določila škofijsko delitev. Obstajala so tudi vojaška okrožja, podrejena generalnemu guvernerju, in nekatere druge vrste. Posebna sodišča, vojaške in druge enote so običajno vključevale več gubernij ali celo niso ustrezale okviru upravne delitve. To je bila oblika "delitve oblasti" v geografskem prostoru.

GIS: pristopi in načrti

Naš zgodovinski GIS načrtujemo tako, da dosežemo naslednje rezultate: (1) rekonstruiramo upravno delitev na kateri koli hierarhični ravni za zahtevano časovno obdobje (2) rekonstruiramo časovno dinamiko upravnih meja za lokalne enote (3) preverimo upravno pripadnost območje ali vas, (4) pogled na časovno dinamiko sprememb imena za naselje ali lokalno enoto (5) v perspektivi raziskovalcem omogoča vnos novih informacij, pridobivanje podatkov in njihovo uporabo za lastne namene z najpogostejšo programsko opremo GIS (in prek Spletni vmesnik).

Nadaljevali bomo z naslednjimi kronološko neodvisnimi koraki:

  1. Z digitalizacijo podatkov za leto 1914 zgradite osnovni sloj
  2. Zberite zbirko podatkov in bibliografijo quotMap ", poiščite dodatne vire, da ugotovite najbolj natančne in informativne za rekonstrukcijo sprememb upravne delitve v obdobju med letoma 1914 in 1775
  3. Oblikovanje nabora geopodatkov & quot; Upravne meje & quot; z uporabo Oracle 7.3 za pregleden opis vseh vrst administrativnih sprememb
  4. Zberite zbirko metapodatkov o statističnih virih, ki jih organizirajo upravne enote

Osnovni sloj

Kot osnovo za upravno delitev Rusije leta 1914 menimo, da je najbolj natančna in dokončana za celotno ozemlje Rusije. Hkrati ta datum ustreza zadnjemu stabilnemu letu pred temeljnimi spremembami po revoluciji.

To plast moramo sestaviti iz zemljevida Strelbitskega, topografskih preiskav v Sibiriji in vojaško-topografskih raziskav v Srednji Aziji za začetek XX stoletja. Vsi podatki bodo digitalizirani v ArcInfo 8 do ravni volostnosti. Posledično bomo imeli približno 6-10 tisoč poligonov. Geometrija za prejšnja časovna obdobja do leta 1775 bo vnesena in shranjena v obliki sprememb osnovne plasti.

Težave

Glavne vrste težav, s katerimi se moramo soočiti, so povezane z ravnanjem s podatki in njihovo interpretacijo.

Prva obravnava nujnost uporabe različnih metod za vnos podatkov, da bi dosegli združljivost različnih virov. Treba je razlikovati med podatki, pridobljenimi v različnih obdobjih.

Zemljevide XIX stoletja je mogoče neposredno digitalizirati. Imajo lestvice od 1:84 000 do 1: 420 000, ki omogočajo njihovo posplošitev v merilu 1: 1 000 000, pri čemer je natančnost na sprejemljivi ravni. Zadnja lestvica je izbrana kot osnovna za celoten izdelek, da uskladimo naše materiale z že pripravljenimi plastmi na Geografskem inštitutu (skupina N.N. Kamedchikova) in se dogovorimo o naših prizadevanjih z mednarodno skupnostjo.

Ko govorimo o zelo velikih in raznolikih materialih na splošno, želimo poudariti, da so natančnost, tehnologija in instrumenti vojaških raziskovanj primerljivi s sodobnimi zemljevidi. Za varnostno kopiranje topografskih raziskav je obstajal poseben program astrogeodetskih meritev, večina geodetskih podatkov pa je bila objavljena. Celo Bonnova projekcija, ki so jo uporabljali geodeti iz 19. stoletja, je podprta z različico Arc/Info GIS delovne postaje! Vsa navodila in podatki, potrebni za digitalizacijo in ponovni izračun, so zlahka dostopni iz natisnjenih navodil za raziskavo. Obstajajo celo ocene natančnosti in standardnih napak mnogih tovrstnih astrogeodetskih meritev in zemljevidov [15].

Digitalizacija zemljevidov s konca 18. stoletja je v veliki meri možna. Obsežni načrti parcel Splošne mejne raziskave so narejeni brez projekcije. Toda atlasi uezda, načrti gubernije in pregledni zemljevidi v manjši meri za vso državo so narejeni v Mercatorjevi projekciji. Natančnost teh zemljevidov je veliko višja od petrinjskih raziskav. S triangulacijo in meritvami je bilo kartiranih več predmetov, med njimi - ceste, upravne meje, reke in meje zemljiške lastnine. Mreža triangulacije je bila veliko bolj tesna in število astrogeodetskih točk je bilo večje. Geometrijske značilnosti te geografske raziskave in načine, kako jih pokriti na sodobne zemljevide, je preučeval Gedymin (1960), njegovi zaključki pa nas prepričajo o možnosti uporabe teh zemljevidov s sodobnim GIS.

Zemljevidov, izdelanih pred letom 1775, ni bilo mogoče ustrezno vnesti v elektronski obliki. Čeprav imajo podrobne lestvice (1: 420 000 - 1: 840 000) in projekcije z znanimi parametri (Mercator ali De l'Isle [16]), tehnologija raziskovanja ni bila natančna in standardna napaka v primerjavi s sodobnimi zemljevidi je bila velika . Za nekatera ozemlja je bila raziskava raziskovalna. Smiselno je na teh zemljevidih ​​na sodobni topografski podlagi ponovno narisati meje in nato digitalizirati.

Težave pri interpretaciji podatkov so se pojavile, ker so raziskovanja velikih ozemelj trajala več let (Splošna mejna raziskava se je začela v Moskovski guberniji leta 1766 in se končala leta 1822 na jugu evropskega dela). Lahko govorimo o sinhroni "rezini" za eno samo guvernijo, ne pa za celotno evropsko Rusijo. Pomembno je, da je kartiranje in geografsko raziskovanje sledilo širitvi ruske meje od XVI. Do konca XIX. Nekatere priključene regije Srednje Azije so bile v velikem obsegu kartirane, da bi podprle vojaška dejanja ali spore o razmejitvi (Postnikov, 2001) ali njihovo potencialno vrednost za prihodnjo kolonizacijo, kakršna je bila na Daljnem vzhodu in v Sibiriji. Nekateri - z majhnimi viri in redkim prebivalstvom - so bili kartirani v majhnem obsegu. Na splošno je kartografski material v evropskem delu opazen v primerjavi s Sibirijo in Azijo in lahko obstaja več vrzeli, če so na voljo le materiali majhnega obsega.

Za zgodnje raziskave in za ozemlja Sibirije je bilo bistvo meje razlikovanje upravne pripadnosti vasi in mest. To pomeni, da natančnost razmejitve ne zahteva natančne digitalizacije mejne črte iz zemljevidov. Za tovrstne zemljevide bi morali preveriti meje v bazi podatkov Settlements, ki je zdaj v zagonu. Poleg tega nameravamo uporabiti hidrografsko plast, ki je zelo uporabna pri določanju meja in naselij. Zbira ga lokalni trgovec podjetja ESRI, Inc.

Poleg tega bomo za zapolnitev vrzeli uporabili posredne informacije. To je popolna izdaja zakonov Ruskega cesarstva, ki določa ustanovitev in razrešitev guvernerja Uradni seznam naselij, ki določa imena krajev, naselja in njihovo pripadnost. Podatki bodo pridobljeni tudi iz letnih poročil guvernerja, ki se hranijo v regionalnem arhivu.

Način reševanja problema interpretacije podatkov bi lahko bila prilagodljiva zasnova baze podatkov, ki omogoča shranjevanje podatkovnih intervalov (polj & quot- & quotto & quot), različic meja ali več vnosov za isti objekt (iz različnih virov). Je zelo blizu pristopu, ki so ga uporabljali razvijalci kitajske zgodovinske GIS (L. W. Crissman, 2000).

Struktura baze podatkov

Koncept baze podatkov predvideva niz relacijskih tabel, zgrajenih v Oracle 7. To bo omogočilo obdelavo kompleksnih poizvedb po časovni in prostorski osi. Obstaja le osnutek baze podatkov, ki po našem mnenju odraža posebnosti podatkov, ki jih imamo in bomo z njimi sodelovali. Glavno načelo je, da v našem sistemu ločimo več vrst predmetov:

    Geometrijsko referenčni objekti dveh vrst: poligoni in točke

Najmanjša prostorska entiteta bo umetni poligon z edinstvenim zgodovinskim zaporedjem upravne pripadnosti. V vsakem trenutku je del neke obstoječe upravne enote. Točkovni predmeti predstavljajo naselja.

Navidezni objekti ustrezajo upravnim enotam, dokler nimajo istega imena. Predvidevamo, da sprememba imena pomeni, da se je pojavil nov upravni objekt. To odraža dejansko stanje, ko preimenovanje pomeni običajno radikalno upravno reorganizacijo.

Večina statistik, zbranih v XVIII-XIX stoletju, se nanaša na enotno naselje, le posplošene statistike pa na uezd in volost '. Tako bodo atributi vključeni v zbirko podatkov "Naselja" in vključevali naslednji osnutek seznama parametrov: število prebivalstva, število gospodinjstev, nekaj kmetijskih statistik.

Predvidevamo lahko, da se lahko struktura naše baze podatkov, potem ko jo začnemo polniti z informacijami, postopoma spreminja. Vsekakor mora pregledno odražati vse vrste upravnih sprememb, ki so se zgodile v obravnavanem obdobju.

Vrste upravnih sprememb

Analiza že zbranega gradiva kaže več vrst sprememb upravne delitve, ki so se zgodile v opazovanem obdobju:

Spremembe mejne geometrije so dveh podtipov:

    zaradi združevanja dveh ali več enot ali njune ločitve

V obdobjih upravnih reform se je na desetletje spremenilo do 90% upravnih enot. V mirnih časih lokalne prilagoditve niso bile večje od 1-5% na leto. Težko si je predstavljati, da bi se katera koli meja spreminjala dva ali večkrat na leto. Kmetijske statistike, povezane z upravno enoto, so se zbirale enkrat letno v skladu s kmetijskim ciklom.

Spremembe krajevnih imen upravnih enot in naselij so običajno pomenile resno reorganizacijo enote, vendar so bile za naselja manj resne. Pred letom 1917 so številna naselja imela več imen: ljudska in uradna. Včasih so bila ljudska imena neizrečna in po posebnem navodilu geodetov iz leta 1770 je bilo treba nekaj črk takih imen spremeniti, da bi bolje zveneli. Lokalna in uradna imena so bila zapisana v statističnem zapisu o mejnem atlasu in rabi zemljišč. Po letu 1917 imamo samo uradno ime in zelo pogosto se razlikuje od predrevolucionarnega. Spremembe imen so bile utemeljene predvsem politično.

Spremembe upravnega statusa so bile redke in so pomenile spremembe hierarhičnega statusa upravne enote. To se lahko zgodi zaradi povečanja (zmanjšanja) prebivalstva, političnih dejavnikov. Na primer, po prisilnem preseljevanju visokogorskih tadžikov Pamir v ravnino se je status visokogorskih okrožij zmanjšal.

V primerjavi s kitajskim upravnim sistemom do danes ni bilo kodiranega sistema.

Kar je že narejeno

Do trenutka, ko smo začeli graditi bazo podatkov o naseljih za začetek XX stoletja, ki bo dodatno gradivo za preverjanje meja. Zdaj smo v predprojektni fazi in do danes smo že:

  • sestavil majhno bazo bibliografskih opisov zemljevidov iz ruskih arhivov in knjižnic z njihovimi kodami, ki je predstavljena na internetu in jo je mogoče iskati. Je prototip bibliografske informacijske storitve, ki bo v prihodnje povezana z našim informacijskim sistemom. V prihodnosti nameravamo vzpostaviti distribuirano bibliografsko bazo podatkov, skladno z Z39.50
  • priprava podatkov za digitalizacijo za leto 1914
  • začnite zapisovati informacije o statističnih podatkih o statističnih naborih podatkov po dublinskem temeljnem standardu.

Sklepi

  • Znanstvena skupnost resnično potrebuje informacijski sistem, ki vključuje podatke o upravnem oddelku za zgodovino kot okvir za svoje študije,
  • V različnih arhivih je veliko starih kartografskih materialov, ki bodo dobra podlaga za GIS ruskih upravnih meja, večina jih je zdaj na voljo raziskovalcem,
  • Natančnost starih zemljevidov ustreza sodobnim zemljevidom ali pa jih je mogoče pretvoriti s pomočjo sodobne informacijske tehnologije in metod, ki jih je razvil lokalni raziskovalec,
  • Zgodovinski GIS je treba narediti kot odprt sistem in tako postati okvir projektov in pobud ter se razvijati kot vir za sodelovanje.

Delo na GIS upravnih meja je zdaj v začetni fazi. Časovni razpored, obseg in vsebina sistema bodo odvisni od majhnih posrednih sredstev, ki jih že prejemamo od naših institucij, in potencialnih nepovratnih sredstev, za katere se bomo prijavili. Veseli bomo vsake priložnosti sodelovalnih projektov, odprtih za vsako priporočilo in pripravljenih uskladiti naše podatke s podatki naših potencialnih partnerjev.

Bibliografija

  • Upravna delitev ruske države ob koncu XVII stoletja. Zemljevid. V domovini [Rodina]. Moskva, 1996, letn. 9.
  • Alexandrovskaia O.A. (1989). Pojav ruske geografije v XVIII. [Stanovlenie geograficheskoi nauki v Rossii XVIII veka]. Moskva, "Nauka".
  • Baransky N.N. (1926) Ekonomska geografija Sovjetske zveze. Pregled regij GOSPLAN. [Economicheskaia geografiia Sovetskogo Soiuza. Obzor po oblastiam Gosplana]. Moskva - Leningrad.
  • Crissman L.W. (2000). Osnutek zasnove baze podatkov in sistem geokodiranja, http://www.people.fas.harvard.edu/

Reference:

[1] Zgodovinskih podatkov ne uporabljajo le zgodovinarji. Raziskovalci, ki delajo s starimi zbirkami mineralov, žuželk, rastlin in celo ljudskih pesmi, morajo pogosto najti najdbe na zemljevidu sodobne upravne delitve. Oblikovalci okoljskih odločitev uporabljajo zgodovinske zemljevide za iskanje starih območij redkih živali ali za odkrivanje nedotaknjenih starih gozdov (glej http://www.forest.ru).

[2] Projekt je bil izveden na Inštitutu za zgodovino ZSSR. Vključeval je akademika Ia. E. Vodarskii, L.G. Beskrovnyi, V.M. Kabuzan, A.V. Postnikov.

[3] Severna polovica zemljevida je temeljila na zemljevidu J. Got'eja na zemljevidu ruske upravne delitve severno od reke Oke (Got'e, 1906).

[4] Anketne knjige - pistsovye knigi.

[5] Ni bilo zemljevidov XVII stoletja, ki bi jih lahko uporabili za preučevanje upravne delitve.

[6] Zvezna raven - nacionalne sovjetske socialistične republike - članice Zveze sovjetskih socialističnih republik - ZSSR, republiška raven - avtonomne nacionalne republike, vključene v nacionalno sovjetsko socialistično republiko, nacionalna oblast, okrožje in dežela - nižja raven.

[7] Pristop, ki so ga razvili sovjetski gospodarski geografi in ga uporabil pri Odboru za državno načrtovanje (GOSPLAN) (Baransky, 1926).

[8] Šlo je za spor med ruskimi državniki in geografskimi praktiki visokega ranga, saj so se Kirilov, Tatishev in Miller zanimali za hitro kartiranje države in akademika J.-N. De l'Isle, prvi direktor observatorija v Sankt Peterburgu in avtor prvega programa raziskovanja ruskega ozemlja. Dejavnosti akademika De l'Isleja v Rusiji še vedno dobivajo kontroverzne odzive. Bil je avtor posebne projekcije za Rusijo do leta 1870. Veliko je naredil za razvoj astronomije in merjenje koordinat v Rusiji. Toda njegov program raziskovanja, ki temelji na številnih natančnih astronomskih opazovanjih, je zahteval preveč časa in osebja in je tako ostal na papirju.

[9] De l'Isle je pripadal družini zgodovinarja Clauda de l'Isleja. Njegov brat Guillaume, učenec astronoma in izdelovalca zemljevidov J.-D. Cassini, je zaslovel po svojih zemljevidih ​​in globusih, objavljenih leta 1702. J.-N. Na De l'Isle so močno vplivale ideje o merjenju Zemlje, kartiranju sveta, zbiranju novih geografskih podatkov in astronomskih opazovanjih. Kopije ruskih kart in zemljevidov je poslal v Pariz, pri čemer je pripravil revizijo zemljevida svojega brata. To ga je stalo visokega položaja na Akademiji in leta 1747 naj bi zapustil Rusijo (Urness, 1990). Prispevek De l'Isla k ruski astronomiji in kartografiji je še vedno podcenjen in premalo raziskan.

[10] Ruski atlas, sestavljen iz štiriinštiridesetih kart in razdeljuje cesarstvo na dvainštirideset gubernij. Petersburg, 1792. II. Izdaja leta 1800.

[11] Generalnoe Mezhevanie ali Splošna mejna raziskava.

[12] Profesor A.V. Postnikov je izčrpno raziskal zgodovino vojaških raziskav XIX stoletja (Postnikov, 1989).

[13] Štab Rdeče armade ga je uporabljal do leta 1939.

[14] Leta 1864 je bila ustanovljena izvoljena samouprava v večini ruske gubernije - zemstvo

[15] Profesor A.V. Postnikov je dokazal vojaške preglede XIX - začetka XX stoletja, da ustrezajo sodobnim zahtevam glede natančnosti zemljevida. Kot član komisije za zunanje ministrstvo za nadzor sovjetsko -kitajske meje leta 1980 je razvil posebne metode uporabe starih zemljevidov in terenskih opazovanj v ta namen.

[16] Zadnji, ki ga je posebej za zemljevide Rusije oblikoval akademik De l'Isle.


Vsebina

Sistem je bil ustvarjen za zaščito javnega reda in boj proti kriminalu v Ruskem cesarstvu. Reorganiziran je bil 1. marca 2011 pod Rusko federacijo (razen obstoječih struktur, ki niso povezane z Ministrstvom za notranje zadeve).

16. stoletje Edit

Leta 1504 so v Moskvi namestili cheval de frize, pod katerim so bili nameščeni stražarji iz lokalnega prebivalstva. Mesto je bilo razdeljeno na območja, med katerimi so bila zgrajena vrata z rešetkami. Prepovedano je bilo premikanje po mestu ponoči ali brez razsvetljave. Kasneje je veliki knez Ivan IV vzpostavil patrulje po Moskvi za večjo varnost.

Sudebnik Ivana IV je primere "o vodenih roparjih" prenesel v pristojnost častnih starešin. Pred tem so bila častna pisma kot nagrade in so jih podelili s peticijo prebivalstva. Ta pisma so lokalni družbi dovoljevala samostojno vodenje policijskega dela. V mestih je policijske funkcije vodil župan.

Roparska uprava je bila prvič omenjena leta 1571 in je obstajala neprekinjeno do 18. stoletja. Pisni viri iz Moskve omenjajo bojare in organiziran rop od leta 1539. Konstantin Nevolin je menil, da je Roparska uprava začasna komisija, ustanovljena za odpravo ropov. Ker pa so se ropi le še stopnjevali, se je začasna komisija spremenila v stalno komisijo in tako je ostala Roparska uprava.

17. stoletje Edit

Z odlokom 14. avgusta 1687 so bile zadeve Roparske uprave prenesene na zemske uprave. Aprila 1649 je veliki princ Alexis izdal odlok o sistemu mestnih blagoslovov, ki je bil prej uporabljen. Z dekretom v Belem mestu (zdaj znanem kot Belgorod) naj bi ustanovili ekipo pod vodstvom Ivana Novikova in uradnika Vikule Panova. Odred naj bi vzdrževal varnost in red ter varoval pred ognjem. Izdalo jih je pet uslužbencev rešetk in "ena oseba z 10 jardov" z ropotom, sekirami in vodovodnimi cevmi.

Policisti v velikih mestih so se imenovali Zemsky Yaryg. Barva uniforme se je med mesti razlikovala. V Moskvi so bili častniki oblečeni v rdeča in zelena oblačila. Na prsih so imeli prišit črki "З" (Z) in "Я" (YA).

Leta 1669 so detektivi univerzalno nadomestili vlogo častnih starešin.

18. stoletje Edit

Policija v Sankt Peterburgu je bila leta 1715 z odlokom Petra Velikega ustanovljena kot glavna policija. Sprva je bilo osebje policije v Sankt Peterburgu sestavljeno iz namestnika generalnega direktorja policije, 4 častnikov in 36 nižjih čin. Pisarna in deset uradnikov so vodili pisarniško delo v glavni policijski postaji. Policija ni le vzdrževala reda v mestu, ampak je opravljala tudi številne gospodarske naloge in se ukvarjala z izboljšanjem mesta - tlakovanje ulic, odvajanje močvirnih mest, odvoz smeti itd.

7. junija 1718 je bil generalni adjutant Anton de Vieira imenovan za generala Polizeimeistra. [5] Za pomoč pri dokončanju dela je bil ustanovljen glavni policijski urad, en polk vojske pa je bil prenesen v pristojnost generala Polizeimeistra. Vse vrste tega polka so postale policisti.S prizadevanji generala de Vieire so leta 1721 v Sankt Peterburgu postavili prve luči in klopi za počitek.

19. januarja 1722 je upravni senat ustanovil moskovsko policijo. Ober-Polizeimeister naj bi imenoval cesar iz vojaških ali civilnih vrst. Ober-Polizeimeister je z navodili z dne 20. julija 1722 kot vodja moskovske policijske uprave nadzoroval varovanje javnega miru v Moskvi. Med letoma 1729–1731 in 1762–1764 se je vodja moskovske policije imenoval general Polizeimeister.

23. aprila 1733 je cesarica Anna podpisala odlok "O vzpostavitvi policije v mestih". Ta odlok je policiji podelil pravna pooblastila in jim omogočil pravico do izrekanja kazni v kazenskih zadevah.

19. in 20. stoletje Edit

Leta 1837 je bil izdan pravilnik o zemeljski policiji, po katerem je načelnik zemeljske policije, ki ga je izvolilo plemstvo, postal vodja policije v počastu. Policisti, ki jih je imenovala deželna vlada, so ga ubogali. Njim. po drugi strani pa je ubogal deseti, sotski, petsto tisoč kmetov.

Leta 1862 je bila izvedena reforma policije. Naziv župana so bili ukinjeni mestni sveti v tistih mestih, ki so bila podrejena okrožni policiji, so bili priključeni zemeljskim sodiščem, preimenovani v okrožne policijske oddelke, v tistih mestih, ki so obdržala svojo policijo, ločeno od okrožne policije, pa so se preimenovali. v mestne policijske uprave.

Leta 1866 je bila v okrožjih Kraljevine Poljske ustanovljena zemeljska straža.

Leta 1866 je načelnik policije v Sankt Peterburgu Fjodor Trepov Aleksandru II. Poslal noto, v kateri je pisalo: »Pomembna vrzel v instituciji metropolitanske policije je bila odsotnost posebnega dela s posebnim namenom opravljanja raziskav za reševanje zločinov, iskanje splošnih ukrepov za preprečevanje in zatiranje kaznivih dejanj. Te odgovornosti so v lasti zunanje policije, ki ob celotnem bremenu policijske službe ni imela niti sredstev niti priložnosti za uspešno ukrepanje v zvezi s tem. Za odpravo te pomanjkljivosti je bilo predlagano ustanovitev detektivske policije. "

Prvič v ruski policiji so bile v Sankt Peterburgu ustanovljene specializirane enote za reševanje kaznivih dejanj in preiskave, kjer je bila leta 1866 ustanovljena detektivska policija pod pisarno glavnega načelnika policije. Pred tem so detektivske funkcije opravljali sodni preiskovalci in celotna policija v obliki, v kateri je takrat obstajala. Sprva je bilo osebje kriminalistične preiskave v Sankt Peterburgu majhno, oddelek so poleg načelnika njegovega pomočnika sestavljali 4 uradniki na posebnih nalogah, 12 policijskih detektivov in 20 civilnih detektivov.

Detektivski oddelek je bil ustanovljen leta 1866 in je deloval v okviru policijskega oddelka Ministrstva za notranje zadeve, do leta 1907 pa so bili podobni oddelki ustanovljeni v drugih večjih mestih Ruskega cesarstva, vključno z Moskvo, Kijevom, Rigo, Odeso, Tiflisom, Bakujem, Rostov na Donu in Nižni Novgorod. Druga okrožja so nadzorovali podeželska policija ali enote žandarmerije.

Leta 1879 je bil ustanovljen inštitut policistov na podeželju. Policisti so bili namenjeni policistom pomagati "pri opravljanju policijskih nalog, pa tudi pri nadzoru stotnikov in nadzornikov".

Od leta 1889 so načelnika okrožne policije začeli klicati okrožni policist.

Leta 1903 so na podeželju, prvotno v 46 provincah, uvedli okrožno policijsko stražo. Do leta 1916 se je razširil na 50 provinc.

Minister za notranje zadeve Pyotr Stolypin je 9. avgusta 1910 uradnikom detektivskih oddelkov izdal Navodilo, v katerem so bile določene njihove naloge in struktura. Vsak detektivski oddelek je bil sestavljen iz štirih strukturnih oddelkov-miz:

  • Osebni pripor.
  • Iskanja.
  • Opažanja.
  • Urad za registracijo informacij.

Po odredbi Petra Stolypina so na policiji ustanovili posebne tečaje za usposabljanje voditeljev oddelkov za detektive. Na mednarodnem kongresu kriminalistov, ki je potekal v Švici leta 1913, je bila ruska detektivska policija priznana kot najboljša na svetu pri reševanju zločinov.

3500 močnih policijskih sil Petrograda je bilo glavno nasprotovanje nemirom, ki so zaznamovali začetni izbruh februarske revolucije. Potem ko so vojaške enote, ki so obkrožale mesto, prebegle, je policija postala glavna tarča revolucionarjev in mnogi so bili ubiti. Policija Ruskega cesarstva je bila 10. marca 1917 razpuščena, 17. aprila pa je začasna vlada ustanovila ljudsko milico (Militsiya) kot nov organ kazenskega pregona.

Sovjetska milica Edit

Sklepi začasne vlade "O odobritvi milicije" in "Začasni predpisi o policiji", izdani 17. aprila 1917, je bila ustanovljena "ljudska milica". Ljudska milica je razglašena za izvršilni organ državne oblasti na lokalni ravni, "neposredno v pristojnosti mestnih in mestnih javnih uprav".

Hkrati z državno »ljudsko milicijo« so sveti delavskih poslancev organizirali odrede »delavske milicije« in druge oborožene formacije, ki so bile pod vplivom različnih političnih sil, včasih pa tudi izven njih. Hkrati delavska milicija ni bila podrejena komisarjem mestne milicije.

Svet ljudske milicije Petrograd, ki je bil ustanovljen 3. junija pod pokroviteljstvom boljševikov, je prišel v konflikt z vodjo mestne milicije in objavil politična gesla v zvezi z zavrnitvijo plačila dodatnih plačil za službo v delavski miliciji. delavci, ki v tovarnah prejemajo polne plače. Najpomembnejša državna struktura bo uničena.

Načelo samoorganizacije sil reda in miru je boljševiška stranka še nekaj časa izvajala po oktobru 1917. Odlok NKVD "O delavski milici" z dne 28. oktobra (10. novembra) 1917 ni določal organizacijske oblike aparata državne milice.

Delavska milica je nosila značaj množičnih ljubiteljskih organizacij, nastala je na podlagi prostovoljnih odredov, zato ni mogla ustaviti hudega kriminala.

Kolegij NKVD je 10. maja 1918 sprejel odredbo: »Policija obstaja kot stalno osebje oseb, ki opravljajo posebne naloge, organizacijo policije je treba izvajati neodvisno od Rdeče armade, njihove funkcije naj bodo strogo omejene . "

Milicija je bila ustanovljena 10. marca 1917 in je nadomestila nekdanje ruske policijske organizacije cesarske vlade. Obstajali so odredi ljudske milicije in delavske milicije, ki so bili organizirani kot enote paravojaške policije. Po razpadu Sovjetske zveze je milicija še naprej obstajala v Rusiji do 1. marca 2011.


StephenShenfield.NET

Uvodna opomba

V osemdesetih letih sem na Centru za ruske in vzhodnoevropske študije Univerze v Birminghamu napisal doktorat znanosti. diplomsko delo o matematično-statistični metodologiji Sovjetske raziskave družinskega proračuna. Macmillan se je ponudil, da bo na podlagi teze izdal knjigo, vendar bi moral rokopis popraviti in znatno skrajšati njegovo dolžino. Težko se je bilo odločiti, kaj izpustiti. Motile so me druge stvari in nikoli nisem napisala knjige. Diplomsko delo je prebralo le peščica strokovnjakov, ki so si ga izposodili v univerzitetni knjižnici.

Nekega dne sem z veseljem odkril, da je knjižnica digitalizirala teze, poslane univerzi. Zdaj so vsi prosto dostopni. Če želite prenesti diplomsko delo, pojdite sem. Čeprav večina vsebin resnično zanima le nekaj specialistov, menim, da bi lahko nekaj poglavij zanimalo nekoliko širše bralstvo. Eno takšnih poglavij, prikazanih spodaj, bi moralo pritegniti ljudi, ki jih zanima zgodovina znanosti in matematike. Kaže, da so bili ruski statistiki od konca devetnajstega stoletja do konca dvajsetih let prejšnjega stoletja približno deset let pred svojimi zahodnimi kolegi na področju matematične statistike in teorije vzorčenja - dosežki, ki jih je stalinizem skoraj popolnoma uničil.

Zgodovinski razvoj matematične statistike in teorije vzorčenja na Zahodu, carski Rusiji in ZSSR

Izraz "statistika" se uporablja v dveh različnih pomenih. Lahko se nanaša na kvantitativne podatke o družbeno-ekonomskih pojavih ali na preučevanje splošnih problemov zbiranja, predstavitve, analize, razlage in uporabe teh informacij. [1] Druga možnost je, da se lahko sklicuje na disciplino matematične statistike, ki se ukvarja z določenim nizom matematičnih metod, ki temeljijo na teoriji verjetnosti, za zbiranje in analizo različnih vrst podatkov. Matematično statistiko je mogoče uporabiti tako za zbiranje in analizo družbeno -ekonomskih statistik kot za zbiranje in analizo drugih vrst podatkov - na primer za oblikovanje in analizo znanstvenih poskusov. Nasprotno pa je mogoče družbeno-ekonomsko statistiko zbirati in analizirati s pomočjo matematične statistike ali brez nje.

To stanje velja tudi za prakso in teorijo vzorčenja. Sodobna verjetnostna teorija vzorčenja je veja matematične statistike. Kot tak se lahko uporablja ne le za zbiranje in analizo družbeno-ekonomske statistike, ampak tudi na drugih področjih, kot je nadzor kakovosti proizvodnje. Podobno se lahko družbeno-ekonomska statistika zbira z uporabo sodobne teorije vzorčenja ali brez nje. Ta teorija se ne uporablja tako, kadar se podatki zbirajo s popolnim štetjem prebivalstva, kot tudi pri uporabi neverjetnih metod vzorčenja predmodernega izvora.

Osrednji poudarek te diplomske naloge je na razlagi matematične statistike in zlasti sodobne teorije vzorčenja na socialno-ekonomsko statistiko, ki jo predstavlja raziskava sovjetskega družinskega proračuna. Zato ne pokrivamo celotnega spektra vprašanj družbeno-ekonomske ali matematične statistike, ampak upoštevamo presečišče med tema dvema.

Sodobno sovjetsko statistično prakso je mogoče pravilno razumeti le z zgodovinskega vidika. To je veliko bolj sovjetsko kot zahodno statistično prakso, ker popolno uporabo matematične statistike v družbeno-ekonomski statistiki še naprej ovirajo dejavniki, ki izvirajo iz stalinističnega obdobja. Predvsem moderne oblike vzorčenja ostajajo v ZSSR v širši rabi kot na Zahodu.

To poglavje opisuje vzorec zgodovinskega razvoja družbeno-ekonomske statistike, matematične statistike in zlasti medsebojnega delovanja obeh. Oddelka 2 in 3 sta namenjena razvoju matematične statistike na splošno in njeni uporabi v socialno-ekonomski statistiki, oddelka 4 in 5 pa pokrivata isto podlago zlasti pri vzorčenju. Vzorec razvoja na zahodu - v zahodni Evropi in v Severni Ameriki - je obravnavan v oddelkih 2 in 4, bolj ali manj neodvisen vzorec razvoja v carski Rusiji in nato v ZSSR v oddelkih 3 in 5.

2 Zgodovinski razvoj matematične statistike na zahodu

Družbeno-ekonomsko statistiko v obliki državne statistike je mogoče izslediti do popisov starih rečnih civilizacij. Nasprotno pa se je matematična statistika pojavila relativno nedavno. Njena predhodnica je bila šola "politične aritmetike", ki sta jo v Angliji v sedemnajstem stoletju ustanovila Graunt in Petty, ki je z osnovno verjetnostjo proučevala taka javna vprašanja kot vzroke bolezni (Pearson 19, 8). Nadaljnji napredek pri analizi statističnih variacij so dosegli matematiki iz devetnajstega stoletja, kot so Poisson, Gauss in Quetelet. Matematična statistika se je končno pojavila v svoji sodobni obliki v obdobju 1890-1940. Najpomembnejši prispevek k temu procesu sta bila Galtonova zgodnja teorija korelacije in regresije, "klasična" teorija statističnega sklepanja Neymana in Pearsona ter Fisherjevo delo pri analizi variance.

Kljub družbeno-ekonomski usmerjenosti politične aritmetike je razvoj matematične statistike v devetnajstem in začetku dvajsetega stoletja v prvi vrsti motiviral potrebe fizikalnih in zlasti bioloških ved. Gaussova študija statističnih variacij se je ukvarjala predvsem s problemom eksperimentalne napake v uporabni znanosti. Galtona je zanimala predvsem dednost. Gossetta ("študenta") so t-test statistične pomembnosti pripeljale potrebe proizvodnje piva v pivovarni Guinness v Dublinu. Fisher se je ukvarjal z oblikovanjem terenskih poskusov med vojnami v Rothamstedu Poskusna postaja v Hertfordshireju v Angliji. Nova disciplina je bila nekaj časa znana pod imenom "biometrija".

Uporaba matematične statistike za družbeno-ekonomsko statistiko je bila upočasnjena zaradi izolacije državne statistike od novega teoretičnega razvoja. Uradniki, pristojni za državno statistiko, niso imeli matematičnega usposabljanja, ki bi bilo potrebno za oceno možne vrednosti njihovega dela verjetnostnih metod, medtem ko se zdi, da večina matematikov, ki so bili pionirji teh metod, ni zanimala za državno statistiko. Interakcijo med socialno-ekonomsko in matematično statistiko so sprva spodbujali le nekateri reformatorji, ki so razumeli oba predmeta, na primer profesor Bowley, ki je bil prvi katedra za statistiko družbenih ved (na Londonski ekonomski šoli). V Veliki Britaniji so vrzel znatno presegli, ko je po drugi svetovni vojni nastala bolj profesionalna vladna statistična služba, čeprav je institucionalno razmerje med državno statistiko in matematično statistiko še danes vir nekaterih težav.

3 Zgodovinski razvoj matematične statistike v carski Rusiji in ZSSR

V poznem devetnajstem stoletju se je v Rusiji razvila avtonomna tradicija družbeno-ekonomske statistike, ki temelji predvsem na statističnih službah lokalnih oblasti [3], ki je bila bolj občutljiva na potencialno uporabo matematične statistike kot statistika zahodne države. tistega časa. Klasični ruski statistiki, kot je Chuprov, so bili hkrati družbeno-ekonomski in matematični statistiki.

Sovjetska statistika dvajsetih let 20. stoletja je v marsičem predstavljala nadaljevanje zemeljske tradicije. Statistiki Centralne statistične uprave (TsSU) so uživali velikodušno podporo države in precejšnjo stopnjo poklicne avtonomije
(Wheatcroft 1980). Zelo so se zanimali za delo zahodnih matematičnih statistikov, katerih metode so nadalje razvili in uporabili pri ekonomski analizi. Hkrati so kritizirali zahodno matematično statistiko zaradi njenega "praznega empirizma" in pomanjkanja zanimanja za vsebinska vprašanja (Yastremskii 1927).

Konec dvajsetih let prejšnjega stoletja je bila skupina Stalinovih napadov podvržena skupini matematičnih statistikov, povezanih z Novo ekonomsko politiko. Nekateri stalinistični statistiki so s to kampanjo poskušali diskreditirati matematično statistiko kot takšno, ker so verjetnostne metode, čeprav so bile izrazito primerne za analizo anarhije kapitalističnega trga, tuje načrtovanemu socialističnemu gospodarstvu. Drugi so trdili, da čeprav so "rušilci" zlorabili matematično statistiko v protidržavne namene, načrtovanje ne more odpraviti vseh verjetnostnih pojavov (na primer vremenskih razmer), zato je pravilna uporaba matematične statistike še vedno potrebna (Smit 1930). Konflikt med tema dvema stališčema se je nadaljeval v stalinističnem obdobju, zagovorniki matematične statistike pa so bili potrjeni v letih po Stalinovi smrti.

Dogmatični nasprotniki matematične statistike v nobenem trenutku niso dosegli popolne prevlade. Tako so tudi v letih po drugi svetovni vojni, ko so izkoristili kampanjo »proti-kozmopolita« za obsodbo »sovražnikov ljudstva. Ki propagirajo meščanske teorije pod geslom obrambe matematike« (Metodologija 1952), ni uspelo zatreti statističnih metod nadzora kakovosti v letalski industriji, čigar vodstvo je uresničilo praktično potrebo. Vendar pa je dolgotrajen vpliv dogmatikov močno vplival na sovjetsko statistiko.

Prvič, interakcija matematike s socialno-ekonomsko statistiko je bila prekinjena. "Možnost uporabe metod matematične statistike za statistično preučevanje družbenih pojavov" in pogosto celo "smotrnost matematičnih metod katere koli kompleksnosti v statistiki" so bile zavrnjene (Nemchinov 1955). Mnogi matematični statistiki so družbeno-ekonomsko statistiko prepustili delu na drugih področjih. [4] Pojavila se je "splošna teorija statistike", ki je razkrila metodologijo, ki je matematično neutemeljena. [5]

Veliko delo na področju družbeno-ekonomske uporabe matematične statistike je bilo opravljeno od petdesetih let 20. stoletja. Kljub temu je bilo večina tega dela opravljenega na inštitutih zunaj TsSU in ni močno vplivalo na metode, ki se uporabljajo v samem TsSU. Objavljen je v revijah, kot sta Uchenye zapiski po statistike ('' Znanstvene opombe o statistiki '') in Ekonomika i matematicheskie metody ("Ekonomika in matematične metode"), ne pa v reviji TsSU Vestnik statistiki ("Statistični kurir"). ni bila med organizacijami, ki so sodelovale v seriji konferenc o uporabi matematične statistike v ekonomiji, ki so potekale od leta 1972 dalje. [6]

Poleg tega sta poučevanje matematične statistike in poučevanje socialno-ekonomske statistike v izobraževalnih ustanovah še vedno precej izolirana. Matematična statistika redko zavzema vidno mesto v učnih načrtih institucij, ki usposabljajo osebje za TSSU - statistične tehnike (poklicne šole), Moskovski ekonomsko -statistični inštitut itd., Medtem ko matematične fakultete visokošolskih zavodov poučujejo zelo abstraktno in vrsta matematične statistike, ki se ne uporablja.

Drugič, dogmatska stališča Stalinovega obdobja še niso popolnoma premagana. Še vedno se občasno srečujemo z razlagami stališča, da verjetnostne sheme niso uporabne za družbeno-ekonomske pojave (Maslov 1971, str. 35-6), [7] ali mnenja, da so verjetnostne metode v nasprotju z naravo planskega gospodarstva (Lipkin 1977) .Možno je, da bodo tovrstni položaji izginili iz obtoka, ko bo starejša generacija, izobražena v času Stalina, zapustila sceno. Vendar so lahko manj eksplicitna stališča, ki vsaj delno izvirajo iz prejšnje dogme, bolj obstojna.

Sovjetski pristopi k napovedovanju so primer takšnega odnosa (Shenfield 1983a). A. Ja. Boyarskii, vodja Znanstvenoraziskovalnega inštituta TsSU, ugotavlja, da so državni statistiki navajeni obravnavati številke, ki so (domnevno) edinstveno točne in morajo zato premagati "psihološko oviro", preden sprejmejo edinstvene rezultate verjetnostnega napovedovanja (Metodologicheskie 1977, str. 8-9).

Boyarskii (1980) razpravlja o preizkušanju pomembnosti in kaže, da on sam ostaja pod vplivom drugega načela stalinistične doktrine statistike - ideje, da je funkcija statistike ponazoriti teorije, za katere je že znano, da so resnične, in ne ocenjevati okvirnih hipotez. Trdi, da je ekonomistu s teoretičnim znanjem o ekonomijah obsega to, četudi preizkus statistične pomembnosti zavrne navidezno povezavo med obsegom proizvodnje in produktivnostjo 0,1 kot naključnim odstopanjem od nič, naravno korelacija. S tega stališča ni nobene statistične analize, ki bi lahko kdaj diskreditirala predhodne predpostavke.

4 Zgodovinski razvoj teorije vzorčenja na zahodu

Večina družbeno-ekonomskih statistikov iz devetnajstega stoletja je menila, da je mogoče le podatke popolnih popisov šteti za "statistiko pravilno". To je bil razumljiv odnos v času, ko je bilo splošno znano, da so edine uporabljene metode vzorčenja nezanesljive.

Najpomembnejša od teh zelo zgodnjih metod vzorčenja je bila "monografska metoda", ki jo je izumil socialni reformator LePlay, ki je od leta 1829 dalje zbral na stotine podrobnih "monografij" o proračunu in načinu življenja delavskih družin (Lazarsfeld 1961). V monografskem pregledu prebivalstva dobimo izredno podroben količinski in kvalitativni opis dokaj majhnega števila enot. Strokovnjaki naj bi skrbno izbrali raziskane enote tako, da je vsaka "vrsta" enote v populaciji v vzorcu predstavljena z eno enoto ali nekaj enotami, "tipičnimi" za to vrsto (torej alternativni izraz "tipološko vzorčenje"). Kot so poudarili kritiki monografije, presoje vzorčevalca glede tipičnosti ni bilo mogoče preveriti. Poleg tega večina populacij ne obsega nekaj znanih homogenih "tipov", monografski vzorec pa po svoji naravi ne more odražati heterogenosti znotraj tipov.

Leta 1890 je Kiaer, direktor novega statističnega urada na Norveškem, razvil in uporabil novo obliko sadike, ki jo je imenoval "reprezentativna metoda". Kiaerjevo metodo je posnemal Wright, direktor ameriškega nacionalnega urada za delo. Metoda je bila po Kiaerjevih besedah:

delno poizvedovanje, v katerem so opazovane enote razporejene tako, da njihova celota tvori miniaturo celotne države, fotografijo, ki reproducira podrobnosti izvirnika v njegovih resničnih razmerjih.

Za dosego tega cilja je Kiaer uporabil zapletene večstopenjske vzorce, ki vključujejo intenzivno stratifikacijo in elemente sistematične selekcije (na primer: izbrani moški, stari 17, 22, 27 let, z imeni, ki se začnejo na A, B, C, L, M in N). Delež stratumov je bil določen na podlagi rezultatov prejšnjih popisov, ki so služili tudi kot sredstvo za oceno reprezentativnosti vzorca. Glavna razlika med takšnimi "namenskimi" ali "uravnoteženimi" vzorci in sodobnimi večstopenjskimi vzorci je odsotnost naključne izbire v plasteh.

Teorijo verjetnosti je za vzorčenje na Zahodu prvič sistematično uporabil Bowley, ki je leta 1906 predstavil osnovno teorijo preprostega naključnega vzorčenja. [9] Velika prednost naključnega vzorčenja je v tem, da z nadzorom verjetnosti vključitve populacijskih enot v vzorec [10] s pomočjo teorije verjetnosti lahko ocenimo natančnost vzorčnih ocen v obliki standardnih napak ali mej zaupanja . Prvo družbeno raziskavo z uporabo verjetnostnega vzorčenja je leta 1912 izvedel Bowley v Readingu (Maunder 1977). Neyman in Pearson sta leta 1934 teorijo verjetnostnega vzorčenja razširila na stratificirano naključno vzorčenje.

V tridesetih letih prejšnjega stoletja so obsežne praktične eksperimente z vzorčenjem verjetnosti izvedle ameriške agencije, kot sta Urad za popis in novo ustanovljeni Indijski statistični inštitut. V nekaterih državah, na primer na Švedskem, je anketno vzorčenje pred vojno še naprej temeljilo na "reprezentativni metodi" (Medin 1983). Verjetnostno vzorčenje je po vojni nadomestilo prejšnje oblike vzorčenja v državni statistiki. Pri tržnih raziskavah in javnomnenjskih raziskavah pa uravnoteženo vzorčenje še vedno ostaja v uporabi pod imenom "vzorčenje kvot". Poleg tega so se teoretiki vzorčenja v sedemdesetih letih ponovno začeli zanimati za možnost, da se uravnoteženo vzorčenje postavi na zdravo podlago. [11]

Relativno pozen pojav teorije vzorčenja je morda najbolj presenetljiva manifestacija nekdanje izolacije družbeno-ekonomskega od matematične statistike. Tako praktična potreba po vzorčenju zvoka kot matematični aparat za njegov razvoj sta obstajala že v devetnajstem stoletju, vendar ni bilo potrebne interakcije med potencialnimi dobavitelji in potencialnimi potrošniki teorije vzorčenja.

5 Zgodovinski razvoj teorije vzorčenja v carski Rusiji in ZSSR

Tako kot na zahodu se je državna statistika v Rusiji v devetnajstem stoletju opirala predvsem na popolne popise. Vendar so se proti koncu stoletja začele uporabljati različne oblike vzorčenja po verjetnosti.

Večina študij o proračunih kmečkih gospodinjstev, ki so jih izvajali statistiki več zemstev od leta 1870 dalje, so bile monografske raziskave, ki temeljijo na takšni ali drugačni izbiri gospodinjstev, ki naj bi bila "tipična" za različne regije (Wheatcroft 1980).

Za Rusijo je bila očitno značilna oblika nepopolnega naštevanja, znana kot "popisna metoda" (metoda cenzovoja). Tu je bil "popis" (tsenz) register vseh tistih populacijskih enot, ki so bile dovolj pomembne za vključitev v statistične podatke. Zbrani so bili podatki o vseh teh enotah in samo o njih. Tako je carsko finančno ministrstvo v poznem devetnajstem stoletju ohranilo seznam "popisnih železniških postaj" za vsako vrsto tovora, ki so bili uporabljeni za zbiranje statistike železniškega prometa (Poplavskii 1927). "Popisno industrijo" so sestavljala podjetja z minimalno delovno silo, odvisno od stopnje mehanizacije (Wheatcroft 1981). Utemeljitev popisne metode je bila uporaba omejenih sredstev za kritje glavnine zanimivega pojava. rezultatov ni bilo mogoče ekstrapolirati na celotno populacijo, saj je bilo razmeroma malo zajetih velikih enot zelo daleč od reprezentacije številnih zanemarjenih majhnih enot.

Zdi se, da se je takrat zahodu neznana teorija verjetnostnega vzorčenja v Rusiji razvila neodvisno nekaj let pred ustreznim zahodnim delom. Uporaba teorije verjetnosti pri vzorčenju je bila prvič predlagana v prispevku, ki ga je Chuprov predstavil kongresu znanstvenoraziskovalnih delavcev že leta 1894. Teorija optimalne razporeditve pri stratificiranem naključnem vzorčenju, ki jo je na splošno pripisal Neymanov dokument iz leta 1934, je bila že zapisano v knjigi o teoriji vzorčenja, ki jo je napisal Kovalskii, objavljeno v Saratovu leta 1924 (Zarkovic 1956, 1962). [13]

V dvajsetih letih prejšnjega stoletja je imel TsSU veliko potrebo po razvoju metod vzorčenja, pri čemer so praktični eksperimenti pogosto potekali pred teorijo. [14] Država je za urejanje gospodarstva zahtevala statistične podatke, vendar pokritost vseh gospodarskih enot ni bila potrebna za ekonomska sredstva regulacije, uporabljena v času nove gospodarske politike. Tudi razpršena narava gospodarstva NEP ni bila izvedljiva. Takšni pogoji so bili zelo ugodni za razvoj vzorčenja.

Čeprav so teorijo verjetnostnega vzorčenja razvili nekateri statistiki v dvajsetih letih prejšnjega stoletja, verjetnostno vzorčenje ni v celoti nadomestilo prejšnjih oblik vzorčenja. Zlasti popisna metoda je ostala v precej široki uporabi - na primer v statistiki železniškega in vodnega tovornega prometa (Poplavskii 1927) in pri preučevanju produktivnosti dela v industriji (Akinshina 1966).

Napad na uporabo matematične statistike v družbeno-ekonomski statistiki konec dvajsetih let prejšnjega stoletja je imel še posebej škodljiv učinek na vzorčno prakso in teorijo, katerih razvoj je bil "zamrznjen". Uporaba teorije vzorčenja je bila v času Stalina na splošno zanemarjena (Nemchinov 1955). Popisna metoda, ki se zdaj preimenuje v "metodo osnovne mase" (metoda osnovnega masiva), se je še naprej uporabljala na področjih, kot je statistika železniškega prometa (Kochetov 1966), uporabljena pa je bila tudi v novi raziskavi kolektivnih kmetijskih trgov. zajela le največja mestna središča (Belyaevskii 1962). Kot bomo videli v poglavju A4, se metoda uporablja še danes.

Uprava poveljniškega gospodarstva, ustanovljena v tridesetih letih prejšnjega stoletja, je zahtevala zbiranje veliko statističnih podatkov na podlagi popolnega štetja gospodarskih enot. Koncept „statistike“ je nadomestil pojem „nacionalno-ekonomsko računovodstvo“ [15], pri katerem vzorčenje seveda ni imelo prostora. Toda, kot bomo trdili v naslednjem poglavju, ko bomo upoštevali položaj vzorčenja v obdobju po Stalinu, je tudi vzorčenje v okviru poveljniškega gospodarstva lahko zelo pogosto nadomestilo popolno statistično poročanje, kar je bilo zanemarjeno z visokimi stroški.

Medsebojno vplivanje družbeno-ekonomske in matematične statistike je potekalo po zelo različnih poteh na zahodu na eni strani ter v Rusiji in ZSSR na drugi.

Na zahodu je bila virtualna izolacija obeh polj med seboj, ki je prevladovala v devetnajstem stoletju, porušena v prvi polovici dvajsetega. Zlasti vzorčenje verjetnosti je postalo osrednje orodje državne statistike in je na splošno izpodrinilo prejšnje verjetnostne oblike vzorčenja.

V Rusiji se je v nekaj desetletjih pred letom 1917 razvila neodvisna statistična tradicija, ki se je izkazala za sposobno vključevanja družbeno-ekonomske v matematično statistiko in je v sovjetskih dvajsetih letih 20. stoletja dosegla svoj vrhunec. Do takrat sta bila ruska in sovjetska statistika na področju vzorčne teorije in prakse nekoliko pred zahodom.

Vendar je bil napredek zamrznjen na začetku Stalinovega obdobja, ko je bila uporaba matematične statistike v družbeno-ekonomski statistiki močno prizadeta. Uvedena je bila izolacija matematične od družbeno-ekonomske statistike, podobno tisti, ki je zdaj izginjala na Zahodu. Vzorčenje je bilo zanemarjeno, zgodnje neverjetne oblike vzorčenja pa so ostale v široki rabi. Od Stalina je bila ta zapuščina premagana le v omejenem obsegu.

[1] Metode zbiranja, predstavitve, analize, razlage in uporabe družbeno-ekonomske statistike lahko uporabno razvrstimo v tri kategorije:

(a) metode, ki temeljijo na relativno preprosti matematiki, ki jo matematični statistiki imenujejo "opisna statistika"

(b) metode matematične statistike, ki temeljijo na teoriji verjetnosti in

(c) razmeroma zapletene matematične metode, ki ne temeljijo na teoriji verjetnosti (na primer analiza indeksov ali nestohastično programiranje).

[2] Leta 1906 se je profesor Bowley obrnil na Britansko združenje za napredek znanosti na naslednji način:

"Edgeworthove ponazoritve pomena matematičnih metod leta 1885 o preverjanju resničnosti praktičnih odbitkov so še vedno obrodile zelo malo sadov. Čas je, da se matematična statistika upošteva pri kritiki in analizi obstoječih industrijskih statistik. Večina naših statistik ostanejo nepreverjeni in njihov pomen ni analiziran "(Maunder 1977).

[3] Zemstva, institucije lokalne uprave, ki jih je leta 1861 ustanovil car Aleksander II., So bile v določeni meri neodvisne od centralne vlade in so bile odprte za zunanje intelektualne in politične vplive.

[4] V. S. Nemchinov se je na primer obrnil na načrtovanje in analizo kmetijskih poskusov na poskusni postaji Bezenchukskaya, pri čemer je razvil računalniški sistem, ki temelji na Čebyčevovih polinomih (Nemchinov 1946).

[5] Reformatorji v obdobju po Stalinu so zahtevali, da se metode "splošne teorije" združijo z metodami iz matematične statistike. Na primer, Yuzbashev (1967) kritizira metodo "analitičnega združevanja" zaradi ignoriranja zmedenega učinka nenadzorovanih spremenljivk pri primerjanju skupin enot in predlaga njeno kombinacijo z analizo variance.

[6] Za opis ene takšne konference, Vseslovenske znanstveno-tehnične konference o uporabi večstopenjske statistične analize v ekonomiji in o nadzoru kakovosti proizvodnje, ki je potekala v Tartuju (Estonija) leta 1977, glej Aivazyan et al. (1978).

[7] Profesor P. P. Maslov je bil veteran sovjetski statistik, ploden v številnih vejah državne statistike. Po nekrologu je bil »eden največjih sodobnih statistikov« (Ryabushkin in Sinokov 1975).

[8] Za razprave o zgodnji zgodovini vzorčenja glej Stephan (1948), You (1951) ter O'Muircheartaigh in Wong (1981), od katerih je zadnji najbolj zaznaven.

[9] Pravzaprav je bil prav Bortkiewicz, ki je leta 1901 prvi na zahodu predlagal uporabo teorije verjetnosti za vzorčne probleme. Priporočil je uporabo Poissonove formule za ugotavljanje, ali bi do razlik med deleži popisnega nadzora in vzorčnim deležem lahko prišlo po naključju.

[10] Enostavno naključno vzorčenje določa enake verjetnosti vključitve, kar je bilo najprej obravnavano kot bistveno načelo. Naključno vzorčenje na splošno zagotavlja znane, vendar ne nujno enake verjetnosti vključitve.

[11] Royall (1970) je obudil uravnoteženo vzorčenje v okviru pristopa ne-Bayesove superpopulacije. Za razpravo o tem glej O'Muircheartaigh in Wong (1981, str. 12-14), ki sta skeptična glede tega, ali bodo morebitni dobički iz uravnoteženega vzorčenja pri povečanju reprezentativnosti verjetno prevladali nad tveganji, ki jih prinaša opustitev sposobnosti ocenjevanja natančnosti . Poleg tega je bilo uravnoteženo vzorčenje upravičeno le pod določenimi pogoji.

[12] Popisna metoda se včasih imenuje "koncentrirano vzorčenje".

[13] Za kasnejšo usodo vzorčenja v ZSSR je simptomatično, da se sovjetski avtorji pri razpravi o izvoru vzorčenja ne sklicujejo na delo Kovalskega. Prav jugoslovanski statistik Zarković je v Leninovi knjižnici v Moskvi znova odkril knjigo Kovalskega.

[14] Konference statistikov so Metodološkemu oddelku TsSU naročile, naj razvije teorijo metod, ki se jim zdijo potrebne v praksi, na primer vzorčenje v grozdih (Zarkovic 1956). Za opis metod vzorčenja, ki so se v 20. stoletju uporabljale v sovjetski sociologiji, glej Sheregi (1978).

[15] To se odraža v usodi same TsSU. Leta 1930 je Centralna statistična uprava prenehala obstajati pod tem imenom, njeno osebje pa je bilo vključeno v Državno agencijo za načrtovanje (Gosplan) kot njen ekonomsko-statistični sektor, leta 1931 preimenovan v Sektor nacionalnega gospodarskega računovodstva. Leta 1941 je TsSU dobil prvotno ime, vendar je ostal podrejen Gosplanu. Šele leta 1948 je TsSU ponovno dobil status, ki ga je imel v dvajsetih letih prejšnjega stoletja.


Digitalna zgodovina: Vodnik za zbiranje, ohranjanje in predstavljanje preteklosti na spletu

Uvod

V tem poglavju boste izvedeli o:

  • Prednosti in slabosti digitalizacije
  • Različni načini digitalizacije besedila
  • Prednosti in stroški označevanja besedila
  • Kako narediti besedilo strojno berljivo
  • Načini digitalne slike
  • Kako digitalizirati zvok in gibljive slike
  • Ali bi morali vse to delo opraviti sami

preteklost je bila analogna. Prihodnost je digitalna. Jutrišnji zgodovinarji bodo uživali v pretežno digitalnem zgodovinskem zapisu, ki bo spremenil način njihovega raziskovanja, predstavitve in celo ohranjanja preteklosti. Toda kaj lahko današnji zgodovinarji storijo z ogromnim analognim zgodovinskim zapisom preteklih tisočletij? To poglavje vsebuje nekaj odgovorov, ki ponujajo nasvete, kako preteklost narediti v obliki pisnih zapisov, fotografij, posnetkov ustne zgodovine, filmov, materialne kulture ali drugih analognih dokumentov in artefaktov v digitalne datoteke. Pri tem lahko dovolimo, da ti viri pridobijo pomembne prednosti, ki smo jih opisali v uvodu, kot so dostopnost, prilagodljivost in manipulativnost.

Osupljiva količina analognega zgodovinskega zapisa je v zadnjem desetletju že postala digitalna. Kot smo omenili v prvem poglavju, projekt American Memory Kongresne knjižnice predstavlja#8217 več kot 8 milijonov zgodovinskih dokumentov. Zgodovinski časopisi ProQuest ’s ponujajo celotno besedilo petih večjih časopisov, vključno s celotnimi izpisi New York Timesa in Los Angeles Timesa. Spletne zbirke osemnajstega stoletja na 33 milijonov straneh korporacije Thomson Corporation vsebujejo vsak pomemben naslov v angleškem in tujem jeziku, ki je bil v tistem obdobju natisnjen v Veliki Britaniji. Najbolj dramatično je, da je iskalnik Google napovedal načrte za digitalizacijo najmanj 15 milijonov knjig. 1 Stotine milijonov zveznih, fundacijskih in korporativnih dolarjev je šlo za digitalizacijo presenetljivo velikega deleža naše kulturne dediščine

Ta zaklad digitalne zgodovine predstavlja zgodovinarjem neverjetno dobro, saj ponuja možnosti za spletno raziskovanje in poučevanje, ki si jih pred nekaj leti ne bi mogli predstavljati. Za ambicioznega digitalnega zgodovinarja prinaša tudi drugo korist: izkušnje prve generacije digitalizatorjev ponujajo nabor meril in pristopov, ki vam bodo pomagali pretvoriti zgodovinske dokumente za vaše spletno mesto z večjo učinkovitostjo, boljšimi reprodukcijami in upamo, , nižji stroški kot pionirji. Kot zgodovinarji že dobro vedo, nauki iz preteklosti nikoli niso preprosti in neposredni. “Ni absolutnih pravil, ” opaža poročilo s foruma digitalne knjižnice.“ Vsak projekt je edinstven. ” 2 Ta previdnost velja zlasti za zgodovinarje z majhnimi projekti, ker se svetovalna literatura osredotoča na obsežne projekte, ki temeljijo na knjižnicah ali arhivih. Vaši cilji in proračun za organizacijo razstave za vaše lokalno zgodovinsko društvo ali objavljanje nekaterih dokumentov za vaše študente so lahko precej skromnejši.

To poglavje vas ne bo spremenilo v strokovnjaka za skeniranje ločljivosti fotografij ali postopke vzorčenja zvoka, želimo vam dati dovolj informacij za inteligentno načrtovanje in nadzor projekta digitalne zgodovine. Če želite to narediti, vam ponujamo pregled osnovnih razlogov, zakaj, kaj in kako pri digitalizaciji: zakaj je to koristno (in kdaj ni ’t ), katere digitalne formate bi morali razmisliti, kako je pravzaprav in kdo bi to moral storiti ( vi, vaša organizacija, če imate eno ali drugo osebo ali podjetje ).


Ključne figure

Najpomembnejše ključne številke vam ponujajo kompakten povzetek teme "Združene države" in vas pripeljejo neposredno do ustrezne statistike.

Gospodarstvo

Bruto domači proizvod (BDP) Združenih držav Amerike 2026

Stopnja rasti bruto domačega proizvoda (BDP) v ZDA 2026

Stopnja brezposelnosti v ZDA 2020

Stopnja inflacije v ZDA 1990-2020

Povprečni dohodek gospodinjstva v ZDA 1990–2019

Indeks Made-In Country: zaznavanje izdelkov, proizvedenih v ZDA, po državah 2017

Indeks globalizacije - prvih 50 držav 2020

Globalna razvrstitev držav po kakovosti infrastrukture 2019

Državne finance

Državni dolg ZDA 2026

Proračunsko stanje v ZDA 2026

Razmerje javnih izdatkov v bruto domačem proizvodu (BDP) v Združenih državah

Vojaško

Ameriška vojaška poraba od leta 2000 do 2019

Vlada ZDA - izdatki za obrambo na prebivalca 1995–2020


FamilySearch.org je v sodelovanju z državnim arhivom Aljaske skeniral 1,1 milijona dokumentov, da bi bili zapisi dostopni javnosti. Ti zapisi vključujejo rojstva, poroke, smrti in zapuščinske zapise, ki segajo v sredino 1800-ih, mejnik za genealoške raziskave Aljaske. Spodaj je na voljo seznam imen, povezanih z evidencami rojstva, poroke in smrti, ki povezujejo spletne dokumente.

Rekordi NARA (Seattle)


Zelo kratka zgodovina podatkovne znanosti

Zgodba o tem, kako so podatkovni znanstveniki postali seksi, je večinoma zgodba o povezavi zrele discipline statistike z zelo mlado-računalništvom. Izraz "znanost o podatkih" se je pojavil šele pred kratkim, da bi posebej označil nov poklic, za katerega se pričakuje, da bo imel smisel v velikih skladiščih velikih podatkov. Toda osmišljanje podatkov ima dolgo zgodovino in o njem že leta razpravljajo znanstveniki, statistiki, knjižničarji, računalniki in drugi. Na naslednji časovni premici je razviden razvoj izraza "Data Science" in njegova uporaba, poskusi njegove opredelitve in z njimi povezani izrazi.

1962 John W. Tukey v "Prihodnosti analize podatkov" piše: "Dolgo sem mislil, da sem statistik, ki ga zanimajo sklepi od posebnega do splošnega. Toda ko sem opazoval razvoj matematične statistike, sem imel razlog, da se sprašujem in dvomim ... Začel sem čutiti, da je moj osrednji interes v Analiza podatkov… Analiza podatkov in tisti deli statistike, ki se je držijo, morajo… prevzeti značilnosti znanosti in ne matematike… analiza podatkov je sama po sebi empirična znanost… Kako pomemben in kako pomemben… je porast shranjenega programa elektronski računalnik? V mnogih primerih lahko odgovor marsikoga preseneti s tem, da je "pomemben, vendar ne življenjsko pomemben", čeprav v drugih ni dvoma o tem, kaj je bil računalnik "pomemben". «Leta 1947 je Tukey skoval izraz» bit «, ki ga je Claude Shannon uporabil v njegov članek iz leta 1948 "Matematična teorija komunikacij". Leta 1977 je Tukey objavil Raziskovalna analiza podatkov, pri čemer je trdil, da je treba večji poudarek nameniti uporabi podatkov, ki predlagajo hipoteze za preizkušanje, in da se raziskovalna analiza podatkov in analiza potrditvenih podatkov "lahko - in bi morala - nadaljevati vzporedno".

1974 Peter Naur objavlja Kratek pregled računalniških metod na Švedskem in v ZDA. Knjiga je pregled sodobnih metod obdelave podatkov, ki se uporabljajo v številnih aplikacijah. Organiziran je okoli koncepta podatkov, kot je opredeljen v IFIP Vodnik po konceptih in izrazih pri obdelavi podatkov: "[Podatki] predstavljajo dejstva ali zamisli na formaliziran način, ki jih je mogoče sporočiti ali z njimi manipulirati v nekem procesu." Predgovor k knjigi bralcu pove, da je bil na kongresu IFIP leta 1968 predstavljen načrt tečaja z naslovom " Podatkovna znanost, znanost o podatkih in podatkovnih procesih ter njeno mesto v izobraževanju, "in da se v besedilu knjige" izraz "podatkovna znanost" uporablja prosto. " Naur ponuja naslednjo definicijo podatkovne znanosti: "Znanost o ravnanju s podatki, potem ko so ti že vzpostavljeni, medtem ko je odnos podatkov do tega, kar predstavljajo, delegiran na druga področja in znanosti."

1977 Mednarodno združenje za statistično računalništvo (IASC) je ustanovljeno kot oddelek ISI. "Poslanstvo IASC je povezati tradicionalno statistično metodologijo, sodobno računalniško tehnologijo in znanje strokovnjakov za področja, da bi pretvorili podatke v informacije in znanje."

1989 Gregory Piatetsky-Shapiro organizira in vodi prvo delavnico Odkrivanje znanja v zbirkah podatkov (KDD). Leta 1995 je postala letna konferenca ACM SIGKDD o odkrivanju znanja in rudarjenju podatkov (KDD).

Septembra 1994 BusinessWeek objavlja naslovno zgodbo na temo »Trženje baz podatkov«: »Podjetja zbirajo ogromno informacij o vas, jih drobijo, da napovedujejo verjetnost, da boste kupili izdelek, in s tem znanjem oblikujejo tržno sporočilo, ki je za vas natančno umerjeno. ... Prejšnji val navdušenja, ki ga je sprožilo širjenje blagajniških skenerjev v osemdesetih letih, se je končalo z vsesplošnim razočaranjem: mnoga podjetja so bila preveč obremenjena z ogromno količino podatkov, da bi z informacijami naredila kaj koristnega ... Kljub temu mnoga podjetja menijo, da nimajo druge izbire kot premagati mejo trženja baze podatkov. "

1996 Člani Mednarodna zveza klasifikacijskih društev (IFCS) se sestanejo v Kobeju na Japonskem na svoji dvoletni konferenci. Prvič je izraz "znanost o podatkih" vključen v naslov konference ("Znanost o podatkih, klasifikacija in sorodne metode"). IFCS je leta 1985 ustanovilo šest klasifikacijskih združenj za posamezne države in jezike, od katerih je eno, Klasifikacijsko društvo, je bilo ustanovljeno leta 1964. Klasifikacijska društva so v svojih publikacijah različno uporabljala izraze analiza podatkov, rudarjenje podatkov in podatkovna znanost.

1996 Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro in Padhraic Smyth objavljata knjigo »Od rudarjenja podatkov do odkrivanja znanja v bazah podatkov«. Pišejo: »V preteklosti je pojem iskanja uporabnih vzorcev v podatkih dobil različna imena, vključno z rudarjenjem podatkov, pridobivanjem znanja, odkrivanjem informacij, zbiranjem informacij, arheologijo podatkov in obdelavo vzorcev podatkov ... Po našem mnenju je KDD [Znanje Odkritje v zbirkah podatkov] se nanaša na celoten proces odkrivanja uporabnega znanja iz podatkov, rudarjenje podatkov pa na poseben korak v tem procesu. Pridobivanje podatkov je uporaba posebnih algoritmov za pridobivanje vzorcev iz podatkov ... dodatni koraki v procesu KDD, kot so priprava podatkov, izbira podatkov, čiščenje podatkov, vključitev ustreznega predznanja in ustrezna interpretacija rezultatov rudarjenja, so bistveni za zagotovitev da uporabno znanje izhaja iz podatkov. Slepa uporaba metod rudarjenja podatkov (v statistični literaturi upravičeno kritizirana kot izkopavanje podatkov) je lahko nevarna dejavnost, ki zlahka vodi do odkritja nesmiselnih in neveljavnih vzorcev. "

1997 V svojem uvodnem predavanju za katedro za statistiko H. C. Carverja na Univerzi v Michiganu profesor C. F. Jeff Wu (trenutno na Tehnološkem inštitutu Georgia) poziva k preimenovanju statistike v statistiko podatkov in statistike k podatkovnim znanstvenikom.

1997 Revija Data Mining and Knowledge Discovery je uvedla razveljavitev vrstnega reda obeh izrazov v svojem naslovu, ki odraža naraščanje »rudarjenja podatkov« kot bolj priljubljenega načina označevanja »pridobivanja informacij iz velikih baz podatkov«.

Decembra 1999 Jacob Zahavi je citiran v "Mining Data for Nuggets of Knowledge" v [email protected]: "Običajne statistične metode dobro delujejo z majhnimi nabori podatkov. Današnje zbirke podatkov pa lahko vključujejo milijone vrstic in množico stolpcev podatkov ... Razširljivost je ogromna. vprašanje pri rudarjenju podatkov. Drug tehnični izziv je razvoj modelov, ki bi lahko bolje analizirali podatke, odkrivali nelinearna razmerja in interakcijo med elementi ... Morda bo treba razviti posebna orodja za rudarjenje podatkov za odločitve na spletnih mestih. "

2001 William S. Cleveland objavlja "Data Science: Akcijski načrt za razširitev tehničnih področij statističnega področja". Gre za načrt »za razširitev glavnih področij tehničnega dela na področju statistike. Ker je načrt ambiciozen in pomeni bistvene spremembe, se bo spremenjeno področje imenovalo "znanost o podatkih." je bilo omejeno, ker je znanje računalniških znanstvenikov o tem, kako razmišljati in kako pristopiti k analizi podatkov, omejeno, tako kot je znanje statistik o računalniških okoljih omejeno. Združitev baz znanja bi ustvarila močno moč za inovacije. predlaga, da bi morali statistiki danes gledati na računalništvo, tako kot je znanost o podatkih gledala na matematiko v preteklosti. ... oddelki za podatkovno znanost bi morali vsebovati člane fakultete, ki svojo kariero posvečajo napredku pri računalništvu s podatki in ki sodelujejo z računalničarji.

2001 Leo Breiman objavlja »Statistično modeliranje: Dve kulturi« (PDF): »Pri uporabi statističnega modeliranja za dosego zaključkov iz podatkov obstajata dve kulturi. Predpostavljamo, da podatke generira dani stohastični model podatkov. Druga uporablja algoritemske modele in obravnava podatkovni mehanizem kot neznan. Statistična skupnost se je zavezala skoraj izključni uporabi podatkovnih modelov. Ta zaveza je privedla do nepomembnih teorij, vprašljivih zaključkov in preprečila, da bi statistiki delali na številnih zanimivih trenutnih problemih. Algoritmično modeliranje, tako v teoriji kot v praksi, se je hitro razvilo na področjih zunaj statistike. Uporablja se lahko tako na velikih kompleksnih naborih podatkov kot kot bolj natančna in informativna alternativa modeliranju podatkov na manjših naborih podatkov. Če je naš cilj kot področje uporaba podatkov za reševanje težav, se moramo oddaljiti od izključne odvisnosti od podatkovnih modelov in sprejeti bolj raznolik nabor orodij. "

Aprila 2002 Zagon Data Science Journal, objavljanje prispevkov o »upravljanju podatkov in zbirk podatkov v znanosti in tehnologiji. Področje uporabe časopisa vključuje opise podatkovnih sistemov, njihovo objavo na internetu, aplikacije in pravna vprašanja. Revijo izdaja Odbor za podatke za znanost in tehnologijo (CODATA) Mednarodnega sveta za znanost (ICSU).

Januarja 2003 Začetek Journal of Data Science: "Z" Podatkovno znanostjo "mislimo na skoraj vse, kar je povezano s podatki: zbiranje, analiziranje, modeliranje. najpomembnejši del pa so njegove aplikacije-vse vrste aplikacij. Ta revija je namenjena uporabi statističnih metod na splošno ... The Journal of Data Science bo zagotovil platformo za vse podatkovne delavce, da predstavijo svoja stališča in izmenjajo ideje. "

Maja 2005 Thomas H. Davenport, Don Cohen in Al Jacobson objavljajo »Competing on Analytics«, poročilo raziskovalnega centra delovnega znanja Babson College, ki opisuje »nastanek nove oblike konkurence, ki temelji na obsežni uporabi analitike, podatkov in dejstev. temelji na odločanju. Namesto da bi konkurirali tradicionalnim dejavnikom, se podjetja začenjajo posluževati statističnih in kvantitativnih analiz ter napovednega modeliranja kot primarnih elementov konkurence. ”Raziskavo je kasneje objavil Davenport v Harvard Business Review (Januar 2006) in je razširjen (z Jeanne G. Harris) v knjigo Tekmovanje v storitvi Analytics: Nova znanost o zmagi (Marec 2007).

Septembra 2005 Nacionalni odbor za znanost objavlja "Dolgožive zbirke digitalnih podatkov: omogočanje raziskav in izobraževanja v 21. stoletju". Eno od priporočil poročila se glasi: »NSF, ki sodeluje v partnerstvu z upravitelji zbirk in širšo skupnostjo, bi moral ukrepati za razvoj in dozorevanje karierne poti znanstvenikov na področju podatkov in zagotoviti, da raziskovalno podjetje vključuje zadostno število visoko -znanstveniki za podatke o kakovosti. " Poročilo opredeljuje podatkovne znanstvenike kot "informacijske in računalniške znanstvenike, inženirje in programerje zbirk podatkov in programske opreme, disciplinske strokovnjake, kustose in strokovne zapisovalce, knjižničarje, arhiviste in druge, ki so ključnega pomena za uspešno upravljanje digitalne zbirke podatkov."

2007 Raziskovalni center za podatkovno in podatkovno znanost je ustanovljen na univerzi Fudan v Šanghaju na Kitajskem. Leta 2009 sta dva raziskovalca centra, Yangyong Zhu in Yun Xiong, objavila "Uvod v podatkovologijo in podatkovno znanost", v kateri navajata "Za razliko od naravoslovja in družboslovja, podatkovna in podatkovna znanost za svoj raziskovalni cilj upošteva podatke v kibernetskem prostoru. . To je nova znanost. " Center organizira letne simpozije o podatkovni znanosti in podatkovni znanosti.

Julija 2008 JISC objavlja končno poročilo študije, ki jo je naročil, da bi „preučil in dal priporočila o vlogi in kariernem razvoju znanstvenikov na področju podatkov ter s tem povezano ponudbo specializiranih veščin pri kuriranju podatkov raziskovalni skupnosti. "Končno poročilo študije" Spretnosti, vloga in karierna struktura znanstvenih podatkov in kuratorjev: ocena trenutne prakse in prihodnje potrebe "opredeljuje podatkovne znanstvenike kot" ljudi, ki delajo tam, kjer se izvaja raziskava-ali v primeru osebja podatkovnega centra v tesnem sodelovanju z ustvarjalci podatkov-in so lahko vključeni v ustvarjalno poizvedovanje in analizo, ki drugim omogočajo delo z digitalnimi podatki, in razvoj tehnologije baz podatkov.

Januarja 2009 Izkoriščanje moči digitalnih podatkov za znanost in družbo je objavljeno. To poročilo Medresorske delovne skupine za digitalne podatke Odboru za znanost Nacionalnega sveta za znanost in tehnologijo navaja, da „mora država prepoznati in spodbujati nastanek novih disciplin in strokovnjakov strokovnjakov za reševanje kompleksnih in dinamičnih izzivov ohranjanja digitalnih podatkov. , trajen dostop, ponovno uporabo in ponovno uporabo podatkov. V mnogih disciplinah se pojavlja nova vrsta strokovnjaka za znanost in upravljanje podatkov, ki je dosežena na področjih računalništva, informiranja in podatkovnih znanosti ter v drugi domeni znanosti. Ti posamezniki so ključni za sedanji in prihodnji uspeh znanstvenega podjetja. Vendar pa ti posamezniki pogosto prejemajo malo priznanj za svoje prispevke in imajo omejeno poklicno pot. "

Januarja 2009 Hal Varian, Googlov glavni ekonomist, pripoveduje McKinsey Quarterly: »Vedno govorim, da bodo seksi delo v naslednjih desetih letih statistiki. Ljudje mislijo, da se šalim, toda kdo bi si mislil, da bi bili računalniški inženirji seksi delo devetdesetih? Sposobnost jemanja podatkov - zmožnosti njihovega razumevanja, obdelave, pridobivanja vrednosti, vizualizacije, sporočanja - to bo v naslednjih desetletjih izjemno pomembna veščina ... Ker zdaj imamo res v bistvu brezplačni in vseprisotni podatki. Dopolnilni pomanjkljiv dejavnik je torej sposobnost razumevanja teh podatkov in pridobivanja vrednosti iz njih ... Mislim, da bodo te veščine - da lahko dostopate, razumete in sporočate vpoglede, ki jih pridobite z analizo podatkov - izjemno pomembne. Upravitelji morajo biti sposobni sami dostopati do podatkov in jih razumeti. "

Marec 2009 Kirk D. Borne in drugi astrofiziki oddajo raziskavi Astro2010 Decadal Survey članek z naslovom "Revolucija v astronomskem izobraževanju: podatkovna znanost za množice" (PDF): "Potrebno je usposabljanje naslednje generacije v likovni umetnosti pridobivanja inteligentnega razumevanja iz podatkov za uspeh znanosti, skupnosti, projektov, agencij, podjetij in gospodarstev. To velja tako za specialiste (znanstvenike) kot za nestrokovnjake (vsi ostali: javnost, izobraževalci in študenti, delovna sila). Strokovnjaki se morajo naučiti in uporabiti nove tehnike raziskovanja podatkovnih podatkov, da bi izboljšali naše razumevanje vesolja. Nespecialisti zahtevajo veščine informacijske pismenosti kot produktivni člani delovne sile 21. stoletja, ki vključujejo temeljne veščine za vseživljenjsko učenje v svetu, v katerem vedno bolj prevladujejo podatki. "

Maja 2009 Mike Driscoll v svojem delu "Tri seksi spretnosti podatkovnih čudakov" piše: "... z dobo starosti podatkov so tisti, ki zmorejo modelirati, ukrotiti in vizualno sporočiti podatke - pokličite nas statistike ali podatkovne štrene - vroče blago." [Driscoll bo avgusta 2010 nadaljeval s Sedmimi skrivnostmi uspešnih znanstvenikov o podatkih]

Junija 2009 Nathan Yau v "Rise of the Data Scientist" piše: "Kot smo že prebrali, je Googlov glavni ekonomist Hal Varian januarja komentiral, da bodo naslednje seksi delo v naslednjih 10 letih statistiki. Očitno se z vsem srcem strinjam. Vraga, jaz bi šel še korak dlje in rekel, da so zdaj seksi - psihično in fizično.Če pa bi prebrali preostanek Varianjevega intervjuja, bi vedeli, da je s statistiko to dejansko mislil kot splošen naslov za nekoga, ki je sposoben izvleči informacije iz velikih naborov podatkov in nato predstaviti nekaj uporabnega strokovnjaki za podatke ... [Ben] Fry ... se zavzema za popolnoma novo področje, ki združuje spretnosti in talente s pogosto ločenih področij strokovnega znanja ... [računalništvo matematika, statistika in podatkovno rudarstvo grafično oblikovanje infovis in interakcija človek-računalnik]. In po dveh letih poudarjanja vizualizacije na FlowingData se zdi, da je sodelovanje med področji vse pogostejše, še pomembneje pa je, da so roboti oblikovanja računalniških informacij bližje resničnosti. Vidimo podatkovni znanstveniki"Ljudje, ki zmorejo vse", izhajajo iz preostale skupine. "

Junija 2009 Troy Sadkowsky ustvarja skupino podatkovnih znanstvenikov na LinkedInu kot spremljevalca na svoji spletni strani datasceintists.com (ki je kasneje postala datascientists.net).

Februarja 2010 Kenneth Cukier piše Ekonomist Posebno poročilo "Podatki, podatki povsod": "... pojavila se je nova vrsta strokovnjakov, podatkovnih znanstvenikov, ki združujejo veščine programerja programske opreme, statistike in pripovedovalke zgodb/umetnika, da izločijo drobce zlata, skrite pod gorami podatkov."

Junija 2010 Mike Loukides v "Kaj je podatkovna znanost?" Piše: "Znanstveniki na področju podatkov združujejo podjetništvo s potrpežljivostjo, pripravljenostjo za postopno izdelavo podatkovnih produktov, zmožnostjo raziskovanja in zmožnostjo ponovitve rešitve. Inherentno so interdisciplinarni. Obvladajo lahko vse vidike problema, od začetnega zbiranja podatkov in priprave podatkov do sklepanja. Lahko razmišljajo nenavadno, da bi našli nove načine za obravnavo problema ali za delo z zelo široko opredeljenimi težavami: "tukaj je veliko podatkov, kaj lahko naredite iz tega?"

Septembra 2010 Hilary Mason in Chris Wiggins v "Taksonomiji znanosti o podatkih" pišeta: "... zdelo se nam je koristno predlagati eno možno taksonomijo ... tega, kar dela podatkovni znanstvenik, v približno kronološkem vrstnem redu: Pridobiti, počistiti, raziskati, modelirati in iNterpret…. Podatkovna znanost je očitno mešanica umetnosti hekerjev ... statistike in strojnega učenja ... ter znanja v matematiki in na področju podatkov, ki jih je mogoče razlagati za analizo ... Zahteva ustvarjalne odločitve in odprtost v znanstvenem kontekstu. "

September 2010 Drew Conway v "The Data Science Venn Diagram" piše: "... človek se mora naučiti veliko, ko želi postati popolnoma kompetenten podatkovni znanstvenik. Na žalost preprosto naštevanje besedil in vadnic ne razplete vozlov. Zato v želji, da poenostavim razpravo in dodam svoje misli na že natrpan trg idej, predstavljam Vennov diagram podatkovne znanosti ... veščine hekanja, znanje matematike in statistike ter strokovno znanje. "

Maja 2011 Pete Warden v "Zakaj je izraz" podatkovna znanost "pomanjkljiv, a uporaben" piše: "Ni splošno sprejete meje za to, kar je znotraj in zunaj področja znanosti o podatkih. Ali gre le za nenavadno preimenovanje statistike? Mislim, da ne, vendar tudi nimam popolne definicije. Verjamem, da je nedavna številčnost podatkov v svetu sprožila nekaj novega in ko pogledam okoli, vidim ljudi s skupnimi lastnostmi, ki ne sodijo v tradicionalne kategorije. Ti ljudje se nagibajo k delu zunaj ozkih posebnosti, ki prevladujejo v korporacijskem in institucionalnem svetu, obvladajo vse, od iskanja podatkov, njihove obsežne obdelave, vizualizacije in zapisovanja kot zgodbe. Zdi se tudi, da najprej pogledajo, kaj jim lahko podatki povedo, nato pa izberejo zanimive teme, ki jim sledijo, namesto tradicionalnega znanstvenikovega pristopa, da najprej izbere problem in nato poišče podatke, ki bi ga osvetlili. "

Maja 2011 David Smith v "Data Science" piše: "Kaj je v imenu?" potem: številna podjetja zdaj zaposlujejo za "podatkovne znanstvenike", celotne konference pa potekajo pod imenom "podatkovna znanost". Toda kljub razširjenemu sprejemu so se nekatera uprla spremembi tradicionalnih izrazov, kot sta "statistik" ali "kvant" "ali" analitik podatkov "... Mislim, da" podatkovna znanost "bolje opisuje, kaj dejansko počnemo: kombinacija računalniškega vdora, analize podatkov in reševanja težav."

Junija 2011 Matthew J. Graham na delavnici Astrostatistics and Data Mining in Large Astronomical Databases govori o "Umetnosti znanosti o podatkih" (PDF). Pravi: »Da bi uspeli v novem podatkovno intenzivnem okolju znanosti 21. stoletja, moramo razviti nove veščine ... Razumeti moramo, katera pravila [podatki] spoštujejo, kako jih simbolizirajo in sporočajo ter kakšen je njihov odnos do fizičnega prostora in čas je. "

Septembra 2011 Harlan Harris v "Data Science, Moore's Law and Moneyball" piše: "" Data Science "je opredeljeno kot tisto, kar počnejo" Data Scientists ". To, kar počnejo znanstveniki podatkov, je bilo zelo dobro zajeto in obsega obseg od zbiranja in spreminjanja podatkov, z uporabo statistike in strojnega učenja ter s tem povezanih tehnik, do interpretacije, komunikacije in vizualizacije rezultatov. Kdo so podatkovni znanstveniki, je morda bolj temeljno vprašanje ... Navadno mi je všeč ideja, da podatkovno znanost opredeljujejo njeni izvajalci, da je to poklicna pot in ne kategorija dejavnosti. V mojih pogovorih z ljudmi se zdi, da imajo ljudje, ki se imajo za znanstvenike podatkov, običajno eklektične poklicne poti, kar se na nek način morda ne zdi smiselno. "

Septembra 2011 D.J. Patil v "Building Data Science Teams" piše: "Od leta 2008 sva z Jeffom Hammerbacherjem (@hackingdata) sedla, da bi izmenjala svoje izkušnje pri ustvarjanju skupin za podatke in analitiko na Facebooku in LinkedInu. V mnogih pogledih je bilo to srečanje začetek podatkovne znanosti kot posebne strokovne specializacije. spoznali smo, da morata z rastjo naših organizacij oba ugotoviti, kako bi imenovali ljudi v svojih ekipah. "Poslovni analitik" se je zdel preveč omejujoč. "Analitik podatkov" je bil kandidat, vendar smo menili, da bi naslov lahko omejeval, kaj ljudje lahko počnejo. Konec koncev je veliko ljudi v naših ekipah imelo globoko inženirsko znanje. "Raziskovalec" je bil razumen naziv dela, ki so ga uporabljala podjetja, kot so Sun, HP, Xerox, Yahoo in IBM. Vendar smo čutili, da je večina raziskovalnih znanstvenikov delala na projektih, ki so bili futuristični in abstraktni, delo pa je bilo opravljeno v laboratorijih, ki so bili izolirani od skupin za razvoj izdelkov. Laboratorijske raziskave lahko vplivajo na ključne izdelke, če sploh kdaj. Namesto tega so bile naše ekipe v ospredju delo na podatkovnih aplikacijah, ki bi imele takojšen in velik vpliv na poslovanje. Izraz, ki se je zdel najbolj primeren, je bil podatkovni znanstvenik: tisti, ki uporabljajo podatke in znanost za ustvarjanje nečesa novega. "

Septembra 2012 Tom Davenport in D.J. Patil je v reviji objavil "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century" Harvard Business Review.

Prejšnja različica te časovnice je bila objavljena na WhatsTheBigData.com

Sledite mi na Twitterju @GilPress ali Facebooku ali Google+


Ključne figure

Najpomembnejše ključne številke vam nudijo kompakten povzetek teme & quot; Rusija & quot; in vas vodijo neposredno do ustreznih statističnih podatkov.

Gospodarstvo

Bruto domači proizvod (BDP) v Rusiji 2026

Bruto domači proizvod (BDP) na prebivalca v Rusiji 2026

Stopnja inflacije v Rusiji 2026

Stopnja brezposelnosti v Rusiji 2020

Uvoz blaga v Rusijo 2019

Izvoz blaga iz Rusije 2019

Blagovna bilanca blaga v Rusiji 2019

Glavni izvozni partnerji za Rusijo 2019

Glavni uvozni partnerji za Rusijo 2019

Indeks izdelane države: dojemanje izdelkov iz Rusije po državah 2017

Zaznavanje izdelkov, izdelanih v izbranih državah v Rusiji 2017

Nacionalne finance

Državni dolg glede na bruto domači proizvod (BDP) v Rusiji 2026

Proračunsko stanje v Rusiji glede na bruto domači proizvod (BDP) 2026

Javni izdatki glede na bruto domači proizvod (BDP) v Rusiji 2026


Sprejetje elektronskega zdravstvenega kartona v bolnišnicah ZDA: pojav digitalnega razkoraka v "napredni uporabi"

Cilj: Medtem ko je večina bolnišnic sprejela elektronske zdravstvene kartoteke (EHR), vemo malo o tem, ali bolnišnice uporabljajo EHR na napredne načine, ki so ključni za izboljšanje rezultatov, in ali bolnišnice z manj sredstev - majhne, ​​podeželske, varnostne mreže - sledijo.

Materiali in metode: Z uporabo podatkov ankete o dopolnilni informacijski tehnologiji ameriškega združenja bolnišnic za obdobje 2008–2015 smo izmerili "osnovno" in "celovito" sprejetje EHR med bolnišnicami, da bi zagotovili najnovejše nacionalne številke. Nato smo uporabili nova dodatna vprašanja za oceno napredne uporabe EHR in podatkov EHR za merjenje uspešnosti in funkcije vključenosti pacientov. Za oceno digitalne delitve "napredne uporabe" smo izvedli logistične regresijske modele, da bi identificirali bolnišnične značilnosti, povezane z visoko sprejetostjo na vsaki domeni napredne uporabe.

Rezultati: Ugotovili smo, da je 80,5% bolnišnic sprejelo vsaj osnovni sistem EHR, kar je 5,3 odstotne točke več kot leta 2014. Le 37,5% bolnišnic je sprejelo vsaj 8 (od 10) podatkov EHR za funkcije merjenja uspešnosti, 41,7% bolnišnic pa je sprejelo najmanj 8 (od 10) funkcij vključevanja pacientov. Bolnišnice s kritičnim dostopom so imele manj verjetnosti, da bi sprejele najmanj 8 funkcij merjenja uspešnosti (razmerje verjetnosti [OR] = 0,58 P & lt .001) in vsaj 8 funkcij vključevanja bolnikov (OR = 0,68 P = 0,02).

Diskusija: Medtem ko je zakon o zdravstveni informacijski tehnologiji za ekonomsko in klinično zdravstveno zdravje povzročil razširjeno sprejemanje bolnišničnega zdravstvenega zavoda, uporaba naprednih funkcij zdravstvenega varstva zaostaja in zdi se, da se pojavlja digitalni razkorak, zlasti bolnišnice s kritičnim dostopom. To je zaskrbljujoče, saj merjenje uspešnosti in vključenost bolnikov, ki omogočajo EHR, ključno prispevajo k izboljšanju bolnišnične uspešnosti.

Zaključek: Sprejetje bolnišničnega EHR je razširjeno in številne bolnišnice uporabljajo EHR za podporo merjenju uspešnosti in sodelovanju bolnikov. Vendar se to ne dogaja v vseh bolnišnicah.


Poglej si posnetek: 5dk da Standart Sapma