Bilgi işlem teknolojisinin ilerlemesi, tarihçiler için önemli bir dönüm noktası olmuştur. 1990’lı yıllarda yaygınlaşan internet kullanımı, tarih araştırmalarını büyük ölçüde etkilemiştir. İnternet tarayıcılarının gelişmesi, akademik bilginin daha geniş kitlelere ulaşmasını sağlarken, birinci ve ikinci el kaynakların dijitalleştirilmesi, tarihçilerin bu kaynaklara daha kolay erişebilmesine olanak tanımıştır. Bu sayede, akademik bilginin gelişimi hız kazanmış ve tarih araştırmalarının verimliliği artmıştır.
Dijital kaynaklar, iki kategoriye ayrılır: dijital doğmuş [born digital] ve sonradan dijitalleştirilmiş kaynaklar. Yazılı, basılı ve görsel materyallerin taranarak dijital ortama aktarılmasına sonradan dijitalleştirilmiş kaynak adı verilir. İnternet siteleri, çevrim içi forumlar, e-kitaplar, elektronik kayıtlar, dijital ses kayıtları ve konum verileri ise dijital doğmuş kaynaklar olarak adlandırılır.
Dijital tarih çalışmalarının ilk adımı, verilerin veya arşiv belgelerinin sayısallaştırılması (digitization), kodlama dili ile etiketlenmesi (tagging) ve bu bilgilerin dijital olarak yayınlanarak herkesin erişimine sunulmasıdır. Ardından, bu verilerin bilgisayar tarafından okunabilir hale getirilmesi ve kaynaktan elde edilen verilerin yapılandırılması aşamasına geçilir. Bu süreçte, belgelerden elde edilen büyük verinin uluslararası standartlara uygun şekilde tasnif edilmesi ve birbirleriyle ilişkilendirilmesi gerekir. Kavram ağacı (thesaurus), otomatik sözlük, açık erişim, açık veri, bağlı veri, ileri arama, filtreleme ve dışa aktarma gibi işlemler bu aşamada yapılır.
Sonrasında ise, yapılandırılmış veriler istatistik programları, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve içerik ya da ağ analiz araçları ile haritalanır, görselleştirilir ve yorumlanır.
Tarihsel kaynakların dijitalleştirilmesi sonrasında oluşacak büyük veriyi analiz etmek ve yorumlamak, tarih araştırmacılarının iş yükünü önemli ölçüde artıracaktır. Günümüzde geliştirilen teknolojik araçlar, tarihsel bilgiyi görsel ve tematik olarak işleme, veriler arasındaki gizli ilişki ağlarını ortaya çıkarma gibi birçok avantaj sunmaktadır. Tarihçiler, dijital yöntemler sayesinde sayısız belgeyi daha doğru değerlendirebilme, yeni sorular sorabilme ve olaylara farklı bakış açılarıyla yaklaşabilme fırsatına kavuşmuştur.
Geleneksel ve dijital tarih yazımı, tarihsel bilginin zenginleştirilmesine katkı sağlayan ve birbirini tamamlayan iki farklı yöntemdir. Ancak, dijital tarih yazımını geleneksel tarihin bir alternatifi olarak görmek doğru olmaz. Bu iki yaklaşım; kullanılan kavramlar, kullanılan araçlar ve iş birliklerine açık olma durumu gibi konularda birbirinden ayrılır.
Dijitalleştirme çalışmaları, dünya genelinde yürütülen tarih yazım süreçlerini derinden etkilemiştir. Büyük miktarda verinin erişilebilir hale gelmesi, tarihçilerin toplumsal ve kültürel değişimleri daha kapsamlı bir şekilde analiz etmelerini sağlamıştır. Bu analizler, önceden fark edilmemiş bağlantıların ortaya çıkmasını ve yeni teorilerin geliştirilmesini mümkün kılmaktadır. Hitit tabletleri, Antik Yunan ve Roma metinleri, Bizans kronikleri veya Osmanlı arşiv belgeleri dijital ortama aktarıldıkça, dünya tarihine daha geniş bir perspektiften bakmayı gerektirecek kapsamlı bir anlayış oluşacaktır.
Dijital Tarih Çalışmalarında İzlenen Süreçler
Araştırma ve Veri Toplama
Tarih araştırmacısı, bilimsel ilgi ve merakı doğrultusunda bir konu seçer. Bu konu seçiminde, daha önce yapılmış çalışmalar, öne sürülen teoriler ve sahip olunan inançlar ile değerler etkili olabilir. Konu belirlendikten sonra, doğru ve güvenilir kaynaklardan veri toplanır. Araştırmacılar, topladıkları bilgileri dijital not alma araçları kullanarak kaydeder ve bu verileri diğer ekip üyeleriyle paylaşır. İş birliği yapan tarihçiler, bulut tabanlı çevrim içi platformlar aracılığıyla aynı anda aynı belge üzerinde çalışabilirler. Bu çevrim içi araçlar, herkesin gerçek zamanlı düzenlemeler yapmasına ve etkin bir iş birliği gerçekleştirmesine olanak tanır.
Verileri Dijitalleştirme
Toplanan kaynaklar dijital ortama aktarılır. Yazılı belgeler taranır, sesli ve görüntülü kaynaklar dijital formata dönüştürülür. Bu süreçte belgelerin dijital ortama uygun şekilde kaydedilmesi ve arşivlenmesi sağlanır.
Verilerin dijitalleştirilmesi süreci, fiziksel belgelerin veya bilgilerin dijital formata dönüştürülmesidir. Bu süreçte, taranan veya dijital olarak kaydedilen belgelerin uygun dosya formatlarına (PDF, JPEG, TIFF vb.) çevrilmesi gerekmektedir.
Verileri Düzenleme ve Kataloglama
Dijitalleştirilen veriler, etiketleme yoluyla sınıflandırılır ve düzenlenir. Etiketleme, belgelerin içeriklerini tanımlayan anahtar kelimeler ve kavramlar kullanılarak yapılır. Bu aşamada, belgelerin yazarları, konuları, tarihi ve diğer önemli bilgiler kaydedilir. Sonrasında veriler, tarihsel bağlamlarına göre yapılandırılır ve düzenlenir. Bu yapılandırma, verilerin araştırmacılar tarafından daha kolay bulunmasını ve analiz edilmesini sağlar.
Dijitalleştirilen verilerdeki yanlış, eksik, tutarsız veya hatalı bilgiler ayıklandıktan sonra meta verilere dönüştürülür. Meta veriler, verilerin sınıflandırılmasını sağlayan ek bilgilerdir. Nasıl ki kitaplar başlık, yazar veya konuya göre tasnif ediliyorsa, dijital veriler de benzer şekilde meta veriler haline getirilerek organize edilir.
Verileri Analiz Etme ve Yorumlama
Dijitalleştirilen ve yapılandırılan büyük veriler, analiz edilmeye başlar. Bu aşamada, tarihsel verilerdeki kalıplar, eğilimler ve ilişkiler incelenir. İstatistiksel analiz programları, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve metin analiz araçları gibi dijital araçlar kullanılarak veri üzerinde çeşitli analizler yapılır. Bu araçlar, veriler arasındaki ilişkileri keşfetmeye ve daha önce gözden kaçmış tarihsel bağlantıları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Veriler detaylı bir şekilde incelendikten sonra anlamlandırılır ve yorumlanır. Bu aşamada, elde edilen sonucun geçerli ve güvenilir olabilmesi için son derece titiz bir çalışma yapılması gerekmektedir.
Sonuçları Paylaşma ve Sunma
Elde edilen verilerin görselleştirilmesi ve paylaşılması sürecidir. Bu aşamada, araştırma bulgularının daha anlaşılır ve yorumlanabilir hale gelmesi için tablo, grafik, diyagram, harita gibi görsel araçlar kullanılabilir. Araştırmanın etkisini ve değerini artırmak amacıyla, sonuçlar bilimsel dergiler, toplantılar, raporlar veya web siteleri aracılığıyla paylaşılabilir. Ayrıca, diğer araştırmacıların yeniden analiz yapabilmesi için veri setleri de paylaşılabilir.
Dijitalleşme Öncesi Tarih Araştırmaları ile Dijitalleşme Dönemi Tarih Araştırmaları Arasındaki Farklılıklar
1. Veri Toplama
- Dijitalleşme Öncesi: Tarih araştırmacıları, belgeler, arşivler ve fiziksel kaynaklara erişmek için kütüphanelere, müzelere ve arşivlere gitmek zorundaydı. Belgelerin orijinallerine ulaşmak zaman alıcı ve zahmetliydi. Birçok belge sınırlı sayıda kopyaya sahip olduğu için araştırmacılar arasında erişim rekabeti vardı.
- Dijitalleşme Dönemi: Dijitalleşme ile birlikte, belgeler dijital ortamda taranıp arşivlendi. Araştırmacılar, bu belgelere dünyanın her yerinden kolayca ulaşabiliyor. Dijital kütüphaneler ve çevrim içi arşivler, kaynaklara hızlı erişim imkanı sağlıyor.
2. Erişim ve Yaygınlık
- Dijitalleşme Öncesi: Fiziksel kaynaklara erişim sınırlıydı. Araştırmacılar, belirli arşivlere ulaşabilmek için seyahat etmek zorunda kalıyordu. Yayınlar fiziksel kopyalar üzerinden yapılırdı, bu da dağıtımı zor ve zaman alıcı hale getiriyordu.
- Dijitalleşme Dönemi: Dijitalleşme ile kaynaklara küresel ölçekte erişim sağlandı. Genel ağ siteleri, dijital veri tabanları ve çevrim içi platformlar aracılığıyla araştırmalar hızla paylaşılıp yayımlanabiliyor. Bilimsel makaleler ve raporlar daha geniş kitlelere ulaşabiliyor.
3. Araştırma Hızı
- Dijitalleşme Öncesi: Araştırmaların tamamlanması çok daha uzun zaman alırdı. Belgelerin fiziki erişimi ve araştırmacılar arasında bilgi paylaşımı genellikle yavaş ilerlerdi. Belgelerin kopyalanması, analizi ve yorumlanması uzun süreçler gerektirirdi.
- Dijitalleşme Dönemi: Dijital arşivler, veri tabanları ve yapay zeka araçları sayesinde araştırma süreçleri hızlandı. Belgeler dijital olarak taranıp sınıflandırıldığı için, araştırmacılar büyük miktarda veriyle daha hızlı çalışabiliyorlar. Arama motorları ve algoritmalar aracılığıyla büyük veri setleri kısa sürede analiz edilebiliyor.
4. Veri Analizi
- Dijitalleşme Öncesi: Veri analizi daha sınırlıydı. Araştırmacılar, belgeleri manuel olarak inceleyip yorumlamak zorundaydı. Bu da veri işleme ve analiz süreçlerini yavaşlatıyordu. Veri setleri sınırlıydı ve karşılaştırmalı analizler yapmak daha zordu.
- Dijitalleşme Dönemi: Büyük veri analizi araçları, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve istatistiksel yazılımlar kullanılarak veri analizi çok daha hızlı ve kapsamlı hale geldi. Dijital araçlar, belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmada ve verileri görselleştirmede önemli rol oynuyor.
5. İş Birliği ve Paylaşım
- Dijitalleşme Öncesi: İş birliği genellikle fiziksel toplantılar ve yazışmalar yoluyla gerçekleşirdi. Bilgi ve belgelerin paylaşımı yavaş ve zaman alıcıydı. Ortak çalışmalar, zaman ve mekân sınırlarına bağlıydı.
- Dijitalleşme Dönemi: Bulut tabanlı platformlar ve çevrim içi iş birliği araçları sayesinde tarihçiler, farklı coğrafyalardan aynı anda ortak projeler üzerinde çalışabiliyor. Belgeler, notlar ve analizler anlık olarak paylaşılabiliyor, bu da iş birliği süreçlerini hızlandırıyor.
6. Görselleştirme ve Sunum
- Dijitalleşme Öncesi: Araştırma sonuçları genellikle metinler, tablolar ve fiziksel grafiklerle sunulurdu. Görselleştirme sınırlıydı ve büyük veri setleriyle çalışmak zordu.
- Dijitalleşme Dönemi: Dijital araçlar, tarihsel verileri görselleştirme imkânı sağlıyor. Grafikler, haritalar, diyagramlar ve veri görselleştirme araçları ile araştırma bulguları daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulabiliyor.
7. Yapay Zeka ve Otomatik Araçlar
- Dijitalleşme Öncesi: Yapay zekâ ve otomatik analiz araçları mevcut değildi. Tarihçiler, tüm analizleri manuel olarak yapmak zorundaydı.
- Dijitalleşme Dönemi: Yapay zekâ, makine öğrenimi ve otomatik analiz araçları, büyük veri kümelerini analiz etmek ve tarihsel verilerdeki kalıpları keşfetmek için kullanılabiliyor. Bu, tarihsel olayların daha derinlemesine ve geniş ölçekli incelenmesini sağlıyor.
8. Doğrulama ve Güvenilirlik
- Dijitalleşme Öncesi: Kaynakların doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek daha zorlu bir süreçti, çünkü belgelerin çoğu fiziksel olarak erişilebilirdi. Bu da tarihsel belgelerin doğrulanmasını zorlaştırıyordu.
- Dijitalleşme Dönemi: Dijital platformlar, birden fazla kaynağın hızlı karşılaştırılmasını ve doğrulama süreçlerinin hızlanmasını sağladı. Çeşitli veri tabanları arasında doğrulama yapmak daha kolay hale geldi.
Dijitalleşme, tarih araştırmalarını hızlandırmış, veri erişimini kolaylaştırmış ve iş birliğini daha etkin hale getirmiştir. Dijitalleşme öncesi süreçler daha yavaş, sınırlı ve yerel kalırken, dijitalleşme dönemi ile küresel ölçekte iş birliği ve geniş veri kümeleriyle çalışmak mümkün hale gelmiştir. Dijital araçlar, tarihçilerin analiz yeteneklerini geliştirirken, araştırmaların daha derinlemesine ve geniş kapsamlı olmasına katkı sağlamıştır.
📚 EK BİLGİ:
- Büyük veri (Big Data): Hacim, hız ve çeşitlilik bakımından geleneksel veri işleme araçlarıyla yönetilemeyecek kadar büyük ve karmaşık veri setlerini ifade eder. Büyük veri, dijital dünyada üretilen her türlü yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriyi kapsar. Bu veriler genellikle çok hızlı bir şekilde toplanır ve işlenir, bu da geleneksel veri işleme yöntemleriyle analiz edilmesini zorlaştırır.
- Doğuştan dijital veri (Born-digital data): İlk oluşturulduklarında dijital formatta var olan verileri ifade eder. Yani bu veriler, fiziksel bir formatta oluşturulmamış ve daha sonra dijitalleştirilmemiştir. Doğuştan dijital veriler, modern dijital teknolojiler aracılığıyla oluşturulan ve saklanan bilgi türleridir. Başlangıçta dijitaldir. Fiziksel format dönüşümüne gerek yoktur. Bu veriler dijital ortamda kolayca saklanabilir, işlenebilir ve paylaşılabilir. Bulut sistemleri, genel ağ siteleri ve dijital platformlar üzerinden anında erişim sağlanabilir. Doğuştan dijital verilere örnekler; e-postalar, sosyal medya paylaşımları, web sayfaları, e-kitaplar, konum verileri
- Sayısallaştırma (Digitization): Fiziksel veya analog formatta bulunan bilgilerin, dijital formatlara dönüştürülme sürecidir. Bu süreçte belgeler, sesler, görüntüler veya diğer fiziksel materyaller dijital formata aktarılır ve dijital ortamda saklanabilir, işlenebilir ve paylaşılabilir hale gelir. Sayısallaştırma örnekleri; kütüphane belgeleri, arşiv belgeleri, fotoğraflar ve haritalar, analog ses ve videodur. Sayısallaştırma, fiziksel dünyadaki bilgileri dijital dünyaya taşıyan ve dijital erişimi artıran kritik bir süreçtir. Bu süreç, bilginin korunmasını, paylaşılmasını ve geniş kitlelere ulaştırılmasını sağlar.
- Uzaktan okuma (Distant Reading): Geleneksel metin okuma ve analiz yöntemlerinin aksine, çok büyük sayıda metin veya veri setini bir arada incelemek için dijital ve istatistiksel araçlar kullanarak yapılan bir analiz yöntemidir. Geleneksel okuma yönteminde metinler derinlemesine analiz edilirken, uzaktan okuma yöntemi büyük miktarda metin verisini genellikle daha yüzeysel ama kapsamlı bir şekilde incelemeyi amaçlar. Bu yaklaşım, bir bireyin fiziksel olarak okuyamayacağı kadar büyük metin koleksiyonlarını analiz etmek ve genellikle metinlerdeki genel eğilimleri, kalıpları veya istatistiksel özellikleri ortaya çıkarmak için kullanılır. Uzaktan okuma, özellikle edebiyat, tarih ve dijital beşeri bilimler gibi alanlarda metinlerin daha geniş bir bağlamda incelenmesi için kullanılır.
- Veri analizi: Ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürme sürecidir. Bu süreç, verilerin toplanması, düzenlenmesi, işlenmesi ve analiz edilerek yorumlanmasını içerir. Veri analizi, belirli bir amaç veya soruya yanıt bulmak için yapılan sistematik bir incelemedir ve elde edilen sonuçlar, karar verme, problem çözme ve gelecekteki eğilimleri tahmin etme gibi birçok alanda kullanılır.
- Veri madenciliği (Data Mining): Büyük ve karmaşık veri setlerinden gizli kalmış kalıpları, ilişkileri, eğilimleri ve anlamlı bilgileri keşfetme sürecidir. Bu süreçte, verilerin içindeki anlamlı bilgileri ortaya çıkarmak için istatistiksel, matematiksel, yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri kullanılır. Veri madenciliği, büyük veri setlerinden değerli bilgiler çıkararak karar alma, tahmin yapma ve stratejik planlama süreçlerinde kullanılır.
- Yakın okuma (Close Reading): Bir metni derinlemesine ve detaylı bir şekilde analiz etme yöntemidir. Bu yöntem, metindeki kelimeler, cümleler, temalar, semboller, dil kullanımı ve yapısal özellikler gibi unsurları dikkatlice inceleyerek metnin anlamını ve yazarın vermek istediği mesajı daha iyi anlamayı amaçlar. Yakın okuma, özellikle edebiyat ve beşeri bilimler alanında sıkça kullanılan bir tekniktir ve bir metni yüzeysel olarak okumak yerine, her bir ayrıntıyı analiz ederek metnin derin anlamlarına ulaşmayı hedefler.
- Yapılandırılmış veri: Belirli bir formata sahip olan ve organize edilmiş bir şekilde düzenlenmiş verilerdir. Bu veri türü, genellikle tablo formatında saklanır ve satır-sütun ilişkileri ile yapılandırılmıştır. Yapılandırılmış veri, bilgisayarlar ve veri tabanları tarafından kolayca işlenebilir, aranabilir ve analiz edilebilir. Verilerin belirli kurallara ve şemalara uygun olarak düzenlenmiş olması, analiz ve işleme süreçlerini hızlandırır.
- Yoğun veri (Dense Data): Çok fazla bilgi veya veri noktasının bir araya geldiği, yüksek yoğunlukta bilgi içeren veri türünü ifade eder. Bu tür veriler, büyük hacimlerde ve genellikle çok boyutlu olup, belirli bir alanda yüksek miktarda veri noktası barındırır. Yoğun veri, çok sayıda değişken veya veri noktası içerebilir ve bu nedenle analiz edilmesi, işlenmesi ve anlamlandırılması daha karmaşık olabilir.
