En arqueología , la seriación es un método de datación relativa en el que se colocan en orden cronológico conjuntos o artefactos de numerosos yacimientos de la misma cultura. Cuando no se pueden aplicar métodos de datación absoluta , como el radiocarbono, los arqueólogos tienen que utilizar métodos de datación relativa para datar los hallazgos y características arqueológicas. La seriación es un método estándar de datación en arqueología. Se puede utilizar para datar herramientas de piedra, fragmentos de cerámica y otros artefactos. En Europa, se ha utilizado con frecuencia para reconstruir la secuencia cronológica de tumbas en un cementerio (p. ej., Jørgensen 1992; [1] Müssemeier, Nieveler et al. 2003). [2]
Se han aplicado dos variantes diferentes de seriación: la seriación contextual y la seriación de frecuencia (Renfrew y Bahn 1996, pp. 116-117). Mientras que la seriación contextual se basa en la presencia o ausencia de un estilo de diseño , la seriación de frecuencia se basa en la medición de la abundancia o frecuencia proporcional de un estilo de diseño. La seriación contextual se utiliza a menudo para reconstruir la secuencia cronológica de las tumbas, ya que solo es importante la presencia o ausencia de un estilo o tipo de diseño. La seriación de frecuencia se aplica en casos de grandes cantidades de objetos que pertenecen al mismo estilo. Un ejemplo de esto son los conjuntos de fragmentos de cerámica que incluyen aproximadamente el mismo rango de tipos, aunque en diferentes proporciones.
Flinders Petrie excavó en Diospolis Parva en Egipto a fines del siglo XIX. Descubrió que las tumbas que estaba descubriendo no contenían evidencia de sus fechas y su naturaleza discreta significaba que no se podía construir una secuencia a través de su estratigrafía . Petrie enumeró el contenido de cada tumba en una tira de cartón e intercambió los papeles hasta que llegó a una secuencia con la que estaba satisfecho. [3] Razonó que la secuencia más precisa sería aquella en la que las concentraciones de ciertos estilos de diseño tuvieran la duración más corta a lo largo de la secuencia de papeles (Renfrew y Bahn 1996, p. 116; Kendall 1971, p. 215; Shennan 1997, p. 341 [4] ). Mientras que Petrie es considerado el inventor de la seriación contextual, Brainerd (1951) [5] y Robinson (1951) [6] fueron los primeros en abordar el problema de la seriación de frecuencias (Shennan 1997, p. 342 [4] ).
La base para la seriación de frecuencias es la suposición de que los estilos de diseño siguen una curva de popularidad en forma de campana (que comienza lentamente, crece hasta alcanzar un pico y luego desaparece a medida que otro estilo se vuelve popular). También supone que la popularidad de los diseños será similar en términos generales de un sitio a otro dentro de la misma cultura . Además, es vital que la duración de los diferentes estilos de diseño se superponga. Siguiendo estas reglas, se puede colocar un conjunto de objetos en secuencia de modo que los sitios con las proporciones más similares de ciertos estilos estén siempre juntos (Lock 2003, p. 125).
La tarea de identificar estilos de diseño, es decir, formar grupos de objetos que pertenecen al mismo estilo de diseño, no es en absoluto trivial. La creación de una tipología es con frecuencia la base de una seriación. Los errores en la tipología dan lugar a errores en la seriación: por ejemplo, si un determinado estilo de diseño tuvo dos picos de popularidad ( distribución bimodal ), este estilo de diseño no es apropiado para la seriación y su inclusión en el análisis puede dar lugar a resultados extraños. Algunos estilos de diseño se utilizaron durante mucho tiempo porque la forma construida era práctica y no se añadió ninguna mejora u ornamento. Por supuesto, estos estilos de diseño no son elegibles para la seriación cronológica. Por ejemplo, se dice que los cuchillos de la época medieval temprana en Europa no muestran variación cronológica.
Además de la organización temporal, los resultados de la seriación pueden reflejar diferencias en el conjunto en cuanto a estatus social, edad, sexo o aquellas que resultan de la variación regional (o una combinación de dos o más de estos factores). Shennan (1997, p. 343) [4] presenta un resultado de la seriación de los tesoros daneses basado en tipos de artefactos como dagas, hachas y espadas. El resultado no es una secuencia cronológica debido a la selección de tipos; el ordenamiento parece comenzar con tesoros extremadamente masculinos y terminar con tesoros extremadamente femeninos.
Doran y Hodson (1975, p. 269) [7] enumeran tres condiciones que deben cumplirse para obtener un resultado de seriación cronológica:
En la actualidad, los resultados de seriación ya no se producen manualmente como en los tiempos de Petrie, sino mediante algoritmos apropiados. Aunque según David George Kendall (1971), el artículo de Petrie ya mostraba una comprensión profunda de las matemáticas del problema de seriación (Cita: "... en mi opinión, Petrie debería estar clasificado entre los más grandes matemáticos aplicados del siglo XIX"). En la lista de Baxter (2003, p. 8) de puntos de referencia de la estadística en arqueología, el artículo de Robinson (1951) [6] es la primera entrada. Robinson basó su método de seriación de frecuencias en una matriz de similitud . En 1971, Kendall propuso el uso de técnicas de escalamiento multidimensional para problemas de seriación, y este enfoque también ha sido utilizado por otros científicos (véase Baxter 2003, pp. 202-203). Baxter también presenta una revisión de los métodos estadísticos para la seriación y una descripción de estos enfoques (pp. 202-207). En 1975, Doran y Hodson (pp. 269-281) [7] resumieron exhaustivamente el estado del arte de los métodos de seriación, brindando descripciones detalladas de los enfoques de Kendall y Robinson.
Hoy en día, el método de seriación más popular tanto para problemas contextuales como de frecuencia se basa en el análisis de correspondencias . La secuencia del primer eje de un análisis de correspondencias se considera el mejor orden de seriación (Shennan 1997, [4] p. 342; Lock 2003, p. 127; Jensen & Høilund Nielsen 1997). Usando esta técnica, no solo se establece la secuencia de los objetos sino también la de los estilos de diseño. Nótese que se necesita evidencia externa para establecer la dirección de la secuencia calculada, es decir, el método no dice si el primer objeto en la secuencia es el objeto más antiguo o el más joven.
Kendall (1971) aplicó un escalamiento multidimensional a los datos del cementerio de Münsingen. El diagrama de dispersión resultante mostró la forma de una herradura donde las tumbas estaban dispuestas en la curva según su orden cronológico. De manera similar, un mapeo de las puntuaciones de los componentes para los dos primeros ejes del resultado del análisis de correspondencias mostrará una parábola si los estilos de diseño considerados están controlados por un solo factor (como la cronología). Hill y Gauch (1980) denominan a esto el efecto arco . [8] Tanto Kendall como Jensen y Høilund Nielsen (1997) crearon conjuntos de datos artificiales para demostrar que la parábola da como resultado circunstancias ideales. Por lo tanto, se recomienda inspeccionar el diagrama de dispersión de los dos primeros ejes del análisis de correspondencias para averiguar si también influyen otros factores (consulte los ejemplos 2 y 3).
Si más de un factor es importante, el efecto arco puede distorsionar los resultados. Hill y Gauch (1980) presentaron un método para eliminar este efecto.
En 2003, Groenen y Poblome adaptaron el algoritmo de análisis de correspondencia para combinar la seriación con fechas absolutas y relaciones estratigráficas. [9] [10]
El pequeño ejemplo que aparece a continuación se inspiró en el ordenamiento serial de cerámica egipcia de Flinders Petrie publicado por Renfrew y Bahn (1996, pág. 117).
Los datos sin procesar se almacenan en una tabla de contingencia binaria sin clasificar que indica qué estilo de diseño se puede encontrar en qué contexto mediante un símbolo de estrella. Por ejemplo, considere la primera columna: el contexto 3 contiene los estilos de diseño blackrim , bottle y handle . Un beaker está contenido en los contextos 1 y 2. La seriación contextual ordena los estilos de diseño y los contextos de tal manera que los símbolos de estrella se encuentren lo más cerca posible de la diagonal de la tabla. Por supuesto, para ejemplos pequeños como este, no se necesitan programas de computadora para encontrar el mejor orden, pero para conjuntos de datos más grandes como las 900 tumbas estudiadas por Petrie son extremadamente útiles.
Los datos presentados en este ejemplo fueron simulados por WinBasp. Inicialmente se crearon 60 contextos (llamados unidades en WinBasp) junto con 50 tipos. Los contextos fueron etiquetados en orden cronológico con los números del 01 al 60, los tipos están etiquetados en el formato T00001 a T00050. Si un tipo está representado por un solo objeto, este objeto no es relevante para la secuencia cronológica ya que no proporciona un enlace a otro contexto. De manera similar, los contextos que contienen un solo objeto son irrelevantes para la seriación. Por lo tanto, se eliminaron los contextos con un objeto o ningún objeto y los tipos representados por un objeto o ninguno. Los datos simulados resultantes que constan de 43 contextos y 34 tipos se muestran a la izquierda. Como se esperaba, los puntos que indican la aparición de un tipo en un contexto están cerca de la diagonal de la tabla.
La imagen de la derecha muestra el resultado de la seriación para este conjunto de datos. Nótese que los puntos son aún más compactos a lo largo de la diagonal de la tabla en comparación con los datos sin procesar. Esto muestra un pequeño problema de seriación: de hecho, los intervalos de producción pueden ser algo más largos que los calculados por el algoritmo. En general, las secuencias de contextos y tipos calculadas por un algoritmo de seriación no son las secuencias cronológicas correctas, pero son bastante cercanas.
La imagen de arriba muestra el diagrama de dispersión con la forma de parábola típica de los dos primeros ejes de un análisis de correspondencia para los contextos del conjunto de datos simulados.
La tabla de contingencia muestra 29 contextos con datos de seriación ideal, tal como los crearon Kendall y Jensen y Høilund Nielsen (véase más arriba). Con cada nuevo contexto aparece un nuevo tipo y desaparece otro tipo. Para estos datos regulares, parece razonable suponer intervalos de tiempo constantes para contextos adyacentes en el tiempo.
Los resultados del análisis de correspondencias que se muestran en las figuras siguientes se calcularon sobre la base de 49 contextos con datos de seriación ideales. El diagrama de dispersión de los dos primeros ejes del análisis de correspondencias muestra la forma típica de parábola. La visualización de las puntuaciones en el primer y tercer eje muestra los puntos que se encuentran en una curva polinómica de tercer grado . De manera similar, el gráfico de las puntuaciones en el primer y cuarto eje mostrará un polinomio de cuarto grado para datos ideales, y así sucesivamente.
Obsérvese que las distancias de las puntuaciones para los contextos adyacentes en el primer eje varían: al principio y al final, las distancias son extremadamente pequeñas, la distancia más grande en el centro es aproximadamente 30 veces más grande que la distancia más pequeña. Hill y Gauch (1979) [8] crearon una tabla de contingencia similar con una estructura regular en la que cada contexto contiene seis tipos. También observan que las distancias dentro del contexto son más pequeñas en los extremos que en el medio. Esta fue una de las razones por las que propusieron un ajuste que se llama análisis de correspondencias sin tendencia .
Sin embargo, algunos arqueólogos creen que una transformación lineal de las puntuaciones del primer eje sobre la base de algunas fechas absolutas conocidas creará buenas estimaciones para las fechas absolutas desconocidas, y este enfoque es la base del método presentado por Groenen y Poblome (véase más arriba) para combinar fechas relativas y absolutas. Este ejemplo ideal muestra que una transformación lineal podría no ser apropiada en todos los casos, aunque un estudio de simulación realizado por van de Velden, Groenen y Poblome llega a la conclusión de que las predicciones de este enfoque son bastante buenas. [11]
La secuencia arqueológica (o secuencia para abreviar) en un sitio arqueológico específico puede definirse en dos niveles de rigor.
{{cite web}}: CS1 maint: copia archivada como título ( enlace )van de Velden, M., Groenen, PJF, Poblome, J. (2007). Seriación por análisis de correspondencia restringida: un estudio de simulación. Informe del Instituto Econométrico EI 2007-40.