_ Știința datelor demonstrată accelerarea întoarcerii rămășițelor ancestrale indigene

Revenirea rămășițelor umane ancestrale ale popoarelor australiene și ale altor popoare indigene deținute în colecții antropologice ar putea fi accelerată folosind învățarea profundă bazată pe mașini, conform unui nou studiu condus de informaticienii QUT .

Într-o lucrare publicată în Social Science Computer Review intitulată „An Informed Neural Network for Discovering Historical Documentation Assisting the Repatriation of Indigenous Ancestral Human Remains”, o echipă de cercetare incluzând Dr. Md Abul Bashar și Profesorul Richi Nayak , ambele de la Scoala de Informatică a QUT, subliniază cum.

„Repatrierea rămășițelor corporale ale strămoșilor australienilor și ale altor popoare ale Primelor Națiuni din instituții științifice în mare parte occidentale depinde în mare măsură de localizarea informațiilor în cadrul științific și de altă natură. literatură publicată între 1790 și 1970 care documentează furtul, donația, vânzarea sau schimbul lor între instituții", a spus dr. Bashar.

„Inițiativele bibliotecilor digitale ale bibliotecilor naționale și majore de cercetare de la mijlocul anilor 1990 au făcut-o. posibilă căutarea sistematică a corpurilor istorice mari de cărți, reviste și ziare. Cu toate acestea, găsirea de informații relevante în cadrul acestor corpuri este dificilă.”

Susținut de Consiliul de Cercetare Australian, Dr. Bashar și profesorul Nayak au lucrat cu cadre universitare de la Universitatea Națională Australiană și Universitatea din Tasmania. În colaborare cu oamenii de știință ai datelor și cercetători în științe sociale de la Research, Reconcile, Renew Network (RRR), care au dezvoltat și aplicat tehnici de extragere a textului, echipa a creat o soluție bazată pe învățarea automată pentru a automatiza procesul de găsire și analiza semantică a textelor relevante.

„Cercetătorii RRR se confruntă cu o provocare uriașă în timp ce lucrează pentru a ajuta comunitățile Primelor Națiuni să repatrieze rămășițele strămoșilor lor din colecțiile științifice occidentale”, a spus profesorul Nayak.

„Ei se străduiesc să confirme identitatea. , locația curentă și alte informații necesare pentru o reînhumare reușită. Pentru a face acest lucru, cercetătorii RRR investesc timp substanțial și energie intelectuală în urmărirea mișcării rămășițelor după ce acestea au fost furate printr-o rețea de colecționari, donatori, vânzători privați, dealeri comerciali și oameni de știință asociați cu muzee și alte instituții încă doar parțial identificate. cu colecții antropologice.

„Cataloagele actuale ale muzeelor ​​oferă unele date pentru analiză, dar bazarea exclusiv pe suma de informații din interiorul lor riscă să comite greșeli potențial devastatoare.”

Dr. Bashar a spus că text mining a fost un domeniu de cercetare care a făcut progrese semnificative în dezvoltarea tehnicilor pentru descoperirea și extragerea cunoștințelor din colecții mari de documente.

„Text mining a fost aplicată în cea mai mare parte corpurilor textuale preexistente. științele umaniste și științe sociale, totuși, există multe întrebări de cercetare presante legate de gândirea și comportamentul uman din trecut pentru care colecții relevante de documente istorice nu există într-o formă care poate fi citită de mașină", ​​a spus dr. Bashar.

" În schimb, cercetătorii trebuie să folosească motoarele de căutare pentru a localiza, a aduna și analiza conținut documentar despre oameni, locuri și evenimente din trecut. Provocarea aici este că rezultatele motoarelor de căutare pot fi părtinitoare de algoritmi și practici de indexare și este posibil să nu reflecte cu exactitate tot conținutul relevant.

„Pentru cercetătorii RRR, utilitatea serviciilor de căutare bazate pe cuvinte cheie oferite de creatorii de corpuri depinde într-adevăr de modul în care sunt formate interogările. Dacă termenii de căutare sunt prea specifici, vor fi returnate puține documente relevante sau deloc. Dacă termenii sunt generici, un număr mare de documente irelevante vor fi returnate.”

Profesorul Nayak a spus că modelele de clasificare, în special modelele bazate pe învățarea profundă, pot avea o acuratețe scăzută atunci când sunt instruite cu cantități mici de documente etichetate (adică, relevante/nerelevante).

" Pentru a îmbunătăți acuratețea modelului nostru de detectare, am explorat utilizarea unui model de rețea neuronală informată (INN) care descrie conținutul documentar folosind cunoștințe contextuale informate de experți”, a spus profesorul Nayak.

„Un set de cuvinte cheie. a fost furnizat de cercetătorii RRR, aleși pentru probabilitatea lor mare de a apărea în documente de interes.

„Acest lucru a oferit baza pentru un model de clasificare bazat pe învățarea profundă antrenat cu o mică parte de documente etichetate.

„Rezultatele căutării noastre confirmă valoarea utilizării unui model de rețea INN pentru identificarea precisă și rapidă a documentelor relevante legate de investigarea comerțului comercial global cu rămășițe umane indigene.”

A fost l-a dezvoltat în 2014 pentru a crește gradul de conștientizare și înțelegere cu privire la repatriere și pentru a ajuta practicienii și cercetătorii în repatriere în eforturile lor de a aduce Bătrânii acasă.

Dr. Bashar și profesorul Nayak, împreună cu co-autori, profesorul Cressida Fforde (ANU), dr. Gareth Knapman (ANU) și profesorul Paul Turnbull (Universitatea din Tasmania), sunt toți membri ai echipei de proiecte cu Rețeaua Research, Reconcile, Renew. A fost lansat în 2014 pentru a crește gradul de conștientizare și înțelegere cu privire la repatriere și pentru a ajuta practicienii și cercetătorii în repatriere în eforturile lor de a aduce Bătrânii acasă.

Dr. Knapman este cercetător în cadrul proiectului ARC Discovery „Profit și pierderi, comerțul comercial cu rămășițele umane indigene” la Centrul pentru Studii asupra Patrimoniului și Muzeelor ​​de la Universitatea Națională Australiană.

Aria principală de cercetare a profesorului Fforde. accentul a fost istoria îndepărtării și studiul ulterioară a rămășițelor umane indigene de către instituțiile europene în cadrul paradigmei „rasei” în secolul al XIX-lea și campaniile pentru a asigura întoarcerea lor.

Profesorul Turnbull este un istoric al antropologiei. și științele biomedicale în contexte coloniale. Este cunoscut la nivel internațional pentru cercetările sale privind furtul și utilizările științifice ale rămășițelor corporale ale australienilor și ale altor popoare indigene.

(Fluierul)