публикация №1464431297, версия для печати

ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН В ИСТОРИЧЕСКОЙ НАУКЕ


Дата публикации: 28 мая 2016
Автор: И. Д. КОВАЛЬЧЕНКО, В. А. УСТИНОВ
Публикатор: БЦБ LIBRARY.BY
Рубрика: КОМПЬЮТЕРЫ И ИНТЕРНЕТ
Источник: (c) Вопросы истории, № 5, Май 1964, C. 54-67


Радикальное совершенствование методики и техники научно-исследовательской работы, происходящее в настоящее время на основе широкого применения современных вычислительных машин и математики, охватывает все новые и новые области науки. Назрела необходимость внедрения новых методов и в область истории.

 

Работа, проделанная в лаборатории по использованию электронных вычислительных машин в гуманитарных исследованиях при Институте математики Сибирского отделения Академии наук, доказывает возможность и эффективность применения уже сейчас электронных машин и математических методов для обработки материалов историко-статистического характера. Цель настоящей статьи и состоит в том, чтобы на конкретном примере одного из исторических источников показать эту возможность и эффективность, осветить все основные этапы подготовки данных для обработки их на электронной машине.

 

*

 

Историческим источником, экспериментальная обработка которого была проведена на электронной вычислительной машине, явились подворные описания крестьянских хозяйств одного из имений, относящиеся к 20 - 50-м годам XIX века. Попытка применения указанного метода для анализа этого чрезвычайно ценного статистического материала истории крестьянства была продиктована большими трудностями его изучения. Так как описи содержат данные по каждому крестьянскому двору без каких-либо группировок крестьянских хозяйств, то исследователю приходится затрачивать много усилий на их предварительную разработку. При этом львиная доля времени уходит на чисто техническую работу (переписывание материала для группировки дворов, подсчеты). Затраты времени многократно возрастают в тех случаях, когда имеются повторные описания, то есть сохранилось несколько подворных описей по одному и тому же имению. Здесь, выявляя динамику процессов, важно не просто анализировать средние показатели по группам, но и проследить характер эволюции отдельных хозяйств (всех или хотя бы части их). Для этого необходимо дворы, зафиксированные в первой описи, отыскать во всех последующих. Это можно сделать, сопоставляя именной состав хозяйств. При этом приходится оперировать лишь именами и отчествами, так как в дореформенное время крестьяне фамилий чаще всего не имели, либо на деревню их было всего несколько. В итоге розыски дворов в последующих описях представляют собой крайне трудоемкую работу. Более того, в тех случаях, когда подворная опись охватывает большое количество хозяйств (порядка нескольких сотен), шансы на успех таких розысков неизменно снижаются. Кроме огромных затрат времени, здесь в силу естественного притупления внимательности из-за однообразия и напряженности работы могут иметь место простые про-

 
стр. 54

 

смотры, а уже одно это не гарантирует необходимой точности в изучении материалов.

 

Для эксперимента обработки на электронной машине были взяты шесть подворных описей (за 1828, 1835, 1842, 1853, 1857 и 1860 гг.) по Сосновскому имению Гагариных в Горбатовском уезде, Нижегородской губернии, хранящиеся в Центральном государственном архиве древних актов. Каждая из описей содержит от 176 (в 1828 г.) до 224 (в 1860 г.) дворов, а всего в шести описях насчитывается 1151 двор. В них содержатся данные о населении дворов с указанием имен и отчеств, степени родства и возраста крестьян, количества тягла, рабочего и продуктивного скота, ульев, а в некоторых из них также сведения о покупках земли, промысловых занятиях, крестьянских недоимках. Так как электронные машины пока оперируют только цифрами, то данные необходимо было представить в цифровой записи. Все показатели, кроме имен, в описях выражены цифрами. Шифровка состава семьи также не представляла затруднений. Для этого был составлен алфавитный список мужских и женских имен, и каждое имя получило постоянное цифровое обозначение. После этого все данные описей выглядели следующим образом (первый двор первой описи):

 

N описи

N двора

Мужские имена

Женские имена

Населения

Работников

Оброк с числа душ

Лошадей и т.д.

муж.

жен.

муж.

жен.

1

1

115,68

65,138

2

2

2

2

3

2

 

 

250,115

23,95

 

 

 

 

 

 

 

Принятые цифры: 115, 68 означали Иван Герасимов; 250, 115 - Трофим Иванов; 65, 138 - Мавра Карпова; 23, 95 - Алена Егорова.

 

Запись данных в указанном виде была проделана исследователем в архиве (к обычной обработке подворных описей здесь прибавилась только шифровка имен). В этом состоял первый этап подготовки материалов для обработки их на машине. Затем были составлены задания для обработки данных, которые являлись руководством для математика-программиста. Вместе с разъяснениями о характере материалов они образовали семь страниц машинописного текста. В них предусматривалось разделение дворов по каждой из шести описей на четыре группы. К первой группе были отнесены дворы, не имеющие скота. Ко второй - дворы лишь без лошадей и коров, а также безлошадные, но с одной и более коровами, и однолошадные, имеющие не более одной коровы. К третьей группе причислялись однолошадные дворы с двумя и более коровами и двухлошадные, имеющие не более двух коров. В четвертую группу включались дворы с двумя лошадьми, тремя и более коровами и дворы с тремя и более лошадьми.

 

Далее указывалось, в каком виде должен быть получен результат группировки. Здесь предусматривалось: а) получение списка номеров дворов, отнесенных к каждой группе; б) выдача абсолютного суммарного итога по всем показателям каждой группы и имения в целом; в) определение относительной доли (в процентах) каждой группы по всем показателям; г) подсчет средних данных по всем показателям каждой группы и имения в целом в расчете на один двор, на душу всего населения, на работника-мужчину. Был предусмотрен весь комплекс обработки описей, связанный с группировкой дворов по их хозяйственной состоятельности и определением абсолютных и относительных показателей.

 

Кроме того, задание для обработки описей предусматривало розыски каждого двора, зафиксированного в первой описи, во всех последующих. Хозяйства должны были разыскиваться по именному составу семей. Указывалось, что двор может считаться отысканным при совпадении не

 
стр. 55

 

менее двух любых (мужских или женских) имен, точнее, имен и отчеств. Это совпадение было необходимо для гарантии того, что мы имеем дело с одним и тем же хозяйством (как показывает опыт розыска по описям, дворы с двумя одинаковыми именами и отчествами встречаются не чаще одного раза на тысячу случаев). К тому же следует отметить, что при наличии промежутков времени между описями примерно до двадцати лет в подавляющем большинстве дворов, продолжавших существовать в качестве самостоятельных хозяйственных единиц, от старого состава семей оставалось не менее двух человек. Поэтому хозяйства, где не оказывалось совпадения двух имен, могут рассматриваться как прекратившие свое самостоятельное существование. Вместе с тем это допущение не совсем точно, так как могли быть дворы, которые в действительности продолжали свое существование как хозяйственные единицы, но из прежнего семейного состава сохранили лишь одного человека. Однако в силу того, что отождествление дворов по совпадению одного имени может быть ошибочным, а проверка их тождественности по другим признакам сложна и не всегда возможна, при составлении задания пришлось отнести эти дворы к не разысканным и рассматривать как исчезнувшие в качестве самостоятельных хозяйственных единиц1 .

 

Результаты розыска дворов намечалось получить в виде сводной таблицы с указанием по всем описям, в которых они были отысканы, их номеров и соответствующей хозяйственной группы.

 

Опись I

II

III

IV

V

VI

N двора

N группы

N двора

N группы

N двора

N группы

N двора

N группы

N двора

N группы

N двора

N группы

1

3

28

2

37

2

79

2

77

2

86

3

2

2

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

3

3

31

2

40

2

96

1

-

-

-

-

 

На основе этой таблицы предусматривалось составление сводки, отражающей общие итоги эволюции дворов по группам.

 

Приготовленные в архиве материалы и задание по их обработке были переданы в указанную лабораторию, где и проводилась дальнейшая их подготовка к обработке на электронной машине. Она включала подготовку самих материалов, выполняемую лаборантом, и составление программы математиком- программистом.

 

Подготовка материалов состояла в перенесении данных, полученных от исследователя, на бланки, в которых материал записывался в последовательности, соответствующей его расположению на перфокартах. Затем с бланков материал был набит на перфокарты, с которых он и вводился в машину.

 

Работа математика-программиста заключалась в составлении на основе задания исследователя программы, состоящей из последовательности команд, выполняемых машиной. Составление программы состояло из трех этапов: а) формулирование алгоритмов решения поставленных задач, то есть словесной схемы их решения; б) составление графической блок-схемы, которая раскрывает логику решения задачи, конкретизируя словесный алгоритм, и тем самым предотвращает логические ошибки при составлении программы; в) составление самой программы, в кото-

 

 

1 При розыске машиной дворы отождествились (по совпадению двух и более имен) 782 раза. Последующая проверка не отождествившихся дворов позволила разыскать дворы (по совпадению одного имени и других признаков) в 25 случаях. Это составляет 3,2% к числу совпадений, выявленных машиной. Очевидно, что принятое допущение не меняет сколько-нибудь существенно действительной картины.

 
стр. 56

 

рой излагается характер и последовательность выполнения операций и все необходимое для осуществления их команды. Для решения поставленных исследователем задач были составлены три программы.

 

Алгоритм решения первой задачи (распределение дворов по группам) был сформулирован так: "Взять первый двор первой описи и сравнить показатели хозяйственной состоятельности с константами четырех групп, то есть с критериями, определяющими хозяйственную состоятельность дворов. При совпадении показателей хозяйственной состоятельности двора с константами какой-либо группы двору присваивается номер этой группы. Так поочередно сравнить все дворы описи и придать каждому двору соответствующий номер группы. Расставить все дворы описи в порядке возрастания номеров групп. Результаты выдать на печать в виде: N описи, N группы, N двора. Таким же образом обработать другие пять описей".

 

Приводим блок-схему для решений первой задачи. Эта схема послужила основой при составлении первой программы. По ней машина провела группировку дворов по их хозяйственной состоятельности. (См. блок-схему программы N 1 на стр. 58.)

 

Вторая задача состояла в подсчете абсолютных данных по всем показателям каждой группы и имения в целом, в вычислении средних величин по всем показателям в расчете на двор, на душу всего населения и на работника- мужчину по группам и имению в целом, в определении доли каждой группы в общем итоге по всем показателям.

 

Алгоритм задачи был такой: "Подсчитать количество дворов в группе. Каждый показатель представить в нормальной двоично-десятичной форме. Получить суммы каждого показателя по всей группе и результат выдать на печать. Выделить показатели-делители и получить средние величины для группы. Результат выдать на печать. Таким же образом обработать другие группы описи. Затем так же обработать остальные пять описей. Получить суммы каждого показателя по всей описи. Выделить показатели-делители и получить средние величины для описи. Результат выдать на печать. Взять суммы каждого показателя по каждой группе. Выделить показатели-делители и получить долю каждой из четырех групп в общем итоге по всем показателям. Результат выдать на печать". Приводим блок-схему, раскрывающую этот алгоритм. (См. блок- схему программы N 2 на стр. 59.)

 

Третья задача состояла в розыске дворов и составлении таблицы их эволюции. Алгоритм ее решения был такой: "Взять первую и вторую описи. Из первой описи взять первый двор и по двум совпадениям имен членов семьи найти его во второй описи. В таблицу соответствия записать номер двора первой описи и его номер группы (нечетная строка), под ним номер двора из второй описи и его номер группы (четная строка). Если двух совпадений имен нет, то в нечетную строку таблицы соответствия записать номер двора из первой описи и его номер группы, а четную строку оставить нулевой. Затем так же сравнить имена членов семей всех других дворов первой описи с именами членов семей дворов второй описи и получить таблицу соответствия N 1. Таким же образом получить остальные четыре таблицы соответствия: N 2 - результат сравнения имен второй и третьей описей; N 3 - результат сравнения имен третьей и четвертой описей; N 4 - результат сравнения имен четвертой и пятой описей; N 5 - результат сравнения имен пятой и шестой описей.

 

Взять 1 и 2 таблицы соответствия. Каждому двору, записанному в четных строках таблицы 1, найти двор с одинаковым номером среди дворов, записанных в нечетных строках таблицы 2. Таким же образом обработать попарно 2 и 3, 3 и 4, 4 и 5 таблицы соответствия и получить сводную таблицу эволюции дворов. Результаты выдать в виде таблицы" (форму ее см. на стр. 56).

 
стр. 57

 

Блок-схема программы N 1 (группировка дворов)

 

 

Блок-схема программы для решения третьей задачи более сложная, чем первых двух. Она дает наглядное представление о схеме решения задачи, а также может оказаться полезной при разработке программ для решения других логических задач, подобных указанной. (Блок-схему программы N 3 см. на стр. 60).

 

Составлением на основе блок-схем программ решения поставленных задач и занесением этих программ на перфокарты завершилась проводившаяся в лаборатории подготовка к обработке подворных описей на электронной машине. После этого дежурный оператор вычислительного центра провел обработку материалов на машине, которая про-

 
стр. 58

 

шла успешно. Машина выдала по всем задачам требуемые результаты записанными на бумажную ленту, с которой они были перепечатаны в серию таблиц и переданы исследователю.

 

Естественно, возникает вопрос: насколько эффективной оказалась обработка данных подворных описей на электронной машине? Ответ на этот вопрос самый оптимистичный. Обработка на электронной машине массовых историко- статистических данных освобождает исследователей от огромных затрат времени и сил на выполнение необходимой, но по своему характеру вспомогательно-технической работы, которую, кстати, машина может сделать лучше и осуществить ее там, где человек порой просто бессилен (как, например, проведенный розыск дворов). Применение машин позволяет включить в исследование значительно большее количество материалов, чем это можно сделать обычным путем, и сосредоточить усилия на более глубоком и творческом их анализе, что повысит качество научных трудов.

 

Насколько эффективно уже сейчас применение электронных машин для обработки массовых и трудоемких исторических источников статистического характера с точки зрения затрат труда - а этим в конечном счете определяется и экономическая целесообразность их применения, - видно также из следующего. Как показывает многолетняя практика и специально проведенный хронометраж, на обработку по изложенной программе шести отобранных подворных описей (которые, кстати, относятся по трудности обработки к числу средних) исследователю потребовалось бы минимум 1000 часов, то есть 166 шестичасовых рабочих дней; из них примерно 700 часов - на розыски дворов и остальное время - на группировку дворов, связанное с этим переписывание данных, подсчеты и составление таблиц. Подготовка исследователем данных для электронной машины (переписка их в архиве с шифровкой имен и составление задания по обработке, которыми и ограничились все затраты времени) заняла всего 50 часов, то есть 8 рабочих дней.

 

Дальнейшая подготовка материалов в лаборатории потребовала следующих затрат времени: на составление и отладку математиком-программистом всех программ понадобилось 85 часов, или 14 рабочих дней. Заметим" что затраты времени на программирование при систематиче-

 

Блок-схема программы N 2

 

 
стр. 59

 

Блок-схема программы N 3 (розыск дворов и составление сводной таблицы)

 

 

ском применении электронных машин для обработки исторических источников могут быть полностью или в значительной мере исключены, так как быстро будет создан набор стандартных программ, пригодных для решения различных задач, разнообразие которых сведется к определенным типам. Запись материала на стандартных бланках и его перфорация (включая время на проверку записей и перфорации) потребовала 190 часов, или 32 рабочих дня. Напомним, что эту работу выполняет лаборант. Кроме того, исследователь, работая в контакте с вычислительным центром, может без дополнительных затрат времени фиксировать данные источника в определенном порядке на бланках или вести их запись (на листах бумаги, в тетради) таким образом, что их сразу можно будет перфорировать. Это примерно вдвое сократит затраты времени лаборантом. Итак, время, необходимое на подготовку материалов для ввода их в машину, составило 325 часов, или 54 рабочих дня, из которых 32 рабочих дня, то есть более половины, - это техническая

 
стр. 60

 

работа лаборанта. Машинное время, потребовавшееся на решение всех задач, равно 2 часам 30 минутам. Основная масса этого времени ушла на ввод материалов в машину и вывод промежуточных и итоговых данных и лишь очень небольшая - на их обработку. Наиболее трудоемкая и наименее надежная при "ручном" исполнении операция - розыски дворов - заняла всего 54 минуты (при этом непосредственно на розыски и составление таблиц потребовалось всего 12 минут, а остальное время ушло на ввод и вывод данных).

 

Как видим, применение машины дало очень большую экономию в затратах труда на обработку такого источника, как подворные описи (675 часов). Важно отметить, что при машинной обработке достигается особенно большая экономия высококвалифицированного труда (затраты исследователя - 50 часов, математика-программиста - 85 часов против 1000 часов, которые расходует ученый, пользующийся старым методом изучения материала). Столь значительная экономия затрат труда убедительно свидетельствует о целесообразности применения уже сейчас электронных машин для обработки массовых исторических данных статистического характера. Но эффективность применения электронных машин далеко не исчерпывается экономией времени и затрат труда. Еще более важен и собственно исследовательский эффект.

 

Применение новых приемов и методов обработки исторических материалов может сыграть большую роль и в деле повышения качества научных исследований. Некоторые представления о том, насколько значительно можно углубить таким путем анализ исторических процессов и явлений, дает даже опыт обработки на электронной машине подворных описей одного лишь имения. Но прежде чем переходить к конкретным примерам, остановимся еще на одной стороне работы, проделанной на электронной машине.

 

Некоторые из данных подворных описей, полученных в результате группировки дворов и вычисления абсолютных и относительных показателей, были подвергнуты дальнейшему анализу методами математической статистики. Эти методы позволяют устанавливать и выражать количественную зависимость между явлениями и процессами и ее степень в тех случаях, когда применяемые историками обычные приемы, основанные на простейших положениях общей статистики и элементарной математики, оказываются бессильными.

 

В настоящее время историки, как правило, имеют возможность выражать в точных количественных показателях (разумеется, при наличии необходимых данных) лишь те явления и процессы, между которыми существует, говоря языком математиков, функциональная зависимость, то есть когда какой- либо количественной характеристике одного явления соответствует строго определенный количественный показатель в другом явлении, зависимом от первого. Однако таких взаимосвязей, когда количественное изменение одного фактора ведет к строго определенному количественному изменению другого, в историческом развитии очень немного. Чаще всего изменения в тех или иных проявлениях общественной жизни зависят от совокупного и одновременного влияния ряда факторов. Каждый из них, в зависимости от степени влияния других факторов, воздействует на зависимое от него явление с различной интенсивностью, вызывая различные количественные изменения. Подобная зависимость между изменяющимися явлениями (если она, конечно, существует) отлична от зависимости функциональной и называется зависимостью случайной, или корреляционной. Методы определения степени взаимосвязи явлений при их корреляционной зависимости и способы их количественного выражения входят в круг математической статистики, которая представляет собой один из разделов вычислительной математики.

 
стр. 61

 

До сих пор историки, имея дело со статистическими данными, как правило, не прибегали при их анализе к помощи математической статистики, так как для этого необходимо знание высшей математики. Настало время преодолеть этот барьер. Решение этой задачи обеспечивается успехами в развитии вычислительной техники. Теперь историк, будучи знаком с основными принципами и возможностями математической статистики, может поставить соответствующую задачу, цифровой аппарат которой будет оформлен математиком, а необходимые подсчеты будут выполнены на вычислительных машинах.

 

При дальнейшем анализе данных подворных описей методами математической статистики были поставлены следующие задачи. Во-первых, требовалось определить (в количественных показателях по имению в целом и по каждой из четырех выделенных групп) зависимость резервов и уровня хозяйства и характера их динамики от общего количества населения и числа работников- мужчин, приходящихся на двор, и от интенсивности эксплуатации крестьян. Во- вторых, предусматривалось выявить зависимость распределения дворов по группам и ее динамики от интенсивности эксплуатации крестьян. Для решения указанных задач потребовалось вычисление коэффициентов корреляции, отражающих степень взаимосвязи между процессами, и коэффициентов линейной регрессии, которые показывают интенсивность или меру изменения одного процесса в зависимости от изменения другого, при наличии между ними корреляционной зависимости.

 

Исходными данными для решения указанных задач явились следующие показатели подворных описей. За показатель размеров крестьянского хозяйства была принята обеспеченность их лошадьми и коровами в расчете на один двор. Общее количество населения и число работников-мужчин также бралось в среднем на двор. За показатель интенсивности эксплуатации крестьян принималось число тягол на работника-мужчину. Распределение дворов по группам выражалось в относительных показателях, то есть в процентах. Все исходные данные содержались в таблицах, полученных после первоначальной обработки подворных описей на электронной машине. Выбор этих данных и постановка задач по их дальнейшему анализу были проделаны исследователем. Оформление задач было произведено математиком в лаборатории. Соответствующий математический аппарат для определения коэффициентов корреляции и регрессии мы не приводим. В полном объеме он излагается в работах по математической статистике, а в упрощенном виде - в соответствующих разделах работ по общей статистике. Коэффициенты корреляции, выведение которых связано со значительными подсчетами, вычислялись на электронной машине.

 

Как первоначальная обработка подворных описей на электронной машине, так и дальнейший анализ полученных данных позволяют исследователю более полно использовать этот ценнейший источник, получить ответ на ряд вопросов, которые остаются невыясненными при обычной их обработке. Так, определение хозяйственной эволюции дворов показывает чрезвычайную неустойчивость крестьянского хозяйства в последние предреформенные десятилетия, характеризовавшиеся особенно сильным нажимом на крестьян со стороны класса помещиков-крепостников. В Сосновском имении общее число крестьянских дворов выросло со 176 до 224 за время с 1828 по 1860 год. За этими цифрами историк не увидит ничего, кроме естественного увеличения числа крестьянских хозяйств в результате роста населения, разделов и других причин. Он может лишь задуматься над тем, насколько велик или мал и в силу каких причин был этот прирост дворов. Рассмотрение же этого явления с учетом эволюции каждого двора значительно усложняет картину и ставит перед исследователем целый ряд новых вопросов. В самом деле, из 176 дворов,

 
стр. 62

 

зафиксированных в подворной описи за 1828 г., к 1860 г. сохранились как самостоятельные хозяйственные единицы всего лишь 96, или 54,5%.

 

Интересно отметить, что из 80 исчезнувших дворов около половины (37 дворов) прекратили свое существование как самостоятельные хозяйственные единицы в период с 1828 по 1835 г., то есть в то время, когда в России отмечались сильнейшие неурожаи, голод и эпидемия холеры. Из остальных исчезнувших дворов также около половины (18 из 43) прекратили свое существование между 1835 и 1842 годами. Конец 30-х - начало 40-х годов - это новая полоса сильнейших неурожаев. Всего, таким образом, с 1828 по 1842 г. исчезли как самостоятельные хозяйственные единицы 55 дворов, или около 70% всех разорившихся дворов. При этом из 80 разорившихся дворов 62 (77,5%) принадлежали в 1828 г. к первой и второй группам, то есть к беднейшей прослойке крестьян.

 

Так за общей картиной постоянного увеличения числа крестьянских хозяйств в период 1828 - 1860 гг., картиной, которая не вызывает у исследователей настороженности, открывается одна из характернейших сторон жизни крепостной деревни, позволяющая более правильно представить положение крестьян и более глубоко проанализировать ход социально-экономического развития деревни в ту эпоху. Все это становится возможным благодаря обработке источника новыми методами, широкую дорогу которым открывает электронная вычислительная техника.

 

Еще более важное значение выявление эволюции каждого двора имеет при изучении расслоения крестьянства; оно позволяет точнее решить вопрос о том, насколько устойчивы были те прослойки, которые имущественно выделялись в среде крестьян, каковы были тенденции их развития. Особенностью расслоения крестьян в Сосновском имении было то, что здесь имело место резкое сокращение удельного веса (по количеству дворов) зажиточной прослойки и дальнейший рост числа беднейшего крестьянства (см. таблицу).

 

Соотношение групп в Сосновском имении

 

 

1828 г.

1860 г.

всего дворов

в % к итогу

всего дворов

в % к итогу

I группа

15

9,0

36

16,0

II группа

99

56,0

152,

68,0

III группа

38

22,0

26

12,0

IV группа

24

13,0

10

4,0

Итого

176

100,0

224

100,0

 

Зажиточная прослойка (четвертая группа) с 1828 по 1860 г. сократилась более чем в три раза, а беднейшая (первая и вторая группы) выросла с 63,0 до 84,0% всех дворов. Таким образом, в ходе расслоения крестьянства в Сосновском имении наиболее интенсивно и рельефно шло образование слоя беднейшего крестьянства. На первый взгляд все это как будто свидетельствует о большой устойчивости основных тенденций расслоения крестьян. В действительности дело обстояло не совсем так (см. таблицу на стр. 64).

 

Выделившиеся в среде крестьянства прослойки были в определенной мере еще неустойчивыми, а различия в их экономических возможностях не столь значительными, как может показаться. Наиболее ярко это проявилось в том, что наряду с тенденцией перехода дворов в низшие группы имел место и обратный процесс. Разумеется, здесь важен не просто этот факт сам по себе, а то, что это явление имело значительные масшта-

 
стр. 63

 

Эволюция дворов в Сосновском имении Гагариных в 1828 - 1860 годах (Горбатовский уезд, Нижегородской губ.)

 

 

I

группа

II

группа

III

группа

IV группа

Всего

Дворов 1828 года:

 

 

 

 

 

Зафиксировано в 1828 г.

15

99

38

24

176

Отмечено в описях за весь период (число раз)

23

485

172

127

807

Из них:

 

 

 

 

 

в I группе

20

66

11

2

99

во II "

2

354

65

38

459

в III "

1

58

77

22

158

в IV "

-

7

19

65

91

Остававшихся по всем описям в первоначальной группе

 

15

 

1

16

Переходивших в другие группы, но в - 1860 г. оказавшихся в первоначальной

 

17

6

4

27

Всего осталось к 1860 г.

1

51

23

21

96

Из них в 1860 г.:

 

 

 

 

 

в I группе

-

8

3

-

11

во II "

-

32

12

13

57

в III "

1

10

6

3

20

в IV "

-

1

2

5

8

 

бы. Так, дворы, принадлежавшие в 1828 г. ко второй группе (безлошадные, имевшие другой скот, и однолошадные хозяйства), отмечены за весь период (1828 - 1860) 485 раз, из них 354 раза во второй, 66 - в первой, 58 - в третьей и 7 раз в четвертой группах. Таким образом, в низшую (первую) группу дворы второй группы выбывали 66 раз, а в высшие (третью и четвертую) группы - 65 раз. Следовательно, тенденции движения дворов этой группы вниз и вверх были количественно одинаковыми. Об этом же говорит и распределение по группам в 1860 г. 51 двора, входившего в 1828 г. во вторую группу и просуществовавшего в течение всего периода. Из них во второй группе оказалось 32 двора, в первой - 8, а в третьей и четвертой - 11.

 

В эволюции хозяйств среднего крестьянства (третья группа) господствовала тенденция перелива дворов в низшие группы. Но и здесь определенная часть дворов (в 19 случаях из 172) переходила в четвертую группу. О противоположных тенденциях в движении хозяйств и неустойчивости поименного состава групп свидетельствует и тот факт, что из 20 дворов, просуществовавших в течение всего периода и оказавшихся в 1860 г. в третьей группе, только 9 принадлежали в 1828 г. к третьей и четвертой группам, а 11 перешли в третью группу из второй и первой. Из 8 дворов, оказавшихся в четвертой группе, три были из третьей и второй групп.

 

Таким образом, знание характера эволюции каждого двора дает возможность более глубоко проанализировать ход расслоения крестьянства, более правильно определить его формы и характер. Это особенно важно для эпохи разложения феодализма и генезиса капитализма, когда социальное размежевание крестьян разных категорий и в разных районах страны имело существенные особенности.

 

Для иллюстрации того, в какой мере использование приемов математической статистики позволяет углубить анализ изучаемых явлений, рассмотрим всего один пример. Применительно к Сосновскому имению (да и не только к нему) важно установить, какие из основных факторов,

 
стр. 64

 

влиявших на развитие крестьянского хозяйства, были определяющими, какова была сила их воздействия. Положение крестьян, во-первых, зависело от интенсивности их эксплуатации. Во-вторых, в условиях господства ручного труда состояние крестьянского хозяйства во многом определялось обеспеченностью его рабочей силой. Наконец, по мере развития товарного производства и обращения крестьянское хозяйство становится все более зависимым от стихийных законов этого производства.

 

Знание степени влияния указанных факторов на крестьянское хозяйство имеет большое значение для правильного понимания характера и направления его развития. Однако исследователь, даже располагая определенными данными, далеко не всегда может решить вопрос о том, какой из указанных факторов был определяющим. В тех случаях, когда имеются количественные (цифровые) характеристики указанных явлений, историку во многом могут помочь приемы анализа, разработанные математической статистикой.

 

Материалы подворных описей по Сосновскому имению позволяют в цифровых показателях выразить размеры хозяйства крестьян (количество лошадей и коров в расчете на двор), обеспеченность крестьянского хозяйства рабочей силой (число работников-мужчин на двор) и интенсивность их эксплуатации (количество тягол на работника-мужчину). Следовательно, возможно сопоставление соответствующих показателей для выявления зависимости размеров крестьянского хозяйства от интенсивности их эксплуатации и обеспеченности рабочей силой. Однако обычный анализ данных не дает ответа на вопрос о том, какой из указанных двух факторов оказывал большее воздействие (См. таблицу).

 

Сосновское имение (в среднем на двор)

 

Годы

1828

1835

1842

1853

1857

1860

1860 год в % к 1828

Коэффициенты

корреляции

регрессии

Крупного скота (голов)

2,9

2,1

2,0

1,8

1,7

1,8

62,8

 

 

Работников-мужчин

1,7

1,7

1,6

1,6

1,5

1,4

80,7

0,95

1,26

Тягол на работника

1,3

1,5

1,0

1,0

1,0

1,0

76,9

0,76

1,11

 

Как видно из таблицы, количество крупного скота в расчете на двор к 1860 г. сократилось по сравнению с 1828 г. на 37,2%, то есть имело место существенное снижение размеров крестьянского хозяйства. За это же время количество работников на двор уменьшилось на 19,3%, а число тягол на работника (интенсивность эксплуатации) - на 23,1%. Однако эти данные не дают основания полагать, что из двух указанных факторов первый (ухудшение обеспеченности дворов рабочей силой) играл основную роль в снижении хозяйственной состоятельности крестьян. Дело в том, что имевшее место усиление эксплуатации в 30-х годах могло очень сильно сказываться на крестьянском хозяйстве и в период, когда интенсивность ее снизилась. Более того, даже если бы в течение рассматриваемого периода вообще усиления эксплуатации не было ни в один из моментов и наблюдалось только ее ослабление, историк не может недооценивать этот фактор, так как степень эксплуатации могла быть такой, что даже некоторое ее снижение не устраняло ее не посильности для крестьян.

 

Посмотрим теперь, каковы итоги анализа данных методами математической статистики. Результаты проделанной работы отражены в двух последних столбцах таблицы. В них указаны коэффициенты корреляции и регрессии. Коэффициент корреляции, как отмечалось, показывает, во-первых, тесноту связи между размерами крестьянского хозяйства

 
стр. 65

 

и обеспеченностью дворов работниками - и, во-вторых, зависимость между размерами хозяйства и интенсивностью эксплуатации. Величина коэффициента корреляции не превышает единицы. Чем ближе он к единице, тем, следовательно, существеннее зависимость между рассматриваемыми явлениями. В Сосновском имении коэффициент корреляции между размерами хозяйств крестьян и обеспеченностью дворов работниками был очень высоким - 0,95. Коэффициент корреляции между размерами хозяйства и интенсивностью эксплуатации несколько меньше - 0,76. Правда, следует учесть, что он занижен в связи с тем, что при определении числа тягол на работника были взяты все дворы, хотя часть их, имея работников, тягла не несла.

 

Полученные коэффициенты корреляции говорят о том, что в Сосновском существовала высекая степень зависимости между размерами крестьянского хозяйства, с одной стороны, и обеспеченностью дворов рабочей силой и интенсивностью эксплуатации - с другой. Установление наличия или отсутствия зависимости между факторами и степени существенности связи между ними в тех случаях, когда эта зависимость неочевидна, само по себе имеет большое значение при анализе исторических и других явлений и процессов.

 

При наличии существенной зависимости между одними факторами и отсутствия ее между другими исследователь на основе коэффициентов корреляции может решать вопрос об их роли в процессе развития. В тех же случаях, когда имеет место существенное влияние двух или более факторов, различия в коэффициентах корреляции не отражают степени воздействия каждого из них на ход процесса. Так, в рассматриваемом примере коэффициенты корреляции не дают ответа на вопрос, какой из двух факторов в большей мере воздействовал на изменение размеров крестьянского хозяйства. Показателем, отвечающим на этот вопрос, является коэффициент линейной регрессии (см. последний столбец таблицы).

 

Коэффициент регрессии показывает, в какой мере один фактор влияет на изменение другого, от него зависимого. Например, в Сосновском имении при прочих равных условиях рост или снижение обеспеченности двора работниками на 1,0 (или на 100%) вызвали бы изменение размеров крестьянского хозяйства (количество крупного скота на двор) на 1,26 (или на 126%) (см. таблицу). Иначе говоря, этот коэффициент, дает возможность судить о степени воздействия тех или иных факторов на зависимое от них явление. В Сосновском имении интенсивность эксплуатации оказывала несущественное влияние сравнительно с изменением обеспеченности дворов рабочей силой на размеры крестьянского хозяйства (коэффициенты регрессии соответственно равны 0,11 и 1,26). Таким образом, вопрос, остававшийся без ответа при традиционных приемах изучения материала, получил совершенно определенное решение.

 

Нам представляется, что рассмотренный пример достаточно убедительно показывает преимущества обработки и анализа данных методами, разработанными в математической статистике, сравнительно с обычными приемами. Они позволяют углубить анализ изучаемых процессов. В этом и состоит эффективность их применения в области исторических исследований.

 

*

 

Таким образом, применение новых методов обработки и анализа историко- статистических данных, основанных на использовании современной вычислительной техники и математики, дает значительный эффект. Их внедрение освобождает ученых от требующей огромного времени чисто технической работы и сокращает сроки выполнения иссле-

 
стр. 66

 

дований. Применение электронных вычислительных машин даст возможность расширить объем привлекаемого фактического материала и осуществить такую его обработку и анализ, которые позволят значительно повысить качество исследовательской работы в области истории.

 

Методика и программы обработки на электронной машине подворных описаний крестьянских хозяйств могут быть использованы для анализа многих аналогичных им источников, а именно таких, которые содержат ту или иную совокупность характеристик или показателей, значительны по своему объему и требуют больших затрат времени на их разработку. Всевозможные группировки данных по определенным критериям, расположение материала в любой нужной последовательности, всякого рода выборки, сопоставления и розыски данных с выдачей итогов в различных видах, то есть все так называемые комбинаторные задачи, могут успешно решаться на вычислительных машинах по программам, которые применялись при обработке подворных описей или подобным им. Использование электронных машин дает еще и то преимущество, что открывает возможность для опробования различных принципов обработки данных и на основе сопоставления их итогов выбора наиболее целесообразных из них (при обычных методах это чаще всего невозможно сделать).

 

Что касается приемов, разработанных в теории вероятностей и математической статистике, то круг возможного их применения историками в социально- экономических исследованиях может быть еще более обширным, чем область задач комбинаторного типа, так как они могут широко использоваться везде, где те или иные явления и процессы имеют количественные характеристики. Кстати, здесь можно обойтись и без сложной вычислительной техники. Правда, квалифицированное использование приемов теории вероятностей и математической статистики самими историками потребует определенной математической подготовки. Видимо, в будущем придется отказаться от бытующего представления о том, что историку достаточно владеть четырьмя правилами арифметики и основами элементарной алгебры.

 

Таким образом, уже сейчас имеется возможность и назрела необходимость внедрения в практику научно-исследовательской работы в области истории новых методов обработки и анализа историко-статистических данных. Разумеется, это потребует определенного внимания и усилий со стороны историков, математиков и кибернетиков. Предстоит большая работа по выявлению круга тех исторических источников и проблем, изучение которых целесообразно вести при помощи современной вычислительной техники и математики, необходима разработка принципов и методики их применения. Все эти вопросы могут быть успешно решены лишь при установлении контакта между специалистами указанных областей науки. Хотелось бы, чтобы уже начавшаяся работа велась планомерно и организованно. Это устранит неизбежную в противном случае кустарщину и дублирование. Быть может, стоит подумать о создании соответствующей группы в Научном совете по кибернетике. На нее и может быть возложена координация работы в этой области2 .

 

 

2 Для интересующихся затронутыми в статье вопросами можно рекомендовать следующую литературу: А. И. Китов и Н. А. Криницкий. Электронные цифровые машины и программирование. Изд. 2-е. М. 1961; Л. И. Гутенмахер. Электронные информационно-логические машины. Изд. 2-е. М. 1962; Ф. Эгермайер, В. Грузин, В. Влах. Основы статистики. Перевод с чешского. М. 1961; В. Е. Гмурман. Введение в теорию вероятностей и математическую статистику. М. 1963; Дж. Эдни Юл., М. Дж. Кендэл. Теория статистики. Перевод с английского. М. 1960; А. И. Карасев. Основы математической статистики. М. 1962.

Опубликовано 28 мая 2016 года


Главное изображение:


Полная версия публикации №1464431297 + комментарии, рецензии

LIBRARY.BY КОМПЬЮТЕРЫ И ИНТЕРНЕТ ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН В ИСТОРИЧЕСКОЙ НАУКЕ

При перепечатке индексируемая активная ссылка на LIBRARY.BY обязательна!

Библиотека для взрослых, 18+ International Library Network