Resumen de Validación y preferencia en el software para la investigación histórica
- español
Esta comunicación trata sobre el desarrollo del software y el papel de la validación y parcialidad de su ciclo de vida en la investigación histórica, centrado en la parcialidad de su metodología, técnicas y herramientas y sus implicaciones en el procesamiento de información histórica. En segundo lugar se tratan las bases de datos relacionales y su hipótesis de validación y verificación, junto al método inductivo como aproximación alternativa a la investigación histórica basado en el descubrimiento de conocimiento (KDD) con las técnicas de la inteligencia artificial (AI). Estas consideraciones surgen de la oposición de desarrollos entre el software comercial y el diseñado para la Historia. El primero resulta de un proceso de construcción que modela una parte dinámica del mundo real. Así validación equivale aquí a falsificación, con el "Listo para su uso" como cualidad principal. Para el segundo, el objetivo son hechos históricos y su meta es modelar una representación estática de una parte del pasado. Los documentos históricos, en particular, actúan como especificación. Es más, su naturaleza archivística favorece más la interpretación que la falsificación, enfatizando el "conforme a lo especificado", o conservación de la fuente. Los historiadores se dan cuenta de los límites y la distorsión de la parcialidad del software, coincidiendo en que los métodos de modelado, las técnicas de representación y los lenguajes están basados en teorías que orientan hacia una determinada manera de ver el universo del discurso. La representación adquiere una importancia crucial en el desarrollo del este software. Las tablas relacionales ejecutadas en Prolog determinan la textura de representaciones de las entidades y la calidad y enfoque de las cuestiones que pueda responder. El uso de bases de datos relacionales y la dependencia al SQL apoya la aproximación tradicional de la investigación histórica, donde se usan datos científicos para la validación de las hipótesis. Por otro lado el KDD permitirá reducir la parcialidad a través de la inducción de datos para comprobar las hipótesis.
- English
This paper will present a model for software development and will consider the role of validation and bias in the software life-cycle for historical research. It will focus on the bias inherent to the software methodologies, techniques and tools and its implications for the processing of historical information. Particular attention will be given to relational databases and to the hypothesis validation and verificationdriven approach they promote. The alternative approach to historical research, the inductive method will also be considered. The inductive method is supported in knowledge discovery (KDD) by artificial intelligence (AI) techniques. These considerations are to a large extent prompted by a shift from a product-driven software development to a process-driven approach. Software development in a business environment differs fundamentally from the development of software for history. In business, a specification results from the process of requirements engineering and is designed to model a dynamic part of the real-world. In this context, validation is equivalent to falsification, with "fitness for use" as the quality of interest. In software development for history in general, the focus is on historical artefacts and the aim is to model a static representation of part of the past. Historical documents in particular, fulfil the role of a specification. Furthermore, the archival nature of historical documents favours more interpretation than falsification, and the emphasis, therefore, is on "conformance to specification". This can be interpreted as preservation of the source. Historians are increasingly aware of the constraints and the distorting effect of bias in software. It is generally agreed that modelling methods, representation techniques and languages are theory-soaked and promote a specific way of looking at the universe of discourse. Representation, in particular, acquires a crucial importance in software development for historical research. The use of tables in a relational database, facts in Prolog determines the granularity of representation of the entities, and the quality and the scope of the enquiries that can be supported. The use of relational databases and the reliance on SQL supports the traditional approach to historical investigation. Under this approach, historians make use of quantified data to validate their hypothesis. Knowledge discovery, on the other hand, promises to reduce the bias through induction from data to hypothesis.
