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An Agile Approach Towards Computational Modeling of Historiographical Uncertainty

Les humanités numériques désignent l’étude de questions de recherche en sciences humaines à l’aide de modèles informatiques afin de mettre les possibilités de l’ordinateur à la disposition des sciences humaines. Un problème central est que pratiquement tous les phénomènes étudiés sont sujets à l’incertitude, en particulier les phénomènes historiques. Contrairement à l’erreur de mesures, par exemple, ce genre d’incertitude ne peut être quantifiée. Comment pouvons-nous modéliser formellement l’incertitude sans la quantifier ?

Contenu et objectifs du travail de recherche
La modélisation informatique nécessite une bonne compréhension du phénomène que l’on vise à modéliser. C’est pourquoi le projet examine donc d’abord la manière traditionnelle de traiter l’incertitude, en particulier l’incertitude historiographique, c’est-à-dire l’incertitude dans l’historiographie existante : quelles formes d’incertitude trouve-t-on et comment sont-elles traitées ? Nos observations servirons à établir une taxonomie qui, dans une étape ultérieure, pourra servir de base à une formalisation plus stricte.

Contexte scientifique et social
La transformation numérique est moins une révolution technique qu’une révolution sociale et culturelle. Les sciences humaines deviennent donc de plus en plus importantes, mais pour qu’elles puissent remplir leur mission il est nécessaire qu’elles deviennent plus « agiles » et qu’elles soient capable de faire bon usage des possibilités que l’informatique offre pour leurs recherches. Cela signifie en particulier qu’elles doivent être capables de construire des modèles informatiques de leurs objets de recherche, de les tester avec des données, de les publier rapidement et de les améliorer progressivement – et donc aussi de prendre en compte les idées de l’open access, de l’open science et de la reproductibilité.

Direction du projet
Prof. Michael Piotrowski (Section des sciences du langage et de l’information)

Ce projet SNSF Spark a été approuvé par le FNS le 2019-11-18 (subvention n° 190306)

Résumé du projet (en anglais) accessible ici

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