Историческая статистика Википедии 1.1. (Методология. Английская Википедия.)

Википедия  (общедоступная многоязычная универсальная интернет-энциклопедия со свободным контентом) на данный момент накопила большой объем общепринятой исторической информации. Воспользуемся этой базой данных для проведения статистических исследований.

Статьи по историческим личностям имеют разные категории, в том числе «рожденные» и «умершие» в определенном году и в определенном десятилетии, например:

https://en.wikipedia.org/wiki/Category:1700s_births

https://en.wikipedia.org/wiki/Category:1700s_deaths

Используя данные категории можно быстро собрать статистическую информацию по годам о количестве рожденных и умерших исторических личностях, занести в табличку Excel и построить графики.

Births – «рожденные»

Deaths – «умершие»

Графики строились по годам и десятилетиям.

Исторический интервал:  1000 г. до н. э. – 2019 г.

Также рассчитывались параметры:

births+deaths – сумма родившихся и умерших исторических личностей характеризует имеющийся объем исторической информации.

births/deaths - отношение родившихся исторических личностей к умершим (ДК - демографический коэффициент)

Скорость роста исторической информации (СР) – отношение текущих данных к предыдущим.

Исследования начнем с англоязычной википедии, поскольку она самая объемная по количеству статей. Википедия находится с состоянии бурного роста. Сбор информации проводился три раза.

Январь 2010 г. (было 886000 дат)

Март 2013 г. (1294000 дат)

Октябрь 2019 г. (2099000 дат)

Рис.1

Рис. 2

За десять лет объем информации вырос в 2,4 раза.

Несмотря на существенный количественный рост,  конфигурация графиков практически не меняется.   Следовательно, выбранные критерии для анализа истории  в  хорошо отражают существующие исторические закономерности.

Получается своеобразный «пульс истории», на котором четко видны крупнейшие исторические события.

Благодаря большому объему статистической информации, конфигурация графиков сохраняет стабильную устойчивость и не зависит от субъективных факторов. Кроме того статистическая информация легко проверяема и воспроизводима, может быть собрана любым исследователем буквально в течение одного дня на всем протяжении человеческой истории на базе любой национальной википедии.

Количество исторических личностей в определенный период теоритически должно коррелироваться с численностью населения. Поэтому тенденции присутствующие на данных графиках можно косвенно отнести и к тенденциям связанным с ростом численности населения Земли.

Посмотрим на динамику роста популяции живых организмов. (3)

Рис. 3

- J-образная кривая 1 отражает экспоненциальный рост численности популяции, который возможен, пока биотический потенциал реализуется полностью;

- S-образная кривая 2 отражает логистический рост численности популяции. В таких популяциях скорость роста снижается по мере роста плотности популяции.

До середины ХХ века, для популяции человека, был характерен тип роста близкий к экспоненциальному. То есть, увеличение общей численности населения Земли шло по J-образной экспоненциальной кривой. Но тенденция снижения рождаемости в последние десятилетия для большинства регионов уже очевидна.

Экспоненциальный рост хорошо просматривается на статистических графиках, последние лет триста, а вот на ранних этапах истории, человечество отказывается вести себя как популяция живых организмов.

Взглянем на график статистики в большом диапазоне 1000-1900 годы.

 Рис. 4.

Резкий экспоненциальный рост начинается  с  XVIII века. На ранних этапах истории мы имеем очень медленный, почти линейный рост исторической информации.

Большая база данных в XIX-XX веках не позволяет увидеть подробности на ранней стадии истории. Чтобы увидеть целиком весь исторический период поместим график на логарифмической шкале.

Рис. 5

Большой разброс колебания данных по годам затрудняет анализ, чтобы стабилизировать статистику строим графики по десятилетиям.

Рис. 6

Рис. 7

Предполагаемая экспонента XVIII – XX веков превращается в прямую линию. Ранее XVIII века графики нестабильны. На графике можно выделить несколько участков с разной степенью роста исторической информации с приблизительными границами.

1. 1000 год до н. э. – около 500 г. н. э. Практически линейный рост.
2. 500-1400 года. Слабовыраженная экспонента.
3. 1400-1700 года. Экспоненциальный рост со стабилизацией в XVII веке.
4. 1700-2000 года. Резко выраженная экспонента.

Данные отрезки можно увидеть на графиках скорости роста и демографического коэффициента.

Рис. 8

Рис. 9

Рассмотрим  подробнее  эти временные отрезки.

1. Период 1000 год до н. э. – 500 год н. э.

Рис. 10

Линейная линия тренда удовлетворительно описывает график объема исторической информации. Величина достоверности аппроксимации 0,75.

Пики на графике смертей отражают исторические события.

- 480 Битва при Фермопилах

- 334 Персидская война Александра Македонского

- 204 Китай, Битва при Пэнчэне

- 84 Правление Суллы

- 40-е годы правление Юлия Цезаря

65 Заговор против Нерона

69 Смута после Нерона

250-е годы. Христианские мученики.

304 Гонения Диоклетиана на христиан.

 

2. Период 500-1400 г.

Рис. 11

В общем, экспоненциальная линия тренда хорошо описывает график. Величина достоверности аппроксимации 0,96. Хотя участок 500-1000 годов ближе к линейному. Объем информации уже достаточен для сглаживания и пики исторических событий выражены не столь ярко.

Линия смертей выше линии рождений, поскольку у многих исторических персонажей  дата рождения отсутствует.

3. Период 1400-1700 г.

Рис. 12

Начиная с середины XV века скорость роста исторической информации увеличивается. Линия рождений становится выше линии смертей. Но в XVII веке происходит какой-то сбой, появляется пузырь на линии рождений, а затем на линии смерти. Обе линии прекращают рост, переходят в горизонталь. Данную флуктуацию обсудим чуть ниже.

4. Период 1700-1900 г.

Рис. 13

Период XVIII-XIX веков хорошо аппроксимируется экспонентой. Коэффициент аппроксимации почти 0,99. Скорость роста исторической информации и демографический коэффициент резко увеличиваются. 

Уточним дату начала этого периода.

Рис. 14

График рождений начинает уходить в отрыв от горизонтали где-то в районе 1715 года. График смертей продолжает некоторое время движение по горизонтали. Экспоненциальный взлет на нем начинается примерно с  1775 года. Расстояние между взлетами около 60 лет – средняя продолжительность жизни. Время активной деятельности исторических личностей, живших между этими датами, приходится на середину XVIII века.

На  графике смертей видны Великая французская революция 1794 год и Наполеоновские войны 1812-1815 года.

5. Период 1900-1990.

Рис. 15

В XX веке на статистические графики сильное влияние оказало развитие средств массовой информации: кинематограф, радио, телевидение, интернет. Несмотря на это экспоненциальная линия тренда осталась. Коэффициент достоверности аппроксимации  0,99. После 60-х годов видна тенденция на снижение рождаемости.

Рис. 16

На графике умерших исторических личностей видны два максимума, первой и второй мировых войн. Всплеск на графике родившихся в 30-50 годы с развитием телевидения, именно тогда рождались  выдающиеся артисты театра и кино. Этот всплеск получает отклик на черном графике в 2000-е годы, года артисты начали умирать.

Следующий взлет в 70-90-е годы, связан с развитием Интернета. Люди, родившиеся в эти годы, теперь заполняют страницы энциклопедии, некоторые не забывают оставить информацию и о себе. Падение после 90-х, тоже понятно, молодежь еще не успела прославиться.

Итак, мы просмотрели статистические данные Википедии по историческим личностям на протяжении 3000 лет. График исторической статистики имеет принципиальный перелом закономерности роста в районе XVIII века.

До этого перелома рост объема исторической информации идет медленно, имеются области столетних застоев, количество исторических личностей родившихся и умерших приблизительно одинаково, демографический коэффициент колеблется около единицы. Графики родившихся и умерших похожи на две веревки вьющиеся вокруг друг друга.

В XVIII веке характер графиков резко меняется, вначале линия рождений начинает резкий экспоненциальный рост, через 60 лет линия смертей также начинает экспоненциально расти. При этом графики родившихся и умерших расходятся, демографический коэффициент увеличивается до 3-3,5. Скорость роста исторической информации увеличивается в разы, на нее начинает оказывать влияние демографический фактор. Мы начинаем наблюдать типичный экспоненциальный рост характерный для популяции любых живых организмов.

Рис. 17

В чем причина демографического перелома в XVIII веке, почему только  300 лет назад человечество начинает размножаться как биологический вид? Количество рожденных становится больше количества умерших и численность начинает расти по экспоненте.

Прорывных успехов в медицине в этот момент не наблюдается, это вторая половина XIX века.

Предложу несколько гипотез.

1. Изменение информационной среды. Появилась возможность фиксировать исторические события, в том числе даты рождений и смертей исторических персонажей. Появление (изобретение) легкодоступной бумаги.
2. Катастрофический фактор. Глобальная катастрофа уничтожила прошлые цивилизации и человечеству пришлось развиваться с нуля.
3. Хронологический фактор. Наконец человечество выбрало единую хронологическую шкалу от рождества христова.

Предлагайте ваши гипотезы.