Humanidades

Cientistas desenvolvem uma correção estatística para o problema de datação da arqueologia
A datação por radiocarbono mede a decomposição do carbono-14 na matéria orgânica. Mas a quantidade de carbono-14 na atmosfera flutua com o tempo; não é uma linha de base constante.
Por Instituto Santa Fe - 15/09/2021


Friso em estuque de Placeres, Campeche. Período clássico antigo (c. 250 - 600 DC). Joyce Kelly (2001), An Archaeological Guide to Central and Southern Mexico, p.105. Crédito: Wolfgang Sauber / Wikimedia Commons

Os arqueólogos há muito têm problemas com encontros. A análise de radiocarbono normalmente usada para reconstruir mudanças demográficas humanas anteriores depende de um método facilmente distorcido por curvas de calibração de radiocarbono e incerteza de medição. E nunca houve uma correção estatística que funcionasse - até agora.

"Ninguém explorou sistematicamente o problema, ou mostrou como você pode lidar com isso estatisticamente", diz o arqueólogo Michael Price do Instituto de Santa Fé, autor principal de um artigo no Journal of Archeological Science sobre um novo método que ele desenvolveu para resumir conjuntos de datas de radiocarbono . "É realmente emocionante como esse trabalho foi realizado. Identificamos um problema fundamental e o corrigimos."

Nas últimas décadas, os arqueólogos têm recorrido cada vez mais a conjuntos de datas de radiocarbono para reconstruir o tamanho da população anterior por meio de uma abordagem chamada "datas como dados". A suposição básica é que o número de amostras de radiocarbono de um determinado período é proporcional ao tamanho da população da região naquele momento. Os arqueólogos tradicionalmente usam "densidades de probabilidade somadas", ou SPDs, para resumir esses conjuntos de datas de radiocarbono. "Mas há muitos problemas inerentes aos SPDs", diz Julie Hoggarth, arqueóloga da Baylor University e coautora do artigo.

A datação por radiocarbono mede a decomposição do carbono-14 na matéria orgânica. Mas a quantidade de carbono-14 na atmosfera flutua com o tempo; não é uma linha de base constante. Assim, os pesquisadores criam curvas de calibração de radiocarbono que mapeiam os valores de carbono-14 até as datas. No entanto, um único valor de carbono-14 pode corresponder a datas diferentes - um problema conhecido como "equifinalidade", que pode naturalmente distorcer as curvas SPD. "Esse tem sido um grande problema" e um obstáculo para as análises demográficas, diz Hoggarth. "Como você sabe que a mudança que está vendo é uma mudança real no tamanho da população e não é uma mudança na forma da curva de calibração?"

Quando ela discutiu o problema com Price há vários anos, ele disse que também não era fã de SPDs. Ela perguntou o que os arqueólogos deveriam fazer em vez disso. Essencialmente, ele disse: "Bem, não há alternativa."

Essa constatação levou a uma busca de anos. Price desenvolveu uma abordagem para estimar populações pré-históricas que usa o raciocínio Bayesiano e um modelo de probabilidade flexível que permite aos pesquisadores superar o problema da equifinalidade. A abordagem também permite que eles combinem informações arqueológicas adicionais com análises de radiocarbono para obter uma estimativa populacional mais precisa. Ele e sua equipe aplicaram a abordagem às datas de radiocarbono existentes na cidade maia de Tikal, que já tinha extensas pesquisas arqueológicas anteriores. “É um caso de teste muito bom”, diz Hoggarth, um estudioso do Maya. Por um longo tempo, os arqueólogos debateram duas reconstruções demográficas: a população de Tikal aumentou no início do período clássico e depois se estabilizou, ou aumentou no final do período clássico. Quando a equipe aplicou o novo algoritmo Bayesiano, aumento populacional associado ao final do clássico ", diz ela," então essa foi uma confirmação realmente maravilhosa para nós. "

Os autores produziram um pacote de código aberto que implementa a nova abordagem, e links e códigos de sites estão incluídos em seu artigo. "A razão pela qual estou animado com isso", diz Price, "é que está apontando um erro que importa, consertando-o e estabelecendo as bases para trabalhos futuros."

Este artigo é apenas o primeiro passo. Em seguida, por meio da "fusão de dados", a equipe adicionará DNA antigo e outros dados a datas de radiocarbono para reconstruções demográficas ainda mais confiáveis. "Esse é o plano de longo prazo", diz Price. E poderia ajudar a resolver um segundo problema com as datas como abordagem de dados: um "problema de polarização" se e quando as datas de radiocarbono forem distorcidas em um determinado período de tempo, levando a análises imprecisas.

Mas isso é assunto para outro jornal.

 

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