Науки о данных ускоряют возвращение останков предков коренных народов

Возвращение останков предков австралийских и других коренных народов, хранящихся в антропологических коллекциях, может быть ускорено с помощью машинного обучения с глубоким анализом данных, как показало новое исследование, проведенное компьютерными учеными из Технологического университета Квинсленда (QUT).

В статье, опубликованной в журнале Social Science Computer Review, исследовательская группа под руководством доктора Мд Абула Башара и профессора Ричи Наяка описывает, как созданное ими решение на основе машинного обучения автоматизирует процесс поиска и семантического анализа исторических документов. Репатриация останков в значительной степени зависит от поиска информации в научной литературе, изданной между 1790 и 1970 годами, где задокументированы их кража, дарение, продажа или обмен между учреждениями.

Этот подход важен, поскольку ручной поиск в крупных оцифрованных архивах чрезвычайно трудоемок и неэффективен. Точность обычных поисковых запросов низка: слишком конкретные термины не дают результатов, а общие — возвращают множество нерелевантных документов. Команда использовала модель Informed Neural Network (INN), которая для анализа документов применяет контекстуальные знания, предоставленные экспертами-историками из сети Research, Reconcile, Renew (RRR).

«Результаты нашего поиска подтверждают ценность использования модели INN для точного и быстрого выявления документов, связанных с расследованием глобальной коммерческой торговли останками коренных народов», — отметил профессор Наяк. Созданный инструмент помогает исследователям и сообществам в критически важной работе по установлению идентичности и текущего местонахождения останков для их возвращения и перезахоронения.