数据与历史
数据统计与分析是研究历史的重要方法,它对历史认知和历史结论的得出有着重要影响。下面是两则通过数据应用进行历史研究的案例。
案例一 美国历史学者菲利普·霍夫曼对近代欧洲国家间关系的处理方式进行了专题研究。他认为,17世纪中期以来,欧洲各国统治者因追逐个人“荣耀”而发动的战争情况发生了很大变化,并使用表3对自己的这一论断进行了例证。下表是在ARTFL数据库中搜索法语单词“gloire” (荣耀)和“guerre” (战争),两个词出现在同一个句子中的次数和频率。
年份 | 次数 | 频率(每万字出现率) |
1600—1699年 | 240 | 0.11% |
1700—1799年 | 177 | 0.04% |
1800—1899年 | 142 | 0.02% |
案例二 在研究英美两国实力对比时,通常使用个体指标(如图1)和综合指标进行衡量。综 合指标是“将国家能力的多个关键代理变量”整合、计算为单一指标,如图1中的“净资源差距”,它是指“国家的总物质实力扣除统治和运行成本后的可用净额”。
——-据【美】菲利普·霍夫曼《欧洲何以征服世界?》等
(1)按照菲利普·霍夫曼的逻辑,指出表中数据所反映的欧洲国家间关系处理方式有何变化,并为其提供史实依据。(2)你如何看待图1和图2中数据的运用?
材料 解读史料,获得历史认识,探寻史料表象背后的意蕴,这是历史学的魅力所在。下表所示为某学者针对部分时期不同统计口径下若干区域的零岁预期寿命*统计。
国家或区域 | 时期 | 零岁预期寿命 |
英国 | 1750~1800 | 37 |
中国农村(辽宁,男性) | 1792~1867 | 36 |
法国 | 1800 | 34 |
日本农村 | 1776~1815 | 33 |
荷兰 | 1800 | 32 |
中国农村(安徽,男性) | 1300~1880 | 31 |
法国 | 1750 | 28 |
罗马时期埃及(村民) | 11~257 | 38 |
英国(佃农) | 1300~1348 | 小于28 |
伦敦 | 1750~1799 | 23 |
中国(北京,男性) | 1644~1739 | 27 |
*注:零岁预期寿命指在出生时的死亡率水平下平均还能继续生存的年数,通常指的是出生时的平均预期寿命。
——摘编自[美]杰克·戈德斯通《为什么是欧洲?——世界史视角下的西方崛起(1500—1800)》
从上述材料中任取两组或两组以上具有可比性的零岁预期寿命数据,据此得出一个结论,并结合所学知识加以论证。(要求:准确写出所选数据所对应的时空范围,结论明确、合理,史论结合,论证充分。)年份 | 农场数量(万个) | 农场面积(万英亩) | 农业劳动力人数(万人) | 单个劳动力经营面积(英亩) |
1900 | 574 | 84130 | 1168 | 72 |
1945 | 585.5 | 114160 | 832.5 | 137 |
1980 | 230.9 | 104200 | 370.5 | 281 |
A.农业占国民经济比重逐步下降 | B.农场面积随领土扩张不断扩大 |
C.土地规模化经营促进效益提升 | D.生产效率低导致农业劳力流失 |
柏林殖民展览
德国外事部及下属的殖民部、民间相关组织在柏林举办帝国殖民展览。图1、图2分别为“科学—商业”展览鸟瞰图和相关展览内容、科学大厅中的地球仪雕塑。
图1图2地球仪上标注着从帝国延伸出的22条轮船航线,雕塑旁边还有四座带有统计数据的金字塔,用来展示德国识字率、海上交通、海军力量等。
提取材料信息,分析说明德国举办展览的大体时间。群体 | 增长幅度 |
农业工人、棉纺织工人、印刷工人、造船业工人 | 61.3-69.6% |
白领阶层(律师、医生、教师、技术人员、学者等) | 234%-695.5% |
其他行业 | 92.8-190.6% |
A.经济发展加快社会分化 | B.工人生活水平大幅提高 |
C.白领阶层成为剥削阶级 | D.廉价劳动推动经济发展 |