Статья: Компьютеризованный контент-анализ статей журнала «Вестник финансов, промышленности и торговли» за 1917 год: апробация возможностей модуля искусственного интеллекта в программе MAXQDA (2025)

Статья посвящена изучению роли столичного банковского рынка в кредитовании региональных торговых сделок на примере операций московского отделения Санкт-Петербургского международного коммерческого банка. Источником исследования является вексельная книга за 1900 г. из архива банка в Центральном государственном архиве г. Москвы. В этой книге записаны сделки по кредитованию клиентов, т. е. данные о векселях (долговых расписках) клиентов, купленных (учтенных) отделением банка. В центре внимания исследования находится географический аспект кредитования, потому что для каждого векселя есть данные о месте его выдачи и месте платежа по нему. Записи в вексельной книге позволяют учесть при анализе отраслевой состав клиентуры и связи крупнейших клиентов с банком и между собой. В работе используется технология реляционных баз данных, а также статистические и геоинформационные методы анализа. В результате, в исследовании показано, что торговые сделки заключались в кредит в вексельной форме в 242 населенных пунктах, а затем эти векселя попадали в Москву, где банк их покупал и тем самым давал возможность предпринимателям, фирмам и компаниям получить денежные средства раньше срока, обозначенного в векселе. В приоритете были крупные, ассоциированные с банком компании в нефтяной отрасли (добыча, переработка, транспортировка, торговля), а также в металлургии и машиностроении, однако средств московского денежного рынка хватало на значительно более широкий круг клиентов в разных отраслях торговли, промышленности и сферы услуг. В итоге Москва становилась точкой взаимодействия банка и клиентов, торговавших по всей стране.

В статье представлены результаты исследования ранее не изучавшейся истории землевладения в волостях г. Белая - важного региона на русско-литовском порубежье в XIV-XVII вв. Предмет исследования - география землевладения, включая его размещение, размеры, соотношение различных типов, освоенность территории. Источниками исследования стали переписные книги Бельского уезда второй половины XVII в. и актовый материал первой половины XVII в. - польского периода в истории Белой. Эти источники содержат информацию не только о землевладельцах данного периода, но и более раннего московского времени (вторая половина XVI - начало XVII в.). В работе по локализации топонимов источников XVII в. использовались картографические материалы Генерального межевания XVIII в. В исследовании применялись геоинформационные технологии. Разработанный в среде NEXTGIS геоинформационный проект позволил обработать большой объем историко-географической информации. Совмещение данных разновременных источников дало возможность впервые произвести ретроспективный анализ динамики землевладения на территории бельских волостей в XVI-XVII вв. Границы земельных дач позволили визуализировать пределы земельных владений XVI-XVII вв. Охарактеризована география дворцового и шляхетского землевладения. Сформированное из конфискованных земель, в основном, Витебского иезуитского коллегиума, дворцовое землевладение в Бельском уезде в 1650-х - 1670-х гг. немногим уступало по размерам шляхетскому и казачьему. Прослеживается преемственность ряда земельных владений в двух аспектах. Прежде всего, это преемственность границ землевладений русского дворянства второй половины XVI - начала XVII в. и меcтностей шляхты XVII в. В частности, владения Татевых, Травиных, Темиревых XVI в. сохранялись в своих пределах за шляхтой как в польский период, так и после закрепления Белой в составе Русского государства. Во-вторых, это преемственность владений шляхты первой и второй половины XVII в. Прослежена принадлежность одних и тех же владений представителям шляхетских фамилий: Поплонских, Рачинских и др. Преемственность географических пределов землевладения, вероятно, сопутствовала сохранению параметров освоенности территории. Существенным фактором сохранения архаики было наличие обширных лесных и водно-болотных угодий. Полученные данные существенно дополняют представления об исторической географии русского пограничья.

Предметом исследования является корпус детской литературы из собрания Минусинской общественной библиотеки конца XIX - начала XX века, состоящий из 121 произведения, написанных между 1719 и 1905 годами. Эти тексты представляют собой значимый источник для изучения формирования географического восприятия у жителей провинциального сибирского города через художественную литературу. Особое внимание уделено анализу географических названий (топонимов), встречающихся в текстах, с целью выявления их частоты и географического распределения. Это позволяет реконструировать картину мира, представленную в книгах того времени, и понять, как она воспринималась детской аудиторией, формируя их представление о странах, городах и культурных центрах. Работа направлена на изучение роли детской литературы как культурного инструмента, который отражает и формирует географические представления, а также на выявление методологических вызовов и ограничений при работе с историческими корпусами. Методологическая основа включает приведение дореформенных текстов к машиночитаемому виду с использованием инструментов оцифровки и геопарсинг для автоматического выявления географических сущностей. Для анализа применялась библиотека Spacy с последующей ручной проверкой и корректировкой данных. Результаты исследования включают выявление 668 городов и 97 стран, представленных в текстах, а также построение картографической визуализации частотного распределения упоминаний. Анализ выявил неравномерность распределения географических наименований в различных текстах, где преобладают упоминания России, Польши и Англии среди стран, а Киева, Москвы и Санкт-Петербурга среди городов. Область применения результатов включает исследования в области цифровых гуманитарных наук, библиотековедения и историко-культурных исследований. Новизна же работы заключается в использовании современных методов геопарсинга для обработки русскоязычных текстов дореформенной орфографии и в анализе ранее не изученного корпуса литературы Минусинской библиотеки. Выводы подчеркивают значимость картирования текстов для понимания формирования географического восприятия и необходимость дальнейшего развития инструментов NER для сложных корпусов. Несмотря на ограничения, исследование вносит вклад в развитие методов NLP для исторических текстов.

В статье рассматриваются перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для создания и развития цифровой архивной среды, а также их влияние на оптимизацию, автоматизацию процессов работы с архивными данными. Основной целью работы является анализ современных цифровых решений, направленных на улучшение процессов хранения, поиска и обработки архивных документов (в том числе рукописных, поврежденных, многоязычных). В работе исследуются ключевые технологии, применяемые в цифровых архивах, включая интеллектуальное сканирование, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, машинное обучение и методы интеллектуального поиска. Особое внимание уделяется проблемам утраты архивных материалов, необходимости их восстановления, обеспечения безопасности и доступности данных, что особенно актуально в условиях нестабильной политической ситуации и ограниченных ресурсов для новых территорий. Исследование основано на системном анализе современных информационных технологий и их применении в архивном деле. В работе используются методы сравнительного анализа, классификации и прогнозирования, что позволяет определить ключевые направления внедрения ИИ в архивную сферу. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу применения ИИ в архивной сфере, выявлении проблемных аспектов цифровизации архивов и предложении по автоматизации процессов хранения, обработки и поиска архивных данных. Сделан вывод о том, что технологии искусственного интеллекта способны значительно повысить эффективность работы архивов, обеспечивая ускоренную обработку документов, интеллектуальную классификацию, защиту данных и удобный доступ к информации. Кроме того, подчеркивается необходимость разработки новых алгоритмов на основе машинного обучения, которые позволят улучшить распознавание рукописных текстов, обработку поврежденных документов и многоязычных архивных материалов. Внедрение таких технологий становится важной частью стратегии цифровой трансформации архивного дела и играет ключевую роль в сохранении исторического наследия.

В представленной работе объектом исследования являются «Записки декабриста И. И. Горбачевского» - яркий образец декабристской мемуаристики, несущий отпечаток исторического самосознания участников движения. Данный источник предлагает ценные сведения о перипетиях взаимоотношений между участниками таких декабристских организаций, как Общество соединенных славян и Южное общество, содержит взгляд изнутри на ход и причины поражения восстания Черниговского полка, предоставляет фактологический материал о судьбе заговорщиков после суда над ними и отправки в Сибирь. Вместе с тем, начавшись еще в советской историографии, по сей день остается до конца не завершенным спор об авторстве этих “Записок”: фигура декабриста Горбачевского в качестве автора рядом исследователей считается чисто номинальной. Вполне очевидно при этом, что личность автора определяет специфику изложенных в “Записках” суждений и привносит в изложение неизбежный субъективный налет, а потому должна приниматься во внимание при работе с источником. Предметом исследования в представленной работе, таким образом, является не разрешенный до сих пор вопрос об авторстве «Записок». Авторами предложено решение задачи определения авторства «Записок декабриста И. И. Горбачевского» при помощи методов машинного обучения. В качестве возможных авторов рассмотрен сам И. И. Горбачевский, а также декабрист П. И. Борисов. Новизна исследования заключается в том, что для определения авторства «Записок» были применены методы машинного обучения. Авторы обучили четыре типа моделей для предсказания авторства каждого из предложений «Записок». В результате большинство предложений «Записок» были оценены, как написанные Горбачевским. Наибольший процент предложений, 69.2 %, был отнесён к Горбачевскому моделью Count Vectorizer + SVC. Точность всех моделей в среднем превышала 80 %, а у основанных на кодировании при помощи BERT в среднем была близка к 90 %. Основным выводом работы, таким образом, можно считать, что «Записки» более вероятно были написаны И. И. Горбачевским, чем П. И. Борисовым. Примененные в рамках представленного исследования методы дают еще один аргумент в пользу этой версии. Код и датасет доступны по ссылке: https://github. com/WLatonov/Gorbachevskiy_notes.

Статья посвящена дискуссионной проблеме применения искусственного интеллекта в исторических исследованиях. Во введении кратко рассматривается история возникновения «искусственного интеллекта» (ИИ) как направления в информатике, эволюция этого определения и взглядов на области применения ИИ; анализируется место методов искусственного интеллекта на разных этапах конкретно-исторических исследований. В основной части статьи на основе анализа историографических источников и собственного опыта участия в зарубежных проектах автор анализирует практику реализации проектов распознавания рукописного текста с помощью различных информационных технологий и методов ИИ, в частности, описываются и обосновываются требования к созданию электронных копий распознаваемых источников, необходимость учета фактуры носителей информации, писчих материалов, техники и технологии создания текста; разновидности и способы создания палеографических, кодикологических, дипломатических наборов данных, историко-лексикологических словарей, возможности использования больших языковых моделей и т. п. В качестве методологической основы автор использовал системный подход, историко-сравнительный, историко-хронологический и описательный методы, а также анализ историографических источников. Учитывая то, что в российской исторической науке применение технологий и методов искусственного интеллекта является довольно редким явлением, анализ опыта осуществления подобных зарубежных проектов весьма актуален, так же как и характеристика профильных научных ассоциаций, научных и научно-вспомогательных ресурсов (порталов и сайтов с наборами данных и исследовательским инструментарием), размещенных в сети Интернет, и сборников научных трудов по изучаемой проблематике, неизвестных в России, о которых идет в речь в статье. В заключение делается вывод перспективности применения технологий искусственного интеллекта не только в качестве вспомогательного инструментария, но и как исследовательских методов, помогающих в установлении авторства исторических источников, уточнении их датировки, выявления подделок и т. п., а также в создании новых видов научно-справочных поисковых систем архивов и библиотек. Вместе с тем, использование технологий искусственного интеллекта отличается большой затратностью и капиталоемкостью, что является серьезным препятствием для широкого внедрения данных технологий в практику исторических исследований.

В течение последнего десятилетия технологии искусственного интеллекта (ИИ) стали одним из наиболее востребованных направлений развития науки и технологий. Этот процесс затронул и историческую науку, в которой первые исследования в этом направлении начались в 1980-х гг. (т. н. первая волна) - как в нашей стране, так и за рубежом. Затем наступила “зима искусственного интеллекта”, а в начале 2010-х гг. пришла “вторая волна” ИИ. Предмет исследования в данной статье - новые возможности применения ИИ в истории и новые проблемы, возникающие в этом процессе в настоящее время, когда основным направлением ИИ стали искусственные нейросети, машинное обучение (включая глубокое обучение), генеративные нейросети, большие языковые модели и т. д. Исходя из опыта применения ИИ историками, в статье предложены следующие семь направлений таких исследований: распознавание рукописных и старопечатных текстов, их транскрибирование; атрибуция и датировка текстов с помощью ИИ; типологическая классификация и кластеризация данных статистических источников (в частности, с использованием нечеткой логики); источниковедческие задачи, восполнение и обогащение данных, их реконструкция с помощью ИИ; интеллектуальный поиск релевантной информации, использование генеративных нейросетей с этой целью; использование генеративных сетей для обработки и анализа текстов; использование ИИ в архивах, музеях и других учреждениях хранения культурного наследия. Проведен анализ обсуждения подобных вопросов, организованный ведущим американским историческим журналом AHR. Это концептуальные вопросы взаимодействия человека и машины («историк в мире искусственных нейросетей»), возможности использования историками технологий машинного обучения (в частности, глубокого обучения), различных инструментов ИИ в исторических исследованиях, а также эволюции ИИ в XXI веке. Затрагивались и практические аспекты, например, опыт распознавания с помощью ИИ текстов газет минувших веков. В заключении рассмотрены проблемы использования историками генеративных нейросетей.

Предметом данного исследования является разработка и внедрение цифрового информационно-аналитического ресурса «Православный ландшафт таежной Сибири: акторы, институты, сети», предназначенного для изучения формирования сибирского общества в XIX-XX веках. Ядро информационного наполнения ресурса сформировано из данных поселенческой, экономической и религиозной статистики, материалов «Томских епархиальных ведомостей», а также текстов богослужебных, дидактических и полемических произведений из приходских и старообрядческих библиотек. Процесс разработки информационного ресурса включает создание системы для долговременного хранения и восстановления данных, унификацию и стандартизацию загружаемых данных, а также разработку инструментов для аналитической обработки и модификации данных. В рамках проекта решено несколько проблем, связанных с гетерогенностью систем измерений и исторической вариативностью топонимов. Исследование основано на междисциплинарном подходе к сибирскому региону как трансграничной территории с сетевыми формами складывания этноконфессиональных групп и идентичностей. Методологически работа опирается на разработку решений для интеграции разнородных исторических геоданных и обеспечения их долговременного хранения и аналитической обработки. Научная новизна состоит в разработке комплексного подхода к цифровизации гуманитарных исследований, обеспечивающего систематизацию разнородных источников, их долговременное хранение и интеграцию в современную исследовательскую инфраструктуру. Разработана архитектура информационной системы, ориентированная на поддержку децентрализованного хранения данных с сохранением контроля владельцев. Решены проблемы гетерогенности систем измерений в исторических источниках и вариативности топонимов через создание системы уникальной идентификации географических объектов. Внедрены протоколы стандартизации и оформления загружаемых данных, обеспечивающие их совместимость с современными геоинформационными сервисами. Реализованы микросервисы автоматизированной обработки с гарантией целостности информационного массива. Интерактивный интерфейс системы предоставляет исследователям доступ к аналитическим инструментам без необходимости специализированных компетенций в области информационных технологий и ГИС систем.

Предметом исследования является участие российских мусульман в Белом движении и их эмиграция в страны Дальнего Востока на примере одного из деятелей мусульманского и башкирского национального движения Мухамед-Габдулхая Курбангалиева (ишана Курбангали). Цель исследования - реконструировать биографию ишана с применением методов исторической информатики. В качестве источников использованы материалы следственных дел Курбангалиева из Центрального архива ФСБ и Национального архива Республики Башкортостан. Оцифрованные архивные материалы преобразованы в базу данных, которая отражает ключевые события и периоды его активности в 1917-1956 гг., связанные с участием в военных действиях в Сибири, эмиграцией в Японию, а также с поездками на Дальнем Востоке в интересах японских военно-политических кругов. Для визуализации пространственной мобильности Курбангалиева осуществлено картографирование геоданных с использованием сервисов Google Map. Биография Курбангалиева рассматривается в рамках методологии «трансграничных биографий» и отказа от бинарностей («свой/чужой») в пользу гибридности (С. Конрад). Создана многослойная база геоданных, которая сочетает пространственные и атрибутивные характеристики, включает наряду с описанием событий 204 локации и 507 персоналий. Выстроена геохроника жизни Курбангалиева. Полученный электронный ресурс может быть отнесен к историческим картам персоналий. Анализ геоданных выделил основные центры активности Курбангалиева - Забайкалье, Маньчжурия, Япония. Анализ контактов Курбангалиева в Токио выявил ядро сети из 12 персон: имамы, офицеры Генштаба, представители правящих кругов Японии и Османской династии. В отличие традиционного в публикациях образа «башкирского имама в Японии», в данной работе Курбангалиев представлен в контексте множественности пересекающихся идентичностей - религиозной, национальной, политической. Доказано, что его деятельность в Японии (создание мечети, издание журнала, связи с японскими политиками) способствовала институционализации ислама в регионе, активизировала обсуждение мусульманами Японии Закона о религиозных обществах (принят 8 апреля 1939 г.). Анализ архивных материалов с помощью методов исторической информатики, картографирования и методологии «трансграничных биографий» позволил не только восстановить биографию Курбангалиева, но и вписать ее в более широкий контекст транснациональных процессов XX века.

Объектом данного исследования является социальная история Королевства Кастилия и Леон в XIII-XV вв., которая охватывает динамику взаимодействий между религиозными общинами и их правовой, экономический и социальный статус. В качестве предмета исследования определяется применение объектно-ориентированного программирования на примере использования унифицированного языка моделирования (UML) для анализа положения мусульман в социальном пространстве Королевства Кастилия и Леон указанного периода. Цель статьи - исследовать возможности использования UML в исторической науке, демонстрируя, как этот метод способствует моделированию социальных и правовых структур прошлого, а также структурированию историографических концепций, объясняющих проблему сосуществования в средневековой Испании. Исследование направлено на использование инженерных методов в изучении социальной и экономической роли мусульманского населения в контексте взаимодействия с христианами и евреями. Методология исследования сочетает традиционные исторические методы с современными подходами программирования, что позволяет глубже понять и проанализировать социальное положение мусульман и теоретические концепции о их роли в Королевстве Кастилия и Леон. Автор провел комплексный анализ академической литературы, обосновывающей применение UML в гуманитарных науках. Научная же новизна заключается в использовании диаграмм класса для анализа социального положения мусульман в Королевстве Кастилия и Леон в XIII-XV вв. Этот язык моделирования позволяет структурировать сложные социальные взаимосвязи, отражать иерархию социальных групп, их правовой статус и взаимоотношения. UML также эффективен для систематизации историографического материала, помогая выявлять скрытые взаимосвязи между концепциями. При этом данный язык не является привычным инструментом для историков, что может затруднять его применение исследователями. Тем не менее освоение синтаксиса данных диаграмм может быть перспективным при моделировании социальных отношений. Кроме того, использование UML способствует интеграции междисциплинарных подходов, объединяя методы исторической науки и информатики.

В статье приводится опыт компьютерной реконструкции облика физически утраченных деревянных сооружений средневековой Руси на примере Албазинского острога 1685 г. На первом шаге был создан общий топографический план городища, содержащий все доступные на момент исследования археологические данные. Поверх полученного плана по росписям были воспроизведены сооружения, непосредственно относящиеся к крепостной ограде, при этом внутреннее наполнение крепости было воспроизведено по картографическому рисунку «Luosha». В свою очередь, информационные лакуны было принято заполнить информацией об архитектурных аналогах рассматриваемого периода, а также общими нормами деревянного зодчества. По итогу работы были разработаны детализированная трехмерная модель крепости и создан физический макет для научного музея Амурского государственного университета. В рамках исследования применялся метод онтологического согласования максимально доступной выборки исходных данных, в последующем неоднократно использованный при воссоздании иных архитектурных комплексов. Особенностью данной работы является применение инструментов современных информационных технологий, а также системного подхода, которые дали возможность достаточно точно и обоснованно воспроизвести облик первого форпоста Приамурья. Следует отметить, что все используемые источники по своему содержанию отражают лишь фрагментарную справочную информацию по исследуемой проблеме, однако их интеграция позволяет получить качественно новый результат. Также стоит обратить внимание, что разработанные трехмерные модели формируют библиотеку элементов, упрощающую последующие реконструкции, а технология трехмерной печати позволяет выполнять тиражирование макета. В свою очередь, актуальность тематики проводимого исследования связана не только с большим числом аналогичных утраченных архитектурных комплексов, но и с растущим интересом к патриотическому воспитанию и отечественной истории в целом.

Активный рост применения информационных технологий в российской исторической науке отразился и на методологии историографических исследований. В настоящей статье использована технология социально-сетевого моделирования для анализа российской историографии 2010-х гг., посвященной различным аспектам истории Марийского края и локальных групп мари. Для достижения этой цели были использованы информационные возможности Научной электронной библиотеки eLIBRARY. RU, на платформе которой размещена библиографическая база данных РИНЦ. На портале указанного ресурса была сформирована подборка научных работ в рамках изучаемой предметной области. Она включает в себя 627 статей из журналов и материалов конференций, авторами которых являются более 270 специалистов по историческим и смежным с ними дисциплинам. Из общего массива статей был выделен пул высокоцитируемых публикаций, включающий в себя 72 научные работы, на основе которого в программе Gephi был создан сетевой граф, позволивший визуализировать связи между отобранными работами. С помощью автоматизированной укладки графа были выделены 13 крупных кластеров публикаций, а также ряд «периферийных» публикаций. В статье подробно описаны методы и технологии, использованные в ходе проведения настоящего исследования, представлена общая характеристика выявленной «топографии» указанной предметной области и тенденций ее развития, а также описаны наиболее популярные тематики исследований на современном этапе. Новизна исследования состоит в использовании данных цитирований для выявления и анализа структуры коммуникации в данной предметной области. Проведенный социально-сетевой анализ научной литературы показал, что рассмотренная предметная область современной российской историографии демонстрирует ярко выраженную положительную динамику в своем развитии, о чем свидетельствует значительное тематическое расширение исследований, многочисленный и географически широкий авторский корпус, привлечение ряда новых исторических источников, использование новых исследовательских подходов, а также заметная грантовая поддержка исследований.