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  • Can you describe your thesis in two minutes?

    あなたの学位論文を2分以内で説明できますか?

  • Most people think historians spend all their time in the library reading books and you

    多くの人は、歴史家はほとんど全ての時間を図書館で本を読むことに費やし、

  • wouldn't be far off, but recently the library has gotten too big.

    遠出はしないというように思っていますが、いまや図書館の規模は拡大して、

  • Way too big.

    資料の検索方法も拡大しました。

  • And it's getting bigger at an alarming rate.

    そしてその速度は驚くべき速さで拡大しています。

  • That's because billions of records have been digitized and are now online.

    それは数十億もの記録が今やオンラインでデジタル化されるようになったからです。

  • Historians are faced with far more material than they could ever hope to read in a lifetime,

    読み終える量よりはるか多くの資料

  • or even a hundred lifetimes.

    もしくは百年の人生をかけても読み終えないでしょう。

  • My research looks at a pretty typical historical question: how were Irish immigrants to London,

    私の研究はとても典型的な歴史問題です:アイリッシュ移民がどのようにイングランドに入ってきたのか、

  • Englandtreated at the dawn of the industrial revolution?

    産業革命の幕開けとの関連性はあるのか?です。

  • But instead of heading to the library, I'm heading to my computer to apply some of the

    でも、図書館に出向く代わりに、私は自分のコンピューターに向かって何個かの

  • best tricks of computer science to the task, namely distant reading.

    コンピュータサイエンスの仕事を行います、すなわち距離のある資料の読み方です。

  • Distant reading basically means figuring out what something says without actually reading

    この方法は基本的には実際にそれを読まずにも、何を伝えたいのか

  • it.

    解決するということです。

  • It's the type of classifying that Google does to help you find a recipe for an apple pie.

    これはGoogleがあなたがアップルパイのレシピを見つけ出すために助けてくれる分類作業のようなものです。

  • Google hasn't read those webpages. Instead they've created a computer program that does

    Googleはそれらのウェブページを読んではいません。代わりにコンピュータのプログラムを作ります。

  • it for them. I'm doing the same thing, but instead of focusing

    私は同じことを行っていて、パイにフォーカスする代わりに

  • on pies I'm asking questions such as, which documents refer to Irish people?

    どちらの資料がアイリッシュの人々についてなのかというような問題提起をしています。

  • Like Google, I've developed a set of computerized tests to determine if a document is relevant

    私は電子化されたテストを開発しました、そしてそれはそのドキュメントが適切かどうか

  • or if it's not.

    判断します。

  • That automation is crucial when you're dealing with databases containing hundreds of millions

    その機械の自動操作は何百万もの

  • of words of texts.

    単語のあるデータベースを扱う際に極めて重要な働きをします。

  • But finding relevant material isn't all we can do in the age of the Internet.

    しかし、インターネットの時代において私たちが出来ることは関連情報を見つけることだけではありません。

  • Computers have also allowed me to measure aspects of nineteenth century life in which

    私はコンピュータを使うことで19世紀の当時の生活について調べることができます、

  • the Irish experience differed from that of a typical Londoner.

    典型的なロンドンとは異なるアイリッシュの文化について知ることができました。

  • For example I can tell you that an Irish person was roughly four times more likely than an

    私が言えるのは、アイリッシュの人々はイギリス人と比べてザっと4倍以上の確率で

  • English counterpart to appear in a London court on trial for his or her life.

    ロンドンの裁判所に出廷していたということです。

  • There's no way we would ever have found that out without distant reading.

    この時空の距離のある検索なしには、この事実をしることは難しかったでしょう。

  • We live in a world in which information is overabundant and managing it effectively can

    私たちは情報過多の社会を生きていて、その情報を効率的に処理することが

  • mean the difference between finding what you're after and getting lost in a jumble of data.

    データが散乱した中で正しい情報にたどり着くか、情報に錯乱されるかの違いを生み出します。

  • There's too much to read out there, so it's time we found another way to do it.

    読み物は溢れるほどあるので、私たちは他の方法でそれに向き合う必要があります。

  • My name is Adam Crymble, I'm a student at Kings College London in the United Kingdom,

    私はAdam Crymbleで、イギリスのキングスカレッジの生徒で、

  • and the title of my thesis is Understanding the Irish London Immigrant Experience through

    学位論文のテーマはUnderstanding the Irish London Immigrant Experience through

  • large-scale textual analysis, 1801 to 1820.

    large-scale textual analysis, 1801 to 1820でした。

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あなたの学位論文を2分以内で説明できますか?

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ビッグデータ+古い歴史 (Big Data + Old History)

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    Afra に公開 2021 年 01 月 14 日
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