Gli archeologi hanno da tempo un problema di datazione. L'analisi del radiocarbonio tipicamente utilizzata per ricostruire i cambiamenti demografici umani passati si basa su un metodo facilmente distorto dalle curve di calibrazione del radiocarbonio e dall'incertezza di misura. E non c'è mai stata una correzione statistica che funzioni, fino ad ora.

"Nessuno ha esplorato sistematicamente il problema, o mostrato come puoi gestirlo statisticamente, "dice l'archeologo del Santa Fe Institute Michael Price, autore principale su un articolo nel Giornale di Scienze Archeologiche su un nuovo metodo da lui sviluppato per riassumere insiemi di date al radiocarbonio. "È davvero emozionante come si è svolto questo lavoro. Abbiamo identificato un problema fondamentale e l'abbiamo risolto".

Negli ultimi decenni, gli archeologi hanno fatto sempre più affidamento su serie di date al radiocarbonio per ricostruire le dimensioni della popolazione del passato attraverso un approccio chiamato "date come dati". Il presupposto fondamentale è che il numero di campioni di radiocarbonio di un dato periodo sia proporzionale alla dimensione della popolazione della regione in quel momento. Gli archeologi hanno tradizionalmente usato "densità di probabilità sommate, " o SPD, per riassumere queste serie di date al radiocarbonio. "Ma ci sono molti problemi intrinseci con gli SPD, "dice Julie Hoggarth, Archeologo della Baylor University e coautore del documento.

La datazione al radiocarbonio misura il decadimento del carbonio-14 nella materia organica. Ma la quantità di carbonio-14 nell'atmosfera fluttua nel tempo; non è una linea di base costante. Quindi i ricercatori creano curve di calibrazione del radiocarbonio che mappano i valori del carbonio-14 alle date. Eppure un singolo valore di carbonio-14 può corrispondere a date diverse, un problema noto come "equifinalità, " che può naturalmente distorcere le curve SPD. "Questo è stato un grosso problema, " e un ostacolo per le analisi demografiche, dice Hoggarth. "Come fai a sapere che il cambiamento che stai osservando è un effettivo cambiamento nella dimensione della popolazione, e non è un cambiamento nella forma della curva di calibrazione?"

Quando ha discusso del problema con Price diversi anni fa, le ha detto che non era un fan degli SPD, o. Ha chiesto cosa dovrebbero fare invece gli archeologi. Essenzialmente, Egli ha detto, "Bene, non c'è alternativa".

Quella realizzazione ha portato a una ricerca lunga anni. Price ha sviluppato un approccio alla stima delle popolazioni preistoriche che utilizza il ragionamento bayesiano e un modello di probabilità flessibile che consente ai ricercatori di superare il problema dell'equifinalità. L'approccio consente anche loro di combinare ulteriori informazioni archeologiche con analisi del radiocarbonio per ottenere una stima della popolazione più accurata. Lui e il suo team hanno applicato l'approccio alle date esistenti al radiocarbonio dalla città Maya di Tikal, che ha un'ampia ricerca archeologica precedente. "Serve come un ottimo banco di prova, "dice Hoggarth, uno studioso Maya. Per molto tempo, gli archeologi hanno discusso due ricostruzioni demografiche:la popolazione di Tikal è aumentata nel primo periodo classico e poi si è stabilizzata, o ha avuto un picco nel tardo periodo classico. Quando il team ha applicato il nuovo algoritmo bayesiano, "ha mostrato un aumento della popolazione davvero ripido associato al tardo Classico, " lei dice, "quindi è stata davvero una meravigliosa conferma per noi."

Gli autori hanno prodotto un pacchetto open source che implementa il nuovo approccio, e i collegamenti al sito Web e il codice sono inclusi nel loro documento. "Il motivo per cui sono eccitato per questo, "Prezzo dice, "è che sta facendo notare un errore che conta, aggiustandolo, e gettando le basi per il lavoro futuro."

Questo documento è solo il primo passo. Prossimo, attraverso "fusione di dati, " il team aggiungerà DNA antico e altri dati alle date al radiocarbonio per ricostruzioni demografiche ancora più affidabili. "Questo è il piano a lungo termine, " dice Price. E potrebbe aiutare a risolvere un secondo problema con le date man mano che i dati si avvicinano:un "problema di distorsione" se e quando le date al radiocarbonio sono sbilanciate verso un particolare periodo di tempo, portando ad analisi imprecise.

Ma questo è un argomento per un altro giornale.