Il database ed il GIS

Il database ed il GIS

Per iniziare il lavoro di schedatura ho ritenuto opportuno pensare ad una nuova architettura del dato, soprattutto per ospitare il concetto di relazione, non presente all'interno del database Cartarcheologica, creato e gestito dal Gruppo del LIAAM1 _{(Fig. 1). La ragione dell'assenza di}

questa opzione non è data da una carenza tecnica, ma della mancanza, fino a questo momento, della necessità di inserirla. In definitiva è una funzione che può essere facilmente integrata all'interno dell'archivio madre, inserendo due tabelle. Infatti una relazione altro non è che un rapporto tra due siti, basata su un reperto (o anche un documento scritto, ad esempio) e in cui sussiste un rapporto relazionale (un sito è luogo di produzione di un altro sito, due siti hanno un luogo di produzione in comune, un sito è luogo di mercato di un altro sito, un sito è politicamente assoggettato ad un altro sito, un luogo di produzione usa materie prime provenienti da una determinata località, ecc.).

Per la creazione del mio archivio ho cercato di eliminare tutte le voci che reputavo ridondanti (rispetto alla Cartarcheologica) e ho cercato di mettere in piedi una struttura lineare, semplice e snella. Il risultato è stato una architettura basata su 4 tabelle denominate siti, unità di analisi, relazioni e bibliografia (Fig. 2, Fig. 3, Fig. 4).

Partendo dall'unità di analisi, questa tabella ospita le definizioni cronotipologiche univoche dei siti: ad esempio un sito X può essere una mansio tra I e IV secolo, un villaggio tra V e VIII secolo, una

curtis tra IX e X secolo.

La tabella è composta da:

ID: un codice univoco che serve ad individuare le unità di analisi

ID sito: il codice del sito di appartenenza dell'unità di analisi per permettere di mettere in relazione

le due tabelle.

Tipo sito: La natura tipologica dell'unità di analisi, con una lista valori composta da Casa,

Mansio/statio, Fattoria, Villaggio, Insediamento generico, Città, Villa, Castello, Chiesa, Curtis, Casalis, Fornace, Frequentazione sporadica, Porto, Strada, Riutilizzo, Pieve, Ponte, Ospedale, Monastero, Abbazia, Luogo di culto, Necropoli, Grancia, Area produttiva, Area produttiva - Olio, Area produttiva - Vino, Area produttiva - Vetro, Area produttiva - Ferro, Area produttiva - Bronzo, Area produttiva Oro, Area produttiva Laterizi, Area produttiva Mulino, Area produttiva -Spade, Area produttiva - Ceramica, Area produttiva - Ceramica - Ingobbiata di rosso, Area produttiva Ceramica Colature di rosso, Area produttiva Ceramica Anfora, Area produttiva

-1 Per la documentazione sul database Cartarcheologica si veda: FRONZA 2003, FRONZA et alii 2003, FRONZA 2005, FRONZA 2009

Ceramica - Sigillata italica, Area produttiva - Marmo, Area estrattiva, Area estrattiva - Argento, Area estrattiva - Arenaria, Area estrattiva - Marmo, Area estrattiva - Oro.

Cronologia iniziale: la prima attestazione di un sito su un documento o la fondazione dello stesso

(nel caso di scavo archeologico).

Cronologia finale: la data di distruzione di un sito, il momento in cui cessano le attestazioni o

l'abbandono2_.

Affidabilità: In una scala da 1 a 5, dove 1 indica l'assoluta incertezza, 3 una affidabilità discreta, 5

una affidabilità definita da un documento che indica la fondazione o dati di scavo.

Continuità di vita in secoli: attraverso il calcolo: (cronologia finale-cronologia finale)/100 si

intende indicare la resistenza di un determinato cronotipo.

La tabella delle unità di analisi è collegata a quella dei siti attraverso l'ID sito, che ha il ruolo di chiave primaria, considerato che funge da connettore anche per le relazione.

La tabella sito è strutturata secondo questo modello:

ID sito (o ID Cartarcheologica): Codice univoco che mette in relazione la tabella sito con unità di

analisi e relazioni.

Toponimo: Nome (o nomi) citato nelle fonti o attuale. Comune: Comune di appartenenza.

Provincia: Provincia di appartenenza.

Regione: Regione di appartenenza. Nonostante il presente lavoro sia incentrato solo sulla Regione

Toscana, per la definizione di alcune relazioni si è dovuto schedare alcuni siti extra regionali, come ad esempio i luoghi di produzione. Per i siti italiani abbiamo indicato la regione di appartenenza.

Comprensorio: Con il Piano Paesaggistico Regionale sono stati definiti 20 ambiti di paesaggio:

Amiata, Bassa Maremma e ripiani tufacei, Casentino e Val Tiberina, Chianti, Colline di Siena, Elba e colline Metallifere, Firenze-Prato-Pistoia, Garfagnana e val di Lima, Lucchesia, Lunigiana, Maremma grossetana, Mugello, Piana di Arezzo e val di Chiana, Piana Livorno-Pisa-Pontedera, Val d'Arno di Sopra, val d'Elsa, Val d'Orcia e val d'Asso, val di Cecina, Val di Nievole e val d'Arno di sotto, Versilia e costa apuana3_.

Descrizione: In questo campo trovano spazio tutte le informazioni aggiuntive (storiche e

archeologiche), generalmente non strettamente necessarie per l'analisi, e le indicazioni

2 Il tema delle cronologie è suscettibile di errore, soprattutto per i siti definiti esclusivamente da fonti storiche; nella documentazione infatti, capita spesso di conoscere l'attestazione in un dato anno (che noi indicheremo come cronologia iniziale), ma che non indica la data di fondazione. Lo stesso principio vale per la cronologia finale. È noto poi che la ricognizione archeologica favorisca l'individuazione dei siti dei periodi dotati di una spiccata visibilità, grazie soprattutto alle ceramiche (età romana, bassomedioevo); l'altomedioevo è invece spesso invisibile o difficilmente individuabile.

3 Per l'inquadramento dei venti ambiti si veda GREPPI 2014, mentre per l'impatto archeologico del Piano Paesaggistico della Regione Toscana si veda SALZOTTI 2015 e SALZOTTI 2015a

bibliografiche del sito.

X: Coordinata X Gauss-Boaga – Monte Mario / Italy zone 1, EPSG: 3003 Y: Coordinata Y Gauss-Boaga – Monte Mario / Italy zone 1, EPSG: 3003

Continuità di vita: In questo caso la continuità non riguarda (come nella tabella precedente) l'unità

cronotipologica, ma l'intero sito. Ad esempio se un insediamento è villa da I secolo d.C. a IV secolo d.C. e poi si trasforma in villaggio, il quale viene abbandonato a fine VIII secolo, avremo una continuità di vita di 8 secoli.

Progetto: Questo campo serve a distinguere i siti interni della Regione che sono da analizzare da un

punto di vista insediativo, da tutti gli altri (interni ed esterni) che servono per impostare le relazioni.

Fascia costa: Distanza (in linea d'aria) del sito dalla linea di costa

Fascia costa fiumi: Distanza (in linea d'aria) del sito dalla linea di costa o da un grande corso

d'acqua

Fascia costa fiumi strade: Distanza (in linea d'aria) del sito dalla linea di costa, da un grande corso

d'acqua o da una strada romana.

Concludendo l'analisi delle tabelle connesse tra loro, ci occuperemo delle relazioni;

Sito 1: ID di uno dei due siti del quale si intende instaurare una relazione Sito 2: ID dell'altro sito del quale si intende instaurare una relazione

Relazione: tipo di relazione tra due siti, con una lista valori composta da Relazione generica, Il sito

è luogo di mercato di, Il sito usa come luogo di mercato, Il sito è luogo di produzione di, Il sito usa come luogo di produzione, Il sito è luogo di approvvigionamento di, Il sito usa come luogo di approvvigionamento, Il sito è assoggettato a, Il sito assoggetta, Il sito è luogo di scalo marittimo di, Il sito usa come scalo marittimo.

Reperto: Tipo di reperto alla base della relazione, con una lista valori composta da Ceramica,

Strumento metallico, Oggetto decorativo personale, Elemento architettonico, Documento cartaceo, Vetro.

Tipologia: Indica il motivo su cui si basa la relazione; Con una lista valori composta da Confronto,

ceramico tipologico, Confronto ceramico generico, Sezione sottile, Microscopio semplice, Sincronicità, Architettura, Fonte scritta, Elementi etnici, Bollo, Ipotesi

Classe: Classe del reperto (in particolare per la ceramica); con una lista valori composta da Acroma

grezza, Acroma depurata, Anfora, Ingobbiata di rosso, Colature di rosso, Vernice rossa interna, Pareti Sottili, Ceramica africana da cucina, Sigillata africana, Sigillata africana - Prod. A, Sigillata africana - Prod. A sott. A1, Sigillata africana - Prod. A sott. A2, Sigillata africana - Prod. B, Sigillata africana - Prod. C, Sigillata africana - Prod. C sott. C1, Sigillata africana - Prod. C sott. C2, Sigillata africana - Prod. C sott. C3, Sigillata africana - Prod. C sott. C4, Sigillata africana - Prod. C sott. C5,

Sigillata africana - Prod. D, Sigillata africana - Prod. D sott. D1, Sigillata africana - Prod. D sott. D2, Sigillata africana - Prod. D sott. D3, Sigillata italica, Sigillata focese, Sigillata medio adriatica, Sigillata gallica, Sigillata Paleocristiana, Sigillata orientale, Sigillata egiziana, Vetrina pesante, Vetrina sparsa, Laterizi.

Forma: Forma del reperto (in particolare per la ceramica): con una lista valori composta da

Indefinita, Forma aperta, Forma chiusa, Olla, Olpe, Anforaceo, Giara, Contenitore da trasporto, Bacile, Boccale, Brocca-boccale, Brocca, Bottiglia, Fuseruola, Dolium, Orciolo, Casseruola, Ciotola, Catino, Coperchio, Piatto-coperchio, Piatto, Piatto - Pucci VI, Piatto - Pucci IX, Pentola, Testo, Tegame, Vaso a listello, Lucerna, Coppa/tazza, Coppa/scodella, Coppa, Coppa - Pucci III, Coppa - Pucci X, Coppa - Pucci XIX, Coppa - Pucci XX, Coppa - Conspectus 22, Scodella, Calice, Mortaio, Bicchiere, Boccalino Ricci I/122, Atlante, tav. XIII, n. 13, Atlante, tav. XVII, n. 17, Atlante, tav. XXIV, n. 5, Atlante, tav. XXVI, n. 1, Atlante, tav. XXVI, n. 4, Atlante, tav. XXVI, n. 7-8, Atlante, tav. XXVI, n. 10, Atlante, tav. XXVII, n. 10, Atlante, tav. XXVIII, n. 10, Atlante, tav. XXVIII, n. 14, Atlante, tav. XXX, n. 15, Atlante, tav. XXXII, n. 5, Atlante, tav. XXXVIII, n. 2, Atlante, tav. XLVI, nn. 1-7, Atlante, tav. XLVII, n. 1, Atlante, tav. XLVII, n. 3, Atlante, tav. XLVII, n. 4, Atlante, tav. XLVIII, n. 11, Atlante, tav. LXIII, n. 4-5, Atlante, tav. LXXII, n. 1, Atlante, tav. CIV, n. 1, Atlante, tav. CIV, n. 2, Atlante, tav. CIV, n. 6, Atlante, tav. CIV, n. 7, Atlante, tav. CV, n. 3, Atlante, tav. CV, n. 5, Atlante, tav. CV, n. 6, Atlante, tav. CV, n. 7, Atlante, tav. CVI, n. 4, Atlante, tav. CVII, n. 6, Hayes 3, Hayes 3A, Hayes 3B, Hayes 3C, Hayes 3.22, Hayes 4A, Hayes 5A, Hayes 5C, Hayes 5/30, Hayes 6A, Hayes 6B, Hayes 6C, Hayes 7A, Hayes 7B, Hayes 8, Hayes 8A, Hayes 8B, Hayes 8.32B, Hayes 9, Hayes 9A, Hayes 9B, Hayes 10A, Hayes 12.1, Hayes 14, Hayes 14A, Hayes 14B - Lamboglia 3B, Hayes 14C, Hayes 14/17, Hayes 15, Hayes 16, Hayes 16.1, Hayes 17A, Hayes 18, Hayes 18A, Hayes 20, Hayes 21, Hayes 22, Hayes 23, Hayes 23A, Hayes 23B, Hayes 23C, Hayes 26, Hayes 27, Hayes 27, n. 7, Hayes 31, Hayes 32, Hayes 34, Hayes 45, Hayes 46, Hayes 48, Hayes 49, Hayes 50, Hayes 50A, Hayes 50B, Hayes 50.5 AB, Hayes 50.61, Hayes 52, Hayes 53, Hayes 53B, Hayes 54, Hayes 56, Hayes 57, Hayes 58, Hayes 58A, Hayes 58B, Hayes 59, Hayes 59A, Hayes 60, Hayes 61, Hayes 61A, Hayes 61B, Hayes 61.33, Hayes 62B, Hayes 63, Hayes 63.1, Hayes 64.1, Hayes 65, Hayes 67, Hayes 67C, Hayes 67.6, Hayes 68, Hayes 71A, Hayes 73, Hayes 73A, Hayes 73B, Hayes 76, Hayes 78, Hayes 79, Hayes 80, Hayes 80A, Hayes 80B, Hayes 81, Hayes 82, Hayes 84, Hayes 85, Hayes 86A, Hayes 87, Hayes 87A, Hayes 87B, Hayes 88, Hayes 89B, Hayes 90, Hayes 91, Hayes 91A, Hayes 91B, Hayes 91C, Hayes 91D, Hayes 92/29, Hayes 93, Hayes 93B, Hayes 94, Hayes 97, Hayes 99, Hayes 99A, Hayes 99B, Hayes 99C, Hayes 99,13, Hayes 101, Hayes 102, Hayes 103, Hayes 103A, Hayes 103B, Hayes 104, Hayes 104A, Hayes 104B, Hayes 104C, Hayes 105, Hayes 106, Hayes 107, Hayes 108, Hayes 109, Hayes 126,

Hayes 132, Hayes 135, Hayes 143, Hayes 147, Hayes 181, Hayes 181B, Hayes 181C, Hayes 182, Hayes 182B, Hayes 183, Hayes 185, Hayes 185D, Hayes 194, Hayes 195, Hayes 196, Hayes 196A, Hayes 196A/B, Hayes 197, Lamboglia 1, Lamboglia 1A, Lamboglia 1B, Lamboglia 1C, Lamboglia 2, Lamboglia 3A, Lamboglia 9A, Lamboglia 9B, Lamboglia 35, Lamboglia 40B, Lamboglia 42, Lamboglia 51A, Lamboglia 52C, Lamboglia 53 bis, Lamboglia 54, Lamboglia 54 bis, Lamboglia 55A, Lamboglia 57, Lamboglia 60 bis, Anfora, Anfora di Spello, Anfora di Kos, Anfora africana cilindrica, Anfora africana I piccola, Anfora africana IB, Anfora africana IC, Anfora africana II grande, Anfora africana II, Anfora africana IIA, Anfora africana IIC, Anfora africana IID, Anfora africana IIIA, Anfora a Cannelures, Tripolitana I, Tripolitana II, Tripolitana III, Anfora tipo spatheia, Spatheion 3B, Anfora di Empoli (Ostia IV), Anfora di Forlimpopoli, Anfora globulare, Almagro 50, Almagro 51, Almagro 51 C, Keay IB, Keay IIIA, Keay IIIB, Keay V, Keay VII -Africana II D, Keay XIX, Keay XXV, Keay XXV B, Keay XXV C, Keay XXV E, Keay XXV G, Keay XXV H, Keay XXV, 1-3, Keay XXV var. 5, Keay XXVI, Keay XXVI F, Keay XXVI G, Keay XXVII, Keay XXVII A, Keay XXXV, Keay XXXV A, Keay XXXV B, Keay XXXVI, Keay XXXVI B, Keay XXXIX, Keay LI, Keay LII, Keay LIII C, Keay LIII D, Keay LV, Keay LV A, Keay LV B, Keay LVI, Keay LVII, Keay LXI, Keay LXI B, Keay LXII, Keay LXII A, Keay LXII D, Keay LXII Q - Albenga 11-12, Keay LXII variante Bonifay, 1986, fig. 12.55, Keay XCI A, Beltràn I, Beltràn IIA, Beltràn IIB, Cretoise 1, Cretoise 4, Dressel 1, Dressel 1A, Dressel 1B, Dressel 2-4, Dressel 2-5, Dressel 5, Dressel 6A, Dressel 7, Dressel 7-8, Dressel 7-11, Dressel 7-13, Dressel 8, Dressel 9, Dressel 10, Dressel 14, Dressel 17, Dressel 20, Dressel 21/22, Dressel 23, Dressel 28, Dressel 29, Dressel 44, Gauloise 1, Gauloise 2, Gauloise 3, Gauloise 4 - Pelichet 47, Gauloise 5, Gauloise 7, Pelichet 46, Haltern 70, Late Roman 1, Late Roman 1A, Late Roman 2, Late Roman 3, Late Roman 4 - Anfora di Gaza, Late Roman 4 - Anfora di Gaza - Variante B2, Late Roman 5, Late Roman 5/6, Late Roman 7, Late Roman 8 - Anfora di Samo, Richborough 527, Camulodunum 184, Early medieval small amphora, Dragonara 2, Kapitan 1, Kapitan 2, Lucerna Bonifay 50, Lucerna Atlante VIII, Lucerna Atlante X, Lucerna Loeschcke VIII, Lucerna Loeschcke IX, Firmalampen, Hayes 3C (sig. focese), Hayes 3F (sig. focese), Rigoir 1 (sig. Paleocristiana), Rigoir 15 (sig. Paleocristiana), Hayes 4A (sig. orientale), Hayes 5B (sig. orientale), Hayes 22 (sig. orientale), Hayes 22A (sig. orientale), Hayes 42 (sig. orientale), Hayes 53 (sig. orientale), Hayes 57 (sig. orientale), Hayes 60 (sig. orientale), Hayes 94 (sig. orientale), Hayes 1972, fig. 88a (sig. egiziana), Hayes 1972, fig. 88b/c (sig. egiziana), Dragendorff 29, Dragendorff 37, Spatha , Orecchini , Fibbia , Fermaglio.

Cronologia iniziale: Con cronologia iniziale si intende l'inizio delle attestazioni di un determinato

Cronologia finale: Con cronologia finale si intende la fine delle attestazioni di un determinato

reperto.

Note: All'interno delle note si può trovare il riferimento bibliografico della fonte della relazione. Descrizione: Descrizione approfondita del reperto.

TotalCount, FractionOf, UniqueCount: Questi tre campi servono, in fase di analisi, per contare

(al termine di una query) quanti siti diversi rispondono all'interrogazione. Ad esempio, interrogando il database sulla forma hayes 91A, otterrò tutti i siti dove questa forma è presente, ma è possibile che in alcuni siti siano state rinvenute più di una forma minima, non avendo quindi una corrispondenza esatta tra numero di record e numero di siti. Attraverso questi campi è possibile contare il numero di siti esatti che rispondono alla query.

Distanza relazionale: Questo campo serve per verificare la distanza (in linea d'aria) tra i due siti

messi in relazione. Si ottiene tramite un calcolo (Teorema di Pitagora): RadiceQuad ( (Siti 2::X – Siti::X)*(Siti 2::X – Siti::X) + (Siti 2::Y – Siti::Y)*(Siti 2::Y – Siti::Y) ) / 1000.

Distanza relazionale media: In fase di analisi, al termine di una query, è possibile vedere la

distanza media delle relazione. Ad esempio, posso sapere se è maggiore la distanza media delle esportazioni di Montorsi o di Torraccia di Chiusi.

L'ultima tabella fondamentale del database, completamente scollegata dalla struttura dei siti-unità-relazioni, è la bibliografia. Questa è composta dai seguenti campi: Titolo bibliografico (univoco), Autore, Titolo, Tipologia (Articolo, Libro, Tesi di laurea, Tesi di dottorato), Anno, Editore, Riferimento.

La piattaforma GIS

La struttura della piattaforma GIS è stata creata con il software Quantum GIS, cercando di mantenere una struttura il più possibile aperta e leggera. Dall’archivio, dopo aver effettuato le interrogazioni che ci interessano, esportiamo fogli CSV, che poi vengono importati all’interno della base dati.

Oltre ai dati raster (DTM, pendenza, esposizione solare mattina, pomeriggio e sera), ai dati politici attuali (limiti regionali, provinciali e comunali), idrologia, viabilità antica, francigena, uso del suolo, abbiamo creato un layer con l’areale del lago Prile durante il I secolo d.C. e con le ricostruzioni della linea di costa tirrenica, i buffer su fiumi, strade, città, costa e uso del suolo per le analisi sugli attrattori del paesaggio, e tre macro gruppi di livelli, categorizzati in Siti, relazioni, network (Fig. 5).

Nel primo gruppo si trovano i livelli pertinenti alle analisi spaziali sugli insediamenti, ovvero: siti in vita nei vari secoli, nuove fondazioni per secoli, tipologie insediative, abbandoni per secoli.

Nel secondo gruppo trovano spazio le esportazioni dal database sui commerci; ad esempio abbiamo i siti con attestazioni di ceramiche africane/galliche/orientali/ecc., i siti con attestazioni adriatiche, con vetrina pesante, le anfore di Empoli, ecc.

Per quanto riguarda il Gruppo Network invece, abbiamo i livelli esportati dal software Cytoscape per l’analisi geografica degli indici creati sulla base dei rapporti commerciali tra siti (Fig. 6).

La network analysis

L’analisi delle reti sociali è un metodo di analisi delle interazioni tra elementi introdotto da Jacob Levi Moreno, fondatore della sociometria. L’idea di base è quella di misurare e visualizzare le relazioni sociali tra oggetti, gruppi, persone o altri attori. Le relazioni possono essere di tutti i tipi, materiali e immateriali, ma è stata applicata soprattutto nello scambio di informazioni.

Lo scopo è quello di comprendere intere strutture sociali oppure sottoreti, individuando e analizzando i legami tra gli elementi del sistema e tra i sottogruppi che si generano (Fig. 7).

La rete sociale si basa su dati relazionali, che fungono da relazione tra un protagonista ed un altro. Dopo le intuizioni di Moreno, tra gli anni ‘30 e ‘40 del Novecento, alcuni ricercatori di Harvard studiarono le comunità del New England e gli operai della “Chicago Central Plant”, introducendo nel loro lavoro il sociogramma, ovvero un espediente per comprendere la posizione di un individuo all’interno di un gruppo sociale.

Per tutto il secolo scorso la ricerca teorica alla base della network analysis si è sviluppata, introducendo via via concetti e nuove proposte, come ad esempio la “teoria del mondo piccolo” (Fig. 8).

L’applicazione della SNA si è poi sviluppata in molti altri campi, dalla matematica alla fisica, dalla psicologia all’antropologia, arrivando anche all’archeologia.

Il contributo della scuola di Manchester si concentra sull’antropologia struttural-funzionalista, ed in particolar modo su concetti come conflitto e potere nella trasformazione e persistenza delle strutture sociali4_.

Su tutti, Mitchell introduce importanti novità, distinguendo le varie tipologie di relazione e applicando la teoria dei grafi, importando alla teoria i concetti di densità, connessione e raggiungibilità che saranno alla base della moderna applicazione della network analysis5_.

Nel 1972 Wilson ha formalizzato il vocabolario delle reti, chiarendo che un grafo è un insieme di vertici e archi, che possono essere disegnati in uno spazio bidimensionale con posizione definita solo esclusivamente dalle relazioni reciproche tra i vertici. L’unione di un arco con un vertice viene

4 BARNERS 1954, BOTT 1957 5 MITCHELL 1969

denominata incidenza, due vertici uniti da un arco (e quindi relazionati) sono adiacenti, mentre una sequenza di più vertici adiacenti è chiamata percorso; il percorso più breve tra due vertici può essere misurato, è chiamato distanza, ed è uno dei dati statistici fondamentali per l’analisi del network6_.

Una classe di statistiche fondamentali nella network analysis è quella legata al concetto di centralità: per ogni vertice si può calcolare il grado di centralità e per la rete in generale si può calcolare la capacità di centralizzazione. Per i vertici si distingue tra centralità locale (Betweenness centrality), ovvero la quantità di vertici adiacenti a quello analizzato e centralità globale (Closeness centrality), in cui invece si considerano le distanze da tutti gli altri vertici7_{. Tali concetti sono di}

grandissima importanza, in quanto hanno la capacità di definire il rango di ogni singolo nodo all’interno del network. Un esempio di applicazione di tali concetti è stato lo studio delle élites economiche e politiche, che ha dimostrato che i legami personali tra i consigli di amministrazione tendono a formare un ristretto numero di personaggi che monopolizza il comando delle principali aziende, creando una rete intergovernativa con al centro le imprese finanziarie e nella periferia quelle industriali8_.

Una ulteriore metodologia di statistica è quella legata alla ripartizione del grafo: tale metodo è finalizzato all’individuazione di sotto-sistemi all’interno del network principale, i quali risultano essere particolarmente densi e coesi. Generalmente, un gruppo coeso e centrale è capace di condizionare l’intera rete e di regolarne le dinamiche, acquisendo un ruolo di leadership nel sistema (Politica? Economica? Religiosa? Sociale?).

In archeologia, l’uso del concetto di network non è certo una novità: scambi commerciali, di idee, di artigiani, reti di strade vengono spesso utilizzati e studiati, ma generalmente il termine viene sfruttato in modo molto generico, ovvero come sinonimo di connettività (Fig. 9).

Come in molti altri campi, come ad esempio l’approccio statistico oppure quello geografico dell’archeologia, l’analisi delle reti era già stato intuita dai new archaeologists (in particolare Clarke9_{), molto prima dello sviluppo di software capaci di aiutarci nell’applicazione di tali}

metodologie.

Con lo sviluppo delle teorie post processualiste, nel corso degli anni ‘80 e ‘90 dello scorso secolo, si è visto uno sviluppo del pensiero anti-rete, che puntava il dito sull’eccessiva rigidità di tali sistemi, tecniche e analisi10_{. Nonostante ciò, l’approccio al concetto di reti è proseguito, come ad esempio}

nel lavoro di Schortman e Urban11_{, anche se i due autori non usano veramente la network analysis.}

6 WILSON 1972 7 FREEMAN 1979 8 STOKMAN et alii 1985 9 CLARKE 1977 10 KNAPPETT 2013, pp. 4-6 11 SCHORTMAN-URBAN 1987

Da un punto di vista teorico, l’analisi delle reti si mischia (e si plasma) alla teoria dei Sistemi, già trattata nel capitolo 1. Proprio partendo da questo legame, si sono sviluppate le maggiori critiche: molti lavori che hanno utilizzato la teoria dei Sistemi si sono concentrati su dinamiche intersociali e non intrasociali12_{. Un secondo problema della teoria dei Sistemi è il concetto (e il rapporto tra loro)}

di centro e periferia e il fatto che le risorse si muovano nel paesaggio in modo radiale, dal centro alle periferie13_.

Ritengo che un approccio sistemico e fatto di reti (economiche) sia il metodo ideale per l’analisi di una realtà regionale come quella Toscana, a cavallo di un millennio caratterizzato da enormi trasformazioni geopolitiche, economiche, sociali e culturali. Il sistema Mondo in cui la Toscana è immersa non può che essere quello del Mediterraneo, luogo naturale di scambi, in cui effettivamente si sono svolti i commerci per tutta l’età romana (e anche oltre).

Ho scelto di utilizzare come software di network analysis il programma open source Cytoscape, che nasce per la visualizzazione delle reti di interazione molecolare in bioinformatica. Il software è stato sviluppato a Seattle dall’Institute for System Biology nel 2002, poi rilasciato in licenza Open e curato attualmente da un consorzio di sviluppatori. La versione che ho utilizzato è la 3.4.

Il file di input deve essere composto dai nodi (ovvero i siti che hanno interazioni con almeno un altro sito) e dalle relazioni tra i siti; si tratta di un elenco di tutte le interazioni. Ad esempio, se l’anfora di Forlimpopoli è presente nel sito A, nel sito B, nel sito C, nel sito D, allora A avrà una relazione con B, una relazione con C, una relazione con D, B avrà una relazione con C, una relazione con D, e C avrà una relazione con D. Per ovviare a questa problematica di estrema ridondanza di informazioni14_{, abbiamo scelto di isolare, per ogni luogo di produzione, i siti}

interessati e di collegarli con il least cost path. In questo modo abbiamo ottenuto delle rotte commerciali per ogni singola merce15_.

Attraverso il plugin di analisi del network, il software procede a popolare una tabella fatta da una serie di informazioni sul network creato. In particolare è interessante osservare i valori della “Closeness centrality”, ovvero la somma della lunghezza dei percorsi più brevi tra ogni nodo e tutti gli altri16_{, e della “Betweeness centrality”, che corrisponde alla somma della lunghezza dei percorsi}

più brevi tra ogni nodo e tutti gli altri a cui è direttamente collegato.

Tra questi due indici, quello che ci sembra più affidabile in questo tipo di studio è il primo; ciò che

12 Si veda a titolo di esempio STEIN 2002 13 JENNINGS 2006

14 Si consideri che nel V secolo, utilizzando questo metodo, avremmo ottenuto oltre 5000 relazioni, con un risultato grafico completamente incomprensibile.

15 Ad esempio avremo una relazione tra il porto A con la città B, una relazione tra la città B ed il sito rurale C, una relazione tra la città B e la città D, ecc.

16 Si tenga presente che per distanze non si intendono km, ma un indice di grandezza del software, visto che posiziona nel suo spazio bidimensionale i nodi a seconda dell’importanza, basandosi sulle interazioni.

ci interessa infatti è la posizione di un determinato sito all’interno del network e non la posizione del sito all’interno della sua sotto rete17_.

Un terzo valore creato direttamente dal software è chiamato “Edge Betweeness”: tale indice rappresenta l’unità di misura più importante per i connettori. Ad un alto indice di Edge Betweeness corrisponde una notevole influenza del connettore sull’intero network.

Successivamente procederemo, per ogni network, alla sua esportazione per una seconda visualizzazione geografica in ambiente GIS, con il fine, anche attraverso il confronto con le analisi tramite Least Cost Path, di una codifica spaziale delle reti di penetrazione delle merci e della diffusione nel paesaggio delle stesse.

17 Con la Betweeness centrality infatti, due siti che hanno un singolo rapporto tra loro, saranno più influenti di un sito che ha rapporti con il 30% degli altri siti del network.

Fig. 1: Il database Carta Archeologica

Fig. 3: La sezione Relazioni del database creato per il Dottorato di Ricerca

Fig. 5: La base GIS creata sul software Quantum GIS

Fig. 7: Esempio di Network Analysis (da http://www.smrfoundation.org/)

Fig. 8: Esempio del “teoria del mondo piccolo”. Con Facebook si è scoperto che mediamente, per arrivare a qualunque persona del mondo, ci bastano 3,57 passaggi (quindi meno di 4 persone)

Fig. 9: Workshop internazionale svoltosi nel 2015 a Colonia sull’utilizzo della social network analysis in archeologia.