Sind die Zemstwo-Statistiken digitalisiert?

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Während des späten Russischen Reiches (1861-1917) wurden umfangreiche Statistiken gesammelt - die "Zemstwo-Statistik". Sie sind auf Microform bei Yale erhältlich (http://www.library.yale.edu/slavic/microform/zemstvo.html). Wurden sie digitalisiert? Wenn nicht, gibt es ein Problem mit den Daten, das die Digitalisierung erschwert hat?

Danke, JR


Diese Mikroformsammlung scheint von Brill veröffentlicht worden zu sein. Auf ihrer Website steht, dass der durchsuchbare CD-ROM-Index kostenlos erhältlich ist, und sie haben auch einen 60-seitigen Leitfaden im PDF-Format zum kostenlosen Download. Die Sammlung selbst ist extrem teuer, was erklärt, warum sie nur eine Handvoll führender Forschungsbibliotheken in den USA und Europa in ihren Sammlungen zu haben scheint.

Ich sehe keine Beweise (auf Englisch, ich kann kein Russisch), die darauf hindeuten, dass eine digitale Version der tatsächlichen Sammlung selbst in Arbeit ist, aber ich finde dies nicht sehr überraschend. Die Digitalisierung einer so großen Datensammlung wäre teuer, und die Zielgruppe wäre klein.


EINE GESCHICHTE DER RUSSISCHEN VERWALTUNGSGRENZEN (XVIII - XX Jahrhundert)

Die Geschichte der administrativen Teilung ist heute nicht nur von rein akademischem Interesse, sondern hat auch praktische Bedeutung. Ein breites Spektrum an Daten zu Natur, Landnutzung, Bevölkerung, Wirtschaft, Kultur und gesellschaftlichem Leben wurde von der Regierung mit Zugehörigkeit zur bestehenden Verwaltungseinheit erhoben, verarbeitet und gespeichert.

  1. schlechte Kompatibilität von Karten unterschiedlichen Alters aufgrund verschiedener Maßstäbe, Koordinatensysteme, Projektionen, Kartierungstechnologie
  2. die Notwendigkeit, mit zahlreichen und unterschiedlichen Textdaten umzugehen, die dennoch Raumbezug haben
  3. hohe Flexibilität der Verwaltungsgrenzen selbst.

Einige Spezialisten haben für ihre engen Zwecke Datensätze zusammengestellt, die die Geschichte der Verwaltungsaufteilung enthalten. Der Datensatz aus alten Herbariumsaufzeichnungen mit Verwaltungszugehörigkeit von mehr als 2000 Pflanzenfunden wurde für die Untersuchung von Baumpflanzenrefugien unter der letzten Vereisung erstellt. Es half, alte Ortsnamen und administrative Zugehörigkeiten von Funden in die modernen umzuwandeln (Kozharinov, 1995).

Vor 25-20 Jahren wurde die Geschichte der administrativen Teilung im Rahmen eines Projekts [2] des Atlas der Geschichte der UdSSR mit Teilerfolg untersucht. Viele Kartenquellen waren aufgedeckt worden (Kabuzan, 1981), aber das Projektteam war nicht in der Lage, die oben erwähnten Probleme zu lösen. Derzeit Professor A. V. Postnikov vom Institut für Wissenschaftsgeschichte in Moskau hat ein sehr ausführliches Buch über die Geschichte der Abgrenzung der Südgrenze des Russischen Reiches bei Pamir geschrieben (Postnikov 1998, 2001) und arbeitet nun an einem Buch über die Geschichte der Russischen Grenzen in Zentralasien. Dr. N. N. Kamedchikov und der verstorbene Professor A.A. Lutyi vom Institut für Geographie in Moskau arbeitete an der Digitalisierung der sowjetischen Verwaltungsgliederung für die Volkszählung von 1959 und 1989. Es gibt Informationen über das GIS des Projekts der historischen Grenzen Weißrusslands (Kartschewskij K.A., 2000). Das Institut für Geschichte Russlands veröffentlichte eine Karte der russischen Verwaltungsabteilung des 17. Jahrhunderts [3] (Verwaltungsabteilung. 1996).

Der Zweck unseres Projekts ist es, ein historisches GIS der russischen Verwaltungsgliederung und ihrer Veränderungen für das Ende des 18. - Anfang des 20. Jahrhunderts zu erstellen. Dies wird einen flexiblen Rahmen bieten, um raumbezogene historische Daten für die wissenschaftliche und akademische Gemeinschaft zu organisieren und zu vergleichen.

Es ist jetzt an der Zeit, russische Archivkarten und historische Daten zu enthüllen, zu studieren und freizulegen. Noch vor zehn Jahren waren die alten russischen Karten für Forscher kaum zugänglich. Fast alle archivalischen Karten wurden trotz ihres Alters und Maßstabs klassifiziert. Dies war ein Hindernis für die Forschung auf verschiedenen Gebieten und hatte einen starken Einfluss auf die vergleichende Erforschung der russischen Geschichte, Geographie und Kartographie im internationalen Kontext. Die Reformen der letzten zehn Jahre haben die Archive und kartografischen Sammlungen für die Forschung geöffnet, und wir hoffen, dass es nicht mehr zurückgeht.

Grenzen und Macht: Ein kurzer Überblick

Stufen der administrativen Teilung

Die administrative Gliederung und Grenzen sollten eng mit der politischen Macht des Landes, seinen Ansichten über sich selbst, seine Themen, Ziele und Funktionen verbunden sein. "Gute Zäune" ​​zu bauen ist genau das, was der Staat "sieht" (Scott, 1998), das Land und die Leute, einen Diskurs über Macht und Regierungsführung. In Russland lassen sich vier Hauptphasen in der Geschichte der administrativen Teilung ausmachen.

Spätmittelalterliches Stadium (XV - XVII Jahrhundert): Das Land wurde in Verwaltungseinheiten der ersten Ebene (uezd) unterteilt, die in Einheiten der zweiten Ebene (volost') unterteilt wurden. Damals gab es weder auf Karten noch als Orientierungspunkte feste Verwaltungsgrenzen. Es gab viele leere Ländereien und eine sehr kleine Bevölkerung. Somit waren die Menschen, die auf dem Land arbeiteten, das wertvollste Subjekt der Zentralmacht, nicht das Land selbst. Die Zentralbehörden erstellten regelmäßig Listen [4] von Personen und Dörfern, die demselben Uezd und Volost angehören. Heute werden sie von Historikern zur Rekonstruktion der mittelalterlichen Verwaltungsgliederung verwendet [5].

Petrinisches Stadium (Anfang des 18. Jahrhunderts - 1775): Während fast des ganzen Jahrhunderts "baute" der petrinische Staat räumliche Grenzen, die die Machthierarchie darstellen sollten, oder im modernen russischen politischen Slang "Machtvertikale". Die Kartierung ging Hand in Hand mit der Einführung des neuen politischen Ansatzes, der „Kartographie der Macht“ (Harley, 1988). Damals wurde nicht nur der Mensch zum Staatssubjekt, sondern der gesamte geographische Raum und alles was dazu gehörte wie Wälder und Mineralien (Karimov, 1999). Das Petrine Generalnii Reglement [Allgemeine Vorschriften -AK] in dem Kapitel über Karten und Pläne erklärte den Hauptzweck der Kartierung: "Damit jedes Kollegium [Ministerium - AK] ein authentisches Inventar und Informationen über den Zustand des Staates und der den Provinzen, die ihm angehören, ist es notwendig, dass in jedem College allgemeine und besondere Karten oder Karten vorhanden sind“ (zitiert von D. Shaw, 1996). In dieser Zeit des Umbruchs waren die noch unklaren primären Begriffsmodelle und Erwartungen der Zentralverwaltung auf die Vielfalt des wirklichen Lebens gelegt und über den Menschen getestet worden. Die vierstufige Einteilung war eingeführt worden: gubernia, provinz, uezd und volost'.

Stand der Stabilität (1775 - 1917): 1775 führte Katharina die Große unter anderem die Reform der Verwaltungsgliederung und -grenzen ein. Diese Reform fasste den langen Zeitraum der Veränderungen zusammen. Die Vermessungsingenieure des späten 18. - frühen 19. Jahrhunderts sollten die Grenzlinien an die Linien von Flüssen und Seen anpassen und die verkeilten Grenzen "runden". Einerseits war es die Anpassung der konzeptionellen politischen Modelle an die Vielfalt der Natur und des historischen Lebens, andererseits die Anpassung und Klärung der Modelle der Regierungsführung und der regionalen Verwaltung. Damals wurden die Verwaltungsgrenzen wirklich praktisch. Es war auch ein Versuch, das Land in bevölkerungsgleiche Regionen aufzuteilen. Es wurden 41 Gubernia eingeführt, die jeweils aus Uezd und Volost bestehen. Diese administrative Einteilung blieb ebenso wie das gesamte Verfahren der Territorialverwaltung bis 1917 unangetastet. In den nächsten 130 Jahren wurden nur wenige neue Gouvernements gegründet.

Modernes Stadium (1917 - heute): Nach der Revolution von 1917 änderte sich die Verwaltungsgliederung oft und schnell entsprechend der Politik der Zentralregierung. Die nationalen Autonomien wurden 1920 - 1924 auf allen Ebenen eingeführt [6]. Außer für kurze Zeit existierte die dreistufige Einteilung: Oblast' (Ebene der Gouvernements), Raion (Ebene der Uezd) und sel'sowet - ländlicher Rat (Ebene der Wolost). In den Jahren 1927 - 1929, als das stalinistische Team die politische Kontrolle über das Land übernahm, wurden die Gouvernements in Okrugs zusammengefasst und eine vierstufige Unterteilung eingeführt. In den Jahren des Zweiten Weltkriegs waren die Okrugs entlassen worden. Unter Chruschow entstand 1957 ein Rahmen von großen Wirtschaftsregionen [7], aber nach seiner Entlassung im Jahr 1964 kehrte der Oblast zurück.

Im Allgemeinen bleiben administrative Spaltung, Grenzen und "Zäune" ​​der Diskurs von Staat, Macht, "Disziplin und Bestrafung", im Sinne von Foukault.

Umfragen, Karten, Archive

Petrinische Bühne (Anfang des 18. Jahrhunderts - 1775):

Beide Atlanten decken das gesamte Land (mit Sibirien und Nordkasachstan) ab und zeigen die administrative Gliederung (Guberien- und Provinzebene). Neben den Atlanten blieben zahlreiche Karten und Karten übrig, die als Quelle dienten, sowie viele nicht verwendete Karten petrinischer Landvermesser. Die ungefähre Anzahl von Kartenquellen petrinischer Vermessungsingenieure, die in dem Projekt verwendet werden könnten, beträgt ungefähr 300, aber detaillierte Recherchen sollten neue Archivquellen aufdecken. Außerdem wurden mehrere regionale Atlanten zusammengestellt, zum Beispiel der Nerchinsk-Atlas, der das Gebiet Südostsibiriens abdeckt.

Als Quelle dienten handschriftliche Karten einzelner Landesteile (Maßstäbe 1:420000 bis 1:840000). Die Hauptaufgabe der Vermessung war damals der schnelle Überblick über die großen Regionen des Landes. Daher wurde der Standard der Kartengenauigkeit bewusst reduziert [8], aber die Hauptobjekte wie Flüsse, Städte und Dörfer, große Wälder und Sümpfe konnten auf den Karten lokalisiert werden. Viele Objekte wurden aus der Ferne kartiert. Manchmal werden die Dörfer der uezd einfach am Rand aufgeführt. Die Vermessungsingenieure legten jedoch besondere Aufmerksamkeit und Genauigkeit bei der Kartierung der Verwaltungsgrenzen und der Linie entlang (Melnikova, 1954, Postnikov, 1989). Die meisten Karten wurden in der Projektion der De l'Isle- oder Mercator-Projektion erstellt (Postnikov, 1989, S. 44). Im Allgemeinen konnten die Grenzen auf den Petrinischen Karten mit der guten Qualität neu gezeichnet und digitalisiert werden.

Die Karten und die entsprechenden Felddokumente werden in Moskau im Russischen Staatsarchiv oder Antike Dokumente (RGADA), im Russischen Staatsarchiv für Militärgeschichte (RGVIA) und in Petersburg im Russischen Staatlichen Historischen Archiv (RGIA) und in der Abteilung für Manuskripte der Bibliothek der Akademie aufbewahrt der Wissenschaften (BAN). Eine wertvolle Sammlung zeitgenössischer Karten Russlands von De l'Isle wird in der Französischen Nationalbibliothek aufbewahrt [9].

Jeder Kartenerhebung folgte die Sammlung detaillierter statistischer Daten über Bevölkerung, Wasserwege, Wälder, lokale Stämme, Handel usw. Auf der allgemeinsten Ebene wurden sie von Kirilov verwendet, der den statistischen Überblick über das Land erstellte, der erstmals 1831 veröffentlicht wurde ( Kirilov, 1977), aber viele verschiedene detaillierte geographische Daten bleiben noch ungenutzt. In den Jahren 1837 und 1851 wurden die umfangreichen und detaillierten statistischen Daten durch Fragebögen der Akademie gesammelt. Außer diesen Daten gibt es statistische Erhebungen, die den Karten der Verwaltungsgliederung beigefügt werden könnten: mehrere Volkszählungen der Bauern, Statistiken der Armeerekruten, Forststatistiken usw. Die meisten Dokumente der statistischen Erhebungen werden bei RGADA, RGVIA, Marinearchiv, RGIA, Archiv der Akademie der Wissenschaften in Petersburg.

Stand der Stabilität (1775 - 1917)

Viele wertvolle groß angelegte Kartenerhebungen wurden von Katasterkartographen und Militärvermessern durchgeführt. Im letzten Viertel des 18. Jahrhunderts wurden zwei Atlasausgaben [10] gedruckt, die den neuen Rahmen der Gubernia- und Uezd-Divisionen darstellten. Berüchtigt sind die Verzierungen der Karten, die eine Art politische Botschaft der Petersburger Regierung sind, wie sie die Regionen des Imperiums sieht.

Diese Atlanten basierten auf den landesweiten Landvermessungen [11] des russischen Katasters. Bis zum zweiten Jahrzehnt des 19. Jahrhunderts wurde das europäische Russland von der detaillierten groß angelegten Erhebung erfasst. Die enge Aufgabe bestand darin, ein Grundstückskataster zu erstellen, aber die erstellten Karten und Pläne waren topographisch sinnvoll und zeigten Acker-, Wiesen- und Waldflächen, Sümpfe, Siedlungen, Straßen, Verwaltungsgliederungen aller Ebenen usw. - der Standardinhalt von topografischen Karten. Landvermessungen könnten eine wertvolle Quelle für die Geschichte der administrativen Teilung des späten 18. - frühen 19. Jahrhunderts sein.

Insgesamt wurden Hunderttausende großmaßstäblicher Pläne (1:8400), mehrere Hundert Uezd-Atlanten (1:33600 - 1:84000) und etwa hundert Karten von Gouvernement (1:420000 - 1:840000) erstellt. . Alle allgemeinen angrenzenden Dokumente - Karten, Verzeichnisse, tabellarische Statistiken sind handschriftlich.

Die Allgemeine Grenzerhebung wurde von sehr detaillierten statistischen Erhebungen auf der Ebene jedes Dorfes und jeder Parzelle begleitet. Es umfasste mit der Parzelle verknüpfte tabellarische Daten zur Landnutzung, Bevölkerung, üblichen Ernten und Ernten, eine Liste von Wildvögeln, Tieren in der Parzelle, Daten zu Flüssen, Seen und Quellen, häufig - über Süßwasserfischarten. 90 Prozent der vorrevolutionären statistischen Daten wurden zu dieser Zeit gesammelt und aktualisiert. Dieser Zeitraum sollte als der vielversprechendste für die Art von Projekt angesehen werden, die wir entwickeln werden.

Die Dokumente der Allgemeinen Grenzvermessung werden in Moskau bei RGADA, RGVIA, in Petersburg bei RGIA, Abteilung für Handschriften der Russischen Nationalbibliothek und vielen Archiven der Region aufbewahrt. Normalerweise werden Karten und Atlanten getrennt von entsprechenden Statistiken aufbewahrt, jedoch im selben Archiv.

Das 19. Jahrhundert ist keine neue Etappe im vollen Sinne. Der allgemeine Rahmen der Verwaltungsgliederung hat sich seit 1775 nicht geändert. In Weißrussland, der Ukraine, der Krim und an der zentralasiatischen Grenze wurde die Verwaltungsgliederung dieser Gebiete stärker unterteilt. Dieser Prozess wurde durch die Abschaffung der Leibeigenschaft im Jahr 1864 beschleunigt, als viele Bauern die südrussische Steppe besiedelten. Aber damals geht die Initiative zur Vermessung und Kartierung vom Grundbuchamt auf den Generalstab über. Militärtopographen erstellten viele genaue und detaillierte Karten und Pläne, die einen besonderen Absatz verdienen [12].

Die wichtigsten Quellen für die Untersuchung der Verwaltungsgliederung dieser Zeit sind die vom russischen Generalstab durchgeführten Militärerhebungen. Militärtopographen waren bestrebt, die Karten des vorigen Jahrhunderts zu aktualisieren und genauere und detailliertere Karten zu erstellen. Seit 1830 Die Generalstabskarten zeigen Reliefs. Es wurden zahlreiche Erhebungen durchgeführt, darunter - A Hundred-Listed Map of the Russian Empire, 1801 (1:840000), F.F. Shubert "Sonderkarte des europäischen Russlands", 1821-1839 (1:840000), topographische Zeichnungen von Sibirien, 1820 - 1830, Survey of the Western Russia, 1845-1863, 1:126000, A.I. Mende-Umfrage der inneren russischen Gouvernements, 1847-1866, Maßstab 1:42000 bis 1:816000, I.A. Strelbitsky Special Map, 1865 - 1917 [13] und viele andere (Postnikov, 1989). Das europäische Russland war das Polygon der meisten Erhebungen, aber viele davon fanden in Zentralasien, Pamir, Sibirien und Kasachstan statt. Offensichtlich sind auf den meisten dieser Karten Verwaltungsgrenzen eingezeichnet.

Die Militärkarten werden hauptsächlich in Moskau bei RGVIA und RGADA aufbewahrt. Die Gesamtzahl der von Militärtopographen erstellten Karten konnte kaum ausgewertet werden, liegt aber zweifellos über mehreren Hunderttausend. Die meisten von ihnen waren trotz ihres Alters vor 1992 klassifiziert worden. Die klassifizierten Karten standen für Recherchen außer aus sehr wertvollen Gründen nicht zur Verfügung. Diese Karten wurden in einem speziellen Fernarchiv in Sibirien aufbewahrt. 1990 wurden diese Karten an RGVIA zurückgegeben und stehen nun zur Verfügung.

Ähnlich wie bei den Landvermessungen des 18. Jahrhunderts folgten auf die militärische Kartierung statistische Erhebungen. Militärtopographen sammelten detaillierte Informationen über Bevölkerung, Häuser, Feldfrüchte, Ernte, Landnutzung, Pferde. KI Die Mende-Umfrage der inneren Gouvernements ist die bemerkenswerteste. Das Programm wurde so erstellt, dass die Karten und Tabellendaten mit den Daten der General Bordering Survey vergleichbar sind. Die Vermesser von Mende sammelten Statistiken über Bevölkerung, Landnutzung, Ernte, Ernte, wildlebende Vögel und Tiere, Süßwasserfische usw.

Neben Militärstatistiken wurden in den Jahren 1864 - 1918 riesige Mengen tabellarischer Daten von der lokalen Verwaltung [14] von Gouvernement gesammelt, aktualisiert und regelmäßig veröffentlicht. In den Teilen des Landes, in denen Zemstvo nicht ansässig war, wurden von der Statistikausschuss unter dem Gouverneur. Diese Erhebungen umfassen Informationen zu vielen Aspekten von Bevölkerung und Landnutzung bis hin zu Bildung, Gesundheit und Kriminalstatistik. Alle diese Daten sind mit der entsprechenden Verwaltungsebene verknüpft - gouvernement, uezd, volost' und einzelne Dörfer. Die meisten dieser Informationen wurden veröffentlicht und sind in den Hauptbibliotheken verfügbar, unveröffentlichte werden in den Archiven der RGIA und des Gebiets aufbewahrt. Die Statistik von Zemstvo wird eine bedeutende Ergänzung des vorgeschlagenen Informationssystems sein.

Moderne Bühne: 1917 bis heute

Alle administrativen Änderungen der Sowjetzeit werden auf die entsprechenden Gesetze der obersten Mächte verwiesen. Für jedes Jahr gibt es Leitfäden zur Verwaltungsgliederung und detaillierte Sonderkarten zu Verwaltungsreformen auf hoher und mittlerer Ebene. Diese Daten könnten direkt in GIS verwendet, neu gezeichnet, digitalisiert und verarbeitet werden.

Die große Menge an amtlichen Statistiken des Statistischen Zentralamtes und statistischen Erhebungen des Gebiets könnten mit Geodaten überlagert werden. Am zuverlässigsten sind die Angaben vor 1930. Ausgewählte Daten der Bundes-, Gebiets- und Raionsebene seit 1970 liegen in elektronischer Form vor. Ab ca. 1990 konnten aktuelle amtliche Statistiken in elektronischer Form bezogen werden.

Spezialabteilungen

Neben der Verwaltungsgubernia und der Uezd gab es mehrere Arten von Sonderteilungen. Seit 1864 war das Land in Gerichtsbezirke aufgeteilt. Eine Gruppe von Gouvernements war Gegenstand eines Bezirksgerichts. Es gab eine Diözese, die von der orthodoxen Kirche festgelegt wurde. Es gab auch Militärbezirke, die dem Generalgouverneur unterstellt waren, und einige andere Typen. Sondergerichts-, Militär- und andere Einheiten umfassten in der Regel mehrere Gouvernements oder entsprachen nicht einmal dem Rahmen der Verwaltungsgliederung. Dies war eine Form der „Gewaltenteilung“ im geografischen Raum.

GIS: Ansätze und Pläne

Wir planen, unser historisches GIS so zu gestalten, dass folgende Ergebnisse erzielt werden: (1) Rekonstruktion der Verwaltungsgliederung auf jeder Hierarchieebene für den gewünschten Zeitraum (2) Rekonstruktion der zeitlichen Dynamik der Verwaltungsgrenzen für lokale Einheiten (3) Überprüfung der Verwaltungszugehörigkeit von ein Gebiet oder ein Dorf, (4) die zeitliche Dynamik von Namensänderungen für eine Siedlung oder eine lokale Einheit (5) perspektivisch zu betrachten Webinterface).

Wir werden die folgenden chronologisch unabhängigen Schritte durchlaufen:

  1. Bauen Sie die Basisschicht auf, indem Sie Daten für 1914 digitalisieren
  2. Datenbank "Map Bibliography zusammenstellen", Suche nach ergänzenden Quellen, um die genauesten und aussagekräftigsten für die Rekonstruktion der Veränderungen der Verwaltungsgliederung in der Zeit zwischen 1914 und 1775 zu finden
  3. Entwerfen Sie Geodatasets "Verwaltungsgrenzen" mit Oracle 7.3, um alle Arten von Verwaltungsänderungen transparent zu beschreiben
  4. Erstellen Sie eine Metadatenbank zu statistischen Quellen, geordnet nach Verwaltungseinheiten

Grundschicht

Ausgehend von der administrativen Teilung Russlands im Jahr 1914 halten wir sie für die genaueste und vollständigste für das gesamte Territorium Russlands. Gleichzeitig entspricht dieses Datum dem letzten stabilen Jahr vor den nachrevolutionären fundamentalen Veränderungen.

Wir müssen diese Schicht aus der Strelbitskij-Karte, topographischen Vermessungen in Sibirien und militärisch-topographischen Vermessungen in Zentralasien für den Anfang des 20. Jahrhunderts zusammensetzen. Alle Daten werden in ArcInfo 8 bis auf die Volost-Ebene digitalisiert. Als Ergebnis werden wir ungefähr 6-10 Tausend Polygone haben. Geometrie für frühere Zeiträume bis 1775 wird eingegeben und in Form von Änderungen der Basisschicht beibehalten.

Probleme

Die wichtigsten Arten von Problemen, mit denen wir uns auseinandersetzen müssen, beziehen sich auf die Datenverarbeitung und Dateninterpretation.

Der erste befasst sich mit der Notwendigkeit, verschiedene Methoden für die Dateneingabe zu verwenden, um eine Kompatibilität verschiedener Quellen zu erreichen. Dabei ist zwischen Daten aus verschiedenen Epochen zu unterscheiden.

Die Karten des 19. Jahrhunderts konnten direkt digitalisiert werden. Sie haben Maßstäbe von 1:84 000 bis 1:420 000, die es ermöglichen, sie auf den Maßstab 1:1 000 000 zu verallgemeinern, wobei die Genauigkeit auf einem akzeptablen Niveau gehalten wird. Die letzte Skala wird als Grundlage für das gesamte Produkt gewählt, um unsere Materialien mit den bereits vorbereiteten Schichten im Institut für Geographie (Gruppe von N.N. Kamedchikov) in Einklang zu bringen und unsere Bemühungen mit der internationalen Gemeinschaft abzustimmen.

Wenn wir allgemein über sehr große und vielfältige Materialien sprechen, möchten wir betonen, dass die Genauigkeit, Technologie und Instrumente der militärischen Vermessung mit den modernen Karten vergleichbar sind. Es gab ein spezielles Programm mit astrogeodätischen Messungen, um die topographischen Vermessungen zu untermauern, und die meisten geodätischen Daten waren veröffentlicht. Sogar die Bonne-Projektion, die die Vermessungsingenieure des 19. Jahrhunderts verwendet haben, wird von der Workstation-Version von Arc/Info GIS unterstützt! Alle Anweisungen und Daten, die für die Digitalisierung und Neuberechnung erforderlich sind, sind leicht aus den gedruckten Vermessungsanweisungen verfügbar. Es gibt sogar die Bewertungen der Genauigkeit und Standardfehler vieler solcher astrogeodätischer Messungen und Kartenvermessungen [15].

Die Digitalisierung von Karten aus dem Ende des 18. Jahrhunderts ist in großem Umfang möglich. Großmaßstäbliche Flurstückspläne der Allgemeinen Grenzvermessung werden ohne Projektion erstellt. Aber Uezd-Atlanten, Gouvernementspläne und kleinmaßstäbliche Übersichtskarten für das ganze Land werden in der Mercator-Projektion erstellt. Die Genauigkeit dieser Karten ist viel höher als die der Petrine-Vermessungen. Durch Triangulation und Vermessungen wurden weitere Objekte kartiert, darunter Straßen, Verwaltungsgrenzen, Flüsse und Grundstücksgrenzen. Das Triangulationsnetz war viel enger und die Anzahl der astrogeodätischen Punkte war höher. Die geometrischen Eigenschaften dieser Landvermessung und die Möglichkeiten, sie auf die modernen Karten zu legen, wurden von Gedymin (1960) untersucht und seine Schlussfolgerungen geben uns Sicherheit über die Möglichkeit, diese Karten mit dem modernen GIS zu verwenden.

Karten, die vor 1775 erstellt wurden, konnten nicht ausreichend in elektronischer Form eingegeben werden. Obwohl sie detaillierte Maßstäbe (1:420 000 - 1:840 000) und Projektionen mit bekannten Parametern (Mercator oder De l'Isle [16]) haben, war die Vermessungstechnologie nicht genau und der Standardfehler im Vergleich zu modernen Karten groß . Für einige Gebiete war die Erhebung explorativ. Es ist sinnvoll, diese Karten auf moderner topografischer Basis neu zu begrenzen und dann zu digitalisieren.

Die Probleme der Dateninterpretation traten auf, weil die Erhebungen der großen Territorien viele Jahre dauerten (die General Bordering Survey begann 1766 in der Moskauer Gouvernements und endete 1822 im Süden des europäischen Teils). Wir können über das synchrone "Slice" für einzelne Gouvernements sprechen, aber nicht für das gesamte europäische Russland. Es ist wichtig, dass die Kartierung und geografische Erkundung der Ausdehnung der russischen Grenze vom 16. bis zum Ende des 19. Jahrhunderts folgte. Einige der annektierten Regionen Zentralasiens wurden in sehr großem Maßstab kartiert, um militärische Aktionen oder Abgrenzungsstreitigkeiten (Postnikov, 2001) oder ihren potenziellen Wert für eine zukünftige Kolonisierung zu unterstützen, wie es im Fernen Osten und in Sibirien der Fall war. Einige - mit geringen Ressourcen und knapper Bevölkerung - wurden in kleinem Maßstab kartiert. Im Allgemeinen gibt es für den europäischen Teil eine deutliche Dominanz kartografischer Materialien im Vergleich zu Sibirien und Asien und es können mehrere Maßstabslücken bestehen, wenn nur kleinmaßstäbliche Materialien verfügbar sind.

Für frühe Erhebungen und für die Gebiete Sibiriens bestand das Wesen der Eingrenzung darin, die administrative Zugehörigkeit von Dörfern und Städten zu unterscheiden. Dies bedeutet, dass die Genauigkeit der Abgrenzung keine genaue Digitalisierung der Grenzlinie aus den Karten erfordert. Für diese Art von Karten sollten wir die Grenzen durch die Datenbank Settlements überprüfen, die jetzt gestartet wird. Darüber hinaus planen wir die Verwendung einer hydrographischen Schicht, die bei der Lokalisierung von Grenzen und Siedlungen sehr nützlich ist. Es wird vom lokalen Händler von ESRI, Inc. zusammengestellt.

Zusätzlich werden wir indirekte Informationen nutzen, um Lücken zu füllen. Es ist die vollständige Ausgabe der Gesetze des Russischen Reiches, die die Gründung und Entlassung von gubernii festlegt. Offizielle Liste der Siedlungen, die Ortsnamen, Siedlungen und ihre Zugehörigkeit festlegt. Die Daten werden auch aus den Jahresberichten des Gouverneurs extrahiert, die im Archiv des Gebiets aufbewahrt werden.

Der Weg zur Lösung des Problems der Dateninterpretation könnte das flexible Datenbankdesign sein, das es ermöglicht, Datenintervalle (Felder "von""bis"), Versionen von Grenzen oder mehrere Einträge für dasselbe Objekt (abgeleitet von verschiedenen Quellen) zu behalten. Es kommt dem Ansatz der Entwickler des historischen GIS für China sehr nahe (L.W. Crissman, 2000).

Datenbankstruktur

Das Konzept der Datenbank setzt eine Reihe von relationalen Tabellen voraus, die in Oracle 7 erstellt werden. Dies ermöglicht die Verarbeitung komplexer Abfragen entlang von Zeit- und Raumachsen. Es gibt nur einen Entwurf der Datenbank, der unserer Meinung nach die Spezifität der Daten widerspiegelt, die wir besitzen und mit denen wir arbeiten werden. Das Hauptprinzip ist, dass wir innerhalb unseres Systems mehrere Arten von Objekten unterscheiden:

    Geometrisch referenzierte Objekte zweier Typen: Polygone und Punkte

Die kleinste räumliche Einheit wird ein künstliches Polygon mit einzigartiger historischer Reihenfolge der Verwaltungszugehörigkeit sein. Zu jedem Zeitpunkt ist es Teil einer bestehenden Verwaltungseinheit. Die Punktobjekte repräsentieren Siedlungen.

Die virtuellen Objekte entsprechen Verwaltungseinheiten, bis sie denselben Namen haben. Wir gehen davon aus, dass durch die Namensänderung das neue Verwaltungsobjekt aufgetaucht ist. Dies spiegelt die reale Situation wider, wenn dann die Umbenennung in der Regel eine radikale administrative Neuordnung bedeutet.

Die meisten Statistiken, die während des 18. bis 19. Jahrhunderts gesammelt wurden, beziehen sich auf die einzelne Siedlung, und nur verallgemeinerte Statistiken auf uezd und volost'. Somit werden die Attribute in die Datenbank "Siedlungen" aufgenommen und umfassen den folgenden Entwurf einer Parameterliste: Bevölkerungszahl, Anzahl der Haushalte, einige Agrarstatistiken.

Wir können davon ausgehen, dass sich die Struktur unserer Datenbank, nachdem wir begonnen haben, sie mit Informationen zu füllen, allmählich ändern kann. In jedem Fall sollten alle Arten von Verwaltungsänderungen, die während des erörterten Zeitraums eingetreten sind, transparent wiedergegeben werden.

Arten von administrativen Änderungen

Die Analyse des bereits gesammelten Materials zeigt verschiedene Arten von Veränderungen in der administrativen Aufteilung, die im beobachteten Zeitraum aufgetreten sind:

Änderungen der Randgeometrie sind von zwei Untertypen:

    durch Kombination von zwei oder mehr Einheiten oder deren Trennung

In Zeiten von Verwaltungsreformen wurden pro Jahrzehnt bis zu 90 % der Verwaltungseinheiten verändert. In ruhigen Zeiten betrugen die lokalen Anpassungen nicht mehr als 1-5% pro Jahr. Kaum vorstellbar, dass sich eine Grenze zwei- oder mehrmals im Jahr ändert. Die landwirtschaftliche Statistik bezogen auf die Verwaltungseinheit wurde einmal im Jahr entsprechend dem landwirtschaftlichen Zyklus erhoben.

Ortsnamensänderungen von Verwaltungseinheiten und Siedlungen bedeuteten in der Regel eine gravierende Neuordnung einer Einheit, waren aber für Siedlungen weniger gravierend. Vor 1917 hatten viele Siedlungen mehrere Namen: Volks- und offizielle. Manchmal waren Volksnamen nicht zitierbar, und nach einer speziellen Vermessungsinstruktion von 1770 sollten einige Buchstaben solcher Namen geändert werden, um sie besser klingen zu lassen. Sowohl lokale als auch offizielle Namen wurden im uezd-Grenzatlas und in statistischen Aufzeichnungen über die Landnutzung festgelegt. Nach 1917 haben wir nur noch einen offiziellen Namen und sehr oft ist er anders als der vorrevolutionäre. Die Namensänderungen wurden hauptsächlich politisch begründet.

Änderungen des Verwaltungsstatus waren selten und bedeuteten Veränderungen des Hierarchiestatus der Verwaltungseinheit. Dies kann aufgrund der Zunahme (Abnahme) der Bevölkerung, politischer Faktoren geschehen. Nach der Zwangsumsiedlung der Pamir-Hochland-Tadschiken in die Ebene verringerte sich beispielsweise der Status der Hochlandbezirke.

Im Vergleich zum chinesischen Verwaltungssystem gab es bis in die heutige Zeit kein Kodierungssystem.

Was ist schon erledigt

Im Moment haben wir damit begonnen, eine Datenbank der Siedlungen für den Anfang des 20. Jahrhunderts aufzubauen, die zusätzliches Material für die Überprüfung der Grenzen sein wird. Jetzt befinden wir uns in der Vorprojektphase und haben heute bereits:

  • eine kleine Datenbank mit bibliographischen Beschreibungen von Karten aus russischen Archiven und Bibliotheken mit ihren Codes zusammengestellt, die im Internet präsentiert und durchsucht werden konnte. Es ist ein Prototyp eines bibliografischen Informationsdienstes, der in Zukunft mit unserem Informationssystem verbunden ist. In der kommenden Zukunft planen wir die Einrichtung der Z39.50-konformen verteilten bibliografischen Datenbank
  • Vorbereitung der Daten für die Digitalisierung für das Jahr 1914
  • Beginnen Sie mit der Aufzeichnung von Metainformationen zu statistischen Datensätzen gemäß dem Dublin-Kernstandard.

Schlussfolgerungen

  • Die wissenschaftliche Gemeinschaft braucht dringend das Informationssystem, das Daten über den Verwaltungsbereich Geschichte integriert, als Rahmen für das eigene Studium,
  • Es gibt viele alte kartographische Materialien in verschiedenen Archiven, die eine gute Grundlage für das GIS der russischen Verwaltungsgrenzen bilden werden, die meisten davon jetzt für Forscher verfügbar.
  • Die Genauigkeit der alten Karten entspricht entweder den modernen Karten, oder die Daten konnten mit Hilfe moderner Informationstechnologie und Methoden, die von lokalen Forschern erarbeitet wurden, konvertiert werden.
  • Historisches GIS sollte als offenes System betrieben werden, um so zu einem Rahmen für Projekte und Initiativen zu werden und sich als kollaborative Ressource zu entwickeln.

Die Arbeiten am GIS der Verwaltungsgrenzen befinden sich nun in der Startphase. Zeitplan, Umfang und Inhalt des Systems hängen von den kleinen indirekten Fördermitteln ab, die wir bereits von unseren Einrichtungen erhalten, und von möglichen Zuschüssen, die wir beantragen werden. Wir würden uns über alle Möglichkeiten von Kooperationsprojekten freuen, sind für jede Empfehlung offen und bereit, unsere Daten mit den Daten unserer potenziellen Partner in Einklang zu bringen.

Literaturverzeichnis

  • Administrative Teilung des russischen Staates am Ende des 17. Jahrhunderts. Karte. Im Mutterland [Rodina]. Moskau, 1996, Bd. 9.
  • Alexandrovskaia O.A. (1989). Entstehung der russischen Geographie im XVIII Jahrhundert. [Stanovlenie geograficheskoi nauki v Rossii XVIII veka]. Moskau, 'Nauka'.
  • Baransky N. N. (1926) Wirtschaftsgeographie der Sowjetunion. Übersicht über die GOSPLAN-Regionen. [Economicheskaia geografiia Sovetskogo Soiuza. Obzor po oblastiam Gosplana]. Moskau - Leningrad.
  • Crissman L. W. (2000). Entwurf des Datenbankentwurfs- und Geokodierungssystems, http://www.people.fas.harvard.edu/

Verweise:

[1] Historische Daten werden nicht nur von Historikern verwendet. Forscher, die mit alten Sammlungen von Mineralien, Insekten, Pflanzen und sogar Volksliedern arbeiten, müssen Fundorte oft auf der Karte der modernen Verwaltungsgliederung lokalisieren. Umweltentscheider verwenden historische Karten, um alte Gebiete seltener Tiere zu lokalisieren oder unberührte Altwälder aufzudecken (siehe http://www.forest.ru).

[2] Das Projekt wurde am Institut für Geschichte der UdSSR durchgeführt. Es umfasste den Akademiker Ia. E. Vodarskii, L.G. Beskrovnyi, V. M. Kabuzan, A. V. Postnikow.

[3] Die nördliche Hälfte der Karte basierte auf der Karte von J. Got'e der russischen Verwaltungsgliederung nördlich des Flusses Oka (Got'e, 1906).

[4]Bücher der Übersicht - pistsovye knigi .

[5] Es gab keine Karten des 17. Jahrhunderts, die verwendet werden könnten, um die Verwaltungsgliederung zu studieren.

[6] Föderale Ebene - Nationale Sozialistische Sowjetrepubliken - Mitglieder der Union der Sozialistischen Sowjetrepubliken - UdSSR, republikanische Ebene - Autonome nationale Republiken, die in die Nationale Sozialistische Sowjetrepublik eingegliedert sind, nationaler Oblast, Okrug und Raion - Unterabteilung.

[7] Von sowjetischen Wirtschaftsgeographen ausgearbeiteter und beim Staatlichen Planungsausschuss (GOSPLAN) verwendeter Ansatz (Baransky, 1926).

[8] Es war ein Streit zwischen russischen Staatsmännern und hochrangigen Geographen, da Kirilow, Tatishev und Miller an einer schnellen Kartierung des Landes interessiert waren und der Akademiker J.-N. De l'Isle, erster Direktor des St. Petersburger Observatoriums und Autor des ersten Programms zur Vermessung des russischen Territoriums. Die Aktivitäten des Akademikers De l'Isle in Russland werden noch immer umstritten. Er war Autor von Spezialprojektionen für Russland, die bis in die 1870er Jahre verwendet wurden. Er hat viel für die Entwicklung der Astronomie und der Koordinatenmessung in Russland getan. Aber sein Vermessungsprogramm, das auf den zahlreichen genauen astronomischen Beobachtungen beruhte, erforderte zu viel Zeit und Personal und blieb daher auf dem Papier.

[9] De l'Isle gehörte einer Familie des Historikers Claude de l'Isle. Sein Bruder Guillaume, ein Schüler des Astronomen und Kartographen J.-D. Cassini, wurde berühmt für seine 1702 veröffentlichten Karten und seinen Globus. J.-N. De l'Isle wurde stark von den Ideen zur Erdvermessung, zur Kartierung der Welt, zum Sammeln neuer geographischer Daten und astronomischen Beobachtungen beeinflusst. Er schickte Kopien der russischen Karten und Karten nach Paris, um eine Überarbeitung der Karte seines Bruders vorzubereiten. Dies kostete ihn seine hohe Position in der Akademie und 1747 sollte er Russland verlassen (Urness, 1990). Der Beitrag von De l'Isle zur russischen Astronomie und Kartographie wird immer noch unterschätzt und zu wenig erforscht.

[10] Russischer Atlas, bestehend aus vierundvierzig Karten und unterteilt das Reich in zweiundvierzig Gouvernements. Petersburg, 1792. Ausgabe II im Jahr 1800.

[11] Generalnoe Mezhevanie oder General Bordering Survey.

[12] Professor A. V. Postnikov hat sich eingehend mit der Geschichte der Militärvermessung des 19. Jahrhunderts beschäftigt (Postnikov, 1989).

[13] Wurde bis 1939 vom Stab der Roten Armee eingesetzt.

[14] Im Jahr 1864 wurde in den meisten russischen Gouvernements die gewählte Selbstverwaltung gegründet - zemstvo

[15] Professor A. V. Postnikov bewies militärische Vermessungen des XIX - Anfang des XX Jahrhunderts, um den modernen Anforderungen an die Kartengenauigkeit zu genügen. Als Mitglied der Kommission des Außenministeriums zur Überprüfung der sowjetisch-chinesischen Grenze in den 1980er Jahren entwickelte er spezielle Methoden, um dafür alte Karten und Feldbeobachtungen zu verwenden.

[16] Letzteres wurde vom Akademiker De l'Isle speziell für Russland-Karten entworfen.


Inhalt

Das System wurde geschaffen, um die öffentliche Ordnung zu schützen und die Kriminalität im Russischen Reich zu bekämpfen. Es wurde am 1. März 2011 unter der Russischen Föderation neu organisiert (mit Ausnahme der bestehenden Strukturen, die nicht mit dem Innenministerium verbunden sind).

16. Jahrhundert Bearbeiten

Im Jahr 1504 wurden in Moskau Cheval de Frise installiert, unter denen die Wachen aus der lokalen Bevölkerung stationiert waren. Die Stadt war in Bereiche unterteilt, zwischen denen Tore mit Gittern gebaut wurden. Es war verboten, sich nachts oder ohne Beleuchtung in der Stadt zu bewegen. Anschließend richtete der Großfürst Iwan IV. zur Erhöhung der Sicherheit Patrouillen rund um Moskau ein.

Der Sudebnik von Ivan IV. übertrug die Fälle "über geführte Räuber" in die Zuständigkeit von Ehrenältesten. Zuvor waren die Ehrenbriefe wie Auszeichnungen und wurden durch eine Petition der Bevölkerung verliehen. Diese Briefe ermöglichten es der örtlichen Gesellschaft, die Polizeiarbeit unabhängig zu verwalten. In Städten wurden die Polizeifunktionen vom Bürgermeister geleitet.

Die Räuberverwaltung wurde 1571 erstmals urkundlich erwähnt und bestand bis ins 18. Jahrhundert ununterbrochen. Schriftliche Quellen aus Moskau haben die Bojaren und organisierten Raubüberfälle seit 1539 erwähnt. Konstantin Nevolin glaubte, dass die Räuberverwaltung eine vorübergehende Kommission war, die eingerichtet wurde, um die Raubüberfälle zu beenden. Da sich die Raubüberfälle jedoch nur noch verstärkten, wurde aus der provisorischen Kommission ein ständiger Ausschuss und somit blieb die Räuberverwaltung bestehen.

17. Jahrhundert Bearbeiten

Mit Dekret vom 14. August 1687 wurden die Angelegenheiten der Räuberverwaltung auf die Zemsky-Verwaltungen übertragen. Im April 1649 erließ Großfürst Alexis ein Dekret über das zuvor verwendete städtische Segenssystem. Per Dekret sollte in der Weißen Stadt (heute Belgorod) ein Team unter der Leitung von Ivan Novikov und der Schreiberin Vikula Panov gebildet werden. Die Abteilung sollte Sicherheit und Ordnung aufrechterhalten sowie vor Feuer schützen. Sie wurden von fünf Gitterangestellten und "einer Person aus 10 Metern" mit Gebrüll, Äxten und Wasserrohren verraten.

Polizisten in großen Städten wurden Zemsky Yaryg genannt. Die Farbe der Uniformen variierte zwischen den Städten. In Moskau trugen Offiziere rot-grüne Kleidung. Auf der Brust waren die Buchstaben „З“ (Z) und „Я“ (YA) aufgenäht.

1669 ersetzten Detektive allgemein die Rolle der Ehrenältesten.

18. Jahrhundert Bearbeiten

Die Polizei in Sankt Petersburg wurde 1715 auf Anordnung von Peter dem Großen als Hauptpolizei eingerichtet. Anfangs bestand der Stab der Sankt Petersburger Polizei aus dem stellvertretenden Generalpolizeichef, 4 Offizieren und 36 unteren Dienstgraden. Der Schreiber und zehn Angestellte übten Büroarbeiten im Hauptbüro der Polizeiwache aus. Die Polizei hielt nicht nur die Ordnung in der Stadt aufrecht, sondern übte auch mehrere wirtschaftliche Funktionen aus und war an der Verbesserung der Stadt beteiligt – Straßenpflasterung, Trockenlegung von sumpfigen Orten, Müllabfuhr usw.

Am 7. Juni 1718 wurde Generaladjutant Anton de Vieira zum General Polizeimeister ernannt. [5] Zur Erledigung der Arbeiten wurde das Polizeipräsidium geschaffen und ein Heeresregiment dem General Polizeimeister unterstellt. Alle Reihen dieses Regiments wurden Polizisten.Durch die Bemühungen von General de Vieira wurden 1721 die ersten Laternen und Ruhebänke in St. Petersburg aufgestellt.

Am 19. Januar 1722 gründete der Regierungssenat die Moskauer Polizei. Der Ober-Polizeimeister sollte vom Kaiser aus militärischen oder zivilen Reihen ernannt werden. Mit Weisung vom 20. Juli 1722 beaufsichtigte der Ober-Polizeimeister als Leiter des Moskauer Polizeiamtes die Wahrung des öffentlichen Friedens in Moskau. Zwischen 1729–1731 und 1762–1764 wurde der Chef der Moskauer Polizei General Polizeimeister genannt.

Am 23. April 1733 unterzeichnete Kaiserin Anna ein Dekret "Über die Errichtung der Polizei in Städten". Dieses Dekret gab der Polizei rechtliche Befugnisse und erlaubte ihnen, in Strafsachen Strafen zu verhängen.

19. und 20. Jahrhundert Bearbeiten

Im Jahr 1837 wurde eine Verordnung über die Zemstwo-Polizei erlassen, nach der der vom Adel gewählte Zemstwo-Polizeichef zum Polizeichef in der Uyezd wurde. Die von der Landesregierung eingesetzten Polizeibeamten gehorchten ihm. Sie. der zehnte, sotsky, gehorchten wiederum fünfhunderttausend der Bauern.

1862 wurde eine Polizeireform durchgeführt. Der Titel des Bürgermeisters wurde abgeschafft Stadträte in den Städten, die der Bezirkspolizei unterstellt waren, wurden den Zemstvo-Gerichten angegliedert, in Bezirkspolizeiabteilungen umbenannt, und in den Städten, die ihre eigene Polizei behielten, getrennt von der Bezirkspolizei, wurden sie umbenannt in die Polizeidienststellen der Stadt.

Im Jahr 1866 wurde in den Bezirken des Königreichs Polen eine Zemstvo-Wache eingerichtet.

Im Jahr 1866 schickte der Polizeichef von St. Petersburg, Fjodor Trepov, eine Notiz an Alexander II., in der es hieß: „Eine bedeutende Lücke in der Institution der Stadtpolizei war das Fehlen eines speziellen Teils mit dem besonderen Zweck, Forschungen zur Aufklärung von Verbrechen durchzuführen. allgemeine Maßnahmen zur Verhütung und Bekämpfung von Straftaten zu finden. Diese Aufgaben lagen bei den Reihen der Außenpolizei, die, die die gesamte Last des Polizeidienstes trug, weder die Mittel noch die Möglichkeit hatte, in dieser Hinsicht erfolgreich zu agieren. Um diesen Mangel zu beseitigen, wurde vorgeschlagen, eine Kriminalpolizei einzurichten“.

Zum ersten Mal in der russischen Polizei wurden in St. Petersburg spezialisierte Einheiten zur Aufklärung von Verbrechen und zur Durchführung von Ermittlungen geschaffen, wo 1866 eine Detektivpolizei unter dem Büro des Polizeichefs eingerichtet wurde. Zuvor wurden Detektivfunktionen von forensischen Ermittlern und der gesamten Polizei in ihrer damaligen Form ausgeübt. Anfangs war das Personal der Kriminalpolizei von St. Petersburg klein, die Abteilung bestand neben dem Chef seines Assistenten, 4 Beamte mit Sonderaufgaben, 12 Polizeidetektive und 20 Zivildetektive.

Die Detektivabteilung wurde 1866 gegründet und operierte unter der Polizeiabteilung des Innenministeriums, und bis 1907 wurden ähnliche Abteilungen in anderen großen Städten des Russischen Reiches geschaffen, darunter Moskau, Kiew, Riga, Odessa, Tiflis, Baku, Rostow am Don und Nischni Nowgorod. Andere Bezirke wurden von der Landpolizei oder Gendarmerieeinheiten überwacht.

1879 wurde das Institut der Polizeibeamten in ländlichen Gebieten gegründet. Die Polizeibeamten sollten den Polizeibeamten „bei der Erfüllung polizeilicher Aufgaben sowie bei der Aufsicht über die Zenturionen und Vorarbeiter“ helfen.

Seit 1889 wurde der Chef der Bezirkspolizei als Bezirkspolizist bezeichnet.

1903 wurde auf dem Land, ursprünglich in 46 Provinzen, eine Bezirkspolizeiwache eingeführt. Bis 1916 erstreckte es sich auf 50 Provinzen.

Am 9. August 1910 erließ der Innenminister Pjotr ​​Stolypin eine Weisung an die Beamten der Detektei, die ihre Aufgaben und Struktur festlegte. Jede Detektivabteilung bestand aus vier strukturellen Abteilungen-Desks:

  • Persönliche Haft.
  • Sucht.
  • Beobachtungen.
  • Informationen Registrierungsstelle.

Auf Anordnung von Pjotr ​​Stolypin wurden im Polizeidepartement spezielle Kurse eingerichtet, um die Leiter der Detektivabteilungen auszubilden. Auf dem Internationalen Kongress der Kriminalisten, der 1913 in der Schweiz stattfand, wurde die russische Kriminalpolizei als die weltweit beste Kriminalpolizei anerkannt.

Die 3.500 Mann starke Polizei von Petrograd bildete die Hauptopposition gegen die Unruhen, die den ersten Ausbruch der Februarrevolution markierten. Nach dem Überlaufen der in der Stadt stationierten Armeeeinheiten wurde die Polizei zum Hauptziel der Revolutionäre, und viele wurden getötet. Die Polizei des Russischen Reiches wurde am 10. März 1917 aufgelöst, und am 17. April gründete die Provisorische Regierung die Volksmiliz (Miliziya) als neue Strafverfolgungsbehörde.

Sowjetische Milizia Bearbeiten

Beschlüsse der Provisorischen Regierung „Über die Zustimmung der Milizen“ und „Vorläufige Vorschriften über die Polizei“, erlassen am 17. April 1917, wurde die „Volksmiliz“ gegründet. Die Volksmiliz wird zum Exekutivorgan der Staatsgewalt auf lokaler Ebene erklärt, „unmittelbar unter der Gerichtsbarkeit der Semstwo- und Stadtverwaltungen“.

Gleichzeitig mit der staatlichen „Volksmilizia“ organisierten die Räte der Arbeiterabgeordneten Abteilungen der „Arbeitermilizien“ und anderer bewaffneter Formationen, die unter dem Einfluss verschiedener politischer Kräfte standen, manchmal auch außerhalb. Gleichzeitig war die Arbeitermilizia nicht den Kommissaren der Stadtmilizia unterstellt.

Der Rat der Petrograder Volksmilizia, der am 3. Juni unter der Schirmherrschaft der Bolschewiki gebildet wurde, geriet in Konflikt mit dem Chef der Stadtmilizia und veröffentlichte politische Parolen im Zusammenhang mit der Weigerung, zusätzliche Zahlungen für den Dienst in der Arbeitermilizia zu zahlen Arbeiter, die in Fabriken den vollen Lohn erhalten. Die wichtigste Staatsstruktur wird zerstört.

Das Prinzip der Selbstorganisation der Ordnungskräfte wurde von der bolschewistischen Partei noch einige Zeit nach Oktober 1917 umgesetzt. Das Dekret des NKWD "Über die Arbeitermiliz" vom 28. Oktober (10. November) 1917 sah keine die Organisationsformen des staatlichen Milizapparates.

Die Arbeitermiliz trug den Charakter von Amateur-Massenorganisationen, wurde auf der Basis freiwilliger Trupps gebildet, konnte also die grassierende Kriminalität nicht stoppen.

Am 10. Mai 1918 erließ das Kollegium des NKWD eine Verordnung: „Die Polizei besteht als ständiger Stab von Personen mit besonderen Aufgaben, die Organisation der Polizei sollte unabhängig von der Roten Armee erfolgen, ihre Funktionen sollten streng abgegrenzt werden .“

Die Milizia wurde am 10. März 1917 gebildet und ersetzte die ehemaligen russischen Polizeiorganisationen der kaiserlichen Regierung. Es gab Abteilungen der Volksmilizen und der Arbeitermilizen, die als paramilitärische Polizeieinheiten organisiert waren. Nach der Auflösung der Sowjetunion bestand die Milizija bis zum 1. März 2011 in Russland weiter.


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Einleitende Anmerkung

In den 1980er Jahren schrieb ich während meiner Zeit am Zentrum für Russisch- und Osteuropastudien der Universität Birmingham einen Ph.D. Dissertation über die mathematisch-statistische Methodik der sowjetischen Familienbudgeterhebung. Macmillan bot an, ein Buch auf der Grundlage der Dissertation zu veröffentlichen, aber ich hätte das Manuskript überarbeiten und seine Länge erheblich reduzieren müssen. Es war schwer zu entscheiden, was man weglassen sollte. Ich wurde von anderen Dingen abgelenkt und habe das Buch nie geschrieben. Die Dissertation wurde nur von einer Handvoll Spezialisten gelesen, die sie von der Universitätsbibliothek ausgeliehen haben.

Neulich habe ich zu meiner Freude entdeckt, dass die Bibliothek die an der Universität eingereichten Abschlussarbeiten digitalisiert hat. Sie sind jetzt alle frei zugänglich. Um meine Diplomarbeit herunterzuladen, gehen Sie hier. Während die meisten Inhalte tatsächlich nur für wenige Spezialisten interessant sind, glaube ich, dass einige Kapitel für eine etwas breitere Leserschaft von Interesse sein können. Ein solches Kapitel, das im Folgenden wiedergegeben wird, sollte Menschen ansprechen, die sich für Wissenschaftsgeschichte und Mathematik interessieren. Es zeigt, dass russische Statistiker vom Ende des 19. Jahrhunderts bis zum Ende der 1920er Jahre ihren westlichen Kollegen auf dem Gebiet der mathematischen Statistik und der Stichprobentheorie etwa ein Jahrzehnt voraus waren – Errungenschaften, die vom Stalinismus fast vollständig zerstört wurden.

Die historische Entwicklung der mathematischen Statistik und der Stichprobentheorie im Westen, im zaristischen Russland und in der UdSSR

Der Begriff "Statistik" wird in zweierlei Hinsicht verwendet. Es kann sich auf quantitative Informationen über sozioökonomische Phänomene beziehen oder auf das Studium der allgemeinen Probleme der Sammlung, Präsentation, Analyse, Interpretation und Nutzung solcher Informationen.[1] Alternativ kann es sich auf die Disziplin der mathematischen Statistik beziehen, die sich mit einem bestimmten Satz mathematischer Methoden auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie zum Sammeln und Analysieren von Daten verschiedenster Art befasst. Mathematische Statistik kann sowohl auf die Erhebung und Analyse sozioökonomischer Statistiken als auch auf die Erhebung und Analyse anderer Arten von Daten angewendet werden - beispielsweise auf die Gestaltung und Analyse wissenschaftlicher Experimente. Umgekehrt können sozioökonomische Statistiken mit oder ohne Hilfe mathematischer Statistiken erhoben und analysiert werden.

Dies gilt auch für die Praxis und Theorie der Probenahme. Die moderne probabilistische Sampling-Theorie ist ein Zweig der mathematischen Statistik. Als solches kann es nicht nur auf die Erhebung und Analyse sozioökonomischer Statistiken angewendet werden, sondern auch in anderen Bereichen wie der Qualitätskontrolle der Produktion. Ebenso können sozioökonomische Statistiken mit oder ohne Anwendung der modernen Stichprobentheorie erhoben werden. Diese Theorie wird sowohl bei der Datenerhebung durch vollständige Erhebung der Bevölkerung als auch bei der Verwendung nicht-probabilistischer Stichprobenverfahren vormodernen Ursprungs nicht angewendet.

Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt auf der Explikation der mathematischen Statistik und insbesondere der modernen Stichprobentheorie auf die Übung in der sozioökonomischen Statistik, die durch die sowjetische Familienbudgeterhebung repräsentiert wird. Wir decken daher weder das gesamte Themenspektrum der sozioökonomischen noch der mathematischen Statistik ab, sondern betrachten die Schnittmenge zwischen beiden.

Die gegenwärtige sowjetische statistische Praxis kann nur aus einer historischen Perspektive richtig verstanden werden. Dies gilt viel mehr für die sowjetische als für die westliche statistische Praxis, da die vollständige Anwendung der mathematischen Statistik auf die sozioökonomische Statistik weiterhin durch Faktoren behindert wird, die ihren Ursprung in der stalinistischen Zeit haben. Insbesondere vormoderne Formen des Sampling werden in der UdSSR noch viel häufiger verwendet als im Westen.

Dieses Kapitel skizziert das Muster der historischen Entwicklung der sozioökonomischen Statistik, der mathematischen Statistik und insbesondere des Zusammenspiels der beiden. Die Abschnitte 2 und 3 widmen sich der Entwicklung der mathematischen Statistik im Allgemeinen und ihrer Anwendung in der sozioökonomischen Statistik, während die Abschnitte 4 und 5 den gleichen Bereich im Hinblick auf die Stichprobenziehung im Besonderen behandeln. Das Entwicklungsmuster im Westen - Westeuropa und Nordamerika - wird in den Abschnitten 2 und 4 behandelt, das mehr oder weniger eigenständige Entwicklungsmuster im zaristischen Russland und dann in der UdSSR in den Abschnitten 3 und 5.

2 Die historische Entwicklung der mathematischen Statistik im Westen

Sozioökonomische Statistiken in Form von staatlichen Statistiken lassen sich auf die Volkszählungen der alten Flusskulturen zurückführen. Die mathematische Statistik ist dagegen erst vor relativ kurzer Zeit entstanden. Ihr Vorläufer war die Schule der "Politischen Arithmetik", die im England des 17. Jahrhunderts von Graunt und Petty gegründet wurde, die elementare Wahrscheinlichkeitsrechnungen verwendeten, um öffentliche Fragen wie die Ursachen von Krankheiten zu untersuchen (Pearson 19?8). Weitere Fortschritte in der Analyse der statistischen Variation wurden von Mathematikern des 19. Jahrhunderts wie Poisson, Gauss und Quetelet gemacht. In der Zeit von 1890 bis 1940 entstand schließlich die mathematische Statistik in ihrer heutigen Form. Die wichtigsten Beiträge zu diesem Prozess waren Galtons frühe Theorie der Korrelation und Regression, die "klassische" Theorie der statistischen Inferenz von Neyman und Pearson und die Arbeiten von Fisher zur Varianzanalyse.

Ungeachtet der sozioökonomischen Ausrichtung der Politischen Arithmetik wurde die Entwicklung der mathematischen Statistik im 19. und frühen 20. Jahrhundert vor allem durch die Bedürfnisse der physikalischen und insbesondere der biologischen Wissenschaften motiviert. Die Gaußsche Studie der statistischen Variation beschäftigte sich hauptsächlich mit dem Problem experimenteller Fehler in der angewandten Wissenschaft. Galton interessierte sich vor allem für Vererbung Gossett ("Student") wurde durch die Bedürfnisse der Bierproduktion in der Guinness-Brauerei in Dublin zum t-Test von statistischer Signifikanz geführt Fisher war mit der Planung von Feldversuchen zwischen den Kriegen in Rothamsted beschäftigt Versuchsstation in Hertfordshire, England. Die neue Disziplin war seit einiger Zeit unter dem Namen „Biometrie“ bekannt.

Die Anwendung der mathematischen Statistik auf die sozioökonomische Statistik wurde durch die Isolierung der staatlichen Statistik von den neuen theoretischen Entwicklungen verzögert. Den für die staatliche Statistik verantwortlichen Beamten fehlte die erforderliche mathematische Ausbildung, um den potenziellen Wert probabilistischer Methoden für ihre Arbeit einzuschätzen, während die meisten Mathematiker, die Pioniere dieser Methoden waren, anscheinend kein Interesse an der staatlichen Statistik hatten. Die Wechselwirkung zwischen sozioökonomischer und mathematischer Statistik wurde zunächst nur von wenigen Reformern gefördert, die beide Fächer verstanden, wie etwa Professor Bowley, Inhaber des ersten Lehrstuhls für Statistik in den Sozialwissenschaften (an der London School of Economics). In Großbritannien wurde die Kluft im Wesentlichen durch den Aufbau eines professionelleren statistischen Dienstes der Regierung nach dem Zweiten Weltkrieg überwunden, obwohl die institutionelle Beziehung zwischen staatlicher Statistik und mathematischer Statistik auch heute noch einige Schwierigkeiten bereitet.

3 Die historische Entwicklung der mathematischen Statistik im zaristischen Russland und der UdSSR

In Russland entwickelte sich Ende des 19. der ganzen Zeit. Solche klassischen russischen Statistiker wie Chuprov waren gleichzeitig sozioökonomische und mathematische Statistiker.

Sowjetische Statistiken der 1920er Jahre stellten in vielerlei Hinsicht eine Fortsetzung der Zemstwo-Tradition dar. Die Statistiker der Zentralen Statistischen Verwaltung (TsSU) genossen sowohl großzügige staatliche Unterstützung als auch ein hohes Maß an beruflicher Autonomie
(Wheatcroft 1980). Sie interessierten sich sehr für die Arbeit westlicher mathematischer Statistiker, deren Methoden sie weiterentwickelten und auf die ökonomische Analyse anwendeten. Gleichzeitig kritisierten sie die westliche mathematische Statistik wegen ihres "leeren Empirismus" und ihres Desinteresses an inhaltlichen Fragen (Yastremskii 1927).

Ende der 1920er Jahre geriet eine Gruppe mathematischer Statistiker, die mit der Neuen Wirtschaftspolitik in Verbindung standen, unter stalinistische Angriffe. Einige stalinistische Statistiker nutzten diese Kampagne, um zu versuchen, die mathematische Statistik als solche zu diskreditieren, mit der Begründung, dass probabilistische Methoden zwar hervorragend geeignet seien, die Anarchie des kapitalistischen Marktes zu analysieren, aber einer sozialistischen Planwirtschaft fremd seien. Andere argumentierten, dass die „Schrotter“ zwar die mathematische Statistik für staatsfeindliche Zwecke missbraucht hätten, die Planung jedoch nicht alle probabilistischen Phänomene (zB das Wetter) beseitigen könne und daher die korrekte Anwendung der mathematischen Statistik notwendig sei (Smit 1930). Der Konflikt zwischen diesen beiden Standpunkten hielt während der gesamten stalinistischen Periode an, und die Verteidiger der mathematischen Statistik wurden in den Jahren nach Stalins Tod bestätigt.

Die dogmatischen Gegner der mathematischen Statistik erreichten zu keiner Zeit die totale Dominanz. So taten sie es auch in den Jahren nach dem Zweiten Weltkrieg, als sie die "anti-kosmopolitische" Kampagne nutzten, um "Volksfeinde . die bürgerliche Theorien unter der Losung der Verteidigung der Mathematik propagieren" (Methodology 1952) Es gelingt nicht, statistische Methoden der Qualitätskontrolle in der Luftfahrtindustrie zu unterdrücken, deren praktische Notwendigkeit von der Führung erkannt wurde. Der anhaltende Einfluss der Dogmatiker hatte jedoch einen starken Einfluss auf die sowjetische Statistik.

Zunächst wurde die Interaktion der mathematischen mit der sozioökonomischen Statistik beendet. "Die Möglichkeit, die Methoden der mathematischen Statistik auf die statistische Untersuchung sozialer Phänomene anzuwenden", und oft sogar "die Zweckmäßigkeit mathematischer Methoden jeglicher Komplexität in der Statistik" wurde bestritten (Nemchinov 1955). Viele mathematische Statistiker verließen die sozioökonomische Statistik, um in anderen Bereichen zu arbeiten.[4] Es entstand eine "allgemeine Theorie der Statistik", die eine Methodik darlegte, die von mathematischer Statistik nicht informiert war.[5]

Seit den 1950er Jahren wurden zahlreiche Arbeiten zur sozioökonomischen Anwendung der mathematischen Statistik durchgeführt. Dennoch wurde der größte Teil dieser Arbeit in Instituten außerhalb der TsSU durchgeführt und hat die Methoden, die innerhalb der TsSU selbst verwendet werden, nicht wesentlich beeinflusst. Es wird in Zeitschriften wie Uchenye zapiski po statistike ("Wissenschaftliche Anmerkungen zur Statistik") und Ekonomika i matematicheskie metody ("Wirtschaft und mathematische Methoden") statt in der TsSU-Zeitschrift Vestnik statistiki ("Statistischer Kurier") veröffentlicht gehörten nicht zu den Organisationen, die an der Konferenzreihe über die Anwendung mathematischer Statistik in den Wirtschaftswissenschaften ab 1972 teilnahmen.[6]

Darüber hinaus bleiben der mathematische Statistikunterricht und der sozialökonomische Statistikunterricht in Bildungseinrichtungen weitgehend voneinander isoliert. Die mathematische Statistik nimmt selten einen herausragenden Platz in den Lehrplänen der Einrichtungen ein, die das Personal der TsSU ausbilden - der statistischen Technik (Berufsschulen), des Moskauer Wirtschafts-Statistischen Instituts usw. -, während die mathematischen Fakultäten der Hochschulen eine sehr abstrakte und nicht angewandte Art der mathematischen Statistik.

Zweitens sind die dogmatischen Positionen der Stalinzeit noch nicht vollständig überwunden. Noch immer stößt man gelegentlich auf Darstellungen der Ansicht, dass probabilistische Schemata auf sozioökonomische Phänomene nicht anwendbar sind (Maslov 1971, S. 35-6),[7] oder der Ansicht, dass probabilistische Methoden dem Wesen einer Planwirtschaft widersprechen (Lipkin 1977). .Es kann gut sein, dass solche Positionen aus dem Verkehr gezogen werden, wenn die ältere Generation, die in der Stalinzeit ausgebildet wurde, die Bühne verlässt. Weniger explizite Einstellungen, die zumindest teilweise aus dem früheren Dogma stammen, können jedoch hartnäckiger sein.

Ein Beispiel für solche Einstellungen sind sowjetische Prognoseansätze (Shenfield 1983a). A. Ja. Boyarskii, der Leiter des Wissenschaftlichen Forschungsinstituts der TsSU, stellt fest, dass staatliche Statistiker daran gewöhnt sind, mit (angeblich) einzigartig genauen Zahlen umzugehen und daher eine "psychologische Barriere" überwinden müssen, bevor sie die nicht eindeutigen Ergebnisse probabilistischer Vorhersagen akzeptieren (Metodologicheskie 1977 pp 8-9).

Eine Diskussion der Signifikanzprüfung von Boyarskii (1980) zeigt, dass er selbst von einem anderen Grundsatz der stalinistischen Statistikdoktrin beeinflusst bleibt – der Idee, dass die Funktion der Statistik darin besteht, bereits als wahr bekannte Theorien zu illustrieren, anstatt vorläufige Hypothesen zu bewerten. Selbst wenn ein statistischer Signifikanztest eine scheinbare Korrelation zwischen Produktionsskala und Produktivität von 0,1 als zufällige Abweichung von Null ablehnt, ist es für einen Ökonomen mit theoretischen Kenntnissen von Skaleneffekten natürlich, dies als hoch einzustufen Korrelation. Aus dieser Sicht kann eine statistische Analyse niemals frühere Annahmen in Frage stellen.

4 Die historische Entwicklung der Sampling-Theorie im Westen

Die meisten sozioökonomischen Statistiker des 19. Jahrhunderts waren der Ansicht, dass nur die Daten vollständiger Volkszählungen als "Statistiken im eigentlichen Sinne" angesehen werden könnten. Dies war eine verständliche Haltung zu einer Zeit, als die einzigen praktizierten Stichprobenverfahren allgemein als unzuverlässig bekannt waren.

Die wichtigste dieser sehr frühen Stichprobenverfahren war die "monographische Methode", erfunden von dem Sozialreformer LePlay, der ab 1829 Hunderte von detaillierten "Monographien" über den Haushalt und die Lebensweise von Arbeiterfamilien sammelte (Lazarsfeld 1961). Bei einer monographischen Erhebung einer Bevölkerung erhält man eine äußerst detaillierte quantitative und qualitative Beschreibung einer relativ kleinen Anzahl von Einheiten. Die befragten Einheiten sollen von Experten sorgfältig so ausgewählt werden, dass jeder "Typ" von Einheiten der Grundgesamtheit in der Stichprobe durch eine oder wenige Einheiten "typisch" für diesen Typ repräsentiert wird (daher der alternative Begriff „typologische Stichprobe“). Wie die Kritiker der Monographie betonten, gab es keine Möglichkeit, das Urteil des Samplers hinsichtlich der Typizität zu überprüfen. Darüber hinaus bestehen die meisten Populationen nicht aus einigen wenigen bekannten homogenen „Typen“, und eine monografische Stichprobe kann naturgemäß keine Heterogenität innerhalb der Typen widerspiegeln.

In den 1890er Jahren entwickelte und verwendete Kiaer, der Direktor des neuen norwegischen Statistikamtes, eine neue Form des Bäumchens, die er "die repräsentative Methode" nannte. Kiaers Methode wurde von Wright, dem Direktor des US-amerikanischen National Bureau of Labor, nachgeahmt. Die Methode war in Kiaers Worten:

eine Teiluntersuchung, bei der die beobachteten Einheiten so verteilt sind, dass ihre Gesamtheit eine Miniatur des ganzen Landes bildet, eine Fotografie, die die Details des Originals in seinen wahren relativen Proportionen wiedergibt.

Um dieses Ziel zu erreichen, verwendete Kiaer komplexe mehrstufige Stichprobendesigns, die eine intensive Stratifizierung und Elemente einer systematischen Selektion beinhalten (zB: ausgewählte Männer im Alter von 17, 22, 27 . mit Namen beginnend mit A, B, C, L, M und N). Die Schichtanteile wurden auf Basis der Ergebnisse vorangegangener Volkszählungen ermittelt, die auch zur Beurteilung der Repräsentativität der Stichprobe dienten. Der Hauptunterschied zwischen solchen "zweckgerichteten" oder "ausgewogenen" Stichproben und modernen mehrstufigen Stichprobendesigns ist das Fehlen einer Zufallsauswahl innerhalb von Schichten.

Die Wahrscheinlichkeitstheorie wurde im Westen von Bowley erstmals systematisch auf Stichproben angewendet, der 1906 die grundlegende Theorie der einfachen Zufallsstichprobe einführte.[9] Der große Vorteil der Zufallsstichprobe besteht darin, dass sie durch die Kontrolle der Wahrscheinlichkeiten der Aufnahme von Grundgesamtheitseinheiten in die Stichprobe[10] es ermöglicht, mittels Wahrscheinlichkeitstheorie die Genauigkeit von Stichprobenschätzungen in Form von Standardfehlern oder Konfidenzgrenzen abzuschätzen . Die erste soziale Erhebung mit Wahrscheinlichkeitsstichproben wurde 1912 von Bowley in Reading durchgeführt (Maunder 1977). Die Theorie der Wahrscheinlichkeitsstichprobe wurde 1934 von Neyman und Pearson auf geschichtete Zufallsstichproben erweitert.

In den 1930er Jahren wurden von US-Behörden wie dem Bureau of the Census und dem neu gegründeten Indian Statistical Institute umfangreiche praktische Experimente mit Wahrscheinlichkeitsstichproben durchgeführt. In einigen Ländern, wie beispielsweise Schweden, stützte sich die Stichprobenerhebung vor dem Krieg weiterhin auf die "repräsentative Methode" (Medin 1983). Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ersetzte nach dem Krieg frühere Formen der Stichprobenziehung in der staatlichen Statistik. In der Markt- und Meinungsforschung wird das Balanced Sampling jedoch nach wie vor unter dem Namen „Quota Sampling“ verwendet. Darüber hinaus interessierten sich Sampling-Theoretiker in den 1970er Jahren erneut für die Möglichkeit, Balanced Sampling auf eine solide Basis zu stellen.[11]

Das relativ späte Aufkommen der Sampling-Theorie ist vielleicht die auffälligste Manifestation der früheren Isolation der sozioökonomischen von der mathematischen Statistik. Sowohl der praktische Bedarf an Sound-Sampling als auch der mathematische Apparat zu seiner Entwicklung existierten bereits im 19. Jahrhundert, jedoch fehlte die notwendige Interaktion zwischen den potentiellen Anbietern und den potentiellen Konsumenten der Sampling-Theorie.

5 Die historische Entwicklung der Sampling-Theorie im zaristischen Russland und der UdSSR

Wie im Westen stützte sich die staatliche Statistik im Russland des 19. Jahrhunderts hauptsächlich auf vollständige Volkszählungen. Gegen Ende des Jahrhunderts kamen jedoch verschiedene Formen der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe zum Einsatz.

Die meisten Studien über bäuerliche Haushaltsbudgets, die die Statistiker mehrerer Zemstva ab den 1870er Jahren durchführten, waren monographische Erhebungen, die auf der einen oder anderen Methode der Auswahl von Haushalten beruhten, die angeblich für verschiedene Regionen „typisch“ waren (Wheatcroft 1980).

Offenbar spezifisch für Russland war die Form der unvollständigen Aufzählung, die als "Volkszählungsmethode" (Zenzovoi-Methode) bekannt ist. Die "Volkszählung" (tsenz) war hier ein Verzeichnis all jener Bevölkerungseinheiten, die als wichtig genug angesehen wurden, um in die Statistik aufgenommen zu werden, Daten wurden über alle diese Einheiten und nur über sie erhoben. So führte das zaristische Finanzministerium Ende des 19. Jahrhunderts eine Liste von "Zählbahnhöfen" für jede Art von Fracht. Diese Listen wurden verwendet, um Statistiken über den Eisenbahnverkehr zu erstellen (Poplavskii 1927). „Volkszählungsindustrie“ bestand aus Unternehmen mit einer Mindestbeschäftigungsgröße, abhängig vom Grad der Mechanisierung (Wheatcroft 1981). Das Grundprinzip der Volkszählungsmethode bestand darin, begrenzte Ressourcen zu verwenden, um den Hauptteil des interessierenden Phänomens abzudecken Eine Hochrechnung der Ergebnisse auf die Gesamtbevölkerung war nicht möglich, da die relativ wenigen erfassten großen Einheiten bei weitem nicht repräsentativ für die vielen vernachlässigten kleinen Einheiten waren.

Es scheint, dass die Theorie der Wahrscheinlichkeitsstichprobe, die dem Westen damals unbekannt war, in Russland mehrere Jahre vor entsprechenden westlichen Arbeiten unabhängig entwickelt wurde. Die Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie auf die Stichprobenziehung wurde erstmals in einem Papier vorgeschlagen, das Chuprov bereits 1894 einem Kongress wissenschaftlicher Forscher vorlegte in einem Buch über Sampling-Theorie von Kovalskii dargelegt, das 1924 in Saratov veröffentlicht wurde (Zarkovic 1956, 1962).[13]

In den 1920er Jahren verspürte die TsSU ein großes Bedürfnis, Stichprobenverfahren zu entwickeln, wobei praktische Experimente oft der Theorie vorausgingen.[14] Der Staat benötigte statistische Informationen, um die Wirtschaft zu regulieren, aber die Erfassung aller Wirtschaftseinheiten war für die während der Neuen Wirtschaftspolitik verwendeten wirtschaftlichen Regulierungsmittel nicht erforderlich. Auch eine vollständige Aufzählung war angesichts der zerstreuten Natur der NEP-Wirtschaft nicht praktikabel. Solche Bedingungen waren für die Entwicklung der Probenahme sehr günstig.

Obwohl die Theorie der Wahrscheinlichkeitsstichprobe von einigen Statistikern in den 1920er Jahren ausgearbeitet wurde, ersetzte die Wahrscheinlichkeitsstichprobe jedoch frühere Formen der Stichprobenziehung nicht vollständig. Vor allem die Volkszählungsmethode blieb recht weit verbreitet - beispielsweise in der Statistik des Schienen- und Wassergüterverkehrs (Poplavskii 1927) und in der Untersuchung der Arbeitsproduktivität in der Industrie (Akinshina 1966).

Der Angriff auf die Anwendung der mathematischen Statistik in der sozioökonomischen Statistik Ende der 1920er Jahre wirkte sich besonders nachteilig auf die Stichprobenpraxis und -theorie aus, deren Entwicklung "eingefroren" zu sein scheint. Die Anwendung der Sampling-Theorie wurde während der Stalinzeit im Allgemeinen vernachlässigt (Nemchinov 1955). Die Volkszählungsmethode - jetzt umbenannt in "Methode der Grundmasse" (metod osnovnogo massiva) - wurde weiterhin in Bereichen wie der Eisenbahnverkehrsstatistik (Kochetov 1966) verwendet und wurde auch bei der neuen Erhebung der Kolchosenmärkte angewendet, die deckte nur die größten städtischen Zentren ab (Belyaevskii 1962). Wie wir in Kapitel A4 sehen werden, wird die Methode auch heute noch verwendet.

Die in den 1930er Jahren eingerichtete Verwaltung der Kommandowirtschaft erforderte die Erhebung vieler statistischer Informationen auf der Grundlage einer vollständigen Aufzählung der Wirtschaftseinheiten. Der Begriff „Statistik“ wurde durch den Begriff „Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung“[15] ersetzt, in dem Stichproben naturgemäß keinen Platz hatten. Aber wie wir im nächsten Kapitel argumentieren werden, wenn wir die Position der Stichproben in der Zeit nach Stalin betrachten, konnte die Stichprobenziehung selbst innerhalb einer Kommandowirtschaft sehr oft eine vollständige statistische Berichterstattung ersetzen, und sie wurde mit großem Aufwand vernachlässigt.

Das Zusammenspiel von sozioökonomischer und mathematischer Statistik verlief im Westen einerseits und in Russland und der UdSSR andererseits auf sehr unterschiedlichen Wegen.

Im Westen wurde in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts die im 19. Insbesondere die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist zu einem zentralen Instrument der staatlichen Statistik geworden und hat frühere nicht-probabilistische Formen der Stichprobenziehung im Großen und Ganzen verdrängt.

In Russland entwickelte sich in den wenigen Jahrzehnten vor 1917 eine unabhängige statistische Tradition, die sich als geeignet erwies, sozioökonomische mit mathematischer Statistik zu verbinden, und die ihren Höhepunkt in den sowjetischen 1920er Jahren erreichte. Bis zu diesem Zeitpunkt waren russische und sowjetische Statistiken dem Westen in Bezug auf Theorie und Praxis der Stichprobenerhebung etwas voraus.

Der Fortschritt wurde jedoch zu Beginn der Stalinzeit eingefroren, als die Anwendung mathematischer Statistiken in der sozioökonomischen Statistik scharf angegriffen wurde. Es wurde eine Isolierung der mathematischen von der sozioökonomischen Statistik durchgesetzt, ähnlich der, die jetzt im Westen verschwindet. Die Stichprobenziehung wurde vernachlässigt, und die frühen nicht-probabilistischen Formen der Stichprobenziehung blieben weit verbreitet. Seit Stalin ist dieses Erbe nur bedingt überwunden.

[1] Methoden zum Sammeln, Präsentieren, Analysieren, Interpretieren und Verwenden sozioökonomischer Statistiken können sinnvollerweise in drei Kategorien eingeteilt werden:

(a) die auf relativ einfacher Mathematik beruhenden Methoden, die mathematische Statistiker "deskriptive Statistik" nennen

(b) die Methoden der mathematischen Statistik, basierend auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und

(c) relativ komplexe mathematische Methoden, die nicht auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basieren (zB Analyse von Indizes oder nicht-stochastische Programmierung).

[2] 1906 wandte sich Professor Bowley an die British Association for the Advancement of Science wie folgt:

„Edgeworths Illustrationen von 1885 über die Bedeutung mathematischer Methoden bei der Prüfung der Wahrheit praktischer Schlussfolgerungen haben bisher nur wenig Früchte getragen bleiben ungetestet und ihre Bedeutung nicht analysiert" (Maunder 1977).

[3] Die Zemstwa, 1861 von Zar Alexander II. gegründete Einrichtungen der Kommunalverwaltung, genossen eine gewisse Unabhängigkeit von der Zentralregierung und waren offen für äußere intellektuelle und politische Einflüsse.

[4] Zum Beispiel wandte sich V. S. Nemchinov dem Design und der Analyse landwirtschaftlicher Experimente in der Besenchukskaya Experimental Station zu und entwickelte ein Rechensystem auf der Grundlage von Chebychevs Polynomen (Nemchinov 1946).

[5] Reformatoren der Nachstalinzeit haben darauf gedrängt, die Methoden der "Allgemeinen Theorie" mit Methoden der mathematischen Statistik zu verbinden. Yuzbashev (1967) kritisiert beispielsweise die Methode der "analytischen Gruppierung", die den verwirrenden Effekt unkontrollierter Variablen beim Vergleich von Einheitengruppen ignoriert, und schlägt vor, sie mit der Varianzanalyse zu kombinieren.

[6] Für einen Bericht über eine solche Konferenz, die wissenschaftlich-technische Konferenz der gesamten Union über die Anwendung multivariater statistischer Analysen in der Wirtschaft und über die Qualitätskontrolle der Produktion, die 1977 in Tartu (Estland) stattfand, siehe Aivazyan et al. (1978).

[7] Professor P. P. Maslov war ein erfahrener sowjetischer Statistiker, der in einer Reihe von Zweigen der staatlichen Statistik produktiv war. Laut seinem Nachruf war er „einer der größten zeitgenössischen Statistiker“ (Ryabushkin und Sinokov 1975).

[8] Für Diskussionen über die frühe Geschichte des Samplings siehe Stephan (1948), You (1951) und O'Muircheartaigh und Wong (1981), von denen der letzte die einfühlsamste ist.

[9] Tatsächlich war es Bortkiewicz, der 1901 als erster im Westen vorschlug, die Wahrscheinlichkeitstheorie auf Stichprobenprobleme anzuwenden. Er empfahl die Verwendung der Poisson-Formel, um festzustellen, ob Unterschiede zwischen den Anteilen der Volkszählungskontrollen und den Stichprobenanteilen zufällig entstanden sein könnten.

[10] Einfache Zufallsstichproben sorgen für gleiche Inklusionswahrscheinlichkeiten, was zunächst als wesentliches Prinzip angesehen wurde. Zufallsstichproben im Allgemeinen sorgen für bekannte, aber nicht unbedingt gleiche Aufnahmewahrscheinlichkeiten.

[11] Es war Royall (1970), der im Kontext eines nicht-bayesianischen Superpopulation-Ansatzes das ausgewogene Sampling wiederbelebte. Für eine Diskussion des Problems siehe O'Muircheartaigh und Wong (1981, S. 12-14), die skeptisch sind, ob die möglichen Vorteile einer ausgewogenen Stichprobenziehung bei der Erhöhung der Repräsentativität die Risiken durch den Verzicht auf die Fähigkeit zur Präzisionsschätzung wahrscheinlich überwiegen . Darüber hinaus ist eine ausgewogene Stichprobenziehung nur unter bestimmten Bedingungen gerechtfertigt.

[12] Die Volkszählungsmethode wird manchmal als „konzentrierte Stichprobe“ bezeichnet.

[13] Es ist symptomatisch für das spätere Schicksal des Samplings in der UdSSR, dass sowjetische Autoren bei der Erörterung der Ursprünge des Samplings nicht auf Kovalskijs Arbeit Bezug nehmen. Es war der jugoslawische Statistiker Zarkovic, der das Buch von Kovalskii in der Lenin-Bibliothek in Moskau wiederentdeckte.

[14] Statistikerkonferenzen beauftragten die Methodische Sektion der TsSU, die Theorie der in der Praxis für notwendig erachteten Methoden, wie zum Beispiel Cluster Sampling (Zarkovic 1956), zu entwickeln. Für eine Darstellung der in den 1920er Jahren in der sowjetischen Soziologie verwendeten Stichprobenverfahren siehe Sheregi (1978).

[15] Dies spiegelt sich im Schicksal der TsSU selbst wider. 1930 endete die Statistische Zentralverwaltung unter diesem Namen, ihre Mitarbeiter wurden als wirtschaftsstatistischer Bereich in das Staatliche Planungsamt (Gosplan) eingegliedert, der 1931 in Bereich der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung umbenannt wurde. 1941 erhielt die TsSU ihren ursprünglichen Namen zurück, blieb aber Gosplan untergeordnet. Erst 1948 erlangte die TsSU den Status zurück, den sie in den 1920er Jahren hatte.


Digitale Geschichte: Ein Leitfaden zum Sammeln, Bewahren und Präsentieren der Vergangenheit im Web

Einführung

In diesem Kapitel erfahren Sie:

  • Die Vor- und Nachteile der Digitalisierung
  • Die verschiedenen Möglichkeiten, wie Texte digitalisiert werden können
  • Vorteile und Kosten von Textauszeichnungen
  • Wie man Text maschinenlesbar macht
  • Die Möglichkeiten, Bilder digital zu machen
  • So digitalisieren Sie Ton und bewegte Bilder
  • Ob Sie all diese Arbeiten selbst machen sollen

er Vergangenheit war analog. Die Zukunft ist digital. Die Historiker von morgen werden sich einer weitgehend digitalen historischen Aufzeichnung rühmen, die die Art und Weise verändern wird, wie sie die Vergangenheit erforschen, präsentieren und sogar bewahren. Aber was können Historiker von heute mit den massiven analogen historischen Aufzeichnungen der letzten Jahrtausende anfangen? Dieses Kapitel bietet einige Antworten und Ratschläge, wie man die Vergangenheit in Form von schriftlichen Aufzeichnungen, Fotografien, mündlichen Überlieferungsbändern, Filmen, materieller Kultur oder anderen analogen Dokumenten und Artefakten in digitale Dateien umwandeln kann. Auf diese Weise können wir es diesen Ressourcen ermöglichen, die in der Einleitung skizzierten signifikanten Vorteile wie Zugänglichkeit, Flexibilität und Manipulierbarkeit zu erzielen.

Erstaunlich viel der analogen historischen Aufzeichnungen wurde im letzten Jahrzehnt bereits digitalisiert. Wie wir in Kapitel 1 erwähnt haben, präsentiert das American Memory-Projekt der Library of Congress mehr als 8 Millionen historische Dokumente. ProQuest’s Historical Newspapers bietet den Volltext von fünf großen Zeitungen, darunter die vollständigen Ausgaben der New York Times und der Los Angeles Times. Der 33 Millionen Seiten umfassende Eighteenth Century Collections Online der Thomson Corporation enthält alle bedeutenden englisch- und fremdsprachigen Titel, die in dieser Zeit in Großbritannien gedruckt wurden. Am dramatischsten ist, dass der Suchmaschinenriese Google angekündigt hat, mindestens 15 Millionen Bücher zu digitalisieren. 1 Hunderte Millionen Dollar an Bundes-, Stiftungs- und Unternehmensgeldern sind in die Digitalisierung eines erstaunlich großen Teils unseres kulturellen Erbes geflossen

Dieser Schatz der digitalen Geschichte ist für Historiker eine unglaubliche Bereicherung und bietet Möglichkeiten für Online-Forschung und -Lehre, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären. Für den angehenden Digitalhistoriker bietet es noch einen weiteren Vorteil: Die Erfahrung der ersten Digitizer-Generation bietet eine Reihe von Benchmarks und Ansätzen, die Ihnen helfen, historische Dokumente für Ihre eigene Site effizienter, besser reproduziert und, wie wir hoffen, zu konvertieren , zu geringeren Kosten als die Pioniere. Aber wie Historiker nur allzu gut wissen, sind die Lehren der Vergangenheit nie einfach und unkompliziert. “Es gibt keine absoluten Regeln”, bemerkt ein Bericht des Digital Library Forums.“Jedes Projekt ist einzigartig.” 2 Diese Vorsicht gilt insbesondere für Historiker mit kleinen Projekten, da sich die Beratungsliteratur auf große bibliotheks- oder archivbasierte Projekte konzentriert. Ihre eigenen Ziele und Ihr Budget für die Organisation einer Ausstellung für Ihren lokalen Geschichtsverein oder die Veröffentlichung einiger Dokumente für Ihre Schüler können viel bescheidener sein.

Dieses Kapitel macht Sie nicht zum Experten für Scanauflösungen für Fotos oder Samplingverfahren für Audio, sondern wir möchten Ihnen genügend Informationen geben, um intelligent zu planen und ein Digital History-Projekt zu begleiten. Dazu bieten wir Ihnen einen Überblick über die grundlegenden Warums, Whats, Hows und Whos der Digitalisierung: Warum es sinnvoll ist (und wann es nicht) ist, welche digitalen Formate Sie in Erwägung ziehen sollten, wie es eigentlich ist und wer sollte es tun (Sie, Ihre Organisation, falls Sie eine haben, oder eine andere Person oder Firma).


Schlüsselfiguren

Die wichtigsten Kennzahlen liefern Ihnen eine kompakte Zusammenfassung des Themas "Vereinigte Staaten" und bringen Sie direkt zu den zugehörigen Statistikseiten.

Wirtschaft

Bruttoinlandsprodukt (BIP) der Vereinigten Staaten 2026

Wachstumsrate des Bruttoinlandsprodukts (BIP) in den Vereinigten Staaten bis 2026

Arbeitslosenquote in den Vereinigten Staaten 2020

US-Inflationsrate 1990-2020

Medianes Haushaltseinkommen in den USA 1990-2019

Made-In Country Index: Wahrnehmung von in den USA hergestellten Produkten nach Ländern 2017

Globalisierungsindex - Top 50 Länder 2020

Globales Länderranking nach Infrastrukturqualität 2019

Staatsfinanzen

Staatsverschuldung der Vereinigten Staaten 2026

Haushaltssaldo in den Vereinigten Staaten 2026

Verhältnis der Staatsausgaben zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) in den Vereinigten Staaten

Militär

US-Militärausgaben von 2000 bis 2019

US-Regierung - Verteidigungsausgaben pro Kopf 1995-2020


1,1 Millionen Dokumente wurden von FamilySearch.org in Zusammenarbeit mit den Alaska State Archives gescannt, um die Aufzeichnungen der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Diese Aufzeichnungen umfassen Geburts-, Heirats-, Todes- und Nachlassaufzeichnungen, die bis in die Mitte des 19. Jahrhunderts zurückreichen, eine Meilensteinquelle für die Ahnenforschung in Alaska. Unten finden Sie ein Verzeichnis von Namen, die mit Geburts-, Heirats- und Sterberegistern verbunden sind und auf Online-Dokumente verweisen.

Aufzeichnungen von NARA (Seattle)


Eine sehr kurze Geschichte der Datenwissenschaft

Die Geschichte, wie Data Scientists sexy wurden, ist hauptsächlich die Geschichte der Verbindung der ausgereiften Disziplin der Statistik mit einer sehr jungen Disziplin – der Informatik. Der Begriff „Data Science“ ist erst vor kurzem entstanden, um speziell einen neuen Beruf zu bezeichnen, von dem erwartet wird, dass er aus den riesigen Mengen an Big Data einen Sinn ergibt. Die Bedeutung von Daten hat jedoch eine lange Geschichte und wird seit Jahren von Wissenschaftlern, Statistikern, Bibliothekaren, Informatikern und anderen diskutiert. Die folgende Zeitleiste zeichnet die Entwicklung des Begriffs „Data Science“ und seine Verwendung nach, versucht ihn zu definieren und verwandte Begriffe.

1962 John W. Tukey schreibt in „The Future of Data Analysis“: „Lange dachte ich, ich wäre Statistiker, interessiert an Rückschlüssen vom Besonderen auf das Allgemeine. Aber als ich beobachtete, wie sich die mathematische Statistik entwickelte, hatte ich Anlass zu Zweifeln und Zweifeln… Datenanalyse… Die Datenanalyse und die ihr zugeordneten Teile der Statistik müssen … eher die Charakteristika der Naturwissenschaften als die der Mathematik annehmen … die Datenanalyse ist an sich eine empirische Wissenschaft … elektronischer Rechner? In vielen Fällen mag die Antwort viele überraschen, weil sie „wichtig, aber nicht lebenswichtig“ ist, während in anderen keinen Zweifel daran besteht, was der Computer „lebenswichtig“ war.“ 1947 prägte Tukey den Begriff „Bit“, den Claude Shannon in seine 1948 erschienene Arbeit „A Mathematical Theory of Communications“. 1977 veröffentlichte Tukey Explorative Datenanalyse, argumentiert, dass mehr Wert darauf gelegt werden müsse, Daten zu verwenden, um Hypothesen zum Testen vorzuschlagen, und dass explorative Datenanalyse und konfirmatorische Datenanalyse „Seite an Seite gehen können und sollten“.

1974 Peter Naur veröffentlicht Kurzer Überblick über Computermethoden in Schweden und den USA. Das Buch gibt einen Überblick über moderne Datenverarbeitungsmethoden, die in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Es ist um das Konzept der Daten herum organisiert, wie es in der Definition definiert ist IFIP Leitfaden zu Konzepten und Begriffen in der Datenverarbeitung: „[Daten sind] eine formalisierte Darstellung von Tatsachen oder Ideen, die durch einen Prozess kommuniziert oder manipuliert werden können.“ Das Vorwort des Buches teilt dem Leser mit, dass auf dem IFIP-Kongress 1968 ein Kursplan mit dem Titel „ Datalogy, die Wissenschaft von Daten und Datenprozessen und ihr Platz in der Bildung“ und dass im Text des Buches „der Begriff ‚Data Science‘ frei verwendet wurde“. Naur bietet die folgende Definition von Data Science: „Die Wissenschaft des Umgangs mit Daten, wenn sie einmal etabliert sind, während der Bezug der Daten zu dem, was sie repräsentieren, an andere Bereiche und Wissenschaften delegiert wird.“

1977 Die International Association for Statistical Computing (IASC) wird als Sektion des ISI gegründet. „Es ist die Mission des IASC, traditionelle statistische Methodik, moderne Computertechnologie und das Wissen von Domänenexperten zu verknüpfen, um Daten in Informationen und Wissen umzuwandeln.“

1989 Gregory Piatetsky-Shapiro organisiert und leitet den ersten Workshop Knowledge Discovery in Databases (KDD). 1995 wurde daraus die jährliche ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD).

September 1994 Arbeitswoche veröffentlicht eine Titelgeschichte zum Thema „Datenbankmarketing“: „Unternehmen sammeln Berge von Informationen über Sie, verarbeiten sie, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich Sie ein Produkt kaufen, und verwenden dieses Wissen, um eine genau darauf abgestimmte Marketingbotschaft zu erstellen, die Sie dazu bringt, dies zu tun … Eine frühere Begeisterungswelle, ausgelöst durch die Verbreitung von Kassenscannern in den 1980er Jahren, endete in einer weit verbreiteten Enttäuschung: Viele Unternehmen waren von der schieren Datenmenge zu überwältigt, um mit den Informationen etwas Nützliches anzufangen… Dennoch glauben viele Unternehmen, keine andere Wahl zu haben als um die Grenzen des Datenbankmarketings zu überwinden.“

1996 Mitglieder von Internationaler Verband der Klassifikationsgesellschaften (IFCS) treffen sich in Kobe, Japan, zu ihrer alle zwei Jahre stattfindenden Konferenz. Erstmals wird der Begriff „Data Science“ in den Titel der Konferenz aufgenommen („Data Science, Klassifikation und verwandte Methoden“). Die IFCS wurde 1985 von sechs länder- und sprachspezifischen Klassifikationsgesellschaften gegründet, von denen eine Die Klassifikationsgesellschaft, wurde 1964 gegründet. Die Klassifikationsgesellschaften haben in ihren Veröffentlichungen die Begriffe Data Analysis, Data Mining und Data Science unterschiedlich verwendet.

1996 Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro und Padhraic Smyth veröffentlichen „From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases“. Sie schreiben: „Historisch wurden dem Begriff, nützliche Muster in Daten zu finden, verschiedene Namen gegeben, darunter Data Mining, Wissensextraktion, Informationsentdeckung, Informationsernte, Datenarchäologie und Datenmusterverarbeitung… Aus unserer Sicht ist KDD [Wissen Discovery in Databases] bezieht sich auf den Gesamtprozess der Ermittlung nützlichen Wissens aus Daten, und Data Mining bezieht sich auf einen bestimmten Schritt in diesem Prozess. Data-Mining ist die Anwendung spezifischer Algorithmen zum Extrahieren von Mustern aus Daten… die zusätzlichen Schritte im KDD-Prozess, wie Datenaufbereitung, Datenauswahl, Datenbereinigung, Einarbeitung von entsprechendem Vorwissen und korrekte Interpretation der Ergebnisse des Mining, sind unerlässlich, um sicherzustellen dass aus den Daten nützliches Wissen abgeleitet wird. Die blinde Anwendung von Data-Mining-Methoden (in der statistischen Literatur zu Recht als Data-Baggering kritisiert) kann eine gefährliche Aktivität sein, die leicht zur Entdeckung bedeutungsloser und ungültiger Muster führt.“

1997 Professor C. F. Jeff Wu (derzeit am Georgia Institute of Technology) fordert in seiner Antrittsvorlesung für den H. C. Carver Chair in Statistics an der University of Michigan eine Umbenennung der Statistik in Data Science und eine Umbenennung der Statistiker in Data Scientists.

1997 Die Zeitschrift Data Mining and Knowledge Discovery wird ins Leben gerufen, um die Reihenfolge der beiden Begriffe in ihrem Titel umzukehren, was den Aufstieg des „Data Mining“ als populärere Bezeichnung für das „Extrahieren von Informationen aus großen Datenbanken“ widerspiegelt.

Dezember 1999 Jacob Zahavi wird in „Mining Data for Nuggets of Knowledge“ in [email protected] zitiert: „Herkömmliche statistische Methoden funktionieren gut mit kleinen Datensätzen. Heutige Datenbanken können jedoch Millionen von Zeilen und Dutzende von Datenspalten umfassen… Skalierbarkeit ist enorm Problem beim Data Mining. Eine weitere technische Herausforderung besteht darin, Modelle zu entwickeln, die eine bessere Arbeit bei der Analyse von Daten leisten, nichtlineare Beziehungen und Interaktionen zwischen Elementen erkennen ... Möglicherweise müssen spezielle Data-Mining-Tools entwickelt werden, um Website-Entscheidungen zu treffen.“

2001 William S. Cleveland veröffentlicht "Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics". Es ist ein Plan, „die Hauptbereiche der technischen Arbeit im Bereich der Statistik zu erweitern. Da der Plan ambitioniert ist und substanzielle Veränderungen mit sich bringt, wird das veränderte Feld ‚Data Science‘ genannt.“ Cleveland stellt die vorgeschlagene neue Disziplin in den Kontext der Informatik und der zeitgenössischen Arbeit im Data Mining: „…the Benefit to the data analyst ist begrenzt, weil das Wissen der Informatiker über die Denkweise und Herangehensweise an die Analyse von Daten ebenso begrenzt ist wie das Wissen der Statistiker über Rechenumgebungen schlägt vor, dass Statistiker sich heute als Wissensgrundlagen mit Computern befassen sollten, so wie Data Science in der Vergangenheit die Mathematik betrachtete. … Abteilungen für Data Science sollten Fakultätsmitglieder umfassen, die ihre Karriere dem Fortschritt in der Computerverarbeitung mit Daten widmen und Partnerschaften mit Informatikern eingehen.“

2001 Leo Breiman veröffentlicht „Statistical Modeling: The Two Cultures“ (PDF): „Es gibt zwei Kulturen bei der Verwendung statistischer Modelle, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Man geht davon aus, dass die Daten durch ein vorgegebenes stochastisches Datenmodell generiert werden. Der andere verwendet algorithmische Modelle und behandelt den Datenmechanismus als unbekannt. Die statistische Gemeinschaft hat sich der fast ausschließlichen Verwendung von Datenmodellen verschrieben. Dieses Engagement hat zu irrelevanten Theorien und fragwürdigen Schlussfolgerungen geführt und hat Statistiker davon abgehalten, an einer Vielzahl interessanter aktueller Probleme zu arbeiten. Die algorithmische Modellierung hat sich sowohl in der Theorie als auch in der Praxis schnell in Bereichen außerhalb der Statistik entwickelt. Es kann sowohl bei großen komplexen Datensätzen als auch als genauere und informativere Alternative zur Datenmodellierung bei kleineren Datensätzen verwendet werden. Wenn unser Ziel als Feld darin besteht, Daten zur Lösung von Problemen zu verwenden, müssen wir uns von der ausschließlichen Abhängigkeit von Datenmodellen lösen und ein vielfältigeres Set an Tools einsetzen.“

April 2002 Start von Data Science Journal, Veröffentlichung von Artikeln zum Thema „Daten- und Datenbankverwaltung in Wissenschaft und Technologie. Der Umfang der Zeitschrift umfasst Beschreibungen von Datensystemen, deren Veröffentlichung im Internet, Anwendungen und Rechtsfragen.“ Die Zeitschrift wird vom Committee on Data for Science and Technology (CODATA) des International Council for Science (ICSU) herausgegeben.

Januar 2003 Start von Zeitschrift für Datenwissenschaft: „Unter ‚Data Science‘ verstehen wir fast alles, was mit Daten zu tun hat: Sammeln, Analysieren, Modellieren. doch der wichtigste Teil sind seine Anwendungen – alle Arten von Anwendungen. Diese Zeitschrift widmet sich der Anwendung statistischer Methoden im Allgemeinen…. Die Zeitschrift für Datenwissenschaft wird allen Datenarbeitern eine Plattform bieten, um ihre Ansichten zu präsentieren und Ideen auszutauschen.“

Mai 2005 Thomas H. Davenport, Don Cohen und Al Jacobson veröffentlichen „Competing on Analytics“, einen Bericht des Babson College Working Knowledge Research Center, in dem sie „das Entstehen einer neuen Form des Wettbewerbs auf der Grundlage der umfassenden Nutzung von Analysen, Daten und Fakten beschreiben. basierte Entscheidungsfindung. Anstatt auf traditionellen Faktoren zu konkurrieren, beginnen Unternehmen, statistische und quantitative Analysen und Vorhersagemodelle als primäre Wettbewerbselemente einzusetzen. ” Die Forschung wird später von Davenport in der . veröffentlicht Harvard Business Review (Januar 2006) und wird (mit Jeanne G. Harris) zum Buch erweitert Konkurrenz zu Analytics: Die neue Wissenschaft des Gewinnens (März 2007).

September 2005 Das National Science Board veröffentlicht „Long-lived Digital Data Collections: Enabling Research and Education in the 21st Century“. Eine der Empfehlungen des Berichts lautet: „Die NSF sollte in Zusammenarbeit mit Sammlungsmanagern und der Allgemeinheit den Karriereweg für Datenwissenschaftler entwickeln und ausreifen und sicherstellen, dass das Forschungsunternehmen eine ausreichende Anzahl von hochqualifizierten Mitarbeitern umfasst -Qualitätsdatenwissenschaftler.“ Der Bericht definiert Datenwissenschaftler als „Informations- und Informatiker, Datenbank- und Softwareingenieure und Programmierer, Fachexperten, Kuratoren und Fachannotatoren, Bibliothekare, Archivare und andere, die für das erfolgreiche Management einer digitalen Datensammlung von entscheidender Bedeutung sind“.

2007 Das Research Center for Dataology and Data Science wird an der Fudan University, Shanghai, China, eingerichtet. 2009 veröffentlichen zwei der Forscher des Zentrums, Yangyong Zhu und Yun Xiong, „Introduction to Dataology and Data Science“, in der sie sagen: „Anders als die Natur- und Sozialwissenschaften, Dataology and Data Science nimmt Daten im Cyberspace als Forschungsgegenstand . . Es ist eine neue Wissenschaft.“ Das Zentrum veranstaltet jährlich Symposien zu Dataology und Data Science.

Juli 2008 Das JISC veröffentlicht den Abschlussbericht einer von ihm in Auftrag gegebenen Studie, um „die Rolle und Karriereentwicklung von Data Scientists und die damit verbundene Bereitstellung von spezialisierten Datenkurationsfähigkeiten für die Forschungsgemeinschaft zu untersuchen und Empfehlungen abzugeben. “ Der Abschlussbericht der Studie, „The Skills, Role & Career Structure of Data Scientists & Curators: Assessment of Current Practice & Future Needs“, definiert Data Scientists als „Personen, die dort arbeiten, wo die Forschung durchgeführt wird – oder in diesem Fall des Rechenzentrumspersonals, in enger Zusammenarbeit mit den Erstellern der Daten – und können an kreativen Untersuchungen und Analysen beteiligt sein, die es anderen ermöglichen, mit digitalen Daten und Entwicklungen in der Datenbanktechnologie zu arbeiten.“

Januar 2009 Die Macht digitaler Daten für Wissenschaft und Gesellschaft nutzen Ist veröffentlicht. In diesem Bericht der behördenübergreifenden Arbeitsgruppe für digitale Daten an den Wissenschaftsausschuss des Nationalen Wissenschafts- und Technologierats heißt es: „Die Nation muss das Aufkommen neuer Disziplinen und Experten für die Bewältigung der komplexen und dynamischen Herausforderungen der digitalen Bewahrung identifizieren und fördern , dauerhafter Zugriff, Wiederverwendung und Wiederverwendung von Daten. In vielen Disziplinen entsteht eine neue Art von Datenwissenschafts- und Managementexperten, die in den Bereichen Computer, Informations- und Datenwissenschaft und in einem anderen Bereich der Wissenschaft erfolgreich sind. Diese Personen sind der Schlüssel zum aktuellen und zukünftigen Erfolg des Wissenschaftsunternehmens. Diese Personen erhalten jedoch oft wenig Anerkennung für ihre Beiträge und haben nur begrenzte Karrierewege.“

Januar 2009 Hal Varian, Chefökonom von Google, sagt dem McKinsey vierteljährlich: „Ich sage immer wieder, der sexy Job in den nächsten zehn Jahren wird Statistiker sein. Die Leute denken, ich mache Witze, aber wer hätte gedacht, dass Computeringenieure der sexy Job der 90er Jahre waren? Die Fähigkeit, Daten aufzunehmen – sie zu verstehen, zu verarbeiten, Wert daraus zu ziehen, sie zu visualisieren, zu kommunizieren – das wird in den nächsten Jahrzehnten eine enorm wichtige Fähigkeit sein… Denn jetzt haben wir es wirklich im Wesentlichen kostenlose und allgegenwärtige Daten. Der komplementäre Mangelfaktor ist also die Fähigkeit, diese Daten zu verstehen und einen Wert daraus zu ziehen… Ich denke, diese Fähigkeiten – auf die Erkenntnisse aus der Datenanalyse zuzugreifen, sie zu verstehen und zu kommunizieren – werden äußerst wichtig sein. Manager müssen in der Lage sein, selbst auf die Daten zuzugreifen und sie zu verstehen.“

März 2009 Kirk D. Borne und andere Astrophysiker reichen beim Astro2010 Decadal Survey ein Papier mit dem Titel „The Revolution in Astronomy Education: Data Science for the Masses“ (PDF) ein: für den Erfolg von Wissenschaft, Gemeinschaften, Projekten, Agenturen, Unternehmen und Volkswirtschaften. Dies gilt sowohl für Spezialisten (Wissenschaftler) als auch für Nicht-Spezialisten (alle anderen: Öffentlichkeit, Pädagogen und Studenten, Arbeitnehmer). Spezialisten müssen neue datenwissenschaftliche Forschungstechniken erlernen und anwenden, um unser Verständnis des Universums zu verbessern. Nichtspezialisten benötigen als produktive Mitglieder der Belegschaft des 21. Jahrhunderts Informationskompetenz und integrieren grundlegende Fähigkeiten für lebenslanges Lernen in einer zunehmend von Daten dominierten Welt.“

Mai 2009 Mike Driscoll schreibt in „The Three Sexy Skills of Data Geeks“: „…mit dem Zeitalter der Daten sind diejenigen, die Daten modellieren, sammeln und visuell kommunizieren können – nennen Sie uns Statistiker oder Datenfreaks – eine heiße Ware.“ [Driscoll wird im August 2010 die sieben Geheimnisse erfolgreicher Datenwissenschaftler veröffentlichen]

Juni 2009 Nathan Yau schreibt in „Rise of the Data Scientist“: „Wie wir mittlerweile alle gelesen haben, kommentierte Googles Chefökonom Hal Varian im Januar, dass der nächste sexy Job in den nächsten 10 Jahren Statistiker sein würden. Da stimme ich natürlich voll und ganz zu. Verdammt, ich würde noch einen Schritt weiter gehen und sagen, dass sie jetzt sexy sind – geistig und körperlich.Wenn Sie jedoch den Rest von Varians Interview lesen würden, würden Sie wissen, dass er es von Statistikern eigentlich als einen allgemeinen Titel für jemanden meinte, der in der Lage ist, Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren und dann etwas Nützliches für Nicht- Datenexperten… [Ben] Fry… plädiert für ein völlig neues Feld, das die Fähigkeiten und Talente aus oft unzusammenhängenden Fachgebieten vereint… [Informatik, Mathematik, Statistik und Data-Mining-Grafikdesign, Infovis und Mensch-Computer-Interaktion]. Und nach zwei Jahren, in denen die Visualisierung auf FlowingData hervorgehoben wurde, scheint es, dass die Zusammenarbeit zwischen den Bereichen immer häufiger wird, aber noch wichtiger ist, dass Computational Information Design der Realität näher kommt. Wir sehen Datenwissenschaftler– Menschen, die alles können – heben sich vom Rest des Rudels ab.“

Juni 2009 Troy Sadkowsky gründet die Data Scientists-Gruppe auf LinkedIn als Ergänzung zu seiner Website datasceintists.com (später datascientists.net).

Februar 2010 Kenneth Cukier schreibt in Der Ökonom Sonderbericht „Data, Data Everywhere“: „… eine neue Art von Profi ist entstanden, der Data Scientist, der die Fähigkeiten eines Softwareprogrammierers, Statistikers und Geschichtenerzählers/Künstlers kombiniert, um die Goldnuggets zu extrahieren, die unter Datenbergen verborgen sind.“

Juni 2010 Mike Loukides schreibt in „What is Data Science?“: „Data Scientists kombinieren Unternehmergeist mit Geduld, der Bereitschaft, Datenprodukte inkrementell zu entwickeln, der Fähigkeit, eine Lösung zu erforschen und zu iterieren. Sie sind von Natur aus interdisziplinär. Sie können alle Aspekte eines Problems angehen, von der ersten Datenerhebung und Datenaufbereitung bis hin zum Ziehen von Schlussfolgerungen. Sie können über den Tellerrand hinausschauen, um neue Wege zu finden, das Problem zu betrachten, oder mit sehr weit gefassten Problemen zu arbeiten: ‚Hier gibt es viele Daten, was kann man daraus machen?‘“

September 2010 Hilary Mason und Chris Wiggins schreiben in „A Taxonomy of Data Science“: „…wir dachten, es wäre nützlich, eine mögliche Taxonomie vorzuschlagen… interpretieren…. Data Science ist eindeutig eine Mischung aus den Künsten der Hacker … Statistik und maschinellem Lernen … und der Expertise in Mathematik und dem Bereich der Daten, damit die Analyse interpretiert werden kann … Es erfordert kreative Entscheidungen und Aufgeschlossenheit in einem wissenschaftlichen Kontext.“

September 2010 Drew Conway schreibt in „The Data Science Venn Diagram“: „…man muss viel lernen, um ein vollwertiger Data Scientist zu werden. Leider entwirrt das einfache Aufzählen von Texten und Tutorials die Knoten nicht. Um die Diskussion zu vereinfachen und meine eigenen Gedanken zu einem bereits überfüllten Ideenmarkt hinzuzufügen, präsentiere ich daher das Data Science Venn-Diagramm… Hacking-Fähigkeiten, mathematische und statistische Kenntnisse sowie fundiertes Fachwissen.“

Mai 2011 Pete Warden schreibt in „Warum der Begriff ‚Data Science‘ fehlerhaft, aber nützlich ist“: „Es gibt keine allgemein akzeptierte Grenze dafür, was innerhalb und außerhalb des Geltungsbereichs von Data Science liegt. Ist es nur ein modisches Rebranding von Statistiken? Ich glaube nicht, aber ich habe auch keine vollständige Definition. Ich glaube, dass die jüngste Fülle an Daten etwas Neues in der Welt ausgelöst hat, und wenn ich mich umschaue, sehe ich Menschen mit gemeinsamen Merkmalen, die nicht in traditionelle Kategorien passen. Diese Leute neigen dazu, über die engen Spezialgebiete hinaus zu arbeiten, die die Unternehmens- und institutionelle Welt dominieren, und kümmern sich um alles, vom Auffinden der Daten über die Verarbeitung in großem Maßstab, die Visualisierung und das Schreiben als Geschichte. Sie scheinen auch damit zu beginnen, sich anzusehen, was die Daten ihnen sagen können, und dann interessante Leitfäden auszuwählen, anstatt den traditionellen Ansatz der Wissenschaftler, zuerst das Problem auszuwählen und dann Daten zu finden, um es zu beleuchten.“

Mai 2011 David Smith schreibt in "'Data Science': What's in a name?": "Die Begriffe 'Data Science' und 'Data Scientist' sind erst seit etwas mehr als einem Jahr gebräuchlich, aber seitdem haben sie sich so richtig durchgesetzt damals: Viele Unternehmen stellen jetzt „Data Scientists" ein, und ganze Konferenzen werden unter dem Namen „Data Science" veranstaltet. Aber trotz der weit verbreiteten Akzeptanz haben sich einige gegen die Abkehr von den traditionelleren Begriffen wie „Statistician" oder „Quant" gewehrt ' oder 'Datenanalytiker'... Ich denke, 'Data Science' beschreibt besser, was wir tatsächlich tun: eine Kombination aus Computer-Hacking, Datenanalyse und Problemlösung.“

Juni 2011 Matthew J. Graham spricht beim Astrostatistics and Data Mining in Large Astronomical Databases Workshop über „The Art of Data Science“ (PDF). Er sagt: „Um in der neuen datenintensiven Umgebung der Wissenschaft des 21. Jahrhunderts erfolgreich zu sein, müssen wir neue Fähigkeiten entwickeln… Wir müssen verstehen, welchen Regeln [Daten] gehorchen, wie sie symbolisiert und kommuniziert werden und in welcher Beziehung sie zum physischen Raum stehen Zeit ist."

September 2011 Harlan Harris schreibt in „Data Science, Moore’s Law, and Moneyball“: „‚Data Science‘ ist definiert als das, was ‚Data Scientists‘ tun. Was Data Scientists tun, wurde sehr gut behandelt, und es reicht von der Datensammlung und -suche über die Anwendung von Statistiken und maschinellem Lernen und verwandten Techniken bis hin zur Interpretation, Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse. Wer Data Scientists sind, mag die grundlegendere Frage sein… Ich mag die Vorstellung, dass Data Science von ihren Praktikern definiert wird, dass es sich eher um einen Karriereweg als um eine Kategorie von Aktivitäten handelt. In meinen Gesprächen mit Leuten scheint es, dass Menschen, die sich als Data Scientists bezeichnen, typischerweise vielseitige Karrierewege haben, die in gewisser Weise möglicherweise nicht viel Sinn machen.“

September 2011 DJ Patil schreibt in „Building Data Science Teams“: „Ab 2008 setzten sich Jeff Hammerbacher (@hackingdata) und ich zusammen, um unsere Erfahrungen beim Aufbau der Daten- und Analysegruppen bei Facebook und LinkedIn auszutauschen. In vielerlei Hinsicht war dieses Treffen der Beginn von Data Science als eigenständige berufliche Spezialisierung. Uns wurde klar, dass wir mit dem Wachstum unserer Organisationen beide herausfinden mussten, wie wir die Leute in unseren Teams nennen sollten. „Business Analyst“ schien zu einschränkend. „Datenanalyst“ war ein Anwärter, aber wir waren der Meinung, dass der Titel die Möglichkeiten der Leute einschränken könnte. Schließlich verfügten viele Mitarbeiter in unseren Teams über fundiertes technisches Know-how. „Forschungswissenschaftler“ war eine vernünftige Berufsbezeichnung, die von Unternehmen wie Sun, HP, Xerox, Yahoo und IBM verwendet wurde. Wir waren jedoch der Meinung, dass die meisten Forscher an futuristischen und abstrakten Projekten arbeiteten, und die Arbeit wurde in Labors durchgeführt, die von den Produktentwicklungsteams isoliert waren. Es könnte Jahre dauern, bis sich die Laborforschung auf Schlüsselprodukte auswirkt, falls dies jemals der Fall war. Stattdessen lag der Fokus unserer Teams darauf, an Datenanwendungen zu arbeiten, die einen sofortigen und massiven Einfluss auf das Geschäft haben würden. Der Begriff, der am besten zu passen schien, war Data Scientist: diejenigen, die sowohl Daten als auch Wissenschaft nutzen, um etwas Neues zu schaffen. “

September 2012 Tom Davenport und D. J. Patil veröffentlicht „Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century“ im Harvard Business Review.

Eine frühere Version dieser Zeitleiste wurde in WhatsTheBigData.com veröffentlicht

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Schlüsselfiguren

Die wichtigsten Kennzahlen liefern Ihnen eine kompakte Zusammenfassung des Themas "Russland" und bringen Sie direkt zu den zugehörigen Statistikseiten.

Wirtschaft

Bruttoinlandsprodukt (BIP) in Russland 2026

Bruttoinlandsprodukt (BIP) pro Kopf in Russland 2026

Inflationsrate in Russland 2026

Arbeitslosenquote in Russland 2020

Warenimport nach Russland 2019

Warenexport aus Russland 2019

Handelsbilanz von Waren in Russland 2019

Hauptexportpartner für Russland 2019

Hauptimportpartner für Russland 2019

Made-In Country Index: Wahrnehmung von in Russland hergestellten Produkten nach Ländern 2017

Wahrnehmung von Produkten aus ausgewählten Ländern in Russland 2017

Nationale Finanzen

Staatsverschuldung im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) in Russland 2026

Haushaltssaldo in Russland im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) 2026

Staatsausgaben im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) in Russland 2026


Einführung elektronischer Patientenakten in US-Krankenhäusern: das Entstehen einer digitalen Kluft der "fortgeschrittenen Nutzung"

Zielsetzung: Während die meisten Krankenhäuser elektronische Patientenakten (EHRs) eingeführt haben, wissen wir wenig darüber, ob Krankenhäuser EHRs auf fortschrittliche Weise verwenden, die für die Verbesserung der Ergebnisse entscheidend ist, und ob Krankenhäuser mit weniger Ressourcen - klein, ländlich, Sicherheitsnetz - Schritt halten.

Materialen und Methoden: Anhand der Daten der Informationstechnologie-Ergänzung 2008-2015 der American Hospital Association haben wir die "grundlegende" und "umfassende" Akzeptanz von EHR in Krankenhäusern gemessen, um die neuesten nationalen Zahlen zu liefern. Wir haben dann neue Ergänzungsfragen verwendet, um die erweiterte Nutzung von EHRs und EHR-Daten für Leistungsmessung und Patienteneinbindungsfunktionen zu bewerten. Um eine digitale Kluft im Bereich „Advanced Use“ zu bewerten, führten wir logistische Regressionsmodelle durch, um Krankenhausmerkmale zu identifizieren, die mit einer hohen Akzeptanz in jedem Advanced-Use-Bereich verbunden sind.

Ergebnisse: Wir fanden heraus, dass 80,5 % der Krankenhäuser mindestens ein grundlegendes EHR-System eingeführt haben, was einem Anstieg von 5,3 Prozentpunkten gegenüber 2014 entspricht. Nur 37,5 % der Krankenhäuser übernahmen mindestens 8 (von 10) EHR-Daten für Leistungsmessungsfunktionen und 41,7 % der Krankenhäuser nahmen an mindestens 8 (von 10) Patienteneinbindungsfunktionen. Krankenhäuser mit kritischem Zugang hatten mit geringerer Wahrscheinlichkeit mindestens 8 Leistungsmessungsfunktionen (Odds Ratio [OR] = 0,58 P < 0,001) und mindestens 8 Patienteneinbindungsfunktionen (OR = 0,68 P = 0,02) übernommen.

Diskussion: Während der Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act zu einer weitverbreiteten Einführung von EHR in Krankenhäusern geführt hat, verzögert sich die Nutzung fortschrittlicher EHR-Funktionen und es scheint sich eine digitale Kluft abzuzeichnen, wobei insbesondere Krankenhäuser mit kritischem Zugang hinterherhinken. Dies ist besorgniserregend, denn EHR-gestützte Leistungsmessung und Patienteneinbindung tragen entscheidend zur Verbesserung der Krankenhausleistung bei.

Abschluss: Die Akzeptanz von EHRs in Krankenhäusern ist weit verbreitet und viele Krankenhäuser verwenden EHRs, um die Leistungsmessung und die Patienteneinbindung zu unterstützen. Dies ist jedoch nicht in allen Krankenhäusern der Fall.