Цифровой анализ показал, как древние сирийские переписчики компилировали новые тексты из старых

Ученый из Еврейского университета Иерусалима проанализировал почти 1000 древне-сирийских рукописей и показал, как переписчики собирали новые тексты из уже существующих.

Исследователь Ноам Майер предложил учитывать новый показатель при анализе древних рукописей. Он назвал его "Выдержки из рукописей" (EPM). Исследование показывает, что переписчики играли не только техническую роль. Они повлияли на организацию знаний, адаптацию текстов для новых целей и на развитие сирийской литературной традиции.

Работа опубликована в журнале PLOS ONE.

Ноам Майер использовал вычислительные инструменты для анализа почти 1000 рукописей из Британской библиотеки. Он сосредоточился на практике выбора и перестановки текстовых отрывков. Ученый обнаружил около 20 000 выдержек в оцифрованном каталоге. Майер количественно оценил, как часто переписчики и составители занимались выписыванием. Этот исследовательский подход переключает внимание с традиционных интерпретаций, сосредоточенных на авторе, на более широкий взгляд на культуру рукописей, сформированную многочисленными переписчиками.

Анализ показывает, что, хотя большинство рукописей включают менее 20 выдержек, меньшая группа, созданная в основном между VI и IX веками н. э., содержит сотни или даже более тысячи выдержек. Эти рукописи охватывают многие жанры, включая теологию, литургию и историографию. Это показывает, что техника, похожая на "копи-паст" была широко распространенной и культурно значимой деятельностью.

"Вместо того чтобы рассматривать эти рукописи исключительно как сосуды для сохранения древних текстов, исследование рассматривает их как культурные объекты, которые отражают редакционный выбор, интеллектуальные тенденции и меняющиеся способы организации знаний, – говорит Майер. – В частности, рукописи с высоким показателем выдержек выделяются как центры литературной активности".

Методология Майера опирается на методы цифровой гуманитаристики, в частности, на дистантное чтение (макроанализ текстов). Это позволяет анализировать большие массивы текстовых данных, не полагаясь исключительно на традиционные классификации, такие как жанр или период.