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| Friso de estuco de Placeres, Campeche. Período Clásico temprano (c. 250 - 600 d.C.). Joyce Kelly (2001), An Archaeological Guide to Central and Southern Mexico, p.105. Crédito: Wolfgang Sauber/Wikimedia Commons |
Los arqueólogos han tenido durante mucho tiempo un problema de datación. El análisis del radiocarbono que se suele utilizar para reconstruir los cambios demográficos humanos del pasado se basa en un método fácilmente sesgado por las curvas de calibración del radiocarbono y la incertidumbre de las mediciones. Y nunca ha habido una solución estadística que funcione, hasta ahora.
"Nadie ha explorado sistemáticamente el problema ni ha demostrado cómo se puede resolver estadísticamente", afirma el arqueólogo del Instituto de Santa Fe Michael Price, autor principal de un artículo publicado en el Journal of Archeological Science sobre un nuevo método que ha desarrollado para resumir conjuntos de fechas de radiocarbono. "Es realmente emocionante cómo se ha desarrollado este trabajo. Hemos identificado un problema fundamental y lo hemos solucionado".
En las últimas décadas, los arqueólogos se han basado cada vez más en conjuntos de fechas de radiocarbono para reconstruir el tamaño de la población en el pasado mediante un enfoque llamado "fechas como datos". La hipótesis central es que el número de muestras de radiocarbono de un periodo determinado es proporcional al tamaño de la población de la región en esa época. Los arqueólogos han utilizado tradicionalmente "densidades de probabilidad sumadas", o SPD, para resumir estos conjuntos de fechas de radiocarbono. "Pero hay muchos problemas inherentes a las DSP", dice Julie Hoggarth, arqueóloga de la Universidad de Baylor y coautora del artículo.
La datación por radiocarbono mide la descomposición del carbono-14 en la materia orgánica. Pero la cantidad de carbono-14 en la atmósfera fluctúa a lo largo del tiempo; no es una línea de base constante. Por ello, los investigadores crean curvas de calibración del radiocarbono que relacionan los valores de carbono-14 con las fechas. Sin embargo, un mismo valor de carbono-14 puede corresponder a diferentes fechas, un problema conocido como "equifinalidad", que puede sesgar naturalmente las curvas de DSP. "Ese ha sido un problema importante" y un obstáculo para los análisis demográficos, dice Hoggarth. "¿Cómo se sabe que el cambio que se observa es un cambio real en el tamaño de la población y no es un cambio en la forma de la curva de calibración?".
Cuando discutió el problema con Price hace varios años, éste le dijo que tampoco era partidario de los DSP. Le preguntó qué deberían hacer los arqueólogos en su lugar. Básicamente, él dijo: "Bueno, no hay alternativa".
Esa constatación dio lugar a una búsqueda que duró años. Price ha desarrollado un enfoque para estimar las poblaciones prehistóricas que utiliza el razonamiento bayesiano y un modelo de probabilidad flexible que permite a los investigadores superar el problema de la equifinalidad. El enfoque también les permite combinar información arqueológica adicional con análisis de radiocarbono para obtener una estimación de población más precisa. Él y su equipo aplicaron el enfoque a las fechas de radiocarbono existentes de la ciudad maya de Tikal, que cuenta con una amplia investigación arqueológica previa. "Sirve como un caso de prueba realmente bueno", dice Hoggarth, un estudioso de los mayas. Durante mucho tiempo, los arqueólogos debatieron dos reconstrucciones demográficas: La población de Tikal se disparó a principios del periodo Clásico y luego se estabilizó, o se disparó a finales del periodo Clásico. Cuando el equipo aplicó el nuevo algoritmo bayesiano, "mostró un incremento poblacional realmente pronunciado asociado con el Clásico tardío", dice, "así que eso fue una confirmación realmente maravillosa para nosotros".
Los autores elaboraron un paquete de código abierto que implementa el nuevo enfoque, y los enlaces del sitio web y el código se incluyen en su artículo. "La razón por la que estoy entusiasmado con esto", dice Price, "es que se está señalando un error que es importante, se está arreglando y se están sentando las bases para el trabajo futuro".
Este documento es sólo el primer paso. A continuación, mediante la "fusión de datos", el equipo añadirá ADN antiguo y otros datos a las fechas de radiocarbono para obtener reconstrucciones demográficas aún más fiables. "Ese es el plan a largo plazo", dice Price. Y podría ayudar a resolver un segundo problema con las fechas a medida que se acercan los datos: Un "problema de sesgo" si las fechas de radiocarbono están sesgadas hacia un período de tiempo particular, lo que lleva a análisis inexactos.
Pero ese es un tema para otro artículo.
Fuentes, créditos y referencias:
Michael Holton Price et al, End-to-end Bayesian analysis for summarizing sets of radiocarbon dates, Journal of Archaeological Science (2021). DOI: 10.1016/j.jas.2021.105473