Os arqueólogos há muito têm problemas com encontros. A análise de radiocarbono normalmente usada para reconstruir mudanças demográficas humanas anteriores depende de um método facilmente distorcido por curvas de calibração de radiocarbono e incerteza de medição. E nunca houve uma correção estatística que funcionasse - até agora.

"Ninguém explorou sistematicamente o problema, ou mostrado como você pode lidar com isso estatisticamente, "diz o arqueólogo Michael Price do Instituto de Santa Fé, autor principal em um artigo no Journal of Archeological Science sobre um novo método que ele desenvolveu para resumir conjuntos de datas de radiocarbono. "É realmente emocionante como esse trabalho foi realizado. Identificamos um problema fundamental e o corrigimos."

Nas décadas recentes, os arqueólogos têm confiado cada vez mais em conjuntos de datas de radiocarbono para reconstruir o tamanho da população anterior por meio de uma abordagem chamada "datas como dados". A suposição básica é que o número de amostras de radiocarbono de um determinado período é proporcional ao tamanho da população da região naquele momento. Os arqueólogos tradicionalmente usam "densidades de probabilidade somadas, "ou SPDs, para resumir esses conjuntos de datas de radiocarbono. "Mas existem muitos problemas inerentes aos SPDs, "diz Julie Hoggarth, Arqueólogo da Baylor University e co-autor do artigo.

A datação por radiocarbono mede a decomposição do carbono-14 na matéria orgânica. Mas a quantidade de carbono-14 na atmosfera flutua com o tempo; não é uma linha de base constante. Assim, os pesquisadores criam curvas de calibração de radiocarbono que mapeiam os valores de carbono-14 até as datas. No entanto, um único valor de carbono-14 pode corresponder a datas diferentes - um problema conhecido como "equifinalidade, "que pode influenciar naturalmente as curvas SPD." Esse tem sido um grande problema, "e um obstáculo para as análises demográficas, diz Hoggarth. "Como você sabe que a mudança que você está vendo é uma mudança real no tamanho da população, e não é uma mudança na forma da curva de calibração? "

Quando ela discutiu o problema com Price há vários anos, ele disse a ela que não era fã de SPDs, qualquer. Ela perguntou o que os arqueólogos deveriam fazer em vez disso. Essencialmente, ele disse, "Nós vamos, não ha alternativa."

Essa constatação levou a uma busca de anos. Price desenvolveu uma abordagem para estimar populações pré-históricas que usa o raciocínio Bayesiano e um modelo de probabilidade flexível que permite aos pesquisadores superar o problema da equifinalidade. A abordagem também permite que eles combinem informações arqueológicas adicionais com análises de radiocarbono para obter uma estimativa populacional mais precisa. Ele e sua equipe aplicaram a abordagem às datas de radiocarbono existentes na cidade maia de Tikal, que tem extensas pesquisas arqueológicas anteriores. "É um caso de teste muito bom, "diz Hoggarth, um estudioso maia. Por muito tempo, arqueólogos debateram duas reconstruções demográficas:a população de Tikal aumentou no início do período Clássico e depois estabilizou, ou aumentou no final do período clássico. Quando a equipe aplicou o novo algoritmo Bayesiano, "mostrou um aumento populacional realmente acentuado associado ao clássico tardio, " ela diz, "então essa foi uma confirmação realmente maravilhosa para nós."

Os autores produziram um pacote de código aberto que implementa a nova abordagem, e os links e o código do site estão incluídos em seu artigo. "A razão pela qual estou animado com isso, "Price diz, "é apontar um erro importante, consertando-o, e lançando as bases para trabalhos futuros. "

Este artigo é apenas o primeiro passo. Próximo, através da "fusão de dados, "a equipe adicionará DNA antigo e outros dados às datas de radiocarbono para reconstruções demográficas ainda mais confiáveis." Esse é o plano de longo prazo, "Price diz. E poderia ajudar a resolver um segundo problema com as datas como abordagem de dados:um" problema de polarização "se e quando as datas de radiocarbono forem distorcidas para um determinado período de tempo, levando a análises imprecisas.

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