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Anwendungsbeispiel in der Archäologie: Der Ausbruch von Thera

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Abb. 4 Netzwerkmodell vor dem Ausbruch von Thera (Knappet et al 2011, 1014, Abb. 2a.)

All die theoretischen Konzepte, Grundlagen und das Netzwerkjargon soll im Folgenden anhand eines kurzen Fallbeispiels etwas veranschaulicht werden.

Der Aufsatz The Theran eruption and Minoan palatial collapse. New interpretations gained from modelling the maritime network. von u.a. Carl Knappet beschäftigt sich mit dem Vulkanausbruch von Thera und dem Zusammenbruch der minoischen Palastkultur. Die Grundlegende Frage dreht sich darum, was (und wie groß) die Auswirkung(en) auf die spätminoische Zivilisation durch die katastrophale Zerstörung von Akrotiri auf Thera (Santorin) durch einen Vulkanausbruch zwischen 1627 und 1525 v.Chr. war(en). Zur Beantwortung dieser Frage wird hier ein maritimes (Handels-)Netzwerk der Ägäis vor und nach dem Vulkanausbruch modelliert und untersucht. Die Entitäten des Netzwerkes (nodes) bilden wichtige bronzezeitliche Städte, geographisch positioniert und nach Population (und Ressourcen an Handelsvolumen) gewichtet. Die Beziehungen (edges) sind Handelsbeziehungen, basierend auf Keramik-Import und (falls diese Daten nicht ausreichen) Entfernungen; die Kanten von einer Stadt zur anderen sind gerichtet und gewichtet nach der Leichtigkeit der Schiffspassage (basierend auf Schätzungen täglich möglicher Schiffspassagen und einer Kosten-Nutzen-Rechnung).

Um bei den vorgestellten Netzwerkbegriffen zu bleiben, liegt hier also ein gerichtetes und gewichtetes, monomodales, monoplexes Netzwerk zur Untersuchung vor (directed, weighted, 1-mode, monoplex network). Weiterhin bekommen die Kanten eine Eigenschaft (edge attribute) zugeordnet, welche den Einfluss (impact à Prestige) auf das Handelsnetzwerk anhand des PageRank-Algorithmus bestimmt und eine Aussage liefern soll, wie wichtig ein Handelsort (node) für den Handel im Netzwerk ist. Grundlegend dafür ist eine vorherige Einteilung der modellierten Städte nach ihrer Größe bzw. Produktionskapazität. Aufgrund der zugrundeliegenden Gewichtungen anhand von Kosten-Nutzen-Rechnungen, kann man so das Netzwerk mit verschiedenen Parametern konfigurieren und beeinflussen, was wichtig wird, sobald ein node (Thera) entfernt wird. Für das so modellierte Netzwerk vor dem Ausbruch, s. Abb. 4.

Aufgrund der Netzwerkanalyse kommen die Autoren zu folgendem Ergebnis: das Entfernen von Akrotiri aus dem Netzwerk hat trotz der zentralen Rolle keinen unmittelbaren Zusammenbruch des Handelsnetzwerkes zur Folge. Das Gesamtnetzwerk ist stabil genug, um den plötzlichen Wegfall abzufedern (s. Abb. 5). Jedoch steigt durch den Wegfall von Akrotiri die Weglänge (path length) an, sodass die Handelskosten aufgrund der längeren Handelswege (und dadurch auch des höheren Risikos) ansteigen. Kurzfristig führt der Wegfall sogar zu einer Intensivierung des Handels und einer Konzentration auf wenige Umschlagplätze (visualisiert an der Größe der nodes, s. Abb. 6a und 6b), welche die Rolle von Akrotiri übernehmen. Langfristig führt diese Konzentration jedoch zum Verlust der Stabilität des gesamten Netzwerks, sodass nur einer der wenigen Umschlagplätze ausfallen muss, um das gesamte Netzwerk zusammenbrechen zu lassen (s. Abb. 6c).

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Abb. 5: Netzwerkmodell unmittelbar nach dem Ausbruch von Thera (10), ohne weitere Anpassung. (Knappet et al 2011, 1016, Abb. 3b.)
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Abb. 6a: Netzwerkmodell nach dem Ausbruch mit steigendem Handelskosten aufgrund längerer Wege (Knappet et al 2011, 1017f, Abb. 4a)
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Abb. 6b: Fortsetzung (Knappet et al 2011, 1017f, Abb. 4b)
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Abb. 6c: Fortsetzung (Knappet et al 2011, 1017f, Abb. 4c)
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