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Carolin von Groote-Bidlingmaier

• It is difficult to draw reliable conclusions about prehistoric cultures due to inherently vague archaeological data. The lack of suitable methods for the quantitative analysis of settlement patterns in terms of uncertain as well as incomplete data is the motivation for this research. The aim is to gain the maximum of information about former settlements with a minimum of previous knowledge. To achieve that goal, the environmental surroundings in combination with the location are considered in the analysis. This is based on mainly two assumptions, namely that locations of settlements are influenced by environmental conditions and that settlements have different functions within the settlement-network. Literature research was necessary in order to collect as many excavation site locations as possible. The result is the largest published collection of former settlement in the Amazon region. A conceptual data model is developed which fits the requirements of the available data and isIt is difficult to draw reliable conclusions about prehistoric cultures due to inherently vague archaeological data. The lack of suitable methods for the quantitative analysis of settlement patterns in terms of uncertain as well as incomplete data is the motivation for this research. The aim is to gain the maximum of information about former settlements with a minimum of previous knowledge. To achieve that goal, the environmental surroundings in combination with the location are considered in the analysis. This is based on mainly two assumptions, namely that locations of settlements are influenced by environmental conditions and that settlements have different functions within the settlement-network. Literature research was necessary in order to collect as many excavation site locations as possible. The result is the largest published collection of former settlement in the Amazon region. A conceptual data model is developed which fits the requirements of the available data and is implemented in a central database on a server in order to provide the data. This reduces redundancies and provides external access over the internet for all interested researchers. Consequently it facilitates the analysis of intra cultural settlement patterns. Additionally environmental variables need to be defined which are assumed to be potentially influencing. A knowledge discovery process is developed which allows to further analyse the data. A Maximum Entropy Model is performed to see whether an environmental variable is influencing the outcome of the model. The variables with an ascertainable contribution are used for further analysis. The settlement type is determined using a clustering approach on the basis of the remaining environmental variables. To avoid that distant variables distort the cluster result, only environmental variables near the excavation site are considered. The definition of nearness is made using a rough boundary which is individually set for each parameter. The maximum nearness value is randomly selected and used as input for the cluster analysis. Various cluster runs with changing maximum nearness values are performed and compared using the consensus clustering approach. An optimal cluster solution as well as a consensus value are returned as a result which is used in order to calculate settlement function related suitability surfaces. These cost surfaces serve as basis for the concluding territory analysis. The developed methodology allows to derive scenarios of potential functional settlement patterns. The focus is on archaeological records of yet poorly explored cultures.…
• Rückschlüsse über das Siedlungsmuster prähistorischer Kulturen zu ziehen ist aufgrund der unsicheren archäologischen Daten schwer. Das Fehlen geeigneter Methoden zur quantitativen Analyse von Siedlungsmustern im Kontext von unsicheren und unvollständigen Datensätzen ist die Motivation für diese Forschungsarbeit. Das Ziel ist es, ein Maximum an neuen Informationen über frühere Siedlungen bei minimalem Vorwissen zu gewinnen. Um das zu erreichen, werden die umgebenden Umwelteigenschaften in Kombination mit dem Siedlungsort analysiert. Dabei werden zwei Annahmen zugrunde gelegt, nämlich erstens, dass die Siedlungsorte durch die umgebende Umwelt beeinflusst werden, und zweitens, dass Siedlungen innerhalb des Siedlungsnetzwerks unterschiedliche Funktionen einnehmen können. Eine Literaturrechere war nötig, um so viele Ausgrabungsorte wie möglich zu lokalisieren. Das Ergebnis ist die größte publizierte Sammlung von früheren Siedlungsorten im Amazonasgebiet. Dafür wurde in konzeptionellesRückschlüsse über das Siedlungsmuster prähistorischer Kulturen zu ziehen ist aufgrund der unsicheren archäologischen Daten schwer. Das Fehlen geeigneter Methoden zur quantitativen Analyse von Siedlungsmustern im Kontext von unsicheren und unvollständigen Datensätzen ist die Motivation für diese Forschungsarbeit. Das Ziel ist es, ein Maximum an neuen Informationen über frühere Siedlungen bei minimalem Vorwissen zu gewinnen. Um das zu erreichen, werden die umgebenden Umwelteigenschaften in Kombination mit dem Siedlungsort analysiert. Dabei werden zwei Annahmen zugrunde gelegt, nämlich erstens, dass die Siedlungsorte durch die umgebende Umwelt beeinflusst werden, und zweitens, dass Siedlungen innerhalb des Siedlungsnetzwerks unterschiedliche Funktionen einnehmen können. Eine Literaturrechere war nötig, um so viele Ausgrabungsorte wie möglich zu lokalisieren. Das Ergebnis ist die größte publizierte Sammlung von früheren Siedlungsorten im Amazonasgebiet. Dafür wurde in konzeptionelles Datenmodell entwickelt, welches den Bedingungen der verfügbaren Daten entspricht, und in eine zentrale, auf einem Server betriebene Datenbank implementiert wurde. Das reduziert redundante Datenhaltung und ermöglicht den externen Zugriff für interessierte Wissenschaftler über das Internet. Dadurch wird die Analyse intrakultureller Siedlungsmuster vereinfacht. Zusätzlich müssen die als einflussreich angenommenen Umwelteigenschaften definiert werden. Es ist ein Prozessablauf entwickelt worden (Knowledge Discovery Process), der die weitere Analyse der Daten ermöglicht. Ein Maximum Entropy Modell wird angewendet, welches die einflussnehmenden Variablen für die Modellausgabe identifiziert. Die Variablen, die einen feststellbaren Einfluss haben, werden für die weitere Analyse verwendet. Der Siedlungstyp wird durch eine Clusteranalyse auf Basis der übrig gebliebenen Umwelteigenschaften bestimmt. Um zu vermeiden, dass weit entfernte Variablen das Ergebnis der Clusteranalyse beeinflussen, werden nur Umwelteigenschaften im nähreren Umkreis berücksichtigt. Die Definition der Nähe erfolgt mit Hilfe einer ungenauen, über Maximum- und Minimumwerte beschriebene Grenze, welche für jeden Parameter individuell festgelegt werden kann. Für eine Clusteranalyse wird ein Zufallswert maximaler Nähe innerhalb des Grenzintervalls bestimmt. Eine Vielzahl von Clusteranalysen mit wechselnden Zufallswerten wird durchgeführt und mithilfe eines Consensus Clustering Verfahrens verglichen. Als Ergebnis wird eine optimale Clusterlösung sowie ein Konsenswert ausgegeben, welche für die Berechnung der Siedlungsfunktionsbezogenen Eignungsoberflächen verwendet werden. Diese Kostenoberflächen fungieren als Basis für die abschließende Analyse der Territorien. Die entwickelte Methodik ermöglicht es, Szenarien über potentielle funktionale Siedlungsmuster zu entwickeln. Der Fokus liegt auf archäologischen Aufzeichnungen von bisher kaum erforschten Kulturen.…