1樓：
有沒有？有。多不多？
不多。因為不多，所以看起來不那麼有必要。NLP進行文獻挖掘，關聯因果分析肯定能用在一些課題中。
但是到目前為止，計量史學還是乙個有爭議的方向，「計算史學」（computational history）就更只是乙個概念。目前來看，歷史這門科學的客觀條件和研究方式和「資料科學」總體還是不太相容，雖然10年，20年以後的情況也很難講。
2樓：Basten的故事
歷史必須要有科學手段介入！！ NLP、文字挖掘、數理統計、資訊抽取等技術對歷史一定是有關鍵性幫助的。因為人工研究歷史，肯定會有偏向性，沒有科學分析和實驗，就沒有排他性和說服力，歷史就成了「任人打扮的小姑娘」！
似乎不管什麼專業背景的人都可以對歷史下結論。
3樓：艾爾法
學習歷史，可以鍛練自己的資料處理能力，從眾多雜亂的史料當中，重新整理並系統化演繹出來，分析事件的前因後果。簡言之，就是當你面對錯綜複雜又零碎的材料時，歷史學具備的就是分析能力。
4樓：溫朝
數學在一門科學中應用的程度，標誌著這門科學成熟的程度----恩格斯
就我理解，人是自然界的一部分，自然地，人類社會也是可以被科學的方式解讀的。之所以看起來社會複雜，人心難測，無非是學科的發展還沒到位而已。比如，乙個骰子投下去，只要給出初始的運動數值，根據物理定理可以算出其點數。
之所以看起來是隨機和無規律，不過是水平不夠，算不出來而已，人和社會的變化也是如此。作為人類學的一部分，歷史學也是自然史的一種，所以，利用數學工具以及邏輯推演來理解歷史變遷，是正確的方向。
看到很多答案在說史書記載模糊稀少，資料可靠性不強，數量不夠等等，確實是這樣。不過，史書只是尋找歷史資料的一種手段而非全部。比如，研究氣候變遷與歷史發展的關係，氣候資料可以鑽取冰芯來分析，可以在利用土壤裡的孢粉分析。
利用古代遺址留下來的動物骨頭推算經濟生產形態乃至於這幾年很火熱的利用DNA技術推斷人類遷移等等。感覺很多人談到歷史，目光就侷限於有文字記載以來的時段以及文字所載。殊不知文字能記下來的東西，比起真實的世界真是滄海一粟。
5樓：
比較困難大多數。
在歷史地理的部分問題裡可以利用Gis的歷史地理資訊系統，比如復旦大學和哈佛大學開發的CHGIS。
其他的也有，絲綢之路地理資訊系統。上海交大的那個好像已經打不開了。整體來說基本不分析資料。明清以前的系列、完整、可信的資料太少，很多資料的意義需要區分。
6樓：Everlasting Cold
麻煩某些經濟學帝國主義者能不能稍微了解一下史學史再來大放厥詞?量化方法60年代在歷史學界已經風靡一時，就像勒華拉杜里說的那樣，「每個歷史學家都應該是一位好的程式設計師。」
至於為什麼又回到了現在的樣子，心裡總要有點數的，歷史學的「文化轉向」這詞提出來都差不多四十年了。
低頭拉車固然好，抬頭看路恐怕更重要。
引文：勞倫斯·斯通《歷史敘述的復興》，1979.
7樓：
別鬧，除了最近這一二百年，你能拿到啥資料？你拿到的資料都是0.00X%的量。分析啥？還有，你拿資料推導歷史事件九成九就是歷史事件他不應該是歷史的本來面目。
8樓：無住居士
要應用資料方法來做研究，必須具備基礎的資料條件：
1.資料量要足夠大；
2.資料要全面；
3資料要多維度。
在歷史學研究的絕大多數領域，完全不具備這個條件。漫長的古代史及近代史，資料缺失，資料片面。
現存的歷史資料不能反映完整的歷史事實。如果完全依賴現存的歷史資料來做資料分析，就會做出以偏概全的推論。
9樓：
第一次回答問題。
（一）就如何從資料認知歷史的思路上來講，歷史學的邏輯一般分成兩派：
①強調歸納（計量統計）的科學主義。它主張占有的資料越多越好。占有越多的資料，似乎就可以得出歷史的真實。
比較典型的就是孔德的實證主義。蘭克學派、乾嘉學派，也在此列。此後二十世紀中期之後，有了計算機輔助的計量史學也屬此列。
②強調「理解」的歷史主義或者歷史的人文主義。這一派主張完全可以通過單個「個體」的檔案來理解歷史。譬如通過參加一場戰爭理解全部戰爭，通過一次愛情理解全部愛情，通過乙個原子理解整個的原子，通過歷史學家是人，理解歷史上的其他人。
這一派以萊布尼茨為代表，此後狄爾泰等人承繼。然後現象學、解釋學對「理解」如何可能，進一步豐富論證其認識論的合理性。
所以，史學的計量只是史學認識論中的乙個流派。並不是所有的史學認識論都主張資料建模。基於過去的史學發展（結構主義、五種生產方式），史學家對於模型、結構，會比較注意反思和警惕。
（二）從以往計量史學的發展來看，即使是應用了資料統計，也無法在解釋所發現的變數關係中，避免主觀認識滲透其中。換句話說，常常是作者的主觀認識，決定了變數的統計（包括如何取捨資料、包括統計方法的選擇，這是個「統計資料的欺騙性」老話題）。這有點像物理學裡面的測不准定理。
即資料並非最重要，「解釋」才重要。
以上說的是，不要迷信神話「資料處理」。
以下說的是，如果把「資料處理」僅僅當成是一種發現問題的方法的話，
（一）從目前史學的發展趨勢看，質性分析、結合時空的地理資訊系統分析，是資料處理的兩種頗有潛力發展方向。
（二）年鑑學派、沃勒斯坦都提過社會科學的開放性。這種知識的開放性，往往是通過史學工作者的自學，而非「課程」達成的。這種「資料處理」能力也是一樣。現在這種課程太多了。以上。
10樓：莫小妍
基本上會更注重於分析資料是否客觀和真實吧。因為對於過去的歷史資料來講，真實和客觀性都值得考證。資料更多讓我覺得是用來論證自己的觀點的東西，都是帶有目的性的。
11樓：最近一直忙於睡覺
我是提問者，提這個問題的初心呢是看到最近的不少現狀。
首先，司馬前輩 @無端人口司馬亮 赫前輩 @赫連鏡繇 都說的很好
怎麼說呢？確實有效資料不足和資料有效性存在很大的問題。
其次呢，這個方法還是有很大前景的，畢竟將來更為複雜的歷史環境建模和人工智慧的高速發展是不可忽略的
第三，有很多計量史學確實做的很爛，比如陳志武團隊的回歸結果是女性買賣為中國古代的避險商品，已是臭名昭著了。當然還有很多把相關性和間接弱因果，拿出來當直接因果關係的。然後宣揚自己找到了什麼規律的。
水文章確實不少。
第四，不過好文章也多，比如Bai, Ying, and James Kai-sing Kung. 2011. 「Climate Shocks and Sino-Nomadic Conflict.
」 The Review of Economics and Statistics 93(3): 970–81.什麼的還是引起不少轟動的，學科交叉也是現在史學的乙個很大的趨勢。
最後，因果分析，需要的是邏輯，而不是猜想，或者僅僅是假設，必然性推理和蓋然性推理也是有方法可循的。
我們也不能僅僅把數理分析簡化為求個方差、平均數、算個回歸，這樣也確實有點瞧不起人，隨便拿一本最基礎的數理統計的書就能看出來，這個問題確實不是學過高中數學能做的
包括一些穩健性檢驗也沒大家想的那麼單純。
還有喜歡玩反事實假設的歷史學專業朋友，有沒有考慮過自己用的什麼邏輯，怎麼去進行假設檢驗。這裡都有很多問題值得思考
當然以複雜歷史背景中非線性模型來反對的話，確實是缺了點知識，不妨看看計量的一些基礎模型，這些人大概會收回自己的話。
手段不是目的
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新高考資訊站 歷史學專業的就業前景是比較嚴峻的，多次被列為難就業的專業。人文類學科比較好的學校歷史學專業比較好，例如北京大學 北京師範大學。 雪城錫狗 歷史學就業面窄，碩士及以下一般教師口算是比較對口的。要是學考古或者文博的話，可以進博物館或者考古隊。剩下的大部分歷史能去的工作崗位是不限專業的那種。...
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身騎白馬走三關 那得看這個慘是怎麼定義的。如果說按就業難易程度的話，歷史學肯定不是最慘的，好多你沒接觸過的小眾學科如民族學，倫理學，宗教學等等。就業絕對比歷史學還難。但是如果按照投入 考研難度 產出 就業難易程度 比來定義慘的話，我個人認為歷史學碩士or博士應該是最慘的一類人了。考研難考 即使乙個普...
如何理解「歷史哲學是歷史學最壞的敵人」？
王凌楓 歷史哲學這個詞本身就有問題，歷史本來就是研究已發生的事實，總結凝練歷史規律和歷史影響下人的行為。歷史哲學研究的是個啥？研究古人的歷史觀，還是現代人的歷史觀？這屬於歷史學。研究古人的哲學和思想發展？這屬於哲學的歷史發展。歷史哲學到底是研究啥的？誰創造了這麼個詞，搞的人一頭霧水。 司洪亮 這個問...