研究人类文化必须面对的一个问题是，我们不知道失落了多少历史信息，因为我们仅能从幸存下来的书籍、手稿、绘画、雕塑和其他文物，以了解特定时期的情况。我们将这困境称为“幸存者偏差”，它可能导致人们低估一个社会在生产文化材料方面的多样性。弄清楚一个文化可能丢失了多少细节是相当大的挑战。

生态学可能会有所帮助。根据发表在《科学》上的一篇新论文，一支国际研究小组采用了一种生态“看不见的物种”模型，以估计有多少中世纪欧洲的骑士浪漫或英雄传统故事幸存下来，又有多少已经丢失。上周，作者还在美国科学促进会 (AAA) 的虚拟会议上介绍了他们的发现。

该团队查看了荷兰语、英语、法语、德语、冰岛语和爱尔兰语的中世纪作品，得出的结论是，只有大约9%的中世纪手稿幸存下来。冰岛和爱尔兰文学中的损失要低得多，这表明岛屿文化系统可能有助于保护传承。事实上，该团队的结果与学者们使用其他数据做出的估计非常相似，例如对幸存手稿中出现的丢失作品的引用。

“很多文献丢失了，我们不知道它是什么，但使用这种方法，我们至少可以了解拼图缺了多少。”共同作者 Matthew Driscoll 说。

生态学领域在统计模型中使用偏差校正，可以解释给定生态系统中所谓的看不见的物种，以确定物种多样性的丰富度。本研究中使用的模型被称为 Chao1 方法，由论文的合著者国立清华大学的Anne Chao 开发。

在文化领域应用 Chao 模型的灵感来自 KNAW Meertens 研究所的合著者 Folgert Karsdorp，他的研究重点是文化进化，并寻找可能适用于文化领域的生物进化方法。 “我一直在寻找解决这种估计文化人口的选择偏差的方法，”卡斯多普说，当他遇到 Chao1 模型时，“我们不妨尝试一下这个。"

安特卫普大学的共同作者 Mike Kestemont 说，Chao1 模型旨在让用户准确评估一个地区有多少物种。首先，科学家收集“丰富数据”，计算他们可以观察到的所有动物物种。问题是某些难以观察的物种将被忽略。 (例如，众所周知，雪豹很难被发现。)

Chao1 公式将查看那些不经常出现在丰度数据中的物种。例如，如果您只发现一个物种一次，它将被指定为“F1”。如果您发现一个物种两次，那将是 F2。然后可以使用这些数字来计算 F0——在一个区域内被观测到零次的物种数量。 “那么你对你没有观察到的物种数量的估计就有了一个下限。”Kestemont说。

但是，生态模型真的可以如此轻易地应用于截然不同的学术领域吗？ “直觉上，说一部文学作品表现得像一个物种是一件很奇怪的事情。”Kestemont坦诚道，“事实上，这种方法甚至不是特定于生态学的。” Chao1 是如此通用，以至于它已被用于许多其他领域，其中“物种”代表石器的类别(考古学)；古代硬币的模具类型(钱币学)；特定疾病的不同原因(流行病学)；基因或等位基因(遗传学)；和不同的词汇(语言学)，仅举几例。

“它甚至被用来估计星系中的恒星数量或尚未发现的软件中的错误数量。真正的问题是'我们不能在哪些条件下应用它？'”只要你能区分类似于“物种”的东西，该模型就可以很好地工作。”

在调整模型时，Kestemont和合著者将文学作品视为物种，将手稿副本视为对物种的目击记录。他们统计了仅在历史记录中很少出现的作品，然后用这些数量来计算F0——在这种情况下，即曾经存在但学者们从未知晓的作品的数量。当曾经保存它的文件都没有幸存时，一件作品被认为是“遗失”。

这种方法使研究人员能够估计原始作品和手稿的规模，以及荷兰语、法语、冰岛语、爱尔兰语、英语和德语白话文遭受的损失。他们发现，所有6种语言中将有40614 份样本(手稿)，其中 3649 份仍然存活——存活率为9%。至于文学物种(作品)，有38%幸存下来。

该方法还为研究中的6种语言产生“均匀度”概况，研究人员认为，这一方面构成了文化作品和文物幸存中被忽视的因素。牛津大学、哥本哈根大学和冰岛大学的古诺斯语语言学家 Katarzyna Anna Kapitan 解释说：“这基本上是手稿在作品上的分布。如果你的文学传统是均匀的，这意味着所有文学作品都有或多或少相同数量的手稿保存它。如果它是不均匀的，那么你会有很多手稿中保存的作品，然后有些作品只保存在一两本中。后者存活的可能性较小。”

用古英语和中古英语写成的作品和手稿——英国中世纪文学的丢失率特别高，只有7%的手稿幸存下来。“这可能与那个时期英语的不同文化地位有关。在中世纪，法语是英格兰最有声望的口语之一。我怀疑包含浪漫故事或英勇故事的英文书籍往往是小册子，并且不那么令人印象深刻，因此更容易被回收。”

https://arstechnica.com/science/2022/02/study-finds-90-percent-of-medieval-chivalric-and-heroic-manuscripts-have-been-lost/

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