Abstract

Cet article discute l’association affirmée par David Armitage et Jo Guldi entre usage de sources numérisées, quantification et retour à la longue durée, sur la base d’une tradition d’histoire quantitative ouverte aux sciences sociales et renouvelée par la micro-histoire. Il rappelle que la numérisation de nombreuses sources n’exonère pas de toute prudence dans l’analyse, notamment du fait des biais qu’elle crée. Il insiste surtout sur le fait qu’elle ne règle en rien une question centrale pour la quantification : celle de l’anachronisme contrôlé, c’est-à-dire de la difficile création de catégories adéquates lorsque l’on veut compter sur la longue durée. L’auteure discute aussi des implications d’un choix exclusif de la longue durée pour la réflexion historienne sur les causalités. La longue durée n’est-elle qu’une échelle de pure description? Si ce n’est pas le cas, peut-elle éviter une version simpliste, de la dépendance au sentier? Pour éviter ces écueils, il faut prendre en compte les débats des sciences sociales sur l’articulation des temporalités et des causalités.

Abstract

According to David Armitage and Jo Guldi, digitized sources and quantification almost naturally lead to the sort of longue durée history that they try to promote. This paper questions this assertion on the basis of the long tradition of quantitative history, open to exchanges with the social sciences and revived, not annihilated, by microhistory. The digitization of numerous historical sources does not call for less caution in our analyses—quite the contrary, as it creates new biases. More importantly, it does not solve the crucial question of controlled anachronism, i.e. the need for carefully constructed categories in any quantification based on the longue durée. The article also addresses the implications of choosing the longue durée as the exclusive basis for reflections on historical processes and causality. Is longue durée purely a scale for description? If not, can it avoid a simplistic vision, a mono-causal path dependency? To avoid such pitfalls, the author advocates taking into account the wider debates within all the social sciences on timescales and causality.

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