Replicability in lithic analysis

Abstract

The ubiquity and durability of lithic artifacts inform archaeologists about important dimensions of human behavioral variability. Despite their importance, lithic artifacts can be problematic to study because lithic analysts differ widely in their theoretical approaches and the data they collect. The extent to which differences in lithic data relate to prehistoric behavioral variability or differences between archaeologists today remains incompletely known. We address this issue with the most extensive lithic replicability study yet, involving 11 analysts, 100 unmodified flakes, and 38 ratio, discrete, and nominal attributes. We use mixture models to show strong inter-analyst replicability scores on several attributes, making them well suited to comparative lithic analyses. Based on our results, we highlight 17 attributes that we consider reliable for compiling datasets collected by different individuals for comparative studies. Demonstrating this replicability is a crucial first step in tackling more general problems of data comparability in lithic analysis and lithic analyst’s ability to conduct large-scale meta-analyses.

La ubicuidad y la durabilidad de los artefactos líticos le da a los arqueólogos datos importantes sobre las dimensiones de la variabilidad del comportamiento humano. A pesar de su importancia, los artefactos líticos pueden ser problemáticos de estudiar ya que los especialistas en lítica difieren ampliamente en sus enfoques teóricos y en los datos que recogen. Si las diferencias en los datos líticos reflejan la variabilidad en el comportamiento prehistórico, o por el contrario están ligadas a las diferencias entre los arqueólogos que los estudian hoy es una cuestión aún parcialmente desconocida. Abordamos esta problemática con el estudio de replicabilidad lítica más amplio realizado hasta la fecha, incluyendo 11 especialistas, 100 lascas y 38 atributos continuos, discretos y nominales. Usando modelos de mezcla presentamos altos resultados de replicabilidad entre los especialistas participantes sobre algunos atributos, lo que los hace adecuados para análisis líticos comparativos. Basados en nuestros resultados evidenciamos 17 atributos que consideramos fiables cuando recopilamos conjuntos de datos recogidos por diferentes individuos para análisis comparativos. Demostrar esta replicabilidad es un primer paso crucial para abordar problemas más generales de comparabilidad de datos en análisis líticos y la posibilidad de conducir meta-análisis a gran escala combinando múltiples conjuntos de datos.