ABM for Brazilian rock art studies

As part of a research project on computer applications in archaeology, we are proposing to use agent-based modelling for Brazilian rock art studies. Here, we want to analyze the mechanisms of landscape construction, when there are various independent agents. The basic idea is that, when a hunter reaches a rockshelter, a random number below a certain threshold results in a new painting on this particular site. At the end of a certain time lapse, we can study the whole dynamics according to simple rules.


ABM allows us to test a set of hypothesis proposed in the Brazilian literature to explain why some sites are chosen and not others. Brazilian rock art being predominantly an open-air phenomenon, the archaeological literature balances between two tendencies: the first one is purely factual and sees the environment as the main driver for human choices between two individual rockshelters, in terms of geological structure, location or stone quality. Meanwhile the second one is more relativist and considers culture as the main parameter: here, social definition is the motto. For our purpose, we consider the first one defined by [exogenous|global] parameters, and the other as defined by [endogenous|local] criteria.


The three first versions of our model were dedicated to define these variables. Put together in a single model, they allow us to visualize each specific scenarii and compare the results:

  • In the first one, all shelters hold an equally fixed threshold. As such, it means they all offer equal possibilities for the actors. In this case, the landscape is just like a large set of generic sites;
  • In the second one, the threshold is defined exogenously and globally. Practically, a random value is defined for each shelter, within certain limits, once and for all the hunters. This way, the landscape is scaled between “awsomely-fit” and “definitely-not-fit” sites;
  • Finally, in the third one, an endogenous and local random threshold, still within limits, is defined by each individual hunter for each individual shelter. In this scenario, each hunters is able to define what (s)he considers being fit or not, independently of the others.

With netLogo, we can program a whole set of simple rules and let it runs each specific scenario, or even a combination of them. According to the selected hypothesis, a threshold is defined on a base 100 at the beginning of the run. This value has a direct impact on the interaction between hunters and shelters, producing paintings or not, and we can study the evolution of the graphical landscape.

Generally speaking, a low threshold value makes it slow and complicated for hunters to produce new figures, while a high one isn’t so much of a problem. It is important to note that the exact content or meaning of the threshold is not defined. We only consider broad categories of parameters. It means that an exogenous and global threshold isn’t linked to any specific variable, be it rains, animal migration or rock weathering. Similarly, using a cultural threshold doesn’t mean we favour ritual over social hierarchy or anything. The mechanisms we are studying are determined by the origin: the external environment or the social group itself. In any case, we are studying the landscape construction dynamics, and not to particular set of proposals.

With these definitions, we can analize the distribution of paintings in a set of shelters, both quantitatively and qualitatively. Using tests against random movement and random values, we have an opportunity to study if, where and when non-random distributions occur. The results can then be compared to a series of known archaeological contexts.

Running the first tests, we decided to stop the simulation as soon as a shelter reaches 100 paintings. For each hypothesis, the results show different patterns.

  • In the first case, a generic landscape of equal shelters leads to a normal bell-shaped distribution of figures among these. Both the minimum number of motives and the overal mean are high, indicating that hunters were able to make new paintings in all the shelters. The only differences depend on initial positions and movement.
  • In the second case, the shelters are given a randomly set variable, set from the beginning of each run and acknowledged by all hunters. As a result, shelters being given a low threshold have minimal chances of receiving any figures at all. Considering these parameters, we expected the results to be far more clustered around those shelters with high value, regardless the initial positions and movements. Runs showed that the expected dynamics were correct, and the resulting clustering largely depends on the original geographical configuration and distribution.
  • Finally, the third scenario showed mixed situations. In this case, each hunter had an individual cognitive map, through which he was able to attribute a random value for each shelter at the beginning of each run. Considering the whole population, chances were that each shelter had a different threshold for each hunter. Due to this diversity, the model generally resulted in normal bell-shaped distributions similar to the first scenario: the greater the number of hunters, the closest to random the general distribution of paintings on shelter. This can be explained by probability: as each shelter is visited by every hunter many times during a run, the low threshold on one’s cognitive map is balanced by another’s high value. It should be noted, though, that in all these three cases, the construction of landscape through time followed a linear progression.

While rock art is attested in many parts of Brazil, a few larger sets have been defined with more or less precise geographic boundaries. Among these, a group of figurative collective representations has been characterized in the 1980s in an area stretching east of the São Francisco and Parnaíba river valleys to the northeastern Atlantic coastline. Despite such a large region and a cruel lack of data for the intermediary zones, three main clusters have been identified in the Serra da Capivara (Piauí), Seridó (Rio Grande do Norte) and Chapada Diamantina (Bahia). Between them, hundreds of kilometers only show a limited number of poorly documented sites. Yet, even considering the limits of available archaeological data, clustering seems to be an important behaviour.


Using clustering as a marker, the second scenario only was able to show adequate behaviour, when the act of painting is a result of the shelters natural properties. Environmental determinism was particulary influencial in Brazilian archaeology during the 1950s, when a National Program of Archaeological Research (Pronapa) was created under the umbrella of Betty Meggers. Yet, another specific situation could be derived from the results of the third scenario. If we consider that cognitive maps are transmitted from group to group, and from one generation to the other, a conjunction of high random value on specific sites would also be able to create clusters. This very particular mechanism has given birth to the concept of Tradition in the 1960s. According to this idea, an initial definition of basic graphic representation principles was generated, probably in these areas where the oldest cases where attested. It would then have expanded to new regions, through gradual new developments, with population growth.

Such a transmission has been identified in the occurrence of complex figurative scenes envolving the same graphic elements in all the main regional clusters. These emblematic scenes have first been attested in the Serra da Capivara and in the Seridó, and later in the Chapada Diamantina.

As a general mechanism, the Tradition has also been used to map the presence of Nordeste motives on many sites. Yet, if we consider population growth and distance, we should also expect a accompanying growth of social and cultural constraints, limiting the development of new and unforseen characteristics. To this day, there is no archaeological evidence of such burdens as hierarchy or political structures. We may then ask ourselves if another mechanism could have been at work.

The ABM model allows us to propose an alternative perspective, one that wouldn’t be altered by population growth and geographical distance. If we consider the rules set for each hypothesis, they were placed on only two elements of the rock art creation process: shelters and hunters. A third element went dramatically neglected, the motives themselves. A new hypothesis could be created that defines the threshold on the presence of previous paintings. In such a non-linear framework, one particular shelter would be more and more attractive as it gets more and more paintings, as a kind of cumulative effect.


This new hypothesis starts with a minimal threshold for every shelter, in order to allow the probability of the very first motive. The initial conditions would then be very similar to the first hypothesis of complete randomness. As soon as a shelter receives its first paintings, though, it would gain a small benefit added to its threshold value. The larger the number of paintings, the larger the benefit would be, on a regular base. On the model, this was stated through a single rule: the benefit would be equal to the actual number of paintings multiplied by a magnifier between 0.0 and 2.0. A slider was then created to control this value.

The new hypothesis showed interesting results. First, despite initial conditions similar to our most random tests, the magnifier value is able to modify the dynamics. Below 0.5, its effects aren’t sufficient to change the general distribution of paintings in the landscape. Around 0.7, it show a growing clustering of new figures on some specific shelters. Above 1.0, the tendency is inverting, and the benefits of each new paintings become so high that virtually every visit of a hunter in a shelter results in a new figure – even when there is only one single motive on the site. Second, population doesn’t seem to have an effect on the results. In fact, its growth seems to be directly linked to a third effect: the speed at which the landscape is constructed (or at least, at which a first shelter reaches 100 paintings).


Of course, not every run shows the same results. The initial position of both shelters and hunters, as well as the movements of the latter, are important if we want to understand why a specific site receives paintings. Anyway, this was not our objective, as the model cannot be expected to reproduce real situations. What it clearly shows, though, is that a cumulative effect is able to result in clustering, even when hunters have completely different cognitive maps, and when their number grows larger.

The next question is this: if this really were to have been an effective mechanism, what should we then expect to find on archaeological ground?

This work will be presented at the VIth meeting of the Associação Brasileira de Arte Rupestre, on september 14.

Modelos baseados em agentes para a arqueologia (parte 3)

Para acompanhar a discussão desde o início, clique aqui.

O desenvolvimento de um modelo baseado em agentes para o estudo do fenômeno da arte rupestre alcançou questões sobre a definição da cultura. Ou melhor, sobre a definição das culturas. E de fato, usar números para traduzir estas ideias sempre desperta tensões atômicas em qualquer círculo de ciências humanas.

Poderiamos fazer longos comentários, perto da lareira, taça de vinho na mão, sobre o que é e o que não é cultura. Mas não é o ponto. Não procuramos definir valores mais ou menos altos para os abrigos, nem defendemos que alguns abrigos são realmente melhores que outros. O nosso objetivo é sim analisar o comportamento de uma variável simples (a quantidade de pinturas nos abrigo) quando há uma clique de agentes postos em frente à um contexto diversificado.

O problema ao qual tinhamos chegado era o seguinte: cada abrigo tinha um valor de qualidade, mas este valor era dado para todos os caçadores. Logo, sejam estes 2 ou 20, eles se comportavam da exata mesma maneira, e o resultado final acompanhava simplesmente a distribuição inicial da variável qualidade. Entretanto, nos realmente precisamos ter agentes diferentes: é, afinal, a ideia atrás do slider controlando o número de caçadores.

Logo, a variável de qualidade deve ser atribuída por cada caçador para cada abrigo. Quer dizer, cada agente deve ter um código diferente quanto aquilo que é ou não um abrigo adequado. Tudo isto, completamente aleatório. Assim, para cada abrigo seriam vinculados um número x de valores relativos à sua qualidade – x sendo igual ao número de caçadores. Como fazer isso?

Demorei bastante tempo para encontrar uma solução. Pelo que percebi, a dificuldade é a seguinte: um agente de um breed não pode receber uma variável para cada agente de outro breed. A solução encontrada envolve passar por um intermediário.

Basicamente, cada caçador possui um mapa cognitivo do mundo, composto por uma matriz do mesmo tamanho preenchida com valores aleatórios. Nesta matriz, o local de cada abrigo está portanto relacionado com um determinado valor, que é diferente para cada caçador.

Primeiro, chamamos uma extensão no cabeçalho do arquivo e reformulamos a distribuição das variáveis. A qualidade não está mais vinculada aos abrigos, mas aos patches onde estão localizados.

extensions [matrix]
breed [hunters hunter]
breed [shelters shelter]
patches-own [xpatch ypatch quality]
shelters-own [paintings]
hunters-own [hunter-matrix]

Em seguida, adaptamos também o perfil dos caçadores e dos abrigos. Os primeiros criam o mapa cognitivo do tamanho do mundo (33×33) e preenchem-lo de valores aleatórios. Já os abrigos aparecem em certo número de patches.

create-hunters number-hunters [ set color black set size 1 setxy random-xcor random-ycor
set hunter-matrix matrix:make-constant 33 33 random 10]
ask n-of number-shelters patches [
sprout-shelters 1 [ set color one-of base-colors set size 1 set xpatch xcor set ypatch ycor] ]

Finalmente, o procedimento para a realização da pintura deve também ser adaptado. Cada caçador que encontra um abrigo deve extrair do seu mapa cognitivo o valor do local correspondendo a sua localização. Se o valor aleatório for inferior, uma nova pintura é acrescida à quantidade do abrigo.

to paint-shelter
ask patches [
ask hunters-here [set quality matrix:get hunter-matrix xpatch ypatch]
if any? hunters-here and any? shelters-here [
if random 10 < quality [ask shelters-here [set paintings paintings + 1]]

E para deixar as coisas mais simples de serem visualizadas, acrescentamos uma regra: o tamanho de cada abrigo deve crescer a medida que são acrescidas novas pinturas.

to grow-shelter
ask shelters [
set size (1 + (paintings / 50))]

Resumindo, temos uma série de caçadores evoluindo num território onde existem abrigos. Cada um possui um mapa cognitivo único para esta região. Quando eles encontram um abrigo adequado, eles realizam uma pintura. Observamos a distribuição de todas as pinturas em todos os abrigos no final do teste – arbitrariamente, quando um abrigo atinge 100 pinturas. Rodamos diversas vezes esta versão do modelo. O que podemos ver?


Ao contrário do modelo anterior, os resultados apresentam novamente uma distribuição gaussiana ou, pelo menos, uma média e uma quantidade total muito elevadas. Como entender isso, se as quantidades finais são dadas pela qualidade do abrigo?

No modelo anterior, havia apenas um valor de qualidade, definido desde o início para cada abrigo. Ao contrário, agora, temos para cada abrigo uma lista de valores correspondendo ao número de caçadores. Com 20 caçadores, um único abrigo possui 20 valores de qualidade diferentes. E como estes são definidos aleatoriamente, torna-se difícil obter 20 valores nulos. Logo, sempre há algum caçador para achar que um abrigo é conveniente e realizar uma pintura. Entretanto, o crescimento demográfico e a diferenciação das culturas – simbolizados por um número maior de caçadores com mapas cognitivos diferentes – não parecem ter um papel importante na distribuição final das pinturas.

Por mais curioso que seja este comportamento, ele não auxilia muito a problemática que levantamos, porque o modelo não se comporta como o contexto arqueológico. A menos de considerar que 90% dos sítios já desapareceu por obra do intemperismo, por exemplo. Caso contrário, procuramos identificar um modelo que possa resultar em uma situação pelo menos semelhante à realidade tal como a conhecemos na paisagem. Embora tenhamos introduzido a noção de pluraldade cultural graças aos mapas cognitivos aleatórios, não alcançamos os resultados esperados.

O que poderia ter faltado? É o que veremos no próximo episódio. Por enquanto, podem baixar o modelo shelters0-3.nlogo.

Rede multilayer

Esta é a estrutura da minha rede social a partir dos dados de um website bem conhecido, extraída com Netvizz e importada no Gephi. Tudo anônimo, naturalmente. Para simplificar, considero apenas o cluster principal. Instalei também uma extensão importante, Give Color to Nodes.


O programa permite identificar as comunidades que existem nos dados, e que correspondem aqui – porque é um exemplo simples – aos agrupamentos que resultam do processo de energização da rede. A energização procura juntar indivíduos semelhantes e afastar indivíduos diferentes. Aqui, semelhantes são aqueles que têm relações entre si e, possivelmente, entre amigos diretos também. Como a identificação das comunidades – conhecida como modularidade – parte da probabilidade que um conjunto de relações exista também numa rede aleatória, estes agrupamentos são imediatamente encontrados.


Sem entrar muito nos detalhes, e apesar de vê-las todas reunidas sob um único vocábulo que pode dar a impressão que são o fruto de um único processo, as minhas comunidades são construções históricas diferentes. Embora o resultado final seja uma aglomeração de indivíduos particularmente interligados, a modularidade equipara os pessoas que conheço desde a escola do primeiro grau na Bélgica, moradores de uma charmosa cidade da Bahia, e e o povo mal-assombrado da arqueologia nordestina (em azul, la na esquerda). No mesmo grafo, tenho comunidades geográficas, funcionais, profissionais, familiais, etc. Mas todas aparecem em igualdade. Então, se as comunidades são realidades diferentes, como se aproximar dos processos históricos que estão na base de sua formação?

Com estes dados, é simplesmente impossível. Não adianta. Já podemos ser gratos pelo fato de podermos identificar comunidades. A única solução, então, consiste em cruzar estes dados com informações adicionais, extraídas de alguma outra fonte. Mais fontes alternativas existirem, maiores são as chances de poder associar as comunidades com processos históricos. Por exemplo, cruzando os dados iniciais com o local de origem de cada indivíduo, é provável que as comunidades de cunho geográfico sejam identificadas. A priori, nada nos diz que a geografia seja uma variável relevante. No meu caso, Belga radicado no Brasil, a nacionalidade deveria permitir alguma aproximação.


E de fato, a organização dos indivíduos da rede segundo a nacionalidade oferece uma primeira aproximação do processo de formação das comunidades. Uma delas é composta por pessoas dos dois continentes, enquanto as outras são exclusivamente belgas (verde) ou brasileiras (azul). Outro elemento que pode ser considerado, é a distribuição por gênero.


A identificação das mulheres e dos homens no grafo resulta numa distribuição muito mais caótica. Parece realmente que o gênero não seja uma variável relevante para entender a formação das minhas comunidades. Um terceiro elemento que poderia definir a estrutura do grafo é o percurso escular e universitário, no qual passei mais de… hum, 22 anos da minha curta vida.


Esta partição dos dados é interessante, sobretudo, comparada com as informações geográficas. Os dois núcleos importantes de pessoas que encontrei no meio escolar estão localizadas nas extremidades do grafo. Mas as comunidades que fazem a ligação neste cluster inteiro não são acadêmicas. Do ponto de vista da arqueologia nordestina, a separação em duas comunidades encontra sua explicação neste grafo: uma vem da universidade , a outra não.

Cada uma desta partições corresponde a uma camada separada de informação. A rede inicial era, então, uma rede multilayer cujas camadas foram todas comprimidas e cujas informações respectivas foram apagadas. Desta maneira o Gephi aplicou um algoritmo que considerou todos os dados da mesma maneira. Ao reinjetar informações alternativas nesta rede, porém, podemos – aos poucos, por tentativas e erros – encontrar formulações mais precisas para a dinâmica de formação. Encontramos também variáveis que não são adequadas para entender a estrutura dos dados.

O que tem a ver com arqueologia? Bem, na maioria dos casos, o arqueólogo encontra uma rede montada pela superposição de diversas camadas. E os agrupamentos de vestígios em uma camada não correspondem necessariamente aos agrupamentos de outra camada. Quero dizer, os lugares mudam de função o tempo todo, e extrapolar as informações de um extrato arqueológico para os outros é um exercício perigoso. Assim, como nesta rede social, o arqueólogo trabalha com comunidades de dados formadas por processos diferentes. Por isso, é importante definir variáveis mais e menos relevantes para cada uma delas. Quando é possível. Raramente. Mas tentamos assim mesmo.

Próxima vez, tentaremos quantificar tudo isso.


A complexidade pode ser definida como medida relativa do número de partes existindo dentro de um sistema e do número de relações internas entre estas partes (SASSAMAN 2004: 231). Enquanto conceito, é, portanto, intimamente relacionada com as abordagens sistêmicas, desenvolvidas a partir dos anos 60: « Podemos defender a ideia que a perspectiva sistêmica – delinear subsistemas, especificar as suas relações hierárquicas e horizontais, e identificar interações matéria-energia entre os subsistemas e entre o sistema e o ambiente – constitui literalmente o núcleo do processualismo » (O’BRIEN, LYMAN & SCHIFFER 2005: 75).

Duas formas de intensificação são identificadas nesta ideia: a primeira, vertical, é geralmente associada à complexidade. Trata-se dos níveis de hierarquização interna numa determinada sociedade, ou entre diversas sociedades. O surgimento de classes, castas ou linhagens cujo estatuto diferenciado é transmitido para as gerações seguintes. A segunda forma, menos conhecida, corresponde à intensificação horizontal – as interações entre grupos distintos. Estas duas dimensões da complexidade não são necessariamente presentes ao mesmo tempo numa única sociedade, e há exemplos de hierarquização interna em situação de relativo isolamento, tanto quanto ocorrência de interações entre grupos considerados igualitários.

Voltando às origens…

O tema da complexidade em arqueologia tem suas origens na corrente evolucionista e, sobretudo, na fase neo-evolucionista que foi desenvolvida na década de 50-60. Neste momento, a busca por padrões generalizantes levou diversos autores a definir uma escala de desenvolvimento cultural para as populações humanas. Em 1962, Elman Service publicou um esquema linear para a evolução das formas primitivas de organização social, baseada em quatro estados (SERVICE 1962):

O trabalho classificatório de Service deve ser considerado junto com os diversos outros esforços de racionalização da pesquisa arqueológica. No mesmo período, Betty J. Meggers relacionou os estágios de desenvolvimento cultural com o meio ambiente, tipificando quatro categorias de vegetação pelo seu potencial agrícola (MEGGERS 1954). A definição de grandes categorias permite, entre outras aplicações, elaborar formulas matemáticas destinadas a medir a articulação dos diversos componentes dos vestígios arqueológicos de forma científica (ver, por exemplo, WILMSEN 1973).

Embora seja possível identificar arqueologicamente cada uma das etapas definidas por Service, e se as categorias correspondem geralmente à evolução das sociedades clássicas, a definição de um quadro deste tipo levanta duas perguntas principais:

  • Não há evidência de uma evolução cultural linear, válida para todas as sociedades. Este argumento já estava presente nas críticas de evolucionismo (BOAS 1920).
  • Os diversos elementos compondo cada tipo não evoluem sempre com a mesma velocidade, e algumas sociedades podem compor o seu perfil a partir de vários elementos esparsos.

No Brasil, estas classificações foram introduzidas de cima para baixo. Nos anos 60, a maior parte do território foi definido como uma área com pouco potencial agrícola, vinculando-as imediatamente a um estado de organização social limitado ao nível da tribo. Os estudos arqueológicos foram, desse modo, dirigidos principalmente pelos diversos elementos que correspondiam às duas categorias de bandos, geralmente associados às populações de caçadores-coletores, e tribos, para as populações horticultoras ainda presente na época do contato com os europeus (herança desta época, alguns artigos da imprensa ainda veiculam estes modelos lineares obsoletos).

O desenvolvimento das pesquisas em todas as regiões do país permitem escapar, pouco a pouco, destas categorias rígidas e propor estudos sobre aspectos que, pelo fato de não corresponder com elas, eram simplesmente descartados. Estas novas abordagens permitem, ainda, questionar duplas de conceitos como estrutura social igualitária ou hierarquizada, modo de subsistência generalizado ou especializado, e as suas respectivas utilizações.

Cristiana Barreto apresenta três exemplos de sociedades pré-históricas que foram inicialmente classificadas em determinadas categorias e que, hoje, apresentam indícios de um desenvolvimento cultural diferente: os sambaquis do Sudeste, as aldeias circulares da região Central, e as ocupações do Rio Negro como o sítio Hatahara. A autora conclui que os modelos clássicos de ocupação do território brasileiro não são adequados para enquadrar os dados recentes da pesquisas arqueológicas. Entre outras implicações, ela destaca que existiram sociedades com certo nível de complexidade em áreas com potencial agrícola ainda menor do que as margens de rios na Amazônia. Insiste também no fato que as estruturas hierárquicas observadas na etnografia podem refletir padrões de diferenciação social e de inequalidade que tinham outra natureza no passado (BARRETO 2005).

A proposta de um esquema linear para a classificação dos vestígios arqueológicos esteve presente também nos estudos em arte rupestre desde o início do século XX. As primeiras classificações das gravuras e das pinturas encontradas em cavernas europeias foram todas elaboradas a partir de uma relação rígida entre estilo e cronologia: uma forma de representação correspondendo a uma determinada época.

O Abbé Henri Breuil propôs uma tipologia das representações rupestres do Paleolítico em dois grandes cíclos, aurignaciano e magdalenense, que se sucederam no tempo, e cujos elementos constitutivos eram mutualmente exclusivos (GROENEN 1992: 78-79). Com o desenvolvimento do método de datação por carbono 14, após a Segunda Guerra Mundial, foi possível confrontar este modelo com dados obtidos diretamente das pinturas. Breuil contestou vigorosamente os resultados da datação de diversos painéis em Lascaux, na França, porque desestabilizavam sua classificação (BREUIL 1954). Apesar de conceber diversos ciclos e, portanto, evoluções distintas para cada um deles, não considerou como válida a hipótese de ocorrências não lineares no seu esquema.

O mesmo fato ocorreria cinquenta anos mais tarde, com o desenvolvimento da técnica de datação por AMS e os resultados obtidos em Chauvet, também na França. Além de recuar a antiguidade das primeiras representações rupestres, Chauvet constitui um exemplo de desenvolvimento não-linear: uma forma mais complexa de representação gráfica antecedendo formas consideradas menos desenvolvidas (VALLADAS & al. 2005 ).

As dificuldades em classificar um material foi bem sintetizada por André Leroi-Gourhan, apesar dele ter elaborado também uma cronologia linear baseada em quatro estilos, já na segunda metade do século XX: « O objetivo que parece fundamental para o estudo da multidão das obras é de determinar a sua posição no tempo e no espaço. No entanto, tais noções são, de certa maneira, exteriores à própria obra: ao contrário dos objetos da cultura material como as ferramentas e as máquinas, cujo poder não paro u de crescer ao longo do tempo, as figuras evoluem mais em uma orbita circular do que em uma trajetória. O fato de que um pedaço de carvão ou algumas gramas permitam desde sempre realizar figuras, coloca a arte figurativa praticamente fora do campo cronológico, ele dá chances iguais ao Magdalenense de -10.000, ao Saharense de -6.000 e ao europeu do século XX » (LEROI-GOURHAN 1987: 294).

Heterarquia: primeira aproximação

Estes diversos exemplos mostram que, da mesma forma que a arte rupestre paleolítica pode ter passado por diversas etapas ou ciclos paralelos, o desenvolvimento das populações pré-históricas no Brasil não seguiu uma padronização linear, e as formas consideradas mais simples pelos estudos etnográficos podem mascarar experiências complexas anteriores.

Desde os anos 70, a complexidade invadiu o campo da pesquisa sobre as populações de caçadores-coletores. Inicialmente abordados de forma indiscriminada, a partir de critérios como relações igualitárias e flexíveis, diversos autores reconhecem hoje formas de diferenciação social inerentes à todas as sociedades humanas (PRENTISS & KUIJT 2004: viii).

Dois fatores explicam essa mudança: por um lado, a pesquisa arqueológica permitiu novas abordagens sobre as origens das populações de caçadores-coletores até então consideradas como excepcionais, como também sobre populações pré-históricas que não deixaram registros etnográficos. Por outro lado, as populações modernas de caçadores-coletores foram inseridas historicamente e perderam o seu estatuto de sobreviventes inviolados das sociedades primitivas (SASSAMAN 2004: 228-229).

O conceito de heterarquia foi proposto por Crumley, inspirada por novas pesquisas sobre caós e desenvolvimento de sistemas auto-organizados, que o definiu como « as relações entre elementos quando não são classificadas [unranked] ou quando possuem o potencial para serem organizados de várias maneiras diferentes. […] A importância relativa das bases de poder de comunidades ou indivíduos muda em resposta ao contexto da demanda e dos vários (e regularmente conflituosos) valores que resultam da reorganização contínua das prioridades » (CRUMLEY 1995: 3).

Sassaman destaca a utilidade deste complexo para o estudo da mudança social, uma vez que as sociedades não seguem um desenvolvimento padrão que vai de simples para complexa, e podem seguir vias alternativas ou entrar em brutal colapso, dependendo dos contextos. Consequentemente, haveria o risco de considerar um único grupo como simples numa parte do ano, e complexo numa outra (SASSAMAN 2004: 232-233).

Embora haja um certo consenso para reconhecer a inequalidade institucionalizada como atributo fundamental das sociedades complexas, ainda há pouca definição das suas formas que essa inequalidade deve assumir: indivíduos, grupos ou indivíduos de um grupo. Há dúvida também na questão da escala, pois um grupo considerado como simples pode entrar numa relação institucionalizada com outro e formar uma entidade mais complexa.

A questão fundamental em relação à complexidade reside na sua identificação nos vestígios arqueológicos. Embora a institucionalização das diferenças e da inequalidade constitui um elemento preponderante, a sua identificação não é fácil. Fitzhugh define os caçadores-coletores complexos como « grupos sociais principalmente organizados em um modo de produção forrageador, com inequalidade institucionalizada (hierarquia ou estratificação) e uma estrutura organizacional integrando múltiplas unidades familiares em uma formação política mais larga » (FITZHUGH 2003: 3).

Um elemento fundamental para o estudo desta questão concerne, portanto, a possibilidade de uma identificação de unidades familiares no registro arqueológico. Em seguido, é necessário identificar o grau e a forma das interações que existem entre elas, e avaliar se elas são baseadas numa relação de igualidade ou não. Em outras palavras, o tema da complexidade é limitado pelo reconhecimento, nos vestígios, de identidades suficientemente definidas. O estudo das relações que existem entre estas identidades deve guiar uma segunda etapa destinada a identificar se há, ou não, inequalidade.

Para não concluir

Com o reconhecimento de características fora do padrão em diversos casos observados, entre outros no Brasil, o horizonte pré-histórico pode ser avaliado com uma perspectiva diferente, não limitada pelas classificações em quatro tipos culturais principais. Apesar de Elman Service ter notado a importância de coalizões, federações, ligas ou uniões e comunidades, ele nunca incluiu este aspecto no seu modelo (CRUMLEY 2005: 41). O conceito de heterarquia permite avaliar o grau de intensificação horizontal em uma determinada sociedade, seja ela composta de grupos caçadores-coletores ou de cidades francas ou de províncias unidas. A pesquisa sobre as sociedades nômadas, neste aspecto, revela toda a ambiguidade de uma tipologia na qual a agricultura tem um papel fundamental para o surgimento de estágios avançados (VASJUTIN 2005: 51).

Nodism Sketches, by Dan Zen

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