Sejarah tradisional bergantung pada sumber terbatas. Sejarah Komputasional di 2026 memanfaatkan digitalisasi massal arsip (surat kabar, dokumen pemerintahan, catatan pengadilan, buku harian) dan teknik analisis data besar untuk mengungkap pola-pola sosial, ekonomi, dan budaya yang tak terlihat oleh sejarawan manusia.
Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana proyek seperti “Google Ngram Viewer” yang ditingkatkan, atau analisis terhadap seluruh arsip nasional, dilakukan. Dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan jaringan saraf, peneliti dapat melacak penyebaran gagasan, fluktuasi sentimen publik terhadap suatu kebijakan, atau jaringan hubungan kekuasaan dari ribuan dokumen dalam hitungan menit.
Misalnya, menganalisis semua pidato kenegaraan abad ke-20 untuk memetakan pergeseran retorika politik, atau melacak migrasi kelompok etnis melalui catatan sensus yang terdigitalisasi. Program studi ini melatih sejarawan dalam pemrograman Python, statistik, dan etika data. Tantangannya adalah bias dalam data historis (apa yang tidak didigitalkan? siapa yang tidak terdokumentasi?) dan risiko reduksionisme (mengurangi narasi manusia yang kompleks menjadi titik data). Namun, ini melengkapi metode kualitatif tradisional dengan alat yang sangat kuat untuk menguji hipotesis dalam skala yang belum pernah mungkin sebelumnya.