Das Archäologische Fundplatz Modell (AFM) ist ein Projekt zur Modellierung archäologischer Fundplatzdaten in R. Primäres Ziel ist die Nutzung von Daten im Lehrbetrieb. Mithilfe der Datensätze sollen Student:innen die Möglichkeit erhalten, in Seminaren zur Analyse fundplatzinterner Strukturen mit eigenen, von Kommiliton:innen unabhängigen Datensätzen zu arbeiten. Mithilfe der generierten Datensätze sollen verschiedene Aspekte typischer Untersuchungen erlernt und geprüft werden können:

• Projektion lokaler Fundplatzdaten in GIS
• Projektion von lokaler Daten im Profil für die Auswertung horizontaler Stratigraphien
• Bewertung von Masseflussereignissen im Fundplatzkontext (derzeit nicht Bestandteil)
• Entschlüsseln latenter Befunde aus Fundstreuungen
• Punktmusteranalysen
• Räumliche Erhaltensneigung
• Grafische Darstellung von Grabungs- und Auswertungsdaten

Die Modellierung paläolithischer Siedlungsplatzstrukturen ist auf die Auswertungsmöglichkeiten der genannten Fragestellungen ausgelegt. Langfristige Anpassungen an andere Fragestellungen sind vorgesehen. Das Modell wird mit KI-Unterstützung im Programmierungsumfeld R erstellt und wird in regelmäßigen Abständen auf den Seiten der Ur- und Frühgeschichte Köln publiziert. Dabei wird angestrebt, auf diese Art und Weise das Archäologische Fundplatz Modell allgemein Nutzbar zu halten. Die Publikation umfasst üblicherweise einen R-Code mit einer nutzerfreundlichen Bedienungsoberfläche (bereitgestellt durch R Shiny) sowie eine technische Dokumentation zur jeweils aktuellen Version des Modells. Die konstruktive Kommentierung des Angebots und der Austausch von Erfahrungswerten durch andere Nutzer:innen in der Archäologie ist explizit erwünscht (Nachrichten hierzu bitte an florian.sauer(at)uni-koeln(dot)de)

Die Versionsnummern werden nicht fortlaufend publiziert.

Programmierung unter Zuhilfenahme von Google Gemini: Google. (2026). Gemini 3 Flash (Version vom 18. Mai 2026) [Großes Sprachmodell]. https://gemini.google.com/

Ab Version 1.16 Programmierung unter Zuhilfenahme von Claude LLM: Anthropic. (2026). Claude [Large language model]. https://claude.ai