Die Strafanstalt Plötzensee im Nordwesten Berlins war während der nationalsozialistischen Diktatur einer der zentralen Orte für die Vollstreckung von Todesurteilen. Obwohl Plötzensee bereits vor 1933 existierte, erhielt es in der Zeit des NS-Regimes eine besondere Bedeutung im Rahmen des staatlichen Justizterrors. Die Forschung hat sich intensiv mit der Rolle von Frauen im NS-Staat sowie mit den Mechanismen politischer Verfolgung beschäftigt, jedoch wurde die spezifische Untersuchung der Hinrichtungen von Frauen in Plötzensee bisher vernachlässigt. Erste Befunde zeigen einen signifikanten Anstieg von Hinrichtungen an Frauen ab 1942.
„Wiebke Sczeponik: Zum Tode verurteilte Frauen in Berlin-Plötzensee: Ordnung mit allen Mitteln an der Heimatfront in den letzten Kriegsjahren (1942 – 1945)“ weiterlesenYannick Haas: NS-Sprachgebrauch im Nachrichtenmagazin DER SPIEGEL: Eine NLP-Analyse „latenter“ sprachlicher Kontinuitäten in den 1950er und 1960er Jahren
Die Frage, ob nationalsozialistisches Gedankengut in der Nachkriegszeit fortlebte, ist ein zentrales Thema der deutschen Geschichtsforschung. Während bisherige Arbeiten hauptsächlich personelle Kontinuitäten beleuchten, gibt es bislang nur wenige quantitative Untersuchungen, die sich gezielt mit sprachlichen Kontinuitäten in der Presse auseinandersetzen.
„Yannick Haas: NS-Sprachgebrauch im Nachrichtenmagazin DER SPIEGEL: Eine NLP-Analyse „latenter“ sprachlicher Kontinuitäten in den 1950er und 1960er Jahren“ weiterlesenOb Werkzeugkoffer, Werkstatt oder Baumarkt: offene, community-kuratierte Tool Registries mit Wikidata
Isabell Trilling, Till Grallert, Jascha Schmitz
In diesem Blogbeitrag wird das an der HU angesiedelte Projekt zur Erstellung eines offenen, community-kuratierten Werkzeugverzeichnisses für die Digital Humanities als Kollaboration von “Kompetenzwerkstatt Digital Humanities” (KDH) an der UB und des “Methods Innovation Lab” der NFDI4Memory am Lehrstuhl für Digital History vorgestellt. Das Projekt adressiert die fundamentalen Probleme etablierter Ansätze mit einer sowohl auf der Daten- als auch der Infrastrukturebene radikal offenen Implementierung. Ihren Ansatz einer auf Wikidata aufsetzenden Tool Registry stellten Till Grallert (IfG, NFDI4Memory), Sophie Eckenstaler (IfG, KDH), Claus Michael Schlesinger (KDH), Jacqueline Banford (KDH) und Samantha Tirtohusodo (KDH, IBI) auf der diesjährigen Jahreskonferenz der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum 2024 in Passau (26.02.2024 — 01.03.2024) vor.
„Ob Werkzeugkoffer, Werkstatt oder Baumarkt: offene, community-kuratierte Tool Registries mit Wikidata“ weiterlesenSimon Donig, Anna-Lena Körfer: Was bedeutet Datenqualität in den historisch arbeitenden Fächern? Auf dem Weg zu einem Daten-editorischen Framework für die Erzeugung und Publikation FAIRer Forschungsdaten
Projekte in der Digitalen Geschichte sind auf hochqualitative Datensets angewiesen – egal ob sie sie für komplexe Machine Learning-Verfahren verwenden oder ob sie sich nur für einzelne Datenpunkte interessieren, die ergänzend zu einer traditionellen hermeneutischen Analyse granular ausgewertet werden sollen. Aber was bedeutet „hochqualitativ“ eigentlich für die historisch arbeitenden Geisteswissenschaften?
„Simon Donig, Anna-Lena Körfer: Was bedeutet Datenqualität in den historisch arbeitenden Fächern? Auf dem Weg zu einem Daten-editorischen Framework für die Erzeugung und Publikation FAIRer Forschungsdaten“ weiterlesenSébastien de Valeriola: Mining legendaries: a quantitative approach to hagiographic manuscripts
Since the middle of the 17th century, scholars have been systematically describing numerous medieval manuscripts preserved in libraries and religious institutions that contain hagiographic texts, that is texts recounting the lives of saints. In this talk, we will show how one can apply quantitative tools to the resulting database to consider these codices from a new point of view.
„Sébastien de Valeriola: Mining legendaries: a quantitative approach to hagiographic manuscripts“ weiterlesenSebastian Kawanami-Breu, Johan Malmstedt: The Similarity Engine. Steps Towards a Media History of Vector Modeling
Our project revolves around the historical epistemology of vector space models, which we attempt to situate within a larger history of the human quest to measure, quantify, and analyze “similarity”. Starting with current applications and classic works such as Salton’s definition of vector models (Salton 1975, 1989), we will explore the technological history of similarity, the media, and the epistemic practices that gave rise to these models.
„Sebastian Kawanami-Breu, Johan Malmstedt: The Similarity Engine. Steps Towards a Media History of Vector Modeling“ weiterlesenHiltmann et al.: NER, aber prompto! Named Entity Recognition mit Large Language Models für historische Texte
Projektteam: Torsten Hiltmann, Martin Dröge, Nicole Dresselhaus, Sophie Eckenstaler, Till Grallert, Jascha Schmitz, Philipp Schneider, Melanie Althage
(Humboldt-Universität zu Berlin, NFDI4Memory)
Als mit der Veröffentlichung von ChatGPT die Aufmerksamkeit in einem verstärkten Maße auf Large Language Models gelenkt wurde, wusste man zwar, dass sich damit vieles verändern würde, doch die konkreten Auswirkungen waren noch nicht absehbar. Mit unserem Vortrag wollen wir für die Geschichtswissenschaften aufzeigen, was diese neue Technologie ganz konkret für unser Fach leisten kann. Am Beispiel der Named Entity Recognition (NER), also der Erkennung und Klassifikation von Eigennamen bzw. von jenen Textstellen, die namentlich auf Entitäten wie Personen, Orte oder Institutionen verweisen, wollen wir zeigen, inwieweit mit dieser Technologie auch in den Geschichtswissenschaften neue Wege beschritten werden können.
„Hiltmann et al.: NER, aber prompto! Named Entity Recognition mit Large Language Models für historische Texte“ weiterlesenMarten Düring: Historische Medien und Maschinelles Lernen. Vom Zusammenspiel von Infrastrukturen, Methoden und Akteuren
Historische Medien wie Zeitungen und Radio spiegeln die Werte- und Wissenshorizonte vergangener Zeiten wider. Für ihre Erforschung werden auch zunehmend Methoden des maschinellen Lernens genutzt. In den letzten Jahren sind neben Volltextsuchen weitere Methoden hinzugekommen: Topic modeling, Bildähnlichkeitsanalysen, Text Reuse Detection, Spracherkennung, oder Word Embeddings eröffnen jeweils neue Zugänge zu großen Textsammlungen. Realisiert werden solche semantischen Anreicherungen von zumeist interdisziplinär besetzten Teams, die in enger Abstimmung an technischen Infrastrukturen, Methoden, Bedarfsanalysen und den Interaktionsmöglichkeiten mit den angereicherten Daten arbeiten.
„Marten Düring: Historische Medien und Maschinelles Lernen. Vom Zusammenspiel von Infrastrukturen, Methoden und Akteuren“ weiterlesenDavid B. Dennis & John Woitkowitz: Data Literacy and Digital Methods: Encoding Historical Sources with TEI/XML in the Classroom
This presentation discusses the “Exploring History and Digital Methods”-initiative and the experiences obtained from teaching data literacy and digital methods in the classroom. “Exploring History and Digital Methods” connects Dean College’s student body with the Staatsbibliothek zu Berlin’s expertise in historical research, digital methods and the library’s unique historical collections.
„David B. Dennis & John Woitkowitz: Data Literacy and Digital Methods: Encoding Historical Sources with TEI/XML in the Classroom“ weiterlesenKilian Lüders: Natural Language Processing und die Entscheidungsbegründungen des Bundesverfassungsgerichts
Das Bundesverfassungsgericht (BVerfG) hat die Geschichte der Bundesrepublik entscheidend mitgeprägt und gilt auch im internationalen Vergleich als ein besonders einflussreiches Verfassungsgericht. In den 70 Jahren seines Bestehens hat es die institutionelle Rolle, die es heute ausübt, selbst geschaffen. Besondere Aufmerksamkeit verdient dabei die Art und Weise, wie das Gericht argumentiert und seine Entscheidungen begründet. Schließlich hat es eine Verfassungsrechtsprechung und -dogmatik entfaltet, die das gesamte deutsche Rechtssystem durchdringt und über die einzelne Entscheidung hinaus wirkt.
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