Dominique Stutzmann: In Wort und Bild. Zur Analyse mittelalterlicher Schriftquellen mit digitalen Methoden am Beispiel von Stundenbüchern und Urkundenregistern

Seit einigen Jahren hat sich die Analyse der mittelalterlichen Schriftquellen durch die Anwendung digitaler Methoden, insb. der Bildverarbeitung durch Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen, stark verändert. Der Zugang zu Texten wurde durch Verfahren wie die Volltextindexierung, automatische Texterkennung (Handwritten Text Recognition) sowie durch Text-Mining-Werkzeuge wie die Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition), Stilometrie oder die Identifizierung textueller Übernahmen (Text Reuse Detection) grundsätzlich erweitert. An der Schnittstelle zwischen Computer Vision und digitalen Bildern der Textquellen haben sich zudem weitere Forschungsfelder entwickelt, wie die Analyse des Layouts und der mise-en-page oder die Erforschung der Schrift als Bild von der Schreiberidentifizierung bis hin zur Schriftklassifizierung.

In diesem Vortrag werden die Erkenntnisse verschiedener interdisziplinärer Projekte der letzten Jahre diskutiert, an deren Beispielen ein Überblick zum Stand der aktuellen Möglichkeiten und Herausforderungen für die digitale Analyse mittelalterlicher Schriftquellen gegeben wird. Insbesondere werden die Methodik sowie die Ergebnisse zweier Forschungsprojekte besprochen, die von nationalen und europäischen Institutionen gefördert wurden: HORAE – Hours: Recognition, Analysis, Edition (ANR-17-CE38-0008) und HOME – History of Medieval Europe (JPI-CH Cultural Heritage). Die Ergebnisse dieser Projekte werden mit analogen Methoden verglichen, kontextualisiert und diskutiert.

In HORAE werden weltweit erhaltene Stundenbücher erfasst und in einer Datenbank nach Datum, Ursprungsort und liturgischem Gebrauch erschlossen. Die digitalisierten Stundenbücher werden dann mehreren Verarbeitungsprozessen ausgesetzt: Das Layout wird segmentiert und die einzelnen Zonen in unterschiedlicher Weise weiterverarbeitet. So werden Textzeilen transkribiert, während größere Textsegmente kategorisiert und ihre kleineren Bestandteile identifiziert werden, um daraufhin strukturierte Inhaltsverzeichnisse der jeweiligen Textzeugen erstellen zu können. Dadurch lassen sich zugleich Merkmale der Textüberlieferung aufspüren und auswertbar machen. Dank eines Vergleichs der Psalmen in den Litaneien werden z.B. unerwartete geographische Zusammenhänge und Ähnlichkeiten sichtbar, während die Auswechslung von Text in den für den Export produzierten Handschriften Hybridisierungen belegen. Durch Vergleiche zwischen Text- und Bildinhalten werden zudem Korrelationen zwischen der Dekorvielfalt und den Textsorten (z.B. Horae de sancto Spiritu) sichtbar.

Das HOME-Projekt schließt sich dem europäischen HIMANIS-Projekt an, das die Volltextsuche in ca. 80.000 Seiten handschriftlich überlieferter Urkundenregister der französischen Könige von 1302 bis 1483 ermöglicht (http://himanis.huma-num.fr/app/). Dazu wurden zunächst diese Register der französischen königlichen Kanzlei analysiert, um das Korpus daraufhin um mehr als 2.000 weitere Urkundenbücher aus Frankreich und dem Reich zu erweitern. Das Gesamtkorpus wurde maschinell transkribiert. Parallel wurden zwei verschieden Korpora erstellt, um eine KI zu trainieren und auf weitere Aufgaben vorzubereiten, darunter die Identifikation von Urkunden und Akten in Kopialbüchern und Registern sowie die Erkennung und Identifizierung von Eigennamen (hier: Personen- und Ortsnamen). Im Rahmen des Vortrags werden vorläufige Ergebnisse der KI-basierten Methoden in HOME (Act-Segmentierung, NER, diplomatische Untersuchungen) vorgestellt und Perspektiven für die aktuelle Forschungslandschaft diskutiert.

Zum Schluss kehrt der Beitrag zur Schrift als Bild zurück und diskutiert die analoge und automatisierte Schriftklassifizierung und Schreibererkennung. Dabei wird die Schriftgeschichte der Kopialbücher, Kanzleiregister und einiger damit verbundener Schriftstücke der pragmatischen Schriftlichkeit untersucht. Durch einen Vergleich von traditioneller Gelehrsamkeit und computergestützter Bildanalyse werden die Potentiale für den Einsatz von KI bzw. Maschinellem Lernen in den Geisteswissenschaften aufgezeigt, aber auch die damit einhergehenden Herausforderungen wie z.B. Bestätigungsfehler (confirmation bias).

Durch die Besprechung der eingesetzten Methoden illustriert und diskutiert der Beitrag die technischen und methodologischen Herausforderungen, denen die Geschichtswissenschaft im Geflecht von analogen Methoden, zu strukturierenden Altdaten und Maschinellem Lernen ausgesetzt sind.

Vortrag im Rahmen des „Digital History“-Forschungskolloquiums
Zeit: Mittwoch, 2. November 2022, 16-18 Uhr
Ort: Zoom-Konferenz (Zugang auf Anfrage oder via Mailingliste)


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Digital History Berlin (Redaktion) (31. Oktober 2022). Dominique Stutzmann: In Wort und Bild. Zur Analyse mittelalterlicher Schriftquellen mit digitalen Methoden am Beispiel von Stundenbüchern und Urkundenregistern. Digital History Berlin. Abgerufen am 16. Juli 2024 von https://doi.org/10.58079/nl41


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