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Digital History studieren an der HU Berlin

Die Bedeutung digitaler Methoden und Kompetenzen in den Geschichtswissenschaften nimmt stetig zu. Schon jetzt besteht ein erheblicher Bedarf an Historiker:innen, die sich nicht nur mit klassischen geschichtswissenschaftlichen Fragen und Herangehensweisen auskennen, sondern auch mit digitalen Verfahren und den Grundlagen datengetriebener Forschung; die neue Fragestellungen entwickeln, Projekte initiieren und begleiten und zukünftige Generationen von Historiker:innen für die Arbeit unter neuen digitalen Rahmenbedingungen ausbilden können.


Doch sind Digitalisierung, Daten und Informationstechnologien auch in der gesamten heutigen Arbeitswelt allgegenwärtig. Der vielfältige Kompetenzerwerb im Masterschwerpunkt „Digital History“ qualifiziert sie damit auch über die klassischen Arbeitsgebiete von Historiker:innen hinaus und öffnet Wege in Arbeitsfelder wie den Datenjournalismus, den Kultursektor mit Bibliotheken, Archiven oder Museen, aber auch in den Öffentlichen Dienst oder in die Wirtschaft.


Dafür ist es wichtig, ein umfassendes Verständnis von Digitalität zu entwickeln, um die neue Möglichkeiten erkennen, kritisch bewerten und schließlich sinnvoll und nachhaltig in die historische Forschung und Wissensvermittlung sowie in weitere Anwendungsfelder integrieren zu können.

Was ist Digital History?

Doch stellt sich zunächst die Frage, was Digital History eigentlich ist. Grob kann man sie wie folgt definieren:

Digital History ist die Evaluation und Weiterentwicklung digitaler Medien und Methoden für die Geschichtswissenschaften. Sie ist Teil des Digitalisierungsprozesses der Geschichtswissenschaften, den sie aktiv mitgestaltet und zugleich kritisch reflektiert. 

Bei der Vielzahl an digitalen Methoden und Konzepten ist Orientierung wichtig (Bild: via Midjourney)

Das Spektrum der Inhalte und Themen reicht dabei von der Modellierung historischer Informationen und dem Umgang mit Unsicherheiten über Erschließungsmethoden wie die Automatische Texterkennung, Named Entity Recognition und Topic Modelling bis hin zu analytischen Verfahren wie der Autorschaftsanalyse, der Text Reuse Analysis, den verschiedenen Verfahren der Computer Vision und der Nutzung von Visualisierung als erkenntnisbringender Methode. Aber auch Fragen der digitalen Geschichtsvermittlung und der Digital Public History, der Rolle und Analyse Sozialer Medien und die Geschichte der Digitalität gehören dazu. 

All diesen Fragen und Zugängen liegt dabei jedoch stets der Aspekt der Digitalität zugrunde, der bestimmt, auf welche Weise wir historische Informationen erschließen, analysieren und kommunizieren können.

Um diesen Kern der “Digitalität” herum ist das Studium der Digital History an der Humboldt-Universität zu Berlin organisiert. Hier wird die digitale Transformation und die Anwendung neuer digitaler Methoden und Verfahren als Ganzes in einem Zusammenspiel von Theorie, Methode und Praxis gelehrt. Um die Studierenden zugleich auch zu einem souveränen Umgang mit digitalen Daten und Methoden zu befähigen, bieten wir zudem ein mehrstufiges Kursangebot für den Erwerb von Programmierkenntnissen in Python an.

Der Masterschwerpunkt “Digital History”

Forschungsseminar Wintersemester 2022/23
Hybrides Forschungsseminar (Wintersemester 2022/23)

An der Humboldt-Universität zu Berlin kann man “Digital History” als Schwerpunkt im Masterstudiengang “Geschichts­wissenschaften” studieren. Dadurch bleibt das Studium zugleich in das breite Spektrum des Fachs integriert, womit die Studierenden auch von dem reichen Lehrangebot des Instituts für Geschichtswissenschaften profitieren können. Um den Studierenden einen leichten Zugang zu den digitalen Grundlagen und vielseitigen Kompetenzen der “Digital History” zu ermöglichen und ihr historisches Vorwissen schnell und strukturiert um digitale Fähigkeiten zu erweitern, haben wir ein eigenes Curriculum für den Masterschwerpunkt entwickelt:

Semester 1

  • Einführungsvorlesung: Diese führt in die Digital History ein und gibt einen Überblick über Grundlagen wie Daten, Algorithmen und Modellierung sowie über die verschiedenen Methoden der Digital History.
  • Begleitübung zur Datenkompetenz: Hier werden die Inhalte der Vorlesung in praktischen Übungen vertieft und erste wichtige digitale Werkzeuge und Fähigkeiten vermittelt.
  • Einführung in Python 1: Hier werden die Grundlagen der Programmiersprache Python vermittelt, sodass die Studierenden am Ende in der Lage sind, eigene Skripte zu schreiben und bestehende Skripte souverän nachzunutzen.

Semester 2

  • Masterseminar und Übung zu epochenübergreifenden Fragestellungen aus geschichtstheoretischer Perspektive: In diesem Seminar werden Themen wie Modellierung, Unsicherheit, digitale Hermeneutik oder auch Maschinelles Lernen in der historischen Forschung und Epistemologie digitaler Forschung behandelt.
  • Einführung in Python 2: Die Python-Kenntnisse werden vertieft, indem die Studierenden eigene Projekte umsetzen und den Aufbau entsprechender Projektinfrastrukturen kennenlernen.

Semester 3

  • Masterseminar und Übung zu epochenübergreifenden Fragestellungen aus methodenspezifischer Perspektive: Hier werden gemeinsam konkrete Fragestellungen und Methoden wie Intertextualität und Text Reuse, Named Entity Recognition, Topic Modelling oder Knowledge Engineering erarbeitet und die methodischen Kenntnisse ggf. unter Nutzung der bis dahin erworbenen Python-Kenntnisse in eigenen Projekten gezielt umgesetzt.
  • Forschungsseminar: In diesem besonderen Format werden die Studierenden gezielt auf ihre Masterarbeit vorbereitet. Zugleich lernen sie, Forschungsanträge zu schreiben und sicherzustellen, dass ihr Masterarbeitsprojekt in der geplanten Form und innerhalb der vorgesehenen Zeit umsetzbar ist (Planung von Fragestellung, Daten, Methoden).

Semester 4

  • Masterarbeit: Die Masterarbeit kann konkrete historische Fragestellungen mit digitalen Mitteln behandeln, sich theoretischen und methodischen Fragen der Digital History widmen oder auch Fragen zur Geschichte der Digitalität behandeln.

Jedes Semester findet zudem das Offene Forschungskolloquium “Digital History” statt, bei dem sowohl Masterarbeitsprojekte aus dem Schwerpunkt vorgestellt als auch nationale und internationale Forschungsprojekte präsentiert werden. Die Veranstaltung findet immer digital über Zoom statt. Zusätzlich bieten wir ein breites Begleitangebot an Übungen zu Themen wie digitale Editionen, Digitalisierung in Bibliotheken, Digital Public History (z.B. Geschichte in Sozialen Medien, geschichtswissenschaftliche Podcasts) und zur Geschichte der Digitalisierung an. (Einen Überblick zu unseren bisherigen Lehrveranstaltungen gibt es hier: Link).

Besondere Infrastrukturen

Digitale Forschung erfordert stets auch entsprechend geeignete Infrastrukturen und so auch die Lehre und Ausbildung in der Digital History. Dafür haben wir in den letzten Jahren gemeinsam mit unseren Partnern an der HU Berlin (AI-SKILLSIBI) eine Infrastruktur aufgebaut, welche die Studierenden dabei unterstützt, digitale Methoden zu erlernen und mit historischen Forschungsdaten zu arbeiten. Hierzu gehören unter anderem:

    • JupyterHub: Eine benutzerfreundliche und interaktive Webplattform, in der Sie ohne zusätzliche Installationen auf dem eigenen Rechner Programmiersprachen erlernen, Daten analysieren, Code schreiben und Ergebnisse visuell darstellen können.
    • GPU Cluster: Studierende haben Zugang zur GPU-Leistung, sodass sie bereits während ihres Studiums die Verfahren des maschinellen Lernens in einer angemessen schnellen Umgebung nutzen können.
    • Flexpool: Ein Unterrichtsraum, der das Lernen in Gruppen in den Mittelpunkt stellt und wo die Studierenden an großen runden Tischen mit einem jeweils eigenen Smartboard zusammenarbeiten können.
    • Ausleihlaptops: Falls es Probleme mit den eigenen Rechnern gibt, stehen zudem Ausleihlaptops für die Lehrveranstaltungen zur Verfügung.

Besondere Unterrichtsformate

File:FlippedClassroom Drawing WeyHanTan CCBY2020.png
Flipped Classroom (Wey-Han Tan via Wikimedia Commons, CC-BY 4.0)

Gemeinsam mit unseren Partnern an der HU Berlin arbeiten wir zudem an spezifischen Unterrichtsformaten, um digitale Inhalte und Kompetenzen bestmöglich vermitteln zu können. Dazu gehören beispielsweise Team-Teaching, inverted classroom und neue Prüfungsformate wie die auf Jupyter Notebooks basierenden Computational Essays, welche inhaltliche Argumentation und die Anwendung von Programmierkenntnissen geschickt miteinander verbinden und die am Ende des Studiums auch für Abschlussarbeiten genutzt werden können.

Ein besonderes Umfeld

Einen wesentlichen Anteil am Erfolg des Masterschwerpunkts hat aber auch das für die Digital History einzigartige Umfeld an der Humboldt-Universität und in der Mitte Berlins. Dazu gehören an der HU angesiedelte Projekte wie “AI-SKILLS“, das Lehrende bei der Vermittlung von KI-basierten Inhalten konzeptionell und didaktisch unterstützt, der Scholarly Makerspace als gemeinsamer Ort für digitale Methoden sowie die Task Area 5 des NFDI-Konsortiums “4Memory” , die sich auf die Entwicklung einer Datenkultur und die Evaluation und Verbreitung digitaler Methoden in den Geschichtswissenschaften konzentriert. Neu hinzu kommt das Interdisziplinäre Zentrum für Digitalität und digitale Methoden am Campus Mitte, das auch fakultätenübergreifend tätig ist. All diese Einrichtungen bieten zudem regelmäßig Stellen für Studentische Hilfskräfte an, sodass der Weg in die Praxis hier besonders kurz ist. Darüber hinaus bestehen Kooperationen mit der Berliner Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW) und der Staatsbibliothek zu Berlin (beide in unmittelbarer Nähe), die ebenfalls Lehrveranstaltungen zum Schwerpunkt “Digital History” beisteuern. Gern vermitteln wir auch Praktika bei diesen Instotutionen sowie bei unseren Partnern bei den Deutschen Historischen Instituten in ParisWashington und Rom

Bewerbung

Wenn Sie Interesse haben, dann können Sie sich zwischen 01.06. – 31.08.2025 hier für das Wintersemester bewerben:

https://www.geschichte.hu-berlin.de/de/geschichte-studieren/bew/index_html

Studienvoraussetzungen: 

    • Abschluss in einem geisteswissenschaftlichen, insbesondere geschichts- oder sozialwissenschaftlichen Fach
    • Englische Sprachkompetenz in Orientierung an dem Mindestniveau B2 sowie Sprachkenntnisse in einer weiteren Fremdsprache mit Mindestniveau B1

Sollten Sie Fragen zum Studium im Masterschwerpunkt “Digital History” an der HU Berlin haben, wenden Sie sich jederzeit gern direkt an uns: digitalhistory@hu-berlin.de

Anton W. Hüffer / Hagen Rädisch / Marthe Küster: Digitale Langzeitarchivierung

Wie können wir sicherstellen, dass das digitale Kulturerbe langfristig gesichert und verfügbar gemacht wird? Im Rahmen des Wochenthemas „Digitale Langzeitarchivierung“ des Seminars „Digitalisierung historischer Schriftquellen in der Praxis – Hinter den Kulissen der Staatsbibliothek zu Berlin“ präsentierte Doris Škarić, die seit 2019 an der Staatsbibliothek zu Berlin (SBB) tätig ist, ihren Aufgabenbereich „Langzeitverfügbarkeit digitaler Objekte“. Dabei betonte sie, dass das Augenmerk der SBB – anders als in Archiven – vor allem auf der nachhaltigen und langfristigen Bereitstellung und weniger auf dem Archivierungsgedanken als solchem liege.

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Nadine Butigan / Anica Skibba / Jasper Stange: Digitale Kuratierung

Die Menge der Daten nimmt beständig zu – ob in der freien Wirtschaft, in der Forschung oder im Privaten. Um diese Mengen zu organisieren, können die (digitalen) Informationen und Daten über Content-Management-Systeme (CMS) gesammelt, gespeichert, angereichert und dargestellt werden. Diese auch für die Forschung relevanten Daten können dann weitergehend durch semi-automatische Verfahren verknüpft werden. Dadurch werden inhaltliche Zusammenhänge sichtbar und untereinander verlinkt. Dieser Verbund aus Informationserhebung, Datengenerierung und Wissensaufbereitung aus unterschiedlichen Quellen wird als Digitale Kuratierung bezeichnet. Am Beispiel des Forschungsprojekts Qurator, und aus der Perspektive der Staatsbibliothek zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz, erhielten die Teilnehmenden der Übung „Digitalisierung historischer Schriftquellen in der Praxis“ einen Überblick über das Projekt sowie die Mittel der Qualitätsverbesserung, Layouterkennung und inhaltlichen Erschließung der stetig wachsenden Datenmengen, aus denen wir auch als Historiker:innen Wissen gewinnen wollen.

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Lennard Rennebeck / Lennart Thevißen: Optical Character Recognition – Den Text aus Digitalisaten extrahieren

Die Digitalisierung ermöglicht den orts- und zeitunabhängigen Zugriff über verschiedenste Plattformen auf viele für das Studium oder die Forschungsarbeit relevante Werke. So kann etwa zunehmend zentrale Literatur genutzt werden, ohne eigens in eine (andere) Stadt fahren, das Werk heraussuchen und selber einscannen zu müssen – nicht selten in eher suboptimaler Qualität. Damit gewährleisten die umfassenden Digitalisierungsvorhaben der Archive und Bibliotheken nicht nur, dass die Titel in hochauflösender Qualität zur Verfügung stehen, sondern sie gewähren auch neuartige Nutzungsszenarien. Wie wäre es zum Beispiel, einen digitalisierten Text schnell und effektiv hinsichtlich bestimmter Schlüsselwörter zu durchsuchen, um zügig potenziell interessante Stellen im Dokument für die genauere Untersuchung zu finden? Neuere PDF-Publikationen, die mit einer sogenannten OCR-Software erschlossen wurden, ermöglichen genau das. Sogenannte „Bild-PDFs“, über die keine Texterkennungssoftware drüber gelaufen ist, können dies demgegenüber (noch) nicht.

Konstantin Baierer und Clemens Neudecker von der Staatsbibliothek zu Berlin gaben den Teilnehmenden des Seminars „Digitalisierung historischer Schriftquellen in der Praxis“ einen umfassenden Überblick über den Workflow und die Potenziale der Optical Character Recognition (OCR), zeigten aber auch noch bestehende Herausforderungen auf.

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Frisch veröffentlicht: Python für Historiker:innen – Ein interaktives Jupyter Book

Wir freuen uns sehr, heute verkünden zu können, dass unser lange geplantes Jupyter Book in seiner ersten Version veröffentlicht ist. Das Jupyter Book richtet sich an alle Historiker:innen, die einen ersten anwendungsorientierten und interaktiven Einstieg in die Programmiersprache Python suchen. In der nun veröffentlichten ersten Version steht vor allem die Vermittlung der Grundlagen der Skriptsprache im Fokus. Mit den folgenden Versionen, die bereits geplant sind, sollen diese dann sukzessive um weitere Module mit spezifischen Anwendungsfällen und Methoden für die konkrete Arbeit von Historiker:innen erweitert werden. 

Hier geht es zum Jupyter Book.

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Bericht zum Workshop – Natural Language Processing für Historiker:innen mit den Python Frameworks Flair und SpaCy

Die verschiedenen Verfahren des Natural Language Processing gehören schon länger zum Handwerkszeug der Digital History. Hierzu zählen auch die Methoden der Named Entity Recognition (NER) und Word Embeddings, die für geschichtswissenschaftliche Anwendungen besonders vielversprechend sind. Doch finden sie bislang nur sehr eingeschränkt Verwendung. Um diese Methoden der digitalen Textanalyse den Studierenden des Master-Schwerpunkts “Digital History” näherzubringen, bot der Lehrstuhl für Digital History in der vorlesungsfreien Zeit eine zusätzliche Übung als 3-tägigen Workshop an. Unter dem Titel Natural Language Processing für Historiker:innen mit den Python Frameworks Flair und SpaCy widmeten sich Studierende, Mitarbeiter:innen der Digital History und weitere Kolleg:innen gemeinsam der Frage, welche Möglichkeiten die NLP-Methoden Named Entity Recognition und Word Embeddings für die Geschichtswissenschaften bieten können und wie man sie konkret einsetzen kann. Hierfür wurden die State-of-the-Art NLP-Bibliotheken flair und SpaCy ausgewählt, um gemeinsam in kurzen Übungen deren Potenziale und Möglichkeiten für die Digital History auszuloten. Im Laufe des Workshops konnten die Teilnehmer:innen an bereitgestellten Beispielen und eigenen Projekten die beiden Python Bibliotheken kennenlernen und austesten, lernten aber auch die Grenzen der ausgewählten Methoden und deren Umsetzung in den verschiedenen Frameworks kennen. 

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Digitales Praxislabor 2022: Workshopangebot der Professur für Digital History

Auch in diesem Jahr findet wieder das Digitale Praxislabor der AG Digitale Geschichtswissenschaft des VHD mit einem reichhaltigen Angebot statt. Die Professur für Digital History ist mit drei Workshops vertreten, die anwendungsbezogen in die Aufbereitung und Verarbeitung strukturierter Daten mit OpenRefine, die Programmierung mit Python oder die Erschließung von Textdaten mittels Topic Modeling einführen.

Um eine Anmeldung für den jeweiligen Workshop per E-Mail an digitalhistory@hu-berlin.de wird gebeten.

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Leonhard Pleser / Ben Wiedeck: Präsentationsoberflächen für Digitalisate

Einer der wichtigsten Faktoren im Digitalisierungsprozess ist die Präsentationsoberfläche – auch für die historische Forschung –, denn sie beeinflusst, wie eine Quelle dargestellt und vor allem genutzt werden kann. Die verschiedenen Möglichkeiten, die bei den Angeboten der Staatsbibliothek zu Berlin für die Bereitstellung der digitalen Bestände über das World Wide Web zum Einsatz kommen, stellte Ralf Stockmann den Studierenden der Humboldt-Universität zu Berlin in der Praxisübung vor. Von besonderem Interesse war für die Studierenden, welchen Einfluss der Wechsel des Mediums für die konkrete Arbeit mit den Quellen hat, denn zwischen physischem Original und online repräsentiertem Digitalisat besteht ein großer Unterschied.

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Zusätzliche Übung im praxisbezogenen Workshopformat: Natural Language Processing für Historiker:innen mit den Python Frameworks Flair und SpaCy

Für unsere Studierenden im Master-Schwerpunkt “Digital History” bieten wir noch eine zusätzliche Veranstaltung an: Named Entity Recognition und Word Embeddings sind grundlegende Methoden des Natural Language Processing, die auch für die Digital History von zentraler Bedeutung sind, bislang jedoch noch selten verwendet werden.

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Maren Splettstößer / Kristina Langrock / Charlotte Oertel: Metadaten – Schlüssel zum System

Metadata is key to the​​ functionality of the systems holding the content, enabling users to find items of interest, record essential information about them, and share that information with others.

Riley 2017, S. 2 [1]

Mit 33 Millionen konventionellen und digitalen Einheiten gehört die Staatsbibliothek zu Berlin zu den größten wissenschaftlichen Bibliotheken der Welt.[2] Um diese große Menge an Medieneinheiten den Nutzer:innen zugänglich zu machen, benötigt es detaillierte Metadaten. Im November 2021 gewährten die Metadatenspezialist:innen der Staatsbibliothek, Maria Federbusch und Joachim Laczny, einer Gruppe von Studierenden des Masterschwerpunktes Digital History Einblicke in ihre alltägliche Arbeit, wobei eine Reihe von relevanten Fragen für das bessere Verständnis angesprochen wurde: Welche Bedeutung haben Metadaten für die digitale Quellenkritik? Welche Vorteile erschließen sich aus der Nutzung für Historiker:innen? Wo liegen ihre Grenzen?

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