Veranstaltungsreihe zu “Kulturen des Scheiterns”

Autor:in: Till Grallert, Jonas Müller-Laackmann (Future e-Research Support in the Humanities, Humboldt-Universität zu Berlin)

Scheitern ist in aller Munde. Während wir alltäglich große und kleine Erfahrungen des Scheiterns machen, herrscht auch in der Wissenschaft ein Spannungsfeld zwischen der Überhöhung einer “Kultur des Scheiterns” als Patentrezept auf dem Weg zum Erfolg und der panischen Angst vor dem Scheitern und Experimentieren. Die Digital Humanities werben als Querschnittsdisziplin nun zum Einen offen für einen experimentierenden Ansatz, zum Anderen führen die Breite der Methoden und Ansätze sowie die Herausforderungen des Transfers auf bisher nicht erprobte Materialien und Fragen zu konstanten Niederlagen. Diesem Thema wollen wir uns in einer neuen, offenen Veranstaltungsreihe des Multilingual Digital Humanities Lab der FU Berlin und des Scholarly Makerspace der HU Berlin im gemeinsamen Erfahrungsaustausch widmen.

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Francesco Beretta: Modelling Social Life: an Extension of CIDOC CRM

According to a standard definition in information technology, an ontology is “a formal specification of a shared conceptualisation of a domain of interest”. The domain of social life is quite relevant not only for historical research but of course more generally for humanities and social sciences. It is therefore evident how interesting it would be to develop a widely used ontology for this domain, with different degrees of abstraction, allowing interoperability of research data in line with the FAIR principles. As a matter of fact we can observe that many projects model and produce data about social roles of persons, memberships in groups, economic and political activity, trends and conflicts in public opinion and societies, etc. The challenge appears then to find a conceptualisation that offers a high-level model of social life allowing for the integration of information in this domain of discourse, with an approach that is sufficiently robust to be accepted and used by specialists from different scientific disciplines.

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Doris Gruber: Semi-automatisierte Korpusgenerierung, Metadaten und Intertextualiät: Zur computergestützten Analyse gedruckter Reiseberichte

Die voranschreitende Digitalisierung eröffnet den Zugang zu einer schieren Flut an computerlesbaren Daten zu historischen Quellen. Aus der großen Datenmenge ergeben sich jedoch die Herausforderungen, wie diese Daten bestmöglich genutzt und aufbereitet werden können, um historisch-kritische Forschungsfragen gewinnbringend zu beantworten, bzw. welche Fragestellungen durch die große Menge an Daten überhaupt erst ermöglicht bzw. (noch) nicht in Angriff genommen werden können.

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Ema Zaviacicova: Computer Vision in der Heraldik – Detektion von Wappen in mittelalterlichen Handschriften (MA-Arbeit)

Digitale Methoden bergen großes Potenzial für geistes- und geschichtswissenschaftliche Forschungsprojekte. Auch für die Hilfswissenschaften sind sie von besonderem Interesse und könnten, wenn richtig umgesetzt, die Arbeitsweise von Historiker:innen maßgeblich verändern, neue Perspektiven schaffen und andersartige Fragestellungen aufwerfen. Automatisierte Objekterkennung, computergestützte Analysen wie Text-Mining, Visualisierungen großer Datenmengen, oder die digitale Netzwerkanalyse sind nur einige der digitalen Methoden, die in gegenwärtigen Forschungsdiskussionen an Bedeutung gewinnen. Im Kontext dieser Entwicklungen und ihrer Möglichkeiten bewegt sich auch die hier vorgestellte Masterarbeit, in deren Zentrum die automatisierte Detektion mittelalterlicher Wappen in Manuskripten steht.

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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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