Die Frage, wie man „das Web“ archiviert, ist nicht mehr neu, eine einfache Antwort gibt es aber noch immer nicht. Es gibt verschiedene Herangehensweisen, um zu versuchen, das volatile Medium zu sichern – ihnen allen gemeinsam ist, dass das Ergebnis der Sicherung ein gegenüber dem Ausgangsobjekt transformiertes reborn-digital Objekt ist (Niels Brügger, The Archived Web, 2018). Für die Archivierung ergeben sich daraus die Fragestellungen, was bewahrt werden soll, wie das umgesetzt werden kann und wie der Archivierungs-Prozess nachvollziehbar gemacht werden kann.
„Annabel Walz: Mit Eimer und Sieb im Datenmeer. Wie archiviert man Webseiten und wie kann man sie verstehen?“ weiterlesenPauline Spychala: EScriptorium und Transkribus im Spiegel – Vorläufige Schritte zum Training eines HTR-Modells an französischen spätmittelalterlichen Quellen
Projekte, die Handwritten Text Recognition verwenden, werden seit einigen Jahren häufiger und bieten neue Perspektiven für die historische Forschung. Dabei ist eine besondere Dynamik in der französischen Mediävistik zu beobachten, deren Projekte neue Transkriptionsstandards für mittelalterliche Quellenkorpora versprechen und auch umsetzen. Dank leistungsfähiger Transkriptionsplattformen wie eScriptorium und Transkribus ist die Forschung in der Lage, mit großen Textkorpora im Umfang von mehreren tausend Seiten zu arbeiten. Projekte wie etwa HIMANIS und CREMMALAB in Frankreich stellen zahlreiche Datensätze für das Training von Transkriptionsmodellen für westliche lateinische Quellen zur Verfügung. Die im Rahmen dieser Projekte angestellten Überlegungen zur Standardisierung von Prozessen oder zur Verwendung einer unkorrigierten Transkription haben die Grundlage für Studien individueller Forschender gelegt. Dazu gehört auch das im Rahmen dieses Forschungsprojekts vorgestellte Quellenkorpus: die erhaltenen und digitalisierten Plädoyerregister des Parlement von Paris für den Zeitraum 1395 bis 1488. Das Projekt geht von der sozialgeschichtlichen Frage nach dem Verhältnis von Gelehrten in der französischen Hauptstadt mit der Bevölkerung während des Hundertjährigen Kriegs aus. Ziel ist die Einrichtung eines effizienten Arbeitsablaufs für dieses Korpus einzurichten, das reich an Informationen ist. Dabei wird sowohl mit Transkribus als auch mit eScriptorium gearbeitet. Das Ziel ist also nicht nur ein Vergleich der beiden Tools, sondern der Aufbau eines Workflows, der beide miteinander kombiniert.
„Pauline Spychala: EScriptorium und Transkribus im Spiegel – Vorläufige Schritte zum Training eines HTR-Modells an französischen spätmittelalterlichen Quellen“ weiterlesenLukas Sebold: Text Reuse in Anna Komnenes „Alexias“ (ca. 1148) – ein digitaler und geschlechtergeschichtlicher Ansatz in byzantinischer Historiographie
Anna Komnenes “Alexias” stellt aus verschiedenen Gründen einen außergewöhnlichen Text dar. Dieses Werk, eine Biografie ihres Vaters, des römischen Kaisers Alexios I. Komnenos, ist nicht nur mit persönlichen Eindrücken und emotionalen Ausbrüchen angereichert, sondern wurde zudem von einer Frau verfasst, was es zu einer schwer einzuordnenden Quelle macht. Ein tiefgreifendes Verständnis des sozialen Kontextes, sowohl im Hinblick auf die Praxis der Geschichtsschreibung als auch bezüglich der Rolle von Frauen im römischen Reich des 12. Jahrhunderts, erweist sich als unerlässlich. Diese Arbeit fokussiert sich primär auf den erstgenannten Aspekt, verfolgt jedoch die Hypothese, dass eine klare Trennung zwischen diesen beiden Punkten in diesem speziellen Fall nicht möglich ist. In dieser Hinsicht stütze ich mich auf Leonora Nevilles Argumentation, dass Anna Komnene sich ihrer Position als Frau bewusst war und dass dies einen wesentlichen Einfluss darauf hatte, wie sie ihr Werk verfasste und sich auf andere Texte bezog.[1]
„Lukas Sebold: Text Reuse in Anna Komnenes „Alexias“ (ca. 1148) – ein digitaler und geschlechtergeschichtlicher Ansatz in byzantinischer Historiographie“ weiterlesenOlga Mlynarczyk: Learning to think like the past. Applicability of retrieval augmented LLMs in historical research
With the advent of ChatGPT, the potential of Large Language Models (LLMs) to facilitate various academic, industrial and even everyday processes became evident to the general public. In its aftermath, publications proposing custom-made integrations of LLMs proliferated in wide range of disciplines far beyond the IT, from genetics and finance to the humanities. What they share in common is hope that LLMs can facilitate advances in their disciplines. But how does a historian turn the models to their advantage?
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