Session 3

Session 3: Methoden zur Inhaltserschließung

Datum & Zeit:Mittwoch, 24.05.2023:
17:00 – 18:00 Uhr
Ort:Auditorium des Jacob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrums

Vorträge

Der Verwaltungsdiskurs in der preußischen Regionalverwaltung im frühen 19. Jahrhundert. Das Beispiel der preußischen Rheinprovinz, 1816-1822.

Felix Selgert, Ermakov Alexander

Universität Bonn

Die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewinnende digitale Geschichtswissenschaft verändert sowohl die epistemologischen Grundlagen des Fachs als auch die Arbeitstechniken und -methoden von Historiker:innen. Im Vortag werden diese drei Aspekte anhand einer konkreten historischen Fragestellung untersucht. Das historische Erkenntnisinteresse liegt dabei in der Analyse des Verwaltungsdiskurses in der rhein-preußischen Regionalverwaltung Anfang des 19. Jahrhunderts. Dazu wurden mehrere tausend Seiten handgeschriebener Verwaltungsberichte KI-gestützt transkribiert (Handwritten Text Recognition, HTR) und strukturiert.

Kern der Untersuchung ist die Textanalyse mittels verschiedener Topic-Modelle (Latent Dirichlet Allocation, Hierarchical Dirichlet Processes, korrelierte TM). Dabei geht es nicht nur um die Extraktion von Themen, sondern auch um methodische Fragen. Wir vergleichen verschiedene Typen von Topic-Modellen, unterschiedliche Aggregationsstufen der zu analysierenden Dokumente (etwa nach Monat oder Regierungsbezirk) sowie verschiedene HTR-Güten. Nicht zuletzt stellt der Beitrag auch die Frage, inwiefern sich durch das Topic Modelling und die anderen analytischen Schritte neue Erkenntnisse gewinnen lassen oder ob der Vorteil der Methode vor allem darin liegt, Historiker:innen den Umgang mit großen Datenmengen zu ermöglichen. Die Implementation der Datenanalyse erfolgt mit Python und Jupyter Notebooks und ist quelloffen gestaltet.

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Es wird zum Verkauff angetragen: Digitale Zugriffe auf (lokale) Konsum- und Wirtschaftsgeschichte im 18. und 19. Jahrhundert

Ina Serif, Anna Reimann

Universität Basel

Als serielle Quelle wurden vormoderne Anzeigenzeitungen, die vor allem im 18. Jahrhundert in Europa weit verbreitet waren, bisher kaum über exemplarische Einzelstudien hinaus untersucht; dabei bieten ihre Serialität und vielfältigen Inhalte bei einer entsprechenden Aufbereitung über eine reine Volltexterkennung hinaus die Möglichkeit, lokales oder regionales Marktgeschehen ebenso wie dessen Verbindung mit globalen Warenströmen und Prozessen wie der Konsum- oder Fleißrevolution sichtbar zu machen und historische Narrative zu prüfen bzw. aufzubrechen.

Im Projekt “Printed Markets” wurde eine solche Aufbereitung am Basler “Avisblatt” (1729-1844) entwickelt und erprobt, um unter anderem wirtschafts-, konsum- und kulturhistorische Fragestellungen zu beantworten. Durch die Digitalisierung und Texterkennung aller Ausgaben (=6.626) und die Strukturierung der knapp eine Millionen Anzeigen in einer Datenbank entstand die Grundlage für eine automatische inhaltliche Klassifizierung der Anzeigen mithilfe von R-Skripten, basierend auf dem Volltext der Einzelanzeigen und unter der Nutzung eigens entwickelter dictionaries, die die verschiedenen Kategorien von “Dingen im Avisblatt” abdecken. Diese können jederzeit erweitert oder angepasst werden, was den Datensatz dynamisch macht und für ganz unterschiedliche Forschungsinteressen öffnet: Durch das Taggen des gesamten Korpus können Anzeigen nach Inhalten gefiltert, aggregiert, durchsucht, bearbeitet, analysiert oder mit externen Daten korreliert werden.

Der skizzierte Ansatz wurde von Anfang an mit der Idee entwickelt, ihn auf ähnliche Publikationen übertragbar zu machen – was angesichts der großen Zahl an Intelligenzblättern nahe liegt. Dadurch würde diese weitgehend unberücksichtigte Quellengattung über eine anekdotenhafte Auswertung hinaus für historische Analysen durch eine Erweiterung der Perspektive auf längerfristige Entwicklungen verfügbar gemacht.

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