Peter Bell: Digital Art History. Über das Sehen in einer digitalen Bildwissenschaft

Wie alle disziplinären Felder der Digital Humanities hat auch die digitale Kunstgeschichte viele Methoden und Werkzeuge ins Digitale übersetzt, Datenbanken, Editionen, Rekonstruktionen und Standards entwickelt. Zuletzt widmet sich die digitale Kunstgeschichte verstärkt einer Grundkompetenz der kunsthistorischen Ausbildung, dem (vergleichenden) Sehen. Vom Fach wird der Versuch, Computer Vision auf Bilddaten des kulturellen Erbes anzuwenden, kritisch begleitet, da er mit einem neuen Formalismus assoziiert wird. Doch eine durchaus formale Grundlagenforschung im Bereich der Bildverarbeitung erscheint gleichzeitig als Chance Such- und Analyseeinstiege jenseits der oft wenigen Metadaten zu kreieren.

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Dominique Stutzmann: Künstliche Intelligenz im Dienste der Mittelalterforschung. Automatisierte Handschrifterkennung und Text-Mining

Künstliche Intelligenz (hier genauer:  Maschinelles Lernen) eröffnet uns als Historikern einen neuen, breitflächigen Zugang zu den historischen Quellen durch

(I) Texterkennung und Volltextsuche,
(II) Textsegmentierung,
(III) Erkennung von Eigennamen und anderer Entitäten etc. (Named Entity Recognition),
(IV) Identifizierung und Verlinkung von Texteinheiten und Entitäten,
(V) Klassifizierung des Dekors und der Elemente visueller Kommunikation,
(VI) Datierung undatierter Quellen,
(VII) Schreiberidentifizierung.

Im Juni 2017 haben die Partner des europäischen Forschungsprojekts Himanis (https://himanis.hypotheses.org/) mehr als 80.000 Seiten mittelalterlicher Handschriften samt Volltextsuche online gestellt und damit eine immense Menge noch unedierten Textmaterials und historische Quellen für die historische Forschung verfügbar gemacht. „Dominique Stutzmann: Künstliche Intelligenz im Dienste der Mittelalterforschung. Automatisierte Handschrifterkennung und Text-Mining“ weiterlesen