Lukas Sebold, Leonie Aschmann: Report on the conference – “Data for History 2021” – Day 3

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Session 6 – Uncertain Time and Space

In the first presentation of the day, ”Chronology Statements for nodegoat: a temporal topology to interface with vague, relational, and actionable dates”, Pim Van Bree and Geert Kessels (LAB 1100, The Hague) introduced the platform Nodegoat. Nodegoat is a web-based research environment for the humanities, providing services to create e.g. network, linked and spatial data. However, there is also a need for complex statements to express temporal uncertainty.
The speakers pointed out that historians in general lack vocabularies to represent temporal uncertainty. This is reflected in common implementations in DH that miss flexibility and a standard for relational temporal statements. „Lukas Sebold, Leonie Aschmann: Report on the conference – “Data for History 2021” – Day 3“ weiterlesen

Gesucht: Studentische Hilfskraft (m/w/d) im Projekt „Performanz der Wappen“

Hiermit möchten wir gerne auf eine Ausschreibung am Institut für Geschichtswissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin hinweisen:

Das Drittmittelprojekt “Performanz der Wappen” an der Professur für Digital History an der Humboldt-Universität zu Berlin sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft (m/w/d). Das von der VolkswagenStiftung geförderte Projekt beschäftigt sich mit der heraldischen Kommunikation im Hoch- und Spätmittelalter und untersucht, wie sich diese über die Zeit sowohl in ihrer Ausdrucksform wie in ihren Verwendungskontexten immer weiter ausdifferenzierte. Dabei verbindet es kulturhistorische Fragestellungen und grundwissenschaftliche Kompetenzen mit den Methoden der Informatik. Die technischen und methodischen Schwerpunkte im Projekt liegen vorrangig in den Bereichen Datenmodellierung, Semantic Web, Linked Data und Maschinelles Lernen.

Die ausgeschriebene Stelle soll das Projekt einerseits durch selbstständige Recherchearbeiten unterstützen, andererseits durch die Aufbereitung und Bereinigung der Forschungs- sowie die Annotation von Trainingsdaten für die automatisierte Bilderkennung mit Mitteln des Maschinellen Lernens. Entsprechende Vorkenntnisse sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Wichtig ist, dass die Bewerber*innen gegenüber digitalen Methoden und Technologien aufgeschlossen sind und Spaß daran haben, sich im Rahmen des Tätigkeitsbereichs entsprechende Fertigkeiten anzueignen. Interessierte können ihre Bewerbungsunterlagen als PDF per Email bis zum 7.09.2020 an heraldry.ifg@hu-berlin.de senden.

Nähere Informationen zum Stellenprofil finden Sie in der offiziellen Ausschreibung, die als PDF heruntergeladen oder über H-Soz-Kult eingesehen werden kann.