Anna Siebold: “Where there is no data, there is no network.“ Merkmale, Ideale und Good-Practice-Kriterien der historischen Netzwerkforschung

Weisen datengetriebene Ansätze in der historischen Forschung besondere Merkmale auf? Welche Interessen verfolgen Historiker*innen mit datengetriebenen Ansätzen? Und welche (oft nur implizit formulierten) Erwartungen und Ideale sind mit ihrer Verwendung verbunden? Im Vortrag und im dazugehörigen Dissertationsprojekt werden die theoretischen Rahmen und visuellen Strategien in den Blick genommen, die die datengetriebene historische Forschung strukturieren. Den Ausgangspunkt bildet die Beobachtung, dass sich mit der zunehmenden Etablierung datengetriebener Ansätze in den historischen Geisteswissenschaften neben spezifischen Forschungsschwerpunkten und -interessen auch neue disziplinspezifische Argumentationen, Konventionen und Strategien herausbilden. Deren Untersuchung erlaubt es, vorherrschende Erwartungen und Ideale zu identifizieren, die – so die These – eng mit den (imaginierten und tatsächlichen) Eigenschaften der jeweils verwendeten datengetriebenen Methode zusammenhängen.

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Nina Rastinger: Kleine Texte, dichte Daten. Listen in historischen Zeitungen als Schatz für die Digital Humanities

Historische (deutschsprachige) Zeitungen haben in den letzten Jahrzehnten eine Massendigitalisierung erfahren und stehen aktuell bereits über eine Vielzahl digitaler Ressourcen zur Verfügung, etwa über AustriaN Newspapers Online, das Deutsche Textarchiv, das Deutsche Zeitungsportal, zeit.punkt NRW, impresso, digipress, Tessmann-digital, e-Luxemburgensia oder das Digitale Forum Mittel- und Osteuropa. Als „Textsortennetz[e]“ (Pfefferkorn/Riecke/Schuster 2017: 5) vereinen Zeitungen verschiedenste Textsorten in sich und zeichnen sich wesentlich durch formale und inhaltliche Heterogenität aus.

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Lorella Viola: The Humanities in the Digital: Beyond Critical Digital Humanities

The Digital Turn had promised to ‘free’ knowledge from subjectivity. But as the reassuring promises of objectivity and accuracy based on notions of quantitative, computational, automated, and unsupervised turned out to be illusory, is digital scholarship even more biased than the interpretative act itself? As there is no such a thing as ‘neutral data’ or ‘objective methods’, what is now the role of the digital scholar? Is Critical Digital Humanities the answer?

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Die Professur für Digital History auf der DHd 2023 “Open Humanities, Open Culture”

Nachdem die Jahrestagungen des Verbands Digital Humanities im deutschsprachigen Raum (DHd) in den letzten zwei Jahren coronabedingt in den virtuellen Raum umziehen mussten, findet die DHd 2023 erstmals seit 2020 wieder in Präsenz statt und diesmal gleich an zwei Orten: in Trier und Belval, Luxemburg. Unter dem Motto “Open Humanities, Open Culture” wird es vom 13. bis 17. März 2023 wieder vielseitige Workshops, Vorträge, Panels und Diskussionen geben – vor Ort und hybrid. Zum reichhaltigen Programm geht es hier.

Auch die Professur für Digital History ist mit einigen Beiträgen auf der Tagung in verschiedenen Formaten vertreten.

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Lena-Luise Stahn, Jennifer Bunselmeier, Enes Türkoğlu, Andreas Mertgens: Wayfinding Journeys. Wissensdinge in den Nachlässen von Niklas Luhmann und Harold Garfinkel

Die Digital Humanities weisen zuweilen einen ausgeprägten projektorientierten Charakter auf. Innerhalb dieser Projektlandschaft ist die digitale Erschließung von wissenschaftsrelevanten Nachlässen eine Kernkompetenz. Aktuell werden in zwei am Lehrstuhl Digital Humanities der Bergischen Universität Wuppertal durchgeführten Projekten die Nachlässe zweier der bedeutendsten Soziologen des 20. Jahrhunderts erschlossen und erforscht: das seit 2015 von der Nordrhein-Westfälischen Akademie der Wissenschaften und der Künste geförderte Langzeitprojekt „Niklas Luhmann – Theorie als Passion. Wissenschaftliche Erschließung und Edition des Nachlasses“ und das seit 2020 im Rahmen des „SFB 1187 Medien der Kooperation“ angesiedelte noch im Aufbau befindliche Projekt zum Nachlass Harold Garfinkels.

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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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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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Keli Du: Evaluation von LDA Topic Modeling in den Digital Humanities – Forschungsstand, Methode, Ergebnis

Als quantitative Textanalysemethode wurde die sog. Latent Dirichlet Allocation (LDA), die oft auch allgemein als Topic Modeling bezeichnet wird, in den letzten Jahren in den Digital Humanities häufig eingesetzt, um umfangreiche unstrukturierte Textdaten zu untersuchen. Gleichwohl ist Topic Modeling aufgrund seiner Komplexität in Bezug auf bspw. die konkret verwendeten Algorithmen und einzelnen Parametereinstellungen noch nicht abschließend erforscht. So lässt sich beim Einsatz von Topic Modeling beobachten, dass diese Methode empfindlich auf die Einstellung der jeweiligen Parameter reagiert. Aufgrund dessen wird Topic Modeling mit LDA zum Teil  kritisch gesehen.

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