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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