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Schlagwort: Forschungsdaten

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Firmin Forster: Lost in Noise? Perspektiven auf Datenqualität auf der DHNB 2026

      „Aus Mangel ist Überfluss geworden.“

Mit diesen Worten eröffnet Kristoffer Nielbo, Professor und Direktor des Center for Humanities Computing (CHC) der Universität Aarhus, die Tagung der Digital Humanities in the Nordic and Baltic Countries (DHNB) im März 2026 in Aarhus. Zahlreiche Digitalisierungsprojekte der letzten Jahrzehnte haben zu einer Fülle an digitalem Material im Bereich des kulturellen Erbes geführt, so Nielbo weiter, die nun Forschungsrichtungen ermöglicht, die noch vor wenigen Jahren undenkbar waren, und den Blick auf einen viel weiteren kulturellen Horizont eröffnet. Dabei spielen Archive eine zentrale Rolle, die Nielbo als Ergebnis früherer archivalischer Entscheidungen versteht. Diese Entscheidungen lassen sich auch durch die Digitalisierung nicht rückgängig machen. Zugleich bringt diese Fülle eine neue Herausforderung mit sich: darin verloren zu gehen – im Motto der Tagung zusammengefasst: „Lost in Abundance“.

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Ursula Lehmkuhl: Building Data Competencies for Historians: Perspectives from the NFDI4Memory ‘Data Literacy’ Program

The NFDI consortium 4memory includes a task area that focuses on enhancing Data Literacy in historically oriented research and education. This task area seeks to promote cultural change in the historical profession by developing methodological and curricular innovations, aiming to integrate Data Literacy competencies at all levels of history education. This includes BA, MA, and PhD programs, as well as specialized courses in area history (e.g., African, Asian, and Latin American histories). We emphasize mainstreaming Data Literacy rather than limiting it to specialized programs, fostering a global and interdisciplinary approach to historical research under digital conditions. The presentation explores issues surrounding digital hermeneutics, historical data criticism, and the distinct challenges posed by area histories.

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Simon Donig, Anna-Lena Körfer: Was bedeutet Datenqualität in den historisch arbeitenden Fächern? Auf dem Weg zu einem Daten-editorischen Framework für die Erzeugung und Publikation FAIRer Forschungsdaten

Projekte in der Digitalen Geschichte sind auf hochqualitative Datensets angewiesen – egal ob sie sie für komplexe Machine Learning-Verfahren verwenden oder ob sie sich nur für einzelne Datenpunkte interessieren, die ergänzend zu einer traditionellen hermeneutischen Analyse granular ausgewertet werden sollen. Aber was bedeutet „hochqualitativ“ eigentlich für die historisch arbeitenden Geisteswissenschaften?

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Sophie Eckenstaler: Open Science in den Geschichtswissenschaften? Konzeption eines offenen Forschungsdatenmanagements für das Forschungsfeld zur Vernichtung der jüdischen Gewerbetätigkeit im Nationalsozialismus (MA-Arbeit)

Hinführung zum Thema: Warum Open Science?
Seit den 2010er Jahren und zuletzt 2015 erhielten in der Psychologie sowie in den Lebens- und Naturwissenschaften zunehmend Replikationsstudien Aufmerksamkeit. Diese konnten in sogenannten Replikationsversuchen eine statistisch signifikante Anzahl publizierter empirischer Forschungsergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften falsifizieren bzw. nicht replizieren, weil die Daten nicht zur Verfügung standen. Das löste die kontrovers diskutierte “Replikationskrise” in den Fächern aus. In dieser ging es vor allem um Ursachenforschung, die sich auf Defizite insbesondere bei den Forschungsmethoden und in der Publikationspraxis fokussierte. Aber auch die Replikationsstudien selbst wurden kritisch hinterfragt. Kurzum ging es um die existenzielle Frage, wie Wissenschaft praktiziert werden muss, dass wissenschaftliche Forschung reliabel ist.

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