Julia Pabst: Maschinelles Lernen in der Epigraphik. Abhängigkeiten zwischen Zeit, Raum und Genealogie auf Grabmälern

Die Digitalisierung schafft neue Möglichkeiten, historische Daten zu erfassen, analysieren und zu interpretieren. Diese Entwicklung wirkt sich insbesondere auf die Hilfswissenschaften aus. Zielte die erste Welle der Digitalisierung in den Geschichtswissenschaften zunächst vor allem auf die reine Erstellung von Digitalisaten und Bereitstellung von Metadaten, erweitert die zweite Welle unsere Möglichkeiten, komplexe Zusammenhänge zu verstehen. In der Epigraphik, Heraldik und Genealogie ermöglichen neue Werkzeuge, wie maschinelles Lernen, Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, die traditionell schwer zu erfassen sind. So können fragmentarische Digitalisate beispielsweise mit Informationen aus besser erforschten Quellen angereichert werden und zur Identifikation neuer Zusammenhänge führen.

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Thea Sommerschield: Machine Learning for Ancient Languages. Trends, challenges, and future prospects for a digital ancient history

Recent advances in Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) have facilitated unprecedented analyses of ancient languages with unparalleled detail. ML methods now enable the exploration of several tasks associated with the study of ancient texts, including decipherment, digitization, attribution, studies in intertextuality and semantics.

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Pauline Spychala: EScriptorium und Transkribus im Spiegel – Vorläufige Schritte zum Training eines HTR-Modells an französischen spätmittelalterlichen Quellen

Projekte, die Handwritten Text Recognition verwenden, werden seit einigen Jahren häufiger und bieten neue Perspektiven für die historische Forschung. Dabei ist eine besondere Dynamik in der französischen Mediävistik zu beobachten, deren Projekte neue Transkriptionsstandards für mittelalterliche Quellenkorpora versprechen und auch umsetzen. Dank leistungsfähiger Transkriptionsplattformen wie eScriptorium und Transkribus ist die Forschung in der Lage, mit großen Textkorpora im Umfang von mehreren tausend Seiten zu arbeiten. Projekte wie etwa HIMANIS und CREMMALAB in Frankreich stellen zahlreiche Datensätze für das Training von Transkriptionsmodellen für westliche lateinische Quellen zur Verfügung. Die im Rahmen dieser Projekte angestellten Überlegungen zur Standardisierung von Prozessen oder zur Verwendung einer unkorrigierten Transkription haben die Grundlage für Studien individueller Forschender gelegt. Dazu gehört auch das im Rahmen dieses Forschungsprojekts vorgestellte Quellenkorpus: die erhaltenen und digitalisierten Plädoyerregister des Parlement von Paris für den Zeitraum 1395 bis 1488. Das Projekt geht von der sozialgeschichtlichen Frage nach dem Verhältnis von Gelehrten in der französischen Hauptstadt mit der Bevölkerung während des Hundertjährigen Kriegs aus. Ziel ist die Einrichtung eines effizienten Arbeitsablaufs für dieses Korpus einzurichten, das reich an Informationen ist. Dabei wird sowohl mit Transkribus als auch mit eScriptorium gearbeitet. Das Ziel ist also nicht nur ein Vergleich der beiden Tools, sondern der Aufbau eines Workflows, der beide miteinander kombiniert.

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Tobias Hodel: Historische Materialien nach dem machine learning turn bearbeiten: Chancen und Herausforderungen

Seit einigen Jahren etabliert sich die Kombination von maschinellen Lernverfahren mit der Anwendung auf historische Quellen. Mittels automatisierter Handschriftenerkennung werden umfangreiche Quellenkorpora greifbar. Entitätenerkennung unterstützt bei der Identifikation von Akteur*innen und durch Klassifikationsformen werden die Quellenmassen in neuer Tiefe erschlossen.

Somit haben maschinelle Lernverfahren, die häufig mit dem Begriff der „künstlichen Intelligenz“ gefasst werden, einen fundamentalen Wandel in der Geschichtswissenschaft eingeleitet, der auf methodischer, methodologischer und auch epistemologischer Ebene noch nicht abschließend ausgelotet und theoretisiert ist.

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Benjamin Lee: Newspaper Navigator: Reimagining Digitized Newspapers with Machine Learning

The millions of digitized historic newspaper pages within Chronicling America, a joint initiative between the Library of Congress and the National Endowment for the Humanities, represent an incredibly rich resource for a broad range of users. Historians, journalists, genealogists, students, and members of the American public explore the collection regularly via keyword search.

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Chat GPT – Fluch oder Segen generativer KIs für die universitäre Lehre? Info- und Austauschveranstaltung am 17. Januar 2023

OpenAIs ChatGPT ist seit Ende November letzten Jahres kostenfrei zugänglich – alle Zeitung berichten über diese neue Stufe der Künstlichen Intelligenz, in den sozialen Medien diskutieren Wissenschaftler:innen wild über weitere zu erwartende Entwicklungen und postulieren einen fundamentalen epistemischen Bruch. Blogger:innen überbieten sich mit den skurrilsten Resultaten, die sie ChatGPT entlocken konnten, während Dozent:innen und Lehrer:innen eher beunruhigt sind: Was bleibt, wenn Maschinen das Schreiben überzeugend übernehmen können? Sollen wir uns auf ein Wettrüsten von Plagiatserkennung und KI einlassen? Ist das das Ende der Hausarbeit? Befreit die KI uns und die Studierenden vielleicht auch von ermüdender Arbeit? Können wir KI sinnvoll in die Lehre einbeziehen? Was ChatGPT überhaupt ist und welche Folgen die bislang noch kostenfreie Nutzung des KI-Chatbots für die Bildungslandschaft bringt, darüber wollen wir informieren und mit anderen Lehrenden und Forschenden der Humboldt-Universität in einen Austausch treten.

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Dominique Stutzmann: In Wort und Bild. Zur Analyse mittelalterlicher Schriftquellen mit digitalen Methoden am Beispiel von Stundenbüchern und Urkundenregistern

Seit einigen Jahren hat sich die Analyse der mittelalterlichen Schriftquellen durch die Anwendung digitaler Methoden, insb. der Bildverarbeitung durch Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen, stark verändert. Der Zugang zu Texten wurde durch Verfahren wie die Volltextindexierung, automatische Texterkennung (Handwritten Text Recognition) sowie durch Text-Mining-Werkzeuge wie die Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition), Stilometrie oder die Identifizierung textueller Übernahmen (Text Reuse Detection) grundsätzlich erweitert. An der Schnittstelle zwischen Computer Vision und digitalen Bildern der Textquellen haben sich zudem weitere Forschungsfelder entwickelt, wie die Analyse des Layouts und der mise-en-page oder die Erforschung der Schrift als Bild von der Schreiberidentifizierung bis hin zur Schriftklassifizierung.

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Nadine Butigan / Anica Skibba / Jasper Stange: Digitale Kuratierung

Die Menge der Daten nimmt beständig zu – ob in der freien Wirtschaft, in der Forschung oder im Privaten. Um diese Mengen zu organisieren, können die (digitalen) Informationen und Daten über Content-Management-Systeme (CMS) gesammelt, gespeichert, angereichert und dargestellt werden. Diese auch für die Forschung relevanten Daten können dann weitergehend durch semi-automatische Verfahren verknüpft werden. Dadurch werden inhaltliche Zusammenhänge sichtbar und untereinander verlinkt. Dieser Verbund aus Informationserhebung, Datengenerierung und Wissensaufbereitung aus unterschiedlichen Quellen wird als Digitale Kuratierung bezeichnet. Am Beispiel des Forschungsprojekts Qurator, und aus der Perspektive der Staatsbibliothek zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz, erhielten die Teilnehmenden der Übung „Digitalisierung historischer Schriftquellen in der Praxis“ einen Überblick über das Projekt sowie die Mittel der Qualitätsverbesserung, Layouterkennung und inhaltlichen Erschließung der stetig wachsenden Datenmengen, aus denen wir auch als Historiker:innen Wissen gewinnen wollen.

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Lennard Rennebeck / Lennart Thevißen: Optical Character Recognition – Den Text aus Digitalisaten extrahieren

Die Digitalisierung ermöglicht den orts- und zeitunabhängigen Zugriff über verschiedenste Plattformen auf viele für das Studium oder die Forschungsarbeit relevante Werke. So kann etwa zunehmend zentrale Literatur genutzt werden, ohne eigens in eine (andere) Stadt fahren, das Werk heraussuchen und selber einscannen zu müssen – nicht selten in eher suboptimaler Qualität. Damit gewährleisten die umfassenden Digitalisierungsvorhaben der Archive und Bibliotheken nicht nur, dass die Titel in hochauflösender Qualität zur Verfügung stehen, sondern sie gewähren auch neuartige Nutzungsszenarien. Wie wäre es zum Beispiel, einen digitalisierten Text schnell und effektiv hinsichtlich bestimmter Schlüsselwörter zu durchsuchen, um zügig potenziell interessante Stellen im Dokument für die genauere Untersuchung zu finden? Neuere PDF-Publikationen, die mit einer sogenannten OCR-Software erschlossen wurden, ermöglichen genau das. Sogenannte „Bild-PDFs“, über die keine Texterkennungssoftware drüber gelaufen ist, können dies demgegenüber (noch) nicht.

Konstantin Baierer und Clemens Neudecker von der Staatsbibliothek zu Berlin gaben den Teilnehmenden des Seminars „Digitalisierung historischer Schriftquellen in der Praxis“ einen umfassenden Überblick über den Workflow und die Potenziale der Optical Character Recognition (OCR), zeigten aber auch noch bestehende Herausforderungen auf.

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Digital History studieren in Berlin – Einladung zum Sommerschnuppern 2022

Die digitalen Geschichtswissenschaften sind ein sich rasch entwickelndes und zukunftsträchtiges Tätigkeitsfeld: Was aber meint das genau und wie sieht das Studium im Masterschwerpunkt „Digital History“ an der Humboldt-Universität zu Berlin aus? Was kann man hier lernen, wie kann man es studieren und was kann man am Ende damit machen? 

Antworten auf all diese Fragen gibt es beim Sommerschnuppern an der Professur für Digital History: Am Montag, 4. Juli, 16-20 Uhr, stellen wir Ihnen unseren Schwerpunkt im Masterstudiengang Geschichtswissenschaften genauer vor, sprechen über Inhalte und Verlauf des Studiums und beantworten Ihnen all Ihre Fragen dazu. 

Alle, die sich für ein Masterstudium in den Geschichtswissenschaften an der HU Berlin mit einem Schwerpunkt in der „Digital History“  interessieren, sind herzlich zur Schnupperveranstaltung (hybrid) mit anschließendem Get-together (Präsenz) eingeladen. Melden Sie sich einfach unverbindlich zum Sommerschnuppern an.

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