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.

„Benjamin Lee: Newspaper Navigator: Reimagining Digitized Newspapers with Machine Learning“ weiterlesen

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.

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

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.

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

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.

„Nadine Butigan / Anica Skibba / Jasper Stange: Digitale Kuratierung“ weiterlesen

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.

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

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.

„Digital History studieren in Berlin – Einladung zum Sommerschnuppern 2022“ weiterlesen

Job advertisement: Postdoctoral Research Assistant in the field of Digital History (Full-time, TV-L E 13) – Deadline extension

Digital History HU Berlin

– Please find the German version below. –

Digital history, and especially computational history, is a dynamically developing field with great potential for new and innovative research approaches and projects. Its focus is on working with complex and heterogeneous data, which presents new technological and methodological challenges and thus stimulates new experimental solutions.

The professorship for Digital History at the Humboldt-Universität zu Berlin has been established in 2020 and focuses on the adaptation and application of data-driven digital methods to historical research questions and their critical reflection, based on texts as well as on images and structured data. For the further development of the professorship we are looking for a

 

Postdoctoral Research Assistant in the field of Digital History (m/f/d)
 Full-time – E 13 TV-L HU
max. 6 years (subject to WissZeitVG) „Job advertisement: Postdoctoral Research Assistant in the field of Digital History (Full-time, TV-L E 13) – Deadline extension“ weiterlesen

Gesucht: Studentische Hilfskraft (m/w/d) an der Professur für Digital History

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft (m/w/d) zur Unterstützung der Professur für Digital History. Zum Aufgabenfeld zählen neben der Unterstützung bei der Vorbereitung von Lehrveranstaltungen und der Kommunikationsarbeit der Professur insbesondere die Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten in den digitalen Geschichtswissenschaften. Die Schwerpunkte liegen hier vor allem in den Bereichen Semantic Web und Maschinelles Lernen. Technische und methodische Vorkenntnisse sind hilfreich, aber kein Muss. Wichtig ist vor allem, dass die Bewerber*innen gegenüber digitalen Methoden und Technologien aufgeschlossen sind und Spaß daran haben, sich in neue, disziplinübergreifende Themen einzuarbeiten und entsprechende Fertigkeiten anzueignen. Interessierte laden wir herzlich ein, uns bis zum 09.02.2021 ihre Bewerbungsunterlagen als PDF per Email an digitalhistory@hu-berlin.de zuzusenden.

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

Benjamin Risse/Sufian Zaabalawi: Automatische Vektorisierung historischer Katasterkarten

Many researchers have been interested in historical and geographical analysis over the years. Particularly in the field of historical research, the digitization of historical documents has become increasingly important, which facilitates the ability to compare and process a large number of historical documents. One of the most challenging historical data encountered in digitization are cadastral maps. „Benjamin Risse/Sufian Zaabalawi: Automatische Vektorisierung historischer Katasterkarten“ weiterlesen

Vincent Christlein: Automatische Schreiberidentifizierung in historischen Dokumenten

Schreiberidentifizierung ist ein bekanntes Problem in den Geschichtswissenschaften bzw. der Paläographie, findet aber auch Einsatz bei forensischen Gutachten (z.B. bei der Echtheitsbezeugung von Testamenten). Im Zuge der Massendigitalisierung von historischen, aber auch zeitgenössischen Quellen, ist eine Einzelprüfung mittels historischen oder forensischen Experten allerdings schwer zu realisieren. Abhilfe könnte dabei eine automatische Handschriftanalyse liefern, die mögliche Kandidaten direkt vorschlägt (Schreiberidentifizierung) oder eine Liste an ähnlichen Schriften zurückgibt (Schreibersuche), s. Abbildung. Letzteres hat den Vorteil, dass eine manuelle Überprüfung einer kurzen Liste, z.B. der ähnlichsten 20 Bilder (und zugehöriger Schreiber) möglich ist. „Vincent Christlein: Automatische Schreiberidentifizierung in historischen Dokumenten“ weiterlesen

Suche in OpenEdition Search

Sie werden weitergeleitet zur OpenEdition Search