Nachdem wir auf Mastodon diese Möglichkeit angeteasert hatten, folgt hier ein kleiner Nachtrag zu unserem Blog post “Feldforschung mit Wikidata” in dem wir zeigen, wie sich der Field Survey auf Wikidata dazu nutzen lässt eine Follower List bzw. Starter Pack für Mastodon anzulegen.
„Mastodon Starter Packs aus Wikidata erzeugen“ weiterlesenFeldforschung mit Linked Open Data: Die Forschungslandschaft der digitalen Geschichts- und Geisteswissenschaften auf Wikidata abbilden … und auffinden
In diesem Beitrag stelle ich anlässlich der Anfang März in Bielefeld stattfindenden DHd2025 Konferenz mit dem Thema “Under Construction” kurz unser offenes und community-fokussiertes Field Mapping von Digital Humanities und Digital History in Deuschland, Österreich und der Schweiz auf der Basis von Wikidata und SPARQL-Abfragen vor. Ziel dieses Blogbeitrags ist es, unseren Arbeitszyklus zum Field Mapping vorzustellen sowie einen Vorschlag der Nutzung dieser Daten auf Wikidata und den Wikidata Query Service mit Hilfe von SPARQL-Abfragen vorzustellen.
„Feldforschung mit Linked Open Data: Die Forschungslandschaft der digitalen Geschichts- und Geisteswissenschaften auf Wikidata abbilden … und auffinden“ weiterlesenDatenbereinigung und –aufbereitung als zentrale Tätigkeit in der Digital History
Wenn wir digitale Datensätze (wieder-)verwenden, sind wir zunächst mit der grundsätzlichen Modellierung von Daten konfrontiert. Das bedeutet, dass die Daten, die wir nutzen, nie ohne Theorie oder Modell erstellt worden sind. Sie sind demnach eine Teildarstellung und abhängig von den ihnen zugrunde liegenden Annahmen. Jeder Datensatz wird für einen bestimmten Zweck erstellt, und seine Übernahme für ein anderes Projekt erfordert immer eine Bereinigung oder Umstrukturierung der Daten. Im Laufe der Erstellung einer Tool Registry und eines Field Surveys zur Digital Humanities und Digital History in Deutschland, Österreich und der Schweiz im Rahmen des NFDI4Memory habe ich mit unterschiedlichen z.T. großen (wenn auch noch relativ übersichtlichen) Datensätzen gearbeitet. Die dabei gemachten Erfahrungen in der Bereinigung und Aufbereitung von Daten teile ich in diesem Blogbeitrag.
„Datenbereinigung und –aufbereitung als zentrale Tätigkeit in der Digital History“ weiterlesenOb Werkzeugkoffer, Werkstatt oder Baumarkt: offene, community-kuratierte Tool Registries mit Wikidata
Isabell Trilling, Till Grallert, Jascha Schmitz
In diesem Blogbeitrag wird das an der HU angesiedelte Projekt zur Erstellung eines offenen, community-kuratierten Werkzeugverzeichnisses für die Digital Humanities als Kollaboration von “Kompetenzwerkstatt Digital Humanities” (KDH) an der UB und des “Methods Innovation Lab” der NFDI4Memory am Lehrstuhl für Digital History vorgestellt. Das Projekt adressiert die fundamentalen Probleme etablierter Ansätze mit einer sowohl auf der Daten- als auch der Infrastrukturebene radikal offenen Implementierung. Ihren Ansatz einer auf Wikidata aufsetzenden Tool Registry stellten Till Grallert (IfG, NFDI4Memory), Sophie Eckenstaler (IfG, KDH), Claus Michael Schlesinger (KDH), Jacqueline Banford (KDH) und Samantha Tirtohusodo (KDH, IBI) auf der diesjährigen Jahreskonferenz der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum 2024 in Passau (26.02.2024 — 01.03.2024) vor.
„Ob Werkzeugkoffer, Werkstatt oder Baumarkt: offene, community-kuratierte Tool Registries mit Wikidata“ weiterlesenSimon 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?
„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“ weiterlesenTorsten Hiltmann, Till Grallert, Claudia Prinz, Marie von Lüneburg, Christiane Weber: Von Methoden, Epistemologien und Publikationskulturen im Zeitalter der rapiden Datafizierung der Geschichtswissenschaften
Die Task Area 5 “Data Culture” im NFDI-Konsortium 4Memory stellt sich vor
Eingebettet in die Datafizierung sämtlicher gesellschaftlicher Bereiche, befinden sich auch die Geschichtswissenschaften und historisch arbeitenden Wissenschaften in einem rapiden, epochalen Wandel. Datafizierung betont dabei den epistemologischen und ontologischen Kulturwandel von einer Welt in der Daten ein eng definierter Teil des Outputs von Forschungsprozessen waren, zu einem neuen Status Quo in dem sämtliche Aspekte von Forschungsprozessen jeweils bereits durch Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) sowie Algorithmen computationell vermittelt sind. Eine solcherart gelagerte Datafizierung im weiteren Sinn, in der menschliche Handlungsmacht (agency) und algorithmisches Handeln (actions) intrinsisch miteinander verflochten sind, setzt eine Datafizierung im engeren Sinn voraus, bei der durch einen Akt der Modellierung die Wirklichkeit auf diskrete Aussagen für die Verarbeitung durch Computer reduziert wird.
„Torsten Hiltmann, Till Grallert, Claudia Prinz, Marie von Lüneburg, Christiane Weber: Von Methoden, Epistemologien und Publikationskulturen im Zeitalter der rapiden Datafizierung der Geschichtswissenschaften“ weiterlesenJob advertisement: Research Software Engineer for the Methods Innovation Lab (NFDI4Memory) – Full-time, TV-L E 13
– Please find the English version below. –
Wir freuen uns eine zunächst auf vier Jahre befristete Stelle als Wissenschaftliche Mitarbeiter:in (TV-L E 13) im Bereich Research Software Engineering an der Digital History an der Humboldt-Universität zu Berlin ausschreiben zu können. Die Stelle ist am neuen Methodenlabor des NFDI4Memory-Konsortiums angesiedelt und der Fokus liegt auf der kollaborativen Evaluation und Adaption innovativer computationeller Methoden für ihre Anwendung in den Geschichtswissenschaften. Wir haben bewusst flexible Anforderungen an das Stellenprofil gestellt und ermöglichen es, sowohl in Teilzeit als auch in größerem Umfang remote zu arbeiten, wenn auch nicht ausschließlich.
Die offizielle Ausschreibung findet sich auf der Website der HU Berlin in deutsch und englisch.
Kontaktieren Sie uns bei Fragen zur Eignung und Ausgestaltung der Stelle gerne per E-Mail an Till Grallert (till.grallert [at] hu-berlin.de). Bewerbungsfrist ist der 25. Oktober.
„Job advertisement: Research Software Engineer for the Methods Innovation Lab (NFDI4Memory) – Full-time, TV-L E 13“ weiterlesen