INSERT INTO `workurntext` VALUES ('urn:cts:dhd:2020.halling_thorsten_sonar_idh_datenschnittstellen_fuer_histor:','Die Beziehungen zwischen Menschen etwa in Familien, Organisationen oder Märkten bilden das Gewebe sozialer Ordnungen. Beziehungen konstituieren Möglichkeiten und Zwänge; sie beeinflussen den Zugang zu sozialem Kapital und damit Handlungs- und Wahloptionen (Lin 2001). Die Analyse dieser Beziehungen ist wesentlich für das Verstehen und Erklären von sozialen Phänomenen. Mit der Sozialen Netzwerkanalyse (SNA) entwickelte vor allem die sozialwissenschaftliche Forschung auf der Grundlage der Graphentheorie geeignete Methoden und anschlussfähige empirische Theorien zur Beschreibung und Erklärung dieser Strukturen (Jansen 2007). Die methodischen und theoretischen Ansätze der SNA etwa für die Untersuchung von sozialen Positionen (Kadushin 2012), finden zunehmend auch in Verbindung mit historischen Fragestellungen Anwendung (Bauerfeld/Clemens 2014, Düring et al. 2016). Forschung in diesem Bereich ist aber mit zwei grundlegenden Herausforderungen konfrontiert: Zum einen ist Erhebung und Aufbereitung von Daten für Analysen aus den dezentral, teilweise verstreut überlieferten Archiv- und Bibliotheksbeständen aufwendig. Zum anderen ist die Nutzung der einmal erhobenen Daten für neue Forschungsfragen oder auch nur die Überprüfung der Ergebnisse quantitativer historischer Analysen bisher vor allem von persönlichen Faktoren wie der Kenntnis über Datenbezug, -format und -auswahl sowie technische Verfahren abhängig. Im Ergebnis der Digitalisierungsprojekte unserer Kultur- und Wissenschaftseinrichtungen stehen inzwischen signifikant große, vielfältig repräsentative Datenkorpora bereit. Durch stete Innovation und Standardisierung in der Aufbereitung digitaler Bestände – beispielhaft genannt seien Optical Character Recognition (OCR) und Named Entity Recognition (NER) – gewinnen diese Daten auch das Interesse einer noch jungen quantitativen Perspektive auf historische Phänomene. Doch trotz der erheblichen Potenziale beruhen bisherige Angebote in erster Linie auf den Logistik- und Nutzungskonzepten für analoge Bestände: So erfolgt die Datennutzung und -generierung über Kataloge, Discovery-Systeme oder digitale Sammlungen einzelner Einrichtungen für die ebenso konventionelle Beschäftigung mit Einzelobjekten. Einrichtungsübergreifende Aggregatoren wie die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB) optimieren zwar den zeit- und ortsunabhängigen Zugang, aber die quantitative Verwertung der Daten bleibt hinter den Möglichkeiten zurück. An dieser Stelle setzt das Projekt SoNAR (IDH), Interfaces to Data for Historical Social Network Analysis and Research, an. In diesem anwendungsbezogenen Forschungs- und Entwicklungsprojekt werden systematisch forschungsorientiert das Aufbereiten, Bereitstellen und Analysieren von Massendaten für den Aufbau einer Forschungstechnologie für die Historische Netzwerkanalyse (HNA), die als ein Zweig der SNA historische Fragestellungen untersucht, erprobt. Ausgangspunkte für das Datenmaterial sind: » Kalliope, KPE (Archiv- und archivähnliche Bestände wie Nachlässe und Autographen), » Zeitschriftendatenbank, ZDB (fortlaufende Sammelwerke wie Zeitungen und Zeitschriften), » Gemeinsame Normdatei, GND (Entitäten wie Personen, Körperschaften und Orte) sowie » exemplarische Brief- (Edition Berliner Intellektuelle) und Zeitungsvolltexte (ZEFYS). Das entstandene und stetig expandierende referenzielle System dieser verteilten Datenangebote bietet der Wissenschaft die Chance, mit statistischen und visuellen Mitteln einen breiten, tiefen Einblick in Genese und Konstellation vergangener sozialer Beziehungen zu gewinnen. Einzelne wissenschaftliche Arbeiten zeigen sehr überzeugend, aber notgedrungen in reduzierter und abstrahierter Form den Wert quantitativer Methoden anhand von Korrespondenzen aus Archivbeständen, wie sie in KPE erfasst sind, und belegen das enorme Erkenntnispotenzial für die historische Forschung (z.B. Mücke und Schnalke 2009, Boschung et al. 2002, Dauser 2008, Fangerau 2010, 2013). Die Titeldaten der ZDB flankieren Aussagen über soziale Netze (KPE, GND) mit Aussagen über Produktions- und Distributionskonstellationen (z.B. Verlag, Herausgeber, Verbreitung, Sprache). Durch das Aufbereiten von Entitäten in Volltexten von Briefen oder Zeitungsartikeln ist es möglich, die formalisierten Aussagen der Metadaten von KPE und ZDB substanziell zu erweitern. SoNAR (IDH) soll für den breiten, fächerübergreifenden Bedarf Einzellösungen durch ein standardisiertes Angebot ersetzen und so Hürden für die Arbeit mit Methoden der HNA signifikant reduzieren. Im Ergebnis dieses Vorhabens werden die Leistungsfähigkeit bestehender Frameworks und Werkzeuge in einer Prozesskette zur Datenaufbereitung und -bereitstellung sowie die Chancen neuer Visualisierungs- und Interfacekonzepte für eine Forschungsumgebung demonstriert. Mit einem Implementierungs- und Betriebskonzept werden geeignete Ansätze und Konditionen für Aufbau und Betrieb der Forschungstechnologie aufgezeigt. Dieses Vorhaben knüpft an Konzepte der Infometrie, vor allem der Biblio- und der Szientometrie an, wobei jedoch weniger Fragen nach Trends (Tunger 2009), Impact (Hirsch 2005), Wachstum oder Marktwert (Haustein und Tunger 2013, Umstätter 2004) im Vordergrund stehen, sondern z.B. Figurationen (Elias 1970) oder die räumliche und zeitliche Evolution von sozialen Beziehungen und Kontexten (z.B. Themen). Es wird dabei der Umstand berücksichtigt, dass die Ausgangsdaten nicht für nur ein Forschungsthema erhoben sind, sondern vielfältig nutzbar gemacht werden können. Daher gilt es aber auch, belastbare Aussagen über den Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Daten zu treffen. Die Forschungsumgebung wird durch wissenschaftshistorische Fallstudien begleitet, die im Projekt zu abstrakteren Forschungsdesigns ausgearbeitet werden und so die Potenziale der Technologie für fachwissenschaftliche Fragestellungen demonstrieren. Erstmals soll ein standardisiertes Instrumentarium zur Verfügung stehen, um mit großen aufbereiteten Datenmengen und einer Forschungsumgebung etwa komplexe, multimodale sozio-historische Kontexte zu untersuchen und Erkenntnisse nach wissenschaftlichen Kriterien in Forschungsprozesse zu integrieren. Das Poster stellt Konzeption und die einzelnen Teilziele des Projekts vor. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Auer, Sören</hi> (2018): Towards an Open Research Knowledge Graph. Zenodo. (http://doi.org/10.5281/zenodo.1157185) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauerfeld, Daniel / Clemens, Lukas</hi> (2014): Gesellschaftliche Umbrüche und religiöse Netzwerke. In: Bauerfeld, Daniel/Clemens, Lukas (Hg.) (2014): Gesellschaftliche Umbrüche und religiöse Netzwerke. Analysen von der Antike bis zur Gegenwart. Bielefeld, 2014 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boschung, Urs et al.</hi> (Hg.)(2002): Repertorium zu Albrecht von Hallers Korrespondenz 1724-1777. Basel, 2002 (Studia Halleriana ; VII/1) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dauser, Regina</hi> (2008): Informationskultur und Beziehungswissen. Das Korrespondenznetz Hans Fuggers. Tübingen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Düring, Marten et al.</hi> (Hg.)(2016): Handbuch Historische Netzwerkforschung. Grundlagen und Anwendungen. Münster. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Elias, Norbert</hi> (1970): Was ist Soziologie? (Gesammelte Schriften in 19 Bänden, 5. Berlin. 2009) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Fangerau, Heiner </hi>(2010): Spinning the Scientific Web. Jacques Loeb (1859-1924) und sein Programm einer internationalen biomedizinischen Grundlagenforschung. Berlin. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Fangerau, Heiner </hi>(2013): Evolution of knowledge from a network perspective. Recognition as a selective factor in the history of science. In: Fangerau, Heiner et al. (Hg.): Classification and Evolution in Biology, Linguistics and the History of Science. Concepts, Methods, Visualization. Stuttgart, 11-32 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Haustein, Stefanie / Tunger, Dirk</hi> (2013): Sziento- und bibliometrische Verfahren. In: Grundlagen der Praktischen Information und Dokumentation. Berlin, 479-492 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hirsch, Jorge E.</hi> (2005): An index to quantify an individuals scientific research output. In: Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 102, 46. 16569-16572 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Isenberg, Petra etal. </hi>(2008): Grounded Evaluation of informationvisualizations. In: ACM DL. BELIV \'08 Proceedings of the 2008 Workshopon Beyond time and errors: novel evaluation methods for InformationVisualization, 56–63. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jansen, Dorothea / Wald, Andreas</hi> (2007): Netzwerktheorien. In: Benz, Arthur et al. (Hg.): Handbuch Governance. Theoretische Grundlagen und empirische Anwendungsfelder. 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Diese Kritik findet in einem anhaltenden Prozess des ‚Entdeckens’ und ‚Sichtbarmachens’ nichtkanonisierter Autor_innen und Werke Niederschlag (vgl. u.a. Brinker-Gabler 1978; Hilger 2015) und fördert ein breites Spektrum heterogenen Literatur- und Kunstschaffens zu Tage. Die im Rahmen der Kanondebatte im Wesentlichen formulierte Kritik am zu ‚weißen’ und zu ‚männlichen’ Kanon als „Machtinstrument” (Winko 1996, 500) wird auf der theoretischen Ebene mit dem Nachdenken über diskursive Machtpraktiken ebenso reflektiert wie mit der Konzeption des Archivbegriffs (vgl. Foucault 1990; Derrida 2009) und für den digitalen Raum erweitert. Abigail De Kosnik spricht entsprechend von einer potentiellen Verschmelzung von Kanon und Repertoire: […] digital archives potentially redefine what A. Assmann calls a ‚active memory’ and ‚passive memory’, in the sense that these become highly individualized: all materials contained in an online database are equally available to the user – no materials are any more ‚hidden’ or ‚stored away’ than any other materials, all materials that are indexed can be retrieved from the database – and so users of an Internet Archive may ‚activate’ whichever of the materials they wish, constructing their own personal canons based on the materials that they use. […] Digital archives erect no physical barriers between categories of information, so conceivably any piece of information, any archived data, can enter into one person’s repertoire and canon; thus, there are as many possible canons as there are archive users, and no possibility for a single canon, achieved by a consensus of cultural archive users, that would be distinct from the culture’s archive. (De Kosnik 2016, 66) So wie durch die frühe Kanondebatte die grundlegende Frage gestellt worden ist, wessen Werke eigentlich publiziert, rezensiert und damit potentiell kanonisiert werden können, muss diese Frage heute aktualisiert werden: Wessen Werke werden wie digitalisiert, um im Sinne De Kosniks überhaupt derart aktiviert werden zu können? Die Kanonkritik verweist zudem auf grundlegende Reflexionen der Wissenschaftsgeschichte. Wesentlich ist hierfür etwa die Wiederentdeckung Ludwig Flecks und sein durch Thomas Kuhn verstärktes Betonen, wie sehr das jeweils tradierte Wissen Ausweis von Selektionsprozessen ist, das konkreten Rahmenbedingungen genauso wie Irrtümern und Denkzwängen unterliegt (Fleck 1980, 31; Kuhn 1996): Insofern die vorherige Generation das tradierenswerte Wissen in Lehrbüchern für die nachfolgende Generation auswählt, erscheint die jeweils angebotene bzw. fehlende Wissensrepräsentation aufschlussreich. Denn ungeachtet der seit mittlerweile Jahrzehnten geäußerten Kritik an der Homogenität des Kanons ist noch in jüngerer Zeit, etwa durch die Frauenforschung, festgestellt worden, wie überraschend wenig, teilweise gar nicht, schreibende Frauen in Form ihrer Namen und Werke aktuell in deutschen Leselisten, Literaturgeschichten und Lehrbüchern repräsentiert sind (vgl. Sylvester-Habenicht 2009). Die Stabilität des kleinen Kernkanons (vgl. Braam & Hagstedt 2017, 83), in dem sich immer noch vor allem männliche Autoren präsent zeigen, scheint sowohl durch die Debatte als auch die große Zahl an Entdeckungen vergessener schreibender Frauen (vgl. u.a. die Forschungsarbeiten Brinker-Gablers oder Becker-Cantarinos) wenig veränderbar, das Wissen um die Existenz der Texte ist nach wie vor marginal und auf kleine Expert_innenkreise beschränkt. In der digitalen Welt erweist sich Google Books zwar als umfangreiches Archiv der Texte auch von Autorinnen, stellt allerdings die Werke vorrangig als Scans zur Verfügung, weswegen diese für die automatisierte DH-Analyse weniger nutzbar sind, aber zumindest für die Lektüre verwendet werden können (vorausgesetzt, sie werden gefunden). Das wird ergänzt durch (allerdings nicht textverlässliche) Primärliteratur-Archive wie das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">BYU Scholars Archive Sophie</hi> (Evanson2003) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">,</hi> welche die Texte allerdings auch nicht in wiederverwendbarer Form anbieten, aber zumindest stärker erkennen lassen, wie viele deutsche Autorinnen und Texte es gibt (im Augenblick sind es über 1.000 PDFs). Deutsche digitale Archive wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textgrid</hi> (Schmunk & Funk 2016) oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das deutsche Textarchiv </hi> (Geyken 2013) sind texteditorisch fundierter und damit hinsichtlich der Qualität für den Einsatz in der universitären Lehre besser verwendbar, in ihrer Auswahl allerdings stark kanonorientiert, d.h., weibliches Schreiben ist dort sehr wenig präsent. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Deutsche Textarchiv </hi> etwa basiert seine Auswahl vorrangig auf einschlägigen älteren Literaturgeschichten, die einen männlichen Kanon repräsentieren (der Anteil an Frauen in der Standardliteraturgeschichte von Gottfried Gervinus, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Geschichte der poetischen National-Literatur des Deutschen</hi>, liegt bei weniger als 3%). Nach eigener Aussage ist es bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textgrid</hi> explizites Interesse „nahezu alle wichtigen kanonisierten Texte und zahlreiche weitere literaturhistorisch relevante Texte“ bereitzustellen ( <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://textgrid.de/digitale-bibliothek\" />). Von den im Augenblick 697 Autoren, deren Texte sich auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textgrid</hi> finden, sind 63 Frauen (d.h. immerhin im Vergleich 9%). Davon allerdings sind einige Werke der frühen Frauenbewegung zuzurechnen – und damit nicht der Belletristik und nur bedingt von explizit literaturhistorischem Interesse. Das Korpus umfasst zudem nicht nur deutsche Autor_innen. Andere Angebote, wie die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deutsche Digitale Bibliothek </hi> (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.deutsche-digitale-bibliothek.de/\" />), sind noch im Aufbau begriffen. Es gibt allerdings digitale Archivprojekte, welche das erklärte Ziel haben, die Arbeiten von Frauen sichtbarer zu machen, unter anderem das „Women Writers Project“ (Connell et al. 2017), „Orlando: Women‘s Writing in the British Isles from the Beginnings to the Present“ (Booth 2017) oder „DaSind - Die Datenbank Schriftstellerinnen in Deutschland, Österreich, Schweiz 1945-2008“ (Schulz 2008). Die ersten zwei sind jedoch kostenpflichtig und zielen nur auf englischsprachige Texte, und das dritte Projekt ist seit über einem Jahr nicht mehr online verfügbar (Stand: Dezember 2019). Digitale literaturwissenschaftliche Forschung der deutschen Literatur scheint entsprechend vorrangig mit jenen Digitalisaten unternommen zu werden, die prominent zur Verfügung stehen, leicht zugänglich sind und in entsprechend nutzbaren Formaten vorliegen, daher überrascht es nicht, dass sich die Digital Humanities tendenziell eines recht kleinen und männlichen Kanons deutscher Literatur bedienen (Hall, 2019). Um diese Schieflage zunächst aufzuzeigen und dann potentiell zu korrigieren, wurde das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Unter der Oberfläche</hi>-Projekt ins Leben gerufen. Das Projekt verfolgt vier Ziele: 1. Die Kanonfrage vor dem Hintergrund der Digitalisierung neu zu stellen 2. Lücken in der Digitalisierung von Werken außerhalb des Kanons aufzuzeigen 3. Den Zugang zu vorhandenen Digitalisaten zu vereinfachen, um die Schwelle zur Nutzung dieser Werke zu reduzieren 4. Autor_innen und ihre Werke als bisher eher marginalisiertes Wissen auch für die nicht-wissenschaftliche Öffentlichkeit zugänglich zu machen Um diese Ziele erreichen zu können, wird im Rahmen des Projekts ein Online-Portal entwickelt, zusammen mit den notwendigen Werkzeugen, die darin enthaltenen Daten zu verwalten. Eine Grundidee in der technischen Umsetzung ist es, nicht noch ein weiteres Archiv für Digitalisate bereitzustellen, sondern die in den verschiedenen existierenden Archiven vorhandenen Digitalisate mit allgemeinen Informationen über tendenziell vergessene Autor_innen zusammenzuführen. Der These folgend, dass Vieles ‚unter der Oberfläche‘ schlummert, wenngleich nicht immer in optimalen Formaten, geht es dem Projekt primär um das Sichtbarmachen dessen, was da ist und seien es zunächst nur die Namen von Autorinnen. Es geht dem Projekt nicht um die Digitalisierung oder Archivierung von Werken, die noch nicht vorliegen, vielmehr um das Aufzeigen von potentiell systematischen Leerstellen. Den Ausgangspunkt für das Vorhaben bildet eine erste Liste an Namen von Autor_innen, die von den Projektmitgliedern entwickelt wurde. Langfristig ist das Projekt so angelegt, dass aus der DH-Community Namen hinzugefügt werden können und das Portal so langsam wächst. Basierend auf den Namen werden Werke sowie weitere relevante Informationen in verschiedenen Archiven identifiziert. Zur Zeit werden dazu vor allem vier Quellarchive genutzt: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VIAF (</hi><ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://viaf.org/\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">) </hi> als Personenquelle, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">TextGrid</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Deutsche Textarchiv</hi> als Textquellen, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikidata (</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.wikidata.org/\"><hi rend=\"italic\">https://www.wikidata.org</hi></ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">) </hi> als Quelle für grundlegende Daten über die Autor_in, und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Europeana (</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.europeana.eu/\"><hi rend=\"italic\">https://www.europeana.eu</hi></ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">) </hi> primär als Quelle für kontextuelle Bilddaten. Zur korrekten Identifikation der Autor_innen in den jeweiligen Quellarchiven wurde eine Reihe von Heuristiken entwickelt, welche die Archive durchsuchen, potentielle Daten finden und diese gegen bereits vorhandene Daten abgleichen um sicherzustellen, dass die Daten auch der gleichen Person zugehören. Die Heuristiken machen hierbei nur Vorschläge, welche dann manuell akzeptiert oder abgelehnt werden müssen. Erste Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass eine Erstzuordnung über VIAF und dann die Integration von Daten aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikidata</hi> am besten funktioniert, da die dort vorhandenen Eckdaten für Suche und Validierung in anderen Archiven nützlich sind. Insbesondere listet <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikidata</hi> für die meisten Personen unterschiedliche Namenschreibweisen auf, was den Sucherfolg erhöht. Gerade Autorinnen wechseln über ihre Lebensspanne bisweilen mehrfach die Namen, meist durch Heirat, was ein Problem in der Eindeutigkeit ihrer Identifikation darstellt. Zusätzlich haben sich die groben Lebensdaten als nützlich zur Disambiguation der Suchergebnisse herausgestellt. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikidata</hi>-Daten und die Metadaten der Suchergebnisse aus anderen Archiven werden im Projekt gespeichert, aber die eigentlichen Daten (Texte, Bilder, Scans, …) werden nicht dupliziert, sondern es wird nur auf sie verwiesen. Dadurch entsteht natürlich die Möglichkeit, dass die Inhalte des Projekts und der Quellarchive divergieren und dadurch Unklarheit und Unsicherheit im Umgang mit den Daten entsteht. Um dem entgegen zu wirken, werden für alle Daten und Metadaten detaillierte Provenance-Informationen gespeichert, damit jederzeit nachvollzogen werden kann, was die jeweilige Ursprungsquelle ist. Basierend auf den derart identifizierten Daten, wird dann das Online-Portal generiert. So vorhanden, wird dann im Rahmen des zweiten Projektziels für alle Autor_innen eine Liste der bekannten Werke geführt – unabhängig davon, ob und in welcher Form diese digitalisiert sind. Daraus generiert das Portal eine Reihe von Statistiken, welche einen Überblick darüber geben, in welchem Grad die Werke einzelner Autor_innen, bzw. der Gesamtbestand, digital bereits aufgearbeitet sind. Diese Statistiken sind auch über das Suchsystem zugänglich, es ist also möglich, zum Beispiel nach Autor_innen zu suchen, welche während eines gewissen Zeitraums an einem bestimmten Ort gewirkt haben. Potentiell können darüber Verbindungen von Autor-_innen in Form von Netzwerken erkennbar werden. Dies unterstützt Geisteswissenschaftler_innen nicht zuletzt in der Identifikation potentiell interessanter Forschungsfragen. Parallel dazu werden für alle Daten und Metadaten maschinenlesbare Versionen bereitgestellt. Dies unterstützt das dritte Projektziel, da die Daten des Portals nahtlos in digitale Arbeitsabläufe der DH-Forschung integriert werden können. Um die nicht-wissenschaftliche Öffentlichkeit anzusprechen (Johnson 2008), bietet das Portal eine Reihe von Funktionalitäten an. Es ist bekannt, dass es Nicht-Experten schwer fällt, erfolgreich zu suchen (Geser 2004; Wilson & Elsweiler 2010) und sie eine Präferenz für Browsing haben (Walsh et al. 2018). Daher entwickelt das Projekt eine Reihe von browsing-basierten Schnittstellen. Unter anderem „ein Werk/eine Autorin des Tages“, welches entweder zufällig oder basierend auf Lebensdaten der Autorin ausgewählt und den Nutzern als Impuls vorgeschlagen wird. Auch sollen die Werke, basierend auf ihren Themen, automatisch gruppiert werden, damit Benutzer_innen durch die daraus entstehende Themenstruktur stöbern können. Zusätzlich wird das Portal eine Lesefunktion für jene Textdokumente anbieten, welche in den Quellarchiven in maschinenlesbarer Form vorhanden sind. Ziel ist es dabei nicht, eine Schnittstelle zur wissenschaftlichen Arbeit mit den Texten zu bieten, sondern eine Komponente, mit denen Texte wie ein gedrucktes Buch gelesen werden können. Die gewählte Lösung eines (weiteren) Portals birgt natürlich die Frage, wie macht man es sichtbar und warum sollten Nutzer_innen es nutzen? Die Sichtbarkeit innerhalb der DH-Community soll über Beiträge in Konferenzen und Zeitschriften erreicht werden. In einem ersten Pilotversuch wurde das Portal in der universitären Lehre zum Gegenstand eines Seminars mit Studierenden der germanistischen Literaturwissenschaft gemacht, darüber stellt sich idealerweise perspektivisch ein Multiplikatoreneffekt ein. Der Zugriff auf Nutzer_innen aus der nicht-wissenschaftlichen Öffentlichkeit ist natürlich wesentlich schwieriger. Es ist aber so, dass soziale Medien von den unterrepräsentierten Gruppen oft stark genutzt werden und wir sehen das als die primäre Methode, um eine breitere Sichtbarkeit des Projekts zu erreichen (McLean and Maalsen 2013). Die Problematik des Bias im Kanon kann natürlich nicht vom Projekt direkt gelöst werden. Unser Ziel ist es vielmehr, einen ersten Schritt zu unternehmen, um die Sensitivität für die Kanonfrage in den DH zu unterstützen und einen kritischen Diskurs zur Frage, welche Texte in welcher Form eigentlich digitalisiert werden, bzw. darüber hinaus, woran digitale literaturwissenschaftliche Forschung erfolgt, bzw. erfolgen kann, zu fördern. Durch eine breitere Aufstellung der für DH-Forschung genutzten Daten wäre entsprechend zu hoffen, dass sich der mutmaßlich bisher unbewußte Bias der Daten reduziert. Momentan wird digitale Forschung tendenziell an einem verengten und homogenen Kanon deutscher Literatur betrieben, während literarische Werke jenseits einer ‚männlichen‘ Auswahl, teils durch fehlende Digitalisate, teils durch mangelnde Sichtbarkeit, kaum berücksichtigt werden. Damit werden die Bemühungen der einzelnen Fachdisziplinen um Heterogenität und Diversität konterkariert, denn es betrifft nicht nur das Schreiben von Autorinnen, sondern ein breiteres Spektrum an unterrepräsentierten Gruppen. Langfristig ist das Ziel des Projekts, sich selbst unnotwendig zu machen, insofern der Bias in den digitalen Quellarchive behoben ist, aber bis dahin will das Projekt die Leerstellen sichtbarer und greifbarer machen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Braam, Hans / Lutz Hagstedt </hi> (2017): „Lyrische Wunderkammern der ‚Sattelzeit’: Gedichtsammlungen als Instrument bürgerlicher Kanonstiftung“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">German Life and Letters</hi> 70.1: 79-99. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brinker-Gabler, Gisela</hi> (1978): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deutsche Dichterinnen vom 16. Jahrhundert bis zur Gegenwart</hi>. 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Durch den Einbezug analytischer Konzepte (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">tertia comparationis</hi>) durch die Autor*innen wird zudem die Möglichkeit geschaffen, einzelne Fallstudien miteinander in Bezug zu setzen und vergleichbar zu machen. Um diese vergleichenden Aspekte auch für Leser*innen und Nutzer*innen zugänglich zu machen, wird das Journal derzeit zu einer innovativen Forschungsplattform ausgebaut. Erstens entstehen neue Zugriffsmöglichkeiten, Visualisierungen und Filterfunktionen für die journaleigenen Inhalte; zweitens werden die Inhalte von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Entangled Religions</hi> durch Einbindung externer Ressourcen und Datenbanken angereichert. Wir verstehen dabei die Zukunft des wissenschaftlichen digitalen Publizierens nicht mehr als ein Nebeneinander von abgeschlossenen Publikationsorganen, sondern als ein Netzwerk digitaler Ressourcen, in dem der Artikel als Ganzes seine Bedeutung behält, Teile davon aber je nach Forschungsfrage dynamisch mit anderen wissenschaftlichen Texten sowie Forschungs- und Metadaten kombiniert werden können. Obwohl die technischen Innovationen dies inzwischen erlauben, tendieren digitale Publikationen noch immer dazu, die Beschaffenheit von Printpublikationen zu kopieren (Degkwitz 2013, 83; Kohle 2017, 200), anstatt die Spielräume der digitalen Umgebung zu nutzen. Dies wirkt sich unter anderem auf die verfügbare Journal Management Software aus: beispielsweise sieht <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Open Journal Systems </hi>(OJS) noch immer das PDF als bevorzugtes Veröffentlichungsformat vor. Die Archiv-Ordnung der Artikel in Heften und Jahrgängen orientiert sich hierbei ebenfalls am gedruckten Gegenstück. Im Gegensatz dazu sehen wir das Archiv von<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Entangled Religions </hi>als wachsenden Wissensspeicher, in dem Leser*innen über Grenzen einzelner Hefte hinaus Verbindungen herstellen können. Das „Fehlen von Technologien, die Texte und Kontexte zur Geltung bringen können“ (Söllner 2017, 10) führt unter anderem dazu, dass Online-Journale, die über die Funktionalitäten von OJS hinausgehen wollen, meist ein auf sie zugeschnittenes und in sich geschlossenes Journal Management System schaffen (vgl. bspw. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Arcadia</hi> oder die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaft</hi>). Bei der Weiterentwicklung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Entangled Religions </hi>soll im Gegensatz dazu mit Open Encyclopedia System (OES) ein bestehendes Open-Source-System nachgenutzt werden, das ursprünglich für Nachschlagewerke entwickelt wurde und nun am Beispiel von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Entangled Religions</hi> zum ersten Mal für eine wissenschaftliche Zeitschrift genutzt wird. Das Endprodukt wird am Ende des Projektes ebenfalls zur Nachnutzung für andere Online-Journals zur Verfügung stehen. Der modulbasierte Aufbau von OES kommt dabei einer dynamischen Anpassung an unterschiedliche Anforderungen zugute. Hierbei soll an einem konkreten Beispiel aus der Religionsforschung ein Tool entwickelt werden, mit dem wissenschaftliche Texte nicht mehr isoliert für sich stehen, sondern durch Anreicherung mit Metadaten und Schlagworten – auch auf Paragraphenebene (Schwaderer u. a. 2016) – offen für vielfältige Verknüpfungen werden. Das zu beobachtende gesteigerte Interesse an OES im deutschspracheigen Raum (beispielsweise am CeDiS und CeMoG Berlin sowie am SFB 948 in Freiburg) hat bereits zu einer Nutzung von OES in mehreren voneinander unabhängigen Projekten geführt. Eine Herausforderung für die kommenden Jahre ist der Aufbau einer gleichermaßen aktiven Entwicklercommunity, die die Weiterentwicklung stärker dezentralisiert. Die geplante Veröffentlichung des Codes als Open Source wird hierfür die Ausgangsbasis schaffen. Ganz konkret planen wir die Umstellung des Online Journals zu einem ‚Research Hub‘ bis Mitte 2021 in den folgenden Schritten: Dementsprechend kommt die neue Wissensplattform erstens Forscher*innen und Leser*innen zugute, die mit Hilfe neuer Suchfunktionen relevante und ihnen unbekannte Forschungsliteratur finden sowie neue Zusammenhänge erschließen können. Die Plattform hilft Forscher*innen zudem “to find related content in unfamiliar disciplines or subject areas. In doing so, it breaks them out of the disciplinary or citation-based siloes that they’d been working in […]” (Humphreys 2018). Zweitens profitieren Autor*innen von einer potentiell höheren Sichtbarkeit, da die Suche nach einzelnen Absätzen der Artikel eine neue Einstiegsmöglichkeit in wissenschaftliche Arbeit bietet. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Degkwitz, Andreas</hi> (2013): “What Will Future Publications Be Like?”, in Hobohm Hans-Christoph (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Informationswissenschaft zwischen virtueller Infrastruktur und materiellen Lebenswelten.</hi> Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch 81-92. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Humphreys, Alex</hi> (2018): “Sprechen Sie Textanalysierer? Creating a Multilingual Text Analyzer“. JSTOR Labs Blog. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://labs.jstor.org/blog/#!sprechen_sie_textanalysierer?-creating_a_multilingual_text_analyzer_\">https://labs.jstor.org/blog/#!sprechen_sie_textanalysierer?-creating_a_multilingual_text_analyzer_</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kohle, Hubertus</hi> (2017): “Digitales Publizieren“, in Jannidis, Fotis / Kohle, Hubertus / Rehbein, Malte (eds): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Digital Humanities</hi>. Stuttgart: J.B. Metzler 199–205 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-476-05446-3_13\">https://doi.org/10.1007/978-3-476-05446-3_13</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schwaderer, Christian / Stäcker, Thomas / Walkowski, Niels Oliver / Baillot, Anne / Ernst, Thomas / Baum, Constanze / Chen, Esther / Steyer, Timo / Kaden, Ben / Kleineberg, Michael</hi> (2016): “Workingpaper ‘Digitales Publizieren‘“, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd Workingpaper</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.15499/dhd-wp.001\">https://doi.org/10.15499/dhd-wp.001</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Snyder, Ron</hi> (2017): “Under the Hood of Text Analyzer“. JSTOR Labs Blog. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://labs.jstor.org/blog/#!under_the_hood_of_text_analyzer\">https://labs.jstor.org/blog/#!under_the_hood_of_text_analyzer</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Söllner, Konstanze</hi> (2017): “1a. Warum und für wen Open Access?“, in Söllner, Konstanze / Mittermaier, Bernhard (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Praxishandbuch Open Access</hi>. Berlin, Boston: De Gruyter 3–11 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110494068-001\">https://doi.org/10.1515/9783110494068-001</ref>. '),('urn:cts:dhd:2020.heinisch_barbara_sprachvarietaetenabhaengige_terminologie_in_d:','Maschinelle Übersetzung hat in den vergangenen Jahren große Fortschritte gemacht. Neuronale maschinelle Übersetzung als der aktuelle Ansatz erzielt natürlichsprachliche Ergebnisse (Hassan et al. 2018; Castilho et al. 2017; Junczys-Dowmunt et al. 2016). Allerdings können diese flüssig lesbaren Übersetzungen über inhaltliche Fehlübersetzungen hinwegtäuschen (Koehn/Knowles 2017; Forcada 2017). Für das Training eines neuronalen maschinellen Übersetzungssystems sind große Mengen an (qualitativ hochwertigen) bilingualen Sprachressourcen erforderlich. Die Sammlung und Aufbereitung dieser Sprachressourcen, wie beispielsweise Parallelkorpora, legt damit die Grundlage für die Qualität der maschinellen Übersetzung. Allerdings gibt es auch Ansätze, die keine großen Mengen an Trainingsdaten benötigen, wie z.B. die unüberwachte maschinelle Übersetzung (Artetxe et al. 2019). Da generische maschinelle Übersetzungssysteme mit Korpora aus unterschiedlichsten Domänen trainiert werden und daher in bestimmten Fachgebieten oft nicht die gewünschte Qualität liefern (können), werden domänenadaptierte Systeme entwickelt (Chu et al. 2017; Servan et al. 2016). Neben weiteren Besonderheiten der Fachsprache (Stolze 2009), hat insbesondere die Verwendung der korrekten Terminologie einen entscheidenden Einfluss auf die Qualitätsevaluation einer (maschinellen) Übersetzung. Im Vergleich zu regelbasierten maschinellen Übersetzungssystemen (Forcada et al. 2011; Scansani et al. 2017; Simard et al. 2007), die das Einbinden von Wörterbüchern erlauben, sind die mit dem Training des künstlichen neuronalen Netzwerkes bei der neuronalen maschinellen Übersetzung verbundenen „Lernprozesse“ intransparenter. Daher ist auch die Einbindung von terminologischen Ressourcen schwieriger. Terminologie als Herausforderung in der maschinellen Übersetzung (Wloka et al. 2013; Reynolds 2015) hat zu Lösungsvorschlägen geführt, die unter anderem auf der Ebene der neuronalen Dekodierung (Hasler et al. 2018) ansetzen oder die Form von Terminologieangaben als Annotationen im Ausgangstext annehmen (Dinu et al. 2019). Auch eine korpus- und fallbasierte Adaption eines generischen maschinellen Übersetzungssystems (Farajian et al. 2018; Servan et al. 2016) bietet die Möglichkeit, die zielsprachliche Terminologie in der maschinellen Übersetzung an eine Domäne anzupassen. Außerdem wird an der Anpassung der maschinellen Übersetzung an das individuelle Vokabular einer Person geforscht (Michel/Neubig 2018). Neben der Anpassung eines maschinellen Übersetzungssystems an ein bestimmtes Fachgebiet (Chu et al. 2017), spielt auch die Berücksichtigung der Sprachvarietät eine entscheidende Rolle (Costa-jussà et al. 2018; Lakew et al. 2018). Denn Benennungen, die Homonyme sind, können einen unterschiedlichen Begriffsinhalt haben. Dies kann zu Missverständnissen, vor allem in der fachsprachlichen Kommunikation, zwischen SprecherInnen unterschiedlicher Varietäten einer Sprache führen. Im Bereich der maschinellen Übersetzung sind auch Dialekte, als nicht standardsprachliche Varietäten, ein Forschungsgegenstand, z.B. Dialekte im Schweizerdeutschen, die aufgrund der Vorherrschaft der gesprochenen Sprache über keine standardisierte Schreibweise verfügen (Honnet et al. 2018). Demnach gilt es neben der Terminologie auch die Sprachvarietät beim Training eines (neuronalen) maschinellen Übersetzungssystems zu berücksichtigen. Obwohl sich die schriftlichen standardsprachlichen Varietäten der deutschen Sprache auch in vielen Aspekten unterscheiden (Ammon 1995), so liegt der Fokus der vorliegenden Untersuchung auf dem Bereich der Lexik, insbesondere der Terminologie. Am Schnittpunkt zwischen Translationswissenschaft, Terminologiewissenschaft und Varietätenlinguistik kann die vorliegende Untersuchung zu den (digitalen) Geisteswissenschaften Erkenntnisse zu der Verwendung von Korpora in der maschinellen Übersetzung unter dem Aspekt der sprachvarietätenabhängigen Terminologie beitragen. Ausgehend von der Hypothese, dass (generische) maschinelle Übersetzungssysteme überwiegend die deutsche Standardvarietät der deutschen Sprache als Übersetzungsergebnis für Terminologie ausgeben, wurde eine Analyse in der Sprachrichtung Englisch-Deutsch mit drei (frei) verfügbaren neuronalen maschinellen Übersetzungssystemen durchgeführt. Bei diesen maschinellen Übersetzungssystemen handelt es sich um Google Translate, DeepL sowie eTranslation. Die Wahl fiel auf diese drei Systeme, da die beiden erst genannten von professionellen ÜbersetzerInnen und Studierenden der Translationswissenschaft in Österreich verwendet werden (Heinisch/Lušicky 2019; Lušicky/Heinisch (unveröffentlichtes Manuskript)). Das maschinelle Übersetzungssystem eTranslation wiederum wurde von der Europäischen Kommission entwickelt und steht MitarbeiterInnen der öffentlichen Verwaltung in allen EU-Mitgliedsstaaten kostenlos zur Verfügung, wobei es einen Schwerpunkt auf EU- und EU-relevanten Texten hat (Lösch et al. 2018). Zum Testen der Hypothese wurden drei Domänen ausgewählt, in denen sich die Standardvarietäten des Deutschen unterscheiden: Kulinarik (Schmidlin 2011), Verwaltungssprache und Rechtssprache (Wissik 2013; Lohaus 2000), wobei hier der Universitätsterminologie besondere Berücksichtigung zukommt (Heinisch-Obermoser 2014). Der Schwerpunkt wurde außerdem auf die österreichische Standardvarietät der deutschen Sprache (im Vergleich zur deutschen) in der Übersetzung aus dem Englischen gelegt. Dafür wurden einschlägige terminologische Ressourcen, die „österreichisches Deutsch“ als Ausgangssprache und – sofern vorhanden – „Englisch“ (unabhängig von der Varietät) als Zielsprache hatten, verwendet. In der Domäne der Kulinarik wurde die Liste der österreichischen Ausdrücke, die im Protokoll Nr. 10 über die Verwendung spezifisch österreichischer Ausdrücke der deutschen Sprache im Rahmen der Europäischen Union im Zuge des EU-Beitritts Österreichs ausverhandelt wurde, verwendet (Markhardt 2002; EU 1995). In der Domäne der österreichischen Verwaltungssprache wurde das „Fachglossar österreichische Verwaltung. Deutsch -Englisch“ dem Sprachressourcenportal Österreichs entnommen (Heinisch 2018). Die Domäne Universitätsterminologie, die sich an der Schnittstelle zwischen Rechts-, Verwaltungs- und disziplinärer Wissenschaftssprache(n) befindet, konnte mit einem Auszug aus der Terminologiedatenbank der Universität Wien (UniVieTerm) (Heinisch-Obermoser 2014, 2016) abgedeckt werden. Da es sich um originäre Ressourcen handelt, weisen diese eine unterschiedliche Anzahl an Einträgen auf: Kulinarik (23 Vorzugsbenennungen), Verwaltung (695 Vorzugsbenennungen) und Universität (779 Vorzugsbenennungen). Daher gilt es bei der Interpretation der Ergebnisse der vorliegenden Studie zu beachten, dass die Domäne der Kulinarik im Vergleich zu den beiden anderen terminologischen Ressourcen deutlich weniger Benennungen umfasst. Die Ausgangstexte für die maschinelle Übersetzung waren daher die englischsprachigen Vorzugsbenennungen sowie sämtliche weitere zulässigen Benennungen, Abkürzungen waren ausgenommen. Die Benennungen wurden in die genannten maschinellen Übersetzungssysteme eingegeben, wobei als Ausgangssprache Englisch und als Zielsprache Deutsch gewählt wurde. Die Analyse der maschinellen Übersetzung erfolgte mittels der in der Literatur zur maschinellen Übersetzung weit verbreiteten Multidimensional Quality Metrics (MQM) (Lommel et al. 2014), die die Bestimmung von Fehlern und damit der Qualität einer (maschinellen) Übersetzung erlaubt. In der vorliegenden Studie kommt der Fehlerkategorie „Terminologie“ – und hier wiederum der Unterkategorie „Inkonsistenz mit Terminologiedatenbank“ – besondere Bedeutung zu. Die Ergebnisse der maschinellen Übersetzung wurden mit der in der terminologischen Ressource genannten deutschen Vorzugsbenennung (in der österreichischen Standardvarietät) verglichen. Hierbei wurden drei Arten der Übereinstimmung unterschieden: Vollständige Übereinstimmung bedeutet, dass nur die Vorzugsbenennung (sprich die österreichische Varietät) in der Übersetzung aufscheint. Partielle Übereinstimmung bedeutet, dass bei der Angabe von zwei (oder mehr) möglichen Benennungen im Englischen (in der terminologischen Ressource angeführte Vorzugsbenennung und weitere zulässige Benennungen im Englischen) zumindest eine der Benennungen im Deutschen die österreichische Standardvarietät (Vorzugsbenennung) ist bzw. dass es geringfügige Abweichungen von der deutschen Vorzugsbenennung gibt, z.B. Groß- und Kleinschreibung, Verwendung von Bindestrichen, Ergänzungen bzw. andere Wortstellung bei Phraseologie bzw. Komposita, die dem Begriffsinhalt entsprechen usw. Keine Übereinstimmung bedeutet, dass es weder eine vollständige noch partielle Übereinstimmung gab. Dies ist der Fall, wenn entweder ausschließlich die deutsche standardsprachliche Varietät der Terminologie (und nicht die österreichische) verwendet wurde oder gänzlich andere Benennungen in der Übersetzung aufscheinen. Dies bedeutet, dass die Benennungen, die primär der deutschen Standardvarietät zugeordnet werden können, in den beiden Kategorien „partielle Übereinstimmung“ und „keine Übereinstimmung“ zu finden sind. Insgesamt wurden 1497 Benennungen aus den drei genannten Domänen (Kulinarik, Verwaltung, Universität) in Form der englischen Vorzugsbenennungen (und der zulässigen Benennungen) mit den drei erwähnten maschinellen Übersetzungssystemen (GoogleTranslate, DeepL, eTranslation) ins Deutsche übersetzt. Danach wurde die maschinelle Übersetzung der Terminologie mit den deutschen Vorzugsbenennungen in den genannten terminologischen Ressourcen, die die sprachvarietätenabhängige österreichische Terminologie abbilden, verglichen. Dieser Vergleich in Abbildung 1, in der ausschließlich vollständige und keine partiellen Übereinstimmungen mit den Vorzugsbenennungen im Deutschen berücksichtigt wurden, zeigt das Ausmaß der Berücksichtigung der österreichischen Standardvarietät der deutschen Sprache (in Form der deutschen Vorzugsbenennungen in den genannten terminologischen Ressourcen). Die Ergebnisse fallen abhängig von der Domäne unterschiedlich aus. Besonders deutlich wird dies im Bereich der Kulinarik, da hier kein einziges der untersuchten maschinellen Übersetzungssysteme die Vorzugsbenennung (im österreichischen Standarddeutsch) ausgibt. Die Analyse der Kategorien „partielle Übereinstimmung“ und „keine Übereinstimmung“ in der Kulinarik-Domäne zeigt, dass die deutsche Varietät in beinahe jeder Übersetzung der untersuchten maschinellen Übersetzungssysteme vorherrschend ist. Die einzigen Ausnahmen für die Benennungen Kren und Topfen fanden sich lediglich bei eTranslation. (Da diese jedoch nur durch die Verwendung von weiteren zulässigen Benennungen im Englischen (Synonyme) und in Verbindung mit der deutschen standardsprachlichen Terminologie als Synonyme aufgelistet wurden, gelten diese als partielle Übereinstimmung und scheinen nicht in Abbildung 1 auf.) Allerdings gilt es anzumerken, dass beispielsweise DeepL alternative Übersetzungen zu einer Benennung mittels Dropdown-Menü anbietet. In dieser Liste wurde in vielen Fällen die österreichische Varietät der Benennung als ein Listenelement – wenn auch teils weit unten – angezeigt. Das Ergebnis von eTranslation war überraschend, da im Protokoll 10 des EU-Beitrittsvertrags Österreichs die terminologischen Besonderheiten im Bereich der Kulinarik spezifiziert wurden und von einer umfassenderen Verwendung von österreichischen Ausdrücken hätte ausgegangen werden können. In der Domäne der Verwaltungssprache unterschieden sich die drei untersuchten Systeme kaum (je ca. 40% vollständige Übereinstimmung). Es wurde ein Überhang der deutschen Varietät über alle drei maschinellen Übersetzungssysteme hinweg bemerkt. Nur bei wenigen Benennungen gaben alle drei Systeme zugleich die deutsche Varietät bzw. eine andere Übersetzung aus. Dies betraf in erster Linie Benennungen, die Bezirk, Gemeinde oder Magistrat enthielten. Bei anderen Benennungen waren die Ergebnisse variabel. In der Domäne der Universitätsterminologie schließlich wurde erstmals auch ein Unterschied zwischen den maschinellen Übersetzungssystemen deutlich. GoogleTranslate und DeepL mit je 27% vollständiger Übereinstimmung gaben deutlich mehr Vorzugsbenennungen (in der österreichischen Standardvarietät) aus als eTranslation (mit 17%). Des Weiteren war grundsätzlich ein deutlicher Überhang der deutschen Standardvarietät bei den untersuchten Benennungen zu beobachten. Außerdem gab es in dieser Domäne auch die meisten Ambiguitäten in den Übersetzungen, da es unter anderem deutschsprachige Benennungen (oder Paraphrasierungen) gab, die nicht der Universitätsterminologie zugeordnet werden können und daher „keine Übereinstimmungen“ darstellen. Als Beispiel hierfür kann das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sammelzeugnis</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">transcript of records</hi>) genannt werden, das mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Abschrift von </hi>bzw. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> der Aufzeichnungen</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Transkript der Aufzeichnungen</hi> übersetzt wurde. Interessanterweise übersetzten zwei der drei Systeme die auch im Englischen auf Deutsch belassene Funktion <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Studienpräses</hi> (entweder mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Studienpräsenzen </hi>oder mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Studienbeihilfen</hi>). Daher ist davon auszugehen, dass vor allem in dieser Domäne Missverständnisse durch die maschinelle Übersetzung entstehen können. Das schlechte Ergebnis in der Domäne der Universitätsterminologie kann allerdings auch auf die verwendete Ressource und darauf zurückzuführen sein, dass die Universität Wien teilweise ihre eigene deutschsprachige Terminologie ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Corporate Terminology</hi>) prägt. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass es bei den drei (frei) verfügbaren neuronalen maschinellen Übersetzungssystemen einen signifikanten Überhang an standardvarietätenabhängiger Terminologie gibt, die der deutschen Varietät des Deutschen zugeordnet werden kann. Durch die Auswahl der Daten beim Zusammenstellen der Korpora für das Training eines (neuronalen) maschinellen Übersetzungssystems kommt es bereits zu einer Verzerrung in eine bestimmte Richtung. Diese Verzerrung kann gewollt erfolgen, z.B., wenn ein maschinelles Übersetzungssystem an eine bestimmte Domäne oder bestimmte Bedürfnisse angepasst werden soll oder sie kann ungewollt aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit von bzw. des Zugangs zu Sprachressourcen geschehen. Außerdem sind manche Varietäten in Sprachressourcen aufgrund der geringeren Anzahl der SprecherInnen unterrepräsentiert. Somit kann die Auswahl (und Verfügbarkeit) von Sprachressourcen Auswirkungen auf die sprachliche Vielfalt der maschinellen Übersetzung haben. Für die digitalen Geisteswissenschaften sind diese Ergebnisse insofern relevant, da sie eine Reflexion über die Ergebnisse von maschineller Übersetzung erlauben, sowie ein kritisches Hinterfragen, Interpretieren und Verwenden von maschinellen Übersetzungssystemen ermöglichen. Weiterführende Studien, die sich mit Sprachvarietäten in der maschinellen Übersetzung beschäftigen, sollten neben der Terminologie auch andere Unterscheidungsmerkmale in der plurizentrischen deutschen Standardsprache sowie Non-Standard (Neubarth/Trost 2017) berücksichtigen. Außerdem könnte die Übersetzung von kohärenten (originären) Texten, die relevante Terminologie enthalten, mit maschinellen Übersetzungssystemen ein anderes Ergebnis liefern. Darüber hinaus könnten sich weiterführende Studien neben der MQM-Fehlerkategorie Terminologie der Untersuchung der übrigen MQM-Kategorien, wie Genauigkeit und Stil widmen, da diesen neben der Terminologie in der Fachsprache ebenfalls Bedeutung zukommt. Des Weiteren könnte ein eigens mit der österreichischen Varietät des Deutschen trainiertes maschinelles Übersetzungssystem ebenfalls für den Vergleich genutzt und die Ergebnisse mit einem Sprachmodell für die österreichische Varietät des Deutschen erneut analysiert werden. Durch die Auswahl der Daten und die Menge der zur Verfügung stehenden Sprachressourcen für das Training von maschinellen Übersetzungssystemen kann es zu Verzerrungen in maschinellen Übersetzungen kommen, die die sprachlichen Spielräume und die sprachliche Vielfalt einschränken. (Standard-)Varietäten einer Sprache stellen aktuell eine Herausforderung im Bereich der neuronalen maschinellen Übersetzung dar. Dies konnte in der vorliegenden Studie im Bereich der Terminologie für die österreichische Standardvarietät des Deutschen in den Gebieten Kulinarik, Verwaltungssprache und Universitätsterminologie bestätigt werden, da die untersuchten (generischen) maschinellen Übersetzungssysteme eine Bevorzugung der deutschen Standardvarietät zeigten. Demnach gilt es, nicht nur die Sprachvarietät, sondern auch die sprachvarietätenabhängige Terminologie beim Training maschineller Übersetzungssysteme zu berücksichtigen. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001a08c11191a474dfe86ea898c756b25fb\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ammon, Ulrich</hi> (1995): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die deutsche Sprache in Deutschland, Österreich und der Schweiz: Das Problem der nationalen Varietäten</hi>. 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Florence, Italy, July 28 - August 2, 2019</hi>, Association for Computational Linguistics 194–203. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0017d873053fb90464e8b9fcd9ebe82d3ba\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Castilho, Sheila / Moorkens, Joss / Gaspari, Federico / Calixto, Iacer / Tinsley, John / Way, Andy </hi>(2017): „Is Neural Machine Translation the New State of the Art?“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics</hi> 108: 109-120. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chu, Chenhui / Dabre, Raj / Kurohashi, Sadao</hi> (2017): „An Empirical Comparison of Domain Adaptation Methods for Neural Machine Translation“, in: Barzilay, Regina / Kan, Min-Yen (Hrsg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Short Papers)</hi>. 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In the pursuit of Quality - Donostia / San Sebastián, Spanien, 22-23 Nov. 2018. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001ce6946b7125e40f7820b8261f4dea321\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heinisch, Barbara / Lušicky, Vesna</hi> (2019): „User expectations towards machine translation: A case study“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of Machine Translation Summit XVII Volume 2: Translator, Project and User Tracks, 19–23 August, 2019, Dublin, Ireland</hi> 42–48. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0017424ddf6a5ae46f5b607882d69022959\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heinisch-Obermoser, Barbara</hi> (2014): „University terminology: Why it is not just higher education terminology“, in: Budin, Gerhard / Lušicky, Vesna (Hrsg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Languages for special purposes in a multilingual, transcultural world. Proceedings of the 19</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic superscript\">th</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> European Symposium on Languages for Special Purposes, LSP, 2013 8-10 July, 2013 Vienna, Austria</hi>. Vienna: Centre for Translation Studies 429–433. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0015b0d54ad32cf431d91b29960ac817d22\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heinisch-Obermoser, Barbara</hi> (2016): „Terminology workflows at an Austrian university aimed at collaboration, terminology awareness and joint responsibility for university terminology – a study on the University of Vienna’s terminological database UniVieTerm“, in: European Association for Terminology (Hrsg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VIII EAFT Terminology Summit (2016), 14 Nov 2016 - 15 Nov 2016, Luxembourg. Revisions and Visions</hi> 8. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0015d0f27bc35d448d9895be6c5d98d3f96\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Junczys-Dowmunt, Marcin / Dwojak, Tomasz / Hoang, Hieu</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Is Neural Machine Translation Ready for Deployment? A Case Study on 30 Translation Directions</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/pdf/1610.01108\">https://arxiv.org/pdf/1610.01108</ref>. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0011a66d94a779d4e1fba04adc7db2e3427\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Koehn, Philipp / Knowles, Rebecca</hi> (2017): „Six Challenges for Neural Machine Translation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Workshop on Neural Machine Translation, Vancouver, BC. arXiv: 1706.03872</hi>. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001baadc621aa60474185ee0aacdda50be8\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lakew, Surafel M. / Erofeeva, Aliia / Federico, Marcello</hi> (2018): „Neural Machine Translation into Language Varieties“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Third Conference on Machine Translation (WMT). Volume 1: Research Papers. Brussels, Belgium, October 31 - November 1, 2018</hi> 156–164. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001c41a82de693c47709edcac7b209f0d19\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lohaus, Marianne</hi> (2000): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Recht und Sprache in Österreich und Deutschland. Gemeinsamkeiten und Verschiedenheiten als Folge geschichtlicher Entwicklungen; Untersuchung zur juristischen Fachterminologie in Österreich und Deutschland</hi>. Giessen: Fachverl. Köhler. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0019777019e57284ad3b3e78432a71d8ced\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lommel, Arle / Uszkoreit, Hans / Burchardt, Aljoscha</hi> (2014): „Multidimensional quality metrics (MQM): A framework for declaring and describing translation quality metrics“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Revista tradumàtica: traducció i tecnologies de la informació i la comunicació</hi> 12: 455–463. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0014926d2c5043a48858e910d3fe6e8975c\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lösch, Andrea / Mapelli, Valérie / Piperidis, Stelios / Vasiļjevs, Andrejs / Smal, Lilli / Declerck, Thierry / Schnur, Eileen / Choukri, Khalid / van Genabith, Josef</hi> (2018): „European Language Resource Coordination: Collecting Language Resources for Public Sector Multilingual Information Management“, in: Calzolari / Nicoletta (Hrsg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018) </hi>1339-1343. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001dfb6eed08e47441997ea99953b615634\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lušicky, Vesna / Heinisch, Barbara</hi> (unveröffentlichtes Manuskript): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">User expectations towards machine translation: The implications of experience and disconfirmation in neural machine translation</hi>. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001ece92b3d4df74d0085d47cb22a4a614c\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Markhardt, Heidemarie</hi> (2002): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das österreichische Deutsch im Rahmen der Europäischen Union das „Protokoll Nr. 10 über die Verwendung österreichischer Ausdrücke der deutschen Sprache“ zum österreichischen EU-Beitrittsvertrag und die Folgen: eine empirische Studie zum österreichischen Deutsch in der EU</hi>. Dissertation, Universität Wien. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0019d591b253684470da1cb58e8b815781d\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Michel, Paul / Neubig, Graham</hi> (2018): „Extreme Adaptation for Personalized Neural Machine Translation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 56</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic superscript\">th</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)</hi> 312–318. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001fc4f9711a5734b1880c1ed98ed714faa\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neubarth, Friedrich / Trost, Harald</hi> (2017): „Statistische maschinelle Übersetzung vom Standarddeutschen in den Wiener Dialekt“, in: Resch, Claudia / Dressler, Wolfgang U. 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Berlin: De Gruyter. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001a8f4463bf01a43b2af4e8457cd28b74b\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Servan, Christophe / Crego, Josep / Senellart, Jean</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Domain specialization: a post-training domain adaptation for Neural Machine Translation</hi> https://arxiv.org/pdf/1612.06141. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001bd643b4cebb144a99f149265ec8bd825\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Simard, Michel / Ueffing, Nicola / Isabelle, Pierre / Kuhn, Roland</hi> (2007): „Rule-based translation with statistical phrase-based post-editing“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 45</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic superscript\">th</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics. Prague, Czech Republic — June 23 - 23, 2007</hi> 203–206. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL00142d49b28c87f4fdd9646d2aeb720834e\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stolze, Radegundis</hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Fachübersetzen - ein Lehrbuch für Theorie und Praxis.</hi> Berlin: Frank & Timme. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL001d712d1802757495e9801ce548550e160\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Wissik, Tanja </hi>(2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Terminologische Variation in der Rechts- und Verwaltungssprache eine korpusbasierte Analyse der Hochschulterminologie in den Standardvarietäten des Deutschen in Deutschland, Österreich und der Schweiz</hi>. Dissertation, Universität Wien. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL0018c5f2c19457b42e18fdccd3eb2daebd6\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wloka, Bartholomäus / Budin, Gerhard / Winiwarter, Werner</hi> (2013): „Machine Translation, Language Analysis, and Mobile Applications in the Terminology Domain“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Jusletter IT</hi>. '),('urn:cts:dhd:2020.helling_patrick_geisteswissenschaftliches_forschungsdatenman:','Mit diesem Beitrag möchten wir unsere Erfahrungen in der Vermittlung von Strategien und Ansätzen im Bereich des Forschungsdatenmanagements (FDM), die wir unter Einbeziehung unterschiedlicher Zielgruppen in der Lehre an der Universität zu Köln (UzK) gesammelt haben, vorstellen und mit der DH-Community diskutieren. Wir möchten dabei insbesondere die Frage aufwerfen, ob das Thema FDM als obligatorischer Lehrinhalt verstetigt werden sollte und wenn ja, inwieweit sich das Thema dauerhaft in die Lehre einbringen lässt, damit frühzeitig Sensibilität für Herausforderungen in der Erfassung, Bereitstellung und langfristigen Archivierung von Forschungsdaten aufgebaut werden kann. Die Beschäftigung mit den Themen FDM und Langzeitarchivierung ist am <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Cologne Center for eHumanities</hi> (CCeH), dem Kölner <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data Center for the Humanities</hi> (DCH) sowie dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Institut für Digital Humanities</hi> (IDH) (2017 hervorgegangen aus dem Institut für Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung und der Abteilung Sprachliche Informationsverarbeitung des Instituts für Linguistik) intensiv mit Forschung, Lehre und Projektpraxis verknüpft.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> So flossen bereits früh Erfahrungen aus Projekten wie dem bis 2010 von der europäischen Union geförderten Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">PLANETS</hi> oder dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitalen Archiv NRW</hi> in Bachelor- und Masterveranstaltungen ein.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Ausgehend von der Annahme, dass es längerfristig zu einer Verbesserung der nachhaltigen Sicherung von wissenschaftlichen Inhalten führt, wenn Forschende bereits zu Beginn ihrer Ausbildung mit dem Problembereich und den verfügbaren Lösungsansätzen vertraut gemacht werden, haben wir am DCH mehrere Lehrveranstaltungen zum Themenbereich FDM konzipiert und im Rahmen der Studiengänge “Informationsverarbeitung” und “Medieninformatik” durchgeführt. Die Lehrveranstaltungen thematisieren sowohl das Management von Forschungsprimärdaten, wie auch die Nachnutzbarkeit von erzeugten digitalen Artefakten (z.B. Präsentationssysteme, Dateneingabemasken und weitere). Zielgruppe der Lehrveranstaltungen sind vor allem Studierende der (digitalen) Geisteswissenschaften. Darüber hinaus veranstalten wir regelmäßig einen Workshop zum Thema Forschungsdatenmanagement für Promovierende an der a.r.t.e.s. Graduiertenschule der Philosophischen Fakultät, in dem insbesondere praktische FDM-Aspekte während der Promotion im Fokus stehen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Ziel ist es unter anderem direkte Rückmeldung von den Studierenden/Promovierenden als – wenn auch punktuelle – praktische Anwender von FDM-Angeboten zu erhalten. Der Fokus liegt hierbei besonders auf der Nutzererfahrung. So wird in den Kursen unter anderem diskutiert, wie aufwendig FDM in der Forschungsarbeit ist, und ob es in manchen Fällen als hinderlich oder gar belastend empfunden wird. Im Zuge der Veranstaltungen wird auch der Bekanntheitsgrad typischer FDM-Werkzeuge evaluiert. Diese direkte Rückmeldung aus der Erfahrungswelt angehender Wissenschaftler*innen fließt unmittelbar in die Beratungs- und Schulungskonzepte des DCH ein. Im Folgenden beschreiben wir zunächst die Lehrinhalte des Workshops und der beiden Übungen, bevor wir abschließend ein kurzes Fazit ziehen, das als Grundlage für eine Diskussion mit der Community dienen soll. Um Promovierende frühzeitig mit dem Thema Forschungsdatenmanagement vertraut zu machen, veranstalten wir seit dem Sommersemester 2018 einmal im Jahr einen zweitägigen Workshop an der a.r.t.e.s. Graduiertenschule der Philosophischen Fakultät der UzK. Der Workshop findet aufgeteilt in vier Sessions à vier Stunden/Woche statt, ist auf maximal 15 Promovierende ausgelegt und gehört zum Wahlpflichtbereich. Im ersten Workshop im Sommersemester 2018 lag der Fokus auf der theoretischen Betrachtung von Forschungsdatenmanagement innerhalb der Geisteswissenschaften. Als Struktur dienten hierzu die acht Säulen des Forschungsdatenmanagements der AG Datenzentren des Verbandes “Digital Humanities im deutschsprachigen Raum” (DHd) [Helling, Moeller und Mathiak 2018].<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> In der Evaluation des Workshops wurde deutlich, dass sich die Informations- und Servicebedarfe der Promovierenden deutlich von denen von BA-/MA-Studierenden oder Forschenden im universitären Regelbetrieb unterscheiden: Neben Informationen über Servicestrukturen an der UzK wurden auch insbesondere praktische Lösungen für FDM in Bezug auf das eigene Promotionsprojekt nachgefragt. Entsprechend wurde für den zweiten Workshop im Sommersemester 2019 gemeinsam mit Vertreter*innen des Regionalen Rechenzentrums Köln (RRZK) ein Diensteportfolio für Software- und Hardwareservices an der UzK zusammengestellt, das in einer der Sessions vorgestellt und diskutiert wurde.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> Der gesamte Workshop wurde deutlich praxisorientierter geplant und durchgeführt: Nach einem verkürzten Theorie- und Einführungsblock wird in einer praktischen Übung der Forschungsdatenlebenszyklus aus einer datengebenden und datennehmenden Perspektive nachvollzogen. Mit einer Rechercheübung wird anhand eines Fragenkatalogs das passende Repositorium für den eigenen Fachbereich gesucht, eigene Forschungsdaten werden mit Metadaten beschrieben und in einer Diskussionsrunde werden die Themen Urheberrecht und Persönlichkeitsrecht und deren Auswirkungen auf das Forschungsdesign behandelt. Als Kursabschluss formulieren die Teilnehmenden einen Datenmanagementplan für ihr Promotionsprojekt nach dem Datenmanagementplan-Template der UzK.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> Für Studierende im Masterstudiengang “Informationsverarbeitung” bieten wir ebenfalls Veranstaltungen an. Die im Sommersemester 2017 von Simone Kronenwett und Jan G. Wieners durchgeführte Veranstaltung “Forschungsdatenmanagement und Langzeitarchivierung” intendierte, Teilnehmende an verschiedenste Aspekte des FDM und der Langzeitarchivierung heranzuführen und animierte dazu, eigene Forschungsfragen zu entwickeln.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" /> So gossen Gastvorträge von domänenrelevanten Fachwissenschaftler*innen aus Einrichtungen wie dem Forschungsdatenzentrum Archäologie & Altertumswissenschaften IANUS oder dem Rheinisch-Westfälischen Wirtschaftsarchiv das Fundament für Ausarbeitungen der Studierenden, die sich beispielsweise mit Fragen nach guten Speicherformaten für Rastergraphiken oder die Sicherheit physischer Speichermedien im Hinblick auf Langzeitverfügbarkeit beschäftigten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" /> Auch die Übung “Forschungsdatenmanagement”, die wir seit 2019 anbieten, richtet sich an Studierende in den Masterstudiengängen “Informationsverarbeitung” und “Medieninformatik”, hat dabei aber einen stärkeren praktischen Fokus.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" target=\"ftn9\" /> Anders als bei Kursen, die zukünftige Wissenschaftler*innen ausschließlich als potentielle Datenproduzent*innen adressieren, legen wir den Fokus nicht nur auf FDM-Grundlagen, Awareness und Fortbildung, sondern beschäftigen uns aktiv mit den Problemen aus der Sicht von Forschungsdatenmanager*innen und -kurator*innen. Es wird das Datenmanagement und die -kuration als mögliches Berufsfeld vorgestellt. Bei der inhaltlichen Gestaltung haben wir uns an Kursen orientiert, die bereits andernorts erfolgreich durchgeführt wurden. Insbesondere der Kurs von Iris Vogel von der Universität Hamburg hat uns in vielen Punkten inspiriert, wie auch schon die bereits erwähnte Veranstaltung von 2017.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" target=\"ftn10\" /> Ähnlich wie bei der Veranstaltung für Doktorand*innen setzen wir auf eine Mischung von Theorie und Praxis. Etwa die Hälfte der Sitzungen schließt mit einer praktischen Hausaufgabe, für die andere Hälfte soll Literatur vorbereitet werden, die in einem Quizformat diskutiert wird. Während das Format bei den Studierenden grundsätzlich gut ankam, waren die Themen zum Teil doch sehr weit von ihrem Arbeitsalltag entfernt. Dazu kam, dass die Gruppe sehr heterogen war. Während die linguistisch orientierten Studierenden bereits Forschungsdaten für ihre Projekte genutzt hatten und gerne über die Details sprechen wollten, waren die eher medien- oder literaturwissenschaftlich ausgerichteten Studierenden zum Teil noch gar nicht mit dem Thema Forschungsdaten in Berührung gekommen und dementsprechend skeptisch. In der Zukunft planen wir dies zu adressieren, indem wir beide Gruppen noch stärker fachspezifisch abholen und beispielsweise digitale Editionen und die dazugehörige Datenmodellierung stärker in den Fokus nehmen. In einem weiteren Seminar, das wir seit dem Wintersemester 2018/2019 anbieten, fokussieren wir das spezifische Problem der nachhaltigen Sicherung von Forschungssoftware. Im Gegensatz zu datenbezogenem FDM ist die Frage nach dem Umgang mit Forschungssoftware bislang noch weitgehend unbeantwortet und stellt deshalb eine besondere Herausforderung im Hinblick auf die langfristige Sicherung von Forschungsergebnissen dar. Kontext der Seminare ist das von der DFG geförderte Projekt “SustainLife”, welches die Erprobung eines Konzepts zur nachhaltigen Sicherung lebender Systeme auf Basis des OASIS-Standards TOSCA ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications</hi>) [OASIS 2013, 2016] zum Gegenstand hat [Barzen et. al 2018, Neuefeind et al. 2018, 2019].<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"11\" target=\"ftn11\" /> Die im Projekt erarbeiteten Methoden und Erfahrungen sollen dazu beitragen zukunftssichere Standards und Nachhaltigkeitsstrategien für den Umgang mit Forschungssoftware zu etablieren. Dies soll unter anderem durch die Modellierung von Applikationstopologien mittels der Open-Source Implementierung OpenTOSCA erreicht werden, die durch den Projektpartner IAAS Stuttgart bereitgestellt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"12\" target=\"ftn12\" /> Im Rahmen des Seminars werden zum einen verschiedene Nachhaltigkeitsstrategien beleuchtet, zum anderen wollen wir den im Projekt entwickelten Lösungsansatz auf Grundlage des TOSCA-Standards von Studierenden erproben lassen. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, ob die TOSCA-konforme Modellierung heterogener Softwarelösungen in einer Weise vermittelt werden kann, dass Studierende der (digitalen) Geisteswissenschaften in der Lage sind, eigene Use Cases mit akzeptablem Aufwand zu bearbeiten. Die Übungen wurden trotz der stark spezialisierten Ausrichtung sehr gut angenommen. In der ersten Übung zeigte sich dabei eine sehr deutliche Lücke zwischen geisteswissenschaftlich-konzeptueller und informationstechnologischer Kompetenz. Während das grundlegende Konzept einer TOSCA-konformen Modellierung und dessen Mehrwert von den Studierenden schnell erfasst und gut nachvollzogen wurde, stellte sich die praktische Umsetzung als deutlich größere Herausforderung heraus. Dies konnte durch Gruppenarbeiten zwar zu Teilen aufgefangen werden, dennoch wurde deutlich, dass die konkrete Umsetzung von Anwendungsmodellen ein erhebliches softwaretechnologisches Vorwissen voraussetzt. In der Folge adressierten wir dies dadurch, dass wir die reine Modellierung von der technischen Umsetzung stärker trennen, so dass die Gruppen sich nach technischen Kompetenzen aufteilen können. Die hier vorgestellten Lehrveranstaltungen fokussieren auf unterschiedliche Weise verschiedene Aspekte des Forschungsdatenmanagements und sprechen unterschiedliche Zielgruppen an. Über die genannten Veranstaltungen hinaus wird das Thema FDM an der UzK auch in weiteren Veranstaltungen thematisiert, wenn auch nicht so ausschließlich. Insgesamt haben wir gute Erfahrungen mit den Veranstaltungen gemacht. Das Feedback zeigt, dass eine starke Verankerung in der Praxis bei den Studierenden gut ankommt. In unserem Poster werden wir den Aufbau der Kurse genauer beleuchten und den Benefit für die Studierenden diskutieren. Wir laden dazu ein, Erfahrungen auszutauschen, um zu eruieren welche Kompetenzen bereits im Studium zu Forschungsdatenmanagement erworben werden sollten und welche Aspekte für besonders dringlich gehalten werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Cologne Center for eHumanities (CCeH) an der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"https://cceh.uni-koeln.de/\">https://cceh.uni-koeln.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); Data Center for the Humanities (DCH) an der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"https://dch.phil-fak.uni-koeln.de/\">https://dch.phil-fak.uni-koeln.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); Institut für Digital Humanities (IDH) an der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"https://dh.uni-koeln.de/\">https://dh.uni-koeln.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Preservation and Long-term Access through Networked Services, Online: <ref target=\"HYPERLINK\">https://www.planets-project.eu/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); Digitales Archiv NRW, Online: <ref target=\"HYPERLINK\">https://www.danrw.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> a.r.t.e.s. Graduate School der Philosophischen Fakultät der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"http://artes.phil-fak.uni-koeln.de/\">http://artes.phil-fak.uni-koeln.de/</ref> (letzer Zugriff: 12.09.2019); Workshop Forschungsdatenmanagement a.r.t.e.s., Online: <ref target=\"https://artes.phil-fak.uni-koeln.de/40285.html\">https://artes.phil-fak.uni-koeln.de/40285.html</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Digital Humanities im deutschsprachigen Raum (DHd), Online: <ref target=\"https://dig-hum.de/\">https://dig-hum.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); AG Datenzentren im DHd-Verband, Online: <ref target=\"https://dhd-ag-datenzentren.github.io/\">https://dhd-ag-datenzentren.github.io/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\"> Regionales Rechenzentrum (RRZK) der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"https://rrzk.uni-koeln.de/\">https://rrzk.uni-koeln.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); Diensteportfolio des RRZK, Online: <ref target=\"https://rrzk.uni-koeln.de/datenmanagement.html\">https://rrzk.uni-koeln.de/datenmanagement.html</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\"> Datenmanagementplan-Template der Universität zu Köln, Online: <ref target=\"https://fdm.uni-koeln.de/27602.html\">https://fdm.uni-koeln.de/27602.html</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\"> Forschungsdatenmanagement und Langzeitarchivierung - Übung Sommersemester 2017, Online: <ref target=\"http://lehre.idh.uni-koeln.de/lehrveranstaltungen/sosem17/forschungsdatenmanagement-und-langzeitarchivierung/\">http://lehre.idh.uni-koeln.de/lehrveranstaltungen/sosem17/forschungsdatenmanagement-und-langzeitarchivierung/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\"> Forschungsdatenzentrum Archäologie & Altertumswissenschaften IANUS, Online: <ref target=\"https://www.ianus-fdz.de/\">https://www.ianus-fdz.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019); Rheinisch-Westfälische Wirtschaftsarchiv, Online: <ref target=\"https://www.rwwa.de/\">https://www.rwwa.de/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn9\"> Forschungsdatenmanagement - Übung Sommersemester 2019, Online: <ref target=\"http://lehre.idh.uni-koeln.de/lehrveranstaltungen/sosem19/forschungsdatenmanagement/\">http://lehre.idh.uni-koeln.de/lehrveranstaltungen/sosem19/forschungsdatenmanagement/</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn10\"> Stefan Thiemann, Iris Vogel und Juliane Jacob: Materialien zum Kurs “Forschungsdatenmanagement” an der Universität Hamburg, Online: <ref target=\"https://www.hoou.de/materials/forschungsdatenmanagement\">https://www.hoou.de/materials/forschungsdatenmanagement</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"11\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn11\"> SustainLife - Erhalt lebender, digitaler Systeme für die Geisteswissenschaften; Projektnummer 379522012. Online: <ref target=\"https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/379522012\">https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/379522012</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"12\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn12\"> Institut für Architektur von Anwendungssystemen, Universität Stuttgart; Online: <ref target=\"https://www.iaas.uni-stuttgart.de/\">https://www.iaas.uni-stuttgart.de</ref> (letzter Zugriff: 12.09.2019). </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Barzen, Johanna / Blumtritt, Jonathan / Breitenbücher, Uwe / Kronenwett, Simone / Leymann, Frank / Mathiak, Brigitte / Neuefeind, Claes </hi> (2018): \"SustainLife – Erhalt lebender, digitaler Systeme für die Geisteswissenschaften.\" in: Book of Abstracts der 5. Jahrestagung der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum (DHd 2018), Köln 26.02-02.03.2018, S. 471-474, DOI: https://doi.org/<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18716/KUPS.8085\">10.18716/KUPS.8085</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Helling, Patrick / Moeller, Katrin / Mathiak, Brigitte </hi> (2018): “Forschungsdatenmanagement in den Geisteswissenschaften - der Dienstekatalog der AG Datenzentren des Verbands ‘Digital Humanities im deutschsprachigen Raum’ (DHd)” in: ABI Technik, Band 38, Heft 3, Seiten 251–261, ISSN (Online) 2191-4664, ISSN (Print) 0720-6763, DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/abitech-2018-3006\">https://doi.org/10.1515/abitech-2018-3006</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neuefeind, Claes / Schildkamp, Philip / Mathiak, Brigitte / Marčić, Alexander / Hentschel, Frank / Harzenetter, Lukas / Breitenbücher, Uwe / Barzen, Johanna / Leymann, Frank </hi> (2019): \"Sustaining the Musical Competitions Database: a TOSCA-based Approach to Application Preservation in the Digital Humanities\". To Appear in: Book of Abstracts of the Digital Humanities Conference 2019 (DH2019). Utrecht, Netherlands. 09.07-12-07.2019. Web: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dev.clariah.nl/files/dh2019/boa/0574.html\">https://dev.clariah.nl/files/dh2019/boa/0574.html</ref> [letzter Zugriff 5.9.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Neuefeind, Claes / Harzenetter, Lukas / Schildkamp, Philip / Breitenbücher, Uwe / Mathiak, Brigitte / Barzen, Johanna / Leymann, Frank </hi> (2018): \"The SustainLife Project – Living Systems in Digital Humanities\" in: Proceedings of the 12th Advanced Summer School on Service-Oriented Computing, 2018 (IBM Research Report RC25681), S.101-112. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> OASIS </hi> (2013): „Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications Version 1.0“. 25 November 2013. OASIS Standard. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://docs.oasis-open.org/tosca/TOSCA/v1.0/os/TOSCA-v1.0-os.html\">http://docs.oasis-open.org/tosca/TOSCA/v1.0/os/TOSCA-v1.0-os.html</ref>. [letzter Zugriff 5.9.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> OASIS </hi> (2016): „TOSCA Simple Profile in YAML, Version 1.0“. Edited by Derek Palma, Matt Rutkowski, and Thomas Spatzier. 21 December 2016. OASIS Standard. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://docs.oasis-open.org/tosca/TOSCA-Simple-Profile-YAML/v1.0/os/TOSCA-Simple-Profile-YAML-v1.0-os.html\">http://docs.oasis-open.org/tosca/TOSCA-Simple-Profile-YAML/v1.0/os/TOSCA-Simple-Profile-YAML-v1.0-os.html</ref>. [letzter Zugriff 5.9.2019] '),('urn:cts:dhd:2020.hermes_juergen_public_humanities_tools_der_bedarf_an_nieders:','Spätestens mit der Herausbildung des Social Web (auch Web 2.0) seitknapp 15 Jahren, das nicht nur für die Verteilung von Information,sondern tatsächlich auch zur Mitgestaltung von Inhalten genutzt werdenkann, hat das Internet die gesellschaftliche Kommunikationskultur(jedenfalls die derjenigen, die über verlässlichen Zugang verfügen unddiesen nutzen) entscheidend gewandelt. Mit ResearchGate, Academia.edu,Mendeley und als neue, explizit nicht-kommerzielle Variante <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://hcommons.org/about/\">HCommons</ref> entstanden eine Reihe sozialer Medien spezifisch für den wissenschaftlichen Bereich, über die Forschungsergebnisse ausgetauscht und bewertet werden können und mit denen v.a. der Kontakt zu Kolleg|inn|en aufgenommen werden kann (Sugimoto et al. 2016). Jenseits dieser spezialisierten sozialen Medien nutzen Wissenschaftler|innen auch die allgemeinen Plattformen wie Facebook und Twitter, letzteres vor allem, um wissenschaftlichen Diskussionen zu folgen, Forschung zu kommentieren und auf eigene Veröffentlichungen - von Ergebnissen, jedoch auch von Daten und Software - aufmerksam zu machen (vgl. van Noorden 2014). Über die allgemein gebräuchlichen sozialen Medien ist es möglich, auch Laien zu erreichen, sei es, um die eigene Reichweite zu erhöhen oder um neue Nutzerkreise zu gewinnen, die mitunter sogar am Forschungsprozess partizipieren können. Entsprechende Programme wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">public engagement</hi>oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Citizen</hi> bzw. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CrowdScience</hi> sind institutionell erwünscht (vgl. Deutsche Akademie der Technikwissenschaften et al. 2014) und innerhalb der Wissenschaften durchaus verbreitet (vgl. Franzoni & Sauermann 2014). Forschung – nicht zuletzt die in den Geisteswissenschaften – generiert große Mengen an Daten, Information und Wissen, die für (Teil)Öffentlichkeiten interessant und relevant sein können. Nun ist die Publikation von Forschungsdaten – zusätzlich zu denbisher gebräuchlichen Publikationsmedien – zwar weithin erwünscht (siehe RFII 2016), zur Zeit allerdings alles andere als weitreichend umgesetzt. Dafür können sehr viele unterschiedliche Ursachen ausgemacht werden(vgl. Kaden 2018). Auf der anderen Seite bieten soziale Medien, hiervor allem Twitter, die Möglichkeit, granulare Informationshäppchen fein dosiert in den Timelines von Nutzer|inne|n erscheinen zu lassen und über diesen Weg deren Aufmerksamkeit zu gewinnen. Die Nutzung von privatwirtschaftlichen Plattformen, die vorwiegendmonetäre Interessen verfolgen, für die Wissenschaftskommunikation istnicht unproblematisch. Momentan existieren allerdings schlicht keinenicht-kommerziellen Alternativen Plattformen, über die man auf relativsimple Weise ein ähnlich großes Publikum erreichen könnte. Ein Twitterprojekt, das weitreichende Beachtung fand bis hin zu einem <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.nytimes.com/2013/11/18/business/media/history-comes-to-life-with-tweets-from-the-past.html\">Artikel in der New York Times</ref>, war das Projekt <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://9nov38.de/\">@9nov38</ref> -heute vor 75 Jahren, in dem fünf Historiker|innen die zeitliche Dimension in die Erzählung von Ereignissen derReichspogromnacht über Twitter mit einbezogen. Nun ist die manuelleErstellung einzelner Tweets sehr aufwendig und für größere Datensätzeeigentlich nicht ohne weiteres zu leisten. Doch im Grunde liegen dieDaten, die für derartige Projekte gesammelt wurden, im Normalfallbereits in einem strukturierten Format vor, etwa in einer Datenbankoder als Spreadsheet. Auf dieser Grundlage wurde nach einem Austauschmit den am @9Nov38-Projekt beteiligten Historiker|innen auf dem <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.histocamp.de/\">Histocamp</ref> 2015 der Webservice<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">autoChirp</hi> entwickelt, zunächst im Rahmen eines Projektseminars, seither weiter betreut durch das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Institut für Digital Humanities</hi> (IDH) in Köln (Hermes et al. 2017). autoChirp ist ein Webservice, der nicht auf eine spezifische Anwendung hin entwickelt wurde, sondern eine Plattform bietet, um diversen, u.a. historischen Projekten einen niedrigschwelligen Zugang zu für sie hilfreicher Technologie zu ermöglichen. In dem bewusst einfach gehaltenen Webinterface können strukturierte Daten hochgeladen werden, um sie automatisiert auf spezifizierte Zeitpunkte zu schedulen und zu veröffentlichen. Das erste Projekt, das autoChirp nutzte, war <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/NRWhistory\">@NRWHistory</ref>, bei dem in einem Projektseminar von Düsseldorfer Historiker|innen die Entstehung des Landes NRW um 70 Jahre zeitversetzt nacherzählt wurde (siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nrwhistory.de/\" />). Kurz darauf wurde überautoChirp mit <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/TiwoliChirp\">@TiwoliChirp</ref> einweiterer Veröffentlichungskanal für bereits über eine Smartphone-Appveröffentlichten Forschungsergebnisse der Literaturwissenschafteingesetzt. Inzwischen greifen eine ganze Reihe von Projekten, die regelmäßige Tweets publizieren, auf autoChirp zurück. Das mit mehr als 4000 Followern mit Abstand reichweitenstärkste davon ist <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/die_reklame\">@Die_Reklame</ref>, mitdem Akteure aus dem Projekt <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://9nov38.de/\">@9Nov38</ref> bemerkenswerte historische Werbeanzeigen twittern. Von Interesse sinddiese, weil gerade Werbung extrem gegenwartsbezogen ist, was einenEinblick in die entsprechende Zeit der ursprünglichen Publikation gibt(vgl. Hoffmann 2018). Ein weiteres Projekt mit historischem Bezug ist<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verbrannte Orte</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/picturexnet\">@pictureXnet</ref>), das die Orte von Bücherverbrennungen im Dritten Reich auf einer Karte sammelt (siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://verbrannte-orte.de/\" />) und diese an den entsprechenden Jahrestagen der Verbrennungen vertwittert. Die Twitter-Plattform hilft hier dabei, Aufmerksamkeit zu generieren und auch Daten zu den Ereignissen zu sammeln. Einen sehr ähnlichen Ansatz verfolgt das Projekt <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/gedenkplaetze\">@gedenkplaetze</ref>. 2019 jährte sich zum 250. Mal des Geburtstag von Alexander von Humboldt. In diesem Jahr von besonderem Interesse war daher seine Chronik (siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://edition-humboldt.de/chronologie/\" />), die von der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW) herausgegeben wird und inzwischen auch über autoChirp an Twitter angebunden wurde (Hermes 2017). Bemerkenswert hier ist, dass die Chronik unter den Twitter-Account <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/avhchrono\">@AvHChrono</ref> jahrestagsaktuell verfolgt werden kann, was von knapp 200 Leser|innen in Anspruch genommen wird. Diese tagesaktuelle Konsultation der Daten hat auch schon zur Feststellung von Fehlern geführt, die an die BBAW rückgemeldet und anschließend korrigiert wurden. Auch dieses Beispiel zeigt, dass Social Media keine Kommunikation auf der Einbahnstraße sein muss. Zwei der neuesten autoChirp-nutzenden Projekte kommen aus dem Bereich der Kunstgeschichte, einer bildbasierten Wissenschaft, deren Grundlage historische visuelle Objekte sind. Daher bedeutet die Einführung digitaler Methoden in das Fach vor allem die Entwicklung von Analyseprozessen, die sich auf Bild- und Metadaten beziehen (Klinke 2018). Diese werden nicht nur in der Forschung erzeugt, sondern kommen bisher vor allem aus den Sammlungsinstitutionen (GLAM). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"193_final-390166f7cb697310b3c506e55053bf9b.png\" /> <head> Abbildung 1: Ein Tweet aus dem Fundus des ClevelandFunFacts-Twitterbots</head></figure> Museen sind einer umfangreichen Transformation unterworfen, in der sie ihre Aufgaben unter dem Vorzeichen der Digitalisierung, Social Media und Virtual Reality neu definieren müssen (Kohle 2019). So eröffnet die Publikation der Sammlungsdaten als Open Data neue Möglichkeiten, die kulturellen Artefakte in neue, zeitgenössische Zusammenhänge zu bringen, in denen sie neue Bedeutungszuschreibungen erhalten können. Durch die Verwendung von autoChirp können offene Sammlungsdaten und globale Öffentlichkeit durch das visuelle Medium Twitter zusammengebracht werden. Auch hier erlaubt Twitter nicht nur die Kommunikation in eine Richtung, sondern auch die Partizipation des Publikums durch Kommentare, Retweets und das Einbinden in neue Kontexte. Zwei Beispiele aus dem Jahr 2019 machen dies deutlich: Der Tweetbot <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/cart_fun_facts?lang=en\">@cart_fun_facts</ref>baut auf der Open Data-Strategie des Cleveland Museum of Art auf. Das1916 gegründete Museum ist eines der umfassendsten Kunstmuseen derWelt, das am 23. Januar 2019 bekannt gegeben hat, dass es sich absofort als eine Open-Access-Institution betrachtet, die dieBezeichnung Creative Commons Zero (CC0) für hochauflösende Bilder undDaten im Zusammenhang mit ihrer Sammlung verwendet (siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.clevelandart.org/open-access\" />). Die Öffentlichkeit hat damit jetzt die Möglichkeit, Bilder von mehr als 30.000 gemeinfreien Kunstwerken zu kommerziellen und nichtkommerziellen Zwecke zu teilen, neu zu mischen und wiederzuverwenden. Der von Harald Klinke (LMU München) entwickelte Tweetbot verwendet die in der Datenbank befindlichen “Fun Facts”, die täglich auf Flashcards zusammen mit den Abbildungen der Kunstwerke im Format eines visuellen Memes über den autoChirp-Service getwittert werden (siehe Abbildung 1). Ein weiteres Beispiel ist der auf der Digital Art History Summer School 2019 in Malaga (DAHSS) durch Studierende entwickelte Tweetbot <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://twitter.com/thyssenmlgbot\">@thyssenmlgbot</ref>. Dieser twittert die Werke des dortigen Museum Carmen Thyssen unter Zuhilfenahme von NLP-Techniken und autoChirp, wodurch die Beschreibungstexte auf relevante Topics untersucht und diese in Hashtags umgewandelt werden. Dieses Projekt hat einerseits gezeigt, wie Studierende mithilfe von digitalen Kompetenzen einer GLAM-Institution helfen können, ihre Werke einer breiteren Öffentlichkeit zu vermitteln. Andererseits, wie diese Vermittlung einen Rückkanal erhalten kann, der es dem Publikum erlaubt, auf die Werke zu reagieren (beispielsweise durch in die Tweets integrierte Frage nach der vermuteten Entstehungszeit des Werks). Auf diese Weise können auch Werke, die üblicherweise nicht in der Ausstellung gezeigt werden, sondern im Depot verbleiben, sichtbar gemacht werden. Ein Online-Tool wie autoChirp ist dafür ein Hilfsmittel, das einen niederschwelligen Zugang zu neuen Formen der digitalen Museumskommunikation ermöglicht und deshalb gerade auch in der Lehre eingesetzt werden kann. Das IDH betreibt inzwischen neben autoChirp zur automatisierten Veröffentlichung auf Twitter auch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">autoPost</hi>für analoge Aufträge für Facebook-Seiten. Beide Services basieren aufSpring, einem quelloffenen Java-Framework für Web-Anwendungen.Der Quellcode ist unter Open Source-Lizenz (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">EclipsePublic Licence</hi>) auf GitHub beziehbar (siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/DH-Cologne/autoChirp\" /> und <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/DH-Cologne/auto-post\" />),so dass eigene Services betrieben werden können. Das IDH stellt aberauch beide Services für alle Interessierten zur Verfügung (siehe <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://autochirp.spinfo.uni-koeln.de/\">https://autochirp.spinfo.uni-koeln.de</ref>und <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://autopost.spinfo.uni-koeln.de/home\" />). Bei der Implementation wurde vor allem auf Modularität und Erweiterbarkeit geachtet, um das Programm ohne größeren Aufwand auf weitere Social Media Plattformen, wie z.B. Instagram portieren zu können, sofern diese eine entsprechende API (Application-Programming-Interface) anbieten. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"193_final-17bdd37933ab46642cd190b4288a8042.png\" /> <head> Abbildung 2: Screenshot des autoPost-Services, mit dem große Mengen von geplanten Facebook-Posts realisiert werden können (hier zum Tiwoli-Projekt).</head></figure> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-eb924c9b-7fff-96a8-c62c-b686cd7051ee\" />Bei der Datenpersistenz wurde bei autoPost auf eine schwergewichtigere, aber performantere Datenbank gesetzt, da die Erfahrung mit autoChirp gezeigt hat, dass ein freier Scheduling-Service sehr gut angenommen wird und die Zahl der Datenbankeinträge dementsprechend groß werden kann. Um Nutzer|inne|n von autoChirp die Möglichkeit zu bieten, ihre Inhalte, die in autoChirp schon geplant sind, auch auf Facebook zu veröffentlichen, wurde für autoChirp eine Export-Funktion angelegt. Tweets können gruppenweise als TSV-Datei heruntergeladen und in autoPost als Facebook Posts importiert werden. Während autoChirp schon seit 2016 läuft und für knapp 150 Nutzer|innen-Accounts bereits über 17.500 Tweets veröffentlicht hat (weitere 10.000 Tweets sind terminiert, aktuelle Zahlen erhält man über die <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://autochirp.spinfo.uni-koeln.de/stats\">Statistik-Seite</ref>desServices), startete autoPost erst im Herbst 2019.Mit <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.facebook.com/التاريخ-السوري-المعاصر-Syrian-Modern-History-480143552037928/\"><hi rend=\"italic\">Syrian Modern History</hi></ref> und<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.facebook.com/ph.weekly/\"><hi rend=\"italic\">Public History Weekly</hi></ref> konnten aber bereits zwei wissenschaftlich betreute Accounts mit kombiniert über 36.000 Facebook-Abonnent|inn|en gewonnen werden, die autoPost täglich zur Bewerbung von Archiv-Artikeln nutzen. Die Services autoChirp und autoPost sind Beispiele, an denen sich eine der wichtigen Aufgaben für die Digital Humanities spezifizieren lässt: Die Entwicklung erfolgte, weil Wissenschaftler|innen (nicht nur) aus den Geisteswissenschaften einen Bedarf hatten, ihre Daten auf Social Media Plattformen zu teilen. Dafür benötigten sie Tools, die eine niedrige Einstiegsschwelle haben und ihnen dabei Arbeit abnehmen können, wenn sie Aspekte ihrer Forschung öffentlich sichtbar machen und Studierende sowie die interessierte Öffentlichkeit in den Forschungsprozess (hier zuvorderst: In die Datensammlung) einbinden wollen. Insofern verstehen wir die Entwicklung von autoChirp und autoPost als Hilfsmittel zur Etablierung einer offenen, transparenten und partizipativen Wissenschaft (Open Science). Die Erfahrungen mit den hier vorgestellten Tools zeigt, dass die Methoden sowohl von den Wissenschaftler|inne|n, als auch vom Publikum angenommen werden und mithin das Potenzial haben, den Geisteswissenschaften eine größere Präsenz in der Öffentlichkeit zu ermöglichen und damit eine höhere Relevanz in der Gesellschaft zu erzielen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Deutsche Akademie der Technikwissenschaften / Union der Deutschen Akademien der Wissenschaften / Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina </hi> (2014): “Zur Gestaltung der Kommunikation zwischen Wissenschaft, Öffentlichkeit und den Medien. Empfehlungen vor dem Hintergrund aktueller Entwicklungen.” München: acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V. / Mainz: Union der Deutschen Akademien der Wissenschaften e.V. / Halle (Saale): Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina e.V. – Nationale Akademie der Wissenschaften. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Strötgen, Jannik</hi> (2015): „When Does German Literature Take Place? – On the Analysis of Temporal Expressions in Large Corpora”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of DH2015</hi>, Sydney: Alliance of Digital Humanities Organisations. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Franzoni, Chiara / Sauermann, Henry </hi> (2014): “Crowd science: The organization of scientific research in open collaborative projects”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Research Policy</hi>, Amsterdam: Elsevier Volume 43/1, 1-20. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hermes, Jürgen</hi> (2017): „Neu: Alex von Humboldt auf Twitter!\", in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">TEXperimenTales</hi>, 17/08/2017, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://texperimentales.hypotheses.org/2069\" />. [letzter Zugriff 18.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hermes, Jürgen / Hoffmann, Moritz / Eide, Øyvind / Geduldig, Alena / Schildkamp, Philip</hi> (2017): „Twhistory with autoChirp\" in: DHd 2017 Bern – Digitale Nachhaltigkeit. Abstractband. Bern: DHd, 277ff. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoffmann, Moritz</hi> (2018): „Von Funden und Schwellen: Die Reklame“, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.moritz-hoffmann.de/2018/04/13/von-funden-und-schwellen-die-reklame/\" /> [letzter Zugriff 18.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaden, Ben</hi> (2018): „Warum Forschungsdaten nicht publiziert werden“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LIBREAS, Library Ideas</hi> 33. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Klinke, Harald</hi> (2018): „Daten-analyse in der Digitalen Kunstgeschichte. Neue Methoden in Forschung und Lehre und der Einsatz des DHVLab in der Lehre”, in: Harald Klinke (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">#DigiCampus. Digitale Forschung und Lehre in den Geisteswissenschaften</hi>, München, 2018, S. 19-34. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kohle, Hubertus</hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Museen digital. Eine Gedächtnisinstitution sucht den Anschluss an die Zukunft</hi>. Heidelberg: Heidelberg University Publishing. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">RfII – Rat für Informationsinfrastrukturen </hi> (2016): Leistung aus Vielfalt. Empfehlungen zu Strukturen, Prozessen und Finanzierung des Forschungsdatenmanagements in Deutschland, Göttingen. URL: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.rfii.de/?p=1998\" /> [letzter Zugriff 18.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schwarz, Ingo</hi> (2019): „Zur Alexander von Humboldt-Chronologie”, in Ottmar Ette (Hg): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">edition humboldt digital</hi>, hg. v. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften, Berlin. Version 5 vom 11.09.2019. URL: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://edition-humboldt.de/v5/H0000002\" /> [letzter Zugriff 18.12.2019] '),('urn:cts:dhd:2020.herrmann_j_berenike_hungere_schon_nach_dem_naechsten_band:','Kaum ein geisteswissenschaftlicher Forschungsgegenstand hat eine so intensive Diskussion erfahren wie die Metapher (Eggs, 2000). Doch existieren nur wenige Ansätze zu ihrer Formalisierung innerhalb der Digital Humanities. Unser Beitrag stellt einen einfachen Ansatz der Metaphernanalyse auf grösseren Datenmengen vor, um auch in nicht-annotierten Texten metaphorische Mappings zu finden. Mit diesem Ansatz analysieren wir konzeptuelle Strukturen des Leseerlebens von Laien-RenzensentInnen. Mittels einer Verschränkung korpusbasierter und korpusgetriebener Methoden (Tognini-Bonelli, 2001) untersuchen wir ein Korpus von Laienrezensionen (ca. 1,3 Mio Beiträge) explorativ auf den Metapherngebrauch mit der Zieldomäne ‘Leseerleben’. Metaphern werden mit der Kognitiven Theorie der Metapher (KTM) als Denk- bzw. Erfahrungsfiguren (Lakoff & Johnson, 1980, S. 4) gefasst. Ausgehend von Befunden zu Laienbuchrezensionen im Englischen (Stockwell, 2009; Nuttall & Harrison, 2018) und zu feuilletonistischen Rezensionen (Köhler, 1999) operieren wir auf der Sprachoberfläche und inferieren von dort konzeptuelle Mappings zwischen Ziel- und Quelldomänen (Herrmann, im Druck; Shutova, 2017; Steen et al., 2010), wobei besonderes Augenmerk auf das Mapping LESEN IST NAHRUNGSAUFNAHME gelegt wird. Ausgangspunkt ist der Befund Nuttall und Harrisons (2018), dass Nahrungsmetaphern in englischsprachigen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Goodreads</hi>-Laienrezensionen einen der häufigsten Metapherntypen darstellen (siehe auch Radway, 1986). Von dort konstruieren wir die Arbeitshypothese, dass in den sozialen Settings des als ‘nicht-solitär’ kommunizierten social reading eine Nahrungsmetaphorik – mit ihrer experientiell-sozialen Grundierung – besonders geeignet ist, um Anschlusskommunikation zu evozieren (vgl. Narula, 2014; Peplow et al., 2016). Das LoBo-Korpus (extrahiert von der Social Reading-Plattform“Lovelybooks”) beinhaltet ca. 1,3 Mio. deutschsprachigeLaienrezensionen von 54.000 NutzerInnen, die sich auf jeweils ein Buchbeziehen. Die Bücher sind kategorisiert nach 15 Genres, die derPlattform selbst entnommen sind. Das Korpus ist PoS-annotiert(Tree-Tagger), lemmatisiert und in CWB(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://cwb.sourceforge.net/index.php\">http://cwb.sourceforge.net/</ref>)indiziert. Für die manuelle Annotation wurde das UAM CorpusTool(Version 2.8.16)(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.corpustool.com/\">http://www.corpustool.com/</ref>) verwendet. Angesichts der Herausforderungen einer reliablen automatischen Metapherndetektion (Veale, Shutova, & Klebanov, 2016) wählen wir bewusst eine korpusstilistische Herangehensweise (Deignan & Semino, 2010). Wir verschränken als induktiven Schritt A Kookurrenzanalyse und manuelle Identifikation mit einem deduktiven Schritt B (regelbasierte Suche nach spezifischen Quelldomänen-Indikatoren). Ziel ist eine möglichst hohe Vollständigkeit und Genauigkeit der Identifikation potenzieller Metapherntypen, wobei eine formale Evaluation der Methode im gegenwärtigen Stadium mangels Goldstandard jedoch nicht möglich ist. Um in Schritt A die Metaphern zu finden, die sich auf Leseerlebenbeziehen, müssen zunächst Objekte des Leseerlebens (OdL) identifiziertwerden. OdL sind Referenten des Leseerlebens(<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">literarische Werke </hi>wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Buch, Geschichte, Roman,</hi> sowie Teilaspekte wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ende, Seite, Handlung, Spannung, Autor, Figur</hi>). Sie sind die Nodes, deren Kontext wir auf metaphorische Sprachverwendung untersuchen: Als Indikatoren der Zieldomäne (‘Lesen’) werden sie in Ausdrücken wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hungere schon nach dem nächsten Band</hi> mit Quelldomänen (hier ‘Nahrungsaufnahme’) verknüpft. In der Korpusanalyse überprüften wir mittels Kookkurrenzen die zusammen mit den Nodes signifikant häufig auftretenden Inhaltswörter (Nomen, Adjektive, Verben) auf metaphorische Verwendung. Ergänzend zur Korpusanalyse annotieren wir eine Stichprobe auf metaphorischen Sprachgebrauch (Herrmann, Woll, & Dorst, 2019). Unsere erste Fallstudie untersuchte insgesamt 18 randomisiert ausgewählte Rezensionen zu sechs Büchern (je drei pro Buch). Dieses Subkorpus enthält zu gleichen Teilen Rezensionen von “anspruchsvollen Bestsellern” und Fantasy-Romanen. Ziel war es, die Sequenz metaphorischer Ausdrücke sowie die lexikalische und konzeptuelle Variation abzuschätzen. In Schritt B untersuchten wir ausgehend von der Annahme eines systematischen Mappings LESEN IST NAHRUNGSAUFNAHME (ausgehend von entsprechenden Befunden durch Nuttall & Harrison, 2018, Köhler, 1999) die je hundert häufigsten Lemmata der drei “Inhaltswortklassen” Substantiv, Adjektiv und Verb auf mögliche Indikatoren. Innerhalb eines Fensters von zehn Wörtern um die in Schritt A festgelegten OdL (Ausdrücke, die Zieldomäne LESEN indizieren, z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Band </hi>in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hungere schon nach dem nächsten Band</hi>) wurde dabei nach Lexemen mit einer Grundbedeutung in der Domäne NAHRUNGSAUFNAHME (etwa <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hungere</hi>) gesucht. Mangels eines out-of-the-box semantischen Taggers (vgl. Demmen et al., 2015) nutzten wir Dornseiffs (2004) semantisches Feld ‘Essen und Trinken’ zur Erstellung einer nach Häufigkeit sortierten Lemmaliste. Von den resultierenden 1.386 Lemmata finden sich 993 mindestens einmal im LoBo-Korpus. Ein Problem, das besonders die häufigen Lemmata betrifft, ist Domänengeneralität. Zum einen ist die Zuordnung zur Zieldomäne LESEN nicht immer gegeben, zum anderen ist der metaphorische Wortgebrauch im Einzelfall nicht gesichert (es kann sich z.B. um eine Inhaltsangabe handeln, in der unmetaphorisch von Nahrungsaufnahme die Rede ist). Diese Schwäche haben wir reduziert, indem besonders häufige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">false positives</hi> sowiebesonders periphere Mitglieder dessemantischen Feldes aus der Liste entferntwurden(<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">gar, langweilig, hart, Atmosphäre, Pferd, zusagen, </hi>etc.). Die resultierende Liste (s. Tabelle 1 für Ausschnitt) erlaubt zwar selbst keine Rückschlüsse auf die tatsächliche Metaphernverwendung, dient jedoch als Zwischenschritt um Nahrungsmetaphern im Korpus zu finden, die sich in der Folge qualitativ untersuchen lassen. Lemma (semantisches Feld: Essen & Trinken) Die Ergebnisse der Schritte 1 und 2 zeigen eine grosse Vielfalt metaphorischer Ausdrücke auf, die sich auf verschiedene Objekte des Leseerlebens beziehen. Aufschlussreich ist dabei nicht die absolute Häufigkeit der Metaphernkandidaten im Korpus – zumal keine zuverlässigen Vergleichsdaten zur Verfügung stehen –, wohl aber die quantitative Analyse der relativen Verteilung auf Rezensionen verschiedener Ratings und Genres. Das Auftreten der hier untersuchten stark wirkungsbezogenen Metaphorik gibt etwa Aufschlüsse über Rezensionsmuster, die sich je nach quantitativer Bewertung und je nach literarischer Gattung unterscheiden. Die qualitative Untersuchung ermöglicht dagegen eine erste Typologie von Mappings, die wir im Folgenden mit Beispielen für konventionelle und kreative Metaphern illustrieren. Viele Ausdrücke sind erwartete, stark konventionalisierte Metaphern, wie etwa <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verschlingen</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Geschmack</hi>: Es finden sich darüber hinaus aber auch viele Beispiele, die einen kreativen Umgang mit Metaphern illustrieren: Unsere Resultate zeigen bislang fünf verschiedene Typen von LESEN IST NAHRUNGSAUFNAHME auf. Lesen wird etwa (A) als eine Form von Nahrungsaufnahme konzeptualisiert, bei der Lesende als ‘Essende’ und literarische Werke und deren Bestandteile als ‘verzehrbar’ positioniert werden. Weiter wird (B) Schreiben als ‘Kochen’ und ‘Bewirten’ dargestellt, wobei Autoren als Köche, Lesende als Gäste und Lektüre als bekocht/bewirtet erscheinen. Darüber hinaus findet sich aber auch (C) ein anderes Mapping, das zwar auf die gleiche Quelldomäne zurückgreift, aber dem Objekt des Leseerlebens selbst als Agnes konstruiert. Andere Mappings (D) beziehen sich dagegen direkt auf die Objekte des Leseerlebens, werden sprachlich aber als Vergleich realisiert, der nach Steen et al. (2010) stärker intentional markiert ist. Schliesslich findet sich eine Reihe (E) von Mappings, die zwar auf die Quelldomäne NAHRUNGSAUFNAHME und Zieldomäne LESEN rekurrieren, sich dabei aber nicht auf Vorgänge der Nahrungsaufnahme, sondern auf das Embodiment von Emotionen zu beziehen scheinen. Unsere Studie leistet einerseits einen methodischen Beitrag zur Metaphernidentifikation mit einfachen korpusstilistischen Mitteln und gibt andererseits Aufschluss über die Produktivität der Quelldomäne NAHRUNGSAUFNAHME für die Konzeptualisierung von Leseerleben. Schliesslich zeigt unsere manuelle Annotation weitere Mappings auf, die den Umgang mit Objekten des Leseerlebens nicht als Nahrungsaufnahme konzeptualisieren, sondern als ‘Reisen’ und ‘Bewegung’, oder auch auch als ‘Interaktion mit externen Kräften’. Bücher und Geschichten werden einerseits als ‘Behälter’, andererseits wie ‘Personen’ mit Qualitäten und Intentionen konzeptualisiert, ja als ‘Freunde’ der Lesenden, wobei ‘gegenseitige Kompatibilität’ als axiologischer Wert - situiert zwischen den inhaltlichen und (hedonistisch sowie praktisch) wirkungsbezogenen Werten nach Heydebrand und Winko (1996) - erscheint. Folgestudien sollen die Verbesserung der automatisierten Detektion leisten, unter anderem durch die Einbindung von semantischen Informationen aus GermaNet. So sollen durch systematische Untersuchung der häufigen konzeptuellen Metaphern und ihre Korrelation mit der Lovelybooks-Sterne-Wertung weitere Rückschlüsse auf zugrundeliegende Wertmassstäbe bei der Bewertung von online-Laienrezensionen ermöglicht werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Demmen, J. / Semino, E. / Demjén, Z. / Koller, V. /Hardie, A. / Rayson, P. / Payne, S.</hi>(2015): “A computer-assisted study of the use of Violence metaphors for cancer and end of life by patients, family carers and health professionals” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal of Corpus Linguistics</hi>, 20/2: 205–231. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dornseiff, F.</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Der deutsche Wortschatz nach Sachgruppen</hi>. Mit einer lexikographisch-historischen Einführung und einer ausführlichen Bibliographie zur Lexikographie und Onomasiologie (8. völlig neu bearb. u. m. einem alphabet. Zugriffsreg. vers. Aufl. Reprint 2010). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110901009\">https://doi.org/10.1515/9783110901009</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eggs, E.</hi> (2000): «Metapher» in: Gert Ueding (Hg.), Historisches Wörterbuch der Rhetorik, Bd. 5, Tübingen 1109-1183. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Genette, G.</hi> (1989): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Paratexte: Das Buch vom Beiwerk des Buches</hi>. (D. Honig, Übersetzung). Frankfurt am Main: Campus. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Herrmann, J. B.</hi> (im Druck): «Operationalisierung der Metapher zur quantifizierenden Untersuchung deutschsprachiger literarischer Texte im Übergang vom Realismus zur Moderne» in: Tagungsband DFG-Symposium „Digitale Literaturwissenschaft“ (Villa Vigoni, 09.-13.10.2017). Berlin: De Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Herrmann, J. B. / Woll, K. / Dorst, A. G.</hi> (2019): “Linguistic Metaphor Identification in German” in: S. Nacey / A.G. Dorst / T. Krennmayr / W. G. Reijnierse (Hg.), MIPVU in Multiple Languages, Amsterdam: John Benjamins. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heydebrand, R. / Winko, S.</hi> (1996): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Einführung in die Wertung von Literatur: Systematik - Geschichte - Legitimation</hi>. Paderborn, Zürich [etc.]: Schöningh. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Köhler, M.</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wertung in der Literaturkritik: Bewertungskriterien und sprachliche Ausdrucksmöglichkeiten des Bewertens in journalistischen Rezensionen zeitgenössischer Literatur</hi> (PhD Dissertation, Universitätsbibliothek der Universität Würzburg). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/784\">https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/784</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lakoff, G. / Johnson, M.</hi> (1980): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Metaphors we live by</hi>. Chicago, IL: University of Chicago Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Narula, S. 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J. / Dorst, A. G. / Herrmann, J. B. / Kaal, A. A. / Krennmayr, T. / Pasma, T. </hi> (2010): A Method for Linguistic Metaphor Identification: From MIP to MIPVU. Amsterdam and Philadelphia: John Benjamins. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stockwell, P.</hi> (2009): Texture: A cognitive aesthetics of reading. Edinburgh: Edinburgh University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tognini-Bonelli, E</hi>. (2001): Corpus Linguistics at Work. Amsterdam: John Benjamins. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Veale, T., Shutova, E. / Klebanov, B. B.</hi> (2016): “Metaphor: A Computational Perspective” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Synthesis Lectures on Human Language Technologies</hi>, 9/1: 1–160. '),('urn:cts:dhd:2020.hessbrueggen_walter_stefan_positivismus_der_geistigen_gegenst:','Kritiker der digitalen Geisteswissenschaften machen der Disziplin gerne den Vorwurf des ‚Positivismus‘. Hier kann man drei Tendenzen unterscheiden: (1) Die digitalen Geisteswissenschaften verkennen die grundsätzliche Unangemessenheit quantitativer Argumente in der Auseinandersetzung mit Kunstwerken. (2) Sie ergeben sich ohne Widerstand der Unterordnung kritischer Wissenschaft unter die technokratische Verwertungslogik des Kapitalismus. (3) Sie sind geprägt von irregeleitetem Szientismus, der den ‚formalen Objekten‘, die unsere Kultur ausmachen, nicht gerecht werden kann (so das Referat in Eyers 2013, n. p.). Die letzten beiden Argumentationsstrategien lassen sich auch unter dem Begriff der ‚technopositivistischen Rationalität‘ subsumieren, der die digitalen Geisteswissenschaften verpflichtet sind (Bishop 2018, 126). Kritik am Positivsmus gibt es jedoch nicht nur von Gegnern, sondern auch von Vertretern der digitalen Geisteswissenschaften selbst. Rein quantitative, mechanische, reduktionistische und am Buchstaben klebende Verfahren müssen als positivistisch zurückgewiesen werden (Drucker 2012, 86). Statt positivistischer Ansätze bei der Sammlung und Analyse von Daten müsse ‚reflexiv‘ und unter Einbeziehung von ‚Theorie‘ vorgegangen werden (Neilson et al. 2018, 5). Doch niemand erklärt, was genau gegen ein positivistisches Verständnis digitaler Forschungspraxen in den Geisteswissenschaften spräche. Bei genauerer Betrachtung kann gerade ein solches positivistisches Selbstbild der Theoriebildung in den digitalen Geisteswissenschaften neue Spielräume eröffnen und zugleich den längst fälligen Dialog zwischen DH und der Wissenschaftsphilosophie weiter vorantreiben. Ich werde mich im folgenden auf einen Text eines Vertreters des sogenannten ‚logischen Positivsmus‘ der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts beschränken, Rudolf Carnaps ‚Der logische Aufbau der Welt‘ (1928); die internen Meinungsverschiedenheiten der logischen Positivisten (Creath 2017, passim), die zum Teil auch die hier zu behandelnden Fragen berühren, müssen zunächst außer acht bleiben. Die folgende Analyse wird sich auf zwei Aspekte der DH beschränken: ihren Gegenstand und ihre Methodik. Zu zeigen ist, dass digitale Objekte im Sinne der DH zugleich Gegenstände der Geisteswissenschaft im Sinne Carnaps sind. Die Methode der DH ist die rationale Rekonstruktion geisteswissenschaftlicher Begründungsweisen im Sinne Carnaps, die wiederum darauf beruht, dass wissenschaftliche Aussagen der digitalen Geisteswissenschaften in einem noch genauer zu bestimmenden Sinne formale Aussagen sind (nämlich auf einer bestimmten Art und Weise der Formalisierung beruhen). Carnap erkennt die Existenz ‚geistiger Gegenstände‘ explizit an und weist ausdrücklich darauf hin, dass sie zum Gegenstandsgebiet der Geisteswissenschaften zu zählen sind (Carnap 1928, §23, 29). Die Selbständigkeit dieser Gegenstände sei gerade von Philosophen des 19. Jahrhunderts nicht ausreichend gewürdigt worden (Carnap 1928, §23, 30). Geistige Gegenstände sind nur auf Umwegen empirisch erfahrbar (Carnap 1928, §24, 30). Ihre Existenz setzt zwar mindestens einen Träger voraus. Jedoch können sie persistieren, auch wenn ihre Träger wechseln, und sind auch existent, wenn sie sich nicht in äußerem Verhalten ‚manifestieren‘ (Carnap 1928, §24, 31). Paradigmatische Beispiele solcher Gegenstände sind für Carnap Staaten oder Handlungskonventionen (\"Sitten\" wie etwa das Lüften des Hutes als Gruß, Carnap 1928, §23, 30). Während die Manifestation geistiger Gegenstände in erster Linie für die Sozialwissenschaften von Belang sein dürfte, ist die zweite Art und Weise, wie uns solche Gegenstände zugänglich sind, für die digitalen Geisteswissenschaften von unmittelbarem Interesse. Die Rede ist von der ‚Dokumentation‘: „Als Dokumentationen eines geistigen Gegenstandes bezeichnen wir dauernde physische Gebilde, in denen das geistige Leben gewissermaßen erstarrt ist, Produkte, dingliche Zeugen und Dokumente des Geistigen.“ (Carnap 1928, §24, 31). Sie stellen für die Geisteswissenschaften die hauptsächlichen Erkenntnisquellen dar, weil \"[…] die Erforschung nicht mehr bestehender geistiger Gegenstände (und diese machen ja den größeren Teil des Gebietes aus) fast ausschließlich auf Rückschlüssen aus Dokumentationen beruht, nämlich aus schriftlichen Aufzeichnungen, Abbildungen, gebauten oder geformten Dingen oder dergl.\" (Carnap 1928, §24, 31f). Carnaps Begriff des geistigen Gegenstandes ist nahezu deckungsgleich mit der in CIDOC CRM kodifizierten Klasse des ‚begrifflichen Objekts‘ (conceptual object, CIDOC CRM SIG 2015). Begriffliche Objekte sind wie geistige Gegenstände im Sinne Carnaps immateriell und deswegen nicht direkt erfahrbar. Sie benötigen einen Träger, entweder durch Manifestation im menschlichen Geist, oder durch Dokumentation in physischen Gegenständen. Sie sind aber von der Existenz bestimmter individueller Träger unabhängig, sofern weitere geistige oder materielle Träger desselben Begriffsgegenstandes existieren. Geistige Gegenstände, die uns allein durch die Existenz von Dokumentationen im Carnapschen Sinne zugänglich sind, werden im Rahmen von CIDOC CRM als Informationsobjekte bezeichnet. Ein Informationsobjekt ist ein immaterieller, d. h. nicht direkt erfahrbarer Gegenstand, der eine objektiv erkennbare Struktur aufweist und als Einheit dokumentiert ist. Informationsobjekte sind somit geistige Gegenstände im Sinne Carnaps, die für uns nur durch ihre Dokumentation und nicht durch Manifestation zugänglich sind (CIDOC CRM SIG 2015a). Die digitale Provenienzontologie CRMdig geht noch einen Schritt weiter und spezifiziert digitale Objekte als diejenigen CIDOC CRM Informationsobjekte, die als Mengen von Bit-Sequenzen repräsentiert werden können (Dürr et al. 2016, 6). Sowohl digitale Objekte wie Informationsobjekte insgesamt sind begriffliche Objekte im Sinne von CIDOC CRM und somit geistige Gegenstände im Sinne Carnaps. Der Gegenstandsbegriff der DH, so wie er in grundlegenden Ontologien charakterisiert wird, ist also ‚positivistisch‘, sofern Carnap als Positivist im Sinne der eingangs dargelegten Kritik gelten soll. Carnap nimmt weiter an, dass alle Gegenstände der Wissenschaften auf sogenannte ‚Grundgegenstände‘ zurückgeführt werden können und dass alle Aussagen der Wissenschaften in Aussagen über solche ‚Grundgegenstände‘ übersetzbar seien. In diesem Sinne müssen alle Aussagen der Wissenschaft ihrer „logischen Bedeutung nach […] von nur einem Gebiet handeln“ (Carnap 1928, §41, 56). Carnap weist jedoch auch darauf hin, dass diese Umformungen in den Einzelwissenschaften nicht immer ausdrücklich vorgenommen werden. „Der logischen Form ihrer Aussagen nach hat es die Wissenschaft daher mit vielen selbständigen Gegenstandsarten zu tun.“ (Carnap 1928, §41, 56). Für die ‚digital humanities‘ kann aber jedenfalls festgehalten werden, dass es sich bei ihren ‚primären geistigen Gegenständen‘ um digitale Objekte im Sinne von CRMdig handelt, also um als Objekte durch Konvention individuierte Bitströme. Hierin besteht der kennzeichnende Unterschied zu Geisteswissenschaften in Carnaps Sinne, deren primäre geistige Gegenstände durch Manifestationen konstituiert werden (Carnap 1928, §151, 201). Was nicht als digitales Objekt vorliegt, kann nicht zum Gegenstand der DH gerechnet werden. Ob diese primären geistigen Gegenstände der DH in einer projektierten Einheitswissenschaft noch weiter auf andere rückführbar wären, kann für unsere Zwecke dahingestellt bleiben. Der methodische Eigensinn der digitalen Geisteswissenschaften im Vergleich mit der herkömmlichen Geisteswissenschaft ist jedoch nicht auf den Primat des digitalen Objekts beschränkt. Dies erhellt aus dem Vergleich mit dem Verständnis der mathematischen Naturwissenschaft, wie es bei Carnap vorliegt. Die physikalische Welt entsteht durch Messung bzw. die Zuschreibung von ‚physikalischen Zustandsgrößen‘\" (Carnap 1928, §136, 180), denn: „Die Notwendigkeit der Konstitution der physikalischen Welt beruht […] auf dem Umstand, daß nur diese, nicht aber die Wahrnehmungswelt, die Möglichkeit eindeutiger, widerspruchsfreier Intersubjektivierung gibt.“ (Carnap 1928, §136, 180). Und ohne ‚Intersubjektivierung‘ gibt es keine Wissenschaft: „Die intersubjektive Welt […] bildet das eigentliche Gegenstandsgebiet der Wissenschaft.“ (Carnap 1928, §149, 200) Subjektive Aussagen können dann miteinbezogen werden, wenn sie ausdrücklich als solche ausgewiesen werden (Carnap 1928, §149, 200). Digitale Objekte sind allerdings nicht bloß Quanta, sondern Träger von Informationen. Deswegen wird in den digitalen Geisteswissenschaften nicht, wie in den mathematischen Naturwissenschaften, quantifiziert, sondern formalisiert. Der Vieldeutigkeit dieses Begriffs ist die einschlägige Theoriebildung bislang aus dem Weg gegangen, was weniger verwundert, wenn man sich vergegenwärtigt, dass die philosophiehistorische Analyse nicht weniger als acht unterschiedliche Bedeutungen des Begriffs des Formalen alleine für die Logik ausweist (Dutilh Novaes 2011, 304). Eine dieser acht Bedeutungen ist jedoch hier unmittelbar einschlägig, nämlich die des Formalen als Berechenbarkeit: sowohl die wohlgeformten Ausdrücke eines Kalküls wie auch deren Transformationen lassen sich durch die mechanische Anwendung eindeutiger Regeln generieren (Dutilh Novaes 2011, 323). Formalisierung in diesem Sinne bedeutet dann, Objekte für eine Bearbeitung mithilfe solcher eindeutiger Regeln tauglich zu machen. In der Terminologie von CIDOC CRM besteht Formalisierung also darin, Informationsobjekte zu digitalen Objekten zu transformieren bzw., sehr viel einfacher gesagt, sie zu digitalisieren (mutatis mutandis dürfte Ähnliches für Bild- oder Klangobjekte gelten, auch wenn sie nicht unter den Begriff des Informationsobjekts fallen). Digitale Objekte als solche sind also schon formalisiert, weil sie als Bits vorliegen, die weiteren rechnenden Transformationen zugänglich sind. Weiter unterscheiden sich die ‚epistemischen Dinge‘ der DH untereinander nur durch den Grad ihrer Strukturierung (Trilcke/Fischer 2018, Abschn. 3). Damit ist offensichtlich, dass die theoretischen Aussagen der digitalen Geisteswissenschaft von sich aus schon zum Bereich der Carnapschen intersubjektiv begründeten Wissenschaft gehören, da sie idealerweise für jeden nachvollziehbar sind. Dann aber ist digitale Geisteswissenschaft die ‚rationale Nachkonstruktion‘ herkömmlicher geisteswissenschaftlicher Forschung. Carnap erläutert den Sinn dieser Methodik anhand eines Beispiels aus der Biologie: „Der Botaniker muß sich bei der Nachkonstruktion der Erkennung der Pflanze fragen. Was war in der erlebten Wiederkennung das eigentlich Gesehene, und was war daran die apperzeptive Verarbeitung?; aber er kann doch diese beiden im Ergebnis vereinten Komponenten nur durch Abstraktion trennen.“ (Carnap 1928, §100, 139) In gleicher Weise zwingen uns die Methoden der digitalen Geisteswissenschaften, das eigentlich Gegebene auf dem Wege ‚methodischer Abstraktion‘ von dessen ‚apperzeptiver Verarbeitung‘ zu trennen, intersubjektiv zu verteidigende Aussagen von solchen, die subjektiv bleiben, explizit zu unterscheiden. Ich habe eingangs behauptet, dass ein positivistisches Verständnis der digital humanities neue Spielräume eröffnen würde. Hierfür wäre auf dem Hintergrund des Gesagten wie folgt zu argumentieren: Die digital humanities operieren mit Gegenständen, die bereits als das Resultat einer Formalisierung, nämlich der Digitalisierung, anzusehen sind. Nur in diesem Sinne formalisierte Gegenstände können nämlich weiter durch rechnende Transformationen untersucht werden. Gegenstand der DH ist also das digitale Objekt. Transformationen von digitalen Objekten sind intersubjektiv nachvollziehbar und gehören damit unfraglich in den von Carnap umrissenen Bereich der Wissenschaft, die ‚intersubjektive Welt‘. Damit ist der Bereich dessen, was in den DH nach Carnap Wissenschaft sein kann, jedoch noch nicht erschöpft. Subjektive Aussagen müssen nicht aus dem Bereich der Wissenschaft entfernt werden. Sie müssen nur explizit als solche ausgewiesen werden. Gerade positivistische digitale Geisteswissenschaftler müssen also nicht ‚am digitalen Buchstaben kleben‘. Sie sind allerdings gezwungen, die nicht durch Daten selbst ausgewiesenen Aussagen explizit als solche zu kennzeichnen. Diese Form der methodischen Selbstreflexion macht es möglich, sich mit anderen über den Bereich des Subjektiven streitbar auseinanderzusetzen. Hierin, so meine ich, liegt der methodologische Gewinn der digitalen Geisteswissenschaften für die Geisteswissenschaften als ganze, wenn wir digitale Geisteswissenschaft im hier entwickelten Sinn als positivistische auffassen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bishop, Claire</hi> (2018): „Against Digital Art History“, in: International Journal for Digital Art History, no. 3 (July). <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.11588/dah.2018.3.49915\" />. [Letzter Zugriff: 22. September 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Carnap, Rudolf</hi> (1928): Der logische Aufbau der Welt. 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Dabei waren die Wappen nicht nur einfache Identifikationsmarken für ihre Besitzer, sondern Träger komplexer Kommunikationsakte, die Identität, Besitz und Herrschaft ebenso ausdrücken konnten wie Parteizugehörigkeit, (behauptete) Herkunft und Verwandtschaft, oder auch politische Konzepte, Schutz, Ehre, Schande usw. (Paravicini 1998). Sie bildeten damit ein zentrales Kommunikationsmittel, dessen Analyse umfangreiche Einblicke in die vormoderne Kultur und Gesellschaft erlaubt. Dass dies in der bisherigen Forschung jedoch kaum geschah, mag an drei Gründen liegen, die mit den traditionellen Methoden der Geschichts- und Kulturwissenschaften nur schwer zu überwinden sind: die schiere Menge der Überlieferung, die Diversität der unterschiedlichen Gebrauchskontexte, sowie die Komplexität der Wappen als Medien an sich (Hiltmann 2019). Während für die Frage der Komplexität und der Analyse umfangreicher heraldischer Daten bereits erste digitale Lösungsansätze entwickelt wurden (Hiltmann/Riechert 2019), sind die Möglichkeiten zur Erfassung der breiten und diversen Überlieferung noch ungeklärt. Dabei ist dies die grundlegende Voraussetzung dafür, die Entwicklung der Wappen und ihres Gebrauchs über Zeiten, Räume und soziale Gruppen hinweg nachvollziehen zu können. Eine mögliche Lösungsstrategie zur systematischen Erschließung visuell transportierter Wappendaten kann die maschinelle Bildanalyse liefern. Insbesondere aktuelle Durchbrüche im Bereich des Deep Learnings konnten erstaunliche Ergebnisse in der visuellen Objekterkennung erzielen. Neben der hohen Performanz und Genauigkeit dieser lernenden Algorithmen ermöglicht deren Training via Backpropagation auch die Disambiguierung komplexer Strukturen in großen Datensätzen (LeCun et al. 2015). Dem kommt entgegen, dass sich die visuelle Struktur der Wappen im Unterschied zu den meisten anderen Bilddomänen relativ einfach formalisieren läßt. Denn bei den Wappen handelt es sich nicht um Bilder im klassischen Sinne, sondern um abstrakte Codes aus Formen und Farben. Für die Darstellung und Wiedererkennung eines Wappens ist es wichtig, dass die mit den einzelnen Komponenten verbundenen Konzepte (z.B. Löwe, Kreuz, Lilie) erkennbar sind. Wie diese jedoch konkret dargestellt wurden, kann von Abbildung zu Abbildung variieren. Das heißt, dass es für die Darstellungen des gleichen Wappens einen breiten Spielraum gab. Für die automatische Bildanalyse stellen die Wappen daher eine neue und besonders interessante Bilddomäne dar. Auf maschinellem Lernen basierende Bildanalysealgorithmen sind bislang besonders sensitiv für Texturmerkmale (Geirhos et al. 2019). Da die Textur eines Wappens jedoch häufig durch das Trägermedium und die jeweilige Darstellungstechnik determiniert ist, kann diese hier im Allgemeinen vernachlässigt werden. Stattdessen sind Wappen primär durch geometrische Primitive sowie deren Anordnung charakterisiert. Damit bietet sich hier für die maschinelle Bildanalyse die Möglichkeit, die Funktionsweise der Algorithmen für verschiedene Bildabstraktionen (z.B. Geometrie vs. Textur; Form vs. Farbe, etc.) zu untersuchen und diese entsprechend weiterzuentwickeln. Der vorliegende Beitrag beschreibt die konkrete Entwicklung neuer digitalen Ressourcen und Methoden für die kulturhistorische Forschung. Dabei macht er zugleich deutlich, wie die computergestützte Analyse von Wappendarstellungen die Entwicklung und das Verständnis von Bildanalysetechniken erweitern kann. Tatsächlich ist es erst das enge Ineinandergreifen kulturhistorischer und bildanalytischer Kompetenzen und Fragestellungen, das für beide beteiligten Domänen neue und hoch innovative Potentiale für die weitere Forschung eröffnet (Abbildung 1). In einem ersten Schritt soll es dabei darum gehen, Wappendarstellungen auf unterschiedlichen Medien automatisch erfassen und verzeichnen zu lassen. Dabei konzentriert sich der vorliegende Beitrag zunächst auf die Detektion heraldischer Abbildungen in mittelalterlichen und frühneuzeitlichen Handschriften unter Rückgriff auf die Methoden der Deep Learning basierten Bildanalyse. Der Einsatz von Deep Learning Algorithmen auf Wappendarstellungen erfordert eine hinreichend große Bilddatenmenge, welche eine spezifische, für diese Algorithmen verständliche Struktur aufweisen muss. Da bis heute keine solche Datengrundlage verfügbar ist (Sustek 2018), bestand unser erster Schritt in der Erstellung einer entsprechenden Datenbank. Diese speist sich dabei aus 34 einschlägigen Handschriften aus der Bibliothèque nationale de France (BnF), der Bibliothèque municipale de Bourges und der Bayerischen Staatsbibliothek (BSB) München, wie sie von den betreffenden Bibliotheken über deren Internetportale als Digitalisate bereitgestellt werden (siehe zukünftig: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalheraldry.org\">http://digitalheraldry.org</ref>). Die ausgewählten Handschriften stammen aus dem 14. bis 17. Jahrhundert und wurden so ausgewählt, dass sie die mögliche Bandbreite von Wappendarstellungen in Handschriften abbilden (Hofman 2019), von einfachen Einzeldarstellungen (Besitzeinträge) und ihrer Verwendung in bildlichen Darstellungen über ungeordnete Skizzensammlungen (Epitaphiensammlungen, Genealogien) bis hin zu geordneten Wappenbüchern. Dabei sind sowohl Wappendarstellungen in Schildform enthalten, mit unterschiedlichen Neigungen, Skalierungen und Ausgestaltungsformen, als auch deren freie Darstellung auf Kleidung und Fahnen. Die zugrundegelegten Textgenres reichen dabei von unterschiedlichen Traktaten und Wissenssammlungen über literarische und historiographische bis hin religiösen und liturgischen Texten. Wie Abbildung 2A zeigt, wurden die Wappen auf den entsprechenden Digitalisaten der Handschriftenseiten mittels einer Boundingbox markiert, wozu das Labeling Tool LabelImg (Tzutalin 2015) verwendet wurde. Insgesamt beinhaltet die Datenbank damit 7.182 Wappendarstellungen, welche sich auf 1.568 Seiten verteilen. Da Wappen vornehmlich durch die Geometrie und nicht durch die Textur determiniert sind, haben wir in einem zweiten Schritt die Datenbank um visuell augmentierte Varianten der Wappenbilder ergänzt (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data Augmentation</hi>). Insbesondere haben wir hier auf die Methoden des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Style Transfer</hi> zurückgegriffen, mit denen der Stil eines Bildes verändert wird während der eigentliche Bildinhalt gleich bleibt. Anfang 2019 konnten Geirhos und Kollegen zeigen, dass mittels Style Transfer trainierte neuronale Netze mehr von der Textur eines Bildes abstrahieren und stärker Geometrien und Formen erlernen (Geirhos et al. 2019). In unserem Fall wurde der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Style Transfer</hi> zur Vergrößerung der Datenbank mit Hilfe von AdaIN (Huang 2017) realisiert. Als Referenz dienten hierbei die Bilder der Datenbank “Painter by Numbers” von Kaggle.com, welche ca. 80.000 Gemälde verschiedener Künstler umfasst. Die Variationsbreite der enthaltenen Stile verhindert, dass das neuronale Netz, welches mit diesen Daten trainiert wird, den Stil eines spezifischen Künstlers lernt. Jedes Bild der Datenbank wurde in einen zufällig ausgewählten Stil transferiert und damit die Gesamtmenge der Trainingsdaten verdoppelt. Ein Beispiel für einen solchen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Style Transfer</hi> ist in Abbildung 2 gegeben. Anschließend wurden zwei aktuelle Verfahren zur Objektdetektion auf dieser augmentierten Datenbank trainiert und analysiert. In unserer Studie haben wir YOLOv3 (Redmon 2018) undRetinaNet (Lin 2017) untersucht. In einer ersten qualitativen Analyse hat insbesondere das RetinaNet eine sehr hohe Genauigkeit erzielt, weshalb wir uns im Folgenden auf RetinaNet beschränken. Die Architektur dieses 2017 publizierten Deep Learning Objekt Detektor Modells ist in Abbildung 3 dargestellt. Dabei handelt es sich um einen einstufigen Detektor, der auf einem sogenannten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Feature Pyramid Network</hi> aufbaut, das wiederum auf einem ResNet (He <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> 2015</hi>) als Feature Extractor basiert. Dieser Aufbau ermöglicht es, Vorhersagen auf verschiedenen Auflösungsstufen eines Eingabebildes durchzuführen. Der Output dieser verschiedenen Stufen wird jeweils durch ein Klassifikations- und ein Regressionssubnetz zur Vorhersage der Boundingboxen verarbeitet. Außerhalb des Trainings werden diese Ausgaben zusätzlich noch durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Non-Maximum-Suppression</hi> gefiltert. Zum Training wurde die Datenbank in ein Trainings- und Testdatensatz aufgeteilt. Der Trainingsdatensatz stammte aus 20 Handschriften, enthielt insgesamt 1.090 Seiten mit Wappendarstellungen und wurde mittels Style Transfer augmentiert. Die übrigen 14 Handschriften im Testdatensatz enthielten 478 Seiten. Nach dem Training des RetinaNets auf dem Trainingsdatensatz erzielten wir eine Average Precision von 0,80 und einen F1 Score von 0,78 auf den Testdaten (Flach 2015). In der Analyse der Ergebnisse ist festzustellen, dass Wappen sowohl über verschiedene Skalierungsstufen (vgl. Abb. 4 C und D) als auch über verschiedene Wappenstile und damit über verschiedene Texturen hinweg (vgl. Abb. 4 D und E) zuverlässig erkannt wurden. Dabei können Wappen auch in unübersichtlichen Szenen (z.B. Abb. 4A unten) detektiert werden. Ferner zeigt sich, dass Wappen in Schildform sehr gut erkannt werden (z.B. Abb. 4C) , während Wappen auf Kleidung und Fahnen deutlich schlechter abschneiden und maßgeblich den Fehler der Average Precision und des F1 Scores beeinflussen (Abb. 4B). Dies lässt sich möglicherweise damit erklären, dass die Trainingsdaten zwar auch Wappen auf Kleidung und Fahnen enthalten, diese jedoch im Vergleich zu der deutlich weiter verbreiteten Schildform stark unterrepräsentiert sind. Um diese Fehlerquelle zu beheben, soll in einem nächsten Schritt ein Klassifikator trainiert werden, der nicht nur die Position und Größe eines möglichen Wappens erkennt, sondern auch entscheidet, ob es sich um ein heraldisches Schild, eine heraldische Fahne oder um heraldische Kleidung handelt. Das Projekt macht nachvollziehbar, wie im Rahmen des maschinellen Lernens mit ganz unterschiedlichen Spielräumen umgegangen werden kann. Während durch den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Style Transfer</hi> in den Trainingsdaten der Erkennungsraum von der Textur gelöst und auf die Geometrie der Wappen umgeleitet wurde, muss er hinsichtlich der konkreten Operationalisierung dessen, was hier als Wappen verstanden wird, für die Maschine wiederum deutlich eingeschränkt bzw. präzisiert werden. Für die maschinelle Bildanalyse ergeben sich damit neue methodische Potenziale, da die Komplexität von Wappendarstellungen zwischen populären Trainingsdatensätzen wie handgeschriebenen Ziffern (z.B. MNIST) und allgemeinen Fotos (z.B. COCO) liegen und die es an weiteren Daten (z.B. Wappendarstellungen auf anderen Materialien) zu präzisieren gilt. Neben der Notwendigkeit der konzeptionellen Schärfung der gebrauchten Konzepte zeichnet sich mit dem Projekt für die kulturhistorische Heraldik zugleich die Möglichkeit ab, die bereits umfassend digitalisierten Handschriftenbestände von Bibliotheken wie der BnF und der BSB unter Hinzunahme der jeweils hinterlegten Metadaten erstmals umfassend auf Fragen der Verbreitung und Verwendung von Wappendarstellungen in Handschriften zu untersuchen. Ein Ansatz, der im weiteren Projektverlauf dann auch auf Wappendarstellungen in anderen Medien (Siegel, Münzen, Museumsobjekte, Wandmalereien etc.) übertragbar ist. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Flach, Peter / Kull, Meelis</hi> (2015): “Precision-recall-gain curves: PR analysis done right” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Advances in Neural Information Processing Systems</hi> 28: 838-846. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Geirhos, Robert / Rubisch, Patricia / Michaelis, Claudio / Bethge, Matthias / Wichmann, Felix / Brendel, Wieland </hi>(2019): “ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the International Conference on Learning Representations</hi> (ICLR). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">He, Kaiming / Zhang, Xiangyu / Ren, Shaoqing / Sun, Jian</hi> (2016) „Deep Residual Learning for Image Recognition“ in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition</hi>: 770-778. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hiltmann, Torsten</hi> (2019): “Zwischen Grundwissenschaft, Kulturgeschichte und digitalen Methoden. 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Repräsentation durch Wappen im späteren Mittelalter” in: Oexle, Otto Gerhard / Hülsen-Esch, Andrea von (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Repräsentation der Gruppen</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Texte - Bilder - Objekte</hi>, Göttingen: Vandenhoeck&Ruprecht 327-389. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pastoureau, Michel</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">L’art héraldique au Moyen Âge</hi>, Paris:Seuil. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Redmon, Joseph / Farhadi, Ali</hi> (2018): \"Yolov3: An incremental improvement.\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arXiv preprint</hi> arXiv:1804.02767. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Sustek, Martin / Vidensky, Frantisek / Zboril, Frantisek / Zboril, Frantisek </hi>(2018); \"Family Coat of Arms and Armorial Achievement Classification.\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Conference on Intelligent Systems Design and Applications</hi>: 577-586. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tzutalin</hi> (2015): “LabelImg” in: Git code <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/tzutalin/labelImg\">https://github.com/tzutalin/labelImg</ref>. '),('urn:cts:dhd:2020.hodel_tobias_best_practices_zur_erkennung_alter_drucke_und_h:','In den vergangenen Jahren konnte die automatisierte Erkennung sowohl handschriftlicher als auch alter Druckschriften stark verbessert werden. Sowohl für Handschriften als auch für alte Drucke hat sich der Einsatz von Handwritten Text Recognition (HTR) bewährt, die auf dem Einsatz neuronaler Netze beruht.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> Führend in der Implementierung der Technologie ist die Plattform Transkribus, die im Rahmen von Projekt READ zwischen 2016 und 2019 stetig weiter entwickelt wurde <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"acG6h6sq\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Muehlberger u.//uc0//u160{}a. 2019)\",\"plainCitation\":\"(Muehlberger u. a. 2019)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17597,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/QM846BIY\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/QM846BIY\"],\"itemData\":{\"id\":17597,\"type\":\"article-journal\",\"title\":\"Transforming scholarship in the archives through handwritten text recognition : Transkribus as a case study\",\"container-title\":\"Journal of Documentation\",\"page\":\"Epub ahead of print\",\"volume\":\"ahead-of\",\"issue\":\"ahead-of-p\",\"source\":\"www.zora.uzh.ch\",\"abstract\":\"Purpose: An overview of the current use of handwritten text recognition (HTR) on archival manuscript material, as provided by the EU H2020 funded Transkribus platform. It explains HTR, demonstrates Transkribus, gives examples of use cases, highlights the affect HTR may have on scholarship, and evidences this turning point of the advanced use of digitised heritage content. The paper aims to discuss these issues. - Design/methodology/approach: This paper adopts a case study approach, using the development and delivery of the one openly available HTR platform for manuscript material. - Findings: Transkribus has demonstrated that HTR is now a useable technology that can be employed in conjunction with mass digitisation to generate accurate transcripts of archival material. Use cases are demonstrated, and a cooperative model is suggested as a way to ensure sustainability and scaling of the platform. However, funding and resourcing issues are identified. - Research limitations/implications: The paper presents results from projects: further user studies could be undertaken involving interviews, surveys, etc. - Practical implications: Only HTR provided via Transkribus is covered: however, this is the only publicly available platform for HTR on individual collections of historical documents at time of writing and it represents the current state-of-the-art in this field. - Social implications: The increased access to information contained within historical texts has the potential to be transformational for both institutions and individuals. - Originality/value: This is the first published overview of how HTR is used by a wide archival studies community, reporting and showcasing current application of handwriting technology in the cultural heritage sector.\",\"DOI\":\"10.1108/jd-07-2018-0114\",\"ISSN\":\"0022-0418\",\"title-short\":\"Transforming scholarship in the archives through handwritten text recognition\",\"language\":\"eng\",\"author\":[{\"family\":\"Muehlberger\",\"given\":\"Guenter\"},{\"family\":\"Seaward\",\"given\":\"Louise\"},{\"family\":\"Terras\",\"given\":\"Melissa\"},{\"family\":\"Ares Oliveira\",\"given\":\"Sofia\"},{\"family\":\"Bosch\",\"given\":\"Vicente\"},{\"family\":\"Bryan\",\"given\":\"Maximilian\"},{\"family\":\"Colutto\",\"given\":\"Sebastian\"},{\"family\":\"Déjean\",\"given\":\"Hervé\"},{\"family\":\"Diem\",\"given\":\"Markus\"},{\"family\":\"Fiel\",\"given\":\"Stefan\"},{\"family\":\"Gatos\",\"given\":\"Basilis\"},{\"family\":\"Greinoecker\",\"given\":\"Albert\"},{\"family\":\"Grüning\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Hackl\",\"given\":\"Guenter\"},{\"family\":\"Haukkovaara\",\"given\":\"Vili\"},{\"family\":\"Heyer\",\"given\":\"Gerhard\"},{\"family\":\"Hirvonen\",\"given\":\"Lauri\"},{\"family\":\"Hodel\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Jokinen\",\"given\":\"Matti\"},{\"family\":\"Kahle\",\"given\":\"Philip\"},{\"family\":\"Kallio\",\"given\":\"Mario\"},{\"family\":\"Kaplan\",\"given\":\"Frederic\"},{\"family\":\"Kleber\",\"given\":\"Florian\"},{\"family\":\"Labahn\",\"given\":\"Roger\"},{\"family\":\"Lang\",\"given\":\"Eva Maria\"},{\"family\":\"Laube\",\"given\":\"Sören\"},{\"family\":\"Leifert\",\"given\":\"Gundram\"},{\"family\":\"Louloudis\",\"given\":\"Georgios\"},{\"family\":\"McNicholl\",\"given\":\"Rory\"},{\"family\":\"Meunier\",\"given\":\"Jean-Luc\"},{\"family\":\"Michael\",\"given\":\"Johannes\"},{\"family\":\"Mühlbauer\",\"given\":\"Elena\"},{\"family\":\"Philipp\",\"given\":\"Nathanael\"},{\"family\":\"Pratikakis\",\"given\":\"Ioannis\"},{\"family\":\"Puigcerver Pérez\",\"given\":\"Joan\"},{\"family\":\"Putz\",\"given\":\"Hannelore\"},{\"family\":\"Retsinas\",\"given\":\"George\"},{\"family\":\"Romero\",\"given\":\"Verónica\"},{\"family\":\"Sablatnig\",\"given\":\"Robert\"},{\"family\":\"Sánchez\",\"given\":\"Joan Andreu\"},{\"family\":\"Schofield\",\"given\":\"Philip\"},{\"family\":\"Sfikas\",\"given\":\"Giorgos\"},{\"family\":\"Sieber\",\"given\":\"Christian\"},{\"family\":\"Stamatopoulos\",\"given\":\"Nikolaos\"},{\"family\":\"Strauss\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Terbul\",\"given\":\"Tamara\"},{\"family\":\"Toselli\",\"given\":\"Alejandro Héctor\"},{\"family\":\"Ulreich\",\"given\":\"Berthold\"},{\"family\":\"Villegas\",\"given\":\"Mauricio\"},{\"family\":\"Vidal\",\"given\":\"Enrique\"},{\"family\":\"Walcher\",\"given\":\"Johanna\"},{\"family\":\"Weidemann\",\"given\":\"Max\"},{\"family\":\"Wurster\",\"given\":\"Herbert\"},{\"family\":\"Zagoris\",\"given\":\"Konstantinos\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2019\",7,24]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Muehlberger u. a. 2019) und auf der mittlerweile (Stand Ende 2019) mehr als 1‘000‘000 Dokumentenseiten bearbeitet wurden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Die Verbesserung der Technologie führte gleichzeitig zur Einführung von unterstützenden Tools und Methoden, die reine Texte entweder mit höherer Genauigkeit suchbar machen oder strukturierende Maßnahmen ermöglichen. Es spielt also eine Rolle, welche Resultate erreicht werden sollen und welche Ziele der vorgesehene Zugriff hat. Im Rahmen des Papers werden drei Herangehensweisen skizziert, die ausgehend von unterschiedlichen Zielvorstellungen andere Aufbereitungsschritte und die Allokation von Ressourcen an verschiedenen Stellen nötig machen. Das Paper fokussiert auf die Nutzung von Transkribus, da die Software frei nutzbar und aufgrund des GUI innerhalb von zwei Arbeitstagen ohne Vorkenntnisse erlernbar ist (siehe dazu auch die How-To Guides: <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"UujlFHGI\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(O//uc0//u160{}A o.//uc0//u160{}J.)\",\"plainCitation\":\"(O A o. J.)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17607,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/PLZ7B5Z9\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/PLZ7B5Z9\"],\"itemData\":{\"id\":17607,\"type\":\"webpage\",\"title\":\"READ: Transkribus\",\"URL\":\"https://read.transkribus.eu/transkribus/\",\"language\":\"en-GB\",\"accessed\":{\"date-parts\":[[\"2019\",9,12]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>READ 2019). Darin eingeschlossen ist die Anfertigung eigener Modelle zur Erkennung von Handschriften bzw. alter Drucke. Handschriftenerkennung ist seit den 1990er Jahren und dem Aufkommen der OCR (Optical Character Recognition) ein Forschungsfeld der Computerwissenschaften. Nach einer frühen Euphorie folgte bis vor fünf Jahren eine Ernüchterung, da die erzielten Resultate, die häufig auf statistischen Modellen (insbesondere Hidden Markov Models) basierten, für den Einsatz in der Praxis ungenügend waren. Zeichenfehlerquoten von bestenfalls 16% CER (Character Error Rate) zeigten zwar die Chancen auf, der erkannte Text war aber weder lesbar noch sinnvoll durch Postkorrektion aufzubereiten <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"6fIZP925\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(S//uc0//u225{}nchez u.//uc0//u160{}a. 2013)\",\"plainCitation\":\"(Sánchez u. a. 2013)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17599,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/UEXUG5QX\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/UEXUG5QX\"],\"itemData\":{\"id\":17599,\"type\":\"paper-conference\",\"title\":\"TranScriptorium: a European Project on Handwritten Text Recognition.\",\"container-title\":\"ACM Symposium on Document Engineering DOCENG\",\"publisher\":\"ACM\",\"page\":\"227-228\",\"note\":\"Citation Key: conf/doceng/SanchezMGSDDVD13 /nbibtex*[crossref=conf/doceng/2013]\",\"author\":[{\"family\":\"Sánchez\",\"given\":\"J.A.\"},{\"family\":\"Mühlberger\",\"given\":\"G.\"},{\"family\":\"Gatos\",\"given\":\"B.\"},{\"family\":\"Schofield\",\"given\":\"P.\"},{\"family\":\"Depuydt\",\"given\":\"K.\"},{\"family\":\"Davis\",\"given\":\"R.M.\"},{\"family\":\"Vidal\",\"given\":\"E.\"},{\"family\":\"Does\",\"given\":\"J.\",\"non-dropping-particle\":\"de\"}],\"editor\":[{\"family\":\"Marinai\",\"given\":\"Simone\"},{\"family\":\"Marriott\",\"given\":\"Kim\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2013\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Sánchez et al. 2013). Erst der Einsatz neuronaler Netze (erst rekursive, später konvolutionale) führte dazu, dass die Fehlerquote auf unter 12% CER gedrückt werden konnte <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"nIaH7Hd1\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Leifert u.//uc0//u160{}a. 2016)\",\"plainCitation\":\"(Leifert u. a. 2016)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":13563,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/G63TNVHV\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/G63TNVHV\"],\"itemData\":{\"id\":13563,\"type\":\"article-journal\",\"title\":\"Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks\",\"container-title\":\"Journal of Machine Learning Research\",\"page\":\"97:1–97:37\",\"volume\":\"17\",\"source\":\"DBLP Computer Science Bibliography\",\"author\":[{\"family\":\"Leifert\",\"given\":\"Gundram\"},{\"family\":\"Straubeta\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Grüning\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Wustlich\",\"given\":\"Welf\"},{\"family\":\"Labahn\",\"given\":\"Roger\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2016\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Leifert et al. 2016). Ab der Schwelle um 12% wird die Korrektur von erkanntem Text gegenüber von händisch erstellten Transkriptionen ökonomisch sinnvoll. Gleichzeitig sind die Resultate ab 12% für Menschen insofern nützlich, da die Navigation im Text, insbesondere für Personen mit Kenntnissen der Dokumente, rasch und zielsicher möglich ist. Obwohl geisteswissenschaftliche Forschung häufig „Text“ im Fokus hat, ist die Diskussion, was darunter verstanden wird, bereits mehrfach in Bezug zu digitalen Editionsformen in den Digital Humanities breitgetreten worden <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"QbZJHP4I\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Sahle 2013)\",\"plainCitation\":\"(Sahle 2013)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":2912,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/ZPKN3URN\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/ZPKN3URN\"],\"itemData\":{\"id\":2912,\"type\":\"book\",\"title\":\"Digitale Editionsformen. 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Damit ist nach der spezifischen Formung von Methode und Praxis in analogen und digitalen Medien eine Neufassung der Zielstellungen der Edition auf einer eher medienneutralen, konzeptionellen Ebene zu erreichen. Die veränderten Bedingungen und unsere zunehmend digitale Umwelt führen dazu, dass fast alle Bereiche der Edition einem Wandel unterworfen werden. Auch einige dieser Aspekte werden in diesem Band genauer beleuchtet.\",\"URL\":\"http://kups.ub.uni-koeln.de/5352/\",\"ISBN\":\"978-3-8482-5252-7\",\"title-short\":\"Editionsformen 2\",\"author\":[{\"family\":\"Sahle\",\"given\":\"Patrick\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2013\"]]},\"accessed\":{\"date-parts\":[[\"2014\",7,25]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Sahle 2013, zu Texterkennung <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"XrOMqiXl\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Hodel 2018)\",\"plainCitation\":\"(Hodel 2018)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":13539,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/Y27UAJPN\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/Y27UAJPN\"],\"itemData\":{\"id\":13539,\"type\":\"chapter\",\"title\":\"Konsequenzen automatischer Texterkennung – Ein Aufriss zur Texterkennung mit Machine Learning\",\"container-title\":\"DHd 2018. 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Zwischen den beiden Polen besteht auch die Möglichkeit nur visuell abgegrenzte Textteile auszuwerten. Für alle diese Zielvorstellungen unterscheidet sich der Aufwand für die Aufbereitung der Materialien. Um eine Vergleichbarkeit herzustellen, lohnt sich eine systematisierte Sicht auf den Workflow mit Angaben, wo der Grossteil der Arbeit anfällt. Es werden daher im Folgenden Fragen nach Ablauf und Umfang der Arbeit sowie nach Schwierigkeiten/Probleme beschrieben. Nicht thematisiert werden unterschiedliche Möglichkeiten bei Upload sowie Exportformate und insgesamt Fragen der Nachbereitung. Der klassische Zugriff zielt darauf ab, mit möglichst wenig Aufwand eine möglichst gute Texterkennung zu erzielen. Das Training von passgenauen Modellen steht dabei im Vordergrund. Aufbauend auf der Erkennung können <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">text-mining</hi> Technologien ebenso eingesetzt werden, wie die Weiterverarbeitung als digitale Edition, etwa mit textkritischer Kommentierung oder durch die Annotation von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">named entities</hi>. Primär muss möglichst viel Trainingsmaterial bereitgestellt werden, das bereits früh im Arbeitsprozess in Modelle umgesetzt (= trainiert) wird. Generische Modelle spielen eine untergeordnete Rolle, da diese die Qualität der passgenauen Modelle nicht erreichen. Die Arbeitsweise ist iterativ, das heisst nach Aufbereitung von bereits 3\'000 Wörtern lohnt sich die Herstellung eines Modells. Darauf aufbauend werden weitere Seiten erkannt und korrigiert. Der Prozess wird gestoppt, sobald die Verbesserung des Modells sich im Zehntelprozent Bereich bewegt (siehe dazu auch unten: Evaluation von trainierten Modellen). Spezifische Typen von Layoutanalysen spielen keine Rolle. Gute Resultate (Zeichenfehler unter 5%) werden bei Dokumenten von derselben Hand mit 10\'000 Wörter erreicht. Trainings können selbständig gestartet und überprüft werden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Sobald unterschiedliche Hände in den Dokumenten erkannt werden sollen, ist eine Erhöhung der Trainingsmaterialien notwendig. Dokumententypen können aufgrund von schematischem Aufbau nur in Teilen interessant sein, d.h. nur ein visuell abgesetzter Teil soll ausgewertet werden. Einzelne Textteile, bspw. Marginalien mit inhaltlichen Zusammenfassungen oder Fussnoten, werden für spezifische Forschungszwecke identifiziert. Ein spezifischer Layouttyp wird trainiert. Danach wird unabhängig davon ein Textmodell entwickelt (analog zu „Hohe Textgüte“). Extraktion von Textregionen bzw. Einbindung in externe (webbasierte) Applikationen ist möglich. Mindestens 100, besser 200-300 Vorkommen der zu identifizierenden Teile (bspw. Textregionen). Zusätzlich müssen Aufwände für die Aufbereitung von Modellen veranschlagt werden. Das Training der semantischen Layouterkennung ist erst experimentell in Transkribus implementiert und schlecht dokumentiert (das Training kann auch extern über ein eigene Tool erfolgen [<?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"YvKyG2fC\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Ares Oliveira u.//uc0//u160{}a. 2018)\",\"plainCitation\":\"(Ares Oliveira u. a. 2018)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17596,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/BMXF8I4V\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/BMXF8I4V\"],\"itemData\":{\"id\":17596,\"type\":\"chapter\",\"title\":\"dhSegment: A generic deep-learning approach for document segmentation\",\"container-title\":\"Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2018, 16th International Conference\",\"page\":\"7-12\",\"author\":[{\"family\":\"Ares Oliveira\",\"given\":\"Sofia\"},{\"family\":\"Seguin\",\"given\":\"Benoît\"},{\"family\":\"Kaplan\",\"given\":\"Frédéric\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2018\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>Ares Oliveira u. a. 2018; <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"bDoLMH2d\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Quir//uc0//u243{}s 2017)\",\"plainCitation\":\"(Quirós 2017)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17595,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/AA8PRACR\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/AA8PRACR\"],\"itemData\":{\"id\":17595,\"type\":\"book\",\"title\":\"P2PaLA: page to PAGE layout analysis tookit\",\"URL\":\"https://github.com/lquirosd/P2PaLA\",\"note\":\"GitHub repository /nCitation Key: p2pala2017 /nbibtex*[publisher=GitHub]\",\"author\":[{\"family\":\"Quirós\",\"given\":\"Lorenzo\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2017\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>Quirós 2017]). Die Technologie ist insgesamt noch experimentell. Die Extraktion spezifischer Textregionen erfordert zudem Erfahrung im Umgang mit der REST API von Transkribus. Als regelmässige Anforderung wird die Suche in großen Dokumentenkorpora vorgegeben. Dazu scheint zwar ein probates Mittel die Erkennung mit hoher Textgüte zu sein, da für Handschriften und alte Drucke die Genauigkeit von OCR nicht gegeben ist, drängt sich ein alternativer Zugriff auf. Mittels Suche in allen vom Algorithmus erkannten Varianten, kann auch mit nicht passgenauen Modellen eine hohe Trefferquote (hoher <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">recall</hi>) erreicht werden. Primär wird ein möglichst passendes Model identifiziert. Einige generische Modelle (etwa für mittelalterliche Buchschriften oder lateinische Schriften aus den Niederlanden sowie deutsche Kurrent) sind bereits publiziert und in Zukunft werden noch weitere Modelle veröffentlicht. In einem zweiten Schritt werden einige wenige typische Seiten als Validierungsseiten aufbereitet bzw. sog. Samples (zufällig ausgewählte Zeilen, die eine statistisch valide Aussage ermöglichen) erstellt. Aufgrund der eruierten Zeichenfehlerquote in den Validierungssets, ist es möglich Aussagen über die erwartete Trefferquote zu machen. Ab Fehlerquoten von 15% CER und weniger, wird der Recall (Umfang aller gefundenen, möglichen Treffer) 99% betragen und somit werden nur wenige Treffer verpasst. Beschränkt sich vorwiegend auf die Identifikation passender Modelle und der Herstellung von Validierungssets (Validierungsseiten oder Samples bestehend aus einzelnen Zeilen) zur Validierung der Ergebnisse. Die Auswertung der Treffer mit Identifikation von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">false-positive</hi> Treffern am Ende des Prozesses bedarf manueller Arbeit. Die Auswertenden der Trefferliste müssen die Handschrift/den Druck selbst lesen können, um korrekte Treffer zu identifizieren. Die Suche erfolgt in den Erkenntabellen (sog. confidence matrices), da diese nicht durch etablierte Datenbanksysteme etabliert werden, ist die Performanz niedrig und Suchen in mehr als 1\'000 Seiten dauern mehrere Minuten (50\'000 Seiten werden in knapp 3 Stunden durchsucht). Die Abfragen müssen in Transkribus erfolgen bzw. über die REST API. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Visualisierung</head><figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic height=\"11.976805555555556cm\" n=\"1001\" rend=\"inline\" url=\"117_final-87ac3cdf5abc99b918959015c54a697f.jpeg\" width=\"15.980833333333333cm\" /><head>Abbildung 1: Visualisierung der Szenarien zur Textaufbereitung in Transkribus. Abbildung des Autors, <ref target=\"https://creativecommons.org/cc-by\">CC-BY</ref>. </head></figure> Eine Aufgabe, die auch von Geisteswissenschaftlern mit nur bedingten technischen Vorkenntnissen übernommen werden kann, ist das Training von Textmodellen. Dazu muss ein Trainingsset (ca. 90% aller aufbereiteten Seiten) und ein Validierungsset (ca. 10% der Seiten) definiert werden. Das Training erfolgt danach auf den Servern in Innsbruck, es gibt nur zwei Optionen, die angepasst werden können. Erstens kann die Anzahl der Epochen (siehe unten) angepasst werden und zweitens können bereits vorhandene Modelle als Basismodelle gewählt werden. Im Trainingsmodus erstellt ein Fehlertool Kurven, die anzeigen wie gut das Training ablief. Anhand dieser Trainingskurven lässt sich abschätzen, inwiefern ein Modell noch verbessert werden kann bzw. gar ein Re-training notwendig ist, da sich das Netz nicht wunschgemäss verbesserte. Drei Begriffe müssen zum Verständnis vorgängig geklärt werden: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neuronale Netze</hi> stammen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und versuchen aufgrund von Trainingsmaterial (Input und gewünschter Output) einen wertenden Algorithmus (ein Netz basierend auf je nach Input unterschiedlich reagierenden Speicherzellen) zu entwickeln (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">trainieren</hi>), der den gewünschten Ausgaben möglichst nahe kommt (Schöch 2017). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Epochen</hi> meint die Anzahl an Wiederholungen, mit denen ein Netz mit denselben Trainingsdaten zwecks Verbesserung gefüttert wird. Am Ende jeder Epoche wird das Validierungsset durch das Netz erkannt und eruiert, welche Resultate erreicht worden wären. Dadurch entstehen zwei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kurven</hi> (in den Abbildungen rot für das Validierungsset und blau für das Trainingsset), die Aussagen über die Fähigkeit eines Netzes machen. Wenn sich die Trainingskurve während dem gesamten Training stetig verbessert, das Validierungsset jedoch auf einer (weit) schlechteren Fehlerquote stehen bleibt, spricht man von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">overfitting</hi>. Das bedeutet, das Modell lernt die Trainingsseiten auswendig, ohne dass die Fähigkeit zur Erkennung der Zeichen wirklich eingelernt wird. Probates Mittel um den Effekt zu reduzieren, ist das Bereitstellen von mehr Trainingsmaterial. Wenn beide Kurven bis zu den letzten Epochen (Trainingszyklen) leichte Verbesserungen feststellen lassen, ist das Netz noch nicht „austrainiert“. Optimal verbessert sich das Netz in den letzten 10-15 Epochen nur noch minimal bzw. gar nicht mehr. Wenn der Effekt der Verbesserung bis zum Ende anhält, sollte das Training nochmals mit mehr Epochen gestartet werden. Erfahrungsgemäss ist die Erkennung von austrainierten Netzen besser und zuverlässiger. Die Anwendung von Texterkennung, etwa mit Transkribus, ist ohne technische Vorkenntnisse problemlos erlernbar. Mit Rücksicht auf einige wenige Kniffe und mit basalen Kenntnissen der angewandten Algorithmen lassen sich grössere Dokumentenmengen sinnvoll und effizient aufbereiten. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\">Im Rahmen eines Wettbewerbs an der ICFHR 2018 wurden nur noch Algorithmen basierend <hi rend=\"italic\">machine learning</hi> zur Erkennung der Handschriften eingesetzt, siehe: https://scriptnet.iit.demokritos.gr/competitions/10/viewresults/. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\">Eine Alternative zu Transkribus ist die Open Source Software Kraken, die ebenfalls auf der Basis neuronaler Netze Trainings individueller Handschriftenmodelle erlaubt. Für die Erkennung alter Drucke (gedruckt vor 1830) eignen sich auch Open Source Tools wie Tesseract. Siehe dazu den aktuellen Stand der Förderinitiative OCR-D, Neudecker u. a. 2019. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Aktuell ist der Zugang zur Trainingsfunktionalität nicht standardmässig gegeben. Per Mail (an email@transkribus.eu) wird die Möglichkeit aber rasch und unkompliziert gewährt. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ares Oliveira, Sofia / Seguin, Benoît / Kaplan, Frédéric </hi> (2018): dhSegment: A generic deep-learning approach for document segmentation. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2018, 16th International Conference.</hi> 7–12. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hodel, Tobias </hi> (2018): Konsequenzen automatischer Texterkennung – Ein Aufriss zur Texterkennung mit Machine Learning. In: Vogeler, Georg (Hg.). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2018. Kritik der digitalen Vernunft Konferenzabstracts. Universität zu Köln 26. Februar bis 2. März 2018</hi> Köln, 249–251. http://dhd2018.uni-koeln.de/wp-content/uploads/boa-DHd2018-web-ISBN.pdf. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Leifert, Gundram u. a. </hi> (2016): Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Machine Learning. Res.</hi> 17/97:1–97:37. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Muehlberger, Guenter u. a. </hi> (2019): Super Transforming scholarship in the archives through handwritten text recognition: Transkribus as a case study. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Documentation 75/5 </hi>, 954-976. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1108/JD-07-2018-0114\">https://doi.org/10.1108/JD-07-2018-0114</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neudecker, Clemens u. a. </hi> (2019): OCR-D: An end-to-end open source OCR framework for historical documents. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">EuropeanaTech Insight</hi> 13. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">READ: Transkribus</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Helvetica\">. https://read.transkribus.eu/transkribus/ [12.9.2019].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Quirós, Lorenzo </hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">P2PaLA: page to PAGE layout analysis tookit.</hi> https://github.com/lquirosd/P2PaLA. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sahle, Patrick </hi> (2013): Digitale Editionsformen. Zum Umgang mit der Überlieferung unter den Bedingungen des Medienwandels. Teil 2: Befunde, Theorie und Methodik. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Schriften des IDE 8</hi> Bd. 2, Norderstedt: BoD. http://kups.ub.uni-koeln.de/5352/ [25.7.2014]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sánchez, J.A. u. a. </hi> (2013): TranScriptorium: a European Project on Handwritten Text Recognition. In: Marinai, Simone / Marriott, Kim (Hg.).<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ACM Symposium on Document Engineering DOCENG.</hi> ACM, 227–228. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christoph </hi> (2017): Quantitative Analyse, in: Jannidis, Fotis / Kohle, Hubertus, Rehbein, Malte (Hg.). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities: Eine Einführung</hi>. J.B. Metzler, Stuttgart, 279–298. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-476-05446-3_20\">https://doi.org/10.1007/978-3-476-05446-3_20</ref> '),('urn:cts:dhd:2020.hodel_tobias_maschinelles_lernen_in_den_geisteswissenschafte:','Seit einigen Jahren machen maschinelles Lernen und Überlegungen zu den Konsequenzen der dadurch entstehenden Artificial Intelligence Schlagzeilen. Von Spracherkennung über selbstfahrende Autos bis hin zu komplexen Spielen, maschinelles Lernen macht Computer in einzelnen Handlungsfeldern leistungsfähiger als Menschen. In der Theorie werden drei Formen (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">supervised</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unsupervised</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">reinforcing</hi>) des maschinellen Lernens unterschieden. Während die erste Form (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">supervised</hi>) auf Training basiert, also dem Versuch vorgegebene Resultate zu imitieren, ist das Ziel des zweiten (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unsupervised</hi>) in einer Gesamtmasse Muster zu erkennen und zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">clustern</hi>. Die dritte Form schliesslich (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">reinforcing</hi>) ist eine Mischung der beiden ersten Ansätze, der Lösungswege aufgrund von positiven oder negativen Rückmeldungen in eine gewünschte Richtung lenkt. Unabhängig von der Form des maschinellen Lernens stellen die Algorithmen im Handumdrehen komplexe Programme in den Schatten, die Spezialisten über Jahrzehnte hinweg entwickelt haben. Ein Ansatz, das sogenannte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deep learning</hi> basiert auf neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sogenannte Neuronen (eigentlich Speicherbereiche) werden über mehrere Schichten vernetzt, mit Eingangs- sowie den gewünschten Ausgangsdaten konfrontiert und auf dieser Grundlage trainiert. Der Algorithmus „lernt“ oder „imitiert“ erwartetes Verhalten <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"DRXtmHRG\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Leifert et al., 2016)\",\"plainCitation\":\"(Leifert et al., 2016)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":5850,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/P7XGTGUS\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/P7XGTGUS\"],\"itemData\":{\"id\":5850,\"type\":\"article-journal\",\"title\":\"Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks\",\"container-title\":\"Journal of Machine Learning Research\",\"page\":\"1-37\",\"volume\":\"17\",\"issue\":\"97\",\"source\":\"jmlr.org\",\"author\":[{\"family\":\"Leifert\",\"given\":\"Gundram\"},{\"family\":\"Strauβ\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Grüning\",\"given\":\"Tobias\"},{\"family\":\"Wustlich\",\"given\":\"Welf\"},{\"family\":\"Labahn\",\"given\":\"Roger\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2016\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Leifert et al., 2016). Ebenso werden andere unüberwachte und überwachte Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, um Strukturen in großen Datenmengen zu finden und die Zusammenhänge zwischen den Daten und ihnen zugeordneten Kategorien zu erkennen (z.B. Verfahren zur Dimensionalitätsreduktion, Clustering, Klassifikation, <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"a9ZQ9O7H\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Alpaydin, 2014)\",\"plainCitation\":\"(Alpaydin, 2014)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17677,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/PXEICFJU\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/PXEICFJU\"],\"itemData\":{\"id\":17677,\"type\":\"book\",\"title\":\"Introduction to Machine Learning (3rd Edition)\",\"publisher\":\"The MIT Press\",\"source\":\"www.recherche-portal.ch\",\"URL\":\"https://sfx.ethz.ch/sfx_locater?url_ver=Z39.88-2004&ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&rfr_id=info:sid/sfxit.com:opac_856&url_ctx_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:ctx&sfx.ignore_date_threshold=1&rft.object_id=3710000000226686&svc_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:sch_svc&\",\"ISBN\":\"978-0-262-02818-9\",\"language\":\"eng\",\"author\":[{\"family\":\"Alpaydin\",\"given\":\"Ethem\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2014\"]]},\"accessed\":{\"date-parts\":[[\"2019\",9,25]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>siehe einführend Alpaydin, 2014). Die Technologien, die auf die 1980er Jahre zurückgehen, wurden lange nur testweise eingesetzt, weil die Leistungsfähigkeit der Computersysteme nicht ausreichend war <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"nMkMxKYE\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Fausett, 1993)\",\"plainCitation\":\"(Fausett, 1993)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":13525,\"uris\":[\"http://zotero.org/groups/277635/items/G92I2ITF\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/groups/277635/items/G92I2ITF\"],\"itemData\":{\"id\":13525,\"type\":\"book\",\"title\":\"Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms And Applications\",\"publisher\":\"Pearson\",\"publisher-place\":\"Englewood Cliffs, N.J.\",\"number-of-pages\":\"461\",\"edition\":\"1 edition\",\"source\":\"Amazon\",\"event-place\":\"Englewood Cliffs, N.J.\",\"abstract\":\"Providing detailed examples of simple applications, this new book introduces the use of neural networks. 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Mit jeder Suchanfrage bei Google nutzen Menschen diese Technologie, ohne sich dessen bewusst zu sein, mit teils problematischen Folgen <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"xBrSFtKO\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Noble, 2018)\",\"plainCitation\":\"(Noble, 2018)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":5885,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/NTJE8K5L\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/NTJE8K5L\"],\"itemData\":{\"id\":5885,\"type\":\"book\",\"title\":\"Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism\",\"publisher\":\"New York University Press\",\"publisher-place\":\"New York\",\"number-of-pages\":\"256\",\"source\":\"Amazon\",\"event-place\":\"New York\",\"abstract\":\"A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms Run a Google search for “black girls”—what will you find? “Big Booty” and other sexually explicit terms are likely to come up as top search terms. But, if you type in “white girls,” the results are radically different. The suggested porn sites and un-moderated discussions about “why black women are so sassy” or “why black women are so angry” presents a disturbing portrait of black womanhood in modern society. In Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble challenges the idea that search engines like Google offer an equal playing field for all forms of ideas, identities, and activities. Data discrimination is a real social problem; Noble argues that the combination of private interests in promoting certain sites, along with the monopoly status of a relatively small number of Internet search engines, leads to a biased set of search algorithms that privilege whiteness and discriminate against people of color, specifically women of color. Through an analysis of textual and media searches as well as extensive research on paid online advertising, Noble exposes a culture of racism and sexism in the way discoverability is created online. As search engines and their related companies grow in importance—operating as a source for email, a major vehicle for primary and secondary school learning, and beyond—understanding and reversing these disquieting trends and discriminatory practices is of utmost importance. An original, surprising and, at times, disturbing account of bias on the internet, Algorithms of Oppression contributes to our understanding of how racism is created, maintained, and disseminated in the 21st century.\",\"ISBN\":\"978-1-4798-3724-3\",\"title-short\":\"Algorithms of Oppression\",\"language\":\"Englisch\",\"author\":[{\"family\":\"Noble\",\"given\":\"Safiya Umoja\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2018\",2,20]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Noble, 2018). Das Panel hat zum Ziel, die Entwicklung und Anwendung des maschinellen Lernens mit einer Reflexion zu verbinden, die die Konsequenzen des Einsatzes aufzeigt. Dabei soll weder der häufig mit euphorischen Erwartungen verbundene Nutzen, noch unberechtigte Fundamentalabwehr befeuert werden. Vielmehr ist die differenzierte Beurteilung aus unterschiedlichen Blickwinkeln das Ziel. Im Panel zentral gesetzt werden epistemologische Fragen, die gerade aufgrund der imitierenden Natur des maschinellen Lernens entscheidend sind für die Aufbereitung von Trainingsmaterial oder die Implementierung in Entscheidungsprozesse. Gleichzeitig ähneln die Prozesse, die die Algorithmen übernehmen Vorgehensweisen geisteswissenschaftlicher Verstehensprozesse, die unter dem Begriff der „Hermeneutik“ versammelt werden. Maschinelles Lernen hat entsprechend das Potential, als Methode unsere Zugänge und den Blick auf unser Material fundamental zu erweitern. Im Rahmen des Panels werden vier Protagonist*innen ihre Perspektive auf die Konsequenzen der Nutzung des maschinellen Lernens werfen: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sofia Ares Oliveira (Lausanne)</hi> Der Einsatz des maschinellen Lernens erfordert insbesondere bei der Erstellung neuer Algorithmen Fertigkeiten aus den Computerwissenschaften. Genau dieser Aufgabe stellt sich Sofia Ares Oliveira täglich, wenn sie als Ingenieurin selbständig neuronale Netze für dhlab der Eidgenössisch Technischen Hochschule in Lausanne (EPFL) erstellt. Im Rahmen des Panels wird sie verantwortlich sein für eine kurze Einführung in maschinelles Lernen. Aufgrund jahrelanger Beschäftigung mit der visuellen Analyse digitalisierter Dokumente, ist Ares Oliveira Spezialistin für den Aufbau und die Umsetzung neuronaler Netze zur semantischen Aufbereitung von Dokumenten (Segmentierung und Annotation). „DH segment“ <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"X54cbP36\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Ares Oliveira et al., 2018)\",\"plainCitation\":\"(Ares Oliveira et al., 2018)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17596,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/BMXF8I4V\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/BMXF8I4V\"],\"itemData\":{\"id\":17596,\"type\":\"chapter\",\"title\":\"dhSegment: A generic deep-learning approach for document segmentation\",\"container-title\":\"Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2018, 16th International Conference\",\"page\":\"7-12\",\"author\":[{\"family\":\"Ares Oliveira\",\"given\":\"Sofia\"},{\"family\":\"Seguin\",\"given\":\"Benoît\"},{\"family\":\"Kaplan\",\"given\":\"Frédéric\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2018\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Ares Oliveira et al., 2018) eine Applikation, die für die Analyse und Identifikation von Dokumententeilen genutzt werden kann, beruht auf einem eigens erstellten, trainierbaren neuronalen Netz und dient als Ausgangspunkt zu Überlegungen zum Aufbau von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> Algorithmen. Die zwei Teilbeiträge von Sofia Ares Oliveira werden auf Englisch vorgetragen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Christof Schöch (Trier)</hi> Anhand von Beispielen aus der jüngeren Forschung in den Computational Literary Studies (u.a. Underwood 2019 und So 2019) möchte der Beitrag aufzeigen, dass Verfahren des überwachten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> auch gewinnbringend für Fragestellungen aus den Geisteswissenschaften eingesetzt werden können, die sich nicht auf die eindeutige Zuordnung von Items zu Klassen reduzieren lassen. Als hierfür nützlich erweisen sich Zugänge zu den beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> entstehenden Daten, die es beispielsweise erlauben, Grade der Unsicherheit zu modellieren, die Interpretierbarkeit von Algorithmen zu erhöhen oder statt der Kategorisierung das Verständnis des untersuchten Gegenstandsbereichs in den Vordergrund zu rücken. Das impliziert, dass nicht die Fragestellungen an die vorhandenen Verfahren des Machine Learning angepasst werden müssen, sondern umgekehrt, die Verfahren so eingesetzt oder modifiziert werden können, dass sie sich bestmöglich für den Erkenntnisgewinn in den Geisteswissenschaften eignen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ulrike Henny-Krahmer (Würzburg)</hi> In dem Beitrag werden verschiedene Möglichkeiten vorgestellt, maschinelle Lernverfahren für die Erforschung historischer Gattungen anhand des Textstils einzusetzen, insbesondere Clustering, Klassifikation und Topic Modeling <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"yFatUDBr\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Henny-Krahmer, 2018, p.; Sch//uc0//u246{}ch et al., 2016)\",\"plainCitation\":\"(Henny-Krahmer, 2018, p.; Schöch et al., 2016)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17678,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/XCP5J86W\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/XCP5J86W\"],\"itemData\":{\"id\":17678,\"type\":\"paper-conference\",\"title\":\"Exploration of Sentiments and Genre in Spanish American Novels – DH2018\",\"container-title\":\"Digital Humanities 2018. 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Dabei wird diskutiert, welche neuen Möglichkeiten sich durch die Verfahren für die Gattungsforschung ergeben (u.a. automatische Gattungsbestimmung, Untersuchung umfangreicher Textkorpora, umfassende und systematische Untersuchung von Textmerkmalen), aber auch, welche Konzepte von Gattung und Textstil durch maschinelle Lernverfahren in den Vordergrund rücken, wodurch der Anschluss an neuere gattungstheoretische Diskussionen (z.B. Gattungen als literarisch-soziale Institutionen, Familienähnlichkeitsbeziehungen in Gattungen, siehe dazu <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"Y6OSXaeo\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Hempfer, 2010; Vo//uc0//u223{}kamp, 1977)\",\"plainCitation\":\"(Hempfer, 2010; Voßkamp, 1977)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17681,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/6FUQH5JC\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/6FUQH5JC\"],\"itemData\":{\"id\":17681,\"type\":\"article-journal\",\"title\":\"Zum begrifflichen Status der Gattungsbegriffe: Von ,Klassen\' zu ,Familienähnlichkeiten\' und ,Prototypen\'\",\"container-title\":\"Zeitschrift für französische Sprache und Literatur\",\"page\":\"14-32\",\"volume\":\"120\",\"issue\":\"1\",\"source\":\"JSTOR\",\"archive\":\"JSTOR\",\"abstract\":\"La présente étude cherche à déconstruire deux présupposés de la traditionnelle théorie des genres : 1° que les genres sont des classes au sens logique du terme et 2° que les genres ne peuvent être déterminés qu\'historiquement. Pour arriver à une nouvelle conception de la notion de <genre>, nous proposons de recourir à la notion de «ressemblance de famille» („Familienähnlichkeit/\") développée par Wittgenstein et à la notion de <prototype> développée dans le cadre de la psychologie cognitive. Ces deux notions permettent, d\'une part, de relier la théorie des genres à la conception actuelle des catégories linguistiques et, de l\'autre, de différencier la description des invariants transhistoriques (les modes) de celles des genres en tant qu\'ensembles historiques de textes concrets. 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Am Beispiel der Gattungsstilistik soll so aufgezeigt werden, wie maschinelles Lernen die Möglichkeiten empirischer Untersuchungen in den Geisteswissenschaften erweitern kann, aber auch wie sich der Erkenntnisgewinn auf bestimmte sprachlich-formale textuelle Aspekte konzentriert. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tobias Hodel (Bern)</hi> Im Rahmen von Projekt READ wurde mit der Einführung von maschinellen Lernverfahren die Erkennung von Handschriften und alten Drucken markant verbessert. Da die neuronalen Netze auf Trainingsmaterial basieren (also <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">supervised</hi> sind), müssen Fragen nach der Aufbereitung gestellt und eine Verständigung epistemologischer Grundannahmen, insbesondere nach dem Konzept der „Ground-Truth“ untersucht werden. Solche Diskussionen bilden einerseits eine Aussensicht auf die verwendeten Algorithmen, andererseits lassen sich Vorstellungen aus den Disziplinen (Germanistik, Geschichte, Editionswissenschaften) kritisch in den Blick nehmen. Die Panelisten werden kurz und thesenhaft ihre Perspektive auf die Technologie darlegen, dabei sollen sie u.a. zu drei Komplexen Stellung nehmen: Wo wird der Einsatz der Technologie in den Geisteswissenschaften neue Erkenntnisse bringen, welche Dokumente/Materialien/Daten eignen sich nicht für die Behandlung mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> Algorithmen? Inwiefern ähnelt oder unterscheidet sich der Einsatz der Technologie von hermeneutischen Prozessen? Fragen nach Erkenntnismöglichkeiten werden in diversen geisteswissenschaftlichen Disziplinen seit Jahrzehnten diskutiert. Die Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens erfordern jedoch klare Aussagen zur untersuchten Materie, unabhängig davon, ob es sich um <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">supervised</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unsupervised</hi> Zugäng handelt (was ist Text, was soll identifiziert werden, welche Einheiten sind sinntragend etc.). Der Einsatz des maschinellen Lernens zwingt entsprechend zur Offenlegung von Konzepten und Vorstellungen. Neben der Angst vor dem Kontrollverlust und etwaigem Rückgang von Arbeitsplätzen oder der Überwachung von Menschenmassen, sind es nicht zuletzt Skandale zur Verletzung der Privatsphäre, die in den vergangenen Monaten zum Ruf nach der Regelung des Einsatzes der Technologie führten <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"8PYBkfiR\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Lobo, 2019)\",\"plainCitation\":\"(Lobo, 2019)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":17684,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/6DDHP4QG\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/6DDHP4QG\"],\"itemData\":{\"id\":17684,\"type\":\"book\",\"title\":\"Realitätsschock: Zehn Lehren aus der Gegenwart\",\"publisher\":\"Kiepenheuer & Witsch\",\"publisher-place\":\"Köln\",\"source\":\"www.recherche-portal.ch\",\"event-place\":\"Köln\",\"ISBN\":\"978-3-462-05322-7\",\"title-short\":\"Realitätsschock\",\"language\":\"ger\",\"author\":[{\"family\":\"Lobo\",\"given\":\"Sascha\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2019\"]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Lobo, 2019). Neuste Forschungen zeigen, dass die Vorstellungen einer ethischen AI stark divergieren <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {\"citationID\":\"N6V6KR9Q\",\"properties\":{\"formattedCitation\":\"(Jobin et al., 2019)\",\"plainCitation\":\"(Jobin et al., 2019)\",\"noteIndex\":0},\"citationItems\":[{\"id\":16360,\"uris\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/CB7VXTDZ\"],\"uri\":[\"http://zotero.org/users/534029/items/CB7VXTDZ\"],\"itemData\":{\"id\":16360,\"type\":\"article-journal\",\"title\":\"The global landscape of AI ethics guidelines\",\"container-title\":\"Nature Machine Intelligence\",\"page\":\"1-11\",\"source\":\"www.nature.com\",\"abstract\":\"As AI technology develops rapidly, it is widely recognized that ethical guidelines are required for safe and fair implementation in society. But is it possible to agree on what is ‘ethical AI’? A detailed analysis of 84 AI ethics reports around the world, from national and international organizations, companies and institutes, explores this question, finding a convergence around core principles but substantial divergence on practical implementation.\",\"DOI\":\"10.1038/s42256-019-0088-2\",\"ISSN\":\"2522-5839\",\"journalAbbreviation\":\"Nat Mach Intell\",\"language\":\"en\",\"author\":[{\"family\":\"Jobin\",\"given\":\"Anna\"},{\"family\":\"Ienca\",\"given\":\"Marcello\"},{\"family\":\"Vayena\",\"given\":\"Effy\"}],\"issued\":{\"date-parts\":[[\"2019\",9,2]]}}}],\"schema\":\"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json\"}?>(Jobin et al., 2019). Ethische Regelungen sind in den Geisteswissenschaften unüblich, gerade deshalb sind die Diskussionen im Umfeld der Technologie fruchtbar. Inwiefern besteht ein Zusammenhang zwischen geforderter Diversifizierung der DH mit der Anwendung der Technologie? Im wissenschaftlichen Bereich sind es zurzeit vor allem die angewandte Informatik und Mathematik sowie die Computerlinguistik, die maschinelles Lernen in ihre Forschungen integrieren. In den Digital Humanities spielt die Technologie bislang von wenigen Zentren abgesehen eine untergeordnete Rolle. In absehbarer Zeit dürfte sie ein wichtiger Teil der Disziplin werden – nicht nur im Recherche –, sondern auch im Auswertungs- und Schreibprozess. Insbesondere im Umgang mit digitalisierten Dokumenten, großen Datenmengen und Bildquellen können neuronale Netze ein wichtiges Mittel sein, um Daten zu finden, zu sortieren und auszuwerten. Die digitalen Geisteswissenschaften umfassen mit ihrem Methodenapparat sowohl komplexe Softwareentwicklung, als auch die Anwendung statistischer Modelle und das Erklären mit hermeneutischen Verfahren. Daher ist die Disziplin prädestiniert in den Diskussionen dieser gesellschaftsverändernden Technologie eine Vorreiterrolle einzunehmen. '),('urn:cts:dhd:2020.homburg_timo_linked_ogham_stones_semantische_modellier:','Die Ogham-Schrift ist eine in Irland und im westlichen Teil Britanniens (Wales und Schottland) vokommende antike Sammlung von Zeichen, die überwiegend auf (Grab-)steinen zur Dokumentation von Namen der Verstorbenen, ihrer Verwandtschafsbeziehungen oder auch für kleinere Geschichten verwendet wurde. Dabei stellt die Ogham-Systematik kein eigenständiges Alphabet, sondern eine Codierung in z.B. lateinische Alphabete dar. Der Ogham-Zeichensatz besteht aus 26 Buchstaben. Wörter bzw. Sätze sind jeweils von unten nach oben bzw. links nach rechts zu lesen. Die Zeichen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" />werden neben einem zentralen Mittelstrich durch nach links (AicmeBeithe,<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚁᚂᚃᚄᚅ</hi>) bzw. rechts (Aicme hÚatha,<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚆᚇᚈᚉᚊ</hi>) abgehenderechtwinklige Striche charakterisiert. Durch schräge oder waagerechteStriche (oft auch Punkte), die den Mittelstrich durchkreuzen, werdenAicme Muine (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚋᚌᚍᚎᚏ</hi>) und Aicme Ailme (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚐᚑᚒᚓᚔ</hi>) dargestellt. Darüberhinaus gibt es sechs ergänzende Forfeda Zeichen (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚕ ᚖᚗ ᚘᚙᚚ</hi>), welche imMittelalter durch Lautveränderungen und Anpassungen an die lateinischeSprache hinzugefügt wurden. Das Ogham-Alphabet ist im UnicodeStandard<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> (Range: 1680–169F) enthalten und gewährleistet so die Digitalisierbarkeit der Schrift. Eine der größten öffentlich zugänglichen Sammlungen von Ogham-Steinen befindet sich im Stone Corridor des University College Cork (UCC). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"166_final-077c8323ea88a2f093356e6250be3357.jpg\" /><head> Abbildung 1: Ogham Stone 4 im UCC Stone Corridor <ref n=\"3\" target=\"ftn3\" /> (Florian Thiery, CC BY 4.0, https://commons.wikimedia.org/wiki/File:UCC_Stone_4.jpg) </head></figure> Die Ogham-Schrift wurde in der Vergangenheit von verschiedenenWissenschaftlern erforscht. Nach der Entdeckung der Ogham-Schrift(Ferguson 1864) und der anschließenden Erstellung des Ogham-Alphabets(Graves et. al. 1878) datierte MacNeill (1929) einige derOgham-Inschriften. Das wohl kompletteste Standardwerk findet sich inMacálister (1945, 1949). Dieser hat darin das weitverbreiteteNummerierungsschema CIIC etabliert. Neben weiteren Forschungen derGeschichtswissenschaft zum Inhalt der Ogham-Inschriften erstellteForsyth (1997) ein erstes Korpus von 37 Inschriften. Das Ogham 3D Projekt<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" />scannt derzeit (155 Ogham Steine verfügbar) irische Ogham-Steine und stellt diese als Epidoc zur Verfügung. Die auf den Steinen transkribierten Inschriften können in `formula words` (FW) und `nomenclature words` (NW) unterschieden werden. Beispiele für FW<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" />sind MAQI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚋᚐᚊᚔ</hi> (engl. son, z.B. CIIC 203) MUCOI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚋᚒᚉᚑᚔ</hi> (engl. tribe/sept, z.B. CIIC 197), ANM<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚐᚅᚋ</hi> (engl. name, z.B. CIIC 206), AVI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚐᚃᚔ</hi> (engl. descendant, z.B. CIIC 40), CELI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚉᚓᚂᚔ</hi> (engl. follower/devotee, z.B. CIIC 215) undKOI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚕᚑᚔ</hi> (engl. here is, z.B. CIIC 48). Die Nomenklatur der irischen Personennamen enthüllt Details der frühgälischen Gesellschaft. Beispiele für solche NW<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" />sind CUNA<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚉᚒᚅᚐ</hi> (engl. wolf/hound, z.B. CIIC 154) oderCATTU<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚉᚐᚈᚈᚒ</hi> (engl. battle, z.B. CIIC 58). Andere Namenweisen auf einen göttlichen Vorfahren hin. Der Gott Lugh (LUC<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚂᚒᚌ</hi>) oder das Wort ERC<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚓᚏᚉ</hi> (engl. heaven/cow) kommt in vielen Namen wieLUGADDON<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚂᚒᚌᚌᚐᚇᚑᚅ</hi> (vgl. CIIC 4) oder ERCAVICCAS<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚓᚏᚉᚐᚃᚔᚉᚉᚐᚄ</hi> (vgl. CIIC 196) vor. Elemente, diephysikalische Eigenschaften beschreiben, sind ebenfalls üblich. ZumBeispiel DALAGNI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚇᚐᚂᚐᚌᚅᚔ</hi> (engl. one who is blind, CIIC 119) oderDERCMASOC<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Ogham\">ᚇᚓᚏᚉᚋᚐᚄᚑᚉ</hi> (engl. one with an elegant eye, CIIC 46). Wir stellen die Ogham-Steine, deren Inhalte, die Beziehungen der auf Steinen vermerkten Personen, ihre Stammeszugehörigkeiten und weitere Metadaten als Linked Data bereit und ermöglichen somit deren Verarbeitung durch eine Reihe vonWissenschafts-Communities. Durch die Verwendung von Vokabularen wieWikidata (Vrandečić et. al. 2014), FOAF (Brickley 2007) und Lemon(McCrae 2012) gewährleisten wir die Erstellung eines semantischenWörterbuchs für Ogham, welches wir dynamisch aus Textquellen mittels Natural Language Processing Verfahren der Keyword Extraktion extrahieren. Die für uns relevanten Keywords haben wir aus der Literatur gesammelt und in unserem Repository veröffentlicht.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" />Die Erfassung der Ogham-Steine als Linked Data Ressourcen erlaubt es, durch Verknüpfung von Wissen und dessen Anreicherung folgende Forschungsfragen anzugehen: Als Datenbasis für die Analysen stützen wir uns auf eineWikidata-Retrodigitalisierung des CIIC Corpus von Macálister (1945, 1949), Epidoc-Daten des Ogham in 3D Projekts, sowie auf die Celtic Inscribed Stones Project (CISP<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" />) Datenbank, die uns dankenswerterweise von Dr. Kris Lockyear zur Verfügung gestellt wurde. Des Weiteren pflegen wir aktiv fehlende und passende Elemente in Wikidata ein, um so später die Daten der Research Community im Sinne des SPARQL Unicorn (Thiery and Trognitz 2019a, 2019b) bereitzustellen. Der Sourcecode unserer App steht quelloffen auf GitHub zur Verfügung (Homburg & Thiery 2019). Erste Extraktionsergebnisse zeigen zunächst die Clusterung deririschen CIIC Oghamsteine (323 Steine) in Abbildung 2. In denAbbildungen 3-5 ist ersichtlich, dass sich Inschriften zu FW und NWräumlich unterscheiden (z.B. Abbildungen 3 und 4 zu MAQI und CUNA).Für das CISP Datenset (2504), für das wir aktuell noch keineGeokoordinaten besitzen, sind in Tabelle 1 die ersteAnalyseergebnisse aufgeführt. Sie zeigen eine ähnliche Verteilung derKeywords wie im CIIC Datenset. Das Poster stellt diese und weitereErgebnisse unserer ersten räumlichen Analysen dar. Weitere Datenkönnen unserem Webviewer<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" target=\"ftn9\" /> entnommen werden. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"166_final-caebe3bd64b4a730315ad378cf617c0e.png\" /> <head> Abbildung 2: Cluster von Oghamsteinen in Irland nach Fundorten</head></figure><!-- Abbildung 2: Cluster von Oghamsteinen in Irland nach Fundorten --> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"166_final-207477fb8f86e5f41501588c7732bcb6.png\" /> <head> Abbildung 3: Oghamsteine mit Verwandschaftsbeziehungen</head></figure><!-- Abbildung 3: Oghamsteine mit Verwandschaftsbeziehungen --> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"166_final-ae3e1e468190a422717a6576beefc27f.png\" /> <head> Abbildung 4: Oghamsteine mit Referenzen zu Tieren oder der Natur</head></figure><!-- Abbildung 4: Oghamsteine mit Referenzen zu Tieren oder der Natur --> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"166_final-123ba0383f03250430a525141333d502.png\" /> <head> Abbildung 5: Oghamsteine mit Referenzen zu Menschen und Schlachten</head></figure><!-- Abbildung 5: Oghamsteine mit Referenzen zu Menschen und Schlachten --> In Zukunft wird die Datenbasis mit erneuerten Daten des Ogham 3D Projektes und weiteren Quellen angereichert, sowie die Bereitstellung vonOgham-Daten in Wikidata forciert<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" target=\"ftn10\" />. Hierbei wird uns Sophie Charlotte Schmidt weiterhin in unserem Ogi-Ogham Projekt unterstützen. Mit einem größeren Korpus werden die Analysen noch bessere Ergebnisse hervorbringen. Zudem ist eine Erweiterung der OliA Ontologien (Chiarcos and Sukhareva 2015) für Ogham angedacht, sowie die Publikation der Daten als Linked Data in Web. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> <ptr target=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Ogham_letters\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> <ptr target=\"https://www.unicode.org/charts/PDF/U1680.pdf\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> <ptr target=\"https://www.ucc.ie/en/discover/visit/centre/stone-corridor/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> <ptr target=\"https://ogham.celt.dias.ie/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\"> <ptr target=\"https://ogham.celt.dias.ie/menu.php?lang=en&menuitem=40\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\"> <ptr target=\"https://en.m.wikipedia.org/wiki/Ogham_inscription#Nomenclature\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\"> <ptr target=\"https://github.com/ogi-ogham/oghamextractor/blob/master/words/words.csv\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\"> <ptr target=\"https://www.ucl.ac.uk/archaeology/cisp/database/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn9\"> <ptr target=\"https://ogi-ogham.github.io/oghamextractor\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn10\"> Ein Zwischenstand hier: <ref target=\"https://www.wikidata.org/wiki/Q67978531\">https://ogham.link</ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brickley, Dan/ Libby, Miller </hi> (2007): \"FOAF vocabulary specification 0.91.\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chiarcos, Christian / Sukhareva, Maria </hi> (2015): Olia–ontologies of linguistic annotation.\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantic Web</hi> 6, no. 4: 379-386. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ferguson, Samuel </hi> (1864): Account of Ogham Inscriptions in the Cave at Rathcroghan, County of Roscommon. in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Royal Irish Academy (1836-1869)</hi> 9: 160-170. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Forsyth, Katherine Stuart</hi> (1997): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"The ogham inscriptions of Scotland: An edited corpus.\"</hi>: 2160-2160. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Graves, Charles / Limerick, C.</hi> (1876): \"The ogham alphabet.\" <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hermathena</hi> 2, no. 4: 443-472. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Homburg, T.</hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"PaleoCodage - A machine-readable way to describe cuneiform characters paleographically\"</hi>. DH2019 Book Of Abstracts - Short Papers. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Homburg, Timo/ Thiery Florian</hi> (2019): “OGI Ogham oghamextractor”. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/ogi-ogham/oghamextractor\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Macalister, R. A. S. </hi> (1945): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"Corpus Inscriptionum Insularum Celticarum Vol. I.\"</hi>, Dublin: Stationery Office. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Macalister, R. A. S.</hi> (1949): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"Corpus Inscriptionum Insularum Celticarum Vol. II.</hi>, Dublin: Stationery Office. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">MacNeill, Eoin</hi> (1929): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"Archaisms in the ogham inscriptions.\" Proceedings of the Royal Irish Academy. Section C: Archaeology, Celtic Studies, History, Linguistics, Literature</hi> 39: 33-53. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCrae, John / Montial-Ponsoda, Elena / Cimiano, Philipp</hi> (2012): \"Integrating WordNet and Wiktionary with lemon.\" in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Linked Data in Linguistics</hi>, pp. 25-34. Springer, Berlin, Heidelberg. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Thiery, Florian / Trognitz, Martina </hi> (2019a): “SPARQL Unicorn Github Repository”, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/sparqlunicorn\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Thiery, Florian / Trognitz, Martina </hi> (2019b): Wikidata: A SPARQL(ing) Unicorn?”, CAA: Computer Applications & Quantiative Methods in Archaeology - Book of Abstracts, Bournemouth . <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Vrandečić, Denny / Markus Krötzsch. </hi> (2014): \"Wikidata: a free collaborative knowledge base.\" . '),('urn:cts:dhd:2020.horstmann_jan_annotieren_analysieren_visualisieren_einf_:','Der ohne technische Vorkenntnisse besuchbare hands-on Workshop bildet eine Einführung in die Möglichkeiten der für Geisteswissenschaftlerïnnen entwickelten, webbasierten Annotations- und Analyseplattform CATMA, deren sechste Version im Oktober 2019 veröffentlicht wurde. Im Zentrum stehen theoretische und praktische Aspekte der digitalen Annotation von (literarischen) Texten sowie die Analyse und Visualisierung dieser Texte und der erstellten Annotationen. CATMA (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computer Assisted Text Markup and Analysis</hi>; <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://catma.de\">https://catma.de</ref>) ist ein webbasiertes open-source-Tool, das seit 2008 an der Universität Hamburg entwickelt und derzeit von über 60 Forschungsprojekten und ca. 12.000 Nutzerïnnen weltweit genutzt wird. Die im Zuge des DFG-Projektes forTEXT (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\">https://fortext.net</ref>) entwickelte sechste Version bietet neben erweiterten technischen Möglichkeiten (wie beispielsweise der Datenversionierung und der Organisation kollaborativer Arbeit in einer Projektstruktur), ein völlig überarbeitetes, intuitiver nutzbares User Interface, das einen leichten Einstieg in die digitale Textannotation und -analyse ermöglicht, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse vonnöten wären, und ohne dass die Nutzerïnnen mit zu vielen (Experten-)Funktionen gleichzeitig konfrontiert würden. Das gesamte Repertoire an Funktionen (wie beispielsweise kollaborative Annotation oder automatische Annotation von Textkorpora) kann von erfahreneren Nutzerïnnen bei Bedarf genutzt werden. CATMA unterstützt... Von linguistischen Textanalysetools unterscheidet sich CATMA insbesondere durch seinen „undogmatischen” Ansatz: Das System schreibt mit seiner hermeneutischen Annotation (vgl. Piez 2010) weder definierte Annotationsschemata oder -regeln vor, noch erzwingt es die Verwendung von starren Ja-/Nein- oder Richtig-/Falsch-Taxonomien. Wenn eine Textstelle mehrere Interpretationen zulässt (wie es in literarischen Texten häufig der Fall ist), ist es in CATMA (durch die Nutzung von Standoff-Markup) daher möglich, mehrere und sogar widersprechende Annotationen zu vergeben und so der Bedeutungsvielfalt der Texte Rechnung zu tragen. Mit der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Build-Query</hi>-Funktion lassen sich zudem ganz ohne Kenntnisse der Query Language Schritt für Schritt Abfragen kreieren und Textanalysen durchführen. Die Ergebnisse der Analyse können in verschiedenen Varianten visualisiert und für die literaturwissenschaftliche Interpretation und Argumentation genutzt werden. Die sechste Version des Tools integriert gemäß der im Projekt 3DH (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://threedh.net\">http://threedh.net</ref>) formulierten Kriterien einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dynamic Data Visualisation and Exploration for Digital Humanities Research</hi> ein geisteswissenschaftlich orientiertes Visualisierungskonzept. Dieses Konzept nutzt die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vega Visualization Grammar</hi>, die auf die von Wilkinson (2005) formulierte generische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Grammar of Graphics</hi> zurückgeht. Schließlich bietet CATMA die Möglichkeit, bereits annotierte Texte zu verarbeiten (z. B. durch den Upload von XML-Dateien) und die in anderen Tools erstellten Annotationen anzuzeigen, mit zu analysieren und damit wissenschaftlich nachzunutzen. Außerdem lassen sich in CATMA auch automatische (z. B. POS für deutschsprachige Texte) und halb-automatische Annotationen generieren. Die seit Jahrhunderten zu den textwissenschaftlichen Kernpraktiken gehörende Annotation (vgl. Moulin 2010) lässt sich in sog. Highlights, Freitextkommentare sowie taxonomiebasierte Annotation und Textauszeichnung aufteilen, wobei die Übergänge häufig fließend sind (vgl. Jacke 2018, § 9). Während CATMA 6 auch die Möglichkeit für Highlights und Freitextkommentare bietet, ist die taxonomiebasierte Annotation das eigentliche Kerngeschäft des Tools – wobei die Taxonomie prinzipiell undogmatisch erstellt werden kann und die Form von sog. Tagsets annimmt, denen für kollaborative Annotationsprojekte wahlweise eine Annotations-Guideline beigegeben werden kann (vgl. auch Bögel et al). Im Workshop werden wir den Unterschied von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Document</hi> (der eigentliche Text), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tagset</hi> (die aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Tags </hi>– d. h. aus einzelnen Beschreibungsbegriffen – gebildete Taxonomie, mit der Texte annotiert werden) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Annotation Collection</hi> (die nutzerspezifische Sammlung individueller Annotationen zu einem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Document</hi> oder einem Korpus) kennenlernen. Diese für CATMA spezifische Dreigliederung bietet mehrere Vorteile: Neben der Annotation sind die Analyse und Visualisierung der Text- und Annotationsdaten das andere wichtige Standbein von CATMA. Hier wird <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant reading</hi> mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">close reading</hi> zusammengebracht, denn die zuvor manuell erstellten qualitativen Annotationen werden nun in ihrer Quantität, Relationalität und Verteilung hinterfragt. Dies geschieht in Zusammenhang mit „klassischen” DH-Textanalysemethoden wie dem Erstellen einer Wortfrequenzliste, der Analyse von Keywords in Context (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">KWIC</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DoubleTree</hi>) oder der Distribution ausgewählter Wörter (oder eben Annotationen) im Text oder in der Textsammlung. Neben diesen grundlegenden Funktionen, die alle per Klick ausgeführt werden können, bietet CATMA die sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Build-Query</hi>-Funktion, ein Wizzard, in dem komplexere Abfragen einfach per Mausklick erzeugt werden können, ohne dass tiefergehende Kenntnisse einer Abfragesprache (sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Query Language</hi>) verlangt werden. Im Workshop werden wir uns dabei nicht nur den Analysefunktionen widmen, sondern auch die unterschiedlichen Visualisierungsmöglichkeiten zu den einzelnen Abfragen anschauen und hinterfragen. Im Analysebereich können außerdem halbautomatische Annotationen erstellt werden, d. h. man annotiert wiederkehrende Wörter oder Wortgruppen auf einmal mit einem bestimmten Tag, statt dies manuell und wiederholt im Annotationsmodul zu tun. Der Wechsel zwischen der Arbeit im Annotations- und Analyse- und Visualisierungs-Modul ist ein iterativer Prozess, der die klassisch-zirkuläre hermeneutische Interpretationsarbeit in der Literaturwissenschaft widerspiegelt (vgl. Gius, im Erscheinen). Im Workshop werden wir uns in abwechselnden Präsentations- und Hands-on-Phasen der textanalytischen Arbeit in CATMA 6 nähern. Nach einer generellen Einführung in das Tool werden die Teilnehmerïnnen anhand eines vorgegebenen Beispieltextes den gesamten Workflow von der individuellen taxonomiebasierten Textannotation, über die Analyse hin zur Visualisierung und Interpretation der Text- und Annotationsdaten kennenlernen und praktisch erproben können. Die Teilnehmerïnnen sollen ausgehend vom digitalen Text in die Lage versetzt werden, Annotationen manuell und automatisch unterstützt zu erstellen und in Annotation Collections zu speichern, Tagsets/Taxonomien zu entwickeln und den Text alleine und in Kombination mit den Annotationen zu analysieren und zu visualisieren. Für kritische Reflektionen, Diskussionen sowie individuelle Rückfragen (theoretischer, praktischer und technischer Art) auf jedem Niveau und in Bezug auf die Projekte der Teilnehmerïnnen wird ausreichend Möglichkeit bestehen. Im Workshop werden wir anhand von Kafkas Erzählung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Erstes Leid</hi> und narratologischen Kategorien der erzählerischen Distanz beispielhaft den Arbeitsablauf der digitalen Texterforschung praktisch kennenlernen (die Teilnehmenden können jedoch auch gerne mit selbst mitgebrachten Texten und Annotationskategorien arbeiten): <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Universität Hamburg, Institut für Germanistik <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Überseering 35, Postfach #15 <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> 22297 Hamburg Jan Horstmann ist Postdoc und koordiniert das DFG-Projekt forTEXT (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\"><hi rend=\"underline color(1155CC)\">https://fortext.net</hi></ref>), in dem neben der Dissemination von digitalen Routinen, Ressourcen und Tools in die traditionelleren Fachwissenschaften auch die Weiterentwicklung von CATMA eine wesentliche Rolle spielt. Als Literaturwissenschaftler interessiert er sich vor allem für die neuen Perspektiven und Erkenntnispotentiale, die DH-Methoden auf literarische Artefakte bereithalten können. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Universität Hamburg, Institut für Germanistik <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Überseering 35, Postfach #15 <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> 22297 Hamburg Jan Christoph Meister ist Professor für Digital Humanities mit dem Schwerpunkt Literaturwissenschaft. Als ursprünglicher Erfinder von CATMA hat er etliche Forschungsprojekte zur Annotation und Visualisierung textueller Daten und der Entwicklung und Verbesserung von DH-Tools geleitet. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Universität Hamburg, Institut für Germanistik <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Überseering 35, Postfach #15 <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> 22297 Hamburg Marco Petris ist Informatiker mit starker Affinität zu geisteswissenschaftlichen Fragestellungen. Er ist von Anfang an an der Entwicklung von CATMA beteiligt und beschäftigt sich mit allen Aspekten der DH-Toolentwicklung, des Tool-Designs und der Implementierung. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Universität Hamburg, Institut für Germanistik <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Überseering 35, Postfach #15 <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> 22297 Hamburg Mareike Schumacher promoviert als digitale Literaturwissenschaftlerin über Orte und narratologische Ortskategorien in literarischen Texten, beschäftigt sich besonders mit den Methoden des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant reading</hi> (u. a. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Named Entity Recognition</hi> oder Stilometrie) und ist im forTEXT-Projekt u. a. für die Dissemination in den (sozialen) Medien zuständig. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Universität Hamburg, Institut für Germanistik <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Überseering 35, Postfach #15 <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> 22297 Hamburg Marie ist Master of Education und interessiert sich besonders für Christoph Martin Wieland und seine Zeitgenossen. Außerdem liegt ihr Forschungsschwerpunkt auf der Wertung von Literatur. Sie studierte in Kiel und Hamburg und ist nun wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Universität Hamburg. Bis zu 30 Personen. Teilnehmerïnnen bringen ihren eigenen Laptop mit, der mit dem Internet verbunden ist (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Achtung: Touch-Devices werden derzeit noch nicht unterstützt</hi>). Am Workshop können bis zu 30 Personen teilnehmen. Neben einer stabilen Internetverbindung werden ein Beamer und eine Leinwand benötigt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bögel, Thomas / Gertz, Michael / Gius, Evelyn / Jacke, Janina / Meister, Jan Christoph / Petris, Marco / Strötgen, Jannik</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2015): </hi> „Collaborative Text Annotation Meets Machine Learning: heureCLÉA, a Digital Heuristic of Narrative”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHCommons Journal</hi> 1. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (im Erscheinen): </hi> „Digitale Hermeneutik: Computergestütztes close reading als literaturwissenschaftliches Forschungsparadigma?”, in: Jannidis, Fotis / Winko, Simone / Rapp, Andrea / Meister, Jan Christoph / Stäcker, Thomas (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Literaturwissenschaft. DFG-Symposium Villa Vigoni, 2017</hi>. Berlin, New York: de Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Jacke, Janina</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2017): </hi> „The Hermeneutic Profit of Annotation: On Preventing and Fostering Disagreement in Literary Analysis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal of Humanities and Arts Computing</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> 11 (2): 233–254.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jacke, Janina</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2018): </hi> „Manuelle Annotation\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\">. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://fortext.net/routinen/methoden/manuelle-annotation\">http://fortext.net/routinen/methoden/manuelle-annotation</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (letzter Zugriff 20. Dezember 2018).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moulin, Claudine</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2010): „Am Rande der Blätter. Gebrauchsspuren, Glossen und Annotationen in Handschriften und Büchern aus kulturhistorischer Perspektive\", in: </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-family:Open Sans\">Autorenbibliotheken, Quarto. Zeitschrift des Schweizerischen Literaturarchivs</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> 30 (31): 19–26.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-family:Open Sans\">Piez, Wendell</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2010): „Towards Hermeneutic Markup. An Architectural Outline\". </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-family:Open Sans\">Digital Humanities Conference</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> 2010, London </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2010.cch.kcl.ac.uk/academic-programme/abstracts/papers/html/ab-743.html\">http://dh2010.cch.kcl.ac.uk/academic-programme/abstracts/papers/html/ab-743.html</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (letzter Zugriff 20. Dezember 2018).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-family:Open Sans\">Wilkinson, Leland</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\" xml:space=\"preserve\"> (2005): </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-family:Open Sans\">The grammar of graphics</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Open Sans\">. 2. Aufl. New York: Springer.</hi> '),('urn:cts:dhd:2020.horstmann_jan_interpretationsspielraeume_undogmatisches_anno:','Werden <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Spielräume</hi> in der hermeneutischen Textarbeit als legitime – jedoch gewissen Regeln unterliegende – Pluralität der Zugänge zu Literatur verstanden, zeichnet sich literaturwissenschaftliches Annotieren in mindestens drei Aspekten durch Spielräume aus: 1) Literarische Texte können in vielerlei Hinsicht erforscht werden (etwa strukturell, inhaltlich oder inhaltstranszendierend, vgl. Shusterman 1978; Folde 2015). Dabei unterscheiden sich oft inhaltlicher Fokus und Methode der Texterforschung (vgl. Danneberg 1999; Bühler 2003). 2) Aufgrund ihrer Ambiguität lassen sich literarische Texte selbst innerhalb eines Zugangs unterschiedlich verstehen (vgl. Jannidis 2003; Bauer et al. 2010). 3) Der Texterforschungs-Workflow kann je nach Forscherïn unterschiedliche Methoden-Phasen zyklisch durchlaufen (vgl. Nünning & Nünning 2010, 10–21; Puhl et al. 2015, 42–46). Da DH-Tools möglichst an disziplinspezifische geisteswissenschaftliche Theorien, Methoden und Praktiken rückgebunden werden sollen (vgl. Sahle 2015), sollten digitale Zugänge zur Literaturerforschung diese Spielräume berücksichtigen. Undogmatisches Annotieren mit CATMA 6(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://catma.de\">https://catma.de</ref>) ist eine Möglichkeit, wie dies umgesetzt werden kann. Das webbasierte kollaborative Annotations- und Analysetool CATMA – seit 2008 an der Universität Hamburg entwickelt mit derzeit gut 8.000 aktiven Nutzerïnnen weltweit – integriert Textannotation, Analyse und Visualisierung innerhalb einer webbasierten Arbeitsumgebung vor dem Hintergrund einer konzeptionellen Rückbindung an Theorien der (‘undogmatischen’) hermeneutischen Texterforschung. Dies ist im Bereich der DH-Tools einmalig (vgl. Meister, im Erscheinen). Mit CATMA 6 werden innerhalb des DFG-Projektes forTEXT (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\">https://fortext.net</ref>) neue Funktionalitäten<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> und ein noch intuitiver nutzbares Interface auf Basis einer grundlegend neu gestalteten, projektzentrierten Systemarchitektur zur Verfügung gestellt. Wie CATMA 6 geisteswissenschaftlichen Anforderungen (und damit den genannten Spielräumen) gerecht zu werden sucht, soll anhand von vier Funktionskomplexen demonstriert werden: unterschiedlichen Annotationsmodi, Mehrfachannotation, Metaannotation und kollaborativem Annotieren. Dieser Beitrag kann somit auch als exemplarische Umsetzung der Forderung verstanden werden, einen Brückenschlag zwischen DH- und traditionell-geisteswissenschaftlichen Methoden zu schaffen. Die Interpretation literarischer Texte wird gemeinhin als eine Kernaufgabe literaturwissenschaftlichen Arbeitens betrachtet. Regeln der Textinterpretationen oder Gütekriterien für Interpretationshypothesen sind aufgrund der Theorie- und Methodenvielfalt nicht eindeutig festgelegt. Zwei Überzeugungen scheinen jedoch über unterschiedliche Ausrichtungen hinweg in der literaturwissenschaftlichen Forschungsgemeinschaft (relativ) allgemein anerkannt: (a) Trotz der Pluralität zulässiger Interpretationen gibt es auch Interpretationen, die einem Text <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nicht</hi> angemessen sind. Und, damit zusammenhängend: (2) Interpretationen sollten (in gewisser Hinsicht) an das sprachliche Material des Textes angebunden sein. Angesichts dieser Sachlage lässt sich leicht erkennen, warum die Methode der Annotation im Zusammenhang mit Interpretationen fruchtbar angewandt werden kann: Der Prozess des Annotierens geht mit textnahem Arbeiten einher, und Annotationen werden grundsätzlich bestimmten Textstellen zugewiesen. Damit ist Annotation besonders geeignet für kleinschrittige textdeskriptive bzw. -analytische Vorhaben, die dann eine Grundlage für Interpretationen liefern können. Interpretationen selbst werden dann – auch in DH-Projekten – häufig in Form zusammenhängender Texte erstellt, innerhalb derer auf textanalytische Ergebnisse (Annotationen) Bezug genommen wird. Hier kann Annotation demnach als Werkzeug von Interpretation gelten. Es kann allerdings durchaus sinnvoll sein, auch Interpretationshypothesen selbst im Prozess des Annotierens zu entwickeln und als Annotationen festzuhalten. Denn zum einen verschwimmt sogar bei gemeinhin als deskriptiv geltenden Operationen wie der narratologischen Analyse otf die Grenze zu (inhaltsspezifizierender) Interpretation.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Zum anderen sollte darauf geachtet werden, auch Interpretationshypothesen möglichst an Textstellen rückzukoppeln. Geschieht dies nicht, bleibt der Übergang zwischen kleinschrittiger-analytischer Textbeschreibung und holistisch-synthetischer Interpretation letztlich oft unklar. Wie groß die Spielräume im Rahmen von Annotation sein müssen – sowohl hinsichtlich des Grads der Formalisiertheit der Annotation (vgl. 2.2) als auch der Einigkeit unter verschiedenen Annotatorïnnen –, hängt entsprechend davon ab, ob es sich um deskriptiv-analytische Annotationen handelt, die als Vorarbeit für Interpretationen fungieren, oder um genuin interpretative Annotationen (vgl. 3). <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Viele Annotationstools (bisher auch CATMA) ermöglichen ausschließlich die Annotation mithilfe von Tagsets, also hierarchisch gegliederten Kategorien. Dafür müssen Forschende allerdings schon ein formalisiertes Kategoriensystem haben, mit dem sie den Text untersuchen wollen. Annotation sollte abern auch zur noch unstrukturierten Textexploration nutzbar sein. Zudem sollte auch Interpretation selbst mithilfe von Annotation ermöglicht werden, was aber meist nicht (allein) unter Nutzung von Kategorien umsetzbar ist. In CATMA 6 werden deshalb folgende Annotationsmodi implementiert: (1) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Highlight</hi>: Die Highlight-Annotation dient zunächst ausschließlich der Hervorhebung einer interessanten Textstelle. Nutzerïnnen können die annotierte Passage als relevant auszeichnen, auch wenn sie noch keine konkrete Hypothese haben. Mithilfe der Analysefunktionen in CATMA können gehighlightete Passagen gesucht und als Liste angezeigt werden. So lassen sie sich beispielsweise mit anderen Annotationsmodi weiter annotieren, wenn Texterforschung und Interpretation weiter fortgeschritten sind. (2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Comment</hi>: Im Comment-Modus können Textstellen frei kommentiert werden. Dies ermöglicht es, Gedanken zu einer Textstelle festzuhalten, ohne ein strukturiertes Konzeptrepertoire zu nutzen. So können auch nicht in Kategorien überführbare Interpretationen als Annotation umgesetzt werden. Geplant ist zudem, die Erstellung von Tagsets auf der Basis von Kommentaren zu vereinfachen, beispielsweise indem die Kommentartexte (teil-automatisiert) ausgewertet werden. (3) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Annotation</hi>: Hierunter fallen in CATMA tagbasierte Annotationen, bei denen Textstellen mithilfe hierarchisch gegliederter Konzeptontologien mit einem Tag versehen werden (vgl. Fig. 1). Die Annotationsmodi können iterativ ineinandergreifen und bilden damit auch auf dieser Ebene den sog. ‘hermeneutischen Zirkel’ der Texterschließung ab. Die tagbasierte Form der Annotation setzt am meisten Strukturierung und Formalisierung voraus und ist nicht für alle Formen interpretativer Annotationen nutzbar. Als strukturiertes Werkzeug bzw. als Heuristik für Interpretation ist sie dafür umso fruchtbarer. In CATMA können Tagsets frei erstellt und laufend verändert werden; die Erzeugung einer solchen Konzeptontologie führt dabei zu sehr textnahem Arbeiten und erfordert in produktiver Weise die Reflexion literaturwissenschaftlicher Theorien und Methoden. Inwieweit tagbasiertes Annotieren mit der von Spielräumen geprägten literaturwissenschaftlichen Erforschung von Texten kompatibel ist, wird im Folgenden erörtert. Damit ein strukturiertes Annotieren mit Tagsets nicht nur im Rahmen heuristischer Text<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">beschreibung</hi> genutzt werden kann,sondern auch die Spielräume der Text<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">auslegung</hi> abbildet,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> müssen einige Bedingungen erfüllt sein. Neben freiem Generieren und iterativem Überarbeiten von Tagsets ist eine Bedingung für die Nutzung tagsetbasierten Annotierens als interpretationsunterstützender Methode die Möglichkeit der (diversen oder sogar widersprüchlichen) Mehrfachannotation derselben Textstelle. Dies trägt zum einen dem Umstand Rechnung, dass ein Text aus unterschiedlichen Perspektiven untersucht werden kann: Beispielsweise kann eine Textpassage zugleich intermediale Bezüge enthalten und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gender</hi>-Themen adressieren. Eine mehrdimensionale Kategorisierung der Textstelle muss daher möglich sein. Passagen literarischer Texte sind zudem häufig interpretationsoffen, weshalb unterschiedliche, teilweise auch widersprüchliche Interpretationen gleichermaßen gültig sein können. So mögen etwa (inkompatible) Thesen darüber, wer/was durch eine im Text auftretende Figur verkörpert werden soll, plausibel sein.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> In CATMA 6 sind freie Tagsetgenerierung und Mehrfachannotationen einer Textpassage möglich, indem Textpassagen, Annotationen und Tags als Knoten in einer Graphstruktur modelliert sind, die sehr flexible Verknüpfungsmöglichkeiten erlaubt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> Da bei der Interpretation von Literatur die Spielräume nicht grenzenlos sind und nach diversen Regeln gespielt werden muss (vgl. bspw. Jannidis 2003), benötigt eine Annotationsumgebung, die taxonomiegestütztes Interpretieren ermöglicht, auch Optionen zur Einordnung, Erläuterung und Aushandlung von Interpretationen. Diese Rolle erfüllen in CATMA 6 Metaannotationen, die wiederum taxonomiebasiert (als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Properties</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Values</hi>) bzw. als Metakommentar eingesetzt werden können: Annotationskategorien lassen sich mit Properties versehen, denen pro Annotation feste oder ad hoc vergebbare Values zugeordnet werden können, um Annotationen genauer zu qualifizieren. Die gleiche Funktion erfüllen freitextbasierte Metaannotationen, die erstmalig in CATMA 6 nutzbar sind. Ob Metaannotationen als freie Kommentare oder auf Taxonomiebasis zur Anwendung kommen, kann vom Grad der theoretischen Ausarbeitung der genutzten Interpretationsheuristik abhängen oder eine Frage des Anwendungskontextes bzw. der persönlich präferierten Arbeitsweise sein. In technischer Hinsicht sind Annotationen gemäß dem Web Annotation Data Model<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> modelliert und haben als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">body-type</hi> die Klasse <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dataset</hi>. Die Struktur ist eine Liste von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">key/multi-value</hi>-Paaren. Der Tag der Annotation gibt die möglichen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">keys</hi> vor. Während Metaannotationen eingesetzt werden können, um einem Tagset Analysekategorien auf einer horizontalen Gliederungsebene hinzuzufügen,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" /> lassen sie sich auch zur Einordnung der Interpretationsentscheidung nutzen. Forscherïnnen können beispielsweise angeben, welche Literatur- oder Interpretationstheorie (z. B. Rezeptionsästhethik oder Poststrukturalismus, vgl. Köppe & Winko 2013) sie herangezogen haben, um eine bestimmte (strittige) Interpretationsentscheidung zu treffen. Ebenso können in die Interpretation einfließende Kontextinformationen aufgeführt (z. B. Wissen über andere Texte), oder Interpretationen auf einer Sicher-unsicher-Skala verortet werden (vgl. Drucker 2011). Solche Metaannotationen helfen, hermeneutische Annotationen im Kontext theoretischer und subjektiver Einbettung zu verstehen; sie ermöglichen, zumindest in Ansätzen, die Angabe von Argumenten für Interpretationsentscheidungen und schaffen die Bedingungen einer literaturwissenschaftlichen Auseinandersetzung über die Plausibilität interpretativer Hypothesen. Besonders sind Metaannotationen notwendig, wenn Textstellen tatsächlich mehrere scheinbar widersprüchliche Annotationen aufweisen – speziell im Kontext kollaborativer Annotation und Textauslegung. Kollaboratives Annotieren ist in der Linguistik eine etablierte Methode, um Annotationsentscheidungen abzusichern (vgl. Wissler et al. 2014). In der Literaturwissenschaft ist es noch wenig etabliert (vgl. Röcke 2016); auch ist ein behutsameres Vorgehen angebracht, wenn es darum geht, Annotations- bzw. Interpretationsentscheidungen abzusichern. Als fruchtbar hat sich ein iteratives Vorgehen erwiesen, bei dem Forscherïnnen diskrepant annotierte Passagen diskutieren, um Gründe für unterschiedliche Entscheidungen herauszustellen (vgl. Gius & Jacke 2017). Durch eine gründliche Metaannotation kann dieser Workflow verschlankt werden. Je nach Grund kann abgewogen werden, ob es sich um eine legitime Uneinigkeit handelt. So können Interpretationsspielräume bei kollaborativem Annotieren zugleich gewahrt und sinnvoll eingegrenzt werden. Kollaboration wird in CATMA ermöglicht durch die mit GitLab per API verknüpfte projektzentrierte Systemarchitektur (vgl. Fig. 2). Eine GitLab-Group<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" /> wird im CATMA Web UI als CATMA-Projekt gespiegelt, dem – entsprechend dem GitLab-Schema – einzelne Nutzerïnnen mit unterschiedlichen Rollen und Rechten hinzugefügt werden können. CATMA-Projekte werden mit Textdokumenten, Tagsets, Annotationsdaten und potentiell mehreren Projektmitgliedern ausgestattet. Da unterschiedliche Projektkontexte (etwa wissenschaftliche Forschungsprojekte mit mehreren Projektleiterïnnen, Mitarbeiterïnnen und Hilfskräften; Seminarprojekte in der universitären Lehre; Unterrichtsprojekte in der schulischen Lehre) die Festlegung unterschiedlicher Entscheidungsspielräume für die Mitarbeitenden erfordern, können in CATMA 6 jeweils projektbezogen die folgenden Rollen vergeben werden: Projekteigentümerïn/-leiterïn, Partnerïn, Assistentïn, Beobachterïn und Studentïn/Gast. Die Rollen sind dabei mit festen Rechte-Konfigurationen in den Feldern der Projekt- und Mitgliederverwaltung sowie der Erstellung, Bearbeitung und Löschung von Textdokumenten, Tagsets und Annotationsdaten versehen. Durch die Individualisierung von Kooperationsmodi kann festgelegt werden, wie viel Spielraum jedes Projektmitglied haben soll. Arbeitet man beispielsweise in einem Forschungsprojekt kollaborativ und möchte, dass alle Teilnehmenden die gleichen Rechte haben, vergibt man als Projekt-Owner Partner-Rollen. In Seminarkontexten könnte man Assistierenden-, Beobachtenden- oder Studierenden-Rollen vergeben, die jeweils weniger Zugriffsrechte haben. Das neue Rollen- und Rechtesystem erlaubt somit eine differenzierte Festlegung von Spielräumen auch bei der Konzeption eines kollaborativen Annotationsprojekts. Um einem Projekt weitere Mitglieder hinzuzufügen bietet CATMA 6 zwei Möglichkeiten: (1) das manuelle Hinzufügen einzelner CATMA-Nutzerïnnen durch Eingabe des CATMA-Usernames. Diese Funktion bietet sich für den asynchronen Arbeitsmodus etwa in Forschungsprojekten an. (2) Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">live</hi>-Einladung per generiertem Zahlencode, der nur für den Moment einer geöffneten Einladung gültig ist. Dies ist besonders für Seminar- oder Workshopkontexten eine zeitsparende Option. Die Verknüpfung mit GitLab bietet zudem Versionierungs- und damit einhergehende Konfliktlösungsfunktionen. Denn während CATMA beispielsweise inhaltlich widersprüchliche Mehrfachannotationen erlaubt, stellt das zeilenbasiert arbeitende Versionierungssystem Git einen Konflikt fest, wenn Nutzerïnnen inkompatible Änderungen in ihren Projekten vorgenommen haben, die dieselbe Zeile des zugrundeliegenden Codes betreffen. Nehmen wir beispielsweise an, in einem kollaborativen Forschungsprojekt wurde dieselbe Metaannotation von Nutzerïnnen 1 und 2 je unterschiedlich geändert. Sobald Nutzerïn 2 die Arbeit mit dem Team synchronisiert, meldet CATMA einen Konflikt, anstatt eigenmächtig einer Version den Vorzug zu geben (siehe Fig. 3). Dabei werden eigene und fremde Version nebeneinandergestellt und Nutzerïn 2 kann sich informiert für eine Version entscheiden, ohne tiefergehende Kenntnisse über die zugrunde liegenden technischen GitLab-Prozesse haben zu müssen. Diese Funktionalität unterstützt den – im kollaborativen Modus noch stärker im Vordergrund stehenden – diskursiven Aushandlungsprozess von Annotation und Interpretation und reagiert somit auf die Forderung nach flexiblen disziplinspezifischen Arbeitsabläufen. Das Schaubild (vgl. Fig. 4) verdeutlicht die identifizierten literaturwissenschaftlichen Spielräume (linke Spalte) und die daraus erwachsenden generellen Anforderungen an digitale Arbeitsumgebungen (mittlere Spalte). Wie CATMA 6 diese Anforderungen konkret umsetzt, findet sich in der rechten Spalte. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Dazu gehören u.a. umfangreiche Versionierungsfunktionalitäten und ein Rollen-/Rechtemanagement (s. Abschnitt 3.3) sowie die Integration eines geisteswissenschaftlich orientierten interaktiven Visualisierungskonzepts auf Grundlage der <hi rend=\"italic\">Vega Visualization Grammar</hi>gemäß der im Projekt 3DH (<ref target=\"http://threedh.net\">http://threedh.net</ref>) formulierten Kriterien einer <hi rend=\"italic\">Dynamic Data Visualisation and Exploration for Digital Humanities Research</hi>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Dies gilt zum einen für narratologische <hi rend=\"italic\">histoire</hi>-Kategorien, aber auch für Kategorien, die das Verhältnis zwischen Darstellung und Handlung betreffen (vgl. Genette 2010). Je nach Gestaltung eines literarischen Textes können die inhaltlichen Komponenten, die für eine Kategorisierung identifiziert werden müssen, offen bleiben oder ambig umgesetzt sein, so dass ihre Identifikation eine Interpretation notwendig macht. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Zur Unterscheidung von Deskription und Interpretation vgl. Kindt & Müller 2003. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Vgl. hierzu bspw. Føllesdal 1979, der unterschiedliche Deutungen des fremden Passagiers bei Ibsens <hi rend=\"italic\">Peer Gynt</hi> vorstellt, von denen die letzten beiden (Verkörperung Lord Byrons oder des Teufels) überzeugend sind. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\"> Vgl. <ref target=\"http://tinkerpop.apache.org/\">http://tinkerpop.apache.org/</ref>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\"> Vgl. <ref target=\"https://www.w3.org/TR/annotation-model/\">https://www.w3.org/TR/annotation-model/</ref>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\"> Beispielsweise könnte Ironie in einem literarischen Text mithilfe eines Tagsets annotiert werden (vgl. Horstmann / Kleymann 2019): Die Tags bilden diverse Formen von Ironie ab, und pro Annotation wird per Property mithilfe von Values wie “Autorïn” oder “Erzählerïn” bestimmt, welche Instanz Subjekt” bzw. Objekt der Ironie ist. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\"> Vgl. <ref target=\"https://docs.gitlab.com/ee/user/group/\">https://docs.gitlab.com/ee/user/group/</ref> (Zugriff: 19.12.2019). </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauer, Matthias / Knape, Joachim / Koch, Peter / Winkler, Susanne</hi> (2010): “Dimensionen der Ambiguität”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik </hi>40 (158): 7–75. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bühler, Axel</hi> (2003): “Die Vielfalt des Interpretierens”, in: Bühler, Axel (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hermeneutik. Basistexte zur Einführung in die wissenschaftstheoretischen Grundlagen von Verstehen und Interpretation</hi>. Heidelberg: Synchron Wissenschaftsverlag der Autoren 99–120. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Danneberg, Lutz</hi> (1999): “Zum Autorkonstrukt und zu einem methodologischen Konzept der Autorintention”, in: Jannidis, Fotis / Lauer, Gerhard / Martínez, Matías / Winko, Simone (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Rückkehr des Autors. Zur Erneuerung eines umstrittenen Begriffs</hi>. Tübingen: Niemeyer 77–105. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Drucker, Johanna</hi> (2011): “Humanities Approaches to Graphical Display”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> 5 (1), <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html\"><hi rend=\"underline color(1155CC)\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html</hi></ref> (letzter Zugriff 10. 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'),('urn:cts:dhd:2020.horstmann_jan_netzwerkanalyse_spielerisch_vermitteln_mit_dra:','Mit ELTeC (European Literary Text Collection; <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/COST-ELTeC\">https://github.com/COST-ELTeC</ref>) und DraCor gibt es mittlerweile zwei europäische Initiativen, die eine korpusbasierte Infrastruktur für die digitalen Literaturwissenschaften aufbauen, wobei sich DraCor (Drama Corpora Project; <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dracor.org\">https://dracor.org</ref>) der Sammlung TEI-kodierter Dramen in verschiedenen Sprachen widmet (vgl. Fischer u.a. 2019). DraCor liefert über seine API etwa Netzwerkdaten zu Dramen aus, die auf der Kookkurrenz von Sprecherïnnen basieren und es ermöglichen, die Kommunikationsstrukturen mithilfe von Network-Analysis-Metriken zu erforschen. Darüber hinaus bietet die Plattform mit ezlinavis (Easy Literary Network Analysis Visualisation) ein didaktisches Tool an, das den Einstieg in die systematische Erhebung von Netzwerkdaten erleichtert. Außerdem wurde aus DraCor heraus mit dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dramenquartett</hi> (vgl. Fig. 1) ein Kartenspiel entwickelt, mit dem das Verständnis von Netzwerkmetriken ebenso wie die typologische und historische Vielfalt von Dramennetzwerken spielerisch entdeckt und erlernt werden kann (vgl. Fischer u.a. 2018 und Fischer/Schultz 2019). Das DFG-Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\">https://fortext.net</ref>; vgl. Fig. 2) bietet in diesem Zusammenhang einen Methodeneintrag (vgl. Schumacher 2018b), eine (Gephi-)Lerneinheit (vgl. Schumacher 2019b), ein Fallstudien-Video<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" />, vier Tutorialvideos<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> sowie praktische Anwendungen in der Lehre. Hierbei sind jeweils unterschiedliche Abstraktionsgrade und verschiedene Arten der Vermittlung abgedeckt: Der Methodeneintrag ist eine abstrakte, sprachlich-theoretische Beschreibung der Methode mit dem Schwerpunkt der Anschlussfähigkeit an die traditionelle Literaturwissenschaft. Die Lerneinheit ist eine konkrete Klick-für-Klick-Einführung für Autodidakten aus der Zielgruppe junger Geisteswissenschaftlerïnnen in Form einer Text-Bild-Kombination. Die Videos vermitteln die Methode über eine Text-Bild-Audio-Kombination: Das Methodenvideo bietet eine Fallstudie zum Figurennetzwerk von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emilia Galotti</hi>. Es vermittelt die Methode an eine autodidaktische Zielgruppe geisteswissenschaftlicher Studentïnnen und wählt einen Einstieg über das ,traditionelle’ Thema, taucht in technisch-theoretische Hintergründe ein und schließt dann wieder an das literarische Thema an. Die textbasierte Thematik wird so auf eine Bildebene überführt, die DH-Tool-Grafiken mit strichmännchenartigen figurativen Darstellungen koppelt (vgl. Fig. 3). Angesprochen werden hier theoretische, strukturelle und emotionale autodidaktische Vermittlungsmuster (zur Bedeutung von Emotionen für autodidaktisches Lernen vgl. Mega u.a. 2014). Auf der Tonebene ist ein erklärender Duktus vorherrschend. Die ,selfmade’-Anmutung der Videos vermittelt, dass die autodidaktische Erarbeitung der Inhalte Betrachterïnnen und Erstellerïnnen des Videos miteinander verbindet (vgl. Horstmann & Schumacher 2019). Die Tutorial-Reihe schließlich funktioniert ähnlich wie die Lerneinheit als Schritt-für-Schritt-Anleitung und bietet die Möglichkeit, die Arbeit mit Gephi als Screencast zu erlernen. Das Tutorial-Video zur Nutzung des DraCor-Tools ezlinavis verknüpft die praktische Erstellung von Netzwerken mit der Nutzung der Ressource TextGrid Repository (vgl. Horstmann 2018) und den Methoden Named Entity Recognition (vgl. Schumacher 2018a) und Annotation in CATMA (vgl. Jacke 2018 und Schumacher 2019a). Die Dissemination einer digitalen Methode wie der Netzwerkanalyse durch ein nicht-digitales Kartenspiel bietet Möglichkeiten, die die bisher genannten digitalen Medien nicht abdecken konnten. Die Spielerïnnen werden in einer nicht-digitalen Umgebung mit den funktional reduzierten Ergebnissen einer digitalen Analyse konfrontiert, können diese visuell und haptisch erfahren und spielerisch explorieren. Der empfohlene Spielmodus ist ,Supertrumpf’<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" />, bei dem Werte der Netzwerke verglichen werden. Die Spielregeln sind online veröffentlicht (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dramenquartett.github.io/\">https://dramenquartett.github.io/</ref>). Neben einem neuen und vor allem kompetitiven Blick auf Dramen – der die relationale Perspektive auf figürliche Kopräsenzen hervorhebt – wird zusätzlich die Neugier auf die den Netzwerken zugrunde liegende Methode geweckt, sodass in didaktisch-produktiver Hinsicht der Prozess einer Art <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reverse Engineering</hi> im Sinne einer Mustererkennung auf unterschiedlichen Komplexitätsstufen angestoßen werden kann. Der Weg hin zu einem Umgang mit digitalen Ressourcen und Tools wie DraCor, ezlinavis und sogar die Anwendung eines komplexeren Tools wie Gephi ist damit geebnet, die kritische Methodenreflexion kann folgen. Dieser niedrigschwellige Zugang fügt sich in das auf Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit konzentrierte Disseminationsmodell von forTEXT ein und erweitert dieses durch den zusätzlichen Abbau von Schwellenängsten oder Vorbehalten gegen digitale Methoden. Die im Folgenden vorgestellte, reflektierte und erprobte Pipeline geht von einer ersten theoretischen Annäherung durch forTEXT-Tutorials aus, auf die eine spielerische Vertiefung der spezifischen Objektkonstitution qua Netzwerkanalyse und der entsprechenden Metriken mittels des Dramenquartetts folgt. Anschließende Arbeitsphasen könnten, wie in 3. skizziert, z. B. die formalisierte Erstellung, Gestaltung und Analyse von Dramennetzwerken mittels ezlinavis und Gephi oder die konkrete Bearbeitung von literarhistorischen Forschungsfragen mittels DraCor umfassen. Der quantifizierende Zugriff auf Dramentexte kann als „radikale ,Anästhetisierung’ der Objekte” (Trilcke, im Erscheinen) beschrieben werden. Auf die qua Formalisierung erfolgende Anästhetisierung, bei der die ursprüngliche ästhetische Dimension des literarischen Kunstwerks zunächst ausgesetzt wird, folgt jedoch eine reästhetisierende Transformation im Zuge der Diagrammatisierung (vgl. ebd.).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> Die Dramen werden somit zunächst zwar nicht mehr primär als textuelle Artefakte wahrgenommen, dennoch aber als ästhetische Artefakte in Form ihrer netzwerkartigen Repräsentation, wodurch andere epistemische Dimensionen angesprochen und andere epistemische Praktiken vollzogen werden können (vgl. Trilcke und Fischer 2018). Dabei ist der Weg zurück zum Dramentext vom Kartenspiel über die digitale Darstellung der entsprechenden Netzwerke dadurch geebnet, dass Medien in Form „transkriptiver Bezugnahmen” (Jäger 2010, 301) generell intermedial aufeinander Bezug nehmen und Übersetzungsprozesse somit keine einseitig vorgegebene Richtung haben.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> Ein entscheidender Vorteil digitaler Diagramme ist die Möglichkeit der Interaktion (vgl. Horstmann, im Erscheinen): Netzwerke lassen sich je nach Wahl des Layoutalgorithmus unterschiedlich darstellen, ein semantischer Zoom ermöglicht überdies, zusätzliche Informationen des Ausgangsmaterials zu visualisieren. Dramennetzwerke in einer festgelegten (und damit nicht mehr veränderbaren) Form als Spielkarte zu drucken, bedeutet daher in erster Linie eine funktionale Reduktion. Gerade diese funktionale Reduktion eröffnet jedoch didaktische Spielräume: Das Wissen, dass die abgedruckten Netzwerke ebenfalls in digitaler Form vorhanden und dort sogar manipulierbar sind, wird im Laufe des Spielprozesses die Neugier auf diese Funktionsvielfalt steigern, sodass der Übergang in die ,digitale Arbeit’ fließend stattfinden kann und nicht mehr als etwas kategorial anderes empfunden wird. Die Interaktion zwischen Benutzerïnnen und Netzwerken als konzeptioneller Bestandteil digitaler Netzwerkdarstellungen wird übertragen auf die Interaktion zwischen den Spielerïnnen, wodurch nicht zuletzt die von Jenkins (2006, 2) sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">participatory culture</hi> im nicht-digitalen Bereich eine Entsprechung erfährt. Das Kartenspiel entfaltet seinen didaktischen Mehrwert auch, weil es situational gerahmt ist: Es wird in kollektiven Unterrichtsphasen eingesetzt, die darauf abzielen, sich einem abstrakten Unterrichtsgegenstand auf spielerische Weise anzunähern. Da Menschen in ihrer Rolle als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visual beings</hi> vor allem ihren Sehsinn als einen wichtigen Wahrnehmungskanal nutzen, um Informationen zu verstehen (vgl. Ward et al. 2010), stellen Visualisierungen bei der Präsentation von wissenschaftlichen Erkenntnissen ein wichtiges, den Verstehens- und Erinnerungsprozess begünstigendes Element dar. Der Einsatz des Kartenspiels greift darauf zurück und spricht unter den vier Lerntypen (auditiv, haptisch, kommunikativ und visuell) v. a. visuelle, aber auch kommunikative Lerntypen an, indem das Spiel die Kommunikation über Fachinhalte fokussiert und Sprache als Medium des Lernens einsetzt (vgl. Anselm und Werani 2017). Im Fokus steht der Versuch, nicht nur kumulatives bzw. assimilatives Lernen zu initiieren, wodurch v. a. begrenztes, anwendungsorientiertes Wissen oder thematisch, anwendungsorientiertes Wissen produziert werden würde (vgl. Illeris 2010). Die – von der konkreten Kenntnis des Spielprinzips ,Supertrumpf‘ unabhängige – spielerische Aktivierung unterschiedlicher Sinneskanäle und die damit einhergehende Diskussion über Fachinhalte zielt auf die Einleitung akkommodativer und transformativer Lernprozesse und darauf, über Fachwissen in relevanten Kontexten frei verfügen zu können. Das im Wintersemester 2019/2020 an der Universität Hamburg durchgeführte Seminar „Digitale Literaturwissenschaft und pädagogische Praxis” hat unterschiedliche Standardverfahren und Werkzeuge erprobt, die gegenwärtig in der digitalen Literaturwissenschaft eingesetzt werden. Dieses Feld wird zunehmend auch für Lehrerïnnen insbesondere im gymnasialen Bereich relevant: Bereits die heutige Schülerïnnengeneration zählt zu den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital natives</hi>, für die der Umgang mit digitalen Medien und Werkzeugen selbstverständlich ist, die aber zugleich in Schule und/oder Studium in eine vertiefte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">data literacy</hi> eingeführt werden müssen. Der Transfer von Digital-Humanities-Methoden in den schulischen Bereich kann deshalb als wichtige Herausforderung identifiziert werden. Gleichzeitig geht es darum, das vernetzte Denken zu fördern, mithin literaturwissenschaftliche und fachdidaktische Zugänge zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">einem</hi> Gegenstand stark zu machen. Um in Seminaren kein starres Wissen zu produzieren, auf das die angehende Lehrkräfte in der nächsten Phase ihrer Ausbildung – dem schulischen Alltag – nicht zugreifen können, muss die Kooperation zwischen Fachdidaktik und Fachwissenschaft gefördert werden. Neben der Einarbeitung in die Methoden steht deshalb die Frage der Komplexitätsreduktion und des schulischen Anwendungsbezuges im Zentrum des Seminars, wofür das DraCor-Kartenspiel exemplarisch herangezogen und getestet wird. Die konzeptionelle Einbettung des Kartenspiels in eine didaktische Heranführung an digitale Methoden ergänzend, wurde damit sowohl in diesem als auch im Seminar „Gender modellieren – Genderrollen und -stereotype in der Literatur des 19. Jahrhunderts”, das ebenfalls im Wintersemester 19/20 an der Universität Hamburg angeboten wurde, eine praktische Anwendung durchgeführt, deren Erfolg qualitativ evaluiert wurde. Damit soll auch ein Beitrag zur Evaluation konkreter DH-Lehrformen geleistet werden. Um den Effekt des Dramenquartetts auf den Lernerfolg der Studierenden zu untersuchen, wurde eigens ein Testverfahren entwickelt, das die Wissensstände vor und nach dem Einsatz des Quartetts mess- und v. a. vergleichbar macht. Das Verfahren setzt sich aus fünf aufeinander aufbauenden Phasen zusammen: (1) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vorab: Gruppeneinteilung und eigenständige Vorbereitung</hi> (Gruppe 1: Methodenbeitrag/Lerneinheit, Gruppe 2: Video-Tutorials) Vorbereitend befasst sich ein Teil der Lerngruppe mit schriftlichen forTEXT-Lernmaterialien zur digitalen Netzwerkanalyse, während der andere Teil die Video-Fallstudien und -Tutorials konsultiert.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> (2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Praxisphase 1: Erste Umfrage</hi> Ausgangspunkt der Erhebung stellt folglich ein gruppenspezifisch relativ homogener Wissensstand dar, der grundlegende Kenntnisse über die Methode der digitalen Netzwerkanalyse beinhaltet. Um die Wissensstände beider Gruppen vor dem Einsatz des Quartetts zu erfassen, wurde eine Umfrage entworfen und zu Beginn des Seminars in Einzelarbeit mit dem Audience Response System ARSnova durchgeführt. Die Umfragen adressieren mit jeweils neun Fragen drei Anforderungsbereiche (I: Reproduktionsleistung, II: Reorganisation- und Transferleistung, III: Reflexion und Problemlösung). Den Anforderungsbereichen entsprechend beinhalten sie Single-Choice-, Multiple-Choice- sowie Freitextfragen. (3) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Praxisphase 2: Einsatz des Dramenquartetts</hi> Nach der ersten Quizphase wurde die gesamte Testgruppe in Kleingruppen eingeteilt, die im Supertrumpf-Modus das Dramenquartett spielen. (4) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Praxisphase 3: Zweite Umfrage</hi> Eine zweite Umfrage erfasst den Wissensstand beider Gruppen, nachdem sie das Dramenquartett gespielt haben. (5) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Auswertung der Umfrage: Erste Ergebnisse und Ausblick</hi> Die Auswertung des ersten Testdurchlaufs, der mit 11 Teilnehmenden durchgeführt wurde, verweist auf einen lernförderlichen Effekt des Dramenquartetts. Im Rahmen der ersten Quizrunde wurden 43% der Fragen, nach der zweiten Umfrage 52% der Fragen richtig beantwortet. Darüber hinaus verweist ein erster Blick auf die Freitextantworten darauf, dass der spielerische Zugang die intrinsische Motivation, sich über den Seminarkontext hinaus mit digitaler Netzwerkanalyse auseinanderzusetzen, steigert. Das erarbeitete Verfahren zur vergleichenden Lernstandserhebung hat sich bewährt und wird in einem weiteren Seminar eingesetzt, um den Einfluss einer spielerischen Wissensvermittlung auf Kompetenz- und Wissensstand zu untersuchen. Das Projekt lotet das didaktische Potenzial von Gamification-Ansätzen in den DH konzeptionell und praktisch aus, indem es das DraCor-Kartenspiel mit Tools und Tutorials in einer didaktischen ,Pipeline‘ verbindet und damit in die Disseminationsstrategie von forTEXT integriert. Der damit entwickelte Prototyp eines Konzepts, das auch fachdidaktisch Weiterentwicklungspotenzial birgt, ermöglicht diverse Adaptionen und Transformationen: in Hinblick auf die Netzwerkanalyse literarischer Texte, in Hinblick auf andere Methoden der Digital Humanities sowie in Hinblick auf das didaktische Szenario einer Verzahnung von analogen und digitalen Ansätzen. So ließen sich auf der Grundlage der Netzwerkdaten aus anderen DH-Projekten, etwa zu Romanen, andere generische Karten-Sets entwerfen, wobei auch die – durch ezlinavis in Kombination mit Gephi ermöglichte – kollaborative Erstellung eigener Sets denkbar ist. Diese selbstständige Erstellung von Karten-Sets würde nicht zuletzt auch den haptischen Lerntyp ansprechen. Eine Weiterentwicklung der didaktischen Engführung von Analogem und Digitalem ließe sich über eine Verzahnung des Kartenspiels mit der digital-interaktiven Repräsentation der einzelnen Dramen auf DraCor vornehmen (z. B. über QR-Codes). Unter didaktischen Gesichtspunkten bietet sich des Weiteren die Möglichkeit, kreativ-produktionsorientierte Elemente in die skizzierte Pipeline einzubauen, etwa indem die Lernenden Netzwerke ,erfinden‘, die sie zunächst händisch zeichnen und dann – den Schritt in den digitalen Raum machend – mittels ezlinavis formal erfassen müssen. Der im Projekt durchgeführte Testlauf soll in diesem Sinne zu einer weiteren Diskussion über didaktische Potenziale sowohl von Gamification-Ansätzen als auch der Verzahnung von analogen und digitalen Lehrmitteln anregen und damit grundsätzlich der Reflexion über didaktische Szenarien dienen, die den spielerischen, kreativen Übergang zwischen lebensweltlich vertrauten Situationen und der Abstraktion digitaler Forschungsprozesse gestalten. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Vgl. </hi> <ref target=\"https://fortext.net/ressourcen/videos/fallstudien/analyse-der-figurennetzwerke-in-lessings-emilia-galotti\">https://fortext.net/ressourcen/videos/fallstudien/analyse-der-figurennetzwerke-in-lessings-emilia-galotti</ref>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Vgl. </hi> <ref target=\"https://fortext.net/ressourcen/videos/tutorials/netzwerkanalyse-und-literaturanalyse\">https://fortext.net/ressourcen/videos/tutorials/netzwerkanalyse-und-literaturanalyse</ref>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Vgl. </hi> <ref target=\"https://de.wikipedia.org/wiki/Supertrumpf\">https://de.wikipedia.org/wiki/Supertrumpf</ref>. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Zum Diagrammatikbegriff vgl. etwa Krämer 2016. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Zu intermedialen Übersetzungsprozessen vgl. Schmid, Veits und Vorrath 2018.</hi> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Beide Seminare richten sich ausdrücklich an Studierende ohne technische Vorkenntnisse. Es ist also davon auszugehen, dass die Personen beider Testgruppen über keinerlei Vorbildung bezüglich Methoden der digitalen Netzwerkanalyse verfügen.</hi> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Anselm, Sabine / Werani, Anke</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kommunikation in Lehr-Lernkontexten</hi>. Bad Heilbrunn: Klinkhardt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Kittel, Christopher / Milling, Carsten / Trilcke, Peer / Wolf, Jana</hi> (2018): „Dramenquartett – Eine didaktische Intervention“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2018. Kritik der digitalen Vernunft. 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DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.2596095\">10.5281/zenodo.2596095</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Illeris, Knud</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lernen verstehen. Bedingungen erfolgreichen Lernens</hi>. Bad Heilbrunn: Klinkhardt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jacke, Janina</hi> (2018): „Manuelle Annotation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen</hi>. URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/methoden/manuelle-annotation\">https://fortext.net/routinen/methoden/manuelle-annotation</ref> [letzter Zugriff 12. September 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jäger, Ludwig</hi> (2010): „Intermedialität – Intramedialität – Transkriptivität: Überlegungen zu einigen Prinzipien der kulturellen Semiosis”, in: Deppermann, Arnulf / Linke, Angelika (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sprache intermedial: Stimme und Schrift, Bild und Ton</hi>. Berlin, New York: de Gruyter 299–324. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110223613.299\">10.1515/9783110223613.299</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jenkins, Henry</hi> (2006): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Convergence Culture: Where Old and New Media Collide</hi>. New York, London: New York University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Krämer, Sybille</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Figuration, Anschauung, Erkenntnis. 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URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/netzwerkanalyse-mit-gephi\">https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/netzwerkanalyse-mit-gephi</ref> [letzter Zugriff 12. September 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer / Fischer, Frank</hi> (2018): „Literaturwissenschaft als Hackathon. Zur Praxeologie der Digital Literary Studies und ihren epistemischen Dingen”, in: Huber, Martin / Krämer, Sybille (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wie Digitalität die Geisteswissenschaften verändert: Neue Forschungsgegenstände und Methoden</hi> (Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 3). DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb003_003\">10.17175/sb003_003</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer</hi> (im Erscheinen): „Small Worlds, Change Rates und die Netzwerkanalyse dramatischer Texte. Reflexionen aus dem Rabbit Hole”, in: Jannidis, Fotis / Winko, Simone / Rapp, Andrea / Meister, Jan Christoph / Stäcker, Thomas (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Literaturwissenschaft. DFG-Symposium Villa Vigoni, 2017</hi>. Berlin, New York: de Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ward, Matthew / Grinstein, Georges / Keim, Daniel</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Interactive Data Visualization. Foundations, Techniques, and Applications. </hi>Wellesley: Peters. '),('urn:cts:dhd:2020.horstmann_jan_routinen_ressourcen_und_tools_der_digitalen_t:','Die Anwendung computergestützter Verfahren in den Geistes- und Kulturwissenschaften prägt seit geraumer Zeit die Entwicklung unterschiedlicher Fachdisziplinen (vgl. Thaller 2012). Neue Methoden bahnen sich ihren Weg in den Methodenkanon ganz unterschiedlicher Domänen (vgl. Sahle 2015). Wie aber kann man Lehrenden – mit den unterschiedlichen Ansprüchen universitär Dozierender oder Lehrender an Schulen – einen möglichst niedrigschwelligen, aber dennoch wissenschaftlich seriösen Zugang zu dem Repertoire digitaler Methoden der Texterforschung eröffnen, das zum Spektrum der Digital Humanities zählt? Wie kann man sowohl Begeisterung wie kritische Kompetenz im konkreten Umgang mit Verfahren der digitalen Textanalyse so vermitteln, dass die Alltagspraxis des Lehrens und Forschens davon profitiert? Man muss nicht immer gleich einen theoretischen „Paradigmenwechsel\" ausrufen, sondern kann das „neue” Feld besser zunächst im „hands-on\"-Modus erschließbar machen. Durch einen niedrigschwelligen Disseminationsansatz entsteht die Möglichkeit, dass alte Fragen und neue Methoden sinnvoll aufeinander bezogen werden können (vgl. etwa Horstmann / Kleymann 2019). Das im November 2017 an der Universität Hamburg gestartete DFG-Projekt forTEXT (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\">https://fortext.net</ref>) entwickelt vor diesem Hintergrund Strategien zur Dissemination digitaler Verfahren für die Arbeit mit Texten (vgl. Horstmann / Jacke / Meister 2018). In den auf der projekteigenen Webseite als Open-Access-Publikationen bereitgestellten zitierfähigen Besprechungen von Routinen, Ressourcen und Tools werden sämtliche Phasen eines literaturwissenschaftlichen Forschungsprojekts abgedeckt. Das Projekt leistet damit die Übersetzungsarbeit zwischen literaturwissenschaftlichen Fragestellungen und technischem Know-how, die für die Vermittlung digital gestützten Arbeitens an traditionellere Geisteswissenschaftlerïnnen notwendig ist. In der Rubrik Routinen stellen wir einführende Einträge zu digitalen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Methoden</hi> der Textdigitalisierung, -annotation, -analyse, -visualisierung, -präsentation etc. zur Verfügung, in denen neben Definition, Diskussion und technischen Hintergründen stets auch die literaturwissenschaftliche Tradition der jeweiligen Methode betont wird. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lerneinheiten</hi> zum Selberlernen werden Nutzerïnnen schrittweise an die Umsetzung der vorgestellten Methode in Kombination mit der Anwendung eines konkreten Tools (vgl. Abschnitt 4) und ausgewählter Ressourcen (vgl. Abschnitt 3) herangeführt. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lehrmodule</hi> bieten ebenfalls in Verbindung mit konkreten Ressourcen und Tools die Möglichkeit, das bereitgestellte Material in die eigene universitäre Lehrveranstaltung zu integrieren. Es werden zudem Unterrichtsmaterialien für den schulischen Unterricht erarbeitet, die durch eine noch erhöhte Komplexitätsreduktion Routinen der digitalen Literaturerforschung zugänglich machen und dezidiert an fachliche und KMK-Lernziele anknüpfen. Ausgewählte und etablierte deutschsprachige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textsammlungen</hi>, die sinnvoll mit den besprochenen Routinen der digitalen Literaturwissenschaft kombiniert werden können, stellen wir nicht nur vor, sondern ordnen und bewerten diese entsprechend ihrer thematischen Schwerpunkte. Die einzelnen Einträge folgen dabei einem wiedererkennbaren Schema, sodass insgesamt eine schnelle und bedarfsgerechte Orientierung ermöglicht wird. In der Kategorie Ressourcen bieten wir außerdem Tutorial- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Videos</hi>, die digitale Methoden anhand ausgewählter Tools Schritt für Schritt als Screencasts erklären und Video-Fallstudien, die literaturwissenschaftliche Fragestellungen beispielhaft mithilfe digitaler Tools bearbeiten und vorstellen. Außerdem enthält die Ressourcen-Kategorie auf literaturwissenschaftlichen Theorien basierende <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tagsets</hi> und ein umfangreiches <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Glossar</hi> mit Erläuterungen zu Standardbegriffen der DH. Für jede vorgestellte Methode stellen wir mindestens ein Tool vor, das für die praktische Umsetzung dieser Methode eingesetzt werden kann. Die Tools werden bedarfsgerecht hinsichtlich ihrer Funktionalität, Anwendungsfreundlichkeit, Nutzerbetreuung, Datensicherheit, Nutzungsbedingungen und des Grads ihrer Etablierung im wissenschaftlichen Diskurs befragt. Die Tooleinträge folgen – wie auch die einzelnen Beitragsformate in den Kategorien Routinen und Ressourcen – einem wiedererkennbaren Schema, in dem konkrete Fragen aus Nutzerïnnenperspektive gestellt und beantwortet werden. Mit der Entwicklung der sechsten Version von CATMA (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://catma.de\">https://catma.de</ref>) hat forTEXT im Oktober 2019 neue Funktionen, eine projektzentrierte Arbeitsstruktur und ein vollständig überarbeitetes, intuitiver nutzbares Interface des webbasierten, kollaborativ nutzbaren Annotations- und Analysetools (derzeit weltweit gut 13.000 Accounts<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" />) zur Verfügung gestellt. Das Tool integriert sich durch seine nutzerïnnenfreundliche Zugänglichkeit und die Konzentration auf die Methode der manuellen Annotation sowie der Analyse und Visualisierung von Text- wie Annotationsdaten in das forTEXT-Disseminationmodell und orientiert sich an den Bedarfen textwissenschaftlicher Fachwissenschaften. Das Projekt wird durch umfangreiche Maßnahmen der nicht-digitalen Dissemination seiner Inhalte begleitet. Einerseits bieten die Projektmitarbeiterïnnen bedarfsgerechte Workshops und Vorträge für Forschungsgruppen oder Veranstaltungsreihen an Universitäten und auf Konferenzen an. Darüber hinaus werden schulinterne Workshops durchgeführt, die auf die z. T. sehr unterschiedliche technische Infrastruktur vor Ort eingehen und sich in der inhaltlichen Ausrichtung ebenfalls eng an der spezifischen Bedarfslage der Teilnehmerïnnen orientieren. Die umfangreiche Social-Media-Strategie von forTEXT (vgl. Horstmann / Schumacher 2019) ist ein essentieller Teil des gesamten Dissiminationsprogramms: Auf Twitter, Youtube, Facebook und Pinterest treten wir in unterschiedlichen Modi mit diverse Zielgruppen in Kontakt und führen diese in die digitale Arbeit mit Texten ein. So tritt forTEXT nicht nur an neue Nutzerïnnengruppen heran, sondern integriert sich auch selbst im fachwissenschaftlichen/DH-Diskurs. Im Januar 2020 wird ein digitales Empfehlungssystem implementiert, das im Frage-Antwort-Schema die Projekte der Nutzerïnnen so klassifiziert, dass die automatische Generierung individualisierter Empfehlungen von Routinen, Ressourcen und Tools zur Bearbeitung der jeweiligen Fragestellung möglich sein wird. Das Empfehlungssystem wird somit dafür sorgen, dass die einzelnen Bereiche von forTEXT einerseits zusammengefasst, andererseits aber auch bedarfsorientiert und effektiv durch sie navigiert werden kann. Das System macht damit insbesondere Nutzerïnnen ohne vorherige DH-Erfahrung den Einstieg in digitale Methoden zur Unterstützung ihrer Projekte individuell möglich. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\">Von den derzeit 13.033 Accounts wurden 3030 nur einmalig benutzt und 1876 waren Guest-Accounts, sodass man von 8127 Nutzerïnnen ausgehen kann (Stand: Dez. 2019).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Horstmann, Jan / Jacke Janina / Meister, Jan Christoph</hi> (2018): „Digital vs. Humanities. Didaktische Aufbereitung digitaler Methoden für die klassischen Geisteswissenschaften im Projekt forTEXT“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kritik der digitalen Vernunft. DHd 2018 Köln. Konferenzabstracts</hi>, 386–391. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhd2018.uni-koeln.de/wp-content/uploads/boa-DHd2018-web-ISBN.pdf\">http://dhd2018.uni-koeln.de/wp-content/uploads/boa-DHd2018-web-ISBN.pdf</ref> [Zugriff: 26. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Horstmann, Jan / Schumacher, Mareike</hi> (2019): „Social Media, YouTube und Co: Multimediale, multimodale und multicodierte Dissemination von Forschungsmethoden in forTEXT“, in: Sahle, Patrick (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2019. Digital Humanities: multimedial & multimodal. Konferenzabstracts</hi>, 207–211. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.2596095\"><hi rend=\"underline color(1155CC)\">10.5281/zenodo.2596095</hi></ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Horstmann, Jan / Kleymann, Rabea</hi> (2019): „Alte Fragen, neue Methoden – Philologische und digitale Verfahren im Dialog. Ein Beitrag zum Forschungsdiskurs um Entsagung und Ironie bei Goethe“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</hi> DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/2019_007\"><hi rend=\"underline color(1155CC)\">10.17175/2019_007</hi></ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sahle, Patrick</hi> (2015): „Digital Humanities? Gibt’s doch gar nicht!”, in: Baum, Constanze / Stäcker, Thomas (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Grenzen und Möglichkeiten der Digital Humanities.</hi> Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 1. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb001_004\" xml:space=\"preserve\"> </ref><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb001_004\"><hi rend=\"underline color(1155CC)\">10.17175/sb001_004</hi></ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Thaller, Manfred</hi> (2012): „Controversies around the digital humanities: an agenda”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Historical Social Research</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">37</hi>(3): 7–23. '),('urn:cts:dhd:2020.howanitz_gernot_deep_learning_fuer_visuelle_medien_annotatio:','Zahlreiche Projekte der eHumanities fokussieren auf die Verarbeitungvon Information, die in Textform codiert sind. Andere Modalitäten derInformationsübermittlung und -übertragung, wie beispielsweise visuelle Medien, bleiben in den DH häufig außen vor. Ein Grund dafür ist das breite Spektrum an etablierten Verfahren, das für solche Fragestellungen zur Verfügung steht. Ist man bei der Analyse von Texten in der Zwischenzeit so weit, sich den Inhalten und Kontexten durch automatisierte computergestützte Analyseverfahren zu nähern, verweilt man bei anderen Modalitäten wie Bildern allzu oft auf einer Ebene, wo verglichen mit der Textanalyse eher Buchstaben gezählt werden. Aus der Perspektive der Kulturwissenschaften ergibt sich hier ein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">desideratum</hi>; schließlich widmen sich diese der (menschlichen) Kultur in ihrer ganzen Bandbreite und decken kulturelle Äußerungen im weitesten Sinne ab, die unterschiedlichste Modalitäten, wie beispielsweise physische Artefakte und performative Handlungen,mit einschließen. Zwar ist es eingeschränkt möglich, kulturellePhänomene zu transkribieren, also in textuelle Form zu bringen, wasaber kaum automatisierbar ist und Informationsverluste birgt. NativeAnsätze, welche auf jeweils spezifische Eigenschaften der zuuntersuchenden Modalität eingehen, erscheinen deshalb vielversprechend. Neueste Ansätze der Computer Visionbieten hier ein großes Potential, denn sie ermöglichen es, sich auchInhalten jenseits des Textes automatisiert zu nähern, was Möglichkeiten für computergestützte multimodale Analysen eröffnet. In jüngster Zeit halten nun Methoden der Computer Vision langsamEinzug in die Digital Humanities (Tilton/Arnold 2018). Dabei wird allerdings das volle Potential des Deep Learning nicht ausgeschöpft. Zwar finden Neuronale Netze zur Bilderkennung Anwendung in den Digital Humanities, diese beschränken sich aber oft auf die Nutzung vortrainierter Netze. Hier ergeben sich potentielle Probleme, werden diese Netze doch in der Regel auf einige wenige etablierte Bildkorpora wie etwa Microsofts COCO-Dataset (Common Objects in Context, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://cocodataset.org/#home\">http://cocodataset.org</ref>) trainiert. Dabei handelt es sich um Bildmaterial, das vorwiegend aus dem Nordamerika des 21. Jahrhunderts stammt. Für viele kulturwissenschaftliche Fragestellungen, die auf andere Zeiträume und/oder andere Kulturkreise abzielen, ergibt sich daraus ein Bias, der die Ergebnisse verfälschen kann. In solchen Fällen ist dann ein selbst durchgeführtes, zielgerichtetes Training notwendig, das auf die spezifische Fragestellung abgestimmt ist. Ein solches Training neuronaler Netze ist jedoch keineswegs trivial, sondern erfordert eine Menge Vorarbeit, Wissen um grundlegende Trainingsstrategien und vor allem auch Erfahrung im Tweaken der Parameter. Der Workshop soll grundlegende Kenntnisse zur Anwendung von State-of-the-Art-Algorithmen der Computer Vision in den Digital Humanities vermitteln. Er baut auf den Erfahrungen auf, die die beiden Workshopleiter im Rahmen ihrer Tätigkeit am Passau Center for eHumanities (PACE) sammeln konnten. Die Ergebnisse wurden auch in den letzten zwei DHd-Konferenzen in Vorträgen vorgestellt (Bermeitinger et al. 2017; Decker et al. 2018). In der dreijährigen Projektlaufzeit wurde ein reicher Schatz an Erfahrungen im Umgang mit Neuronalen Netzen gesammelt und eine Reihe von einfachen und klar strukturierten Workflows entwickelt, die nun mit einer interessierten Öffentlichkeit geteilt werden sollen. Eine Hoffnung ist, dass der Workshop Anstoß für Projekte gibt, die visuelle Medien quantitativ erfassen wollen und gleichzeitig die vorgestellten Methoden einer kritischen Evaluation unterziehen und weiterentwickeln. Der Workshop <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deep Learning für visuelleMedien</hi> intendiert in mehrere der in PACE erarbeiteten Workflows einzuführen, die es erlauben, Neuronale Netze für visuelle Medien auf bestimmte Fragestellungen der Geisteswissenschaften anzuwenden, für eigene Fragestellungen zu adaptieren bzw. zu trainieren und die Ergebnisse zu analysieren. Damit soll die Grundlage gelegt werden, Forschern selbst das Training und die Anwendung Neuronaler Netze sowie die Analyse deren Ergebnisse zu ermöglichen. Im Zentrum des Workshops stehen drei Neuronale Netze, die über verschiedene Features verfügen. Das von Facebook Artificial Intelligence Research Group (FAIR)entwickelte Framework <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Detectron</hi> (Girshick etal. 2018) kombiniert verschiedene neuronale Netze und ermöglicht ein breites Nutzungsspektrum. Dieses leistungsstarke Framework erlaubt nicht nur das Trainieren der Objekterkennung, sondern kann ebenfalls eine Reihe wichtiger Keypoints des menschlichen Körpers (z.B.: Kopf, Schultern, Ellenbogen, Knie, usw.) erkennen, die wiederum wichtige Rückschlüsse auf die Haltung der Personen zulassen. OpenPose (Zhe et al. 2017), das ebenfalls im Rahmen des Workshops vorgestellt wird, befasst sich ebenfalls mit diesen Keypoints. Im Gegensatz zu Detectron kann OpenPose auch einzelne Finger erkennen. Anders ausgedrückt liefert dieses Netz deutlich mehr Informationen zurück. Das dritte Neuronale Netz, auf das eingegangen werden wird, ist OpenFace von Tadas Baltrusaitiš (Baltrusaitiš et al. 2018). Dieses mächtige Neuronale Netz kann nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch deren dreidimensionale Ausrichtung errechnen und eine ganze Reihe von Keypoints im Gesicht erkennen. Diese Keypoints lassen ebenfalls Rückschlüsse auf sogenannte Facial Expression Units (Decker et al. 2019), welche genutzt werden können, um Aussagen über die Emotionen machen zu können, die eine Person zeigt. Im Rahmen des Workshops werden sowohl Installation als auch Setup und erste Schritte mit diesen Frameworks thematisiert. Darüber hinaus geht es im Rahmen dieses Workshops auch darum, Netze zielgerichtet für die eigene Fragestellung zu trainieren. Wie ein Netz erfolgreich mit verhältnismäßig kleinen Korpora trainiert werden kann, wird im Kurs vermittelt werden. Auch die Evaluierung von Trainingsergebnissen wird diskutiert. In einem letzten Schritt soll auch in die Arbeit mit den extrahierten Features eingeführt und verschiedene Analysemöglichkeiten vermittelt werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vor dem Workshop:</hi> Vernetzung der Teilnehmerinnen und Teilnehmer über Github (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/passau-centre-for-ehumanities/visual_media\" />), Identifizierung von gemeinsamen Forschungsinteressen, Gruppenbildung, falls notwending Hilfestellung zur Installation grundlegender Software (Jupyter Notebooks), um beim Workshop selbst möglichst wenig Zeit zu verlieren. 9:00-9:30 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kick-Off und Kennenlernrunde, <lb />Abfragen der Erwartungen</hi> 9:30-10:30 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Allgemeine Einführung in Deep Learning</hi> Zum Auftakt des Workshops wird eine allgemeine kurz gehaltene Einführung zu künstlichen neuronalen Netzen und Deep Learning-Algorithmen im Allgemeinen gegeben, um ein Verständnis der Funktionsweise von Detectron zu entwickeln. 10:30-11:00 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kaffeepause</hi> 11:00-12:30 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Einführung in Detectron und OpenPose, Praktische Erfahrungen</hi> Im Anschluss daran wird der generelle Aufbau von Detectron in dieFunktionsweise der wichtigsten Bestandteile des Frameworksvorgestellt. Neben dem Trainingsaufbau wird hier aufgezeigt, wie manStandardmodelle lädt und auf visuelle Medien anwendenkann. Insbesondere geht es darum, Detectron und OpenPose zu nutzen, umPersonen und deren Haltung in Bildern erkennen (Abb. 1) <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"118_final-3e7ad32d6c9e9ffab33c2cf41bbaf835.png\" /> <head>Abbildung 1: Posenerkennung mit Detectron </head> </figure><!-- Abb. 1: Posenerkennung mit Detectron --> Als drittes Standbein soll im Kurs des Weiteren in die Anwendung von OpenFace eingeführt werden, mit dessen Hilfe es möglich ist, Keypoints von Gesichtern auszulesen, die dafür verwendet werden, um sogenannte Action Units abschätzen zu können. Action Units sind Basisbestandteile von menschlichen Emotionsausdrücken (Abb. 2) <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"118_final-dbc69cd5a27b6414af15f5353a79a93e.png\" /> <head>Abbildung 2: OpenFace blickt Marlene Dietrich ins Gesicht: Lage im Raum (blau), Keypoints (rot), berechnete Blickrichtung (grün) </head> </figure> 12:30-14:00 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mittagspause</hi> 14:00-16:00 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Detectron Trainieren</hi> Ein wichtiger Bestandteil des Workshops wird es sein, in ein im Rahmen des Passau Center for eHumanities entwickelten Workflow zum Trainieren von Detectron einzuführen. Es wird konkret an einfachen Beispielen vermittelt, wie man die einzelnen Bestandteile des Workflows installieren und auf die individuelle Forschungsfrage hin anwenden kann. Es wird neben der Vermittlung des Workflows ebenfalls großen Wert darauf gelegt, den Kursteilnehmern zu vermitteln, welche typischen Fehler beim Trainingsaufbau zu vermeiden sind. Die Teilnehmer sollen am Ende des Workshops dazu in der Lage sein: <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"118_final-c3ddf248611490a8f5cdb278b9996240.png\" /> <head>Abbildung 3: Beispiel der Annotation. Als Werkzeug wird Labelme genutzt (https://github.com/wkentaro/labelme) </head></figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"118_final-e7ed58c620043a639632aad6203d00c4.png\" /> <head>Abbildung 4: Beispiel der Anwendung von Detectron, trainiert auf ukrainische Symbole </head></figure> 16:00-16:30 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kaffeepause</hi> 16:30-18:00 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vorstellung von Analysetechniken für die produzierten Ergebnisse</hi> Im letzten Teil des Kurses werden Analysetechniken vorgestellt, die es ermöglichen, die Produzierten daten nach interessanten Mustern zu explorieren bzw. deren Inhalte zu analysieren (Abb. 5, 6). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"118_final-afb8dad49a63d091ad88232db13d100e.png\" /> <head>Abbildung 5: Beispiel einer skalierbaren, dreidimensionalen Visualisierung eines Clusterings mittels einer modifizierten Version von Pixplot. Die Bilder werden anhand von Metadateninformationen zusätzlich eingefärbt.</head></figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"118_final-a34937a32ba3fbf223385a321c87efa7.png\" /> <head>Abbildung 6: Beispiel für eine Analyse der Ergebnisse. Hier konkret: die Verteilung von Symbolen in Youtube-Videos über die Zeit.</head></figure> 18:00-18:30 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Schlussrunde, Workshop-Evaluation</hi> Dieses Programm ist hoffentlich geeignet, als Inspiration und erste Einführung in das Thema Deep Learning für visuelle Medien zu dienen. Eine Nachbereitung und weitere Vernetzung über Github ist ausdrücklich erwünscht, um eine weitere Begleitung der Projekte zu garantieren. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Zusätzliche Angaben</head> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"unordered\"> <item>Benötigte technische Ausstattung: Beamer, WLAN-Zugang, ausreichend Steckdosen für die Laptops der Teilnehmerinnen und Teilnehmer</item> <item>Zahl der möglichen Teilnehmer: 20</item> </list> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Bermeitinger, B. / Howanitz, G. / Radisch, E. </hi> (2018): Contextualizing Bandera: Ein Distant Watching Ansatz, in Kritik der digitalen Vernunft Konferenzabstracts. Köln, 26.02-02.03.2018. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhd2018.uni-koeln.de/wp-content/uploads/boa-DHd2018-web-ISBN.pdf\" /> [abgerufen am 01.05.2018]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Baltrusaitiš, T. / Zadeh, A. / Chong Lim, Y., Morency, L.-P.</hi> (2018): \"OpenFace 2.0: Facial Behavior Analysis Toolkit,\" 2018 13th IEEE International Conference on. IEEE, 2018, S. 59-66. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Decker, J.-O. / Howanitz, G. / Radisch, E. / Rehbein, M. </hi> (2019): Den Menschen als Zeichen lesen. Quantitative Lesarten körperlicher Zeichenhaftigkeit in visuellen Medien. In: Dhd 2019, Digital Humanities: multimodal & multimedial, Konferenzabstracts, Frankfurt am Main 2019, S. 106-109. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://zenodo.org/record/2596095#.XLBUNUNS-V4\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Girshick, R. / Radosavovic, I. / Gkioxari, G. / Dollár, P. / He, K.</hi> (2018): Detectron. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/facebookresearch/detectron\" />. [Letzter Zugriff 25. 09. 2018] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Zhe C. / Tomas S. / Shih-En W. / Yaser Sh. </hi> (2017): Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields. In: CVPR. '),('urn:cts:dhd:2020.iffland_joachim_das_erkenntnispotenzial_digitaler_musikediti:','Die Entwicklungen im Bereich der digitalen Musikedition haben seit ihrer Entstehung eine Vielzahl von Projekten initiiert. Durch die Möglichkeit der Codierung und der mehrdimensionalen Darstellung musikbezogener Inhalte (vgl. Wiering 2009) konnte wesentlich zur Überwindung der Vorstellung von musikalischen Werken <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">einer</hi> festen Gestalt verholfen,und das intersektionale Arbeiten der Digital Humanities in den Musikwissenschaften verankert werden. Das Potenzial digitaler Musikedition – so zeigt es das hier vorgestellte, im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zentrum Musik – Edition – Medien</hi> angesiedelte und Ende 2019 abzuschließende Dissertationsprojekt – erschöpft sich jedoch nicht an der Bearbeitung des Werk-Faktors und des notenschriftbasierten Quellenmaterials. Digitale Edition eröffnet durch ihr Potenzial der tiefen und mehrdimensionalen Erschließung eines Gegenstandes auch das Potenzial, den zu edierenden musikbezogenen Gegenstand auszuweiten. Sie suggeriert somit die Möglichkeit, Musik nicht alleine mit Bezug auf ihren logischen Inhalt zu erschließen und dessen editorische Darstellung durch die optische und akustische Domäne musikbezogener Quellen zu flankieren, sondern Musik im Sinne <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gelebter Wirklichkeiten</hi> zu repräsentieren, in Musik also auch im editorischen Sinne mehr zu sehen als Notentext. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale</hi> Musikedition eröffnet im Sinne der Digital Humanities somit ein Erkenntnispotenzial, das es ermöglicht, aus editorischer Sicht die grundlegende Frage zu stellen, was Musik ist. Die Arbeit zeigt dabei, dass der Versuch, Musikedition mit digitalen Mitteln über den Notentext hinaus auszuweiten, Erkenntnis über den Gegenstand „Musik“ offenbart und geht von der kulturwissenschaftlich inspirierten Prämisse aus, dass Musik ein vom Handeln geprägtes Ereignis ist. Am Beispiel einer dichten Beschreibung eines Ausschnitts einer Konzert-Aufzeichnung des Sängers Marius Müller-Westernhagen, wird die Vielfalt des Komplexes „Musik“ verdeutlicht und der Frage nachgegangen, auf welcher entitätenbezogenen Basis dieses musikbezogene Handeln in editorische Kontexte integrierbar ist, um nicht nur digitale Notenedition, sondern digitale Musikedition im umfassendsten Sinne zu betreiben – als dichte Beschreibung mit digitalen Mitteln. Neben der Beleuchtung bisheriger musikwissenschaftlicher Editionspraxis und damit verbundener Prinzipien, gilt es, das Wesen digitaler Notenedition vorzustellen, um zunächst zu verdeutlichen, dass diese unter der Nutzung der xml-basierten MEI- und TEI-Standards weitgehend die Prinzipien traditioneller Notenedition in das Digitale transferiert hat und qua der Struktur des Codes an der Edition von Meisterwerken festhält. Kulturwissenschaftliche Erkenntnisse (wie die Bedeutung musikbezogener Handlungen) sind hier kaum in editorischen Kontexten wiederzufinden oder in diese integrierbar. Diese Arbeit verdeutlicht durch experimentelle Anreicherung einer MEI-Codierung die Notwendigkeit der grundsätzlichen ontologischen Erschließung des (handlungsbezogenen) Gegenstands „Musik“ sowie die Notwendigkeit des grundsätzlichen Lösens vom bisherigen werkbezogenen Blickwinkel. Bestehende Projekte entwickeln bereits vielfältige, durch digitale Techniken ermöglichte Insellösungen, die damit beginnen, die Betrachtung des Komplexes „Musik“ auszuweiten. Doch der Faktor des Werkes scheint hier ein schwer zu überwindendes Hindernis. Um in diesem Kontext die (auch editorische) Betrachtung von Musik in einen größeren Zusammenhang zu stellen, frage ich, was Musik ist und stelle im Zusammenhang mit Christopher Smalls Konzept des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Musicking</hi> einen handlungsbezogenen Musikbegriff vor. (Small <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> </hi>1998) Als Verifizierung seiner These und zur Überbrückung von in seiner Arbeit vorzufindenden Defiziten, wird der Begriff des Musicking zunächst ontologisch differenziert. Das Musicking kann somit auf der Basis von fünf grundlegenden Musicking-Entitäten – Akteur, Ding, Ereignis, Text, Raum – präzisiert werden. Diese werden als ontologische Basis einer Musikedition vorgeschlagen, die den Status von Musik als Handeln anerkennt und widerspiegelt. Der Begriff der Musikedition wird dabei präzisiert und vom Komplex der Noten- oder Werkedition unterschieden. Das Projekt verdeutlicht so die Notwendigkeit, diesen Ansatz als Ontologie des Musicking weiter auszubauen, um Musik mit digitalen Mitteln einer „wirklichen“ Musikedition zuzuführen und – im Sinne der Digital Humanities als „intersection“ (vgl. Nyhan/Flinn 2016:1.) – Edition als digitale kulturwissenschaftliche Edition zu betreiben. Bestehende, in Insellösungen manifestierte Bestrebungen zu Edition, Codierung und Erforschung musikbezogener Kontexte können durch das vorgeschlagene Prinzip aufgegriffen werden, welches mittels einer „Partitur des Musicking“ u.a. mit Techniken der Graphenvisualisierung einen editorischen Rahmen für alle bisher durchgeführten Konzepte vorschlägt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Babbitt, Milton </hi>(1965): „The Use of Computers in Musicological Research“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Perspectives of New Music</hi> 3/2 74–83. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grotjahn, Rebecca / Iffland, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Joachim</hi> (2018): „Digitale Musikedition und die Wissenschaft der Populären Musik“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Musikforschung </hi>71/IV 379–393. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Iffland, Joachim</hi> (2018): „Materialität und Schriftlichkeit“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zentrum Musik – Edition – Medien </hi> https://zenmem.de/confluence/pages/viewpage.action?pageId=33718295 [letzter Abruf 19. September 2019). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaden, Christian</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Unerhörte und das Unhörbare. Was Musik ist, was Musik sein kann,</hi> Kassel/Stuttgart. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kepper, Johannes </hi>(2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Musikedition im Zeichen neuer Medien. Historische Entwicklung und gegenwärtige Perspektiven musikalischer Gesamtausgaben,</hi> Diss., Paderborn 2009, Norderstedt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kepper, Johannes / </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pugin, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Laurent </hi>(2017): „Was ist eine Digitale Edition? Versuch einer Positionsbestimmung zum Stand der Musikphilologie im Jahr 2017“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Musiktheorie</hi> 32/4 347–363. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCarty, Willard</hi> (2003): „Humanities Computing“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Encyclopedia of Library and Information Science</hi>, DOI: 10.1081/E-ELIS 120008491, New York 1224– 1235. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCarty, Willard</hi> (2016): „Becoming Interdisciplinary“, in: Schreibman, Susan / Siemens, Ray / Unsworth, John (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">A New Companion to Digita l Humanities</hi>, Chichester 69–83. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nyhan, Julianne / </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Flinn,</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Andrew</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computation and the Humanities. 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Das ‚Aus‘ für den edierten Notentext?“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">editio </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">29/</hi>1 187–197. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Veit, Joachim / </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Richts,</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Kristina</hi> (2018): „Stand und Perspektiven der Nutzung von MEI in der Musikwissenschaft und in Bibliotheken“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bibliothek – Forschung und Praxis </hi>42/2 292–301. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Walser, Robert </hi>(2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Christopher Small Reader</hi> (Music/Culture), Middletown. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wiering, Frans </hi>(2009): „Digital Critical Editions of Music: A Multidimensional Model“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Crawford, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tim / Gibson, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lorna</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Modern Methods for Musicology. Prospects, Proposals, and Realities</hi>, Farnham 23–45. '),('urn:cts:dhd:2020.ihden_sarah_varianz_ambiguitaet_unsicherheit_methodische_s:','Eine besondere Herausforderung in der Grammatikographie historischer Sprachstufen des Deutschen stellt der Umgang mit Varianz, Ambiguitäten und Unsicherheiten dar. Hinzu kommt die Gefahr, dass durch die den Analysen für die Grammatikschreibung zugrunde gelegten Daten, insbesondere grammatische Annotationen in Korpora, die Ergebnisse dieser Analysen gewissermaßen vorgeprägt sind. Diese Besonderheiten sind auch bei der geplanten Bearbeitung der Flexionsmorphologie als Teil einer neuen wissenschaftlichen mittelniederdeutschen Grammatik zu berücksichtigen. Im Vortrag sollen die Methoden und Grundsätze dieser neuen Grammatik vorgestellt werden, wobei ein Fokus auf der Variationssensitivität und dem Korpusbezug liegt. Zudem soll beschrieben und anhand erster Analysen veranschaulicht werden, wie in der Erforschung der mittelniederdeutschen Flexionsmorphologie dem potentiellen Risiko einer zirkulären Darstellung begegnet wird und wie auf der Basis von Daten, die möglichst oberflächenbezogen annotiert und in denen Ambiguitäten ausgezeichnet sind, flexionsmorphologische Variation ermittelt und vor dem Hintergrund potentieller außer- und innersprachlicher Parameter beschrieben werden kann. Eine umfassende wissenschaftliche Grammatik des Mittelniederdeutschen, die modernen Ansprüchen genügt, stellt ein dringendes Forschungsdesiderat dar. Die gegenwärtig sowohl für die Forschung als auch die akademische Lehre herangezogenen Grammatiken von Colliander (1912), Lasch (1914, / <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">2</hi>1974 / Nachdruck 2011), Lübben (1882) und Sarauw (1921–1924) sind methodisch veraltet. Ihrer Entstehungszeit entsprechend folgen sie einem junggrammatischen Paradigma und liefern Darstellungen der mittelniederdeutschen Grammatik mit einem deutlichen Fokus auf der Laut- und Formenlehre. Andere Sprachebenen wie Satz und Text bleiben weitestgehend unberücksichtigt. Auch die unflektierbaren Wortarten werden, wenn überhaupt, nur am Rand betrachtet wie bei Lübben (1882: 120–132) und Sarauw (1924: 229–234). In einer neuen wissenschaftlichen Grammatik des Mittelniederdeutschen sollen diese Lücken geschlossen und dabei moderne Methoden der Grammatikschreibung herangezogen werden. Eine wesentliche methodische Anforderung liegt im Korpusbezug. Eine umfassende Beschreibung der tatsächlichen grammatischen Gegebenheiten im Mittelniederdeutschen benötigt ein umfangreiches empirisches Fundament. Hierfür werden die Daten des strukturierten und balancierten Referenzkorpus Mittelniederdeutsch / Niederrheinisch (1200–1650) (kurz: ReN) genutzt, das seit 2013 mit Unterstützung der DFG an den Universitäten Hamburg und Münster entstanden ist und dessen finale Korpusversion im September 2019 online veröffentlicht wird. Das ReN ist nach verschiedenen Zeit- und Sprachräumen sowie Feldern der Schriftlichkeit strukturiert (vgl. Barteld et al. 2017: 227f., Peters / Nagel 2014: 167–169). Zudem können die Texte des Korpus differenziert nach umfangreichen Metadaten, unter anderem zur Kommunikationssituation, zur äußeren Form oder zum Genre (z.B. Prosa vs. Vers), betrachtet werden. Das nach verschiedenen Parametern strukturierte Korpus als Basis der Analysen ermöglicht die Umsetzung zweier weiterer methodischer Prinzipien der neuen Grammatik: Die Variationssensitivität und die diasystematische Differenziertheit, die in neueren grammatischen Darstellungen zunehmend als wesentliche Parameter erkannt worden sind. So spielt sprachliche Variation unter anderem in neueren grammatischen Studien zur Gegenwartssprache eine Rolle, bspw. in der Variantengrammatik des Standarddeutschen (Dürscheidt / Elspaß / Ziegler 2018) und in der Korpus-Grammatik des IDS (http://www1.ids-mannheim.de/gra/projekte/korpusgrammatik.html?L=0). Wie die Abbildung von zeitlich und räumlich sowie durch die Überlieferungsform bedingter Variation auf der Basis eines umfangreichen Korpus für eine historische Grammatik erfolgen kann, lässt sich anhand der Neuerarbeitung der Mittelhochdeutschen Grammatik beobachten (vgl. Herbers 2014), von der die Bände zur Wortbildung (Klein u. a. 2009) sowie zur Flexionsmorphologie (Klein u. a. 2018) publiziert sind. Auch im Konzept der geplanten Neuerarbeitung der Mittelniederdeutschen Grammatik stehen Korpusbezug und Variation im Mittelpunkt. Die geplante Gesamtgrammatik des Mittelniederdeutschen soll mit Bezug auf die zu berücksichtigenden Sprachebenen (Graphemik, Phonologie, Lexemklassifizierung, Lexembildung und Flexion, Syntax und Text inklusive Pragmatik) in mehreren Schritten bearbeitet werden. In einem ersten Zugriff steht die Flexionsmorphologie im Fokus. Gerade für flexionsmorphologische Analysen bildet das ReN mit seinen Annotationen zu Wortart (PoS), Flexionsmorphologie und Lemma die ideale Basis. Von den insgesamt ca. 2,3 Mio. Token der finalen Korpusversion ReN 1.0 (http://hdl.handle.net/11022/0000-0007-D829-8) sind knapp 1,4 Mio. Token grammatisch annotiert. Damit ist eine unabdingbare Voraussetzung für eine korpusbezogene variationssensitive Grammatik erfüllt. Die Annotation der Wortarten und der Flexionsmorphologie ist mit dem im ReN entwickelten HiNTS (Historisches-Niederdeutsch-Tagset) erfolgt, das auf dem HiTS (Historisches Tagset; vgl. Dipper et al. 2013) und dem STTS (Stuttgart-Tübingen-Tagset; vgl. Schiller et al. 1999) basiert. Zusätzlich wurde auf der Basis einer digitalen Lemmaliste für das Mittelniederdeutsche eine Lemmatisierung vorgenommen (vgl. Kleymann et al. 2015). Eine zentrale Anforderung an die neue mittelniederdeutsche Grammatik, die bereits in den grammatischen Annotationen des ReN berücksichtigt wurde, stellt die Vermeidung von Vorgriffen und bestimmten Interpretationen, welche die Ergebnisse entscheidend beeinflussen, dar. Gerade in einer korpusbasierten Grammatikschreibung ist die Auseinandersetzung mit der Frage, inwieweit die genutzten Daten und deren Annotation das Ergebnis der Analyse vorprägen, von besonderer Bedeutung. So basiert bspw. die Festsetzung der PoS-Tags im Tagset auf Vorannahmen zur Differenzierung zwischen bestimmten Wortarten in der jeweiligen Sprache. Auch im Bereich der mittelniederdeutschen Flexionsmorphologie können durch Interpretationen der Annotatorinnen und Annotatoren, z.B. aufgrund vorhandener grammatischer Darstellungen oder durch Übertragungen aus dem Gegenwartsdeutschen, die Ergebnisse vorweggenommen werden. Gleichzeitig jedoch kann keine grammatische Annotation absolut frei von bestimmten Annahmen über die Grammatik der jeweiligen Sprache erfolgen. Wie gezeigt werden soll, wird im ReN daher eine Balance zwischen notwendigen und vermeidbaren Vorannahmen sowie zwischen Oberflächenbezogenheit und Einbeziehung des sprachlichen Kontextes angestrebt. So gilt im Bereich der Valenz von Verben beispielweise die Regel, dass für das Subjekt im Satz der Nominativ annotiert werden kann (auch wenn der Beleg rein formal z.B. nach Nominativ oder Akkusativ flektiert ist), sofern keine eindeutig davon abweichende Form vorliegt. Eine Unterscheidung zwischen Genitiv-, Dativ- und Akkusativobjekt hingegen kann lediglich auf der Basis einer eindeutigen Flexionsform erfolgen. Da bislang kein Valenzwörterbuch des Mittelniederdeutschen existiert, ist bei ambigen Formen eine Auflösung nicht möglich, ohne dadurch wiederum die Ergebnisse zur Valenz mittelniederdeutscher Verben vorwegzunehmen. Im Vortrag soll erläutert werden, wie der beschriebenen Gefahr einer zirkulären Darstellung begegnet werden kann, um eine oberflächenbezogene grammatische Analyse zu ermöglichen. Im ReN wurde mit dem HiNTS die Auszeichnung von Ambiguitäten auf flexionsmorphologischer Ebene mithilfe von Portmanteau-Tags (Leech et al. 1994) vorgenommen (vgl. Barteld et al. 2014).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> So erhält bspw. eine Form wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mî</hi> (Personalpronomen), die sowohl Dativ als auch Akkusativ repräsentieren kann und bei der aufgrund des vorliegenden Kontextes keine Disambiguierung möglich ist, das Tag „Dat-Akk“. Der Vorteil eines solchen Tags im Vergleich z.B. zum Asterisk, der für ambige Formen im STTS genutzt wird, besteht darin, dass die konkrete Überschneidung – hier zwischen Dativ und Akkusativ – abgebildet wird und weitere Alternativen ausgeschlossen werden. Statt die bestehenden Ambiguitäten auf der Basis bestimmter Vorannahmen aufzulösen und auf diese Weise mit den Annotationen dieses Vorwissen zu bestätigen, werden mehrdeutige Formen als solche gekennzeichnet. Bei einem solchen Vorgehen ist kritisch zu hinterfragen, ob durch die Vergabe unterspezifizierter Tags die Annotationsentscheidung unnötigerweise auf einen späteren Zeitpunkt verlagert wird. Sollten nämlich bestimmte zunächst ausgewiesene Ambiguitäten nachträglich aufgelöst werden, erfordert dies eine erneute Sichtung der Belege, was insgesamt einen Mehraufwand bedeutet. Diese spätere Analyse der Sprachdaten mit potentieller Neubewertung der grammatischen Annotation ist jedoch unabdingbar, um die oben erwähnte Zirkularität zu vermeiden. Kann bspw. auf Basis der ReN-Daten die Valenz eines Verbs im Mittelniederdeutschen (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rôpen</hi>) mit Hilfe der Fälle nicht-ambiger Kasusannotation bei Objekten dieses Verbs (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">he rep dat kint</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Neut.Akk.S</hi>) eindeutig bestimmt werden, wäre bei Objekten mit ambiger Form (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">he rep den sone</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Masc.Dat-Akk.Sg</hi>) eine Auflösung der Ambiguität zugunsten des ermittelten Objektkasus möglich (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">he rep den sone</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">[Masc.Akk.Sg]</hi>). Während der Annotation im Rahmen der Korpuserstellung sind diese Informationen noch nicht vorhanden, sodass eine Disambiguierung ohne Vorannahmen nicht möglich ist. Neben diese Fälle, in denen die Auszeichnung der Ambiguität im ersten Schritt notwendig ist, um die Ergebnisse nicht vorzuprägen, eventuell aber in einem zweiten Schritt anhand neuer korpusbasierter Erkenntnisse eine nachträgliche Disambiguierung erfolgt, treten solche Fälle, in denen auch zu einem späteren Zeitpunkt keinerlei Auflösung der Ambiguität möglich ist. Dies betrifft unter anderem die Ebene des Genus, wo formal bestehende Ambiguitäten (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dit is en spegel</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">Masc-Neut.Nom.Sg</hi>) ausschließlich durch den sprachlichen Kontext (z.B. durch einen eindeutig nach einem Genus markierten Determinierer) aufgelöst werden können, was bereits in der Annotation im ReN berücksichtigt wird. Diese Beispiele belegen, dass durch die Vergabe von Portmanteau-Tags auf flexionsmorphologischer Ebene Entscheidungen zugunsten eines Wertes vermieden werden, die entweder gar nicht oder zum Zeitpunkt der Korpuserstellung noch nicht getroffen werden können, und dass die Auszeichnung von Ambiguitäten für eine möglichst vorurteilsfreie Annotation der mittelniederdeutschen Sprachdaten zwingend notwendig ist. Um die Anwendbarkeit dieses Verfahrens zu evaluieren und potentielle Vor- und Nachteile der Auszeichnung von Ambiguitäten durch Portmanteau-Tags im ReN gegenüber der Annotation mithilfe des Asteriks wie im STTS auszumachen, wurden Inter-Annotator-Agreement-Experimente durchgeführt (vgl. Barteld et al. 2018: 3943). Diese ergaben unter anderem, dass der Wert der Übereinstimmung zwischen den Annotierenden auf flexionsmorphologischer Ebene unter Verwendung des HiNTS ähnlich hoch ausfällt, wie wenn statt der Portmanteau-Tags solche mit Asterisk gesetzt würden. Die vergleichsweise höhere Zahl an potentiellen Tags im HiNTS führt somit nicht zu einer geringeren Qualität der Annotation. Dabei bieten jedoch die Portmanteau-Tags den entscheidenden Vorteil, eine bestehende Ambiguität in konkreter Form abzubilden. Für eine variationssensitive Analyse der mittelniederdeutschen Flexionsmorphologie können solche Auszeichnungen von Ambiguitäten auf unterschiedlichen Ebenen genutzt werden, bspw. um den Gebrauch von Substantiven in verschiedenen Genera zu untersuchen. Hierfür können in einem ersten Schritt all diejenigen Lemmata ermittelt werden, bei denen eine Genusambiguität annotiert ist. Anschließend kann für spezifische Lemmata geprüft werden, wo sie in einer eindeutigen Genusform vorkommen. Disambiguierung wird hier durch den sprachlichen Kontext erreicht, z.B. durch einen eindeutig nach einem Genus flektierten Determinierer. In Analysen exemplarisch betrachteter Substantive wie „lîf“ und „dê<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">i</hi>l“ wird eine auf der Ebene des Genus zum Teil sehr unterschiedlich stark ausgeprägte Variation sichtbar.<!-- <hi style=\"font-family:Cambria Math\">ⁱ</hi>l“ wird eine auf der Ebene des Genus zum Teil sehr unterschiedlich stark ausgeprägte Variation sichtbar. -->Während bei „dê<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">i</hi>l“ der Anteil der als Maskulinum und der als Neutrum annotierten Belege annähernd ähnlich hoch ausfällt, dominieren bei „lîf“ deutlich die als Neutrum annotierten Belege. Zudem zeigen sich vereinzelt je nach Text und Sprachraum unterschiedliche Verteilungen.<!-- <hi style=\"font-family:Cambria Math\">ⁱ</hi>l“ der Anteil der als Maskulinum und der als Neutrum annotierten Belege annähernd ähnlich hoch ausfällt, dominieren bei „lîf“ deutlich die als Neutrum annotierten Belege. Zudem zeigen sich vereinzelt je nach Text und Sprachraum unterschiedliche Verteilungen. --> Ein Beispiel für die erwähnte Ausbalancierung von Vorwissen einerseits und reiner Oberflächenbezogenheit andererseits findet sich bei der Rektion von Präpositionen. Ausgehend von den Angaben im Mittelniederdeutschen Handwörterbuch von Lasch et al. (1956ff.) wurde bei der Annotation eine Eingrenzung auf bestimmte Kasus vorgenommen, z.B. bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">in</hi> auf den Dativ und den Akkusativ. Gleichzeitig aber wurde eine Einbeziehung des semantischen Kontextes, z.B. bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">in</hi> die Annotation von Dativ bei lokaler und Akkusativ bei direktionaler Semantik, vermieden und stattdessen die Ambiguität mithilfe von Portmanteau-Tags abgebildet. Bei Belegen, die eine von den Angaben im Wörterbuch abweichende eindeutige Form aufweisen, wurde eine Annotation zugunsten der tatsächlich vorliegenden Form vorgenommen. Auf diese Weise kann z.B. an bestimmten Stellen der sich im Niederdeutschen vollziehende Kasussynkretismus der Substantive, bei denen Dativ und Akkusativ zu einem obliquen Kasus auf der Basis der Akkusativform zusammenfallen, beobachtet und untersucht werden. Erste Analysen, die im Vortrag vorgestellt werden sollen, liefern im ReN mehrere Belege, in denen auf die Präpositionen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nâ</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">tô,</hi> die im Mittelniederdeutschen überwiegend den Dativ regieren, Nominalphrasen im Akkusativ als Teil der Präpositionalphrase folgen(<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nâ</hi>: 22 Belege, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">tô</hi>: 14 Belege). Hierbei zeigt sich eine deutliche Konzentration auf Texte des 16. und 17. Jahrhunderts. Dies stützt die Hypothese, dass im späteren Mittelniederdeutschen der Kasuszusammenfall einsetzt. Zudem zeigt sich ein starkes Gewicht der Belege auf einer Quelle, der Seekarte von 1577, das durch den Inhalt des Textes, der zahlreiche Richtungsangaben enthält, zu erklären ist. Bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nâ</hi> fällt außerdem auf, dass es mit Akkusativ vereinzelt auch in früheren Texten aus dem niederrheinischen Sprachraum vorkommt, was auf eine gewisse diatopische Variation hindeutet. Wie anhand der Ergebnisse erster Analysen gezeigt wird, kann dank der Oberflächenbasiertheit und der Auszeichnung von Ambiguitäten im ReN Variation erfasst und vor dem Hintergrund potentieller außer- und innersprachlicher Parameter beschrieben werden. Auf diese Weise leistet die geplante korpuslinguistisch basierte variationssensitive Grammatik einen entscheidenden Beitrag für die moderne mittelniederdeutsche Grammatikographie. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\">Die Herausforderung ambiger bzw. unterspezifizierter Einheiten für linguistische Annotationen wurde zunächst vor allem für die semantische und syntaktische Ebene diskutiert (s. z.B. Bunt 2007, Kountz et al. 2007). Auch für die Auszeichnung von grammatischer Ambiguität in historischen Sprachdaten wurden bereits Vorschläge gemacht (s. z.B. Pauly et al. 2012, Dipper et al. 2013), die sich jedoch auf die Annotation von Wortarten und syntaktischen Strukturen konzentrieren und flexionsmorphologische Mehrdeutigkeiten nicht berühren.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Barteld Fabian / Ihden, Sarah / Schröder, Ingrid / Zinsmeister, Heike</hi> (2014): “Annotating descriptively incomplete language phenomena”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of LAW VIII – The 8th Linguistic Annotation Workshop</hi> 99–104 http://www.aclweb.org/anthology/W14-4915 [letzter Zugriff 09. 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Heidelberg: Winter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dipper, Stefanie / Donhauser, Karin / Klein, Thomas / Linde, Sonja / Müller, Stefan / Wegera, Klaus-Peter</hi> (2013): „HiTS: ein Tagset für historische Sprachstufen des Deutschen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal for Language Technology and Computational Linguistics</hi>, Special Issue, 28(1): 85–137 https://jlcl.org/content/2-allissues/9-Heft1-2013/5Dipper.pdf [letzter Zugriff 09. Dezember 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dürscheid, Christa / Elspaß, Stephan /Ziegler, Arne</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Variantengrammatik des Standarddeutschen</hi>. Ein Online-Nachschlagewerk http://mediawiki.ids-mannheim.de/VarGra/index.php/Start [letzter Zugriff 09. 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Tübingen: Niemeyer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Klein, Thomas / Solms, Hans-Joachim / Wegera, Klaus-Peter</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mittelhochdeutsche Grammatik</hi>. Teil II: Flexionsmorphologie. 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Neumünster / Kiel / Hamburg: Wachholtz. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Leech, Geoffrey / Garside, Roger / Bryant, Michael</hi> (1994): „CLAWS4: The tagging of the British National Corpus”, in: Proceedings of the 15th International Conference on Computational Linguistics (COLING) 1: 622–628. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lübben, August</hi> (1882): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mittelniederdeutsche Grammatik</hi>. Nebst Chrestomathie und Glossar. Leipzig: Weigel. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pauly, Dennis / Senyuk, Ulyana / Demske, Ulrike</hi> (2012): “Strukturelle Mehrdeutigkeit in frühneuhochdeutschen Texten, in: JLCL 27(2): 65–82 https://jlcl.org/content/2-allissues/10-Heft2-2012/5Pauly.pdf [letzter Zugriff 09. 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Bd. 1: Vergleichende Lautlehre der niederdeutschen Mundarten im Stammlande (= Historisk-filologiske Meddelelser 5.1). Kopenhagen: Høst. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sarauw, Christian</hi> (1924): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Niederdeutsche Forschungen</hi>. Bd. 2: Die Flexionen der mittelniederdeutschen Sprache (= Historisk-filologiske Meddelelser 10.1). Kopenhagen: Høst. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schiller, Anne / Teufel, Simone / Stöckert, Christine / Thielen, Christine</hi> (1999): „Guidelines für das Tagging deutscher Textcorpora mit STTS (Kleines und großes Tagset)“ <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.sfs.uni-tuebingen.de/resources/stts-1999.pdf\" /> [letzter Zugriff 09. Dezember 2019]. '),('urn:cts:dhd:2020.jegan_robin_anforderungen_an_das_forschungsdatenmanagement_a:','Am Lehrstuhl für Medieninformatik der Otto-Friedrich-Universität Bamberg wird derzeit ein Prototyp zum Management von Forschungsdaten entwickelt (FDMS), der heterogene Daten, die momentan nicht digital katalogisiert werden, speichern, beschreiben, und veröffentlichen soll. Von besonderer Bedeutung sind hierbei die FAIR-Prinzipien, wonach wissenschaftliche Daten auffindbar (Findable), zugänglich (Accessible), interoperabel (Interoperable), und wiederverwendbar (Re-usable) sein sollten (Wilkinson 2016). Es existiert bereits ein Projekt zur Einführung eines Forschungsinformationssystems (FIS) an der Universitätsbibliothek Bamberg (Franke 2019), jedoch liegt dort der Fokus auf Publikation, Forschenden, und Projekten. Forschungsdaten werden hier bisher nur am Rande als Anhang bei der Publikation von Dissertationen und anderen Arbeiten adressiert. Weitere Forschungsdaten, die mit keiner Publikation zusammenhängen, werden hingegen in diesem FIS nicht miteinbezogen. Aus diesem Grund soll ein FDMS entwickelt werden, welches genau diese Art von Forschungsdaten ohne zugehörige Publikation, sowie auch alle anderen Forschungsdaten abdeckt. Eine wichtige Anforderung und Herausforderung für das FDMS stellt die Heterogenität der Daten dar. Diese Heterogenität manifestiert sich durch die unterschiedlichen Fachrichtungen der Lehrstühle an der Universität Bamberg und dementsprechend in einer Vielzahl an Metadatenschemata und Datenformaten. Die Erschließung und weitere Verwendung dieser Metadaten ist von großer Bedeutung, da die effiziente Suche sowie weitere Dienste, wie Filterung oder Visualisierung, von umfangreichen Metadaten profitieren (Neuroth 2017) und zudem Fördergeber wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft Anforderungen an ein Forschungsdatenmanagement stellen, das den FAIR-Prinzipien folgt. Für die erste Umsetzung wurde DSpace verwendet (Smith 2003, Donohue 2018), eine Software zur Verwaltung von digitalen Forschungs- und Lehrmaterialien. DSpace wird in Bamberg auch zur Realisierung des FIS eingesetzt, dort jedoch in der Erweiterung als DSpace-CRIS (Donohue 2019). Während der Installation und Anpassung von DSpace an die Testdaten wurde eine Einschränkung und zugleich ein Nachteil von DSpace deutlich, welche die Nutzung dieser Software für den Zweck eines FDMS ungeeignet erscheinen lassen. Der Import von unterschiedlichen Metadatenschemata für Forschungsdaten wird in DSpace zwar unterstützt, jedoch ist dieser Import in der DSpace Standard-Installation nur mit den originalen Dublin-Core Elementen eingerichtet. Außerdem können keine hierarchischen Datenelemente erzeugt werden, weswegen der Import von Daten sowie deren Metadaten, welche in hierarchischen XML-Dateien vorliegen, verhindert wird. Aufgrund dieser Einschränkung von DSpace, welche sich bei einer Vielzahl von Forschungsdaten als restriktiv darstellen würde und somit einer der Anforderungen an ein FAIR-basiertes FDMS widerspricht, wurde eine alternative Software benötigt und in Dataverse gefunden (Dataverse 2019a). Dataverse, als Projekt vom Harvard Institute for Quantitative Social Science, der Harvard Library, und anderen Partnern initiiert (Dataverse 2019b), ermöglicht die Modellierung der Metadaten in mehreren Varianten. Zum einen können über die Administrationsoberfläche der Dataverse Installation händisch Elemente der bestehenden Metadatenschemata angepasst werden. Zum anderen, und für das Umsetzungsszenario der Universität Bamberg passender, kann ein sogenannter Metadatenblock angelegt werden, mit dem ein komplett neues Metadatenschema für Datenobjekte in der Dataverse Installation zur Verfügung gestellt wird (Dataverse 2019c). Dieser selbst erzeugte Metadatenblock, in Form einer TSV (Tab-Separated Values) Datei, kann mithilfe eines Kommandozeilen Befehls importiert werden und steht daraufhin neben den in Dataverse bereits vorgefertigten Standard-Metadatenschemata zur Verfügung. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"162_final-96f2b7eb9d92d8c4145689d2c774f8f1.png\" /><head>Abbildung 1: Oberfläche des FDMS-Prototyps mit einer Suchanfrage und der Ergebnisseite. </head></figure> Als prototypische Anwendung wurden Bilder von Grabsteinen mit weiteren zugehörigen Forschungsprimärdaten verwendet, die mehrere Eigenschaften eines typischen Use Cases für das künftige FDMS abdecken. Diese Forschungsdaten liegen zum einen als Bilder vor, die ohne zugehörige Publikation bisher nicht in einem FIS abgespeichert werden können, zum anderen sind komplexe Metadaten vorhanden, welche in DSpace, wie oben beschrieben, nur eingeschränkt darzustellen, in Dataverse jedoch besser einzufügen sind. Die Testdaten für diesen Prototyp basieren auf dem epidat Projekt des Steinheim-Instituts (Steinheim-Institut 2019), die dem Datenbestand der Professur für Judaistik der Universität Bamberg ähneln, welcher ein konkretes künftiges Anwendungsszenario darstellt. Auch für die Analyse der Metadatenelemente, die im FDMS verwendet werden, wurde das epidat Projekt als Testfall genutzt. Hierzu wurden die XML-Dateien, welche die Gräber einer Vielzahl von Friedhöfen in Deutschland mit Metadaten im Epidoc-TEI-Format (Elliott 2006-2017) beschreiben, analysiert und relevante Metadatenfelder identifiziert. Diese relevanten Metadatenelemente wurden als Basis für ein Dataverse im Kontext von Fotografien von Grabsteinen verwendet. Der Begriff Dataverse umfasst dabei nicht nur die Software Dataverse, sondern dient auch als Oberbegriff für eine Sammlung von Datensätzen (King 2007). Die Vorgehensweise zur Erstellung eines eigenen Metadatenschemas wurde verwendet, da das im epidat-Projekt verwendete Epidoc-Format sehr umfangreich und dementsprechend für ein initiales Anwendungsszenario zu mächtig scheint. Die Anzahl der Elemente für den Prototyp wurde daher eingeschränkt. Die identifizierten Metadatenelemente, welche für die forschungsorientierte Beschreibung der Grabsteine notwendig sind, wurden mithilfe eines der oben erwähnten Metadatenblöcke modelliert. Das hiermit erstellte Metdatenschema „epitaph“ – betitelt in Anlehnung an den Fachbegriff für Grabinschriften – enthält 25 Elemente, die unter anderem den zugehörigen Friedhof, den Zustand des Grabmals, die Inschrift inklusive Übersetzung, und weitere Datenfelder umfassen. Weiterhin wurden hierarchische Beziehungen zwischen den Elementen aufrechterhalten, beispielsweise für die verstorbene Person, deren Todestag, und die erwähnten Verwandten dieser Person über die Datenfelder „person“, „personDeathdate“, und „personRelationship“. In Kooperation mit dem Rechenzentrum und der Universitätsbibliothek wird aufbauend auf internen Diskussionen die Weiterentwicklung des in diesem Poster vorgestellten Prototyps geplant, welche in einer größeren Testphase 2020 vorgenommen werden soll. Die Anbindung an das bereits im Betrieb befindliche FIS soll ebenso wie die Integration der lokalen Shibboleth-Authentifizierungsverfahren dort umgesetzt werden. Das Poster verdeutlicht die Anforderungen und Anstrengungen, die für die Konzeption eines FDMS an einer mittelgroßen Universität notwendig sind, sowie erste positive Ergebnisse. Weiterhin werden durch die Betrachtung zweier Softwarelösungen die Probleme in der Praxis, also in der Umsetzung eines derartigen Forschungsdatenmanagements, näher beleuchtet. Die Erfahrungen verdeutlichen wie wichtig eine systematische Anforderungsanalyse bei der Auswahl eines Systems zum Forschungsdatenmanagement ist. Hierbei sollten insbesondere Aspekte wie die Unterstützung unterschiedlicher Metadatenformate und deren hierarchische Ausprägungen berücksichtigt werden. Diese und weitere Erfahrungen werden am Poster geteilt und ausgetauscht. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Dataverse</hi> (2019): The Dataverse Project: Open source research data repository software. Online: https://dataverse.org/ [letzter Zugriff: 19.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Dataverse</hi> (2019): The Dataverse Project: About the project. Online: https://dataverse.org/about [letzter Zugriff: 20.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Dataverse</hi> (2019): The Dataverse Project Admin Guide: Metadata Customization. Online: http://guides.dataverse.org/en/latest/admin/metadatacustomization.html [letzter Zugriff: 19.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Donohue, Tim</hi> (2018): DSpace User FAQ. Online: https://wiki.lyrasis.org/display/DSPACE/User+FAQ [letzter Zugriff: 20.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Donohue, Tim</hi> (2019): DSpace-CRIS Home. Online: https://wiki.duraspace.org/display/DSPACECRIS/DSpace-CRIS+Home [letzter Zugriff: 19.12.2019] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Elliott, Tom / Bodard, Gabriel / Cayless, Hugh / et al. </hi> (2006-2017): EpiDoc: Epigraphic Documents in TEI XML. 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Wie geht man methoden-kritisch mit digitalisierten Zeitungskorpora um? Welcher technische Aufwand ist nötig? Wie gestaltet sich die Zusammenarbeit mit Bibliotheken zum Thema Verfügbarkeit und Lizenzierung? Die zahlreichen Panels, Präsentationen und Poster auf der DH2019 haben gezeigt, dass ein großes Interesse seitens der Wissenschaft und auch der Bibliotheken besteht umfangreiche Zeitungs- und Zeitschriftensammlungen für die Öffentlichkeit und Wissenschaft digital verfügbar zu stellen (vgl. ADHO). Dabei konzentrierten sich die Debatten aber überwiegend auf die Provider-Perspektive, d.h. welche Herausforderungen sind im Rahmen des Digitalisierungsprozesses und der Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Institutionen zu überwinden. Im Spielraum der Wissenschaft bedeutet diese Erzeugung der Forschungsdaten, Zeitungen als Primärtexte aufgrund ihrer Menge, Zeitspannen und textuellen und thematischen Vielfalt nutzen zu können, um temporale, grenzübergreifende, multilinguale und -modale Querbezüge zu erstellen. Diese Forschung bietet die Möglichkeit operative, methodische und organisatorische Herausforderungen anzugehen, um innovative computergestützte Modelle, Tools, Codes, Daten und Infrastrukturen zu entwickeln. Die Panelvorträge geben Einblicke in Forschungsprojekte zu digitalisierten Zeitungen, die mit unterschiedlichen Korpora und Fragestellungen, aber teils ähnlichen Verfahren und Forschungsdesigns an umfangreichen historischen Zeitungssammlungen arbeiten. Dabei sollen die folgenden Kategorien angesprochen werden: Herausforderungen, Forschungsfragen, Methoden (inklusive Tools), Teamkomposition, Korpusbeschreibung, Projektformat und Projektdauer. Das Ziel dieses Panels ist es gemeinsam das Generalisierungspotential der Methoden und den wissenschaftlichen Output zu diskutieren, um eine Zutaten- und Werkzeugliste für das wissenschaftliche Arbeiten mit digitalisierten Zeitungen zu generieren. Entsprechend der vorgestellten Beiträge sollen gemeinsame Fragen diskutiert werden wie:</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sarah Oberbichler</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Ein nicht unbedeutender Teil jener Menschen, die freiwillig oder unfreiwillig zwischen 1850 und 1950 ihre Heimat verlassen hatten, kehrten in ihr Ursprungsland zurück. In österreichischen Tageszeitungen wurde regelmäßig über die Rückkehr von freiwilligen Auswander*innen, in Gefangenschaft geratenen Soldaten oder Flüchtlingen berichtet, weshalb dieses Medium eine geeignete Quelle für die Erforschung des bis dato vernachlässigten Themas der Rückkehrmigration darstellt. Im Rahmen des NewsEye Projektes wurden deshalb folgende Forschungsfragen aufgegriffen: Wie und in welchem Kontext wurde in österreichischen Tageszeitungen über Heimkehrer*innen berichtet und wie hat sich die Berichterstattung im Laufe der Zeit verändert? Das zur Beantwortung der Fragestellung notwendige Korpus wird mithilfe des Online Zeitungsarchives der Österreichischen Nationalbibliothek (“ANNO”) erstellt und für die weitere Anwendung von Text-Mining Methoden und qualitativen, diskursanalytischen Analysen aufbereitet. Gerade aber dieser erste Schritt – die Bildung des Korpus – bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Nicht alle Suchbegriffe führen zu eindeutigen Ergebnissen und fehlende Speicher- und Download-Optionen führen zu langen und aufwendigen “Copy und Paste”-Verfahren. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welche Methoden und Ansätze (beispielsweise Article Separation, Topic Modeling oder Wort Embeddings) für die Bildung eines Korpus herangezogen werden können, wenn manuelle Vorgehen einen zu großen Zeitaufwand darstellen. Ebenfalls stellt sich die Frage, wie viel Spielraum zwischen vorgegeben Funktionen und individuellen Einstellungen zielführend ist.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lino Wehrheim / Bernhard Liebl</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Das Verhalten von Finanzinvestoren wird nicht nur durch Fundamentalwerte wie etwa künftige Zahlungsströme, sondern auch durch „weiche“ Faktoren wie Stimmungen, Launen und Gefühle beeinflusst. Entsprechend hat sich in der Finanzmarktforschung das Konzept des „Investor Sentiment“ etabliert, was als eine (individuelle oder kollektive) Einstellung in Bezug auf künftige Marktentwicklungen verstanden werden kann, die nicht auf rationaler Abwägung basiert. Das Ziel des Projekts ist es, die Bedeutung von Sentiment für die Berliner Börse zwischen 1872 und 1930 zu erfassen, dem bedeutendsten deutschen Finanzplatz dieser Zeit. Inwieweit beeinflussten historische Erfahrungen wie Kriege oder politische Ereignisse die Stimmung von Finanzinvestoren, und welchen Einfluss übte Sentiment auf die Entwicklung historischer Börsenkurse aus? Hat sich dieser Einfluss im Zeitverlauf verändert? Um die Stimmung an der Berliner Börse zu quantifizieren, wird auf Basis historischer Zeitungsartikel ein Sentiment-Index erstellt, ein Ansatz, der seit der Arbeit von Tetlock (2007) verbreitet Anwendung findet, so etwa bei Ferguson et al. (2015), García (2013) und Hanna et al. (2017). Konkret werden wörterbuchbasierte Verfahren sowie Ansätze des maschinellen Lernens herangezogen. Besondere Bedeutung erhält die Generierung eines domain-spezifischen Sentiments-Wörterbuchs (Finanzmarktdeutsch des 19. Jahrhunderts). Um den Sentiment-Index um die Komponente medialer Narrative zu ergänzen, werden die Zeitungsartikel zusätzlich mit Topics Models ausgewertet. Das zugrundeliegende Korpus besteht aus Artikeln der Berliner Börsen-Zeitung, die in täglichen Marktberichten über das Geschehen und die Stimmung am Finanzplatz Berlin berichtete.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Torsten Roeder</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Zeitungen und Zeitschriften sind spätestens seit dem 19. Jahrhundert - bis in die Jetztzeit - ein Medium für öffentliche Debatten über Kunst und Kultur. Während historische Untersuchungen sich vor nicht allzu langer Zeit noch aufgrund der diffusen Quellenlage auf Einzelfalluntersuchungen beschränken mussten, macht aktuell die immense Menge an Material, das durch die Digitalisierung verfügbar ist und wird, die Entwicklung und Anwendung neuer Verfahren notwendig. Ein Ansatz besteht in dem Verfahren des \"horizontalen\" Lesens, mit dem sich thematisch zusammenhängende Texte zu einem (historischen) Meinungsspektrum anordnen lassen. Den \"Named Entities\" fällt dabei eine Schlüsselrolle zu, da diese die zentralen Vergleichspunkte liefern. Anhand einer ausgewählten Entity (z.B. der Titel eines musikalischen Werkes) und aller Textausschnitte, die sich direkt darauf beziehen, kann manuell und ggf. mithilfe übertragener Anwendung von Sentimentanalyse oder ggf. Topic Modeling die gesamte Bandbreite zu einem historischen Zeitpunkt oder an einem historischen Publikationsort abgebildet werden. Voraussetzungen dafür sind jedoch eine hochwertige Texterschließung und semantische Annotationen, bestenfalls mit Normdaten versehene Eigennamen von Personen, Orten, Werken etc. p.p. Während diese Methode durchaus verwertbare Ergebnisse produziert, bleibt für alle Anwendungsfälle, an welcher Stelle für die notwendige Qualität der Daten Sorge zu tragen ist: Kann dies bereits durch Provider geschehen, oder muss dies notwendigerweise - ggf. auch abgestuft - im jeweiligen Forschungsprojekt geschehen?</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Jana Keck</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Im 19. Jahrhundert entstand die Massenpresse. Die technischen Innovationen der Druckpressen, fehlende Regulierungen der Gesetzgebung und Durchsetzung des Urheberrechts und das wachsende Interesse der Bevölkerung an Informationen weltlicher, sensationeller und politischer Natur schuf eine globale Kultur reichhaltiger, schnell zirkulierender Informationsquellen. Auch wenn dies auf den grenzübergreifenden Charakter der Presse hinweist, wurde die Zeitungsforschung bisher weitgehend in Metropol- und nationalen Räumen definiert. Im Rahmen des internationalen Forschungsprojektes “Oceanic Exchanges” wurden über 100 Millionen digitalisierte Zeitungsseiten aus mehr als 7 Nationen gesammelt, um den transnationalen Charakter der Presse im 19. Jahrhundert zu untersuchen. Welche Texte und Ideen – literarisch, politisch, wissenschaftlich, wirtschaftlich, religiös – zirkulierten im öffentlichen Raum? Wie wurden diese Texte in dem jeweiligen Raum und Sprache übersetzt und modifiziert? Text Reuse Detection hat sich schon trotz „noisy“ OCR als erfolgreiche Text-Mining Methode erwiesen, um ähnliche Textpassagen in umfangreichen Datenbanken digitalisierter englischsprachiger Zeitungen zu erkennen und zu modellieren (Viral Texts Project). Das Ziel dieses Beitrages ist zu zeigen, welche methodischen Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen beim Erkennen und Modellieren von Reprints in multi-lingualen Sammlungen und der zeitlichen Klassifizierung entstehen. Damals wie heute, nutzen diese Reprinting-Praktiken die Paradoxien eines jeden internationalen Mediensystems: scheinbare Verbundenheit und doch beständige Distanzen.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Estelle Bunout / Marten Düring</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Die Diskussionen über Europa haben sich in der Schweiz in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts auf mehreren Ebenen entwickelt: über die Initiativen zum Aufbau eines institutionellen Europas oder noch über die Rolle, die die Schweiz dabei spielen sollte. Ein Blick auf die Presse gibt eine breitere Perspektive auf diese Diskussionen. Vertreter aus unterschiedlichen Bereichen wie der Mathematik, mit Sophie Piccard (1904–1990), Verfechterin der Paneuropa-Union und der Literatur, mit Gonzague de Reynold (1880–1970) verteidigen jeweils eine eigene Vision für Europa. De Reynold, ein bekannter Antimodernist, versuchte ein Europa der Aristokratie und des Korporatismus gegenüber dem liberalen, demokratischen Europa zu verteidigen und war in den Zeitungsredaktionen gut eingebunden. In diesem Zusammenhang gehen wir der Frage nach ob es besondere Bemühungen von Antimodernisten gab, die Diskussion über Europa wieder anzueignen und die Assoziation Europas mit Frieden, Progressivismus und Aufklärung im Kontext ihrer Weltanschauung neu zu gestalten. Diese Frage wird anhand der digitalisierten Schweizer Presse bearbeitet, die im Rahmen des impresso Projekts mit NLP bereichert wurde und durch eine forschungsorientierte Oberfläche zugänglich gemacht wurde. Diese Infrastruktur und weitere NLP-Methoden helfen bei der Erstellung einer Sammlung von Artikeln, die diesen antimodernen Diskurs zu Europa beinhalten, was durch gewöhnlichen Stichwortsuche nicht möglich wäre.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ADHO: </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dh2019.adho.org/conftool/\">https://dh2019.adho.org/conftool/</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ANNO (AustriaN Newpapers Online): </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://anno.onb.ac.at/\">http://anno.onb.ac.at/</ref> [letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Crymble, Adam </hi> (2016): “Digital Library Search Preferences amongst Historians and Genealogists: British History Online User Survey”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> 10(4)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/10/4/000270/000270.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/10/4/000270/000270.html</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ehrmann, Maud / Bunout, Estelle / Düring, Marten</hi> (2019): “Historical Newspaper User Interfaces: A Review”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">IFLA</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://library.ifla.org/2578/1/085-ehrmann-en.pdf\">http://library.ifla.org/2578/1/085-ehrmann-en.pdf</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ferguson, NJ et al.</hi> (2015): “Media Content and Stock Returns: The Predictive Power of Press”, in:<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Multinational Finance Journal</hi> 19(1): 1–31. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">García, D. </hi> (2013): “Sentiment during Recessions”, in:<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Journal of Finance</hi> 68(3): 1267–1300. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hanna, Alan J. / Turner, John D. / Walker, Clive B. </hi>(2017): “News Media and Investor Sentiment Over the Long Run”, in: QUCEH Working Paper Series, Working Paper No. 2017-06. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">impresso: </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://impresso-project.ch/\">https://impresso-project.ch/</ref> [letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Koenen, Erik</hi> (2018): “Digitale Perspektiven in der Kommunikations- und Mediengeschichte”, in:<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Publizistik</hi> 63(4): 535–56 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s11616-018-0459-4\">https://doi.org/10.1007/s11616-018-0459-4</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">NewsEye: </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.newseye.eu/\">https://www.newseye.eu/</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Oceanic Exchanges: </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://oceanicexchanges.org/\">http://oceanicexchanges.org/</ref> [letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tetlock, PC </hi> (2007): “Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the Stock Market”, in:<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Journal of Finance</hi> 62 (3): 1139–1168. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Viral Texts:</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://viraltexts.org./\">https://viraltexts.org./</ref>[letzter Zugriff 31. August 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wijfjes, Huub </hi> (2017): “Digital Humanities and Media History. A Challenge for Historical Newspaper Research”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tijdschrift Voor Mediageschiedenis</hi> 20(1): 4-24–24 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18146/tmg20277\">https://doi.org/10.18146/tmg20277</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">[letzter Zugriff 31. August 2019].</hi> '),('urn:cts:dhd:2020.kepper_johannes_zu_den_anforderungen_einer_musikalischen_sti:','In der Literaturwissenschaft ist die Methode der Stilometrie ein etabliertes Verfahren, um Fragestellungen verschiedener Art zu bearbeiten. Die Zuordnung anonym bzw. pseudonym überlieferter Werke zu bekannten Autoren aufgrund persönlicher stilistischer Gewohnheiten steht dabei oft im Vordergrund, aber auch die Untersuchung stilistischer Merkmale selbst ist Gegenstand von Stilometrie. Mit den Möglichkeiten der Digital Humanities lassen sich nicht nur größere Texte, sondern sogar ganze Korpora automatisiert auswerten und im Hinblick auf unterschiedlichste Textmerkmale untereinander vergleichen. Eine nach wie vor bestehende Hürde stellt dabei die Verfügbarkeit zuverlässigen Ausgangsmaterials dar, also die digitale Volltexterschließung des zu untersuchenden Materials. Zwar gibt es inzwischen mehrere Repositorien, die nennenswerte Textkorpora bereitstellen,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> eine vollständige Abdeckung auch nur einzelner Epochen der Literaturgeschichte ist jedoch trotz der stetig verbesserten Erkennungsraten im Bereich der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Optical Character Recognition</hi> (OCR) noch immer in weiter Ferne. Stilkritik ist auch in der Musikwissenschaft eine übliche Methode. Hier wie dort geht es zunächst darum, autor- bzw. komponistenspezifische Eigen- und Gewohnheiten durch den Abgleich mit Vergleichswerken und -komponisten herauszuarbeiten. Während aber Stilometrie im literaturwissenschaftlich geprägten Bereich der Digital Humanities dankbar und schnell aufgegriffen und als eigener digitaler Forschungsbereich etabliert wurde, bleibt dieses Feld im musikwissenschaftlichen Teil der Digital Humanities bislang weitgehend unbespielt – eine digitale musikalische Stilometrie findet zumindest in der eingangs erwähnten Breite der Fragestellungen nicht statt. Verschiedene musikbezogene Disziplinen – in erster Linie Musikinformatik und Music Information Retrieval (MIR) – forschen zwar durchaus an Fragestellungen, die der Stilometrie inhaltlich nahestehen, setzen diese jedoch nicht im Sinne einer musikwissenschaftlicher Digital Humanities um.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Der vorliegende Beitrag soll versuchen, die methodischen und gegenstandsbezogenen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen (textbezogener) Stilometrie und Music Information Retrieval herauszuarbeiten. Davon ausgehend sollen Perspektiven entwickelt werden, welchen Anforderungen eine erfolgversprechende musikalische Stilometrie gerecht werden müsste. Dabei soll es nicht um statistische bzw. algorithmische Optimierungen etwa im Hinblick auf einzusetzende Distanzmaße (Evert 2017) gehen, sondern vielmehr um grundsätzliche Überlegungen zu den Anforderungen aus musikwissenschaftlicher Sicht. Musik folgt grundsätzlich Regeln, die sich zwar von Epoche zu Epoche unterscheiden, und deren Durchbrechen oft als Innovation wahrgenommen und damit erwünscht ist, die sich aber in einer Musiktheorie beschreiben lassen, und deren Umsetzung Raum zur Entwicklung eines eigenen Stils bietet. Die grundsätzliche Formalisierbarkeit charakteristischer Merkmale bildet die Grundlage für Forschungen im Bereich der Komponisten-Attribution. Eine wichtige Arbeit in diesem Feld, die sich schon in ihrem Titel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">On musical stylometry: A pattern recognition approach </hi>ausdrücklich auf Stilometrie bezieht, wurde 2005 von Eric Backer und Peter van Kranenburg vorgelegt (Backer 2005). Darin extrahieren Backer und van Kranenburg zwanzig verschiedene Features aus dreissig Fugen von Komponisten, um dann eine weitere Fuge, die unklaren Ursprungs ist und in der Literatur allen drei Komponisten zugeordnet wird, auf ihre stilistische Nähe zu den anderen Werken zu untersuchen. Tatsächlich stellen sie eine große stilistische Nähe zu einem der Komponisten fest und können so glaubhaft für dessen Autorschaft argumentieren. Allerdings lässt sich ihre Arbeit nicht ohne weiteres übertragen. Die von ihnen gewählten Features sind sehr deutlich auf die musikalische Faktur des untersuchten Repertoires – barocke Fugen – abgestellt. Die Aussagekraft der bei Backer und van Kranenburg deutlich im Vordergrund stehenden Harmonie- und Stimmführungsbezogenen Features (Backer 2005: 304) ist jedoch zunächst nur für das von ihnen untersuchte Material als gegeben anzusehen. Tatsächlich beobachten sie in einem vorgeschalteten Experiment, dass aus einer heterogeneren Mischung von Komponisten – J.S. Bach, G.P. Telemann, G.F. Händel, W.A. Mozart und J. Haydn – deutlich schlechtere Ergebnisse resultieren, als wenn sie sich auf die Barock-Komponisten Bach, Telemann und Händel beschränken. Die gewählten Features können damit zur Beschreibung eines musikalischen Stils nicht als allgemeingültig betrachtet werden. In der Musikwissenschaft wird musikalischer Stil auf verschiedenen Ebenen untersucht: Stil in Bezug auf Epochen ebenso wie auf Gattungen, harmonischer, melodischer und rhythmischer Stil, idiomatische, d.h. instrumentenspezifische Notationsweisen und Spielfiguren usw. (Pascall 2001). Eine Möglichkeit, dem zu begegnen, wäre die Berücksichtigung zahlreicher weiterer Features, wie es etwa in der Software <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jMIR</hi> bzw. dessen Komponente <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> geschieht. Deren Zielsetzung \"is to extract statistical information from musical data\", um \"research in the fields of music information retrieval (MIR), musicology and music theory\"<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn7\" /> zu ermöglichen. Zu diesem Zweck werden insgesamt 246 verschiedene Features extrahiert, die in ihrer Breite deutlich generischer angelegt sind als bei Backer und van Kranenburg, daher auch über Gattungs- und Epochengrenzen hinweg verschiedene Stile besser abbilden und so insgesamt \"robustere\" Ergebnisse produzieren sollten. Sie decken unterschiedliche Aspekte eines Notensatzes ab, darunter Tonhöhen (41 Features), Melodielinien (25), Akkorde (35), Rhythmus (95), Instrumentation (20).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn8\" /> Damit wird auf den ersten Blick bereits eine hohe Bandbreite musikalischer Eigenschaften berücksichtigt, die allerdings im Vorfeld (automatisiert) extrahiert werden müssen, und die wiederum im Einzelnen nicht immer von gleichbleibender Aussagekraft sind, sondern je nach Stilbegriff und untersuchtem Material gezielt ausgewählt werden müssen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, indem \"irrelevant features that would introduce unproductive noise into classification systems\" (McKay 2010: 197) vermieden werden. Spätestens an dieser Stelle wird deutlich, dass der Datenaufbereitung im Fall von Musik eine besondere Bedeutung zukommt. In der (literaturwissenschaftlichen) Stilometrie werden demgegenüber i.d.R. vollständige Texte ausgewertet, die auf den ersten Blick nicht speziell aufbereitet werden. Allerdings finden auch hier durchaus vergleichbare Vorbereitungen statt, die allerdings im Fall des verbreiteten Programms <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylo</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn9\" /> in den üblichen Arbeitsablauf direkt integriert sind. Üblicherweise basieren stilometrische Untersuchungen mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylo</hi> auf der Untersuchung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">most frequent words </hi>(MFW), also der Verteilung der am häufigsten genutzten Wörter, da diese \"kaum bewusst manipuliert\" werden<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn10\" /> und so ein gutes Kriterium zur Autorattribution sind. Hierzu werden also die Texte in ihren Schreibweisen normalisiert und dann anhand ihrer Frequenzen die Verteilung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> häufigsten Worte bestimmt. Die eigentliche stilometrische Untersuchung besteht nun darin, die resultierenden Histogramme statistisch abzugleichen. Dieses Verfahren ist durchaus vergleichbar mit der Untersuchung extrahierter Features im Bereich MIR. Es erscheint daher naheliegend, die Eignung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylo</hi> zur stilometrischen Untersuchung musikalischer Daten zu überprüfen. Ein geeignetes Datenset findet sich im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Haydn/Mozart String Quartet Quiz</hi>.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn11\" /> Bei diesem Quiz werden dem Benutzer zufällig Streichquartette von Mozart oder Haydn vorgespielt, die dieser den Komponisten zuordnen soll. Die durchschnittliche Trefferquote für die 287 Sätze, die im Korpus enthalten sind, liegt bei annähernd 50.000 gehörten Sätzen bei ungefähr 58%, gemittelt über Hörer aller Grade an musikalischem Vorwissen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn12\" /> Diese geringe Quote, die nur unwesentlich besser als eine statistische Normalverteilung ist, verdeutlicht die stilistische Nähe der beiden Komponisten: Es ist auch für menschliche Hörer alles andere als einfach, die Werke beider Komponisten zu unterscheiden. Damit stellt dieser Korpus einen interessanten Testfall dar, da die Hürde für eine nach menschlichen Maßstäben \"erfolgreichere\" Klassifizierung nicht allzu hoch liegt, während die Schwierigkeit gleichzeitig recht hoch ist und damit genug Raum zur Optimierung bietet. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"286_final-1e29183e909b1ae54b87dc37c87b5b3a.png\" /> <head>Abbildung 1: Auswertung der Daten des Haydn/Mozart-Quiz, basierend auf MusicXML. Grüne Einträge verweisen auf Mozart, rot steht für Haydn.</head></figure><!-- Abbildung 1: Auswertung der Daten des Haydn/Mozart-Quiz, basierend auf MusicXML. Grüne Einträge verweisen auf Mozart, rot steht für Haydn. --> Das Datenmaterial findet sich gleich mehrfach im Netz. Es basiert auf Codierungen, die in den 1990er Jahren am <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Center for Computer Assisted Research in the Humanities</hi>(CCARH) der Stanford University entstanden sind, und die in verschiedenen Datenformaten von <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://kern.ccarh.org/\" />heruntergeladen werden können. Um ein auch strukturell möglichst einfaches Format nutzen zu können, wurden die im MusicXML-Format geladenen Daten per Skript ins abc-Format konvertiert.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" target=\"ftn15\" /> Dieses plain-text-Format nutzt eine sehr einfache, nach Stimmen geordnete Syntax, um Melodielinien zu codieren. Mit entsprechenden Parametern<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" target=\"ftn16\" /> wird hier eine Erkennungsrate erzielt, die mit ~62% etwa im Bereich der menschlichen Benutzer des Mozart-Haydn-Quiz liegt. Eine etwas bessere Unterscheidung (~69%) gelingt mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylos</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">classify()</hi>-Funktion, wenn dort als Algorithmus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">SVM (Support Vector Machines</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"11\" target=\"ftn17\" />) ausgewählt werden. Die genutzten Wörter sind dabei in jedem Fall deutlich aussagekräftiger, wie das Beispiel \"D E F G F E D C B A\" zeigt. Trotz der besseren Ergebnisse zeigt sich, dass die Betrachtung nur eines einzelnen Aspekts der Notation – hier der Abfolge von Tonhöhen – noch keine ausreichende Aussagekraft bietet, um darauf stilometrische Analysen aufzubauen. Musik ist \"mehrdimensional\", d.h. mehrere Stimmen bzw. Instrumente verlaufen zeitgleich. Während es textbasierte Datenformate gibt, die sich im Fall von einstimmiger Musik recht plausibel als Text behandeln lassen, lässt sich mehrstimmige Musik nur mit einem Fokus entweder auf Harmonik (d.h. als Fortschreibung von Klängen) oder auf Melodien (d.h. als Abfolge einzelner Stimmen, deren Gleichzeitigkeit in den Daten nicht ersichtlich wird) in einem Datenformat darstellen. Das explizite Aufbereiten der Daten – die Extraktion von Features – ist also unumgänglich, um sämtliche Facetten von Musik in den Blick nehmen und im Rahmen einer stilometrischen Analyse berücksichtigen zu können. Vor diesem Hintergrund erscheint es naheliegend, zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> zurückzukehren, da dessen oben erwähnte Features ein weitaus breiteres Spektrum der musikalischen Mehrdimensionalität abbilden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> arbeitet i.d.R. mit MIDI-Daten – es gibt zwar durchaus die Möglichkeit, MEI-Daten zu verarbeiten, allerdings werden lediglich zwei Features (Häufigkeit von Bindebögen bzw. Vorschlagsnoten) aus diesen Daten extrahiert, die bei einem MIDI-Input nicht zur Verfügung stehen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> übernimmt dabei nur die Extraktion und Aufbereitung der Features, die eigentliche statistische Auswertung erfolgt durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Weka</hi>, eine Java-basierte, unter GPL lizensierte Software zum maschinellen Lernen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"12\" target=\"ftn18\" /> Diese bietet eine zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylo</hi>vergleichbare Benutzeroberfläche und erlaubt es u.a., die extrahierten Features ebenfalls mit dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">SVM</hi>-Algorithmus auszuwerten. Bei Übernahme der im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi>-Tutorial beschriebenen Standard-Einstellungen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"13\" target=\"ftn19\" /> wird bereits eine korrekte Klassifizierung von knapp 82% erreicht, d.h. 233 von 286 Dateien werden korrekt zugeordnet. Dieses Ergebnis ist überaus beachtlich, insbesondere da keinerlei Optimierungen vorgenommen wurden, und auch auf genau dieses Datenset hin optimierte Lösungen aktuell nur auf Raten von gut 85% kommen (Kempfert 2019: 13). Damit scheinen die von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> extrahierten Features eine gute Ausgangslage zu bieten, um stilometrische Fragestellungen im Bereich Musik zu bearbeiten – sei es mithilfe von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stylo</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Weka</hi>, oder anderen entsprechenden Werkzeugen. Allerdings stellt sich die Frage, ob der geschilderte Workflow bereits das volle Potential des zur Verfügung stehenden Datenmaterials ausschöpft: MIDI taugt als Datengrundlage nur sehr bedingt, wenn es um Musiknotation geht. Einer der offensichtlichsten Gründe ist dabei die Art, Tonhöhen quasi als durchnummerierte Klaviertasten zu codieren, da in diesem System kein Unterschied zwischen z.B. den Tönen Dis und Es besteht. Will man nun das Intervall etwa von einem C zu diesem Ton bestimmen, so ergibt sich in einem Fall eine Sekunde, im anderen ein Terzabstand. Auch hier gilt wieder, dass das Ignorieren dieser sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Enharmonik</hi> nicht zwangsläufig und in jedem Fall zu schlechteren Ergebnissen führen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">muss</hi>, allerdings sind derartige Informationen für eine \"händische\" Klassifizierung überaus hilfreich, nicht zuletzt zur Epochenzuordnung. An dieser Stelle merkt man <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> an, dass es im Rahmen von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jMIR</hi> nur eine Komponente darstellt, und es (neben weiteren) mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jAudio</hi> eine Entsprechung zur Feature-Extraktion aus Audiodaten gibt – in denen dann naturgemäß keine Informationen zur Enharmonik enthalten sein können. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">jSymbolic</hi> schöpft hier also aus Gründen der Merkmalsparität der extrahierten Features nicht das volle Potential der Datengrundlage codierter Partituren aus.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"14\" target=\"ftn3\" /> Da in den letzten Jahren immer mehr Editionsprojekte hochwertige Datenkorpora erarbeiten und bereitstellen, bietet sich hier eine Perspektive, wie stilometrische Fragestellungen auch im Bereich Musik sinnvoll projektiert werden können: Noch vor der Optimierung der statistischen Methoden für das zu untersuchende Material muss dessen Aufbereitung für eine solche Auswertung optimiert werden. Dazu gibt es umfangreiche Vorarbeiten, insbesondere im Bereich des Music Information Retrieval, die aber stellenweise aus musikwissenschaftlicher Sicht noch defizitär sind und das volle Potential der zur Verfügung stehenden Daten bislang nicht ausschöpfen. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Vgl. etwa die über TextGrid frei verfügbaren Bestände von <ptr target=\"http://zeno.org\" />. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Als Beispiel sei hier Cilibrasi, Rudi / Vitányi, Paul / de Wolf, Ronald (2004): \"Algorithmic clustering of music based on string compression\", in: <hi rend=\"italic\">Computer Music Journal </hi>, 28 (4), 49–67 genannt. Dieser Beitrag diskutiert auf rein statistischer Ebene mögliche Verwandtschaftsbeziehungen zwischen verschiedenen Musikcodierungen, ohne dabei jedoch deren musikwissenschaftliche Bedingungen bzw. Implikationen angemessen zu thematisieren. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\"> Vgl. <ptr target=\"http://jmir.sourceforge.net/\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\"> Vgl. <ptr target=\"http://jmir.sourceforge.net/manuals/jSymbolic_manual/home.html\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn9\"> Vgl. <ptr target=\"https://github.com/computationalstylistics/stylo\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn10\"> Jan Horstmann (2018, § 11): „Stilometrie“. In: <hi rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen</hi>. URL: <ptr target=\"https://fortext.net/routinen/methoden/stilometrie\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). Das Zitat wird dort Fotis Jannidis und Gerhard Lauer: „Burrows\'s Delta and Its Use in German Literary History”. In: Matt Erlin und Lynne Tatlock (Hrsg.): <hi rend=\"italic\">Distant Readings: Topologies of German Culture in the Long Nineteenth Century</hi>. Rochester, New York: Camden House, 29–54, S. 180 zugeschrieben, findet sich dort aber zumindest nicht in dieser Form. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn11\"> Vgl. <ptr target=\"http://qq.themefinder.org/\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020; das Quiz selbst war zu diesem Zeitpunkt unter verschiedenen aktuellen Browsern nicht funktionsfähig). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn12\"> Die Benutzer des Quiz müssen sich durch einige Fragen selbst auf einer Skala von 0 (\"novice\") bis 10 (\"expert\") einordnen. Die Erkennungsrate schwankt laut einer Auswertung im Frühjahr 2006 zwischen ~51% (Level 1) und ~88% (Level 8). Vgl. <ptr target=\"http://qq.themefinder.org/cgi-bin/mhstyle?submit=statistics\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn15\"> Zur Konvertierung vgl. <ptr target=\"https://wim.vree.org/svgParse/xml2abc.html\" />, zum Datenformat vgl. <ptr target=\"http://abcnotation.com\" /> (letzter Zugriff jeweils 06.01.2020). Tatsächlich lassen sich auch die MusicXML-Daten direkt in <hi rend=\"italic\">Stylo</hi> auswerten. Die dabei zu erreichende Erkennungsrate von ~75% ist aber irreführend: Die von <hi rend=\"italic\">Stylo</hi> angelegte Wortliste offenbart, dass vor allem Metadaten zur Besetzung, die in den beiden Datensätzen unterschiedlich angelegt sind, ausschlaggebend sind, und musikalische Inhalte im Grunde nicht berücksichtigt werden. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn16\"> Auswertung von n-grams mit n=10 auf Basis vollständiger Wörter, 100 MFW, kein Culling, Classic Delta. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"11\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn17\"> Vgl. <ptr target=\"https://de.wikipedia.org/wiki/Support_Vector_Machine\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"12\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn18\"> Vgl. <ptr target=\"http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"13\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn19\"> Vgl. <ptr target=\"http://jmir.sourceforge.net/manuals/jSymbolic_tutorial/usingweka.html\" /> (letzter Zugriff 06.01.2020). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"14\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Gleiches gilt etwa für die Dissertation von Christof Weiß (\"Computational methods for tonality-based style analysis of classical music audio recordings\", Ilmenau 2017, <ptr target=\"urn:nbn:de:gbv:ilm1-2017000293\" />), die zwar einen überaus wichtigen Beitrag zur automatischen Klassifizierung von Musik anhand stilistischer Merkmale liefert, dabei aber ausschließlich auf Audiodaten operiert. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Backer, Eric / van Kranenburg, Peter</hi> (2005): \"On musical stylometry – a pattern recognition approach\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pattern Recognition Letters</hi> 26, 299–309. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Evert, Stefan / Proisl, Thomas / Jannidis, Fotis / Reger, Isabella / Pielström, Steffen / Schöch, Christof / Vitt, Thorsten</hi> (2017): \"Understanding and explaining Delta measures for authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities</hi> 32, ii4–ii16. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1093/llc/fqx023\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Horstmann, Jan</hi> (2018): \"Stilometrie\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen</hi>. URL: https://fortext.net/routinen/methoden/stilometrie. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McKay, Cory</hi> (2010): \"Automatic music classification with jMIR\" (PhD). McGill University, Montréal. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kempfert, Katherine C. / Wong, Samuel W. K.</hi> (2019): \"Where Does Haydn End and Mozart Begin? Composer Classification of String Quartets\", arXiv:1809.05075 [stat]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pascall, Robert</hi> (2001): \"Style\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The New Grove Dictionary of Music and Musicians</hi>. Oxford. 24, 638–642. '),('urn:cts:dhd:2020.klaes_jan_sebastian_historische_schulbuecher_als_spielraeume_f:','Schulbücher transportieren gesellschaftliche und staatlich sanktionierte Werte und Normen. Als Quellengattung stellen sie einen vielversprechenden Gegenstand für zahlreiche wissenschaftliche Fragestellungen dar. Schulbücher werden in zahlreichen Bibliotheken gesammelt, aber in den seltensten Fällen werden sie systematisch erschlossen und für die Digitalisierung genießen sie in der Regel keine hohe Priorität. Im Rahmen der digitalen Schulbuchbibliothek GEI-Digital<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> wurden in den letzten 10 Jahren historische deutsche Schulbücher der Fächer Geschichte, Geographie und Politik, sowie Realien- und (Erst-)Lesebücher von den Anfängen der Schulbuchproduktion im 17. Jahrhundert bis zum Ende des Ersten Weltkriegs digital zugänglich gemacht (Hertling/Klaes 2018). Digitalisiert und integriert wurden dabei sowohl Schulbücher aus den Beständen der Forschungsbibliothek des Georg-Eckert-Instituts – Leibniz-Institut für internationale Schulbuchforschung (GEI) als auch Schulbücher aus zahlreichen Partner-Bibliotheken im deutschsprachigen Raum. Die externen Schulbuchbestände wurde dem GEI zum Zwecke der Digitalisierung im Rahmen von Kooperationen leihweise überlassen oder als Fremddigitalisate virtuell in die GEI-Digital-Sammlung integriert. Die bibliothekarische Erschließung des historischen Schulbuch-Korpus folgt den spezifischen Bedürfnissen der Schulbuchforschung. Typisches Kennzeichen von Schulbüchern sind dabei viele Ausgaben und die unterschiedlichen Bände eines Schulbuchs. Neben Angaben zum Verlag und Erscheinungsjahr werden zusätzlich auch Schulfächer und Schulstufen als deskriptive Metadaten erfasst. Sie stehen auf GEI-Digital als MARCXML, Metadata Object Description Schema (MODS) oder Dublin Core (DC) zur Nachnutzung zur Verfügung. Die Erschließung umfasst auch die intellektuelle Verknüpfung der Schulbuchautoren mit Normdateneinträgen in der Gemeinsamen Normdatei (GND), um das Korpus für biographische Forschungsansätze zu öffnen. Darüber hinaus werden die digitalisierten Schulbücher in Form einer Tiefenerschließung in ihrer Struktur erschlossen und die Elemente, wie Titelblätter, Inhaltsverzeichnisse, Abbildungen etc. im Metadata Encoding & Transmission Standard (METS) ausgewiesen. Die über 1,5 Millionen in GEI-Digital gescannten Seiten wurden zudem einer Optical Character Recognition (OCR) unterzogen und stehen als durchsuchbare Volltexte über eine OAI-PMH-Schnittstelle zur Verfügung. Die Resultate der Volltexterkennung werden im Zuge des Digitalisierungsworkflows im XML-Schema Analyzed Layout and Text Object (ALTO) ausgegeben. Mit GEI-Digital ist für die Digital Humanities ein einzigartigesKorpus mit über 6.100 digitalisierten Schulbüchern entstanden, dassdie gesamte Epoche der deutschen Schulbücher von deren Entstehung bis1918 mit hoher Vollständigkeit virtuell zusammenführt. DieDigitalisate und Daten werden in zahlreichenDigital-Humanities-Projekten bereits nachgenutzt, z.B. im Projekt„Welt der Kinder“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> (Heuwing/Weiß 2018 undNieländer/Weiß 2018), in dem das Korpus mit Topic Modeling-Verfahrenuntersucht wurde . Das Portal GeoPortOst<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> nutzt u.a. das in GEI-Digital vorhandene Kartenmaterial für Georeferenzierungen. In einem nächsten Schritt ist geplant, das Korpus in dem von CLARINbetriebenen Virtual Language Observatory (VLO)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" />nachzuweisen, um es für weiterführende undv.a. linguistische Analysen zugänglich zu machen. Voraussetzung füreinen Nachweis ist die Repräsentation der digitalisierten Schulbücherin derComponent MetaData Infrastructure(<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CMDI</hi>). CMDI stellt ein Framework zur Verfügung, um Profile für Metadaten für die Beschreibung und Benutzung bereitzustellen. Ausgehend von Metadatenformaten, die sich v.a. an bibliothekarischen Standards orientieren, werden auf dem Poster Anforderungen und Strategien für Mapping-Prozesse als Grundlage für Digital-Humanities-Projekte präsentiert. Im Mittelpunkt stehen dabei die in GEI-Digital gemachten Mapping-Erfahrungen mit den Formaten METS/MODS, TEI, CMDI und Dublin Core (DC) und die Herausforderung ihrer jeweiligen Interoperabilität. In einem ersten Schritt In einer Machbarkeitsstudie stellte sich im Projekt GEI-Digital ein Mapping von METS zu CMDI als undurchführbar heraus (Fallucchi/De Luca 2019). Ein Mapping von Dublin Core (DC) zu CMDI als CLARIN-Empfehlung ist mit Blick auf die Besonderheiten der Erschließung von Schulbüchern insbesondere mit Blick auf die für die Forschung wichtigen Ausgabebezeichnungen und Bandangaben stark verlustbehaftet. Vor dem Hintergrund werden derzeit alternative Optionen diskutiert, die auf dem Poster aufgezeigt und erörtert werden sollen. Eine Möglichkeit stellt die Anreicherung von Dublin Core-Metadaten und ihre Konvertierung in CMDI dar. Eine weitere Option besteht in der Umwandlung von textbasierten ALTO-Dateien in CMDI. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Projektwebseite GEI-Digital – die digitale Schulbuch-Bibliothek:: <ptr target=\"http://gei-digital.gei.de/viewer/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Projektwebseite Welt der Kinder: <ptr target=\"http://welt-der-kinder.gei.de/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Projektwebseite <hi rend=\"italic\">GeoPortOst</hi>: Portal für thematische und versteckte Karten zu Ost- und Südosteuropa: <ptr target=\"http://geoportost.ios-regensburg.de/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> CLARIN Virtual Language Observatory: <ptr target=\"https://vlo.clarin.eu/;jsessionid=6E94D6CA11D6A8A1889F2C3E6C6A79FE?0\" /> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Fallucchi, Francesca / De Luca, Ernesto William</hi>(2019): “Connecting and Mapping LOD and CMDI Through Knowledge Organization” Springer, Cham, pp. 291-301. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Hertling, Anke / Klaes, Sebastian</hi> (2018): Historische Schulbücher als digitales Korpus für die Forschung: Auswahl und Aufbau einer digitalen Schulbuchbibliothek, in: Maret Nieländer / Ernesto William De Luca (eds): Digital Humanities in der internationalen Schulbuchforschung - Forschungsinfrastrukturen und Projekte. Göttingen: V&R unipress 21–44 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Hertling, Anke / Klaes, Sebastian </hi> (2018): »GEI-Digital« als Grundlage für Digital-Humanities-Projekte: Erschließung und Datenaufbereitung, in: Maret Nieländer / Ernesto William De Luca (eds): Digital Humanities in der internationalen Schulbuchforschung - Forschungsinfrastrukturen und Projekte. Göttingen: V&R unipress 45–68 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Heuwing, Ben / Weiß, Andreas </hi> (2018): Suche und Analyse in großen Textsammlungen: Neue Werkzeuge für die Schulbuchforschung in: Maret Nieländer / Ernesto William De Luca (eds): Digital Humanities in der internationalen Schulbuchforschung - Forschungsinfrastrukturen und Projekte. Göttingen: V&R unipress 145-170 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Nieländer, Maret / Weiß, Andreas </hi> (2018): »Schönere Daten« – Nachnutzung und Aufbereitung für die Verwendung in Digital-Humanities-Projekten, in: Maret Nieländer / Ernesto William De Luca (eds): Digital Humanities in der internationalen Schulbuchforschung - Forschungsinfrastrukturen und Projekte. Göttingen: V&R unipress 91-116 '),('urn:cts:dhd:2020.klaffki_lisa_digitales_publizieren_im_spiegel_der_zeitschrif:','Die Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften ist ein open access Forschungsperiodikum, das sich Themen an der Schnittstelle von geisteswissenschaftlicher und digitaler Forschung widmet. Adaptionen von Informatik und Informationswissenschaft eröffnen der Gesamtheit der Geisteswissenschaften neue Wege der Wissenserschließung, tragen zur Etablierung neuer Forschungsansätze bei und liefern neue Möglichkeiten der Auf- und Nachbereitung von Quellen, Dokumenten, Daten und Medien. Die Verknüpfung von technischen Innovationen und geisteswissenschaftlichen Forschungsfragen bildet die Grundlage zu einer Standortbestimmung der digitalen Geisteswissenschaften. Mit der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften bietet der Forschungsverbund Marbach Weimar Wolfenbüttel (MWW) in Zusammenarbeit mit dem Verband Digital Humanities im deutschsprachigen Raum (DHd) seit 2015 ein Forum zur Präsentation und Diskussion von Forschungsergebnissen im Kontext der Digital Humanities. Die Geisteswissenschaften richten ihr Augenmerk zunehmend auf Fragestellungen, die digitale Möglichkeiten in ihre Überlegungen einbeziehen oder diese vermehrt zum Ausgangspunkt ihrer Forschungen und Projekte machen. Auch lassen sich alte Fragestellungen mit Hilfe digitaler Methoden neu bearbeiten, überprüfen oder auf wesentlich größere Korpora beziehen. Von der Digitalisierung der Primärquellen bis zur Änderung der Publikationskultur und Fachkommunikation unter digitalen Bedingungen reichen die Möglichkeiten, auf denen solche Fragestellungen basieren oder von denen sie ausgehen können. Die Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften versteht sich als Organ, das all diese Entwicklungen disziplinenübergreifend begleitet und auch die philosophischen, politischen, sozialen und kulturellen Implikationen und Konsequenzen beleuchtet, die der digitale Wandel mit sich bringt. Durch ein klares Bekenntnis zu Open Access sind die Beiträge für alle zugänglich, durch die Verfügbarkeit der Beiträge als XML stehen auch sie als potentielles Quellenmaterial für weitere Forschungen zur Verfügung. Da digitale Veröffentlichungsformenzunehmend als vollwertige wissenschaftliche Publikation an Bedeutunggewinnen und neben die traditionellen Publikationsformate gedruckterMonographien oder Zeitschriftenartikel treten (Kohle 2017: 199), liegtes nahe, die digitale Publikationsform selbst zum Gegenstand desErkenntnisinteresses zu machen. Die mittlerweile fünfjährigePublikationstätigkeit der Zeitschrift für digitaleGeisteswissenschaften bietet Anlass, auf die bisherige Arbeitzurückzublicken und auszuloten, inwieweit die (technisch möglichen)Spielräume genutzt werden. Das Poster möchte daher im Spiegel derbisher veröffentlichten Artikel auf die Landschaft des DigitalenPublizierens blicken und dabei folgende Aspekte thematisieren: Dazu sollen die bis zur Konferenz erschienenen Beiträge bzw. deren Metadaten auf die genannten Aspekte hin quantitativ ausgewertet werden und die Ergebnisse dem Konferenzmedium Poster angemessen visualisiert werden, etwa durch den Einsatz von Diagrammen und Wortwolken. Diese Bestandsaufnahme versteht sich auch als Beitrag zur Diskussion um die Entwicklung des Bereichs des Digitalen Publizierens (DHd-Arbeitsgruppe 2016, Überarbeitung in Vorbereitung). Denn das Potential digitaler Veröffentlichungen liegt gerade auch in der Interaktionsfähigkeit dieser mit anderen medialen Formen, die Einbindung multimedialer Inhalte (Maciocci 2017) bis hin zu sogenannten Enhanced Publications (Degwitz 2015), dem Vernetzen mit anderen Online-Ressourcen durch Linked Open Data oder der parallelen Publikation von Artikel und Forschungsdaten bzw. sogenannten Data Papers. Deshalb soll hier exemplarisch geprüft werden, inwieweit diese Möglichkeiten, die technisch umsetzbar sind, von den AutorInnen auch bei der Konzeption ihrer Artikel genutzt werden, um einen Status Quo des Digitalen Publizierens zu bestimmen. Mit Blick auf sich aktuell abzeichnende Entwicklungen, beispielsweise im Bereich Open Peer Review (Ross-Hellauer 2017), möchte das Poster auch Kommunikationsanlass sein, um künftige Spielräume mit der Fachcommunity zu durchmessen und zu öffnen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Amsen, Eva </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(2014): “What is post-publication peer review?”, in: Blogpost auf F1000 Research Blog. </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://blog.f1000.com/2014/07/08/what-is-post-publication-peer-review/\">https://blog.f1000.com/2014/07/08/what-is-post-publication-peer-review/</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">[letzter Zugriff: 14.10.2018].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Degkwitz, Andreas</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2015): “Enhanced Publications Exploit the Potential of Digital Media”, in: Evolving Genres of ETDs for Knowledge Discovery. Proceedings of ETD 2015 18th International Symposium on Electronic Theses and Dissertations 51–59.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">DHd-Arbeitsgruppe</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2016): \"Digitales Publizieren\", in: DHd-Arbeitsgruppe (eds.): Working Paper \"Digitales Publizieren\"</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://diglib.hab.de/ejournals/ed000008/startx.htm\">http://diglib.hab.de/ejournals/ed000008/startx.htm</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> [letzter Zugriff: 26.09.2019].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Kohle, Hubertus</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2017): “Digitales Publizieren” in: Jannidis, Fotis / Kohle, Hubertus / Rehbein, Malte (eds.): Digital Humanities. Eine Einführung. Stuttgart: Metzler Verlag 199–205.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Maciocci, Giuliano</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2017): \"Designing Progressive Enhancement Into The Academic Manuscript: Considering a design strategy to accommodate interactive research articles\", in: Blogpost auf eLife Sciences. </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://elifesciences.org/labs/e5737fd5/designing-progressive-enhancement-into-the-academic-manuscript\">https://elifesciences.org/labs/e5737fd5/designing-progressive-enhancement-into-the-academic-manuscript</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> [letzter Zugriff: 14.10.2018].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Ross-Hellauer, Tony</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2017): “What is open peer review? A systematic review“, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">in: Blogpost auf F1000 Research Blog</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://f1000research.com/articles/6-588/v2\">https://f1000research.com/articles/6-588/v2</ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. [letzter Zugriff 26.09.2019].</hi> '),('urn:cts:dhd:2020.konle_lenard_information_leakage_in_sub_genre_classification:','<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-8bd8e8a2-7fff-317f-f5bd-4eeed432713f\" />This paper started out as a report on the state of the art in text classification, but over time it became much more a reflection on the pitfalls in modeling genre using classification. The start of our research was motivated by developments in text classification: Recent years have seen new approaches like gradient boosting and deep neural networks. Our initial goal was to inform about these approaches, which are seldom used yet in the digital humanities. But this proved to be only a starting point for a deeper exploration of genre structures of our collection of dime novels (‘Heftromane’, ‘Groschenromane’). Most research on genre classification has been looking into what you could call ‘high level classes’ like newspaper genres (news, editorials etc.; e.g. Frank and Bouckaert, 2006) or web genres (blog, personal website etc.; e.g. Eissen and Stein, 2004). Under this perspective all texts we are looking at belong to one genre: the novel. The subgenres are types of love stories like the doctor novel (‚Arztroman‘) or the country novel (‚Heimatroman‘) and types of adventure novels, mainly distinguished by the setting: the war novel (‚Kriegsroman‘) or the science fiction novel. These novels are cheap (‘dime novels’) and published in a booklet format and are usually distributed via magazine kiosks and not book shops (Stockinger 2018). From the very beginning it was clear to us, that they don’t contain a random collection of each genre. On the contrary, the crime novels for example are just a small and very specific subsection of crime novels in general. But nevertheless we assumed that genre is the main aspect to group novels - for publishers and readers. Our dataset consists of 11,600 dime novels from 12 different genres (see Fig.1). The genre label come from the four publishers who divide the market among themselves. (Bastei, Martin Kelter, Pabel Moewig and Cora). The corpus has been documented in previous studies such as Jannidis et. al. (2019a) and Jannidis et. al (2019b). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-d93fbd15a243ba286b7585631af91792.png\" /><head>Figure 1: Novels per Genre</head></figure><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-2a5365f3-7fff-66ec-c472-4e67ab9c5e5a\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">We have employed three groups of methods: traditional feature-based classifiers (Group A), modern feature-based classifiers (Group B) and deep learning (Group C). While Group A and B are based on document-term-matrix (20,000 most-frequent-words, tf-idf-weighted, stopwords removed, dimensionality reduction with LSI to 1000 features) as input, Group C works with unprocessed text. Named entities are removed completely. Hyperparameter optimization was done by sampling from the space of values recommended by the documentation of the libraries and (Olson et al. 2017) using Optuna (Akiba et al. 2019): In table 1 we report the best performance. We evaluated the performance of the deep learning approaches in advance on a smaller dataset, so that later only the best architecture had to be extensively tested (table 1). To increase speed initialized with pre-trained (wikipedia.de+30.000 novels) fasttext embeddings (Bojanowski et al. 2016). As a compromise between performance and speed we used the BiRNN architecture for all following experiments. </hi> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-a850a93f-7fff-473d-0e56-0449b7e7dc31\" />As was to be expected from the experience of previous studies on genre classification, the results were initially very good(Jannidis et. al. 2019a). They decreased slightly (~ 2 %) when we added novels from the publisher “CORA”. With this addition our collection contains almost all dime novels published in recent years. Table 2 shows the classification results for this collection. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-618ed3ca-7fff-6812-7416-dc554223b7cb\" />The decrease of our F1-score alone wasn‘t a great surprise, as the addition of new data is expected to increase diversity within groups and complicates classification. But two observations were irritating: First, we noticed classification results were improved when we included stopwords. Usually removing stopwords improves classification performance (Toman et al. 2006; Gonzales and Quaresma 2014). As most stopwords are typical function words which are used in stylometric research, this indicated that authorship information was used in the classification. Secondly, we noticed strong fluctuations between cross-validation folds, which seemed to indicate a very uneven class distribution. To understand the first phenomenon better, we plotted the distribution of the authors across the genres (see Fig. 2): Many authors write exclusively within a genre. The greatest overlap can be found in the genres <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Love</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Family</hi>. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-a6a3f502329d0f1ff0f8eb4932c77427.png\" /><head>Figure 2: Inter-genre authorship</head></figure> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-95a230f9-7fff-93e7-887f-3de797d8e10f\" />So, indeed, the authorship information could be used to identify the genre of text, but not in all genres equally. In order to gain an insight into the influence of genre and publisher on the text form, we use Ivis (Szubert 2019) for unsupervised dimensionality reduction. The coloring of the data points according to publisher (figure 3) and genre (figure 4) shows the strong influence of these variables on the texts. It is also clear that Cora Verlag allows less variance among genres and thus becomes the most discriminatory factor. Figure 5 shows a detail of the previous plot, but focuses on microstructures. Theses structures indicate, that on this level genre and publisher are not enough to explain the distribution and that something else – author or series – comes into play. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\"><figure><graphic url=\"192_final-c30a196ddc8221d213f831c480641d62.png\" /><head>Figure 3: Ivis dimension reduction based on 20.000 mfw. Colors indicate genre.</head></figure></hi> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-00811a93d8318dd4cd3f28767e830dae.png\" /><head>Figure 4: Ivis dimension reduction based on 20.000 mfw. Colors indicate publishers.</head></figure><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-451bd27f6e0ea801e102e25a1d61cfe6.png\" /><head>Figure 5: Detail of fig. 4, showing genres from publishing houses Bastei and Cora.</head></figure> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-d5fb32d9-7fff-63ca-921e-a71e4c5bf86b\" />Obviously the variables publisher, author and series are influencing the distributions of our features, the words of the texts, and the variable, we want to predict, the genre. In a classical scientific model publisher, author and series would be called <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">confounding variables</hi>, but in textclassification the role of confounding has been mostly overlooked,probably because usually the main goal is prediction and not causalinference (Landeiro / Culotta 2016). Confounding variables are those factors in statistical models, that lead to false correlations or bias. For example, in an experiment that investigates the relationship between age of a person and the tendency to drive fast, the car would be a confounding variable. Because older people have probably a higher income and own faster cars. Something very similar is happening here. In the next section, we will apply a standard measure to control for confounding variables (restriction), while keeping the machine learning setup. We created a restricted setup with a clear separation of authors, series and publishers between training and test data (i.e. authors which were in the training data, were not included in the test data etc.), and tested the subgenres in an one-vs-rest scheme. Figure 6 shows the results of this setup with at least 30 different combinations of test and training data per genre and a sample size of 200 novels split in half for training and test data. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-699ee8c784f37f5cc564fd023d0851b1.png\" /><head>Figure 6: Binary Classification of Genres (Logistic Regression). Strict: No shared authors, series or publishers in training and testing dataset. Random: random sample to compare performances. Historic novels are excluded due to insufficient data. <lb /></head></figure><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-da6b9902-7fff-477a-8f2b-e02a5dfd5da9\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">The performance of the ‘strict setups’ is lower, sometimes even below 50%. This behavior is the result of negative examples in the training data being more similar to the positive examples of the test data, for example in love and doctoral novels of Cora.</hi> Though now we control for confounding variables, it is less clear, what it implies for the genre model. It is not unusual in genre theory to conceptualize genre in an ideal way as independent of other factors like authorship, time, publisher etc. which corresponds to the ‘strict’ version of splitting train and test data. But at the same time, these factors may be so intertwined with the genre features, that it is difficult, if not impossible to separate them at all (Hempfer 2010). Under this perspective our attempt to construct a ‘clean’ and strict model of genre, independent of publishers etc. is a misguided attempt. Looking back we now see that we started our research with some assumptions which seem to be unfounded for this part of the literary market which is dominated by four publishers: We assumed that the genre labels have the same function as in the rest of the literary market. But the small number of publishers seems to create a different situation. We assume now, that at least in some instances combinations of genre names with publisher names (loves stories from Cora vs. love stories from Bastei-Lübbe) describe the clusters best. To start to evaluate this hypothesis, we trained the corpus on label combinations: 1) Genre and Publisher, e.g. ‘Cora-Love’, 2) Genre and Series. Figure 6 shows, that in many, but not all cases these combinations achieve very good results, which indicates that a clear-cut set of features corresponds these combinations. In some genres the same is true for series, for example doctoral or horror, while in others the series have no clear feature set (erotic, love). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"><graphic url=\"192_final-11f8052ded778a6d73b03f25f30dadac.png\" /><head>Figure 7: Classification of series and publisher within a genre (one-vs-rest scheme). Points of single observations are colored by the series publishers.</head></figure><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-8a6f48aa-7fff-f616-b47e-9a47d9b730cb\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">To explore this in more detail, we looked at those genres where the values for a randomized and a strict setup in figure 4 are markedly different, which we see as a sign of a heterogeneity of the genre which was masked in the random setup. In this experiment we classified each of these six genres, using different setups for the separation of training and test set in order to control for the confounding variables. For the love novels this shows for example, that separating cleanly between the authors didn‘t reduce the performance, while doing the same with the series results in a drastic drop (figure 7), showing again, that in this genre, the genre cohesion is quite low, while the publishers and even the series have distinctive features.</hi> Following up the indications for confounding variables we uncovered the complicated situation of genre in this subfield of the literary market. We succeeded to explore some of its substructures which haven’t been described yet in literary studies, though it has been always one of its topics that this kind of literature is a commodity (Nusser 1973, Nusser 1991, Nutz 1999, Stockinger 2018). It is quite astonishing that almost every genre behaves differently, but this may be the result of a decades-old competition between this small number of publishers. Probably the different structures correspond to different strategies of each publisher. Bastei-Lübbe for example seems to follow a strategy where each series has a distinct profile, while Cora is focussing more on the publisher name as brand (Fig. 7 and Fig. 4) - though the clustering may also be influenced by the fact that Cora translates many novels from English. It would be an interesting follow-up-project, to find out, whether the readers of these genres know about these structures and how this knowledge directs their choices. Last but not least, we think that the strategies to control for known and unknown confounding variables in text classification, especially if it is done to understand existing structures and not so much to predict really new data, needs to be explored in more detail. We like to thank Reviewer 2 for providing detailed and very informative feedback especially on the relation between data leakage and confounding variables as well as on the evaluation of dimension reduction techniques. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\">Our code can be found: <ptr target=\"https://github.com/LeKonArD/info_leakage\" /></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\">For Multinomial Naive Bayes, Logistic Regression, SVM and K-NN we used the library Scikit-Learn (Pedregosa 2011). For the new gradient boosting approaches we used XGBoost (Chen and Guestrin 2016), LightGBM (Ke et al. 2017), CatBoost (Dorogush et al. 2017).</note> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-7a242af9-7fff-178f-85c2-c9b350b605f8\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Akiba, Takuya / Shotaro Sano / Toshihiko Yanase / Takeru Ohta / Masanori Koyama </hi> (2019): „Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CoRR</hi> abs/1907.10902. http://arxiv.org/abs/1907.10902. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bojanowski, Piotr / Edouard Grave / Armand Joulin / Tomas Mikolov</hi> (2016): „Enriching Word Vectors with Subword Information“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CoRR</hi> abs/1607.04606. http://arxiv.org/abs/1607.04606. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chen, Tianqi / Carlos Guestrin</hi> (2016): „XGBoost: A Scalable Tree Boosting System“.<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CoRR</hi> abs/1603.02754. http://arxiv.org/abs/1603.02754. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dorogush, Anna Veronika / Andrey Gulin / Gleb Gusev / Nikita Kazeev / Liudmila Ostroumova Prokhorenkova / Aleksandr Vorobev </hi> (2017): „Fighting biases with dynamic boosting“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CoRR</hi> abs/1706.09516. http://arxiv.org/abs/1706.09516. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eissen, Sven Meyer zu / Stein, Benno</hi> (2008): „Retrieval models for genre classification“.<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scandinavian Journal of Information Systems.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Frank, Eibe / Remco R. Bouckaert</hi> (2006): „Naive Bayes for Text Classification with Unbalanced Classes“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2006</hi>, herausgegeben von Johannes Fürnkranz, Tobias Scheffer, und Myra Spiliopoulou, 503–510. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Goncales, T. / Quaresma, P.</hi> (2014): Evaluatingpreprocessing techniques in a Text Classification problem. In Information Processing & Management 50. Jg., Nr. 1, S. 104-112. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hempfer, Klaus W.</hi> (2010): „Zum begrifflichen Status der Gattungsbegriffe: Von ‘Klassen’ zu ‘Familienähnlichkeiten’ und ‘Prototypen’.“ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift Für Französische Sprache Und Literatur</hi>120, 1: 14-32. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.jstor.org/stable/40619075\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis, / Konle, Leonard / Leinen, Peter </hi>(2019a): Thematic Complexity. DH 2019 in Utrecht. Conference Abstracts. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Konle, Leonard / Leinen, Peter</hi> (2019b): Makroanalytische Untersuchung von Heftromanen. DHd 2019. Conference Abstracts. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaufman, Shachar / Saharon Rosset / Claudia Perlich / Stitelman</hi> (2012): „Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ACM Trans. Knowl. Discov. Data</hi> 6 (4): 15:1–15:21.<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/2382577.2382579\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ke, Guolin / Qi Meng / Thomas Finley / TaifengWang / Wei Chen / Weidong Ma / Qiwei Ye / Tie-Yan Liu</hi> (2017): „LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree“. In<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Advances in Neural Information Processing Systems 30</hi>, herausgegeben von I. Guyon, U. V. Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, und R. Garnett, 3146–3154. Curran Associates, Inc. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Landeiro, V. / Culotta, A.</hi> (2016): „Robust Text Classification in the Presence of Confounding Bias“. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.5555/3015812\">AAAI\'16: Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence</ref>, 186–193. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nusser, Peter</hi> (1973):<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Romane für die Unterschicht. Groschenhefte und ihreLeser.</hi> Stuttgart: Metzler. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nusser, Peter</hi> (1991):<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Trivialliteratur.</hi>Stuttgart: Metzler. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nutz, Walter</hi> (1999):<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Trivialliteratur und Populärkultur.</hi>Opladen: Wiesbaden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Olson, Randal S. / William La Cava / Zairah Mustahsan/ Akshay Varik / Jason H. Moore</hi> (2017):„Data-driven Advice for Applying Machine Learning to Bioinformatics Problems“.<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arXiv:1708.05070 [cs, q-bio, stat],</hi> August. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://arxiv.org/abs/1708.05070\">http://arxiv.org/abs/1708.05070.</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pedregosa, F. / G. Varoquaux / A. Gramfort / V. Michel/ B. Thirion / O. Grisel / M. Blondel u. a.</hi> (2011): „Scikit-learn: Machine Learning in Python“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Machine Learning Research</hi> 12: 2825–2830. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ribeiro, Marco Tulio/ Sameer Singh / Carlos Guestrin</hi> (2016): „’Why Should I Trust You?‘: Explaining the Predictions of Any Classifier“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arXiv:1602.04938 [cs, stat],</hi> Februar. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://arxiv.org/abs/1602.04938\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stockinger, Claudia</hi> (2018): „Das All dort draußen zeigt uns, wer wir sind. Die Leseuniversen der Groschenhefte“. In Steffen Martus / Carlos Spoerhase (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gelesene Literatur: Populäre Literatur im Medienwandel.</hi>Text und Kritik. edition text und kritik. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Szubert, Benjamin, et al. </hi> (2019): “Structure-Preserving Visualisation of High Dimensional Single-Cell Datasets.”<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scientific Reports,</hi> vol. 9, no. 1, June, p. 8914, doi:<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1038/s41598-019-45301-0\">10.1038/s41598-019-45301-0.</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Toman, M. / Tesar, R. / Jezek, K.</hi> (2006): “Influence in Word Normalization on Text Classification.\"Proceedings of InSciT 4 (2006): 354-358. '),('urn:cts:dhd:2020.kraft_anneli_das_gute_glas_glasgestaltung_im_zeitalter_der:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(365F91)\" style=\"font-size:12pt\">Entwicklung einer digitalen Infrastruktur als Werkzeug zur Analyse und designhistorischen Betrachtung von Trinkgläsern.</hi> Ein Glas Milch wird im Psychothriller „Suspicion“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> (Jacobi 2014) von Alfred Hitchcock zum spannungsgeladenen Deutungsträger und Schlüssel der weiteren Handlung. Tatsächlich sind wir umgeben von den verschiedensten Arten von Trinkgläsern, die immer auch Träger von Informationen über Nutzer, Konsumverhalten und die gesellschaftlichen Normen sind. Allerdings sind sie so alltäglich, dass wir uns darüber kaum Gedanken machen, genauso wenig wie über die Form oder die Herstellungsweise. Ob Preis, Funktion, Design – es spielen unterschiedliche Kriterien eine Rolle, warum Konsumenten sich für ein ganz bestimmtes Trinkglas entscheiden. Gibt es aber auch Kriterien, die das gute Glas von einem minderwertigen unterscheiden? Um diese zu beurteilen, müssen sowohl die Hintergründe der formalen Gestaltung, das Wissen über Trends und Geschmack, die traditionelle Verwendung sowie insbesondere die Möglichkeiten der Glasherstellung untersucht werden. Unter der Prämisse der ‚guten Form‘ wurden in der Nachkriegszeit Objekte ausgewählt, die als besonders hochwertig angesehen wurden. Diese wurden in Ausstellungen gezeigt oder mit Preisen ausgezeichnet, um sowohl Hersteller als auch Verbraucher für die gute Gestaltung zu sensibilisieren. Die damals aufgestellten Richtlinien werden in dieser Arbeit anhand der prämierten Trinkgläser überprüft. Auf dieser Basis werden schließlich eigene Kriterien festgelegt, die eine Aussage über die Qualität von Trinkgläsern geben. Als Werkzeug zur Sammlung und Analyse der Daten dient ein digitales Instrumentarium, das auf Basis der bereits bestehenden Informationsplattform <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">WissKI</hi> (Görz 2011)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> entwickelt und dem Forschungsgegenstand angepasst wurde. Bereits in der Planung des Instrumentariums stand der zu erforschende Gegenstand im Zentrum. Die Untersuchung des Trinkglases als Typus mit seinen Einzelteilen und Merkmalen diente sowohl der Konzeption der Datenbank als auch der Erstellung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CIDOC-CRM</hi><space xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" quantity=\"0\" unit=\"chars\" /><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> basierten Domänenontologie<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> als Grundlage. Mit diesen Vorarbeiten wurde eine dem Forschungsthema entsprechende Datenbank modelliert, mit passenden Masken und einem hinterlegten Fachbegriffssystem. Aus der inhaltlichen Bearbeitung und der Entwicklung der digitalen Infrastruktur ist der Grundstock zu einem disziplinären Repositorium<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> zum Thema Trinkglas gelegt. Ziel ist, dass diese Datenbank nicht nur für ein Forschungsprojekt genutzt wird, sondern anschließend auch in Museen speziell für den Bereich Gebrauchsglas eingesetzt werden kann. Das Repositorium dient als zentrale Datenbank in der sowohl die Daten zu den verschiedenen Trinkgläsern gebündelt als auch sämtliche zugehörigen Informationen und Dokumente, die zur Erforschung der Gläser relevant sind, an einem Ort zusammengeführt werden. Zusätzlich zu den Abbildungen von Gläsern werden Kataloge, Werbeprospekte und technische Zeichnungen bereitgestellt. Bereichert wird die Datenbank durch ein erweiterbares Glossar mit Abbildungen und der Definition von Fachbegriffen sowie einem Warenzeichenlexikon, welches die Einordnung und Zuschreibung von Gläsern erleichtert. Für Datensammlungen im Allgemeinen und die Datenbank ‚Das gute Glas’ im Speziellen stammen die Daten in der Regel aus unterschiedlichen Quellen und Kontexten, was eine Heterogenität der Daten zwangsläufig mit sich bringt. Das bedeutet, die sinnvolle Nutzung der Daten ist nicht immer gegeben und muss zunächst durch eine systematische Vereinheitlichung passieren. Zusätzlich zum Metadatenschema, die als Ontologie dem System hinterlegt ist, dient dafür die Orientierung an Dokumentationsstandards<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> sowie die Verlinkung zu Normdaten<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" />. Im Gegensatz zu konventionellen Museumsdatenbanken bleibt durch die Nutzung solch eines Trinkglas-Repositoriums bereits geleistete Forschungsarbeit nicht auf eine Institution oder Person begrenzt, sondern kann auch von anderen Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen genutzt werden. Insbesondere bei einem Forschungsgegenstand wie dem Trinkglas, bei dem das Material weit über Europa verstreut ist, ist eine Zusammenführung von Daten zum Erkenntnisgewinn wünschenswert. Das Dissertationsprojekt ‚Das gute Glas‘ stellt in der Kunstgeschichte und im Museumsalltag ein Pilotprojekt dar, welches die Methoden der Digital Humanities<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" /> nutzt und seine Vorteile gegenüber herkömmlicher Herangehensweisen für die wissenschaftliche Bearbeitung etabliert. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Hitchcocks „Suspicion“ (Verdacht) ist eines der filmischen Meisterwerke zum selben Grundthema. Einer der Höhepunkte ist die Szene, in der Johnnie, gespielt von Cary Grant, seiner Frau Lina (Joan Fontaine) ein Glas mit vergifteter Milch bringt, das szenisch inszeniert und von innen beleuchtet ist. (Jacobi 2014) </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Wissenschaftliche Kommunikations-Infrastruktur </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> CIDOC CRM (CIDOC conceptual reference model) bietet eine erweiterbare Ontologie für Begriffe und Informationen im Bereich des kulturellen Erbes, als Norm für einen kontrollierten Austausch von Daten. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Ontologien (Informatik) sind meist sprachlich gefasste und formal geordnete Darstellungen einer Menge von Begrifflichkeiten und der zwischen ihnen bestehenden Beziehungen in einem bestimmten Gegenstandsbereich, eine Art Schlagwortsystem. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\"> Repositorien (lat. Lager) sind im allgemeinen Verständnis gut sortierte und verwaltete Speicherorte für digitale Forschungsdaten, welche entweder öffentlich oder in den meisten Fällen einem beschränkten Nutzerkreis zur Verfügung stehen. In der Regel werden damit Forschungsdaten zugänglich gemacht und im besten Fall auch die Infrastruktur geboten, die eine Langzeitarchivierung der Daten sicherstellt. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\"> <anchor xml:id=\"Hlk27665318\" />SPECTRUM ist der britische Dokumentationsstandard für Museumsobjekte (<anchor xml:id=\"Hlk27665369\" />The UK Museum Documentation Standard). Online unter: <ref target=\"http://museumswesen.smwk.sachsen.de/download/spectrum-de-3-1_21-1-2013.pdf\">http://museumswesen.smwk.sachsen.de/download/spectrum-de-3-1_21-1-2013.pdf</ref>, [Stand: 05.07.2019] </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\"> Eine Verlinkung kann beispielsweise zu Wikidata, Getty oder der GND erfolgen, sie ist aber nicht vorher festgelegt. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\"> Die digitalen Geisteswissenschaften versuchen über die Interessen an einem Fachgebiet hinaus Prozesse der Gewinnung und Vermittlung neuen Wissens unter den Bedingungen einer digitalen Arbeits- und Medienwelt weiter zu entwickeln. Dazu forschen und lehren sie z.B. im Bereich der Digitalisierung des Wissens und des kulturellen Erbes, der Anwendung und Weiterentwicklung von Werkzeugen, der Operationalisierung und Beantwortung von Forschungsfragen und der Reflexion über die methodischen und theoretischen Grundlagen der Geisteswissenschaften in einer digitalen Welt. (Sahle 2011: 4) </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Görz, Günther </hi>(2011): „WissKI: Semantische Annotation, Wissensverarbeitung und Wissenschaftskommunikation in einer virtuellen Forschungsumgebung. In: Kunstgeschichte.”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Open Peer Reviewed Journal</hi>, 2011 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.kunstgeschichte-ejournal.net/167/1/Goerz.pdf\">http://www.kunstgeschichte-ejournal.net/167/1/Goerz.pdf</ref> [letzter Zugriff am: 26.02.2015]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Jacobi, Hanna </hi>(2014): „Alfred Hitchcock: ‚Suspicion’ - das wichtigste Milchglas des Kinos”, Radiobeitrag am 03.05.2014 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://detektor.fm/kultur/alfred-hitchcock-suspicion\">http://detektor.fm/kultur/alfred-hitchcock-suspicion</ref> [letzter Zugriff am: 13.09.2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Fichtner, Mark / Hohmann, Georg </hi>(2005): „Chancen und Herausforderungen in der praktischen Anwendung von Ontologien für das Kulturerbe” in: Digitales Kulturerbe : Bewahrung und Zugänglichkeit in der wissenschaftlichen Praxis: 116. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">„Repositorien | Bewahren und Nachnutzen | Themen”</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.forschungsdaten.info/themen/bewahren-und-nachnutzen/repositorien/\">https://www.forschungsdaten.info/themen/bewahren-und-nachnutzen/repositorien/</ref> [letzter Zugriff: 18.10.2016]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sahle, Patrick</hi> (2011): „Was sind die digitalen Geisteswissenschaften?“: 4. in: Sahle, Patrick: Digitale Geisteswissenschaften. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dig-hum.de/sites/dig-hum.de/files/cceh_broschuereweb.pdf\">http://dig-hum.de/sites/dig-hum.de/files/cceh_broschuereweb.pdf\"</ref> [letzter Zugriff: 06.03.2015)]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">SPECTRUM</hi> The UK Museum Documentation Standard. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://museumswesen.smwk.sachsen.de/download/spectrum-de-3-1_21-1-2013.pdf\">http://museumswesen.smwk.sachsen.de/download/spectrum-de-3-1_21-1-2013.pdf</ref> [letzter Zugriff: 05.07.2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">„Was sind Repositorien”</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://open-access.net/informationen-zu-open-access/repositorien/\">https://open-access.net/informationen-zu-open-access/repositorien/</ref> [letzter Zugriff: 18.10.2016]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Weller, Kathrin</hi> (2013): „Ontologien”, in: Kuhlen, Rainer / Semar, Wolfgang / Strauch, Dietmar: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 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[letzter Zugriff: 07.07.2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">„WissKI – Wissenschaftliche Kommunikations-Infrastruktur”</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.gnm.de/forschung/archiv-forschungsprojekte/wisski/\">http://www.gnm.de/forschung/archiv-forschungsprojekte/wisski/</ref> [letzter Zugriff: 07.07.2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abbildungsnachweis:</hi> Filmstill aus dem Film „Suspicion“ von A. Hitchcock. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://3.bp.blogspot.com/-y-WDR3et970/VU6WDMemTbI/AAAAAAAAMJU/fHcl4mAGpZY/s1600/cary%2Bgrant%2Bglass%2Bmilk%2Bsuspicion%2Bhitchcock.jpg\">https://3.bp.blogspot.com/-y-WDR3et970/VU6WDMemTbI/AAAAAAAAMJU/fHcl4mAGpZY/s1600/cary%2Bgrant%2Bglass%2Bmilk%2Bsuspicion%2Bhitchcock.jpg</ref> [heruntergeladen am: 13.09.2018]. '),('urn:cts:dhd:2020.krautter_benjamin_ein_schritt_zurueck_distinktive_eigenschaf:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> und soziale Netzwerkanalysen zählen zu den etabliertesten quantitativen Methoden innerhalb der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Literary Studies</hi> (vgl. Du 2019; Trilcke u.a. 2016, Jannidis 2017: 148–161). Beide gelten insbesondere als geeignet, um große literarische Korpora auf Muster – semantischer oder struktureller Art – zu untersuchen, die durch lineares Lesen nicht oder nur schwer zu greifen sind (vgl. Willand 2017: 86). Auf diese Weise versprechen sie literarhistorische Entwicklungslinien aufzuzeigen, die die traditionelle, auf symptomatische Beispiele fußende Literaturgeschichtsschreibung zu übersehen neige (vgl. Moretti 2017: 6f.; Jockers 2013: 9). Epistemologisch sind die durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> oder Netzwerkmaße erschlossenen Textmodelle jedoch vom ursprünglichen literarischen Text deutlich zu unterscheiden. So konstatieren Peer Trilcke und Frank Fischer, dass es sich um andere ‚epistemische Dinge‘ handle (vgl. Trilcke, Fischer 2018). Denn beide Methoden reduzieren den literarischen Text auf spezifische Eigenschaften: im Fall der Netzwerkanalyse zumeist auf Figurenbeziehungen, die durch Knoten und Kanten repräsentiert werden; im Fall des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> auf Wortkollokationen, die als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> interpretiert werden. Positiv ließe sich diese Reduktion als Notwendigkeit der Operationalisierung fassen, die ein – in Abhängigkeit der Fragestellung gewähltes – theoretisches Konzept messbar machen soll (vgl. Moretti 2013). So könnte sich, wie Franco Moretti postuliert, die Handlung eines Textes näherungsweise als die Summe an Interaktionen der Figuren im Netzwerk operationalisieren lassen (vgl. Moretti 2011: 2–4). Die Zentralitätsmaße von Figurennetzwerken ermöglichen dann einen auf quantitativen Werten basierenden Vergleich der literarischen Texte. Ein mögliches Anwendungsszenario zeigt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 1</hi>. Sie stellt das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Average Degree </hi>(durchschnittlicher Grad) von insgesamt 443 Dramennetzwerken dar. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Degree</hi> ist ein simples Zentralitätsmaß, das für jede Dramenfigur bemisst, mit wie vielen anderen sie im Verlauf des Stücks interagiert. Trilcke und Fischer nutzen eine ähnliche Darstellung, um literarhistorische Erkenntnisse zu bestätigen. Basierend auf der Vorstellung, dass <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Degree</hi> ein „Indikator für soziale Komplexität“ (Trilcke, Fischer: 2018) sein könnte, formulieren sie die geläufige These, dass das Drama seit Mitte des 18. Jahrhunderts gesellschaftliche Modernisierungsprozesse widerspiegeln würde. Ziel dieses Beitrags ist es jedoch, einen Schritt hinter solche makroanalytischen Befunde zurück zu treten. In einem vorgelagerten Arbeitsschritt möchte ich erörtern, welche quantitativ erfassbaren Merkmale dramatischer Texte überhaupt geeignet sind, um eine literarhistorische Einordnung und Unterscheidung der Dramen vorzunehmen. Anders formuliert sollen also die Kriterien ermittelt werden, die mit Blick auf die Entstehungszeit der Dramen unterscheidungstragend sind. Zu diesem Zweck dient im vorliegenden Fall eine einfach gehaltene Klassifikationsaufgabe. Ließen sich die dramatischen Texte erfolgreich ihrem Veröffentlichungszeitraum zuweisen, könnte daraus auf die Kriterien rückgeschlossen werden, die den entscheidenden Beitrag zu dieser Klassifikation leisten. Daran anschließend wäre eine Rückübersetzung der ermittelten Merkmale denkbar – analog zur Operationalisierung –, die eine Interpretation anleiten könnten. Die folgenden Untersuchungen konzentrieren sich auf 443 deutschsprachige Dramen zwischen 1730 und 1930 aus dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">German Drama Corpus </hi>(Fischer u.a. 2019). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung </hi>2 gibt einen Überblick über die zeitliche Verteilung der Dramen. Es handelt sich um ein recht heterogenes Korpus, das auf unterschiedlichen poetologischen Vorstellungen fußt, die wiederum an verschiedene Produktions- und Rezeptionsbedingungen geknüpft sein können. Sowohl versifizierte als auch in Prosa gehaltene Damen sind enthalten. Sehr kurze Stücke, in denen die Figurenrede weniger als 3000 Tokens umfasst, wurden für die Analysen entfernt, so dass die Länge der Stücke zwischen noch immer kurzen 3017 und längst nicht mehr ungekürzt auf der Bühne darstellbaren 146248 Tokens liegt (median: 22548; Standardabweichung: 13304). Die Zahl der auftretenden Figuren liegt zwischen zwei und 183 (median: 17; Standardabweichung: 19,2). Das Korpus enthält Stücke von insgesamt 166 Autor*Innen, darunter sowohl hochkanonische als auch heutzutage kaum noch wahrgenommene. Die historische Verortung der dramatischen Texte fasse ich als basal gehaltene Klassifikationsaufgabe. Ziel der Klassifikation ist es, mittels maschineller Lernverfahren näherungsweise den Veröffentlichungszeitraum der Dramen zu bestimmen, um daran anschließend die Einflussfaktoren identifizieren und untersuchen zu können. Dazu greife ich auf Metadaten zurück, die Angaben zur Erstaufführung und zur Erstpublikation umfassen. Diese Metadaten werden genutzt, um jedes Drama einer von vier heuristisch gesetzten Zeitspannen zuzuordnen, die jeweils circa 50 Jahre umfassen: 1730–1785 (93 Dramen), 1786–1832 (116 Dramen), 1833–1881 (105 Dramen) und 1882–1930 (129 Dramen). Die dadurch entstehenden Zeiträume dienen als Zielpunkt der Klassifikation und orientieren sich an wichtigen literaturgeschichtlichen Zäsuren: Aufklärung, Goethezeit, Realismus und literarische Moderne (vgl. etwa Brenner 2011).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> Als Features der Klassifikation nutze ich verschieden komplexe Netzwerk- und Zentralitätsmetriken sowie durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> trainierte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi>. Basis der Netzwerk- und Zentralitätsmetriken sind Netzwerkgraphen, die auf Präsenz- bzw. Adjazenzmatrizen fußen. Knoten und Kanten repräsentieren hierbei Dramenfiguren und deren Interaktion, wobei Interaktion als das gemeinsame Sprechen innerhalb einer Szene operationalisiert ist (vgl. Trilcke 2013: 238f.). Eine Kante zwischen zwei Knoten wird also genau dann instanziiert, wenn die beiden fraglichen Figuren innerhalb derselben Dramenszene sprechen. Das bedeutet auch, dass verschiedene poetologische Vorstellungen von Akt und Aufzug sowie Szene und Auftritt, die im Verlauf der Dramengeschichte einem Wandel unterliegen, einen Eingang in die Graphen findet (vgl. etwa Vogel 2012). Für die Klassifikation nutze ich die folgenden acht Maße: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Degree, Weighted Degree, Closeness Centrality, Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Average Path Length</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Clustering Coefficient</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Density</hi>.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> gilt als Technik, die – in einem weiteren Sinn gefasst – semantische Strukturen in größeren Textkorpora zu identifizieren vermag (vgl. etwa Schöch 2017: 42). Die von mir verwendeten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> wurden auf dem gesamten in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Abbildung 2 </hi>dargestellten Dramenkorpus trainiert, wobei die Figurenrede eines jeden Dramas nochmals in Segmente von je 1000 Tokens unterteilt ist. Vorab wurde das Wortmaterial auf Nomen, Adjektive und Vollverben beschränkt. Um die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> zu trainieren, greife ich auf das von David M. Blei, Andrew Y. Ng und Michael I. Jordan (2003) vorgeschlagene probabilistische Modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Latent Dirichlet Allocation</hi> zurück. Für die maschinelle Klassifikation setze ich ein Modell mit 20 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> (T1–T20) ein, das einen guten Kompromiss bietet zwischen der Interpretierbarkeit einzelner <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics</hi> und ihrer Eignung, die Texte diachron zu unterscheiden. Das maschinelle Klassifikationsverfahren selbst nutzt den Algorithmus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Random Forest</hi> (Ho 1995, Breiman 2001). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Random Forest </hi>fügt mehrere unkorrelierte Entscheidungsbäume zusammen und berechnet mittels mathematischer Regression die Parameter. Beim Trainieren wurde das Korpus in zehn Segmente gegliedert (10- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fold cross validation</hi>), wodurch verzerrte Ergebnisse durch die zufällige Verteilung von Trainings- und Testkorpus vermieden werden sollen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tabelle</hi> 1 zeigt die Ergebnisse der Klassifikation anhand von drei Modellen. Zusätzlich zum Gesamtmodell, das Netzwerkanalysen und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> zusammenführt, wurden die acht Netzwerkmetriken und die 20 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Topics </hi>auch isoliert betrachtet. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Baseline</hi> berechnet sich, angelehnt an die einleitenden Überlegungen, anhand des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Average Degree</hi>.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> Die Werte in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tabelle </hi>1 verdeutlichen zweierlei: Einerseits erreicht bereits die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Baseline</hi> annehmbare Ergebnisse. 309 Dramen werden anhand ihres <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Average Degree</hi> richtig klassifiziert. Andererseits scheint insbesondere das trainierte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Model</hi> zur Leistungsfähigkeit des gesamten Modells beizutragen. Letzteres zeigt sich mit einem F<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">1</hi>-Wert von 0.921 angemessen performant – lediglich 34 Dramen werden einem falschen Zeitraum zugewiesen. Wirklich überraschen kann dieser Umstand jedoch nicht, sind die heuristischen Klassifikationszeiträume doch recht groß gewählt. Kleiner gefasste Zeiträume führen das Modell hingegen recht schnell an seine Grenzen. Teilt man die durch das Textkorpus abgedeckte Dramengeschichte in feingliedrigere Segmente, beispielsweise in zehn Zeiträume von nurmehr 20 Jahren, sinkt der F<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">1</hi>-Wert auf 0.431 (Precision: 0.585, Recall: 0.451). Die in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tabelle </hi>1 dargestellten Klassifikationsergebnisse erlauben nun einen Einblick in die Unterscheidungskraft der eingespeisten Features. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung </hi>3 zeigt die sogenannte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Feature Importance</hi>. Sie vergleicht nach und nach die Leistungsfähigkeit des Modells, wenn jeweils eines der Features nicht beachtet wird. Die Abnahme an Performanz entspricht dann der relativen Wichtigkeit des nicht einbezogenen Features für die Klassifikation. Die Abbildung verdeutlicht, dass das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Topic Model </hi>– insbesondere die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topics </hi>8 und 5 – einen starken Einfluss auf die Klassifikation nimmt. Doch bei weitem nicht jedes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Topic </hi>(etwa T17, T7, T10) ist von solch großer Bedeutung. Als gewichtigste Netzwerkmetrik lässt sich die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Betweenness Centrality</hi> identifizieren. Der durchschnittliche Grad ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Average Degree</hi>) ist mittig platziert, wobei der Einfluss der weniger entscheidungstragenden Features insgesamt ähnlich gering ausfällt. Auf Basis dieser Daten lassen sich nun analog zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung</hi> 1 Werte berechnen und visualisieren, die die zeitliche Entwicklung der als relevant erscheinenden Merkmale darstellen, etwa von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic</hi> 8 oder der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Betweenness Centrality</hi>. Diese sollten – vertraut man der Klassifikation – einen höheren Aussagegehalt haben, als der zu Beginn diskutierte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Average Degree</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung </hi>4 zeigt die Frequenzen, mit denen sich die Wörter aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic </hi>8 auf die einzelnen Dramen verteilen. Tatsächlich veranschaulicht die Visualisierung eine recht deutliche Entwicklung. Von 1730 ausgehend scheint <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic </hi>8 bis etwa 1830 recht stark an Einfluss einzubüßen, ehe die Werte fortan auf einem stabilen Niveau bleiben. Betrachtet man die zehn ausschlaggebendsten Wörter des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Topics </hi>– ‚liebe‘, ‚herz‘, ‚machen‘, ‚lassen‘, ‚sagen‘, ‚vater‘, ‚schwester‘, ‚sehen‘ und ‚weiß‘ –, lässt sich dieser Verlauf auch literaturgeschichtlich plausibilisieren. Zu einem großen Teil können diese Begriffe mit bürgerlichen Trauerspielen und Rührstücken in Verbindung gesetzt werden, die für die Dramengeschichte des 18. Jahrhunderts prägend sind. Auch der in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung </hi>5 dargestellte diachrone Verlauf der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Betweenness Centrality</hi> macht eine Entwicklung der Werte sichtbar. Die lokal gewichtete Regression veranschaulicht einen Höhepunkt zwischen 1810 und 1825. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Betweenness</hi> Centrality bemisst, in welchem Maß ein Knoten im Netzwerk selbst zum Teil eines Pfades wird, also die indirekte Verbindung von zwei anderen Knoten ermöglicht (vgl. Newman 2010: 185–193). Auf Dramennetzwerke übertragen ließen sich dadurch Figuren identifizieren, die als Brückenfiguren agieren und voneinander getrennte Figurengruppen verbinden. Die Darstellung lässt sich somit als weiterer Indikator für die zu Beginn skizzierte These von Trilcke und Fischer lesen. Die zusehende Abkehr von der Regelpoetik in der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts scheint eine komplexere Struktur der Dramen nach sich zu ziehen, die sich in den Netzwerkdaten wiederfinden lässt. Die größte Schwierigkeit bei der Interpretation dieser Daten bleibt jedoch nach wie vor bestehen und ist den hier gezeigten Analysen vorgelagert. Es ist die Operationalisierung der Fragestellung, die zumeist mit einem großen konzeptuellen Aufwand verbunden ist (vgl. Gius 2019: 2f.; Reiter / Willand 2018). Denn unklar bleibt, wie sich Zentralitätsmetriken in einem Figurennetzwerk oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Worthäufigkeiten zu literaturwissenschaftlichen Kategorien verhalten. Die bemessenen Werte müssten sich konzeptionell so rückübersetzen lassen, dass sie auch mit Blick auf spezifisch literaturwissenschaftliche Fragestellungen interpretiert werden können. Dass etwa die Handlung literarischer Texte nicht einfach durch ein Figurennetzwerk abzubilden ist, muss auch Moretti erkennen, weshalb er die Netzwerktheorie letztlich nurmehr als Vorstufe, als „beginning of the beginning“ (Moretti 2011: 2) zu einer quantifizierbaren Handlung einordnet. Das vorgestellte multidimensionale Modellliefert sinnvolle Ergebnisse und kann den recht weit gefasstenVeröffentlichungszeitraum deutschsprachiger Dramen mit angemessenerGenauigkeit (F<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">1</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>Wert 0.921) klassifizieren. Da die Entstehung neuer literarischer Epochen und Strömungen zumeist als fließender Prozess zu beschreiben ist, muss die hier vorgestellte Methode aber als Heuristik eingestuft werden, die vor allem zum Ziel hat, die entscheidungstragenden Merkmale der Klassifikation zu identifizieren. Erst dadurch bietet die Klassifikationsaufgabe Anschlusspotential für literarhistorische Studien. Für künftige Arbeiten erscheint es einerseits lohnend, eine metrische Vorhersage der Veröffentlichungsjahre zu erproben. Dadurch würde die Vorhersage deutlich an Präzision gewinnen. Andererseits würde es sich anbieten, neben <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> und Netzwerkanalysen auch stilometrische Maße in die Klassifikation zu integrieren. So könnte auch der Stil der Stücke – in einem quantitativen und damit weiten Sinn – Teil der Voraussage werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Da literarische Epochen und Strömungen eine fließende Entwicklung nehmen, ergeben sich durch diese Setzung zwangsläufig Überschneidungen. So fallen beispielsweise Lessings <hi rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Emilia Galotti </hi>(1772) und Schillers <hi rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Die Räuber </hi>(1781), zwei schon strukturell sehr verschieden gebaute Stücke unterschiedlicher Strömungen, in die gleiche Klasse. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Für eine Übersicht über die verschiedenen Metriken vgl. Newman (2010): 168–204. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Die Implementierung erfolgt über die Pakete randomForest und Caret für R: <ptr target=\"https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html/\" /> und <ptr target=\"https://cran.r-project.org/web/packages/caret/\" />. Caret bietet vielfältige Optionen für das <hi rend=\"italic\">Preprocessing</hi> und <hi rend=\"italic\">Sampling</hi> der Daten. Ich nutze die Methoden <hi rend=\"italic\">center</hi> und <hi rend=\"italic\">scale</hi> zur Kalibrierung und <hi rend=\"italic\">SMOTE-sampling</hi>, um die zahlenmäßige Ungleichverteilung der Dramen in den verschiedenen Zeiträumen auszugleichen (eine genauere Beschreibung eines ähnlichen Versuchsaufbaus findet sich in Krautter / Pagel / Reiter / Willand 2018: 19–29). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Die Leistungsfähigkeit einer <hi rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Majority Baseline </hi>wäre aufgrund des <hi rend=\"italic\">multiclass</hi> Klassifikation sehr eingeschränkt (Precision: 0.291). </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Blei, David M. / Ng, Andrew Y. / Jordan, Michael I. </hi>(2003). „Latent Dirichlet Allocation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Journal of machine Learning research</hi> 3: 993–1022. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Breiman, Leo</hi> (2001): „Random Forests“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi> 24 (2): 5–32. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brenner, Peter J.</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Neue deutsche Literaturgeschichte. 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Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn</hi> (2019): „Computationelle Textanalysen als fünfdimensionales Problem: Ein Modell zur Beschreibung von Komplexität“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Litlab Pamphlet </hi>8. https://www.digitalhumanitiescooperation.de/pamphlet-8-computationelle-textanalysen/ [letzter Zugriff 05. Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ho, Tin Kam</hi> (1995): „Random Decision Forests“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition</hi>: 278–282. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis</hi> (2017): „Netzwerke“, in: Jannidis, Fotis / Kohle, Hubertus / Rehbein, Malte (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Digital Humanities: Eine Einführung. </hi>Stuttgart: J.B. Metzler 148–161. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jockers, Matthew L.</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Macroanalysis. Digital Methods and Literary History.</hi> Urbana / Chicago / Springfield: University of Illinois Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Krautter, Benjamin / Pagel, Janis / Reiter, Nils / Willand, Marcus</hi> (2018): „Titelhelden und Protagonisten – Interpretierbare Figurenklassifikation in deutschsprachigen Dramen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Litlab Pamphlet</hi> 7. https://www.digitalhumanitiescooperation.de/wp-content/uploads/2019/06/p07_krautter_et_al-1.pdf [letzter Zugriff 05. Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2011): „Network Theory, Plot Analysis“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary Lab Pamphlet</hi> 2. https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet2.pdf [letzer Zugriff 05. Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2013): „‚Operationalizing‘: or, the Function of Measurement in Modern Literary Theory“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary Lab Pamphlet</hi> 6. https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet6.pdf [letzer Zugriff 27. September 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2017): „Patterns and Interpretation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary Lab Pamphlet</hi> 15. https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet15.pdf [letzer Zugriff 05. Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Newman, Mark E. J.</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Networks: An Introduction</hi>. Oxford: UP. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Reiter, Nils / Willand, Marcus</hi> (2018): „Poetologischer Anspruch und dramatische Wirklichkeit: Indirekte Operationalisierung in der digitalen Dramenanalyse. Shakespeares natürliche Figuren im deutschen Drama des 18. Jahrhunderts, in: Bernhart, Toni / Willand, Marcus / Richter, Sandra / Albrecht, Andrea (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Quantitative Ansätze in den Literatur- und Geisteswissenschaften: Systematische und historische Perspektiven</hi>. Berlin / Boston: De Gruyter 45–75. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christof</hi> (2017): „Gattungen des Kriminalromans: Ein quantitativer, Topic-basierter Zugang“, in: Koch, Corinna / Schmitz, Sabine / Lang, Sandra (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dialogische Krimianalysen. Fachdidaktik und Fachwissenschaft untersuchen aktuelle Repräsentationsformen des französischen Krimis</hi>. Frankfurt a. M.: Peter Lang 37–64. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer</hi> (2013): „Social Network Analysis (SNA) als Methode einer textempirischen Literaturwissenschaft“, in: Ajouri, Philip / Mellmann, Katja / Rauen, Christoph (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Empirie in der Literaturwissenschaft</hi>. Münster: Mentis 201–247. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer / Fischer, Frank</hi> (2018): „Literaturwissenschaft als Hackathon. Zur Praxeologie der Digital Literary Studies und ihren epistemischen Dingen“, in: Huber, Martin / Krämer, Sybille (eds.): Sonderband 3 der ZfdG: Wie Digitalität die Geisteswissenschaften verändert: Neue Forschungsgegenstände und Methoden. http://www.zfdg.de/sb003_003 [letzter Zugriff 05. Januar 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer / Fischer, Frank / Göbel, Matthias / Kampkaspar, Dario</hi> (2016): „Theatre Plays as ‚Small Worlds‘? Network Data on the History and Typology of German Drama, 1730–1930“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DH 2016. Conference Abstracts</hi>: 385–387. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"Hlk20520630\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Vogel, Juliane</hi> (2012): „Aus dem Takt: Auftrittsstrukturen in Schillers <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Don Karlos</hi>“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deutsche Vierteljahrsschrift für Literaturwissenschaft und Geistesgeschichte</hi> 86 (4): 532–546. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"Hlk20929611\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Willand, Marcus</hi> (2017): „Hermeneutische Interpretation und digitale Analyse: Versuch einer Verhältnisbestimmung“, in: Banki, Luisa / Scheffel, Michael (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lektüren. Positionen zeitgenössischer Philologie</hi>. Trier: WVT 77–98. '),('urn:cts:dhd:2020.kremer_gerhard_maschinelles_lernen_lernen_ein_creta_hackato:','Das Ziel dieses Tutorials ist es, den Teilnehmenden konkrete und praktische Einblicke in einen Standardfall automatischer Textanalyse zu geben. Am Beispiel der automatischen Erkennung von Entitätenreferenzen gehen wir auf allgemeine Annahmen, Verfahrensweisen und methodische Standards bei maschinellen Lernverfahren ein. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können beim Bearbeiten von lauffähigem Programmiercode den Entscheidungsraum solcher Verfahren ausleuchten und austesten. Es werden dabei keinerlei Vorkenntnisse zu maschinellem Lernen oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Es gibt keinen Grund, den Ergebnissen von maschinellen Lernverfahren im Allgemeinen und NLP-Tools im Besonderen blind zu vertrauen. Durch die konkreten Einblicke in den \"Maschinenraum\" von maschinellen Lernverfahren wird den Teilnehmenden ermöglicht, das Potenzial und die Grenzen statistischer Textanalysewerkzeuge realistischer einzuschätzen. Mittelfristig hoffen wir dadurch, den immer wieder auftretenden Frustrationen beim Einsatz automatischer Verfahren für die Textanalyse und deren teilweise wenig zufriedenstellender Ergebnis-Daten zu begegnen, aber auch die Nutzung und Interpretation der Ergebnisse von maschinellen Lernverfahren (d.h. in erster Linie von automatisch erzeugten Annotationen) zu fördern. Zu deren adäquater Nutzung, etwa in hermeneutischen Interpretationsschritten, ist der Einblick in die Funktionsweise der maschinellen Methoden unerlässlich. Insbesondere ist die Art und Herkunft der Trainingsdaten für die Qualität der maschinell produzierten Daten von Bedeutung, wie wir im Tutorial deutlich machen werden. Neben einem Python-Programm für die automatische Annotierung von Entitätenreferenzen, mit und an dem während des Tutorials gearbeitet werden wird, stellen wir ein heterogenes, manuell annotiertes Korpus sowie die Routinen zur Evaluation und zum Vergleich von Annotationen zu Verfügung. Das Korpus enthält Entitätenreferenzen, die im \"Center for Reflected Text Analytics\" (CRETA)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> annotiert wurden, und deckt Texte verschiedener Disziplinen und Sprachstufen ab. Als empirisches Phänomen befassen wir uns mit dem Konzept der Entität und ihrer Referenz. Das Konzept steht für verschiedene linguistische und semantische Kategorien, die im Rahmen der Digital Humanities von Interesse sind. Es ist bewusst weit gefasst und damit anschlussfähig für verschiedene Forschungsfragen aus den geistes- und sozialwissenschaftlichen Disziplinen. Auf diese Weise können unterschiedliche Perspektiven auf Entitäten berücksichtigt werden. Insgesamt werden in den ausgewählten Texten fünf verschiedene Entitätenklassen betrachtet: PER (Personen/Figuren), LOC (Orte), ORG (Organisationen), EVT (Ereignisse) und WRK (Werke). Unter Entitätenreferenzen verstehen wir Ausdrücke, die auf eine Entität in der realen oder fiktiven Welt referieren. Das sind zum einen Eigennamen (Named Entities, z.B. \"Peter\"), zum anderen Gattungsnamen (z.B. \"der Bauer\"), sofern diese sich auf eine konkrete Instanz der Gattung beziehen. Dabei wird als Referenzausdruck immer die maximale Nominalphrase (inkl. Artikel, Attribut) annotiert. Pronominale Entitätenreferenzen werden hingegen nicht annotiert. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">literarischen Texten</hi> sind vor allem Figuren und Räume als grundlegende Kategorien der erzählten Welt von Interesse. Über die Annotation von Figurenreferenzen können u.a. Figurenkonstellationen und -relationen betrachtbar gemacht sowie Fragen zur Figurencharakterisierung oder Handlungsstruktur angeschlossen werden. Spätestens seit dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spatial turn</hi> rückt auch der Raum als relevante Entität der erzählten Welt in den Fokus. Als \"semantischer Raum\" (Lotmann, 1972) übernimmt er eine strukturierende Funktion und steht in Wechselwirkung mit Aspekten der Figur. In den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sozialwissenschaften</hi> sind politische Parteien und internationale Organisationen seit jeher zentrale Analyseobjekte der empirischen Sozialforschung. Die Annotation der Entitäten der Klassen ORG, PER und LOC in größeren Textkorpora ermöglicht vielfältige Anschlussuntersuchungen, unter anderem zur Sichtbarkeit oder Bewertung bestimmter Instanzen, beispielsweise der Europäischen Union. Die Grundlage für (überwachte) maschinelle Lernverfahren bilden Annotationen. Um die Annotierung von Entitätenreferenzen automatisieren zu können, bedarf es Textdaten, die die Vielfalt des Entitätenkonzepts abdecken. Bei diesem Tutorial werden wir auf Annotationen zurückgreifen, die im Rahmen von CRETA an der Universität Stuttgart entstanden sind (vgl. Blessing et al., 2017; Reiter et al., 2017a). Das Korpus enthält literarische Texte aus zwei Sprachstufen des Deutschen (Neuhochdeutsch und Mittelhochdeutsch) sowie ein sozialwissenschaftliches Teilkorpus.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Parzival</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Wolframs von Eschenbach</hi> ist ein arthurischer Gralroman in mittelhochdeutscher Sprache, entstanden zwischen 1200 und 1210. Der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Parzival</hi> zeichnet sich u.a. durch sein enormes Figureninventar und seine komplexen genealogischen Strukturen aus, wodurch er für Analysen zu Figurenrelationen von besonderem Interesse ist. Der Text ist in 16 Bücher unterteilt und umfasst knapp 25.0000 Verse. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Johann Wolfgang von Goethes </hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Die Leiden des jungen Werthers</hi> ist ein Briefroman aus dem Jahr 1774. Unsere Annotationen sind an einer überarbeiteten Fassung von 1787 vorgenommen und umfassen die einleitenden Worte des fiktiven Herausgebers sowie die ersten Briefe von Werther an seinen Freund Wilhelm. Das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Plenardebattenkorpus des deutschen Bundestages</hi> besteht aus den von Stenografinnen und Stenografen protokollierten Plenardebatten des Bundestages und umfasst 1.226 Sitzungen zwischen 1996 und 2015.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Unsere Annotationen beschränken sich auf Auszüge aus insgesamt vier Plenarprotokollen, die inhaltlich Debatten über die Europäische Union behandeln. Hierbei wurde pro Protokoll jeweils die gesamte Rede eines Politikers bzw. einer Politikerin annotiert. Der Ablauf des Tutorials orientiert sich an sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">shared tasks</hi> aus der Computerlinguistik (s. a. Willand et al., 2019 zu dieser Form in den DH), wobei der Aspekt des Wettbewerbs im Tutorial vor allem spielerischen Charakter hat. Bei einem traditionellen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">shared task</hi> arbeiten die teilnehmenden Teams, oft auf Basis gleicher Daten, an Lösungen für eine einzelne gestellte Aufgabe. Solch eine definierte Aufgabe kann z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">part of speech-tagging</hi> sein. Durch eine zeitgleiche Evaluation auf demselben Goldstandard können die entwickelten Systeme direkt verglichen werden. In unserem Tutorial setzen wir dieses Konzept live und vor Ort um. Zunächst diskutieren wir kurz die zugrundeliegenden Texte und deren Annotierung. Annotationsrichtlinien werden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im Vorfeld zur Verfügung gestellt. Im Rahmen der Einführung wird auch auf die konkrete Organisation der Annotationsarbeit eingegangen, so dass das Tutorial als Blaupause für zukünftige Tätigkeiten der Teilnehmenden in diesem und ähnlichen Arbeitsfeldern dienen kann. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer versuchen selbständig und unabhängig voneinander, eine Kombination aus maschinellen Lernverfahren, Merkmalsmenge und Parametersetzungen zu finden, die auf einem neuen, vom automatischen Lernverfahren ungesehenen Datensatz zu den Ergebnissen führt, die dem Goldstandard der manuellen Annotation am Ähnlichsten sind. Das bedeutet konkret, dass der Einfluss von berücksichtigten Features (z.B. Groß- und Kleinschreibung oder Wortlänge) auf die Erkennung von Entitätenreferenzen empirisch getestet werden kann. Dabei sind Intuitionen über die Daten und das annotierte Phänomen hilfreich, da simplem Durchprobieren aller möglichen Kombinationen („brute force“) zeitlich Grenzen gesetzt sind.Zusätzlich werden bei jedem Testlauf Informationen über die Entscheidungen protokolliert, um die Erklärbarkeit der Ergebnisse zu unterstützen. Wir verzichten bewusst auf eine graphische Benutzerschnittstelle (vgl. Reiter et al., 2017b) – stattdessen editieren die Teilnehmerinnen und Teilnehmer das (Python)-Programm direkt, nach einer Einführung und unter Anleitung. Vorkenntnisse in Python sind dabei nicht nötig: Das von uns zur Verfügung gestellte Programm ist so aufgebaut, dass auch Python-Neulinge relativ schnell die zu bearbeitenden Teile davon verstehen und damit experimentieren können. Wer bereits Erfahrung im Python-Programmieren hat, kann fortgeschrittene Funktionalitäten des Programms verwenden. Wie am Ende jedes maschinellen Lernprozesses wird auch bei uns abschließend eine Evaluation der automatisch generierten Annotationen durchgeführt. Hierfür werden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern nach Ablauf einer begrenzten Zeit des Experimentierens und Testens (etwa 60 Minuten) die finalen, vorher unbekannten Testdaten zur Verfügung gestellt. Auf diese Daten werden die erstellten Modelle angewendet, um automatisch Annotationen zu erzeugen. Diese wiederum werden dann mit dem Goldstandard verglichen, wobei die verschiedenen Entitätenklassen sowie Teilkorpora getrennt evaluiert werden. Auch das Programm zur Evaluation stellen wir bereit. Am hier verwendeten Beispiel der automatischen Annotation von Entitätenreferenzen demonstrieren wir, welche Schritte für die Automatisierung einer Textanalyseaufgabe mittels maschinellen Lernverfahren nötig sind und wie diese konkret implementiert werden können. Die Teilnehmenden des Workshops bekommen einen zusammenhängenden Überblick von der manuellen Annotation ausgewählter Texte über die Feinjustierung der Lernverfahren bis zur Evaluation der Ergebnisse. Die vorgestellte Vorgehensweise für den gesamten Ablauf ist grundsätzlich auf ähnliche Projekte übertragbar. Das Tutorial schärft dabei das Verständnis für den Zusammenhang zwischen untersuchtem Konzept und den dafür relevanten Features, die in ein statistisches Lernverfahren einfließen. Durch Einblick in die technische Umsetzung bekommen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein Verständnis für die Grenzen und Möglichkeiten der Automatisierung, das sie dazu befähigt, zum einen das Potenzial solcher Verfahren für eigene Vorhaben realistisch(er) einschätzen zu können, zum anderen aber auch Ergebnisse, die auf Basis solcher Verfahren erzielt wurden, angemessen hinterfragen und deuten zu können. Neben diesem CRETA-Hackatorial befindet sich noch ein weiterer Workshop des Stuttgarter DH-Zentrums CRETA in Begutachtung. Auch wenn es eine gewisse Schnittmenge zwischen den Workshops gibt (Textgrundlagen, Anwendungsfälle), ist die jeweilige Zielsetzung grundsätzlich verschieden: Während es beim hier vorgestellten CRETA-Hackatorial um Verfahren des Maschinellen Lernens geht, konzentriert sich der parallel ausgearbeitete CRETA-Workshop auf den grundlegenderen Schritt der Operationalisierung – es geht also darum, Ansätze aufzuzeigen, wie ein Untersuchungsvorhaben oder theoretisches Konzept überhaupt für die computergestützte Analyse “vor- bzw. aufbereitet” werden kann. Beide Workshops ergänzen einander sinnvoll, was die Teilnahme an beiden oder an nur einem der Workshops möglich macht. Im Vorfeld der Veranstaltung: Installationsanweisungen und Support <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> Der Workshop wird ausgerichtet von Mitarbeitenden des \"Center for Reflected Text Analytics\" (CRETA) an der Universität Stuttgart. CRETA verbindet Literaturwissenschaft, Linguistik, Philosophie und Sozialwissenschaft mit Maschineller Sprachverarbeitung und Visualisierung. Hauptaufgabe von CRETA ist die Entwicklung reflektierter Methoden zur Textanalyse, wobei wir Methoden als Gesamtpaket aus konzeptuellem Rahmen, Annahmen, technischer Implementierung und Interpretationsanleitung verstehen. Methoden sollen also keine \"black box\" sein, sondern auch für Nicht-Technikerinnen und -Techniker so transparent sein, dass ihr reflektierter Einsatz im Hinblick auf geistes- und sozialwissenschaftliche Fragestellungen möglich wird. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gerhard Kremer</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:gerhard.kremer@ims.uni-stuttgart.de\">gerhard.kremer@ims.uni-stuttgart.de</ref> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Pfaffenwaldring 5b <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />70569 Stuttgart Der Interessenschwerpunkt Gerhard Kremers ist der reflektierte Einsatz von Werkzeugen der Computerlinguistik für geistes- und sozialwissenschaftliche Fragestellungen. Damit zusammenhängend gehören die Entwicklung übertragbarer Arbeitsmethoden und die angepasste, nutzerfreundliche Bedienbarkeit automatischer linguistischer Analysetools zu seinen Forschungsthemen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kerstin Jung</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:kerstin.jung@ims.uni-stuttgart.de\">kerstin.jung@ims.uni-stuttgart.de</ref> <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Pfaffenwaldring 5b <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />70569 Stuttgart Kerstin Jungs Forschungsinteressen liegen im Bereich der Nachhaltigkeit von (computer)linguistischen Ressourcen und Abläufen sowie der Verlässlichkeitsbeschreibung von automatisch erzeugten Annotationen. Dabei verfolgt sie einen aufgabenbasierten Ansatz und arbeitet an der Schnittstelle zwischen Computerlinguistik und anderen sprach- und textverarbeitenden Disziplinen. Zwischen 15 und 25. Es wird außer einem Beamer und ausreichend Stromanschlüssen für die Laptops der Teilnehmenden keine besondere technische Ausstattung benötigt. Es sollte sich um einen Raum handeln, in dem genügend Platz ist, durch die Reihen zu gehen und den Teilnehmenden über die Schulter zu blicken. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"><ref target=\"http://www.creta.uni-stuttgart.de/\">www.creta.uni-stuttgart.de</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Aus urheberrechtlichen Gründen wird das Tutorial ohne das Teilkorpus zu Adornos ästhetischer Theorie stattfinden, das in den Publikationen erwähnt wird.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Die Texte wurden im Rahmen des PolMine-Projekts verfügbar gemacht: http://polmine.sowi.uni-due.de/polmine/</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blessing, André / Echelmeyer, Nora / John, Markus / Reiter, Nils </hi>(2017): \"An end-to-end environment for research question-driven entity extraction and network analysis\" in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature</hi>, Vancouver. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kuhn, Jonas / Reiter, Nils</hi> (2015): \"A Plea for a Method-Driven Agenda in the Digital Humanities\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2015: Conference Abstracts</hi>, Sydney. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lotman, Juri</hi> (1972): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Struktur literarischer Texte</hi>, München. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils / Blessing, André / Echelmeyer, Nora / Koch, Steffen / Kremer, Gerhard / Murr, Sandra / Overbeck, Maximilian / Pichler, Axel</hi> (2017a): \"CUTE: CRETA Unshared Task zu Entitätenreferenzen\" in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Konferenzabstracts DHd2017</hi>, Bern. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils / Kuhn, Jonas / Willand, Marcus</hi> (2017b): \"To GUI or not to GUI?\" in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of INFORMATIK 2017</hi>, Chemnitz. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Willand, Marcus / Gius, Evelyn / Reiter, Nils </hi>(2019): “Ein neues Format für die Digital Humanities: Shared Tasks. Zur Annotation narrativer Ebenen.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abstracts of DHd: multimedial und multimodal,</hi> Frankfurt. '),