('urn:cts:dhd:2020.willand_marcus_passive_praesenz_tragischer_hauptfiguren_im_dr:','Dramen entwerfen einen fiktiven sozialen Raum (Bourdieu 1985), dessen Bewohner sich ständig <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> aktiv</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">passiv</hi> sozial verhalten, also entweder selbst dramatisch handeln oder zum <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">passiven</hi> Gegenstand dramatischer (Ver-)Handlungen werden. Pointiert ließe sich sagen, sie hassen und lieben, bzw. werden geliebt und werden gehasst. Von der Forschung wurde indes nur selten betont,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> dass die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">passive Präsenz </hi>von Figuren – also das Sprechen über Figuren, die in einer Szene nicht auftreten – ebenso interpretationsrelevant ist wie deren aktive Handlungen. So untergräbt beispielsweise die tragische Protagonistin des Stücks <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emilia Galotti</hi> (Lessing 1772) die moralische Integrität ihrer sozialen Klasse, indem sie einen anderen Mann als ihren standesgemäß verlobten Appiani verehrt: den Prinzen. Tragödienfähige Fallhöhe (Schopenhauer [1818] 1977) erreicht Emilia aber nicht durch ihr Begehren, sondern durch ihr begehrt werden. In unserem Beitrag möchten wir den Zusammenhang zwischen aktiver und passiver Figurenpräsenz in dramatischen Texten untersuchen, indem wir quantitative und qualitative Analysen kombinieren. In einem ersten Schritt entwickeln wir eine Operationalisierung für eine computergestützte Analyse aktiver und passiver Präsenz und werden in einem zweiten Schritt die aus den Analysen resultierenden Ergebnisse mit besonderem Fokus auf Hauptfiguren diskutieren. Seit einigen Jahren gilt die Netzwerkanalyse als eine der zentralen Forschungsgebiete innerhalb der digitalen Dramenanalyse. Typischerweise modellieren Netzwerke auf Basis von Konfigurationsmatrizen (vgl. Marcus 1973, ins. S. 308ff. und Pfister 2001, S. 235–240) aber nur die aktive (szenische) Präsenz von Figuren (Moretti 2011; Trilcke u.a. 2015; Piper u.a. 2017), obwohl Ko-Präsenz-Relationen nur einen eingeschränkten Aussagewert bezüglich der „soziale Welt“ eines Dramas zulassen. Denn sie beruhen lediglich auf Informationen über die Anzahl an Szenen, in denen Figuren gemeinsam auftreten. Aktive Figuren wurden aber natürlich auch anders beforscht. Karsdorp u.a. (2015) stellen einen Ansatz zur automatischen Bestimmung von Liebesbeziehungen vor, Willand und Reiter (2017) verwenden semantische Wörterbücher, um Figurenrede und Geschlecht in einen Zusammenhang zu stellen. Nalisnick und Baird (2013) analysieren das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sentiment</hi> aktiver Figuren, allerdings um ihre Dialogpartner zu charakterisieren und dadurch Wendepunkte in den Figurenbeziehungen zu identifizieren. Die passive Präsenz ist bisher noch nicht eingehend untersucht worden. Die aktive Präsenz von Figuren lässt sich unterschiedlich operationalisieren, etwa indem der Anteil der Rede einer Figur an der Gesamtrede einer Szene oder eines Akts gemessen wird. Abb. 1 zeigt dies für die fünf Akte von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emilia Galotti</hi>. Jeder Balken repräsentiert einen Akt, jede Farbe den Anteil einer Figur an der Gesamtrede des Akts: In den Akten 1 und 4 ist Emilia überhaupt nicht aktiv präsent. In den Akten 2, 3 und 5 ist sie es, aber der Anteil ihrer Rede vergleichsweise gering. Wieso aber ist sie titelgebende Protagonistin dieses Stücks, wenn sie doch kaum handelt? Deutlich wird das, betrachtet man ihre passive Präsenz: Die Punkte in Abb. 2 repräsentieren die Erwähnungen des Namens „Emilia“ in der Rede anderer Figuren (y-Achse) im Verlauf des Stücks (x-Achse). Sie zeigen, dass Emilia während des gesamten Stücks von allen Figuren wiederholt erwähnt wird. Diese <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">passive Präsenz</hi> unterscheidet sie von Nebenfiguren. Betrachtet man die aktivsten Figuren des Stücks (Prinz, Marinelli), so lässt sich in Abb.3 erkennen, dass Emilia genauso oft namentlich erwähnt wird wie diese: Zusammenfassend liefern diese Analysen Argumente für die Interpretationshypothese, dass Emilia den dramatischen Konflikt nicht selbst aktiv löst – was sie zur positiven Hauptfigur machen würde –, sondern lediglich auslöst. So wird sie zum passiv-tragischen Gegenstand der Figurenhandlung. Für jede Figur definieren wir die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">aktive Präsenz</hi> als genau die Anzahl an Szenen, in denen diese Figur spricht. So lassen sich Konfigurationsmatrizen erstellen, wie sie auch für Netzwerkanalysen verwendet werden. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">passive Präsenz</hi> wird anhand der Anzahl an Szenen extrahiert, in denen eine Figur namentlich erwähnt wird, aber nicht selbst präsent ist (schließlich können Figuren nicht gleichzeitig aktiv und passiv anwesend sein). Auf Figuren wird auch durch nichtnamentliche Erwähnung referiert, etwa mittels Pronomen oder Nominalphrasen – wobei Pronomen den Großteil der Erwähnungen ausmachen. Eine vollständige Annotation aller Erwähnungen erlaubt weiterführende Analysen, etwa anhand von Netzwerken, die beispielsweise darstellen können, auf welche Weise auf Figuren referiert wird (Nominalphrasen, Pronomen etc.).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> Gleich in mehrfacher Hinsicht handelt es sich bei der Methode um eine Heuristik: Einerseits erfasst die Analyse von Figurennamen längst nicht alle Erwähnungen einer Figur. Wir gehen aber davon aus, dass der Figurenname mindestens einmal in jeder Szene genannt wird, in der auf eine Figur referiert wird. Andererseits können Szenen sehr unterschiedlich lang ausfallen, was für die hier durchgeführten Analysen der passiven Präsenz unberücksichtigt bleibt. Anders formuliert: Jede Szene ist bei dieser Form der Analyse gleich gewichtet. Unterschiedliche poetologische Funktionalisierungen von Szenen, wie sie im Verlauf der Dramengeschichte zu beobachten sind, u.a. anhand des Abrückens von der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">liaison de scène</hi> als regelpoetischem Dogma, löst die Heuristik also nicht auf. Die verschiedene Funktionalisierung gilt es somit in der späteren Interpretation zu reflektieren. Sowohl die aktive als auch die passive Präsenz wird der besseren Vergleichbarkeit halber über die Zahl der Szenen normalisiert. Dafür wird die Menge an aktiven Auftritten sowie passiven Erwähnungen einer Figur durch die Gesamtzahl der Szenen im Drama geteilt, sodass der Gesamtwert der Figurenaktivität immer zwischen 0 (spricht nie/wird nie erwähnt) und 1 (spricht in jeder Szene/wird immer erwähnt) liegt. Somit ergibt sich für die Berechnung: Die automatische Erkennung von Hauptfiguren in dramatischen Texten ist bisher nur in Ansätzen versucht worden (Krautter & Pagel 2019; Fischer u.a. 2018), sie würde auf dem Gebiet der digitalen Dramenanalyse aber die Grundlage für erkenntnisversprechende Anschlussfragen schaffen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Bloße aktive Präsenz ist für die Identifikation von Hauptfiguren aber nicht ausreichend, denn einige Figurentypen – wie der griechische Chor oder Dienerfiguren – sind häufig sehr präsent, in Bezug auf die Konfliktlösung jedoch irrelevant. Wir adressieren dieses Problem, indem wir sowohl die aktive als auch die passive Figurenpräsenz berücksichtigen. Diese Operationalisierung erlaubt es uns, die figuren- und gattungsspezifische Verteilung der Resultate zu vergleichen und so bisher ungesehene Aspekte von Hauptfiguren zu identifizieren. In diesem Beitrag stellen wir das Genre <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bürgerliches Trauerspiel</hi> (BT) und die Strömung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sturm und Drang</hi> (SD) gegenüber. Unser Korpus enthält deutschsprachige dramatische Texte aus der Zeit zwischen 1750 und 1800 (Fischer u.a. 2019). Es ist in zwei Teilkorpora aufgeteilt, die auf sehr unterschiedlichen Poetiken beruhen: Sechs Stücke des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bürgerlichen Trauerspiels</hi> (BT) und sechs Stücke des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sturm und Drang</hi> (SD). Diese Subkorpora erscheinen relativ klein, aber um die historische Korrektheit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, unterliegt unser Korpus-Design strengen Kriterien: So beschränken wir die Textauswahl auf lediglich diejenigen Tragödien, die konsensual und eindeutig einer Textgruppe zugeordnet werden können. Deshalb ist unter anderem Friedrich Maximilian Klingers Schauspiel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sturm und Drang</hi>, dessen Titel später zur Epochenbezeichnung wurde, nicht im Korpus enthalten. Ebenfalls nicht im Korpus vertreten sind Goethes Stücke <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Clavigo</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stella</hi>, Gerstenbergs <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ugolino</hi> und Heinrich Leopold Wagners <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Kindermörderin</hi>. Diesen Dramen fehlt eine weitere Untergliederung der Akte in Szenen, wodurch die Präzision der vorgeschlagenen Präsenzmessung anhand von Szenengrenzen erheblich leiden würde. Durch die divergierende Granularität der Segmentierung wären die Präsenzwerte der verschiedenen Dramen kaum mehr vergleichbar. Abb. 4 visualisiert die präsentische Auswertung des BT-Korpus. Jeder Punkt stellt dabei eine Figur dar. In den Stücken treten fast so viele weibliche wie männliche Figuren auf, wobei die sowohl aktiv als auch passiv präsentesten Figuren überraschenderweise weiblich sind. Zudem werden keine Extremwerte erreicht: Alle aktiven Präsenzwerte liegen unter 0,7, alle passiven unter 0,5. Eine Gesamtpräsenz von 1 ist bei keiner Figur zu beobachten. Basierend auf den Präsenzwerten kann ein Schwellenwert etabliert werden, der ungefähr bei 0,4 liegt. Dieser Schwellenwert (gestrichelte Linie in Abb. 4) ergibt sich hier nicht vollständig induktiv aus den Daten, sondern wird theoriegeleitet gesetzt. An dieser Stelle greifen die formale, quantitative und die qualitative Analyse ineinander. Die Figurenverteilung in Abb. 5 (SD-Korpus) unterscheidet sich von derjenigen in Abb. 4 deutlich. Der Schwellenwert liegt hier mit 0,6 viel höher. Um als Hauptfigur zu gelten, muss eine Figur im SD also eine höhere Gesamtpräsenz aufweisen als im BT. Dies ist eine der zentralen Erkenntnisse dieses Forschungsbeitrags. Die Figuration (vgl. hierzu Elias 2002) dramatischer Hauptfiguren scheint somit textgruppenspezifisch und durch die Ermittlung des Präsenzwertes analysierbar zu sein. Darüber hinaus ist das Geschlecht ein relevanter Faktor im Gattungsvergleich. Im SD treten insgesamt weniger weibliche Figuren auf und nur 3 von 11 Hauptfiguren sind weiblich. Zudem sind die weiblichen Figuren eher passiv präsent, während die männlichen überwiegend aktiv präsent sind. Auch die insgesamt aktivsten Figuren sind jeweils männlich. Nur eine einzige Figur erreicht den maximalen Präsenzwert von 1, nämlich Guelfo in Klingers <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Zwillinge</hi>: Nicht zuletzt ist die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Korrelation</hi> von aktiver und passiver Präsenz bei Hauptfiguren aufschlussreich: Hauptfiguren (über dem Schwellenwert 0,6) im SD zeigen eine mittelstarke positive Korrelation an (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">⍴ </hi>= 0,56, Pearson-Korrelation). D.h., je aktiver eine Hauptfigur in Dramen des Sturm-und-Drang präsent ist, desto mehr wird auch über sie gesprochen. Im Gegensatz dazu finden wir im BT (Schwellenwert 0,4) eine schwach negative Korrelation (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">⍴ </hi>= -0,1), d.h. hier sinkt die passive Präsenz bei zunehmender aktiver Präsenz leicht.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> Diese Ergebnisse sind ein gewichtiger Hinweis auf grundlegend divergierende Bauprinzipien dramatischer Texte, die sich offenbar nicht nur durch Handlungen und Themen unterscheiden, sondern auch durch die spezifische Präsenzgestaltung von Hauptfiguren. Da diese Unterschiede durch lineares Lesen jedoch kaum identifiziert werden können, möchte dieser Forschungsbeitrag als Argument für die Erweiterung der qualitativ-interpretierenden Dramenanalyse durch quantitative Methoden verstanden werden. Die aktive Präsenz einer Figur lässt sich auch anhand anderer Einheiten skalieren, etwa anhand der Akte oder der Gesamtzahl der in einem Drama gesprochenen Repliken. Es wäre ebenfalls möglich, den Wert der aktiven Präsenz als die Zahl der gesprochenen Tokens (i.d.R. Wörter und Satzzeichen) und den Wert der passiven Präsenz als die Zahl namentlicher Nennungen aufzufassen. Dadurch könnten einige zuvor beschriebene Problematiken ausgeräumt werden, etwa die der differierenden Szenenlängen. Figuren, die nur kurze Passagen sprechen oder punktuell erwähnt werden, hätten dann vermutlich kleinere Aktivitätswerte, als es bei der szenisch gebundenen Präsenzberechnung der Fall ist. Die Rede- und Erwähnungsverteilung dürfte als näher an der vom Zuschauer bzw. Leser wahrgenommenen Realität des fiktiven sozialen Raums liegen. Hierbei stellen sich allerdings auch neue Herausforderungen. So kommt der Koreferenz von Figuren ein deutlich größeres Gewicht zu. Da wir zuverlässige Koreferenzen momentan nur für einzelne Stücke manuell annotiert vorliegen haben und somit auf die namentlichen Erwähnungen beschränkt sind, ergeben sich unter Umständen stark fehlerbehaftete Werte: Wenn etwa Figuren, die nur selten namentlich Erwähnung finden, überproportional stark auf andere Weise referenziert werden. Ist die namentliche Erwähnung hingegen an einzelne Szenen gebunden, hat diese Fehlerquelle geringeren Einfluss auf die Werte. Um die Auswirkungen der unterschiedlichen Operationalisierungen zumindest einer ersten Exploration zu unterziehen, nehmen wir die Präsenzanalyse von Klingers <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Die Zwillinge </hi>ein zweites Mal vor. Dazu definieren wir die aktive Präsenz als die Anzahl an gesprochenen Tokens einer Figur, die passive Präsenz als Anzahl namentlicher Erwähnungen einer Figur. Abb. 7 zeigt die Präsenzanalyse für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Zwillinge</hi> wobei für aktive und passive Präsenz gilt: Verglichen mit den Präsenzwerten in Abb. 6 ergeben sich erhebliche. Aufgrund der wenigen namentlichen Erwähnungen sinkt vor allem die passive Präsenz von Ferdinando von fast 0,8 auf etwa 0,1. Ferdinando wird also konsistent in vielen Szenen erwähnt, die Zahl der Erwähnung bleibt aber insgesamt vernachlässigbar, vergleicht man seinen Wert mit Guelfo. Wir gehen jedoch davon aus, dass die Fehleranfälligkeit der Koreferenzheuristik hier insgesamt ungenauere Ergebnisse liefert. Der Beitrag stellt eine Methode vor, die ein erweitertes Präsenzkonzept operationalisiert, das neben der aktiven Präsenz dramatischer Figuren auch die passive Präsenz umfasst. Die passive Präsenz operationalisieren wir als Zahl der Szenen, in der eine Figur namentlich erwähnt wird, ohne selbst aktiv auf der Bühne zu stehen. Die Ergebnisse unserer Korpusanalysen lassen auf unterschiedliche Bauprinzipien dramatischer Texte schließen, die an die spezifische Präsenz von Hauptfiguren gebunden sind. Für die Zukunft erscheint es fruchtbar, die hier eruierten Erkenntnisse im Lichte poetologischer Setzungen und Funktionalisierungen – etwa der Vorbildfunktion Shakespeares – zu untersuchen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic bold\" xml:space=\"preserve\">Sturm und Drang </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">(SD) Korpus</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic bold\" xml:space=\"preserve\">Bourgeois Tragedy </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">(BT) Korpus</hi> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Juliane Vogel (2012) diskutiert das bereits von Johann Georg Sulzer kritisierte „Ankündigungswesen“ des höfischen Theaters (S. 536), das oft stark ritualisierte Formen der Einführung von Figuren vorschreibt; diese Einführung von Figuren durch andere sind Teil des Phänomens, das wir als <hi rend=\"italic\">passive Präsenz</hi> analysieren. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\"> Die Veröffentlichung eines Korpus, das vollständige und teilannotierte Dramentexte enthält und auch für Experimente zur automatischen Koreferenzauflösung genutzt werden kann, ist für 2020 geplant. Auf <ref target=\"https://github.com/quadrama/gerdracor-coref\">https://github.com/quadrama/gerdracor-coref</ref> ist bereits ein Pre-Release verfügbar (DOI: <ref target=\"https://zenodo.org/record/3559207#.XkKfoBNKjUI\">10.5281/zenodo.3559207</ref>). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\"> Pfister (2001, 226f.) beschreibt das Problem der Identifikation von Hauptfiguren als eine Frage der „quantitativen Dominanzrelationen“ zwischen Figuren. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\"> Die passive Präsenz hängt auch von der Aktivität der Figur selbst ab. Ihr Wert muss bei hoher aktiver Präsenz automatisch klein ausfallen, da nur Szenen beachtet werden, in denen die Figur nicht spricht. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bourdieu, Pierre</hi> (1985): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Sozialer Raum und \"Klassen\". Zwei Vorlesungen</hi>. Frankfurt a. M.: Suhrkamp. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Elias, Norbert</hi> (2002): \"Etablierte und Außenseiter\", in: Hammer, Heike / Blomert, Reinhard (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gesammelte Schriften</hi>. Band 4. Frankfurt a. M.: Suhrkamp. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Trilcke, Peer / Kittel, Christopher / Skorinkin, Daniil</hi> (2018): \"To Catch a Protagonist: Quantitative Dominance Relations in German-Language Drama (1730–1930)\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DH 2018 Conference Abstracts</hi>, Mexico-City: 193–201 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dh2018.adho.org/wp-content/uploads/2018/06/dh2018_abstracts.pdf\">https://dh2018.adho.org/wp-content/uploads/2018/06/dh2018_abstracts.pdf</ref> [letzter Zugriff 18. Dezember 2019. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Börner, Ingo / Göbel, Mathias / Hechtl, Angelika / Kittel, Christopher / Milling, Carsten / Trilcke, Peer </hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> \"Programmable Corpora. Die digitale Literaturwissenschaft zwischen Forschung und Infrastruktur am Beispiel von DraCor\"</hi>, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2019 Conference Abstracts, Köln:</hi> 194–197, DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.2596094\">10.5281/zenodo.2596094</ref> [letzter Zugriff 18. Dezember 2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hollmer, Heide / Meier, Albert</hi> (eds.) (2001): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> Dramenlexikon des 18. Jahrhunderts</hi>. München: C. H. Beck. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Karsdorp, Folgert / Kestemont, Mike / Schöch, Christof / Bosch, Antal van den</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">\"The Love Equation: Computational Modeling of Romantic Relationships in French Classical Drama\"</hi>, in: Mark A. 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Digitale Analysen von Kleists Familie Schroffenstein\"</hi>, in: Allerkamp, Ana / Blamberger, Günter / Breuer, Ingo / Gribnitz, Barbara / Lund, Hannah Lotte / Roussel, Martin (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kleist-Jahrbuch</hi>. Stuttgart: J. B. Metzler 177–195. '),('urn:cts:dhd:2020.wissik_tanja_eine_programmierschnittstelle_fuer_metadaten_zu_:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:12pt\" xml:space=\"preserve\">Die DH Course Registry ist eine von den beiden Forschungsinfrastrukturen CLARIN und DARIAH getragene Initiative um Lehraktivitäten im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften auch über Universitätsgrenzen hinweg sichtbar zu machen. Auf der Plattform werden Metadaten über BA, MA und PhD Studiengänge, einzelne Lehrveranstaltungen und Module sowie Summer School im Bereich der Digitalen Geisteswissenschaften gesammelt und veröffentlicht. </hi><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:12pt\">Die Daten werden nicht zentral gesammelt, sondern community-basiert von den Lehrenden selber eingegeben. Die Daten sind über bestimmte Filteroptionen wie z.B. Land, Art des Studiengangs usw. durchsuchbar und die Ergebnisse werden auch auf einer Karte visualisiert. Um die Daten aktuell zu halten, gibt es im DH Course Registry einen eigenen Workflow und die spezifische Rolle der „Nationalen Moderatoren“. Wenn die Metadaten eines Kurses längere Zeit nicht mehr aktualisiert wurden, wird dieser Kurs nicht mehr online angezeigt. In der Datenbank sind diese Daten aber noch immer gespeichert. Demzufolge birgt die Plattform einen Datenschatz z.B. zur zeitlichen Entwicklung DH bezogen Lehraktivitäten, der bis jetzt der Forschungsgemeinschaft nur auf Nachfrage als Datenbankauszug zugänglich war. Eine Möglichkeit diese Daten für unterschiedliche Nutzergruppen und Nutzungsszenarien zugänglich zu machen ist die Bereitstellung von standardisierten Programmierschnittstellen – kurz APIs genannt. In den letzten Jahren ist die Nutzung von APIs in DH Projekten angestiegen (vgl. Tasovac et al. 2016). Aber auch die Daten, die über die Plattform bereits abfragbar waren, können durch die API sozusagen „mit nach Hause genommen“ und für weitere Forschungsfragen verarbeitet werden (vgl. Cooper, 2010). Im DARIAH geförderten Projekt „DH Course Registry Sustain“ wurde nun durch die Entwicklung und Bereitstellung einer API dieser Datenschatz für die Forscherinnen und Forscher geöffnet. Bevor die API beschrieben wird, soll auf das Datenmodell eingegangen werden, das der Plattform zugrunde liegt.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:12pt\" xml:space=\"preserve\">Die Beziehungen der verschiedenen Objekt-Typen werden in Abbildung 1 wiedergegeben, wie sie durch die Datenbankstruktur der DH Course Registry definiert sind. Alle um “Courses” herum gruppierten Objekt-Typen stellen gleichermaßen kontrollierte Vokabulare dar, nach denen die Datenbank durchsucht werden kann. Die mit den Typen korrespondierenden Tabellen sind ebenfalls durch die API zugänglich, um etwa Filteroptionslisten zu generieren. Auf diese Weise entsteht die Durchsuchbarkeit der Datenbasis für einzelne Universitäten, Länder, Methodiken oder Fachbereiche. Das Datenmodell umfasst darüber hinaus auch noch Informationen zur Zyklizität, Start-Terminen und Präsentationsform (online oder Präsenzkurs) oder der Sprache, um Möglichkeiten zum internationalen Austausch aufzuzeigen. Durch die Erstellungs- und Modifikationsdaten der Einträge, die im Web-UI nicht zugänglich sind, kann die zeitliche Entwicklung des in der DH Course Registry vertretenen Lehrangebots nachvollzogen werden. Eine vollständige OAS 3.0 kompatible Beschreibung der über die API zugänglich gemachten Datenstrukturen im JSON Format ist unter </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://app.swaggerhub.com/apis-docs/hashmich/DHCR-API/1.0\"><hi style=\"font-size:12pt\">https://app.swaggerhub.com/apis-docs/hashmich/DHCR-API/1.0</hi></ref><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:12pt\">verfügbar. </hi> Im Rahmen der Posterpräsentation werden wir die DH Course Registry API vorstellen und einige exemplarische Analysen präsentieren, die durch den API Zugang nun möglich gemacht werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wissik, Tanja / Edmond, Jennifer /Fischer, Frank / de Jong, Franciska / Stefania Scagliola, Stefania / Andrea Scharnhorst, Andrea / Schmeer, Hendrik / Walter Scholger, Walter / Wessels, Leon</hi> (im Erscheinen): Teaching Digital Humanities Around the World: An Infrastructural Approach to a Community-Driven DH Course Registry. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Toma Tasovac, Toma / Adrien Barbaresi, Adrien /Thibault Clèrice, Thibault / Jennifer Edmond, Jennifer / Ermolaev,Natlia et al. </hi> (2016): APIs in Digital Humanities: The Infrastructural Turn. Digital Humanities 2016, Jul 2016, Cracovie, Poland. pp.93-96, 2016, Digital Humanities 2016 Conference Abstracts. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cooper, Doug </hi> (2010): When Nice People Won’t Share: Shy Data, Web APIs, and Beyond, Second International Conference on Global Interoperability for Language Resources (ICGL 2010). '),('urn:cts:dhd:2020.wuebbena_thorsten_intermediation_der_forschungsinfrastruktur:','Die Infrastrukturlandschaft für digital gestützte Forschung in den Geisteswissenschaften verändert sich seit einigen Jahren auf mehreren Ebenen: a) Breite: Der Anteil der Forschungsvorhaben, die Bedarf an digitalen Infrastrukturkomponenten aufweisen, wächst stetig (BMBF 2019); b) Diversität: Die Zahl der entwickelten Werkzeuge sowie deren Anwendungsgebiete nimmt zu (RfII 2016); c) Professionalisierung: Zusammenschlüsse von Infrastrukturanbietern und der Aufbau von skalierbaren Diensten erlauben zuverlässige und verteilte Nutzung, insbesondere mit den anstehenden Entwicklungen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (RfII 2018). Mit breiterer Nutzung, vielfältiger Anwendung und verteilten Diensten steigt zum einen die Komplexität bei Konzeption, Organisation und Betrieb einer Forschungsinfrastruktur, zum anderen verschiebt sich die Aufgabe der forschungsorientierten Einrichtungen von der Administration eigener Systeme zum Management verteilter Infrastrukturkompetenten in Verbünden, Kooperationen und Konsortien. Dies drückt auch in der Entwicklung der sogenannten „Marketplaces“ in übergreifenden Infrastrukturen aus (Kalman et al. 2019). Für das Management einer solch komplexen Infrastrukturlandschaft entwirft dieser Beitrag ein Rollenmodell für eine Vermittlungsposition. Das Selbstverständnis der Digital Humanities basiert auf Zusammenarbeit, bei der Spezialisierung und Kooperationsfähigkeit gleichermaßen gefordert sind (The Digital Humanities Manifesto 2.0). Die Notwendigkeit der Zusammenarbeit resultiert aus der Komplexität der Vorhaben, die fachwissenschaftliche, informationswissenschaftliche und -technologische Ansätze verbinden, die Einzelpersonen nicht vereinen können. Als ein Modell für die Operationalisierung der Computing Humanities schlägt Jennifer Edmond den Digital Humanities Intermediary vor, der u.a. die Zusammenarbeit moderiert (Edmond 2005; Edmond 2016). Solch eine vermittelnde Figur für den Umgang mit Komplexität wird bereits im Informationswesen als Lösungsansatz gesehen und ist Teil vieler Wertschöpfungsketten, auch in der Wirtschaft (Rose 1999; Womack 2002). Jenseits der Teammoderation und der Informationsversorgung bietet sich auch der Bereich der Forschungsinfrastruktur für eine Vermittlungsfigur an, die zwischen den Akteuren der Forschungseinrichtungen und der Infrastrukturanbieter operiert. Dabei ist, anders als in Konstellation aus Geisteswissenschaftler*in und Informatiker*in, keine direkte Moderation notwendig, sondern ein Makeln der Serviceangebote der Infrastruktureinrichtungen mit den Anforderungen der Forschenden. Die „Infrastrukturintermediation“ komprimiert nicht nur Informationen oder übersetzt sie, sondern übernimmt die Verantwortung für Konzeption und Betrieb der Forschungsinfrastruktur. Die Sichtung, Bewertung und Auswahl der zur Verfügung stehenden Angebote, die Prüfung der Zugangs- und Nutzungsbedingungen, die Implementierung und Organisation innerhalb des Forschungsvorhabens sowie die Abwicklung, Betreuung oder Überführung nach Projektende erfordern zeitliche Ressourcen und spezialisierte Kompetenzen. Die Verlagerung des Aufgabenbereiches auf ein/e Expert*in reduziert den Administrationsaufwand bei den Forschenden und Projektverantwortlichen. Die Definition der sich weiter ausdifferenzierenden Rollen in Forschungsvorhaben bilden die Grundlage für funktionierende kooperative Arbeitsformen (Beispiel Kunstgeschichte: Langmead et al. 2018). Gerade für die Digital Humanists, die bisher sowohl in der Praxis (Reed 2014) wie in der Konzeption (Tabak 2017) als Vermittlungsfiguren fungieren, vergrößert sich so der Spielraum für die digitalen Methoden und Forschungsansätze. Die Kenntnis und Vermittlung vieler verschiedener Infrastrukturangebote erlaubt Forschungseinrichtungen ihrerseits auf ein größeres Portfolio an Angeboten zurückgreifen zu können und Forschungsvorhaben individualisierter unterstützen zu können ohne eigene Infrastruktur entwickeln oder anpassen zu müssen. Die Dienstanbieter und großen Infrastrukturverbünde erreichen durch die zusätzliche Vermittlungsstelle einen größeren und breiteren Nutzer*innenkreis. Die Intermediation kann gleichzeitig die Diversität in der Infrastrukturlandschaft unterstützen, die Komplexität der Nutzung reduzieren oder sogar Fehler ausgleichen (Beispiel e-Governance: Chaudhuri 2019). Idealerweise kann ein „Infrastrukturintermediär“ so auch einen Interessensausgleich zwischen Forschung (Spezialisierung), Infrastruktur (Generalisierung) und Organisation (Skalierung) herbeiführen. Grundsätzlich werden auf diesem Weg Infrastrukturkomponenten nutzbar, die experimentell und leichtgewichtig sind und der Forschung die notwendigen Spielräume eröffnen (van Zundert 2012). Der Beitrag skizziert die Konzepte einer Infrastrukturmediation zweier außeruniversitärer Forschungseinrichtungen. Die Max Weber Stiftung hat mit der Digitalen Redaktion der Publikationsplattform <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">perspectivia.net</hi> eine zentrale Einheit eingerichtet, deren Angebotsportfolio fast vollständig auf der Vermittlung institutionsfremder und international verteilter Dienste basiert (Cremer/Neumann 2019). Das Leibniz-Institut für Europäische Geschichte hat mit der Einrichtung eines Digital Humanities Lab sowohl institutionelle Ressourcen als auch mit der Kooperation im lokalen Netzwerk <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mainzed</hi> regionale Strukturen aufgebaut, die auch das Infrastrukturangebot der Einrichtung verändern und erweitern. Das Konzept der Infrastrukturintermediation ist jedoch auch auf Universitäten sowie diverse Institutionen übertragbar und als Rollenmodell nicht an Personen gebunden. Die entscheidende Voraussetzung ist jedoch eine neutrale Verortung ohne Eigeninteresse und mit einer Äquidistanz zu den Akteur*innen in Forschung und Infrastruktur. Neben der Auseinandersetzung mit dem Modell der Intermediation soll die Diskussion im Rahmen der Posterpräsentation die Operationalisierung dieses Konzeptes vorantreiben. Dabei bietet die DHd-Tagung die einmalige Gelegenheit, alle im Modell benannten Akteur*innen zu Wort kommen zu lasen. Inwieweit ergeben sich so neue Spielräume für die Forschenden, wie profitieren Einrichtungen von einer zunehmenden Diversität der Infrastrukturlandschaft und wie sichern Infrastrukturen bei zunehmender Skalierung die Nähe zur Forschung? Welche Funktion und Bedeutung haben die benannten Aufgabenbereiche der Intermediation für die NFDI und ihre Konsortien? <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">BMBF – Bundesministerium für Bildung und Forschung</hi> (2019): „Gesellschaft verstehen – Zukunft gestalten – BMBF“. Bonn. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chaudhuri, Bidisha</hi> (2019): „Paradoxes of Intermediation in Aadhaar: Human Making of a Digital Infrastructure“. In: South Asia: Journal of South Asian Studies. 42 (3), S. 572–587, doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1080/00856401.2019.1598671\">https://doi.org/10.1080/00856401.2019.1598671</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cremer, Fabian; Neumann, Katrin</hi> (2019): „Service intermediation as a concept for an institutional publishing department“. In: ELPUB 2019 23rd edition of the International Conference on Electronic Publishing. Marseille, France, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02141898\">https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02141898</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Edmond, Jennifer</hi> (2016): „Collaboration and Infrastructure“. In: Schreibman, Susan; Siemens, Raymond George; Unsworth, John (Hrsg.) A new companion to digital humanities. Chichester, West Sussex, UK: Wiley/Blackwell S. 54–67. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Edmond, Jennifer</hi> (2005): „The Role of the Professional Intermediary in Expanding the Humanities Computing Base“. In: Literary and Linguistic Computing. 20 (3), S. 367–380, doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1093/llc/fqi036\">https://doi.org/10.1093/llc/fqi036</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kálmán, Tibor; Ďurčo, Matej; Fischer, Frank; Larrousse, Nicolas; Leone, Claudio; Mörth, Karlheinz; Thiel, Carsten</hi> (2019): „A landscape of data – working with digital resources within and beyond DARIAH“. In: International Journal of Digital Humanities. 1 (1), S. 113–131, doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s42803-019-00008-6\">https://doi.org/10.1007/s42803-019-00008-6</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Langmead, Alison; Berg-Fulton, Tracey; Lombardi, Thomas; Newbury, David; Nygren, Christopher</hi> (2018): „A Role-Based Model for Successful Collaboration in Digital Art History“. In: International Journal for Digital Art History. 1 (3), doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.11588/dah.2018.3.34297\">https://doi.org/10.11588/dah.2018.3.34297</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Reed, Ashley </hi>(2014): „Managing an Established Digital Humanities Project: Principles and Practices from the Twentieth Year of the William Blake Archive“. In: Digital Humanities Quarterly. 8 (1), <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/8/1/000174/000174.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/8/1/000174/000174.html</ref>. <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 (RfII Empfehlungen), <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.rfii.de/?wpdmdl=1998\">http://www.rfii.de/?wpdmdl=1998</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">RfII – Rat für Informationsinfrastrukturen</hi> (2018): Rat für Informationsinfrastrukturen: In der Breite und forschungsnah: Handlungsfähige Konsortien. Dritter Diskussionsimpuls zur Ausgestaltung einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) für die Wissenschaft in Deutschland. Göttingen (RfII Empfehlungen), <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.rfii.de/?p=3509\">http://www.rfii.de/?p=3509</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rose, Frank</hi> (1999): The Economics, Concept, and Design of Information Intermediaries: A Theoretic Approach. Physica-Verlag Heidelberg (Information Age Economy). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Tabak, Edin </hi>(2017): „A Hybrid Model for Managing DH Projects“. In: Digital Humanities Quarterly. 11 (1), <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalhumanities.org/dhq/vol/11/1/000284/000284.html\">http://digitalhumanities.org/dhq/vol/11/1/000284/000284.html</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">The Digital Humanities Manifesto 2.0 Authors</hi> (2009): „The Digital Humanities Manifesto 2.0“, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://manifesto.humanities.ucla.edu/\">http://manifesto.humanities.ucla.edu/</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Van Zundert, Joris</hi> (2012): „If you build it, will we come? Large scale digital infrastructures as a dead end for digital humanities“. In: Historical Social Research/Historische Sozialforschung. 37 (3), S. 165–186, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.12759/hsr.37.2012.3.165-186\">https://doi.org/10.12759/hsr.37.2012.3.165-186</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Womack, Ryan</hi> (2002): „Information intermediaries and optimal information distribution“. In: Library & Information Science Research. 24 (2), S. 129–155, doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1016/S0740-8188(02)00109-3\">https://doi.org/10.1016/S0740-8188(02)00109-3</ref>. '),('urn:cts:dhd:2020.wuttke_ulrike_barcamp_data_literacy_datenkompetenzen_in_den:','Nachdem beim Thema Forschungsdatenmanagement (FDM) auf politischer Ebene lange die institutionelle Verankerung, z. B. über FDM-Policies (vgl. Forschungsdaten.org (o.J.), Helbig et al. 2018) sowie der Infrastrukturaufbau im Vordergrund stand, findet mittlerweile eine Fokussierung auf die Vermittlung von Kompetenzen im Umgang mit Forschungsdaten – data literacy (vgl. RfII 2019, Schüller et al. 2019) – statt, auch im Prozess zur Errichtung einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). In praktisch allen geisteswissenschaftlich geprägten Konsortien finden sich Aussagen zur Kompetenzvermittlung und mit der fachübergreifenden Konsortiumsinitiative CompeNDI gibt es sogar einen Antrag, der Datenkompetenzen in den Mittelpunkt stellt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn0\" /> Auch in der Neuauflage der Empfehlungen zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis (DFG 2019) wird wiederholt der verantwortungsvolle und möglichst offene Umgang mit Forschungsdaten thematisiert und es werden FDM-Kompetenzen für die Sicherung der Forschungsqualität und -exzellenz als unabdingbare wissenschaftliche Schlüsselkompetenzen gezählt (vgl. Wuttke & Klar 2019). Diese zunehmende Fokussierung auf data literacy steht durchaus im Kontrast zur Situation in den geisteswissenschaftlichen Studiengängen und im Forschungsalltag, in denen die explizite Vermittlung von Datenkompetenzen keine Selbstverständlichkeit ist. Dies liegt u. a. an einer grundsätzlichen Akzeptanzproblematik von FDM in diesen Disziplinen. So werden beispielsweise der Nutzen des FDM und der FAIR-Prinzipien<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn1\" /> angezweifelt, da der zu erwartende zeitliche und finanzielle Mehraufwand den Nutzen (im Sinne wissenschaftlicher Reputation) nicht rechtfertige. Vielen Wissenschaftler*innen fehlt die Vorstellungskraft, dass ihre Daten für nachfolgende Forschungsprojekte nützlich sein könnten. Zum Teil werden Forderungen zur Offenlegung der Daten und der zur Erstellung und Analyse verwendeten Methoden und Werkzeuge als Angriff auf die Wissenschaftsfreiheit verstanden beziehungsweise als indirekter Vorwurf bislang nicht nach den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis gearbeitet zu haben. Auch wird in Frage gestellt, ob sich die qualitativen, insbesondere hermeneutischen Methoden und Erkenntnisprozesse der Geisteswissenschaften, mittels digitaler Daten und Systeme abbilden lassen. Zudem schätzen viele Geisteswissenschaftler*innen ihre FDM-Kompetenzen als unzureichend ein und fühlen sich von den Anforderungen (zu recht?) überfordert (vgl. Lemaire 2018, 238). Die beschriebenen Hemmnisse für die Akzeptanz und Implementierung des FDM in der geisteswissenschaftlichen Praxis sind inzwischen bekannt und Hochschulen und Forschungseinrichtungen sind dazu aufgefordert, verstärkt Maßnahmen und Angebote zur Vermittlung von Datenkompetenzen, als Oberbegriff unter den hier FDM-Kompetenzen subsumiert werden sollen, zu etablieren (vgl. RfII 2016, 50). Hierfür liegen bereits gute allgemeine Konzepte vor (vgl. FDMentor & DINI/nestor-AG Forschungsdaten 2018, Dolzycka et al. 2019, Wiljes & Cimiano 2019), es gibt jedoch noch wenig disziplinspezifische Erfahrungen im Bereich der Geisteswissenschaften. Es stellen sich Fragen nach dem “Wann” und “Wie” des Erwerbs von FDM-Kompetenzen, nach geeigneten didaktischen Formaten oder der Abgrenzung bezüglich tiefergehender DH-Kompetenzen, wie sie in spezialisierten Studiengängen vermittelt werden. Diese und weitere Fragen sollen unter Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven im Rahmen eines Barcamps diskutiert werden, weil dieses offene, partizipatorische Format, das stark vom Input aller Teilnehmer*innen lebt, besonders geeignet scheint für eine explorative Diskussion komplexer Themenbereiche. Das geplante Barcamp ist Teil der Bemühungen der DHd-AG Datenzentren, weiterführende Anforderungen und Aufgaben des langfristigen digitalen Kulturwandels in den Geisteswissenschaften zu eruieren. Hierfür ist bei der DHd 2020 auch ein Panel zur Datenqualität vorgesehen. Ziel beider Aktivitäten ist langfristig die Schaffung positiver Anreize für FDM und Forschungsdatenpublikationen aus den Bedürfnissen der wissenschaftlichen Praxis heraus. Speziell mit dem Barcamp möchte die DHd-AG Datenzentren: Die Einreichenden möchten im Rahmen eines eintägigen Barcamps gemeinsam mit interessierten Wissenschaftler*innen, Forschungsdatenmanager*innen etc. die oben skizzierten Aspekte der Vermittlung von Datenkompetenzen in den Geisteswissenschaften, sowie weiterführende Themen und Fragen, diskutieren. Die für dieses Format typische dynamische, interaktive Entwicklung der Tagesordnung scheint für eine agile “Szene”, wie die des FDM, als großer Vorteil und das Format hat sich schon in ähnlichen Kontexten bewährt auf deren Erfahrungswerte die Organisator*innen zurückgreifen können (vgl. Budd et al. 2015, Dogunke et al. 2018, Tóth-Czifra & Wuttke 2019, Muuß-Merholz 2019). Das wichtigste Merkmal eines Barcamps ist die gemeinsame Programmgestaltung durch Organisator*innen und Teilnehmer*innen, d.h. zu einem Barcamp können alle Beteiligten hierarchieunabhängig aus ihrer Erfahrungswelt beitragen und gemeinsam zu neuen Lösungsansätzen gelangen. Die folgende Sammlung potentieller für das Barcamp zentraler Themen und Fragen aus dem Bereich der Lehre und Vermittlung von data literacy, insbesondere FDM, in den Geisteswissenschaften, dient einem ersten Eindruck. Sie beruht auf den Erfahrungen der Einreichenden und der aktuellen Forschung und erhebt keinen Vollständigkeitsanspruch: Das Barcamp-Format sieht vor, dass zum Veranstaltungsbeginn alle Themenvorschläge gesammelt werden und auf einem „Marktplatz” verhandelt wird, welche Diskussionsgruppen mit welchen Formaten (z. B. Gruppendiskussion, Fishbowl, Knowledge Café, vgl. DCC 2019) entstehen und wer an welcher Diskussionsgruppe teilnimmt. Zur Themenfindung für das Barcamp werden daher die Organisator*innen im Vorfeld zum einen über verschiedene Kanäle aus dem Bereich der DH- und FDM-Communities für Vorschläge werben, zum anderen werden die Organisator*innen aus der eigenen Praxis Themen vorschlagen. Alle Themenvorschläge werden zentral online gesammelt, damit sich alle Interessierten über die eingegangenen Vorschläge informieren können. Alle Vorschläge werden zusammen mit tagesaktuellen Vorschlägen zu Beginn des Barcamps auf dem “Marktplatz” anhand des Feedbacks der Teilnehmer*innen gruppiert, priorisiert und darauf basierend die endgültige Tagesordnung festgelegt. Zusätzlich wird es zur allgemeinen inhaltlichen Unterfütterung bzw. zur Einstimmung auf die Barcamp-Sessions kurze “Teaser-Talks” (ca. 2-3 Min.) geben (u. a. von Mitgliedern des Organisationskomitees bzw. Teilnehmer*innen, im Vorfeld wird auf diese Möglichkeit hingewiesen). Der zeitliche Rahmen ist so gestaltet, dass es möglich sein wird, grundlegende Fragen zu thematisieren und spezifische Aspekte zu vertiefen. Wir sehen für die thematische Diskussion 45-minütige Sessions für kleinere Gruppendiskussionen (ggf. andere Formate) vor, die je nach Anzahl der Themenvorschläge, Interesse und Teilnehmerzahl parallel stattfinden können. Für die Dokumentation, Moderation und Durchführung des Barcamps sind insbesondere die Einreichenden verantwortlich. Zusätzlich werden alle thematischen Sessions durch die Gruppen selbst dokumentiert (z. B. Flipcharts, Etherpad) und anschließend die Ergebnisse dem Plenum präsentiert. Hierfür wird jeweils ein/e Verantwortliche/r benannt (Dokumentator*in & Präsentator*in). Für die Ergebnispräsentation der thematischen Sessions sind am Ende des Nachmittags gesonderte Slots vorgesehen. Die Dokumentationsmaterialien dienen als Grundlage für weitere Formate der Ergebnissicherung und -verbreitung (siehe unten). Es ist ein ausführlicher Blogpost zu den Ergebnissen geplant. Abhängig vom Feedback der Teilnehmenden und der breiteren Community sind weitere Formate (White Paper, Artikel) möglich. Das Barcamp wird von Mitgliedern der DHd-AG Datenzentren und ausgewiesenen Expert*innen organisiert und durchgeführt: Zusätzlich liegen bereits Interessenbekundungen zur Teilnahme aus der Community vor (u. a. seitens FDMentor und der DINI-Nestor UAG Schulungen/Fortbildungen). Ca. 30-40 Teilnehmer*innen zuzüglich des Organisationskommitees. <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"unordered\"> <item>Aufgrund der vorgesehenen Gruppendiskussionen wäre ein gut unterteilbarer, großer Raum bzw. mehrere Räume sinnvoll </item> <item>Moderationsmaterialien, insbesondere Flipcharts und eine große Pinnwand für die Sessionplanung (inkl. Moderationskarten, Flipchartstiften und Pins) und kleinere Pinnwände für die Gruppenarbeit </item> <item>Beamer für Begrüßung und einführende Teaser-Talks </item> </list> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn0\"> Siehe NFDI-Absichtserklärungen: <ref target=\"https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/index.html\">https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/index.html</ref> [letzter Zugriff 10.09.2019]. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\"> Siehe <ptr target=\"https://www.go-fair.org/fair-principles/\" /> [letzter Zugriff 10.09.2019]. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Budd, A. / Dinkel, H. / Corpas, M. / Fuller, J.C. / Rubinat, L. / Devos, D.P. / Khoueiry, P.H. / Förstner, K.U. / Georgatos, F. / Rowland, F. / Sharan, M. / Binder, J.X. / Grace, T. / Traphagen, K. / Gristwood, A. / Wood, N.T. </hi> (2015): “Ten simple rules for organizing an unconference”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">PLoS Comput Biol.</hi> 11, e1003905, DOI: 10.1371/journal.pcbi.1003905. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DCC </hi> (2019): “Unconference”, Blogpost: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.dcc.ac.uk/events/idcc19/unconference\">http://www.dcc.ac.uk/events/idcc19/unconference</ref> [letzter Zugriff 10.09.2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DFG </hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis: Kodex</hi>, Bonn, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/rechtliche_rahmenbedingungen/gute_wissenschaftliche_praxis/kodex_gwp.pdf\">https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/rechtliche_rahmenbedingungen/gute_wissenschaftliche_praxis/kodex_gwp.pdf</ref> [letzter Zugriff 10.09.2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dogunke, Swantje / Steyer, Timo / Mayer, Corinna</hi> (2018): “Barcamp Data and Demons: von Bestands- und Forschungsdaten zu Services. Treffen sich ein Bibliothekar, eine Archäologin, ein Informatiker, …” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LIBREAS. Library Ideas</hi> 33, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://libreas.eu/ausgabe33/dogunke/\" /> [letzter Zugriff 10.09.2019]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dolzycka, Dominika / Biernacka, Katarzyna / Helbig, Kerstin / Buchholz, Petra </hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Train-the-Trainer Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 2.0)</hi>, DOI: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.2581292\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">FDMentor & DINI/nestor-AG Forschungsdaten </hi> (2018): \"Materialkatalog zum Forschungsdatenmanagement (Version 1.0) [Data set]\". 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'),('urn:cts:dhd:2020.wuttke_ulrike_wege_bereiten_vermitteln_und_denkraeume_schaff:','Inzwischen haben computergestützte Informationstechnologien als Teil der digitalen Transformation einen festen Platz in allen Bereichen der geisteswissenschaftlichen Forschung und Lehre gefunden, oftmals unter der Bezeichnung digitale Geisteswissenschaften bzw. Digital Humanities (vgl. Borgman 2015: 37, 161-164; Thaller 2017: 3-5). Die gezielte Unterstützung der digitalen Transformation stellt alle Akteure des Wissenschaftssystems, nicht nur in den Digital Humanities, vor große Herausforderungen und findet seinen Niederschlag auf wissenschafts- und förderpolitischen Agenden (vgl. RfII 2016: 9). Neben neuen Berufsbildern, neuen Studiengängen, einer neuen Datenkultur und neuen Anreizsystemen, wird in diesem Zusammenhang auch die Forderung nach der Schaffung geeigneter infrastruktureller Rahmenbedingungen laut (vgl. RfII 2016: 49-58). Im Kontext dieser Diskussion spielen die geisteswissenschaftliche Forschung begleitende und unterstützende lokale, nationale und internationale (digitale) Infrastrukturen eine zentrale Rolle, wobei zunächst meist deren technologische Aspekte im Mittelpunkt stehen (vgl. Thaller 2017: 11). Inzwischen wird jedoch auch verstärkt der soziale Aspekt von Infrastrukturen thematisiert und ihre Rolle als soziale Netzwerke (sogenannte Peer-to-Peer-Netzwerke) anerkannt, denen eine grundlegende Bedeutung bezüglich der Veränderung der Forschungskulturzukommen kann. Mit anderen Worten, der Begriff digitale Forschungsinfrastruktur sollte nicht darüber hinwegtäuschen, dass auch im Mittelpunkt digitaler Forschungsinfrastrukturen immer zunächst Menschen und ihre Interaktionen, Bedürfnisse und Forschungsinteressen stehen (sollten), d. h. digitale Forschungsinfrastrukturen in den Geisteswissenschaften haben wichtige soziale Komponenten (vgl. Wissenschaftsrat 2011: 70; Anne et al. 2017: 26–29). Während sich auf nationaler und internationaler Ebene bereits verschiedene – mehr oder weniger breit angelegte – Initiativen, Projekteu. ä. auf das Ermitteln von Bedarfen und die Entwicklung und Bereitstellung entsprechender Ressourcen und Dienste für die Digital Humanities spezialisiert haben (wie z. B. der DHd-Verband, CLARIAH oder einzelne Konsortien der zukünftigen NFDI), besteht bezüglich der durch die zunehmende Digitalisierung der Geisteswissenschaften bedingten neuen Organisationsformen und infrastrukturellen Bedarfe an einzelnen Standorten noch konkreter Forschungs- und Handlungsbedarf (vgl. HRK 2014, Roeder et al. 2019). Unabhängig davon, ob die Digital Humanities als eigenständige Disziplin betrachtet werden oder als ein Phänomen in anderen geisteswissenschaftlichen Fächern als Ausdruck verschiedener Grade der digitalen Transformation (vgl. Sahle 2015), wird einerseits postuliert, dass sie ihnen als Motor der Transformation und Reflexion eine tragenden Rolle in diesen soeben angerissenen Prozessen zukommt, andererseits wird Kritik geäußert, dass es sich um einen Hype handelt, der seinen tieferen Sinn noch nicht bewiesen hat (vgl. DFG o. J.; Posner 2016; Underwood 2019). Wenn wir das Prinzip <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">In dubio pro reo</hi> gelten lassen wollen, d. h. \"Im Zweifel für den Angeklagten\", dann müssen wir uns zunächst ernsthaft und vorbehaltlos fragen, welche Bedingungen den Digital Humanities zuträglich sind, um die ihnen zugesprochenen Potenziale voll zu entfalten. Fakt ist, dass die Digital Humanities nicht in einem luftleeren Raum existieren. Ihr „Spielraum“ befindet sich zwischen „traditionellen“ geisteswissenschaftlichen Fächern und je nach Forschungskontext anderen relevanten Fächern, wie z. B. der Informatik oder den Medienwissenschaften. Es stellt sich damit die besondere Herausforderung, Rahmenbedingungen zu schaffen, die einerseits „genuinen“ Digital Humanities-Forschungsaktivitäten (im engeren Sinn als Brückenfach zwischen Geisteswissenschaften und Informatik, vgl. Sahle 2015) und anderseits der breiteren Digitalisierung geisteswissenschaftlicher Forschungsprozessedienlich sind, d. h. Wissenschaftler*innen und Studierende bei der nachhaltigen Implementierung neuer Forschungsparadigmen zu unterstützen (vgl. Harrower 2015: 12). Trotz der Zentralität der Fragestellung, werden diese institutionellen und infrastrukturellen Dimensionen der Digital Humanities in Deutschland noch relativ selten übergreifend reflektiert. Zwar existieren bereits verschiedene Modelle und Ansätze zur institutionellen Förderung der Digital Humanities, insbesondere aus anglo-amerikanischer Sicht (vgl. für den anglo-amerikanischen Raum u. a. Posner 2016; Anne et al. 2017), aber es liegen nur wenige auf das deutsche universitäre System bezogene Erkenntnisse vor (vgl. für Deutschland u. a. Burghardt und Wolff 2015). Angesichts des zunehmenden Bewusstseins, dass die Digital Humanities neue Anforderungen an die Organisationsformen der geisteswissenschaftlichen Forschung und Lehre in ihrer Gesamtheit stellen, greift der Beitrag die Konkretisierung dieser Anforderungen als Forschungsdesiderat auf. Im Mittelpunkt des Beitrags stehen die Ergebnisse einer Untersuchungmit der zentralen Frage, wie aus demsogenannten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Turn</hi> der Geisteswissenschaften entstehende Bedarfe konkret in institutionellen Digital-Strategien adressiert werden können, speziell für den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Use Case</hi> der Digital Humanities-Forschungan deutschen Universitäten (vgl. Wuttke 2019). Ziel der Untersuchung war es, basierend auf externen Erfahrungswerten potentielle Erfolgsfaktoren für einen universitären Digital Humanities-Schwerpunkt herauszuarbeiten, die als Anhaltspunkt für institutionelle Strategieprozesse dienen und jeweils entsprechend der individuellen Rahmenbedingungen verfeinert werden können. Es sollten unmittelbare Einsichten in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Good Practices</hi> aus der Sicht von in Digital Humanities-\"Labore\" involvierten Wissenschaftler*innen gewonnen werden und in Relation zu Erfahrungswerten aus dem In- und Ausland gesetzt werden. Hierfür wurden die Rahmenbedingungen und Entwicklungspfade vier erfolgreicher deutscher Digital Humanities-Standorte aus der Sicht beteiligter Wissenschaftler*innen analysiert (Expert*inneninterviews) und vor dem Hintergrund nationaler und internationaler Entwicklungen Empfehlungen abgeleitet. Die Standorte für die Expert*inneninterviews wurden durch eine quantitative Erhebung ermittelt, die auf einem eigens für die Untersuchung entwickelten Vorschlag für die Quantifizierung der Forschungsstärke von Digital Humanities-Standorten beruht, der im Beitrag näher erläutert wird. Zentrales Element der Auswahl der Standorte für die Expert*inneninterviews war eine umfängliche Auswertung der zur Verfügung stehenden Books of Abstracts vergangener DHd-Konferenzen (2015-2018) anhand des zuvor definierten Kriteriums \"Erfolg in der Digital Humanities-Forschung\". Letztendlich wurden mit jeweils einem Vertreter oder einer Vertreterin der Digital Humanities-Forschung der am besten plazierten universitären Standorte, nämlich der Julius-Maximilians-Universität Würzburg, der Universität zu Köln, der Humboldt-Universität zu Berlin und der Universität Stuttgart leitfadenbasierte Expert*inneninterviews geführt. Der hierfür verwendete Interviewleitfaden wurde aufgrund des Stands der Forschung unter Einbeziehung eigener Erfahrungen formuliert und mit den Expert*innen der ausgewählten Standorte erörtert. Im Mittelpunkt des Beitrags steht die Diskussion eines aus den Ergebnissen der Expert*inneninterviews abgeleiteten fünfstufigen Modells infrastruktureller Erfolgsfaktoren für die universitäre Digital Humanities-Forschung, insbesondere die aus Sicht der Expert*innen diesbezüglich essentielle Rolle sozialer Faktoren. Das im Folgenden vorgestellte, abstrakte, fünfstufige Modell ist erweiterbar und modifizierbar. Seine Ebenen reichen von der Schaffung von Grundvoraussetzungen (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">state of mind</hi>) bis zur Etablierung komplexer bzw. langfristiger Strukturen. Im Beitrag werden die fünf Ebenen bzw. infrastrukturellen Erfolgsfaktoren näher erläutert: Das vorgestellte fünfstufige Modell unterstreicht, dass die Digital Humanities als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">community</hi>-induziertes Phänomenzu betrachten sind. Digital Humanities-Schwerpunkte benötigen zu ihrer infrastrukturellen Stimulierung und Konsolidierung der 1) Induktion in Form von Wegbereiter*innen bzw. Vermittler*innen und der 2) Inkubation in Form von institutionellen Denkräumen zwischen geisteswissenschaftlichen Forschungsfragen und informationstechnischen Lösungswegen (vgl. Edmond 2016: 57; Rehbein und Sahle 2013: 227). In diesem Zusammenhang wird auch der ungebrochene aber in der Forschung nicht unkritisch betrachtete Trend zur Bündelung bzw. Institutionalisierung der Digital Humanities als sogenannte Digital Humanities Center (DHC) diskutiert (vgl. Maron und Pickle 2014; Prescott 2016; Mortiz et al. 2017: 102). Anschließend wird ein sich aus den Expert*inneninterviews extrahiertes Grundmuster als mögliche Handlungsempfehlungen für die Entwicklung von institutionellen Digital Humanities-Strategien mit dem Ziel der breiteren digitalen Durchdringung der Geisteswissenschaften zur Diskussion gestellt. Diese Empfehlungen richten sich insbesondere an Personen, die an entsprechenden universitären Strategieprozessen beteiligt sind, sie können aber auch für andere Einrichtungstypen modifiziert werden. Konkret handelt es sich um folgende Empfehlungen: Abschließend wird thematisiert, welche Bedeutung dieses Ergebnis für den Auf- und Ausbau universitärer Digital Humanities-Schwerpunkte und darüber hinaus hat, d. h. seine Implikationen für die breitere Diskussion über infrastrukturelle Rahmenbedingungen und Organisationsmodelle der Digital Humanities, ihre zukünftigen Entwicklungspfade und ihr Selbstverständnis als Community. Hierbei ist besonders die grundlegende Wichtigkeit der ganzheitlichen Betrachtung infrastruktureller Erfolgsfaktoren hervorzuheben, d. h. die Einbeziehung sozialer und technologischer Aspekte, weil soziale und wissenschaftspolitische Prozesse eine essentielle Rolle für das Digital Humanities-Ökosystem spielen und einen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit und die Ausstrahlung der Digital Humanities auf die breiteren Geisteswissenschaften haben (vgl. Hügi und Schneider 2013: i). Mit anderen Worten, die Digital Humanities sind ein stark <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">community</hi>-induziertes Phänomen und für ihren Erfolg sind soziale Faktoren und Kompetenzen wie Kooperationsgeist, Interdisziplinarität und die Etablierung einer Kultur des Lernens und riskanten Denkens (und Scheitern-Dürfens!) genauso wichtig wie technologische Aspekte (vgl. Lewis et al. 2015: 2). Diese Erkenntnisse haben neben der Auslotung hierfür förderlicher Organisationsmodelle auch Bedeutung für die Besetzung universitärer Curricula. Die gezielte und enge Verzahnung von Digital Humanities-Aktivitäten mit der geisteswissenschaftlichen Forschung – im Fall von Universitäten mit den geisteswissenschaftlichen Fakultäten – ist laut dieser Studie ein wichtiger Schlüssel für ihre breitere Akzeptanz, für Kooperationsanbahnungen und Transformationsimpulse. Die vorgestellten Ergebnisse sollen darüber hinaus als Diskussionsimpuls für die Übertragung auf andere, vor ähnlichen Herausforderungen stehende, Institutionen, wie z. B. außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, dienen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Anne, Kirk M. et al.</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Building Capacity for Digital Humanities: A Framework for Institutional Planning</hi>. 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'),('urn:cts:dhd:2022.achmann_michael_studying_the_ephemeral_cultures_of_digital_:','While some argue that due to technology remembering was the default today, forgetting the exception <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>Q427E477A857X578</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>33854c85-9aa0-41ba-86a8-deaa99d0f508</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator>2</locator><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Mayer-Schönberger, 2011: 2) and, in a subtle revolution, remembering swaps with forgetting <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>D998K956G446D139</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>fbdc3321-6b95-4f85-944f-5b0a38d1585f</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator>205-208</locator><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Assmann, 2016: 205–208), Instagram stories turn this concept upside down, being available for 24 hours only. As 2021 marks the year of Germany’s federal election we’re curious to see how politicians and political parties use this ephemeral medium in a total-recall world of social media. While Instagram use for past elections, e.g. the 2014 Swedish <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>H754V831K522O225</clusterId><version>0.6.11</version><metadata><citation><id>7fc7641d-8f1e-4785-bf47-9e8e1c48b674</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Filimonov et al., 2016), 2016 U.S <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>Y724F171B562Y275</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>ce52f83e-0385-4a17-b80e-024a610992ef</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation><citation><id>acad2880-3e7a-448f-98b9-fc15c034a9f4</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Muñoz and Towner, 2017; Towner and Muñoz, 2020), 2017 German <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>J884X242T532Q325</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>e0807d33-41e2-4d23-89d0-d773671d20cf</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Voigt and Seidenglanz, 2019) and 2018 Swedish election <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>E919S169O759L261</clusterId><version>0.6.11</version><metadata><citation><id>6dfe6375-b705-49e8-a8f1-2af700675767</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Grusell and Nord, 2020), and similarly Justin Trudeau’s use of Instagram <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>V678J956F426D139</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>4556b15c-e63d-4283-a634-5afaa86ec0da</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Lalancette and Raynauld, 2019), have been investigated, stories have mostly been omitted. We present results from our ongoing project, collecting and analyzing ephemeral Instagram stories. We collect stories by political parties, their front-runners and, additionally, stories by influencers and members of the public as baseline material of Instagram use. Bainotti et al. <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>U538I688E978B689</clusterId><version>0.6.11</version><metadata><citation><id>faa9512f-6859-4ff4-a510-dd1881bd9eea</id><no_author>true</no_author><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(2020) were able to outline two grammars for Instagram stories, one for interaction, one for documentation. Further they observed users to follow certain aesthetics and norms of influencer marketing. Their work serves as a guideline for our project to identify typical patterns of Instagram stories for each group, curious to see the aesthetics and norms used by politicians and parties. Our project is guided by the following research questions: To answer ethical challenges <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>I257W517L898P628</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>2ecfeae2-bc01-4f67-99b5-5ed7ed49cb16</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation><citation><id>faa9512f-6859-4ff4-a510-dd1881bd9eea</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation><citation><id>df239194-d156-4557-a9c5-02c9518b7a1b</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation><citation><id>116294a5-1312-4592-bb3c-688a8648b384</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(Bainotti et al., 2020; Franzke et al., 2020; McCrow-Young, 2021; Zimmer, 2010), we decided to acquire our corpus employing different methods for different target groups: a) political actors and influencers whose profiles are public, b) members of the public, whose profiles may not be public, and thus their stories are intended for a small group of people only, while they expect the ephemeral content to expire. To answer this challenge, we collected our corpus: a) using a custom-made scraper, b) crowdsourcing codings of stories through a browser plugin. The first method is similar to Bainotti et al.’s <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>P186D244S534P247</clusterId><version>0.6.11</version><metadata><citation><id>faa9512f-6859-4ff4-a510-dd1881bd9eea</id><no_author>true</no_author><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(2020): We access Instagram using a custom script to emulate a user accessing the platform. For method b) we created a plugin for the chrome browser, allowing participants to code stories of the profiles they follow from within the browser. While method a) allows us to save and collect the corpus of stories as image or video files and their meta data, method b) only saves the users’ codings and some meta data. Scraping took place from Sep 13 through 26, 2021, counting 2208 stories. A first batch of crowd-annotations was collected in November, more codings using an improved plugin are planned. We are going to conduct a content analysis as outlined by Rose <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>A751N811J291H812</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>557b5e78-6b39-4940-ace9-af470183556e</id><no_author>true</no_author><prefix/><suffix/><locator>5</locator><locator_label>chapter</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(2016: ch. 5), and used in previous work <?biblio ADDIN paperpile_citation <clusterId>O343V491R781O574</clusterId><version>0.6.12</version><metadata><citation><id>faa9512f-6859-4ff4-a510-dd1881bd9eea</id><no_author/><prefix>e. g.</prefix><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation><citation><id>acad2880-3e7a-448f-98b9-fc15c034a9f4</id><no_author/><prefix/><suffix/><locator/><locator_label>page</locator_label></citation></metadata> /* MERGEFORMAT?>(e. g. Bainotti et al., 2020; Towner and Muñoz, 2020): The first step is going to be an initial open coding of the collected images by the authors, supported by codes from the literature. Inspired by Bainotti et al. coding will focus on the content as in “what does the image show”, as well as the composition, as in “which Instagram specific affordances were used” (e.g. polls, questions, countdown, gif, …). Further narrative style and context of use are added. Coding of stories by members of the public will be the most challenging, as our approach means we must rely on our crowd supporters’ annotations using predefined codes. They will be evaluated by coding predefined public profiles. Data analysis will start in early 2022. Our research expands the methodological framework for collecting ephemeral content on social media platforms. By introducing the annotation plugin as a bypass for ethical concerns collecting private Instagram stories, we hope to inspire future research analyzing personal content on social media, especially ephemeral formats. If successful, our analysis will improve our understanding of Instagram stories and their use by political protagonists during the hot phase of an election campaign. Future work could compare the content of stories and posts to the users’ content on other platforms like Twitter. Further we would like to train a model for automated coding and large-scale analysis. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Assmann, Aleida</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Formen des Vergessens</hi>. Göttingen: Wallstein Verlag. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Bainotti, Lucia / Caliandro, Alessandro / Gandini, Alessandro </hi>(2020): “From archive cultures to ephemeral content, and back: Studying Instagram Stories with digital methods”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">New Media & Society</hi> 23(12): 3656-3676. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Filimonov, Kirill / Russmann, Uta / Svensson, Jakob </hi>(2016): “Picturing the Party: Instagram and Party Campaigning in the 2014 Swedish Elections”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Social Media + Society</hi> 2(3) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">10.1177/2056305116662179</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">franzke, alineshakti / Bechmann, Anja / Zimmer, Michael / Ess, Charles / Association of Internet Researchers</hi> (2020): “Internet research: ethical guidelines 3.0: association of internet researchers.” <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://aoir.org/reports/ethics3.pdf\">https://aoir.org/reports/ethics3.pdf</ref>. [last access: 12-01-2021] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grusell, Marie / Nord, Lars</hi> (2020): “Not so Intimate Instagram: Images of Swedish Political Party Leaders in the 2018 National Election Campaign”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Political Marketing</hi> 10.1080/15377857.2020.1841709. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lalancette, Mireille / Raynauld, Vincent</hi> (2019): “The Power of Political Image: Justin Trudeau, Instagram, and Celebrity Politics”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The American behavioral scientist</hi> 63(7): 888–924. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mayer-Schönberger, Viktor</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age</hi>. Princeton, N.J.: Princeton University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCrow-Young, Ally</hi> (2021): “Approaching Instagram data: reflections on accessing, archiving and anonymising visual social media”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Communication Research and Practice 7</hi>(1): 21–34. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Muñoz, Caroline Lego / Towner, Terri L</hi> (2017): “The Image is the Message: Instagram Marketing and the 2016 Presidential Primary Season,” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Political Marketing</hi> 16(3–4): 290–318. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rose, Gillian</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Visual Methodologies: An Introduction to Researching with Visual Materials</hi>. London: SAGE Publications. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Towner, Terri / Muñoz, Caroline Lego</hi> (2020): “Instagramming Issues: Agenda Setting During the 2016 Presidential Campaign”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Social Media & Society</hi> 6(3) 10.1177/2056305120940803. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Voigt, Mario / Seidenglanz, Rene</hi> (2019): “Trendstudie Digital Campaigning in der Bundestagswahl 2017 - Implikationen für Politik und Public Affairs“ <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.medianet-bb.de/wp-content/uploads/2018/01/quadriga-digital-campaigning-studie-btw2017.pdf\">https://www.medianet-bb.de/wp-content/uploads/2018/01/quadriga-digital-campaigning-studie-btw2017.pdf</ref> [last access 12-01-2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zimmer, Michael</hi> (2010): “‘But the Data is Already Public’: On the Ethics of Research in Facebook”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ethics and information technology</hi> 12(4): 313–325. '),('urn:cts:dhd:2022.adamczak_katarzyna_digitalisierte_ego_dokumente_als_quellen_:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Ego-Dokumente als Quellen für die historische Forschung bieten ein breit ausgefächertes und äußerst spannendes Untersuchungsfeld. Zum einen ermöglichen sie Einblicke auf die verschiedenen Ebenen der Lebens- und Gefühlswelt der Autorin/des Autors, zum anderen verläuft in ihnen eine von Forscherinnen und Forschern zu definierende Grenze zwischen dem, was vom Ego „absichtlich oder unabsichtlich enthüllt“</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\"> oder aber verborgen wurde.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Neben den (auto)biographisch gefärbten Zügen besitzen Ego-Dokumente weitere Merkmale, die sie für die Forschung sowie aus informationstechnologischer und bibliothekarischer Sicht interessant machen.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Zunächst umfassen sie Textsorten, die freiwillig oder unfreiwillig entstanden. Zur erstgenannten Kategorie zählen Texte wie Autobiographien, Memoiren, Reiseberichte, Tagebücher oder Briefe, die u.U. für eine Veröffentlichung bestimmt waren. Der zweiten Kategorie gehören Texte an, bei denen an eine explizite längerfristige Überlieferung oder Veröffentlichung nicht oder nur unter bestimmten Voraussetzungen gedacht war, z.B. Schriftstücke aus administrativen Kontexten: Testamente, Verhörprotokolle oder Zeugenbefragungen. Sodann geben Ego-Dokumente Auskünfte über sonst in historischen Schriftquellen wenig vertretene Gruppen, wie etwa Frauen, Bauern, Arbeiter, Handwerker oder Soldaten. Damit helfen sie, Erfahrungszusammenhänge und Lebenswelten der Unter- und Mittelschichten zu rekonstruieren, die in autobiographischen Texten von herausragenden historischen Persönlichkeiten kaum oder ungenügend beleuchtet wurden. Schließlich bedienen Ego-Dokumente verschiedene Medien: neben den klassischen Manuskripten und Akten sind sowohl Bilder – wie etwa Lithografien oder Fotografien –, als auch Ton- und Filmaufnahmen zu berücksichtigen.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\">Die Bayerische Staatsbibliothek ist im Besitz tausender gedruckter Tagebücher, Autobiographien und Memoiren, aber auch Fotografien und Filmen. Neuerdings publiziert sie im Rahmen eines Projektes des Fachinformationsdienstes Ost-, Ostmittel- und Südosteuropa bislang unveröffentlichte Selbstzeugnisse digital. Der Publikationsdienst steht wissenschaftlichen Institutionen und auch Privatpersonen offen und umfasst Materialien mit Bezug zum östlichen und südöstlichen Europa, die Quellencharakter haben und in Deutschland vorliegen, aber durch kommerzielle Verlage nicht veröffentlicht werden. In diesem Zusammenhang wurden bisher ausgewählte Ego-Dokumente aus dem Archiv der Forschungsstelle Osteuropa an der Universität Bremen sowie Ego-Dokumente aus dem Nachlass des Osteuropahistorikers Martin Winkler (1893-1982), die der Bayerischen Bibliothek vermachtet wurden, digitalisiert und über das Forschungsportal </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">osmikon</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\"> im Open Access bereitgestellt.</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\"> Derzeit wird die Bereitstellung des aus Privatbesitz stammenden Nachlasses der deutsch-russischen Medizinerin Elsa Winokurow (1883-1983) sowie von einigen Selbstzeugnissen aus dem Bestand des Instituts für deutsche Kultur und Geschichte Südosteuropas an der LMU München vorbereitet. Die Resonanz auf die bisher veröffentlichen Materialien ist in der Fachcommunity groß. So gab es hoch interessierte Rückmeldungen zum Fotoalbum von Helmuth Schröder über dessen Kriegsgefangenschaft in Sibirien</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">, und der Nachlass Winokurow dient einem Projektkurs des Elitestudiengangs Osteuropastudien an der LMU im WS 2020/2021 als Arbeitsgrundlage.</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Die physikalische Vielfalt der digitalisierten Materialien (handschriftlich verfasste Manuskripte, born digital, Einzelblätter, Fotos, Fotonegative, Filme, Audioaufnahmen) ging einher mit der Erarbeitung von technischen Workflows, bei denen größtenteils auf bestehende Best Practices, die im Kontext anderer Projekte an der Bayerischen Staatsbibliothek entwickelt wurden, zurückgegriffen werden konnte. Als besonders herausfordernd erwiesen sich jedoch die Digitalisierung von Dias sowie das Verfahren zur Angabe von Wasserzeichen und Bildunterschriften – beides musste in mehreren Schritten per Trial and Error optimiert werden.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\">Das Poster fokussiert zwei Aspekte der digitalen Bereitstellung von Ego-Dokumenten: Erstens die digitale Transformation unveröffentlichter Selbstzeugnisse, beginnend mit deren Anwerbung und Auswahl über die Klärung von Rechtsfragen bis hin zu Digitalisierung, Katalogisierung, Langzeitarchivierung und Online-Bereitstellung; zweitens die Verwendung von digitalisierten Ego-Dokumenten in Forschung und Lehre und der daraus resultierenden Kooperationsmöglichkeiten zwischen Privatpersonen, Forschungsinstituten, Universitäten und Bibliotheken. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Es handelt sich somit um den Sachstand und um Ausblicke eines Projektes, das seit 2019 an der Bayerischen Staatsbibliothek betrieben wird und zugleich um wissenschaftliche Zugänge zu spannenden historischen Quellen im Kontext der Mikrohistorie, Migrationsgeschichte und teilweise auch der herstory.</hi> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> J. Presser „Uit het werk van dr J. Presser“, Amsterdam 1969, S. 286, zitiert nach W. Schulze „Ego-Dokumente: Annäherung an den Menschen in der Geschichte? Vorüberlegungen für die Tagung <hi rend=\"\" style=\"font-size:10.5pt\">»</hi>EGO-DOKUMENTE <hi rend=\"\" style=\"font-size:10.5pt\">«</hi>“, in: Ders. „Ego-Dokumente. Annäherung an den Menschen in der Geschichte“, Berlin u.a. 1996, S. 11-30; hier. S. 15. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Siehe <ref target=\"https://www.osmikon.de/publizieren/ego-dokumente-veroeffentlichen\">https://www.osmikon.de/publizieren/ego-dokumente-veroeffentlichen</ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Siehe <ref target=\"https://ego-dokumente.osmikon.de/BV045328295/\">https://ego-dokumente.osmikon.de/BV045328295/</ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> <hi style=\"font-size:9pt\">Dr. Kornelia Konczal/Dr. Arpine Maniero: Projektkurs „Elsa Winokurow (1883-1983): eine deutsch-russische Biographie“.</hi> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schulze, Winfried</hi> (1996): \"Ego-Dokumente: Annäherung an den Menschen in der Geschichte? Vorüberlegungen für die Tagung \'EGO-DOKUMENTE\'\", in: Ders. (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ego-Dokumente. Annäherung an den Menschen in der Geschichte</hi>, Berlin u.a.: Akademie Verlag 11-30. '),('urn:cts:dhd:2022.ahmed_sajawel_linked_open_tafsir_rekonstruktion_der_entste:','Das Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Linked Open Tafsir</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> hat die Erstellung einer online abrufbaren Datenbank früher exegetischer Überlieferungsmaterialien auf Basis des Kommentarwerks von At-Tabari (gest. 310 n. H. / 923 n. Chr.) zum Ziel. Sein Werk <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Jami\' al-bayan \'an ta\'wil ay al-Qur\'an</hi> (kurz: Tafsir At-Tabari) kann nach heutigem Kenntnisstand als Sammlung des Großteils aller zu Anfang des 4./10. Jahrhunderts vorliegenden exegetisch relevanten Überlieferungen gelten. In der Datenbank werden die in diesen Überlieferungen enthaltenen Informationen zu historischen Begebenheiten zur Offenbarungszeit sowie den kulturellen, religiösen, sozialen und sprachlichen Rahmenbedingungen der Koranentstehung erfasst. Für die Erfassung der Überlieferungen bzw. Informationen in den Überlieferungen werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Daten und Programme insbesondere für das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Named Entity Recognition</hi> entwickelt, die den Erfassungsprozess signifikant beschleunigen. Das Projekt soll eine solide Forschungsgrundlage für Zugänge zur Reflexion der Offenbarungsdynamik(en) des Korans in der frühen Exegese schaffen. Die Datenbank wird insofern \"offen\" sein, als dass zu einem späteren Zeitpunkt weitere exegetische Kompilationen sowie frühere Überlieferungswerke hinzugefügt werden können. Weiterhin werden die beteiligten WissenschaftlerInnen diese digitalen Zugänge in ihren Forschungsprojekten im Hinblick auf das Islamische Recht, die Systematische Theologie, die Hadithwissenschaft, die Tafsirgeschichte, die Religionspädagogik und dem Maschinellen Lernen für klassische arabische Literatur reflektieren. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Datenbank:</hi> Die Erstellung der Datenbank erfolgt in mehreren Schritten: Zunächst sammeln die Projektbeteiligten bereits digital verfügbare Überlieferungen des Kommentarwerks von At-Tabari, um daraus ein erstes digitales Textkorpus zu erstellen. Im Anschluss wird eine Datenbank aufgebaut, die alle in den exegetischen Überlieferungen erhaltenen Informationen über das Offenbarungsumfeld (Mikro-, Makro- und Sprachumfeld), Lesarten (Qira\'at), intratextuelle Zusammenhänge (Wiederholung, Querreferenz, Abrogation, Spezifikation etc.) und insbesondere <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Named Entities</hi> (NEs: Ort, Zeit, Person etc.) als solche erfasst, markiert, vernetzt und auffindbar macht. Ein weiterer Arbeitsschwerpunkt liegt in der Erschließung der Überlieferungsketten (Isnade) und einzelner TradentInnen. Die Datenbank soll entsprechend verschiedener Forschungsinteressen genutzt werden können: So werden sich beispielsweise alle exegetischen Überlieferungen aus dem Werk Tafsir At-Tabari, welche verschiedene Koranverse mit einer bestimmten Person in Verbindung bringen, in einem einzigen Suchvorgang auffinden lassen. Ebenso werden sich durch die Datenbank unmittelbar Teilkorpora anzeigen lassen, die über dieselben TradentInnen überliefert worden sind. Es ist geplant, die Funktionalität der Datenbank sowie exemplarische Suchmöglichkeiten in Form von YouTube-Tutorials <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Footnote_Anchor\"><ref target=\"ftn2\" n=\"2\" /> </hi> vorzustellen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Annotation von Named Entities: </hi>Unter Named Entity Recognition (NER) versteht man die computerlinguistische Aufgabe, Eigennamen (NE) in Texten zu erkennen (z.B. Mekka, Asien, Tabari, Shia). Solche Eigennamen stehen im Kontrast zu Gattungsnamen, welche eine Klasse von Eigennamen umfassen (z.B. Stadt, Kontinent, Person, Organisation). Technisch gesehen sind für NER zwei Schritte notwendig: Zuerst müssen in einem laufenden Text die Inhaltselemente gefunden werden, die zu einem Eigennamen gehören, danach können diese Eigennamen semantischen Kategorien zugeordnet werden. In unserer aktuellen Annotationsarbeit haben wir aufbauend auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Guidelines für die Named Entity Recognition</hi> (Benikova 2014; Ahmed 2019) fünf semantische Hauptklassen für klassische arabische Texte unterschieden (Personen, Organisationen, Orte, Zeiten und Andere). Zurzeit annotiert unser Team aus Arabisten den arabischsprachigen Text, welcher durch einen OCR-Prozess auf historische Manuskripte der Koranexegesis von At-Tabari generiert wurde und uns im XML-basierten TEI-Format vorliegt. Auf Basis dieser digitalen Textsammlung werden von unseren Annotatoren die einzelnen Eigennamen mithilfe des Tools <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Oxygen XML Editor</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Footnote_Anchor\"><ref target=\"ftn3\" n=\"3\" /> </hi> identifiziert, markiert und als NE im TEI-Format abgespeichert. In der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Fig. 1</hi> bekommen wir einen Einblick in der Annotationsumgebung. Wir sehen, dass der Oxygen XML Editor in der Lage ist, den arabischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Right-to-Left</hi>-Text korrekt darzustellen, die markierten NEs farbig hervorzuheben und insgesamt den Annotatoren einen einfacheren Zugang zum Quelltext zu gewähren. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aktueller Stand der Annotationsarbeit und Ausblick:</hi> Aktuell haben wir bereits über 30.000 Sätze mit solchen NEs annotieren können, hinzu wird eine weitere solche Menge in der zweiten Phase der Annotation kommen. Zum Abschluss dieser Arbeit werden wir der DH-Fachcommunity den ersten Datensatz überhaupt für die klassische arabische Sprache von solcher Art und Dimension als Open-Source Ressource (Lizenz: CC-BY-4.0) auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">GitHub</hi> bereitstellen, welcher ein ideales Fundament für weiterführende Anwendungen von Sprachmodellen wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Word2vec </hi>(Mikolov 2013), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">LSTM </hi>(Lample 2016; Ahmed 2018), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">BERT </hi>(Devlin 2019) sein wird. Begleitend hierzu werden wir eine erste Datenanalyse mit eben diesen Sprachmodellen durchführen und über die Ergebnisse (Precision, Recall und F1-Score) berichten. Unsere innovative, interdisziplinäre Annotationsarbeit legt damit die ersten Bausteine für die Analyse klassischer arabischer Texte mit modernen Verfahren des Maschinellen Lernens, so dass auch der Bereich der Islamwissenschaft und historischen Theologie von der Digitalisierungswelle profitieren kann. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"http://www.linkedopentafsir.de/\">www.linkedopentafsir.de/</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <hi rend=\"Footnote_Characters\"> </hi> <ref target=\"http://www.youtube.com/watch?v=LJODcc_Gz50\"> <hi rend=\"Internet_Link\">www.youtube.com/watch?v=LJODcc_Gz50</hi> </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <hi rend=\"Footnote_Characters\"> </hi> <ref target=\"http://www.oxygenxml.com/\"> <hi rend=\"Internet_Link\">www.oxygenxml.com/</hi> </ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ahmed, S. and Mehler, A.</hi> (2018): “Resource-size matters: Improving neural named entity recognition with optimized large corpora”, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)</hi> (pp. 919-924). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ahmed, S., Stoeckel, M., Driller, C., Pachzelt, A. and Mehler, A.</hi> (2019): “BIOfid <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Dataset: Publishing a German gold standard for named entity recognition in historical biodiversity literature”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 23rd Conference on Computational Natural Language Learning</hi> (CoNLL) (pp. 871-880). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Benikova, D., Biemann, C. and Reznicek, M.</hi> (2014): “NoSta-D Named Entity Annotation for German: Guidelines and Dataset”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 9th International Conference on Language Resources and Evaluation</hi> (LREC) (pp. 2524-2531). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Devlin, J., Chang, M.W., Lee, K. and Toutanova, K.</hi> (2018): “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies</hi> (NAACL-HTL) (pp. 4171-4186). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lample, G., Ballesteros, M., Subramanian, S., Kawakami, K. and Dyer, C.</hi> (2016): ”Neural architectures for named entity recognition”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies</hi> (NAACL-HTL) (pp. 260-270). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G.S. and Dean, J.</hi> (2013): “Distributed representations of words and phrases and their compositionality”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Advances in neural information processing systems</hi> (NIPS) (pp. 3111-3119). '),('urn:cts:dhd:2022.akkermann_miriam_auffuehrungsinformationen_in_der_mixed_music:','Eine aktuelle Herausforderung ist in vielen Bereichen der Musik und der Darstellenden Künste die Strukturierung und Kategorisierung von vorhandenen Aufführungsinformationen. Diese ermöglichen es nicht nur, entsprechende Aufführungen zu beforschen, sondern erlauben es auch perspektivisch, Querverweise und Verlinkungen zu anderen, bereits bestehenden Datenbanken, Archiven und Bibliothekskatalogen zu setzen (Dennerlein 2020). Für musikalische Aufführungen sind solche Informationen sehr heterogen und reichen von Angaben zu Ort und aufführenden Personen bis hin zur verwendeten Instrumentierung und Tonaufnahmen von Einzelaufführungen. Für Verweise zu anderen Informationsquellen ist daher, neben einer guten systematischen Aufbereitung der Informationen selbst, auch die Etablierung übergreifender Kategoriesysteme und (Daten-)Modelle nötig, die eine Verlinkung und auch eine adäquate Darstellung der vorhandenen Inhalten ermöglichen. Besonders herausfordernd ist diesbezüglich die Betrachtung Elektroakustischer Musik und Computermusik, zwei Bereiche, die neben der Kategorisierung bekannter musikbezogener Inhalte auch eine Auseinandersetzung mit den sich schnell entwickelnden Technologien erfordern, die diese Musik grundlegend prägen. Dies wird unter anderem an der im deutschsprachigen Raum genutzten Gemeinsame Normdatei GND deutlich, einem institutionsübergreifenden Format um Inhalte wissenschaftlicher und kultureller Art zu beschreiben und entsprechend die beschriebenen Inhalt kooperativ nutzbar zu machen. Elektroakustische Musik und Computermusik werden bisher in der GND nicht explizit berücksichtigt (Bircher & Wiermann 2018: 2), sondern unter ‚Elektronische Musik‘<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> subsummiert. Dies bringt grundlegende terminologische Herausforderungen mit sich, sowohl in Bezug auf eventuelle Zuordnungen zu Normdaten als auch hinsichtlich der in den Quellen vorhandenen Bezeichnungen: zum einen ist der Begriff ‚Elektronische Musik‘ in der Musikforschung nicht eindeutig und verändert im Laufe des 20. Jahrhunderts gruppenabhängig die Bedeutung, zum anderen spiegeln gerade die vielfältigen wie nicht einheitlichen Bezeichnungen der technischen Instrumentierung implizit die (Weiter-)Entwicklung der Technologien und den jeweiligen Blick auf dieselben wider – zwei Aspekte, die wiederum als Anzeichen musikpraktischer Tendenzen gelesen werden können. Am Beispiel von Mixed Music Kompositionen, die in den 1980er Jahren am IRCAM entstehen, werden im Folgenden einige begriffliche Unschärfen aufgezeigt und anhand eines bestehenden Aufführungsdatensatzes Herausforderungen für die Kategorisierung der Instrumentierung veranschaulicht. Abschließend wird kurz diskutiert, welche Auswirkungen diese Konstellation auf die Aufführungsinformationen haben kann und inwiefern diese Inkonsistenzen in einer etwas weiter gefassten Betrachtung als Indikatoren aufführungspraktischer Aspekte gelesen werden können. Für Werkbeschreibung musikalischer Arbeiten wird im Rahmen der GND auf zwei Listen verwiesen, eine beinhaltet normierte Besetzungsangaben (AH-001) und eine Begriffen für die Kompositionsart (AH-002). In den Besetzungsangaben werden für die Instrumentierung vier Bezeichnungen gelistet, die für den Bereich Elektroakustische Musik und Computermusik zutreffen: ‚Elektronik (Musik)‘, ‚Live Elektronik‘, ‚Tonband‘ und ‚Zuspielaufnahme‘. Die Bezeichnungen ‚Lautsprecher‘ und ‚Tonspur (Zuspielaufnahme)‘ werden zwar genannt, aber nicht als Besetzung klassifiziert (DNB 2020b: 17 und 27). Unter „Verwendungshinweise und Erläuterungen“ sind Zusätze dargelegt, die eine Zuordnung zu den Begriffen erleichtern sollen. Für ‚Elektronik‘ ist beispielsweise konkretisiert: „Für nicht-spezifische, passive elektronische Klang- und Bilderzeugung (Computermusik, konkrete Musik u. a.). Elektronik wird immer als ein Instrument gezählt. Nicht zu verwechseln mit Live-Elektronik oder Zuspielaufnahme. Bloße Verstärkung wird nicht als Elektronik erfasst.“ (DNB 2020b: 11) Computermusik scheint damit der Besetzungsangabe ‚Elektronik‘ zugeordnet zu sein, wobei die ‚aktive‘ Klangerzeugung ebenso ausgeschlossen wird, wie das Zuspielen eines vorgefertigten Audio-Tracks, was als ‚Zuspielaufnahme‘ definiert wird (DNB 2020b: 29). Noch größer wird die Herausforderung einer passenden Zuordnung bei der Betrachtung von sogenannten ‚Mixed Music‘-Kompositionen. Dies bezeichnet musikalische Arbeiten, die – nach der heute gängigen, breiten Definition – zwei Bereiche vereinen: einen instrumentalen Teil, bei dem die Klänge live von Musikerinnen und Musikern erzeugt werden und einen elektronischen Teil, bei dem Klänge elektroakustischen Ursprungs – von einem Tonband bis hin zu digitaler Klangsynthese – über Lautsprecher verbreitet werden (Boutard & Féron 2017; Boutard & Marandola 2014). Frühe Mixed Music Kompositionen sind oft für traditionelle Musikinstrumente und Zuspielband bzw. Tonband komponiert, enthalten also vorproduzierte audiovisuelle Tracks oder Tonaufnahmen, die teilweise im Original mit der Angabe ‚Tonband‘ versehen sind (DNB 2020b: 27). Diese Beschreibung unterliegt jedoch verschiedenen Kategorien: Während die Bezeichnung ‚Tonband‘ für Stücke verwendet werden soll, die für Tonband komponiert sind, soll ‚Zuspielaufnahme‘ verwendet werden, wenn das Tonband nur zur Zuspielung Verwendung findet. Diese Unterscheidung ist nicht aussagekräftig, da auch eine ‚Zuspielaufnahme‘ vorproduziertes audiovisuelles oder auditives Material umfasst (DNB 2020b: 29). Noch komplizierter wird es, wenn in späteren Aufführungen vormalige Tonbandeinspielungen mit Live Elektronik-Equipment substituiert werden. Für die Instrumentierung ‚Live Elektronik‘ liegen keine weiteren technischen Definitionen vor (DNB 2020b: 18). Eine andere Perspektive auf die Aufführungsinformationen von Mixed Music präsentieren Serge Lemouton und Samuel Goldszmidt in dem von ihnen erarbeiteten Datenmodell für die interne IRCAM Datenbank Sidney (Lemouton und Goldszmidt 2016). In Sidney können dezidiert Dokumentationen zu den Aufführungen einer Komposition, beispielsweise technische Pläne, Set-up Beschreibungen und auch Programmcode abgelegt werden, die im Laufe der Zeit entstehen. Das Modell ist darauf ausgerichtet, die Informationen insbesondere mit Berücksichtigung der verschiedenen Fassungen, unterschiedlichen Beschreibungsarten und implementierten Technologien zu archivieren. Lemouton und Goldszmidt entwerfen hierfür ein Datenmodell, das die Informationen auf zwei Ebenen in verschiedene Kategorien (Gruppe: work, event, natural person, person function, user; und Inhalt: WorkSidney, WorkFile, VersionFile, Version, VersionNaturalPerson, VersionEquipment) untergliedert und miteinander in Verbindung bringt (Lemouton und Goldszmidt 2016: 4). In Sidney selbst gibt es keine weitere Klassifizierung der (elektroakustischen bzw. Computer Musik-)Kompositionen, die Suche ist nach Personen, Kompositionen und Aufführungsdatum strukturiert. Auch die Benutzeroberfläche der Datenbank Identifiants et Référentiels pour l’enseignement supérieur et la recherche IdRef der Agence bibliographique de l’enseignement supérieur (ABES) ist primär auf Personen- und Werk-/Objektsuche ausgerichtet. Die freie Suche in der IdRef bietet dennoch in Bezug auf Elektroakustischer Musik und Computermusik eine durchaus umfangreiche Verschlagwortung von Inhalten; nicht alle Kategorien sind jedoch im Katalog Rameau existent, sondern es werden auch Schlagworte verlinkter Datenbanken angezeigt. So sind einerseits die Begriffe ‚Musique électroacoustique mixte‘ und ‚Musique mixte‘ sowie ‚Musique mixte acoustique et électronique‘ vorhanden, andererseits werden Begriffe wie ‚Musique élektroacoustique‘, ‚Computer Music‘ und ‚Electronic Music‘ aus verlinkten Systemen übernommen, darunter auch die offen zugänglichen Datenbanken des IRCAM (IdRef 2021). Die Unschärfen in der Kategorisierung, wie sie beispielsweise bei der Instrumentierung zu sehen sind, werden zusätzlich von terminologischen Herausforderungen begleitet, die in vielfältiger Art und Weise an die eingesetzten Technologien gebunden sind. So werden Mixed Music-Aufführungen in den Quellen einerseits mit unspezifischen (technisch orientierten) Überbegriffen bedacht, während andererseits eine große Vielfalt an individuell beschriebenen Technologien in den Dokumentationen und Aufführungsinformationen zu finden sind. Der Begriff ‚Computer‘ wird beispielsweise sowohl im Sinne einer Objektbezeichnung für eine Zusammenstellung von Hardware- und Softwareelementen verwendet, als auch als Benennung einer allgemeinen Recheneinheit. Der Begriff ‚Tonband‘ (‚Tape‘/‚Bande‘) bezeichnet einerseits das physische Trägermaterial, wird andererseits aber auch dafür verwendet, um zu beschreiben, dass eine vorgefertigte Tonspur – unabhängig vom Speichermedium – vorhanden ist (Akkermann 2021). Beide Begriffe, ‚Computer‘ und ‚Tonband‘ verweisen darauf, dass es eine technische Klangwiedergabe gibt, sagen jedoch nichts darüber aus, welchen Ursprung die Klänge haben, welche technische Spezifikation vorliegt (z.B. Anzahl der Spuren) oder in welcher Art und Weise die Klänge wiederzugeben sind. Entgegen der ungenauen Begrifflichkeit bilden die jeweiligen Beschreibungen jedoch gleichzeitig ein Selbstverständnis hinsichtlich der beschriebenen Technologien ab: sie zeigen an, welchen Fokus eine Dokumentation oder Beschreibung setzt und verweisen auch auf den Blick der Erstellenden auf die implementierten Technologien (Akkermann 2021). Die Bezeichnungen verweisen mitunter auch auf die Geschichte der eingebundenen Technologien, so ist es beispielsweise bis in die 1990er Jahre durchaus üblich, dass bestimmte Programmiersprachen oder Programme nur auf einer bestimmten Hardware ausgeführt werden können. Zeitweise impliziert daher die Erwähnung einer Programmiersprache oder Software zwangsläufig auch die Verwendung einer bestimmten Hardware. Zudem sind komplexere (digitale) technische Geräte nicht frei verfügbar und bis in die 1990er Jahre nur an bestimmten Institutionen zugänglich; auch ein Produktionsort gibt also eventuell Hinweise auf die verwendete Technologie. Dieser enge Zusammenhang von Hardware und Software wird unter anderem von Curtis Roads durch eine 1996 veröffentlichte Liste herausgestellt, in der Roads unter dem Titel „Unit-Generator-based languages“ 19 Programme benennt, die zwischen 1978 und 1992 zur Steuerung von Echtzeit-DSPs entwickelt werden, sowie die jeweiligen Host-Rechner, die grundlegenden Programmiersprachen, die verwendeten DSPs und die individuellen Standorte skizziert (Roads 1996: 807f). Die Zusammenstellung zeigt, dass bis in die 1990er Jahre einzelne Programme an die jeweiligen Prozessoren angepasst werden müssen, was bedeutet, dass spezielle Programme an bestimmte Hardware gebunden waren, und, dass für jede Aufführung mit anderem Equipment neue Versionen der Programme erstellt werden mussten. Dies kann als eine Erklärung für die Vielfalt der Bezeichnungen gesehen werden, die bei den Beschreibungen der technischen Instrumentierung zu finden ist. Eine andere Erklärung ist sicher auch, dass die schnellen technologischen Entwicklungen in vielen Wiederaufführungen Updates der Technologien zwingend notwendig machen (Akkerrmann 2020). Wie groß die daraus resultierende Bandbreite an Bezeichnungen ist, kann exemplarisch an Aufführungsinformationen von Mixed Music Kompositionen gezeigt werden, die in den 1980er Jahren und den 2000er Jahren am Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique IRCAM in Paris erarbeitet und (wieder-)aufgeführt wurden. Die Aufführungsinformationen entstammen Programmheften aus den Spielzeiten 1979/80 bis 1990/1991 und 1999/2000 bis 2010/11 aus der Mediathek des IRCAM, sowie den IRCAM-Datenbanken Brahms und Sidney. Da es keine zentrale Datenbank für Aufführungen am IRCAM gibt, wurden die Daten manuell im Zeitraum 2015/2020 erhoben und in Listen zusammengefügt. Im ersten Schritt wurden die erhobenen Informationen systematisiert und in Überkategorien zusammengefasst, wie beispielsweise Informationen zur aufgeführten Komposition, Informationen zur Organisation der Aufführung (u.a. Ort, Zeit, Anlass), an der Aufführung beteiligte Personen(-gruppen), akustische Instrumentierung der Aufführung, und technische Instrumentierung der Aufführung. Bei dieser ersten Zusammenstellung der insgesamt 397 Mixed Music Aufführungen, die für diese zwei Dekaden im Umfeld des IRCAM herausgearbeitet werden konnten, wird eine große Vielfalt in den Bezeichnungen der technischen Instrumentierung sichtbar. Während 58 Begriffe nur einmal verwendet werden, sind die meist genannten Beschreibungen: ‚électronique‘ (235), weitere vier Mal mit dem Zusatz ‚de chambre‘ und zehn Mal mit ‚en temps réel‘. Demgegenüber stehen einmal ‚électroacoustic‘ bzw. drei Mal ‚elektronik‘, ,Bande‘ (12)‚ ‚Midi‘ (17), ‚Ordinateur‘ (8) und ‚Synthetiseur‘ (18). In dieser Zusammenstellung wird berücksichtig, was in den Beschreibungen zu den Kompositionen in den jeweiligen Aufführungsunterlagen verzeichnet ist. Es fällt auf, dass die Beschreibungen der Technologien von sehr detaillierten Angaben, beispielsweise der Name eines verwendeten Programms, z.B. ‚Max‘ oder die Bezeichnung eines bestimmten Klangprozessors bis hin zu sehr generalisierenden Angaben wie ‚electronique‘ reichen, wobei die generalisierenden Angaben überwiegen. Zudem sind viele sehr ähnliche Bezeichnungen oder synonyme Bezeichnungen in verschiedenen Sprachen (Französisch, Englisch und Deutsch) zu finden, was mit die hohe Anzahl der unterscheidbaren Beschreibungen erklären kann. In einem zweiten Schritt wird die Beschreibung einzelner Technologien genauer betrachtet. Hierbei wird untersucht, inwieweit die Beschreibung ähnlicher Technologien bei verschiedenen Aufführungen differieren und wie sich diese technische Instrumentierung zu einer etwas allgemeineren Klassifizierung verhält, beispielsweise einer, die, wie in der Klassifizierung der GND anklingt, an der Art der technischen Klangdarbietung angelehnt ist. Denn, entgegen einer historisch nachvollziehbaren Erwartung, ist nicht der Begriff ‚Tape‘ oder ‚Bande‘ (Tonband), sondern der Begriff ‚Elektronik‘ in der Beschreibung der Aufführungen am häufigsten zu finden. Auch unterscheiden sich die Angaben zu den Aufführungen in den Programmheften signifikant von den Angaben, die insbesondere in der Datenbank Sidney zu finden sind. Statt einer Präzisierung der Technologien, wie sie in der Dokumentation stattfindet, werden in der Beschreibung der Aufführungen weiterhin die ursprünglichen Begriffe verwendet, auch wenn diese nicht mehr auf die gleiche Technik verweisen, wie bei den Premieren (Akkermann 2020). Gleichwohl ist auch eine Kategorisierung der zusammengefassten Beschreibungen nicht einfach, so sind auch mit Ausgleich der Übersetzungen weiterhin 42 verschiedene Begrifflichkeiten (einschließlich Varianten) benannt. Die Auswertung der ersten Zusammenstellung der Aufführungsinformationen zeigt, dass zwar eine große Varianz bei den Beschreibungen vorliegt, die Komplexität oder Ungenauigkeit der verzeichneten Technologien sich jedoch nicht (zwingend) negativ auf die Wiederaufführung einer bestimmten Komposition auswirkt. Wird beispielsweise die Frage nach einer Wiederaufführung mit der Größe der Ensembles in Relation gesetzt, so wird deutlich, dass am IRCAM vorrangig Kompositionen in kleiner Besetzung Wiederaufführungen erfahren. Die Sidney-Einträgen zeigen aber auch, dass es sich oft um Stücke handelt, deren technische Anlage sich entweder einfach in ein digitales Format umsetzen lässt, oder deren ‚Elektronik‘ eine Klangsynthese per Synthesizer umfasst, was in den Aufführungsdaten selbst oft nicht direkt zu sehen ist. Die originalen Synthesizer bleiben in den Aufführungen meist lange in Benutzung, auch, da sie weniger den technischen Veränderungen unterliegen wie komplexere Set-ups mit vielen technischen Einzelkomponenten. Eine Ausnahme bildet hier beispielsweise Boulezs Komposition Répons, die trotz großem Ensemble und komplexem Technologieeinsatz seit den 1980er Jahren regelmäßig aufgeführt wird. Insgesamt zeigt sich, dass Aufführungsinformationen verschiedene Aspekte anzeigen, die auch als Indikatoren für musikpraktische Ausprägungen gesehen werden können. So ist festzustellen, dass in der Darstellung der Musikstücke eher wenig Akzente auf die Darstellung der implementierten Technologien gelegt wird, obwohl die Technologien gerade aus historischer und analytischer Perspektive eine zentrale Rolle einnehmen. Gleichwohl führen die Inkonsistenzen in den Beschreibungen, große Abweichungen zwischen existierenden Kategoriesystemen und auch Änderungen der Bezeichnungen bei Wiederaufführungen oft zu irreführenden Annahmen hinsichtlich der technischen Instrumentierung einer Komposition, was wiederum dazu führen kann, dass Kompositionen in Klassifikationssystemen zu Kategorien zugeordnet werden, die sie inhaltlich nur bedingt ausfüllen. Diese wechselseitige Unschärfe kann positive wie negative Auswirkungen auf mögliche Wiederaufführungen haben: So können einerseits Kompositionen trotz technischer Komplexität ob ihrer Klassifizierung z.B. als ‚Tape‘-Komposition auf den ersten Blick einfach umsetzbar erscheinen und in Programme aufgenommen werden ohne von technischen Herausforderungen abgeschreckt zu werden. Andererseits kann es dazu führen, dass die Kompositionen eher eine Wiederaufführung erfahren, die gut such- und findbar in den gängigen Datenbanken erfasst sind und über Verlinkungen ggf. umfangreiches Zusatzmaterial anbieten. Berücksichtig man, dass einige technische Informationen verloren gehen, wenn sie nicht innerhalb eines gewissen Zeitraums angepasst oder entsprechende Hardware nachhaltig gesichert werden, kann eine Nichtauffindbarkeit im Laufe der Zeit auch zu einer Nichtaufführbarkeit führen. Die hier beschriebene Betrachtung der Bezeichnungen der technischen Instrumentierung ist ein Aspekt, an dem sich zeigen lässt, dass die in den Kategorisierung entstehen Ungenauigkeiten sowohl zu Fehlannahmen hinsichtlich der Quelleninhalte als auch zu (ggf. unbeabsichtigter) Selektion führen können, da jede Kategorisierung auch einen impliziten Blick auf die Quellen festschreibt. Ein systematischer Blick auf aufführungsbezogene Aspekte von Mixed Music kann damit helfen, die Perspektive auf den musik- und kulturhistorischen Kontext weiter auszudifferenzieren. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> In der GND ist in der Liste der maßgeblichen Begriffe für die Kompositionsart AH-002 nach RDA 6.14.2 vom 13.10.2020 nur der Titel „Elektronische Musik (nur für Zusammenstellungen)“ hinterlegt (DNB 2020a).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Akkermann, Miriam</hi> (2020): Neue Versionen, neue Urheber. Archiv-Zuwachs durch Technikentwicklung. In Simon Schrör (Hrsg.), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tipping Points. Interdisziplinäre Zugänge zu neuen Fragen des Urheberrechts</hi>, 241–252. Baden-Baden: Nomos. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Akkermann, Miriam</hi> (2021): Vocabulary ruts in Mixed Music – multifarious terms with many ascriptions. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the International Computer Music Conference</hi>. Santiago de Chile 10.5281/zenodo.4161673. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bircher, Katrin / Barbara Wiermann</hi> (2018): Normdaten zu „Werken der Musik“ und ihr Potenzial für die digitale Musikwissenschaft. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">BIBLIOTHEK – Forschung und Praxis</hi> Preprint (AR 3218). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boutard, Guillaume / Françoise-Xavier Féron</hi> (2017): La Pratique interprétative des Musiques Mixtes avec Électronique Temps Réel: Positionne-ment et Méthodologie pour Étudier le Travail des Instrumentistes. In Alain Bonardi (Hrsg.), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Analyser la musique mixte</hi>, 39–60. Paris. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boutard, Guillaume / Fabrice Marandola</hi> (2014): Mixed Music Creative Process Documentation Methodology: Outcomes of the DIP-CoRE Project. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 9th Conference on Interdisciplinary Musicology – CIM14.</hi> Berlin. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lemouton, Serge / Samuel Goldszmidt</hi> (2016): La préservation des œuvres du répertoire IRCAM: Présentation du modèle Sidney et analyse des dispositifs temps réel, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journées d’Informatique musicale</hi> hal-01944619. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Roads, Curtis</hi> (1996): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">The Computer Music Tutorial. </hi>MIT Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dennerlein, Katrin</hi> (2020): Panel „Datamodelling History of Drama and (Musical)theater“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DhD 2020 „Spielräume: Digital Humanities zwischen Modellierung und Interpretation“.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DNB</hi> (2020a): Liste der maßgeblichen Begriffe für die Kompositionsart. https://wiki.dnb.de/download/attachments/106042227/AH-002.pdf [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">DNB </hi>(2020b): Liste der normierten Besetzungsangaben. https://wiki.dnb.de/download/attachments/106042227/AH-001.pdf [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">IdRef </hi>(2021): Bibliographie zu den Suchen \"Instruments de musique électronique\" https://www.idref.fr/027235122 sowie \"Musique électroacoustique\" https://www.idref.fr/029771471# [letzter Zugriff 25. November 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">IRCAM</hi> (1979-1991, 1999-2010): Programmhefte, Paris. '),('urn:cts:dhd:2022.althage_melanie_digitale_methodenkritik_die_integration_co:','Das vorliegende Proposal basiert auf dem Dissertationsprojekt “Mining the Historian’s Web – Methodenkritische Reflexion quantitativer Verfahren zur Analyse genuin digitaler Quellen am Beispiel der historischen Fachkommunikation”. Im Zentrum steht die Untersuchung der Adaptierbarkeit etablierter Textanalysemethoden der Digital Humanities und Computerwissenschaften für historische Quellen und Forschungsfragen sowie die Entwicklung von Strategien zur Integration dieser Methoden in den Werkzeugkasten der Historiker:innen. Die digitale Durchdringung der Alltags- und Arbeitswelt hat die Art und Weise des Forschens in den Geistes- beziehungsweise Geschichtswissenschaften modifiziert: Nicht nur das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">womit</hi>, sondern auch das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">worüber</hi> geforscht wird, ist zunehmend geprägt von “Digitalität”, also dem Umstand, dass die Quellen als maschinell (re-)produzierte wie verarbeitbare Daten vorliegen, d.h. als “in Zahlen gefasste Informationen” (Emich 2019: 213), die abstrakte Repräsentationen und Rekonstruktionen von Objekten, Konzepten oder Ereignissen darstellen (Schöch 2013; Drucker 2011; Owens 2011). Die (kommunikations-)technologischen Entwicklungen seit Mitte des 20. Jahrhunderts begünstigten einerseits die von umfangreichen Digitalisierungsprojekten angestoßene freiere und ortsunabhängige Zugänglichkeit zum digitalisierten kulturellen Erbe über bspw. Archiv- oder Bibliotheksdatenbanken im Web.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Andererseits führten sie zu einem grundlegenden Wandel der gebräuchlichen Kommunikationsverfahren sowie der Mediennutzung im Beruflichen wie im Privaten. Dadurch entstanden neuartige, multimediale und genuin digitale Quellengattungen, die nicht zuletzt für die Zeitgeschichte von essenzieller Bedeutung sind (u.a. Milligan 2019; Haber 2012; Patel 2011). Digitale Quellen, gleich ob es sich um <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digitized</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">born-digital</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">reborn-digital </hi>handelt (nach Brügger 2012), sind und werden aus dem geschichtswissenschaftlichen Forschungs- und Erkenntnisbildungsprozess nicht mehr wegzudenken (sein). Entsprechend erfährt die Frage zunehmend Aufmerksamkeit, ob und inwiefern die klassische Quellenkritik auf diese neuen Quellentypen angewendet werden kann (u.a. Föhr 2019; Margulies 2009).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Indes sind Untersuchungen, die sich damit auseinandersetzen, was es heißt, mit digitalen und insbesondere <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">genuin digitalen</hi> Objekten als Forschungsressource zu arbeiten, bislang sowohl in praktischer als auch in theoretischer Perspektive in den Geschichtswissenschaften noch unterrepräsentiert (Aufschläge: Hiltmann et al. 2021; Fickers 2020; Milligan 2019; Schreiber 2012). Eine wesentliche Säule des Dissertationsprojekts ist daher die Untersuchung der epistemologischen Konsequenzen der computergestützten Analyse textbasierter, originär digitaler Quellen für den historischen Forschungsprozess: Was heißt es, Text zunächst als Daten und erst in zweiter Instanz als Bedeutungsträger zu verarbeiten? Welche epistemologischen Veränderungen gehen mit der Untersuchung digitaler Objekte einher, wenn sie nicht lediglich als Surrogat für ein physisches Objekt verstanden werden, sondern die Digitalität als ihre substantielle Eigenschaft berücksichtigt wird? Dies erfolgt am Beispiel der digitalen historischen Fachkommunikation und damit anhand genuin digitaler Quellen. Ihre spezifischen Eigenschaften als maschinell prozessierbare Daten legen den Einsatz digitaler Werkzeuge und Methoden nahe. In den Digital Humanities haben sich dementsprechend eine Reihe von digitalen Methoden zur Auswertung von Textdaten etabliert wie bspw. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi>, die auch in den Geschichtswissenschaften nachgenutzt werden und in nutzerfreundlichen Werkzeugen wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DARIAH-DE TopicsExplorer</hi> (Simmler et al. 2019) oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Voyant Tools</hi> (Sinclair/Rockwell 2016) implementiert sind. Solche Methoden stammen allerdings nicht selten aus fachfremden Disziplinen mit je eigenen theoretisch-methodologischen Annahmen respektive Erkenntnisinteressen, die im Kontrast zu geschichtswissenschaftlichen Forschungstraditionen stehen können; sie sind daher nicht ohne Weiteres auf historische Anwendungsfälle übertragbar. Folglich ist die Frage zu stellen, wie die Kluft zwischen historischer Fachdisziplin und fachfremder Methode identifiziert und überwunden werden kann, um sie produktiv in den Werkzeugkasten der Historiker:innen zu integrieren. Die epistemologischen Implikationen, die mit diesen Methoden und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tools</hi> für die Arbeit mit historischen Quellen sowie für die Wissensproduktion zusammenhängen, werden erst in jüngerer Zeit aus spezifisch geschichtswissenschaftlicher Perspektive intensiver erforscht (Hiltmann et al. 2021; Fickers 2020; Braake et al. 2016; Wettlaufer 2016). Da eine systematische Werkzeug- und Methodenkritik, die den verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Methoden begleiten muss, allerdings bislang für die Geschichtswissenschaften weitestgehend Desiderat geblieben ist, ist es Ziel der Dissertation, in Anlehnung an Diskussionen rund um <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tool</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Algorithmic Criticism</hi> (Es/Schäfer/Wieringa 2021; Dobson 2019; Ramsay 2011) zu ihrer Ausbildung einen Beitrag zu leisten. Dafür ist es notwendig, die Verfahren hinsichtlich der in sie eingeflossenen Annahmen einzuordnen, kritisch zu reflektieren und gegebenenfalls entsprechend des Erkenntnisziels anzupassen oder Alternativen aufzuzeigen; hierbei sind insbesondere die Erkenntnisgrenzen für historische Forschungsvorhaben zu dokumentieren. Dabei gilt es zu reflektieren, inwiefern die computergestützten Berechnungen den interpretativen Akt als Kerngeschäft der Geschichtsschreibung selbst beeinflussen. Der Vortrag wird anhand der Methode <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Topic Modeling</hi> erste anwendungsbezogene und methodenkritische Erkenntnisse zu ihrer produktiven Integration in den historischen Forschungsprozess präsentieren, und dabei speziell die für die Geschichtswissenschaften zentralen Aspekte der Historizität und Relationalität berücksichtigen. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Die Potenziale ihrer Verknüpfung zeigen Projekte wie </hi> <hi rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Europeana</hi> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">: </hi> <ref target=\"https://www.europeana.eu/de\"> <hi rend=\"underline\" style=\"font-size:10pt\">https://www.europeana.eu/de</hi> </ref> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> [letzter Zugriff 29.11.2021].</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Dass dies nicht allein die Geschichtswissenschaften betrifft, zeigt die interdisziplinär angelegte Workshopreihe im Rahmen der vDHd 2021 von Jonathan D. Geiger et al.: “Digitale Quellenkritik: Ein neues Kapitel”, in: </hi> <hi rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">vDHd 2021</hi> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (Blog), erschienen am: 28.01.2021, URL: </hi> <ref target=\"https://vdhd2021.hypotheses.org/288\"> <hi rend=\"underline\" style=\"font-size:10pt\">https://vdhd2021.hypotheses.org/288</hi> </ref> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> [letzter Zugriff 29.11.2021].</hi> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Braake, Serge ter / Fokkens, Antske / Ockeloen, Niels / Son, Chantal van</hi> (2016): “Digital History: Towards New Methodologies” in: Bozic, Bojan / Mendel-Gleason, Gavin / Debruyne, Christophe / O’Sullivan, Declan (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational History and Data-Driven Humanities</hi>. Cham: Springer 23–32. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brügger, Niels</hi> (2012): “When the Present Web is Later the Past: Web Historiography, Digital History and Internet Studies”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">HSR</hi> 37, 4: 102–117. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dobson, James E.</hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Critical Digital Humanities. The Search for a Methodology</hi>. 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Web. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://voyant-tools.org/\">http://voyant-tools.org/</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wettlaufer, Jörg</hi> (2016): “Neue Erkenntnisse durch digitalisierte Geschichtswissenschaft(en)? Zur hermeneutischen Reichweite aktueller digitaler Methoden in informationszentrierten Fächern”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ZfdG</hi> 1: 10.17175/2016_011. '),('urn:cts:dhd:2022.andorfer_peter_nerdpool_datenpool_fuer_named_entity_recogni:','In digitalen Editionen ist die automatische Erkennung und Annotation von Personen, Orten und Datumsangaben eine wichtige Aufgabe, die langfristig die händische Annotation ablösen wird. Machine Learning (ML) und Named Entity Recognition (NER) spielt dabei eine zentrale Rolle.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Historische Texte bilden noch ein Problem, da oft zu wenig Trainingsmaterial zur Verfügung steht, um entsprechende ML-Modelle zu trainieren. Andererseits werden seit über 30 Jahren digitale Editionen mit strukturierten Daten produziert, die diese Lücke füllen könnten. Das von CLARIAH-AT finanzierte Projekt NERDPool versucht einerseits existierende (XML/TEI kodierte) Editionsdaten zu nutzen und daraus einen Pool an Trainingsdaten zu generieren, sowie andererseits Workflows zu erproben und zu implementieren, die es erlauben, einfach und effizient bestehende Korpa manuell zu annotieren. Den Schwerpunkt setzt das Projekts auf frühneuzeitliche deutsche Texte, ein Sprachstufe für die es wenig NER Material gibt. Die Datensätze werden über die Webapplikation https://nerdpool-api.acdh-dev.oeaw.ac.at/ respektive über eine impelementierte offene API veröffentlicht und können etwa mit Hilfe eines eigenen Python-Clients (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/acdh-oeaw/nerdpool-client\" />, 14. Juli 2021) heruntergeladen werden. Mit Stand Juli umfasst NERDPool rund 23.500 annotierte Datensätze. Darunter sind etwa Akten vom Regensburger Reichstag von 1576 (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://reichstagsakten-1576.uni-graz.at/\"> <hi rend=\"underline\">https://reichstagsakten-1576.uni-graz.at</hi>), </ref> Ministerratsprotokolle Österreichs und der österreichisch-ungarischen Monarchie 1848–1918 oder die ersten Ausgaben des Wienerischen Diariums (um 1750). Die in NERDPool gesammelten Daten sind stets das Resultat manueller Annotation. Die konkrete Annotationsarbeit erfolgte im Kontext der Erstellung einer XML/TEI kodierten Digitalen Edition. Hier wurden Personen, Orte, Datumsangaben mit entsprechenden TEI Tags annotiert. Die Daten werden über die GitHub API direkt von einem Repo abgerufen und dahingehend weiterverarbeit, als die annotierten Textknoten gelesen und die Offsets der annotierten Elemente extrahiert werden ( <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/acdh-oeaw/acdh-tei-pyutils\" />). Konkret wird ein Nodeset wie `&lt;p&gt;&lt;placeName&gt;Wien&lt;/placeName&gt; ist eine Stadt.&lt;/p&gt;` in folgenden JSON-Eintrag `{“text”: “Wien ist eine Stadt.”, “entities”: [0, 3, “LOC”]}` konvertiert und anschließend in die Django basierte Webapplikation nerdpool-api importiert. Ein zweiter Ansatz setzt auf das Annotationstoolkit Prodigy (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://prodi.gy/\" />). Das kostenpflichtige und teilweise closed sourced Softwarepaket bietet ein äußerst effizientes Annotationsinterface und lässt sich sehr gut adaptieren, beispielsweise durch das Hinzufügen sogenannter ‘custom loaders’, welche Textdaten in das Annotationsinterface streamen und es so etwa erlauben Texte aus bestehenden APIs mit Prodigy zu annotieren. Mit einem solchen Loader „pr_transkribus.py“ <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-ad39e723-7fff-e97e-86\" /> (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/acdh-oeaw/acdh-prodigy-utils/blob/master/pr_transkribus.py\" />) wurden etwa Texte direkt aus Transkribus über die Transkribus-API (<ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://transkribus.eu/TrpServer/Swadl/wadl.html\" />) in Prodigy geladen. Die Orchestrierung der einzelnen Prodigy-Instanzen, das notwendige Usermanagement der einzelnen Annotator*Innen sowie die Sicherung und Zusammenführung der Annotationsdaten erfolgt mittels Django, Postgresql, Nginx und dem Container Management Tool Portainer (ptr target=\"https://github.com/acdh-oeaw/nerdpool\"/&gt;). In der konkreten Implementierung der obene beschrieben Workflows bereitete vor allem die für Prodigy notwendige Tokenisierung und die darauf aufbauende Segmentierung (Sentence-Splitting) Probleme: Die Syntax und Satzlänge historischer weicht teils massiv von jenen zeitgenössischer Texte - welche gemeinhin zum Training von NLP Modellen verwendet werden - ab. In historischen Texten finden sich viele zum Teil heute nicht mehr gängige Abkürzungen (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://abbr.acdh.oeaw.ac.at/\">https://abbr.acdh.oeaw.ac.at</ref>) bzw. Trenn- und Satzzeichen - was sich wiederum ungünstig auf die Tokenisierung auswirkt. Was das Problem einer automatisierten Satzsegmentierung betrifft, so wurde darauf zum Teil verzichtet und die Texte anhand von formalen Kriterien wie beispielsweise manuell annotierter (XML/TEI) oder von Layouterkennung erkannter Absätze geteilt. Dies hat den Vorteil, dass die Annotationssamples nicht an den falschen Stellen unterbrochen werden, führt aber Teilweise zu sehr langen Annotationssamples, welche das Annotieren vor allem über ein auf Effizienz ausgerichtete System wie Prodigy erschwert. In einem anderen Ansatz wurde das zur Tokenisierung verwendete Spacy Modell um eine Liste von Abkürzungen erweitert. Das funktioniert tendenziell gut, bringt allerdings einen (weiteren) technisch-administraiven Overhead hinischtlich der Verwaltung der (Tokenisierungs-)Modelle mit sich. Das Potential der gesammelten Annotationsdaten soll beispielhaft an der bereits erwähnten Edition der \"Protokolle des österreichischen Ministerrates 1848-1867\" (MRP) gezeigt werden. Auf Basis von rund 12.000 manuell annotierten Samples wurde ein spaCy NER Modell (Version 3.x) trainiert (ptr target=\"https://huggingface.co/csae8092/de_MRP_NER\"/&gt;). Während das kleine spaCy Standardmodell für Deutsch auf dem Evaluationsset der MPR Daten F1 Werte für Personen und Organisationen von rund 23 bzw. 12 Prozent erzielt, liegen die Werte beim MRP Modell bei 91 und 82 Prozent. Die Werte für die weiters annotierten Kategorien LOC und GPE liegen bei 87 bzw. 58 Prozent (ptr target=\"https://github.com/csae8092/ner-tei-playgrounds\"/&gt;). Das MRP-Modell ist damit trotz historischer Sprachstufe, vielen Abkürzungen und vergleichsweise wenigen Trainingsdaten nur knapp unter aktuellen Named Entity Recognizern. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" place=\"foot\" n=\"1\"> Vgl. dazu die in der Bibliographie angeführte Literatur.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Urbano, J</hi> et al. (2012): “Named Entity Recognition: Fallacies, challenges and opportunities”, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computer Standards & Interfaces</hi> 35(5): pp. 482–489. doi: 10.1016/j.csi.2012.09.004 [letzter Zugriff 13. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kettunen, Kimmo / Mäkelä, Eetu / Ruokolainen, Teemu / Kuokkala, Juha / Löfberg, Laura</hi> (2017): “Old Content and Modern Tools: Searching Named Entities in a Finnish OCRed Historical Newspaper Collection 1771–1910”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> 11(3), http://digitalhumanities.org/dhq/vol/11/3/000333/000333.html [letzter Zugriff 13. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kannisto, Maiju / Kauppinen, Pekka</hi> (2020): \"Of Great Men and Eurovision Songs: Studying the Finnish Audio-Visual Heritage through NER-based Analysis on Metadata\", in: Fridlund, Mats / Oiva, Mila / Paju, Petri (eds.) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Histories: Emergent Approaches within the New Digital History</hi>, 165-180. '),('urn:cts:dhd:2022.andresen_melanie_nathan_nicht_ihr_vater_wissensvermittlun:','Die quantitative Dramenanalyse hat sich lange Zeit vor allem auf formale Merkmale der Textoberfläche konzentriert<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />: Wie häufig treten Figuren auf (vgl. Marcus 1973 [1970]: 287–369), mit welchen anderen Figuren stehen sie gemeinsam auf der Bühne (vgl. etwa Yarkho 2019 [1935–1938]), wie viel sprechen sie (vgl. Moretti 2013: 2–4) und wie viel wird über sie gesprochen (vgl. Willand u.a. 2020: 177–181). All diese Informationen lassen sich, zumindest in maschinenlesbar kodierten Dramen, relativ einfach abrufen und weiterverarbeiten, etwa zu Figurennetzwerken (vgl. etwa Trilcke u.a. 2016: 255–258) oder formalen Analysen der Figurenrede (vgl. Reiter, Willand 2018: 45–75). Im Projekt Q:TRACK (QuaDramA: Tracking Character Knowledge) widmen wir uns einer stärker inhaltlich fokussierten Erschließung von Dramen, genauer Prozessen der Vermittlung von Wissen über Familienrelationen der Figuren. Das (fehlende) Wissen über Verwandtschaftsverhältnisse ist für zahlreiche deutschsprachige Dramen des 18. und 19. Jahrhunderts entscheidendes Element der Handlung, sodass sich eine systematische Untersuchung aufdrängt. In diesem Beitrag gehen wir zunächst auf die Bedeutung von Wissen und Wissensvermittlungen für die Handlung wie auch die Wirkung von Dramen ein. Anschließend beschreiben wir, wie solche Prozesse der Wissensvermittlung in Annotationen erfasst und modelliert werden können.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Am Beispiel von Gotthold Ephraim Lessings kanonischem Drama <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nathan der Weise</hi> (1779) zeigen wir, wie sich die Analyse eines Dramas auf diese Annotationen aufbauen lässt. Im Fazit blicken wir auf Perspektiven für die Automatisierung und die quantitative Analyse größerer Dramenbestände. Die Interferenz von innerem und äußerem Kommunikationssystem im Drama, also die Kommunikation der fiktiven Figuren auf der einen Seite und die Wahrnehmung dieser Kommunikation durch das Publikum auf der anderen Seite, gilt als eine zentrale „Differenzqualität dramatischer Kommunikation“ (Pfister 2001: 80). Die Bühnenfiguren zeichnen sich schon mit Blick auf die Vorgeschichte des Dramas potentiell durch einen unterschiedlichen Wissensstand aus, der sich im Laufe des Stücks fortwährend verändern kann, etwa hinsichtlich ihrer Handlungsziele. Dadurch wird zugleich das Verhältnis zwischen dem Informationsstand des Publikums und demjenigen der einzelnen Dramenfiguren immer wieder neu justiert. Die Exposition reduziert etwa den zu Beginn eines Dramas vorherrschenden Wissensrückstand des Publikums gegenüber den Figuren (vgl. etwa Asmuth 2015: 122). Die Unterschiede im „Grad der Informiertheit“ – Manfred Pfister spricht hierbei in Rekurs auf den Shakespeare-Forscher Bertrand Evans von „diskrepante[r] Informiertheit“ (Pfister 2001: 80, vgl. Evans 1960: viii) – lassen sich vor allem auf zwei ursächliche Unterschiede zwischen innerem und äußerem Kommunikationssystem zurückführen: Während das Publikum in seiner Beobachterrolle jede Szene des Stücks wahrnimmt und dadurch geäußertes partielles Wissen der Figuren abgleichen und aggregieren kann, bleibt bisweilen unklar, über welches Wissen die Figuren tatsächlich verfügen. Das gilt auch für mögliche Zeitsprünge, etwa zwischen zwei Akten des Dramas. Unklar kann zudem sein, inwieweit die Äußerungen einer Figur mit den ‚Tatsachen‘ der fiktionalen Welt übereinstimmen, ob die Äußerungen also glaubwürdig sind (vgl. Jeßing 2015: 50-51). Je nach Handlungsverlauf verfügt das Publikum also zu unterschiedlichen Zeitpunkten des Dramas über einen Informationsvorsprung oder einen Informationsrückstand gegenüber den auf der Bühne agierenden Figuren. Gleiches gilt isoliert betrachtet auch für das interne Kommunikationssystem des handelnden Bühnenpersonals. Die ‚diskrepante Informiertheit‘ zweier Figuren kann so zu unterschiedlichen Bewertungen derselben Situation führen. Figuren, die etwa über das Wissen verfügen, dass zwei verlobte Figuren Geschwister sind, werden diese Verlobung anders beurteilen, als Figuren, denen dieses Wissen fehlt. Diese Kluft zwischen dem Wissensstand der Figuren und demjenigen des Publikums ist als wichtiges Spannungselement des Dramas aufzufassen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, da sie für „anhaltende[] Aufmerksamkeit und emotionale[] Erregung“ sorgt (Anz 2007: 464). Besonders geläufig ist dahingehend das Mittel der dramatischen Ironie, das sich aus genau dieser Kluft der Informiertheit speist. Bedingung der dramatischen Ironie ist ein Informationsvorsprung auf Seiten des Publikums, die eine aus Perspektive der sprechenden Figur unverfängliche Äußerung als „gezielte[] Anspielung auf die spätere Katastrophe“ zu deuten verstehen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Elemente wie die dramatische Ironie sind folglich eng mit der Wirkung des Dramas auf das Publikum verknüpft. Schon Aristoteles bestimmt die (kathartische) Wirkung in seiner Dramenpoetik als zentrales Anliegen der Tragödie (vgl. zur Katharsis Schmitt 2008: 333–348 u. 476–510). Als wichtige Handlungsbausteine, um die von ihm für die Wirkung gewünschten Affekte hervorzurufen, betrachtet er den Handlungsumschlag (Peripetie) und die Wiedererkennung (Anagnorisis). Letztere hängt unmittelbar mit der diskrepanten Informiertheit der Figuren zusammen. Aristoteles bestimmt die Wiedererkennung als „Umschlag von Unkenntnis in Kenntnis, mit der Folge, daß Freundschaft oder Feindschaft eintritt“ (Aristoteles 1982: 35). Da solche Erkennungsszenen idealerweise mit dem Handlungsumschlag „dessen, was erreicht werden soll“ (Aristoteles 1982: 35), verknüpft sind, stellen sie zentrale Momente der Wissensvermittlung dar, die ganz entscheidend für die Interpretation des Dramas sein können. Ziel unseres Annotations- und Modellierungsvorhabens ist es deshalb, das sich verändernde Wissen über Familienrelationen sowohl im internen als auch im externen Kommunikationssystem abzubilden. Wir wollen dabei nicht nur die zentralen Szenen der Wiedererkennung annotieren, sondern vor allem die einzelnen Schritte nachvollziehen, die einen solchen für die dramatische Wirkung entscheidenden Wissensumschlag anleiten. In einem ersten Schritt werden Textstellen im Drama, an denen Wissen über Familienrelationen vermittelt wird, manuell annotiert. Entscheidend für die Annotation ist, dass sich der Wissensstand einer Figur oder des Publikums tatsächlich verändert. Relevante Textstellen werden mit einem strukturiert zusammengesetzten Label versehen, das sowohl das vermittelte Wissen als auch die Quelle und das Ziel der Wissensvermittlung benennt. Optional können Attribute hinzugefügt werden, sodass die Annotationslabel nach dem folgenden Schema funktionieren: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\" xml:space=\"preserve\">transfer(QUELLE, ZIEL, WISSEN, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-family:Courier New\">ATTRIBUTE</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">)</hi> Quelle und Ziel sind in der Regel entweder Figuren des Dramas oder das Publikum (oder eine Liste mehrerer dieser Entitäten). Als Quelle kann aber auch ein Objekt oder Vorgang in der Welt in Betracht kommen (z. B. eine Beobachtung). Das für unsere Annotationen relevante Wissen ist auf Familienrelationen und Liebesbeziehungen zwischen den Figuren beschränkt, wobei die Annotationsrichtlinien ein festes Inventar von Relationen vorgibt. Formal können hierbei gerichtete Relationen wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">parent_of(PARENT, CHILD)</hi> und ungerichtete Relationen wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">siblings(SIBLING-A, SIBLING-B)</hi> unterschieden werden. Wenn beispielsweise Nathan in Lessings <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nathan der Weise</hi> dem Tempelherrn mitteilt, dass er der Vater von Recha ist, wird diese Wissensvermittlung folgendermaßen annotiert: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">transfer(nathan, tempelherr, parent_of(nathan, recha))</hi> Durch die optionalen Attribute kann das vermittelte Wissen spezifiziert, also beispielsweise als unsicher oder als Lüge gekennzeichnet werden. Durch ein vorangestelltes Ausrufezeichen können Relationen oder Wissensbestände negiert werden. Beim Wissensstand kann es sich auf einer Metaebene auch um ein Wissen über Wissen handeln. So kann etwa annotiert werden, dass Daja dem Tempelherrn (und dadurch auch dem Publikum) anvertraut, dass Recha gar nicht bewusst ist, dass Nathan nicht ihr leiblicher Vater ist: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">transfer(daja, [tempelherr, audience], !knowledge(recha, !parent_of(nathan, recha)))</hi> Weitere Details zur Annotation lassen sich den auf unserer Webseite veröffentlichten Richtlinien entnehmen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Die Annotation wird von zwei Annotator:innen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> parallel mit dem CorefAnnotator (Reiter 2018) durchgeführt und im Anschluss mit der Erstautorin dieses Beitrags besprochen. Da die Annotationsrichtlinien inzwischen hinreichend konsolidiert sind, wird einer der nächsten Schritte in der Analyse des Inter-Annotator-Agreements (IAA) bestehen. Für diese Form der Annotationen – wenige, frei zu positionierende Annotationsspannen und aus zahlreichen Einzelinformationen zusammengesetzte Label – gibt es (noch) kein Standardverfahren zur IAA-Berechnung. Wir sehen das größte Potenzial in einer Variante des Gamma-Maßes (Mathet et al. 2015). Je nach Ergebnis der IAA-Analysen erscheinen künftig auch Einzelannotationen möglich. Indem wir erfahren, dass Figur A Elternteil einer Figur B ist, lässt sich schließen, dass Figur B das Kind von Figur A ist, ohne dass dies im Text explizit gemacht werden müsste. Falls weitere Verwandte von Figur A bekannt sind, ergeben sich zudem weitere Verwandtschaftsverhältnisse für Figur B. Die annotierten Wissensvermittlungen müssen deshalb im Anschluss an die Annotation um alle weiteren, logisch inferierbaren Figurenrelationen ergänzt werden. Ziel des Projektes ist es, diese logischen Schlüsse durch ein formalisiertes Regelsystem zu ziehen, das auf die annotierten Wissensveränderungen angewendet werden kann und diese automatisch ergänzt. An einem ersten Prototyp dieses Inferenzsystems arbeiten wir derzeit. Die zentrale Wiedererkennung in Lessings <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nathan der Weise</hi> dreht sich um das Figurenpaar Recha und Tempelherr, das sich, nachdem der Tempelherr Recha aus einem brennenden Haus gerettet hat, ineinander verliebt. Die am Ende des Dramas stehende Erkenntnis, dass die beiden Geschwister sind, hängt an zahlreichen Wissensbausteinen, die sich im Laufe des Dramas ergeben. Hierzu gehört insbesondere die Tatsache, dass Recha nicht die leibliche Tochter Nathans, sondern seine Pflegetochter ist, sowie die Klärung der zunächst unbekannten Herkunft des Tempelherrn. Zusätzlich wird am Ende des Stücks die Verwandtschaft mit Sultan Saladin und dessen Schwester Sittah deutlich. Aufschlussreich kann es nun sein, nachzuvollziehen, welchen Weg die einzelnen Wissensbestände durch den Figurenbestand nehmen. Dies soll am Beispiel der Familienrelation <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-family:Courier New\">!parent_of(nathan, recha)</hi> illustriert werden, also der Information, dass Nathan nicht der (leibliche) Vater Rechas ist. Abbildung 1 stellt den Weg dieser Information durch das Figurennetz grafisch dar. Für das Publikum wird dieses Wissen bereits durch die Figurentafel ersichtlich. Recha wird dort im Anschluss an Nathan als „dessen angenommene Tochter“ (Lessing 1971: 206) eingeführt. Dies verleitet zu der Annahme , dass es sich dabei um ein von allen Figuren geteiltes Wissen handelt. Direkt im 1. Auftritt spielt Daja, Rechas Gesellschafterin, auf diese Tatsache an. Sie ist demnach eingeweiht. In Bezug auf Rechas Kenntnis über ihre Herkunft bleibt das Publikum zunächst im Dunkeln. Ihr Ausruf, „Da kommen die Kamele meines Vaters“ (Lessing 1971: 209), ist auch für eine Pflegetochter, die sich dieses Umstands bewusst ist, denkbar. Dem Tempelherrn gegenüber stellt sich Nathan im 5. Auftritt des 2. Aufzugs als Rechas Vater vor. Dass Nathan tatsächlich Rechas Pflegevater ist, erfährt der Tempelherr zum Ende des 3. Aufzugs von Daja, die auf eine christliche Heirat von Recha hofft. Auf der Metaebene („Wissen über Wissen“) wird dem Tempelherrn zudem offenbar, dass Recha sich ihrer tatsächlichen familiären Relation zu Nathan nicht bewusst ist, und klärt diese Frage damit ebenfalls für das möglicherweise noch zweifelnde Publikum. Der Tempelherr gibt dieses Wissen, empört über die zurückhaltende Reaktion Nathans auf seinen Heiratsantrag, an Saladin weiter (4. Aufzug, 4. Auftritt). In der folgenden Aussprache mit Nathan (5. Aufzug, 5. Auftritt) gibt der Tempelherr ihm gegenüber zu, von Daja bereits die wahren Verwandtschaftsverhältnisse erfahren zu haben. Abseits der Bühne hat Daja inzwischen auch Recha über ihren Status als Pflegetochter informiert. Dies erfährt das Publikum, indem Recha diesen Umstand auch Saladins Schwester Sittah berichtet (5. Aufzug, 6. Auftritt), sodass das Wissen nun alle Figuren im Kern des Dramas erreicht hat. Für gleich mehrere Figuren lässt sich aus den Annotationen jedoch nicht direkt ableiten, zu welchem Zeitpunkt sie erstmals über das relevante Wissen verfügen. Nathan und Daja wissen bereits vor Beginn der Dramenhandlung, dass Nathan nicht Rechas leiblicher Vater ist. Direkt aus der Figurentafel lässt sich dieser Umstand indes nicht ableiten. Dass ein Vater darüber informiert ist, wer (nicht) seine leiblichen Kinder sind, ist auch in Dramen wahrscheinlich (principle of minimal departure, vgl. etwa Ryan 1980), aber nicht alternativlos. Im ersten Auftritt erfährt das Publikum also zunächst expositorisch, dass Nathan und Daja über dieses Wissen schon vor Handlungsbeginn verfügen. Ähnlich dazu wird auch der Moment, in dem Recha erfährt, nicht Nathans leibliche Tochter zu sein, nicht auf der Bühne dargestellt. Erst durch ihren Dialog mit Sittah wird offenbar, dass sie es zwischenzeitlich abseits der Bühne erfahren haben muss. Abbildung 2 stellt den Wissensverlauf für die Information, dass Recha und der Tempelherr Geschwister sind, dar. Nathan (und damit das Publikum) hegen einen entsprechenden Verdacht (in der Abbildung hell dargestellt), seit der Tempelherr im zweiten Akt seinen Familiennamen genannt hat. Erst nachdem sich dieser Verdacht im Gespräch mit dem Klosterbruder bestätigt, eröffnet Nathan allen anderen anwesenden Figuren am Ende des Dramas, dass Recha und der Tempelherr Geschwister sind. Liegt eine größere annotierte Stichprobe vor, können die annotierten Daten auf Muster untersucht werden, die im Hinblick auf zeitgenössische Dramenpoetiken und deren Normvorstellungen zu interpretieren sind. Anhand unserer bislang annotierten Dramen wollen wir dazu abschließend eine erste statistische Auswertung skizzieren. Das dazugehörige Analysekorpus umfasst zum gegenwärtigen Zeitpunkt elf Dramen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Tabelle 1 zeigt die Gesamtzahl der sechs am häufigsten annotierten Relationen innerhalb dieses Dramenkorpus. Wir führen dabei die Anzahlen beider Annotationen getrennt voneinander auf. Auffällig ist hierbei, dass der Status von Liebesrelationen besonders häufig Gegenstand der Weitergabe von Wissen zu sein scheint. Darüber hinaus lässt sich feststellen, dass die Textstellen, an denen Wissensvermittlungen annotiert werden, ungleich über den Verlauf der Dramen verteilt sind. So treten zu Beginn und gegen Ende eines Dramas gehäuft Annotationen auf (jeweils 13% aller Annotationen), während die übrigen Annotationen relativ homogen über den Handlungsverlauf verteilt sind. Ausgehend von diesen ersten Auswertungen ergeben sich für künftige quantitative Analysen vielversprechende Perspektiven. Neben der bloßen Anzahl an Relationen, die im Verlauf der Stücke als neues Wissen an andere Figuren weitergegeben werden, und der Frage nach dem Zeitpunkt der Wissensweitergabe im Verlauf des Dramas, ergeben sich auch literaturwissenschaftlich avanciertere Fragestellungen. Unterscheiden sich die Muster der Wissensweitergabe für verschiedene Gattungen, also etwa die dramatischen Großgattungen Tragödie und Komödie? Welche Figuren geben das Wissen über familiäre Figurenrelationen weiter, an welche Figuren wird es weitergegeben? Lassen sich hierbei Muster identifizieren, etwa hinsichtlich des Geschlechts der Figuren? Ist es darüberhinaus möglich, die Szenen der Wissensweitergabe näher zu charakterisieren: Wie viele Figuren stehen in diesen Szenen auf der Bühne? Wie viele sind davon an der Wissensweitergabe aktiv beteiligt? Eine systematische Annotation von Prozessen der Wissensvermittlung im Drama ermöglicht eine Analyse, die über formale Merkmale der Textoberfläche hinausgeht. Liegen die Wissensbestände der Figuren und ihre Entwicklung im Verlauf des Dramas in maschinenlesbarer Form vor, lassen sich Zusammenhänge zwischen verschiedenen Textstellen identifizieren, an denen Widersprüche im Wissen der Figuren deutlich werden oder konflikthafte Relationen auftreten, wenn etwa zwei Figuren zugleich Geschwister und Liebespaar sind. Diese Widersprüche sollen über ein formalisiertes Regelsystem automatisch aus der Annotation der Familienrelationen inferiert werden. Die Erweiterung der quantitativen Analyse auf Phänomene jenseits der Textoberfläche ist naturgemäß mit größeren Herausforderungen für die Automatisierung verbunden. Vielfach zeigen sich aber sprachliche Muster, etwa Wiederholungen und Rückfragen, die einen als überraschend markierten Wissenszuwachs verdeutlichen (siehe Abbildung 3) und Hoffnung für die automatische Identifikation derartiger Textstellen machen. TEMPELHERR. Nicht mehr! Ich bitt‘ Euch! – Aber Rechas Bruder? Rechas Bruder ... NATHAN. Seid Ihr! TEMPELHERR. Ich? ich ihr Bruder? RECHA. Er mein Bruder? SITTAH. Geschwister! SALADIN. Sie Geschwister! <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Natürlich gibt es hiervon auch Ausnahmen. Dabei handelt es sich zumeist um ‚Bag-of-Words‘-Ansätze, etwa mittels Topic Modeling oder stilometrischer Analysen. Vgl. exemplarisch Estill, Meneses 2018. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Wir verstehen die Annotation als Methode, die Texte oder Textstellen um bestimmte Angaben anreichert (etwa Wortarten, Entitäten, Erzählebenen). Die Annotationsdaten können dabei verschiedene Funktionen einnehmen. Sie können als Trainings- oder Testdaten für maschinelle Lernverfahren dienen, andererseits aber auch die Interpretation eines Textes oder einer Textstelle unterstützen und die annotierten theoretischen Begriffe im Annotationsprozess iterativ schärfen (vgl. Pagel u.a. 2020: 125–141).</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Das gilt sowohl für die <hi rend=\"italic\">Was</hi>-Spannung, also der Frage, wie ein Stück ausgeht, als auch für die <hi rend=\"italic\">Wie</hi>-Spannung, wenn das Ende des Stücks bereits zu erahnen ist, beispielsweise bei kanonischen Stoffen oder einem durch die Gattung fest vorgegebenen Schema (vgl. Anz 2007: 465). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Anders als diese Formulierung suggeriert, ist die dramatische Ironie nicht auf Tragödien beschränkt, sondern ist ebenso in Komödien zu finden.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> https://doi.org/10.5281/zenodo.5729706.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Wir danken Jonas Hirner und Christian Lantzinger herzlich für ihre Unterstützung bei der Annotation!</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Es handelt sich um Goethe: <hi rend=\"italic\">Stella</hi>, Grillparzer: <hi rend=\"italic\">Die Ahnfrau</hi>, Hebbel: <hi rend=\"italic\">Maria Magdalena</hi>, Hofmannsthal: <hi rend=\"italic\">Der Rosenkavalier</hi>, Hofmannsthal: <hi rend=\"italic\">Elektra</hi>, Kleist: <hi rend=\"italic\">Familie Schroffenstein</hi>, Lenz: <hi rend=\"italic\">Der Hofmeister</hi>, Pfeil: <hi rend=\"italic\">Lucy Woodvil</hi>, Schiller: <hi rend=\"italic\">Die Räuber</hi>, Schiller: <hi rend=\"italic\">Die Braut von Messina</hi>, Schnitzler: <hi rend=\"italic\">Komtesse Mizzi oder Der Familientag</hi>. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Anz, Thomas</hi> (2007): „[Art.] Spannung“, in: Müller, Jan-Dirk / Braungart, Georg / Fricke, Harald / Grubmüller, Klaus / Vollhardt, Friedrich / Weimar, Klaus (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reallexikon der deutschen Literaturwissenschaft. Neubearbeitung des Reallexikons der deutschen Literaturgeschichte</hi>. Bd. III: P–Z. Berlin / New York: De Gruyter 464–467. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aristoteles</hi> (1982): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Poetik</hi>. Stuttgart: Reclam. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Asmuth, Bernhard</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Einführung in die Dramenanalyse</hi>. Stuttgart: J.B. Metzler. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-476-05472-2_9\"> <hi rend=\"\">https://doi.org/10.1007/978-3-476-05472-2_9</hi> </ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Estill, Laura / Meneses, Luis</hi> (2018): „Is Falstaff Falstaff? Is Prince Hal Henry V?: Topic Modeling Shakespeare’s Plays“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Digital Studies / Le champ numérique </hi>8.1: 1–22. DOI: doi.org/10.16995/dscn.295. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Evans, Bertrand</hi> (1960): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Shakespeare’s Comedies</hi>. Oxford: Clarendon Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Börner, Ingo / Göbel, Mathias / Hechtl, Angelika / Kittel, Christopher / Milling, Carsten / Trilcke, Peer (</hi>2019). „Programmable Corpora – Die digitale Literaturwissenschaft zwischen Forschung und Infrastruktur am Beispiel von DraCor“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">DHd 2019 Conference Abstracts. </hi>Frankfurt a.M. / Mainz: 194–197. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.2596095\"> <hi rend=\"\">https://doi.org/10.5281/zenodo.2596095</hi> </ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jeßing, Benedikt</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dramenanalyse. Eine Einführung.</hi> Berlin: Erich Schmidt Verlag. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lessing, Gotthold Ephraim</hi> (1971): „Nathan der Weise. Ein dramatisches Gedicht in fünf Aufzügen (1779)“, in: Göpfert, Herbert G. (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gotthold Ephraim Lessing: Werke</hi>. Bd. 2. München: Carl Hanser Verlag 205–347. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mathet, Yann / Widlöcher, Antoine / Métivier, Jean-Philippe</hi> (2015): „The Unified and Holistic Method Gamma (γ) for Inter-Annotator Agreement Measure and Alignment“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Linguistics</hi> 41.3: 437–479. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Marcus, Solomo</hi>n (1973 [1970]): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mathematische Poetik</hi>. 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Juli 2021]. <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 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">natürliche</hi> 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>. 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DOI: 10.5281/zenodo.3666690. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Yarkho, Boris I.</hi> (2019 [1935–1938]): „Speech Distribution in Five-Act Tragedies (A Question of Classicism and Romanticism)“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Literary Theory</hi> 13.1: 13–76. '),('urn:cts:dhd:2022.arnold_eckhart_parser_bauen_fuer_dom_nenspezifische_notatione:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Programmierworkshop: 4h</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Benötigte Vorkenntnisse: Python und reguläre Ausdrücke</hi> Domänenspezifische Notationen (DSL) sind auf ein jeweils bestimmtes Anwendungsfeld zugeschnitten und ermöglichen deshalb oft eine schnellere Dateneingabe und übersichtlichere Quelltexte als generalisierte Auszeichnungssprachen. Sie bilden deshalb in vielen Bereichen eine sinnvolle Ergänzung oder sogar Alternative zu XML. Beispiele dafür liefern: (Tinney 2014)(von Stockhausen 2020)(Arnold 2019). Trotz dieser Beispiele werden DSLs in den Digital Humianities (DH) noch eher selten eingesetzt. Dies kann damit zusammenhängen, dass die Kenntnis der Technologien zum Bau von DSL in diesem Bereich noch wenig verbreitet ist. Ein Ziel des Workshops ist es genau diese Kenntnisse zu vermitteln. Mögliche Einsatzgebiete von DSLs gibt es in vielen Bereichen: Allerdings erfordert der Einsatz von DSLs die Programmierung von sog. „Parsern“, die Texte in der DSL in generische Datenbeschreibungssprachen wie XML oder SQL oder direkt in bestimmte Datenstrukturen übersetzen. Während es für kleinere Projekte noch genügt, die Grammatik einer DSL informell zu beschreiben und den Parser aus regulären Ausdrücken zusammenzusetzen, lassen sich größere Projekte oder DSLs, die sich mit der Zeit weiterentwickeln, ohne eine formale Spezifikation der Grammatik einer DSL und automatisierte Tests, die vor Fehlern bei späteren Ergänzungen der DSL schützen, kaum noch realisieren. Üblicherweise werden dafür Parser-Generatoren verwendet, die die Strukturdefinition bzw. Grammatik der DSL in einen ausführbaren Parser übersetzen. Die Grammatik wird dabei mit der Beschreibungsprache EBNF spezifiziert. (Eine EBNF-Spezifikation ist für eine DSL ungefähr das, was eine DTD für XML darstellt.) Natürlich gibt es auch andere Möglichkeiten, Parser zu bauen, z.B. handgeschriebene Adhoc-Parser oder gestaffelte reguläre Ausdrücke, wie sie etwa von „TextMate-Grammatiken“ für die farbliche syntaktische Hervorhebung von Text-Editoren verwendet werden. Für den Einsatz von Parser-Generatoren und EBNF sprechen diese Gründe: Dieser Workshop ist als Lehrveranstaltung auf 4 Stunden angelegt und vermittelt einen Einstieg in den Bau von Parsern für DSLs. Vermittelt werden: Als Parser-Generator verwenden wir das Python-Rahmenwerk DHParser. Wer möchte kann sich dort im Vorfeld die „Schritt für Schritt“-Anleitung dazu durchlesen: <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_result4\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_shortenedurl4\" /> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/0l6l\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wohlbemerkt:</hi> In dem Kurs geht es um den Bau von Parsern mit Hilfe eines Parser-Generators, was etwas, aber nicht viel schwieriger ist als das Erlernen der Technologie der Regulären Ausdrücke. Es geht also um die Nutzung und nicht um die Entwicklung von Parser-Generatoren (auch wenn einige der Einträge in der Bibliographie sich damit beschäftigen), was ein sehr viel komplizierteres Thema ist. Wen das interessiert, dem lege ich als Einstieg die Blog-Serie von Guido van Rossum dazu ans Herz: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/y2ko\">t1p.de/y2ko</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arnold, Eckhart</hi> (2021): DHParser. Toolchain for Domain Specific Languages in the Digital Humanities, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gitlab.lrz.de/badw-it/DHParser\">gitlab.lrz.de/badw-it/DHParser</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arnold, Eckhart</hi> (2019): Dokumentation der Notation für Artikel des Mittellateinischen Wörterbuchs, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/44x9\">t1p.de/44x9</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blaudeau, Clement / Shankar, Natarajan</hi> (2020): A verified packrat parser interpreter for parsing expression grammars, CPP 2020: Proceedings of the 9th ACM SIGPLANInternational Conference on Certified Programs and ProofsJanuary 2020 Pages 3–17, DOI: 10.1145/3372885.3373836, <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_result3\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_shortenedurl3\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/otay\">t1p.de/otay</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ford, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brian</hi> (2004): Parsing Expression Grammars: A Recognition-Based Syntactic Foundation, Cambridge Massachusetts. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mascarenhas, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fabio / Medeiros,</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> Sérgio / Ierusalimschy, Roberto</hi> (2014): On the relation between context-free grammars and parsing expression grammars, Science of Computer Programming, Volume 89, Part C, Pages 235-250, <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_result2\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_shortenedurl2\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/v5uz\">t1p.de/v5uz</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">v</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">an Rossum, Guido</hi> (2019): PEG Parsing, <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_result1\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_shortenedurl1\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/y2ko\">t1p.de/y2ko</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">von Stockhausen, Annette</hi> (2020): Domain Specific Language (DSL) für Transkriptionen, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/r8yv\">t1p.de/r8yv</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tinney, Steve</hi> et al. (2014): ORACC. Open Richly Annotated Cuneiform Corpus, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/uryr\">t1p.de/uryr</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Voelter, Markus</hi> et al. (2013): DSL-Engineering. Designing, Implementing and Using Domain-Specific Languages, Stuttgart, <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_result\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_shortenedurl\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://t1p.de/wik\">t1p.de/wik</ref>. '),('urn:cts:dhd:2022.arnold_frederik_lesen_was_wirklich_wichtig_ist_die_identif:','Literaturinterpretationen heben in der Regel einige wenige Bestandteile des analysierten Primärtextes hervor, die für die jeweilige These und die damit verbundene Interpretation besonders wichtig erscheinen, und interpretieren sie mehr oder weniger ausführlich. Diese Passagen fassen wir als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Schlüsselstellen</hi>, worunter wir solche Stellen eines Textes (häufig kurze Passagen oder Absätze) verstehen, die im Kontext einer Interpretation besonders relevant sind. Schlüsselstellen, aber auch allgemein Stellen, wurden bislang weder aus einer interpretationstheoretischen noch aus einer interpretationspraktischen Perspektive systematisch untersucht. Mithilfe des unten beschriebenen Konzepts, seiner Umsetzung als Algorithmus ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lotte</hi>) und einer zugehörigen Visualisierung als Webseite ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Annette</hi>), die die Erkundung literarischer Texte ermöglichen, gelingt es uns nachzuvollziehen, welche Stellen über den individuellen Interpretationsansatz hinaus von Bedeutung sind und somit aus einer über den Zugriff von Expert*innen vermittelten Sichtweise das literarische Werk selbst konstituieren bzw. für dessen Lektüre maßgeblich sind. Unser Ansatz ermöglicht durch die Explorationsumgebung Annette den nahtlosen Wechsel zwischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Close</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant Reading</hi> sowie eine sowohl auf den Primärtext als solchen als auch auf einzelne Sekundärtexte bezogene Perspektive. In diesem Sinn schließt sich unsere Herangehensweise an den von Martin Mueller 2012 eingeführten Begriff des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scalable Reading</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> an und bietet ein neues Konzept und dessen praktische Umsetzung zur Analyse von Korpora, die sich auf einen gemeinsamen Referenztext beziehen. Wir stellen somit ein neues Instrument zur Strukturidentifikation vor, das auf der Basis der Zitatanalyse arbeitet, aber auch über unseren Verwendungskontext hinaus von Interesse ist. Dabei lassen sich gleichermaßen das Verhalten der Interpret*innen und die Bezugnahmen der Korpustexte auf den Primärtext als auch das Verhältnis der Korpustexte untereinander untersuchen. Im Folgenden gehen wir zunächst kurz auf verwandte Arbeiten ein, erläutern dann den Kontext von Konzept und Instrument, ehe wir den Algorithmus und die Webseite zur Exploration vorstellen; dabei wird der Fokus weniger auf technische Details des Algorithmus als auf dessen praktische Anwendung gelegt. Daran schließen sich Überlegungen zur Konzeption und eine Verortung in den Digital Humanities sowie ein Ausblick auf mögliche Erweiterungen des Instruments an. Die hier vorgestellte Herangehensweise ist ein zentrales Instrument, um im Rahmen des Projekts <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Was ist wichtig? Schlüsselstellen in der Literatur</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> (Humboldt-Universität zu Berlin, Teil des DFG-Schwerpunktprogramms <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Literary Studies</hi>, SPP 2207)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, Schlüsselstellen zu identifizieren. Diese Schlüsselstellen sind stets nur in Relation zu einem bestimmten Kontext besonders wichtig, z. B. für den Primärtext selbst, für Teile oder Teilaspekte desselben, für ein schriftstellerisches Gesamtwerk oder für übergeordnete Thematiken, Motive etc. Inwiefern dabei die Perspektive des*der jeweiligen Literaturwissenschaftler*in entscheidend ist oder die Beschaffenheit des Primärtextes selbst, gehört zu den offenen Fragen. Auch die soziale Dimension des Wissenschaftssystems (“Was muss zwangsläufig zitiert werden, um die Kenntnisnahme der zuvor publizierten Beiträge abzubilden?”) ist bislang schwer greifbar. Trotz der bis jetzt nicht vorgenommenen Definition wird der Terminus “Schlüsselstelle” wörtlich, in Abwandlungen, die ebenfalls mit der Metapher “Schlüssel” arbeiten (z. B. “Schlüsselszene”), oder in ähnlichen Formulierungen (z. B. “Angelpunkt”) regelmäßig verwendet. Noch deutlich weiter verbreitet ist der Verweis auf “Stellen”, die in der Regel ein mehr oder weniger klar definiertes Teilstück des Textes meinen,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> wobei besonders die Länge solcher “Stellen” einer großen Varianz unterliegt. Auch für diesen Begriff existiert keine wissenschaftliche Definition, weder allgemein noch für die textbasierte Literaturwissenschaft, sodass eine Abgrenzung zu “Passage”, “Szene”, “Abschnitt” oder “Episode” nicht immer sinnvoll erscheint. Exemplarisch haben wir die Untersuchung mit zwei kanonischen Texten der deutschen Literatur begonnen, zu denen zahlreiche Interpretationen vorliegen: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Judenbuche</hi> (1842) von Annette von Droste-Hülshoff und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Michael Kohlhaas</hi> (1808/1810) von Heinrich von Kleist. Zu beiden Texten verfügen wir über je ein Korpus von jeweils ca. 50 deutschsprachigen Interpretationstexten aus dem Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Herstellen von Plausibilität in Interpretationstexten. Untersuchungen zur Argumentationspraxis in der Literaturwissenschaft</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> (Georg-August-Universität Göttingen). Diese Sekundärtexte sind zwischen 1995 und 2015 erschienen und wurden primär hinsichtlich ihrer Vergleichbarkeit und Diversität ausgewählt; die zeitliche Begrenzung ergibt sich aus dem Anspruch des Göttinger Projekts, die gegenwärtige Interpretationspraxis zu erforschen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Anhand des Korpus zur <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Judenbuche</hi> wollen wir im Folgenden zeigen, wie uns ein neues Instrument bei der Identifizierung von Schlüsselstellen unterstützt. Lotte ist ein in Python implementierter Algorithmus zur Erkennung von Zitaten. Gegeben einen Quelltext und einen Zieltext, findet er alle Instanzen ab einer Länge von fünf Wörtern, in denen der Zieltext (in unserem Fall eine Literaturinterpretation) einen Teil des Quelltextes, also des literarischen Textes, enthält.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Somit lassen sich alle wörtlichen Übernahmen ab einer bestimmten Länge von einem Text in einen anderen erkennen, ohne dass in dieser Hinsicht Vorarbeit geleistet werden muss; Voraussetzung sind lediglich zwei Textdateien, die sich sinnvollerweise aufeinander beziehen sollten (möglich ist natürlich auch, eventuell vorhandene Übernahmen erst durch Lotte zu ermitteln). Lotte basiert auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sim_text</hi> von Grune und Huntjens (1989) und erweitert den Algorithmus um Funktionalitäten für die korrekte Behandlung spezifischer Eigenschaften von Zitaten. Für technische Details und eine ausführliche Evaluierung sei an dieser Stelle auf Arnold und Jäschke (2021) verwiesen. Die Idee der Verwendung von (interaktiven) Visualisierungen in den Digital Humanities zur Unterstützung der Arbeit mit Texten aller Art ist nicht neu. Es gibt eine große Anzahl von Ansätzen zur Visualisierung von Strukturen, Häufigkeiten, Mustern etc. – sowohl zur Unterstützung beim Distant Reading als auch beim Close Reading bzw. zur Kombination beider Perspektiven, wie auch wir sie in dieser Arbeit vorstellen. Für einen ausführlichen Überblick sei verwiesen auf Jänicke et al. (2015a). Auch für die Visualisierung von wiederverwendetem Text, wie beispielsweise Zitaten, gibt es verschiedene Ansätze (Vgl. Jänicke et al. 2015b). Im Unterschied zu Annette liegt der Fokus dieser Ansätze auf der Visualisierung der Art und Häufigkeit des wiederverwendeten Texts oder der Alignierung von verschiedenen Varianten des gleichen Texts, zum Beispiel verschiedener Übersetzungen. Eine Webseite zur Visualisierung von (wörtlichen) Zitaten aus Shakespeares Werken wurde von Miller vorgestellt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> Sie veranschaulicht, wie oft jede Zeile Dialog aus jedem dramatischen Werk Shakespeares in der Zeitschriftensammlung von JSTOR zitiert wurde. Die Website beschränkt sich auf die Visualisierung der Zitierhäufigkeit der einzelnen Zeilen und bietet keine Funktion zur Erkundung der Quellen der Zitate. Für eine Visualisierung von Zitaten aus verschiedenen Quellen, wie wir sie vorschlagen, sind die beschriebenen Ansätze nicht geeignet. Für Annette werden die von Lotte gefundenen Übereinstimmungen weiterverarbeitet, um Schlüsselstellen zu identifizieren. Hierfür kombinieren wir überlappende Übereinstimmungen zu einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stelle</hi> und erzeugen minimale nicht überlappende <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Segmente</hi> mit Häufigkeitsangaben. Das Ergebnis dieses Segmentierungsprozesses wird verwendet, um den literarischen Text und die wissenschaftlichen Texte zu visualisieren, wie im Folgenden beschrieben. Ein Screenshot der Webseite<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> ist in Abbildung 1 dargestellt. Links zeigt eine Heatmap des gesamten literarischen Textes die Verteilung der zitierten Passagen. Je dunkler der Text ist, desto häufiger wird er zitiert und als desto wichtiger wird er angenommen. Ist er weiß, wird er gar nicht zitiert. Rechts neben der Heatmap ist der literarische Text selbst dargestellt. Die Grauskala wird dadurch bestimmt, wie viele Interpretationstexte einen Teil einer Stelle oder die Stelle insgesamt zitieren. Die Farbe ist dabei für eine gesamte Stelle immer die gleiche. Die Schriftgröße wird dadurch bestimmt, wie oft ein minimales Segment zitiert wird, somit kann sie auch innerhalb einer Stelle variabel sein. Rechts unten neben dem literarischen Text wird eine Liste aller Interpretationstexte gezeigt. Ganz rechts werden die zehn häufigsten Passagen aufgelistet. Darüber wird bei einer entsprechenden Auswahl, wie unten beschrieben, der gesamte Text einer Interpretation angezeigt. Ausgehend vom Startbildschirm kann der*die Benutzer*in zwischen verschiedenen Zugriffsmöglichkeiten wählen. Die erste Möglichkeit ist die Auswahl einer Stelle, indem diese im Primärtext angeklickt wird. Anstelle der Gesamtliste werden nun rechts davon nur noch diejenigen Interpretationstexte angezeigt, die zu der ausgewählten Stelle beitragen, zusammen mit einer kurzen Vorschau des Textes. Durch Anklicken eines der Interpretationstexte können wir eine bestimmte Interpretation anzeigen lassen, deren Text oben rechts dargestellt wird. Wir können dann diesen Text durchgehen und andere zitierte Passagen auswählen. Rechts unten wird angezeigt, wie oft die ausgewählte Stelle zitiert wird und von wie vielen Interpretationstexten. Darunter finden wir die zehn meistzitierten Segmente dieser Stelle. Als weitere Möglichkeit kann über die Liste der zehn am häufigsten zitierten Stellen auf die möglicherweise relevantesten, jedenfalls am breitesten rezipierten Stellen zugegriffen werden. Nach Auswahl einer dieser Stellen passt sich wie oben beschrieben die Liste der Interpretationstexte an und es kann von hier aus weiter diese Liste oder ein einzelner Interpretationstext untersucht werden. Durch die beschriebene Funktionsweise werden im Primärtext Stellen konstituiert, die teilweise sehr häufig, teilweise nur wenige Male zitiert werden. Im Fokus unserer Projektarbeit stehen die besonders häufig zitierten Stellen, da sie am ehesten die Schlüsselqualität einer Stelle anzeigen. Dabei darf die reine Quantität selbstverständlich nicht absolut gesetzt werden; um ein Korpus im Querschnitt zu überblicken, scheint uns die Häufigkeit von zitierten Stellen aber ein wichtiger Anhaltspunkt zu sein. Das Konzept, nach dem diese Stellen konstituiert werden, ist dabei die Pointe an unserem Ansatz, da es weit über das bloße Auffinden von Zitaten hinausgeht. Die auf der Webseite visualisierten Stellen ergeben sich nämlich häufig erst durch die Überlappung verschieden langer Segmente bzw. Zusammenfassung verschieden langer Zitate aus unterschiedlichen Interpretationstexten (s. o.). Somit sind Lotte und Annette im Zusammenspiel umso wirkungsvoller, je mehr Texte das Korpus umfasst. Umgekehrt können aber auch jene Stellen von besonderem Interesse sein, die überhaupt nicht zitiert werden. Bei einer überschaubaren Textlänge, wie sie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Judenbuche</hi> aufweist, liegt die Frage nahe, warum z. B. die Zeit nach Friedrich Mergels Heimkehr in den Interpretationstexten kaum eine Rolle spielt – zumindest auf der Ebene der wörtlichen Zitate. In diesem Sinn sagt die Webseite auch etwas über die Struktur der in die Interpretationen übernommenen Textstellen einerseits, andererseits aber auch des literarischen Textes selbst aus, indem visualisiert wird, wie sich die Struktur des literarischen Textes im Spiegel der Interpretationstexte darstellt. Darüber hinaus bietet es sich z. B. auch an, literarische Texte selbst miteinander zu vergleichen, um hier Verweise, Bezugnahmen, Hommagen oder aus anderen Gründen bewusst oder unbewusst übernommene Formulierungen aufzudecken – oder aber Plagiaten nachzuspüren. Diese Funktionsweise eröffnet auch den Horizont für ein integratives Scalable Reading, das wir im Anschluss an Thomas Weitin als Überwindung der “Frontstellung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">close</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant reading</hi>” verstehen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> So kann zunächst, wie oben beschrieben, der Primärtext ebenso “klassisch” gelesen werden wie die einzelnen Interpretationstexte,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> aus denen unmittelbar über die wörtlichen Übernahmen zum jeweiligen Äquivalent im anderen Text gesprungen werden kann. Andererseits kann über die angezeigten am häufigsten zitierten Stellen und die Visualisierung als Heatmap auch ein quantitativer Zugang gewählt werden, der durch die sich anpassenden Visualisierungen die Nutzer*innen in die Lage versetzt, zu entscheiden, wie close oder distant mit den Texten umgegangen werden soll. Ein erstes Ziel ist die Einführung weiterer Visualisierungen, die einen umfangreicheren Zugang zu den Texten bieten sollen. Im Folgenden wollen wir eine davon genauer vorstellen, die sich mit der Entwicklung der zitierten Stellen über die Zeit befasst, sowie abschließend ein paar weitere kurz skizzieren. Darüber hinaus wollen wir in Zukunft Zitate, die kürzer als fünf Wörter sind, berücksichtigen. Hierfür muss in erster Linie Lotte angepasst werden. In Annette könnten diese dann so visualisiert werden, dass beispielsweise untersucht werden kann, ob kurze Zitate neue Informationen bringen und ob diese ähnlich zu langen Zitaten verteilt sind oder ob sich hier Unterschiede zeigen. Das Ziel dieser Visualisierung ist die Darstellung des Anteils neuer Zitate eines Interpretationstexts im Verhältnis zu allen Zitaten früherer Interpretationstexte. Die Abbildungen 2 und 3 zeigen diese Visualisierung für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Judenbuche</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Michael Kohlhaas</hi>. Die horizontale Achse zeigt jeweils alle Interpretationstexte sortiert nach Erscheinungsjahr. Auf der vertikalen Achse ist der Anteil bisher nicht zitierter Zeichen unter allen zitierten Zeichen des Interpretationstexts aufgetragen. Der älteste Interpretationstext hat somit immer einen Anteil von 100%. Der Durchmesser eines Kreises gibt Auskunft über die Gesamtzahl der Zitate des Interpretationstexts aus dem Primärtext. Bei genauerer Betrachtung von Abbildung 2 lässt sich erkennen, dass die drei Texte mit den wenigsten neuen Zitaten auch insgesamt nur sehr wenig zitieren. Gleichzeitig gibt es auch Texte, die verhältnismäßig wenig zitieren und dennoch einen hohen Anteil an neuen Zitaten aufweisen. Abbildung 3 zeigt analog die Auswertung für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Michael Kohlhaas</hi>. Im Unterschied zu Abbildung 2 ist hier zu sehen, dass es immer wieder Interpretationstexte gibt, die viel zitieren und gleichzeitig einen hohen Anteil neuer Zitate aufweisen. Auch im Hinblick auf den Kurvenverlauf fallen Abweichungen gegenüber Abbildung 2 auf; ob sie allein der größeren Textmenge des Primärtextes geschuldet sind, ist offen. Diese Diagramme sollen in interaktiver Form auf der Webseite verfügbar gemacht werden. Es wird dann zum Beispiel möglich sein, einen Interpretationstext auszuwählen und sich anzeigen zu lassen, welche zitierten Stellen neu sind. Diese können dann auch mit allen früheren und zukünftigen Zitaten verglichen werden. Für die Zukunft sind noch weitere Visualisierungen angedacht. So soll zum Beispiel für alle Interpretationstexte ermittelt und visualisiert werden, ob diese in der Reihenfolge der Zitate dem literarischen Werk folgen. Weiterhin soll die Länge von Zitaten analysiert werden, was dann beispielsweise in die Bestimmung von Schlüsselstellen einfließen kann. Außerdem wollen wir untersuchen, welcher Anteil eines Werks mengenmäßig zitiert wird und wie sich die Zitate über den Interpretationstext verteilen. Im Fokus unseres Beitrags stand ein neues Konzept und dessen Umsetzung zur Identifikation von Schlüsselstellen in literarischen Texten. Neben der praktischen Realisierung als Algorithmus (Lotte) und der Visualisierung zur Erkundung von literarischen Texten (Annette) lag der Schwerpunkt auf den Möglichkeiten und zukünftigen Visionen für Annette. Darüber hinaus haben wir die Überlegungen zur Schlüsselstelle und zur Konstituierung von Stellen vorgestellt und als Beitrag zur Realisierung einer Scalable Reading-Methodik kontextualisiert, die auf Strukturidentifikation abzielt. Die Arbeit wurde durch das DFG-Schwerpunktprogramm (SPP) 2207 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Literary Studies</hi> in dem von Robert Jäschke und Steffen Martus geleiteten Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Was ist wichtig? Schlüsselstellen in der Literatur</hi> gefördert (Förderkennzeichen 424207720). <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Zwar erstmalig 2011 in seinem Blog verwendet (vgl. Mueller 2011), aber erst 2012 als Konzept eingeführt (vgl. Mueller 2012), dann in einem 2013 publizierten, aber bereits 2008 gehaltenen Vortrag angewandt (vgl. Mueller 2013). Vgl. auch den Überblickseintrag von 2020 (Mueller 2020). Ebenfalls 2013 hat Ryan Cordell den Begriff </hi> <hi rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\">Zoomable Reading</hi> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"> vorgeschlagen, der sich bis hin zur Metapher des Zoomens mit Muellers Konzept deckt (vgl. Cordell 2013). Im deutschsprachigen Raum hat Thomas Weitin den Begriff und seine deutsche Übersetzung bekannt gemacht (vgl. Weitin 2015 und Weitin 2017).</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Homepage: </hi> <ref target=\"https://www.projekte.hu-berlin.de/de/schluesselstellen\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://www.projekte.hu-berlin.de/de/schluesselstellen</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Homepage: </hi> <ref target=\"https://dfg-spp-cls.github.io/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://dfg-spp-cls.github.io/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Vgl. beispielsweise den Eintrag im </hi> <hi rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\">Wörterbuch der deutschen Gegenwartssprache</hi> <hi style=\"font-size:9pt\">, der die “Stelle” unter Bedeutungsvariante 1 („lokalisierter Ort, Punkt, Platz“) neben anderen Bedeutungen als „kürzeres Teilstück, kürzerer Abschnitt“ „in einem Schriftwerk, Theaterstück, Film“ bzw. „in einem Musikstück“ definiert (</hi> <ref target=\"https://www.dwds.de/wb/Stelle#d-1-1-3\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://www.dwds.de/wb/Stelle#d-1-1-3</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021).</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Homepage: </hi> <ref target=\"https://uni-goettingen.de/de/587821.html\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://uni-goettingen.de/de/587821.html</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Vgl. </hi> <ref target=\"https://www.uni-goettingen.de/de/profil+und+ziele/588365.html\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://www.uni-goettingen.de/de/profil+und+ziele/588365.html</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Quellcode: </hi> <ref target=\"https://scm.cms.hu-berlin.de/schluesselstellen/lotte\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://scm.cms.hu-berlin.de/schluesselstellen/lotte</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Vgl. Homepage: </hi> <ref target=\"http://shakespeare.visualizingbroadway.com/index.html\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">http://shakespeare.visualizingbroadway.com/index.html</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Verfügbar unter: </hi> <ref target=\"https://hu.berlin/annette\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:9pt\">https://hu.berlin/annette</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">. Zugriff am 08.11.2021.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> <hi style=\"font-size:10pt\"> </hi> <hi style=\"font-size:9pt\">Weitin 2017, S. 2. Auch wenn unser Konzept durch den umstandslosen Wechsel zwischen den beiden Stufen close und distant bzw. die Möglichkeit, gleichzeitig nah und distanziert zu analysieren, skalierbar ist, kann es die Vorstellung eines tatsächlich stufenlosen Skalierens, die die Metapher des Zoomens bei Mueller nahelegt und die Weitin als “irreführend” bezeichnet, nicht gänzlich erfüllen.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> <hi style=\"font-size:9pt\">In der oben verlinkten Version der Webseite kann aus urheberrechtlichen Gründen nur auf eine Version zugegriffen werden, bei der die Interpretationstexte unkenntlich gemacht wurden.</hi> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Arnold, Frederik / Jäschke, Robert</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): “Lotte and Annette: A Framework for Finding and Exploring Key Passages in Literary Works”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Proceedings of the Workshop on Natural Language Processing for Digital Humanities at ICON 2021</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"><hi rend=\"bold\"> Art. “Stelle”</hi> (1976): In: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Wörterbuch der deutschen Gegenwartssprache</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">. 5. Band. Bereitgestellt durch das Digitale Wörterbuch der deutschen Sprache, </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dwds.de/wb/Stelle\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://www.dwds.de/wb/Stelle</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">. [letzer Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Cordell, Ryan</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2013): ““Taken Possession of” : The Reprinting and Reauthorship of Hawthorne’s “Celestial Railroad” in the Antebellum Religious Press”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Digital Humanities Quarterly 7.1</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalhumanities.org/dhq/vol/7/1/000144/000144.html\">http://digitalhumanities.org/dhq/vol/7/1/000144/000144.html</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Droste-Hülshoff, Annette von</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(1978): “Die Judenbuche : Ein Sittengemälde aus dem gebirgigten Westphalen“, in: Droste-Hülshoff, Annette von: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Historisch-kritische Ausgabe : Werke, Briefwechsel</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">. Hrsg. von Winfried Woesler. 5. Band: Prosa. 1. Teil: Text. Bearbeitet von Walter Huge. 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Hrsg. von Klaus Müller-Salget u. a. 3. Band: Erzählungen, Anekdoten, Gedichte, Schriften. Frankfurt am Main: Deutscher Klassiker Verlag 11–142.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Jänicke, S., Franzini, G., Cheema, M. 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[letzer Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Mueller, Martin</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2011): “The Top Fifty n-gram heavy play links”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Scalable Reading</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (Blog), </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2011/04/01/the-top-fifty-n-gram-heavy-play-links/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2011/04/01/the-top-fifty-n-gram-heavy-play-links/</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Mueller, Martin</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2012): “Very briefly: scalable reading”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Scalable Reading</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (Blog), </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2012/06/01/very-briefly-scalable-reading/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2012/06/01/very-briefly-scalable-reading/</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Mueller, Martin</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2013): “Morgenstern’s Spectacles or the Importance of Not-Reading”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Scalable Reading</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (Blog) </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2013/01/21/morgensterns-spectacles-or-the-importance-of-not-reading/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2013/01/21/morgensterns-spectacles-or-the-importance-of-not-reading/</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Mueller, Martin</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2020): “Scalable Reading”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Scalable Reading</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (Blog), </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2020/04/26/scalable-reading/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://sites.northwestern.edu/scalablereading/2020/04/26/scalable-reading/</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Weitin, Thomas</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2015): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Thinking slowly: Literatur lesen unter dem Eindruck von Big Data</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (= LitLingLab Pamphlet, 1).</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalhumanitiescenter.de/pamphlets/kl3-01_weitin-thinking-slowly.pdf\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">http://digitalhumanitiescenter.de/pamphlets/kl3-01_weitin-thinking-slowly.pdf</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:11pt\">Weitin, Thomas</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">(2017): “Scalable Reading“, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik (LiLi)</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> 47,1: 1–6. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://link.springer.com/article/10.1007/s41244-017-0048-4\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">https://link.springer.com/article/10.1007/s41244-017-0048-4</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">[letzter Zugriff 08.11.2021].</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.arnold_matthias_building_and_improving_an_ocr_classifier_for:','For more than a decade, Republican magazines and newspapers have been collected by institutes and projects now joined in the Centre for Asian and Transcultural Studies (CATS) at Heidelberg University. Our platform “Early Chinese Periodicals Online” (ECPO, https://uni-heidelberg.de/ecpo), provides open access to more than 300.000 digital images and their metadata, cf. Arnold and Hessel (2020) . Since the material consists mostly of image scans, the project ran a number of experiments to explore possible approaches towards full text generation (Arnold, 2021). For newspapers printed in Latin scripts much has changed since Rose Holley commented item “Use the ‘training’ facility (artificial intelligence) in the OCR software” with “Not viable for cost effective mass scale digitization” and noted “Do not pursue” in her list of “Potential methods of improving OCR accuracy suggested by ANDP team” (Holley, 2009, table 2, item 9). Today, when researchers write that “transforming [historical newspapers] into machine-readable data by means of OCR poses some major challenges” they do that while they introduce their own OCR pipeline (Holley, 2009). Unfortunately, these approaches cannot just be adopted to historical Chinese newspapers. As we have shown, especially complex layout and resulting difficulties of reliable automatic page segmentation have so far prevented full text generation of these newspapers even within China (Arnold, 2021; Arnold, forthcoming; Arnold et al., forthcoming). In this long abstract we present the first results from a systematic approach towards full text extraction from a Republican China newspaper ( 1). Our basis is a small corpus for which text ground truth exists. We present our character segmentation method which produces about 90.000 images of characters. Based on the hypothesis that pre-training on extensive amounts of suitably augmented character images will increase the OCR accuracy for evaluation on real-life character image data, we generate synthetic training data. We then compare the OCR recognition results and show that a combination of synthetic and real characters produces best results. Finally, we propose a method that makes use of a masked language model for OCR error correction. Note: We will treat single rectangular text blocks (Fig. 2) as given and proceed from here to present effective methods for generating a data set later used to train an OCR model. We show that pre-training on artificially created training data can significantly improve OCR accuracy. Due to the limited scope of the presented experiments, this approach is still limited in terms of retrieved glyph size, image quality and font style, hence the model is not necessarily directly applicable to other historical Chinese documents. Our corpus consists of 9.385 scanned folds from the entertainment newspaper Jing bao <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">晶報</hi> (The Crystal), published 03.03.1919–23.05.1940 (Fig. 1). The double-keyed text ground truth comprises all April 1939 issues (40 folds, ~245.000 characters). Aside from text blocks and their headings, it also contains mastheads, advertisements and marginalia, however, the methods presented below will solely focus on “header-less” text blocks of uniform font-size. Due to Chinese characters’ nearly squared appearance, it is common to find resulting text blocks implicitly displaying a grid layout (see Fig. 2). Deviation from the grid usually appears when additional characters had to be squeezed into one column or because of inaccurate printing. In order for the method described below to work, we manually sort out any text blocks that don’t adhere to the grid layout and then extract the corresponding ground truth section for every crop. After adaptive binarization (kernel size: 125 px) we calculate horizontal and vertical projection profiles, cf. Fan et al. (1998). To perform deskewing, we find an angle <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">α</hi> with <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">α</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">∈</hi> [-2.0,-1.5,...,2.0] such that rotating the image by <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">α</hi> maximizes where w and h are the width and height of the image, c<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi> is the number of black pixels in the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi>-th column (= the corresponding value of the vertical projection profile) and l<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">j</hi> in the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">j</hi>-th line. After deskewing, we cut the gray-scale, non-binarized original text block image into single character images along separators defined by the following heuristic: (1) Use the valleys of the vertical projection profile to define separators between the columns. (2) Use the valleys of the horizontal (global) projection profile to define separators between the lines. (3) For every column, produce another (local) projection profile. If a local separator lies within 7px distance of a global separator defined by (2), discard the global separator and only use the local separator; else only use the global separator. The positions of the valleys are obtained by scipy.signal.find_peaks using a minimum distance of (1) 22, (2) 20 and (3) 14. For normalization and contrast enhancing the following method is used: Finally, the resulting fields can be easily mapped to the ground truth text. Indentations have to be manually marked, and since the CNN (cf. Section 3.) requires squared images as input, we add white padding to transform the rectangular character images into square ones. This method entirely relies on correct annotation. While we can easily detect errors like missing lines, this is harder for missing or extra characters within a line (checking the line length), and basically impossible for typos or swapped characters. To avoid such mistakes we can only double-check annotations, otherwise they lower recognition accuracy. The method described in the section above yields a total of 92.039 character images (47.986 train + 21.676 dev + 22.377 test). Due to the Zipfian distribution, we additionally present the following table: Motivated by the low quantity of training samples for higher x, we generate additional synthetic training data and propose the following research hypothesis: Pre-training on extensive amounts of suitably augmented character images will increase the OCR accuracy for evaluation on real-life character image data. With the goal of imitating the real-life character images with artificial training data, we apply the following, partly randomized (in b., e2.2, f., g., and h.) augmentations to glyph images extracted from various fonts: Since ultimately, the classes used for OCR are Unicode points, the question arises which code points to synthesize additional training data from. We employ the simple heuristic of using all of the glyphs featured in the ground truth, and adding any missing ones from the 4000 most frequent characters of a representative corpus. Furthermore, inconsistencies caused by Han-unification have to be solved. For example, the image data features <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">靑</hi> instead of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">青</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">淸</hi> instead of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">清</hi> (all different code points), however only one code point exists for every other character containing <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">靑</hi>/ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">青</hi> as a component ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">請</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">情</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">靜</hi>, …). While <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">值</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">値</hi> (the latter being the variant used in our image data) have different code points, their right component itself ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">直</hi>) is Han-unified, etc. We decide to always use the most accurate code point as long as it’s not part of the CJK Compatibility Ideographs block (U+F900...U+FAFF), so e.g. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">令</hi> (U+4EE4) is used instead of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">令</hi> (U+F9A8), even though the latter might appear more accurate, depending on the font. Generally, we find that the character variants printed in our image data to be visually closer to the Japanese standard (e.g. the components <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">爫</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"chinese\">⺬</hi>), so we choose several Japanese fonts for training data generation. We decide on using a GoogleNet CNN architecture (Szegedy et al., 2015), slightly modified to take 1-channel inputs instead of RGB-images. This has proven to be effective regarding both printed and handwritten Chinese character recognition, e.g. Zhong et al. (2015) and Xu et al. (2018). Training on different character image sets, we obtain the following top-k accuracies on the real-life validation set for <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">k</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">∈</hi>{1,...,10}: We also find that the selection of the fonts by which variants (i.e. mainland Chinese, Taiwanese, Japanese, Korean) it was designed for is largely negligible, i.e. a Taiwanese font may score higher than a Japanese font, even though the latter features glyph variants closer to those found in our data. This is probably because the percentage of characters with regional variants is relatively small, and also implies that the characters’ stroke length and distance as well as small variations in the size of single character components is more relevant to the OCR accuracy when evaluating on real-life character images. Interestingly, while there is a huge difference in performance after training on synthetic vs. real data, the human eye is barely able to differentiate between even a big selection of synthetic and real character images if presented next to each other (cf. Fig. 5). Finally, we aim to improve top-1 accuracy values by using language models to find the correct character among the second to k-th prediction. As can be seen in the table in Section 3, there is a significant jump from top-1 to top-2 accuracy, meaning that for wrong predictions the gold character is often predicted in the second position. Inspired by Wang et al. (2019), we propose a method that identifies characters likely to be incorrect: Let x1 and x2 denote the logit scores of the top 2 candidates output by the OCR model. Now we set a threshold t for the difference between x1 and x2. Any OCR prediction where x1 − x2 &lt; t is treated as likely to be incorrect and is passed on to the correction step. This step works by having a pre-trained BERT model re-predict the character from the top k OCR candidates. Systematically testing for different combinations of t and k (with t <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">∈</hi> [0,0.5, . . . ,10] and k <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">∈</hi> [0,1, . . . ,18]), we settle with t = 2.5 and k = 7, where we attain the following final results: As becomes evident, the presented post-processing method reduces the error by 18.1% (dev. set) / 16.1 % (test set). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arnold, Matthias</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ground Truth, Neural Networks, OCR: Towards Full Text of Republican China Newspapers</hi>. https://tinyurl.com/ecpo-intro [letzter Zugriff 15. 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S. 95–109. 10.11588/heibooks.598.c8420. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arnold, Matthias / Paterson, Duncan / Xie, Jia</hi> (forthcoming): \"Procedural Challenges: Machine Learning tasks for OCR of historical CJK newspapers\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal of Digital Humanities.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fan, Kuo-Chin / Wang, Liang-Shen / Tu, Yin-Tien</hi> (1998): \"Classification of Machine-Printed and Handwritten Texts Using Character Block Layout Variance\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pattern Recognition</hi> 31, S. 1275–1284. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Holley, Rose</hi> (2009): \"How Good Can It Get? 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(= Lecture Notes in Computer Science). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhong, Zhuoyao / Jin, Lianwen / Xie, Zecheng</hi> (2015): \"High performance offline handwritten Chinese character recognition using GoogLeNet and directional feature maps\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR).</hi> Tunis, Tunisia. S. 846–850. 10.1109/ICDAR.2015.7333881. '),('urn:cts:dhd:2022.baglatzi_alkyoni_ontological_modelling_of_the_greek_intangib:','According to UNESCO<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />, Intangible Cultural Heritage (ICH) includes all traditions passed over to us by our ancestors providing a sense of identity and continuity. Due to the evolution and changes of societies and the global character of our daily interactions nowadays, there is a big challenge in preserving important intangible cultural heritage assets of the past. Technology, though, provides a great opportunity to safeguard the wealth of these cultural assets and pass it over to the next generations. Intangible cultural heritage data<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> is very broad including traditional dances and music, customs, health treatments etc. The current work focuses mainly on traditional music and dances of Greece. Greece has thousands of traditional dance and songs, differing a lot from place to place. Although, a wealth of data exists in multiple forms such as videos, images, recordings, documents, physical and digital objects, it cannot be easily retrieved or interconnected. What is missing is a structured way to describe, document, formalize, visualize, and interlink this data with external resources. The current work demonstrates the use of ontologies and semantic web technologies to face this need, with particular emphasis on the spatial and temporal dimension as integrators of the information. Maps are regarded as an enormously powerful and intuitive tool for visualizing data (Harley 2009) supporting critical thinking (Crampton 2001). The efficiency of maps has led to the development of the spatial humanities field demonstrating the power of maps for retrieving implicit knowledge of the past (Roberts 2016; Roberts et al. 2014). In the ICH domain though, little use of maps can be seen. The importance of ontologies and linked open data in the ICH domain has already been acknowledged in various approaches (Chantas et al. 2018; Hou and Wang 2019; Ziku 2020). CultureSampo (Hyvönen et al. 2008), a flagship project introduced intelligent semantic web 2.0 technologies for cross-domain cultural heritage of the area of Finland. Europeana<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, the largest EU repository of cultural heritage data, uses linked open data for providing the data in an interoperable form. Regarding Greek ICH, important projects include iTreasures (Dimitropoulos et al. 2014), Wholedance (Camurri et al. 2016) and Terpsichori (Doulamis et al. 2017) demonstrating the important contributions of semantic web technologies for ICH preservation. In the current work, geo-semantic web technologies are being utilized in order to formalize and document all the data regarding the ICH of Greek traditional dances and songs. Ontologies are being used for the conceptualization of the information and its provision as linked open data. For increasing interoperability and enabling the linkage with existing resources, already developed ontologies and schemas such as the DOLCE ontology (Borgo and Masolo 2010), the CIDOC CRM (Crofts et al. 2008) are being adopted. For the formalization of specialized domain concepts, the Greek Intangible Heritage Ontology (GIHO) is being developed with special focus on the spatial and temporal parameters. For enabling a better understanding of the data and providing more efficient ways of making it available to a wide range of users (either with a technical or non-technical background), a map-based web platform is being developed in which the end users will be able to pose complex queries. The Ontop-spatial (Bereta et al. 2016) and Sextant (Nikolaou et al. 2015) tools developed by the University of Athens, are being used for the processing and visualization of complex spatiotemporal thematic queries such as “Show me all places where dances with rhythms of 9/8 exist” or “Show me all the places where songs with the same text and different music exist”. The contribution and novelty of our approach is threefold: 1) all the information about ICH currently kept in books, videos, etc. is being digitalized and formalized in an interoperable way, 2) a map based central access point is being developed enabling better overview of the information and 3) end users i.e. researchers from the social sciences are provided with an infrastructure that enables the investigation of complex queries and the retrieval of implicit knowledge (i.e. the way trade relations influenced the music and dances in the different regions of Greece) <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://ich.unesco.org/doc/src/01856-EN.pdf\">https://ich.unesco.org/doc/src/01856-EN.pdf</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <anchor xml:id=\"Hlk77266149\" /> <ref target=\"https://ich.unesco.org/doc/src/15164-EN.pdf\">https://ich.unesco.org/doc/src/15164-EN.pdf</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <anchor xml:id=\"Hlk77266166\" /> <ref target=\"https://www.europeana.eu/en\">https://www.europeana.eu/en</ref> <ref target=\"https://www.europeana.eu/en\" xml:space=\"preserve\"> </ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bereta, K., Xiao, G., Koubarakis, M., Hodrius, M., Bielski, C., and Zeug, G.</hi> (2016), \"Ontop-spatial: Geospatial data integration using geosparql-to-sql translation\", in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 15th International Semantic Web Conference, Posters & Demonstrations Track (ISWC)</hi>. 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CIDOC CRM Special Interest Group 5. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dimitropoulos, K., Manitsaris, S., Tsalakanidou, F., Nikolopoulos, S., Denby, B., Al Kork, S., Crevier-Buchman, L., Pillot-Loiseau, C., Adda-Decker, M., Dupont, S., Tilmanne, J., Ott, M., Alivizatou, M., Yilmaz, E., Hadjileontiadis, L., Charisis, V., Deroo, O., Manitsaris, A., Kompatsiaris, I. and Nikos, G.</hi> (2014), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Capturing the intangible: An introduction to the i-treasures project.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Doulamis, A., Voulodimos, A., Doulamis, N., Soile, S. and Lampropoulos, A.</hi> (2017), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Transforming intangible folkloric performing arts into tangible choreographic digital objects: The terpsichore approach</hi>, pp. 451–460. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Harley, J. 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A., Schwartz, R. M. and Meeks, E.</hi> (2014), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Toward spatial humanities: Historical GIS and spatial history,</hi> Indiana University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ziku, M.</hi> (2020), \"Digital cultural heritage and linked data: Semantically informed conceptualizations and practices with a focus on intangible cultural heritage\", <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Liber Quarterly</hi> 30(1). '),('urn:cts:dhd:2022.bauer_bernhard_projektpraesentation_early_medieval_glosses_:','Bis heute ist das Annotieren von Texten eine gängige Praxis, deren Formen – Unterstreichen, Hervorheben, Glossieren, Kommentieren etc. – sich im Prinzip seit dem Frühmittelalter kaum verändert haben (vgl. Moulin 2009). Grundsätzlich gibt es zwei Arten von graphischen Elementen in einem Manuskript: den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">principal text</hi> und den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">paratext</hi>, der ein Manuskript als glossiert klassifiziert (vgl. Blom 2017, 10). Der Paratext lässt sich vom Primärtext in der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mise-en-page –</hi> also der Gestaltung der Seite oder dem Layout –, durch seine Position, eine andere Schrift oder eine spezielle Markierung unterscheiden. Bei Glossen wird traditionell zwischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">interlinearen </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">marginalen </hi>Glossen unterschieden. Eine wissenschaftliche Beschäftigung mit (frühmittelalterlichen) Glossierungstraditionen bietet zahlreiche Anknüpfungspunkte für multi- und interdisziplinäre Forschungsvorhaben, etwa in Bezug auf die verschiedenen Wege intellektuellen Austauschs, Sprachkontakt, die Geschichte des Zweitspracherwerbs, der Schreib- und Lesekompetenz, der Buchproduktion sowie anderer kultureller und sozio-historischer Aspekte. Das vorliegende Projekt Gloss-ViBe (MSCA-IF-EF-ST #101019035) beschäftigt sich im weitesten Sinn mit dem Sprach- und Kulturkontakt zwischen Irland und Kontinentaleuropa im Frühmittelalter. Es startete im September 2021 in Kollaboration mit dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zentrum für Informationsmodellierung – Austrian Centre for Digital Humanities</hi> und dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Institut für Antike </hi>an der Universität Graz. Die zentrale Forschungsfrage bezieht sich auf die Genese der vernakulären frühmittelalterlichen keltischsprachigen Glossen: Sind die Glossen Originale oder Übersetzungen ursprünglich lateinischer Glossen? Um Antwort(en) auf diese Frage zu finden, wird eine Fallstudie an den keltischen und lateinischen Glossen der Handschrift <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wien</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Österreichische Nationalbibliothek</hi>, Codex 15298 (olim Suppl. 2698)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />, sowie den Parallelglossen in drei weiteren Manuskripten: Angers, Bibliothèque municipale 477 (Ende 9. Jh.), Karlsruhe, Badische Landesbibliothek, Augiensis pergamentum 167 (olim Codex Augiensis CLXVII) (späte erste Hälfte 9. Jh.) und St. Gallen, Stiftsbibliothek, MS 251 (erste Hälfte 9. Jh.), durchgeführt. Dieses fragmentarische Manuskript (4 Folios) stammt aus dem späten 8./frühen 9. Jahrhundert und beinhaltet zirka 200 Glossen zu Bedas <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">De Temporum Ratione</hi> – wobei ungefähr ein Drittel in altirischer Sprache und der Rest in Latein verfasst ist. Forschungsgeschichtlich waren vor allem die irischen Glossen von Interesse (vgl. Stokes & Strachan, 1901–1903; Dillon, 1956; Bauer 2017). Die lateinischen Glossen sowie der Primärtext wurden bis dato noch nicht vollständig ediert, weshalb in Gloss-ViBe eine umfassende digitale Edition der Handschrift erstellt wird. Um die Genese der Glossen sowie die Texttradition näher beleuchten zu können, sind drei Forschungsziele formuliert: Die Daten sowie das erarbeitete theoretische Framework werden unter Einhaltung der FAIR-Prinzipien für weitere Nutzung allgemein verfügbar sein. Die Transkription des Wiener Beda sowie der Parallelglossen und die Metadaten werden in TEI/XML (Digitale Transkription und Edition) modelliert. Eine Langzeitarchivierung ist durch das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Geisteswissenschaftliche Asset Management System</hi> (GAMS, Zentrum für Informationsmodellierung Graz) gesichert. Die Transkription wird mit Transkribus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Footnote_Anchor\"><ref target=\"ftn2\" n=\"2\" /> </hi> durchgeführt, was auch bedeutet, dass der gesamte Output des Projekts in ein zukünftiges HTR-Trainingsmodell einfließen kann. Neben einer normalisierten Transkription ist auch geplant, das Originaldokument im Sinne Pierazzos (2011) so nahe als möglich wiederzugeben. Das bedeutet, dass Abkürzungen (ꝓ/ꝑ für Lateinisch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">per</hi>/ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">pro</hi>) oder Ligaturen (æ) nicht aufgelöst, sondern mit den jeweiligen Unicodezeichen transkribiert werden. Als Grundlage dafür dienen die Standards der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Medieval Unicode Font Initiative</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Footnote_Anchor\"><ref target=\"ftn3\" n=\"3\" /> </hi> Das zweite Workpackage dient der Datenmodellierung und Erstellung der digitalen Edition – aufbauend auf den Frameworks von Rehbein (2014) und Monella (2019). Strukturelle Informationen wie z.B. Überschriften oder der Unterschied zwischen Primär- und Paratext werden kodiert. Weiters sind intra- und intertextuelle Links vonnöten, d.h. dass jedem glossierten Lemma sowie der Glosse selbst wird ein Unique Identifier zugewiesen wird. Intratextuell ist das wichtig, um etwa Marginalglossen ihrem konkreten Lemma im Primärtext zuordnen zu können. Intertextuell sind diese Links vor allem für die Parallelglossen wichtig. Um Antworten auf die Hauptforschungsfrage zu erlangen, wird das erstellte Korpus im dritten Workpackage analysiert. Hierzu wird ein Workflow erstellt, der Ansätze des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">close</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant reading</hi> verbinden soll (vgl. etwa Bauer 2019 & 2020). Die Parallelglossen werden mittels Netzwerkanalyse (Cytoscape, Gephi), Korpusanalyse Tools (AntConc, Voyant Tools), Kollations-Tools (CollateX, Juxta) aber auch „traditionellen“ Methoden der historisch-vergleichenden Sprachwissenschaft und Philologie untersucht. Durch minutiöse Analysen lässt sich die Richtung der Übersetzung bei mehrsprachigen Parallelglossen ermitteln. Mittels der Kollations-Tools können gemeinsame Fehler bzw. Abweichungen von der kanonisierten Version des Haupttextes ermittelt werden, welche auf eine engere Verbindung der Handschriften hinweisen. Dies kann mit Netzwerkanalysen visualisiert werden. Dadurch lässt sich ein Bild der Gelehrtennetzwerke im Frühmittelalter zeichnen. Gloss-ViBe soll ein Modell für die Transkription/Edition und Analyse von (früh-)mittelalterlichen, glossierten Handschriften schaffen, das auch auf andere Epochen und Textsorten angewendet werden kann. Es soll Impulse für eine breitgefächerte fachliche Beschäftigung mit diesen reichhaltigen Fundgruben intersprachlichen und -kulturellen Wissenstransfers schaffen. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Online unter http://data.onb.ac.at/dtl/8650790.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> https://readcoop.eu/transkribus/?sc=Transkribus.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://folk.uib.no/hnooh/mufi/.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauer, Bernhard</hi> (2017): “New and corrected MS readings of the Old Irish glosses in the Vienna Bede\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ériu</hi> 67: 29–48. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauer, Bernhard</hi> (2019): \"Venezia, Biblioteca Marciana, Zanetti lat. 349 an isolated manuscript? A (network) analysis of parallel glosses on Orosius’ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Historiae adversus paganos</hi>\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Études Celtiques</hi> 45: 91–106. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauer, Bernhard</hi> (2020): \"Distant Reading of Glossed Corpora: Stylometry and Network Analysis\", Vortrag gehalten beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Workshop: Glossing in Celtic Contexts</hi>, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA, September 18–19, 2020. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blom, Alderik H.</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Glossing the Psalms</hi>. 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'),('urn:cts:dhd:2022.berg_mia_doing_digital_history_kollaborative_formen_der_:','Medien speichern, vermitteln und strukturieren Gedächtnis<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> und Geschichte. Sie können sowohl Ergebnis von Erinnerungsprozessen sein als auch einen Erinnerungsanlass bieten (Zierold 2006: 136f.). Erst durch und in unterschiedlichsten Gedächtnismedien<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> wird das kollektive Gedächtnis konstruiert und durch Akte kollektiver Erinnerung hervorgebracht (Erll 2004: 3). Das Internet hat dabei nicht nur zur digitalen Transformation bestehender Inhalte geführt, sondern neue digitale Gedächtnisinhalte und Erinnerungs- und Geschichtspraktiken generiert. Die Trennung des kollektiven Gedächtnisses in ein kulturelles “Langzeitgedächtnis” und ein kommunikatives “Kurzzeitgedächtnis” weicht zunehmend auf (Assmann 2002: 246). Das zeigen insbesondere die sozialen Medien, deren parallele „Gedächtniscommunities“ und “networked memories“ sich durch Pluralisierung und Fragmentierung individueller und kollektiver Erinnerungen auszeichnen (Bartoletti 2011: 100). Die niedrigen Produktions- und Zugangsschranken potenzieren geschichtsbezogene Inhalte, Akteur*innen und Praktiken. Für Historiker*innen werden Geschichtsbilder und diskursive Aushandlungen sichtbar. Es entsteht eine diverse, partizipative Erinnerungslandschaft, die die Deutungs- und Diskurshoheit etablierter Akteur*innen wie Institutionen oder Forscher*innen in Frage stellt (König 2020: 76). An die Stelle gesellschaftlicher und institutioneller Relevanzstrukturen treten die Interessen der User*innen. Soziale Medien verweisen so auf die Kontingenz und Selektivität von Erinnerungsprozessen (Zierold 2006: 188). Das digitale Gedächtnis zeigt dabei im Brennglas, was aus historischer Perspektive schon immer zu hinterfragen war: das Verhältnis von Erinnern und Vergessen, Fragen der Überlieferung, Auswahl und Speicherung, des Originals, der Partizipation und Sichtbarkeit, der Zugänglichkeit und nicht zuletzt gesellschaftlicher Macht. Hannes Burkhardt hat jüngst festgehalten, dass die “Relevanz des Internets für die Vergegenwärtigung von Vergangenheit heute kaum überschätzt werden” könne (Burkhardt 2021: 13). Die Geschichtswissenschaft arbeitet zwar seit Jahren digital und hat mit der Digital History eine eigene “digitale” Disziplin herausgebildet. Vor allem das in audiovisuellen sozialen Medien geformte digitale Gedächtnis wurde bisher jedoch nicht umfangreicher untersucht.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Die Kopplung an Datenstrukturen und globale Konzerne führt zu technischen, ethischen und rechtlichen Herausforderungen. Zentral ist vor allem die Frage, inwiefern Geschichte als Big Data überhaupt ausgewertet werden kann, wenn Plattformen wie Instagram nur eingeschränkte APIs zur Verfügung stellen oder automatisierte Datenerhebungen vollständig verbieten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Dabei sind gerade Instagram und TikTok auch in Bezug auf geschichtsbezogene Inhalte besonders Nutzer*innen- und Reichweitenstark: Allein #history wurde auf Instagram 41 Millionen Mal geteilt und auf TikTok 23 Milliarden Mal aufgerufen (Stand: November 2021). Um sich den neuen Formaten historischer Erzählung anzunähern, müssen sich geschichtswissenschaftliche Werkzeuge und Infrastrukturen ändern. Zentral stellen sich Fragen nach der Zugänglichkeit, Archivierbarkeit und (automatisierten) Auswertbarkeit der entstehenden Daten (König 2020, Kiechle 2018). Da im Fach häufig nicht einmal flächendeckend empirische Methoden curricular verankert sind, sind viele Historiker*innen im Umgang mit der “Computer Mediated History” (Kiechle 2021) auf die Digital Humanities angewiesen. Bereits im Zuge der DHd 2020 wurde ein fachwissenschaftlicher Bedarf an niedrigschwelligen Services ausgemacht, der auch auf den Umgang und die Forschung mit Social Media-Daten übertragbar ist (Hermes / Klinke / Demmer 2020: 184f.). Das Projekt “SocialMediaHistory” erforscht seit März 2021 zusammen mit Citizen Scientist, wie Geschichte auf Instagram und TikTok stattfindet, analysiert und produziert werden kann.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Die ursprünglich rein geschichtswissenschaftliche Perspektive muss dabei um eine informatische ergänzt werden, um die Datenmengen des digitalen Gedächtnisses erschließen und händeln zu können. Darüber hinaus müssen die technischen und kommerziellen Bedingtheiten der Inhalte reflektiert und selbst Datenbankarbeit und Sammlungsaufbau geleistet werden. In den nächsten drei Jahren sollen Geschichtswissenschaft und Digital Humanities deshalb stärker verzahnt werden. Konkret geschieht dies in einem ersten Schritt im Zuge eines Projektseminars am IDH der Universität zu Köln, das von Jürgen Hermes im WiSe 21/22 angeboten wird. Ausgehend von im Projekt formulierten Fragestellungen entwickeln Studierende in interdisziplinärer Zusammenarbeit Lösungsansätze für (1) die automatisierte Erhebung und Auswertung von Instagram- und TikTok-Kommentaren (Scraping, Sentiment Analysis), (2) die Identifizierung und Auswertung vergangenheitsbezogener Hate Speech (Topic Modeling) sowie (3) die Darstellung von Begleitdiskursen auf Twitter (Netzwerkanalyse). Gemeinsam sollen Möglichkeiten und Grenzen digitaler Methoden ausgelotet werden – auf technischer und rechtlicher Ebene und auf Ebene der historischen Erkenntnis. Im weiteren Projektverlauf sollen die erarbeiteten Tools angewandt und evaluiert werden. Das Projekt verfolgt damit eine kollaborative Doing (Digital) History im doppelten Sinne: Durch die eigene Produktion von geschichtsbezogenem Content und als methodischer Zugang zu und Reflexion über Beschaffenheit und Auswertbarkeit geschichtsbezogener Social Media-Inhalte. Das Poster möchte zentrale Fragestellungen und gewonnene Erkenntnisse vorstellen. Auf diese Weise möchte das Projekt einen Beitrag dazu leisten, neue Perspektiven auf eine gemeinsame Wissen(schaft)skultur zu liefern und neue Zugänge in der Geschichtswissenschaft zu etablieren. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Gedächtnis soll hier in Anlehnung an Martin Zierold (2006) als Fundus und Archiv verstanden werden. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Der Begriff verweist Aleida Assmann (2009) folgend auf die Rolle von Medien als externer Speicher und Träger des kulturellen Gedächtnisses. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Zum Forschungsstand siehe Burkhardt (2021).</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Vgl. https://www.instagram.com/about/legal/terms/before-january-19-2013/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Weitere Informationen: www.socialmediahistory.de.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Assmann, Jan </hi>(2002): “Das kulturelle Gedächtnis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Erwägen, Wissen, Ethik </hi>[EWE] 13: 239-247. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Assmann, Aleida </hi>(2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Erinnerungsräume. Formen und Wandlungen des kulturellen Gedächtnisses</hi> (4. Aufl.). München: C.H.Beck. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Balbi, Gabriele / Ribeiro, Nelson / Schafer, Valérie / Schwarzenegger, Christian (eds.) </hi>(2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Roots. Historicizing Media and Communication Concepts of the Digital Age</hi> (Studies in Digital History and Hermeneutics Vol. 4). Berlin / Boston: De Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bartoletti, Roberta</hi> (2011): “Memory and Social Media: New Forms of Remembering and Forgetting”, in: Pirani, Bianca Maria (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Learning from Memory: Body, Memory and Technology in a Globalizing World</hi>. 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Nationalsozialismus und Holocaust in Erinnerungskulturen auf Facebook, Twitter, Pinterest und Instagram</hi> (Beihefte zur Zeitschrift für Geschichtsdidaktik, Band 23). Göttingen: V&R unipress. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Erll, Astrid </hi>(2004): “Medium des kollektiven Gedächtnisses – ein (erinnerungs-)kulturwissenschaftlicher Kompaktbegriff”, in: Erll, Astrid / Nünning, Ansgar (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Medien des kollektiven Gedächtnisses. Konstruktivität – Historizität – Kulturspezifität</hi>. Berlin / New York: De Gruyter 3-22. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Föhr, Pascal</hi> (2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Historische Quellenkritik im Digitalen Zeitalter</hi>. 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'),('urn:cts:dhd:2022.bernhart_toni_gedaechtnis_digitaler_kulturen_und_digitaler_ge:','Digitale Kulturen konstituieren Gedächtnis. Sie sammeln, speichern, überliefern, analysieren, verknüpfen und interpretieren Information. Doch verhalten sie sich bislang ahistorisch, indem sie sich für die Entwicklung und Geschichte ihrer Ansätze, Ansprüche und Methoden kaum interessieren und das Gedächtnis und die Reflexion ihrer selbst vernachlässigen. Die Forderung nach einer Fach- oder Wissenschaftsgeschichte der digitalen Geisteswissenschaften wurde im Verlauf der vergangenen Jahre punktuell artikuliert (Hoover 2007, Kelih 2008, Cortelazzo / Tuzzi 2008, Jannidis / Lauer 2014, Jannidis 2015, Twellmann 2015, Weitin 2015, Thaller 2017, Schöch 2017, Bernhart 2018, Fischer / Akimova / Orekhov 2019, Fischer / Gramelsberger / Hoffmann / Hofmann / Rheinberger / Rickli 2020, Bernhart im Druck), zuletzt auch deutlich in etlichen Diskussionen bei der 7. Jahrestagung des Verbands „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V.“ 2020 in Paderborn. In institutionellen Positionsbestimmungen findet das Desideratum bisher allerdings kaum programmatischen Niederschlag. Der Beitrag möchte für die Etablierung einer Wissenschaftsgeschichte der digitalen Geisteswissenschaften sensibilisieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Eigentlich müsste das Ansinnen selbsterklärend sein, schon allein deshalb, weil digitale Geisteswissenschaften maßgeblich aus geisteswissenschaftlichen Kontexten resultieren, in denen diachrone und synchrone Perspektivierungen von Wissens- und Theoriebildung selbstverständlich sein sollten. Doch die bislang nur sehr verhaltenen Bemühungsbestrebungen in diese Richtung deuten darauf hin, dass das Bewusstsein für Sinn und Dringlichkeit einer Wissenschaftsgeschichte der digitalen Geisteswissenschaften auch in einem geisteswissenschaftlichen Kontext kaum gegeben zu sein scheint. Algorithmische und digitale Kulturen und mit ihnen ihre Geschichte beginnen entgegen gängiger Lehrmeinung (vgl. etwa Ciotti / Crupi 2012, Nyhan / Flinn 2016) nicht erst mit der Erfindung des Computers. Sie beginnen dort, wo Enumeration, Indizierung, Serialisierung, Quantifizierung und Formalisierung semantischer Entitäten und kultureller Artefakte sichtbar werden. Solche Ansätze sind nicht eindeutig in eine bestimmte Epoche oder eine begrenzbare zeitliche Phase datierbar, sondern sie stellen grundlegende kulturelle Praktiken dar. Bezogen auf Literaturen, wies darauf zuletzt Eva von Contzen in ihren listologischen Forschungsarbeiten hin, die Personen-, Sach- und Eigenschaftslisten von den antiken über die mittelalterlichen bis in die Literaturen der Gegenwart untersuchen (Contzen 2016, Contzen 2018). Auf einen Vorlauf, der länger ist als bislang angenommen, macht mit Blick auf digitale Gesellschaften und Kulturen auch Armin Nassehi aufmerksam, wenn er behauptet, „dass die moderne Gesellschaft bereits ohne die digitale Technik in einer bestimmten Weise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital</hi> ist“ (Nassehi 2019: 11; Kursivierung im Original). Deutlich sichtbar werden Operationalisierungen und Algorithmisierungen unter dem Eindruck der Empirismen der Frühen Neuzeit. Erste Ballungen sind im Zuge der Ausdifferenzierung der Einzelwissenschaften im 19. Jahrhundert erkennbar. Erstaunlich und überraschend an diesen frühen Ansätzen sind Ähnlichkeiten mit den Zielen und Ansprüchen der digitalen Geisteswissenschaften. Einander ähnlich sind frühe operationalisierende Ansätze und die späteren digitalen Geisteswissenschaften in ihren Ansprüchen, schneller und effizienter zu Ergebnissen zu kommen als mit der Methode des menschlichen und sinnkonstituierenden Lesens, auf der Grundlage gewonnener Daten intersubjektive und interoperable Vergleichs- und Austauschmöglichkeiten herzustellen, einen verborgenen oder nicht-bewussten Informationsgehalt literarischer oder künstlerischer Werke offenzulegen und darüber hinaus neue und ungewöhnliche Forschungsfragen zu generieren. Charakteristisch für diese Ansprüche ist darüber hinaus ein disziplinenübergreifender Ansatz, der schon sehr früh zu beobachten ist. Belege für solche Ähnlichkeiten finden sich im 19., 20. und 21. Jahrhundert. Anhand von Beispielen, die sich in ihren Praktiken und Zielsetzungen im Rückblick als (proto-)typisch erweisen, möchte dieser Beitrag die genannten Ansprüche erläutern. Als ein Beispiel dafür, dass von operationalisierter, quantitativer oder algorithmischer Arbeitsweise raschere Ergebnisse zu erwarten seien, kann Thomas C. Mendenhall (1841–1924) gelten. Zur Datenerhebung für seine Stilanalysen verwendete er mechanische Zählmaschinen, mit denen es ihm – wie er berechnete – möglich war, in einem Viertel der Zeit, die bei traditionellem Vorgehen erforderlich gewesen wäre, zu Ergebnissen zu kommen; bedient wurden die Zählmaschinen bezeichnenderweise von Frauen (Mendenhall 1901: 102). Sein methodisches Vorgehen beschreibt Mendenhall folgendermaßen: Kennzeichnend für die entwickelte Methode ist der Weg der Wissensgenerierung: Stilistische Besonderheiten würden „rein mechanisch“ („purely mechanical“) sichtbar und ein Autor sei sich der in seinem Text wirksamen Muster „absolut nicht bewusst“ („absolutely unconscious“). Die Hauptleistung der Methode bestehe darin, dass eine forschende Person über keinerlei fachwissenschaftlich geschultes Urteilsvermögen verfügen müsse, allein die akkurate Darstellung der Messwerte genüge, um die Kompositionsprinzipien offenzulegen, die ein Autor nicht verbergen könne, ja, deren Existenz ihm weder bewusst noch bekannt sei. Die hier sehr früh formulierte Vorstellung einer mechanischen, unbewussten oder verborgenen Poetik ist kennzeichnend für zahlreiche quantitative und algorithmische Analyseverfahren und findet sich in abgewandelter Form in Theorien der Digital Humanities wieder (Burrows 1987: 2, Moretti 2005: 54, Jockers 2013: 106-108, Jannidis 2014: 169). Beispielhaft ist etwa der wenig beachtete Psychologe Karl Groos (1861–1946), der umfassende statistische Analysen zu Farbworthäufigkeiten in den Werken von William Shakespeare, Johann Wolfgang Goethe, Friedrich Schiller, Richard Wagner u.a. unternommen hat. In einer kurzen autobiografischen Schrift, in der er seine Arbeitsweise reflektiert, hält er fest: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Bullets\">Groos weist hier auf die Möglichkeiten hin, dass „zahlenmäßige[] Feststellungen“ zu „objektiveren“ Arbeitsweisen führen können und dass solche Verfahren „sozusagen automatisch“ neue Forschungsfragen generierten. „[E]ine andere Methode“ – er meint damit wohl erprobte und etablierte Hermeneutiken – würde zu solchen neuen Fragen gar nicht erst führen. Eine vergleichbare Argumentation spielt in den Digital Humanities eine wichtige Rolle, wenn darauf verwiesen wird, dass Algorithmen und digitale Modellierungen in nicht unwesentlichem Maße dazu beitrügen, weiterführende und erweiternde Fragen aufzuwerfen. Die Methoden und Werkzeuge der Digital Humanities lieferten demnach nicht nur Ergebnisse im Sinne von Daten und Erkenntnissen, sondern dienten wesentlich auch der Heuristik auf dem Weg zur Interpretation. Das Verfahren, das Groos beschreibt, zeigt überraschende Ähnlichkeit mit dem später von Franco Moretti modellierten Konzept des <hi rend=\"italic\">Distant</hi> <hi rend=\"italic\">reading</hi>. </hi> Es fällt auf, dass operationalisierende, quantifizierende und algorithmisierende Verfahren schon sehr früh oft disziplinenübergreifend operierten. Entsprechende Ansätze zur Bearbeitung geisteswissenschaftlich virulenter Fachfragen wurden häufig nicht innerhalb der dafür zuständigen Fächer entwickelt, sondern in anderen Disziplinen wie der Medizin, der Physik oder der Mathematik und von diesen an die zuständigen Disziplinen herangetragen oder ihnen angeboten. Nicht selten hatte dies dort Abwehrreaktionen zur Folge. Ein frühes Beispiel dafür ist Sir Thomas Young (1773–1829), Arzt und Professor für Naturphilosophie an der Royal Institution in London. In seiner Schrift mit dem Titel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Remarks on the probabilities of error in physical observations, and on the density of the earth, considered, especially with regard to the reduction of experiments on the pendulum</hi> (Young 1819) geht es um Fragen der physikalischen Dichte der Erde, die Young mit den Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt. Doch auch Fragen der sogenannten Sprachenverwandtschaft, zur realgeschichtlichen Aussagekraft literarischer Quellen und zur Entschlüsselung der Hieroglyphenschrift greift er auf, für die er Lösungen mithilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung vorschlägt. Die Frage der Ähnlichkeit von Sprachen und die noch nicht entschlüsselten Hieroglyphen waren drängende wissenschaftliche Fragen der Zeit. Indem Praktiken neben Objekten das Fundament für kulturelles Gedächtnis bilden, bilden digitale, auch proto-digitale Praktiken umso deutlicher das Fundament für das Gedächtnis digitaler Kulturen. Die Geisteswissenschaften sind dazu berufen und befähigt, solche Gedächtnisse zu kartografieren und systematisch und historisch zu perspektivieren. Digitale Praktiken in einem weiten Sinn gibt es nicht erst, seitdem von Digital Humanities gesprochen wird, auch nicht erst seit der Erfindung des Computers. Sie emergieren vielmehr dann, wenn zählende, messende, rechnende, operationalisierende und algorithmisierende Ansätze und Verfahren bei der Beschreibung, Speicherung und Analyse insbesondere kultureller Artefakte Anwendung finden. Konkret stellt dies die Digital Humanities – nach ihrer Emanzipierung innerhalb der Geisteswissenschaften, um die sie lange ringen mussten – vor einen erweiterten kulturellen Horizont, der zu ihrer historisch informierten Verortung, zum Verständnis ihrer Leistungsfähigkeit und ihrer Grenzen und zur Systematisierung (proto-)typischer Denk- und Argumentationsmuster beitragen kann. Auch die Digital Humanities haben eine Geschichte und ein Anrecht darauf, dass sie erzählt – und geschrieben – wird. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Der Beitrag fußt auf den Forschungsergebnissen des DFG-geförderten Forschungsprojekts „Quantitative Literaturwissenschaft“ (Projektnummer 259167649).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bernhart, Toni</hi> (2018): „Quantitative Literaturwissenschaft: Ein Fach mit langer Tradition?“, in: Bernhart, Toni / Willand, Marcus / Richter, Sandra / Albrecht, Andrea (Hg.): <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: Walter de Gruyter 207–219. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bernhart, Toni</hi> (im Druck): „Algorithmische Wissenskulturen in den Geisteswissenschaften und ihr Vorlauf im 19. Jahrhundert“, in: Hashagen, Ulf / Seising, Rudolf (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Algorithmische Wissenskulturen? Der Einfluss des Computers auf die Wissenschaftsentwicklung.</hi> Cham: Springer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burrows, John F.</hi> (1987): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computation into Criticism. A Study of Jane Austen’s Novels and an Experiment in Method</hi>. Oxford: Clarendon Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ciotti, Fabio / Crupi, Gianfranco</hi> (Hg.) (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dall\'informatica umanistica alle culture digitali. Atti del convegno di studi (Roma, 27-28 ottobre 2011) in memoria di Giuseppe Gigliozzi.</hi> Roma: Sapienza Università Editrice. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Contzen, Eva von</hi> (2016): „The Limits of Narration: Lists and Literary History“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Style</hi> 50/3: 241–260. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Contzen, Eva von</hi> (2018): „Experience, Affect, and Literary Lists“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Partial Answers</hi> 16/2: 315–327. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cortelazzo, Manlio / Tuzzi, Arjuna</hi> (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Metodi statistici applicati all\'italiano</hi>. Bologna: Zanichelli. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Akimova, Marina / Orekhov, Boris</hi> (Hg.) 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Mit Abbildungen und Grafiken. </hi>Stuttgart: Metzler 3–18. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Twellmann, Marcus</hi> (2015): „‚Gedankenstatistik‘ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">.</hi> Vorschlag zur Archäologie der Digital Humanities“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Merkur</hi> 69: 19–30. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"CTVL00111ef3014989a4ecd9c4bc4234ab7f6ec\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Weitin, Thomas</hi> (2015): „Digitale Literaturwissenschaft“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deutsche Vierteljahrsschrift für Literaturwissenschaft und Geistesgeschichte (DVJs)</hi> 89/4: 651–656. '),('urn:cts:dhd:2022.bischoff_eva_berlin_s_australian_archive_eine_virtuelle_for:','Naturkundliches Sammeln ging spätestens seit dem 18. Jahrhundert Hand in Hand mit der Katalogisierung und Kategorisierung entlang wissenschaftlicher Taxonomien (Bennett 2004). Diese besondere Form der Informationsverarbeitung entwickelte unterschiedliche Strategien und bediente sich verschiedener Technologien zur „Inventarisierung der Natur“ (Nadim 2016) sowie der Organisation und Speicherung der ‘im Feld‘ gewonnenen Informationen: Bestandslisten, Zettelkästen, Datenbanken. Lokalisiert in Forschungsinstitutionen und Museen des Globalen Nordens, war der Zugang zu den in ihnen bewahrten Informationen beschränkt auf diejenigen, die physisch Zugang zu diesen Räumen erlangen konnten. Die solcherart entstandenen Wissensbestände bilden bis heute einen wesentlichen Bestandteil des kulturellen, ökonomischen und politischen Kapitals von Sammlungsinstitutionen des Globalen Nordens. Gleichzeitig sind diese Informationsasymmetrien vielfach Gegenstand post- und dekolonialer Kritik (Bennett 2004; Schiebinger 2004, Subramaniam 2014). Oft wird dabei die Forderung nach einer umfassenden Digitalisierung der Verzeichnisse und der Veröffentlichung von Datenbeständen erhoben. Entsprechende Veränderungen der Informationsethik lassen sich u.a. in internationalen Regelwerken wie der Biodiversitätskonvention nachweisen, welche seit 1992 für genetische Ressourcen den rechtlich verbindlichen Rahmen für das sog. „Access and Benefit-Sharing“ setzt. Für das in naturkundlichen Sammlungen archivierte kulturelle Erbe hingegen steckt diese Entwicklung noch in den Kinderschuhen. Ausgehend von diesen Überlegungen und basierend auf unserer aktuellen Entwicklungsarbeit an einer FUD-basierten virtuellen Forschungsumgebung zu naturkundlichen Sammlungen aus Australien am Berliner Museum für Naturkunde, MfN (Bischoff und Schwarz 2020a, 2020b) thematisiert das Poster sowohl die Potentiale als auch mögliche Schwierigkeiten digitaler Zugänge zum kulturellen Erbe. Wenn naturkundliche Sammlungen wie in unserem Fall in kolonialen Kontexten erworben wurden (Antonelli 2020; Das & Lowe 2018; NatSCA 2020) und kulturell sensible Sammlungsgegenstände umfassen (Berner et. al 2011; German Museums Association 2021), müssen Auf- und Ausbau, sowie die Nutzung digitaler Archive eine Reihe von Problemstellungen adressieren. Diese beinhalten u.a. epistemische Konflikte um Metadatenstandards, Aushandlungen über Möglichkeiten des Zugangs aber auch der Restriktion des Zugriffs für unterschiedlich verfasste Öffentlichkeiten, sowie die Interpretation und kulturell autarke Ergänzung von Forschungsdaten durch Mitglieder der Herkunftsgesellschaften bis hin zur Begleitung von Prozessen der virtuellen Repatriierung. Unterstützt durch das Servicecentrum eSciences der Universität Trier und den Arbeitsbereich Humanities of Nature am MfN greift unsere Arbeit Impulse aus gegenwärtigen Diskussionen zu kolonialen Traditionen naturkundlicher Klassifikation und ihrer Fortschreibung in digitalen Metadaten auf (Agrawal 2002; Boamah & Liew 2017; Briggs et al. 2020; Sarkhel 2016; Stevens 2008; Van der Velden 2010); wir lernen von Bemühungen zum Schutz indigenen Wissens in digitalen Kontexten und um indigene Datensouveränität (Anderson & Christen 2013; Christen 2018; Geismar 2013a/b; Kapepiso et al. 2020; Walter & Suina 2019); und wir orientieren uns an Diskussionen zur Bedeutung von digitaler Autonomie für eine zukunftsorientierte kulturelle Selbstbestimmung (Genovese 2016; Liew et al. forthcoming; McKemmish et al. 2011; Roy 2015; Thorpe 2016). Unser Projekt nimmt dabei insbesondere Erfahrungen aus dem australischen Kontext auf (Christen 2008; Christie 2004; Janke 2018; McGinnis 2020) und adaptiert diese im engen Austausch mit indigenen Kurator:innen und anderen wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen des Australian Museums in Sydney und den Museums Victoria aus Melbourne für unsere virtuelle Forschungsumgebung zu kolonialen australischen Sammlungen in Deutschland. Konkrete Richtlinien und Anregungen für dieses Vorhaben finden wir in aktuellen Guidelines und Protokollen australischer Fachgesellschaften (ATSILIRN 2012; AIATSIS 2020; EGIM 2019; Janke et al 2019) und dem für uns vorbildlichen Datenbankprojekt “Return Reconcile Renew“. Am konkreten Beispiel der in der Forschungsumgebung hinterlegten Digitalisate der südost-australischen Sammlungsbestände des preußischen Naturkundlers Wilhelm Blandowski (1822-1872) diskutiert unser Poster die Problemstellungen, mit denen unser Projekt regelmäßig befasst ist, die Prozesse und Entscheidungen, die wir bisher durchlaufen haben sowie deren konkrete Umsetzung in der Forschungsumgebung. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aboriginal and Torres Strait Islander Library, Information and Resource Network (ATSILIRN)</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aboriginal Torres Strait Islander Protocols for Libraries, Archives and Information Services</hi> https://atsilirn.aiatsis.gov.au/protocols.php [letzter Zugriff 10. 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'),('urn:cts:dhd:2022.blaess_sandra_forschendes_lernen_digital:','Gerade Projekte aus dem Bereich der digitalen Literaturwissenschaften bringen vielseitige Ergebnisse und Forschungsdaten ganz unterschiedlicher Art hervor, die sich in die Lehre integrieren lassen und so einen Brückenschlag zwischen geisteswissenschaftlicher Forschung und Lehre ermöglichen. Während im angloamerikanischen Sprachraum unter dem Oberbegriff „DH-Pedagogy“ eine lebendige Debatte über didaktisch fundierte Lehr-Lern-Szenarien in den Digital Humanities geführt wird, (Hirsch 2012) sind systematische Überlegungen dieser Art im deutschen Sprachraum noch eher selten zu finden. In unserem Beitrag schildern wir aus der Erfahrung der konkreten Forschungs- und Lehrpraxis, auf welche Art und Weise sich das DH-Forschungs- und Editionsprojekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> sowie die Lern- und Disseminationsplattform <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> in der DH-Lehre fruchtbar kombinieren lassen, um ein digitales Lehren und Lernen zu ermöglichen, das Grundideen des Forschenden Lernens aufgreift und weiterdenkt. Wir stellen vor, wie durch die Dokumentation und Aufbereitung der Forschungsprozesse für die Plattform <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> gleichzeitig eine nachhaltige Nutzung der etablierten Verfahren und produzierten Forschungsdaten in anderen Lehr-Lern-Szenarien ermöglicht wird. Im hochschuldidaktischen Diskurs kommen die Begriffe „Forschendes“, „Forschungsbasiertes“, „Forschungsorientiertes“ oder „Forschungsnahes Lernen“ nach wie vor vielseitig und häufig zum Einsatz. In der internationalen Diskussion um Forschendes Lernen haben sich vor allem Systematisierungsansätze nach Hearley und Jenkins (2009) und Huber (2009 und 2014) etabliert, die in aktuellen und auf die Hochschulbildung im deutschsprachigen Raum bezogenen Publikationen aufgegriffen werden. Beide Ansätze definieren zwei Dimensionen des Forschenden Lernens: die inhaltliche Ausrichtung des Forschungsangebots (ergebnisorientiert und prozessorientiert) und die Form der Studierendenbeteiligung (passives Rezipieren und aktive Gestaltung). Darauf aufbauend lassen sich drei Kategorien unterscheiden, auf die der Lernfokus bei Ansätzen des Forschenden Lernens gelegt werden kann: auf den Forschungsprozess, die Forschungsmethode und die Forschungsergebnisse. Die Studierenden werden je nach Fokus rezeptiv aktiv, wenden erworbenes Wissen an und/oder werden selbst forschend tätig (Wulf et al. 2020). Diverse Universitäten oder Fachbereiche bestimmen Forschendes Lernen als didaktisches Leitprinzip für die Lehre. Konsens besteht bisher vor allem darüber, dass es im Lehrprofil von Hochschulen einen festen Platz einnehmen sollte. Ob aus den Zielen konkrete Maßnahmen folgen, hängt schlussendlich am Engagement von Einzelpersonen. Eine curriculare Verankerung ist selten der Fall (Huber 2020). Dieser Widerspruch aus proklamiertem Leitprinzip und eher vereinzelter praktischer Umsetzung kann auch im vorliegenden Beitrag nicht aufgelöst werden. Stattdessen zeigen wir ein beispielhaftes Lehr- und Lernszenario, das Forschungsnahes Lernen im Rahmen der Digital Humanities praktisch austestet. Das Erlernen digitaler Verfahren erfolgt am effektivsten möglichst praxisnah. Gerade digitale Tools und Methoden bieten deshalb Möglichkeiten, um Forschendes Lernen erfolgreich umzusetzen (Schirmer und Martin 2020). Beiträge, in denen digitale Literaturwissenschaft und Ansätze dieser Lernform systematisch zusammengebracht werden, sind allerdings selten. Eine fachspezifische Form des Forschenden Lernens ist aufgrund unterschiedlicher Forschungsformen, -begriffe und -gegenstände (trotz der domänenübergreifenden Forschungstätigkeiten des Beobachtens, Beurteilens, Modellierens und Konstruierens) allerdings wichtig. Gerade für die in geisteswissenschaftlichen Forschungs- und Lernszenarien entscheidende Begriffs- und Theoriebildung sowie die Fähigkeit zur hermeneutischen Interpretation gilt ein Zugang über Forschendes Lernen bislang als schwierig; im domänenübergreifenden Diskurs über Forschendes Lernen sind Beiträge aus den Geisteswissenschaften unterrepräsentiert (Huber 2017). Hier finden sich mittlerweile aber auch gelungene Gegenbeispiele (Hethey und Struve 2017, Mieg 2020), an die dieser Beitrag direkt anschließt. Die wechselseitige Kooperation und die gemeinsame Integration von Ansätzen des Forschenden Lernens in den Projekten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> hat sich dabei als besonders fruchtbar erwiesen. Das Forschungs- und Editionsprojekt <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.slm.uni-hamburg.de/germanistik/forschung/forschungsprojekte/dehmel-digital.html\"> <hi rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> </ref> hat die sukzessive materielle Erschließung und inhaltliche Erforschung des Korrespondenznetzwerks von Richard und Ida Dehmel zum Ziel, die um 1900 das Zentrum eines europaweiten Netzwerks von Künstler:innen und Kulturschaffenden bildeten. Der umfangreiche Briefnachlass des Ehepaars (insgesamt ca. 35.000 Briefe) liegt hauptsächlich in handschriftlicher Form vor. Im Rahmen des Projekts werden die Briefe digitalisiert und mit quantitativen computationellen Verfahren erschlossen. Die digitalisierten Briefe werden auf einer digitalen Plattform für unterschiedliche Zielgruppen (Wissenschafler:innen, Studierende und interessierte Lai:innen) aufbereitet und zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt. Im Rahmen des Projekts kommen verschiedene Verfahren der digitalen Manuskriptanalyse und quantitativen inhaltlichen Texterschließung zum Einsatz, die bereits in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> als Methoden und/oder Lerneinheiten integriert sind. Gleichzeitig ist das Thema der digitalen Erschließung in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> bislang zwar in Methoden-, Tool- und Lerneinheitsbeiträgen zur Anwendung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Transkribus</hi> aufgegriffen, aber noch kaum auf den Bereich der Edition bezogen, der aktuell noch nicht explizit repräsentiert ist. Eine Verknüpfung zwischen dem Forschungsprojekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> und der universitären Lehre findet an der Universität Hamburg seit 2019 in verschiedenen Seminarformaten statt. Die Integration in die Lehre enthält im Sinne des Forschenden Lernens ergebnisorientierte sowie prozessorientierte Aspekte und sowohl passiv-rezipierende als auch aktiv-gestaltende Elemente. In den Lehrveranstaltungen lernen die Studierenden unterschiedliche Arbeitsphasen des Erschließungsprojekts kennen. Auch die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi>-Lehr- und Lernmaterialien werden seit Projektbeginn im Jahr 2018 in der universitären Lehre erprobt. Auf diese Weise kann das Feedback der Studierenden kontinuierlich in die Weiterentwicklung der Disseminationsplattform einbezogen werden. Die enge Zusammenarbeit mit dem Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Dehmel digital </hi>ermöglicht darüber hinaus erstmalig die Verbindung mit einem laufenden Forschungsprojekt und damit die Umsetzung eines sitzungsübergreifenden Lehr- und Lernszenarios des Forschenden Lernens. Gerade die Kombination aus konkretem Forschungsprojekt und generischer Disseminationsplattform ermöglicht dabei eine strukturierte und nachhaltige Gestaltung der verschiedenen Komponenten und ist dazu geeignet, bisherige Konzepte des Forschenden Lernens um literaturwissenschaftliche Anwendungsszenarien zu erweitern. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> ist ein Disseminationsprojekt, das Interessierten einen Einstieg in die Digital Humanities ermöglicht. Über die Homepage <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/\">fortext.net</ref> (vgl. Gius et al. 2021) werden zitierfähige Methodenbeschreibungen, Textsammlungen und Tools verfügbar gemacht, die niedrigschwellige Einführungen vor dem Hintergrund der nicht-digitalen Geisteswissenschaften geben. Thematisch reichen diese von Digitalisierung über Annotation zu Interpretation und Visualisierung. Die präsentierten Materialien sind unterteilt in Routinen, Ressourcen und Tools. Sie werden aus literaturwissenschaftlicher Perspektive bewertet und – zum Teil mit der Hilfe von Videos – erklärt. Die Sammlung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT-</hi>Lehr- und Lernmaterialien unterstützt einen aktiven Forschungsprozess in jeder Phase (vgl. Abb. 1). Die Inhalte der Plattform haben einen starken methodischen Fokus und sind darum besonders geeignet, um prozessorientierte und methodische Aspekte des Forschenden Lernens abzudecken. Die Beitragskategorien sind entweder passiv-informativ oder für das aktive Lernen im ‚Hands-on‘-Modus konzipiert, sodass auch unterschiedliche Formen der Beteiligung sich ergänzen. Unter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen</hi> finden sich z.B. Methodeneinträge und Lerneinheiten, mithilfe derer Forschende und Studierende mit einem Interesse für bestimmte Methoden der Digital Humanities sich diese theoretisch sowie praktisch aneignen können. Sind Methodenkenntnisse und Kompetenzen der Toolnutzung vorhanden, rücken <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ressourcen</hi> ins Zentrum des Interesses. Je nach gewählter Methode werden z.B. kleinere oder größere Korpora benötigt, die in einschlägigen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textsammlungen</hi> zu finden sind, die jeweils in einem eigenen Beitrag vorgestellt werden. Während Nutzer:innen sich durch die kombinierte Rezeption von Methodenbeiträgen, Lerneinheiten und Ressourcen die Basiskompetenzen zur Nutzung einer Methode aneignen, werden im Bereich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tools</hi> nützliche und in den Digitalen Geisteswissenschaften häufig verwendete Softwares ausführlich vorgestellt und hinsichtlich der Eignung für DH-Neulinge bewertet. Gerade für Einsteiger:innen in die Digital Humanities ist die Frage, welche <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ressourcen</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tools</hi> überhaupt für die eigene Forschung geeignet wären, nicht leicht zu beantworten. Darum gibt es den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT-Projektpiloten</hi> – einen interaktiven Fragebogen, der den Weg in die eigenständige Projektarbeit bereitet. Studierende, die im Seminarkontext das Forschungsprojekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> kennengelernt haben, gehören auch zur primären Zielgruppe von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi>, da sie (teilweise) schon darin geübt sind, eigene Forschungsprojekte zu planen, aber oft noch nicht darin, digitale Methoden darin einzusetzen. Über den Projektpiloten, also in einem aktiven Frage-Modus, oder über die theoretischen Einträge der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi>-Webseite und damit eher passiv-rezeptiv – die Studierenden können sich bedarfsgenau und auf ihr konkretes Forschungsvorhaben konzentriert in die digitalen Geisteswissenschaften einarbeiten. Dabei wird die Erschließung und Erforschung des Dehmel-Korrespondenznetzwerks didaktisch mit der Vermittlung von Methodenwissen und -kritik sowie der Verwendung von Tools verschränkt und auch durch die direkte Anwendung der Methoden im Seminar können Studierende Inspiration für ihr Vorgehen in eigenen Forschungsprojekten finden. Im Rahmen der Integration des Forschungsprojekts <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> in die universitäre Lehre kommen vor allem Methoden der digitalen Textanalyse zum Einsatz. Dabei werden zunächst in einer eher passiv-rezeptiven Phase auf Grundlage der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi>-Inhalte Prozesse grundlegende Funktionen ausgewählter Tools und Methoden zur digitalen Textanalyse vermittelt (prozessorientiert, passiv). Die Lektüre von Methodeneinträgen, Tool- und Ressourcenvorstellungen (z.B. zum Thema NER oder HTR) und deren Diskussion im Seminar vermitteln theoretisch-methodologisches Hintergrundwissen und bestimmen die inhaltliche Dimension des Forschenden Lernens (nach Hearley und Jenkins 2009). In einer zweiten Phase steht die aktive Mitarbeit der Studierenden im Projektkontext im Vordergrund. Hierbei bildet die theoretische Vorarbeit den Ausgangspunkt für die teilautomatisierte Transkription sowie das Training eigener Modelle zur Erkennung von Handschriften oder Named Entities in Briefen. Auf diese Weise erwerben die Studierenden zum einen die Kompetenz, mittels digitaler Verfahren Daten zu produzieren. Zum anderen lernen sie prozessorientiert, die angewendeten Verfahren kritisch zu hinterfragen. Sie gewinnen also unter anderem einen Einblick in die Praxis der Entstehung von Quellen, die eine Grundlage der literaturwissenschaftlichen Lehre und Forschung sind, und üben den kritischen, fruchtbaren Umgang mit digitalen Quellen. Ihr konkretes Feedback besitzt auch eine Relevanz für Dritte und kann sowohl auf die Ausgestaltung des Forschungsprojekts <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> als auch auf die Präsentation von Inhalten auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">forTEXT.net </hi>rückwirken: Bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> können mithilfe der Resonanz beispielsweise Veränderungen im Transkriptionsvorgehen vorgenommen werden, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> kann z.B. inhaltliche Erweiterungen vornehmen, indem neue Methoden und Tools getestet und beschrieben werden, die es ermöglichen, die von den Studierenden beschriebenen Grenzen auszuweiten. Beispielsweise wurde in einem Seminar 2019/20 mit Studierenden eine Korrespondenz des Dehmelkorpus transkribiert. Durch Diskussionsrunden angeregt, konnten manche Metadatenkategorisierungen im Dehmelprojekt und Teile der Editionsrichtlinien optimiert werden. Das Feedback der Studierenden war positiv, vor allem unter dem Gesichtspunkt, dass sie sich anhand der für das literaturwissenschaftliche Studium eher unüblichen praktischen Arbeit im Seminar eine konkrete Vorstellung von editorischer Praxis machen konnten. Aus den Rückmeldungen konnten vonseiten der Seminarleitung zudem Ideen gewonnen werden, wie sich der Seminarplan für das nächste Mal verständlicher und effizienter aufbauen ließe, und Vorstellungen, für welche theoretischen und methodischen Konzepte die Vermittlung noch verbessert werden könnte, wie z.B. für das Training eines HTR-Modells. Die im Seminar erhobenen Daten und trainierten Modelle werden ebenfalls ins Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi> zurückgespielt. Die Studierenden lernen ein konkretes Forschungsprojekt kennen und vollziehen einzelne Schritte im Forschungsprozess nach. Gleichzeitig bekommen sie einen breit angelegten Überblick über Methoden der digitalen Geisteswissenschaften und die Forschungstraditionen, an die sie anknüpfen. Abbildung 2 macht anhand des beschriebenen Use Cases prototypisch das Zusammenwirken von passiv-rezipierenden, aktiv-forschenden und produzierenden Anteilen der Lehrveranstaltungen sowie von konkreten und generischen Inhalten deutlich und zeigt die Reintegration der Ergebnisse Forschenden Lernens in das Forschungsprojekt und die Disseminationsplattform. Ausgangspunkt ist das Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dehmel digital</hi>, das die beiden Dimensionen Forschenden Lernens nach Healey und Jenkins – inhaltlicher Fokus und Studierendenbeteiligung – als auch Wulfs Kategorien von Prozess, Methode und Ergebnis voll abdeckt. Studierende arbeiten aktiv in einem Forschungssetting und können Ergebnisse zum Projekt beitragen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT</hi> verstärkt den methodischen Fokus und dient der Vermittlung zwischen digitalen Geisteswissenschaften und den in diesem Falle ansonsten eher analog-traditionell ausgebildeten Studierenden. Über das Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Dehmel digital </hi>können bisher auf der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT.net</hi>-Plattform bestehende Desiderate im Bereich der digitalen Editionswissenschaften ausgemacht und in Form konkreter Inhalte ergänzt werden. Dort wird die Sichtbarkeit des Dehmel-Projekts sowie der in dessen Kontext erarbeiteten Workflows erhöht und neben den Studierenden des eigenen Seminars können auch andere Forschende und Lernende auf die Methodenkompetenzvermittlung zugreifen. Gerade die Verknüpfung von konkreter Projekt-Perspektive und generischer Sicht auf das Feld der Digital Humanities macht eine übergeordnete hermeneutische Reflexion möglich, die dem Forschenden Lernen entsprechend sowohl theorie- als auch erfahrungsbasiert ist und somit Teil eines nachhaltigen Lernprozesses werden kann. Durch diese Kombination können also Elemente des Forschenden Lernens gewinnbringend in literaturwissenschaftliche Lernszenarien integriert werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Gerstorfer, Dominik / Meister, Malte / Schumacher, Mareike et al.</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">forTEXT. Literatur digital erforschen.</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net\" xml:space=\"preserve\"> </ref>https://fortext.net [letzter Zugriff: 6. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Healey, Mitch / Jenkins, Alan</hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Developing undergraduate research and inquiry. </hi>York. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hethey, Meike / Struve, Karen</hi> (2017): „MitLesen. Forschendes Lernen in den Literaturwissenschaften“, in: Kaufmann, Margrit E. / Satilmis, Ayla / Mieg, Harald A. (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Forschendes Lernen in den Geisteswissenschaften. Konzepte, Praktiken und Perspektiven hermeneutischer Fächer</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" />Wiesbaden: Springer VS 141 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>166. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hirsch, Brett D.</hi> (2012): „&lt;/Parentheses&gt;: Digital Humanities and the Place of Pedagogy“, in: Hirsch, Brett D. (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Pedagogy. 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Ein Plädoyer für eine Verständigung über Begriffe und Unterscheidungen im Feld des forschungsnahen Lehrens und Lernens“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Hochschulwesen HSW</hi> 36 (1/2): 22 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>29. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Huber, Ludwig</hi> (2017): „Forschendes Lernen in den Geisteswissenschaften. Fernes Echo seiner historischen Ursprünge“, in: Kaufmann, Margrit E. / Satilmis, Ayla / Mieg, Harald A. (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschendes Lernen in den Geisteswissenschaften. Konzepte, Praktiken und Perspektiven hermeneutischer Fächer</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" /> Wiesbaden: Springer VS 21 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>34. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Huber, Ludwig</hi> (2020): „Curriculare Verankerung des Forschungsnahen Lernens“, in: Wulf, Carmen / Haberstroh, Susanne / Petersen, Maren (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschendes Lernen. Theorie, Empirie, Praxis</hi>. Wiesbaden: Springer VS 3 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>20. 10.1007/978-3-658-31489-7. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mieg, Harald A.</hi> (2020): „Eine Systematik der Forschungsformen und ihre Eignung für Forschendes Lernen“, in: Wulf, Carmen / Haberstroh, Susanne / Petersen, Maren (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschendes Lernen. Theorie, Empirie, Praxis</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\" />Wiesbaden: Springer VS 21 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>34. 10.1007/978-3-658-31489-7. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schirmer, Carola / Martin, Victoria</hi> (2020): „Die Gestaltung Forschenden Lernens mit digitalen Medien“, in: Wulf, Carmen / Haberstroh, Susanne / Petersen, Maren (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschendes Lernen. Theorie, Empirie, Praxis</hi>. Wiesbaden: Springer VS 285 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">-</hi>297. 10.1007/978-3-658-31489-7_24. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wulf, Carmen / Haberstroh, Susanne / Petersen, Maren</hi> (2020): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschendes Lernen. Theorie, Empirie, Praxis</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" /> Wiesbaden: Springer VS. 10.1007/978-3-658-31489-7. '),('urn:cts:dhd:2022.bludau_mark_jan_was_sehe_ich_visualisierungsstrategien_fuer_:','Angelehnt an die Methodik der Sozialen Netzwerkanalyse nutzen Historiker*innen vermehrt auch graphenbasierte Visualisierungen zur (Re-)konstruktion sozialer Strukturen. Im Zentrum steht das Ziel, Muster zu erkennen um soziale Prozesse historisch verstehen und erklären zu können (Kerschbaumer et al. 2020). Konferenzserien, eine Fachzeitschrift (Journal of Historical Network Research), ein Handbuch (Düring et al. 2016), Lehrveranstaltungen sowie Studien zu (sozialen) Netzwerken aus allen Epochen der Geschichtsschreibung (Düring, M. & Grandjean, M. 2021) machen die Historische Netzwerkanalyse (HNA) zu einem inzwischen ausdifferenzierten Forschungsfeld. Zu den wichtigsten methodischen Herausforderungen gehört die Suggestionskraft von Visualisierungen: „Sie sind fehlbare, abstrahierte und interessengeleitete Modelle und mit entsprechender Vorsicht zu betrachten.“ (Düring et al. 2016: 6) Obwohl zur Netzwerk-Visualisierung bereits zahlreiche Forschungsarbeiten und Anwendungen vorliegen, beziehen sich die hier dargestellten Techniken und Taxonomien zumeist auf allgemeine Graphvisualisierung (Hadlak et al. 2015; Lee et al. 2006; Nobre et al. 2019). Dies führt dazu, dass Anwendungen und Visualisierungen häufig nicht ausreichend spezifische Bedürfnisse, Herausforderungen und relevante Datenpraktiken der HNA-Forschung oder generell geisteswissenschaftliche Forschung beachten. Dazu gehören Probleme der Unsicherheit, Mehrdeutigkeit, Subjektivität (Drucker 2011) und wenige Methoden zur Darstellung von Provenienz (Hadlak et al. 2015). Einigen Herausforderungen in der Netzwerkforschung werden dabei unter anderem durch Nutzung von statistischen Methoden begegnet (z.B. Griffith et al. 2016; Scholtes 2017). Dennoch sehen wir auch im Bereich der Visualisierung Notwendigkeit an der Weiterentwicklung geeigneter Strategien. Bisherige Visualisierungsforschung zu Datenprovenienz dagegen konzentrierte sich auf naturwissenschaftliche Workflows (Ragan et al. 2016). Die Abbildung von Provenienz und die Offenlegung sowie die Verknüpfung mit Quellen stellen jedoch einer Metastudie zu Nutzeranforderungen von Forscher*innen der digitalen Geisteswissenschaften zufolge, zentrale Faktoren für die Glaubwürdigkeit und damit für das Vertrauen in eine Visualisierung dar (Lamqaddam et al. 2020). Weiterhin gibt es zunehmend Ansätze um diesen und ähnlichen Herausforderungen mit kritischen und für die Geisteswissenschaften geeigneten Visualisierungskonzepten zu begegnen (z.B. Kleymann & Stange 2021). Aktuell werden im deutschsprachigen Sprachraum für HNA vor allem proprietäre Visualisierungstools verwendet, die zumeist nicht genuin für HNA-Zwecke konzipiert sind und in der Regel keine interaktiven, webbasierten Darstellungsformen ermöglichen. Eine Ausnahme bildet hier <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nodegoat</hi>, eine speziell für die Humanities entwickelte webbasierte Forschungsumgebung (van Bree & Kessels 2017). Angaben zu verwendeten Visualisierungstools fehlen in vielen Studien ebenso wie eine Begründung der Auswahl. Im Text genannte Datenquellen können den Knoten und Kanten oft nicht zugeordnet werden, ferner sind in einer statischen Darstellung facettierte Relationen ebenso wie dynamische Prozesse über die Zeit hinweg kaum abbildbar. Verschiedene Projekte suchen daher verstärkt nach Lösungsansätzen zur Visualisierung selbst erhobener oder rekonstruierter Netzwerke (z.B. Campbell et al. 2018; Novak et al. 2014). Zu den Kernproblemen gehört die mit heterogenen Datenrepositorien verbundene, nahezu zwangsläufige Verzerrung von Visualisierungsergebnissen, insbesondere durch fehlende, ungenaue oder uneindeutige Daten (Drucker 2011). Die Datentransparenz bezüglich der Datenquellen ist für die HNA sowohl bei selbst erhobenen als auch bei sekundär genutzten Daten Voraussetzung, will sie geisteswissenschaftlichen Kriterien der Nachprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Interpretationen erfüllen. Grundlage dieses Beitrags ist das anwendungsbezogene Forschungs- und Entwicklungsprojekt SoNAR (IDH) – Interfaces to Data for Social Historical Network Analysis and Research<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> (Bludau et al. 2020). In diesem Projekt soll systematisch forschungsorientiert das Aufbereiten, Bereitstellen und Analysieren von Massendaten für den Aufbau einer HNA-Forschungstechnologie erprobt werden. Den Ausgangspunkt bildet die Überlegung, dass für den Bibliotheks- und Archivbereich erstellte Norm- und Metadaten bereits über eine gesicherte Qualität der Daten verfügen, deren Provenienz nachvollziehbar und nachprüfbar ist. Eine Disambiguierung, also die eindeutige Zuordnung von Entitäten wie Personen, Körperschaften oder Orten ermöglicht eine Sekundärnutzung der Daten für automatisierte historische Netzwerkanalysen. Einschränkungen ergeben sich systemimmanent aufgrund des ursprünglichen Verwendungszwecks der Daten zur Beschreibung vor allem von Bibliotheksbeständen. Dieser kann dazu führen, dass Entitäten fehlen oder unzureichend beschrieben sind. Bei der Zusammenführung heterogener Daten (GND<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />, Kalliope<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, DNB<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />, ZDB<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> und SBB<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" />) mit großen Datenmengen (~52 Mio. Knoten, ~185 Mio. Kanten) ist die Transparenz der Daten das zentrale Kriterium für die Nutzung einer solchen Forschungstechnologie. In einem iterativen Prototypingprozess zwischen Forscher*innen mit Hintergrund in Geschichtswissenschaften, Data Science, Datenvisualisierung, Kulturwissenschaften und Informationswissenschaften haben sich Prozesse der Forschungsdesign-Entwicklung, der Datentransformation und -zusammenführung, Entwicklung von Visualisierungen und die Evaluation (siehe Balck et al. 2021) dieser Arbeitsbereiche gegenseitig beeinflusst und unterstützt. In einem Co-Design Workshop mit HNA-Forscher*innen und anderen interdisziplinären Teilnehmenden – in dem anhand von Collagen (siehe Chen et al. 2014) Zugänge zu Graph-Daten zur Ermöglichung von HNA-Forschung gestaltet wurden (siehe Abb. 1) – war Transparenz bezüglich der Daten und Visualisierungen ein wichtiger, immer wiederkehrender Diskussionspunkt. Die Forderung nach Kontextualisierung der Daten zeigte sich in den Collagen auch in der vielfältigen Verbindung und Annotation visueller Elemente. Weiterhin wurde der Prozess, aufbauend auf dem Ansatz der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">grounded evaluation </hi>(Isenberg et al. 2008) durch Interviews zu Forschungsprozessen und genutzten Tools sowie durch fortlaufende Evaluierung der iterativ entwickelten Projektergebnisse auch unter Einbindung von externen HNA-Forscher*innen im Rahmen einer Nutzer*innenstudie begleitet. In beiden Studien wurden die Transparenz der Modellierungsentscheidungen, die Nachvollziehbarkeit der Datengrundlage und die Unterstützung bei der Dokumentation des eigenen Forschungsprozesses als grundlegende Anforderungen an ein wissenschaftlich nutzbares Visualisierungswerkzeug herausgearbeitet: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„[...] da würde ich gerne wissen wo diese Informationen herkommen und wie die eigentlich miteinander verknüpft werden und wer auf die Idee gekommen ist das so zu tun.“</hi> (P3) Aus der sich in der Projektarbeit ergebenden Forderung nach Datenklarheit haben wir folgende <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Designziele (DZ) </hi>für interaktive HNA-Visualisierungen abgeleitet: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DZ1) Aufnahme und Kommunikation von Datenprovenienzen:</hi> Um die Datentransparenz auch nach Datentransformation und Zusammenführungen sicherzustellen, müssen Datenprovenienzen über Merkmale bei Knoten und Kanten unbedingt erhalten werden und über URIs auf die Ausgangsdaten verweisen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DZ2) Dokumentation vorausgegangener Prozesse: </hi>Die konkreten Schritte der Datentransformationen und Anwendungen von Algorithmen für Visualisierungen müssen inklusive Code nachvollziehbar und frei verfügbar dokumentiert werden, um Vertrauen zu schaffen und reproduzierbare Ergebnisse sowie kritische Auseinandersetzungen zu ermöglichen. Dies beinhaltet auch eine Versionierung der Daten in allen Zwischenschritten. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DZ3) Offenhaltung der Interpretierbarkeit der Daten: </hi>Datenunsicherheiten und unterschiedliche Granularitätsstufen müssen für spätere Interpretation in den Daten erhalten bleiben und dürfen nicht durch Normalisierungen entfernt werden. Auch in Visualisierungen müssen Kodierungen verwendet werden, die fachspezifische Einschätzungen und Interpretationen erlauben. Zudem können unterschiedliche Visualisierungsformen oder zugrundeliegende Algorithmen die Interpretation beeinflussen. Um unterschiedlichste Forschungsfragen beantworten zu können und die Interpretierbarkeit gezielt zu fördern, muss dazu eine Vielzahl an An- und Übersichten mit bedarfsabhängigen Graden an Fokus und Detail bereitgestellt werden, die das Potential der Daten sowie Fehlstellen und Unsicherheiten offenlegen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DZ4) Unterstützung von Folgeforschung:</hi> Zugriff auf die Datenquellen (z.B. Dokumente, Briefe, Publikationen) müssen direkt in der Visualisierung über URIs verfügbar sein, um weitere Recherchen zu ermöglichen. Visualisierungsergebnisse, spezifische Ansichten und die Daten selbst müssen speicherbar, zu verlinken und reproduzierbar sein. Diese Designziele müssen in der gesamten Daten-Nutzungs-Pipeline – von der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi>Datentransformation über die Aufbereitung der transformierten Daten durch Visualisierungen bis zur möglichen Nachnutzung der Daten und Offenlegung der Prozesse – angesetzt und mitgedacht werden. Interaktivität spielt hier eine Schlüsselrolle, um Bewegungen zwischen zusätzlichen Detailgraden und vereinfachten Darstellungen zu ermöglichen. Die folgenden Abschnitte beschreiben exemplarisch Strategien zur Förderung von Transparenz mit Verweisen auf die konkreten Designziele (DZ1–DZ4). In einem experimentellen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sandcastling</hi> Prozess (Hinrichs et al. 2019) wurden verschiedene Ansichten entwickelt, die eine Exploration der Daten aus unterschiedlichen Perspektiven und mit Fokus auf eine Vielzahl von Daten-Dimensionen ermöglichen (Dörk et al. 2017; Whitelaw 2015) (DZ3). Entstanden sind Ansichten, die als Zugang eine gesamtdatenbasierte, akkumulierte Überblicks-Ansicht nach dem Prinzip „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Overview first [..] then details-on-demand</hi>“ (Shneiderman 1996) mit einzelnen suchbasierten Ansichten nach dem Prinzip „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Search, Show Context, Expand on Demand</hi>“ (van Ham & Perer 2009) kontrastieren. Die übersichtsbasierte Ansicht (Abb. 2) dient dazu, die Relevanz für die Bearbeitung von Forschungsfragen ermitteln zu können, und um darzulegen, auf welchen Daten die Visualisierungen basieren (DZ1). Die suchbasierten Ansichten sollen unterschiedliche Perspektiven auf Basis gezielter Anfragen liefern, und durch die Priorisierung von unterschiedlichen Dimensionen zusätzliche Details für mehr Interpretationsspielraum bieten. Dazu gehören auch klassische Force-basierte Netzwerkdarstellungen (Abb. 5a) und zeitbasierte Ansichten (Abb. 3) (DZ3). Häufig beruhen Kanten in historischen Netzwerken auf Rekonstruktionen von Beziehungen basierend auf Ressourcen wie Briefen, Tagebüchern, Protokollen oder Publikationen. Um die Datentransparenz bei der Transformation sicherzustellen, haben wir bei der Interpretation der sozialen Relationen aus den Metadaten ein Merkmal mit der ID einer Ursprungsressource an den Kanten hinzugefügt, welches eine eindeutige Identifikation zum Ursprung der Ableitung ermöglicht. Die ID referiert dabei auf einen Metadatensatz, der als Knoten repräsentiert ist und Informationen zu Provenienzangaben enthält (DZ1,2). Eine Herausforderung besteht in der Visualisierung von Provenienzen, da viele Beziehungen zwischen Akteuren auf mehreren Quellen basieren können, was durch die dargestellten Details zu einer Komplexitätserhöhung führen kann. Ein Netzwerk, in dem alle Beziehungen jeweils in unterschiedlichen Farben je nach Ursprungsquelle dargestellt werden, führt zu vielen Kantenüberlappungen (Abb. 4). Unser Ansatz besteht darin, die Kanten zwischen zwei Akteuren für eine übersichtlichere Ansicht zunächst zu gruppieren (Abb. 5a), und nur bei Bedarf per Auswahl zu entfalten (Abb. 5b) (Bludau et al. 2021; Brüggemann et al. 2020). So lassen sich gezielt Details anzeigen und Quellen verlinken (DZ1,4). Die Verlinkung in der Visualisierung zu Ursprungs-URIs von Knoten und Kanten ermöglicht es Nutzer*innen direkt Daten zu überprüfen oder Recherchen fortzusetzen (DZ1,4). Weiterhin sind die Verlinkung und Speicherung von Visualisierungsansichten (inklusive Filterungen und Selektionen), aber auch der gezielte Daten-Download wichtige Bestandteile der Transparenz (DZ4). Die Nutzer*innenstudie und Interviews haben auch gezeigt, dass insbesondere für Anwender*innen mit Fokus auf quantitative Analysen der einfache Zugang zu den Daten selbst wesentlich wichtiger ist als deren Visualisierung, und dass die Dokumentation der Prozesse um das Daten-Retrieval und die Visualisierung eine hohe Priorität haben. Um weitere Analyse-Möglichkeiten bereitzustellen, setzen wir zusätzlich zu Explorations-fokussierten Visualisierung auf einen Daten-Zugang über dokumentierende und als Einführung dienende Jupyter-Notebooks. Diese sind durch die Verbindung von Code und beschreibendem Text eine in sich geschlossene Dokumentation und sind so in der Lage in der Visualisierung dargestellte Prozesse festzuhalten, sie reproduzierbar zu machen, aber auch darüberhinausgehende Analysen und statistische Methoden zu ermöglichen (DZ2). Aufbereitet in einem Curriculum für historische Netzwerkanalyse mit Jupyter Notebooks werden hierdurch auch (mit diesen Methoden unerfahrene) Nutzer*innen zur Verwendung parametrisierbarer Methoden, die über die Visualisierung hinausgehen, befähigt. Weiterhin wird der Quellcode für die Visualisierungen und die Datenzusammenführungen für Nachnutzung und Transparenz frei verfügbar gemacht (DZ2,4). Die Diskussionen in der Forschungsliteratur zur HNA, vorausgegangene Forschungsprojekte und unser eigener Forschungsprozess bestätigen: Transparenz ist eine grundlegende Voraussetzung, um Netzwerkdaten und Visualisierungen für die HNA nutzbar zu machen und in den wissenschaftlichen Diskurs einbringen zu können. Bislang mangelt es an konkreten Strategien, um Transparenz insbesondere bei der Sekundärnutzung von Daten mit Blick auf Provenienzen, Unsicherheiten und Prozesse herstellen zu können. Zugleich führt die Einführung von zusätzlichen Datendimensionen für Datenprovenienzen in Visualisierungen zu einer erhöhten Komplexität, die wiederum Interpretationen erschwert. Die hier skizzierten Strategien wurden gezielt für die Exploration und Analyse von historischen sozialen Netzwerken entwickelt, anschließend beispielhafte Umsetzungsstrategien im Rahmen des SoNAR-Projektes in Form von Prototypen präsentiert und fortlaufend evaluierend (siehe Balck et al. 2021) begleitet. Interaktivität erwies sich dabei als wirkungsvolles Werkzeug, das helfen kann, dynamisch und Nutzer*innenspezifisch größtmögliche Transparenz herzustellen, ohne zu komplexe und dadurch unzugängliche Ansichten zu erzeugen. Weitere Lösungen müssen noch für die Darstellungen von unsicheren Beziehungen gefunden werden, um den Nutzer*innen eine erste Einschätzung zu ermöglichen, etwa durch die Anzeige von Wahrscheinlichkeitsgraden auf Grundlage von wiederum nachvollziehbaren Indikatoren und Algorithmen. Großes Potential verspricht die Dokumentation und Weiterbearbeitung über Notebooks inklusive offenem Sourcecode. Hier bieten die ergänzenden Notebooks detaillierte Erklärungen und individualisierbare Analysemethoden. Für Forschungsumgebungen mit einer perspektivisch großen Anzahl von zusammengeführten Datenrepositorien, wie in unserem Fall als Sekundärnutzung von Bibliotheks- und Archivdaten, ist die Umsetzung von umfassenden Konzepten zur Transparenz der Datenprovenienz, -modellierung, -aufbereitung und -visualisierung für einen nachprüfbaren und nachvollziehbaren Einsatz in der Historischen Netzwerkanalyse zwingend notwendig. Wir danken unseren Kolleg*innen aus dem DFG-Verbundprojekt SoNAR(IDH): Michael Czolkoss-Hettwer, Katrin Getschmann, Kerstin Humm, Elena Leitner, Hans-Jörg Lieder, Sina Menzel, Gerhard Müller, Clemens Neudecker, Felix Ostrowski, Vivien Petras, Larissa Schmid, Elena Leitner, Florian Richter, Julian Moreno Schneider, Michael C. Schneider, David Zellhöfer und Josefine Zinck. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://sonar.fh-potsdam.de\">https://sonar.fh-potsdam.de</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Gemeinsame Normdatei: <ref target=\"https://gnd.network\">https://gnd.network</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Kalliope: <ref target=\"https://kalliope-verbund.info\">https://kalliope-verbund.info</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Katalog der Deutschen Nationalbibliothek: <ref target=\"https://www.dnb.de\">https://www.dnb.de</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Zeitschriftendatenbank: <ref target=\"https://zdb-katalog.de/index.xhtml\">https://zdb-katalog.de/index.xhtml</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Katalog der Staatsbibliothek zu Berlin: <ref target=\"https://stabikat.de\">https://stabikat.de</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Demo-Video: <ref target=\"https://sonar.fh-potsdam.de/demos/kantenentfaltung.mp4\">https://sonar.fh-potsdam.de/demos/kantenentfaltung.mp4</ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Balck, S. / Menzel, S. / Petras, V. / Schnaitter, H. / Zinck, J. </hi>(2021): \"Fluch und Segen der Visualisierung: Unterschiedliche Zielfunktionen im Forschungsprozess der historischen Netzwerkanalyse\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses. Konferenzabstracts. Tagung des Verbands Digital Humanities, March 7-11, Potsdam, Germany</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bludau, M.-J. / Dörk, M. / Fangerau, H. / Halling, T. / Leitner, E. / Menzel, S. / Müller, G. / Petras, V. / Rehm, G. / Neudecker, C. / Zellhöfer, D. / Moreno Schneider, J.</hi> (2020): \"SoNAR (IDH): Datenschnittstellen für historische Netzwerkanalyse\", in: Schöch, C. (ed.), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2020 Spielräume: Digital Humanities zwischen Modellierung und Interpretation. Poster. Konferenzabstracts. Tagung des Verbands Digital Humanities, March 2-6, Paderborn, Germany</hi>: 360–362. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bludau, M.-J. / Dörk, M. / Tominski, C.</hi> (2021): \"Unfolding Edges for Exploring Multivariate Edge Attributes in Graphs\", in: Byška, J. / Jänicke, S./ Schmidt, J. (eds.), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">EuroVis 2021—Posters</hi>. The Eurographics Association. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brüggemann, V. / Bludau, M.-J. / Dörk, M.</hi> (2020): \"The Fold: Rethinking Interactivity in Data Visualization\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHQ: Digital Humanities Quarterly</hi> 14(3). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html</ref> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Campbell, S. / Yu, Z. Y. / Connell, S. / Dunne, C.</hi> (2018): \"Close and Distant Reading via Named Entity Network Visualization: A Case Study of Women Writers Online\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 3rd Workshop on Visualization for the Digital Humanities. 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Juli 2021]. '),('urn:cts:dhd:2022.boenisch_dominik_training_the_archive_von_der_maschinellen_:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Die Digitalisierung in Kunstmuseen verspricht einen erweiterten Zugriff auf Sammlungsobjekte sowohl für die Wissenschaft als auch für eine interessierte Öffentlichkeit und das bestenfalls online ortsunabhängig und jederzeit (Glinka / Dörk 2018: 236). Dabei reicht es nicht aus, die hiesige Archivlogik eins zu eins in den digitalen Raum zu übertragen und die Suche in Datenbanken auf eng gedachte Stichworte zu limitieren. Vielmehr sollen über spezielle Interfaces und Visualisierungen eine Exploration von digitalen Beständen, sowie ein </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Schlendern</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> durch die Online-Sammlung möglich gemacht werden, ohne dabei zwingend einem vorgegebenen Suchbegriff folgen zu müssen (Brüggemann et al. 2016: 227). Beispielhafte Lösungen wie PixPlot</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">, iArt</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> oder imgs.ai</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> ermöglichen bereits heute mittels künstlicher Intelligenz die systematische und strukturierte Aufbereitung von Sammlungsdaten. Denn durch maschinelles Lernen können Zusammenhänge und Verbindungen zwischen Kunstwerken offenbart werden, die Kurator*innen nicht (mehr) mit bloßem Auge wahrnehmen können (Bell / Ommer 2016: 68). Ein maschinengestütztes, exploratives Aufdecken von Verknüpfungen innerhalb der eigenen musealen Sammlung ist Untersuchungsgegenstand des Forschungsprojekts Training the Archive am Ludwig Forum für Internationale Kunst Aachen im Verbund mit dem HMKV Hartware MedienKunstVerein, Dortmund und dem Visual Computing Institute der RWTH Aachen University.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Training the Archive (2020-2023) möchte ein Software-Tool entwickeln, welches hilft, die kuratorische Praxis und Recherche am Museum zu unterstützen. Dabei sollen Kurator*innen befähigt werden, beispielsweise über sinnvolle Nearest-Neighbor-Vorschläge die eigenen musealen Sammlunggsdaten neu zu entdecken. Die zugrundeliegende Mustererkennung soll hierbei nicht nur auf visuelle Embeddings zugreifen, sondern auch semantische Verbindungen einbeziehen. Training the Archive entwickelt dazu ein kollaboratives Konzept, welches in die sogenannte Curator’s Machine mündet, die im Poster vorgestellt werden soll. Durch einen effektiven Prozess der Mensch-Maschine-Interaktion soll auch das historische, stilistische und objektbasierte Kontextwissen von Expert*innen Beachtung finden, indem neuronalen Netzen ein </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">kuratorischer Blick</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> trainiert wird.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Da vortrainierte Netze nicht uneingeschränkt off-the-shelf für kunsthistorische Korpora verwendet werden können (vgl. Hunger 2021a), untersucht Training the Archive über Prototypen</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">, wie Embeddings aus visuellen Bild-Features und Text-Informationen (Metadaten, sprachliche Konzepte, semantische Kontexte) für Kunstsammlungen verbunden sowie nutzbar gemacht werden können. Dafür werden automatisierte Cluster um verdeckte Beziehungsmuster zwischen Kunstwerken oder die persönliche Intuition sowie den subjektiven Geschmack von Kurator*innen erweitert (vgl. Bönisch 2021) sowie ein Modell – ähnlich dem CLIP-Algoritmus (Radford et al. 2021), welcher semantische Suchen über Bild-Text-Zusammenhänge ermöglicht (Saglani 2021) – mit den Annotationen zu Werkbeschreibungen aus dem ARTigo-Projekt</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> trainiert. Dies soll besonders variable Suchen für Kurator*innen ermöglichen und gleichzeitig deren Expert*innenwissen in den maschinellen Lernprozess einbeziehen. Eine im Forschungsprojekt durchgeführte Studie über das Kuratieren mit international tätigen Kurator*innen gibt dazu Aufschluss über den Prozess der Werkauswahl oder die Kontextualisierung von Kunstwerken in einer Ausstellung und soll helfen, die nächste prototypische Entwicklung zu schärfen. Dabei wird auch verhandelt, wie der Begriff des </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Kuratorischen</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> im heutigen algorithmischen Zeitalter einzuordnen ist (Hunger 2021b). Zusammenfassend möchte das Poster das Forschungsprojekt Training the Archive, dessen Zielstellungen und Prototypen sowie erste Lessons Learned zur Mitte der Projektlaufzeit vorstellen.</hi> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Bereits 2017 veröffentlichte Douglas Duhaime über das Yale Digital Humanities Lab eine Visualisierung für das Clustering von Bilddaten im hochdimensionalen Featureraum. Verfügbar unter: </hi> <ref target=\"https://dhlab.yale.edu/projects/pixplot/\"> <hi style=\"font-size:9pt\">https://dhlab.yale.edu/projects/pixplot/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Ein digitales Research-Werkzeug, mit dessen Hilfe große Bilddatenmengen in den Geisteswissenschaften nutzbar gemacht werden sollen. Ein DFG-Projekt der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Technischen Informationsbibliothek Hannover sowie des Heinz-Nixdorf-Instituts. Erreichbar unter: </hi> <ref target=\"https://www.iart.vision/\"> <hi style=\"font-size:9pt\">https://www.iart.vision/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Eine visuelle Suchmaschine für die digitale Kunstgeschichte, die auf Embeddings neuronaler Netzwerke basiert. Entwickelt von Fabian Offert mit Unterstützung von Peter Bell und Oleg Harlamov. Abrufbar unter: </hi> <ref target=\"https://imgs.ai/\"> <hi style=\"font-size:9pt\">https://imgs.ai/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Ein Proof of Concept ist veröffentlicht unter: </hi> <ref target=\"https://github.com/DominikBoenisch/Training-the-Archive\"> <hi style=\"font-size:9pt\">https://github.com/DominikBoenisch/Training-the-Archive</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">. Ein weiterer Prototyp kann über die RWTH Aachen University genutzt werden: </hi> <ref target=\"https://vci.rwth-aachen.de/annotation-tool/\"> <hi style=\"font-size:9pt\">https://vci.rwth-aachen.de/annotation-tool/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> <hi style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">ARTigo ist ein Forschungsprojekt der Ludwig-Maximilians-Universität München, welches mittels Crowdsourcing über ein Online-Spiel das Ziel verfolgt, Kunstwerke mit Tags zu versehen und durch Schlagworte zu beschreiben. Siehe: </hi> <ref target=\"http://www.artigo.org/\"> <hi style=\"font-size:9pt\">http://www.artigo.org</hi> </ref> <hi style=\"font-size:9pt\">.</hi> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Bell, Peter / Ommer, Björn </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(2016): \"Visuelle Erschließung. Computer Vision als Arbeits- und Vermittlungstool\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Konferenzband EVA Berlin 2016. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Elektronische Medien & Kunst, Kultur und Historie. EVA Berlin, Band 23. Heidelberg: arthistoricum.net 67-73.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Bönisch, Dominik</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): \"The Curator’s Machine: Clustering of Museum Collection Data through Annotation of Hidden Connection Patterns Between Artworks\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">International Journal for Digital Art History</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">, 5 (Mai): 5.20-5.35. doi:10.11588/dah.2020.5.75953.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Brüggemann, Viktoria / Kreiseler, Sarah / Dörk, Marian</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2016): \"Museale Bestände im Web: Eine Untersuchung von acht digitalen Sammlungen\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Konferenzband EVA Berlin 2016. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Elektronische Medien & Kunst, Kultur und Historie. EVA Berlin, Band 23. Heidelberg: arthistoricum.net 227-236.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Glinka, Katrin / Dörk, Marian</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2018): \"Zwischen Repräsentation und Rezeption – Visualisierung als Facette von Analyse und Argumentation in der Kunstgeschichte\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Computing Art Reader: Einführung in die digitale Kunstgeschichte</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Computing in Art and Architecture, Band 1. Heidelberg: arthistoricum.net 234-250.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Hunger, Francis</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021a): \"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Why so many windows?</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> – Wie die Bilddatensammlung ImageNet die automatisierte Bilderkennung historischer Bilder beeinflusst</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Training the Archive – Working Paper, Aachen/Dortmund, Juni. doi:10.5281/zenodo.4742621.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Hunger, Francis</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021b):</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Kuratieren und dessen statistische Automatisierung mittels Künstlicher \'Intelligenz\'.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">Training the Archive – Working Paper, Aachen/Dortmund, Oktober. doi:10.5281/zenodo.5589930.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Radford, Alec / Kim, Jong Wook / Hallacy, Chris / Ramesh, Aditya / Goh, Gabriel / Agarwal, Sandhini / Sastry, Girish / Askell, Amanda / Mishkin, Pamela / Clark, Jack / Krueger, Gretchen / Sutskever, Ilya</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): \"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Learning Transferable Visual Models from Natural Language Supervision</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">arXiv preprint.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> arxiv:2103.00020.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Saglani, Vatsal</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): \"What is CLIP (Contrastive Language – Image Pre-training) and how can it be used for semantic image search?\", </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Towards AI</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">, 9. Februar https://pub.towardsai.net/what-is-clip-contrastive-language-image-pre-training-and-how-it-can-be-used-for-semantic-image-b02ccf49414e [letzter Zugriff 22.11.2021].</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.boerner_ingo_einfuehrung_in_dracor_programmable_corpora_fuer_:','In dem ganztägigen Workshop wird DraCor (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dracor.org/\">https://dracor.org</ref>), eine offene Plattform zur Erforschung von Dramen in verschiedenen Sprachen, vorgestellt und anhand von praktischen Beispielen aus der digitalen Dramenanalyse erprobt. Im Zentrum von DraCor stehen so genannte ‚Programmable Corpora‘. Hierunter verstehen wir infrastrukturell-forschungsorientierte, offene, erweiterbare, Linked-Open-Data-freundliche Volltextkorpora, die es ermöglichen sollen, auf niederschwellige Weise diverse Forschungsfragen aus dem Bereich der digitalen Literaturwissenschaft anhand von Korpora datenbasiert, nachvollziehbar und reproduzierbar zu bearbeiten (Fischer u. a. 2019). Der Workshop richtet sich an Personen, die Es erfolgt eine Vorstellung des Konzepts der ‚Programmable Corpora‘ sowie einer Demonstration der exemplarischen Umsetzung in der Plattform DraCor inklusive einer Vorstellung aller Komponenten. In Form von Hands-on-Tutorials wird den Teilnehmer*innen eine praktische Einführung in das Erstellen und Kuratieren eigener Dramenkorpora zur Analyse mit DraCor geben. Ein weiterer Teil führt anhand praktischer Beispiele zu den Methoden Stilometrie und Netzwerkanalyse in die Verwendung der DraCor-API sowie der Python-Bibliothek PyDraCor ein. Die API-Schnittstelle (Application Programming Interface) ermöglicht den maßgeschneiderten direkten Zugriff auf bestimmte Teile der Korpora. Die Möglichkeiten zu korpusübergreifenden Abfragen und Einbeziehung von Informationen aus der Linked-Open-Data-Cloud mit SPARQL werden ebenso erprobt. Den Kern von DraCor bilden Korpora von Dramen in elf Sprachen (Deutsch, Russisch, Französisch, Italienisch, Schwedisch, Spanisch, Altgriechisch, Elsässisch, Lateinisch, Baschkirisch und Tatarisch) sowie zwei weitere Autoren-Korpora (Shakespeare, Calderón), zu denen die Plattform eine Vielzahl an möglichen Forschungszugängen bietet: Die Dramen sind als XML-Dateien entsprechend der TEI-Guidelines kodiert und unter einer offenen Lizenz frei über GitHub unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/dracor-org\">https://github.com/dracor-org</ref> verfügbar. Sie können von dort geladen, gegebenenfalls selbst transformiert oder angereichert und zur weiteren Beforschung in beliebigen Tools weiterverwendet werden. Neben diesem „klassischen“ modus operandi der korpusbasierten Forschung bietet DraCor als offenes digitales Ökosystem jedoch noch weitere Schnittstellen und angeschlossene Tools (Netzwerkvisualisierungen, Shiny App, Easy Linavis). Grundlegend hierfür ist die DraCor REST API (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dracor.org/doc/api\">https://dracor.org/doc/api</ref>), die sowohl Funktionen zum Abrufen der Daten in unterschiedlichen Formaten (TEI, JSON, Plaintext, RDF, GEXF, GraphML) als auch einige eingebaute Analysefunktionalitäten (bspw. zu Netzwerkmetriken) bereitstellt. Über die API können neben Struktur- und Metadaten auch die Volltexte ohne weiteres Markup abgerufen werden, um so ohne weiteren Zwischenschritt zur Entfernung von Markup Methoden wie stilometrische Analysen oder Topic Modeling anzuwenden. Die DraCor API ist im OpenAPI-Standard dokumentiert und kann in einer mittels Swagger UI implementierten interaktiven Dokumentation (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dracor.org/documentation/api\">https://dracor.org/documentation/api</ref>) direkt aus dem Webbrowser heraus verwendet werden. Für die Programmiersprachen Python (PyDraCor: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/dracor-org/pydracor\">https://github.com/dracor-org/pydracor</ref>) und R (rdracor: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/dracor-org/rdracor\">https://github.com/dracor-org/rdracor</ref>) sind API-Bibliotheken verfügbar, die eine schnelle und auf die jeweilige Programmiersprache angepasste Einbindung der API-Funktionalitäten ermöglichen. Für komplexe Abfragen steht auf der Plattform ein SPARQL-Endpoint (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dracor.org/sparql\">https://dracor.org/sparql</ref>) zur Verfügung. Hierüber sind sowohl korpusübergreifende als auch kombinierte Abfragen (federated queries) möglich, bei denen DraCor gleichzeitig mit anderen als LOD verfügbaren Ressourcen, wie beispielsweise Wikidata, abgefragt werden kann. Korpusbasierte, in der Regel quantitative Methoden verwendende Analysen von Dramen haben sich in den vergangenen Jahren zu einem eigenen Subfeld der Computational Literary Studies (CLS) entwickelt (vgl. Willand et al. 2017; Reiter 2021). Dabei hat sich die Bereitstellung gemeinsam kuratierter und offener Ressourcen wie DraCor als produktiv auch für angrenzende Disziplinen wie die Computerlinguistik erwiesen (vgl. beispielsweise Pagel, Reiter 2020). Auf Wortebene operierende Verfahren haben sich dabei etwa auf die Autorschaftsattribution (Schöch 2014) oder Genreklassifikation mit Topic Modeling (Schöch 2017) fokussiert. Aktuell werden vielversprechende Neukonzeptualisierungen stilometrischer Maße wie das Kontrastmaß Zeta entwickelt und angewendet (Schöch 2018). Auf der Grundlage von strukturell ausgezeichneten Korpora lassen sich darüber hinaus gezielte Analysen etwa von Bühnenanweisungen durchführen, die mit POS-Informationen oder semantischen Feldern operieren (Trilcke et al. 2020). Im Bereich der strukturellen Analyse wurden Dramenkorpora früh schon, beginnend mit den Arbeiten von Stiller, Nettle, Dunbar (2003) und fortgesetzt etwa bei Moretti (2011), mit netzwerkanalytischen Ansätzen untersucht. Typologische Arbeiten beispielsweise zum Konzept der Small Worlds (Trilcke et al. 2016) stehen hier u.a. neben Ansätzen zur quantitativen Klassifizierung von Figurentypen (Fischer et al. 2018). Wenngleich semantische Technologien mittlerweile zum festen Bestandteil des Methodenspektrums der Digitalen Geisteswissenschaften zählen, gelangen sie in den korpusbasierten CLS bisher selten Anwendung (zu Prosa bspw. Frank und Ivanovic 2018; Dittrich 2017). Die Erfassung von Metadaten als Linked Data und die Anbindung an externe Referenzressourcen, insbesondere Wikidata, ermöglichen jedoch weitreichende Abfragemöglichkeiten und lassen sich zur Analyse von literarischen Korpora gewinnbringend nutzen. Beispielsweise sind in den DraCor-Korpusdaten keine detaillierten Informationen zu Autor*innen und Aufführungsorten enthalten. Da aber zu den einzelnen Stücken die eindeutigen Wikidata-Identifikatoren hinterlegt sind, können diese Informationen per federated queries in SPARQL abgerufen und in unterschiedlichen Visualisierungsformen, wie zum Beispiel als Karte, dargestellt werden. Im ersten Teil des Workshops wird zunächst das Konzept der ‚Programmable Corpora‘ eingeführt und diskutiert. Daran anschließend werden die Plattform DraCor und die einzelnen Komponenten vorgestellt, wobei auch immer wieder kürzere Übungsphasen vorgesehen sind, in denen die Teilnehmer*innen die vorgestellten Komponenten und Tools unmittelbar ausprobieren können. Insbesondere werden die unterschiedlichen Möglichkeiten zum Bezug und zur Analyse der Korpusdaten erprobt. Ein Fokus liegt dabei auf der Verwendung der API. Anhand der interaktiven Dokumentation werden die API-Funktionalitäten erläutert und können von den Teilnehmer*innen ausgiebig getestet werden. Im Anschluss daran wird ein kurzer Überblick zur Korpuserstellung und zu den Besonderheiten der TEI-Kodierung geben, wie sie in DraCor zum Einsatz kommen. Den zweiten Teil des Workshops bilden Gruppenarbeitsphasen, in denen drei Themenbereiche vertieft werden können: (1) Korpuserstellung und -kuratierung mit DraCor: Die Teilnehmenden vertiefen die TEI-Kodierung von Dramen anhand von praktischen Übungen und lernen, wie eine lokale Instanz der Plattform mittels Docker aufgesetzt, gegebenenfalls angepasst und mit eigenen Korpora bestückt werden kann. (2) Dramenanalyse mit DraCor-API und Python: Mittels Jupyter Notebooks mit ausführlich dokumentiertem Python-Programmcode werden die Teilnehmer*innen an Methoden der digitalen Dramenanalyse unter Verwendung der DraCor-API herangeführt. Die Notebooks sollen es auch Teilnehmer*innen, die bisher noch keine Erfahrungen im Programmieren mit Python gemacht haben, im Sinne eines Literate-Programming-Ansatzes ermöglichen, die einzelnen Analyseschritte nachzuvollziehen und auch selbst adaptieren zu können. Die Notebooks setzen konkrete Forschungsfragen zur Dramenanalyse um, etwa zur literaturhistorischen Entwicklung netzwerkanalytischer Maße oder zur quantitativen Dominanz von Figuren. (3) Dramenanalyse mit Linked Data: Den Schwerpunkt bilden praktische Analysen, die aus der Anbindung von DraCor an die Linked Open Data Cloud möglich werden. Im Workshop wird ein kurzer Crashkurs in die Abfragesprache SPARQL gegeben, um dann im Anschluss gemeinsame Abfragen von DraCor und Wikidata vorzunehmen und die Ergebnisse zu visualisieren. Die Ergebnisse der Arbeitsgruppen werden anschließend im Plenum präsentiert und diskutiert. Anzahl der möglichen Teilnehmer*innen: 25 Teilnehmer*innen benötigen einen eigenen Laptop mit Internetzugang; Hinweise zu vorab zu installierender Software (Oxygen XML-Editor, Docker, ...) werden im Vorfeld bekanntgegeben. Die Materialien werden auf GitHub bereitgestellt; die Jupyter Notebooks werden unter (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/dracor-org/dracor-notebooks\">https://github.com/dracor-org/dracor-notebooks</ref>) veröffentlicht. Weitere benötigte technische Ausstattung am Veranstaltungsort: Beamer, WLAN <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ingo Börner</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:ingo.boerner@uni-potsdam.de\">ingo.boerner@uni-potsdam.de</ref>) arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt „CLSInfra“ an der Universität Potsdam an der Weiterentwicklung von DraCor. Seine Arbeitsschwerpunkte umfassen Datenmodellierung und Linked Open Data. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Frank Fischer</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:frank.fischer@dariah.eu\">frank.fischer@dariah.eu</ref>) ist Associate Professor an der Higher School of Economics in Moskau und einer der Direktoren von DARIAH. Seine Beschäftigung mit digitaler Dramenanalyse geht zurück auf das Projekt zur Digitalen Literaturwissenschaftlichen Netzwerkanalyse DLINA (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dlina.github.io\">https://dlina.github.io</ref>), aus dem DraCor hervorgegangen ist. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carsten Milling <hi rend=\"normalweight\" xml:space=\"preserve\"> (</hi> </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:cmil@hashtable.de\">cmil@hashtable.de</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> <hi rend=\"normalweight\" xml:space=\"preserve\">) </hi> </hi>ist Webdeveloper und ist im Projekt „CLSInfra“ an der Universität Potsdam für die Entwicklung der DraCor-Plattform zuständig. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Henny Sluyter-Gäthje</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:sluytergaeth@uni-potsdam.de\">sluytergaeth@uni-potsdam.de</ref>) ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für deutsche Literatur des 19. Jahrhunderts an der Universität Potsdam. Sie hat ein Masterstudium of Science in Cognitive Systems mit Schwerpunkt Computerlinguistik abgeschlossen und arbeitet an der algorithmischen Verarbeitung literarischer Texte. DraCor wird gegenwärtig im Rahmen des von der EU Horizon 2020 geförderten Projekts „CLSInfra“ (Fördernummer: 101004984, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://cordis.europa.eu/project/id/101004984\">https://cordis.europa.eu/project/id/101004984</ref>) weiterentwickelt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dittrich, Andreas</hi> (2017): \"Intra-Connecting an Exemplary Literary Corpus with Semantic Web Technologies for Exploratory Literary Studies\" in: Bański, Piotr et al. (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Workshop on Challenges in the Management of Large Corpora and Big Data and Natural Language Processing (CMLC-5+BigNLP) 2017</hi>. Mannheim: Institut für Deutsche Sprache. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mh39-62441\">https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mh39-62441</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Trilcke, Peer / Kittel, Christopher / Milling, Carsten / Skorinkin, Daniil</hi> (2018): \"To catch a protagonist: Quantitative dominance relations in german-language drama (1730–1930)\" in: Digital Humanities 2018. Conference Abstracts. Mexico City: El Colegio de México / Universidad Nacional Autónoma de México / Red de Humanidades Digitales 193–201. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Börner, Ingo / Göbel, Mathias / Hechtl, Angelika / Kittel, Christopher / Milling, Carsten / Trilcke, Peer</hi> (2019): \"Programmable Corpora: Die digitale Literaturwissenschaft zwischen Forschung und Infrastruktur am Beispiel von DraCor \" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd2019: »Digital Humanities: multimedial & multimodal«. Book of Abstracts</hi>. Mainz/Frankfurt a. M.: Johannes Gutenberg Universität Mainz / Goethe Universität Frankfurt, 194–197. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Frank, Andrew / Ivanovic, Christine</hi> (2018): \"Building Literary Corpora for Computational Literary Analysis – A Prototype to Bridge the Gap between CL and DH\" in: Calzolari, Nicoletta et al. (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)</hi>. Miyazaki, Japan: European Language Resources Association. <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\">Stanford Literary Lab Pamphlets</hi> 2. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet2.pdf\">http://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet2.pdf</ref> [letzter Zugriff 13.7.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pagel, Janis / Reiter, Nils</hi> (2020): \"GerDraCor-Coref: A Coreference Corpus for Dramatic Texts in German\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC).</hi> Marseille 55-64 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2020/pdf/2020.lrec-1.7.pdf\">http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2020/pdf/2020.lrec-1.7.pdf</ref> [Letzter Zugriff: 15.7.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils</hi> (2021): \"Möglichkeiten Quantitativer Dramenanalyse\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Comparatio. Zeitschrift für Vergleichende Literaturwissenschaft</hi> 12(2): 39–52. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christof</hi> (2017): \"Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and Enlightenment Drama\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> 11, Nr. 2 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000291/000291.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000291/000291.html</ref> [Letzter Zugriff: 15.7.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christof</hi> (2018): \"Zeta für die kontrastive Analyse literarischer Texte. Theorie, Implementierung, Fallstudie\" in: Bernhart, Toni et al. (Hg): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Quantitative Ansätze in den Literatur- und Geisteswissenschaften. Systematische und historische Perspektiven</hi>. 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Wir gehen davon aus, dass dies aufschlussreich für die jeweiligen Teilnehmenden ist und zusätzlich den Workshop bereichert. Wir haben außerdem bereits mit zwei Dateninstitutionen Kontakt aufgenommen. Beide haben Interesse bekundet sowohl Daten für den Workshop zur Verfügung zu stellen als auch am Workshop teilzunehmen. Damit stellen wir sicher, dass auch für Teilnehmende, die keine Daten mitbringen, Material vorhanden ist, und im Zweifel auch Expert:innen vor Ort sind, die etwaige Zwischenergebnisse der verwendeten Methoden evaluieren und in Kontext setzen können. Traditionelle Methoden und Theorien der Literaturwissenschaft können in vier Typen unterteilt werden: autor-, text-, leser- und kontextorientiert [Köppe & Winko, 2013]. Die Literaturwissenschaft zeichnet sich durch einen Methodenpluralismus aus [Nünning & Nünning 2020], der in den letzten Jahren vor allem durch kognitionswissenschaftliche [Zunshine, 2015] und empirische Ansätze [Kuiken & Jacobs, 2020] weiter ausdifferenziert wurde. Gerade diese haben zu neuen Erkenntnissen in leserorientierten Ansätzen geführt. Umgekehrt lässt sich auch vermuten, dass neue Lektüreweisen, –in unserem Fall maschinengenerierte Lektüren– literaturwissenschaftliche Innovationen direkt oder mittelbar als Folgewirkung hervorbringen [Parr & Honold, 2018]. Nicht nur die Literaturwissenschaft an sich, sondern auch ihre leserorientierten Ansätze zeichnen sich durch Theorien- und Methodenpluralismus aus [Rautenberg & Schneider, 2015], z. B. rezeptionstheoretische Ansätze [Willand, 2014]. Die Verbreitung von digitalen Lesemedien führt zu einer neuen Beschäftigung mit Repräsentationsformen von Texten und Textorganisation [Saemmer, 2015], da der Sinn eines Textes nicht davon unabhängig gedacht werden kann. Dies führt zu neuen und zu erlernenden Lesestrategien, die es zu erforschen gilt. Auf der anderen Seite prägen visuelle Repräsentationen von Literatur schon lange ihre Institutionalisierung: Literarische Bewegungen werden in Schulbüchern in Form von Zeitleisten dargestellt, dramatische Handlungen mit der Freytagschen Pyramide abgebildet, und dies schon seit dem 19. Jahrhundert. Bereits diese Ansätze setzen sich zum Ziel, übergeordnete Strukturen anschaulich zu machen, die sich aus dem literarischen Text selbst ableiten lassen. Mit der bourdieuschen Literatursoziologie etablierte sich in den 60er Jahren die Vorstellung der Literatur als ein Feld, das von diversen Dynamiken durchzogen wird. Die digitalen Methoden, spätestens seit Morettis <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Graphs Maps Trees</hi> (2005), gehen in der räumlich-visuellen Exploration von Literatur weiter. Der Einsatz von Machine Learning-Methoden seit den 2010er Jahren führte einerseits zur Diversifizierung der Visualisierungsmethoden (WordClouds als Visualisierung von Topic Models, Netzwerke als Ergebnis von Named Entity Recognition oder Distanzgraphen aus stilometrischen Analysen), andererseits zur Repräsentation von immer abstrakteren Literaturphänomenen, bei denen der unmittelbare Zusammenhang mit dem literarischen Text nur mittels komplexer Rechenmethoden nachzuvollziehen ist. In diesem Zusammenhang haben sich Word Embeddings als eine mögliche vektorielle Repräsentationsmethode etabliert, die sich unmittelbar an die Semantik des literarischen Textes anlehnt. Wörter werden hier, basierend auf ihrem Kontext in Bezug auf andere Wörter im Text, als Vektoren dargestellt. Der resultierende Vektorraum bildet so semantische wie syntaktische Beziehungen zwischen Wörtern ab. Word Embeddings bilden häufig die Brücke zwischen dem Text als Zeichenfolge und der Darstellung, mit der digitale Literaturwissenschaftler:innen ihr Korpus lesen, also bspw. als Input für ein ML-Modell. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reading Machines</hi> rückt Stephen Ramsay eine *Radical Transformation* [Ramsay 2011] der Lesart in den Fokus: kein sequentieller Leseprozesses sondern z.B. Kapitel in zufälliger Reihenfolge, aber auch etwa \'nur die häufigsten 100 Worte lesen\'. Damit stellt sich in hermeneutischer Perspektive die Frage der Angemessenheit der gewählten Transformation. Wenn wir die Überführung in Word Embeddings ebenfalls als solch eine Radical Transformation betrachten, wie wirkt sich das auf das Lesen aus? Ist einem Word Embedding, das auf dem Werk eines Autors oder einer Autorin trainiert wurde, die Angemessenheit für sie oder ihn in gewisser Weise durch den Lesehorizont dessen einprogrammiert? Zieht man Erkenntnisse aus neurowissenschaftlicher Studien heran, lässt sich sogar feststellen, dass bereits eine kleine Veränderung der visuellen Darstellung eines Gedichts einen messbaren Einfluss auf das Lesen hat [Fechino et al, 2020]. Eine weitere große Herausforderungen bei der Verwendung von Word Embeddings ist die zuverlässige Evaluation ihrer Qualität, das heißt, wie sehr sie mit der gewünschten Bedeutung übereinstimmen. Es gibt zwar eine Menge von Evaluationsmethoden, wie Analogy Tests oder die Applikation von Downstream Tasks, häufig klopfen diese allerdings nur Teile der zugrundeliegenden Repräsentation ab und geben kein umfassendes Bild über ihre Qualität. Ein in diesem Zusammenhang viel diskutierter Aspekt von Word Embeddings sind \'Biases\', der zugrundeliegenden Daten, die durch die Modellarchitekturen reproduziert, oder sogar verstärkt werden können. Dies ist insbesondere bei Systemen ein Problem, die auf so großen und heterogenen Datenmengen trainiert wurden, dass es sich im Nachhinein schwer dokumentieren lässt, welche Biases dem jeweiligen Modell innewohnen (Bender et al., 2021). In Bezug auf die häufig kleineren, gut mit Metadaten versehenen Korpora in den DH, steckt in diesen reproduzierten Biases aber tatsächlich ein interessantes Forschungsfeld (Gebru et al., 2018). So lässt sich beispielsweise sehen, in welchen Zeiträumen welche Biases besonders vorherrschend waren, bzw. wann diese möglicherweise wieder verschwinden. Hierfür könnten mehrere Word Embeddings für verschiedene Zeiträume trainiert, und dann miteinander verglichen werden. Diese Art von Vergleich ist aber nicht nur auf Biases beschränkt, man kann sie ebenfalls als eine Form des \'Realitätschecks\' durchführen, wenn man Dynamiken zwischen Word Embeddings betrachtet: Bei einem Korpus, das einen größeren Zeitraum umfasst, verändern sich darin allgemein die Repräsentationen der Worte so, wie man es von der Bedeutung der Worte auch erwarten würde? In dem Workshop möchten wir uns der beschriebenen Thematik von zwei Seiten nähern, wir geben (1) einen Überblick über traditionelle Theorien und Methoden der Literaturwissenschaft, insbesondere auch der Leseforschung und kontextualisieren letztere mit Erkenntnissen aus neurowissenschaftlichen Laborstudien. Wir geben (2) eine Zusammenfassung der aktuellen Methoden zu Textrepräsentation [z.B. Glove, Bert] und Beispiele für DH-Projekte, in denen diese bereits verwendet werden, insbesondere fokussieren wir uns hier auch auf gängige Visualisierungsmethoden und die damit zusammenhängenden Limitationen. Beides wollen wir durch praktische Übungen an eigenen oder bereitgestellten Datensätzen näherbringen. Ziel ist es, dass im Laufe des Workshops Verknüpfungen und Schnittmengen der unterschiedlichen Lesebegriffe aus den verschiedenen Fachrichtungen hergestellt und gefunden werden. Zum Abschluss bieten wir konkrete Möglichkeiten an, welche Visualisierungen auf welche Weise ihren Platz als literaturwissenschaftliche Methode finden können. Der Ablauf des Workshops gliedert sich in Vorträge sowie praktische Sitzungen, bei denen das im Vortrag zuvor besprochene direkt von den Teilnehmenden ausprobiert werden soll. Im folgenden soll ein kurzer Überblick über die einzelnen Vortragsteile gegeben werden. (Cora Krömer) <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Theorien und Methoden der Literaturwissenschaft können allgemein in vier Typen unterteilt werden: text-, autor-, leser-, kontextorientiert [Köppe & Winko, 2013]. Als Einführung in den Workshop werden wir uns insbesondere einen Überblick über text- und leserorientierte Theorien und Methoden verschaffen, um die nachfolgenden Einheiten besser einordnen zu können. Digitale Texte (z. B. Hypertexte), neue empirische Quellen (z. B. Online-Leserkommentare) und digitale Methoden laden dazu ein, über das Lesen und Interpretieren von Texten und ihren Visualisierungen nachzudenken. (David Lassner) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Hier werden verschiedene für DH relevante Textrepräsentationen besprochen. Dabei wird zum einen projektbezogen der typische Ablauf (Buch-Scan-OCR-TEI-NLP) durchgegangen und die verschiedenen verwendeten Repräsentationen verglichen, zum anderen die Entwicklung von Textrepräsentationen in NLP der letzten Jahren nachvollzogen, also von Bag-of-Words, über Word2Vec bis hin zu Bytepair Encoding und kontextualisierten Embeddings und der Frage, wie man aus diesen wieder generelle Wortrepräsentationen erhält.</hi> (Stephanie Brandl) In welcher Form und Geschwindigkeit Menschen Texte lesen wird bereits seit Jahrzehnten untersucht [Rayner, 1998] und modelliert [Reichle et al., 2003]. Oberflächliche Eigenschaften wie Worthäufigkeiten oder Wortlängen beeinflussen unsere Lesegewohnheiten. Neuere Forschung zeigt zudem, dass auch die Darstellung des Textes eine Rolle spielt, ob ein Gedicht beispielsweise in der ursprünglichen Form oder als Prosatext gezeigt wird [Fechino et al., 2020]. Dementsprechend ist es auch wichtig, Word Embeddings so darzustellen, dass der sehr dichte Informationsgehalt verarbeitet und evaluiert werden kann. (Stephanie Brandl) Word Embeddings sind stark abhängig vom zu Grunde liegenden Datensatz, beispielsweise lernen statische Methoden wie GloVe genau eine Repräsentation pro Wort, so dass zeitliche oder andere Entwicklungen im Datensatz nicht beachtet werden und in einem Vektor verschmelzen. Diese Abhängigkeit führt auch dazu, dass Verzerrungen (Biases) im Datensatz möglicherweise in den Wort-Vektoren auftauchen. Wenn beispielsweise alle Personen des medizinischen Personals im Datensatz weiblich sind, wird ein Algorithmus einen männlichen Bewerber möglicherweise für eher ungeeignet halten, um als Arzt zu arbeiten. Verschiedene Methoden wurden bereits veröffentlicht, um solche problematischen Strukturen (zeitliche Abhängigkeit, Biases uvm) in Word Embeddings aufzuzeigen [Basta et al., 2019; Brandl & Lassner, 2019; Gonen et al., 2020] und auch aufzulösen [Gonen et al., 2019; Manzini et al., 2019]. Wir werden einige davon besprechen und im Anschluss auch an den gelernten Word Embeddings anwenden. (Anne Baillot) Zum Schluss wird auf die Entwicklung literaturwissenschaftlichen Umgangs mit Analyse bzw. Interpretation von Text eingegangen: zuerst auf das Faszinosum Netzwerk, dann auf die Herausforderung der Definition von Beziehungen zwischen Textelementen und ihrer Bedeutung, schließlich auf veröffentlichungstechnische Fragen, die mit der Einbettung dieser graphischen Repräsentationen einhergehen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Basta, C. R. 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M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S.</hi> (2021). \"On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?\" <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">In </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (pp. 610-623).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brandl, S., & Lassner, D.</hi> (2019). \"Times Are Changing: Investigating the Pace of Language Change in Diachronic Word Embeddings\". 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Forschungsprojekte der letzten Jahre haben jedoch gezeigt, dass der Mehrwert der digitalen Literaturwissenschaft nicht nur in der rein quantitativen Erweiterung der Untersuchungsgegenstände, sondern auch in der tiefgreifenden Kontextualisierung der untersuchten Texte in einer, wie es Bode nennt, „data-rich literary history“ (Bode 2018: 37–57) liegt. Diese kontextreichen Ansätze, wie beispielsweise Analysen zum Verhältnis von Prestige und Popularität (Underwood/Sellers 2016; Algee-Hewitt et al. 2016; Porter 2018; Underwood 2019: 68–110), zeigen, wie quantitative Methoden trotz nötiger Formalisierungen und Abstraktionen die Komplexität des literarischen Systems (cf. Bode 2017: 91) beschreiben können. Mein Dissertationsprojekt folgt dieser Tradition, indem kanonisierte und nicht-kanonisierte literarische Werke auf unterschiedlichen Ebenen mit Rückgriffen auf literaturhistorische Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden. Die für die Untersuchungen erstellten Korpora und Datensätze umfassen etwa 1.200 englisch- und deutschsprachige Texte von 1688 bis 1914, wodurch diachrone und synchrone Vergleiche von Kanonisierungsprozessen und -mustern über Sprachgrenzen hinweg ermöglicht werden. Durch diese Datenvielfalt sollen einerseits etablierte literaturhistorische Narrative untersucht und quantitativ überprüft werden und andererseits literaturwissenschaftliche Kategorien wie Kanonisierung und Wertung so operationalisiert werden, dass sie mit computationellen Methoden zur Bestimmung von Textähnlichkeiten gewinnbringend kombiniert und diese Ähnlichkeit schließlich als Netzwerkmodelle dargestellt werden können. Der Korpusaufbau folgt einem systematisch angepassten Ansatz von Algee-Hewitt und McGurl, der darauf abzielt, von einem vorgefundenen zu einem maßgeschneiderten Korpus zu gelangen, indem Bestenlisten, Bestsellerlisten und von Expert*innen kuratierte Literaturlisten kombiniert werden, um ein repräsentatives Korpus für die englischsprachige Literatur des 20. Jahrhunderts zu erstellen (Algee-Hewitt/McGurl 2015). Durch die Kombination dieser Listen decken Algee-Hewitt und McGurl drei Ebenen der literarischen Produktion ab: den normativ-exklusiven Kanon, populäre Texte und von Expert*innen für Postkoloniale und Feministische Literaturwissenschaft vorgeschlagene Werke. Für die Umsetzung für die Zeitspanne von 1688-1914 wurde dieser Ansatz systematisch adaptiert, indem narrative Literaturgeschichten, Anthologien und (spezialisierte) Sekundärtexte, die diese Ebenen abdecken, identifiziert und als bibliografische Quellen für die Korpuserstellung genutzt wurden. Der Workflow umfasst Webscraping, X-Technologien/Transformationen und Retro-Digitalisierungen. Analog zur Korpuserstellung wurden Daten zur Kontextualisierung der jeweiligen Korpustexte, aber auch der gesamten literarischen Produktion gesammelt. Durch diese Daten können die Korpora mit den von Algee-Hewitt et al. als „the published“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> und „the archive“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> (Algee-Hewitt et al. 2016: 2) bezeichneten Ebenen der Literaturgeschichte verglichen werden, wodurch wiederum eine Einordnung der Untersuchungsergebnisse und eine Einschätzung der unvermeidlichen Selektionsprozesse bei der Korpuserstellung möglich sind (cf. Bode 2017: 85). Die Daten reichen von Publikationslisten und Leihbibliothekskatalogen bis hin zu Rezensionen und Daten zu Zweitauflagen; der Aufbau der Datensätze orientiert sich am Beispiel der von Garside zur Verfügung gestellten Datenbank <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">British Fiction 1800-1829</hi> (Garside 2011). In Anlehnung an erfolgreiche Metadatenanalysen (z.B. Jockers 2013: 35–62) sollen diese Daten zur Überprüfung von Hypothesen zum Zusammenhang zwischen dem Aufschwung des Romans als Gattung und gegenderten Kanonisierungsprozessen verwendet werden (cf. Watt 1957; Raven 1987; Raven/Forster 2000; Tuchman/Fortin 2012). Die gesammelten Daten werden neben diesen Metadatenanalysen auch für die Operationalisierungen der literaturwissenschaftlichen Konzepte der Kanonisierung und Wertung eingesetzt. Aufbauend auf die theoretischen Grundlagen von Heydebrand und Winko werden Kanonisierung und Wertung als Scores implementiert, die ausdrücken, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein bestimmter Text sehr kanonisiert ist beziehungsweise zur Entstehungszeit sehr gut rezipiert wurde (Heydebrand/Winko 1996). Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der Differenzierung der Konzepte und der Einbindung der Rezeptionsebene über Marker für Publikumsinteresse (wie Einträge in Leihbibliothekskatalogen und Zweitauflagen innerhalb einer Generation) und sprachliche Werturteile, die durch Sentiment Analysen vergleichbar werden. Unter Verwendung der generierten Scores soll schließlich untersucht werden, ob Kanonisierung und Wertung mit textintrinsischen Merkmalen in Verbindung gebracht werden können. Stilometrische Berechnungen, Topic Modeling und Word Embeddings sowie wortartenbasierte Ansätze sollen dabei als alleinstehende Analysen der Textähnlichkeiten durchgeführt werden. Als zusätzliche Analysen- und Visualisierungsmethode dienen Netzwerkmodelle, die anhand der Ergebnisse der Textähnlichkeitsberechnungen erstellt werden, zur Exploration von Ähnlichkeitsstrukturen. Besonders auf dieser Ebene soll der Bezug zur literaturwissenschaftlichen Forschung durch die Identifikation von dichten stilistischen Ähnlichkeitsgruppen und durch aus den Modellen abgeleitete Einzeltextanalysen hergestellt werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\">i.e. die Menge aller veröffentlichten Texte</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\">i.e. die Menge der in Bibliotheken und Archiven gesicherten Texte</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Algee-Hewitt, Mark / Allison, Sarah / Gemma, Marissa / Heuser, Ryan / Moretti, Franco / Walser, Hannah</hi> (2016): “Canon/Archive. Large-scale dynamics in the literary field”, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pamphlets of the Stanford Literary Lab 11</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet11.pdf\">https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet11.pdf</ref> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Algee-Hewitt, Mark / McGurl, Mark</hi> (2015): “Between canon and corpus: Six perspectives on 20th-century novels”, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pamphlets of the Stanford Literary Lab 8</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet8.pdf\">https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet8.pdf</ref> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bode, Katherine</hi> (2017): “The equivalence of “close” and “distant” reading; or, toward a new object for data-rich literary history”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Modern Language Quarterly</hi> 78, 77–106. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bode, Katherine</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> A world of fiction: Digital collections and the future of literary history</hi>. Ann Arbor: University of Michigan Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Garside, Peter</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">British fiction 1800-1829. A database of production, circulation & reception</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.british-fiction.cf.ac.uk/\">http://www.british-fiction.cf.ac.uk/</ref> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heydebrand, Renate von / Winko, Simone</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: Schöningh <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jockers, Matthew Lee</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Macroanalysis: Digital methods and literary history.</hi> Urbana: University of Illinois Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant reading</hi>. London / New York: Verso. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Porter, J.D.</hi> (2018): “Popularity/Prestige”, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pamphlets of the Stanford Literary Lab 17</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet17.pdf\">https://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet17.pdf</ref> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Raven, James</hi> (1987): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">British fiction: 1750 – 1770. A chronological check-list of prose fiction printed in Britain and Ireland</hi>. Newark: University of Delaware Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Raven, James / Forster, Antonia</hi> (eds.) 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Ein Großteil dieser Arbeiten widmet sich einzelnen Sammlungen, die jeweils einer spezifischen Systematik folgen und eine geringe Vielfalt an Objektgattungen und Attributen aufweisen (z.B. Glinka et al. 2017, Gortana et al. 2018). Das hier vorgestellte Forschungsprojekt widmete sich der Frage, wie mehrere Sammlungen visuell in Bezug gesetzt und auf zugängliche Weise exploriert werden können. In enger Zusammenarbeit mit Sammlungsexpert*innen sollten konkrete Ansätze zur visuellen und assoziativen Exploration von zwei unterschiedlichen Sammlungen der Staatlichen Museen zu Berlin (SMB) entwickelt werden. Entstanden ist ein funktionaler Prototyp<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />, der auf konzeptionellen Ambitionen wie denen des digitalen Flanierens (Dörk et al., 2011) und der glücklichen Entdeckungen (Thudt et al., 2012) in großzügigen (Whitelaw, 2015) und explorativen Interfaces (Kreiseler et al., 2017) aufbaut und die tradierten Anordnungen objektbezogener und suchbasierter Museumswebseiten aufbricht. Diese Formen der gezielten Informationssuche erfordern ein konkretes Interesse der Suchenden und werden den heterogenen und umfangreichen Beständen musealer Sammlungen nur bedingt gerecht, wenn es um ein assoziatives, Interessen-getriebenes Durchstöbern von Sammlungen und Beständen geht. Aus der Vielzahl der Bestände und Sammlungen der SMB wurden auf Grundlage verschiedener Aspekte, wie beispielsweise dem Umfang der erfassten Objekte, der Erschließungstiefe der Objektdaten und nicht zuletzt der thematischen Heterogenität, die Bestände der Alten Nationalgalerie sowie des Museums Europäischer Kulturen aus dem 19. Jahrhundert ausgewählt. Während die Sammlung der Alten Nationalgalerie eine der umfangreichsten Epochensammlungen für die Kunst des 19. und frühen 20. Jahrhunderts ist, findet sich im Museum Europäischer Kulturen eine der größten Sammlungen zur Alltagskultur und Populärkunst in Europa. Die Kontraste und Gegensätze, aber auch die Gemeinsamkeiten beider Bestände sollten im Rahmen des Projekts erforscht und erfahrbar gemacht werden. Der Forschungs- und Gestaltungsprozess folgte einem iterativen Vorgehen, in dem sich Workshops, Feedbackgespräche und Prototyping im Modus des Co-Designs abwechseln und gegenseitig beeinflussen (Dörk et al., 2020; Chen et al., 2014). So wurden Sammlungsexpert*innen und weitere Mitarbeiter*innen der Museen und des assoziierten Forschungsprojekts museum4punkt0 in den Prozess mit eingebunden. Darüber hinaus wurden fachfremde Personen beteiligt, um neben der versierten Perspektive auch die Interessen, Bedürfnisse und Anforderungen anderer Nutzer*innengruppen verstehen und berücksichtigen zu können. Visualisierung fungiert hierbei als interdisziplinäre Forschungsmethode per se, welche neue Erkenntnisse bereitstellt, aber ebenso fächerübergreifende Diskussionen anregt (Hinrichs et al., 2019) und neuartige Perspektiven auf museale Objekte und Daten eröffnet. Zum Anfang des Projekts wurde ein Co-Design-Workshop mit den genannten Personengruppen durchgeführt. In Kleingruppen wurden Collagen (siehe Abb. 1) erstellt, auf denen bereitgestellte Bildmaterialen aus den beiden Sammlungen arrangiert und annotiert wurden. Ziel war es, sich auf ästhetischer und abstrakter Ebene mit den beiden Sammlungen zu beschäftigen und jenseits technologischer Beschränkungen Ideen für Visualisierungen zu entwickeln (Chen et al., 2014). In der anschließenden Gruppendiskussion interpretierten zunächst jene Teilnehmer*innen die Collagen, welche die jeweils zu betrachtende Collage nicht erstellt hatten, gefolgt von einer Erläuterung der Ersteller*innen. Dieser Austausch führte in eine fokussierte Diskussion über die Konkretisierung der Ansprüche und Ziele des Projekts und die praktische Umsetzbarkeit insbesondere in Hinblick auf Verfügbarkeit von Daten und die Diversität von Zielgruppen. Ein Großteil der entstandenen Collagen wies eine assoziative Durchmischung der beiden Sammlungen auf, wobei Schlagworte und Kategorien die Arrangements erklärten. Es wurde mehrfach der Wunsch geäußert, die Verschiedenheit der Sammlungen zu achten, ohne dass dies in einem Interface eine Trennung der Objekte impliziere. Exploration wurde mit zirkulären Streifzügen durch die Sammlungen assoziiert, die entlang visueller Assoziationsketten und erklärenden Beschriftungen angeregt werden sollten. Ein anderer Teil der Diskussion drehte sich um automatische Verfahren der Bildanalyse; hier wurden Gegensätze wie Ähnlichkeit/Differenz, Kuratierung/Algorithmus und Narration/Exploration erörtert, die für den folgenden Designprozess ein fruchtbares Spannungsfeld eröffneten. Ähnlichkeitsbasierte Beziehungen wurden für den weiteren Designprozess als Schwerpunkt gewählt. Eine tiefergehende Auseinandersetzung mit den Sammlungsdaten offenbarte eine hohe Heterogenität in der Datenqualität, z.B. in der Datierung und Beschreibung der Objekte. Da die manuelle Anreicherung und Angleichung der Metadaten über den Rahmen des Projekts hinausgingen, wurden Möglichkeiten der algorithmischen Ähnlichkeitsanalyse mittels maschinellen Lernens eruiert. Für die Berechnung von Ähnlichkeiten wurden verschiedene Kombinationen aus Titel- und Bilddaten herangezogen und die resultierenden Layouts auf ihre Plausibilität hin untersucht. Im Designprozess stellte sich eine kombinierte Ähnlichkeitsanalyse, also eine Mischung aus Titel- und Bilddaten in gleicher Gewichtung, für die Platzierung in einem Interface als zielführend heraus, da hier die bestmögliche Durchmischung der Sammlungen erzielt werden konnte. Zum Ende der explorativen Phase wurde im Austausch mit den beteiligten Kuratorinnen der Sammlungen mögliche Interfacekonzepte und die kombinierte Ähnlichkeitsanalyse besprochen, wobei die Beteiligten zu verständlichen Erklärungen der Anordnung rieten, um den Einstieg in die Visualisierung zu erleichtern. Der Versuch einer automatischen Verschlagwortung mithilfe eines vortrainierten Modells schlug fehl, da hier unspezifische und unpassende Formulierungen (z.B. „Kleptomane“ als Stichwort zu einem Porträt) generiert wurden oder beispielsweise bei Kunstwerken der Fokus auf den visuell dominanteren Bilderrahmen anstatt auf das eigentliche Kunstwerk gelegt wurde. Daraufhin wurden Schlagworte für prominente Objekthäufungen manuell formuliert und im Austausch mit den Kuratorinnen im Interface platziert. Zusätzlich zu regelmäßigen Feedback-Runden mit den Kooperationspartner*innen im Laufe des Gestaltungs- und Entwicklungsprozesses wurde in der finalen Projektphase eine Evaluation nach der Think-Aloud Methode (Carpendale 2008) durchgeführt. Hier wurden Nutzer*innen mit unterschiedlichem Vorwissen zu den Sammlungen oder zur Nutzung von Datenvisualisierungen gebeten beim Explorieren der Visualisierung laut auszusprechen, was sie denken, sehen und interpretieren. Die Erkenntnisse aus der Studie sind abschließend iterativ in das Projektergebnis eingeflossen. Das Ergebnis unseres iterativen und kollaborativen Designprozesses ist eine Visualisierung, die fließende Wechsel zwischen einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wolken-Ansicht</hi> – eine ähnlichkeitsbasierte Übersicht aller Objekte (siehe Abb. 2, links) – und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pfad-Ansichten</hi> – von einer Objekt-Auswahl ausgehende nach Ähnlichkeit geordnete Ketten (siehe Abb. 2, rechts) – ermöglicht. Für die Ähnlichkeitsberechnungen wurden dabei zum einen die visuellen Bilddaten (also visuelle Ähnlichkeiten), als auch Titel (textliche Ähnlichkeit der Objekttitel) herangezogen. Dadurch sollen nicht nur inhaltlich-thematische Verbindungen sichtbarer werden, sondern auch Serendipität (Thudt et al. 2012), also glückliche Zufälle im Finden interessanter Objekte, gefördert werden. Insgesamt werden die heterogenen Objekte unterschiedlicher Sammlungen dabei ohne das Hervorheben von Sammlungszugehörigkeit basierend auf Ähnlichkeitsberechnungen in Beziehung gesetzt, um so die Neugier an den Objekten zu wecken und die Exploration anzuregen. Durch diese implizite Ähnlichkeitsdarstellung werden einzelne Objekte unterschiedlicher Sammlungen in Beziehung gesetzt, ohne vorher eine Normalisierung der Metadaten (wie z.B. Schlagworte) vorzunehmen. Technisch wurde für die Berechnung der Bild- und Titelähnlichkeiten basierend auf maschinellem Lernen eine Merkmalsextraktion über die kombinierte Nutzung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">TensorFlow</hi> (Abadi et al. 2016), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Universal Sentence Encoder Multilingual</hi> (Yang et al. 2019) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Big Transfer</hi> (Kolesnikov et al. 2019) in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Python Notebooks</hi> vorgenommen. Die webbasierten Visualisierungen wurden prototypisch in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Observable Notebooks</hi> und final mit dem JavaScript Framework <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Svelte</hi>, der Datenvisualisierungs-Library <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">D3.js</hi> sowie der WebGL Rendering Library <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">PixiJS</hi> entwickelt. Die Wolken-Ansicht bietet eine Übersicht und den Ausgangspunkt zur Exploration der beiden Sammlungen (siehe Abb. 3). Hierbei wurden die Objekte basierend auf den berechneten Bild- und Titelähnlichkeiten über <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">UMAP</hi> (McInnes, Healy, and Melville 2018) – eine Technik zur Dimensionalitätsreduktion – auf einer zweidimensionalen Fläche nach Ähnlichkeit verteilt; das heißt, Objekte die sich visuell und auf den Titel bezogen besonders ähnlich sind, liegen in der Visualisierung nahe beieinander und es bilden sich einzelne Cluster besonders ähnlicher Objekte. Die manuell erzeugten Schlagworte bieten eine erste Orientierung und über Klick einen Einstieg in bestimmte Regionen des Arrangements. Die Handschriftlichkeit unterstreicht den Gegensatz zwischen der algorithmischen Anordnung und der kuratorischen Annotation der Cluster. Handschriftliche bzw. händische Annotationen in Projektionen multidimensionaler Skalierungen sind eine bereits angewandte Methode, um algorithmische Dimensionalitätsreduktionen nachvollziehbarer zu machen (z.B. Stefaner 2018, Vane 2018). Mit der Wolken-Ansicht lässt sich über etablierte Pan+Zoom-Gesten, die Auswahl von Schlagworten oder einzelnen Objekten sowie über die Such-Funktion interagieren. Die Eingabe in der Suche (noch vor der Bestätigung der Suchanfrage) hebt die Suchergebnisse in der Ansicht hervor. So lassen sich auch jene Objekte, die der Alten Nationalgalerie oder dem Museum Europäischer Kulturen entstammen identifizieren. Beim Klick auf ein Element oder ein Schlagwort oder über die Zoom-Funktion wird in die Visualisierung hineingezoomt und Details der einzelnen Artefakte werden sichtbar (siehe Abb. 4). Wurde ein Element ausgewählt, so wird der Titel des Objektes angezeigt und besonders ähnliche Objekte werden hervorgehoben. Ebenso werden bei der Eingabe im Suchfeld relevante Objekte in der Wolke hervorgehoben. Ein weiterer Klick auf den Button „im Pfad anzeigen“ bei der Objektauswahl oder die Betätigung der Suchanfrage löst eine Übergangsanimation aus, welche alle zur Auswahl ähnlichen bzw. alle für eine Suchanfrage relevante Objekte hervorhebt und zur Pfad-Ansicht animiert. Im Gegensatz zur Wolken-Ansicht, die Sammlungsobjekte global nach Ähnlichkeit anordnet, werden in der Pfad-Ansicht ausgehend von einem ausgewählten Objekt bzw. Suchbegriff Objekte absteigend der Ähnlichkeit bzw. Relevanz nach in einer Liste an einem Faden aufgereiht (siehe Abb. 5). Dabei folgt die Pfad-Ansicht dem Prinzip von monadischen Visualisierungen (Dörk et al. 2014), indem sie von einem Objekt ausgehende, individuelle Perspektiven auf andere Objekte der Sammlung ermöglicht. Der Ausschlag des Fadens zeigt Änderungen im Grad der Ähnlichkeit zum ausgewählten Objekt an: Ein größerer Ausschlag bedeutet dabei eine größere Differenz im Vergleich zum vorangegangenen Objekt. Zusätzlich wird der berechnete Ähnlichkeitswert in den Metadaten, ausgehend vom ersten Objekt in der Reihenfolge, angezeigt. Das Ziel dieser Ansicht ist es, assoziative Ketten zu ermöglichen. So werden zum Beispiel Werke, die im Titel das Wort „Blume“ enthalten, mit Stillleben von Blumen, Blumenvasen oder - auf Grundlage der Bildähnlichkeit - mit floralen Schmuckstücken zusammengebracht (siehe Abb. 6). Ähnlichkeits-Pfade, die durch die Nutzung der Suchleiste generiert werden, basieren dagegen auf einer Volltextsuche über die Metadaten-Felder, sodass zum Beispiel auch Pfad-Ansichten basierend auf Materialien oder Künstler*innen angezeigt werden können. Die Auswahl eines Objekts in einem Pfad öffnet dessen Metadaten und blendet den Button „Zeige ähnliche Objekte als Pfad“ ein, der bei Selektion dazu führt, dass der Ähnlichkeits-Pfad sich ausgehend von dem nun ausgewählten Objekt neu anordnet. Ein weiterer Button ermöglicht zudem die Bewegung zurück zur Wolke mit Fokus und Zoom auf das dabei ausgewählte Objekt. Das Visualisierungskonzept wurde sowohl in Zusammenarbeit mit den Kooperationspartner*innen und Museumsmitarbeiter*innen als auch in einem strukturierten Evaluationsprozess mit externen Teilnehmer*innen reflektiert und angepasst. Dabei traten einige Herausforderungen und Fragestellungen auf, welche einerseits die algorithmischen Methoden betrafen, andererseits grundsätzliche Fragestellungen zur Exploration digitaler Sammlungen eröffneten. Zunächst wurde in der Evaluation deutlich, dass ein assoziatives Bewegen durch die Sammlungen – oftmals entlang der Schlagworte – sowohl nach einem selbst gewählten als auch nach einem vorgegebenen Interesse gut funktionierte. Tester*innen hoben dabei hervor, dass sie Entdeckungen gemacht hätten, mit denen sie nicht gerechnet hatten und dass die Visualisierung sich besonders gut zum spielerischen Erkunden eignete. Hingegen konnte die Ähnlichkeits-Anordnung in beiden Ansichten der Visualisierung von den meisten Teilnehmenden kaum vollständig erschlossen werden. Dennoch wirkten die Teilnehmenden grundsätzlich interessiert an der Neuartigkeit der Darstellung und den dadurch aufgeworfenen Fragen und versuchten, die Anordnung mittels visueller Vergleiche der Objekte und Beschreibungstexte zu verstehen. Es lässt sich jedoch auch festhalten, dass von Teilnehmenden oft auf die Suche zurückgegriffen sowie der Wunsch nach einer geführten „Tour“ neben der freien Exploration geäußert wurde. Hinsichtlich einer Weiterentwicklung des Projektes lässt sich zunächst der Aspekt des maschinellen Lernens nennen, welcher insbesondere in einer Verfeinerung der Ähnlichkeits-Anordnung bestehen könnte, sodass mehr sichtbare Cluster und gegebenenfalls automatisch erzeugte Schlagworte als Ausgangspunkt für eine Exploration zur Verfügung stehen könnten. Ein erstes Experiment zur automatisierten Verschlagwortung zeigte jedoch, dass zumindest eine Überprüfung durch Sammlungsexpert*innen unentbehrlich bleiben wird, da beim maschinellen Lernen kontext- und sammlungsspezifische Informationen bislang nicht herangezogen werden können. Für eine potentielle Weiterentwicklung des Projekts stellte sich darüber hinaus die Frage, ob die algorithmische Anordnung für mehrere und diverse Sammlungen skalierbar wäre; dies bezieht sich sowohl auf die Frage, ob eine automatisierte Clusterbildung mit weiteren Beständen überhaupt erfolgreich wäre, als auch ob die größere Anzahl an Objekten die Performance des Prototypen signifikant mindern würde. Das Projekt hat wiederholt gezeigt, dass eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und kritische Betrachtung von algorithmischen Methoden, insbesondere unter Einbezug von Sammlungsexpert*innen, unerlässlich ist. Während nach einer ersten qualitativen Auswertung festgestellt werden kann, dass der Visualisierungsprototyp, der auf einem Wechsel zwischen globalen und lokalen Ähnlichkeiten beruht, insbesondere im Bezug auf freie Exploration und unerwartete Entdeckungen sehr positives Feedback hervorgerufen hat, so wirft die Verwendung von Visualisierungstechniken auf Basis automatischer Ähnlichkeitsanalysen wichtige Fragen zur Vermittlung algorithmischer Arrangements auf. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://visualisierung.smb.museum\">https://visualisierung.smb.museum</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <ref target=\"https://uclab.fh-potsdam.de/smb/smb-demo.mp4\">https://uclab.fh-potsdam.de/smb/smb-demo.mp4</ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abadi, Martín / Agarwal, Ashish / Barham, Paul / Brevdo, Eugene / Chen, Zhifeng / Citro, Craig / Corrado, Greg S. / Davis, Andy / Dean, Jeffrey / Devin, Matthieu / Ghemawat, Sanjay / Goodfellow, Ian / Harp, Andrew / Irving, Geoffrey / Isard, Michael / Jia, Yangqing / Jozefowicz, Rafal / Kaiser, Lukasz / Kudlur, Manjunath / Levenberg, Josh / Mane, Dan / Monga, Rajat / Moore, Sherry / Murray, Derek / Olah, Chris / Schuster, Mike / Shlens, Jonathon / Steiner, Benoit / Sutskever, Ilya / Talwar, Kunal / Tucker, Paul / Vanhoucke, Vincent / Vasudevan, Vijay / Viegas, Fernanda / Vinyals, Oriol / Warden, Pete / Wattenberg, Martin / Wicke, Martin / Yu, Yuan / Zheng, Xiaoqiang (2016):</hi> “TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 12th USENIX Conference on Operating Systems Design and Implementation</hi>: 265–283. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carpendale, Sheelagh</hi> (2008): “Evaluating Information Visualizations”, in: Kerren, Andreas / Stasko, John T. / Fekete, Jean-Daniel / North, Chris (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Information Visualization. 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'),('urn:cts:dhd:2022.buehler_fabian_muse4anything_ontologiebasierte_generierung_v:','Zur Unterstützung der Erforschung von Text und Sprache als einer der Kernbereiche der Digital Humanities (Reichert 2017: 13), haben sich bereits verschiedene Methoden und Werkzeuge etabliert, wie EU Infrastrukturprojekte wie CLARIN (Hinrichs/Krauwer 2014) verdeutlichen. Um sich darüber hinaus Artefakten wie beispielsweise Filmen, Musik, Gemälden oder Architekturen, aber auch abstrakten Artefakten wie Lehr-Lern-Szenarien, mittels digitaler Ansätze zu nähern, ist oftmals die Überführung dieser Artefakte in maschinenlesbare Repräsentationen nötig, was aufwendige und allzu häufig kostspielige Individuallösungen erfordert. Dieser Problematik wollen wir mit der hier vorgestellten Werkzeugunterstützung “MUSE4Anything” begegnen. MUSE4Anything soll die strukturierte und detaillierte Erfassung von unterschiedlichen Artefakten unterstützen. Hierzu erlaubt MUSE4Anything angepasste Eingabemasken zur Erfassung der relevanten Parameter zu erstellen. Diese werden automatisch aus der von dem Benutzer erstellten Ontologie (Ontologie nach dem Verständnis von Furrer (2014: 308-309) als Werkzeug der Wissensrepräsentation) generiert. Für die Anforderungsanalyse als Basis von MUSE4Anything haben wir die domänenspezifischen Repositorien aus unseren langfristig laufenden Projekten MUSE<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />, welches vestimentäre Kommunikation im Film untersucht (Barzen et al. 2018a, 2018b) und MUSE4Music<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />, das sich mit symphonischer Musik des 19. Jahrhunderts befasst (Barzen et al. 2017), herangezogen. MUSE und MUSE4Music zielen auf die Identifikation von Mustern (nach dem Musterbegriff von Alexander et al. (1977)), um zu einem besseren Verständnis des jeweiligen Untersuchungsgegenstandes beizutragen. Dazu müssen in großem Umfang Daten erfasst, analysiert und interpretiert werden. Das Vorgehen und die dazugehörige Werkzugumgebung unterstützen dabei: (i) die Definition der potenziell relevante Parameter mittels Ontologie, (ii) die Auswahl der Kriterien zur Zusammenstellung des Untersuchungsgegenstandes, (iii) die Erfassung der Daten mittels des Repositoriums (iv) die, auf die Art und Struktur der Daten abgestimmte Analyse der Daten und (v) die Überführung der validierten Ergebnisse in Muster (Barzen et al. 2018b). Beide Projekte nutzen Mind-Map Programme, um die Ontologie zu verwalten (Schritt (i)) und ein jeweils speziell entwickeltes Datenrepositorium zur Erfassung der Daten (Schritt (iii)). Der in MUSE erfasste umfangreiche Datensatz (Barzen et al. 2021b), wird aktuell mit verschiedenen Ansätzen aus den Bereichen des Machine Learning erschlossen (Barzen 2021a). Um das hier erarbeitete Vorgehen für weitere Anwendungsfälle zu erschließen, haben wir die vorhandenen Implementierungen systematisch analysiert und Kernanforderungen an ein generisches Werkzeug extrahiert. Diese beinhalten z. B. die Möglichkeit komplex strukturierte und teilweise tief verschachtelte Eigenschaften zu erfassen und die Ontologie direkt im Werkzeug zu erstellen und zu bearbeiten (Bühler 2021: 9–18). Zusätzlich haben wir existierende Lösungen zur Verwaltung von Ontologien, wie Protégé (Musen 2015), OWLGrEd (OWLGrEd 2021) oder VocBench (Stellato et al. 2020), evaluiert (Bühler 2021: 19–24) und uns in Hinblick auf die identifizierten Anforderungen für eine eigene Lösung entschieden. Auf Basis der identifizierten Anforderungen haben wir MUSE4Anything entwickelt. MUSE4Anything (Bühler 2021) ist ein generisches Datenrepositorium und unterstützt die Schritte (i) und (iii) aus dem vorhin beschriebenen MUSE-Vorgehen (Abbildung 1). Die benutzerdefinierte Ontologie zur Definition der Domäne, sowie die ggf. enthaltenen Taxonomien, können in dem Werkzeug erstellt (Schritt (i)) und jederzeit bearbeitet werden (Abbildung 2). Aus der Ontologie werden automatisch korrespondierende Eingabemasken für die Datenerfassung (Schritt (iii)) und Detailansichten der Objekteigenschaften generiert (Abbildung 3). Alle Funktionen sind über eine Web-Oberfläche und mit der HTTP-API nutzbar. Dabei wurde im Besonderen für die Datenerfassung auf die Benutzbarkeit des Werkzeugs ohne umfangreiche Vorkenntnisse geachtet. Um die Nachvollziehbarkeit von Änderungen zu gewährleisten, sind alle Einträge, inklusive der Ontologie, versioniert. Die Funktionen des Repositoriums wurden anhand eines Anwendungsfalls basierend auf einem Ausschnitt der MUSE4Music Ontologie (Eusterbrock et al. 2017) evaluiert. Weitere Details finden sich in (Bühler 2021: 25 ff.,41 ff.). Der Prototyp ist auf GitHub unter einer Open-Source-Lizenz frei verfügbar.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/1d731063227ac782c0be1aa3b611de80.png\" /> <head>Abb. 1: Übersicht der von MUSE4Anything unterstützten Arbeitsschritte.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/92fc59283e90a32a02b75c0369b580e2.png\" /> <head>Abb. 2: Screenshot des Taxonomie-Editors mit einer stark vereinfachten Taxonomie aus der MUSE Ontologie.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/3729bb9bcf6016ed00cd3e79195edf9f.png\" /> <head>Abb. 3: Screenshot einer generierten Eingabemaske.</head> </figure> MUSE4Anything befindet sich noch teils in der Entwicklung. Weitere Funktionen, darunter eine grafische Visualisierung der Ontologie, ein einfacherer Editor für die Ontologie und eine minimale Benutzerverwaltung, sind bereits in Arbeit. In Zukunft ist auch eine Anbindung an die Auswertungswerkzeuge, die für MUSE entwickelt wurden (Barzen 2021a: 35), vorgesehen. Zusätzlich planen wir für die Evaluierung von MUSE4Anything die Anwendung in einer völlig anderen Domäne: An der Pädagogischen Hochschule Karlsruhe werden im Rahmen des von der \"Qualitätsoffensive Lehrerbildung\" geförderten Hochschulentwicklungsprojektes \"Nachhaltige Integration von fachdidaktischen digitalen Lehr-Lern-Konzepten\" (InDiKo) aus unterschiedlichen Fächern innovative digitale Lehr-Lern-Szenarien identifiziert. Um daraus fächerübergreifende didaktische Muster zu ermitteln (Standl/Schlomske-Bodenstein 2021) und für eine Wiederverwendung in der Lehre zu beschreiben, wird als Grundlage zunächst eine interdisziplinäre Taxonomie in einem Konsensvalidierungsprozess entwickelt und in MUSE4Anything abgebildet werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" place=\"foot\" n=\"1\"><ref target=\"http://www.iaas.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/muse/\">www.iaas.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/muse/</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" place=\"foot\" n=\"2\"><ref target=\"http://www.iaas.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/muse4music/\">www.iaas.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/muse4music/</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" place=\"foot\" n=\"3\"><ref target=\"http://www.github.com/Muster-Suchen-und-Erkennen/muse-for-anything\">www.github.com/Muster-Suchen-und-Erkennen/muse-for-anything</ref></note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Alexander, Christopher / Ishikawa, Sara / Silverstein, Murray / Jacobson, Max / Fiksdahl-King, Igrid / Angel, Shlomo</hi> (1977): „A Pattern Language: Towns, Buildings, Constructions.“ New York: Oxford University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Barzen, Johanna</hi> (2018a): „Wenn Kostüme sprechen – Musterforschung in den Digital Humanities am Beispiel vestimentärer Kommunikation im Film.“ Dissertation, Universität zu Köln, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://kups.ub.uni-koeln.de/9134/\" /> [letzter Zugriff 6. 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