INSERT INTO `workurnstructuretext` VALUES ('urn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:','urn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.1	p	Digitale Methoden sind Teil der Geistes- und Kulturwissenschaften geworden. Welche Auswirkungen auf Curriculargestaltung, Hochschulstruktur oder Zuschnitt von Fachprofessionen dies hat, ist in der Gegenwart allerdings noch nicht absehbar. Denn Digital Humanists arbeiten, obwohl sie einer globalen Gemeinschaft angehören, in nationalen und lokalen Kontexten (Horstmann und Schöch, 2024; Rehbein und Sahle, 2013). Es stellt sich – in einem Fach <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">under construction</hi> – die ernstzunehmende Frage nach paradigmatischer Einheit oder multidisziplinärer Vielfalt. Sind die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities</hi> das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">big tent</hi>, als das sie seit Beginn ihrer Theoriebildung gelten (Gold 2013), oder geht es vielmehr um eine Vielfalt des Einsatzes digitaler Methoden in den Geistes- und Kulturwissenschaften, um einen Computereinsatz, der historisch bis in die 1940er Jahre zurückreicht, und sich vielleicht als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Leibniz’ Traum</hi> noch viel weiter zurückverfolgen lässt (Krämer 1988, Davies 2004)?\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.2	p	Die geplante Publikation soll einen Beitrag dazu leisten, den aktuellen Stand dieser Entwicklung in seiner Vielstimmigkeit zu sammeln, historische Entwicklungen festzuhalten und – auch in Reaktion auf die große Frage “Quo vadis DH?” des vergangenen Jahres – einzelne Blicke in die Zukunft zu wagen. Ein traditioneller Sammelband kann dabei in einer multimedialen Welt, die global vernetzt und gleichzeitig massiv multilateral ist, dieser Aufgabe nicht mehr vollständig gerecht werden (AG Digitales Publizieren, 2021). Geleitet wird die geplante Publikation insbesondere von der Frage, inwieweit die Praxis der deutschsprachigen DH durch die zeitlichen Kontexte und die strukturellen Rahmenbedinungen, wie sie an verschiedenen Forschungsorten je unterschiedlich vorliegen, verändert wird. Sie bietet daher Raum für eine kritische Betrachtung der hochgradig spezifischen und zeitlich wie örtlich geprägten Vielzahl der technologischen Manipulationen und Eingriffe in die Materialien, mit denen Digital Humanists arbeiten, und der Ausprägungen der Digital Humanities in regional und sprachlich bedingten Kontexten.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.3	p	Für unser Konzept eines neuen – digitalen und vernetzten – Publikationstyps wurde ein passendes Format gesucht: ‚klassische‘ historiographische oder theoretische Textbeiträge sollten mit auditiven, an Oral History orientierten Formaten und Objektbiographien verbunden werden. Neben Texten sollten Menschen zu Wort kommen und Artefakte “sprechen”, so dass neben die Ausführenden die Werkzeuge und Praktiken, die technischen Voraussetzungen und sozialen Gelingensbedingungen und (manchmal auch verfehlten) Ergebnisse wissenschaftlichen Arbeitens treten können. Als Leitmetapher im Entwurfsprozess bot sich das Bild eines Triptychons an: ein zentral im Fokus der Perspektivlinien eines besonderen Raumes gesetztes Artefakt, dessen Inhalte sich erst zeigen und vollumfänglich zugänglich werden, wenn man es aufklappt und somit öffnet. Doch lassen sich nicht nur Praktiken der Offenlegung restringierter Wissensordnungen in dieser Metapher passend explizieren, sondern auch anthropologische Setzungen festmachen: Der Mensch steht im Mittelpunkt und wird von Texten und Artefakten zu beiden Seiten begleitet; zentral sind lebendige Gespräche mit Personen über ihre Forschung, sowie die Ergebnisse der jeweiligen Anstrengungen. Wissenschaft findet als Herstellungsprozess lokal verortet in einer global vernetzten Welt statt und ist geprägt durch zeitliche Voraussetzungen und Begrenzungen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.4	p	Die entstehende Publikation konzentriert sich auf den deutschsprachigen Raum. Auf einen Call for Abstracts im April 2024 wurden Einreichungen in den Feldern BE-FORSCHEN (‚klassische‘ Artikel) und ARTEFAKTE (Artefaktbiografien zu Fallbeispielen des Computereinsatzes in den Geisteswissenschaften) eingesammelt, parallel dazu Vorschlägen für die Kategorie IN EIGENEN WORTEN (auditive Formate).\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.5	p	Wichtige Kriterien für die Wahl des Verlags waren sowohl eine Open Access Publikation als auch die Begleitung und nachhaltige technische Unterstützung einer multimodalen und multimedialen Konzeption. Die Wahl fiel auf den nicht kommerziellen Universitätsverlag Melusina Press, “an initiative for hybrid, multimodal diamond open-access publishing at the University of Luxembourg” (Melusina Press, ohne Angabe), der sich schon mit experimentellen Publikationstypen in den Digital Humanities im Rahmen der vDHd2021 in der Form sogenannter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data Papers</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Code Experiments</hi> einen Namen gemacht hat (Burghardt et al., 2021f.). Melusina Press bietet nicht nur die Möglichkeit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scholarly led</hi> und ohne <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Article Processing Charges</hi> zu publizieren – wichtige Parameter einer zukunftsgerichteten digitalen Publikationskultur in den Digital Humanities – sondern auch datenbasierte Workflows auf der Grundlage von TEI/XML sowie die Möglichkeit einer ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">print on demand</hi>) Druckversion. Ein solches Format kombiniert unterschiedliche Aspekte, die für die vielstimmige Darstellung der DH im deutschsprachigen Raum wesentlich sind: diskursive Darlegungen in Artikelform, persönliche Einblicke und den Prozess des “Verfertigen der Gedanken” (Moltmann, 2020) in auditiver Gesprächsform sowie eine Repräsentation von Artefakte auch in Hinblick auf ihre Materialität und die sie betreffenden Praktiken, die eine rein textliche Darstellung herausfordern. All diese Modalitäten sollten zum Ausdruck kommen können, was mit dem Triptychonkonzept eingelöst wird. Der Fokus auf die lokale(n) Geschichte(n) ist gewollt, erhofft wird, dass sie in Spannung zum globalen Kontext erzählt werden – ob globale Zusammenhänge sichtbar oder lokale Eigenheiten betont werden, ist Teil des Erkenntnisinteresses. Andere Vorhaben zu Entwicklungen zum Beispiel in vornehmlich oral geprägten (Fach-)Kulturen wären ein fruchtbares Komplement zu diesem Band.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.6	p	Die Beobachtungen und Ziele des Bandes sollen auf der DHd 2025 in die Fachdiskussion eingebracht werden, um zu einem vertieften Austausch beizutragen, der in die weitere Gestaltung von Vorwort Finalisierung einfließen kann. Die Veröffentlichung des fertigen Bandes ist zur DHd 2026 geplant.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">AG Digitales Publizieren</hi>. 2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitales Publizieren in den Geisteswissenschaften: Begriffe, Standards, Empfehlungen</hi>. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.17175/wp_2021_001_v2\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">10.17175/wp_2021_001_v2</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burghardt, Manuel, Lisa Dieckmann, Timo Steyer, Peer Trilcke, Niels-Oliver Walkowski, Joëlle Weis und Ulrike Wuttke</hi>. 2021f. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Fabrikation von Erkenntnis. Experimente in den Digital Humanities</hi>. Gemeinschaftspublikation der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften und Melusina Press. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.17175/sb005\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.17175/sb005</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Davis, Martin</hi>. 2001. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Universal Computer. The Road from Leibniz to Turing</hi>. New York: W.W. Norton & Company.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gold, Matthew K</hi>. 2013. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Debates in the Digital Humanities</hi>. Minneapolis, MN: University of Minnesota Press.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Horstmann, Jan und Christof Schöch</hi>. 2024. „DH-Professuren im deutschsprachigen Raum visualisiert.“ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd-Blog</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dhd-blog.org/?p=21260\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://dhd-blog.org/?p=21260</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Krämer, Sybille</hi>. 1988. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Symbolische Maschinen. Die Idee der Formalisierung in geschichtlichem Abriß</hi>. Darmstadt: Akademie Verlag.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Melusina Press</hi>. Ohne Angabe. Verlagswebseite. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.melusinapress.lu/\">https://www.melusinapress.lu/</ref> (zugegriffen: 24. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moltmann, Rebecca</hi>. 2020. “Vom ‘Verfertigen der Gedanken’. Das Potential von Podcasts für die geisteswissenschaftliche Wissenschaftskommunikation” In kommunikation@gesellschaft, 21(2). DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.15460/kommges\">https://doi.org/10.15460/kommges</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:2.1.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rehbein, Malte und Patrick Sahle</hi>. 2013. „Digital Humanities lehren und lernen: Modelle, Strategien, Erwartungen.“ In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Evolution der Informationsinfrastruktur: Kooperation zwischen Bibliothek und Wissenschaft</hi>, hg. von Heike Neuroth, Norbert Lossau, und Andrea Rapp, 209–228. Glückstadt: Hülsbusch. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3249/webdoc-39006\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.3249/webdoc-39006</hi> </ref> (zugegriffen: 23. Juli 2024).','urn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.1	p	digitale methoden sind teil der geistes- und kulturwissenschaften geworden. welche auswirkungen auf curriculargestaltung, hochschulstruktur oder zuschnitt von fachprofessionen dies hat, ist in der gegenwart allerdings noch nicht absehbar. denn digital humanists arbeiten, obwohl sie einer globalen gemeinschaft angehören, in nationalen und lokalen kontexten (horstmann und schöch, 2024; rehbein und sahle, 2013). es stellt sich – in einem fach <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">under construction</hi> – die ernstzunehmende frage nach paradigmatischer einheit oder multidisziplinärer vielfalt. sind die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities</hi> das <hi 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multilateral ist, dieser aufgabe nicht mehr vollständig gerecht werden (ag digitales publizieren, 2021). geleitet wird die geplante publikation insbesondere von der frage, inwieweit die praxis der deutschsprachigen dh durch die zeitlichen kontexte und die strukturellen rahmenbedinungen, wie sie an verschiedenen forschungsorten je unterschiedlich vorliegen, verändert wird. sie bietet daher raum für eine kritische betrachtung der hochgradig spezifischen und zeitlich wie örtlich geprägten vielzahl der technologischen manipulationen und eingriffe in die materialien, mit denen digital humanists arbeiten, und der ausprägungen der digital humanities in regional und sprachlich bedingten kontexten.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.3	p	für unser konzept eines neuen – digitalen und vernetzten – publikationstyps wurde ein passendes format gesucht: ‚klassische‘ historiographische oder theoretische textbeiträge sollten mit auditiven, an oral history orientierten formaten und objektbiographien verbunden werden. neben texten sollten menschen zu wort kommen und artefakte “sprechen”, so dass neben die ausführenden die werkzeuge und praktiken, die technischen voraussetzungen und sozialen gelingensbedingungen und (manchmal auch verfehlten) ergebnisse wissenschaftlichen arbeitens treten können. als leitmetapher im entwurfsprozess bot sich das bild eines triptychons an: ein zentral im fokus der perspektivlinien eines besonderen raumes gesetztes artefakt, dessen inhalte sich erst zeigen und vollumfänglich zugänglich werden, wenn man es aufklappt und somit öffnet. doch lassen sich nicht nur praktiken der offenlegung restringierter wissensordnungen in dieser metapher passend explizieren, sondern auch anthropologische setzungen festmachen: der mensch steht im mittelpunkt und wird von texten und artefakten zu beiden seiten begleitet; zentral sind lebendige gespräche mit personen über ihre forschung, sowie die ergebnisse der jeweiligen anstrengungen. wissenschaft findet als herstellungsprozess lokal verortet in einer global vernetzten welt statt und ist geprägt durch zeitliche voraussetzungen und begrenzungen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.4	p	die entstehende publikation konzentriert sich auf den deutschsprachigen raum. auf einen call for abstracts im april 2024 wurden einreichungen in den feldern be-forschen (‚klassische‘ artikel) und artefakte (artefaktbiografien zu fallbeispielen des computereinsatzes in den geisteswissenschaften) eingesammelt, parallel dazu vorschlägen für die kategorie in eigenen worten (auditive formate).\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_geb_vater_christian_global_local_und_under_const:1.5	p	wichtige kriterien für die wahl des verlags waren sowohl eine open access publikation als auch die begleitung und nachhaltige technische unterstützung einer multimodalen und multimedialen konzeption. die wahl fiel auf den nicht kommerziellen universitätsverlag melusina press, “an initiative for hybrid, multimodal diamond open-access publishing at the university of luxembourg” (melusina press, ohne angabe), der sich schon mit experimentellen publikationstypen in den digital humanities im rahmen der vdhd2021 in der form sogenannter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">data papers</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">code experiments</hi> einen namen gemacht hat (burghardt et al., 2021f.). melusina press bietet nicht nur die möglichkeit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scholarly led</hi> und ohne <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">article processing charges</hi> zu publizieren – wichtige parameter einer zukunftsgerichteten digitalen publikationskultur in den digital humanities – sondern auch datenbasierte workflows auf der grundlage von tei/xml sowie die möglichkeit einer ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">print on 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2024).'),('urn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:','urn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.1.1	p	Die Modellierung von Vagheit und Unsicherheit in der sprachlichen Kategorisierung ist ein offenes Problem im Bereich des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi>, eine drängende Herausforderung für die Computerlinguistik und eine Chance für die Rekonstruktion semiotisch komplexer kultureller Phänomene. Literaturgeschichte ist ein besonders interessanter Fall eines semiotisch komplexen kulturellen Systems. Pionierarbeit in der algorithmischen Modellierung kategorialer Vagheit in Fragen auf die Geschichte der Literatur wurde von Ted Underwood (2019b) als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Perspectival</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Modeling</hi> geleistet, und zwar insbesondere an Beispielen historischer Genres. Underwoods wegweisender Gedanke besteht darin, aus der Not, dass der kulturelle Bias in den menschlich annotierten Trainingsdaten grundsätzlich zu einer Art <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Human Bias</hi> überwachter maschineller Lernverfahren führt, eine Tugend zu machen, indem Modelle auf den historischen Gebrauch von Gattungsbegriffen trainiert und vergleichend aufeinander beziehbar gemacht werden. Die Rekonstruktion von kulturellem Wissen über literarische Gattungen sollte sich daher als eine Rekonstruktion begrifflicher Unsicherheit verstehen. Modellierung auf der Grundlage überwachten maschinellen Lernens im Feld der Digital Humanities ist, wie bereits Underwood (2019a) herausgestellt hat, besonders geeignet, Formen der Unsicherheit zu beschreiben. Seine Modellierungen haben jedoch die Ebene der Semantik selbst nicht berücksichtigt. Der vorliegende Beitrag möchte einen neuen Schritt in Richtung einer Modellierung kulturellen Wissens durch eine originelle Verbindung von drei Techniken oder Ideen gehen. Dafür gilt es in Abschnitt 2 Vagheit und begriffliche Offenheit auf der Ebene historischer Semantik zu modellieren. Diese Modellierung wird in Abschnitt 3 für eine neuartige Projektionsmethode in der konkreten historischen Analyse der Erzählprosagattungen des 19. Jahrhunderts weiterentwickelt. Durchgeführt werden die entwickelten Methoden mit realen Daten aus einem neu aufgebauten Korpus von Journalprosa des 19. Jahrhunderts (Schröter et al., 2023). Abschnitt 4 führt mit einem weiteren Verfahren zur Messung komplexer Datenstrukturen eine plausibilisierende Triangulation durch, die im abschließenden Ausblick zu Fragen der Evaluation und Interpretierbarkeit der Ergebnisse führt. Die hierfür aufgegriffenen Techniken und Ideen sind die der perspektivischen Modellierung, also die Verwendung eines Unentscheidbarkeit berücksichtigenden Maßes für Vorhersagegenauigkeit im Bereich überwachten maschinellen Lernens, und die Verwendung von Label-Distributionen anstelle binärer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ground Truth</hi> Label.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.1	p	Die Sprachphilosophie und die literarische Gattungstheorie stellen mit der Prototypentheorie (Rosch, 1978; Taylor, 2007; Hempfer, 2010) und dem Familienähnlichkeitsbegriff nach Wittgensteins <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Philosophischen Untersuchungen</hi> (2001, Abs. 65–71), (Strube, 1986; Fishelov, 1991) zwei Modelle zur Verfügung, die es erlauben, begriffliche Vagheit abzubilden. Obwohl beide Modelle in Gattungsstudien der CLS aufgegriffen wurden (Calvo Tello, 2021; Henny-Kramer, 2023), wurde die gezielte Modellierung des in den Modellen konzipierten Vagheitscharakters noch nicht mit hinreichender Komplexität abgebildet. Auch wenn sich die Prototypentheorie bei Rosch (1978) aus Wittgensteins Überlegungen zur Familienähnlichkeit hergeleitet hat, kann man die beiden Konzeptualisierungen von Vagheit gut unterscheiden: Prototypikalität lässt sich als eine Form begrifflicher Vagheit begreifen, die dadurch zustande kommt, dass einzelne Instanzen (hier literarische Werkmanifestationen) mehr oder weniger nah am begrifflichen Zentrum eines Gattungsbegriffs sind. Einige Instanzen können dabei so weit vom begrifflichen Zentrum entfernt sein, dass sie konkurrierenden Kategorien (oder Gattungsbegriffen) ebenso nah oder sogar noch näher stehen als der Kategorie, der sie nominell zugerechnet werden. Die Prototypentheorie macht also das Szenario beschreibbar, dass ein Werk, das üblicherweise der Gattung der Novelle zugerechnet wird, dem begrifflichen Zentrum konkurrierender Gattungen wie dem Roman oder dem Märchen näher steht als der Novelle. Das Familienähnlichkeitsmodell, wie es in der Gattungstheorie etwa von Fishelov und Hempfer aufgegriffen wurde, zielt dagegen auf begriffliche Strukturen mit mehreren begrifflichen Zentren oder Kernen. Die Vagheit eines Gattungsbegriffs wie der Novelle im Sinn von Familienähnlichkeit kommt, wie Strubes (1986) Analyse zeigt, dadurch zustande, dass es mehrere Subtypen von Novellen gibt, wobei es – analog zu Wittgensteins Beispiel der völlig unterschiedlichen Arten von Spielen – möglich ist, dass einzelne Subtypen der Gattung derart unterschiedlich sind, dass es zwei Novellen geben kann, die keinerlei oder zumindest nur sehr wenige vermeintlich gattungsspezifische Merkmale gemeinsam haben. Die im Folgenden vorgestellte Modellierung widmet sich ausschließlich der strukturell durch Prototypikalität zustande kommenden Vagheit.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.2	p	Die folgende Modellierung ist durch drei wesentliche Schritte gekennzeichnet: (1a) der Aufbau eines geeigneten Verfahrens maschinellen Lernens, das (1b) eine nutzbare Kennzahl für eine Bemessung der relativen Nähe und Distanz zum begrifflichen Zentrum bereitstellt, (2) die Erfassung eines Bereichs relativer Vagheit, und (3) ein Maß zur Bemessung des relativen Vagheitscharakters eines Gattungsbegriffs wie der Novelle. Zu (1): Gewählt wird (1a) Logistische Regression als klassisches Modell überwachten maschinellen Lernens. Auch wenn logistische Regression ein bereits in die Jahre gekommenes Lernverfahren darstellt, hat es zwei entscheidende Vorteile. Erstens die bereits von Underwood (2019a und 2019b) betonte gute Interpretierbarkeit der Features, und zweites die relative Vorhersagewahrscheinlichkeit für die Zuordnung einer Instanz zu einer der in Frage kommenden Klassen. Die grundlegende Idee zu Schritt (1b) ist es, relative Nähe einer Instanz zum begrifflichen Zentrum im Sinn von Prototypikalität durch die Vorhersagewahrscheinlichkeit für eine bestimmte Klasse auszudrücken.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.3	p	Der entscheidende und neue Schritt ist nun (2) die Einführung eines Bereichs relativer Vagheit. Das vorgestellte Modell verwendet den sogenannten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1-Score</hi> (Peñas und Rodrigo, 2011), eine Variante des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">A</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy score</hi>, der Unentscheidbarkeit in einer mathematisch plausiblen Weise berücksichtigt. Seine Stärke liegt in der doppelten Funktion, begriffliche Unschärfe in der Weise interpretierbar zu machen, wie sie in der Literaturtheorie und Semantik seit den 1960er Jahren konzipiert wurde. Der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-score</hi> führt zusätzlich zur Anzahl der korrekten Prognosen <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=\"sub italic\">T</hi> und zur Gesamtzahl <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> aller Prognosen die Anzahl der Enthaltungen <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=\"sub italic\">U</hi> ein und hat die fol-gende Gleichung Gl. 1 (ebd., 1416).\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.4	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/f3269c83546a704555ec6807c59f6340.png\" /> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.5	p	Im nächsten Schritt bedarf es einer Entscheidungsfunktion für Enthaltung. Hierfür wird mit logistischer Regression ein Algorithmus verwendet, der in der sigmoiden Funktion (Logistische Funktion, Gl. 2) mit der Link-Funktion (Gl. 3) über die Berechnung von Vorhersagewahrscheinlichkeiten läuft. Abbildung 1 zeigt, wie der Bereich einer Enthaltung symmetrisch um eine Vorhersagegenauigkeit von 0,5 gewählt werden kann.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" />\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.6	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/f0ad0be1211d1f2334409d20a1e783b4.png\" /> <head>Abbildung 1: Logistische Funktion mit Schwellenraum der Enthal-tung für simulierte Daten zur Klassifikation von Romanen versus Märchen.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.7	p	Anstelle einer Entscheidungslinie bei einem Wert von y = 0,5 für die Vorhersagewahrscheinlichkeit wird eine Art Grauzone eingeführt, so dass bei Funktionswerten innerhalb dieses Bereichs anstelle einer binären Vorhersage für ei-ne der beiden möglichen Klassen eine Enthaltung erfolgt. Die Enthaltung gibt lediglich eine episte-mische Enthaltung des Modells wieder, ohne Impli-kation für den Status der Objekte. Was der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-score</hi> leistet, lässt sich über drei mathe-ma-tische Eigenschaften ausdrücken: (1) Falls der Algorith-mus jeden Fall entscheidet, so ist der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-score</hi> identisch mit dem Standard- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy-score</hi>: Diese Eigenschaft ist wichtig für die hier gewählte An-wendung, denn nur wenn diese Eigenschaft erfüllt ist, lassen sich beide Varianten aufeinander beziehen. Der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Accuracy score</hi> ist der besondere Fall des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-scores</hi>, bei dem jeder Fall binär entschieden wird. (2) Eine korrekte Entscheidung führt immer zu einem besseren Wert als eine Enthaltung. (3) Eine Enthaltung führt zu einem bes-seren Wert als eine falsche Entscheidung.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.8	p	Die optimale Breite des Enthaltungsbereichs kann in Form einer Gridsuche ermittelt werden. Abbildung 2 zeigt den Graphen, der diese Gridsuche am Beispiel eines Modells zur Klassifikation von Romanen vs. Märchen als Funktion abbildet, bei der für das trainierte Modell und die verfügbaren Validierungsdaten jeweils zu einem sukzes-sive ausgeweiteten Enthaltungsbereich für Vorhersagewahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 der zugehörige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-score</hi> als Funktionswert bestimmt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.9	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/8f5d0d7708fd5cfdc87e4ad2b9607b5c.png\" /> <head>Abbildung 2: Bestimmung eines optimalen Bereichs der Unterscheidbarkeit für die Ent-scheidungs-funktion mit einer Gridsuche für die Klassifikation von Märchen versus Romanen, hier aber auf einem Feature-Set der 2500 häufigsten Wörter im Korpus.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.10	p	Zu (3): Zur Berechnung des Grads an begrifflicher Vagheit, die auf diese Weise algorithmisch modelliert wird, stehen mehrere Maße als potenzielle Kandidaten zur Verfügung: (a) die Breite des optimalen Enthaltungsbereichs und (b) die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verbesserungsrate</hi> (s. Gl. 4) die mit einem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1-Score</hi> bei optimalem Enthaltungsbereich ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"sub italic\">optimal</hi>) gegenüber einem klassischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">A</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy score</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"sub italic\">standard</hi>) erzielt werden kann. Voraussetzung für die Verwendung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Accuracy scores</hi> ein hierbei ein Sampling, das je gleich große Validierungsstichproben für die zu vergleichenden Gruppen zieht.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.11	p	In einem Prozess interner Evalutation wurden Daten und simuliert, um das Verhalten der Berechnung optimaler Enthaltungsbreiten besser zu verstehen. Die Ergebnisse werden in den Visualisierungen aus Abbildung 3 dargestellt. Hierfür wurde Vagheit im Sinn einer Kombination von Familienähnlichkeit und potenzieller Prototypikalität dadurch simuliert, dass in einigen Fällen jede Klasse nur ein Feature-Cluster mit mehreren informativen Features und mehr oder weniger großer Varianz sowie Störrauschen (im Sinn einer Annäherung an Prototypikalität) erzeugt wurde (linke Spalte) und in einigen Fällen jede Klasse mit mehreren Feature-Clustern (2 Cluster je Klasse in der mittleren Spalte sowie 5 Cluster je Klasse in der rechten Spalte). Jedes Simulation wurde 1000-fach iteriert. Die Boxplots in der Mitte zeigen die Verteilung der optimalen Breite des optimalen Enthaltungsbereichs über alle Iterationen. Die untere Zeile zeigt die Verteilung der Verbesserungsrate. Es zeichnet sich ab, dass die Verbesserungsrate die robustere und aussagekräftigere Kennzahl ist, um komplexe Merkmalsbündel mit komplizierten Mehrfachclustern innerhalb der Klasse abzubilden. Wenn man annimmt, dass Kategorien, die durch mehrere interne Cluster gegliedert sind und dadurch vage werden, dem Familienähnlichkeitsbegriff entsprechen, dann lässt sich auf einer strukturellen Ebene sehen, dass die Verbesserungsrate anhand des C@1-scores bei einem optimalen Enthaltungsbereich eine Modellierung von Prototypikalität darstellt, die Vagheit im Sinn der Familienähnlichkeit einzufangen erlaubt. Der Vergleich von Simulation und realen Daten erlaubt Schluss-folgerungen für künftige Studien. Obwohlperspektivi-sche Modellierung auf Klassifikati-onsaufgaben beruht, die über die Logik von ›ja oder nein‹ und nicht über die von ›mehr oder weniger‹ laufen, ist das ›Mehr oder Weniger‹ in einige Klassifikationsal-gorithmen sozusagen eingebaut. Der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1</hi>-score ist für sich genommen noch nicht aussagekräftig. Insbesonde-re direkte Vergleiche beispielsweise des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C@1-score</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">s</hi> mit in anderen Szenarien ermittelten klassischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Accuracy score</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">s</hi> sind nicht sinnvoll. Die nützlichste Kennzahl ist die der Verbesserungsrate.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.12	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/1225d2f31e9adea61005aab06674640a.png\" /> <head>Abbildung 3: Simulation mit Default-Einstellung: 10 Features, class_sep=1, flyp_y=0,0001, Anord-nung auf einem Hyperwürfel mit der Funktion <hi rend=\"italic\">make_classification</hi> in <hi rend=\"italic\">Scikit-Learn</hi>. Die kreisförmige Projektion zeigt die um ein Prototypenzentrum angeordneten Datenpunkte mit den eingezeichneten Grenzen für den optimalen Enthaltungsbereich als Kreislinien, als Projektionsmethode vorgestellt in Schröter (2022).</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3.1	p	Mit dem entwickelten Verfahren lassen sich aufschlussreiche Anomalien historischer Gattungen sichtbar machen, die wichtige, aber im kodifizierten ›Literaturwissen‹ nach wie vor marginalisierte Positionen in der historischen Gattungsforschung stützen (Meyer, 1987; Lukas, 1998). Hierfür wurde eine Projektionsmethode entwickelt, die jeweils eine Gattung im Verhältnis zu den beiden Nachbargattungen visualisiert. Abbildung 4 zeigt die Prototypikalität nach paarweise konstruierten Gattungsunterscheidungen. Die Achsen zeigen jeweils die invertierten Vorhersagewahrscheinlichkeiten (siehe y-Achse aus Abbildung 1). Dargestellt werden die Texte einer Gattung aus dem Set der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">out-of-sample</hi>-Validierungsdaten mit den über Bootstrapping berechneten Vorhersagewahrscheinlichkeiten mit einem 1000-fach iterierten Klassifikationstask. Jede der Visualisierungen zeigt ausschließlich die Texte einer Gattung, und zwar derjenigen, deren Zentrum sich jeweils unten links befindet. Die Enthaltungsbereiche zu jeweiligen Nachbargattungen sind im Farbcode der jeweiligen Komplementärgattung (grün für Er-zählungen und rot für Novellen) eingetragen. Die Projektion macht sichtbar, dass Er-zählungen(rechts) über das gesamte 19. Jahrhundert hinweg betrachtet – ein homogenes Abgrenzungs-verhalten zu ihren beiden jeweiligen Nachbargat-tungen haben. Novellen dagegen sind in ihrem Abgrenzungsverhalten anomal: Als Novellen publi-zierte Texte (links), die das Modell im Verhältnis zu Erzählungen eindeutig als Novellen erkennt, sind typischerweise in der Unterscheidung zu Romanen nicht novellen- sondern romanartig, und umgekehrt.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3.2	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/aba2914e3229e4642315fb412988eb87.png\" /> <head>Abbildung 4: Perspektivische Model-lierung von Prototypikalität: No-vellen (N) (links) und Erzählungen (E) (rechts) in Abgrenzung zu je zwei Kontrastgattungen (E und R bzw. N und R) unter Verwendung der invertierten Vorhersagewahrscheinlichkeiten (1–p) auf beiden Achsen; mit Anga-be der Verbesserungsrate durch Enthaltung (VR-Enth.) und mit optimalen Enthaltungsbereichen. Siehe die Skripte <ref target=\"https://github.com/julianschroeter/PyNovellaHistory/blob/main/scripts_novellas/4-2_perspectival_classification_genres/plot_perspectival_N-vs-R%2BE_triad.py\"> <hi rend=\"color(#000000)\">»plot_perspectival_[Gat-tungen]_triad[Zeitraum].py«</hi> </ref>.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.4.1	p	Die im Detail in Spezialfragen historischer Gattungsforschung führenden Ergebnisse lassen sich methodologisch auf gewinnbringende Weise für Fragen der algorithmischen Modellierung von Vagheit innerhalb historischer Semantiken generalisieren, wenn es gelingt, diese Modellierung von Unbestimmtheit so zu plausibilisieren, dass die sichtbar gemachte Vagheit tatsächlich einem Ausmaß erwartbarer Vagheit in der historischen Semantik entspricht. Bis hierher lässt sich feststellen, dass das entwickelte Modell so etwas wie die Struktur der Prototypikalität im Raum algorithmischer Konzeptualisierung abbildet. Ob die Resultate indes dem entsprechen, was man in der Linguistik sowie in der Literaturwissenschaft unter Prototypen einer Gattung oder Kategorie sowie unter dem Grad an prototypikalischer begrifflicher Struktur eines bestimmten Gattungsbegriffs versteht, bedarf der Kombination (oder Triangulation) mit weiterer philologischer, evtl. auch psychologischer Evidenz. Daher wird eine Möglichkeit der Triangulation in Form eines Vergleichs der entwickelten und auf dem Konzept der Unentscheidbarkeit beruhenden Verbesserungsrate mit einer alternativen Konzeptualisierung von Vagheit diskutiert: Zumindest für die simulierten Fälle sollten die durch mehrere Feature-Cluster (s. Abb. 3 Mitte und Rechts) erzeugten Klassen mit potenzieller kategorialer Vagheit in Form von ‚ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bluriness</hi>‘ durch nicht-lineare Algorithmen überwachten maschinellen Lernens (wie Neuronale Netze, Random Forests und nicht-lineare SVM) besser klassifizierbar sein als lineare Modelle (wie logistische Regression oder eine SVM mit linearem Kernel). Tabelle 1 zeigt, dass sich die Verbesserungsrate durch Unentscheidbarkeit mit C@1-score und die Verbesserungsrate durch nicht-lineare Modellierung sogar für die realen Daten, also die Erzählprosa des 19. Jahrhunderts und deren Gattungszuordnungen, proportional zueinander verhalten. Dieses Ergebnis stärkt die Annahme, dass die hier vorgestellte Modellierung von begrifflicher Vagheit geeignet ist, ein Strukturverhältnis zwischen Feature-Verteilung und Klassenzugehörigkeit zu erfassen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.5.1	p	Zuletzt lassen sich zwei weitere wichtige Schritte für künftige Anschlussforschung präsentieren und so zur Diskussion stellen: Zum einen die Möglichkeit und vor allem die Herausforderungen einer Evaluation anhand psycholinguistischer Evidenz, indem menschliche Urteile zu mehr oder weniger prototypischen Beispielen von Kategoriezugehörigkeit herangezogen werden. Zum anderen ist der Umgang mit uneindeutigen Kategorisierungen ein offenes Problem im Arbeitsfeld des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi>, an dem im Moment auch im Bereich der Entwicklung von LLMs im Bereich des NLP intensiv geforscht wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Der Vortrag skizziert deshalb abschließend einen Vorschlag im Anschluss an Peterson et al. (2019, 9619), wonach anstelle von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ground Truth Labels</hi> eine Verteilung von Labels für das Training Neuronaler Netze so verwendet werden kann, dass die relative Vagheit und Unsicherheit bereits in der Praxis der historisch uneinheitlichen Gattungszuordnung repräsentiert ist. Im Zuge einer davon unabhängigen Validierung anhand von Daten, die das Modell beim Training nicht gesehen hat, kann mit entsprechend komplexer Modellierung geprüft werden, ob das Modell die relative Vagheit und auch die der historischen Gattungszuordnung reproduzieren kann. Ziel des Beitrags ist eine Modellierung der theoretischen Struktur von begrifflicher Vagheit im Sinn der Prototypensemantik, die zu einem besseren Verständnis von semantischer Vagheit in historischen Kontexten beitragen kann. Der vorgestellte Ansatz möchte zu einer Lösung einer zentralen Herausforderung im Feld des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi> beteiligen, nämlich, mit Unsicherheit der Kategorisierung rational umzugehen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" rend=\"footnote text\" n=\"1\"> Alle Methoden und folgenden Visualisierungen können mit den Python-Skripten, Funktionen, Klassen und Methoden in der Bibliothek PyNovellaHistory(Schröter, 2024) nachvollzogen werden. Die folgenden Verweise auf relevante Python-Skripte sind mit Links hinterlegt.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" rend=\"footnote text\" n=\"2\"> <hi rend=\"color(#000000)\">Die Visualisierung dieser Gridsuche kann in den Skripten mit der Benennungsregel »</hi> <ref target=\"https://github.com/julianschroeter/PyNovellaHistory/blob/main/scripts_novellas/4-2_perspectival_classification_genres/Heftromane_bootstrapped_classification_prototype_plot.py\"> <hi rend=\"color(#000000)\">run_classi</hi> <hi rend=\"color(#000000)\">-</hi> <hi rend=\"color(#000000)\">fic_principled_sampling_[Gattungspaar].py«</hi> </ref> <hi rend=\"color(#000000)\">repliziert werden. </hi>Der optimale <hi rend=\"italic\">C@1-score</hi> von 0,82 wird in diesem Beispiel bei einer Breite des Enthaltungsbereichs von 0,03 erreicht. Die bis hier vorgestellte Modellierung wurde, der grundlegenden Idee nach, bei einer Poster-Präsentation (Schröter, 2022) in Urbana-Champaign (Illinois) vorgestellt. Alle folgenden Arbeitsschritte sind noch nicht öffentlich gemachte Weiterentwicklungen. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" rend=\"footnote text\" n=\"3\"> So etwa im Rahmen des ERC-Projets DIALECT, https://dialect-erc.github.io/.</note>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Calvo Tello, José</hi>. 2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Novel in the Spanish Silver Age. A Digital Analysis of Genre Using Machine Learning</hi>. Bielefeld: Bielefeld University Press.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fishelov, David</hi>. 1991. „Genre Theory and Family Resemblance – Revisited“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Poetics</hi> 20: 123–38.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hempfer, Klaus W</hi>. 2010. „Zum begrifflichen Status der Gattungsbegriffe: Von ›Klassen‹ zu ›Familienähnlichkeiten‹ und ›Prototypen‹“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für französische Sprache und Literatur</hi> 120: 14–32.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Henny-Kramer, Ulrike</hi>. 2023. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Genre Analysis and Corpus Design: Nineteenth-Century Spanish-American Novels (1830–1910)</hi>. 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">perspectival</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">modeling</hi> geleistet, und zwar insbesondere an beispielen historischer genres. underwoods wegweisender gedanke besteht darin, aus der not, dass der kulturelle bias in den menschlich annotierten trainingsdaten grundsätzlich zu einer art <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">human bias</hi> überwachter maschineller lernverfahren führt, eine tugend zu machen, indem modelle auf den historischen gebrauch von gattungsbegriffen trainiert und vergleichend aufeinander beziehbar gemacht werden. die rekonstruktion von kulturellem wissen über literarische gattungen sollte sich daher als eine rekonstruktion begrifflicher unsicherheit verstehen. modellierung auf der grundlage überwachten maschinellen lernens im feld der digital humanities ist, wie bereits underwood (2019a) herausgestellt hat, besonders geeignet, formen der unsicherheit zu beschreiben. seine modellierungen haben jedoch die ebene der semantik selbst nicht berücksichtigt. der vorliegende beitrag möchte einen neuen schritt in richtung einer modellierung kulturellen wissens durch eine originelle verbindung von drei techniken oder ideen gehen. dafür gilt es in abschnitt 2 vagheit und begriffliche offenheit auf der ebene historischer semantik zu modellieren. diese modellierung wird in abschnitt 3 für eine neuartige projektionsmethode in der konkreten historischen analyse der erzählprosagattungen des 19. jahrhunderts weiterentwickelt. durchgeführt werden die entwickelten methoden mit realen daten aus einem neu aufgebauten korpus von journalprosa des 19. jahrhunderts (schröter et al., 2023). abschnitt 4 führt mit einem weiteren verfahren zur messung komplexer datenstrukturen eine plausibilisierende triangulation durch, die im abschließenden ausblick zu fragen der evaluation und interpretierbarkeit der ergebnisse führt. die hierfür aufgegriffenen techniken und ideen sind die der perspektivischen modellierung, also die verwendung eines unentscheidbarkeit berücksichtigenden maßes für vorhersagegenauigkeit im bereich überwachten maschinellen lernens, und die verwendung von label-distributionen anstelle binärer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ground truth</hi> label.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.1	p	die sprachphilosophie und die literarische gattungstheorie stellen mit der prototypentheorie (rosch, 1978; taylor, 2007; hempfer, 2010) und dem familienähnlichkeitsbegriff nach wittgensteins <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">philosophischen untersuchungen</hi> (2001, abs. 65–71), (strube, 1986; fishelov, 1991) zwei modelle zur verfügung, die es erlauben, begriffliche vagheit abzubilden. obwohl beide modelle in gattungsstudien der cls aufgegriffen wurden (calvo tello, 2021; henny-kramer, 2023), wurde die gezielte modellierung des in den modellen konzipierten vagheitscharakters noch nicht mit hinreichender komplexität abgebildet. auch wenn sich die prototypentheorie bei rosch (1978) aus wittgensteins Überlegungen zur familienähnlichkeit hergeleitet hat, kann man die beiden konzeptualisierungen von vagheit gut unterscheiden: prototypikalität lässt sich als eine form begrifflicher vagheit begreifen, die dadurch zustande kommt, dass einzelne instanzen (hier literarische werkmanifestationen) mehr oder weniger nah am begrifflichen zentrum eines gattungsbegriffs sind. einige instanzen können dabei so weit vom begrifflichen zentrum entfernt sein, dass sie konkurrierenden kategorien (oder gattungsbegriffen) ebenso nah oder sogar noch näher stehen als der kategorie, der sie nominell zugerechnet werden. die prototypentheorie macht also das szenario beschreibbar, dass ein werk, das üblicherweise der gattung der novelle zugerechnet wird, dem begrifflichen zentrum konkurrierender gattungen wie dem roman oder dem märchen näher steht als der novelle. das familienähnlichkeitsmodell, wie es in der gattungstheorie etwa von fishelov und hempfer aufgegriffen wurde, zielt dagegen auf begriffliche strukturen mit mehreren begrifflichen zentren oder kernen. die vagheit eines gattungsbegriffs wie der novelle im sinn von familienähnlichkeit kommt, wie strubes (1986) analyse zeigt, dadurch zustande, dass es mehrere subtypen von novellen gibt, wobei es – analog zu wittgensteins beispiel der völlig unterschiedlichen arten von spielen – möglich ist, dass einzelne subtypen der gattung derart unterschiedlich sind, dass es zwei novellen geben kann, die keinerlei oder zumindest nur sehr wenige vermeintlich gattungsspezifische merkmale gemeinsam haben. die im folgenden vorgestellte modellierung widmet sich ausschließlich der strukturell durch prototypikalität zustande kommenden vagheit.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.2	p	die folgende modellierung ist durch drei wesentliche schritte gekennzeichnet: (1a) der aufbau eines geeigneten verfahrens maschinellen lernens, das (1b) eine nutzbare kennzahl für eine bemessung der relativen nähe und distanz zum begrifflichen zentrum bereitstellt, (2) die erfassung eines bereichs relativer vagheit, und (3) ein maß zur bemessung des relativen vagheitscharakters eines gattungsbegriffs wie der novelle. zu (1): gewählt wird (1a) logistische regression als klassisches modell überwachten maschinellen lernens. auch wenn logistische regression ein bereits in die jahre gekommenes lernverfahren darstellt, hat es zwei entscheidende vorteile. erstens die bereits von underwood (2019a und 2019b) betonte gute interpretierbarkeit der features, und zweites die relative vorhersagewahrscheinlichkeit für die zuordnung einer instanz zu einer der in frage kommenden klassen. die grundlegende idee zu schritt (1b) ist es, relative nähe einer instanz zum begrifflichen zentrum im sinn von prototypikalität durch die vorhersagewahrscheinlichkeit für eine bestimmte klasse auszudrücken.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.3	p	der entscheidende und neue schritt ist nun (2) die einführung eines bereichs relativer vagheit. das vorgestellte modell verwendet den sogenannten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1-score</hi> (peñas und rodrigo, 2011), eine variante des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy score</hi>, der unentscheidbarkeit in einer mathematisch plausiblen weise berücksichtigt. seine stärke liegt in der doppelten funktion, begriffliche unschärfe in der weise interpretierbar zu machen, wie sie in der literaturtheorie und semantik seit den 1960er jahren konzipiert wurde. der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-score</hi> führt zusätzlich zur anzahl der korrekten prognosen <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=\"sub italic\">t</hi> und zur gesamtzahl <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> aller prognosen die anzahl der enthaltungen <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=\"sub italic\">u</hi> ein und hat die fol-gende gleichung gl. 1 (ebd., 1416).\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.4	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/f3269c83546a704555ec6807c59f6340.png\" /> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.5	p	im nächsten schritt bedarf es einer entscheidungsfunktion für enthaltung. hierfür wird mit logistischer regression ein algorithmus verwendet, der in der sigmoiden funktion (logistische funktion, gl. 2) mit der link-funktion (gl. 3) über die berechnung von vorhersagewahrscheinlichkeiten läuft. abbildung 1 zeigt, wie der bereich einer enthaltung symmetrisch um eine vorhersagegenauigkeit von 0,5 gewählt werden kann.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" />\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.6	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/f0ad0be1211d1f2334409d20a1e783b4.png\" /> <head>abbildung 1: logistische funktion mit schwellenraum der enthal-tung für simulierte daten zur klassifikation von romanen versus märchen.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.7	p	anstelle einer entscheidungslinie bei einem wert von y = 0,5 für die vorhersagewahrscheinlichkeit wird eine art grauzone eingeführt, so dass bei funktionswerten innerhalb dieses bereichs anstelle einer binären vorhersage für ei-ne der beiden möglichen klassen eine enthaltung erfolgt. die enthaltung gibt lediglich eine episte-mische enthaltung des modells wieder, ohne impli-kation für den status der objekte. was der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-score</hi> leistet, lässt sich über drei mathe-ma-tische eigenschaften ausdrücken: (1) falls der algorith-mus jeden fall entscheidet, so ist der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-score</hi> identisch mit dem standard- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy-score</hi>: diese eigenschaft ist wichtig für die hier gewählte an-wendung, denn nur wenn diese eigenschaft erfüllt ist, lassen sich beide varianten aufeinander beziehen. der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy score</hi> ist der besondere fall des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-scores</hi>, bei dem jeder fall binär entschieden wird. (2) eine korrekte entscheidung führt immer zu einem besseren wert als eine enthaltung. (3) eine enthaltung führt zu einem bes-seren wert als eine falsche entscheidung.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.8	p	die optimale breite des enthaltungsbereichs kann in form einer gridsuche ermittelt werden. abbildung 2 zeigt den graphen, der diese gridsuche am beispiel eines modells zur klassifikation von romanen vs. märchen als funktion abbildet, bei der für das trainierte modell und die verfügbaren validierungsdaten jeweils zu einem sukzes-sive ausgeweiteten enthaltungsbereich für vorhersagewahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 der zugehörige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-score</hi> als funktionswert bestimmt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.9	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/8f5d0d7708fd5cfdc87e4ad2b9607b5c.png\" /> <head>abbildung 2: bestimmung eines optimalen bereichs der unterscheidbarkeit für die ent-scheidungs-funktion mit einer gridsuche für die klassifikation von märchen versus romanen, hier aber auf einem feature-set der 2500 häufigsten wörter im korpus.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.10	p	zu (3): zur berechnung des grads an begrifflicher vagheit, die auf diese weise algorithmisch modelliert wird, stehen mehrere maße als potenzielle kandidaten zur verfügung: (a) die breite des optimalen enthaltungsbereichs und (b) die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verbesserungsrate</hi> (s. gl. 4) die mit einem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1-score</hi> bei optimalem enthaltungsbereich ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">@1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"sub italic\">optimal</hi>) gegenüber einem klassischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ccuracy score</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"sub italic\">standard</hi>) erzielt werden kann. voraussetzung für die verwendung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy scores</hi> ein hierbei ein sampling, das je gleich große validierungsstichproben für die zu vergleichenden gruppen zieht.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.11	p	in einem prozess interner evalutation wurden daten und simuliert, um das verhalten der berechnung optimaler enthaltungsbreiten besser zu verstehen. die ergebnisse werden in den visualisierungen aus abbildung 3 dargestellt. hierfür wurde vagheit im sinn einer kombination von familienähnlichkeit und potenzieller prototypikalität dadurch simuliert, dass in einigen fällen jede klasse nur ein feature-cluster mit mehreren informativen features und mehr oder weniger großer varianz sowie störrauschen (im sinn einer annäherung an prototypikalität) erzeugt wurde (linke spalte) und in einigen fällen jede klasse mit mehreren feature-clustern (2 cluster je klasse in der mittleren spalte sowie 5 cluster je klasse in der rechten spalte). jedes simulation wurde 1000-fach iteriert. die boxplots in der mitte zeigen die verteilung der optimalen breite des optimalen enthaltungsbereichs über alle iterationen. die untere zeile zeigt die verteilung der verbesserungsrate. es zeichnet sich ab, dass die verbesserungsrate die robustere und aussagekräftigere kennzahl ist, um komplexe merkmalsbündel mit komplizierten mehrfachclustern innerhalb der klasse abzubilden. wenn man annimmt, dass kategorien, die durch mehrere interne cluster gegliedert sind und dadurch vage werden, dem familienähnlichkeitsbegriff entsprechen, dann lässt sich auf einer strukturellen ebene sehen, dass die verbesserungsrate anhand des c@1-scores bei einem optimalen enthaltungsbereich eine modellierung von prototypikalität darstellt, die vagheit im sinn der familienähnlichkeit einzufangen erlaubt. der vergleich von simulation und realen daten erlaubt schluss-folgerungen für künftige studien. obwohlperspektivi-sche modellierung auf klassifikati-onsaufgaben beruht, die über die logik von ›ja oder nein‹ und nicht über die von ›mehr oder weniger‹ laufen, ist das ›mehr oder weniger‹ in einige klassifikationsal-gorithmen sozusagen eingebaut. der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1</hi>-score ist für sich genommen noch nicht aussagekräftig. insbesonde-re direkte vergleiche beispielsweise des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">c@1-score</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">s</hi> mit in anderen szenarien ermittelten klassischen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy score</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">s</hi> sind nicht sinnvoll. die nützlichste kennzahl ist die der verbesserungsrate.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.2.12	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/1225d2f31e9adea61005aab06674640a.png\" /> <head>abbildung 3: simulation mit default-einstellung: 10 features, class_sep=1, flyp_y=0,0001, anord-nung auf einem hyperwürfel mit der funktion <hi rend=\"italic\">make_classification</hi> in <hi rend=\"italic\">scikit-learn</hi>. die kreisförmige projektion zeigt die um ein prototypenzentrum angeordneten datenpunkte mit den eingezeichneten grenzen für den optimalen enthaltungsbereich als kreislinien, als projektionsmethode vorgestellt in schröter (2022).</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3.1	p	mit dem entwickelten verfahren lassen sich aufschlussreiche anomalien historischer gattungen sichtbar machen, die wichtige, aber im kodifizierten ›literaturwissen‹ nach wie vor marginalisierte positionen in der historischen gattungsforschung stützen (meyer, 1987; lukas, 1998). hierfür wurde eine projektionsmethode entwickelt, die jeweils eine gattung im verhältnis zu den beiden nachbargattungen visualisiert. abbildung 4 zeigt die prototypikalität nach paarweise konstruierten gattungsunterscheidungen. die achsen zeigen jeweils die invertierten vorhersagewahrscheinlichkeiten (siehe y-achse aus abbildung 1). dargestellt werden die texte einer gattung aus dem set der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">out-of-sample</hi>-validierungsdaten mit den über bootstrapping berechneten vorhersagewahrscheinlichkeiten mit einem 1000-fach iterierten klassifikationstask. jede der visualisierungen zeigt ausschließlich die texte einer gattung, und zwar derjenigen, deren zentrum sich jeweils unten links befindet. die enthaltungsbereiche zu jeweiligen nachbargattungen sind im farbcode der jeweiligen komplementärgattung (grün für er-zählungen und rot für novellen) eingetragen. die projektion macht sichtbar, dass er-zählungen(rechts) über das gesamte 19. jahrhundert hinweg betrachtet – ein homogenes abgrenzungs-verhalten zu ihren beiden jeweiligen nachbargat-tungen haben. novellen dagegen sind in ihrem abgrenzungsverhalten anomal: als novellen publi-zierte texte (links), die das modell im verhältnis zu erzählungen eindeutig als novellen erkennt, sind typischerweise in der unterscheidung zu romanen nicht novellen- sondern romanartig, und umgekehrt.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.3.2	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/aba2914e3229e4642315fb412988eb87.png\" /> <head>abbildung 4: perspektivische model-lierung von prototypikalität: no-vellen (n) (links) und erzählungen (e) (rechts) in abgrenzung zu je zwei kontrastgattungen (e und r bzw. n und r) unter verwendung der invertierten vorhersagewahrscheinlichkeiten (1–p) auf beiden achsen; mit anga-be der verbesserungsrate durch enthaltung (vr-enth.) und mit optimalen enthaltungsbereichen. siehe die skripte <ref target=\"https://github.com/julianschroeter/pynovellahistory/blob/main/scripts_novellas/4-2_perspectival_classification_genres/plot_perspectival_n-vs-r%2be_triad.py\"> <hi rend=\"color(#000000)\">»plot_perspectival_[gat-tungen]_triad[zeitraum].py«</hi> </ref>.</head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.4.1	p	die im detail in spezialfragen historischer gattungsforschung führenden ergebnisse lassen sich methodologisch auf gewinnbringende weise für fragen der algorithmischen modellierung von vagheit innerhalb historischer semantiken generalisieren, wenn es gelingt, diese modellierung von unbestimmtheit so zu plausibilisieren, dass die sichtbar gemachte vagheit tatsächlich einem ausmaß erwartbarer vagheit in der historischen semantik entspricht. bis hierher lässt sich feststellen, dass das entwickelte modell so etwas wie die struktur der prototypikalität im raum algorithmischer konzeptualisierung abbildet. ob die resultate indes dem entsprechen, was man in der linguistik sowie in der literaturwissenschaft unter prototypen einer gattung oder kategorie sowie unter dem grad an prototypikalischer begrifflicher struktur eines bestimmten gattungsbegriffs versteht, bedarf der kombination (oder triangulation) mit weiterer philologischer, evtl. auch psychologischer evidenz. daher wird eine möglichkeit der triangulation in form eines vergleichs der entwickelten und auf dem konzept der unentscheidbarkeit beruhenden verbesserungsrate mit einer alternativen konzeptualisierung von vagheit diskutiert: zumindest für die simulierten fälle sollten die durch mehrere feature-cluster (s. abb. 3 mitte und rechts) erzeugten klassen mit potenzieller kategorialer vagheit in form von ‚ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bluriness</hi>‘ durch nicht-lineare algorithmen überwachten maschinellen lernens (wie neuronale netze, random forests und nicht-lineare svm) besser klassifizierbar sein als lineare modelle (wie logistische regression oder eine svm mit linearem kernel). tabelle 1 zeigt, dass sich die verbesserungsrate durch unentscheidbarkeit mit c@1-score und die verbesserungsrate durch nicht-lineare modellierung sogar für die realen daten, also die erzählprosa des 19. jahrhunderts und deren gattungszuordnungen, proportional zueinander verhalten. dieses ergebnis stärkt die annahme, dass die hier vorgestellte modellierung von begrifflicher vagheit geeignet ist, ein strukturverhältnis zwischen feature-verteilung und klassenzugehörigkeit zu erfassen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:1.5.1	p	zuletzt lassen sich zwei weitere wichtige schritte für künftige anschlussforschung präsentieren und so zur diskussion stellen: zum einen die möglichkeit und vor allem die herausforderungen einer evaluation anhand psycholinguistischer evidenz, indem menschliche urteile zu mehr oder weniger prototypischen beispielen von kategoriezugehörigkeit herangezogen werden. zum anderen ist der umgang mit uneindeutigen kategorisierungen ein offenes problem im arbeitsfeld des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi>, an dem im moment auch im bereich der entwicklung von llms im bereich des nlp intensiv geforscht wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> der vortrag skizziert deshalb abschließend einen vorschlag im anschluss an peterson et al. (2019, 9619), wonach anstelle von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ground truth labels</hi> eine verteilung von labels für das training neuronaler netze so verwendet werden kann, dass die relative vagheit und unsicherheit bereits in der praxis der historisch uneinheitlichen gattungszuordnung repräsentiert ist. im zuge einer davon unabhängigen validierung anhand von daten, die das modell beim training nicht gesehen hat, kann mit entsprechend komplexer modellierung geprüft werden, ob das modell die relative vagheit und auch die der historischen gattungszuordnung reproduzieren kann. ziel des beitrags ist eine modellierung der theoretischen struktur von begrifflicher vagheit im sinn der prototypensemantik, die zu einem besseren verständnis von semantischer vagheit in historischen kontexten beitragen kann. der vorgestellte ansatz möchte zu einer lösung einer zentralen herausforderung im feld des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> beteiligen, nämlich, mit unsicherheit der kategorisierung rational umzugehen.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" rend=\"footnote text\" n=\"1\"> alle methoden und folgenden visualisierungen können mit den python-skripten, funktionen, klassen und methoden in der bibliothek pynovellahistory(schröter, 2024) nachvollzogen werden. die folgenden verweise auf relevante python-skripte sind mit links hinterlegt.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" rend=\"footnote text\" n=\"2\"> <hi rend=\"color(#000000)\">die visualisierung dieser gridsuche kann in den skripten mit der benennungsregel »</hi> <ref target=\"https://github.com/julianschroeter/pynovellahistory/blob/main/scripts_novellas/4-2_perspectival_classification_genres/heftromane_bootstrapped_classification_prototype_plot.py\"> <hi rend=\"color(#000000)\">run_classi</hi> <hi rend=\"color(#000000)\">-</hi> <hi rend=\"color(#000000)\">fic_principled_sampling_[gattungspaar].py«</hi> </ref> <hi rend=\"color(#000000)\">repliziert werden. </hi>der optimale <hi rend=\"italic\">c@1-score</hi> von 0,82 wird in diesem beispiel bei einer breite des enthaltungsbereichs von 0,03 erreicht. die bis hier vorgestellte modellierung wurde, der grundlegenden idee nach, bei einer poster-präsentation (schröter, 2022) in urbana-champaign (illinois) vorgestellt. alle folgenden arbeitsschritte sind noch nicht öffentlich gemachte weiterentwicklungen. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" rend=\"footnote text\" n=\"3\"> so etwa im rahmen des erc-projets dialect, https://dialect-erc.github.io/.</note>\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">calvo tello, josé</hi>. 2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the novel in the spanish silver age. a digital analysis of genre using machine learning</hi>. bielefeld: bielefeld university press.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">fishelov, david</hi>. 1991. „genre theory and family resemblance – revisited“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">poetics</hi> 20: 123–38.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hempfer, klaus w</hi>. 2010. „zum begrifflichen status der gattungsbegriffe: von ›klassen‹ zu ›familienähnlichkeiten‹ und ›prototypen‹“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zeitschrift für französische sprache und literatur</hi> 120: 14–32.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">henny-kramer, ulrike</hi>. 2023. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">genre analysis and corpus design: nineteenth-century spanish-american novels (1830–1910)</hi>. schriften des instituts für dokumentologie und editorik, 17. berlin: ide.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lukas, wolfgang</hi>. 1998. „novellistik“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zwischen restauration und revolution 1815–1848</hi>, hg. von gert sautermeister und ulrich schmid. hansers sozialgeschichte der deutschen literatur 5. münchen: hanser, 251–280.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">meyer, reinhart</hi>. 1987. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">novelle und journal, i: titel und normen: untersuchungen zur terminologie der journalprosa, zu ihren tendenzen, verhältnissen und bedingungen</hi>. stuttgart: steiner.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">peñas, anselmo, und alvaro rodrigo</hi>. 2011. „a simple measure to assess non-response“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 49th annual meeting of the association for computational linguistics</hi>, 1415–1424.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">peterson, joshua, ruairidh battleday, thomas griffiths, und olga russakovsky</hi>. 2019. „human uncertainty makes classification more robust“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">2019 ieee/cvf international conference on computer vision (iccv)</hi>, 9616–9625.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">rosch, eleanor</hi>. 1978. „principles of categorization“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cognition and categorization</hi>, herausgegeben von eleanor rosch und barbara b. lloyd. hillsdale (nj): erlbaum, 27–48.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schröter, julian</hi>. 2022. „modeling prototypicality for genre concepts (poster presentation at the ischool showcase, university of illinois at urbana-champaign)“. zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7945007.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schröter, julian</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">.</hi> 2024. „pynovellahistory: python code for the project on the history of the german 19th- century novella“. zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7945348.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schröter, julian, johannes leitgeb, und theresa valta</hi>. 2023. „ein digitales korpus der novellen und journalprosa des 19. jahrhunderts: herausforderungen der metadatenerschließung“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dariah working papers</hi> 46. https://doi.org/10.47952/gro-publ-131.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">strube, werner</hi>. 1986. „sprachanalytisch-philosophische typologie literaturwissenschaftlicher begriffe“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zur terminologie der literaturwissenschaft</hi>, hg. von christian wagenknecht. stuttgart: metzler, 35–49.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">taylor, john r</hi>. 2007. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">linguistic categorization</hi>. 3. ed., repr. oxford textbooks in linguistics. oxford: oxford univ. press.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">underwood, ted</hi>. 2019a. „algorithmic modeling“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the shape of data in digital humanities: modeling texts and text based resources, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hg. v.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> fotis jannidis </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">und</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> j</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ulia</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> flanders.</hi> london: routledge, 250–263.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">underwood, ted</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">.</hi> 2019b. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant horizons. digital evidence and literary change</hi>. chicago, london: the university of chicago press.\nurn:cts:dhd:2025.schr_ter_julian_zur_modellierung_von_unsicherheit_machine_l:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">wittgenstein, ludwig</hi>. 2001. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">philosophische untersuchungen</hi>. frankfurt am main: suhrkamp.'),('urn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:','urn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.1.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Für die Wissenschaftskommunikation sind heute Online-Formate zunehmend bedeutsam (vgl. Schäfer, 2016: 276). Neben traditionellen Publikationsformen, die lediglich ins Internet übertragen werden (wie z. B. in Form von Online-Magazinen), können auch Formate genutzt werden, die mehr Raum zur Interaktion bieten und sowohl einzeln als auch kollektiv, zur one-to-one, one-to-many oder many-to-many-Kommunikation genutzt werden können (vgl. Schäfer, 2016: 276). In diesem Workshop möchten wir Best Practices aus vier Jahren Wissenschaftskommunikation im RaDiHum20-Podcast weitergeben. Schwerpunkte des Workshops liegen in den Bereichen Strategie und Planung, Aufnahme und Schnitttechnik und Content-Erstellung.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">In der Wissenschaftskommunikation haben sich, wie in allen Bereichen der DH im letzten Jahrzehnt, neue Methoden etabliert. Gerade durch den eingeschränkten physischen Radius, das Bedürfnis nach persönlichem Austausch aber auch nach wissenschaftlich fundierter Information während der Corona-Pandemie wurde der Wert alternativer Kommunikations- und Informationskanäle sowohl innerhalb der Community als auch in der wissenschaftlichen Außenkommunikation deutlich (vgl. Katzenberger, Keil und Wild, 2022). Dies trägt auch der sich verändernden Struktur öffentlicher Kommunikation und damit auch der Öffentlichkeit an sich Rechnung (vgl. Habermas, 1981) – zunehmend digital geprägt, multiplizieren sich Kommunikationsplattformen und -kanäle und verschränken sich dabei bzw. beziehen sich aufeinander. Neben anderen Formaten (allen voran Blogs und Social Media, vgl. Prinz, 2018) entwickelte sich Podcasting zu einer der digitalen Säulen nicht nur der </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">science-to-public</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> sondern auch der </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">science-to-science-</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Kommunikation (vgl. Frick und Seltmann, 2023; Leander, 2022; Jham et al., 2008). Dieses auditive Medium hat nicht zuletzt durch die COVID-19-Pandemie noch einmal einen erheblichen Interessenzuwachs erfahren (vgl. Neumann, 2020). Ausschließlich an die Audiospur gebunden und ohne den Zwang, einen Text verschriftlichen zu müssen, verspricht das Format beinahe noch flexiblere und zeitlich effizientere Möglichkeiten zur Wissenschaftskommunikation als z. B. das Blog-Format (vgl. Flüh, 2019). Neben der Flexibilität ist das Medium Podcast auch durch eine eigene Charakteristik gekennzeichnet: Die Stimme als Primärmedium, die zumeist über Kopfhörer nahe am Kopf vernommen wird, erhält einen beinahe intimen Charakter und erzeugt den Eindruck von Nähe, sodass parasoziale Beziehungen entstehen können. Die Stimmführung transportiert Emotionen deutlich intensiver als das geschriebene Wort und entlastet die Augen, die entspannt oder für andere Aufgaben genutzt werden können. Weiterhin “schützt” das Format auch die Sprechenden, indem von ihrem Aussehen abgesehen wird. Die Illusion eines monolithischen Gesprächs, die erst durch den Schnitt entsteht, eröffnet auf einem heutzutage technisch nicht mehr allzu hohen Niveau einen großen professionellen und kreativen Spielraum, der im Medium Podcast große Potenziale der Wissenschaftskommunikation und einen vergleichsweise geringen Produktionsaufwand zusammenkommen lässt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Bereits eine oberflächliche Analyse von Podcast-Verzeichnissen und -Bestenlisten zeigt allerdings, dass Angebote aus den digitalen Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften noch deutlich seltener sind als naturwissenschaftliche Podcasts (z. B. bei iTunes oder Spotify, iTunes-Charts können u. a. bei Podwatch (vgl. Goldmann, 2020) eingesehen werden). Das spiegelt sich z. T. auch in der Kategorisierung wieder, wie z. B. auf dem deutschsprachigen Podcast-Portal Fyyd, auf dem es neun Unterkategorien zu “Wissenschaft” gibt, von denen acht naturwissenschaftlich sind und nur eine mit “Sozialwissenschaften” tituliert ist (vgl. Bednarek, 2020). </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">Um ein Wissenschaftskommunikationsformat umzusetzen, das langfristig dazu beitragen soll, die anvisierten (Projekt-)Ziele zu erreichen, bedarf es vor allem einer durchdachten Strategie (vgl. Raupp, 2016: 155). Dazu müssen die Ziele zunächst klar definiert werden, sodass dazu passende Maßnahmen entwickelt und angestrebte Mehrwerte des eigenen Formats erreicht werden können. Genau hier setzt das Workshopangebot an. Mit </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">RaDiHum20 – dem Radio für Digital Humanities</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> startete im Juli 2020 ein Podcast-Format, in dem Interviews mit DH-Forscher*innen unterschiedlicher Arbeitsbereiche veröffentlicht werden (vgl. Geiger et al., 2020). Mit Hilfe einer strategischen Launch-Strategie, die hauptsächlich über das soziale Netzwerk Twitter umgesetzt wurde, gelang es dem Projekt bereits am ersten Tag, über 100 Downloads der ersten Folge zu erzielen, die vier Jahre später rund achtmal so viele Aufrufe verzeichnet (815). In den mittlerweile 90 Folgen aus sechs Podcast-Staffeln waren bisher 115 Persönlichkeiten aus den DH zu Gast. Etwa 320 Hörer*innen folgen RaDiHum20 über verschiedene Plattformen (den Hosting-Service Podcaster.de, Spotify und Apple Podcasts). Die positiven Aspekte dieser Erfahrungen sollen aber nicht bei RaDiHum20 bleiben, sondern in diesem Workshop an die Digital-Humanities-Community weitergegeben werden, damit weitere DH-Podcasts entstehen und so die Sichtbarkeit des gesamten Forschungsfeldes erhöht werden kann. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.1	p	In diesem Tagesworkshop möchten wir vormittags zunächst die strategischen Aspekte der Entwicklung eines Online-Angebots zur Wissenschaftskommunikation beleuchten und nachmittags konkretes Audio-Material erstellen und gemeinsam bearbeiten und diskutieren. Abschließend besteht die Möglichkeit für die Teilnehmenden, einzelne Themen noch zu vertiefen.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.2	p	Der Workshop beginnt mit einer kurzen Einführung in die Thematik der Wissenschaftskommunikation im Allgemeinen und des Podcastings im Speziellen, einer Vorstellung des Workshopprogramms und des Podcasts RaDiHum20. Im Anschluss werden Teams der Teilnehmenden gebildet und innerhalb der Teams Ideen für Podcasts und -konzepte entwickelt.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Im Rahmen der Erarbeitung einer Content-Strategie werden von den einzelnen Teams Konzepte für Formate, Themen und die Veröffentlichung erarbeitet. Die Ziele der Podcastideen, unter anderem ein “Mission Statement”, und die Zielgruppe(n) werden konzeptionalisiert, wofür es unterstützende Impulse im Plenum gibt, u. a. mit einer Zielgruppenanalyse. Weiterhin werden die Bereiche Corporate Identity für Podcasts und Social-Media-Strategien thematisiert und Tools und Good Practices vorgestellt und diskutiert. Der Austausch findet dabei immer zwischen den Teilnehmenden in den Teams, den Teams untereinander und der Workshopleitung statt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.4	p	Nach der Mittagspause finden sich die Teams erneut zusammen, erarbeiten einen Ablaufplan für eine Mini-Folge und setzen diese im Anschluss mithilfe der Aufnahmefunktionalitäten ihrer Smartphones direkt um. Anschließend werden in einer Hands-on-Session Grundkenntnisse des Audio-Schnitts vermittelt, typische Bearbeitungsschritte wie z. B. Rauschverminderung und das Herausschneiden störender Geräusche, und die entstandenen Audio-Dateien geschnitten. Es werden Hinweise auf KI-Unterstützung bei der Postproduktion gegeben sowie ein Überblick über bekannte Jingle-Bibliotheken. Auf diese Weise entwickeln die Teilnehmenden erste eigene Podcast-Folgen.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Falls einzelne Teilnehmende keine eigene Idee für einen Podcast bearbeiten wollen, besteht die Möglichkeit, gemeinsam mit der Workshopleitung eine konkrete Podcastfolge für den Podcast RaDiHum20 zu produzieren und anhand dessen die Abläufe einer konkreten Folgenproduktion kennenzulernen.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.6	p	Zum Abschluss haben die Teilnehmenden zudem die Möglichkeit, einzelne Themen an max. drei Thementischen noch weiter zu vertiefen. Die konkrete Themensetzung ergibt sich dabei aus den Bedarfen der Teilnehmenden. Denkbar sind die Themen Redaktionsplan, Schnitt oder auch die Verwendung von Podcasts als Open Educational Resources als Selbstlernangebot oder für die Lehre.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.7	p	Eine kurze Zusammenfassung der Ergebnisse sowie eine Feedbackrunde im Plenum runden den Workshop ab. Am Ende haben die Teilnehmenden damit bereits konkrete Materialien für ihr Online-Angebot entwickelt: Umsetzungsstrategie, Redaktionsplan, Designvorlage und eine erste Podcast-Folge. Eine weitere Vernetzung und gegenseitiger Support mit dem Podcast RaDiHum20 werden angeboten.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.5.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">Der Workshop bietet keine Einführung in gängige Blog- und Podcast-Plattformen (wie WordPress, Tumblr, Podcaster oder Podigee) oder CMS-Systeme (wie WordPress oder Drupal) an. Stattdessen liegt der Fokus auf der Entwicklung von organisatorischen Hilfsmitteln und Audio-Inhalten. Die genutzten Tools verursachen keine zusätzlichen Kosten und können – wenn nötig – während des Workshops individuell installiert werden. Es sind keine technischen Vorkenntnisse notwendig, um dem Workshop folgen zu können. Der Workshop richtet sich an Forschende aus allen Bereichen der Digital Humanities, die ihre Wissenschaftskommunikation durch einen Podcast ausbauen und dieses Angebot strategisch nutzen wollen. Nachwuchswissenschaftler*innen und Studierende, die die eigene Sichtbarkeit durch ein regelmäßig erscheinendes Format erhöhen wollen, sind ebenfalls sehr willkommen. Der Workshop ist offen für 15 Teilnehmer*innen. Jede*r sollte einen eigenen Laptop, ein Smartphone mit Aufnahme-Funktion/App und Kopfhörer mitbringen. Neben einer stabilen Internetverbindung werden ein Beamer und eine Leinwand sowie eine Pinnwand, Papier und ein Moderationskoffer für die Ideenfindung und strategische Planung benötigt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bednarek, Christian</hi>. 2024. Fyyd. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fyyd.de/charts/science\">https://fyyd.de/charts/science</ref>. [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Flüh, Marie</hi>. 2019. „Digitales Präsentieren und Publizieren“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen. § 26.</hi> URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-praesentieren-und-publizieren\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-praesentieren-und-publizieren</hi> </ref> [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Frick, Claudia und Melanie E.-H. Seltmann</hi>. 2023. „Referenzrahmen für eigenständige digitale Wissenschaftskommunikation durch Forschende“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers</hi> 3. Wolfenbüttel. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.17175/wp_2023b\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">10.17175/wp_2023b</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Geiger, Jonathan, Lisa Kolodzie, Mareike Schumacher und Patrick Toschka</hi>. „RaDiHum20 – das Radio für Digital Humanities ist da!“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">RaDiHum 20</hi>, 20. Juli 2020, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://radihum20.de/radihum20-das-radio-fuer-digital-humanities/\">https://radihum20.de/radihum20-das-radio-fuer-digital-humanities/</ref> [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Goldmann, André</hi>. 2024. „Die besten Wissenschafts-Podcasts“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Podwatch</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://podwatch.io/charts/wissenschafts-podcasts/\">https://podwatch.io/charts/wissenschafts-podcasts/</ref> [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Habermas, Jürgen</hi>. 1981. „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Theorie des kommunikativen Handelns“</hi>. Frankfurt / Main: Suhrkamp.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jham, Bruno C., Gabriela V. Duraes, Howard E. Strassler und Luis G. Sensi</hi>. 2008. „Joining the Podcast Revolution“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Dental Education</hi>, 72, 278–281. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1002/j.0022-0337.2008.72.3.tb04493.x\">10.1002/j.0022-0337.2008.72.3.tb04493.x</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\">.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Katzenberger, Vera, Jana Keil, und Michael Wild</hi>. 2022. „Mehr als die Summe seiner Teile: Entwicklung, Forschungsstand und Definition von Podcasts“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Podcasts: Perspektiven und Potenziale eines digitalen Mediums</hi>, herausgegeben von Vera Katzenberger, Jana Keil, und Michael Wild, 1–19. Wiesbaden: Springer Fachmedien. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-658-38712-9_1\">https://doi.org/10.1007/978-3-658-38712-9_1</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">König, Mareike</hi>. 2019. „Strategische Kommunikation: wie Geisteswissenschaftler*innen bloggen. Ergebnisse der Umfrage bei de.hypotheses”. In Hypotheses. https://redaktionsblog.hypotheses.org/4246 [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Leander, Lisa</hi>. 2020. „Wissenschaft im Gespräch: Wissensvermittlung und -aushandlung in Podcasts“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">kommunikation@gesellschaft</hi> 21: 2, 1–24. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.15460/kommges.2020\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.15460/kommges.2020</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">.</hi> </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neumann, Marlene</hi>. 2020. „Podcasts – Nischen-Perlen, neues Radio oder überschätzter Hype?“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stadtbibliothek Erlangen</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://blog.stadtbibliothek-erlangen.de/podcasts-nischen-perlen-neues-radio-oder-ueberschaetzter-hype/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://blog.stadtbibliothek-erlangen.de/podcasts-nischen-perlen-neues-radio-oder-ueberschaetzter-hype/</hi> </ref> [zuletzt geprüft 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Prinz, Claudia</hi>. 2018. „Kommunikation im digitalen Raum“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Clio-Guide: Ein Handbuch zu digitalen Ressourcen für die Geschichtswissenschaften</hi>, 2. Auflage, A.4-1 – A.4-22.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Raupp, Juliana</hi>. 2017. „Strategische Wissenschaftskommunikation“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Forschungsfeld Wissenschaftskommunikation</hi>, herausgegeben von Heinz Bonfadelli, Birte Fähnrich, Corinna Lüthje, Jutta Milde, Markus Rhomberg, und Mike S. Schäfer. Wiesbaden: Springer, 143–164.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schäfer, Mike S</hi>. 2017. „Wissenschaftskommunikation Online“. In Forschungsfeld Wissenschaftskommunikation, herausgegeben von Heinz Bonfadelli, Birte Fähnrich, Corinna Lüthje, Jutta Milde, Markus Rhomberg, und Mike S. Schäfer. Wiesbaden: Springer, 275–293.','urn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.1.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">für die wissenschaftskommunikation sind heute online-formate zunehmend bedeutsam (vgl. schäfer, 2016: 276). neben traditionellen publikationsformen, die lediglich ins internet übertragen werden (wie z. b. in form von online-magazinen), können auch formate genutzt werden, die mehr raum zur interaktion bieten und sowohl einzeln als auch kollektiv, zur one-to-one, one-to-many oder many-to-many-kommunikation genutzt werden können (vgl. schäfer, 2016: 276). in diesem workshop möchten wir best practices aus vier jahren wissenschaftskommunikation im radihum20-podcast weitergeben. schwerpunkte des workshops liegen in den bereichen strategie und planung, aufnahme und schnitttechnik und content-erstellung.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">in der wissenschaftskommunikation haben sich, wie in allen bereichen der dh im letzten jahrzehnt, neue methoden etabliert. gerade durch den eingeschränkten physischen radius, das bedürfnis nach persönlichem austausch aber auch nach wissenschaftlich fundierter information während der corona-pandemie wurde der wert alternativer kommunikations- und informationskanäle sowohl innerhalb der community als auch in der wissenschaftlichen außenkommunikation deutlich (vgl. katzenberger, keil und wild, 2022). dies trägt auch der sich verändernden struktur öffentlicher kommunikation und damit auch der Öffentlichkeit an sich rechnung (vgl. habermas, 1981) – zunehmend digital geprägt, multiplizieren sich kommunikationsplattformen und -kanäle und verschränken sich dabei bzw. beziehen sich aufeinander. neben anderen formaten (allen voran blogs und social media, vgl. prinz, 2018) entwickelte sich podcasting zu einer der digitalen säulen nicht nur der </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">science-to-public</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> sondern auch der </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">science-to-science-</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">kommunikation (vgl. frick und seltmann, 2023; leander, 2022; jham et al., 2008). dieses auditive medium hat nicht zuletzt durch die covid-19-pandemie noch einmal einen erheblichen interessenzuwachs erfahren (vgl. neumann, 2020). ausschließlich an die audiospur gebunden und ohne den zwang, einen text verschriftlichen zu müssen, verspricht das format beinahe noch flexiblere und zeitlich effizientere möglichkeiten zur wissenschaftskommunikation als z. b. das blog-format (vgl. flüh, 2019). neben der flexibilität ist das medium podcast auch durch eine eigene charakteristik gekennzeichnet: die stimme als primärmedium, die zumeist über kopfhörer nahe am kopf vernommen wird, erhält einen beinahe intimen charakter und erzeugt den eindruck von nähe, sodass parasoziale beziehungen entstehen können. die stimmführung transportiert emotionen deutlich intensiver als das geschriebene wort und entlastet die augen, die entspannt oder für andere aufgaben genutzt werden können. weiterhin “schützt” das format auch die sprechenden, indem von ihrem aussehen abgesehen wird. die illusion eines monolithischen gesprächs, die erst durch den schnitt entsteht, eröffnet auf einem heutzutage technisch nicht mehr allzu hohen niveau einen großen professionellen und kreativen spielraum, der im medium podcast große potenziale der wissenschaftskommunikation und einen vergleichsweise geringen produktionsaufwand zusammenkommen lässt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">bereits eine oberflächliche analyse von podcast-verzeichnissen und -bestenlisten zeigt allerdings, dass angebote aus den digitalen geistes-, kultur- und sozialwissenschaften noch deutlich seltener sind als naturwissenschaftliche podcasts (z. b. bei itunes oder spotify, itunes-charts können u. a. bei podwatch (vgl. goldmann, 2020) eingesehen werden). das spiegelt sich z. t. auch in der kategorisierung wieder, wie z. b. auf dem deutschsprachigen podcast-portal fyyd, auf dem es neun unterkategorien zu “wissenschaft” gibt, von denen acht naturwissenschaftlich sind und nur eine mit “sozialwissenschaften” tituliert ist (vgl. bednarek, 2020). </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">um ein wissenschaftskommunikationsformat umzusetzen, das langfristig dazu beitragen soll, die anvisierten (projekt-)ziele zu erreichen, bedarf es vor allem einer durchdachten strategie (vgl. raupp, 2016: 155). dazu müssen die ziele zunächst klar definiert werden, sodass dazu passende maßnahmen entwickelt und angestrebte mehrwerte des eigenen formats erreicht werden können. genau hier setzt das workshopangebot an. mit </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">radihum20 – dem radio für digital humanities</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> startete im juli 2020 ein podcast-format, in dem interviews mit dh-forscher*innen unterschiedlicher arbeitsbereiche veröffentlicht werden (vgl. geiger et al., 2020). mit hilfe einer strategischen launch-strategie, die hauptsächlich über das soziale netzwerk twitter umgesetzt wurde, gelang es dem projekt bereits am ersten tag, über 100 downloads der ersten folge zu erzielen, die vier jahre später rund achtmal so viele aufrufe verzeichnet (815). in den mittlerweile 90 folgen aus sechs podcast-staffeln waren bisher 115 persönlichkeiten aus den dh zu gast. etwa 320 hörer*innen folgen radihum20 über verschiedene plattformen (den hosting-service podcaster.de, spotify und apple podcasts). die positiven aspekte dieser erfahrungen sollen aber nicht bei radihum20 bleiben, sondern in diesem workshop an die digital-humanities-community weitergegeben werden, damit weitere dh-podcasts entstehen und so die sichtbarkeit des gesamten forschungsfeldes erhöht werden kann. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.1	p	in diesem tagesworkshop möchten wir vormittags zunächst die strategischen aspekte der entwicklung eines online-angebots zur wissenschaftskommunikation beleuchten und nachmittags konkretes audio-material erstellen und gemeinsam bearbeiten und diskutieren. abschließend besteht die möglichkeit für die teilnehmenden, einzelne themen noch zu vertiefen.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.2	p	der workshop beginnt mit einer kurzen einführung in die thematik der wissenschaftskommunikation im allgemeinen und des podcastings im speziellen, einer vorstellung des workshopprogramms und des podcasts radihum20. im anschluss werden teams der teilnehmenden gebildet und innerhalb der teams ideen für podcasts und -konzepte entwickelt.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">im rahmen der erarbeitung einer content-strategie werden von den einzelnen teams konzepte für formate, themen und die veröffentlichung erarbeitet. die ziele der podcastideen, unter anderem ein “mission statement”, und die zielgruppe(n) werden konzeptionalisiert, wofür es unterstützende impulse im plenum gibt, u. a. mit einer zielgruppenanalyse. weiterhin werden die bereiche corporate identity für podcasts und social-media-strategien thematisiert und tools und good practices vorgestellt und diskutiert. der austausch findet dabei immer zwischen den teilnehmenden in den teams, den teams untereinander und der workshopleitung statt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.4	p	nach der mittagspause finden sich die teams erneut zusammen, erarbeiten einen ablaufplan für eine mini-folge und setzen diese im anschluss mithilfe der aufnahmefunktionalitäten ihrer smartphones direkt um. anschließend werden in einer hands-on-session grundkenntnisse des audio-schnitts vermittelt, typische bearbeitungsschritte wie z. b. rauschverminderung und das herausschneiden störender geräusche, und die entstandenen audio-dateien geschnitten. es werden hinweise auf ki-unterstützung bei der postproduktion gegeben sowie ein Überblick über bekannte jingle-bibliotheken. auf diese weise entwickeln die teilnehmenden erste eigene podcast-folgen.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">falls einzelne teilnehmende keine eigene idee für einen podcast bearbeiten wollen, besteht die möglichkeit, gemeinsam mit der workshopleitung eine konkrete podcastfolge für den podcast radihum20 zu produzieren und anhand dessen die abläufe einer konkreten folgenproduktion kennenzulernen.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.6	p	zum abschluss haben die teilnehmenden zudem die möglichkeit, einzelne themen an max. drei thementischen noch weiter zu vertiefen. die konkrete themensetzung ergibt sich dabei aus den bedarfen der teilnehmenden. denkbar sind die themen redaktionsplan, schnitt oder auch die verwendung von podcasts als open educational resources als selbstlernangebot oder für die lehre.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.4.7	p	eine kurze zusammenfassung der ergebnisse sowie eine feedbackrunde im plenum runden den workshop ab. am ende haben die teilnehmenden damit bereits konkrete materialien für ihr online-angebot entwickelt: umsetzungsstrategie, redaktionsplan, designvorlage und eine erste podcast-folge. eine weitere vernetzung und gegenseitiger support mit dem podcast radihum20 werden angeboten.\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:1.5.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">der workshop bietet keine einführung in gängige blog- und podcast-plattformen (wie wordpress, tumblr, podcaster oder podigee) oder cms-systeme (wie wordpress oder drupal) an. stattdessen liegt der fokus auf der entwicklung von organisatorischen hilfsmitteln und audio-inhalten. die genutzten tools verursachen keine zusätzlichen kosten und können – wenn nötig – während des workshops individuell installiert werden. es sind keine technischen vorkenntnisse notwendig, um dem workshop folgen zu können. der workshop richtet sich an forschende aus allen bereichen der digital humanities, die ihre wissenschaftskommunikation durch einen podcast ausbauen und dieses angebot strategisch nutzen wollen. nachwuchswissenschaftler*innen und studierende, die die eigene sichtbarkeit durch ein regelmäßig erscheinendes format erhöhen wollen, sind ebenfalls sehr willkommen. der workshop ist offen für 15 teilnehmer*innen. jede*r sollte einen eigenen laptop, ein smartphone mit aufnahme-funktion/app und kopfhörer mitbringen. neben einer stabilen internetverbindung werden ein beamer und eine leinwand sowie eine pinnwand, papier und ein moderationskoffer für die ideenfindung und strategische planung benötigt.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bednarek, christian</hi>. 2024. fyyd. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fyyd.de/charts/science\">https://fyyd.de/charts/science</ref>. [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">flüh, marie</hi>. 2019. „digitales präsentieren und publizieren“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fortext. literatur digital erforschen. § 26.</hi> url: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-praesentieren-und-publizieren\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-praesentieren-und-publizieren</hi> </ref> [zuletzt abgerufen am 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">frick, claudia und melanie e.-h. seltmann</hi>. 2023. „referenzrahmen für eigenständige digitale wissenschaftskommunikation durch forschende“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" 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rend=\"color(1155cc)\">https://doi.org/10.15460/kommges.2020</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">.</hi> </hi>\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">neumann, marlene</hi>. 2020. „podcasts – nischen-perlen, neues radio oder überschätzter hype?“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">stadtbibliothek erlangen</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://blog.stadtbibliothek-erlangen.de/podcasts-nischen-perlen-neues-radio-oder-ueberschaetzter-hype/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://blog.stadtbibliothek-erlangen.de/podcasts-nischen-perlen-neues-radio-oder-ueberschaetzter-hype/</hi> </ref> [zuletzt geprüft 18.07.2024].\nurn:cts:dhd:2025.schumacher_mareike_coming_soon_podcast_under_construction_:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">prinz, 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birte fähnrich, corinna lüthje, jutta milde, markus rhomberg, und mike s. schäfer. wiesbaden: springer, 275–293.'),('urn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:','urn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.1.1	p	Die russische Ideengeschichte ist reich an bedeutenden Persönlichkeiten und intellektuellen Strömungen, die das kulturelle und gesellschaftliche Leben des Landes maßgeblich beeinflusst haben. Von den Werken der Schriftsteller des Goldenen Zeitalters bis hin zu den Schriften der sowjetischen Dissidenten spiegelt die russische ideengeschichtliche Literatur die komplexe und oft turbulente Geschichte Russlands wider. In diesem Forschungsprojekt wird die Netzwerkanalyse verwendet, um die Erwähnungen von Persönlichkeiten in der russischen ideengeschichtlichen Literatur von der Mitte des 19. Jahrhunderts bis heute zu untersuchen. Diese Analyse zielt darauf ab, tiefere Einblicke in die sozialen und intellektuellen Netzwerke zu gewinnen, die die russische ideengeschichtliche Entwicklung geprägt haben. Indem wir die Netzwerke der erwähnten Persönlichkeiten analysieren, können wir besser verstehen, wie Ideen und Einflüsse sich über Generationen hinweg verbreitet und entwickelt haben.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.1.2	p	Das Projekt nutzt dafür eine Sammlung von 250 ideengeschichtlichen Sammelbänden als Korpus, das bereits teilweise im TEI/XML-Format annotiert wurde. Diese öffentlichen Streitschriften von Intellektuellen haben seit dem 19. Jahrhundert eine einzigartige Textgattung in der russischen Ideengeschichte gebildet (Sapov, 2009, 15). Bekannte Beispiele sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Problemy idealizma</hi> (Berdjaev et al., 1902), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vechi</hi> (Berdjaev et al., 1909), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Iz glubiny</hi> (Berdjaev et al., 1918) sowie Sammelbände sowjetischer Dissidenten wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Iz-pod glyb</hi> (Solženicyn et al., 1974) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Samosoznanie</hi> (Barabanov et al., 1976). Diese Streitschriften bieten nicht nur einen Einblick in zeitkritische Themen, sondern dokumentieren auch die öffentliche Präsenz der Autoren und Autorinnen sowie ihrer Ideen innerhalb und außerhalb Russlands.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.1	p	Die methodische Grundlage dieser Studie bildet die Netzwerkanalyse, die sich in den letzten Jahren zu einer essentiellen Methode in den Digital Humanities entwickelt hat (Fischer, Skorinkin, 2021, 517). Die Analyse wird mit dem Software-Tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gephi</hi> (Bastian et al., 2009) durchgeführt. Bei der Vorverarbeitung der Daten wurden die Erwähnungen von Persönlichkeiten im Text durch die Verwendung der TEI P5 Richtlinien (TEI Consortium, 2024) im XML-Format annotiert. Diese Annotationen verlinken die erwähnten Persönlichkeiten mit Wikidata-Einträgen, was eine eindeutige Identifizierung und zusätzliche Kontextualisierung ermöglicht.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.2	p	Die Netzwerkkonstruktion bildet den nächsten wichtigen Schritt. Hierbei wird jede erwähnte Persönlichkeit als ein Knoten im Netzwerk dargestellt. Die Verbindungen (Kanten) zwischen diesen Knoten entstehen durch gemeinsame Erwähnungen innerhalb eines Artikels in einem Sammelband. Um potenzielle thematische Ähnlichkeiten zwischen den einzelnen Artikeln aufzuzeigen, werden auch die Erwähnungen derselben Persönlichkeiten innerhalb des gesamten Sammelbandes durch Kanten verbunden. Diese Ähnlichkeitsmetrik basiert auf dem Konzept der Kozitation, wonach zwei Artikel, die stark überlappende Referenzen aufweisen, mit hoher Wahrscheinlichkeit ein verwandtes Thema behandeln (Bu et al., 2018, 276). Zur Identifikation zentraler Akteure wird die Eigenvektorzentralität als Metrik verwendet. Diese Wahl begründet sich dadurch, dass die Eigenvektorzentralität nicht nur die direkten Verbindungen eines Knotens berücksichtigt, sondern auch die Bedeutung der Knoten, mit denen er verbunden ist. Dies ermöglicht eine nuanciertere Erfassung der Einflussstrukturen im Netzwerk.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.3	p	Zur Identifikation thematischer Cluster wird eine Community-Erkennung basierend auf der Modularität (Blondel et al., 2008) durchgeführt. Die resultierenden Cluster werden anschließend inhaltlich analysiert, um thematische Schwerpunkte zu identifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen Personen und Ideen sichtbar zu machen, die bei einer rein qualitativen Analyse möglicherweise übersehen worden wären.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.4	p	Durch diese umfassende Methodik können verschiedene Forschungsfragen adressiert werden: Es lässt sich untersuchen, welche Persönlichkeiten zu verschiedenen Zeiten besonders einflussreich im ideengeschichtlichen Diskurs waren, wie sich die Struktur des intellektuellen Netzwerks im Laufe der Zeit veränderte, welche thematischen Schwerpunkte sich in verschiedenen Perioden identifizieren lassen und wie sich historische Ereignisse und Umbrüche in der Netzwerkstruktur widerspiegeln.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3.1	p	Ein weiterer interessanter Aspekt zukünftiger Forschung könnte die Analyse der internationalen Einflüsse auf die russische Ideengeschichte sein. Durch die Untersuchung der erwähnten Persönlichkeiten könnten neue Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie globale intellektuelle Strömungen die russische Ideengeschichte beeinflusst haben. Diese transnationale Perspektive könnte dazu beitragen, die russische Ideengeschichte in einen breiteren globalen Kontext zu stellen und die komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen intellektuellen Traditionen zu beleuchten.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3.2	p	Darüber hinaus könnte die Analyse der Veränderungen in den Netzwerken über längere Zeiträume hinweg dazu beitragen, langfristige Trends und Muster in der ideengeschichtlichen Entwicklung zu identifizieren. Dies könnte wiederum zu einem besseren Verständnis der Mechanismen führen, die den ideengeschichtlichen Wandel antreiben, und neue Wege für die Untersuchung anderer historischer und kultureller Phänomene eröffnen. Diese Methode entspricht den Erkenntnissen von Moretti, der abstrakte Modelle für die literarische Geschichte vorschlägt und zeigt, wie die quantitative Analyse literarischer Texte neue Einsichten ermöglicht (Moretti, 2007, 91).\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Barabanov, Evgenij et al.</hi> 1976. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Samosoznanie: Sbornik statej</hi>. 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Moskva.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Berdjaev, Nikolaj et al.</hi> 1909. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vechi</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sbornik statej o russikoj intelligencii</hi>. Moskva.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Berdjaev, Nikolaj et al.</hi> 1918. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Iz glubiny: Sbornik statej o russkoj revoljucii</hi>. 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die erwähnungen von persönlichkeiten in der russischen ideengeschichtlichen literatur von der mitte des 19. jahrhunderts bis heute zu untersuchen. diese analyse zielt darauf ab, tiefere einblicke in die sozialen und intellektuellen netzwerke zu gewinnen, die die russische ideengeschichtliche entwicklung geprägt haben. indem wir die netzwerke der erwähnten persönlichkeiten analysieren, können wir besser verstehen, wie ideen und einflüsse sich über generationen hinweg verbreitet und entwickelt haben.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.1.2	p	das projekt nutzt dafür eine sammlung von 250 ideengeschichtlichen sammelbänden als korpus, das bereits teilweise im tei/xml-format annotiert wurde. diese öffentlichen streitschriften von intellektuellen haben seit dem 19. jahrhundert eine einzigartige textgattung in der russischen ideengeschichte gebildet (sapov, 2009, 15). bekannte beispiele sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">problemy idealizma</hi> (berdjaev et al., 1902), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vechi</hi> (berdjaev et al., 1909), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iz glubiny</hi> (berdjaev et al., 1918) sowie sammelbände sowjetischer dissidenten wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iz-pod glyb</hi> (solženicyn et al., 1974) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">samosoznanie</hi> (barabanov et al., 1976). diese streitschriften bieten nicht nur einen einblick in zeitkritische themen, sondern dokumentieren auch die öffentliche präsenz der autoren und autorinnen sowie ihrer ideen innerhalb und außerhalb russlands.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.1	p	die methodische grundlage dieser studie bildet die netzwerkanalyse, die sich in den letzten jahren zu einer essentiellen methode in den digital humanities entwickelt hat (fischer, skorinkin, 2021, 517). die analyse wird mit dem software-tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gephi</hi> (bastian et al., 2009) durchgeführt. bei der vorverarbeitung der daten wurden die erwähnungen von persönlichkeiten im text durch die verwendung der tei p5 richtlinien (tei consortium, 2024) im xml-format annotiert. diese annotationen verlinken die erwähnten persönlichkeiten mit wikidata-einträgen, was eine eindeutige identifizierung und zusätzliche kontextualisierung ermöglicht.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.2	p	die netzwerkkonstruktion bildet den nächsten wichtigen schritt. hierbei wird jede erwähnte persönlichkeit als ein knoten im netzwerk dargestellt. die verbindungen (kanten) zwischen diesen knoten entstehen durch gemeinsame erwähnungen innerhalb eines artikels in einem sammelband. um potenzielle thematische Ähnlichkeiten zwischen den einzelnen artikeln aufzuzeigen, werden auch die erwähnungen derselben persönlichkeiten innerhalb des gesamten sammelbandes durch kanten verbunden. diese Ähnlichkeitsmetrik basiert auf dem konzept der kozitation, wonach zwei artikel, die stark überlappende referenzen aufweisen, mit hoher wahrscheinlichkeit ein verwandtes thema behandeln (bu et al., 2018, 276). zur identifikation zentraler akteure wird die eigenvektorzentralität als metrik verwendet. diese wahl begründet sich dadurch, dass die eigenvektorzentralität nicht nur die direkten verbindungen eines knotens berücksichtigt, sondern auch die bedeutung der knoten, mit denen er verbunden ist. dies ermöglicht eine nuanciertere erfassung der einflussstrukturen im netzwerk.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.3	p	zur identifikation thematischer cluster wird eine community-erkennung basierend auf der modularität (blondel et al., 2008) durchgeführt. die resultierenden cluster werden anschließend inhaltlich analysiert, um thematische schwerpunkte zu identifizieren. dieser ansatz ermöglicht es, zusammenhänge zwischen personen und ideen sichtbar zu machen, die bei einer rein qualitativen analyse möglicherweise übersehen worden wären.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.2.4	p	durch diese umfassende methodik können verschiedene forschungsfragen adressiert werden: es lässt sich untersuchen, welche persönlichkeiten zu verschiedenen zeiten besonders einflussreich im ideengeschichtlichen diskurs waren, wie sich die struktur des intellektuellen netzwerks im laufe der zeit veränderte, welche thematischen schwerpunkte sich in verschiedenen perioden identifizieren lassen und wie sich historische ereignisse und umbrüche in der netzwerkstruktur widerspiegeln.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3.1	p	ein weiterer interessanter aspekt zukünftiger forschung könnte die analyse der internationalen einflüsse auf die russische ideengeschichte sein. durch die untersuchung der erwähnten persönlichkeiten könnten neue erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie globale intellektuelle strömungen die russische ideengeschichte beeinflusst haben. diese transnationale perspektive könnte dazu beitragen, die russische ideengeschichte in einen breiteren globalen kontext zu stellen und die komplexen wechselwirkungen zwischen verschiedenen intellektuellen traditionen zu beleuchten.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:1.3.2	p	darüber hinaus könnte die analyse der veränderungen in den netzwerken über längere zeiträume hinweg dazu beitragen, langfristige trends und muster in der ideengeschichtlichen entwicklung zu identifizieren. dies könnte wiederum zu einem besseren verständnis der mechanismen führen, die den ideengeschichtlichen wandel antreiben, und neue wege für die untersuchung anderer historischer und kultureller phänomene eröffnen. diese methode entspricht den erkenntnissen von moretti, der abstrakte modelle für die literarische geschichte vorschlägt und zeigt, wie die quantitative analyse literarischer texte neue einsichten ermöglicht (moretti, 2007, 91).\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">barabanov, evgenij et al.</hi> 1976. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">samosoznanie: sbornik statej</hi>. n’ju-jork.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bastian, mathieu, sebastien heymann and mathieu jacomy</hi>. 2009. “gephi: an open source software for exploring and manipulating networks.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">international aaai conference on weblogs and social media.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">berdjaev, nikolaj et al.</hi> 1902. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">problemy idealizma</hi>. moskva.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">berdjaev, nikolaj et al.</hi> 1909. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vechi</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sbornik statej o russikoj intelligencii</hi>. moskva.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">berdjaev, nikolaj et al.</hi> 1918. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iz glubiny: sbornik statej o russkoj revoljucii</hi>. moskva.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">blondel, vincent d., jean-loup guillaume, renaud lambiotte and etienne lefebvre</hi>. 2008. “fast unfolding of communities in large networks.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of statistical mechanics: theory and experiment</hi>, 2008 (10), p1000. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.48550/arxiv.0803.0476\">https://doi.org/10.48550/arxiv.0803.0476</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bu, y., b. wang, w. huang, s. che and y. huang</hi>. 2018. “using the appearance of citations in full text on author co-citation analysis.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scientometrics</hi>, 116, 275–289. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s11192-018-2757-z\">https://doi.org/10.1007/s11192-018-2757-z</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">fischer, frank and daniil skorinkin</hi>. 2021. “social network analysis in russian literary studies.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the palgrave handbook of digital russia studies</hi>, 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rend=\"italic\">iz-pod glyb: sbornik statej</hi>. pariž.\nurn:cts:dhd:2025.schwindt_mark_netzwerkanalyse_von_erw_hnungen_der_pers_nlich:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">tei consortium, eds</hi>. 2024. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">tei p5: guidelines for electronic text encoding and interchange.</hi> 4.8.0. 2024-07-08. tei consortium. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.tei-c.org/guidelines/p5/\">http://www.tei-c.org/guidelines/p5/</ref> (2024-07-21).'),('urn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:','urn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1.1	p	Creative signs can be observed in literary and non-literary genres. Computational Linguistics and DH, however, often expect a poetic function of linguistic creativity. They tend to equate it with figurative language (Gervás 2010) or “foregrounding”, a deviation from the linguistic norm or an aspect of the text brought to the fore through repetition or parallelism (see (Simpson 2014: 50; Peer et al. 2021). This conflation limits the concept of creativity to artistic genres. Following Runco and Jaeger (2012), in the presented project we therefore conceptualize the creativity of a sign as its originality and effectiveness across genres.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1.2	p	Using data-driven metrics and models, we operationalize linguistic creativity by disentangling originality at the level of the sign from literariness, defined as “density of specific textual features that create linguistic foregrounding” by Appel et al. (2021: 177) and from success at the level of usage, i.e. perception and evaluation by the actors in the discourse domain. This approach considers how readers’ perceptions of creativity depend on genres and their internal conventions and usage patterns (Steen et al. 2010).\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.2.1	p	The overall goal of the project is to explore to what extent linguistic creativity can be measured across textual genres with quantitative methods. Previous studies on creativity assessment have shown that this seemingly subjective concept can be measured by objective, text-inherent linguistic features (DiStefano, Patterson, and Beaty 2024; Jacobs and Kinder. 2022; Weinstein et al. 2022; Zedelius, Mills, and Schooler 2019). Building on lay readers’ creativity assessments of a collection of spatial descriptions obtained from both literary and non-literary texts, we approach creativity from the following perspectives:\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.1	p	At the time of the poster presentation, we will be able to report a first set of findings about linguistic creativity at the sentence-level. We are currently running a set of experts’ annotations of rhetorical devices to determine the degree of potential creativity within our data set (see Amabile 1982). In parallel, our piloting of rating studies has provided first methodological insights into how to capture lay readers’ perceptions of creativity, and is currently being expanded to our data set.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.2	p	Our methodological work tests how conceptions of conventional language use shape assessment of originality (Veale 2012: 59). When a text is perceived as literary, linguistic signs appear systematically judged as less original, even though they may have a high level of literariness. This may be a function of exposure to genres, involving predictions from holistic schemas as well as the level of specific forms. Consider the following examples from Robert Walser’s <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Geschwister Tanner </hi>[1907]:\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.3	p	(1) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Unten lag die Stadt, weit und wollüstig über die Ebene gebreitet, wie ein flimmernder, glitzernder Teppich [...]. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.4	p	(2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Stelle dir vor, die Luft wird ganz blau und warmfeucht in die Straßen hinuntersinken, der Himmel geht dann in Paris spazieren und mischt sich unter die entzückten Menschen.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.5	p	Example (1) constitutes no strong deviation from predicted literariness in literary texts from around 1900. It might be perceived as literary, but not particularly creative—this is very likely to be different in a non-literary context. Example (2), however, is more unpredictable even in the literary domain, yet meaningful, and can thus be perceived as creative. To operationalize creativity, we therefore need to disentangle literary style from originality across genres at points in time.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.6	p	In the current phase of the project, we finetune measures to compare lay and expert readers’ creativity judgment and correlate them to stylometric features and the surprisal measures of a language model.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4.1	p	In this four-year project, next steps will be determined by the correlated measures across genres. Creativity assessment will be extended to the full text level, using feature frequencies from distinct style combined with surprisal measures to assess the degree to which a text as a holistic unit is creative and literary.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4.2	p	Presenting our multi-methodological and interdisciplinary approach to measuring linguistic creativity in texts and readers, we hope to engender a fruitful discussion with interested and knowledgeable colleagues.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.5.1	p	This research has been funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) – CRC-1646, project number 512393437, project A05.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Amabile, Teresa M.</hi> 1982. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>Social Psychology of Creativity: A Consensual Assessment Technique <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\">Journal of Personality and Social Psychology</hi> 43 (5): 997–1013. https://doi.org/10.1037/0022-3514.43.5.997.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Anderegg, Johannes.</hi> 1995. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>Stil und Stilbegriff in der neueren Literaturwissenschaft <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">”</hi>. 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London: Bloomsbury Academic.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Weinstein, Theresa J., Simon Majed Ceh, Christoph Meinel, and Mathias Benedek.</hi> 2022. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>What’s Creative About Sentences? A Computational Approach to Assessing Creativity in a Sentence Generation Task <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\">Creativity Research Journal</hi> 34 (4): 419–30. https://doi.org/10.1080/10400419.2022.2124777.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zedelius, Claire M., Caitlin Mills, and Jonathan W. Schooler.</hi> 2019. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>Beyond Subjective Judgments: Predicting Evaluations of Creative Writing from Computational Linguistic Features <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\">Behavior Research Methods</hi> 51 (2): 879–94. https://doi.org/10.3758/s13428-018-1137-1.','urn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1.1	p	creative signs can be observed in literary and non-literary genres. computational linguistics and dh, however, often expect a poetic function of linguistic creativity. they tend to equate it with figurative language (gervás 2010) or “foregrounding”, a deviation from the linguistic norm or an aspect of the text brought to the fore through repetition or parallelism (see (simpson 2014: 50; peer et al. 2021). this conflation limits the concept of creativity to artistic genres. following runco and jaeger (2012), in the presented project we therefore conceptualize the creativity of a sign as its originality and effectiveness across genres.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.1.2	p	using data-driven metrics and models, we operationalize linguistic creativity by disentangling originality at the level of the sign from literariness, defined as “density of specific textual features that create linguistic foregrounding” by appel et al. (2021: 177) and from success at the level of usage, i.e. perception and evaluation by the actors in the discourse domain. this approach considers how readers’ perceptions of creativity depend on genres and their internal conventions and usage patterns (steen et al. 2010).\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.2.1	p	the overall goal of the project is to explore to what extent linguistic creativity can be measured across textual genres with quantitative methods. previous studies on creativity assessment have shown that this seemingly subjective concept can be measured by objective, text-inherent linguistic features (distefano, patterson, and beaty 2024; jacobs and kinder. 2022; weinstein et al. 2022; zedelius, mills, and schooler 2019). building on lay readers’ creativity assessments of a collection of spatial descriptions obtained from both literary and non-literary texts, we approach creativity from the following perspectives:\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.1	p	at the time of the poster presentation, we will be able to report a first set of findings about linguistic creativity at the sentence-level. we are currently running a set of experts’ annotations of rhetorical devices to determine the degree of potential creativity within our data set (see amabile 1982). in parallel, our piloting of rating studies has provided first methodological insights into how to capture lay readers’ perceptions of creativity, and is currently being expanded to our data set.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.2	p	our methodological work tests how conceptions of conventional language use shape assessment of originality (veale 2012: 59). when a text is perceived as literary, linguistic signs appear systematically judged as less original, even though they may have a high level of literariness. this may be a function of exposure to genres, involving predictions from holistic schemas as well as the level of specific forms. consider the following examples from robert walser’s <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">geschwister tanner </hi>[1907]:\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.3	p	(1) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unten lag die stadt, weit und wollüstig über die ebene gebreitet, wie ein flimmernder, glitzernder teppich [...]. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.4	p	(2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">stelle dir vor, die luft wird ganz blau und warmfeucht in die straßen hinuntersinken, der himmel geht dann in paris spazieren und mischt sich unter die entzückten menschen.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.5	p	example (1) constitutes no strong deviation from predicted literariness in literary texts from around 1900. it might be perceived as literary, but not particularly creative—this is very likely to be different in a non-literary context. example (2), however, is more unpredictable even in the literary domain, yet meaningful, and can thus be perceived as creative. to operationalize creativity, we therefore need to disentangle literary style from originality across genres at points in time.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.3.6	p	in the current phase of the project, we finetune measures to compare lay and expert readers’ creativity judgment and correlate them to stylometric features and the surprisal measures of a language model.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4.1	p	in this four-year project, next steps will be determined by the correlated measures across genres. creativity assessment will be extended to the full text level, using feature frequencies from distinct style combined with surprisal measures to assess the degree to which a text as a holistic unit is creative and literary.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.4.2	p	presenting our multi-methodological and interdisciplinary approach to measuring linguistic creativity in texts and readers, we hope to engender a fruitful discussion with interested and knowledgeable colleagues.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:1.5.1	p	this research has been funded by the deutsche forschungsgemeinschaft (dfg, german research foundation) – crc-1646, project number 512393437, project a05.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">amabile, teresa m.</hi> 1982. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>social psychology of creativity: a consensual assessment technique <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\">journal of personality and social psychology</hi> 43 (5): 997–1013. https://doi.org/10.1037/0022-3514.43.5.997.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">anderegg, johannes.</hi> 1995. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>stil und stilbegriff in der neueren literaturwissenschaft <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">”</hi>. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">stilfragen</hi>, edited by gerhard stickel, 115–27. de gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110622515-007.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">appel, markus, david hanauer, hans hoeken, kobie van krieken, tobias richter, and josé sanders.</hi> 2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>the psychological and social effects of literariness: formal features and 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https://doi.org/10.1080/10400419.2012.650092.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">simpson, paul.</hi> 2014. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">stylistics: a resource book for students</hi>. 2nd ed. routledge. https://www.routledge.com/stylistics-a-resource-book-for-students/simpson/p/book/9780415644976.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">steen, gerard, aletta g. dorst, berenike herrmann, anna a. kaal, tina krennmayr, and trijntje pasma.</hi> 2010. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a method for linguistic metaphor identification. from mip to mipvu</hi>. vol. 14. converging evidence in language and communication research (celcr). amsterdam/philadelphia: john benjamins publishing 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https://doi.org/10.1080/10400419.2022.2124777.\nurn:cts:dhd:2025.sitter_emilie_towards_measuring_linguistic_creativity_in_lit:2.1.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">zedelius, claire m., caitlin mills, and jonathan w. schooler.</hi> 2019. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">“</hi>beyond subjective judgments: predicting evaluations of creative writing from computational linguistic features <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\">behavior research methods</hi> 51 (2): 879–94. https://doi.org/10.3758/s13428-018-1137-1.'),('urn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:','urn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.1.1	p	Datenkompetenz, die sowohl den kritischen Umgang mit Daten (von Sammeln über Verwalten bis hin zu Bewerten) als auch die Analyse und Interpretation von Daten (vgl. Ridsdale et al., 2015) umfasst, wird auch für traditionell ausgebildete Geisteswissenschaftler:innen zunehmend wichtiger. Im Berlin-Brandenburgischen Datenkompetenzzentrum QUADRIGA<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> (Buchholz et al., 2024) werden deshalb fallstudienbasierte Open Educational Resources (OER) entwickelt, die in Form von Jupyter Books (Executable Books Community, 2020) zur Verfügung stehen und sowohl die Möglichkeit der individuellen Lerndauer als auch der Interaktivität und des Assessments bieten (vgl. z.B. Chen & Asta, 2022 oder Betlem et al., 2024). Eine detaillierte Darstellung des Vorgehens zur Entwicklung der OER unternehmen Samoilova et al. (2024). Das Poster legt seinen Fokus auf die Potentiale von Jupyter Books als OER.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2.1	p	Um den verschiedenen Dimensionen der Kompetenzvermittlung gerecht zu werden, die sich von basalen technischen Fähigkeiten über methodenspezifisches Wissen bis hin zur Daten- und Methodenkritik erstrecken, orientieren sich die von QUADRIGA entwickelten OER an Fallstudien (Foran, 2001) und setzen so problembasiertes Lernen (Kay et al., 2000) ein. Das heißt, QUADRIGA geht von einer konkreten Fragestellung aus<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />. Die sich aus der Fragestellung ergebende Forschungsstudie wird basierend auf workflow-basiertem Lernen (Mischke et al., 2021) und dem Vier-Komponenten-Instructional-Design-Modell (4C/ID) (van Merriënboer, 1997) in kleinere Aufgaben zerlegt (Abb. 01). Sie dienen als Basis für die Entwicklung von Lernzielen.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2.2	p	Jede dieser Aufgaben ist in strukturell identische Komponenten unterteilt:\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.1	p	Jupyter-Book<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> ist eine Python-Bibliothek, die es erlaubt, aus einer Sammlung von Markdown-Dateien und Jupyter Notebooks eine Website zu erstellen (Jupyter Book genannt). Im Fall von QUADRIGA liegen die Dateien des Books auf GitHub, die Website der Fallstudie wird über GitHub-Pages gehostet und mittels einer GitHub-Action deployed. Dies ist sowohl in der Erstellung als auch in der Anwendung von Vorteil, da die Inhalte schnell geupdated und Fehler sowie Feedback zur Fallstudie über GitHub-Issues gemeldet werden können.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.2	p	Die Struktur des Books wird über ein Inhaltsverzeichnis hierarchisch festgelegt. Mit Hilfe dieser Struktur lassen sich die Aufgaben und ihre Komponenten gut abbilden. Wie auf der Landing-Page (Abb. 02) zu sehen, besteht die Website aus drei vertikalen Abschnitten.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.3	p	Dadurch kann die Fallstudie zum einen chronologisch durchlaufen werden, zum anderen können einzelne Aufgaben und Komponenten direkt angesteuert werden. So kann selbst ein Lernpfad im Sinne des aktiven Lernens (Markant, 2016) gewählt werden. Aufgaben, Komponenten und ihre Bestandteile können über URLs referenziert werden, was die Modularität des Books weiter erhöht.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2.1	p	Die interaktiven Komponenten werden in Jupyter Notebooks erstellt, in denen sowohl Markdown als auch Python-Code geschrieben werden kann. So können kleine UI-Elemente erzeugt werden wie die Worteingabe in Abb. 03. Zusätzlich kann das gesamte Jupyter Notebook über Google Colab<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> im Browser ausgeführt werden.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2.2	p	Markdown ermöglicht eine multimodale Gestaltung (durch Tabellen, Abbildungen, GIFs, Querverweise etc.), bibliographische Angaben werden über BibTeX erzeugt. Mittels der MyST (Markedly Structured Text) Markdown-Erweiterung lassen sich weitere UI-Elemente hinzufügen, z.B. Informationsboxen (Abb. 04). Diese Strukturierungsmöglichkeit macht Informationen leicht auffindbar (scannable) und Inhalte schnell überfliegbar (skimmable).\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.1	p	Die Realisation als Jupyter Book ermöglicht es, eine Modularisierung der Fallstudie vorzunehmen und so atomisierte Einheiten zu spezifizierten Lernzielen aus dem Feld des Datenkomptenzerwerbs zu erstellen und referenzierbar zu machen. Darüber hinaus birgt das technische Konzept von Jupyter Books die Möglichkeit, etwas zu entwickeln, was wir “scalable OER” nennen. Die dargestellte Fallstudie kann nämlich auf verschiedenen “levels of expertise” durchgeführt werden:\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.2	p	Die Modularisierbarkeit sowie die flexible Skalierbarkeit von Jupyter Books bieten das Potential, eine Vielzahl von Lernenden mit unterschiedlichem Vorwissen zu erreichen.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.3	p	Fördervermerk\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.4	p	QUADRIGA wird im Rahmen der Richtlinie Förderung von Projekten zum Aufbau von Datenkompetenzzentren in der Wissenschaft des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter Kennzeichen 16DKZ2034A, 16DKZ2034G und 16DKZ2034H gefördert.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> URL: </hi>https://www.quadriga-dk.de/ <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (letzter Zugriff am 14.11.2024)</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Vgl. dazu die textwissenschaftliche Fallstudie: <ref target=\"https://dh-network.github.io/quadriga/markdown/intro.html\">https://dh-network.github.io/quadriga/markdown/intro.html</ref>, Stand: 28.11.2024 </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> URL: <ref target=\"https://pypi.org/project/jupyter-book/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://pypi.org/project/jupyter-book/</hi> </ref> (letzter Zugriff am 15.07.2024) </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Da sich andere Ausführungsoptionen wie <ref target=\"http://mybinder.org/\">mybinder.org</ref> oder Live Coding über thebe ( <ref target=\"https://thebe.readthedocs.io/\">https://thebe.readthedocs.io/</ref>) momentan als unzuverlässig zeigen, steht nur Google Colab zur Verfügung. </note>\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Betlem, Peter, Nil Rodes, Sara Mollie Cohen und Marie Vander Kloet</hi>. 2024. \"Jupyter Book as an open online teaching environment in the geosciences: Lessons learned from Geo-SfM and Geo-UAV\". Preprint. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5194/gc-2024-6\">https://doi.org/10.5194/gc-2024-6</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Buchholz, Bettina, Ulrike Lucke, Sonja Schimmler, Jan-Hendrik Bakels, Jan Bernoth, Frank Fischer, Lena Gieseke, Matthias Grotkopp, Torsten Hiltmann, Daniel Krupka, Skadi Loist, Julia Meisner, Dennis Mischke, Robin Möser, Heike Neuroth, Vivien Petras, Juliane Schmeling, Sibylle Söring und Peer Trilcke</hi>. 2024. \"Umsetzungskonzept QUADRIGA: Berlin-Brandenburgisches Datenkompetenzzentrum für Digital Humanities, Verwaltungswissenschaft, Informatik und Informationswissenschaft\". Zenodo. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.10805016\">https://doi.org/10.5281/zenodo.10805016</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chen, Enze und Mark Asta</hi>. 2022. \"Using Jupyter Tools to Design an Interactive Textbook to Guide Undergraduate Research in Materials Informatics\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Chemical Education</hi> 99(10): 3601–3606. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c00640\">https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c00640</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Executable Books Community</hi>. 2020. \"Jupyter Book (v0.10)\". Zenodo. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.4539666\">https://doi.org/10.5281/zenodo.4539666</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Foran, John</hi>. 2001. \"The Case Method and the Interactive Classroom\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Thought & Action</hi> 17(1): 41–50.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kay, Judy, Michael Barg, Alan Fekete, Tony Greening, Owen Hollands, Jeffrey H. Kingston, und Kate Crawford</hi>. 2000. \"Problem-Based Learning for Foundation Computer Science Courses\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computer Science Education</hi> 10(2): 109–128. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1076/0899-3408(200008)10:2;1-C;FT109\">https://doi.org/10.1076/0899-3408(200008)10:2;1-C;FT109</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Markant, Douglas B., Azzurra Ruggeri, Todd M. Gureckis und Fei Xu</hi>. 2016. \"Enhanced Memory as a Common Effect of Active Learning\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mind, Brain, and Education</hi> 10 (3): 142–152. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1111/mbe.12117\">https://doi.org/10.1111/mbe.12117</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mischke, Dennis, Peer Trilcke und Henny Sluyter-Gäthje</hi>. 2021. \"Workflow-basiertes Lernen in den Geisteswissenschaften: digitale Kompetenzen forschungsnah vermitteln\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">In Bildung in der digitalen Transformation</hi>, hg. von Heinz-Werner Wollersheim, Marios Karapanos und Norbert Pengel, 190–195. Münster, New York: Waxmann. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.waxmann.com/index.php?eID=download&buchnr=4456\">https://www.waxmann.com/index.php?eID=download&buchnr=4456</ref>, letzter Zugriff: 28.11.2024.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Samoilova, Evgenia, Henny Sluyter-Gäthje, Daniil Skorinkin, Hannes Schnaitter, Peer Trilcke und Ulrike Lucke</hi>. 2024. \"Forschungsgeleitete Vermittlung von Datenkompetenz. Mediendidaktische Aufbereitung von Fallstudien zu Bildungsangeboten.\" <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">INFORMATIK 2024</hi>: 2153–2166. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18420/inf2024_187\">https://doi.org/10.18420/inf2024_187</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">van Merriënboer, Jeroen J. G.</hi>. 1997. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Training complex cognitive skills. A four-component instructional design model for technical training</hi>. Educational Technology Publ, Englewood Cliffs.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ridsdale, Chantel, James Rothwell, Mike Smit, Hossam Ali-Hassan, Michael Bliemel, Dean Irvine, Daniel Kelley, Stan Matwin und Brad Wuetherick</hi>. 2015. \"Strategies and Best Practices for Data Literacy Education Knowledge Synthesis Report\". Dalhousie University. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1922.5044\">https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1922.5044</ref>.','urn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.1.1	p	datenkompetenz, die sowohl den kritischen umgang mit daten (von sammeln über verwalten bis hin zu bewerten) als auch die analyse und interpretation von daten (vgl. ridsdale et al., 2015) umfasst, wird auch für traditionell ausgebildete geisteswissenschaftler:innen zunehmend wichtiger. im berlin-brandenburgischen datenkompetenzzentrum quadriga<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> (buchholz et al., 2024) werden deshalb fallstudienbasierte open educational resources (oer) entwickelt, die in form von jupyter books (executable books community, 2020) zur verfügung stehen und sowohl die möglichkeit der individuellen lerndauer als auch der interaktivität und des assessments bieten (vgl. z.b. chen & asta, 2022 oder betlem et al., 2024). eine detaillierte darstellung des vorgehens zur entwicklung der oer unternehmen samoilova et al. (2024). das poster legt seinen fokus auf die potentiale von jupyter books als oer.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2.1	p	um den verschiedenen dimensionen der kompetenzvermittlung gerecht zu werden, die sich von basalen technischen fähigkeiten über methodenspezifisches wissen bis hin zur daten- und methodenkritik erstrecken, orientieren sich die von quadriga entwickelten oer an fallstudien (foran, 2001) und setzen so problembasiertes lernen (kay et al., 2000) ein. das heißt, quadriga geht von einer konkreten fragestellung aus<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />. die sich aus der fragestellung ergebende forschungsstudie wird basierend auf workflow-basiertem lernen (mischke et al., 2021) und dem vier-komponenten-instructional-design-modell (4c/id) (van merriënboer, 1997) in kleinere aufgaben zerlegt (abb. 01). sie dienen als basis für die entwicklung von lernzielen.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.2.2	p	jede dieser aufgaben ist in strukturell identische komponenten unterteilt:\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.1	p	jupyter-book<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> ist eine python-bibliothek, die es erlaubt, aus einer sammlung von markdown-dateien und jupyter notebooks eine website zu erstellen (jupyter book genannt). im fall von quadriga liegen die dateien des books auf github, die website der fallstudie wird über github-pages gehostet und mittels einer github-action deployed. dies ist sowohl in der erstellung als auch in der anwendung von vorteil, da die inhalte schnell geupdated und fehler sowie feedback zur fallstudie über github-issues gemeldet werden können.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.2	p	die struktur des books wird über ein inhaltsverzeichnis hierarchisch festgelegt. mit hilfe dieser struktur lassen sich die aufgaben und ihre komponenten gut abbilden. wie auf der landing-page (abb. 02) zu sehen, besteht die website aus drei vertikalen abschnitten.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.1.3	p	dadurch kann die fallstudie zum einen chronologisch durchlaufen werden, zum anderen können einzelne aufgaben und komponenten direkt angesteuert werden. so kann selbst ein lernpfad im sinne des aktiven lernens (markant, 2016) gewählt werden. aufgaben, komponenten und ihre bestandteile können über urls referenziert werden, was die modularität des books weiter erhöht.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2.1	p	die interaktiven komponenten werden in jupyter notebooks erstellt, in denen sowohl markdown als auch python-code geschrieben werden kann. so können kleine ui-elemente erzeugt werden wie die worteingabe in abb. 03. zusätzlich kann das gesamte jupyter notebook über google colab<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> im browser ausgeführt werden.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.3.2.2	p	markdown ermöglicht eine multimodale gestaltung (durch tabellen, abbildungen, gifs, querverweise etc.), bibliographische angaben werden über bibtex erzeugt. mittels der myst (markedly structured text) markdown-erweiterung lassen sich weitere ui-elemente hinzufügen, z.b. informationsboxen (abb. 04). diese strukturierungsmöglichkeit macht informationen leicht auffindbar (scannable) und inhalte schnell überfliegbar (skimmable).\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.1	p	die realisation als jupyter book ermöglicht es, eine modularisierung der fallstudie vorzunehmen und so atomisierte einheiten zu spezifizierten lernzielen aus dem feld des datenkomptenzerwerbs zu erstellen und referenzierbar zu machen. darüber hinaus birgt das technische konzept von jupyter books die möglichkeit, etwas zu entwickeln, was wir “scalable oer” nennen. die dargestellte fallstudie kann nämlich auf verschiedenen “levels of expertise” durchgeführt werden:\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.2	p	die modularisierbarkeit sowie die flexible skalierbarkeit von jupyter books bieten das potential, eine vielzahl von lernenden mit unterschiedlichem vorwissen zu erreichen.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.3	p	fördervermerk\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:1.4.4	p	quadriga wird im rahmen der richtlinie förderung von projekten zum aufbau von datenkompetenzzentren in der wissenschaft des bundesministeriums für bildung und forschung unter kennzeichen 16dkz2034a, 16dkz2034g und 16dkz2034h gefördert.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> url: </hi>https://www.quadriga-dk.de/ <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (letzter zugriff am 14.11.2024)</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> vgl. dazu die textwissenschaftliche fallstudie: <ref target=\"https://dh-network.github.io/quadriga/markdown/intro.html\">https://dh-network.github.io/quadriga/markdown/intro.html</ref>, stand: 28.11.2024 </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> url: <ref target=\"https://pypi.org/project/jupyter-book/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://pypi.org/project/jupyter-book/</hi> </ref> (letzter zugriff am 15.07.2024) </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> da sich andere ausführungsoptionen wie <ref target=\"http://mybinder.org/\">mybinder.org</ref> oder live coding über thebe ( <ref target=\"https://thebe.readthedocs.io/\">https://thebe.readthedocs.io/</ref>) momentan als unzuverlässig zeigen, steht nur google colab zur verfügung. </note>\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">betlem, peter, nil rodes, sara mollie cohen und marie vander kloet</hi>. 2024. \"jupyter book as an open online teaching environment in the geosciences: lessons learned from geo-sfm and geo-uav\". preprint. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5194/gc-2024-6\">https://doi.org/10.5194/gc-2024-6</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">buchholz, bettina, ulrike lucke, sonja schimmler, jan-hendrik bakels, jan bernoth, frank fischer, lena gieseke, matthias grotkopp, torsten hiltmann, daniel krupka, skadi loist, julia meisner, dennis mischke, robin möser, heike neuroth, vivien petras, juliane schmeling, sibylle söring und peer trilcke</hi>. 2024. \"umsetzungskonzept quadriga: berlin-brandenburgisches datenkompetenzzentrum für digital humanities, verwaltungswissenschaft, informatik und informationswissenschaft\". zenodo. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.10805016\">https://doi.org/10.5281/zenodo.10805016</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">chen, enze und mark asta</hi>. 2022. \"using jupyter tools to design an interactive textbook to guide undergraduate research in materials informatics\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of chemical education</hi> 99(10): 3601–3606. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c00640\">https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c00640</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">executable books community</hi>. 2020. \"jupyter book (v0.10)\". zenodo. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.4539666\">https://doi.org/10.5281/zenodo.4539666</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">foran, john</hi>. 2001. \"the case method and the interactive classroom\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">thought & action</hi> 17(1): 41–50.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kay, judy, michael barg, alan fekete, tony greening, owen hollands, 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target=\"https://doi.org/10.1111/mbe.12117\">https://doi.org/10.1111/mbe.12117</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mischke, dennis, peer trilcke und henny sluyter-gäthje</hi>. 2021. \"workflow-basiertes lernen in den geisteswissenschaften: digitale kompetenzen forschungsnah vermitteln\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">in bildung in der digitalen transformation</hi>, hg. von heinz-werner wollersheim, marios karapanos und norbert pengel, 190–195. münster, new york: waxmann. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.waxmann.com/index.php?eid=download&buchnr=4456\">https://www.waxmann.com/index.php?eid=download&buchnr=4456</ref>, letzter zugriff: 28.11.2024.\nurn:cts:dhd:2025.sluyter_g_thje_henny_quadriga_fallstudien_zur_datenkompetenz:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">samoilova, evgenia, 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In the field of Natural Language Processing (NLP), computational metaphor detection (MD) has produced a wealth of approaches focusing on everyday metaphors (Ptiček and Dobša 2023). Computational literary MD, however, has received considerably less attention. In their Graph Project, Kesarwani et al. (2017) have applied rule-based and statistical machine learning approaches to an English poetry corpus. The aim of this paper is to take the field of literary MD one step further by using the NLP state-of-the-art approach of fine-tuning Large Language Models (LLMs) on the Graph project’s datasets.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> Considering the small size of the relevant datasets, the few-shot learning approach SetFit is used alongside the more established fine-tuning Transformers approach to compare their performance.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.2	p	This paper tests two assumptions:\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.3	p	1. Fine-tuning the LLM DistilBERT with the Transformers approach and the LLM all-MiniLM-L6-v2 with the SetFit approach on the Graph project’s datasets will yield better results than using the combined statistical and rule-based approach from Kesarwani et al. (2017).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.4	p	2. The SetFit approach will outperform the Transformers approach.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.5	p	The paper starts by setting out the theoretical background of MD and then explains the data, method and experimental setup used. It closes with a description of the evaluation results and a discussion.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1	div2	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1.1	p	Since the current theories and methods regarding MD come from NLP, it is beneficial to understand prevalent research in this area before focusing on the state of the field in the Digital Humanities. In most of the MD research in NLP, metaphors are understood as a mapping of a source domain like WAR to a target domain like ARGUMENT that can result in the metaphorical linguistic expression “Your claims are <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">indefensible</hi>” (Lakoff and Johnson 1980, 4). This Conceptual Metaphor Theory is used to detect conversational and novel metaphors (Ptiček and Dobša 2023).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1.2	p	Since 1975, research on MD is ongoing because “the task is not considered solved” (Dankin, Bar, and Dershowitz 2022, 125). The methodologies applied to MD have evolved with the development of computational capabilities starting with rule-based, statistical and machine learning methods (Ptiček and Dobša 2023). The current state-of-the-art method for MD involves utilizing LLMs, often derivations of the BERT model (Devlin et al. 2019), which are based on the Transformer architecture by Vaswani et al. (2017) that allows to fine-tune an existing language model on a specific downstream task like MD (Babieno et al. 2022; Li et al. 2023; Z. Song et al. 2024). Recently, prompt engineering started to be utilized for MD. Instead of labelled data this method uses task-specific formulated prompts (Jia and Li 2024). Chen et al. (2024) expanded the task to include metaphor reason in addition to detection since they found that methods focusing solely on a metaphorical versus literal distinction did not generalise well. Another recent development is to detect metaphor in multi-modal settings, such as memes, where the classification task includes both texts and images (Xu et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.1	p	In the Digital Humanities, MD focusing on literary texts is understudied. To my knowledge, there are only a handful of papers that concern themselves specifically with this task. Reinig and Rehbein (2019) proposed a supervised machine learning method for MD in German expressionist poetry, while Schneider et al. (2022) developed an unsupervised approach for Middle High German. Toker et al. (2024) used LLMs on their own Early Medieval Hebrew poetry dataset.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.2	p	In their Graph Project, Kesarwani et al. (2017) developed models to detect poetic metaphors in English, which has neither been done in NLP nor in the Digital Humanities. Diverging from the Conceptual Metaphor Theory, the authors based their metaphor definition on observations by Neuman et al. (2013), who found three metaphor types that signify their metaphoricity by different part-of-speech (POS) sequences. They focused on detecting Type I metaphors, which are comprised of a “Noun-Verb-Noun” sequence and added the sequence “Noun-Verb-Det-Noun” to this concept. An example for Type I metaphor is the sentence “As if the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">world were a taxi</hi>” (Kesarwani et al. 2017, 2).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.3	p	The authors trained and tested on four datasets: Their own PoFo (Poetry Foundation) dataset, comprising 680 sentences that include Type I metaphor scraped from the Poetry Foundation website, the benchmark datasets TroFi by Birke and Sarkar (2006) (6,435 sentences from the Wall Street Journal Corpus) and MOH by Mohammad, Shutova, and Turney (2016) (647 sentences from WordNet). Finally, they created a fourth concatenated dataset which combines PoFo, TroFi and MOH. See table 1 for an overview of sample sentences labelled “metaphorical” from each dataset.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.4	p	The methods of the Graph Project mirror the progression of methods in the NLP tradition as the authors experimented with rule-based and statistical approaches (Kesarwani et al. 2017). The F1 scores for their rule-based and machine learning models were 0.669 for PoFo, 0.827 for TroFi, 0.779 for MOH and 0.781 for the concatenated dataset. Tanasescu, Kesarwani, and Inkpen (2018) used deep learning with convolutional neural networks on the concatenated dataset and reached an F1 score of 0.833. Since fine-tuning LLMs proved to be a very successful approach in recent NLP research (e.g., a F1 score of 0.944 on TroFi by Ma et al. 2021), this paper tests whether this method will improve the MD performance on the Graph project’s datasets.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.1	p	Based on the assumption that the metaphoricity of a word stems from the context of the whole sentence rather than a single aspect word or POS sequence, I define MD as a sentence-level classification problem, where each sentence within the four datasets is labelled as either “metaphorical” or “literal” (Ma et al. 2021). This approach differs from Kesarwani et al. (2017), who annotate metaphor on a token level. For preprocessing, I reused the cleaned versions of the TroFi and MOH datasets by Su et al. (2020) due to a lack of clear preprocessing information from the Graph project and used the original version of PoFo by Kesarwani et al. In the concatenated dataset there are more literal than metaphorical sentences since it consists of 75% of sentences belonging to TroFi, which suffers from label imbalance, having about 12% more literal than metaphorical examples (figure 1).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.2	p	The first method to improve the MD performance is fine-tuning the four datasets on the Transformer-based pre-trained LLM DistilBERT (Sanh et al. 2019), which is an efficient variant of BERT. This model is smaller and faster while maintaining 97% of BERTs performance. The training for this Transformers approach is threefold: The model-specific tokenizer maps the dataset’s text tokens to indexes, the transformer converts these indexes to contextual embeddings and the pre-trained head is fine-tuned on the MD task (Wolf et al. 2020). The fine-tuning procedure consisted of training with 70% of the data and evaluating with the remaining 30% for each dataset. For hyperparameters, the batch size of 32, the learning rate of 2e-5 and 5 training-epochs yielded best results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.3	p	Since Transformer LLMs require fine-tuning on relatively large datasets which is a challenge for literary metaphor datasets, as can be seen from the sizes of the Graph Project’s datasets, this paper also employs the SetFit framework (Tunstall et al. 2022). It is designed for few-shot learning, that is, learning with a small number of labelled examples. SetFit operates in two steps: It generates sentence pairs, thereby enlarging the dataset significantly, and then fine-tunes embeddings of these sentences to create a sentence transformer embedding model. Then the dataset is used to train a logistic regression classifier using the fine-tuned embeddings to predict the right labels. The impact of the Sentence Transformer on the dataset size is immense: From 441 samples of the PoFo train dataset, SetFit generated 98366 unique pairs. The all-MiniLM-L6-v2 Sentence Transformer model is used within this framework because it is 5 times faster than larger models while maintaining comparable performance (Reimers et al. 2019). For implementation, the same test-train split ratio, seed and hyperparameters are used as for the Transformers implementation to maintain comparability.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.4.1	p	Figure 2 presents the evaluation results of fine-tuning with the Transformers and SetFit methods on the MD task at sentence-level. All reported results are from evaluating the fine-tuned models on the test splits. At least one of the LLM fine-tuning approaches proposed in this paper outperformed the baseline on all datasets except for TroFi. For PoFo there was a significant performance increase of 12.41% with SetFit (F1 0.752) and 2.84% with Transformers (F1 0.688). The MOH dataset displayed an F1 score of 0.785 with the Transformers approach (0.77% increase). The SetFit approach demonstrated a significant improvement with an F1 score of 0.862 (10.37% increase) on the concatenated dataset. However, the TroFi dataset performed much better with the rule-based and statistical method, surpassing SetFit by 22.25%. As for the comparison of Transformers with SetFit, SetFit achieved better performance on PoFo, TroFi and the concatenated dataset, while Transformers gave better results on the MOH dataset. Overall, no method excelled across all datasets, although the LLM approaches generally performed better.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.1	p	The promising results indicate the potential of fine-tuning LLMs for literary MD in general and using the SetFit method for small datasets in particular. The concatenated dataset\'s heterogeneity and diversity in sentence length and number, complexity, and metaphor domains provided broader contextual information, explaining its high F1 score. Despite these positive outcomes fine-tuning did not achieve better performance on TroFi.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.2	p	TroFi’s suboptimal performance could stem from training difficulty caused by the sentence-level approach and label imbalance. However, these arguments can be refuted by TroFi’s substantial representation in the concatenated dataset (75.1%, table 1), which showed exceptionally good results. Thus, TroFi’s characteristics must have significantly contributed to these positive results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.3	p	The chosen LLM models might also contribute to the low result. Being condensed models, DistilBERT and all-Mini-LM-L6-v6 are useful for initial experiments but might not generalise well on a domain-specific task like MD. Using SetFit on a state-of-the-art Sentence Transformer model like all-mpnet-base-v2 (Song et al. 2020) may help improve results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.4	p	However, the core difficulty of finding concrete explanations for the poor TroFi results and the excellent concatenated dataset and PoFo results is the interpretability limitation of LLMs due to their “black-box” nature. Contrary to statistical machine learning approaches, no information is provided about which features contribute most to the classification task during LLM fine-tuning, making the reasoning behind the model’s classification result not entirely comprehensible (Dobson 2023, 431). This is especially concerning for the Digital Humanities, where understanding the domain is just as important as raw performance. Ablation techniques and visualisations of attention weights could help understanding how model output was created.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.1	p	This paper contributed to the understudied task of literary MD by applying state-of-the-art NLP methodology, like fine-tuning the Transformer model DistilBERT and few-shot learning with the Sentence Transformer approach, on four literary metaphor datasets. Metaphor was defined quite narrowly as consisting of one of two specific POS sequences. The evaluation baseline was the combined rule-based and statistical approach of Kesarwani et al. (2017).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.2	p	The results demonstrate performance increases in F1 score for the fine-tuning approach over the baseline and even more so for the SetFit methods, especially for PoFo (12.41% increase) and the concatenated dataset (10.37% increase). However, improvement was not observed for the TroFi dataset, which could stem from sentence complexity and label imbalance or from small model sizes.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.3	p	These findings emphasise that while the current practise of fine-tuning LLMs for linguistic MD can also yield good results for literary MD and that SetFit is a valuable tool for small datasets, these methods do not guarantee improved performance. Due to the black-box nature of LLMs they might not be the right tool for literary scholars, who prioritise interpretability.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.4	p	Further work needs to be performed to establish whether larger models could optimise the work done in this paper. Future studies on literary MD could focus on creating larger datasets with different kinds of metaphors or employ prompt engineering. The fine-tuned models could be deployed to build interactive tools for teaching and studying metaphors in educational settings.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> The code, datasets and outputs for this paper are publicly available on GitHub: <ref target=\"https://github.com/ma-spie/LLM_metaphor_detection\">https://github.com/ma-spie/LLM_metaphor_detection</ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> While judging result comparability it should be noted that this paper introduced variations in dataset setup compared to the approach by Kesarwani et al. (2017). </note>\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Babieno, Mateusz, Masashi Takeshita, Dusan Radisavljevic, Rafal Rzepka, and Kenji Araki</hi>. 2022. “Miss Roberta Wilde: Metaphor Identification Using Masked Language Model with Wiktionary Lexical Definitions.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Applied Sciences</hi> 12 (2081). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3390/app12042081\">https://doi.org/10.3390/app12042081</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Birke, Julia, and Anoop Sarkar</hi>. 2006. “A Clustering Approach for Nearly Unsupervised Recognition of Nonliteral Language.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">11th Conference of the European chapter of the association for computational linguistics</hi>, 329–36. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://aclanthology.org/E06-1042\">https://aclanthology.org/E06-1042</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chen, Puli, Cheng Yang, and Qingbao Huang</hi>. “Merely Judging Metaphor Is Not Enough: Research on Reasonable Metaphor Detection.” In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024</hi>, edited by Yaser Al-Onaizan, Mohit Bansal, and Yun-Nung Chen, 5850–60. 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Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://aclanthology.org/volumes/W17-22/\">https://aclanthology.org/volumes/W17-22</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lakoff, George, and Mark Johnson</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Metaphors we live by</hi>. 1980. 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Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6\">https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Xu, Yanzhi, Yueying Hua, Shichen Li, and Zhongqing Wang</hi>. “Exploring Chain-of-Thought for Multi-Modal Metaphor Detection.” In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)</hi>, edited by Lun-Wei Ku, Andre Martins, and Vivek Srikumar, 91–101. Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.6\">https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.6</ref>. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />','urn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.1	p	the study of literary metaphors plays an integral part in literature-focused disciplines within the humanities. in the field of natural language processing (nlp), computational metaphor detection (md) has produced a wealth of approaches focusing on everyday metaphors (ptiček and dobša 2023). computational literary md, however, has received considerably less attention. in their graph project, kesarwani et al. (2017) have applied rule-based and statistical machine learning approaches to an english poetry corpus. the aim of this paper is to take the field of literary md one step further by using the nlp state-of-the-art approach of fine-tuning large language models (llms) on the graph project’s datasets.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> considering the small size of the relevant datasets, the few-shot learning approach setfit is used alongside the more established fine-tuning transformers approach to compare their performance.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.2	p	this paper tests two assumptions:\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.3	p	1. fine-tuning the llm distilbert with the transformers approach and the llm all-minilm-l6-v2 with the setfit approach on the graph project’s datasets will yield better results than using the combined statistical and rule-based approach from kesarwani et al. (2017).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.4	p	2. the setfit approach will outperform the transformers approach.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.1.5	p	the paper starts by setting out the theoretical background of md and then explains the data, method and experimental setup used. it closes with a description of the evaluation results and a discussion.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1	div2	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1.1	p	since the current theories and methods regarding md come from nlp, it is beneficial to understand prevalent research in this area before focusing on the state of the field in the digital humanities. in most of the md research in nlp, metaphors are understood as a mapping of a source domain like war to a target domain like argument that can result in the metaphorical linguistic expression “your claims are <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">indefensible</hi>” (lakoff and johnson 1980, 4). this conceptual metaphor theory is used to detect conversational and novel metaphors (ptiček and dobša 2023).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.1.2	p	since 1975, research on md is ongoing because “the task is not considered solved” (dankin, bar, and dershowitz 2022, 125). the methodologies applied to md have evolved with the development of computational capabilities starting with rule-based, statistical and machine learning methods (ptiček and dobša 2023). the current state-of-the-art method for md involves utilizing llms, often derivations of the bert model (devlin et al. 2019), which are based on the transformer architecture by vaswani et al. (2017) that allows to fine-tune an existing language model on a specific downstream task like md (babieno et al. 2022; li et al. 2023; z. song et al. 2024). recently, prompt engineering started to be utilized for md. instead of labelled data this method uses task-specific formulated prompts (jia and li 2024). chen et al. (2024) expanded the task to include metaphor reason in addition to detection since they found that methods focusing solely on a metaphorical versus literal distinction did not generalise well. another recent development is to detect metaphor in multi-modal settings, such as memes, where the classification task includes both texts and images (xu et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.1	p	in the digital humanities, md focusing on literary texts is understudied. to my knowledge, there are only a handful of papers that concern themselves specifically with this task. reinig and rehbein (2019) proposed a supervised machine learning method for md in german expressionist poetry, while schneider et al. (2022) developed an unsupervised approach for middle high german. toker et al. (2024) used llms on their own early medieval hebrew poetry dataset.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.2	p	in their graph project, kesarwani et al. (2017) developed models to detect poetic metaphors in english, which has neither been done in nlp nor in the digital humanities. diverging from the conceptual metaphor theory, the authors based their metaphor definition on observations by neuman et al. (2013), who found three metaphor types that signify their metaphoricity by different part-of-speech (pos) sequences. they focused on detecting type i metaphors, which are comprised of a “noun-verb-noun” sequence and added the sequence “noun-verb-det-noun” to this concept. an example for type i metaphor is the sentence “as if the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">world were a taxi</hi>” (kesarwani et al. 2017, 2).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.3	p	the authors trained and tested on four datasets: their own pofo (poetry foundation) dataset, comprising 680 sentences that include type i metaphor scraped from the poetry foundation website, the benchmark datasets trofi by birke and sarkar (2006) (6,435 sentences from the wall street journal corpus) and moh by mohammad, shutova, and turney (2016) (647 sentences from wordnet). finally, they created a fourth concatenated dataset which combines pofo, trofi and moh. see table 1 for an overview of sample sentences labelled “metaphorical” from each dataset.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.2.2.4	p	the methods of the graph project mirror the progression of methods in the nlp tradition as the authors experimented with rule-based and statistical approaches (kesarwani et al. 2017). the f1 scores for their rule-based and machine learning models were 0.669 for pofo, 0.827 for trofi, 0.779 for moh and 0.781 for the concatenated dataset. tanasescu, kesarwani, and inkpen (2018) used deep learning with convolutional neural networks on the concatenated dataset and reached an f1 score of 0.833. since fine-tuning llms proved to be a very successful approach in recent nlp research (e.g., a f1 score of 0.944 on trofi by ma et al. 2021), this paper tests whether this method will improve the md performance on the graph project’s datasets.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.1	p	based on the assumption that the metaphoricity of a word stems from the context of the whole sentence rather than a single aspect word or pos sequence, i define md as a sentence-level classification problem, where each sentence within the four datasets is labelled as either “metaphorical” or “literal” (ma et al. 2021). this approach differs from kesarwani et al. (2017), who annotate metaphor on a token level. for preprocessing, i reused the cleaned versions of the trofi and moh datasets by su et al. (2020) due to a lack of clear preprocessing information from the graph project and used the original version of pofo by kesarwani et al. in the concatenated dataset there are more literal than metaphorical sentences since it consists of 75% of sentences belonging to trofi, which suffers from label imbalance, having about 12% more literal than metaphorical examples (figure 1).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.2	p	the first method to improve the md performance is fine-tuning the four datasets on the transformer-based pre-trained llm distilbert (sanh et al. 2019), which is an efficient variant of bert. this model is smaller and faster while maintaining 97% of berts performance. the training for this transformers approach is threefold: the model-specific tokenizer maps the dataset’s text tokens to indexes, the transformer converts these indexes to contextual embeddings and the pre-trained head is fine-tuned on the md task (wolf et al. 2020). the fine-tuning procedure consisted of training with 70% of the data and evaluating with the remaining 30% for each dataset. for hyperparameters, the batch size of 32, the learning rate of 2e-5 and 5 training-epochs yielded best results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.3.3	p	since transformer llms require fine-tuning on relatively large datasets which is a challenge for literary metaphor datasets, as can be seen from the sizes of the graph project’s datasets, this paper also employs the setfit framework (tunstall et al. 2022). it is designed for few-shot learning, that is, learning with a small number of labelled examples. setfit operates in two steps: it generates sentence pairs, thereby enlarging the dataset significantly, and then fine-tunes embeddings of these sentences to create a sentence transformer embedding model. then the dataset is used to train a logistic regression classifier using the fine-tuned embeddings to predict the right labels. the impact of the sentence transformer on the dataset size is immense: from 441 samples of the pofo train dataset, setfit generated 98366 unique pairs. the all-minilm-l6-v2 sentence transformer model is used within this framework because it is 5 times faster than larger models while maintaining comparable performance (reimers et al. 2019). for implementation, the same test-train split ratio, seed and hyperparameters are used as for the transformers implementation to maintain comparability.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.4.1	p	figure 2 presents the evaluation results of fine-tuning with the transformers and setfit methods on the md task at sentence-level. all reported results are from evaluating the fine-tuned models on the test splits. at least one of the llm fine-tuning approaches proposed in this paper outperformed the baseline on all datasets except for trofi. for pofo there was a significant performance increase of 12.41% with setfit (f1 0.752) and 2.84% with transformers (f1 0.688). the moh dataset displayed an f1 score of 0.785 with the transformers approach (0.77% increase). the setfit approach demonstrated a significant improvement with an f1 score of 0.862 (10.37% increase) on the concatenated dataset. however, the trofi dataset performed much better with the rule-based and statistical method, surpassing setfit by 22.25%. as for the comparison of transformers with setfit, setfit achieved better performance on pofo, trofi and the concatenated dataset, while transformers gave better results on the moh dataset. overall, no method excelled across all datasets, although the llm approaches generally performed better.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.1	p	the promising results indicate the potential of fine-tuning llms for literary md in general and using the setfit method for small datasets in particular. the concatenated dataset\'s heterogeneity and diversity in sentence length and number, complexity, and metaphor domains provided broader contextual information, explaining its high f1 score. despite these positive outcomes fine-tuning did not achieve better performance on trofi.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" />\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.2	p	trofi’s suboptimal performance could stem from training difficulty caused by the sentence-level approach and label imbalance. however, these arguments can be refuted by trofi’s substantial representation in the concatenated dataset (75.1%, table 1), which showed exceptionally good results. thus, trofi’s characteristics must have significantly contributed to these positive results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.3	p	the chosen llm models might also contribute to the low result. being condensed models, distilbert and all-mini-lm-l6-v6 are useful for initial experiments but might not generalise well on a domain-specific task like md. using setfit on a state-of-the-art sentence transformer model like all-mpnet-base-v2 (song et al. 2020) may help improve results.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.5.4	p	however, the core difficulty of finding concrete explanations for the poor trofi results and the excellent concatenated dataset and pofo results is the interpretability limitation of llms due to their “black-box” nature. contrary to statistical machine learning approaches, no information is provided about which features contribute most to the classification task during llm fine-tuning, making the reasoning behind the model’s classification result not entirely comprehensible (dobson 2023, 431). this is especially concerning for the digital humanities, where understanding the domain is just as important as raw performance. ablation techniques and visualisations of attention weights could help understanding how model output was created.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.1	p	this paper contributed to the understudied task of literary md by applying state-of-the-art nlp methodology, like fine-tuning the transformer model distilbert and few-shot learning with the sentence transformer approach, on four literary metaphor datasets. metaphor was defined quite narrowly as consisting of one of two specific pos sequences. the evaluation baseline was the combined rule-based and statistical approach of kesarwani et al. (2017).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.2	p	the results demonstrate performance increases in f1 score for the fine-tuning approach over the baseline and even more so for the setfit methods, especially for pofo (12.41% increase) and the concatenated dataset (10.37% increase). however, improvement was not observed for the trofi dataset, which could stem from sentence complexity and label imbalance or from small model sizes.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.3	p	these findings emphasise that while the current practise of fine-tuning llms for linguistic md can also yield good results for literary md and that setfit is a valuable tool for small datasets, these methods do not guarantee improved performance. due to the black-box nature of llms they might not be the right tool for literary scholars, who prioritise interpretability.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:1.6.4	p	further work needs to be performed to establish whether larger models could optimise the work done in this paper. future studies on literary md could focus on creating larger datasets with different kinds of metaphors or employ prompt engineering. the fine-tuned models could be deployed to build interactive tools for teaching and studying metaphors in educational settings.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> the code, datasets and outputs for this paper are publicly available on github: <ref target=\"https://github.com/ma-spie/llm_metaphor_detection\">https://github.com/ma-spie/llm_metaphor_detection</ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> while judging result comparability it should be noted that this paper introduced variations in dataset setup compared to the approach by kesarwani et al. (2017). </note>\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">babieno, mateusz, masashi takeshita, dusan radisavljevic, rafal rzepka, and kenji araki</hi>. 2022. “miss roberta wilde: metaphor identification using masked language model with wiktionary lexical definitions.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">applied sciences</hi> 12 (2081). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3390/app12042081\">https://doi.org/10.3390/app12042081</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">birke, julia, and anoop sarkar</hi>. 2006. “a clustering approach 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target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.336\">https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.336</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dankin, lena, kfir bar, and nachum dershowitz</hi>. 2022. “can yes-no question-answering models be useful for few-shot metaphor detection?” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 3rd workshop on figurative language processing (flp)</hi>, edited by debanjan ghosh, beata beigman klebanov, smaranda muresan, anna feldman, soujanya poria, and tuhin chakrabarty, 125–30. stroudsburg, pa, usa: association for computational linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2022.flp-1.17\">https://doi.org/10.18653/v1/2022.flp-1.17</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.5	bibl	<hi 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target=\"https://doi.org/10.1007/s42803-023-00075-w\">https://doi.org/10.1007/s42803-023-00075-w</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jia, kaidi, and rongsheng li</hi>. 2024. “enhancing metaphor detection through soft labels and target word prediction.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">31st conference on neural information processing systems</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://arxiv.org/pdf/2403.18253\">http://arxiv.org/pdf/2403.18253</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kesarwani, vaibhav, diana inkpen, stan szpakowicz, and chris tanasescu</hi>. 2017. “metaphor detection in a poetry corpus.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the joint sighum workshop on 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2020.figlang-1.4\">https://doi.org/10.18653/v1/2020.figlang-1.4</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">tanasescu, chris, vaibhav kesarwani, and diana inkpen</hi>. 2018. “metaphor detection by deep learning and the place of poetic metaphor in digital humanities.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the thirty-first international flairs conference</hi>, 122–27. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://aaai.org/papers/122-flairs-2018-17704/\">https://aaai.org/papers/122-flairs-2018-17704</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">toker, michael, oren mishali, ophir münz-manor, benny kimelfeld, and yonatan belinkov</hi>. 2024. “a dataset for metaphor 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usa: association for computational linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6\">https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6</ref>.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_literary_metaphor_detection_with_llm_fine_t:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">xu, yanzhi, yueying hua, shichen li, and zhongqing wang</hi>. “exploring chain-of-thought for multi-modal metaphor detection.” in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 62nd annual meeting of the association for computational linguistics (volume 1: long papers)</hi>, edited by lun-wei ku, andre martins, and vivek srikumar, 91–101. stroudsburg, pa, usa: association for computational linguistics. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.6\">https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.6</ref>. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />'),('urn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:','urn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.1	p	Auf dem Gebiet der digitalen Edition von literarischen Übersetzungen sind bislang noch sehr wenige Ansätze einer spezifischen Konzeptionalisierung vorhanden. Gab es schon für Druckeditionen kaum eine Theoriebildung zu dieser Editionsform (Plachta und Woesler 2002) oder Beispiele für eine adäquate Umsetzung<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> – sofern dies hier angesichts der medialen Beschränkungen überhaupt möglich war –, so sucht man auch auf dem Feld der digitalen Texterschließung und -edition bis heute vergeblich nach entsprechenden Modellen oder Beispielen. Erste Ansätze für eine fortlaufende Forschungsdiskussion bietet der Band <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises: Kontext – Geschichte – Edition</hi> (Bamberg, Jansohn und Knödler 2023) – das Format der digitalen Übersetzungsedition erscheint also erstmals ‚under construction‘.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.2	p	Das Poster möchte das geplante Projekt einer digitalen Edition der Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises – unter dem Namen ‚Schlegel-Tieck‘ bekannt geworden – vorstellen. Dieses wird derzeit u.a. am Trier Center for Digital Humanities und an der Shakespeare Forschungsbibliothek der LMU München vorbereitet und konzipiert. Ziel ist es, am Beispiel dieser romantischen Übertragungen, die von 1798 bis 1833 erstmals erschienen sind, auch ein nachhaltiges Konzept für die digitale Edition von Übersetzungen zu entwickeln.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.3	p	Die Text- und Publikationsgeschichte des ‚Schlegel-Tieck‘, der neben dem Werk Goethes und Schillers lange als ‚dritter deutscher Klassiker‘ galt und die deutsche Shakespeare-Rezeption bis weit ins 20. Jahrhundert maßgeblich geprägt hat (Jansohn 2023), ist überaus komplex. Darin mag ein Grund liegen, dass es bis heute weder eine historisch-kritische Edition noch eine Studienausgabe gibt. Bei den heutigen Drucken, die auf die Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises zurückgehen, wie sie etwa noch bei Reclam zu finden sind (Jansohn 2014), handelt es sich in der Regel um nicht weiter ausgewiesene Kompilationen verschiedener Übersetzer:innen aus verschiedenen Epochen. Da in den letzten gut zehn Jahren zahlreiche Quellen zu Schlegel und Tieck erstmals erschlossen wurden (Strobel und Bamberg 2014–2021; Latifi 2018; Hölter 2014–2023, Knödler 2018), existiert inzwischen eine wichtige, ja unabdingbare Voraussetzung für eine erfolgreiche Durchführung des Projekts.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.4	p	Die geplante Übersetzungsedition möchte die Probleme der Autorschaftszuweisung des ‚Schlegel-Tieck‘ endgültig aufklären. Während August Wilhelm Schlegel die erste Ausgabe der Übersetzung von siebzehn Shakespeare-Dramen von 1797 bis 1809 allein unternahm, wurde der erste ‚Schlegel-Tieck‘ erst von 1825 bis 1833 (Shakespeare 1825–1833) gedruckt. Der Berliner Verleger Georg Andreas Reimer hatte die beiden ‚berühmten‘ romantischen Namen auf den Titel gesetzt, um sich gegen die inzwischen zahlreiche Konkurrenz der deutschen Shakespeare-Übersetzer auf dem Buchmarkt durchzusetzen. An dieser Ausgabe hatte Schlegel jedoch so gut wie keinen aktiven Anteil mehr, und auch Tieck fungierte nicht als Übersetzer. Vielmehr ließ er seine Tochter Dorothea Tieck und den Schriftsteller Wolf von Baudissin die von Schlegel noch nicht übersetzten Dramen übertragen – Ludwig Tieck selbst brachte sich nur als Berater ein und ‚korrigierte‘ zudem Schlegels Übersetzungen, die in der Ausgabe wiederabgedruckt wurden. Als Schlegel davon erfuhr, war er darüber sehr empört und forderte von Reimer, die Änderungen in den folgenden Auflagen wieder zurückzunehmen (August Wilhelm Schlegel an Georg Andreas Reimer 1825). In späteren Nachdrucken zu Lebzeiten der Übersetzer:innen wurde sodann immer wieder in die Texte eingegriffen.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.5	p	Bei der Konzeption einer digitalen Edition der romantischen Shakespeare-Übersetzungen geht es zunächst darum zu erarbeiten, wie mit der Fülle an Texten – Ausgangstexten, Übersetzungen, Revisionen, mit Manuskripten und mit Drucken –, aber auch mit den Co-Autorschaften umgegangen werden kann. Sodann stellt sich die Frage, wie eine digitale Kommentierung aussehen könnte: Wie etwa lassen sich Kommentare zum interlingualen Transfer und zu den jeweiligen Übersetzungsprinzipien modellieren und sodann in einem entsprechenden UX-Design darstellen und für die Nutzer:innen abrufen? Und wie lässt sich eine konsistente Datenmodellierung für die verschiedenen Übersetzungsfassungen entwickeln – wie muss diese im Hinblick auf die Textsorte Übersetzung gegenüber konventionellen Werkausgaben modifiziert werden (vgl. ausführlich zum Datenmodell und einem darauf aufbauenden möglichen UX-Design für die romantischen Shakespeare-Übersetzungen Schlegels und des Tieck-Kreises: Bamberg und Burch 2023: 313-323)?\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.6	p	Die Transkription und Annotation der digitalen Faksimiles erfolgt mit dem Werkzeug <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Transcribo</hi> (o.J.) (Abb. 1). Damit lassen sich textgenetische Merkmale wie Autoränderungen, Materialbeschreibungen und textkritische Erläuterungen erfassen. Mit dem Werkzeug <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Comparo </hi>(o.J.) werden im Anschluss Variantensynopsen erstellt. Den Nutzer:innen der Editionsoberfläche eröffnet sich dadurch die Möglichkeit, neben bloßen Text- und Faksimileansichten stellengenaue Synopsen verschiedener Fassungen auszuwählen und gezielt zu explorieren (Abb. 2).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.7	p	Das Poster möchte ein erstes Datenmodell für die digitale Edition der Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises präsentieren und vorstellen, welche Tools dabei zum Einsatz kommen. Da sich das Projekt in einer frühen Phase befindet, liegt der Fokus zunächst auf Vorüberlegungen und offenen Fragen. So soll das Poster die grundlegenden Ideen, theoretischen Ansätze und Herausforderungen des Vorhabens skizzieren, die die Datenmodellierung, Kommentierung und das UX-Design betreffen. Es möchte folglich auch schon beispielhaft demonstrieren, wie die Edition im Frontend aussehen und genutzt werde könnte. Das entworfene Konzept soll dabei auch modellbildend für künftige digitale Übersetzungseditionen sein.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Ein gelungenes Beispiel findet sich in der Marburger Büchner Ausgabe: Büchner 2007. </note>\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">August Wilhelm Schlegel an Georg Andreas Reimer</hi>. 1825. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">August Wilhelm Schlegel: Digitale Edition der Korrespondenz, </hi>hg. v. Jochen Strobel und Claudia Bamberg. 2014–2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://august-wilhelm-schlegel.de/version-01-22/briefid/683\">https://august-wilhelm-schlegel.de/version-01-22/briefid/683</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bamberg, Claudia, Christa Jansohn und Stefan Knödler</hi>. 2023. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises: Kontext – Geschichte – Edition</hi>. Berlin, Boston: De Gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419%20\">https://doi.org/10.1515/9783111017419</ref> (zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bamberg, Claudia und Thomas Burch</hi>. 2023. „Hamlet – digital ediert“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises: Kontext – Geschichte – Edition</hi>, hg. v. Claudia Bamberg, Christa Jansohn und Stefan Knödler: 299-323. Berlin, Boston: De Gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419-020\" xml:space=\"preserve\">https://doi.org/10.1515/9783111017419-020 </ref>(zugegriffen 26. November 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Büchner, Georg</hi>. 2007. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sämtliche Schriften. Historisch-kritische Ausgabe mit Quellendokumentation und Kommentar (Marburger Ausgabe)</hi>. Im Auftrag der Akademie der Wissenschaften und der Literatur, Mainz, hg. v. Burghard Dedner und Thomas Michael Mayer, [seit 2005:] hg. v. Burkhard Dedner, mitbegründet von Thomas Michael Mayer. 10. Bde. Darmstadt 2000-2013. Bd. 4: Übersetzungen, hg. v. Burkhard Dedner unter Mitarbeit von Arnd Beise, Gerald Funk, Ingrid Rehme und Eva-Maria Vering. Darmstadt: Wissenschaftliche Buchgesellschaft.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Comparo. o.J.</hi> Kompetenzzentrum – Trier Center for Digital Humanities (TCDH). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/comparo\">https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/comparo</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hölter, Achim</hi>. 2014ff. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Ludwig Tiecks Bibliothek. Anatomie einer romantisch-komparatistischen Büchersammlung. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tieck-bibliothek.univie.ac.at\">https://tieck-bibliothek.univie.ac.at</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jansohn, Christa</hi>. 2014. „[Rez. zu:] William Shakespeare: King Henry IV – König Heinrich IV. Englisch / Deutsch. P. 1 und P. 2. 2 Bde. Hrsg. v. Holger Klein“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Arbeiten aus Anglistik und Amerikanistik</hi> 39/2: 195-203.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jansohn, Christa</hi>. 2023. „Die Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises: Prolegomena zu einigen zukünftigen Forschungsaufgaben“. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Shakespeare-Übersetzungen August Wilhelm Schlegels und des Tieck-Kreises: Kontext – Geschichte – Edition</hi>, hg. v. Claudia Bamberg, Christa Jansohn und Stefan Knödler: 1-35. Berlin, Boston: De Gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419-003\">https://doi.org/10.1515/9783111017419-003</ref> (zugegriffen 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Knödler, Stefan</hi>. 2018. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">August Wilhelm Schlegel. Kritische Ausgabe der Vorlesungen</hi>, hg. v. Georg Braungart. Bd. IV: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vorlesungen über dramatische Kunst und Litteratur (1809-1811). 1. Teil</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Text.</hi> Paderborn: Schöningh.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Latifi, Kaltërina, Hrsg.</hi> 2018. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hamlet-Manuskript. Kritische Ausgabe</hi>. Hildesheim, Zürich, New York: Olms.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Plachta, Bodo und Winfried Woesler</hi>. 2002. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Edition und Übersetzung. Zur wissenschaftlichen Dokumentation des interkulturellen Transfers. Beiträge der Internationalen Fachtagung der Arbeitsgemeinschaft für germanistische Edition, 8. bis 11. März 2000</hi>. Tübingen: Niemeyer.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schlegel, August Wilhelm</hi>. 1798. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hamlet-Manuskript</hi>. Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden. Sign.: Mscr.Dresd.e.90, XXII,1. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digital.slub-dresden.de/id329494473/76\">http://digital.slub-dresden.de/id329494473/76</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Shakespeare, William</hi>. 1825–1833. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dramatische Werke</hi>. Übersetzt von A. W. von Schlegel, ergänzt und erläutert von Ludwig Tieck. Berlin: Reimer.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Strobel, Jochen und Claudia Bamberg</hi>. 2012–2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">August Wilhelm Schlegel: Digitale Edition der Korrespondenz</hi>. Dresden, Marburg, Trier. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://august-wilhelm-schlegel.de\">https://august-wilhelm-schlegel.de</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Transcribo. o.J.</hi> Kompetenzzentrum – Trier Center for Digital Humanities (TCDH). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/transcribo\">https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/transcribo</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"Hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. Juli 2024).','urn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.1	p	auf dem gebiet der digitalen edition von literarischen Übersetzungen sind bislang noch sehr wenige ansätze einer spezifischen konzeptionalisierung vorhanden. gab es schon für druckeditionen kaum eine theoriebildung zu dieser editionsform (plachta und woesler 2002) oder beispiele für eine adäquate umsetzung<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> – sofern dies hier angesichts der medialen beschränkungen überhaupt möglich war –, so sucht man auch auf dem feld der digitalen texterschließung und -edition bis heute vergeblich nach entsprechenden modellen oder beispielen. erste ansätze für eine fortlaufende forschungsdiskussion bietet der band <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises: kontext – geschichte – edition</hi> (bamberg, jansohn und knödler 2023) – das format der digitalen Übersetzungsedition erscheint also erstmals ‚under construction‘.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.2	p	das poster möchte das geplante projekt einer digitalen edition der shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises – unter dem namen ‚schlegel-tieck‘ bekannt geworden – vorstellen. dieses wird derzeit u.a. am trier center for digital humanities und an der shakespeare forschungsbibliothek der lmu münchen vorbereitet und konzipiert. ziel ist es, am beispiel dieser romantischen Übertragungen, die von 1798 bis 1833 erstmals erschienen sind, auch ein nachhaltiges konzept für die digitale edition von Übersetzungen zu entwickeln.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.3	p	die text- und publikationsgeschichte des ‚schlegel-tieck‘, der neben dem werk goethes und schillers lange als ‚dritter deutscher klassiker‘ galt und die deutsche shakespeare-rezeption bis weit ins 20. jahrhundert maßgeblich geprägt hat (jansohn 2023), ist überaus komplex. darin mag ein grund liegen, dass es bis heute weder eine historisch-kritische edition noch eine studienausgabe gibt. bei den heutigen drucken, die auf die Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises zurückgehen, wie sie etwa noch bei reclam zu finden sind (jansohn 2014), handelt es sich in der regel um nicht weiter ausgewiesene kompilationen verschiedener Übersetzer:innen aus verschiedenen epochen. da in den letzten gut zehn jahren zahlreiche quellen zu schlegel und tieck erstmals erschlossen wurden (strobel und bamberg 2014–2021; latifi 2018; hölter 2014–2023, knödler 2018), existiert inzwischen eine wichtige, ja unabdingbare voraussetzung für eine erfolgreiche durchführung des projekts.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.4	p	die geplante Übersetzungsedition möchte die probleme der autorschaftszuweisung des ‚schlegel-tieck‘ endgültig aufklären. während august wilhelm schlegel die erste ausgabe der Übersetzung von siebzehn shakespeare-dramen von 1797 bis 1809 allein unternahm, wurde der erste ‚schlegel-tieck‘ erst von 1825 bis 1833 (shakespeare 1825–1833) gedruckt. der berliner verleger georg andreas reimer hatte die beiden ‚berühmten‘ romantischen namen auf den titel gesetzt, um sich gegen die inzwischen zahlreiche konkurrenz der deutschen shakespeare-Übersetzer auf dem buchmarkt durchzusetzen. an dieser ausgabe hatte schlegel jedoch so gut wie keinen aktiven anteil mehr, und auch tieck fungierte nicht als Übersetzer. vielmehr ließ er seine tochter dorothea tieck und den schriftsteller wolf von baudissin die von schlegel noch nicht übersetzten dramen übertragen – ludwig tieck selbst brachte sich nur als berater ein und ‚korrigierte‘ zudem schlegels Übersetzungen, die in der ausgabe wiederabgedruckt wurden. als schlegel davon erfuhr, war er darüber sehr empört und forderte von reimer, die Änderungen in den folgenden auflagen wieder zurückzunehmen (august wilhelm schlegel an georg andreas reimer 1825). in späteren nachdrucken zu lebzeiten der Übersetzer:innen wurde sodann immer wieder in die texte eingegriffen.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.5	p	bei der konzeption einer digitalen edition der romantischen shakespeare-Übersetzungen geht es zunächst darum zu erarbeiten, wie mit der fülle an texten – ausgangstexten, Übersetzungen, revisionen, mit manuskripten und mit drucken –, aber auch mit den co-autorschaften umgegangen werden kann. sodann stellt sich die frage, wie eine digitale kommentierung aussehen könnte: wie etwa lassen sich kommentare zum interlingualen transfer und zu den jeweiligen Übersetzungsprinzipien modellieren und sodann in einem entsprechenden ux-design darstellen und für die nutzer:innen abrufen? und wie lässt sich eine konsistente datenmodellierung für die verschiedenen Übersetzungsfassungen entwickeln – wie muss diese im hinblick auf die textsorte Übersetzung gegenüber konventionellen werkausgaben modifiziert werden (vgl. ausführlich zum datenmodell und einem darauf aufbauenden möglichen ux-design für die romantischen shakespeare-Übersetzungen schlegels und des tieck-kreises: bamberg und burch 2023: 313-323)?\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.6	p	die transkription und annotation der digitalen faksimiles erfolgt mit dem werkzeug <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">transcribo</hi> (o.j.) (abb. 1). damit lassen sich textgenetische merkmale wie autoränderungen, materialbeschreibungen und textkritische erläuterungen erfassen. mit dem werkzeug <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">comparo </hi>(o.j.) werden im anschluss variantensynopsen erstellt. den nutzer:innen der editionsoberfläche eröffnet sich dadurch die möglichkeit, neben bloßen text- und faksimileansichten stellengenaue synopsen verschiedener fassungen auszuwählen und gezielt zu explorieren (abb. 2).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:1.7	p	das poster möchte ein erstes datenmodell für die digitale edition der shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises präsentieren und vorstellen, welche tools dabei zum einsatz kommen. da sich das projekt in einer frühen phase befindet, liegt der fokus zunächst auf vorüberlegungen und offenen fragen. so soll das poster die grundlegenden ideen, theoretischen ansätze und herausforderungen des vorhabens skizzieren, die die datenmodellierung, kommentierung und das ux-design betreffen. es möchte folglich auch schon beispielhaft demonstrieren, wie die edition im frontend aussehen und genutzt werde könnte. das entworfene konzept soll dabei auch modellbildend für künftige digitale Übersetzungseditionen sein.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> ein gelungenes beispiel findet sich in der marburger büchner ausgabe: büchner 2007. </note>\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">august wilhelm schlegel an georg andreas reimer</hi>. 1825. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">august wilhelm schlegel: digitale edition der korrespondenz, </hi>hg. v. jochen strobel und claudia bamberg. 2014–2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://august-wilhelm-schlegel.de/version-01-22/briefid/683\">https://august-wilhelm-schlegel.de/version-01-22/briefid/683</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bamberg, claudia, christa jansohn und stefan knödler</hi>. 2023. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises: kontext – geschichte – edition</hi>. berlin, boston: de gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419%20\">https://doi.org/10.1515/9783111017419</ref> (zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bamberg, claudia und thomas burch</hi>. 2023. „hamlet – digital ediert“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises: kontext – geschichte – edition</hi>, hg. v. claudia bamberg, christa jansohn und stefan knödler: 299-323. berlin, boston: de gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419-020\" xml:space=\"preserve\">https://doi.org/10.1515/9783111017419-020 </ref>(zugegriffen 26. november 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">büchner, georg</hi>. 2007. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sämtliche schriften. historisch-kritische ausgabe mit quellendokumentation und kommentar (marburger ausgabe)</hi>. im auftrag der akademie der wissenschaften und der literatur, mainz, hg. v. burghard dedner und thomas michael mayer, [seit 2005:] hg. v. burkhard dedner, mitbegründet von thomas michael mayer. 10. bde. darmstadt 2000-2013. bd. 4: Übersetzungen, hg. v. burkhard dedner unter mitarbeit von arnd beise, gerald funk, ingrid rehme und eva-maria vering. darmstadt: wissenschaftliche buchgesellschaft.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">comparo. o.j.</hi> kompetenzzentrum – trier center for digital humanities (tcdh). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/comparo\">https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/comparo</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hölter, achim</hi>. 2014ff. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">ludwig tiecks bibliothek. anatomie einer romantisch-komparatistischen büchersammlung. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tieck-bibliothek.univie.ac.at\">https://tieck-bibliothek.univie.ac.at</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jansohn, christa</hi>. 2014. „[rez. zu:] william shakespeare: king henry iv – könig heinrich iv. englisch / deutsch. p. 1 und p. 2. 2 bde. hrsg. v. holger klein“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arbeiten aus anglistik und amerikanistik</hi> 39/2: 195-203.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jansohn, christa</hi>. 2023. „die shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises: prolegomena zu einigen zukünftigen forschungsaufgaben“. in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die shakespeare-Übersetzungen august wilhelm schlegels und des tieck-kreises: kontext – geschichte – edition</hi>, hg. v. claudia bamberg, christa jansohn und stefan knödler: 1-35. berlin, boston: de gruyter. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783111017419-003\">https://doi.org/10.1515/9783111017419-003</ref> (zugegriffen 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">knödler, stefan</hi>. 2018. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">august wilhelm schlegel. kritische ausgabe der vorlesungen</hi>, hg. v. georg braungart. bd. iv: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vorlesungen über dramatische kunst und litteratur (1809-1811). 1. teil</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">text.</hi> paderborn: schöningh.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">latifi, kaltërina, hrsg.</hi> 2018. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hamlet-manuskript. kritische ausgabe</hi>. hildesheim, zürich, new york: olms.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">plachta, bodo und winfried woesler</hi>. 2002. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">edition und Übersetzung. zur wissenschaftlichen dokumentation des interkulturellen transfers. beiträge der internationalen fachtagung der arbeitsgemeinschaft für germanistische edition, 8. bis 11. märz 2000</hi>. tübingen: niemeyer.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schlegel, august wilhelm</hi>. 1798. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hamlet-manuskript</hi>. sächsische landesbibliothek – staats- und universitätsbibliothek dresden. sign.: mscr.dresd.e.90, xxii,1. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digital.slub-dresden.de/id329494473/76\">http://digital.slub-dresden.de/id329494473/76</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">shakespeare, william</hi>. 1825–1833. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dramatische werke</hi>. Übersetzt von a. w. von schlegel, ergänzt und erläutert von ludwig tieck. berlin: reimer.\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">strobel, jochen und claudia bamberg</hi>. 2012–2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">august wilhelm schlegel: digitale edition der korrespondenz</hi>. dresden, marburg, trier. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://august-wilhelm-schlegel.de\">https://august-wilhelm-schlegel.de</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).\nurn:cts:dhd:2025.spielberg_marina_wie_shakespeare_bersetzungen_digital_edier:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">transcribo. o.j.</hi> kompetenzzentrum – trier center for digital humanities (tcdh). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/transcribo\">https://tcdh.uni-trier.de/de/projekt/transcribo</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hyperlink\" xml:space=\"preserve\"> </hi>(zugegriffen: 20. juli 2024).'),('urn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:','urn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.1	p	\"Just as Git has influenced the way I approach digital critical editions, the nature of critical editions has influenced the way I think about Git.\" (Huskey 2023, 11)\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.2	p	Interdisziplinarität in DH-Projekten manifestiert sich häufig in einem großen Team an Mitarbeitenden, nicht selten räumlich verteilt, in jedem Fall aber digital arbeitend, die mit ganz unterschiedlichen Vorstellungen und einer großen Bandbreite an Perspektiven, Denkweisen und \"working cultures\" aufeinandertreffen (vgl. Edmond 2016). Hier bedarf es einer Vermittlerrolle, die das Projektmanagement übernimmt. Diese Aufgabe fällt häufig der DH-Seite zu, begründet in der dort vorhandenen Doppelqualifikation aus technischer und geisteswissenschaftlicher (Aus-)bildung. Dennoch wird das Thema Projektmanagement in den DH-Curricula kaum abgedeckt: \"Bei allen Lehrangeboten ist auffällig, dass ein Fokus auf die Projektplanung und nicht auf das Management einer laufenden Zusammenarbeit gelegt wird. Planungskompetenz ist vorhanden, und vor allem Fähigkeit zur Selbstorganisation, aber eine Moderationskompetenz sowie Fähigkeiten, Techniken und Methoden zur Organisation einer Zusammenarbeit fehlen.\" (Cremer 2019)\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.3	p	Behelfsmäßig wird dann gerne auf Verfahren und Werkzeuge aus der Software-Entwicklung zurückgegriffen und diese mehr oder weniger erfolgreich adaptiert (vgl. Chan et al. 2017). So hat sich im DH-Bereich der Einsatz von aus der Softwareentwicklung stammenden Werkzeugen und Plattformen bewährt, die auf sogenannter Versionsverwaltung basieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> Git und Anwendungen wie GitHub und GitLab versprechen Transparenz, Reproduzierbarkeit und Nachhaltigkeit<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"2\" target=\"ftn2\" /> (vgl. Nüst 2018; Broyles 2020) und werden in vielen DH-Projekten genutzt (vgl. Huskey 2023, 10).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> Auch das Versprechen von (und die Forderung nach) Open Source (vgl. Jannidis 2017, 94) und Open Science bzw. Crowdsourcing (vgl. Schöch 2017, 208) scheint damit eingelöst werden zu können.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.4	p	Literatur und Studien, die den Umgang mit diesen Tools und die Auswirkungen auf die Anwender*innen und den Anwendungskontext betrachten, gibt es kaum.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> Ansätze wie die auf der DH2016 vorgestellte Studie (Spiro 2016a) zur Evaluierung der GitHub-Nutzung in den DH scheinen weiterführende Untersuchungen nicht inspiriert zu haben.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> Einer der neuesten Beiträge (Huskey 2023) beschäftigt sich speziell mit der Nutzung der git commit history als Forschungstagebuch. Auf die veränderten Gewichtungen und Rollenverteilungen im Projekt-Ökosystem<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> und mögliche Konsequenzen geht der Autor jedoch nicht ein.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.5	p	Am Beispiel eines bereits seit 2015 laufenden DH-Projekts stellen wir die Frage, wie sich die Nutzung von git und die geisteswissenschaftliche Arbeit gegenseitig beeinflussen. Denn festzuhalten ist: (fast) jede*r kennt, erwartet und verwendet git, kaum jemand ist sich aber über Potential, Grenzen und Probleme im Klaren.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.1	p	Das Akademievorhaben \"Niklas Luhmann – Theorie als Passion\" (2015-2030)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" /> hat die Digitalisierung und Erschließung des wissenschaftlichen Nachlasses des Soziologen Niklas Luhmann zum Ziel. Projekt-Datenmanagement und -Kommunikation erfolgen dabei über eine von der Universitätsbibliothek Bielefeld gehostete GitLab-Instanz.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.2	p	Der intensive Einsatz der Plattform lässt sich an einigen Zahlen ablesen: Die unter dem Luhmann-Projekt versammelten 57 Repositories haben eine Größe von insgesamt 5,5 GB und umfassen ca. 5.600 issues (2.500 davon \"offen\", d.h. in Bearbeitung). Die Bandbreite an Dateiformaten umfasst u.a. (TEI-)XML, XSLT, XQuery, XProc, JS, Python, HTML, CSS, MD, Tabellen und Textdokumente sowie Binärformate für Bilddateien (JPG, SVG, Tiff) und Audio (mp3, wav). Gespeichert werden die Objekte in Form von TEI-XML-Dateien selbst sowie Modelle und Skripte zur Qualitätssicherung, außerdem Skripte für die interne Editionsumgebung und für das Back- und Frontend der Digitalen Edition. Hinzu kommen Worddateien, Excelllisten, Bilder u.ä. zur internen Dokumentation. Derzeit sind 21 Mitarbeitende als project member verzeichnet. Die Zahl der pro Tag erfolgten commits ist schwer zu beziffern und für jedes Repository unterschiedlich, es dürfte sich in den Kern-Repositories um eine Zahl im mittleren zweistelligen Bereich handeln.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" />\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.3	p	Neben der Funktion als Datenspeicher wird GitLab von Beginn an als primäres Tool zur Kommunikation, Dokumentation und Aufgabenverteilung genutzt. Systematische Dokumentation geschieht über Markdown und git pages <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">.</hi> Der Austausch darüber, was im Projekt zu besprechen, entscheiden oder erledigen ist, wird über issues geführt. Die Inhalte reichen von Fehlermeldungen über Modellfragen bis hin zu fachwissenschaftlich-editorischen Detaildiskussionen. Durch den nicht verpflichtenden Einsatz von labeln kann eine Kategorisierung der issues vorgenommen werden. Todos werden in unterschiedlichen Granularitätsstufen festgelegt (spezifische wie \"Button xy in der Anzeige um 10px nach rechts verschieben\" oder allgemeine wie \"alle Literaturverweise im edierten Text auszeichnen\"). Durch assignments ist jedes issue einer verantwortlichen Person zugewiesen. Das mentioning von Personen stellt eine Möglichkeit dar, Mitarbeitende auf einen Sachverhalt aufmerksam zu machen, ohne dass akuter Handlungsbedarf besteht.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.1	p	Die zur Routine gewordene Nutzung von GitLab wird im Arbeitsalltag nur noch selten wahrgenommen. Von Anfang an unterliegt sie keiner Kontrolle, d.h. es werden keine Vorgaben zu issue-Gestaltung, label-Verwendung und Ähnlichem gemacht. Das bietet die notwendige Flexibilität, den unterschiedlichen Ansprüchen gerecht zu werden, führt aber, neben bewährten Best Practices, teilweise auch zu Wildwuchs, wie die folgenden Beispiele verdeutlichen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.2	p	Die oft kritisierte, nicht nur für technik-ungeübte Menschen schwer überwindbar scheinende Einstiegshürde der abstrakten git-Arbeitsweise (Chacon & Straub 2014) wird mit der Installation des GitHub Desktop Clients<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" target=\"ftn9\" /> umgangen. Allgemein kommen die Mitarbeitenden so gut mit den relevanten git-Befehlen zurecht. Es kommt selten zu merge-Konflikten, da sich im Zuge der Nutzung auch das Bewusstsein für die Repository-Struktur, das Verhältnis zwischen remote und lokaler Kopie und die Gefahr möglicher Überschneidungen aufgrund fehlender Absprache entwickelt hat.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.3	p	Die anfallende Maintenance etwa bei Installation oder Update wird durch die eigentliche Stärke von git – Versionierung und Versionskontrolle – ausgeglichen. Die Möglichkeit, \"falsche\" commits auch nach längerer Zeit rückgängig machen zu können, Fehler durch die Nachvollziehbarkeit von Änderungen schnell zu identifizieren sowie das \"Backup-Gefühl\", dass durch die zentrale Datenhaltung kein Verlust von lokal gespeicherten Daten droht, werden von den Mitarbeitenden als positiv und rückversichernd wahrgenommen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.4	p	Die Bearbeitung eines issues findet im Allgemeinen mit einem commit der bearbeiteten Daten einen Abschluss, ergänzt durch eine verpflichtende stichwortartige commit message. Dieser Workflow weist auf die Funktion der Repositorien als \"Forschungstagebuch\" hin. Aus den meist ausführlichen Diskussions-issues und der commit history entsteht so über die Zeit neben der expliziten Projektdokumentation eine umfassende implizite Dokumentation der gesamten Arbeit und Forschung: Theoriebildung (z.B. \"Was sind unsere Editionsprinzipien?\", \"Was ist das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Werk</hi>?\") findet oft als Ergebnis der Kombination von Problem und daraus folgender fachwissenschaftlicher-technischen Diskussion statt.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.5	p	Neben dieser Möglichkeit zur freien geisteswissenschaftlichen Arbeit unterstützen issue assignment und todos die tägliche Arbeit, indem Verantwortlichkeiten eindeutig zugewiesen sind. Sichtbarkeit der eigenen Arbeit für sich selbst und andere sowie ein Gefühl des \"miteinander Arbeitens\" trotz räumlicher Trennung sind weitere positive Aspekte.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.6	p	Gleichzeitig zeigen sich hier die Schattenseiten. Das Tool birgt die Gefahr, zum Kontrollinstrument zu werden, ob beabsichtigt oder nicht. Indem alle einer Person zugewiesenen Aufgaben, das Ergebnis und der Zeitpunkt ihrer Erledigung jederzeit klar für alle einsehbar sind, wird das GitLab ungewollt zu einer datenschutzrechtlich nicht unproblematischen Kontrollinstanz über Arbeitszeiten und -leistungen. Da die Mitarbeitenden keine Möglichkeit haben, sich gegen die Nutzung dieses Tools zu entscheiden, stehen Arbeitgeber und Projektleitung in der Verantwortung, sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden keine arbeitsrechtlichen Konsequenzen oder unangemessene Kontrolle befürchten müssen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.7	p	Eine ungefilterte Kommunikation über issue-Kommentare kann zu Missverständnissen führen (\"Dienstleistergefühl\"), etwa wenn Mitarbeitende sich durch das unabgesprochene Setzen von Zu-Erledigen tasks oder due dates und ungefragtes Kommentieren bevormundet fühlen oder dies als übergriffig empfinden. Der eingangs erwähnte Wildwuchs wiederum ist häufig auf die sehr unterschiedlichen Arbeitsweisen der Mitarbeitenden zurückzuführen, insbesondere hinsichtlich der Strukturierung und Verwendung von issues.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.8	p	Fehlende guidelines und nicht vorhandene Sachkenntnis haben negative Auswirkungen auf die Verlässlichkeit und Nachhaltigkeit des GitLabs, beispielsweise durch fehlende oder unsachgemäße Nutzung von labeln oder einem mentioning vieler, nicht betroffener Personen, was ein \"Aufblähen\" der persönlichen todo-Liste zur Folge hat. Nichtssagende commit messages schränken die Dokumentationsfunktion der commit history ein.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" target=\"ftn10\" />\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.9	p	Die Kommentarfunktion und freie Gestaltbarkeit sind ein unverzichtbares Mittel, um Ideen, Konzepte und Theorien entwickeln zu können. Die Folge sind jedoch viele bis zur Undurchdringlichkeit angewachsene issues, in denen zu viele Themen unstrukturiert \"zusammengesammelt\" worden sind. Groß ist zudem die Verlockung, das GitLab als persönliches Notizbuch zu gebrauchen, wobei mitunter die Einsehbarkeit für die anderen Projektmitglieder vergessen wird. Diese Nutzung als \"ausgelagertes Gehirn\" des Projekts macht das GitLab zwar zum zentralen Forschungsdatenrepositorium, aber beim Versuch, dessen effiziente (Nach-)Nutzung zu gewährleisten, prallen die Notwendigkeit, eine möglichst freie und flexibel nutzbare Arbeitsplattform bereitzustellen, und der Bedarf nach Ordnung durch Moderation und Vorgaben spürbar aufeinander.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.5.1	p	Eine effektive Nutzung von GitLab als Projektmanagement-Tool erfordert vor allem eine strikte Trennung der verschiedenen issue-Typen (Diskussion, Bug, etc.). Die Implementierung von issue templates, eine standardisierte label-Vergabe und Regeln darüber, zu welchem Zeitpunkt ein Thema in ein neues issue ausgelagert wird, können helfen, Redundanz zu verringern und die Qualität der Dokumentation zu verbessern. Überlange issues sollten vermieden oder die Ergebnisse übersichtlich dokumentiert werden. All dies erfordert ein Bewusstsein für den hohen Pflegeaufwand, für den personelle Ressourcen eingeplant und ausdrücklich freigestellt werden müssen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.3.1	p	Wir haben eingangs die Frage gestellt, wie ein Werkzeug, das auf Produktion und Softwareentwicklung ausgerichtet ist, den Umgang der Projektbeteiligten miteinander und mit dem eigenen Arbeiten beeinflusst. Unsere Beobachtungen zeigen, dass es eine DH-spezifische Nutzung von git gibt. Macht erst – und gerade – diese nicht intendierte geisteswissenschaftliche Nutzung aus Plattformen wie GitLab ein – adäquates – Projektmanagement-Tool? Eine GitLab-Instanz kann ein Forschungstagebuch darstellen und als solches bedeutende Einblicke in die Entwicklung und Theoriebildung von Projekten bieten, deren Veröffentlichung die Forschung nachhaltig bereichern würde. Diese Anwendung erfordert jedoch sorgfältige Planung, konstante Pflege und kommt nicht völlig ohne Regeln aus. Um allgemeingültige Empfehlungen für die DH-Community entwickeln und Best Practices etablieren zu können, bedarf es allerdings weiterer Erfahrungsberichte aus der DH-Praxis, die zeigen, wie Werkzeuge dieser Art mit Erfolg eingesetzt werden.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Zur Eignung speziell von GitHub und Versionierungsverwaltung als Digital Library s. die Studie von Minkova (2018). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Git ( <ref target=\"https://git-scm.com/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://git-scm.com/</hi> </ref>), GitHub ( <ref target=\"https://github.com/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://github.com/</hi> </ref>), GitLab ( <ref target=\"https://gitlab.com/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://gitlab.com/</hi> </ref>). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Dazu beitragen dürfte der Umstand, dass git gerade Text-basierte Dateiformate besonders gut verarbeiten kann. Vgl.Huskey 2023, 19, und Spiro & Smith 2016, Folie 20. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Eine etwas ältere Übersicht (Stand 2019) bietet F. Cremer in seinem Blogpost (Cremer 2019), in der er die im deutschsprachigen kaum existente und im englischsprachigen Raum vorwiegend auf Projektplanung ausgerichtete Literatur beklagt. Das gerade erschienene Werk von Cremer et al. 2024 beschäftigt sich ausführlicher mit scrum, einem Modell für das agile Projektmanagement, geht jedoch auch nicht weiter auf die kollaborative Arbeit mit git ein. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Die Ergebnisse dieser speziell auf GitHub ausgerichteten Studie umfassten Bedenken bez. Geschäftsmodell und Langzeitsicherung der Daten einerseits, die hohe Einstiegshürde beim Erlernen von git sowie die relative Ungeeignetheit für nicht-textliche Daten andererseits. Vgl. dazu auch Spiro & Smith 2016 und den Blogartikel Spiro 2016b. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Zur Rollenverteilung in kollaborativen DH-Projekten s. auch Gardiner & Musto 2015, 43-66. Komprecht und Röwenstrunk (2016, 519) weisen auf die Hürden bei der Festlegung von Zuständigkeiten und die Bedeutung einer “offene[n] und kollegiale[n] Informationspolitik” hin. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Siehe das laufende Portal \"Niklas Luhmann-Archiv\" unter </hi> <ref target=\"https://niklas-luhmann-archiv.de/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\" style=\"font-size:10pt\">https://niklas-luhmann-archiv.de/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> .</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <hi style=\"font-size:10pt\">Als Bsp. für ein derzeit stark in Bearbeitung befindliches Repository (\"manuskripte\") ergibt eine git log-Abfrage (für den Zeitraum 11. und 12.07.24) 42 commits von insgesamt 4 bearbeitenden Personen.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> Projektwebseite, Download und Dokumentation unter <ref target=\"https://github.com/apps/desktop\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://github.com/apps/desktop</hi> </ref> . </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> Vgl. dazu \"But that in itself does not solve the problem of haphazard record-keeping. In the absence of any project guidelines for using Git, contributors can make as few or as many commits as they please. And since there are few rules about the content of a commit message, it is possible, and unfortunately common, for contributors to do the bare minimum by writing generic messages (e.g., \"Adding some files\" or \"Fixed a bug\") without any further documentation, greatly reducing the usefulness of a project’s log [...].\" Huskey 2023, 14. </note>\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Broyles, Paul A</hi>. 2020. 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broyles 2020) und werden in vielen dh-projekten genutzt (vgl. huskey 2023, 10).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"3\" target=\"ftn3\" /> auch das versprechen von (und die forderung nach) open source (vgl. jannidis 2017, 94) und open science bzw. crowdsourcing (vgl. schöch 2017, 208) scheint damit eingelöst werden zu können.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.4	p	literatur und studien, die den umgang mit diesen tools und die auswirkungen auf die anwender*innen und den anwendungskontext betrachten, gibt es kaum.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"4\" target=\"ftn4\" /> ansätze wie die auf der dh2016 vorgestellte studie (spiro 2016a) zur evaluierung der github-nutzung in den dh scheinen weiterführende untersuchungen nicht inspiriert zu haben.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"5\" target=\"ftn5\" /> einer der neuesten beiträge (huskey 2023) beschäftigt sich speziell mit der nutzung der git commit history als forschungstagebuch. auf die veränderten gewichtungen und rollenverteilungen im projekt-Ökosystem<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"6\" target=\"ftn6\" /> und mögliche konsequenzen geht der autor jedoch nicht ein.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.1.5	p	am beispiel eines bereits seit 2015 laufenden dh-projekts stellen wir die frage, wie sich die nutzung von git und die geisteswissenschaftliche arbeit gegenseitig beeinflussen. denn festzuhalten ist: (fast) jede*r kennt, erwartet und verwendet git, kaum jemand ist sich aber über potential, grenzen und probleme im klaren.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.1	p	das akademievorhaben \"niklas luhmann – theorie als passion\" (2015-2030)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"7\" target=\"ftn7\" /> hat die digitalisierung und erschließung des wissenschaftlichen nachlasses des soziologen niklas luhmann zum ziel. projekt-datenmanagement und -kommunikation erfolgen dabei über eine von der universitätsbibliothek bielefeld gehostete gitlab-instanz.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.2	p	der intensive einsatz der plattform lässt sich an einigen zahlen ablesen: die unter dem luhmann-projekt versammelten 57 repositories haben eine größe von insgesamt 5,5 gb und umfassen ca. 5.600 issues (2.500 davon \"offen\", d.h. in bearbeitung). die bandbreite an dateiformaten umfasst u.a. (tei-)xml, xslt, xquery, xproc, js, python, html, css, md, tabellen und textdokumente sowie binärformate für bilddateien (jpg, svg, tiff) und audio (mp3, wav). gespeichert werden die objekte in form von tei-xml-dateien selbst sowie modelle und skripte zur qualitätssicherung, außerdem skripte für die interne editionsumgebung und für das back- und frontend der digitalen edition. hinzu kommen worddateien, excelllisten, bilder u.ä. zur internen dokumentation. derzeit sind 21 mitarbeitende als project member verzeichnet. die zahl der pro tag erfolgten commits ist schwer zu beziffern und für jedes repository unterschiedlich, es dürfte sich in den kern-repositories um eine zahl im mittleren zweistelligen bereich handeln.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"8\" target=\"ftn8\" />\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.3	p	neben der funktion als datenspeicher wird gitlab von beginn an als primäres tool zur kommunikation, dokumentation und aufgabenverteilung genutzt. systematische dokumentation geschieht über markdown und git pages <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">.</hi> der austausch darüber, was im projekt zu besprechen, entscheiden oder erledigen ist, wird über issues geführt. die inhalte reichen von fehlermeldungen über modellfragen bis hin zu fachwissenschaftlich-editorischen detaildiskussionen. durch den nicht verpflichtenden einsatz von labeln kann eine kategorisierung der issues vorgenommen werden. todos werden in unterschiedlichen granularitätsstufen festgelegt (spezifische wie \"button xy in der anzeige um 10px nach rechts verschieben\" oder allgemeine wie \"alle literaturverweise im edierten text auszeichnen\"). durch assignments ist jedes issue einer verantwortlichen person zugewiesen. das mentioning von personen stellt eine möglichkeit dar, mitarbeitende auf einen sachverhalt aufmerksam zu machen, ohne dass akuter handlungsbedarf besteht.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.1	p	die zur routine gewordene nutzung von gitlab wird im arbeitsalltag nur noch selten wahrgenommen. von anfang an unterliegt sie keiner kontrolle, d.h. es werden keine vorgaben zu issue-gestaltung, label-verwendung und Ähnlichem gemacht. das bietet die notwendige flexibilität, den unterschiedlichen ansprüchen gerecht zu werden, führt aber, neben bewährten best practices, teilweise auch zu wildwuchs, wie die folgenden beispiele verdeutlichen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.2	p	die oft kritisierte, nicht nur für technik-ungeübte menschen schwer überwindbar scheinende einstiegshürde der abstrakten git-arbeitsweise (chacon & straub 2014) wird mit der installation des github desktop clients<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"9\" target=\"ftn9\" /> umgangen. allgemein kommen die mitarbeitenden so gut mit den relevanten git-befehlen zurecht. es kommt selten zu merge-konflikten, da sich im zuge der nutzung auch das bewusstsein für die repository-struktur, das verhältnis zwischen remote und lokaler kopie und die gefahr möglicher Überschneidungen aufgrund fehlender absprache entwickelt hat.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.3	p	die anfallende maintenance etwa bei installation oder update wird durch die eigentliche stärke von git – versionierung und versionskontrolle – ausgeglichen. die möglichkeit, \"falsche\" commits auch nach längerer zeit rückgängig machen zu können, fehler durch die nachvollziehbarkeit von Änderungen schnell zu identifizieren sowie das \"backup-gefühl\", dass durch die zentrale datenhaltung kein verlust von lokal gespeicherten daten droht, werden von den mitarbeitenden als positiv und rückversichernd wahrgenommen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.4	p	die bearbeitung eines issues findet im allgemeinen mit einem commit der bearbeiteten daten einen abschluss, ergänzt durch eine verpflichtende stichwortartige commit message. dieser workflow weist auf die funktion der repositorien als \"forschungstagebuch\" hin. aus den meist ausführlichen diskussions-issues und der commit history entsteht so über die zeit neben der expliziten projektdokumentation eine umfassende implizite dokumentation der gesamten arbeit und forschung: theoriebildung (z.b. \"was sind unsere editionsprinzipien?\", \"was ist das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">werk</hi>?\") findet oft als ergebnis der kombination von problem und daraus folgender fachwissenschaftlicher-technischen diskussion statt.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.5	p	neben dieser möglichkeit zur freien geisteswissenschaftlichen arbeit unterstützen issue assignment und todos die tägliche arbeit, indem verantwortlichkeiten eindeutig zugewiesen sind. sichtbarkeit der eigenen arbeit für sich selbst und andere sowie ein gefühl des \"miteinander arbeitens\" trotz räumlicher trennung sind weitere positive aspekte.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.6	p	gleichzeitig zeigen sich hier die schattenseiten. das tool birgt die gefahr, zum kontrollinstrument zu werden, ob beabsichtigt oder nicht. indem alle einer person zugewiesenen aufgaben, das ergebnis und der zeitpunkt ihrer erledigung jederzeit klar für alle einsehbar sind, wird das gitlab ungewollt zu einer datenschutzrechtlich nicht unproblematischen kontrollinstanz über arbeitszeiten und -leistungen. da die mitarbeitenden keine möglichkeit haben, sich gegen die nutzung dieses tools zu entscheiden, stehen arbeitgeber und projektleitung in der verantwortung, sicherzustellen, dass die mitarbeitenden keine arbeitsrechtlichen konsequenzen oder unangemessene kontrolle befürchten müssen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.7	p	eine ungefilterte kommunikation über issue-kommentare kann zu missverständnissen führen (\"dienstleistergefühl\"), etwa wenn mitarbeitende sich durch das unabgesprochene setzen von zu-erledigen tasks oder due dates und ungefragtes kommentieren bevormundet fühlen oder dies als übergriffig empfinden. der eingangs erwähnte wildwuchs wiederum ist häufig auf die sehr unterschiedlichen arbeitsweisen der mitarbeitenden zurückzuführen, insbesondere hinsichtlich der strukturierung und verwendung von issues.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.8	p	fehlende guidelines und nicht vorhandene sachkenntnis haben negative auswirkungen auf die verlässlichkeit und nachhaltigkeit des gitlabs, beispielsweise durch fehlende oder unsachgemäße nutzung von labeln oder einem mentioning vieler, nicht betroffener personen, was ein \"aufblähen\" der persönlichen todo-liste zur folge hat. nichtssagende commit messages schränken die dokumentationsfunktion der commit history ein.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"10\" target=\"ftn10\" />\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.4.9	p	die kommentarfunktion und freie gestaltbarkeit sind ein unverzichtbares mittel, um ideen, konzepte und theorien entwickeln zu können. die folge sind jedoch viele bis zur undurchdringlichkeit angewachsene issues, in denen zu viele themen unstrukturiert \"zusammengesammelt\" worden sind. groß ist zudem die verlockung, das gitlab als persönliches notizbuch zu gebrauchen, wobei mitunter die einsehbarkeit für die anderen projektmitglieder vergessen wird. diese nutzung als \"ausgelagertes gehirn\" des projekts macht das gitlab zwar zum zentralen forschungsdatenrepositorium, aber beim versuch, dessen effiziente (nach-)nutzung zu gewährleisten, prallen die notwendigkeit, eine möglichst freie und flexibel nutzbare arbeitsplattform bereitzustellen, und der bedarf nach ordnung durch moderation und vorgaben spürbar aufeinander.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.2.5.1	p	eine effektive nutzung von gitlab als projektmanagement-tool erfordert vor allem eine strikte trennung der verschiedenen issue-typen (diskussion, bug, etc.). die implementierung von issue templates, eine standardisierte label-vergabe und regeln darüber, zu welchem zeitpunkt ein thema in ein neues issue ausgelagert wird, können helfen, redundanz zu verringern und die qualität der dokumentation zu verbessern. Überlange issues sollten vermieden oder die ergebnisse übersichtlich dokumentiert werden. all dies erfordert ein bewusstsein für den hohen pflegeaufwand, für den personelle ressourcen eingeplant und ausdrücklich freigestellt werden müssen.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:1.3.1	p	wir haben eingangs die frage gestellt, wie ein werkzeug, das auf produktion und softwareentwicklung ausgerichtet ist, den umgang der projektbeteiligten miteinander und mit dem eigenen arbeiten beeinflusst. unsere beobachtungen zeigen, dass es eine dh-spezifische nutzung von git gibt. macht erst – und gerade – diese nicht intendierte geisteswissenschaftliche nutzung aus plattformen wie gitlab ein – adäquates – projektmanagement-tool? eine gitlab-instanz kann ein forschungstagebuch darstellen und als solches bedeutende einblicke in die entwicklung und theoriebildung von projekten bieten, deren veröffentlichung die forschung nachhaltig bereichern würde. diese anwendung erfordert jedoch sorgfältige planung, konstante pflege und kommt nicht völlig ohne regeln aus. um allgemeingültige empfehlungen für die dh-community entwickeln und best practices etablieren zu können, bedarf es allerdings weiterer erfahrungsberichte aus der dh-praxis, die zeigen, wie werkzeuge dieser art mit erfolg eingesetzt werden.\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> zur eignung speziell von github und versionierungsverwaltung als digital library s. die studie von minkova (2018). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> git ( <ref target=\"https://git-scm.com/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://git-scm.com/</hi> </ref>), github ( <ref target=\"https://github.com/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://github.com/</hi> </ref>), gitlab ( <ref target=\"https://gitlab.com/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://gitlab.com/</hi> </ref>). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> dazu beitragen dürfte der umstand, dass git gerade text-basierte dateiformate besonders gut verarbeiten kann. vgl.huskey 2023, 19, und spiro & smith 2016, folie 20. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> eine etwas ältere Übersicht (stand 2019) bietet f. cremer in seinem blogpost (cremer 2019), in der er die im deutschsprachigen kaum existente und im englischsprachigen raum vorwiegend auf projektplanung ausgerichtete literatur beklagt. das gerade erschienene werk von cremer et al. 2024 beschäftigt sich ausführlicher mit scrum, einem modell für das agile projektmanagement, geht jedoch auch nicht weiter auf die kollaborative arbeit mit git ein. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> die ergebnisse dieser speziell auf github ausgerichteten studie umfassten bedenken bez. geschäftsmodell und langzeitsicherung der daten einerseits, die hohe einstiegshürde beim erlernen von git sowie die relative ungeeignetheit für nicht-textliche daten andererseits. vgl. dazu auch spiro & smith 2016 und den blogartikel spiro 2016b. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> zur rollenverteilung in kollaborativen dh-projekten s. auch gardiner & musto 2015, 43-66. komprecht und röwenstrunk (2016, 519) weisen auf die hürden bei der festlegung von zuständigkeiten und die bedeutung einer “offene[n] und kollegiale[n] informationspolitik” hin. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">siehe das laufende portal \"niklas luhmann-archiv\" unter </hi> <ref target=\"https://niklas-luhmann-archiv.de/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\" style=\"font-size:10pt\">https://niklas-luhmann-archiv.de/</hi> </ref> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> .</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <hi style=\"font-size:10pt\">als bsp. für ein derzeit stark in bearbeitung befindliches repository (\"manuskripte\") ergibt eine git log-abfrage (für den zeitraum 11. und 12.07.24) 42 commits von insgesamt 4 bearbeitenden personen.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> projektwebseite, download und dokumentation unter <ref target=\"https://github.com/apps/desktop\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://github.com/apps/desktop</hi> </ref> . </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> vgl. dazu \"but that in itself does not solve the problem of haphazard record-keeping. in the absence of any project guidelines for using git, contributors can make as few or as many commits as they please. and since there are few rules about the content of a commit message, it is possible, and unfortunately common, for contributors to do the bare minimum by writing generic messages (e.g., \"adding some files\" or \"fixed a bug\") without any further documentation, greatly reducing the usefulness of a project’s log [...].\" huskey 2023, 14. </note>\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">broyles, paul a</hi>. 2020. digital editions and version numbering. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities quarterly</hi>, 14(2). http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/2/000455/000455.html (zugriff: 09.07.24).\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">chan, anela, richard chenhall, tamara kohn und carolyn stevens</hi>. 2017. \"interdisciplinary collaboration and brokerage in the digital humanities.\" <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities quarterly</hi>, 11(3). http://digitalhumanities.org:8081/dhq/vol/11/3/000336/000336.html (zugriff: 13.07.24).\nurn:cts:dhd:2025.stahn_lena_luise_wissensspeicher_projektmodell_organisatio:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">chacon, scott, und ben straub</hi>. 2014. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">pro git</hi>. berlin: springer nature. https://git-scm.com/book/en/v2 (zugriff: 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Sie ermöglichen es, heterogene Daten und Texte in ein strukturiertes Format zu überführen. Bekannte Beispiele für Wissensgraphen sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikidata</hi> (Vrandečić und Krötzsch 2014) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Factgrid</hi>. Durch ihre Struktur bieten sie die Möglichkeit, das Paradigma der dokumentenzentrierten Veröffentlichungen in der Wissenschaft durch semantisch reichhaltige und vernetzte Graphstrukturen zu ersetzen (Auer et al. 2018). Wissensgraphen erleichtern die Erschließung digitaler Archivbestände und umfangreicher Textkorpora durch manuelle oder automatisierte Verschlagwortung und Klassifikation und bieten eine vielseitige Basis für verschiedene Anwendungen in den Digital Humanities (z.B. komplexe Abfragen, Integration mit anderen Graphen) und der Informatik (z.B. Training und Erklärbarkeit von Deep-Learning-Verfahren). Mithilfe neuer Verfahren der automatisierten Wissensextraktion können aus großen Datenmengen Wissensgraphen extrahiert und so neue Explorations- und Nutzungsmöglichkeiten erschlossen werden (Jaradeh et al. 2019). Besonders die Qualitäten und Fähigkeiten von Large-Language-Modellen (LLMs) (Touvron et al. 2023, OpenAI 2023), die in den letzten Jahren entwickelt wurden, bieten verbesserte Verfahren mit neuen Ansätzen (Li et al. 2023).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.1	p	Für domänenspezifische Anwendungen können Wissensgraphen aus verschiedenen Textgattungen und -quellen erstellt werden, deren Entitäts- und Relationstypen spezifisch auf die Fachdisziplin und den Anwendungszweck des Graphen ausgerichtet sind. Im Bereich der Kunstgeschichte gibt es beispielsweise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ARCO</hi> (Carriero et al. 2019), einen Wissensgraphen, der das italienische Kulturerbe modelliert, und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ArtGraph</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"background-color(#fce5cd)\">Castellano</hi> et al. 2022), der Daten aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">WikiArt</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DBpedia</hi> integriert.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.2	p	Limitiert werden diese Ansätze jedoch durch die fehlende Integration von Informationen aus unstrukturierten Texten – wie Essays, Archivalien und Monografien. Diese sind domänenspezifisch in großer Menge vorhanden, aber durch manuelle Annotation nur sehr aufwändig zu erstellen. Verfahren des maschinellen Lernens bieten hier die Möglichkeit, Informationen durch automatisierte Wissensextraktion zu gewinnen (Abbildung 1). In den Digital Humanities gibt es erste Ansätze, Triplets aus Texten automatisiert zu extrahieren und damit Wissensgraphen zu kuratieren oder zu erweitern: Beispiele sind Arbeiten zur Erschließung von digitalisiertem Archivmaterial (Sack 2021, Vogeler 2019), zur Extraktion von Entitäten und Relationen in Giorgio Vasaris <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Künstlerviten</hi> (Santini et al. 2022) oder zur Erstellung eines Graphen aus historischen Enzyklopädien (Hagen 2023); auch automatisierte Verfahren mit Problemstellungen in domänenspezifischen Anwendungen wurden untersucht (Jain et al. 2022).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.3	p	In diesem Zusammenhang gibt es jedoch nur wenige Studien, die die automatisierte Wissensextraktion mit den neueren Versionen von LLMs wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Llama 2</hi> (Touvron et al. 2023) in domänenspezifischen Texten und Daten beschreiben. Trainingsansätze zum parametereffizienten Finetuning von LLMs wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Instruction Tuning</hi> geben dem Modell Schemata vor (Dettmers et al., 2023). So können mit Annotationsvorgaben die Zero-Shot-Fähigkeiten zur Informationsextraktion für spezifische Aufgaben verbessert und Informationen aus natürlichsprachigen Texten durch das Sprachmodell extrahiert werden (Sainz et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.4	p	Darüber hinaus wird wenig über die konkrete Anwendung der erstellten Wissensgraphen in digitalen Methoden wie bei der Nutzung von Vision-Language-Modellen (VLMs; Liu et al. 2023) und LLMs geforscht. Hier zeigt sich das Potenzial für zahlreiche neue Anwendungen, beispielsweise zur Klassifikation und Suche multimodaler Daten (z.B. Bild, Text), der Verminderung von Halluzinationen der künstlichen neuronalen Netze oder als Methoden der Explainable Artificial Intelligence (XAI).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.1	p	Ziel des Workshops ist es, Forschenden der Digital Humanities neue Methoden des maschinellen Lernens aus dem Bereich der Informatik vorzustellen, die zur automatischen Anreicherung von domänenspezifischen Wissensgraphen eingesetzt werden können. Dabei werden neue Ansätze mit LLMs vorgestellt. Perspektivisch wird auch auf konkrete Anwendungen in hybriden KI-Modellen sowie auf mögliche Mehrwerte von Wissensgraphen für Fragestellungen der XAI eingegangen. Nach dem Workshop sollen die Teilnehmer:innen in der Lage sein, LLMs als Werkzeuge zur automatischen Generierung von Triplets aus Textdateien zur Erstellung bzw. Erweiterung eigener (domänenspezifischer) Wissensgraphen anzuwenden und dabei spezifische Herausforderungen sowie Lösungen zu identifizieren. Sie haben praktische Erfahrungen mit entsprechenden Werkzeugen und Verfahren gesammelt und deren Anwendung in ihrem Forschungsgebiet erprobt. Darüber hinaus haben sie Einblicke in die Anwendung hybrider KI-Systeme erhalten.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2.1	p	Zu Beginn des Workshops werden den Teilnehmenden die Grundlagen von Wissensgraphen vermittelt. Anschließend haben sie die Möglichkeit, in einem Hands-on-Tutorial verschiedene Verfahren zum Kuratieren und Erweitern von Wissensgraphen selbst auszuprobieren. Dies geschieht auf Basis webbasierter Demonstratoren und unter Verwendung eigener Texte. Zu den Verfahren gehören das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Named Entity Linking</hi> zur Extraktion von Entitäten, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reconciliation </hi>(z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ReFinED</hi>, Representation and Fine-grained typing for Entity Disambiguation, Ayoola et al. 2022) zum Abgleich domänenspezifischer Entitäten sowie die Verwendung von LLMs zur Extraktion ihrer Zusammenhänge in Form von Triplets (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">GoLLIE</hi>, Guideline-following Large Language Model for IE, Sainz et al. 2024 und DeepKE,Zhang et al. 2022). Dabei sollen die Vorteile und Herausforderungen bei der automatisierten Erstellung domänenspezifischer Wissensgraphen diskutiert werden. Explizit wird auf die Problematik der Zuordnung einzelner Entitäten zu bestehenden Wissensgraphen eingegangen. Darüber hinaus werden grundlegende Visualisierungsmöglichkeiten der erzeugten Entitäten mit SPARQL-Abfragewerkzeugen vorgestellt und getestet.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2.2	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/1a39bd58a621920c83b8648ebf4d03e5.png\" /> <head>Abbildung 2: Prototypische Benutzeroberfläche von <hi rend=\"italic\">iART</hi> mit interaktiven Suchassistenten. Dabei kommt ein VLM (z.B. <hi rend=\"italic\">LLaVA</hi>, Liu et al. 2023) zum Einsatz, um die Bilder zu beschreiben, und ein LLM (z.B. <hi rend=\"italic\">LLaMA</hi>, Touvron et al. 2023), um einen Chat mit dem Benutzer zu ermöglichen. </head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">Weiterhin wird auf die konkrete Anwendung von Wissensgraphen in künstlichen neuronalen Netzen eingegangen. Im letzten Teil des Workshops wird den Teilnehmenden in einem Hands-on-Tutorial die Bildersuchmaschine </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\")italic\">iART</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://iart.vision/\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">https://iart.vision</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">; Springstein et al. 2021) für kunsthistorische Daten vorgestellt. Dabei werden die neuen Möglichkeiten für interaktive und erklärbare Suchen mithilfe von Wissensgraphen und großen Sprachmodellen diskutiert und demonstriert, wie in Abbildung 2 dargestellt. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iART</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">, entwickelt in einem von der DFG geförderten Projekt (Projektnummer: 415796915) und weiterentwickelt im Projekt </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reflexionsbasierte künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(Projektnummer: 510048106), integriert erklärbare hybride Modelle für die Bildsuche und -analyse in einen Wissensgraphen. Abschließend sollen die wesentlichen Ergebnisse des Workshops gemeinsam mit den Teilnehmenden diskutiert werden.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.3.1	p	Willkommen sind Teilnehmer:innen aus allen Fachbereichen, die an der Wissensextraktion aus wissenschaftlichen Texten interessiert sind. Von unserer Seite werden Wissensgraphen und Textbeispiele aus dem Bereich der Kunstgeschichte angeführt, die Methoden sind aber nicht fachspezifisch.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.1	p	Vor dem Workshop\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.2	p	Vernetzung der Teilnehmer:innen über GitHub. Zudem werden die Nutzer:innen gebeten, eigene Texte für die Wissensextraktion mitzubringen und Fragestellungen zu ihren jeweils domänenspezifischen Wissensgraphen vorzubereiten.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.3	p	Montag, 03.03.2025\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.4	p	Zum Auftakt erfolgt eine Einführung in Wissensgraphen, illustriert mit Beispielen aus der Kunstgeschichte. Die Teilnehmer:innen extrahieren manuell Triplets aus ihren Texten und erstellen eine schematische Ontologie. Anschließend werden Methoden der Relationsextraktion mithilfe von LLMs vorgestellt und in Hands-on-Tutorials praktisch erprobt. Dabei werden auch Möglichkeiten diskutiert, wie sich die extrahierten Triplets manuell und automatisch evaluieren lassen (Boylan et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.5	p	Dienstag, 04.03.2025\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.6	p	Die praktische Anwendung wird durch den Vergleich der Ergebnisse und die Diskussion der Vor- und Nachteile automatisierter Extraktion vertieft. Die extrahierten Entitäten werden mit Datenbanken wie Wikidata abgeglichen und visualisiert. Im Rahmen des Workshops wird das digitale Tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iART</hi> für die kunsthistorische Bildersuche vorgestellt, das perspektivisch hybride KI-Modelle zur besseren Interpretierbarkeit von Suchresultaten einsetzen soll. In der Schlussrunde werden die Ergebnisse zusammengefasst und Anschlussmöglichkeiten für Folgeprojekte und Community-Building diskutiert.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.7	p	Nach dem Workshop\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.8	p	Eine Nachbereitung und weitere Vernetzung über GitHub ist ausdrücklich erwünscht.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5.1	p	Benötigte technische Ausstattung: Beamer, WLAN-Zugang, ausreichend Steckdosen für die Laptops der Teilnehmer:innen\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5.2	p	Zahl der möglichen Teilnehmer: 30\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Julian Stalter</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Bildanalyse für Digital Humanities, Digital Art History.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Matthias Springstein</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:matthias.springstein@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">matthias.springstein@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Videoanalyse für Digital Humanities, Computer Vision für Digital Art History.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Maximilian Kristen</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:max@kristenonline.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">max@kristenonline.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Entwicklung und Implementierung von Extraktionsmethoden für Triplets aus Rohtexten unter Einsatz von Human-in-the-loop Systemen zur Bereinigung</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eric Müller-Budack</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:eric.mueller@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">eric.mueller@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Erforschung und Entwicklung von unimodalen (Bild, Audio und Text) und multimodalen KI-Methoden zur Nachrichten-, Film- und Videoanalyse; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Multimodal Computing</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stefanie Schneider</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Bildanalyse für Digital Humanities, Research Software Engineering für Digital Humanities; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Network Analysis.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Elias Entrup</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:elias.entrup@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">elias.entrup@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Entwicklung und Implementierung von Methoden der Computerlinguistik, Empfehlungssystemen und bibliometrischen Analysen</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hubertus Kohle </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:hubertus.kohle@gmail.com\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">hubertus.kohle@gmail.com</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Kunst Frankreich und Deutschland – 18. Jahrhundert bis zur klassischen Moderne, Digitale Kunstgeschichte</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.8	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ralf Krestel</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:rkr@informatik.uni-kiel.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">rkr@informatik.uni-kiel.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Analyse von Textdaten, u.a. aus den Bereichen Kunstgeschichte, Patente, wissenschaftliche Dokumente, soziale Medien. Forschungsinteressen Informatik: Text Mining, Information Retrieval, Digital Libraries</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.9	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ralph Ewerth</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:ralph.ewerth@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">ralph.ewerth@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Videoanalyse für Digital Humanities, Forschungsinfrastrukturen für Digital Humanities, interdisziplinäre Forschung zu Film-/Videoanalyse und Kunstgeschichte; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Multimodal Computing, Visual Analytics. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.1	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-c5b2b2b9-7fff-f008-6c73-9befd3c0d17a\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Auer, Sören, Viktor Kovtun, Manuel Prinz, Anna Kasprzik, Markus Stocker und Maria Esther Vidal</hi>. 2018. Towards a Knowledge Graph for Science. in: Proceedings of the 8th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics. Novi Sad Serbia: ACM. 1–6. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3227609.3227689 [letzter Zugriff 19. Juli 2024].\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ayoola, Tom, Shubhi Tyagi, Joseph Fisher, Christos Christodoulopoulos und Andrea Pierleoni</hi>. 2022. ReFinED: An Efficient Zero-shot-capable Approach to End-to-End Entity Linking. in: Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Industry Track, NAACL 2022, Hybrid: Seattle, Washington, USA + Online, July 10-15, 2022. Association for Computational Linguistics. 209–220. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-industry.24\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boylan, Jack, Demian Gholipour Ghalandari, Chris Hokamp, Dominic Thorn, Parsa Ghaffari and Shashank Mangla</hi>. 2024. “KGValidator: {A} Framework for Automatic Validation of Knowledge Graph Construction”, in: Joint proceedings of the 3rd International workshop on knowledge graph generation from text (TEXT2KG) and Data Quality meets Machine Learning and Knowledge Graphs {(DQMLKG)} co-located with the Extended Semantic Web Conference (ESWC) 2024. 26-30.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carriero, Valentina Anita, Aldo Gangemi, Maria Letizia Mancinelli, Ludovica Marinucci, Andrea Giovanni Nuzzolese, Valentina Presutti und Chiara Veninata</hi>. 2019. \"ArCo: the Italian Cultural Heritage Knowledge Graph\" 36–52. 10.1007/978-3-030-30796-7_3.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Castellano, Giovanna, Vincenzo Digeno, Giovanni Sansaro und Gennaro Vessio</hi>. 2022. \"Leveraging Knowledge Graphs and Deep Learning for automatic art analysis\", in: Knowledge-Based Systems 248: 108859. 10.1016/J.KNOSYS.2022.108859.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dettmers, Tim, Artidoro Pagnoni, Ari Holtzman und Luke Zettlemoyer</hi>. 2023. QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs. in: Advances in Neural Information Processing Systems 36: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2023, NeurIPS 2023, New Orleans, LA, USA, December 10 - 16, 2023. http://papers.nips.cc/paper/_files/paper/2023/hash/1feb87871436031bdc0f2beaa62a049b-Abstract-Conference.html.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hagen, Thora</hi>. 2023. Von A bis Z: Überlegungen zur Erstellung eines Wissensgraphen aus historischen Enzyklopädien. https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.4039569 [letzter Zugriff 16. Juli 2024].\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hyvönen, Eero</hi>. 2020. \"Using the Semantic Web in digital humanities: Shift from data publishing to data-analysis and serendipitous knowledge discovery\", in: Semantic Web 11 (1): 187–193. 10.3233/SW-190386.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hyvönen, Eero</hi>. 2023. \"Digital humanities on the Semantic Web: Sampo model and portal series\", in: Semantic Web 14 (4): 729–744. 10.3233/SW-223034.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jain, Nitisha, Alejandro Sierra Múnera, Maria Lomaeva, Julius Streit, Simon Thormeyer, Philipp Schmidt und Ralf Krestel</hi>. 2022. Generating Domain-Specific Knowledge Graphs: Challenges with Open Information Extraction. in: Proceedings of the 1st International Workshop on Knowledge Graph Generation From Text and the 1st International Workshop on Modular Knowledge co-located with 19th Extended Semantic Conference (ESWC 2022), Hersonissos, Greece, May 30th, 2022. CEUR-WS.org. 52–69. http://ceur-ws.org/Vol-3184/TEXT2KG/_Paper/_4.pdf.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jaradeh, Mohamad Yaser, Allard Oelen, Kheir Eddine Farfar, Manuel Prinz, Jennifer D’Souza, Gábor Kismihók, Markus Stocker und Sören Auer</hi>. 2019. Open Research Knowledge Graph: Next Generation Infrastructure for Semantic Scholarly Knowledge. in: Proceedings of the 10th International Conference on Knowledge Capture. Marina Del Rey CA USA: ACM. 243–246. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3360901.3364435 [letzter Zugriff 19. Juli 2024].\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Li, Xue, Fina Polat, und Paul Groth</hi>. 2023. Do Instruction-tuned Large Language Models Help with Relation Extraction? in: Joint proceedings of the 1st workshop on Knowledge Base Construction from Pre-Trained Language Models (KBC-LM) and the 2nd challenge on Language Models for Knowledge Base Construction (LM-KBC). https://ceur-ws.org/Vol-3577/paper15.pdf [letzter Zugriff 22. Juli 2024].\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Liu, Haotian, Chunyuan Li, Qingyang Wu und Yong Jae Lee</hi>. 2023. 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Association for Computational Linguistics. 98–108. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://aclanthology.org/2022.emnlp-demos.10\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">.</hi>','urn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.1	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.1.1	p	wissensgraphen haben sich in den digitalen geisteswissenschaften als explizite form der wissensorganisation etabliert (hyvönen 2020, hyvönen 2023). sie ermöglichen es, heterogene daten und texte in ein strukturiertes format zu überführen. bekannte beispiele für wissensgraphen sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wikidata</hi> (vrandečić und krötzsch 2014) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">factgrid</hi>. durch ihre struktur bieten sie die möglichkeit, das paradigma der dokumentenzentrierten veröffentlichungen in der wissenschaft durch semantisch reichhaltige und vernetzte graphstrukturen zu ersetzen (auer et al. 2018). wissensgraphen erleichtern die erschließung digitaler archivbestände und umfangreicher textkorpora durch manuelle oder automatisierte verschlagwortung und klassifikation und bieten eine vielseitige basis für verschiedene anwendungen in den digital humanities (z.b. komplexe abfragen, integration mit anderen graphen) und der informatik (z.b. training und erklärbarkeit von deep-learning-verfahren). mithilfe neuer verfahren der automatisierten wissensextraktion können aus großen datenmengen wissensgraphen extrahiert und so neue explorations- und nutzungsmöglichkeiten erschlossen werden (jaradeh et al. 2019). besonders die qualitäten und fähigkeiten von large-language-modellen (llms) (touvron et al. 2023, openai 2023), die in den letzten jahren entwickelt wurden, bieten verbesserte verfahren mit neuen ansätzen (li et al. 2023).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.1	p	für domänenspezifische anwendungen können wissensgraphen aus verschiedenen textgattungen und -quellen erstellt werden, deren entitäts- und relationstypen spezifisch auf die fachdisziplin und den anwendungszweck des graphen ausgerichtet sind. im bereich der kunstgeschichte gibt es beispielsweise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arco</hi> (carriero et al. 2019), einen wissensgraphen, der das italienische kulturerbe modelliert, und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">artgraph</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"background-color(#fce5cd)\">castellano</hi> et al. 2022), der daten aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wikiart</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dbpedia</hi> integriert.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.2	p	limitiert werden diese ansätze jedoch durch die fehlende integration von informationen aus unstrukturierten texten – wie essays, archivalien und monografien. diese sind domänenspezifisch in großer menge vorhanden, aber durch manuelle annotation nur sehr aufwändig zu erstellen. verfahren des maschinellen lernens bieten hier die möglichkeit, informationen durch automatisierte wissensextraktion zu gewinnen (abbildung 1). in den digital humanities gibt es erste ansätze, triplets aus texten automatisiert zu extrahieren und damit wissensgraphen zu kuratieren oder zu erweitern: beispiele sind arbeiten zur erschließung von digitalisiertem archivmaterial (sack 2021, vogeler 2019), zur extraktion von entitäten und relationen in giorgio vasaris <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">künstlerviten</hi> (santini et al. 2022) oder zur erstellung eines graphen aus historischen enzyklopädien (hagen 2023); auch automatisierte verfahren mit problemstellungen in domänenspezifischen anwendungen wurden untersucht (jain et al. 2022).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.3	p	in diesem zusammenhang gibt es jedoch nur wenige studien, die die automatisierte wissensextraktion mit den neueren versionen von llms wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">llama 2</hi> (touvron et al. 2023) in domänenspezifischen texten und daten beschreiben. trainingsansätze zum parametereffizienten finetuning von llms wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">instruction tuning</hi> geben dem modell schemata vor (dettmers et al., 2023). so können mit annotationsvorgaben die zero-shot-fähigkeiten zur informationsextraktion für spezifische aufgaben verbessert und informationen aus natürlichsprachigen texten durch das sprachmodell extrahiert werden (sainz et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.1.2.4	p	darüber hinaus wird wenig über die konkrete anwendung der erstellten wissensgraphen in digitalen methoden wie bei der nutzung von vision-language-modellen (vlms; liu et al. 2023) und llms geforscht. hier zeigt sich das potenzial für zahlreiche neue anwendungen, beispielsweise zur klassifikation und suche multimodaler daten (z.b. bild, text), der verminderung von halluzinationen der künstlichen neuronalen netze oder als methoden der explainable artificial intelligence (xai).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.1	p	ziel des workshops ist es, forschenden der digital humanities neue methoden des maschinellen lernens aus dem bereich der informatik vorzustellen, die zur automatischen anreicherung von domänenspezifischen wissensgraphen eingesetzt werden können. dabei werden neue ansätze mit llms vorgestellt. perspektivisch wird auch auf konkrete anwendungen in hybriden ki-modellen sowie auf mögliche mehrwerte von wissensgraphen für fragestellungen der xai eingegangen. nach dem workshop sollen die teilnehmer:innen in der lage sein, llms als werkzeuge zur automatischen generierung von triplets aus textdateien zur erstellung bzw. erweiterung eigener (domänenspezifischer) wissensgraphen anzuwenden und dabei spezifische herausforderungen sowie lösungen zu identifizieren. sie haben praktische erfahrungen mit entsprechenden werkzeugen und verfahren gesammelt und deren anwendung in ihrem forschungsgebiet erprobt. darüber hinaus haben sie einblicke in die anwendung hybrider ki-systeme erhalten.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2.1	p	zu beginn des workshops werden den teilnehmenden die grundlagen von wissensgraphen vermittelt. anschließend haben sie die möglichkeit, in einem hands-on-tutorial verschiedene verfahren zum kuratieren und erweitern von wissensgraphen selbst auszuprobieren. dies geschieht auf basis webbasierter demonstratoren und unter verwendung eigener texte. zu den verfahren gehören das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">named entity linking</hi> zur extraktion von entitäten, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">reconciliation </hi>(z.b. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">refined</hi>, representation and fine-grained typing for entity disambiguation, ayoola et al. 2022) zum abgleich domänenspezifischer entitäten sowie die verwendung von llms zur extraktion ihrer zusammenhänge in form von triplets (z.b. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gollie</hi>, guideline-following large language model for ie, sainz et al. 2024 und deepke,zhang et al. 2022). dabei sollen die vorteile und herausforderungen bei der automatisierten erstellung domänenspezifischer wissensgraphen diskutiert werden. explizit wird auf die problematik der zuordnung einzelner entitäten zu bestehenden wissensgraphen eingegangen. darüber hinaus werden grundlegende visualisierungsmöglichkeiten der erzeugten entitäten mit sparql-abfragewerkzeugen vorgestellt und getestet.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.2.2	p	<figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"pictures/1a39bd58a621920c83b8648ebf4d03e5.png\" /> <head>abbildung 2: prototypische benutzeroberfläche von <hi rend=\"italic\">iart</hi> mit interaktiven suchassistenten. dabei kommt ein vlm (z.b. <hi rend=\"italic\">llava</hi>, liu et al. 2023) zum einsatz, um die bilder zu beschreiben, und ein llm (z.b. <hi rend=\"italic\">llama</hi>, touvron et al. 2023), um einen chat mit dem benutzer zu ermöglichen. </head> </figure>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.2.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">weiterhin wird auf die konkrete anwendung von wissensgraphen in künstlichen neuronalen netzen eingegangen. im letzten teil des workshops wird den teilnehmenden in einem hands-on-tutorial die bildersuchmaschine </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\")italic\">iart</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://iart.vision/\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">https://iart.vision</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">; springstein et al. 2021) für kunsthistorische daten vorgestellt. dabei werden die neuen möglichkeiten für interaktive und erklärbare suchen mithilfe von wissensgraphen und großen sprachmodellen diskutiert und demonstriert, wie in abbildung 2 dargestellt. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iart</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">, entwickelt in einem von der dfg geförderten projekt (projektnummer: 415796915) und weiterentwickelt im projekt </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">reflexionsbasierte künstliche intelligenz in der kunstgeschichte</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(projektnummer: 510048106), integriert erklärbare hybride modelle für die bildsuche und -analyse in einen wissensgraphen. abschließend sollen die wesentlichen ergebnisse des workshops gemeinsam mit den teilnehmenden diskutiert werden.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.3.1	p	willkommen sind teilnehmer:innen aus allen fachbereichen, die an der wissensextraktion aus wissenschaftlichen texten interessiert sind. von unserer seite werden wissensgraphen und textbeispiele aus dem bereich der kunstgeschichte angeführt, die methoden sind aber nicht fachspezifisch.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.1	p	vor dem workshop\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.2	p	vernetzung der teilnehmer:innen über github. zudem werden die nutzer:innen gebeten, eigene texte für die wissensextraktion mitzubringen und fragestellungen zu ihren jeweils domänenspezifischen wissensgraphen vorzubereiten.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.3	p	montag, 03.03.2025\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.4	p	zum auftakt erfolgt eine einführung in wissensgraphen, illustriert mit beispielen aus der kunstgeschichte. die teilnehmer:innen extrahieren manuell triplets aus ihren texten und erstellen eine schematische ontologie. anschließend werden methoden der relationsextraktion mithilfe von llms vorgestellt und in hands-on-tutorials praktisch erprobt. dabei werden auch möglichkeiten diskutiert, wie sich die extrahierten triplets manuell und automatisch evaluieren lassen (boylan et al. 2024).\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.5	p	dienstag, 04.03.2025\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.6	p	die praktische anwendung wird durch den vergleich der ergebnisse und die diskussion der vor- und nachteile automatisierter extraktion vertieft. die extrahierten entitäten werden mit datenbanken wie wikidata abgeglichen und visualisiert. im rahmen des workshops wird das digitale tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iart</hi> für die kunsthistorische bildersuche vorgestellt, das perspektivisch hybride ki-modelle zur besseren interpretierbarkeit von suchresultaten einsetzen soll. in der schlussrunde werden die ergebnisse zusammengefasst und anschlussmöglichkeiten für folgeprojekte und community-building diskutiert.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.7	p	nach dem workshop\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.4.8	p	eine nachbereitung und weitere vernetzung über github ist ausdrücklich erwünscht.\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5.1	p	benötigte technische ausstattung: beamer, wlan-zugang, ausreichend steckdosen für die laptops der teilnehmer:innen\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.5.2	p	zahl der möglichen teilnehmer: 30\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">julian stalter</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): erforschung und entwicklung von methoden zur bildanalyse für digital humanities, digital art history.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">matthias springstein</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:matthias.springstein@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">matthias.springstein@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): entwicklung und implementierung von methoden zur videoanalyse für digital humanities, computer vision für digital art history.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">maximilian kristen</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:max@kristenonline.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">max@kristenonline.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): entwicklung und implementierung von extraktionsmethoden für triplets aus rohtexten unter einsatz von human-in-the-loop systemen zur bereinigung</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eric müller-budack</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:eric.mueller@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">eric.mueller@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): erforschung und entwicklung von unimodalen (bild, audio und text) und multimodalen ki-methoden zur nachrichten-, film- und videoanalyse; forschungsinteressen informatik: multimedia retrieval, computer vision, multimodal computing</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">stefanie schneider</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): entwicklung und implementierung von methoden zur bildanalyse für digital humanities, research software engineering für digital humanities; forschungsinteressen informatik: multimedia retrieval, computer vision, network analysis.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">elias entrup</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:elias.entrup@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">elias.entrup@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): entwicklung und implementierung von methoden der computerlinguistik, empfehlungssystemen und bibliometrischen analysen</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hubertus kohle </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:hubertus.kohle@gmail.com\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">hubertus.kohle@gmail.com</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): kunst frankreich und deutschland – 18. jahrhundert bis zur klassischen moderne, digitale kunstgeschichte</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.8	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ralf krestel</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:rkr@informatik.uni-kiel.de\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">rkr@informatik.uni-kiel.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): erforschung und entwicklung von methoden zur analyse von textdaten, u.a. aus den bereichen kunstgeschichte, patente, wissenschaftliche dokumente, soziale medien. forschungsinteressen informatik: text mining, information retrieval, digital libraries</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:1.6.9	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ralph ewerth</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">(</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:ralph.ewerth@tib.eu\"> <hi rend=\"color(#1155cc)underline\">ralph.ewerth@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">): erforschung und entwicklung von methoden zur videoanalyse für digital humanities, forschungsinfrastrukturen für digital humanities, interdisziplinäre forschung zu film-/videoanalyse und kunstgeschichte; forschungsinteressen informatik: multimedia retrieval, computer vision, multimodal computing, visual analytics. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.1	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-c5b2b2b9-7fff-f008-6c73-9befd3c0d17a\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">auer, sören, viktor kovtun, manuel prinz, anna kasprzik, markus stocker und maria esther vidal</hi>. 2018. towards a knowledge graph for science. in: proceedings of the 8th international conference on web intelligence, mining and semantics. novi sad serbia: acm. 1–6. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3227609.3227689 [letzter zugriff 19. juli 2024].\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ayoola, tom, shubhi tyagi, joseph fisher, christos christodoulopoulos und andrea pierleoni</hi>. 2022. refined: an efficient zero-shot-capable approach to end-to-end entity linking. in: proceedings of the 2022 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics: human language technologies: industry track, naacl 2022, hybrid: seattle, washington, usa + online, july 10-15, 2022. association for computational linguistics. 209–220. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-industry.24\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"color(#000000)\">.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stalter_julian_wissensgraphen_und_gro_e_sprachmodelle_in_den:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">boylan, jack, demian gholipour ghalandari, 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rend=\"color(#000000)\">.</hi>'),('urn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:','urn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.1.1	p	Multidisziplinarität erfordert Vielfältigkeit! Das Projekt E-LAUTE (Electronic Linked Annotated Unified Tablature Edition; Schöning et al., 2024)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> bearbeitet das Korpus der Deutschen Lautentabulaturen mit einem interdisziplinären Forschungsteam, das sich großteils um das Verhältnis Noten - Musik - Daten dreht. Damit dem Forschungsinteresse zufriedenstellend nachgegangen werden kann, werden durch die Brille der jeweiligen Disziplin Anforderungen an das E-LAUTE Projekt gestellt. Diese Anforderungen erfordern sowohl für die Bearbeitung im digitalen, als auch im analogen Bereich einen Unterbau an Infrastruktur, Hardware und Programmen was im Kontext der Bearbeitungen und Editor*innen zu einem umfassenden E-LAUTE Ökosystem angewachsen ist und für Nutzer*innen als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> zur Verfügung gestellt wird. Im folgenden Beitrag werden die teilweise sehr heterogen verwendeten Infrastrukturtypen beleuchtet und ein Bild darüber abgegeben, wie sie auf die Interessen der einzelnen Fachwissenschaften eingehen, weshalb sie notwendig sind, wie sie miteinander zusammenarbeiten und wie sie letztlich wieder in einem homogenen Gesamtbild durch die Wissenschaft weiterverwendet werden kann.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2.1	p	Das Projekt E-LAUTE erstellt eine umfassende elektronische Edition von Lautentabulaturen (spezielle Griff-Notationen für Lauten) aus dem deutschsprachigen Raum zwischen 1450 und 1550. Das Corpus (2.000 Seiten) wurde in seiner Gesamtheit bisher nicht erschlossen und blieb daher sowohl für die Wissenschaft und professionelle Musiker, als auch für den weiteren Kreis von Interessierten kaum zugänglich, wurde nicht entschlüsselt und konnte somit nur punktuell ausgewertet werden. Die Gründe dafür sind die heute nicht mehr verwendete Notation (“Deutsche Lautentabulatur”), die über ganz Mitteleuropa verstreuten Aufbewahrungsorte der Manuskripte und der Mangel an ausgearbeiteten, einheitlichen Forschungsmethoden.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2.2	p	Das Ziel des Projekts ist eine neuartige Form der Musikedition zu entwickeln: eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> in der Musikwissenschaft, Musikpraxis, Musikinformatik und Literaturwissenschaft ineinandergreifen und herkömmliche Editionsmethoden in disziplinärer und interdisziplinärer Forschung vernetzen. Um eine umfassende moderne Gesamtedition zu gestalten, synchronisieren wir Computer-Hochtechnologie (Enkodierung, Verlinkung, und automatische Transkription) mit manueller Musiktranskription und musikalischer Aufführungspraxis.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.3.1	p	Innerhalb einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> gestaltet sich der Zugang zu Wissen vielseitig und kann viele Ausprägungen je nach Forscher*in bzw. der jeweiligen Forschungsfrage haben. Genauso kann sich auf der anderen Seite der Beitrag zu dieser Plattform je nach Forschungsdisziplin und Arbeitsmethoden erheblich unterscheiden. Das bedeutet, dass man sich sehr genau über die Beitragenden Gedanken machen muss, wo und wie die jeweiligen Contributions aufgenommen und gespeichert werden können. Im Fall des interdisziplinären E-Laute Projekts resultiert das in einer Vielzahl von unterschiedlichen Arbeitsschritten mit unterschiedlichen Tools und unterschiedlichen Forschungsdaten, weshalb ein Überblick über die unterschiedlichen Perspektiven auf die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> essentiell ist. In E-Laute sind das zumindest die folgenden Forschungsansätze zu bedenken: In der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Musikwissenschaft </hi>werden die Lautenstücke gesamtheitlich erarbeitet und analysiert und durch die Beiträge aus der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Germanistik </hi>ergänzt und kontextualisiert (z.B. durch Beschreibungen von Textquellen der jeweiligen Lautenstücke). Um die Musikdaten interoperabel zu machen, muss sich im Bereich der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Musikkodierung </hi>damit auseinandergesetzt werden, wie das Format der Deutschen Lautentabulatur in bestehende Strukturen und Kodierungsvorschläge sich einfügen kann. Zusätzlich beschäftigen sich Projektmitarbeiter*innen mit der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aufführungspraxis</hi> der Quellen, die teilweise analysiert und beschrieben und teilweise durch neu eingespielte und aufgenommene Werkinterpretationen erfasst wird. Im Sinne eines nachhaltigen und reproduzierbaren Forschungsdatenmanagements müssen diverse Aspekte aus den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Archiv-</hi> bzw. den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bibliothekswissenschaften</hi> berücksichtigt werden, damit ein freier Zugang in offenen Dateiformaten (FAIR-Prinzipien) zu den Forschungsdaten ermöglicht werden kann, was große Auswirkung auf die verwendeten Infrastrukturen und Repositorien hat. Auf diese durch APIs freigegebenen Daten greifen einerseits externe Benutzer*innen zu, andererseits ist ein einheitliches Datenmanagement auch wesentlicher Bestandteil für das Anforderungsprofil der eigenen Forschungsaktivitäten. Das umfasst unter anderem die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">editionswissenschaftlichen </hi>Requirements um die Bereitstellung der digitalen Edition zu gewährleisten und in Kombination mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Web-Science</hi> auch die Eingliederung von unterschiedlichen Ressourcen, andererseits auch für weitere computerunterstützte Methoden wie etwa aus dem Bereich des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Information Retrievals</hi>, wo beispielsweise eine Suche nach Patterns in den Stücken ermöglicht werden soll.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4.1	p	Sehr schnell ist offensichtlich, dass durch die multidisziplinarität innerhalb des dreijährigen Projekts auch im Arbeiten die Anforderungen, Methoden und genutzten Infrastrukturen sich teilweise essentiell unterscheiden (müssen). Dabei werden a) vorhandene Infrastrukturen nachgenutzt b) Infrastruktur für das Projekt aufgesetzt c) Infrastruktur für das Projekt entwickelt. Die Punkte b und c unterscheiden sich grundlegend darin, dass man für das eine spezifische Software innerhalb der Projektlaufzeit entwickelt und für das andere bestehende Programme/Pakete/etc. innerhalb der Forschungsinfrastruktur aufsetzt.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4.2	p	Eine zentrale Komponente im E-LAUTE Ökosystem nimmt eine eigens für das Projekt entwickelte Datenbank (E-LAUTEdb) ein, wo Metadaten und Bezüge zu allen relevanten Quellen durch Spezialist*innen der Musikwissenschaft und Germanistik erfasst werden und sie somit eine wesentliche Rolle für die Aufarbeitung des Materials abseits des von uns edierten Notenkorpus hat. Die wesentlichen Design-Fragen, die es bei der Konzeption zu lösen galt waren hier 1) Konzeption und Funktionen der Datenbank im Kontext der historischen Auswertung des Materials, 2) Anschluss an RISM und andere Normdaten bzw. zentralen Katalogen, 3) Interdisziplinäre Arbeit und Anschluss von anderen Projekten. Für die Bearbeitung der Daten wird für die Fachwissenschaftler*innen eine grafische Oberfläche in der Form von einem Content Management Systems (CMS) verwendet. Damit die Forschungsdaten maschinell nutzbar gemacht werden können, werden die Datensätze aus E-LAUTEdb nach einem Bereinigungsschritt der Datenbank, wo Systeminformationen des CMS (z.B. Login-Informationen der Benutzer) gelöscht und die Datenbank auf die wesentlichen Spalten verschlankt wird, als Kopie innerhalb des Forschungsdatenrepositoriums (Invenio) der TU-Wien gespeichert. Bearbeitungen der Musikhandschriften finden im Format MEI statt und Kodierungen werden mit mei-friend (Goebl und Weigl, 2024) gemacht. Wo es möglich ist, arbeitet mei-friend mit einer Versionierung der Files in GitHub, was vom Projektteam auch so umgesetzt wurde, und erweitert dadurch die Anforderungen an Verwaltung und Versionierung von Daten über eine git-Infrastruktur. Ähnlich ist es für die Erarbeitung der Textquellen durch die Germanist*innen, die im Format TEI-XML vorgenommen und ebenfalls über git verwaltet und kollaborativ bearbeitet werden. Zusätzlich können durch von git angestoßene Pipelines die Daten automatisch qualitätsgeprüft und nachbearbeitet werden. Zusammengeführt werden diese Teile der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> in der nachhaltigen Infrastruktur für Digitale Editionen an der Österreichischen Nationalbibliothek, das einerseits als Datenrepositorium für die Veröffentlichung von Forschungsdaten fungiert und als Infrastruktur für das Hosting der digitalen Edition übernimmt. Die Infrastruktur basiert auf einem Fedora Commons Datenrepositorium, das innerhalb des GAMS-Frameworks (Stigler und Steiner, 2018) auf die Bedürfnisse der digitalen Geisteswissenschaften angepasst wurde. Dort werden die unterschiedlichen TEI und MEI-Files eingespielt, mit einem eindeutigen Identifikator versehen und sind langfristig abrufbar, was vor allem für das Forschungsdatenmanagement auch im Kontext der Archiv- und Bibliothekswissenschaften relevant ist. Interoperabel werden die Daten über Linked Open Data (LOD), wo mit für das Projekt angepassten Mappings der E-LAUTEdb und TEI/MEI nicht nur durch die editionswissenschaftlichen Anforderungen abgedeckt werden, sondern das Material auch für die Fragestellungen im Information Retrieval geeignet sind. Ebenfalls auf den Prinzipien von LOD baut die Integration von Annotationen im Web, sowohl von Personen aus dem Projekt oder von externen Benutzer*innen auf. Die Annotationen werden in Solid-Pods als linked data gespeichert und werden so Teil der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> (Lewis et al., 2022; Mansour et al., 2016). Solid ist vom restlichen Ökosystem von E-LAUTE weitestgehend unabhängig und erlaubt so auch Beteiligungen der (wissenschaftlichen und künstlerischen) Community am Projekt. Dieser Aspekt ist vor allem für die Forschungsaktivität rund um die Aufführungspraxis der Stücke relevant.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.1	p	Zur Veranschaulichung der interdisziplinären Arbeitsprozesse, auf der die Edition in ihrer Entstehung aufbaut, bzw. die von der Edition ermöglicht werden, verwenden wir das folgende Beispiel: “Wo sol ich mich hin keren”, ein mehrstimmiges Lied aus einem anonymen Flugblatt (ca.1505-1510) im südlichen deutschsprachigen Raum. Dieses Lied befindet sich als eine der frühesten Intavolierungen in deutscher Lautentabulatur in Hans Judenkünigs Lehrbuch, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Ain schone kunstliche vnderweisung, </hi> fol. 18v. Judenkünig (?-ca.1525) war einer der bedeutendsten Instrumentalisten der Renaissance und Verfasser der ersten beiden Lehrbücher für Laute (neben dem bereits erwähnten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vnderweisung</hi> auch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vtilis & compendiaria introductio</hi>, beide Wien: Hans Singriener, 1523). Judenkünig wohnte und unterrichtete ab 1518 nahe der Universität in Wien. Die beiden Lehrbücher wurden noch im 16. Jahrhundert zusammengebunden. Sie stehen in der Musiksammlung der Österreichischen Nationalbibliothek, die digitale Faksimiles per IIIF abrufbar über das IIIF-Manifest unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://iiif.onb.ac.at/presentation/REPO/4434971/manifest/\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://iiif.onb.ac.at/presentation/REPO/4434971/manifest/</hi> </ref> anbietet.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.2	p	Forschende des E-LAUTE Projekts aus der Musikwissenschaft und der Germanistik erarbeiten und beschreiben wichtige Zusammenhänge dieser Intavolierung durch Verwendung der E-LAUTEdb. Dazu gehören bibliographische, kodikologische und historisch- kontextualisierende Aspekte: Quellen- und Konkordanzinformationen, relevante Personen, geographische Lokalisierung, Gattungen und Formen, Notationsarten, Sprachen, Texte, Vokalmodelle etc. “Wo sol ich mich hin keren” wird als Intavolierung eines deutschen Klageliedes des frühen 16. Jahrhunderts samt allen Konkordanzen in die Datenbank aufgenommen.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.3	p	Die Datenbank wird durch ein kontinuierliches RDF-Mapping als Linked Open Data exportiert; die erwähnten Beschreibungen stehen dadurch im Triplestore der ÖNB Infrastruktur für digitale Editionen abfragbar zur Verfügung. Um die Musik sowohl für die Forschung als auch für die Öffentlichkeit einfach begreifbar zu machen, wird die Intavolierung von professionellen Lautenist*innen der Schola Cantorum Basiliensis eingespielt.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.4	p	Das digitale Faksimile wird mit dem Notationsprogramm Fronimo als deutsche Lautentabulatur erfasst, mit dem Konvertierungstool luteconv in das eigens erarbeitete MEI Schema für deutsche Lautentabulatur übersetzt, und mit dem (vom Projekt entwickelten) mei-friend Musikkodierungseditor bearbeitet. Weitere diplomatische MEI-Transkriptionen werden in italienischer und französischer Lautentabulatur, sowie in einer neu konzipierten, reduzierten Version der Common (Western) Music Notation (CMN), erstellt. Letztlich werden auch edierte Versionen in den drei Lautentabulationsarten, sowie mit hilfe des eigens entwickelten AbsoLutely Tabulous Toolkits semi-automatisch polyphone Versionen in CMN erstellt. Textuelle Quellen, inkl. des Vokalmodells zu “Wo sol ich mich hin keren”, werden mit dem Oxygen XML-Editor als TEI erfasst und mit den MEI-Kodierungen verknüpft. Alle Kodierungen werden mit Hilfe eines Git-Cloud-Services versioniert bearbeitet; die Arbeitsbasis aller Materialien zu “Wo sol ich mich hin keren” stehen daher zusammen in einem Ordner des Gitrepositoriums zu Judenkünig’s <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vnderweisung</hi> zur Verfügung, und werden nach Fertigstellung auf die Plattform der ÖNB übertragen.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.5	p	Um die reproduzierbarkeit automatischer und semi-automatischer Prozesse zu gewährleisten, wird die gesamte Datenlage der E-LAUTEdb sowie ausführliche Metadaten zur Instanziierung des abtab-Toolkits und anderer Scripts (Code-Version; verwendete Versionen aller Input-Dateien; Parametrisierungen; Software Environment) erfasst und in der Forschungsdatenmanagement-Infrastruktur der TU Wien mittels Invenio und DBRepo als zitierbare Forschungsobjekte gespiegelt. Dies ermöglicht externen Projekten die genaue Nachbildung der generierten Daten, die Anhand der Kodierungen zu “Wo sol ich mich hin keren” produziert werden.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.6	p	Die gesamte Datenlage wird auf der Plattform der ÖNB zugänglich gemacht, sowohl durch Web APIs und SPARQL-Endpoint (Linked Open Data) als auch durch ein eigens entwickeltes Web-Interface, welche benutzerfreundliche Ansichten und synoptische Vergleiche zwischen den verschiedenen Repräsentationen der Quelle (sowie Vergleiche mit anderen Quellen) anbietet. Hiermit ist es nun möglich, als projekt-externe forschende oder musik-praktizierende Person einen genaueren Einblick in die Intavolierung zu bekommen, sowohl in der Originalfassung in deutscher Lautentabulatur als auch in anderen Tabulaturnotationen und CMN-Fassungen, oder als Audioaufnahme, sowie in weiteren Kontexten unseres Materials..\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.7	p	Letztendlich werden die Rezipienten der Edition eingeladen, die Musik in ihren verschiedenen Formen interaktiv zu annotieren, eigene Interpretationen vorzuschlagen und Aufnahmen beizusteuern. Somit wird der dynamisch-kommunikative Aspekt der Edition etabliert. Dies geschieht durch Anbindung des dezentralisierten Web-Datenspeichersystems “Solid”. Interessante Beiträge werden (mit Einwilligung der User*innen) neben wissenschaftlichen Beiträgen des Projektteams veröffentlicht und bringen im Idealfall weitere relevante Beiträge hervor.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.6.1	p	Für das Projekt E-LAUTE wurde eine umfassende Forschungsinfrastruktur geschaffen, die für den Bereich der Musikedition als Template dienen kann. Sie beinhaltet ein großes Repertoire an Tools zur Erfassung und zur Verfügbarmachung von Forschungsdaten und geht dabei sehr präzise auf die jeweiligen Bedürfnisse der multidisziplinären Forschungsinteressen (von der Musikwissenschaft bis hin zu Information Retrieval) ein und bildet somit die unmittelbare Schnittstelle zwischen Forscher*innen und dem Projekt - im übertragenen Sinn können die Programme und Tools als Übersetzer des individuellen Fachwissens für andere gesehen werden. Ein Ausbau dieser Infrastruktur, etwa für weitere Projekte, ist möglich und eine kontinuierliche Anpassung an wechselnde Anforderungen erforderlich.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Diese Forschung wurde gänzlich oder teilweise durch den Wissenschaftsfonds FWF finanziert <ref target=\"https://doi.org/10.55776/I6019\">https://doi.org/10.55776/I6019</ref>. Zum Zweck des freien Zugangs hat der:die Autor:in für jedwede akzeptierte Manuskriptversion, die sich aus dieser Einreichung ergibt, eine „Creative Commons Attribution CC BY“-Lizenz vergeben. <lb />Projektwebseite: <ref target=\"https://e-laute.info\">https://e-laute.info</ref> </note>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Goebl, Werner und David M. Weigl</hi>. 2024. mei-friend: An Interactive Web-based Editor for Digital Music Encodings. Journal of Open Source Software, 9(98), 6002, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.21105/joss.06002\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.21105/joss.06002</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lewis, David, Elisabete Shibata, Mark Saccomano, Lisa Rosendahl, Johannes Kepper, Andrew Hankinson, Christine Siegert, und Kevin Page</hi>. A model for annotating musical versions and arrangements across multiple documents and media. In Proceedings of the 9th International Conference on Digital Libraries for Musicology, 10-18. 2022. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/3543882.3543891\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.1145/3543882.35438</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mansour, Essam, Andrei Vlad Sambra, Sandro Hawke, Maged Zereba, Sarven Capadisli, Abdurrahman Ghanem, Ashraf Aboulnaga, und Tim Berners-Lee</hi>. \"A demonstration of the solid platform for social web applications.\" In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 25th International Conference Companion on World Wide Web</hi>, 223-226. 2016. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/2872518.2890529\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.1145/2872518.28905</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöning, Kateryna, Reinier de Valk, David M. Weigl, Ilias Kyriazis, Olja Janjuš, Henning Burghoff, und Christoph Steindl</hi>. (2024). A Collaborative Digital Edition of 15th- and 16th-Century German Lute Tablature: The E-LAUTE Project. Journal of New Music Research (im Druck).\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.5	bibl	<lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stigler, Johannes Hubert und Elisabeth Steiner</hi>. 2018. „GAMS – An Infrastructure for the Long-Term Preservation and Publication of Research Data from the Humanities“. Mitteilungen Der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen Und Bibliothekare. Association of Austrian Librarians. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.31263/voebm.v71i1.1992\"> <hi rend=\"color(1155CC)\">https://doi.org/10.31263/voebm.v71i1.1992</hi> </ref>','urn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.1.1	p	multidisziplinarität erfordert vielfältigkeit! das projekt e-laute (electronic linked annotated unified tablature edition; schöning et al., 2024)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1\" target=\"ftn1\" /> bearbeitet das korpus der deutschen lautentabulaturen mit einem interdisziplinären forschungsteam, das sich großteils um das verhältnis noten - musik - daten dreht. damit dem forschungsinteresse zufriedenstellend nachgegangen werden kann, werden durch die brille der jeweiligen disziplin anforderungen an das e-laute projekt gestellt. diese anforderungen erfordern sowohl für die bearbeitung im digitalen, als auch im analogen bereich einen unterbau an infrastruktur, hardware und programmen was im kontext der bearbeitungen und editor*innen zu einem umfassenden e-laute Ökosystem angewachsen ist und für nutzer*innen als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> zur verfügung gestellt wird. im folgenden beitrag werden die teilweise sehr heterogen verwendeten infrastrukturtypen beleuchtet und ein bild darüber abgegeben, wie sie auf die interessen der einzelnen fachwissenschaften eingehen, weshalb sie notwendig sind, wie sie miteinander zusammenarbeiten und wie sie letztlich wieder in einem homogenen gesamtbild durch die wissenschaft weiterverwendet werden kann.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2.1	p	das projekt e-laute erstellt eine umfassende elektronische edition von lautentabulaturen (spezielle griff-notationen für lauten) aus dem deutschsprachigen raum zwischen 1450 und 1550. das corpus (2.000 seiten) wurde in seiner gesamtheit bisher nicht erschlossen und blieb daher sowohl für die wissenschaft und professionelle musiker, als auch für den weiteren kreis von interessierten kaum zugänglich, wurde nicht entschlüsselt und konnte somit nur punktuell ausgewertet werden. die gründe dafür sind die heute nicht mehr verwendete notation (“deutsche lautentabulatur”), die über ganz mitteleuropa verstreuten aufbewahrungsorte der manuskripte und der mangel an ausgearbeiteten, einheitlichen forschungsmethoden.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.2.2	p	das ziel des projekts ist eine neuartige form der musikedition zu entwickeln: eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> in der musikwissenschaft, musikpraxis, musikinformatik und literaturwissenschaft ineinandergreifen und herkömmliche editionsmethoden in disziplinärer und interdisziplinärer forschung vernetzen. um eine umfassende moderne gesamtedition zu gestalten, synchronisieren wir computer-hochtechnologie (enkodierung, verlinkung, und automatische transkription) mit manueller musiktranskription und musikalischer aufführungspraxis.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.3.1	p	innerhalb einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> gestaltet sich der zugang zu wissen vielseitig und kann viele ausprägungen je nach forscher*in bzw. der jeweiligen forschungsfrage haben. genauso kann sich auf der anderen seite der beitrag zu dieser plattform je nach forschungsdisziplin und arbeitsmethoden erheblich unterscheiden. das bedeutet, dass man sich sehr genau über die beitragenden gedanken machen muss, wo und wie die jeweiligen contributions aufgenommen und gespeichert werden können. im fall des interdisziplinären e-laute projekts resultiert das in einer vielzahl von unterschiedlichen arbeitsschritten mit unterschiedlichen tools und unterschiedlichen forschungsdaten, weshalb ein Überblick über die unterschiedlichen perspektiven auf die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> essentiell ist. in e-laute sind das zumindest die folgenden forschungsansätze zu bedenken: in der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">musikwissenschaft </hi>werden die lautenstücke gesamtheitlich erarbeitet und analysiert und durch die beiträge aus der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">germanistik </hi>ergänzt und kontextualisiert (z.b. durch beschreibungen von textquellen der jeweiligen lautenstücke). um die musikdaten interoperabel zu machen, muss sich im bereich der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">musikkodierung </hi>damit auseinandergesetzt werden, wie das format der deutschen lautentabulatur in bestehende strukturen und kodierungsvorschläge sich einfügen kann. zusätzlich beschäftigen sich projektmitarbeiter*innen mit der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">aufführungspraxis</hi> der quellen, die teilweise analysiert und beschrieben und teilweise durch neu eingespielte und aufgenommene werkinterpretationen erfasst wird. im sinne eines nachhaltigen und reproduzierbaren forschungsdatenmanagements müssen diverse aspekte aus den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">archiv-</hi> bzw. den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bibliothekswissenschaften</hi> berücksichtigt werden, damit ein freier zugang in offenen dateiformaten (fair-prinzipien) zu den forschungsdaten ermöglicht werden kann, was große auswirkung auf die verwendeten infrastrukturen und repositorien hat. auf diese durch apis freigegebenen daten greifen einerseits externe benutzer*innen zu, andererseits ist ein einheitliches datenmanagement auch wesentlicher bestandteil für das anforderungsprofil der eigenen forschungsaktivitäten. das umfasst unter anderem die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">editionswissenschaftlichen </hi>requirements um die bereitstellung der digitalen edition zu gewährleisten und in kombination mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">web-science</hi> auch die eingliederung von unterschiedlichen ressourcen, andererseits auch für weitere computerunterstützte methoden wie etwa aus dem bereich des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">information retrievals</hi>, wo beispielsweise eine suche nach patterns in den stücken ermöglicht werden soll.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4.1	p	sehr schnell ist offensichtlich, dass durch die multidisziplinarität innerhalb des dreijährigen projekts auch im arbeiten die anforderungen, methoden und genutzten infrastrukturen sich teilweise essentiell unterscheiden (müssen). dabei werden a) vorhandene infrastrukturen nachgenutzt b) infrastruktur für das projekt aufgesetzt c) infrastruktur für das projekt entwickelt. die punkte b und c unterscheiden sich grundlegend darin, dass man für das eine spezifische software innerhalb der projektlaufzeit entwickelt und für das andere bestehende programme/pakete/etc. innerhalb der forschungsinfrastruktur aufsetzt.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.4.2	p	eine zentrale komponente im e-laute Ökosystem nimmt eine eigens für das projekt entwickelte datenbank (e-lautedb) ein, wo metadaten und bezüge zu allen relevanten quellen durch spezialist*innen der musikwissenschaft und germanistik erfasst werden und sie somit eine wesentliche rolle für die aufarbeitung des materials abseits des von uns edierten notenkorpus hat. die wesentlichen design-fragen, die es bei der konzeption zu lösen galt waren hier 1) konzeption und funktionen der datenbank im kontext der historischen auswertung des materials, 2) anschluss an rism und andere normdaten bzw. zentralen katalogen, 3) interdisziplinäre arbeit und anschluss von anderen projekten. für die bearbeitung der daten wird für die fachwissenschaftler*innen eine grafische oberfläche in der form von einem content management systems (cms) verwendet. damit die forschungsdaten maschinell nutzbar gemacht werden können, werden die datensätze aus e-lautedb nach einem bereinigungsschritt der datenbank, wo systeminformationen des cms (z.b. login-informationen der benutzer) gelöscht und die datenbank auf die wesentlichen spalten verschlankt wird, als kopie innerhalb des forschungsdatenrepositoriums (invenio) der tu-wien gespeichert. bearbeitungen der musikhandschriften finden im format mei statt und kodierungen werden mit mei-friend (goebl und weigl, 2024) gemacht. wo es möglich ist, arbeitet mei-friend mit einer versionierung der files in github, was vom projektteam auch so umgesetzt wurde, und erweitert dadurch die anforderungen an verwaltung und versionierung von daten über eine git-infrastruktur. Ähnlich ist es für die erarbeitung der textquellen durch die germanist*innen, die im format tei-xml vorgenommen und ebenfalls über git verwaltet und kollaborativ bearbeitet werden. zusätzlich können durch von git angestoßene pipelines die daten automatisch qualitätsgeprüft und nachbearbeitet werden. zusammengeführt werden diese teile der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> in der nachhaltigen infrastruktur für digitale editionen an der Österreichischen nationalbibliothek, das einerseits als datenrepositorium für die veröffentlichung von forschungsdaten fungiert und als infrastruktur für das hosting der digitalen edition übernimmt. die infrastruktur basiert auf einem fedora commons datenrepositorium, das innerhalb des gams-frameworks (stigler und steiner, 2018) auf die bedürfnisse der digitalen geisteswissenschaften angepasst wurde. dort werden die unterschiedlichen tei und mei-files eingespielt, mit einem eindeutigen identifikator versehen und sind langfristig abrufbar, was vor allem für das forschungsdatenmanagement auch im kontext der archiv- und bibliothekswissenschaften relevant ist. interoperabel werden die daten über linked open data (lod), wo mit für das projekt angepassten mappings der e-lautedb und tei/mei nicht nur durch die editionswissenschaftlichen anforderungen abgedeckt werden, sondern das material auch für die fragestellungen im information retrieval geeignet sind. ebenfalls auf den prinzipien von lod baut die integration von annotationen im web, sowohl von personen aus dem projekt oder von externen benutzer*innen auf. die annotationen werden in solid-pods als linked data gespeichert und werden so teil der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open knowledge platform</hi> (lewis et al., 2022; mansour et al., 2016). solid ist vom restlichen Ökosystem von e-laute weitestgehend unabhängig und erlaubt so auch beteiligungen der (wissenschaftlichen und künstlerischen) community am projekt. dieser aspekt ist vor allem für die forschungsaktivität rund um die aufführungspraxis der stücke relevant.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.1	p	zur veranschaulichung der interdisziplinären arbeitsprozesse, auf der die edition in ihrer entstehung aufbaut, bzw. die von der edition ermöglicht werden, verwenden wir das folgende beispiel: “wo sol ich mich hin keren”, ein mehrstimmiges lied aus einem anonymen flugblatt (ca.1505-1510) im südlichen deutschsprachigen raum. dieses lied befindet sich als eine der frühesten intavolierungen in deutscher lautentabulatur in hans judenkünigs lehrbuch, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">ain schone kunstliche vnderweisung, </hi> fol. 18v. judenkünig (?-ca.1525) war einer der bedeutendsten instrumentalisten der renaissance und verfasser der ersten beiden lehrbücher für laute (neben dem bereits erwähnten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vnderweisung</hi> auch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vtilis & compendiaria introductio</hi>, beide wien: hans singriener, 1523). judenkünig wohnte und unterrichtete ab 1518 nahe der universität in wien. die beiden lehrbücher wurden noch im 16. jahrhundert zusammengebunden. sie stehen in der musiksammlung der Österreichischen nationalbibliothek, die digitale faksimiles per iiif abrufbar über das iiif-manifest unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://iiif.onb.ac.at/presentation/repo/4434971/manifest/\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://iiif.onb.ac.at/presentation/repo/4434971/manifest/</hi> </ref> anbietet.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.2	p	forschende des e-laute projekts aus der musikwissenschaft und der germanistik erarbeiten und beschreiben wichtige zusammenhänge dieser intavolierung durch verwendung der e-lautedb. dazu gehören bibliographische, kodikologische und historisch- kontextualisierende aspekte: quellen- und konkordanzinformationen, relevante personen, geographische lokalisierung, gattungen und formen, notationsarten, sprachen, texte, vokalmodelle etc. “wo sol ich mich hin keren” wird als intavolierung eines deutschen klageliedes des frühen 16. jahrhunderts samt allen konkordanzen in die datenbank aufgenommen.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.3	p	die datenbank wird durch ein kontinuierliches rdf-mapping als linked open data exportiert; die erwähnten beschreibungen stehen dadurch im triplestore der Önb infrastruktur für digitale editionen abfragbar zur verfügung. um die musik sowohl für die forschung als auch für die Öffentlichkeit einfach begreifbar zu machen, wird die intavolierung von professionellen lautenist*innen der schola cantorum basiliensis eingespielt.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.4	p	das digitale faksimile wird mit dem notationsprogramm fronimo als deutsche lautentabulatur erfasst, mit dem konvertierungstool luteconv in das eigens erarbeitete mei schema für deutsche lautentabulatur übersetzt, und mit dem (vom projekt entwickelten) mei-friend musikkodierungseditor bearbeitet. weitere diplomatische mei-transkriptionen werden in italienischer und französischer lautentabulatur, sowie in einer neu konzipierten, reduzierten version der common (western) music notation (cmn), erstellt. letztlich werden auch edierte versionen in den drei lautentabulationsarten, sowie mit hilfe des eigens entwickelten absolutely tabulous toolkits semi-automatisch polyphone versionen in cmn erstellt. textuelle quellen, inkl. des vokalmodells zu “wo sol ich mich hin keren”, werden mit dem oxygen xml-editor als tei erfasst und mit den mei-kodierungen verknüpft. alle kodierungen werden mit hilfe eines git-cloud-services versioniert bearbeitet; die arbeitsbasis aller materialien zu “wo sol ich mich hin keren” stehen daher zusammen in einem ordner des gitrepositoriums zu judenkünig’s <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vnderweisung</hi> zur verfügung, und werden nach fertigstellung auf die plattform der Önb übertragen.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.5	p	um die reproduzierbarkeit automatischer und semi-automatischer prozesse zu gewährleisten, wird die gesamte datenlage der e-lautedb sowie ausführliche metadaten zur instanziierung des abtab-toolkits und anderer scripts (code-version; verwendete versionen aller input-dateien; parametrisierungen; software environment) erfasst und in der forschungsdatenmanagement-infrastruktur der tu wien mittels invenio und dbrepo als zitierbare forschungsobjekte gespiegelt. dies ermöglicht externen projekten die genaue nachbildung der generierten daten, die anhand der kodierungen zu “wo sol ich mich hin keren” produziert werden.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.6	p	die gesamte datenlage wird auf der plattform der Önb zugänglich gemacht, sowohl durch web apis und sparql-endpoint (linked open data) als auch durch ein eigens entwickeltes web-interface, welche benutzerfreundliche ansichten und synoptische vergleiche zwischen den verschiedenen repräsentationen der quelle (sowie vergleiche mit anderen quellen) anbietet. hiermit ist es nun möglich, als projekt-externe forschende oder musik-praktizierende person einen genaueren einblick in die intavolierung zu bekommen, sowohl in der originalfassung in deutscher lautentabulatur als auch in anderen tabulaturnotationen und cmn-fassungen, oder als audioaufnahme, sowie in weiteren kontexten unseres materials..\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.5.7	p	letztendlich werden die rezipienten der edition eingeladen, die musik in ihren verschiedenen formen interaktiv zu annotieren, eigene interpretationen vorzuschlagen und aufnahmen beizusteuern. somit wird der dynamisch-kommunikative aspekt der edition etabliert. dies geschieht durch anbindung des dezentralisierten web-datenspeichersystems “solid”. interessante beiträge werden (mit einwilligung der user*innen) neben wissenschaftlichen beiträgen des projektteams veröffentlicht und bringen im idealfall weitere relevante beiträge hervor.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:1.6.1	p	für das projekt e-laute wurde eine umfassende forschungsinfrastruktur geschaffen, die für den bereich der musikedition als template dienen kann. sie beinhaltet ein großes repertoire an tools zur erfassung und zur verfügbarmachung von forschungsdaten und geht dabei sehr präzise auf die jeweiligen bedürfnisse der multidisziplinären forschungsinteressen (von der musikwissenschaft bis hin zu information retrieval) ein und bildet somit die unmittelbare schnittstelle zwischen forscher*innen und dem projekt - im übertragenen sinn können die programme und tools als Übersetzer des individuellen fachwissens für andere gesehen werden. ein ausbau dieser infrastruktur, etwa für weitere projekte, ist möglich und eine kontinuierliche anpassung an wechselnde anforderungen erforderlich.\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"footnote text\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> diese forschung wurde gänzlich oder teilweise durch den wissenschaftsfonds fwf finanziert <ref target=\"https://doi.org/10.55776/i6019\">https://doi.org/10.55776/i6019</ref>. zum zweck des freien zugangs hat der:die autor:in für jedwede akzeptierte manuskriptversion, die sich aus dieser einreichung ergibt, eine „creative commons attribution cc by“-lizenz vergeben. <lb />projektwebseite: <ref target=\"https://e-laute.info\">https://e-laute.info</ref> </note>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">goebl, werner und david m. weigl</hi>. 2024. mei-friend: an interactive web-based editor for digital music encodings. journal of open source software, 9(98), 6002, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.21105/joss.06002\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://doi.org/10.21105/joss.06002</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lewis, david, elisabete shibata, mark saccomano, lisa rosendahl, johannes kepper, andrew hankinson, christine siegert, und kevin page</hi>. a model for annotating musical versions and arrangements across multiple documents and media. in proceedings of the 9th international conference on digital libraries for musicology, 10-18. 2022. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/3543882.3543891\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://doi.org/10.1145/3543882.35438</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mansour, essam, andrei vlad sambra, sandro hawke, maged zereba, sarven capadisli, abdurrahman ghanem, ashraf aboulnaga, und tim berners-lee</hi>. \"a demonstration of the solid platform for social web applications.\" in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 25th international conference companion on world wide web</hi>, 223-226. 2016. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/2872518.2890529\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://doi.org/10.1145/2872518.28905</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schöning, kateryna, reinier de valk, david m. weigl, ilias kyriazis, olja janjuš, henning burghoff, und christoph steindl</hi>. (2024). a collaborative digital edition of 15th- and 16th-century german lute tablature: the e-laute project. journal of new music research (im druck).\nurn:cts:dhd:2025.steindl_christoph_e_laute_die_musik_abseits_der_noten_und_:2.2.1.5	bibl	<lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">stigler, johannes hubert und elisabeth steiner</hi>. 2018. „gams – an infrastructure for the long-term preservation and publication of research data from the humanities“. mitteilungen der vereinigung Österreichischer bibliothekarinnen und bibliothekare. association of austrian librarians. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.31263/voebm.v71i1.1992\"> <hi rend=\"color(1155cc)\">https://doi.org/10.31263/voebm.v71i1.1992</hi> </ref>'),('urn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:','urn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.1	p	Die für die Textanalyse grundlegende Segmentierung von Prosatexten, also deren Zerlegung in diskrete Einheiten, ist in den Computational Literary Studies (CLS) weiterhin ein prominentes Problem. Obgleich viele computationelle Verfahren die vorhergehende Unterteilung von Texten voraussetzen, fehlt es bislang an standardisierten Segmenten (cf. Bartsch et al. 2023). In Abhängigkeit von der jeweiligen Forschungsfrage und der zum Einsatz bestimmten computationellen Methoden finden sich sowohl Segmentierungen von Layoutelementen bzw. Einheiten der materiellen Textgestaltung (cf. Herzog 2018), die Tokenisierung (auf Wort- oder Satzebene) oder aber das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Unitizing</hi>, also die nach inhaltsanalytischen Kategorien erfolgte Identifikation von größeren Einheiten in Texten wie z. B. Szenen (cf. Gius et al. 2019).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.2	p	Ein in den CLS bislang nicht geprüfter Ansatz der Segmentierung, die Zergliederung von Erzähltexten mittels der in der Rezitation emergenten Sprechpausen, ist Gegenstand dieses Beitrags. Wir präsentieren erste Beobachtungen hinsichtlich der Möglichkeiten wie Bedingungen für die Identifikation und Analyse semantisch konditionierter Sprechpausen in Hörbüchern. Ein solcher Zugang würde die genannten, allein vom Text ausgehenden Zugänge zur Segmentierung um eine in der Textrezeption erzeugte Segmentierung komplementieren, auch um die bestehenden Segmentierungsoptionen überprüfen zu können.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.3	p	Ausgangspunkt unserer Analyse ist das in der Sprechwissenschaft und Sprecherziehung entwickelte Konzept des interpretierenden Textsprechens (cf. Geißner 1981:175; Brand 2021), mit welchem jedwede Rezitation von Texten vor Publikum als originärer Interpretationsvorgang und mithin die Sprechfassung eines Textes als dessen Interpretation verstanden werden. In der Konsequenz verstehen wir die Pausensetzung und -länge, welche der prosodischen Dimension eines literarischen Werks angehören, als die von Vortragenden ad hoc oder planmäßig vorgenommene sinnhafte Segmentierung eines Textes. Unbestimmt bleibt dabei zunächst, inwiefern es sich bei den potentiell multifunktionalen Sprechpausen um syntaktische und typographisch bedingte, auf z.B. Interpunktion oder Absätze rekurrierende, oder aber um semantisch konditionierte Unterbrechungen handelt, denen eine noch näher zu bestimmende handlungsrelevante Funktion zugewiesen werden kann. In diesem Beitrag untersuchen wir demzufolge die semantisch-interpretative Qualität von Sprechpausen in Tonaufzeichnungen von eingelesenen Erzähltexten. Der Beschreibung unseres Audio-Korpus (2.) sowie der Transkriptions-Methode (3.) folgt die Exploration der aus diesem Korpus gewonnenen, transkribierten Daten, um die mögliche Motivierung der Sprechpausen zu erfassen. Analysiert wird hierfür die Verteilung der Anzahl wie Länge der in den Daten detektierten Pausen (4.). Anschließend diskutieren wir den Zusammenhang von Sprechkompetenz und Pausensetzung (5.) und ziehen aus der Datenexploration Rückschlüsse für weitergehende Forschungsaktivitäten (6.).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.2.1	p	Für unsere Untersuchung haben wir die aufgezeichneten Lesungen von drei, aus dem EvENT-Projektkorpus (Vauth et al. 2021) entnommenen Erzähltexten analysiert. Bei der Auswahl der Texte wurde darauf geachtet, dass sich diese durch verschiedene narrative Profile bzw. Charakteristika auszeichnen. Den analysierten Vortragsaufzeichnungen zugrunde lagen somit Franz Kafkas hypotaktisch geprägte Erzählung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Verwandlung</hi>, Annette von Droste-Hülshoffs dialogreiche, viele Passagen mit direkter Rede aufweisende Erzählung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Judenbuche</hi> sowie Heinrich von Kleists <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Erdbeben in Chili</hi>, in welchem kontrastiv zeitraffende und szenisch erzählte Passagen vorhanden sind. Für jeden dieser Texte haben wir eine professionelle, von einer/m Schauspieler:in eingesprochene Lesung sowie eine über das frei zugängliche Online-Portal <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LibriVox</hi> erhältliche Laien-Lesung analysiert. Durch die Auswahl von professionellen sowie laienhaften Vorträgen enthält unser Audio-Korpus mutmaßlich Aufzeichnungen von Vortragenden mit unterschiedlicher Text- und Vortragskompetenz, was zumindest eine tentative Auswertung der Auswirkungen dieser Kompetenzen auf die Pausensetzungen in den verschiedenen Sprechfassungen ermöglicht. Die Annahme ist dabei, dass die professionell Vortragenden die Pausen bewusster einsetzen und damit auch mehr semantisch konditionierte bzw. relevante Sprechpausen vornehmen, die entsprechend stärker an Bedeutungselementen der Texte ausgerichtet sind. Solche Pausen sind an ihrer verhältnismäßig längeren Dauer erkennbar. Überdies muss berücksichtigt werden, dass die professionellen Lesungen redaktionell betreut sind und die Tonaufzeichnungen zudem eine Postproduktion, also Nachbearbeitung, durchlaufen haben.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.3.1	p	Für die automatische Pausenerkennung verwendeten wir Whisper (Radford et al. 2023), ein neuronales Modell zur Transkription von gesprochener Sprache, welches annähernd die Fehlerraten von professionellen Transkriptor:innen erreicht (Radford et al. 2023, Abbildung 7). Prinzipiell wäre es wünschenswert, einen Alignierungsansatz zu nutzen, die Audiodaten also mit einem – in unserem Fall verfügbaren – Originaltext abzugleichen. Schiel et al. (2017) beschreiben ein derartiges System. In der Praxis war jedoch keine Implementation einfach auf unseren Daten anwendbar, sodass die automatische Transkription für diese explorative Arbeit passend war. Konkret setzen wir die Implementation WhisperX (Bain et al. 2023) ein, welche zahlreiche zusätzliche Funktionen im Vergleich zur ursprünglichen Whisper-Implementation bietet. Die Anwendung von WhisperX auf eine beliebige Audiodatei erzeugt ein Transkript eben dieser, in dem einzelne Segmente mit Zeitcodes versehen sind. Die Segmente entsprechen dabei linguistischen Sätzen (da wir WhisperX mit den Standardoptionen aufrufen und somit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sentence</hi> als Wert für die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Segment-Resolution</hi> wählen), wobei diese Separierung unter anderem auf Grundlage des transkribierten Textes erfolgt, dessen Satzzeichen naturgemäß nicht immer dem Originaltext entsprechen. Für unseren Anwendungsfall sind die ebenfalls verfügbaren Zeitinformationen auf der Wortebene – im Hintergrund durch wav2vec2 (Baevski et al. 2020) umgesetzt – essentiell, denn Whisper bietet in der Ursprungsimplementierung nur Anfangs-Zeitcodes für Segmente, sodass unklar ist, wieviel Zeit zwischen zwei Sätzen oder Segmenten verbleibt. Mit WhisperX erstellen wir also eine Transkription, in der Start- und Endzeitstempel auf der Segment- sowie auf der Tokenebene enthalten sind. Unsere Transkriptionen wurden mit der large-v2 Variante von Whisper angefertigt. Die sechs so bearbeiteten Audio-Dateien werden von dem Modell in insgesamt 4’542 Segmente aufgeteilt, die wir im Folgenden weiter untersuchen.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.1	p	Die Verteilung der insgesamt 4.542 im Audio-Korpus mit WhisperX detektierten Pausen (an Satzenden) nach den Sprechfassungen der Texte auf die Pausenlängenwerte (x-Achse) sowie die Pausenanzahl (y-Achse) findet sich in Abbildung 1. Mit der Auswertung der Daten und in Anlehnung an die vom Grammatischen Informationssystem grammis (cf. Institut für Deutsche Sprache 2013) vorgeschlagene Differenzierung von Sprechpausen ergeben sich zunächst folgende Beobachtungen: In allen Sprechfassungen dominieren erwartungsgemäß die sehr kurze Pausen, die lediglich auf Atemeinschnitte bei der Satzbeendigung verweisen (x&lt;0,3 Sek.), während Verzögerungspausen (0,3&lt;x&lt;1) deutlich seltener auftreten. Wird ab dem Längenwert 1 Sekunde den Pausen eine dann noch zu bestimmende semantische Relevanz zugemessen (Relevanzpause; cf. ebd.), weisen beide Sprechfassungen der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verwandlung</hi> in diesem Sektor die wenigsten Relevanzpausen auf (professionelle Lesung 24 % und Laienlesung 12 % aller Pausen der jeweiligen Sprechfassung), was im Zusammenhang mit der hypotaktischen Struktur des Textes oder aber dem deutlich geringeren Orts- und Zeitenwechsel im Text stehen könnte. Die Verwandlung Gregor Samsas in ein Ungeziefer und die sich anschließenden Interaktionen mit seiner Familie finden ausschließlich in der Wohnung der Samsas statt, die erzählte Zeit im ersten Kapitel beträgt ca. eineinhalb Stunden.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.2	p	Die dialogreiche Gestaltung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Judenbuche</hi> wiederum scheint, obschon der Text kürzer als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Verwandlung</hi> ist, zu der höchsten Anzahl an Pausen im Audio-Korpus beizutragen (1.108 bei der Laienlesung, 1.064 bei der professionellen Lesung): Allein bei den Relevanzpausen beträgt der Anteil jener Pausen, die nach oder vor der direkten Redewiedergabe einer Figur gesetzt werden, 30 % (n = 66). Bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verwandlung</hi> hingegen beläuft sich der Anteil der anscheinend durch direkte Rede motivierten Pausen im gleichen Pausenspektrum auf gerade einmal 3 % (n = 7).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.3	p	Die höchsten Anteile an Relevanzpausen weisen die beiden Sprechfassungen des Kleist-Textes auf (professionelle Lesung 44 % und Laienlesung 41 % aller Pausen der jeweiligen Sprechfassung). Es handelt sich im Korpusvergleich um den Text mit den meisten Figuren, mit einem sehr handlungsintensiven, also auch diverse Ortswechsel enthaltenden, Plot. Nachdem das Verhältnis der Segmentlänge zur durchschnittlichen Satzlänge der Texte unterschiedlich ist, nehmen wir an, dass eher bestimmte narrative Eigenschaften für Pausen relevant sind. Zumindest scheint die höhere Heterogenität, die durch vermehrte narrative Elemente wie Dialoge, Figuren oder auch weitere, handlungsbezogene Elemente entsteht, auch die Anzahl an Relevanzpausen zu steigern.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.1	p	Abgesehen von der Laienfassung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Erdbebens</hi> ist die Anzahl der Gesamtpausen bei den beiden anderen, von Laien eingesprochenen Texten leicht höher als bei jenen der professionell Vortragenden. Eine Tendenz bezüglich der möglichen Auswirkung der Sprechkompetenz zeichnet sich jedoch ab, wenn der Fokus auf die Relevanzpausen gesetzt wird. Hier ist bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verwandlung</hi> und, wenn auch nur leicht, beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Erdbeben</hi> der prozentuale Anteil bei den professionellen im Vergleich zu den Laien-Sprecher:innen höher. Die Tendenz verstärkt sich, wenn im Spektrum der Relevanzpausen zwischen jenen Pausen unterschieden wird, die mutmaßlich stärker typographisch motiviert sind, weil sie nach Absätzen eingelegt werden, und jenen, die innerhalb von Absätzen gemacht wurden. Die Auswertung der von uns dementsprechend manuell annotierten Whisper-Transkripte ergab, dass die professionellen Leser:innen in allen Texten mehr Relevanzpausen in den Absätzen setzen als die Laien-Leser:innen.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.2	p	Zu bemerken ist, dass sich in Absätzen auch weitere, möglicherweise durch typographische Trigger erzeugte Pausen befinden. Neben den Anführungszeichen der direkten Rede zählt dazu z.B. ungewöhnliche Interpunktion am Satzende.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.3	p	Wir gehen zugleich davon aus, dass die Textkenntnis bei den professionellen Sprecher:innen in der Regel höher ist, nicht zuletzt aufgrund der redaktionellen Betreuung, ihrer Ausbildung und der im Vorfeld der Aufnahme mutmaßlich erfolgten, eingehenden Beschäftigung mit dem Text.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.4	p	6. Fazit und Ausblick\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.5	p	Unsere tentative Annäherung an die Segmentierungsfunktion von Sprechpausen hat ergeben, dass es lohnend erscheint, diesen Ansatz weiter zu verfolgen und durch ein größeres Audio-Korpus zu validieren. Die Exploration unserer Daten bislang deutet an, dass mittels der sprechpausenbezogenen Segmentierung Textprofile erstellt werden können und eine größere Sprecher:innenkompetenz vermutlich zu mehr nicht primär typographisch getriggerten Sprechpausen führt.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.6	p	Die Erstellung eines größeren Audio-Korpus für weitere Untersuchungen erscheint dabei nicht zuletzt aufgrund der spezifischen Rhetorizität von Vortragenden geboten, ihrer idiosynkratischen Realisierung der Sprechfassung eines Textes. Um die damit verbundenen Parameter der Pausensetzung und -längen weitestmöglich zu neutralisieren, wäre die Untersuchung von deutlich mehr Sprechfassungen nur eines Textes notwendig. In einem nächsten Schritt werden wir daher acht zusätzliche Audioaufnahmen von Laien-Lesungen des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Erdbeben</hi>-Textes der gleichen Analyse unterziehen, auch um die bisherigen Ergebnisse einer Prüfung zu unterziehen. Auf diese Weise wollen wir ebenso eruieren, welche Textcharakteristika für die spezifische Pausenverteilung in den Sprechfassungen maßgeblich sind. Sollten sich in der Analyse eines größeren Audio-Korpus Übereinstimmungen diesbezüglich zeigen, wäre eine weitere Auswertung dieser Segmentgrenzen interessant. Zudem könnten die Daten Grundlagen für die Entwicklung eines neuen Ansatzes zur automatischen Textsegmentierung sein. Wenn die Segmente aus erzähltheoretischer Sicht stimmige bzw. konsistente Einheiten ergeben, wäre ihre automatische Erkennung eine geeignete Grundlage für darauf aufbauende narrative Analysen wie etwa von Figuren oder Handlung.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"><hi rend=\"bold\">Baevski, Alexei, Yuhao Zhou, Abdelrahman Mohamed, und Michael Auli</hi>. 2020. \"wav2vec 2.0: A framework for self-supervised learning of speech representations.\" </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\">Advances in neural information processing systems</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"> 33 (2020): 12449-12460. </hi>\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\"><hi rend=\"bold\">Bain, Max, Jaesung Huh, Tengda Han und Andrew Zisserman</hi>. 2023. \"Whisperx: Time-accurate speech transcription of long-form audio.\" In</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Proc. INTERSPEECH 2023. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\">4489-4493.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"><hi rend=\"bold\">Bartsch, Sabine, Evelyn Gius, Marcus Müller, Andrea Rapp und Thomas Weitin</hi>. 2023. “Sinn und Segment. Wie die digitale Analysepraxis unsere Begriffe schärft.” </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"> 10.17175/2023_003.</hi>\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\"><hi rend=\"bold\">Brand, Svenja</hi>. 2021. “</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"background(white)\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\">Textsprechen als Interpretation. Gedanken zur ästhetischen Kommunikation in der literaturwissenschaftlichen Lehre.” In PhiN. 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Amsterdam. http://ceur-ws.org/Vol-2989/short_paper18.pdf','urn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:	edition	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1	body	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.1	p	die für die textanalyse grundlegende segmentierung von prosatexten, also deren zerlegung in diskrete einheiten, ist in den computational literary studies (cls) weiterhin ein prominentes problem. obgleich viele computationelle verfahren die vorhergehende unterteilung von texten voraussetzen, fehlt es bislang an standardisierten segmenten (cf. bartsch et al. 2023). in abhängigkeit von der jeweiligen forschungsfrage und der zum einsatz bestimmten computationellen methoden finden sich sowohl segmentierungen von layoutelementen bzw. einheiten der materiellen textgestaltung (cf. herzog 2018), die tokenisierung (auf wort- oder satzebene) oder aber das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unitizing</hi>, also die nach inhaltsanalytischen kategorien erfolgte identifikation von größeren einheiten in texten wie z. b. szenen (cf. gius et al. 2019).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.2	p	ein in den cls bislang nicht geprüfter ansatz der segmentierung, die zergliederung von erzähltexten mittels der in der rezitation emergenten sprechpausen, ist gegenstand dieses beitrags. wir präsentieren erste beobachtungen hinsichtlich der möglichkeiten wie bedingungen für die identifikation und analyse semantisch konditionierter sprechpausen in hörbüchern. ein solcher zugang würde die genannten, allein vom text ausgehenden zugänge zur segmentierung um eine in der textrezeption erzeugte segmentierung komplementieren, auch um die bestehenden segmentierungsoptionen überprüfen zu können.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.1.3	p	ausgangspunkt unserer analyse ist das in der sprechwissenschaft und sprecherziehung entwickelte konzept des interpretierenden textsprechens (cf. geißner 1981:175; brand 2021), mit welchem jedwede rezitation von texten vor publikum als originärer interpretationsvorgang und mithin die sprechfassung eines textes als dessen interpretation verstanden werden. in der konsequenz verstehen wir die pausensetzung und -länge, welche der prosodischen dimension eines literarischen werks angehören, als die von vortragenden ad hoc oder planmäßig vorgenommene sinnhafte segmentierung eines textes. unbestimmt bleibt dabei zunächst, inwiefern es sich bei den potentiell multifunktionalen sprechpausen um syntaktische und typographisch bedingte, auf z.b. interpunktion oder absätze rekurrierende, oder aber um semantisch konditionierte unterbrechungen handelt, denen eine noch näher zu bestimmende handlungsrelevante funktion zugewiesen werden kann. in diesem beitrag untersuchen wir demzufolge die semantisch-interpretative qualität von sprechpausen in tonaufzeichnungen von eingelesenen erzähltexten. der beschreibung unseres audio-korpus (2.) sowie der transkriptions-methode (3.) folgt die exploration der aus diesem korpus gewonnenen, transkribierten daten, um die mögliche motivierung der sprechpausen zu erfassen. analysiert wird hierfür die verteilung der anzahl wie länge der in den daten detektierten pausen (4.). anschließend diskutieren wir den zusammenhang von sprechkompetenz und pausensetzung (5.) und ziehen aus der datenexploration rückschlüsse für weitergehende forschungsaktivitäten (6.).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.2.1	p	für unsere untersuchung haben wir die aufgezeichneten lesungen von drei, aus dem event-projektkorpus (vauth et al. 2021) entnommenen erzähltexten analysiert. bei der auswahl der texte wurde darauf geachtet, dass sich diese durch verschiedene narrative profile bzw. charakteristika auszeichnen. den analysierten vortragsaufzeichnungen zugrunde lagen somit franz kafkas hypotaktisch geprägte erzählung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die verwandlung</hi>, annette von droste-hülshoffs dialogreiche, viele passagen mit direkter rede aufweisende erzählung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die judenbuche</hi> sowie heinrich von kleists <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">das erdbeben in chili</hi>, in welchem kontrastiv zeitraffende und szenisch erzählte passagen vorhanden sind. für jeden dieser texte haben wir eine professionelle, von einer/m schauspieler:in eingesprochene lesung sowie eine über das frei zugängliche online-portal <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">librivox</hi> erhältliche laien-lesung analysiert. durch die auswahl von professionellen sowie laienhaften vorträgen enthält unser audio-korpus mutmaßlich aufzeichnungen von vortragenden mit unterschiedlicher text- und vortragskompetenz, was zumindest eine tentative auswertung der auswirkungen dieser kompetenzen auf die pausensetzungen in den verschiedenen sprechfassungen ermöglicht. die annahme ist dabei, dass die professionell vortragenden die pausen bewusster einsetzen und damit auch mehr semantisch konditionierte bzw. relevante sprechpausen vornehmen, die entsprechend stärker an bedeutungselementen der texte ausgerichtet sind. solche pausen sind an ihrer verhältnismäßig längeren dauer erkennbar. Überdies muss berücksichtigt werden, dass die professionellen lesungen redaktionell betreut sind und die tonaufzeichnungen zudem eine postproduktion, also nachbearbeitung, durchlaufen haben.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.3.1	p	für die automatische pausenerkennung verwendeten wir whisper (radford et al. 2023), ein neuronales modell zur transkription von gesprochener sprache, welches annähernd die fehlerraten von professionellen transkriptor:innen erreicht (radford et al. 2023, abbildung 7). prinzipiell wäre es wünschenswert, einen alignierungsansatz zu nutzen, die audiodaten also mit einem – in unserem fall verfügbaren – originaltext abzugleichen. schiel et al. (2017) beschreiben ein derartiges system. in der praxis war jedoch keine implementation einfach auf unseren daten anwendbar, sodass die automatische transkription für diese explorative arbeit passend war. konkret setzen wir die implementation whisperx (bain et al. 2023) ein, welche zahlreiche zusätzliche funktionen im vergleich zur ursprünglichen whisper-implementation bietet. die anwendung von whisperx auf eine beliebige audiodatei erzeugt ein transkript eben dieser, in dem einzelne segmente mit zeitcodes versehen sind. die segmente entsprechen dabei linguistischen sätzen (da wir whisperx mit den standardoptionen aufrufen und somit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sentence</hi> als wert für die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">segment-resolution</hi> wählen), wobei diese separierung unter anderem auf grundlage des transkribierten textes erfolgt, dessen satzzeichen naturgemäß nicht immer dem originaltext entsprechen. für unseren anwendungsfall sind die ebenfalls verfügbaren zeitinformationen auf der wortebene – im hintergrund durch wav2vec2 (baevski et al. 2020) umgesetzt – essentiell, denn whisper bietet in der ursprungsimplementierung nur anfangs-zeitcodes für segmente, sodass unklar ist, wieviel zeit zwischen zwei sätzen oder segmenten verbleibt. mit whisperx erstellen wir also eine transkription, in der start- und endzeitstempel auf der segment- sowie auf der tokenebene enthalten sind. unsere transkriptionen wurden mit der large-v2 variante von whisper angefertigt. die sechs so bearbeiteten audio-dateien werden von dem modell in insgesamt 4’542 segmente aufgeteilt, die wir im folgenden weiter untersuchen.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.1	p	die verteilung der insgesamt 4.542 im audio-korpus mit whisperx detektierten pausen (an satzenden) nach den sprechfassungen der texte auf die pausenlängenwerte (x-achse) sowie die pausenanzahl (y-achse) findet sich in abbildung 1. mit der auswertung der daten und in anlehnung an die vom grammatischen informationssystem grammis (cf. institut für deutsche sprache 2013) vorgeschlagene differenzierung von sprechpausen ergeben sich zunächst folgende beobachtungen: in allen sprechfassungen dominieren erwartungsgemäß die sehr kurze pausen, die lediglich auf atemeinschnitte bei der satzbeendigung verweisen (x&lt;0,3 sek.), während verzögerungspausen (0,3&lt;x&lt;1) deutlich seltener auftreten. wird ab dem längenwert 1 sekunde den pausen eine dann noch zu bestimmende semantische relevanz zugemessen (relevanzpause; cf. ebd.), weisen beide sprechfassungen der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verwandlung</hi> in diesem sektor die wenigsten relevanzpausen auf (professionelle lesung 24 % und laienlesung 12 % aller pausen der jeweiligen sprechfassung), was im zusammenhang mit der hypotaktischen struktur des textes oder aber dem deutlich geringeren orts- und zeitenwechsel im text stehen könnte. die verwandlung gregor samsas in ein ungeziefer und die sich anschließenden interaktionen mit seiner familie finden ausschließlich in der wohnung der samsas statt, die erzählte zeit im ersten kapitel beträgt ca. eineinhalb stunden.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.2	p	die dialogreiche gestaltung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">judenbuche</hi> wiederum scheint, obschon der text kürzer als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die verwandlung</hi> ist, zu der höchsten anzahl an pausen im audio-korpus beizutragen (1.108 bei der laienlesung, 1.064 bei der professionellen lesung): allein bei den relevanzpausen beträgt der anteil jener pausen, die nach oder vor der direkten redewiedergabe einer figur gesetzt werden, 30 % (n = 66). bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verwandlung</hi> hingegen beläuft sich der anteil der anscheinend durch direkte rede motivierten pausen im gleichen pausenspektrum auf gerade einmal 3 % (n = 7).\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.4.3	p	die höchsten anteile an relevanzpausen weisen die beiden sprechfassungen des kleist-textes auf (professionelle lesung 44 % und laienlesung 41 % aller pausen der jeweiligen sprechfassung). es handelt sich im korpusvergleich um den text mit den meisten figuren, mit einem sehr handlungsintensiven, also auch diverse ortswechsel enthaltenden, plot. nachdem das verhältnis der segmentlänge zur durchschnittlichen satzlänge der texte unterschiedlich ist, nehmen wir an, dass eher bestimmte narrative eigenschaften für pausen relevant sind. zumindest scheint die höhere heterogenität, die durch vermehrte narrative elemente wie dialoge, figuren oder auch weitere, handlungsbezogene elemente entsteht, auch die anzahl an relevanzpausen zu steigern.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.1	p	abgesehen von der laienfassung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">erdbebens</hi> ist die anzahl der gesamtpausen bei den beiden anderen, von laien eingesprochenen texten leicht höher als bei jenen der professionell vortragenden. eine tendenz bezüglich der möglichen auswirkung der sprechkompetenz zeichnet sich jedoch ab, wenn der fokus auf die relevanzpausen gesetzt wird. hier ist bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verwandlung</hi> und, wenn auch nur leicht, beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">erdbeben</hi> der prozentuale anteil bei den professionellen im vergleich zu den laien-sprecher:innen höher. die tendenz verstärkt sich, wenn im spektrum der relevanzpausen zwischen jenen pausen unterschieden wird, die mutmaßlich stärker typographisch motiviert sind, weil sie nach absätzen eingelegt werden, und jenen, die innerhalb von absätzen gemacht wurden. die auswertung der von uns dementsprechend manuell annotierten whisper-transkripte ergab, dass die professionellen leser:innen in allen texten mehr relevanzpausen in den absätzen setzen als die laien-leser:innen.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.2	p	zu bemerken ist, dass sich in absätzen auch weitere, möglicherweise durch typographische trigger erzeugte pausen befinden. neben den anführungszeichen der direkten rede zählt dazu z.b. ungewöhnliche interpunktion am satzende.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.3	p	wir gehen zugleich davon aus, dass die textkenntnis bei den professionellen sprecher:innen in der regel höher ist, nicht zuletzt aufgrund der redaktionellen betreuung, ihrer ausbildung und der im vorfeld der aufnahme mutmaßlich erfolgten, eingehenden beschäftigung mit dem text.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.4	p	6. fazit und ausblick\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.5	p	unsere tentative annäherung an die segmentierungsfunktion von sprechpausen hat ergeben, dass es lohnend erscheint, diesen ansatz weiter zu verfolgen und durch ein größeres audio-korpus zu validieren. die exploration unserer daten bislang deutet an, dass mittels der sprechpausenbezogenen segmentierung textprofile erstellt werden können und eine größere sprecher:innenkompetenz vermutlich zu mehr nicht primär typographisch getriggerten sprechpausen führt.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:1.5.6	p	die erstellung eines größeren audio-korpus für weitere untersuchungen erscheint dabei nicht zuletzt aufgrund der spezifischen rhetorizität von vortragenden geboten, ihrer idiosynkratischen realisierung der sprechfassung eines textes. um die damit verbundenen parameter der pausensetzung und -längen weitestmöglich zu neutralisieren, wäre die untersuchung von deutlich mehr sprechfassungen nur eines textes notwendig. in einem nächsten schritt werden wir daher acht zusätzliche audioaufnahmen von laien-lesungen des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">erdbeben</hi>-textes der gleichen analyse unterziehen, auch um die bisherigen ergebnisse einer prüfung zu unterziehen. auf diese weise wollen wir ebenso eruieren, welche textcharakteristika für die spezifische pausenverteilung in den sprechfassungen maßgeblich sind. sollten sich in der analyse eines größeren audio-korpus Übereinstimmungen diesbezüglich zeigen, wäre eine weitere auswertung dieser segmentgrenzen interessant. zudem könnten die daten grundlagen für die entwicklung eines neuen ansatzes zur automatischen textsegmentierung sein. wenn die segmente aus erzähltheoretischer sicht stimmige bzw. konsistente einheiten ergeben, wäre ihre automatische erkennung eine geeignete grundlage für darauf aufbauende narrative analysen wie etwa von figuren oder handlung.\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2	back	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2025.stiemer_haimo_pause_im_text_zur_exploration_semantisch_kond:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"><hi rend=\"bold\">baevski, alexei, yuhao zhou, abdelrahman mohamed, und michael auli</hi>. 2020. \"wav2vec 2.0: a framework for self-supervised learning of speech representations.\" </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:9pt\">advances in neural information processing systems</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:9pt\" xml:space=\"preserve\"> 33 (2020): 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