('urn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:','urn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1.1	p	Coreference Resolution has been posing an ongoing challenge to researchers for more than 50 years. It is the task of grouping mentions (concrete or abstract references, represented as textual spans) into clusters representing entities. The approaches for solving this problem have been manifold and range from rule-based approaches (Lee et al., 2013) over classical machine learning approaches (Rahman and Ng, 2009) to modern approaches based on Deep Learning (Lee et al., 2017; Joshi et al., 2020). Coreference Resolution can act as a ”glue” between information that is extracted on a local level (usually sentences) in order to obtain representations for an entire document or a collection of documents. This enables many interesting downstream applications such as the creation of character networks (Elson et al., 2010; Krug, 2020) or tracking of events involving central objects in textual media (such as the dagger in Emilia Galotti) (Hatzel and Biemann, 2021). The transfer of existing approaches to new domains or types of text usually comes with a drop in performance. In this work, we examine the performance of a rule-based and an end-to-end Deep Learning algorithm and their adaptability to the domain of German fairy tales. These experiments should provide insight into: a) the drop experienced from one kind of texts to another b) the reliability of state-of-the-art Deep Learning approaches compared to rule-based approaches for a change of texts and c) Capabilities for the adaptation to mitigate this natural drop in performance. This helps to estimate the required amount of manual work that is to be expected when transferring to a new kind of text, especially when the new type features a low number of annotated documents.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1.2	p	For this we use fragments of German novels provided from the DROC corpus (Krug et al., 2018) and as target domain we make use of annotated fairy tales by the Brothers Grimm. In the next section we present our data, followed by the coreference algorithms as well as the methods for the domain adaptation in more detail. We conclude the paper by presenting and discussing the results of our experiments and potential follow up work.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.2.1	p	There are several recent works that evaluate the performance of coreference resolution models when applied to a different domain than they have been trained on. Srivastava et al. (2018) examine the performance of several coreference resolution systems (rule-based, statistical and projection-based) on English and German out-of-domain data and find that the rule-based system is the best choice for their use cases. Han et al. (2021) train a coreference resolution model based on c2f (Lee et al., 2018) and SpanBERT (Joshi et al., 2020) on two different corpora, Ontonotes (Hovy et al., 2006) and their new corpus FantasyCoref. They then evaluate both models on FantasyCoref and find that the model trained on the same domain outperforms the other one. (Toshniwal et al., 2021) examine the generalization capabilities of coreference models by evaluating the performance of longdoc (Toshniwal et al., 2020) on out-of-domain data using several English datasets and find that models which have been trained on several datasets jointly perform better than those trained on a single dataset.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.1	p	The data sets for our experiments were the DROC corpus (Krug et al., 2018), comprising 90 fragments of German novels, and 46 tales from the seventh edition of the Children’s and Household Tales by the Brothers Grimm<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />. 40 of these fairy tales have been released together with networks of the important characters and their relations (Schmidt et al., 2021). The mentions and their coreference ids have been annotated by human annotators in both data sets. A notable difference between the two data sets is that DROC has gold information about direct speeches, speakers and addressees while for the fairy tales this information was generated automatically. All other information that the algorithms might use, e.g. POS tags or dependency parse trees, has been annotated automatically in both data sets.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.2	p	Table 1 shows some statistics about the mentions in the documents of DROC and the fairy tales. One can see that a document in DROC is on average about twice as long as a document of the fairy tales. Names are used a lot less often in fairy tales, while the usage of noun phrases increases and that of pronouns is comparable.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.3	p	There is also an important difference regarding the entities that are referred to by the annotated mentions: In DROC, only human characters are annotated. In the fairy tales, animals and legendary beings (like giants) are also annotated because they are important (and sometimes the only) characters (e.g. the Wolf in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Little Red Riding Hood/Rotkäppchen</hi> or the main characters in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Town Musicians of Bremen/Die Bremer Stadtmusikanten</hi>).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.4	p	A notable difference of both corpora to a lot of other corpora like OntoNotes (Hovy et al., 2006) and LitBank (Bamman et al., 2020) is how the mentions are annotated: OntoNotes annotates the maximal extent of a span (e.g. ’[eine kleine süße Dirne]’) while DROC and the fairy tales only annotate the heads (’eine kleine süße [Dirne]’).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.5	p	For the experiments, DROC was split (a fix split) into a training set and a test set in a ratio of 80% to 20%: 72 documents for training and 18 for evaluation. The fairy tales were evaluated via five-fold cross validation.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.1	p	In order to assess the capabilities of domain adaptation from German novels to German fairy tales, we made use of a rule-based coreference resolution system and a model based on neural networks. We briefly present both methods followed by the way of adaptation.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.2	p	The rule-based approach we use is an adaptation of the sieves algorithm by (Lee et al., 2013) to German (Krug et al., 2015). It partitions its rules into so-called sieves, which are ordered by the precision of their rules and applied one after the other to a document. This enables the rules to make use of the decisions of previously applied rules. Most rules use string matching to resolve names and noun phrases. Among the first sieves is also one that uses information about direct speeches to resolve all first person pronouns to the speaker and all second person pronouns to the addressee, and another that resolves relative and reflexive pronouns based on dependency parse trees. All other pronouns are resolved at the end since they do not possess much helpful information and can only be resolved unreliably (compared to a lot of names and noun phrases).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.3	p	As Deep Learning architecture, we decided to use c2f (Lee et al., 2018)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. It is based on e2e (Lee et al., 2017), which was the first end-to-end neural network-based architecture for coreference resolution. e2e begins by building span representations for all spans up to a pre-defined length. All span representations are scored by a feed-forward neural network and only the top-scoring spans are kept (usually about 40% of all spans), all others are discarded. Each remaining span representation is then paired with a pre-defined number of potential antecedents and the pairs are scored by another feed-forward neural network (aside from the span representations the feed forward neural network (FFNN) also receives additional information like the domain of the document and whether both spans have the same speaker). Since not all span representations actually have an antecedent they are also paired with a dummy antecedent. For each span, the highest-scoring partner is picked as antecedent (unless the dummy antecedent was the highest-scoring partner, then the span does not have an antecedent). The architecture of c2f extends e2e in several ways, the two most important are the following: First, it uses a coarse bilinear scoring function, which is easier to compute, to prune the span representations before they are scored by the FFNN. Secondly, it scores the span representation pairs more than once and refines the span representations based on the scoring results between the iterations.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.4	p	The adaptation of both approaches was done as follows:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.5	p	Rule-based approach: Most rules in the sieves algorithm previously skipped family relation words and did not try to resolve them to an antecedent. In fairy tales, family relation words are most often unique (e.g. there is only one character called mother and one called father), so family relation words now are resolved to an antecedent if they are preceded by a definite article. Reflexive pronouns are resolved with the help of a dependency parse tree, which was not possible for several reflexive pronouns in the fairy tales. These are now resolved together with most other pronouns (lacking information about gender and number, hardly any antecedent can be ruled out, so they are usually resolved to the first that is checked). In addition to that, there were a few small changes that were done as the result of an error analysis on the fairy tales but are not motivated by the domain (they would probably also slightly improve the results on DROC).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.6	p	Deep Learning approach: We trained and evaluated three variants of the c2f algorithm: c2f trained on DROC (c2f D) for 75000 steps, c2f trained on the fairy tales (c2f FT) for about 50000 steps and c2f pre-trained on DROC for 75000 steps and fine-tuned on the fairy tales for an additional 20000 steps (c2f D+FT)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />. The maximum number of words a span may contain was reduced from 30 to 4 since the mentions annotated in DROC and the fairy tales are significantly shorter than the mentions in most English corpora. As language model we used a German ELMo model trained on Wikipedia (May, 2019)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.1	p	Table 2 displays the results of the sieves algorithm (old and adapted version) and c2f (trained on DROC, the fairy tales or both) on DROC (first two rows) and the fairy tales. As metrics we use MUC (Vilain et al., 1995), B³ (Bagga and Baldwin, 1998), CEAF <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">E</hi> (Luo, 2005) and as well as LEA (Moosavi and Strube, 2016).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.2	p	The results show multiple interesting aspects:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.3	p	We have shown that domain adaptation of both, a rule-based system and a Deep Learning based system, yields substantial improvements to coreference resolution on a target domain (in our case fairy tales). The evaluation also opens possibilities for further combination of the results of the rule-based system and the Deep Learning based system, which we leave for further work.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> We use only 46 tales because the other documents have not been annotated yet. The data used can be found at https://gitlab.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/coref-adaptation</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Most other NN architectures require even more memory and time to train. We also spent some effort experimenting with a more memory-efficient architecture (Kirstain et al., 2021) but could not get any substantial results.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Since we do not have any GPUs with sufficient memory capacity (more than 24 GB) c2f D was trained on CPUs, which took about one week. Training on the fairy tales was done on an RTX3090 in a few hours.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> https://github.com/t-systems-on-site-services-gmbh/german-elmo-model</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Bagga, A. and Baldwin, B.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (1998). Algorithms for scoring coreference chains. 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European Language Resources Association.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Elson, D. K., Dames, N., and McKeown, K. R.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2010). Extracting social networks from literary fiction. In </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 138–147. Association for Computational Linguistics.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Han, S., Seo, S., Kang, M., Kim, J., Choi, N., Song, M., and Choi, J. 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Spanbert: Improving pre-training by representing and predicting spans. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Transactions of the Association for Computational Linguistics</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, 8:64–77.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Kirstain, Y., Ram, O., and Levy, O.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021). 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Doctoral thesis, Universität Würzburg.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Krug, M., Puppe, F., Jannidis, F., Reger, I., Weimer, L., and Macharowsky, L.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2015). Rule based coreference resolution in german historic novels. 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Association for Computational Linguistics.</hi>','urn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1.1	p	coreference resolution has been posing an ongoing challenge to researchers for more than 50 years. it is the task of grouping mentions (concrete or abstract references, represented as textual spans) into clusters representing entities. the approaches for solving this problem have been manifold and range from rule-based approaches (lee et al., 2013) over classical machine learning approaches (rahman and ng, 2009) to modern approaches based on deep learning (lee et al., 2017; joshi et al., 2020). coreference resolution can act as a ”glue” between information that is extracted on a local level (usually sentences) in order to obtain representations for an entire document or a collection of documents. this enables many interesting downstream applications such as the creation of character networks (elson et al., 2010; krug, 2020) or tracking of events involving central objects in textual media (such as the dagger in emilia galotti) (hatzel and biemann, 2021). the transfer of existing approaches to new domains or types of text usually comes with a drop in performance. in this work, we examine the performance of a rule-based and an end-to-end deep learning algorithm and their adaptability to the domain of german fairy tales. these experiments should provide insight into: a) the drop experienced from one kind of texts to another b) the reliability of state-of-the-art deep learning approaches compared to rule-based approaches for a change of texts and c) capabilities for the adaptation to mitigate this natural drop in performance. this helps to estimate the required amount of manual work that is to be expected when transferring to a new kind of text, especially when the new type features a low number of annotated documents.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.1.2	p	for this we use fragments of german novels provided from the droc corpus (krug et al., 2018) and as target domain we make use of annotated fairy tales by the brothers grimm. in the next section we present our data, followed by the coreference algorithms as well as the methods for the domain adaptation in more detail. we conclude the paper by presenting and discussing the results of our experiments and potential follow up work.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.2.1	p	there are several recent works that evaluate the performance of coreference resolution models when applied to a different domain than they have been trained on. srivastava et al. (2018) examine the performance of several coreference resolution systems (rule-based, statistical and projection-based) on english and german out-of-domain data and find that the rule-based system is the best choice for their use cases. han et al. (2021) train a coreference resolution model based on c2f (lee et al., 2018) and spanbert (joshi et al., 2020) on two different corpora, ontonotes (hovy et al., 2006) and their new corpus fantasycoref. they then evaluate both models on fantasycoref and find that the model trained on the same domain outperforms the other one. (toshniwal et al., 2021) examine the generalization capabilities of coreference models by evaluating the performance of longdoc (toshniwal et al., 2020) on out-of-domain data using several english datasets and find that models which have been trained on several datasets jointly perform better than those trained on a single dataset.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.1	p	the data sets for our experiments were the droc corpus (krug et al., 2018), comprising 90 fragments of german novels, and 46 tales from the seventh edition of the children’s and household tales by the brothers grimm<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />. 40 of these fairy tales have been released together with networks of the important characters and their relations (schmidt et al., 2021). the mentions and their coreference ids have been annotated by human annotators in both data sets. a notable difference between the two data sets is that droc has gold information about direct speeches, speakers and addressees while for the fairy tales this information was generated automatically. all other information that the algorithms might use, e.g. pos tags or dependency parse trees, has been annotated automatically in both data sets.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.2	p	table 1 shows some statistics about the mentions in the documents of droc and the fairy tales. one can see that a document in droc is on average about twice as long as a document of the fairy tales. names are used a lot less often in fairy tales, while the usage of noun phrases increases and that of pronouns is comparable.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.3	p	there is also an important difference regarding the entities that are referred to by the annotated mentions: in droc, only human characters are annotated. in the fairy tales, animals and legendary beings (like giants) are also annotated because they are important (and sometimes the only) characters (e.g. the wolf in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">little red riding hood/rotkäppchen</hi> or the main characters in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">town musicians of bremen/die bremer stadtmusikanten</hi>).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.4	p	a notable difference of both corpora to a lot of other corpora like ontonotes (hovy et al., 2006) and litbank (bamman et al., 2020) is how the mentions are annotated: ontonotes annotates the maximal extent of a span (e.g. ’[eine kleine süße dirne]’) while droc and the fairy tales only annotate the heads (’eine kleine süße [dirne]’).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.3.5	p	for the experiments, droc was split (a fix split) into a training set and a test set in a ratio of 80% to 20%: 72 documents for training and 18 for evaluation. the fairy tales were evaluated via five-fold cross validation.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.1	p	in order to assess the capabilities of domain adaptation from german novels to german fairy tales, we made use of a rule-based coreference resolution system and a model based on neural networks. we briefly present both methods followed by the way of adaptation.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.2	p	the rule-based approach we use is an adaptation of the sieves algorithm by (lee et al., 2013) to german (krug et al., 2015). it partitions its rules into so-called sieves, which are ordered by the precision of their rules and applied one after the other to a document. this enables the rules to make use of the decisions of previously applied rules. most rules use string matching to resolve names and noun phrases. among the first sieves is also one that uses information about direct speeches to resolve all first person pronouns to the speaker and all second person pronouns to the addressee, and another that resolves relative and reflexive pronouns based on dependency parse trees. all other pronouns are resolved at the end since they do not possess much helpful information and can only be resolved unreliably (compared to a lot of names and noun phrases).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.3	p	as deep learning architecture, we decided to use c2f (lee et al., 2018)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. it is based on e2e (lee et al., 2017), which was the first end-to-end neural network-based architecture for coreference resolution. e2e begins by building span representations for all spans up to a pre-defined length. all span representations are scored by a feed-forward neural network and only the top-scoring spans are kept (usually about 40% of all spans), all others are discarded. each remaining span representation is then paired with a pre-defined number of potential antecedents and the pairs are scored by another feed-forward neural network (aside from the span representations the feed forward neural network (ffnn) also receives additional information like the domain of the document and whether both spans have the same speaker). since not all span representations actually have an antecedent they are also paired with a dummy antecedent. for each span, the highest-scoring partner is picked as antecedent (unless the dummy antecedent was the highest-scoring partner, then the span does not have an antecedent). the architecture of c2f extends e2e in several ways, the two most important are the following: first, it uses a coarse bilinear scoring function, which is easier to compute, to prune the span representations before they are scored by the ffnn. secondly, it scores the span representation pairs more than once and refines the span representations based on the scoring results between the iterations.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.4	p	the adaptation of both approaches was done as follows:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.5	p	rule-based approach: most rules in the sieves algorithm previously skipped family relation words and did not try to resolve them to an antecedent. in fairy tales, family relation words are most often unique (e.g. there is only one character called mother and one called father), so family relation words now are resolved to an antecedent if they are preceded by a definite article. reflexive pronouns are resolved with the help of a dependency parse tree, which was not possible for several reflexive pronouns in the fairy tales. these are now resolved together with most other pronouns (lacking information about gender and number, hardly any antecedent can be ruled out, so they are usually resolved to the first that is checked). in addition to that, there were a few small changes that were done as the result of an error analysis on the fairy tales but are not motivated by the domain (they would probably also slightly improve the results on droc).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.4.6	p	deep learning approach: we trained and evaluated three variants of the c2f algorithm: c2f trained on droc (c2f d) for 75000 steps, c2f trained on the fairy tales (c2f ft) for about 50000 steps and c2f pre-trained on droc for 75000 steps and fine-tuned on the fairy tales for an additional 20000 steps (c2f d+ft)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />. the maximum number of words a span may contain was reduced from 30 to 4 since the mentions annotated in droc and the fairy tales are significantly shorter than the mentions in most english corpora. as language model we used a german elmo model trained on wikipedia (may, 2019)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.1	p	table 2 displays the results of the sieves algorithm (old and adapted version) and c2f (trained on droc, the fairy tales or both) on droc (first two rows) and the fairy tales. as metrics we use muc (vilain et al., 1995), b³ (bagga and baldwin, 1998), ceaf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">e</hi> (luo, 2005) and as well as lea (moosavi and strube, 2016).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.2	p	the results show multiple interesting aspects:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:1.5.3	p	we have shown that domain adaptation of both, a rule-based system and a deep learning based system, yields substantial improvements to coreference resolution on a target domain (in our case fairy tales). the evaluation also opens possibilities for further combination of the results of the rule-based system and the deep learning based system, which we leave for further work.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> we use only 46 tales because the other documents have not been annotated yet. the data used can be found at https://gitlab.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/coref-adaptation</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> most other nn architectures require even more memory and time to train. we also spent some effort experimenting with a more memory-efficient architecture (kirstain et al., 2021) but could not get any substantial results.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> since we do not have any gpus with sufficient memory capacity (more than 24 gb) c2f d was trained on cpus, which took about one week. training on the fairy tales was done on an rtx3090 in a few hours.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> https://github.com/t-systems-on-site-services-gmbh/german-elmo-model</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">bagga, a. and baldwin, b.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (1998). algorithms for scoring coreference chains. in </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">the first international conference on language resources and evaluation workshop on linguistics coreference</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, volume 1, pages 563–566. granada.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">bamman, d., lewke, o., and mansoor, a.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2020). an annotated dataset of coreference in english literature. in </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">krug, m., puppe, f., reger, i., weimer, l., macharowsky, l., feldhaus, s., and jannidis, f.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2018). description of a corpus of character references in german novels - droc [deutsches roman corpus]. in </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">dariah-de working papers</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">. dariah-de.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">lee, h., chang, a., peirsman, y., chambers, n., surdeanu, m., and jurafsky, d.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2013). deterministic coreference resolution based on 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">lee, k., he, l., and zettlemoyer, l.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2018). higher-order coreference resolution with coarse-to-fine inference. in </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">proceedings of the 2018 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics: human language technologies</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, volume 2 (short papers), pages 687–692.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">luo, x.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2005). on coreference resolution performance metrics. in </hi> <hi 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association for computational linguistics.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">schmidt, d., zehe, a., lorenzen, j., sergel, l., düker, s., krug, m., and puppe, f.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021). the fairynet corpus - character networks for german fairy tales. in</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">proceedings of the 5th joint sighum workshop on computational linguistics for cultural heritage, social sciences, humanities and literature</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 49–56, punta cana, dominican republic (online). association for computational linguistics.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">srivastava, a., weber, s., bourgonje, p., and rehm, g.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2018). different german and english coreference resolution models for multi-domain content curation scenarios. in</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">language technologies for the challenges of the digital age</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 48–61, cham. springer international publishing.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">toshniwal, s., wiseman, s., ettinger, a., livescu, k., and gimpel, k.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2020). learning to 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 111–120.</hi>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">vilain, m., burger, j., aberdeen, j., connolly, d., and hirschman, l.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (1995). a model-theoretic coreference scoring scheme. in </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">proceedings of the 6th conference on message understanding</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 45–52. association for computational linguistics.</hi>');
INSERT INTO `workurnstructuretext` VALUES ('urn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:','urn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1.1	p	Quantitative Methoden haben in den Filmwissenschaften eine lange Tradition, die bis auf die prädigitale Ära zurückreichen (Salt 1974; Vonderau 2020). Zahlreiche Projekte in den digitalen Filmwissenschaften setzen mittlerweile computergestützte Methoden ein, um quantitative Analysen durchzuführen oder qualitative Arbeiten zu unterstützen. Anwendungsbereiche sind unter anderem die Analyse von Farben (Burghardt et al. 2016; 2018; Kurzhals et al. 2016; Flueckiger 2017; Pause / Walkowski 2018; Masson et al. 2020;), Annotationsmöglichkeiten (Kuhn et al. 2015; Halter et al. 2019; Schmidt / Halbhuber 2020; Schmidt et al. 2020a) oder Schnittlängen und -typen (DeLong 2015; Baxter et al. 2017). Häufig werden dabei die Texte von Filmen (Skripte, Untertitel) analysiert (Hoyt et al. 2014; Holobut et al. 2016; Byszuk 2020; Holubut / Rybicki 2020). Durch Entwicklungen im Bereich der Computer Vision (computergestütze Bilderkennung/Bildanalyse) (CV) bieten sich jedoch neue Möglichkeiten für Digital Humanities (DH)-Projekte, die mit Videos arbeiten, die bereits erfolgreich für Filme, Internetvideos oder Theateraufführungen eingesetzt werden (Zaharieva et al. 2012; Howanitz et al. 2019; Pustu-Iren et al. 2020; Schmidt et al. 2021c; Schmidt / Wolff 2021). Wir präsentieren im folgenden Beitrag eine explorative Studie zum Einsatz einer Auswahl an CV-Methoden, die wir für potentiell wertvoll für den Bereich der Spielfilm-Analyse einschätzen. Wir orientieren uns dabei am explorativen Forschungsansatz definiert von Wulff (1998) für die Filmanalyse.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1.2	p	Als Fallstudie wird die deutschsprachige Kriminalfilm-Reihe „Tatort“ gewählt. Mit ca. 9 Millionen Zuschauern handelt es sich um eine der beliebtesten Fernsehformate in Deutschland.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Aufgrund seiner national hohen kulturellen Bedeutung ist der Tatort ein häufiger Untersuchungsgegenstand in der Filmanalyse (Buhl 2013) und wird zur Analyse gesellschaftspolitischer Themen wie Migration (Ortner 2007), Verhältnis von Ost- und Westdeutschland (Welke 2005), des Zusammenhangs von Emotionen und Geschlechtern (Finger et al. 2010) oder zur Analyse von Online-Texten herangezogen (Schmidt et al. 2021d). Der Fokus unserer Analysen liegt auf gruppenbasierten Vergleichen. Als Gruppen differenzieren wir zwischen unterschiedlichen Städten/ErmittlerInnen-Teams. So spielen die einzelnen Folgen des Tatorts in unterschiedlichen Städten mit unterschiedlichen Hauptfiguren. Diese Gruppen transportieren teilweise unterschiedliche Stimmungen, Lokalkolorit sowie Geschlechts- und Altersrepräsentationen in den Figurenkonstellationen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1.3	p	Die Ziele dieses Beitrags sind (1) Nutzen und Limitationen der angewandten Methoden zu analysieren und (2) explorativ festzustellen, ob die Methoden besondere Charakteristiken von, in diesem Fall, Filmgruppen aufzeigen. Als CV-Methoden werden Objekt-, Emotions-, Geschlechts-, Alters- und Ortserkennung untersucht und frei verfügbare state-of-the-art-Modelle verwendet. Die genannten Methoden wurden ausgewählt, weil sie als gewinnbringend für Forschungsideen auf dem vorliegenden Korpus angesehen werden und bereits in ähnlichen Settings exploriert wurden (Schmidt et al. 2021c).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2.1	p	Als Korpus werden 13 Folgen des Tatorts genutzt. Alle Filme (je ca. 90 Minuten) liegen im mp4-Format mit einer Auflösung von 960x540 Pixeln und 25 Frames pro Sekunde vor. Alle angewandten CV-Methoden nutzen Bild-Dateien weswegen wir 1 Frame für jede Sekunde eines Films extrahieren und als Korpusgrundlage verwenden. Abbildung 1 fasst die wichtigsten Metadaten der Filme zusammen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2.2	p	Wir differenzieren zwischen den folgenden Standorten/ErmittlerInnen-Teams, die im Folgenden für gruppenbasierte Vergleiche genutzt werden: Luzern in der Schweiz (im Folgenden abgekürzt als CH; insgesamt 2 Filme), München (M; 6 Filme), Nürnberg (N; 2 Filme) und Schwarzwald (SW; 3 Filme). Die 4 Gruppen unterscheiden sich bezüglich des Kolorits (ländlich vs städtisch) und in der Alters- und Geschlechtsausprägung. Aufgrund der ungleichen Menge an Filmen pro Gruppe werden im Folgenden primär Werte normalisiert an der Länge (pro Sekunde, gewählte Frames für das Korpus) betrachtet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.1	p	Für die Objekterkennung wird Detectron2 von Facebook AI Research verwendet, was als state-of-the-art-Lösung gilt (Wu et al. 2019). Das Modell basiert auf einem vortrainierten maskierten RCCN-Modell und wurde auf dem COCO-Datensatz (Lin et al. 2015) trainiert. Es kann 80 Objektklassen wie Fahrzeuge oder Tiere vorhersagen. Als Schwellenwert für die Erkennung wird eine Wahrscheinlichkeit von 50% gewählt. Dies ist ein eher niedriger Wert, ermöglicht uns aber breitere Explorationen der Methode. Diese und alle anderen Methoden wurden in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Python</hi> mit verschiedenen SDKs implementiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.2	p	Die Abbildungen 2-3 illustrieren die je 10 häufigsten Objekte pro Tatort-Gruppe und insgesamt. Wir interpretieren die Ergebnisse rein deskriptiv.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.3	p	Zu den häufigsten erkannten „Objekten“ gehören (trivialerweise) Personen. Ansonsten wird vor allem Innenarchitektur (Stühle, Tassen, Bücher) erkannt aber auch Bildschirme wie Laptops und Fernseher. Diese Erkennungen basieren vor allem auf Szenen der Recherchen der einzelnen Teams; Bildschirme werden dabei häufig als Fernseher erkannt (siehe Abbildung 4).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.4	p	Verhältnismäßig wenig Objekte weisen auf Außenszenen hin wie zum Beispiel Autos (Abbildung 5).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.5	p	Die Unterschiede der einzelnen Tatort-Städte unseres Korpus sind eher gering und die Verteilung sehr homogen. Vereinzelt können Objekthäufungen aufgrund von sehr speziellen inhaltlichen Unterschieden einzelner Folgen festgestellt werden. Die SW-Episoden beispielsweise weisen, im Unterschied zu den anderen Gruppen, vermehrt Betten auf, da eine der Folgen (SW2) in einem Hotel spielt (siehe Abbildung 6).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.6	p	Es wurde keine systematische Evaluation durchgeführt, jedoch konnte man in der explorativen Analyse feststellen, dass die meisten Ergebnisse korrekt sind. Falsche Zuweisungen sind jedoch nicht selten, wenngleich die Fehlinterpretation häufig nachvollziehbar ist (siehe Abbildung 7).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.1	p	Unter Figurenanalyse bezeichnen wir im Folgenden alle Methoden, die die Gesichter der Figuren als Analyseelement benutzen: Emotions-, Alters- und Geschlechtserkennung.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.1	p	Gesichtsbasierte Emotionserkennung ist eine etablierte Methode in der Mensch-Maschine-Interaktion mit zahlreichen Anwendungsbeispielen (Halbhuber et al. 2019; Hartl et al. 2019; Schmidt et al. 2020c). Für die Emotionserkennung wird das Python-Modul <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">FER</hi> (Goodfellow et al. 2013) genutzt. Das Modell führt erste eine Gesichtserkennung durch (Zhang et al. 2016) und dann eine Emotionsprädiktion über ein convolutional neural network (CNN), das auf über 35 000 vorannotierten Bildern trainiert wurde. Das Modell gibt Wahrscheinlichkeitswerte für die sieben Klassen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wut, Ekel, Furcht, Freude, Trauer, Überraschung</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Neutral</hi> zwischen 0 und 1 aus, die sich insgesamt zu 1 summieren. Zur Bestimmung der Gesamtemotion eines Frames werden die jeweiligen Werte für die Kategorien summiert und der Durchschnitt gebildet. Für die film- oder gruppenbasierten Analysen werden Mittelwerte über alle Frames hinweg gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.2	p	Abbildung 8 illustriert die wichtigsten statistischen Werte dieser Auswertung.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.3	p	Die häufigsten Emotionsklassen sind Trauer(M=0,31) (siehe Abbildung 9), Neutral (M=0,25) und Wut (M=0,18). Dies ist eine passende Verteilung für die Grundstimmung von Kriminalfilmen. Überraschung und Ekel werden eher selten vorhergesagt. Die Tendenz zu negativem Sentiment und Emotionen findet man bei der Annotation und Prädiktion von anderen narrativen Erzählformen auch (Schmidt / Burghardt 2018; Schmidt 2019; Schmidt et al. 2019; 2021a; 2021b)\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.4	p	Deskriptiv betrachtet sind die Ergebnisse der einzelnen Episodengruppen erneut sehr homogen. Für Output mit kontinuierlichen Werten überprüfen wir die Unterschiede aber noch mittels Signifikanztests. Wir verwenden einen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Welch-ANOVA-Test</hi> (alle Voraussetzungen für den Test sind erfüllt (Field 2009)) und finden signifikante Unterschiede gemäß eines Signifikanzniveaus von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p</hi>&lt;0,05 (Abbildung 10).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.5	p	Die Effekte der Unterschiede bestätigen jedoch die deskriptive Interpretation, da sie laut Cohen (1988) als sehr gering einzustufen sind ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">η2</hi> &lt; 0,01 = schwacher, &lt; 0,06 moderater und &lt; 0,14 = starker Effekt). Auch Post-Hoc-Tests unter den einzelnen Gruppen weisen zwar signifikante Unterschiede auf, sind jedoch geringfügig.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.6	p	Die explorative Evaluation des Materials zeigt, dass die Modelle für extreme Emotionsausprägungen nachvollziehbare Ergebnisse produzieren (siehe auch Abbildung 11), ein Hauptproblem jedoch ist, dass Fehler in der vorangestellten Gesichtserkennung vorkommen. So hat das Modell große Probleme mit der Erkennung von Gesichtern, die nicht frontal in die Kamera blicken. Dies liegt der Tatsache zu Grunde, dass die Modelle primär mit Bildern trainiert werden bei denen die Personen frontal in die Kamera blicken (Goodfellow et al. 2013).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.1	p	Die Vorhersage des Alters und des Geschlechts von Figuren wird mit dem Modul <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">py-agender</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> durchgeführt. Es basiert auf einem CNN, das auf dem IMDB-Wiki-Datensatz, bestehend aus über 500 000 annotierten Gesichtern (Rothe et al. 2018), trainiert wurde und erzielt in Evaluationen sehr gute Ergebnisse (Agustsson et al. 2017). Die Altersprädiktion gibt einen Wert zwischen 0 und 100 aus, der das Alter kennzeichnet. Die Geschlechtsprädiktion einen Wert zwischen 0 und 1 für den gilt, &lt;0.5 eher männlich und &gt;0.5 eher weiblich. Für beide Verfahren wurde für jeden Frame der Mittelwert aller erkannten Gesichter für einen Gesamtwert gebildet. In Abbildung 12 werden die Ergebnisse für beide Methoden gesamt und pro Tatortgruppe zusammengefasst.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.2	p	Gemäß der Alterserkennung liegt der Altersdurchschnitt bei 41,47 Jahren. Die dominanten und häufig in Frames gezeigten ErmittlerInnen der ausgewählten Folgen sind jedoch überwiegend Ende 40 und Anfang 50. Die älteste Person im Gesamtkorpus wird mit 72 Jahren identifiziert (Abbildung 13), die jüngste ist ein Kind mit 10 Jahren (Abbildung 14).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.3	p	Rein deskriptiv sind die Unterschiede zwischen den Gruppen gering. Ein Welch-ANOVA-Test weist erneut auf signifikante Unterschiede mit einem geringen Effekt hin (Abbildung 15).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.4	p	Tatsächlich zeigen Post-Hoc-Tests, dass die Hauptunterschiede mit einem mittleren Effekt zwischen den Folgen aus der Schweiz (CH) und aus dem Schwarzwald (SW) bestehen, welche gleichzeitig den höchsten, respektive geringsten Altersunterschied haben. Bei Betrachtung der Filme wird klar, dass dies vor allen daran liegt, dass in den SW-Folgen viele Kinder und Jugendliche mitspielen (Abbildung 14). Ein Problem der Altersanalyse, das wir bei unseren Explorationen identifizieren konnten, ist jedoch in diesem Zusammenhang, dass Kinder und Jugendliche meist überschätzt werden (Abbildung 15). Grund hierfür ist auch wieder die Trainingsgrundlage des Modells, die primär aus Personen im Erwachsenenalter besteht.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.5	p	Mit einem Mittelwert von 0,38 ist eine vermehre Repräsentation männlicher Gesichter festzustellen (Abbildung 12). Dies entspricht auch der realen Figuren-Belegung der Serie, die, obschon sie gemischte ErmittlerInnen-Paare enthält, vor allem in den Nebenfiguren von männlichen Charakteren dominiert wird. Abbildung 17 und 18 zeigen die jeweils höchsten Ausprägungen des Korpus.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.6	p	Ein Welch-ANOVA-Test zeigt wiederum signifikante Werte mit schwachen Effekten auf (Abbildung 15). Post-Hoc-Tests zeigen, dass der signifikante Unterschied aufgrund der stärkeren Differenzen der Episoden aus München (M) mit den Episoden aus Schwarzwald (SW) und Luzern (CH) zustande kommt. In der Tat sind die beiden letztgenannten Gruppen jene, die ErmittlerInnen-Gruppen bestehend aus Mann und Frau haben und damit höhere Werte Richtung weiblicher Gesichter zeigen. Der erhöhte Wert bezüglich männlicher Ausprägung beim Münchner-Tatort ist zum einen konform mit der Dominanz an männlichen Ermittlern und wird bei der Einzelfolgen-Analyse deutlich, da eine Folge in einem Männergefängnis spielt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.7	p	Insgesamt wirkt die Geschlechtsprädiktion plausibel. Ähnlich zur Emotionserkennung ist ein Problem mangelnde korrekte Gesichtserkennung aufgrund nicht-frontaler Kamerawinkel und schwammige, dunkle Einstellungen (Abbildung 19).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.1	p	Als Ortserkennung bezeichnen wir die Methodik den groben Schauplatz eines Bildes zu erkennen. Dabei ist nicht der geographische Ort gemeint, sondern die abstrakte Umgebung, also zum Beispiel, ob ein Bild in einem Zimmer spielt oder draußen. Wir verwenden den Trainingsdatensatz <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Places365</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, der aus über 1,8 Millionen annotierten Bildern besteht. Für unsere Prädiktion nutzen wir ein vortrainiertes CNN und präparieren die Frames in einer Vorverarbeitung für das CNN (Zhou et al. 2017). Anstatt den 365 Teilklassen fokussieren wir uns jedoch auf die Hauptkategorien <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">innen, draußen-künstlich, draußen-natürlich</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">draußen-gemischt</hi>. Jeden Frame weisen wir die Kategorie zu, die das Modell mit der höchsten Wahrscheinlichkeit vorhersagt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.2	p	Unabhängig von der Episodengruppe wird der größte Anteil der Frames als innen kategorisiert (Abbildung 20), was der Realität der Filme entspricht in denen meist Ermittlungen und Recherchen in Zimmern stattfinden (Abbildung 21).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.3	p	Ein Chi-Quadrat-Signifikanz-Test weist dennoch auf signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hin (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">χ2</hi> = 809,23; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">p</hi> &lt; 0,001; ϕ = 0,06). In der Tat weisen die Episoden aus dem Schwarzwald als einer eher ländlichen Gegend den höchsten Anteil an Frames der Kategorie „draußen“ auf (Abbildung 22). Die CH-Gruppe, die von uns auch als eher ländlich postuliert wurde, kann dies hier aber nicht bestätigen, was jedoch inhaltlich plausibel ist, da beispielsweise eine Folge komplett in den Räumen eines Schiffes spielt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.1	p	Durch die Durchführung der hier vorgestellten Fallstudie, konnten wir die CV-Methoden gewinnbringend explorieren. Wir konnten signifikante Unterschiede zwischen Episodengruppen identifizieren, die jedoch meist geringe Effekte aufzeigten. Die meisten Charakteristika, die wir so herausarbeiten konnten, bestätigten Annahmen. Neue Auffälligkeiten der Filmgruppen konnten jedoch nicht entdeckt werden. Die Gründe hierfür sind vielseitig: Das Korpus ist, da es sich um die gleiche Serie nur mit variierenden Figuren handelt, bezüglich des Genres, des Settings und der Besetzung eventuell zu homogen um gruppenbasierte Unterschiede in Signifikanztests deutlich zu machen. Vergleiche von Filmgruppen, die sich klarer voneinander unterscheiden (z.B. unterschiedliche Filmgenres), könnten deutlichere Effekte generieren.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.2	p	Trotzdem haben wir vielversprechende Forschungsideen, die mit den präsentierten Methoden in einer Art <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant Viewing</hi>-Ansatz (Arnold / Tilton 2019) mit ausreichend Filmmaterial untersucht werden können, z.B. für den Bereich Gender Studies Korrelationen zwischen Emotionen und Geschlechtern oder Repräsentationsanalysen der Geschlechter (ähnlich zu Schmidt et al. 2020b). Die momentane Methodenauswahl ist auch noch rein bildfokussiert, wenngleich andere Kanäle z.B. der Audio-Kanal auch Potential für die Analyse haben. In der Tat werden in ersten Projekten in den DH der Einsatz von multimodalen Methoden oder dem Audio-Kanal bereits untersucht (Ortloff et al. 2019; Schmidt et al. 2019; Schmidt / Wolff 2021)\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.3	p	Die Exploration der Methoden für die vorliegende Fallstudie haben jedoch auch Probleme in der Exaktheit und Leistung offenbart, z.B. Probleme in der Gesichtserkennung. Systematische Evaluationen sind notwendig, um das Ausmaß der Problematik einschätzen zu können. Auch sind die Klassifikationstaxonomien, beispielsweise der Objekterkennung und Ortserkennung, eventuell nicht passend für die Interessen von FilmwissenschaftlerInnen. Wir planen momentan größere Annotationsstudien, um (1) die Leistung von state-of-the-art-Standard-Modellen exakt zu evaluieren und (2) Trainingsmaterial für die Domänenadaption an eine spezielle Filmdomäne zu erstellen. Für die Annotationsstudien sollen studentische Hilfskräfte größere Mengen eines Querschnitts von Filmframes aus Filmen unterschiedlicher Epochen und Genres annotieren.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> https://de.statista.com/statistik/daten/studie/377327/umfrage/fernsehzuschauer-der-krimireihe-tatort/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> https://pypi.org/project/py-agender/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://github.com /CSAILVision/places365</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Agustsson, Eirikur / Timofte, Radu / Escalera, Sergio / Baro, Xavier / Guyon, Isabelle / Rothe, Rasmus</hi> (2017): “Apparent and Real Age Estimation in Still Images with Deep Residual Regressors on Appa-Real Database”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)</hi>, 87–94. 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2018; kurzhals et al. 2016; flueckiger 2017; pause / walkowski 2018; masson et al. 2020;), annotationsmöglichkeiten (kuhn et al. 2015; halter et al. 2019; schmidt / halbhuber 2020; schmidt et al. 2020a) oder schnittlängen und -typen (delong 2015; baxter et al. 2017). häufig werden dabei die texte von filmen (skripte, untertitel) analysiert (hoyt et al. 2014; holobut et al. 2016; byszuk 2020; holubut / rybicki 2020). durch entwicklungen im bereich der computer vision (computergestütze bilderkennung/bildanalyse) (cv) bieten sich jedoch neue möglichkeiten für digital humanities (dh)-projekte, die mit videos arbeiten, die bereits erfolgreich für filme, internetvideos oder theateraufführungen eingesetzt werden (zaharieva et al. 2012; howanitz et al. 2019; pustu-iren et al. 2020; schmidt et al. 2021c; schmidt / wolff 2021). wir präsentieren im folgenden beitrag eine explorative studie zum einsatz einer auswahl an cv-methoden, die wir für potentiell wertvoll für den bereich der spielfilm-analyse einschätzen. wir orientieren uns dabei am explorativen forschungsansatz definiert von wulff (1998) für die filmanalyse.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1.2	p	als fallstudie wird die deutschsprachige kriminalfilm-reihe „tatort“ gewählt. mit ca. 9 millionen zuschauern handelt es sich um eine der beliebtesten fernsehformate in deutschland.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> aufgrund seiner national hohen kulturellen bedeutung ist der tatort ein häufiger untersuchungsgegenstand in der filmanalyse (buhl 2013) und wird zur analyse gesellschaftspolitischer themen wie migration (ortner 2007), verhältnis von ost- und westdeutschland (welke 2005), des zusammenhangs von emotionen und geschlechtern (finger et al. 2010) oder zur analyse von online-texten herangezogen (schmidt et al. 2021d). der fokus unserer analysen liegt auf gruppenbasierten vergleichen. als gruppen differenzieren wir zwischen unterschiedlichen städten/ermittlerinnen-teams. so spielen die einzelnen folgen des tatorts in unterschiedlichen städten mit unterschiedlichen hauptfiguren. diese gruppen transportieren teilweise unterschiedliche stimmungen, lokalkolorit sowie geschlechts- und altersrepräsentationen in den figurenkonstellationen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.1.3	p	die ziele dieses beitrags sind (1) nutzen und limitationen der angewandten methoden zu analysieren und (2) explorativ festzustellen, ob die methoden besondere charakteristiken von, in diesem fall, filmgruppen aufzeigen. als cv-methoden werden objekt-, emotions-, geschlechts-, alters- und ortserkennung untersucht und frei verfügbare state-of-the-art-modelle verwendet. die genannten methoden wurden ausgewählt, weil sie als gewinnbringend für forschungsideen auf dem vorliegenden korpus angesehen werden und bereits in ähnlichen settings exploriert wurden (schmidt et al. 2021c).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2.1	p	als korpus werden 13 folgen des tatorts genutzt. alle filme (je ca. 90 minuten) liegen im mp4-format mit einer auflösung von 960x540 pixeln und 25 frames pro sekunde vor. alle angewandten cv-methoden nutzen bild-dateien weswegen wir 1 frame für jede sekunde eines films extrahieren und als korpusgrundlage verwenden. abbildung 1 fasst die wichtigsten metadaten der filme zusammen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.2.2	p	wir differenzieren zwischen den folgenden standorten/ermittlerinnen-teams, die im folgenden für gruppenbasierte vergleiche genutzt werden: luzern in der schweiz (im folgenden abgekürzt als ch; insgesamt 2 filme), münchen (m; 6 filme), nürnberg (n; 2 filme) und schwarzwald (sw; 3 filme). die 4 gruppen unterscheiden sich bezüglich des kolorits (ländlich vs städtisch) und in der alters- und geschlechtsausprägung. aufgrund der ungleichen menge an filmen pro gruppe werden im folgenden primär werte normalisiert an der länge (pro sekunde, gewählte frames für das korpus) betrachtet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.1	p	für die objekterkennung wird detectron2 von facebook ai research verwendet, was als state-of-the-art-lösung gilt (wu et al. 2019). das modell basiert auf einem vortrainierten maskierten rccn-modell und wurde auf dem coco-datensatz (lin et al. 2015) trainiert. es kann 80 objektklassen wie fahrzeuge oder tiere vorhersagen. als schwellenwert für die erkennung wird eine wahrscheinlichkeit von 50% gewählt. dies ist ein eher niedriger wert, ermöglicht uns aber breitere explorationen der methode. diese und alle anderen methoden wurden in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">python</hi> mit verschiedenen sdks implementiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.2	p	die abbildungen 2-3 illustrieren die je 10 häufigsten objekte pro tatort-gruppe und insgesamt. wir interpretieren die ergebnisse rein deskriptiv.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.3	p	zu den häufigsten erkannten „objekten“ gehören (trivialerweise) personen. ansonsten wird vor allem innenarchitektur (stühle, tassen, bücher) erkannt aber auch bildschirme wie laptops und fernseher. diese erkennungen basieren vor allem auf szenen der recherchen der einzelnen teams; bildschirme werden dabei häufig als fernseher erkannt (siehe abbildung 4).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.4	p	verhältnismäßig wenig objekte weisen auf außenszenen hin wie zum beispiel autos (abbildung 5).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.5	p	die unterschiede der einzelnen tatort-städte unseres korpus sind eher gering und die verteilung sehr homogen. vereinzelt können objekthäufungen aufgrund von sehr speziellen inhaltlichen unterschieden einzelner folgen festgestellt werden. die sw-episoden beispielsweise weisen, im unterschied zu den anderen gruppen, vermehrt betten auf, da eine der folgen (sw2) in einem hotel spielt (siehe abbildung 6).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.3.6	p	es wurde keine systematische evaluation durchgeführt, jedoch konnte man in der explorativen analyse feststellen, dass die meisten ergebnisse korrekt sind. falsche zuweisungen sind jedoch nicht selten, wenngleich die fehlinterpretation häufig nachvollziehbar ist (siehe abbildung 7).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.1	p	unter figurenanalyse bezeichnen wir im folgenden alle methoden, die die gesichter der figuren als analyseelement benutzen: emotions-, alters- und geschlechtserkennung.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.1	p	gesichtsbasierte emotionserkennung ist eine etablierte methode in der mensch-maschine-interaktion mit zahlreichen anwendungsbeispielen (halbhuber et al. 2019; hartl et al. 2019; schmidt et al. 2020c). für die emotionserkennung wird das python-modul <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fer</hi> (goodfellow et al. 2013) genutzt. das modell führt erste eine gesichtserkennung durch (zhang et al. 2016) und dann eine emotionsprädiktion über ein convolutional neural network (cnn), das auf über 35 000 vorannotierten bildern trainiert wurde. das modell gibt wahrscheinlichkeitswerte für die sieben klassen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wut, ekel, furcht, freude, trauer, Überraschung</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">neutral</hi> zwischen 0 und 1 aus, die sich insgesamt zu 1 summieren. zur bestimmung der gesamtemotion eines frames werden die jeweiligen werte für die kategorien summiert und der durchschnitt gebildet. für die film- oder gruppenbasierten analysen werden mittelwerte über alle frames hinweg gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.2	p	abbildung 8 illustriert die wichtigsten statistischen werte dieser auswertung.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.3	p	die häufigsten emotionsklassen sind trauer(m=0,31) (siehe abbildung 9), neutral (m=0,25) und wut (m=0,18). dies ist eine passende verteilung für die grundstimmung von kriminalfilmen. Überraschung und ekel werden eher selten vorhergesagt. die tendenz zu negativem sentiment und emotionen findet man bei der annotation und prädiktion von anderen narrativen erzählformen auch (schmidt / burghardt 2018; schmidt 2019; schmidt et al. 2019; 2021a; 2021b)\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.4	p	deskriptiv betrachtet sind die ergebnisse der einzelnen episodengruppen erneut sehr homogen. für output mit kontinuierlichen werten überprüfen wir die unterschiede aber noch mittels signifikanztests. wir verwenden einen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">welch-anova-test</hi> (alle voraussetzungen für den test sind erfüllt (field 2009)) und finden signifikante unterschiede gemäß eines signifikanzniveaus von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p</hi>&lt;0,05 (abbildung 10).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.5	p	die effekte der unterschiede bestätigen jedoch die deskriptive interpretation, da sie laut cohen (1988) als sehr gering einzustufen sind ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">η2</hi> &lt; 0,01 = schwacher, &lt; 0,06 moderater und &lt; 0,14 = starker effekt). auch post-hoc-tests unter den einzelnen gruppen weisen zwar signifikante unterschiede auf, sind jedoch geringfügig.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.2.6	p	die explorative evaluation des materials zeigt, dass die modelle für extreme emotionsausprägungen nachvollziehbare ergebnisse produzieren (siehe auch abbildung 11), ein hauptproblem jedoch ist, dass fehler in der vorangestellten gesichtserkennung vorkommen. so hat das modell große probleme mit der erkennung von gesichtern, die nicht frontal in die kamera blicken. dies liegt der tatsache zu grunde, dass die modelle primär mit bildern trainiert werden bei denen die personen frontal in die kamera blicken (goodfellow et al. 2013).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.1	p	die vorhersage des alters und des geschlechts von figuren wird mit dem modul <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">py-agender</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> durchgeführt. es basiert auf einem cnn, das auf dem imdb-wiki-datensatz, bestehend aus über 500 000 annotierten gesichtern (rothe et al. 2018), trainiert wurde und erzielt in evaluationen sehr gute ergebnisse (agustsson et al. 2017). die altersprädiktion gibt einen wert zwischen 0 und 100 aus, der das alter kennzeichnet. die geschlechtsprädiktion einen wert zwischen 0 und 1 für den gilt, &lt;0.5 eher männlich und &gt;0.5 eher weiblich. für beide verfahren wurde für jeden frame der mittelwert aller erkannten gesichter für einen gesamtwert gebildet. in abbildung 12 werden die ergebnisse für beide methoden gesamt und pro tatortgruppe zusammengefasst.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.2	p	gemäß der alterserkennung liegt der altersdurchschnitt bei 41,47 jahren. die dominanten und häufig in frames gezeigten ermittlerinnen der ausgewählten folgen sind jedoch überwiegend ende 40 und anfang 50. die älteste person im gesamtkorpus wird mit 72 jahren identifiziert (abbildung 13), die jüngste ist ein kind mit 10 jahren (abbildung 14).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.3	p	rein deskriptiv sind die unterschiede zwischen den gruppen gering. ein welch-anova-test weist erneut auf signifikante unterschiede mit einem geringen effekt hin (abbildung 15).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.4	p	tatsächlich zeigen post-hoc-tests, dass die hauptunterschiede mit einem mittleren effekt zwischen den folgen aus der schweiz (ch) und aus dem schwarzwald (sw) bestehen, welche gleichzeitig den höchsten, respektive geringsten altersunterschied haben. bei betrachtung der filme wird klar, dass dies vor allen daran liegt, dass in den sw-folgen viele kinder und jugendliche mitspielen (abbildung 14). ein problem der altersanalyse, das wir bei unseren explorationen identifizieren konnten, ist jedoch in diesem zusammenhang, dass kinder und jugendliche meist überschätzt werden (abbildung 15). grund hierfür ist auch wieder die trainingsgrundlage des modells, die primär aus personen im erwachsenenalter besteht.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.5	p	mit einem mittelwert von 0,38 ist eine vermehre repräsentation männlicher gesichter festzustellen (abbildung 12). dies entspricht auch der realen figuren-belegung der serie, die, obschon sie gemischte ermittlerinnen-paare enthält, vor allem in den nebenfiguren von männlichen charakteren dominiert wird. abbildung 17 und 18 zeigen die jeweils höchsten ausprägungen des korpus.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.6	p	ein welch-anova-test zeigt wiederum signifikante werte mit schwachen effekten auf (abbildung 15). post-hoc-tests zeigen, dass der signifikante unterschied aufgrund der stärkeren differenzen der episoden aus münchen (m) mit den episoden aus schwarzwald (sw) und luzern (ch) zustande kommt. in der tat sind die beiden letztgenannten gruppen jene, die ermittlerinnen-gruppen bestehend aus mann und frau haben und damit höhere werte richtung weiblicher gesichter zeigen. der erhöhte wert bezüglich männlicher ausprägung beim münchner-tatort ist zum einen konform mit der dominanz an männlichen ermittlern und wird bei der einzelfolgen-analyse deutlich, da eine folge in einem männergefängnis spielt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.4.3.7	p	insgesamt wirkt die geschlechtsprädiktion plausibel. Ähnlich zur emotionserkennung ist ein problem mangelnde korrekte gesichtserkennung aufgrund nicht-frontaler kamerawinkel und schwammige, dunkle einstellungen (abbildung 19).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.1	p	als ortserkennung bezeichnen wir die methodik den groben schauplatz eines bildes zu erkennen. dabei ist nicht der geographische ort gemeint, sondern die abstrakte umgebung, also zum beispiel, ob ein bild in einem zimmer spielt oder draußen. wir verwenden den trainingsdatensatz <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">places365</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, der aus über 1,8 millionen annotierten bildern besteht. für unsere prädiktion nutzen wir ein vortrainiertes cnn und präparieren die frames in einer vorverarbeitung für das cnn (zhou et al. 2017). anstatt den 365 teilklassen fokussieren wir uns jedoch auf die hauptkategorien <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">innen, draußen-künstlich, draußen-natürlich</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">draußen-gemischt</hi>. jeden frame weisen wir die kategorie zu, die das modell mit der höchsten wahrscheinlichkeit vorhersagt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.2	p	unabhängig von der episodengruppe wird der größte anteil der frames als innen kategorisiert (abbildung 20), was der realität der filme entspricht in denen meist ermittlungen und recherchen in zimmern stattfinden (abbildung 21).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.5.3	p	ein chi-quadrat-signifikanz-test weist dennoch auf signifikante unterschiede zwischen den gruppen hin (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">χ2</hi> = 809,23; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">p</hi> &lt; 0,001; ϕ = 0,06). in der tat weisen die episoden aus dem schwarzwald als einer eher ländlichen gegend den höchsten anteil an frames der kategorie „draußen“ auf (abbildung 22). die ch-gruppe, die von uns auch als eher ländlich postuliert wurde, kann dies hier aber nicht bestätigen, was jedoch inhaltlich plausibel ist, da beispielsweise eine folge komplett in den räumen eines schiffes spielt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.1	p	durch die durchführung der hier vorgestellten fallstudie, konnten wir die cv-methoden gewinnbringend explorieren. wir konnten signifikante unterschiede zwischen episodengruppen identifizieren, die jedoch meist geringe effekte aufzeigten. die meisten charakteristika, die wir so herausarbeiten konnten, bestätigten annahmen. neue auffälligkeiten der filmgruppen konnten jedoch nicht entdeckt werden. die gründe hierfür sind vielseitig: das korpus ist, da es sich um die gleiche serie nur mit variierenden figuren handelt, bezüglich des genres, des settings und der besetzung eventuell zu homogen um gruppenbasierte unterschiede in signifikanztests deutlich zu machen. vergleiche von filmgruppen, die sich klarer voneinander unterscheiden (z.b. unterschiedliche filmgenres), könnten deutlichere effekte generieren.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.2	p	trotzdem haben wir vielversprechende forschungsideen, die mit den präsentierten methoden in einer art <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant viewing</hi>-ansatz (arnold / tilton 2019) mit ausreichend filmmaterial untersucht werden können, z.b. für den bereich gender studies korrelationen zwischen emotionen und geschlechtern oder repräsentationsanalysen der geschlechter (ähnlich zu schmidt et al. 2020b). die momentane methodenauswahl ist auch noch rein bildfokussiert, wenngleich andere kanäle z.b. der audio-kanal auch potential für die analyse haben. in der tat werden in ersten projekten in den dh der einsatz von multimodalen methoden oder dem audio-kanal bereits untersucht (ortloff et al. 2019; schmidt et al. 2019; schmidt / wolff 2021)\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:1.6.3	p	die exploration der methoden für die vorliegende fallstudie haben jedoch auch probleme in der exaktheit und leistung offenbart, z.b. probleme in der gesichtserkennung. systematische evaluationen sind notwendig, um das ausmaß der problematik einschätzen zu können. auch sind die klassifikationstaxonomien, beispielsweise der objekterkennung und ortserkennung, eventuell nicht passend für die interessen von filmwissenschaftlerinnen. wir planen momentan größere annotationsstudien, um (1) die leistung von state-of-the-art-standard-modellen exakt zu evaluieren und (2) trainingsmaterial für die domänenadaption an eine spezielle filmdomäne zu erstellen. für die annotationsstudien sollen studentische hilfskräfte größere mengen eines querschnitts von filmframes aus filmen unterschiedlicher epochen und genres annotieren.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> https://de.statista.com/statistik/daten/studie/377327/umfrage/fernsehzuschauer-der-krimireihe-tatort/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> https://pypi.org/project/py-agender/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://github.com /csailvision/places365</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">agustsson, eirikur / timofte, radu / escalera, sergio / baro, xavier / guyon, isabelle / rothe, rasmus</hi> (2017): “apparent and real age estimation in still images with deep residual regressors on appa-real database”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">12th ieee international conference on automatic face & gesture recognition (fg 2017)</hi>, 87–94. doi: 10.1109/fg.2017.20\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">arnold, taylor / tilton, lauren</hi> (2019): “distant viewing: analyzing large visual corpora”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital scholarship in the humanities</hi>. doi: 10.1093/digitalsh/fqz013\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">baxter, mike / khitrova, daria / tsivian, yuri</hi> (2017): “exploring cutting structure in film, with applications to the films of d. w. griffith, mack sennett, and charlie chaplin”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital scholarship in the humanities,</hi> 32(1):1–16. doi: 10.1093/llc/fqv035\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">buhl, hendrik </hi>(2013): “tatort: gesellschaftspolitische themen in der krimireihe“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">alltag, medien und kultur</hi>. band 14. uvk, konstanz.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">burghardt, manuel / kao, michael / walkowski, niels-oliver</hi> (2018): “scalable moviebarcodes–an exploratory interface for the analysis of movies.”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ieee vis workshop on visualization for the digital humanities</hi> (vol. 2).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">burghardt, manuel / kao, michael / wolff, christian</hi> (2016): “beyond shot lengths – using language data and color information as additional parameters for quantitative movie analysis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities 2016: conference abstracts.</hi> jagiellonian university & pedagogical university, kraków: 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Als ein entscheidender Vorteil dieser Modelle hat sich die dynamische Repräsentation von Tokens in Abhängigkeit von ihrem Kontext herausgestellt. Der Großteil dieser Modelle wird jedoch mit zeitgenössischer Sprache, vor allem mit Sach- und Fachtexten aus dem Web (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikipedia</hi>) trainiert. Dies stellt ein Problem für Forschungsbereiche wie die Digital Humanities (DH) dar, die mit literarischen Texten arbeiten. Literarische Texte unterscheiden sich entscheidend von Textsorten wie Wikipedia-Artikeln, weil sie fiktional sind und Sprache kreativ und ästhetisch motiviert verwenden. Mit literarischen Texten wird zudem häufig nicht explizit, sondern indirekt durch Bilder kommuniziert. Entwicklungen im Bereich der Domänenadaptation ermöglichen jedoch auch die Optimierung transformerbasierter Modelle auf spezielle Domänen, was Projekte auch im deutschsprachigen Bereich bereits gewinnbringend nutzen konnten (Labusch et al. 2019; Schweter / Baiter 2019; Brunner et al. 2020; Schweter / März 2020). Für die Aufgabe der Emotionsklassifikation findet man im englischsprachigen Bereich Studien, die derartige Methoden für zeitgenössische Texte explorieren (Shmueli / Ku 2019; Acheampong et al. 2020; Cao et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.1.2	p	In den Digital Humanities (DH) werden Sentiment-Analyse (die Einteilung, ob ein Text eher positiv/negativ konnotiert ist) und Emotionsklassifikation (die Erkennung bzw. Zuordnung distinkter Emotionskonzepte in Texten) in den letzten Jahren immer populärer. Sie werden verwendet, um moderne Textsorten wie Songtexte (Schmidt et al. 2020a), Filmtexte (Schmidt et al. 2020b) und Texte aus den sozialen Medien zu analysieren (Moßburger et al. 2020; Schmidt et al. 2020c; 2020d) finden aber auch Einsatz für literarische Genres wie beispielsweise Märchen (Alm / Sproat 2005; Mohammad 2011), Romane (Kakkonen / Kakkonen 2011; Mohammad et al. 2011; Reagan et al. 2016; Zehe et al. 2016) oder Dramen (Mohammad 2011; Schmidt / Burghardt 2018; Schmidt et al. 2018a; 2018b; Schmidt 2019; Schmidt et al. 2019a; 2019b; 2019c; Yavuz 2020; Schmidt et al. 2021). Die Ziele variieren dabei von der Exploration von Sentiment- und Emotionsverläufen in einzelnen Werken bis zu Gruppenvergleichen (siehe Kim / Klinger 2019). Die steigende Popularität ist wenig überraschend, da die hermeneutische Analyse von Emotionen eine lange Tradition in der Literaturwissenschaft hat, z.B. in der Dramenanalyse (Pikulik 1965; Wiegmann 1987; Anz 2011; Schonlau 2017).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.1.3	p	Im folgenden Proposal präsentieren wir eine Studie aus dem DFG-Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emotions in Drama</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> zur Evaluation von Methoden transformerbasierter Emotionsklassifikation für ein annotiertes Korpus historischer deutschsprachiger Dramentexte. Unser Ziel ist, es die Leistung verschiedener Verfahren zu vergleichen und Impulse für Optimierungen auf dieser Textsorte zu sammeln. Im nächsten Kapitel wird dazu zunächst in das verwendete Annotationsschema sowie das annotierte Goldstandard-Korpus eingeführt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Danach werden die verwendeten Klassifikationsverfahren erläutert. Aktuelle Verfahren werden dabei mit bekannten Baseline-Methoden verglichen und für verschiedene Kategorienmodelle evaluiert. Abschließend werden die Ergebnisse der Evaluation präsentiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.1	p	Zur Evaluation und zum Training von Algorithmen wurde ein Goldstandard für ein Sub-Korpus unseres Gesamtkorpus‘ annotiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2.1	p	Emotion wird definiert als der Bewusstseinszustand einer Figur, wie sie sich auch in Text ausdrückt. Annotiert wird die eigene oder zugeschriebene Emotion von Figuren in Abhängigkeit von Kontext und Interpretation. Das Schema hebt sich von üblichen Schemata, die meist von der Psychologie inspiriert sind (Wood et al. 2018a; 2018b) ab, um literarische Interessen zu integrieren. Es besteht aus 13 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sub-Emotionen,</hi> die sich in sechs <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Hauptklassen </hi>unterteilen lassen und weiter in die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Polarität </hi>(positiv/negativ) auf höchster Ebene. Abbildung 1 (Kapitel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Annotationsergebnisse</hi>) illustriert die einzelnen Konzepte.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2.2	p	Ein Sonderfall des Schemas ist <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">emotionale Bewegtheit,</hi> die verwendet wird, um unspezifische emotionale Erregungen zu markieren. Zusammen mit den Klassen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">negativ</hi>/ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">positiv</hi> bezeichnen wir diese Sammlung an Oberkategorien als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dreifach-Polarität</hi>. Es werden sowohl Repliken (einzelne Sprechakte von Figuren) als auch Regieanweisungen annotiert, sofern Annotator*innen dort Emotionen erkennen. Annotator*innen können variable Textlängen pro Einheit annotieren, also einzelne Wörter, Satzteile und mehrere Sätze. Annotationen können sich zudem überlappen. Obwohl es Vorteile hat, feste Annotationseinheiten festzulegen, wurde dieser variable Annotationsstil basierend auf der Erfahrung von Pilotstudien bestimmt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.3.1	p	Das zu analysierende Hauptkorpus unseres Gesamtprojektes setzt sich aus unterschiedlichen Dramenkollektionen für die Jahre 1650-1815 aus TextGrid<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, GerDracor (Fischer et al. 2019) und anderen Quellen zusammen. Für die vorliegende Studie wurde eine repräsentative Menge von Dramen, gemessen an Sprache und Genre für die Zeit um 1800, gewählt: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm</hi> (1767, Lessing, Komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kabale und Liebe</hi> (1784, Schiller, Tragödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kasperl’ der Mandolettikrämer</hi> (1789, Eberl, Komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Menschenhass und Reue</hi> (1790, Kotezbue, Komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Faust. Eine Tragödie</hi> (1807, Goethe, Tragödie).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.4.1	p	Für die Annotation wurde das Tool CATMA (Gius et al. 2020) verwendet. Die Dramen wurden vollständig von Anfang bis Ende annotiert. Die Lektüre des gesamten Dramas ist notwendig, da kontextabhängig annotiert wird. Je zwei studentische Hilfskräfte haben jedes Werk unabhängig voneinander annotiert. Die Hilfskräfte wurden vor der Annotation mittels Pilotstudien von einer Expertenannotatorin trainiert und hatten Zugriff auf eine Annotationsanleitung. Je nach Länge des Textes hatten die Annotator*innen 1-2 Wochen Zeit pro Drama.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.1	p	Der Goldstandard besteht insgesamt aus 6.596 Emotionsannotationen (Abbildung 1).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.2	p	Auf Polaritätsebene sind die meisten Annotationen negativ (56%), 34% positiv und 11% mit der Klasse „emotionale Bewegtheit“ markiert. Einige Kategorien (z.B. Lust und Freundschaft) wurden selten markiert. Die Token-Statistiken verdeutlichen die Varianz in den Annotationslängen: im Schnitt besteht eine Annotation aber aus 25 Tokens für alle Kategorien.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.3	p	Da Texteinheiten von variabler Länge und überlappende Texteinheiten annotiert werden können, muss zur Berechnung von Übereinstimmungsmetriken eine Festlegung auf eine Texteinheit getroffen werden. Dazu wird folgende Heuristik angewendet: Für jede Replik oder Regieanweisung wird pro Annotator*in diejenige Annotation markiert, die am meisten (gemessen an der Zahl an annotierten Token) markiert wurde. Keine Annotation pro Replik/Regieanweisung wird als zusätzliche Klasse markiert und dann replikenweise Übereinstimmungen kalkuliert (vgl. Abbildung 2).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.4	p	Zur Interpretation von Cohen’s κ werden im Folgenden in Klammern die Wertebereiche für einzelne Intervalle gemäß Landis und Koch (1977) mitangegeben. Im Schnitt kann man für die Polarität eine moderate Übereinstimmung (laut Landis und Koch gilt moderat für 0,4&lt;κ&lt;=0,6) und für die anderen Kategorien eine schwache Übereinstimmung (0,1&lt;κ&lt;= 0,4) feststellen. Im Vergleich zu anderen Textsorten ist dies eine geringe Übereinstimmung (Wood et al. 2018a; 2018b), die jedoch vergleichbar mit anderen Sentiment- und Emotionsannotationsprojekten mit literarischen und/oder historischen Texten ist (Alm / Sproat 2005; Sprugnoli et al. 2016; Schmidt et al. 2018b; Schmidt et al. 2019b; 2019d). Mehr Erläuterungen und Ergebnisse zur Annotation findet man bei Schmidt et al. (2021c).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.6.1	p	Im Folgenden werden die Ergebnisse für denjenigen Fall präsentiert, bei dem als Trainings- und Evaluationsmaterial („Goldstandard“) alle Annotationen des obigen Annotationskorpus‘ verwendet werden (also je zwei Annotationssätze pro Drama). Dadurch liegt folgende Besonderheit vor: Eindeutige und partielle Annotationswidersprüche werden nicht aufgelöst, sondern dem Modell mit als Trainingsmaterial übergeben. Je nach kategorialem System gibt es eine unterschiedliche Menge an partiellen und absoluten Widersprüchen (ca. 16% für Polarität, 14% für Dreifach-Polarität, 28% für Hauptklassen, 47% für Sub-Emotionen). Dieses Verfahren wurde dennoch gewählt, da aufgrund der variablen Annotationspraxis die Auflösung eindeutiger Annotationswidersprüche schwerfällt (siehe Kapitel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Diskussion</hi> mit Anregungen, wie mit diesem Problem in künftigen Studien umzugehen ist). Für weitere Evaluationen mit anderen Korpusinstanzen siehe Schmidt et al. (2021b). Insgesamt besteht der „Goldstandard“ aus 6.596 annotierten Textsequenzen variabler Länge. Nicht-annotiertes Textmaterial wurde dem Goldstandard nicht hinzugefügt. Auch diese Limitation wird in der Diskussion besprochen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.1	p	Wir definieren die Emotionsklassifikation als single-label-Klassifikationsaufgabe für Textsequenzen variabler Länge für folgende Klassengruppen:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.2	p	Alle Verfahren wurden in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Python</hi> implementiert. Für die Evaluation und klassische Methoden des maschinellen Lernens wurde <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scikit-learn</hi> (Pedregosa et al. 2011) verwendet, für die transformerbasierten Modelle die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugging-Face</hi> library (Wolf et al. 2019) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">simpletransformers</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3.1	p	Obschon die Leistung lexikonbasierter Sentiment-Analyse meist von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi>-Verfahren übertroffen wird, wird sie in den DH häufig angewendet, da keine vorannotierten Trainingskorpora notwendig sind (siehe Kim / Klinger 2019 und Schmidt et al. 2021a). Das Verfahren ist regelbasiert und wird bei Taboada et al. (2011) beschrieben. Wir evaluieren zwei Ansätze: (1) das Lexikon <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">SentiWortschatz</hi> (SentiWS) (Remus et al. 2010) ohne Vorverarbeitung (im Folgenden als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lb-sentiws</hi> bezeichnet), (2) SentiWS kombiniert mit Methoden wie Lemmatisierung und Lexikonerweiterung (Schmidt / Burghardt 2018) ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lb-sentiws-optimized</hi>). Letztere Methodik erzielte gute Ergebnisse in historischen deutschsprachigen Dramen (Schmidt / Burghardt 2018). Die gewählten Ansätze können nur für die Polarität angewendet werden, da keine differenzierten Emotionsannotationen in SentiWS vorhanden sind.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3.2	p	Wir evaluieren zudem zwei klassische Methoden des maschinellen Lernens: (1) Repräsentation über Termfrequenzen in einem bag-of-words-Modell und dem Lern-Algorithmus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Multinomial Naive Bayes</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bow-mnb</hi>) sowie (2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Support Vector Machines</hi> (SVM) ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bow-svm</hi>) als Lern-Algorithmus. Methode (2) wurde mit dem rbf-kernel der SVC-Klasse von scikit-learn umgesetzt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Für mehr Informationen über bag-of-words-Ansätze siehe Gonzáles-Carvajal et al. (2021). Die Algorithmen wurden in einer stratifizierten 5x5 Kreuzevaluation trainiert und evaluiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.4.1	p	Statische Sprachmodelle repräsentieren Wörter als Vektoren in Vektorräumen, so dass geometrische Verhältnisse der jeweiligen Semantik entsprechen. Diese Repräsentationen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings</hi>) können als Input für neuronale Netze genutzt werden. Wir evaluieren das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embedding fastText</hi> (Bojanowski et al. 2017), da es im Vergleich zu anderen statischen Modellen gute Ergebnisse für deutsche Sprache erzielt (Schmitt et al. 2018). Wir nutzen deutschsprachige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fastText embeddings</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> trainiert auf der deutschsprachigen Wikipedia sowie ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) zur Klassifikation (Cho et al. 2014). Bezüglich der Hyperparameter wird der empfohlene Default des FLAIR-frameworks gewählt (Akbik et al. 2019)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> und je ein Modell in einem stratifizierten 5x5-Setting für 12 Epochen trainiert und evaluiert. Für alle Evaluationsmetriken wird der Mittelwert aus den Ergebnissen der fünf Modelle gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5.1	p	Als transformerbasierte Sprachmodelle werden dynamische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings</hi> wie BERT (Devlin et al. 2018) oder ELECTRA (Clark et al. 2020) bezeichnet, die in Erweiterung zu statischen Modellen den Kontext eines Wortes in seiner Umgebung. Wir evaluieren einige der wichtigsten und (über die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugging Face</hi>-Plattform<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" />) frei verfügbaren Modelle, die auf zeitgenössischer Sprache trainiert wurden (Abbildung 3). Die gewählten Modelle erreichen state-of-the-art-Ergebnisse in standardisierten Evaluationen auf deutscher Sprache (Chan et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5.2	p	Für die Klassifikationsaufgabe werden die Modelle in einem „Fine-Tuning“-Schritt mit dem Goldstandard trainiert. Für die konkrete Implementierung folgen wir den jeweiligen Empfehlungen für die gewählte Architektur (Devlin et al. 2018; Clark et al. 2020)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> und nutzen die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugging Face</hi>-Bibliothek (Wolf et al. 2020). Pro Sprachmodell und Klassifikationstask werden fünf Klassifikationsverfahren in einem stratifizierten 5x5-setting für je vier Epochen trainiert und Mittelwerte gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6.1	p	Die Performanz von Klassifikations-Aufgaben kann verbessert werden, indem Texte der gleichen Domäne zum Vortraining von transformerbasierten Modellen genutzt werden (siehe Rietzler et al. 2020; Gururangan et al. 2020). Man kann entweder (1) selbst ein Modell von Grund auf mit domänennahen Texten erstellen oder (2) Modelle zeitgenössischer Sprache mit domänenspezifischen historischen Texten nachtrainieren. Beide Methoden wurden bereits erfolgreich im Kontext deutscher, historischer Sprache angewendet (Labusch et al. 2019; Schweter / Baiter 2019; Schweter / März 2020; Brunner et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6.2	p	Auch hier evaluieren wir etablierte vortrainierte Modelle, die über die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugging Face</hi>-Plattform frei verfügbar sind. Abbildung 4 fasst die Daten der Modelle zusammen. Alle Modelle nähern sich dem Kontext unserer Dramen-Texte auf historischer Ebene oder dadurch, dass narrative/poetische Texte genutzt werden, an. Des Weiteren wurde das Modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased</hi> noch mit den Texten des eigenen Korpus nachtrainiert, zum einen mit unserem Hauptkorpus GerDracor ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased-main-corpus</hi>) und in einem zweiten Ansatz lediglich mit den annotierten Dramen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased-annotated-texts).</hi> Das Nachtraining wurde für 4 Epochen mit den default-settings der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">simpletransformer</hi>-library durchgeführt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> Das Implementierungs-, Trainings- und Evaluationsverfahren sowie die gewählten Hyperparameter für die Emotionsprädiktion sind äquivalent zum vorigen Kapitel.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4.1	p	Hauptmetrik zur Interpretation der Ergebnisse ist die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy</hi>, also der Anteil an korrekt erkannten Annotationen an allen Annotationen (siehe Abbildung 5). Weitere Details und Informationen zu den Ergebnissen der Studie findet man bei Schmidt et al. (2021d).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4.2	p	Alle gewählten Methoden übertreffen in den einzelnen Settings die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">random</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">majority</hi>-baseline. Die Ergebnisse der lexikonbasierten Sentiment-Analyse bewegen sich auf einem ähnlichem Niveau für Evaluationen auf unterschiedlichen literarischen Texten (Fehle et al. 2021). Die beste Erkennungsrate für Polarität beträgt 83% und wird vom Modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">gelectra-large </hi>erreicht. Gleiches gilt für die Dreifach-Polarität mit 75% sowie die Hauptklassen (55%). Das beste Modell für die Sub-Emotionen ist <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gbert-large</hi> mit jedoch lediglich 47% Erkennungsrate. Transformerbasierte Modelle erreichen im Schnitt wesentliche bessere Erkennungsraten als alle Baseline-Methoden oder fastText. Mit zunehmender Klassenzahl werden die Ergebnisse (trivialerweise) schlechter. Auch die Abstände zwischen bester und schlechtester Methode werden geringer. Die drei besten Modelle sind konsistent die zwei größten Modelle zeitgenössischer Sprache <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">gbert-large </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gelectra-large</hi> sowie das auf historische und narrative Sprache optimierte Modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-historical-german-rw-cased</hi>.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5.1	p	Obschon die Menge an annotiertem Material im Vergleich zu Studien auf der Basis anderer Textsorten limitiert ist, konnten wir erste Erkenntnisse für die Optimierung computergestützter Methoden sammeln. Für Polarität und Dreifach-Polarität erreichen die besten Modelle in ihren Default-Settings bereits Ergebnisse, die durchaus vergleichbar sind mit state-of-the-art-Resultaten für Sentiment- und Emotionsklassifikation in anderen Bereichen (Yang et al. 2019; Munikar et al. 2019; Cao et al. 2020; Dang et al. 2020). Die besten Ergebnisse erzielen grundsätzlich die derzeit größten transformerbasierten Modelle für die deutsche Sprache. Die Optimierung für historische oder poetische Sprache hat lediglich geringfügige Verbesserungen gegenüber den äquivalenten kontemporären Modellen aufgezeigt. Ein Grund dafür ist möglicherweise, dass die gewählten historischen Modelle noch zu viele Texte aus dem 19. und 20. Jahrhundert enthalten, die doch zu weit entfernt von unserer Zeitepoche sind. Wir befinden uns momentan im Prozess der Akquise großer Textmengen aus dem entsprechenden Zeitraum, um vortrainierte Modelle zu evaluieren, die noch stärker an unsere Domäne angepasst sind.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5.2	p	Für die mehrklassigen Kategoriensysteme können keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden. Dies ist ohne größere Optimierung für derartige Klassifikationsverfahren nicht ungewöhnlich. Wir planen sowohl die Anwendung verschiedener empfohlener Verfahren, um mit dem Klassenungleichgewicht umzugehen (Buda et al. 2018) und die Optimierung von Hyperparametern als auch die Exploration des Einsatzes einer neutralen „Nicht-annotiert“-Klasse. Im Bereich der Annotation soll eine Expertenannotation eingefügt werden, welche die Entscheidungen der ersten beiden Annotationen berücksichtigt, aber eine eigenständig verwendbare, widerspruchsfreie Annotationsschicht darstellt. Evaluationsergebnisse mittels der Anwendung von manuellen Widerspruchsauflösungen findet man bei Schmidt et al. (2021b). Wir lassen derzeit weitere Texte annotieren und explorieren historische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings,</hi> um akzeptable Ergebnisse für die Hauptkategorien zu erreichen und Emotionen in größeren Mengen unseres Korpus vorhersagen zu können.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen des Schwerpunktprogramms Computational Literary Studies (SPP 2207/1) gefördert <ref target=\"https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/TP-Emotions_in_Drama/\">https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/TP-Emotions_in_Drama/</ref> (Sachbeihilfen DE 2188/3-1 und WO 835/4-1, Projektnummer: 424207618). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Zur Definition des Emotionsbegriffs und zur Emotionsauswahl vgl. Dennerlein et al. 2022</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://textgrid.de</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> https://simpletransformers.ai/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Lern-Rate: 0.1, Batch-Größe: 32</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> https://huggingface.co/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> Lern-Rate: 0.00004; Batch-Größe: 32, maximale Sequenzenlänge: 128; Adam als Optimizer</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> Aus Architektur-Gründen wird das Modell literary-german-bert nur für Polarität/Dreifach-Polarität evaluiert</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> Siehe https://simpletransformers.ai/docs/lm-specifics/</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Acheampong, Francisca Adoma / Wenyu, Chen / Nunoo-Mensah, Henry</hi> (2020): \"Text‐based emotion detection: Advances, challenges, and opportunities.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Engineering Reports</hi> 2.7: e12189.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Akbik, Alan / Bergmann,Tanja / Blythe, Duncan / Rasul, Kashif / Schweter, Stefan / Vollgraf, Roland</hi> (2019): \"FLAIR: An easy-to-use framework for state-of-the-art NLP.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (Demonstrations)</hi>.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Alm, Cecilia Ovesdotter / Sproat, Richard</hi> (2005): \"Emotional sequencing and development in fairy tales.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction</hi>. 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wikipedia</hi>) trainiert. dies stellt ein problem für forschungsbereiche wie die digital humanities (dh) dar, die mit literarischen texten arbeiten. literarische texte unterscheiden sich entscheidend von textsorten wie wikipedia-artikeln, weil sie fiktional sind und sprache kreativ und ästhetisch motiviert verwenden. mit literarischen texten wird zudem häufig nicht explizit, sondern indirekt durch bilder kommuniziert. entwicklungen im bereich der domänenadaptation ermöglichen jedoch auch die optimierung transformerbasierter modelle auf spezielle domänen, was projekte auch im deutschsprachigen bereich bereits gewinnbringend nutzen konnten (labusch et al. 2019; schweter / baiter 2019; brunner et al. 2020; schweter / märz 2020). für die aufgabe der emotionsklassifikation findet man im englischsprachigen bereich studien, die derartige methoden für zeitgenössische texte explorieren (shmueli / ku 2019; acheampong et al. 2020; cao et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.1.2	p	in den digital humanities (dh) werden sentiment-analyse (die einteilung, ob ein text eher positiv/negativ konnotiert ist) und emotionsklassifikation (die erkennung bzw. zuordnung distinkter emotionskonzepte in texten) in den letzten jahren immer populärer. sie werden verwendet, um moderne textsorten wie songtexte (schmidt et al. 2020a), filmtexte (schmidt et al. 2020b) und texte aus den sozialen medien zu analysieren (moßburger et al. 2020; schmidt et al. 2020c; 2020d) finden aber auch einsatz für literarische genres wie beispielsweise märchen (alm / sproat 2005; mohammad 2011), romane (kakkonen / kakkonen 2011; mohammad et al. 2011; reagan et al. 2016; zehe et al. 2016) oder dramen (mohammad 2011; schmidt / burghardt 2018; schmidt et al. 2018a; 2018b; schmidt 2019; schmidt et al. 2019a; 2019b; 2019c; yavuz 2020; schmidt et al. 2021). die ziele variieren dabei von der exploration von sentiment- und emotionsverläufen in einzelnen werken bis zu gruppenvergleichen (siehe kim / klinger 2019). die steigende popularität ist wenig überraschend, da die hermeneutische analyse von emotionen eine lange tradition in der literaturwissenschaft hat, z.b. in der dramenanalyse (pikulik 1965; wiegmann 1987; anz 2011; schonlau 2017).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.1.3	p	im folgenden proposal präsentieren wir eine studie aus dem dfg-projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">emotions in drama</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> zur evaluation von methoden transformerbasierter emotionsklassifikation für ein annotiertes korpus historischer deutschsprachiger dramentexte. unser ziel ist, es die leistung verschiedener verfahren zu vergleichen und impulse für optimierungen auf dieser textsorte zu sammeln. im nächsten kapitel wird dazu zunächst in das verwendete annotationsschema sowie das annotierte goldstandard-korpus eingeführt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> danach werden die verwendeten klassifikationsverfahren erläutert. aktuelle verfahren werden dabei mit bekannten baseline-methoden verglichen und für verschiedene kategorienmodelle evaluiert. abschließend werden die ergebnisse der evaluation präsentiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.1	p	zur evaluation und zum training von algorithmen wurde ein goldstandard für ein sub-korpus unseres gesamtkorpus‘ annotiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2.1	p	emotion wird definiert als der bewusstseinszustand einer figur, wie sie sich auch in text ausdrückt. annotiert wird die eigene oder zugeschriebene emotion von figuren in abhängigkeit von kontext und interpretation. das schema hebt sich von üblichen schemata, die meist von der psychologie inspiriert sind (wood et al. 2018a; 2018b) ab, um literarische interessen zu integrieren. es besteht aus 13 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sub-emotionen,</hi> die sich in sechs <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">hauptklassen </hi>unterteilen lassen und weiter in die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">polarität </hi>(positiv/negativ) auf höchster ebene. abbildung 1 (kapitel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">annotationsergebnisse</hi>) illustriert die einzelnen konzepte.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.2.2	p	ein sonderfall des schemas ist <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">emotionale bewegtheit,</hi> die verwendet wird, um unspezifische emotionale erregungen zu markieren. zusammen mit den klassen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">negativ</hi>/ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">positiv</hi> bezeichnen wir diese sammlung an oberkategorien als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dreifach-polarität</hi>. es werden sowohl repliken (einzelne sprechakte von figuren) als auch regieanweisungen annotiert, sofern annotator*innen dort emotionen erkennen. annotator*innen können variable textlängen pro einheit annotieren, also einzelne wörter, satzteile und mehrere sätze. annotationen können sich zudem überlappen. obwohl es vorteile hat, feste annotationseinheiten festzulegen, wurde dieser variable annotationsstil basierend auf der erfahrung von pilotstudien bestimmt.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.3.1	p	das zu analysierende hauptkorpus unseres gesamtprojektes setzt sich aus unterschiedlichen dramenkollektionen für die jahre 1650-1815 aus textgrid<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, gerdracor (fischer et al. 2019) und anderen quellen zusammen. für die vorliegende studie wurde eine repräsentative menge von dramen, gemessen an sprache und genre für die zeit um 1800, gewählt: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">minna von barnhelm</hi> (1767, lessing, komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">kabale und liebe</hi> (1784, schiller, tragödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">kasperl’ der mandolettikrämer</hi> (1789, eberl, komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">menschenhass und reue</hi> (1790, kotezbue, komödie), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">faust. eine tragödie</hi> (1807, goethe, tragödie).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.4.1	p	für die annotation wurde das tool catma (gius et al. 2020) verwendet. die dramen wurden vollständig von anfang bis ende annotiert. die lektüre des gesamten dramas ist notwendig, da kontextabhängig annotiert wird. je zwei studentische hilfskräfte haben jedes werk unabhängig voneinander annotiert. die hilfskräfte wurden vor der annotation mittels pilotstudien von einer expertenannotatorin trainiert und hatten zugriff auf eine annotationsanleitung. je nach länge des textes hatten die annotator*innen 1-2 wochen zeit pro drama.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.1	p	der goldstandard besteht insgesamt aus 6.596 emotionsannotationen (abbildung 1).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.2	p	auf polaritätsebene sind die meisten annotationen negativ (56%), 34% positiv und 11% mit der klasse „emotionale bewegtheit“ markiert. einige kategorien (z.b. lust und freundschaft) wurden selten markiert. die token-statistiken verdeutlichen die varianz in den annotationslängen: im schnitt besteht eine annotation aber aus 25 tokens für alle kategorien.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.3	p	da texteinheiten von variabler länge und überlappende texteinheiten annotiert werden können, muss zur berechnung von Übereinstimmungsmetriken eine festlegung auf eine texteinheit getroffen werden. dazu wird folgende heuristik angewendet: für jede replik oder regieanweisung wird pro annotator*in diejenige annotation markiert, die am meisten (gemessen an der zahl an annotierten token) markiert wurde. keine annotation pro replik/regieanweisung wird als zusätzliche klasse markiert und dann replikenweise Übereinstimmungen kalkuliert (vgl. abbildung 2).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.5.4	p	zur interpretation von cohen’s κ werden im folgenden in klammern die wertebereiche für einzelne intervalle gemäß landis und koch (1977) mitangegeben. im schnitt kann man für die polarität eine moderate Übereinstimmung (laut landis und koch gilt moderat für 0,4&lt;κ&lt;=0,6) und für die anderen kategorien eine schwache Übereinstimmung (0,1&lt;κ&lt;= 0,4) feststellen. im vergleich zu anderen textsorten ist dies eine geringe Übereinstimmung (wood et al. 2018a; 2018b), die jedoch vergleichbar mit anderen sentiment- und emotionsannotationsprojekten mit literarischen und/oder historischen texten ist (alm / sproat 2005; sprugnoli et al. 2016; schmidt et al. 2018b; schmidt et al. 2019b; 2019d). mehr erläuterungen und ergebnisse zur annotation findet man bei schmidt et al. (2021c).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.2.6.1	p	im folgenden werden die ergebnisse für denjenigen fall präsentiert, bei dem als trainings- und evaluationsmaterial („goldstandard“) alle annotationen des obigen annotationskorpus‘ verwendet werden (also je zwei annotationssätze pro drama). dadurch liegt folgende besonderheit vor: eindeutige und partielle annotationswidersprüche werden nicht aufgelöst, sondern dem modell mit als trainingsmaterial übergeben. je nach kategorialem system gibt es eine unterschiedliche menge an partiellen und absoluten widersprüchen (ca. 16% für polarität, 14% für dreifach-polarität, 28% für hauptklassen, 47% für sub-emotionen). dieses verfahren wurde dennoch gewählt, da aufgrund der variablen annotationspraxis die auflösung eindeutiger annotationswidersprüche schwerfällt (siehe kapitel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">diskussion</hi> mit anregungen, wie mit diesem problem in künftigen studien umzugehen ist). für weitere evaluationen mit anderen korpusinstanzen siehe schmidt et al. (2021b). insgesamt besteht der „goldstandard“ aus 6.596 annotierten textsequenzen variabler länge. nicht-annotiertes textmaterial wurde dem goldstandard nicht hinzugefügt. auch diese limitation wird in der diskussion besprochen.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.1	p	wir definieren die emotionsklassifikation als single-label-klassifikationsaufgabe für textsequenzen variabler länge für folgende klassengruppen:\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.2	p	alle verfahren wurden in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">python</hi> implementiert. für die evaluation und klassische methoden des maschinellen lernens wurde <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scikit-learn</hi> (pedregosa et al. 2011) verwendet, für die transformerbasierten modelle die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hugging-face</hi> library (wolf et al. 2019) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">simpletransformers</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3.1	p	obschon die leistung lexikonbasierter sentiment-analyse meist von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi>-verfahren übertroffen wird, wird sie in den dh häufig angewendet, da keine vorannotierten trainingskorpora notwendig sind (siehe kim / klinger 2019 und schmidt et al. 2021a). das verfahren ist regelbasiert und wird bei taboada et al. (2011) beschrieben. wir evaluieren zwei ansätze: (1) das lexikon <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sentiwortschatz</hi> (sentiws) (remus et al. 2010) ohne vorverarbeitung (im folgenden als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lb-sentiws</hi> bezeichnet), (2) sentiws kombiniert mit methoden wie lemmatisierung und lexikonerweiterung (schmidt / burghardt 2018) ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lb-sentiws-optimized</hi>). letztere methodik erzielte gute ergebnisse in historischen deutschsprachigen dramen (schmidt / burghardt 2018). die gewählten ansätze können nur für die polarität angewendet werden, da keine differenzierten emotionsannotationen in sentiws vorhanden sind.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.3.2	p	wir evaluieren zudem zwei klassische methoden des maschinellen lernens: (1) repräsentation über termfrequenzen in einem bag-of-words-modell und dem lern-algorithmus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">multinomial naive bayes</hi> ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bow-mnb</hi>) sowie (2) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">support vector machines</hi> (svm) ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bow-svm</hi>) als lern-algorithmus. methode (2) wurde mit dem rbf-kernel der svc-klasse von scikit-learn umgesetzt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> für mehr informationen über bag-of-words-ansätze siehe gonzáles-carvajal et al. (2021). die algorithmen wurden in einer stratifizierten 5x5 kreuzevaluation trainiert und evaluiert.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.4.1	p	statische sprachmodelle repräsentieren wörter als vektoren in vektorräumen, so dass geometrische verhältnisse der jeweiligen semantik entsprechen. diese repräsentationen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings</hi>) können als input für neuronale netze genutzt werden. wir evaluieren das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embedding fasttext</hi> (bojanowski et al. 2017), da es im vergleich zu anderen statischen modellen gute ergebnisse für deutsche sprache erzielt (schmitt et al. 2018). wir nutzen deutschsprachige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fasttext embeddings</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> trainiert auf der deutschsprachigen wikipedia sowie ein rekurrentes neuronales netzwerk (rnn) zur klassifikation (cho et al. 2014). bezüglich der hyperparameter wird der empfohlene default des flair-frameworks gewählt (akbik et al. 2019)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> und je ein modell in einem stratifizierten 5x5-setting für 12 epochen trainiert und evaluiert. für alle evaluationsmetriken wird der mittelwert aus den ergebnissen der fünf modelle gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5.1	p	als transformerbasierte sprachmodelle werden dynamische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings</hi> wie bert (devlin et al. 2018) oder electra (clark et al. 2020) bezeichnet, die in erweiterung zu statischen modellen den kontext eines wortes in seiner umgebung. wir evaluieren einige der wichtigsten und (über die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hugging face</hi>-plattform<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" />) frei verfügbaren modelle, die auf zeitgenössischer sprache trainiert wurden (abbildung 3). die gewählten modelle erreichen state-of-the-art-ergebnisse in standardisierten evaluationen auf deutscher sprache (chan et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.5.2	p	für die klassifikationsaufgabe werden die modelle in einem „fine-tuning“-schritt mit dem goldstandard trainiert. für die konkrete implementierung folgen wir den jeweiligen empfehlungen für die gewählte architektur (devlin et al. 2018; clark et al. 2020)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> und nutzen die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hugging face</hi>-bibliothek (wolf et al. 2020). pro sprachmodell und klassifikationstask werden fünf klassifikationsverfahren in einem stratifizierten 5x5-setting für je vier epochen trainiert und mittelwerte gebildet.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6.1	p	die performanz von klassifikations-aufgaben kann verbessert werden, indem texte der gleichen domäne zum vortraining von transformerbasierten modellen genutzt werden (siehe rietzler et al. 2020; gururangan et al. 2020). man kann entweder (1) selbst ein modell von grund auf mit domänennahen texten erstellen oder (2) modelle zeitgenössischer sprache mit domänenspezifischen historischen texten nachtrainieren. beide methoden wurden bereits erfolgreich im kontext deutscher, historischer sprache angewendet (labusch et al. 2019; schweter / baiter 2019; schweter / märz 2020; brunner et al. 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.3.6.2	p	auch hier evaluieren wir etablierte vortrainierte modelle, die über die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hugging face</hi>-plattform frei verfügbar sind. abbildung 4 fasst die daten der modelle zusammen. alle modelle nähern sich dem kontext unserer dramen-texte auf historischer ebene oder dadurch, dass narrative/poetische texte genutzt werden, an. des weiteren wurde das modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased</hi> noch mit den texten des eigenen korpus nachtrainiert, zum einen mit unserem hauptkorpus gerdracor ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased-main-corpus</hi>) und in einem zweiten ansatz lediglich mit den annotierten dramen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-german-cased-annotated-texts).</hi> das nachtraining wurde für 4 epochen mit den default-settings der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">simpletransformer</hi>-library durchgeführt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> das implementierungs-, trainings- und evaluationsverfahren sowie die gewählten hyperparameter für die emotionsprädiktion sind äquivalent zum vorigen kapitel.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4.1	p	hauptmetrik zur interpretation der ergebnisse ist die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">accuracy</hi>, also der anteil an korrekt erkannten annotationen an allen annotationen (siehe abbildung 5). weitere details und informationen zu den ergebnissen der studie findet man bei schmidt et al. (2021d).\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.4.2	p	alle gewählten methoden übertreffen in den einzelnen settings die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">random</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">majority</hi>-baseline. die ergebnisse der lexikonbasierten sentiment-analyse bewegen sich auf einem ähnlichem niveau für evaluationen auf unterschiedlichen literarischen texten (fehle et al. 2021). die beste erkennungsrate für polarität beträgt 83% und wird vom modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">gelectra-large </hi>erreicht. gleiches gilt für die dreifach-polarität mit 75% sowie die hauptklassen (55%). das beste modell für die sub-emotionen ist <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gbert-large</hi> mit jedoch lediglich 47% erkennungsrate. transformerbasierte modelle erreichen im schnitt wesentliche bessere erkennungsraten als alle baseline-methoden oder fasttext. mit zunehmender klassenzahl werden die ergebnisse (trivialerweise) schlechter. auch die abstände zwischen bester und schlechtester methode werden geringer. die drei besten modelle sind konsistent die zwei größten modelle zeitgenössischer sprache <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">gbert-large </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gelectra-large</hi> sowie das auf historische und narrative sprache optimierte modell <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">bert-base-historical-german-rw-cased</hi>.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5.1	p	obschon die menge an annotiertem material im vergleich zu studien auf der basis anderer textsorten limitiert ist, konnten wir erste erkenntnisse für die optimierung computergestützter methoden sammeln. für polarität und dreifach-polarität erreichen die besten modelle in ihren default-settings bereits ergebnisse, die durchaus vergleichbar sind mit state-of-the-art-resultaten für sentiment- und emotionsklassifikation in anderen bereichen (yang et al. 2019; munikar et al. 2019; cao et al. 2020; dang et al. 2020). die besten ergebnisse erzielen grundsätzlich die derzeit größten transformerbasierten modelle für die deutsche sprache. die optimierung für historische oder poetische sprache hat lediglich geringfügige verbesserungen gegenüber den äquivalenten kontemporären modellen aufgezeigt. ein grund dafür ist möglicherweise, dass die gewählten historischen modelle noch zu viele texte aus dem 19. und 20. jahrhundert enthalten, die doch zu weit entfernt von unserer zeitepoche sind. wir befinden uns momentan im prozess der akquise großer textmengen aus dem entsprechenden zeitraum, um vortrainierte modelle zu evaluieren, die noch stärker an unsere domäne angepasst sind.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:1.5.2	p	für die mehrklassigen kategoriensysteme können keine zufriedenstellenden ergebnisse erzielt werden. dies ist ohne größere optimierung für derartige klassifikationsverfahren nicht ungewöhnlich. wir planen sowohl die anwendung verschiedener empfohlener verfahren, um mit dem klassenungleichgewicht umzugehen (buda et al. 2018) und die optimierung von hyperparametern als auch die exploration des einsatzes einer neutralen „nicht-annotiert“-klasse. im bereich der annotation soll eine expertenannotation eingefügt werden, welche die entscheidungen der ersten beiden annotationen berücksichtigt, aber eine eigenständig verwendbare, widerspruchsfreie annotationsschicht darstellt. evaluationsergebnisse mittels der anwendung von manuellen widerspruchsauflösungen findet man bei schmidt et al. (2021b). wir lassen derzeit weitere texte annotieren und explorieren historische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">word embeddings,</hi> um akzeptable ergebnisse für die hauptkategorien zu erreichen und emotionen in größeren mengen unseres korpus vorhersagen zu können.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> das projekt wird von der deutschen forschungsgemeinschaft (dfg) im rahmen des schwerpunktprogramms computational literary studies (spp 2207/1) gefördert <ref target=\"https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/tp-emotions_in_drama/\">https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/tp-emotions_in_drama/</ref> (sachbeihilfen de 2188/3-1 und wo 835/4-1, projektnummer: 424207618). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> zur definition des emotionsbegriffs und zur emotionsauswahl vgl. dennerlein et al. 2022</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://textgrid.de</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> https://simpletransformers.ai/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.svc.html#sklearn.svm.svc</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> lern-rate: 0.1, batch-größe: 32</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> https://huggingface.co/</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> lern-rate: 0.00004; batch-größe: 32, maximale sequenzenlänge: 128; adam als optimizer</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> aus architektur-gründen wird das modell literary-german-bert nur für polarität/dreifach-polarität evaluiert</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> siehe https://simpletransformers.ai/docs/lm-specifics/</note>\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">acheampong, francisca adoma / wenyu, chen / nunoo-mensah, henry</hi> (2020): \"text‐based emotion detection: advances, challenges, and opportunities.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">engineering reports</hi> 2.7: e12189.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">akbik, alan / bergmann,tanja / blythe, duncan / rasul, kashif / schweter, stefan / vollgraf, roland</hi> (2019): \"flair: an easy-to-use framework for state-of-the-art nlp.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 2019 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics (demonstrations)</hi>.\nurn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">alm, cecilia ovesdotter / sproat, richard</hi> (2005): \"emotional sequencing and development in fairy tales.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">international conference on affective computing and 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The Aggregation and Analysis of Heraldic Data on Wall and Ceiling Paintings in French and German Speaking Areas (1300-1600) with Semantic Web Technologies” hat zum Ziel, mittels Semantic Web Technologien Wappensammlungen auf Wandmalereien zu erschließen, zu modellieren, und zu analysieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Dabei soll insbesondere untersucht werden, wie aus unterschiedlichen, heterogenen Provenienzen stammendes historisches Kontextwissen und Metadaten zu den Quellen in eine Analyse eingebunden werden müssen und welche Konsequenzen sich daraus für den Erkenntniswert solcher Datenauswertungen ergeben. Für die Analyse ist eine geschichtswissenschaftliche Forschungsperspektive maßgebend. Hierbei werden Funktion und Bedeutung heraldischer Wandmalereien für die visuelle Kommunikation von sozialem Aufstieg in den Blick genommen. Grundlage ist ein auszubauender Knowledge Graph eines Drittmittelprojekts.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.1	p	Insbesondere heraldische Wandmalereien zeichnen sich durch eine hohe Intermedialität aus (Pastoureau 1979). Diese prägt bereits einzelne Wappen – sie sind einem Akteur zugeordnet und tragen eine Bedeutung, die von Überlieferungszeit, -ort und im Besonderen vom Verwendungskontext abhängt, in dem das Wappen dargestellt und nachgenutzt wurde. Sind Wappen Teil einer Wandmalerei, ist darüber hinaus auch der Raum, in dem sie sich befinden, ihre dortige Position und Relation zu anderen Abbildungen, die Funktion des Raums und dessen Wechselwirkung mit den ihn nutzenden Akteuren, sowie das Bauwerk, in dem sich der Raum befindet, von analytischer Relevanz (Meier 2007).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.2	p	Diese Kontexte müssen sowohl in die digitale Repräsentation als auch in die Analyse heraldischer Wandmalereien eingebunden werden. Auf Modellierungsbene wird hierfür eine flexible und modulare Ontologie (Eide 2019) entwickelt, mit der sich die Wappen einer Wandmalerei in ihrem architektonischen, zeitlichen und personalen (bzw. institutionellen) Kontext verorten lassen. Ebenso muss berücksichtigt werden, dass einige Wandmalereien nur aus sekundären Nachweisen rekonstruiert werden können – einige ursprüngliche Werke sind zerstört, können aber z.B. über historische Zeichnungen nachgewiesen werden (Hablot 2020). In dieses Datenmodell wird eine Ontologie integriert, mit der sich einzelne Wappen formal beschreiben lassen (Hiltmann und Riechert 2020). Somit sind auch auf ikonografischer Ebene Bezüge zwischen einzelnen Teilen unterschiedlicher Wandmalereien sowie zwischen ihren Rezipient:innen und den Träger:innen der Wappen analysierbar.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.3	p	Neben der Repräsentation von Multidimensionalität und Kontextwissen, müssen heterogene Datenbestände integriert werden. Nachgenutzt werden Datenbanken (z.B. (ArmmA), (Literatur und Wandmalerei)), Denkmallisten und analoge Verzeichnisse (z.B. (de Mérindol 2000)), die mit jeweils eigenen Vorannahmen, Modellierungsentscheidungen und Anwendungszielen erstellt wurden. Diese haben z.T. erhebliche Auswirkungen auf die Interpretierbarkeit, Vergleichbarkeit und Aussagekraft der Daten (Beretta 2021).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.3.1	p	Daneben hat das Dissertationsvorhaben zum Ziel, diese Daten auch für die Beantwortung konkreter geschichtswissenschaftlicher Fragestellungen nutzbar zu machen. Methodisch und technisch erfordert dies die Integration des zu modellierenden multidimensionalen historischen Kontextwissens, in konkrete Analyseverfahren. In der Regel besteht Datenanalyse aus dem Erkennen von Mustern, die dann mit Hilfe von Domänenwissen von der Forscher:in kontextualisiert und interpretiert werden – die Einbindung von Kontextwissen und die eigentliche Auswertung sind somit voneinander getrennt. Mit Hilfe von Semantic Web Technologien und Linked Data wurden in der Informatik mehrere Ansätze zur direkten Einbeziehung von Kontextwissen in Datenauswertungen entwickelt (Ristoski und Paulheim 2016). Zu nennen sind hier beispielsweise automatisches Ableiten von implizitem Wissen durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Inferencing</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantic Similarity</hi>, oder die Berechnung von auf Kontextwissen basierenden Erklärungsvorschlägen für in den Daten identifizierte Cluster mittels induktiver logischer Programmierung (Tiddi 2018). Zentral sind außerdem Potenziale des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Graph Embedding,</hi> bei dem Graphdaten in einen Vektorraum transformiert werden (Ristoski et al. 2019). Derartige Verfahren sollen im Rahmen der Dissertation erstmals für historische Daten erprobt werden. Sie können bestimmte historische (v.a. intermediale) Quellentypen überhaupt erst computergestützt analysierbar machen, im Sinne des Serendipitätsprinzips bei der Interpretation angewandtes Domänenwissen ergänzen, um neue Zusammenhänge zu erfassen, sowie Analysen komplexer Graphdatenbanken stärker skalieren.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4.1	p	Diese Vorteile wurden hinsichtlich der Erforschung von Kulturdaten schon in der Anfangszeit des Semantic Web diskutiert (Lin 2008). Eine Integration derartiger Ansätze in geisteswissenschaftliche Arbeiten, und insbesondere in den geschichtswissenschaftlichen Methodenkanon, ist jedoch nicht erfolgt. Dadurch sind auch die epistemologischen Auswirkungen einer computergestützten Integration von Daten als Kontextwissen in Analysen von Knowledge Graphen bislang nicht untersucht (Hogan et al. 2021).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4.2	p	Der Vortrag wird die beschriebenen Fragen und Herausforderungen des Dissertationsprojekts präsentieren. Dies erfolgt auf Grundlage einer ersten Version der Ontologie und einer ersten exemplarischen Datenauswertung. Zentral sind dabei die Modellierungsentscheidungen zur Repräsentation des multidimensionalen historischen Kontextwissens, deren Konsequenzen für die erprobten Analyseverfahren, sowie die Interpretierbarkeit ihrer Ergebnisse. So können erste Überlegungen hinsichtlich der Erkenntnispotenziale der vorgestellten Methoden für die Erforschung von Kulturobjekten diskutiert werden.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Grundlage hierfür ist der, auszubauende, Knowledge Graph des von der Volkswagenstiftung geförderten Projekts <hi rend=\"italic\">Die Performanz der Wappen</hi>; <ref target=\"http://www.digitalheraldry.org/\">http://www.digitalheraldry.org/</ref> (zuletzt aufgerufen am 29.11.2021). </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.1	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-ArmmAARmorialMonumental\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"refs\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">“ArmmA. ARmorial Monumental du Moyen-Âge“</hi>. Letzter Zugriff: 13. Mai 2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://armma.saprat.fr/\">https://armma.saprat.fr/</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.2	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"Xd0f71df7a73b4abe38a654348e698d51a25b3d5\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beretta, Francesco</hi> (2021): “A Challenge for Historical Research: Making Data FAIR Using a Collaborative Ontology Management Environment (OntoME)”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantic Web</hi> 12 (2) 279--294. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3233/SW-200416\">https://doi.org/10.3233/SW-200416</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.3	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-eideOntologiesDataModeling2019\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eide, Øyvind / Christian-Emil Smith Ore</hi> (2019): “Ontologies and Data Modeling” in: Flanders, Julia / Jannidis, Fotis (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Shape of Data in the Digital Humanities. 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Erscheinungsformen ‘höfischer’ Kultur Und Ihre Träger Im Mittelalter”</hi>. Letzter Zugriff: 13. Mai 2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://wandmalereien.imareal.sbg.ac.at/\">http://wandmalereien.imareal.sbg.ac.at/</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.9	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-meierFunktionUndFiktion2007\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Meier, Hans-Rudolf</hi> (2007): “Funktion Und Fiktion von Raumdekorationen. Zur Raumsymbolik Im Mittelalterlichen Profanbau.” in: Staubach, Nikolaus / Johanterwage, Vera (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Außen Und Innen. Räume Und Ihre Symbolik Im Mittelalter</hi> (= Tradition - Reform - Innovation. Studien Zur Modernität Des Mittelalters 14). Frankfurt a. 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Berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.iospress.nl/book/explaining-data-patterns-using-knowledge-from-the-web-of-data/\">https://www.iospress.nl/book/explaining-data-patterns-using-knowledge-from-the-web-of-data/</ref>.','urn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.1	p	das dissertationsvorhaben “coat of arms in context. the aggregation and analysis of heraldic data on wall and ceiling paintings in french and german speaking areas (1300-1600) with semantic web technologies” hat zum ziel, mittels semantic web technologien wappensammlungen auf wandmalereien zu erschließen, zu modellieren, und zu analysieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> dabei soll insbesondere untersucht werden, wie aus unterschiedlichen, heterogenen provenienzen stammendes historisches kontextwissen und metadaten zu den quellen in eine analyse eingebunden werden müssen und welche konsequenzen sich daraus für den erkenntniswert solcher datenauswertungen ergeben. für die analyse ist eine geschichtswissenschaftliche forschungsperspektive maßgebend. hierbei werden funktion und bedeutung heraldischer wandmalereien für die visuelle kommunikation von sozialem aufstieg in den blick genommen. grundlage ist ein auszubauender knowledge graph eines drittmittelprojekts.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.1	p	insbesondere heraldische wandmalereien zeichnen sich durch eine hohe intermedialität aus (pastoureau 1979). diese prägt bereits einzelne wappen – sie sind einem akteur zugeordnet und tragen eine bedeutung, die von Überlieferungszeit, -ort und im besonderen vom verwendungskontext abhängt, in dem das wappen dargestellt und nachgenutzt wurde. sind wappen teil einer wandmalerei, ist darüber hinaus auch der raum, in dem sie sich befinden, ihre dortige position und relation zu anderen abbildungen, die funktion des raums und dessen wechselwirkung mit den ihn nutzenden akteuren, sowie das bauwerk, in dem sich der raum befindet, von analytischer relevanz (meier 2007).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.2	p	diese kontexte müssen sowohl in die digitale repräsentation als auch in die analyse heraldischer wandmalereien eingebunden werden. auf modellierungsbene wird hierfür eine flexible und modulare ontologie (eide 2019) entwickelt, mit der sich die wappen einer wandmalerei in ihrem architektonischen, zeitlichen und personalen (bzw. institutionellen) kontext verorten lassen. ebenso muss berücksichtigt werden, dass einige wandmalereien nur aus sekundären nachweisen rekonstruiert werden können – einige ursprüngliche werke sind zerstört, können aber z.b. über historische zeichnungen nachgewiesen werden (hablot 2020). in dieses datenmodell wird eine ontologie integriert, mit der sich einzelne wappen formal beschreiben lassen (hiltmann und riechert 2020). somit sind auch auf ikonografischer ebene bezüge zwischen einzelnen teilen unterschiedlicher wandmalereien sowie zwischen ihren rezipient:innen und den träger:innen der wappen analysierbar.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.2.3	p	neben der repräsentation von multidimensionalität und kontextwissen, müssen heterogene datenbestände integriert werden. nachgenutzt werden datenbanken (z.b. (armma), (literatur und wandmalerei)), denkmallisten und analoge verzeichnisse (z.b. (de mérindol 2000)), die mit jeweils eigenen vorannahmen, modellierungsentscheidungen und anwendungszielen erstellt wurden. diese haben z.t. erhebliche auswirkungen auf die interpretierbarkeit, vergleichbarkeit und aussagekraft der daten (beretta 2021).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.3.1	p	daneben hat das dissertationsvorhaben zum ziel, diese daten auch für die beantwortung konkreter geschichtswissenschaftlicher fragestellungen nutzbar zu machen. methodisch und technisch erfordert dies die integration des zu modellierenden multidimensionalen historischen kontextwissens, in konkrete analyseverfahren. in der regel besteht datenanalyse aus dem erkennen von mustern, die dann mit hilfe von domänenwissen von der forscher:in kontextualisiert und interpretiert werden – die einbindung von kontextwissen und die eigentliche auswertung sind somit voneinander getrennt. mit hilfe von semantic web technologien und linked data wurden in der informatik mehrere ansätze zur direkten einbeziehung von kontextwissen in datenauswertungen entwickelt (ristoski und paulheim 2016). zu nennen sind hier beispielsweise automatisches ableiten von implizitem wissen durch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">inferencing</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantic similarity</hi>, oder die berechnung von auf kontextwissen basierenden erklärungsvorschlägen für in den daten identifizierte cluster mittels induktiver logischer programmierung (tiddi 2018). zentral sind außerdem potenziale des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">graph embedding,</hi> bei dem graphdaten in einen vektorraum transformiert werden (ristoski et al. 2019). derartige verfahren sollen im rahmen der dissertation erstmals für historische daten erprobt werden. sie können bestimmte historische (v.a. intermediale) quellentypen überhaupt erst computergestützt analysierbar machen, im sinne des serendipitätsprinzips bei der interpretation angewandtes domänenwissen ergänzen, um neue zusammenhänge zu erfassen, sowie analysen komplexer graphdatenbanken stärker skalieren.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4.1	p	diese vorteile wurden hinsichtlich der erforschung von kulturdaten schon in der anfangszeit des semantic web diskutiert (lin 2008). eine integration derartiger ansätze in geisteswissenschaftliche arbeiten, und insbesondere in den geschichtswissenschaftlichen methodenkanon, ist jedoch nicht erfolgt. dadurch sind auch die epistemologischen auswirkungen einer computergestützten integration von daten als kontextwissen in analysen von knowledge graphen bislang nicht untersucht (hogan et al. 2021).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:1.4.2	p	der vortrag wird die beschriebenen fragen und herausforderungen des dissertationsprojekts präsentieren. dies erfolgt auf grundlage einer ersten version der ontologie und einer ersten exemplarischen datenauswertung. zentral sind dabei die modellierungsentscheidungen zur repräsentation des multidimensionalen historischen kontextwissens, deren konsequenzen für die erprobten analyseverfahren, sowie die interpretierbarkeit ihrer ergebnisse. so können erste Überlegungen hinsichtlich der erkenntnispotenziale der vorgestellten methoden für die erforschung von kulturobjekten diskutiert werden.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> grundlage hierfür ist der, auszubauende, knowledge graph des von der volkswagenstiftung geförderten projekts <hi rend=\"italic\">die performanz der wappen</hi>; <ref target=\"http://www.digitalheraldry.org/\">http://www.digitalheraldry.org/</ref> (zuletzt aufgerufen am 29.11.2021). </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.1	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-armmaarmorialmonumental\" /> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"refs\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">“armma. armorial monumental du moyen-Âge“</hi>. letzter zugriff: 13. mai 2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://armma.saprat.fr/\">https://armma.saprat.fr/</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.2	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"xd0f71df7a73b4abe38a654348e698d51a25b3d5\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">beretta, francesco</hi> (2021): “a challenge for historical research: making data fair using a collaborative ontology management environment (ontome)”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantic web</hi> 12 (2) 279--294. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3233/sw-200416\">https://doi.org/10.3233/sw-200416</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.3	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-eideontologiesdatamodeling2019\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eide, Øyvind / christian-emil smith ore</hi> (2019): 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xml:id=\"ref-hiltmanndigitalheraldrystate2020\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hiltmann, torsten / thomas riechert</hi> (2020): “digital heraldry. the state of the art and new appraoches based on semantic web technologies” in: balouzat-loubet, christelle (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">l’édition en ligne de documents d’archives médiévaux</hi>. turnhout 102--125.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">hogan, aidan / eva blomqvist / michael cochez / claudia d’amato / gerard de melo et al. </hi>(2021) : “knowledge graphs” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">acm computing surveys</hi> 54.4: 71:1–71:37. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/3447772\">https://doi.org/10.1145/3447772</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.7	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-linissuesinferenceplatform2008\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lin, chia-hung / jen-shin hong / martin doerr</hi> (2008): “issues in an inference platform for generating deductive knowledge: a case study in cultural heritage digital libraries using the cidoc crm”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">international journal on digital libraries</hi> 8 (2): 115--132. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s00799-008-0034-0\">https://doi.org/10.1007/s00799-008-0034-0</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.8	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-literaturundwandmalerei\" /><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">“literatur und wandmalerei. erscheinungsformen ‘höfischer’ kultur und ihre träger im mittelalter”</hi>. letzter zugriff: 13. mai 2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://wandmalereien.imareal.sbg.ac.at/\">http://wandmalereien.imareal.sbg.ac.at/</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.9	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-meierfunktionundfiktion2007\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">meier, hans-rudolf</hi> (2007): “funktion und fiktion von raumdekorationen. zur raumsymbolik im mittelalterlichen profanbau.” in: staubach, nikolaus / johanterwage, vera (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">außen und innen. räume und ihre symbolik im mittelalter</hi> (= tradition - reform - innovation. studien zur modernität des mittelalters 14). frankfurt a. m. 251--264.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.10	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"x94c7a1b622ea9b2568b4c133220aa8f3692f6dc\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mérindol, christian de</hi> (2000): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">la maison des chevalies de pont-saint-esprit. les décors peints. corpus des décors monumentaux peints et armoriés du moyen Âge en france</hi>. vol. 2. pont-saint-esprit.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.11	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-pastoureautraiteheraldique1979\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">pastoureau, michel</hi> (1979): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">traité d’héraldique</hi>. paris.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.12	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-ristoskisemanticwebdata2016\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ristoski, petar / heiko paulheim</hi> (2016): “semantic web in data mining and knowledge discovery: a comprehensive survey.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of web semantics</hi> 36: 1--22. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1016/j.websem.2016.01.001\">https://doi.org/10.1016/j.websem.2016.01.001</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ristoski, petar / jessica rosati / tommaso di noia / renato de leone / heiko paulheim</hi> (2019): “rdf2vec: rdf graph embeddings and their applications” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantic web</hi> 10.4: 721-752. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.3233/sw-180317\">http://doi.org/10.3233/sw-180317</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:2.2.1.14	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-tiddiexplainingdatapatterns2018\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">tiddi, ilaria</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">explaining data patterns using knowledge from the web of data</hi> (= studies on the semantic web 34). berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.iospress.nl/book/explaining-data-patterns-using-knowledge-from-the-web-of-data/\">https://www.iospress.nl/book/explaining-data-patterns-using-knowledge-from-the-web-of-data/</ref>.'),('urn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:','urn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.1	p	Zweifellos sind digitale Spiele Objekte kulturellen Erbes, deren Erforschung innovative Perspektiven auf gesellschaftliche und medientechnologische Entwicklungen schafft (Arndt et al. 2020: 346; Jett et al. 2016: 505; Lee et al. 2015a: 2621f.; Lee et al. 2015b: 9; McDonough et al. 2010: 100). Flüchtig als Massen- oder Unterhaltungsmedium deklariert, verbirgt sich hinter dem Computerspiel womöglich ein größeres wissenschaftliches Potenzial, als es ihm häufig zugesprochen wird (Loebel/Hahn 2020; Seadle 2008: 6). Lautete das Motto der 7. Jahrestagung des DHd-Verbands bereits „Spielräume“, so sucht man nach Beiträgen, die inhaltlich digitale Spiele per se in den Fokus nehmen, weitestgehend vergeblich (vgl. Schöch 2020). Dabei könnten die Digital Humanities als interdisziplinäres „großes Zelt“ der verschiedenen digital-geisteswissenschaftlichen Fächer von einer differenzierten Auseinandersetzung mit Computerspielen durchaus profitieren. Die zentrale Bereitstellung von Ressourcen in Form digital verfügbar gemachter Computerspiele als Datengrundlage etwa, oder die Übernahme von Verfahren, die neue Perspektiven auf einen digitalen Text, ein digitales Bild-, Ton- oder Videodokument schaffen, wären wegweisend. Der vorliegende Beitrag hinterfragt daher die Rolle, die Computerspiele aktuell in den DH einnehmen - nicht als Ergebnis oder Methode (z.B. Gamification), sondern als Gegenstand digitaler Forschungen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wie können digitale Spiele als Ressourcen erschlossen und leichter zugänglich gemacht werden?</hi> Welche Infrastrukturen und Tools werden benötigt? Welche neuen Forschungsfragen und Aufgabenfelder lassen sich hieraus für die Digital Humanities generieren?\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.2	p	Computer- bzw. Videospiele<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> sind interaktive, multimediale und -dimensionale Objekte, bei welchen insbesondere die interdependente Einheit aus Hard- und Software, der digitale Charakter („digital born“) und der schnelle Wandel des Mediums berücksichtigt werden muss. An dem Erhalt und der Bereitstellung von Videospielbeständen sind weltweit Bibliotheken, Archive und Museen (z.B. die Mitgliedsinstitutionen der European Federation of Games Archives, Museums and Preservation Projects, vgl. EFGAMP 2017) sowie vereinzelt spezialisierte Arbeitsgruppen und zeitlich begrenzte Projekte (z.B. die Game Research Group (GAMER) der University of Washington, vgl. GAMER o.J., oder das Projekt Preserving Virtual Worlds, vgl. McDonough et al. 2010) beteiligt. Digitale Spiele als „nicht-textuelle Materialien“ stellen die Gedächtniseinrichtungen jedoch vor neuartige Herausforderungen (vgl. Deutsche Forschungsgemeinschaft 2018; Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur 2011), die zunächst in die Bereiche Standardisierung von und Vernetzung mit Metadaten, Erschließung, Präsentation sowie Erhalt und Nachnutzung zusammengefasst wurden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Der Beitrag wertet die bisherigen Bemühungen einer Annäherung an Lösungsansätze in jenen Aufgabenbereichen für das Medium Computerspiel aus.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3.1	p	Existierende Metadatenschemata wie FRBR oder CIDOC CRM erlauben keine optimale Darstellung videospielspezifischer Attribute und Relationen und ihre Anwendung ist jeweils nur in konkreten Nutzungsszenarien sinnvoll, nicht jedoch in Gestalt eines universalen Standards (Hoffmann 2019; Jett et al. 2016; Lee et al. 2015b). Dies lässt sich beispielsweise in der begrenzten Anzahl an zur Verfügung stehenden Elementen begründen, mit welchen insbesondere die verschiedenen Ebenen der Granularität (z.B. in Bezug auf verschiedene Ausgaben eines Spiels) nicht abbildbar sind. Sowohl Forschende als auch Nutzende sind allerdings besonders an den Unterschieden zwischen verschiedenen Versionen von Computerspielen (darunter auch Modifikationen, Updates und herunterladbare Inhalte) oder Plattformen sowie der Kompatibilität von einzelnen Hard- und Softwarekomponenten interessiert (Arndt et al. 2020; Kaltman et al. 2016; Lee et al. 2015a; McDonough et al. 2010: 98-104). Insofern könnte eine Standardisierung mehr Transparenz und Nachnutzbarkeit verschaffen, selbst wenn sich die konkreten Anforderungen der einzelnen Einrichtungen und Zielgruppen aufgrund unterschiedlicher Zielsetzungen in der Beschreibung mit Metadaten voneinander unterscheiden. In Bezug auf digital distribuierte Spiele bzw. Spielinhalte entwickeln sich zudem neue Informationsbedarfe zur rechtlichen Lage und den Zugriffsmöglichkeiten/-bedingungen: \"[i]nformation regarding limited install activation; persistent online authentication; software tampering; and rights to copy, share, and resell the game [...]\" (Lee et al. 2015a: 2618f.).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3.2	p	Die entsprechenden Zielgruppen interessieren sich oftmals auch für zugehörige oder ähnliche Spiele, diese Relationen müssen sich ebenfalls in der Metadatenstruktur wiederfinden (Lee et al. 2015a; Lee et al. 2015b; Ryan et al. 2015b). Der Einsatz von Semantic Web-Technologien wie Linked Open Data (LOD) erscheint besonders vielversprechend, da die Metadatensätze nicht statisch festgelegt, sondern erweiter- und anpassbar sind und mit anderen Ontologien (z.B. SKOS-, OWL-Vokabulare) verknüpft werden können (Kaltman et al. 2016). Eine Implementierung sollte Funktionen wie das Definieren einer Beziehung zwischen zwei Objekten mittels URI/IRI und verschiedene Zugriffsmöglichkeiten auf die Daten (APIs, standardisierte Abfragesprachen/SPARQL-Endpoints, Export und ggf. Import von RDF/XML-Dateien) anbieten. Geeignet wären hierfür beispielsweise \"Triple Stores\", die das Speichern und Abrufen von RDF-Tripeln erleichtern sollen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.1	p	Die Möglichkeiten der inhaltsbasierten Erschließung von Videospielen und vergleichbaren interaktiven Objekten gehen jedoch weit über die reine Beschreibung mit Metadaten hinaus. Das Identifizieren verwandter Objekte kann mittels automatisierter und ähnlichkeitsbasierter Erschließungsmethoden („analogical reasoning“), z.B. über Clusteringverfahren, erfolgen. Ryan et al. entwerfen das Konzept einer Game Relatedness in Anlehnung an die Semantic Relatedness aus dem Natural Language Processing. Unter Zuhilfenahme der Latent Semantic Analysis (LSA) überprüfen sie die Hypothese, dass Menschen Spiele bevorzugen, die sich ähnlich bzw. die miteinander verwandt (\"related\") sind (Ryan et al. 2015b). Die Analyse von Zhang et al. ist im Vergleich deutlich detaillierter und nimmt einzelne Momente in Videospielen in den Fokus. Dafür wird noch ein weiterer Schritt notwendig: das Crawling, d.h. in diesem Fall das automatische (Ab-)Spielen von Videospielen sowie das regelmäßige Abspeichern von Momenten als Screenshots (inkl. Metadaten). Nach dem Zerlegen eines Videospiels in die diversen Momente werden die Bilder mithilfe von Deep Neural Networks in ein Vector Space Model überführt. Damit soll das Auffinden „ähnlicher“, hier: zeitlich (fester Schwellenwert) oder räumlich (gleicher Raum oder gleiches Level) nah beieinander liegender, Momente im Videospiel erleichtert werden (Zhang et al. 2018).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.2	p	Es reicht nicht aus, nur die Spiele an sich zu erschließen und zu erhalten, auch deren Kontext muss zu einem späteren Zeitpunkt noch rekonstruierbar sein (Lange 2020; McDonough et al. 2010: 99-101). Nur so kann ein langfristiger Zugang zu den Technologien und zum Gameplay gesichert werden. Eine besondere Herausforderung stellen sogenannte Massively Multiplayer Online Games (MMOGs) dar, in denen die Kommunikation und Interaktion mit anderen Spielern zu einem späteren Zeitpunkt nur schwer nachzuvollziehen ist.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.3	p	Folksonomies und Social Tagging könnten erfolgversprechende Mechanismen für die Einbindung der entsprechenden Communities in die Erschließung sein und bedeuten damit zugleich eine Entlastung im Bereich anderer Erschließungsmethoden (Lew et al. 2006: 13f.; Szuban 2018). Gleichzeitig stellt sich hierbei stets die Frage nach der Qualität und dem Umfang nutzergetriebener Erschließung. Eine Kombination aus hierarchischen und kollaborativen Erschließungsmethoden scheint derzeit am erfolgversprechendsten zu sein.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.1	p	Vor dem Hintergrund eines \"visualisitic turn\" (Sachs-Hombach 2014: 97f.) erfahren visuelle Suchfunktionen bzw. -schnittstellen im Multimedia Information Retrieval (MIR) einen Bedeutungszuwachs (Lew et al. 2006). Zhang et al. stellen einen Prototyp<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> für eine visuelle Suchmaschine vor, mit dem eine Suche anhand von Bildern (beispielsweise Screenshots von Momenten in einem Videospiel) oder auch anhand des Memory States durchgeführt werden kann. Während man darin mit einem konkreten visuellen Beispiel suchen kann („Query by Example“), erlaubt die Anwendung GameSage<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> die textuelle Beschreibung des gesuchten Spiels bzw. der Idee eines Spiels (Ryan et al. 2015c). Eine wichtige Funktion für visuelle Suchmaschinen ist das Relevance Feedback, welches es Suchenden ermöglicht, die Relevanz der gefundenen Ergebnisse zu beurteilen. Dieses Feedback fließt im Anschluss in die Gesamtberechnung des Rankings mit ein (Lew et al. 2006; Rocchio/Salton 1965; Zhang et al. 2018).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.2	p	Das Auffinden von Videospielen ist jedoch nicht auf die zielgerichtete Suche beschränkt, auch das Browsing und Visualisierungen können die Exploration von Objekten und Inhalten unterstützen. Ein wesentlicher Aspekt bei der Visualisierung ist das Hineinzoomen in bzw. das Herauszoomen aus Sammlungensinhalte(n), sodass sich Nutzende auf und zwischen verschiedenen Abstraktionsebenen frei bewegen können (Brüggemann et al. 2020; Shneiderman 1996). Das Ideal einer räumlichen wie zeitlichen Flexibilität lässt sich auch auf die Erkundung von Videospielbeständen übertragen: \"Freeze framing, fast forwarding, rewinding, zooming in and out, altering playback speed, captioning, annotating and subtitling all add plasticity and interpretative opportunity.\" (Newman 2019: 13) Das Clustering (hier: von Bildern) ermöglicht eine natürlichere Betrachtung des Bestandes als simple Ranking-Listen (Lew et al. 2006: 9). Drei Beispiele für \"large-scale visualizations of nearly 12,000 digital games\" (Ryan et al. 2015a: 1), in denen Clustering-Algorithmen auf ein LSA-Model angewendet werden, sind GameGlobs<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" />, GameTree<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> und GameSpace<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" />. Während alle drei Visualisierungen auf den gleichen Daten beruhen, sorgt die Anwendung unterschiedlicher Clusteringverfahren und Visualisierungsansätze für verschiedenartige Einstiege (Ryan et al. 2015a).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.3	p	Darüber hinaus können ganze Forschungsumgebungen oder Tools wie das Game and Interactive Software Scholarship Toolkit (GISST) in digitale Sammlungen integriert werden (Kaltman et al. 2017). Eine Einbettung von Spielausschnitten bzw. zugehörigen Zitierhinweisen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> oder die Bereitstellung der verschiedenen Bearbeitungs- und Analysefunktionen des GISST für digital verfügbare Ressourcen (Videospiele) wäre hierfür denkbar. Allgemein lässt sich ein hoher Bedarf an einer umfangreicheren Auswahl vergleichbarer Tools verzeichnen (Kaltman et al. 2017: 4; Zhang et al. 2018: 10). Roeder und Rettinghaus widmen sich der Frage, welche Herausforderungen sogenannte Diskmags an digitale Editionen stellen. Dadurch wird einerseits die Diversität der vorhandenen kontextuellen Materialien zum Objekt Videospiel deutlich sowie andererseits die Notwendigkeit, diese nicht nur zu erschließen, sondern auch in einer Form zu präsentieren, die ihrer zunehmend interaktiven und multimedialen Natur gerecht wird (Roeder/Rettinghaus 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.1	p	Um Computerspiele über einen längeren Zeitraum zu bewahren, werden verschiedene Strategien verfolgt (Lange 2020; McDonough et al. 2010: 58-88; Seadle 2008). Die naheliegendste Option besteht hierbei darin, \"die historische Hardware so lange wie möglich am Leben zu erhalten\" (Lange 2020: 127). Da viele der verwendeten Speichermedien mit der Zeit zunehmend Datenverluste aufweisen, die Hardware nur über eine begrenzte Haltbarkeit verfügt und auch das Fehlen relevanter Systemkomponenten ein Abspielen ggf. verhindern kann, stellt diese Strategie keine dauerhafte Lösung dar. Die Bewahrung und damit auch die Selektion der für relevant befundenen Werke erfolgte bislang größtenteils über die Gaming-Community selbst, sodass hierdurch ebenfalls keine Nachhaltigkeit garantiert werden kann. Eine andere Möglichkeit ist die Migration, d.h. der Quellcode der Werke wird an aktuell verbreitete und damit besser zugängliche Systeme angepasst. Die am meisten genutzte Strategie vor dem Kontext der Erhaltung von Computerspielen ist die Emulation. Dabei handelt es sich grob gesagt um eine Simulation von Hardware mittels Software. Gleichzeitig sollte jedoch nicht vergessen werden, dass auch Emulatoren und vergleichbare Software einem zeitlichen Verfall unterliegen und sich in der Entwicklung und Archivierung nicht als besonders nachhaltig erwiesen haben.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.2	p	Die Referenzier- bzw. Zitierbarkeit von Videospielen spielt ebenfalls eine große Rolle für deren Nachnutzung (Arndt et al. 2020; Kaltman et al. 2017; Kaltman et al. 2021). Wissenschaftler*innen zitieren Videospiele größtenteils nicht nach existierenden Standards und die bislang angewendeten Praktiken sowie erarbeiteten Empfehlungen sind sehr heterogen. Eine Herausforderung (z.B. für den Einsatz persistenter Identifikatoren) besteht darin, dass der benötigte Detailgrad der Referenz vom individuellen Forschungsinteresse abhängig ist und somit idealerweise eine eindeutige Zitierfähigkeit auf verschiedenen Abstraktionsebenen geschaffen werden müsste. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, einzelne Momente aus Videospielen zu zitieren (Newman 2019).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.3	p	Einer direkten Nachnutzung von digitalen Spielen - sowohl für den privaten Gebrauch als auch für wissenschaftliche Zwecke - steht derzeit häufig das Urheberrecht bzw. Copyright im Weg, welches diese als Werke geistiger Schöpfung schützen soll (Lange 2020; McDonough et al. 2010: 52-57; Newman 2019; Seadle 2008). Die Schwierigkeit, Videospiele definitorisch eindeutig in eine der bereits existierenden Medienkategorien einzuordnen, stellte dabei bislang ein Problem dar, denn geltende Ausnahmeregelungen konnten nicht auf diese Objekte bezogen werden. Positive Entwicklungen zeichnen sich beispielsweise vor dem Hintergrund der Anpassung des Urheberrechts an die Erfordernisse des digitalen Binnenmarktes (19/27426) ab. Gemäß Artikel 6 DSM-RL soll es „Einrichtungen des Kulturerbes [erlaubt sein], Vervielfältigungen zum Zweck der Bestandserhaltung vorzunehmen“ und das „unabhängig von Format oder Medium“ (Deutscher Bundestag 2021: 98f.). Dies lässt sich jedoch nicht in gleicher Weise auf den Verleih oder die Exposition von digitalen Werken oder Ausschnitten übertragen, sodass die Legalität einer Weiterverwendung über technische (Kopierschutz) und rechtliche Hürden (z.B. Endnutzervereinbarungen oder lizensierte Inhalte) hinweg oftmals unklar bleibt.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7.1	p	Computerspiele verbinden beispielhaft die beiden Schwerpunkte Technik und Kultur, ohne die es keine Digital Humanities gäbe. Als Forschungsobjekte dürfen sie daher gerade vor diesem disziplinären Hintergrund nicht außen vor gelassen werden. Zum jetzigen Zeitpunkt ist das Interesse an (Computer-)Spielen auch in den digitalen Geisteswissenschaften spürbar gestiegen und Netzwerke werden initiiert (vgl. DHd 2014). Die Bearbeitung gemeinsamer bzw. sich überschneidender Fragestellungen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> schafft dabei nicht nur einen nährhaften Boden für Kollaboration und Vernetzung, sondern ermöglicht zudem die extrinsische Reflexion etablierter Arbeitsweisen auf beiden Seiten. Das digitale Spiel kann im Sinne der vorangegangenen Ausführungen als Forschungsdatum verstanden werden, dessen Erhalt auch für die Nachvollziehbarkeit sowie Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Studien sichergestellt werden muss. Hierfür scheint eine ausführliche Thematisierung von digitalen Spielen im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) sinnvoll, insbesondere innerhalb der Konsortien NFDI4Culture und 4Memory. Die darin formulierten Ziele und Aufgabenfelder wie die Standardisierung oder langfristige Bewahrung und Nachnutzbarmachung von Forschungsdaten sowie der Auf- bzw. Ausbau der dafür benötigten Infrastrukturen sind mit den hier dargelegten Aufgabenbereichen für Computerspiele auffällig deckungsgleich (NFDI4Culture o.J.; 4Memory 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7.2	p	Es wurden einige Ausgangspunkte aufgezeigt, deren Ausdifferenzierung einen ausführlicheren (geistes-)wissenschaftlichen Diskurs zum digitalen Spiel nach sich ziehen könnte. Die kurze Haltbarkeit sowie enge industrielle Anbindung stellen das Computerspiel als ein Objekt kulturellen Erbes vor eine intensive Bewährungsprobe. Gerade in Deutschland scheint es bereits an zentralen, digitalen Infrastrukturen, Ressourcen- und Informationsangeboten sowie groß angelegten Forschungs- und Förderinitiativen hierfür zu fehlen. Daher besteht Handlungsbedarf seitens der Digital Humanities sowie einzelner Gedächtnisinstitutionen, sich der Entwicklung derartiger Angebote anzunehmen und den Austausch in diese Richtung weiter anzustoßen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Die Begriffe haben sich im Laufe der Zeit in ihrer Bedeutung angenähert und werden heute überwiegend synonym verwendet, vgl. Koubek 2020.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Die hier vorgestellten Bereiche sind weder als holistisch noch als disjunkt zu betrachten, sie sollen lediglich einen ersten Anhaltspunkt konstituieren.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Vgl. <ref target=\"https://drive.google.com/file/d/1eGkx1mh_Nry1hHP2S4j0p4HVL2pMCzTy/view\">https://drive.google.com/file/d/1eGkx1mh_Nry1hHP2S4j0p4HVL2pMCzTy/view</ref> [letzter Zugriff 07. Juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamesage\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamesage</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gameglobs/viz\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gameglobs/viz</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Die Anwendung konnte nicht aufgefunden werden (Stand: 08.06.2021), vgl. daher Ryan et al. 2015a.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamespace/\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamespace/</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> Für eine interaktive Demonstration der Unterstützung von Videospielzitationen in wissenschaftlichen Texten unter Verwendung des GISST vgl. Kaltman et al. 2021, Absatz 8.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> Exemplarisch für die Annäherung an derartige interdisziplinäre Fragestellungen können die Aktivitäten und Beiträge des <hi rend=\"italic\">Arbeitskreises Geschichtswissenschaft und Spiele</hi> herangezogen werden, vgl. Arbeitskreis Geschichtswissenschaft und Spiele 2021. </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arbeitskreis Geschichtswissenschaft und Spiele</hi> (2021): „gespielt | Blog des Arbeitskreises Geschichtswissenschaft und Digitale Spiele“ [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gespielt.hypotheses.org/\">https://gespielt.hypotheses.org/</ref> [letzter Zugriff 26. November 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Arndt, Tracy / Freybe, Konstantin / Lahmann, André / Roth, Martin</hi> (2020): „Reference Evil -Bibliographische Herausforderungen bei Videospielen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Bibliotheksdienst </hi>54(5): 345-362 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/bd-2020-0045\">https://doi.org/10.1515/bd-2020-0045</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brüggemann, Viktoria / Bludau, Mark-Jan / Dörk, Marian</hi> (2020): “The Fold: Rethinking Interactivity in Data Visualization”, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHQ: Digital Humanities Quarterly</hi> 14(3): <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Deutsche Forschungsgemeinschaft</hi> (2018): „Erschließung und Digitalisierung“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DFG Förderung von Informationsinfrastrukturen für die Wissenschaft. Ein Positionspapier der Deutschen Forschungsgemeinschaft</hi> 20-27 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/positionspapier_informationsinfrastrukturen.pdf\">https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/positionspapier_informationsinfrastrukturen.pdf</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Deutscher Bundestag</hi> (2021): „Entwurf eines Gesetzes zur Anpassung des Urheberrechts an die Erfordernisse des digitalen Binnenmarktes“ <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dserver.bundestag.de/btd/19/274/1927426.pdf\">https://dserver.bundestag.de/btd/19/274/1927426.pdf</ref> [letzter Zugriff 08. Juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DHd</hi> (2014): “AG Spiele” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dig-hum.de/ag-spiele\">https://dig-hum.de/ag-spiele</ref> [letzter Zugriff 26. November 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">EFGAMP</hi> (2017): “Our digital gaming heritage. Our responsibility” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://efgamp.eu/\">https://efgamp.eu/</ref> [letzter Zugriff 26. November 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">4Memory</hi> (2020): “Our objectives: LINKAGE” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://4memory.de/linkage/\">https://4memory.de/linkage/</ref> [letzter Zugriff 26. November 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">GAMER</hi> (o.J.): “Welcome To the UW Game Research Group” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gamer.ischool.uw.edu/\">https://gamer.ischool.uw.edu/</ref> [letzter Zugriff 26. November 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Hoffmann, Tracy </hi>(2019): “Developing a Mediated Vocabulary for Video Game Research”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Doctoral Symposium on Research on Online Databases in History (RODBH 2019)</hi> 26-36.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jett, Jacob / Sacchi, Simone / Lee, Jin Ha / Clarke, Rachel Ivy</hi> (2016): “A Conceptual Model for Video Games and Interactive Media”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of the Association for Information Science and Technology</hi> 67(3): 505-517 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1002/asi.23409\">https://doi.org/10.1002/asi.23409</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaltman, Eric / Wardrip-fruin, Noah / Mastroni, Mitch / Lowood, Henry / De groat, Greta / Edwards, Glynn / Barrett, Marcia / Caldwell, Christy</hi> (2016): “Implementing Controlled Vocabularies for Computer Game Platforms and Media Formats in SKOS”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Library Metadata</hi> 16: 1-22 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1080/19386389.2016.1167494\">https://doi.org/10.1080/19386389.2016.1167494</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaltman, Eric / Osborn, Joseph / Wardrip-Fruin, Noah / Mateas, Michael</hi> (2017): “Game and Interactive Software Scholarship Toolkit (GISST)”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 12th International Conference on the Foundations of Digital Games (FDG \'17)</hi> 1-4.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kaltman, Eric / Osborn, Joseph / Wardrip-Fruin, Noah</hi> (2021): “From the Presupposition of Doom to the Manifestation of Code: Using Emulated Citation in the Study of Games and Cultural Software”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Digital Humanities Quarterly </hi>15(1). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalhumanities.org/dhq/vol/15/1/000501/000501.html\">http://digitalhumanities.org/dhq/vol/15/1/000501/000501.html</ref> [letzter Zugriff 26. 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1145/3235765.3235786\">https://doi.org/10.1145/3235765.3235786</ref>.','urn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.1	p	zweifellos sind digitale spiele objekte kulturellen erbes, deren erforschung innovative perspektiven auf gesellschaftliche und medientechnologische entwicklungen schafft (arndt et al. 2020: 346; jett et al. 2016: 505; lee et al. 2015a: 2621f.; lee et al. 2015b: 9; mcdonough et al. 2010: 100). flüchtig als massen- oder unterhaltungsmedium deklariert, verbirgt sich hinter dem computerspiel womöglich ein größeres wissenschaftliches potenzial, als es ihm häufig zugesprochen wird (loebel/hahn 2020; seadle 2008: 6). lautete das motto der 7. jahrestagung des dhd-verbands bereits „spielräume“, so sucht man nach beiträgen, die inhaltlich digitale spiele per se in den fokus nehmen, weitestgehend vergeblich (vgl. schöch 2020). dabei könnten die digital humanities als interdisziplinäres „großes zelt“ der verschiedenen digital-geisteswissenschaftlichen fächer von einer differenzierten auseinandersetzung mit computerspielen durchaus profitieren. die zentrale bereitstellung von ressourcen in form digital verfügbar gemachter computerspiele als datengrundlage etwa, oder die Übernahme von verfahren, die neue perspektiven auf einen digitalen text, ein digitales bild-, ton- oder videodokument schaffen, wären wegweisend. der vorliegende beitrag hinterfragt daher die rolle, die computerspiele aktuell in den dh einnehmen - nicht als ergebnis oder methode (z.b. gamification), sondern als gegenstand digitaler forschungen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie können digitale spiele als ressourcen erschlossen und leichter zugänglich gemacht werden?</hi> welche infrastrukturen und tools werden benötigt? welche neuen forschungsfragen und aufgabenfelder lassen sich hieraus für die digital humanities generieren?\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.2	p	computer- bzw. videospiele<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> sind interaktive, multimediale und -dimensionale objekte, bei welchen insbesondere die interdependente einheit aus hard- und software, der digitale charakter („digital born“) und der schnelle wandel des mediums berücksichtigt werden muss. an dem erhalt und der bereitstellung von videospielbeständen sind weltweit bibliotheken, archive und museen (z.b. die mitgliedsinstitutionen der european federation of games archives, museums and preservation projects, vgl. efgamp 2017) sowie vereinzelt spezialisierte arbeitsgruppen und zeitlich begrenzte projekte (z.b. die game research group (gamer) der university of washington, vgl. gamer o.j., oder das projekt preserving virtual worlds, vgl. mcdonough et al. 2010) beteiligt. digitale spiele als „nicht-textuelle materialien“ stellen die gedächtniseinrichtungen jedoch vor neuartige herausforderungen (vgl. deutsche forschungsgemeinschaft 2018; kommission zukunft der informationsinfrastruktur 2011), die zunächst in die bereiche standardisierung von und vernetzung mit metadaten, erschließung, präsentation sowie erhalt und nachnutzung zusammengefasst wurden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> der beitrag wertet die bisherigen bemühungen einer annäherung an lösungsansätze in jenen aufgabenbereichen für das medium computerspiel aus.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3.1	p	existierende metadatenschemata wie frbr oder cidoc crm erlauben keine optimale darstellung videospielspezifischer attribute und relationen und ihre anwendung ist jeweils nur in konkreten nutzungsszenarien sinnvoll, nicht jedoch in gestalt eines universalen standards (hoffmann 2019; jett et al. 2016; lee et al. 2015b). dies lässt sich beispielsweise in der begrenzten anzahl an zur verfügung stehenden elementen begründen, mit welchen insbesondere die verschiedenen ebenen der granularität (z.b. in bezug auf verschiedene ausgaben eines spiels) nicht abbildbar sind. sowohl forschende als auch nutzende sind allerdings besonders an den unterschieden zwischen verschiedenen versionen von computerspielen (darunter auch modifikationen, updates und herunterladbare inhalte) oder plattformen sowie der kompatibilität von einzelnen hard- und softwarekomponenten interessiert (arndt et al. 2020; kaltman et al. 2016; lee et al. 2015a; mcdonough et al. 2010: 98-104). insofern könnte eine standardisierung mehr transparenz und nachnutzbarkeit verschaffen, selbst wenn sich die konkreten anforderungen der einzelnen einrichtungen und zielgruppen aufgrund unterschiedlicher zielsetzungen in der beschreibung mit metadaten voneinander unterscheiden. in bezug auf digital distribuierte spiele bzw. spielinhalte entwickeln sich zudem neue informationsbedarfe zur rechtlichen lage und den zugriffsmöglichkeiten/-bedingungen: \"[i]nformation regarding limited install activation; persistent online authentication; software tampering; and rights to copy, share, and resell the game [...]\" (lee et al. 2015a: 2618f.).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.3.2	p	die entsprechenden zielgruppen interessieren sich oftmals auch für zugehörige oder ähnliche spiele, diese relationen müssen sich ebenfalls in der metadatenstruktur wiederfinden (lee et al. 2015a; lee et al. 2015b; ryan et al. 2015b). der einsatz von semantic web-technologien wie linked open data (lod) erscheint besonders vielversprechend, da die metadatensätze nicht statisch festgelegt, sondern erweiter- und anpassbar sind und mit anderen ontologien (z.b. skos-, owl-vokabulare) verknüpft werden können (kaltman et al. 2016). eine implementierung sollte funktionen wie das definieren einer beziehung zwischen zwei objekten mittels uri/iri und verschiedene zugriffsmöglichkeiten auf die daten (apis, standardisierte abfragesprachen/sparql-endpoints, export und ggf. import von rdf/xml-dateien) anbieten. geeignet wären hierfür beispielsweise \"triple stores\", die das speichern und abrufen von rdf-tripeln erleichtern sollen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.1	p	die möglichkeiten der inhaltsbasierten erschließung von videospielen und vergleichbaren interaktiven objekten gehen jedoch weit über die reine beschreibung mit metadaten hinaus. das identifizieren verwandter objekte kann mittels automatisierter und ähnlichkeitsbasierter erschließungsmethoden („analogical reasoning“), z.b. über clusteringverfahren, erfolgen. ryan et al. entwerfen das konzept einer game relatedness in anlehnung an die semantic relatedness aus dem natural language processing. unter zuhilfenahme der latent semantic analysis (lsa) überprüfen sie die hypothese, dass menschen spiele bevorzugen, die sich ähnlich bzw. die miteinander verwandt (\"related\") sind (ryan et al. 2015b). die analyse von zhang et al. ist im vergleich deutlich detaillierter und nimmt einzelne momente in videospielen in den fokus. dafür wird noch ein weiterer schritt notwendig: das crawling, d.h. in diesem fall das automatische (ab-)spielen von videospielen sowie das regelmäßige abspeichern von momenten als screenshots (inkl. metadaten). nach dem zerlegen eines videospiels in die diversen momente werden die bilder mithilfe von deep neural networks in ein vector space model überführt. damit soll das auffinden „ähnlicher“, hier: zeitlich (fester schwellenwert) oder räumlich (gleicher raum oder gleiches level) nah beieinander liegender, momente im videospiel erleichtert werden (zhang et al. 2018).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.2	p	es reicht nicht aus, nur die spiele an sich zu erschließen und zu erhalten, auch deren kontext muss zu einem späteren zeitpunkt noch rekonstruierbar sein (lange 2020; mcdonough et al. 2010: 99-101). nur so kann ein langfristiger zugang zu den technologien und zum gameplay gesichert werden. eine besondere herausforderung stellen sogenannte massively multiplayer online games (mmogs) dar, in denen die kommunikation und interaktion mit anderen spielern zu einem späteren zeitpunkt nur schwer nachzuvollziehen ist.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.4.3	p	folksonomies und social tagging könnten erfolgversprechende mechanismen für die einbindung der entsprechenden communities in die erschließung sein und bedeuten damit zugleich eine entlastung im bereich anderer erschließungsmethoden (lew et al. 2006: 13f.; szuban 2018). gleichzeitig stellt sich hierbei stets die frage nach der qualität und dem umfang nutzergetriebener erschließung. eine kombination aus hierarchischen und kollaborativen erschließungsmethoden scheint derzeit am erfolgversprechendsten zu sein.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.1	p	vor dem hintergrund eines \"visualisitic turn\" (sachs-hombach 2014: 97f.) erfahren visuelle suchfunktionen bzw. -schnittstellen im multimedia information retrieval (mir) einen bedeutungszuwachs (lew et al. 2006). zhang et al. stellen einen prototyp<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> für eine visuelle suchmaschine vor, mit dem eine suche anhand von bildern (beispielsweise screenshots von momenten in einem videospiel) oder auch anhand des memory states durchgeführt werden kann. während man darin mit einem konkreten visuellen beispiel suchen kann („query by example“), erlaubt die anwendung gamesage<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> die textuelle beschreibung des gesuchten spiels bzw. der idee eines spiels (ryan et al. 2015c). eine wichtige funktion für visuelle suchmaschinen ist das relevance feedback, welches es suchenden ermöglicht, die relevanz der gefundenen ergebnisse zu beurteilen. dieses feedback fließt im anschluss in die gesamtberechnung des rankings mit ein (lew et al. 2006; rocchio/salton 1965; zhang et al. 2018).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.2	p	das auffinden von videospielen ist jedoch nicht auf die zielgerichtete suche beschränkt, auch das browsing und visualisierungen können die exploration von objekten und inhalten unterstützen. ein wesentlicher aspekt bei der visualisierung ist das hineinzoomen in bzw. das herauszoomen aus sammlungensinhalte(n), sodass sich nutzende auf und zwischen verschiedenen abstraktionsebenen frei bewegen können (brüggemann et al. 2020; shneiderman 1996). das ideal einer räumlichen wie zeitlichen flexibilität lässt sich auch auf die erkundung von videospielbeständen übertragen: \"freeze framing, fast forwarding, rewinding, zooming in and out, altering playback speed, captioning, annotating and subtitling all add plasticity and interpretative opportunity.\" (newman 2019: 13) das clustering (hier: von bildern) ermöglicht eine natürlichere betrachtung des bestandes als simple ranking-listen (lew et al. 2006: 9). drei beispiele für \"large-scale visualizations of nearly 12,000 digital games\" (ryan et al. 2015a: 1), in denen clustering-algorithmen auf ein lsa-model angewendet werden, sind gameglobs<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" />, gametree<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> und gamespace<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" />. während alle drei visualisierungen auf den gleichen daten beruhen, sorgt die anwendung unterschiedlicher clusteringverfahren und visualisierungsansätze für verschiedenartige einstiege (ryan et al. 2015a).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.5.3	p	darüber hinaus können ganze forschungsumgebungen oder tools wie das game and interactive software scholarship toolkit (gisst) in digitale sammlungen integriert werden (kaltman et al. 2017). eine einbettung von spielausschnitten bzw. zugehörigen zitierhinweisen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> oder die bereitstellung der verschiedenen bearbeitungs- und analysefunktionen des gisst für digital verfügbare ressourcen (videospiele) wäre hierfür denkbar. allgemein lässt sich ein hoher bedarf an einer umfangreicheren auswahl vergleichbarer tools verzeichnen (kaltman et al. 2017: 4; zhang et al. 2018: 10). roeder und rettinghaus widmen sich der frage, welche herausforderungen sogenannte diskmags an digitale editionen stellen. dadurch wird einerseits die diversität der vorhandenen kontextuellen materialien zum objekt videospiel deutlich sowie andererseits die notwendigkeit, diese nicht nur zu erschließen, sondern auch in einer form zu präsentieren, die ihrer zunehmend interaktiven und multimedialen natur gerecht wird (roeder/rettinghaus 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.1	p	um computerspiele über einen längeren zeitraum zu bewahren, werden verschiedene strategien verfolgt (lange 2020; mcdonough et al. 2010: 58-88; seadle 2008). die naheliegendste option besteht hierbei darin, \"die historische hardware so lange wie möglich am leben zu erhalten\" (lange 2020: 127). da viele der verwendeten speichermedien mit der zeit zunehmend datenverluste aufweisen, die hardware nur über eine begrenzte haltbarkeit verfügt und auch das fehlen relevanter systemkomponenten ein abspielen ggf. verhindern kann, stellt diese strategie keine dauerhafte lösung dar. die bewahrung und damit auch die selektion der für relevant befundenen werke erfolgte bislang größtenteils über die gaming-community selbst, sodass hierdurch ebenfalls keine nachhaltigkeit garantiert werden kann. eine andere möglichkeit ist die migration, d.h. der quellcode der werke wird an aktuell verbreitete und damit besser zugängliche systeme angepasst. die am meisten genutzte strategie vor dem kontext der erhaltung von computerspielen ist die emulation. dabei handelt es sich grob gesagt um eine simulation von hardware mittels software. gleichzeitig sollte jedoch nicht vergessen werden, dass auch emulatoren und vergleichbare software einem zeitlichen verfall unterliegen und sich in der entwicklung und archivierung nicht als besonders nachhaltig erwiesen haben.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.2	p	die referenzier- bzw. zitierbarkeit von videospielen spielt ebenfalls eine große rolle für deren nachnutzung (arndt et al. 2020; kaltman et al. 2017; kaltman et al. 2021). wissenschaftler*innen zitieren videospiele größtenteils nicht nach existierenden standards und die bislang angewendeten praktiken sowie erarbeiteten empfehlungen sind sehr heterogen. eine herausforderung (z.b. für den einsatz persistenter identifikatoren) besteht darin, dass der benötigte detailgrad der referenz vom individuellen forschungsinteresse abhängig ist und somit idealerweise eine eindeutige zitierfähigkeit auf verschiedenen abstraktionsebenen geschaffen werden müsste. zusätzlich besteht die möglichkeit, einzelne momente aus videospielen zu zitieren (newman 2019).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.6.3	p	einer direkten nachnutzung von digitalen spielen - sowohl für den privaten gebrauch als auch für wissenschaftliche zwecke - steht derzeit häufig das urheberrecht bzw. copyright im weg, welches diese als werke geistiger schöpfung schützen soll (lange 2020; mcdonough et al. 2010: 52-57; newman 2019; seadle 2008). die schwierigkeit, videospiele definitorisch eindeutig in eine der bereits existierenden medienkategorien einzuordnen, stellte dabei bislang ein problem dar, denn geltende ausnahmeregelungen konnten nicht auf diese objekte bezogen werden. positive entwicklungen zeichnen sich beispielsweise vor dem hintergrund der anpassung des urheberrechts an die erfordernisse des digitalen binnenmarktes (19/27426) ab. gemäß artikel 6 dsm-rl soll es „einrichtungen des kulturerbes [erlaubt sein], vervielfältigungen zum zweck der bestandserhaltung vorzunehmen“ und das „unabhängig von format oder medium“ (deutscher bundestag 2021: 98f.). dies lässt sich jedoch nicht in gleicher weise auf den verleih oder die exposition von digitalen werken oder ausschnitten übertragen, sodass die legalität einer weiterverwendung über technische (kopierschutz) und rechtliche hürden (z.b. endnutzervereinbarungen oder lizensierte inhalte) hinweg oftmals unklar bleibt.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7.1	p	computerspiele verbinden beispielhaft die beiden schwerpunkte technik und kultur, ohne die es keine digital humanities gäbe. als forschungsobjekte dürfen sie daher gerade vor diesem disziplinären hintergrund nicht außen vor gelassen werden. zum jetzigen zeitpunkt ist das interesse an (computer-)spielen auch in den digitalen geisteswissenschaften spürbar gestiegen und netzwerke werden initiiert (vgl. dhd 2014). die bearbeitung gemeinsamer bzw. sich überschneidender fragestellungen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> schafft dabei nicht nur einen nährhaften boden für kollaboration und vernetzung, sondern ermöglicht zudem die extrinsische reflexion etablierter arbeitsweisen auf beiden seiten. das digitale spiel kann im sinne der vorangegangenen ausführungen als forschungsdatum verstanden werden, dessen erhalt auch für die nachvollziehbarkeit sowie reproduzierbarkeit wissenschaftlicher studien sichergestellt werden muss. hierfür scheint eine ausführliche thematisierung von digitalen spielen im rahmen der nationalen forschungsdateninfrastruktur (nfdi) sinnvoll, insbesondere innerhalb der konsortien nfdi4culture und 4memory. die darin formulierten ziele und aufgabenfelder wie die standardisierung oder langfristige bewahrung und nachnutzbarmachung von forschungsdaten sowie der auf- bzw. ausbau der dafür benötigten infrastrukturen sind mit den hier dargelegten aufgabenbereichen für computerspiele auffällig deckungsgleich (nfdi4culture o.j.; 4memory 2020).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:1.7.2	p	es wurden einige ausgangspunkte aufgezeigt, deren ausdifferenzierung einen ausführlicheren (geistes-)wissenschaftlichen diskurs zum digitalen spiel nach sich ziehen könnte. die kurze haltbarkeit sowie enge industrielle anbindung stellen das computerspiel als ein objekt kulturellen erbes vor eine intensive bewährungsprobe. gerade in deutschland scheint es bereits an zentralen, digitalen infrastrukturen, ressourcen- und informationsangeboten sowie groß angelegten forschungs- und förderinitiativen hierfür zu fehlen. daher besteht handlungsbedarf seitens der digital humanities sowie einzelner gedächtnisinstitutionen, sich der entwicklung derartiger angebote anzunehmen und den austausch in diese richtung weiter anzustoßen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> die begriffe haben sich im laufe der zeit in ihrer bedeutung angenähert und werden heute überwiegend synonym verwendet, vgl. koubek 2020.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> die hier vorgestellten bereiche sind weder als holistisch noch als disjunkt zu betrachten, sie sollen lediglich einen ersten anhaltspunkt konstituieren.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> vgl. <ref target=\"https://drive.google.com/file/d/1egkx1mh_nry1hhp2s4j0p4hvl2pmczty/view\">https://drive.google.com/file/d/1egkx1mh_nry1hhp2s4j0p4hvl2pmczty/view</ref> [letzter zugriff 07. juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamesage\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamesage</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gameglobs/viz\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gameglobs/viz</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> die anwendung konnte nicht aufgefunden werden (stand: 08.06.2021), vgl. daher ryan et al. 2015a.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> vgl. <ref target=\"http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamespace/\">http://gamecip-projects.soe.ucsc.edu/gamespace/</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021]. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> für eine interaktive demonstration der unterstützung von videospielzitationen in wissenschaftlichen texten unter verwendung des gisst vgl. kaltman et al. 2021, absatz 8.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> exemplarisch für die annäherung an derartige interdisziplinäre fragestellungen können die aktivitäten und beiträge des <hi rend=\"italic\">arbeitskreises geschichtswissenschaft und spiele</hi> herangezogen werden, vgl. arbeitskreis geschichtswissenschaft und spiele 2021. </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">arbeitskreis geschichtswissenschaft und spiele</hi> (2021): „gespielt | blog des arbeitskreises geschichtswissenschaft und digitale spiele“ [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gespielt.hypotheses.org/\">https://gespielt.hypotheses.org/</ref> [letzter zugriff 26. november 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">arndt, tracy / freybe, konstantin / lahmann, andré / roth, martin</hi> (2020): „reference evil -bibliographische herausforderungen bei videospielen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">bibliotheksdienst </hi>54(5): 345-362 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/bd-2020-0045\">https://doi.org/10.1515/bd-2020-0045</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">brüggemann, viktoria / bludau, mark-jan / dörk, marian</hi> (2020): “the fold: rethinking interactivity in data visualization”, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dhq: digital humanities quarterly</hi> 14(3): <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/3/000487/000487.html</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">deutsche forschungsgemeinschaft</hi> (2018): „erschließung und digitalisierung“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dfg förderung von informationsinfrastrukturen für die wissenschaft. ein positionspapier der deutschen forschungsgemeinschaft</hi> 20-27 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/positionspapier_informationsinfrastrukturen.pdf\">https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/positionspapier_informationsinfrastrukturen.pdf</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">deutscher bundestag</hi> (2021): „entwurf eines gesetzes zur anpassung des urheberrechts an die erfordernisse des digitalen binnenmarktes“ <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dserver.bundestag.de/btd/19/274/1927426.pdf\">https://dserver.bundestag.de/btd/19/274/1927426.pdf</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dhd</hi> (2014): “ag spiele” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dig-hum.de/ag-spiele\">https://dig-hum.de/ag-spiele</ref> [letzter zugriff 26. november 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">efgamp</hi> (2017): “our digital gaming heritage. our responsibility” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://efgamp.eu/\">https://efgamp.eu/</ref> [letzter zugriff 26. november 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">4memory</hi> (2020): “our objectives: linkage” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://4memory.de/linkage/\">https://4memory.de/linkage/</ref> [letzter zugriff 26. november 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gamer</hi> (o.j.): “welcome to the uw game research group” [online] <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gamer.ischool.uw.edu/\">https://gamer.ischool.uw.edu/</ref> [letzter zugriff 26. november 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">hoffmann, tracy </hi>(2019): “developing a mediated vocabulary for video game research”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the doctoral symposium on research on online databases in history (rodbh 2019)</hi> 26-36.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jett, jacob / sacchi, simone / lee, jin ha / clarke, rachel ivy</hi> (2016): “a conceptual model for video games and interactive media”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of the association for information science and technology</hi> 67(3): 505-517 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1002/asi.23409\">https://doi.org/10.1002/asi.23409</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kaltman, eric / wardrip-fruin, noah / mastroni, mitch / lowood, henry / de groat, greta / edwards, glynn / barrett, marcia / caldwell, christy</hi> (2016): “implementing controlled vocabularies for computer game platforms and media formats in skos”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of library metadata</hi> 16: 1-22 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1080/19386389.2016.1167494\">https://doi.org/10.1080/19386389.2016.1167494</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kaltman, eric / osborn, joseph / wardrip-fruin, noah / mateas, michael</hi> (2017): “game and interactive software scholarship toolkit (gisst)”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 12th international conference on the foundations of digital games (fdg \'17)</hi> 1-4.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kaltman, eric / osborn, joseph / wardrip-fruin, noah</hi> (2021): “from the presupposition of doom to the manifestation of code: using emulated citation in the study of games and cultural software”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" 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xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">koubek, jochen</hi> (2020): „gamebegriffe“, in: zimmermann, olaf / falk, felix (eds.) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">handbuch gameskultur</hi>. berlin: deutscher kulturrat e.v. 34-38.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lange, andreas</hi> (2020) „bewahrung“, in: zimmermann, olaf / falk, felix (eds.) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">handbuch gameskultur</hi>. berlin: deutscher kulturrat e.v. 125-130.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lee, jin ha / clarke, rachel ivy / perti, andrew</hi> (2015a): “empirical evaluation of metadata for video games and interactive media”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of the association for 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juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mcdonough, jerome / olendorf, robert / kirschenbaum, matthew / kraus, kari / reside, doug / donahue, rachel / phelps, andrew / egert, christopher / lowood, henry / rojo, susan</hi> (2010): “software preservation and the law” 52-57, “preservation strategies” 58-88 und “packaging virtual worlds” 98-104, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">preserving virtual worlds final report</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://hdl.handle.net/2142/17097\">http://hdl.handle.net/2142/17097</ref> [letzter zugriff 08. juni 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_sophie_back_em_up_computerspiele_als_objekte_ku:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">newman, james</hi> (2019): “saving (and re-saving) videogames: rethinking emulation for preservation, exhibition and 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Beide gelten als Väter der modernen Kunstgeschichte, die deren bis heute aktuellen methodischen Zugriffe im Bereich von Form und Semantik grundgelegt haben. Wölfflin (1915) visualisiert Ähnlichkeiten und Differenzen in seinen „Kunstgeschichtlichen Grundbegriffen“ auf einer Doppelseite mit gegenüberliegenden Vergleichsbeispielen, kategorisiert in fünf binären Gegensätzen. Warburg gestaltet seine zu Berühmtheit avancierten Bilderatlastafeln in Gruppen mit loserer, ähnlichkeitsnaher Verbindung, deren Qualität nicht immer leicht zu erkennen ist (Warnke und Brink 2000; Ohrt et al. 2020). Ein digitales Werkzeug, das ein umfangreiches, nicht über Kanonisierungsprozesse vorselektiertes Bildmaterial nach unterschiedlich gewichteten Ähnlichkeitskriterien zu filtern in der Lage ist, scheint daher in hohem Maße erwünscht – gerade, weil elektronische Bilddatenbanken inzwischen über große Mengen von Reproduktionen verfügen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.2	p	Bisherigen Ansätzen fehlt es jedoch entweder an einer Feinabstimmung auf die kunsthistorische Domäne (Rossetto et al. 2016), an flexiblen Suchabfragestrukturen, die sich den Bedürfnissen der Nutzer:innen anpassen (Lang und Ommer 2018), oder an der Möglichkeit, eigene Datensätze hochzuladen und zu verwalten (Offert, Bell und Harlamov 2021). Mit iART<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> wird der Versuch unternommen, dieses Desiderat mithilfe einer offenen Web-Plattform zu schließen. Das Retrieval von Objekten erfolgt, wie im Weiteren gezeigt wird, nicht nur mit durch Deep Learning generierte Schlagwörter, sondern auch unter Verwendung multimodaler Embeddings, die eine Suche bspw. auf Grundlage detaillierter Szenenbeschreibungen ermöglichen. Eine intuitive Benutzeroberfläche unterstützt die Nutzer:innen bei der Definition von Abfragen und der Untersuchung der Ergebnisse.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.1	p	Das DFG-geförderte Projekt wurde von 2019 bis 2021 umgesetzt vom Lehrstuhl für Mittlere und Neuere Kunstgeschichte der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Forschungsgruppe „Visual Analytics“ der TIB Hannover und der Fachgruppe „Intelligente Systeme und Maschinelles Lernen“ des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn. Es ist geplant, dass die TIB Hannover die entwickelte Plattform auch über die Projektlaufzeit hinaus als Infrastrukturdienst zur Verfügung gestellt und somit dessen Nachhaltigkeit sichert. Weiterhin ist der Quellcode für alle Komponenten frei verfügbar, so dass andere Forscher:innen die Software nachnutzen und erweitern können.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.2	p	Die beschriebene Software läuft auf zwei Rechnern: Das erste System ist mit einer Grafikkarte (GeForce GTX 1080 Ti) ausgestattet und dient der Indizierung der Daten und der Ähnlichkeitssuche neu hochgeladener Bilder. Weiterhin läuft auf diesem Rechner eine Elasticsearch-Instanz. Das zweite System stellt die Webseite bereit und speichert zu importierende Bilder.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.3.1	p	Die Aufgabe des Backend besteht sowohl darin, Informationen über Datensätze und Nutzer:innen zu speichern, als auch mithilfe einer API (Application Programming Interface) verschiedene Möglichkeiten des Retrieval zur Verfügung zu stellen. Um die Anpassung an unterschiedliche Forschungsinteressen zu erleichtern, ist die Software modular aufgebaut. Daher sind die einzelnen Indizierungsschritte in Plug-ins ausgelagert und die Benutzerverwaltung von der Suchinfrastruktur getrennt (Abb. 1). Alle Modelle werden mit einem RedisAI-Inferenzserver<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> beschleunigt, um die für die Berechnung benötigten Ressourcen optimal zu verwalten. Dieser Schritt erleichtert es, verschiedene Deep-Learning-Modelle auf einer einzigen Grafikkarte laufen zu lassen und ermöglicht den Einsatz von Backend-Systemen wie PyTorch oder TensorFlow. Die Kommunikation zwischen Indexserver und Frontend wird mithilfe eines auf Python basierenden Django-Webservice umgesetzt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Dieser Service kümmert sich auch um die Verwaltung der Nutzer:innen, von ihnen angelegte Lesezeichen und hochgeladene Bildbestände.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.1	p	Zumeist extrahieren Suchmaschinen eine einzige Repräsentation eines Bildes, die für alle Suchanfragen verwendet wird. Kunsthistoriker:innen müssen Objekte jedoch unter verschiedensten Gesichtspunkten finden, etwa in Hinblick auf Komposition oder Farbe. Daher generiert iART eine Vielzahl von Merkmalen pro Bild, die je nach Interesse der Forscher:innen gewichtet werden können. Das zugrundeliegende System wurde flexibel entwickelt, sodass es durch Plug-ins leicht erweitert werden kann: Die einzelnen Plug-ins wurden nach einer Schnittstellendefinition für den jeweiligen Erweiterungstyp in einer eigenen Klasse implementiert, die zur Laufzeit geladen wird. So kann das Framework durch Anlegen einer einzigen Datei und Aktualisieren einer Konfigurationsdatei erweitert werden. Dies gilt insbesondere für die Merkmalsextraktion, die Klassifikation von Bildinhalten, das Ranking der Ergebnisse und verschiedene Nachbearbeitungsschritte, die der Visualisierung und dem Clustering dienen. Die Pipeline ist in Abb. 2 dargestellt. Folgende Plug-ins sind u. a. implementiert:\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.2	p	Der Einfluss jedes Plug-ins kann mithilfe von Schiebereglern präzise modifiziert werden, um Schwächen einzelner Modelle auszugleichen: Ein generischer ImageNet-Merkmalsextraktor wurde bspw. nur auf wenigen visuellen Konzepten trainiert, sodass eher im Bildhintergrund situierte Phänomene unberücksichtigt bleiben. Konträr dazu berücksichtigt das CLIP-Modell aufgrund der anderen Trainingsmethode wesentlich mehr Informationen des gesamten Bilds.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.1	p	Die webbasierte Benutzeroberfläche von iART wurde mit Vue.js<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> erstellt und in JavaScript geschrieben. Sie integriert durch das UI-Framework Vuetify<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> bewusst Googles Material Design. Diese Entscheidung hat zwei Gründe. Zum einen ist Google als Suchstandard etabliert: Plattformen, die sich stark von Google unterscheiden und nicht dessen Usability-Standards entsprechen, sind im Nachteil; wie zuletzt wieder Kröber, Münster und Messemer (2020) gezeigt haben. Zweitens soll der Zugang für Lai:innen nicht unnötig erschwert werden; allein die nicht Metadaten-getriebene Suche kann schließlich als zunächst gewöhnungsbedürftig empfunden werden. Dementsprechend klassisch ist die Positionierung der Einzelkomponenten in iART: Der altbekannte Suchschlitz befindet sich oben in der Mitte, während erweiterte Einstellmöglichkeiten in einem Banner darunter erscheinen (Abb. 3, oben).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.2	p	Verschiedene Objektansichten vereinfachen die Exploration der Suchergebnisse. Standardmäßig wird ein Bildraster angezeigt, über das bei Bedarf weitere Details, wie z. B. Metadaten des jeweiligen Objekts, bereitgestellt werden. Die Ergebnisse können jeweils auf- und absteigend nach Relevanz, Titel oder Entstehungszeitpunkt sortiert werden. Eine Clusterung visualisiert die Objekte als Bilderkarussells vertikal nach Gruppen getrennt (Abb. 3, Mitte). Der zugrundeliegende Algorithmus ist entsprechend der eigenen Forschungsinteressen konfigurierbar: Unterstützt wird aktuell das partitionierende Verfahren k-means; in Zukunft implementiert werden sowohl hierarchische als auch dichtebasierte Ansätze, bspw. DBSCAN. Für fortgeschrittene Anwendungsfälle ist es möglich, die Bilder mit der Dimensionsreduktionstechnik UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection; McInnes, Healy und Melville 2018) auf einer zweidimensionalen Leinwand anzuordnen, in der farbliche Markierungen die Gruppenzugehörigkeiten der jeweiligen Objekte indizieren (Abb. 3, unten). Durch den in SciPy implementierten Jonker-Volgenant-Algorithmus können die Bilder zudem überlappungsfrei in einem Raster positioniert werden (Virtanen et al. 2020, Crouse 2016). Zoom- und Filteroperationen, etwa ein interaktives Drag-Select zur Gegenüberstellung mehrerer Objekte, unterstützt iART mithilfe der Bibliothek vis.js.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" />\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.1	p	iART integriert ein breites Spektrum offen lizenzierter Bildinventare, das fortlaufend erweitert wird. Momentan bereitgestellt werden Daten aus fünf kunsthistorisch relevanten Quellen: des niederländischen Rijksmuseums (392.624 Objekte), der Wikidata (347.448 Objekte), des virtuellen Münzkabinetts KENOM (119.580 Objekte), der Social-Tagging-Plattform ARTigo (54.411 Objekte; Becker et al. 2018) und des Museumsportals Kulturerbe Niedersachsen (12.085 Objekte).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> Die Objekte wurden entweder mittels Web Scraping oder über offiziell verfügbare APIs extrahiert. Demnächst folgen u. a. Bestände des Musée du Louvre und Victoria and Albert Museums.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> Zum Metadaten-gestützten Retrieval offeriert iART im Frontend eine facettierte Suche, die die Objekte nach von den jeweiligen Institutionen vorgehaltenen Kategorien, z. B. Genre oder Medium, unscharf filtert (Abb. 4). Die Kategorien wurden manuell auf ein gemeinsames Schema überführt.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.2	p	Um zu gewährleisten, dass selbst spezifische kunsthistorische Forschungsanliegen flexibel adressiert werden können, ist der Import von eigenen Datenbeständen für registrierte Nutzer:innen möglich. Zum einen werden bspw. als CSV-Datei bereitgestellte Metadaten für die facettierte Suche nutzbar gemacht, zum anderen in einer ZIP-Datei gebündelte Bildinhalte mit den zuvor beschriebenen Plug-ins analysiert. Anschließend können Nutzer:innen ihre hochgeladenen Sammlungen einzeln oder im Kontext mit frei verfügbaren Inhalten untersuchen. Damit ist eine Deep-Learning-gestützte Suche auch für Lai:innen praktikabel, die nicht nur auf übliche Schnittstellen, wie Googles Cloud Vision API,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn12\" n=\"12\" /> zurückgreifen möchten.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.5.1	p	Die Vorteile von iART erschließen sich insbesondere bei Suchanfragen, die aufgrund ihrer semantischen Komplexität bislang nahezu unmöglich waren – oder nur in äußerst feingranular verschlagworteten Systemen sinnvolle Ergebnisse bringen. Die textbasierte Suche „Death of Marat“ gibt bspw. vier relevante Ergebnisgruppen zurück: erstens Jacques-Louis Davids „Der Tod des Marat“ (1793) in verschiedenen Reproduktionen, dazu weitere Beispiele für diese Ikonographie; zweitens Beispiele für Darstellungen des toten Christus, auf den sich auch die Marat-Darstellungen beziehen; drittens andere Figuren, denen der Arm in ähnlicher Weise herabhängt wie dem David’schen „Marat“; und viertens völlig andere Ikonographien, die formal – etwa in der Anordnung der gebogenen Linie vom Oberkörper des toten Marats und seinem Arm – auf den David’schen „Marat“ bezogen werden könnten (Abb. 5, oben).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn13\" n=\"13\" /> Wir sehen vor allem drei Anwendungsszenarien, die im Folgenden exemplarisch beschrieben werden:\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.6.1	p	Die Anwendungsszenarien zeigen, dass iART als unterstützendes Werkzeug für die kunst- und kulturwissenschaftliche Forschung dienen kann, indem es für eine Forschungsfrage interessante Bildobjekte identifiziert, extrahiert und analysiert. Da das System verschiedene Klassifizierungs-Plug-ins und Feature-Extraktoren unterstützt, können Nutzer:innen es an ihre Bedürfnisse anpassen. Auch die maschinell gesteuerte Suche sollte dabei prinzipiell als Anreiz zur weiteren Exploration verstanden werden und nicht als Instrument, das per se perfekte Ergebnisse liefert. Gerade durch zunächst „unsinnig“ oder offensichtlich „falsch“ erscheinende Resultate können sich durchaus näher zu begutachtende Forschungsperspektiven ergeben.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.7	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.7.1	p	Das Projekt „iART: Ein interaktives Analyse- und Retrieval-Tool zur Unterstützung von bildorientierten Forschungsprozessen“ wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert (Projektnummer 415796915).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://iart.vision\">https://iart.vision</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <ref target=\"https://github.com/TIBHannover/iart\">https://github.com/TIBHannover/iart</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <ref target=\"https://oss.redis.com/redisai/\">https://oss.redis.com/redisai/</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> <ref target=\"https://www.djangoproject.com/\">https://www.djangoproject.com/</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> <ref target=\"https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8\">https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> <ref target=\"https://www.wikiart.org/de\">https://www.wikiart.org/de</ref> und <ref target=\"https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data\">https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data</ref>, jeweils letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <ref target=\"https://vuejs.org/\">https://vuejs.org/</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <ref target=\"https://vuetifyjs.com/en/\">https://vuetifyjs.com/en/</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <ref target=\"https://visjs.org/\">https://visjs.org/</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> <ref target=\"https://www.rijksmuseum.nl/en/\">https://www.rijksmuseum.nl/en/</ref>, <ref target=\"https://www.wikidata.org/\">https://www.wikidata.org/</ref>, <ref target=\"https://www.kenom.de/\">https://www.kenom.de/</ref>, <ref target=\"https://www.artigo.org/\">https://www.artigo.org/</ref> und <ref target=\"https://kulturerbe.niedersachsen.de/\">https://kulturerbe.niedersachsen.de/</ref>, jeweils letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> <ref target=\"https://www.louvre.fr/en\">https://www.louvre.fr/en</ref> und <ref target=\"https://www.vam.ac.uk/\">https://www.vam.ac.uk/</ref>, jeweils letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn12\" n=\"12\"> <ref target=\"https://cloud.google.com/vision\">https://cloud.google.com/vision</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn13\" n=\"13\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2Btxt%3ADeath+of+Marat\">https://iart.vision/search?query=%2Btxt%3ADeath+of+Marat</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn14\" n=\"14\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a\">https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn15\" n=\"15\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0\">https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn16\" n=\"16\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A673681d267163d84900c41c77ce951e2\">https://iart.vision/search?query=%2Bidx%3A673681d267163d84900c41c77ce951e2</ref>, letzter Zugriff 30. November 2021. </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Becker, Matthias / Bogner, Martin / Bross, Fabian / Bry, François / Campanella, Caterina / Commare, Laura / Cramerotti, Silvia / Jakob, Katharina / Josko, Martin / Kneißl, Fabian / Kohle, Hubertus / Krefeld, Thomas / Levushkina, Elena / Lücke, Stephan / Puglisi, Alessandra / Regner, Anke / Riepl, Christian / Schefels, Clemens / Schemainda, Corina / Schmidt, Eva / Schneider, Stefanie / Schön, Gerhard / Schulz, Klaus / Siglmüller, Franz / Steinmayr, Bartholomäus / Störkle, Florian / Teske, Iris / Wieser, Christoph</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ARTigo. Social Image Tagging [Dataset and Images]</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5282/ubm/data.136\"> <hi rend=\"\">10.5282/ubm/data.136</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Crouse, David F.</hi> (2016): „On Implementing 2D Rectangular Assignment Algorithms“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems</hi> 52(4) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1109/TAES.2016.140952\"> <hi rend=\"\">10.1109/TAES.2016.140952</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grill, Jean-Bastien / Strub, Florian / Altché, Florent / Tallec, Corentin / Richemond, Pierre H. / Buchatskaya, Elena / Doersch, Carl / Pires, Bernardo Ávila / Guo, Zhaohan Daniel / Azar, Mohammad Gheshlaghi / Piot, Bilal / Kavukcuoglu, Koray / Munos, Rémi / Valko, Michal</hi> (2020): „Bootstrap Your Own Latent. A New Approach to Self-Supervised Learning“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems</hi> 21271–21284.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ohrt, Roberto / Heil, Axel / The Warburg Institute / Haus der Kulturen der Welt</hi> (Eds., 2020): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aby Warburg. Bilderatlas Mnemosyne. The Original.</hi> Berlin: Hatje Cantz.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">He, Kaiming / Zhang, Xiangyu / Ren, Shaoqing / Sun, Jian</hi> (2016): „Deep Residual Learning for Image Recognition“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition </hi>770–778.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kröber, Cindy / Münster, Sander / Messemer, Heike</hi> (2020): „Bildrepositorien und Forschung mit digitalen Bildern im Bereich der Kunstgeschichte“, in: Schöch, Christof (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2020. Spielräume. Digital Humanities zwischen Modellierung und Interpretation. 7. Jahrestagung des Verbands Digital Humanities im deutschsprachigen Raum</hi> 87–90 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.3666690\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.3666690</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lang, Sabine / Ommer, Björn</hi> (2018): „Attesting Similarity. Supporting the Organization and Study of Art Image Collections with Computer Vision“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Digital Scholarship in the Humanities </hi>845–856.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McInnes, Leland / Healy, John / Melville, James</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">UMAP. Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf\"> <hi rend=\"\">https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf</hi> </ref> [letzter Zugriff 14. Juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Offert, Fabian / Bell, Peter / Harlamov, Oleg</hi> (2020): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">imgs.ai</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://imgs.ai/\"> <hi rend=\"\">https://imgs.ai/</hi> </ref> [letzter Zugriff 14. Juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Radford, Alec / Wook Kim, Jong / Hallacy, Chris / Ramesh, Aditya / Goh, Gabriel / Agarwal, Sandhini / Sastry, Girish / Askell, Amanda / Mishkin, Pamela/ Clark, Jack / Krueger, Gretchen / Sutskever, Ilya</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf\"> <hi rend=\"\">https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf</hi> </ref> [letzter Zugriff 14. Juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rossetto, Luca / Giangreco, Ivan / Tanase, Claudiu / Schuldt, Heiko</hi> (2016): „vitrivr. A Flexible Retrieval Stack Supporting Multiple Query Modes for Searching in Multimedia Collections“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia </hi>1183–1186.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">van de Waal, Henri</hi> (1973–85): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Iconclass. An Iconographic Classification System. Completed and Edited by L. D. Couprie with R. H. Fuchs.</hi> Amsterdam / Oxford / New York: North-Holland Publishing Company.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Virtanen, Pauli / Gommers, Ralf / Oliphant, Travis E. / Haberland, Matt / Reddy, Tyler / Cournapeau, David / Burovski, Evgeni / Peterson, Pearu / Weckesser, Warren / Bright, Jonathan / van der Walt, Stéfan J. / Brett, Matthew / Wilson, Joshua / Millman, K. Jarrod / Mayorov, Nikolay / Nelson, Andrew R. J. / Jones, Eric / Kern, Robert / Larson, Eric / Carey, CJ / Polat, İlhan / Feng, Yu / Moore, Eric W. / VanderPlas, Jake / Laxalde, Denis / Perktold, Josef / Cimrman, Robert / Henriksen, Ian / Quintero, E.A. / Harris, Charles R. / Archibald, Anne M. / Ribeiro, Antônio H. / Pedregosa, Fabian / van Mulbregt, Paul / SciPy 1.0 Contributors</hi> (2020): „SciPy 1.0. Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nature Methods</hi> 17(3): 261–272.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Warnke, Martin / Brink, Claudia</hi> (Eds., 2000): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aby Warburg. Gesammelte Schriften. Der Bilderatlas Mnemosyne.</hi> II(1), Berlin: Akademie Verlag.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wölfflin, Heinrich</hi> (1915): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kunstgeschichtliche Grundbegriffe. Das Problem der Stilentwicklung in der neueren Kunst</hi>. München: Bruckmann.','urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.1	p	kunsthistorische erkenntnisprozesse werden über Ähnlichkeitsbeschreibungen angetrieben: bei heinrich wölfflin finden diese in formanalytischer perspektive statt, bei dem gleichzeitig tätigen aby warburg aus der sicht des kulturwissenschaftlich forschenden ikonologen. beide gelten als väter der modernen kunstgeschichte, die deren bis heute aktuellen methodischen zugriffe im bereich von form und semantik grundgelegt haben. wölfflin (1915) visualisiert Ähnlichkeiten und differenzen in seinen „kunstgeschichtlichen grundbegriffen“ auf einer doppelseite mit gegenüberliegenden vergleichsbeispielen, kategorisiert in fünf binären gegensätzen. warburg gestaltet seine zu berühmtheit avancierten bilderatlastafeln in gruppen mit loserer, ähnlichkeitsnaher verbindung, deren qualität nicht immer leicht zu erkennen ist (warnke und brink 2000; ohrt et al. 2020). ein digitales werkzeug, das ein umfangreiches, nicht über kanonisierungsprozesse vorselektiertes bildmaterial nach unterschiedlich gewichteten Ähnlichkeitskriterien zu filtern in der lage ist, scheint daher in hohem maße erwünscht – gerade, weil elektronische bilddatenbanken inzwischen über große mengen von reproduktionen verfügen.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.2	p	bisherigen ansätzen fehlt es jedoch entweder an einer feinabstimmung auf die kunsthistorische domäne (rossetto et al. 2016), an flexiblen suchabfragestrukturen, die sich den bedürfnissen der nutzer:innen anpassen (lang und ommer 2018), oder an der möglichkeit, eigene datensätze hochzuladen und zu verwalten (offert, bell und harlamov 2021). mit iart<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> wird der versuch unternommen, dieses desiderat mithilfe einer offenen web-plattform zu schließen. das retrieval von objekten erfolgt, wie im weiteren gezeigt wird, nicht nur mit durch deep learning generierte schlagwörter, sondern auch unter verwendung multimodaler embeddings, die eine suche bspw. auf grundlage detaillierter szenenbeschreibungen ermöglichen. eine intuitive benutzeroberfläche unterstützt die nutzer:innen bei der definition von abfragen und der untersuchung der ergebnisse.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.1	p	das dfg-geförderte projekt wurde von 2019 bis 2021 umgesetzt vom lehrstuhl für mittlere und neuere kunstgeschichte der ludwig-maximilians-universität münchen, der forschungsgruppe „visual analytics“ der tib hannover und der fachgruppe „intelligente systeme und maschinelles lernen“ des heinz nixdorf instituts der universität paderborn. es ist geplant, dass die tib hannover die entwickelte plattform auch über die projektlaufzeit hinaus als infrastrukturdienst zur verfügung gestellt und somit dessen nachhaltigkeit sichert. weiterhin ist der quellcode für alle komponenten frei verfügbar, so dass andere forscher:innen die software nachnutzen und erweitern können.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.2	p	die beschriebene software läuft auf zwei rechnern: das erste system ist mit einer grafikkarte (geforce gtx 1080 ti) ausgestattet und dient der indizierung der daten und der Ähnlichkeitssuche neu hochgeladener bilder. weiterhin läuft auf diesem rechner eine elasticsearch-instanz. das zweite system stellt die webseite bereit und speichert zu importierende bilder.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.3.1	p	die aufgabe des backend besteht sowohl darin, informationen über datensätze und nutzer:innen zu speichern, als auch mithilfe einer api (application programming interface) verschiedene möglichkeiten des retrieval zur verfügung zu stellen. um die anpassung an unterschiedliche forschungsinteressen zu erleichtern, ist die software modular aufgebaut. daher sind die einzelnen indizierungsschritte in plug-ins ausgelagert und die benutzerverwaltung von der suchinfrastruktur getrennt (abb. 1). alle modelle werden mit einem redisai-inferenzserver<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> beschleunigt, um die für die berechnung benötigten ressourcen optimal zu verwalten. dieser schritt erleichtert es, verschiedene deep-learning-modelle auf einer einzigen grafikkarte laufen zu lassen und ermöglicht den einsatz von backend-systemen wie pytorch oder tensorflow. die kommunikation zwischen indexserver und frontend wird mithilfe eines auf python basierenden django-webservice umgesetzt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> dieser service kümmert sich auch um die verwaltung der nutzer:innen, von ihnen angelegte lesezeichen und hochgeladene bildbestände.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.1	p	zumeist extrahieren suchmaschinen eine einzige repräsentation eines bildes, die für alle suchanfragen verwendet wird. kunsthistoriker:innen müssen objekte jedoch unter verschiedensten gesichtspunkten finden, etwa in hinblick auf komposition oder farbe. daher generiert iart eine vielzahl von merkmalen pro bild, die je nach interesse der forscher:innen gewichtet werden können. das zugrundeliegende system wurde flexibel entwickelt, sodass es durch plug-ins leicht erweitert werden kann: die einzelnen plug-ins wurden nach einer schnittstellendefinition für den jeweiligen erweiterungstyp in einer eigenen klasse implementiert, die zur laufzeit geladen wird. so kann das framework durch anlegen einer einzigen datei und aktualisieren einer konfigurationsdatei erweitert werden. dies gilt insbesondere für die merkmalsextraktion, die klassifikation von bildinhalten, das ranking der ergebnisse und verschiedene nachbearbeitungsschritte, die der visualisierung und dem clustering dienen. die pipeline ist in abb. 2 dargestellt. folgende plug-ins sind u. a. implementiert:\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.2	p	der einfluss jedes plug-ins kann mithilfe von schiebereglern präzise modifiziert werden, um schwächen einzelner modelle auszugleichen: ein generischer imagenet-merkmalsextraktor wurde bspw. nur auf wenigen visuellen konzepten trainiert, sodass eher im bildhintergrund situierte phänomene unberücksichtigt bleiben. konträr dazu berücksichtigt das clip-modell aufgrund der anderen trainingsmethode wesentlich mehr informationen des gesamten bilds.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.1	p	die webbasierte benutzeroberfläche von iart wurde mit vue.js<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> erstellt und in javascript geschrieben. sie integriert durch das ui-framework vuetify<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> bewusst googles material design. diese entscheidung hat zwei gründe. zum einen ist google als suchstandard etabliert: plattformen, die sich stark von google unterscheiden und nicht dessen usability-standards entsprechen, sind im nachteil; wie zuletzt wieder kröber, münster und messemer (2020) gezeigt haben. zweitens soll der zugang für lai:innen nicht unnötig erschwert werden; allein die nicht metadaten-getriebene suche kann schließlich als zunächst gewöhnungsbedürftig empfunden werden. dementsprechend klassisch ist die positionierung der einzelkomponenten in iart: der altbekannte suchschlitz befindet sich oben in der mitte, während erweiterte einstellmöglichkeiten in einem banner darunter erscheinen (abb. 3, oben).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.2	p	verschiedene objektansichten vereinfachen die exploration der suchergebnisse. standardmäßig wird ein bildraster angezeigt, über das bei bedarf weitere details, wie z. b. metadaten des jeweiligen objekts, bereitgestellt werden. die ergebnisse können jeweils auf- und absteigend nach relevanz, titel oder entstehungszeitpunkt sortiert werden. eine clusterung visualisiert die objekte als bilderkarussells vertikal nach gruppen getrennt (abb. 3, mitte). der zugrundeliegende algorithmus ist entsprechend der eigenen forschungsinteressen konfigurierbar: unterstützt wird aktuell das partitionierende verfahren k-means; in zukunft implementiert werden sowohl hierarchische als auch dichtebasierte ansätze, bspw. dbscan. für fortgeschrittene anwendungsfälle ist es möglich, die bilder mit der dimensionsreduktionstechnik umap (uniform manifold approximation and projection; mcinnes, healy und melville 2018) auf einer zweidimensionalen leinwand anzuordnen, in der farbliche markierungen die gruppenzugehörigkeiten der jeweiligen objekte indizieren (abb. 3, unten). durch den in scipy implementierten jonker-volgenant-algorithmus können die bilder zudem überlappungsfrei in einem raster positioniert werden (virtanen et al. 2020, crouse 2016). zoom- und filteroperationen, etwa ein interaktives drag-select zur gegenüberstellung mehrerer objekte, unterstützt iart mithilfe der bibliothek vis.js.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" />\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.1	p	iart integriert ein breites spektrum offen lizenzierter bildinventare, das fortlaufend erweitert wird. momentan bereitgestellt werden daten aus fünf kunsthistorisch relevanten quellen: des niederländischen rijksmuseums (392.624 objekte), der wikidata (347.448 objekte), des virtuellen münzkabinetts kenom (119.580 objekte), der social-tagging-plattform artigo (54.411 objekte; becker et al. 2018) und des museumsportals kulturerbe niedersachsen (12.085 objekte).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> die objekte wurden entweder mittels web scraping oder über offiziell verfügbare apis extrahiert. demnächst folgen u. a. bestände des musée du louvre und victoria and albert museums.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> zum metadaten-gestützten retrieval offeriert iart im frontend eine facettierte suche, die die objekte nach von den jeweiligen institutionen vorgehaltenen kategorien, z. b. genre oder medium, unscharf filtert (abb. 4). die kategorien wurden manuell auf ein gemeinsames schema überführt.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.2	p	um zu gewährleisten, dass selbst spezifische kunsthistorische forschungsanliegen flexibel adressiert werden können, ist der import von eigenen datenbeständen für registrierte nutzer:innen möglich. zum einen werden bspw. als csv-datei bereitgestellte metadaten für die facettierte suche nutzbar gemacht, zum anderen in einer zip-datei gebündelte bildinhalte mit den zuvor beschriebenen plug-ins analysiert. anschließend können nutzer:innen ihre hochgeladenen sammlungen einzeln oder im kontext mit frei verfügbaren inhalten untersuchen. damit ist eine deep-learning-gestützte suche auch für lai:innen praktikabel, die nicht nur auf übliche schnittstellen, wie googles cloud vision api,<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn12\" n=\"12\" /> zurückgreifen möchten.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.5.1	p	die vorteile von iart erschließen sich insbesondere bei suchanfragen, die aufgrund ihrer semantischen komplexität bislang nahezu unmöglich waren – oder nur in äußerst feingranular verschlagworteten systemen sinnvolle ergebnisse bringen. die textbasierte suche „death of marat“ gibt bspw. vier relevante ergebnisgruppen zurück: erstens jacques-louis davids „der tod des marat“ (1793) in verschiedenen reproduktionen, dazu weitere beispiele für diese ikonographie; zweitens beispiele für darstellungen des toten christus, auf den sich auch die marat-darstellungen beziehen; drittens andere figuren, denen der arm in ähnlicher weise herabhängt wie dem david’schen „marat“; und viertens völlig andere ikonographien, die formal – etwa in der anordnung der gebogenen linie vom oberkörper des toten marats und seinem arm – auf den david’schen „marat“ bezogen werden könnten (abb. 5, oben).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn13\" n=\"13\" /> wir sehen vor allem drei anwendungsszenarien, die im folgenden exemplarisch beschrieben werden:\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.6.1	p	die anwendungsszenarien zeigen, dass iart als unterstützendes werkzeug für die kunst- und kulturwissenschaftliche forschung dienen kann, indem es für eine forschungsfrage interessante bildobjekte identifiziert, extrahiert und analysiert. da das system verschiedene klassifizierungs-plug-ins und feature-extraktoren unterstützt, können nutzer:innen es an ihre bedürfnisse anpassen. auch die maschinell gesteuerte suche sollte dabei prinzipiell als anreiz zur weiteren exploration verstanden werden und nicht als instrument, das per se perfekte ergebnisse liefert. gerade durch zunächst „unsinnig“ oder offensichtlich „falsch“ erscheinende resultate können sich durchaus näher zu begutachtende forschungsperspektiven ergeben.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.7	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.7.1	p	das projekt „iart: ein interaktives analyse- und retrieval-tool zur unterstützung von bildorientierten forschungsprozessen“ wurde von der deutschen forschungsgemeinschaft (dfg) gefördert (projektnummer 415796915).\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://iart.vision\">https://iart.vision</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> <ref target=\"https://github.com/tibhannover/iart\">https://github.com/tibhannover/iart</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <ref target=\"https://oss.redis.com/redisai/\">https://oss.redis.com/redisai/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> <ref target=\"https://www.djangoproject.com/\">https://www.djangoproject.com/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> <ref target=\"https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8\">https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> <ref target=\"https://www.wikiart.org/de\">https://www.wikiart.org/de</ref> und <ref target=\"https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data\">https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <ref target=\"https://vuejs.org/\">https://vuejs.org/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <ref target=\"https://vuetifyjs.com/en/\">https://vuetifyjs.com/en/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <ref target=\"https://visjs.org/\">https://visjs.org/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> <ref target=\"https://www.rijksmuseum.nl/en/\">https://www.rijksmuseum.nl/en/</ref>, <ref target=\"https://www.wikidata.org/\">https://www.wikidata.org/</ref>, <ref target=\"https://www.kenom.de/\">https://www.kenom.de/</ref>, <ref target=\"https://www.artigo.org/\">https://www.artigo.org/</ref> und <ref target=\"https://kulturerbe.niedersachsen.de/\">https://kulturerbe.niedersachsen.de/</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> <ref target=\"https://www.louvre.fr/en\">https://www.louvre.fr/en</ref> und <ref target=\"https://www.vam.ac.uk/\">https://www.vam.ac.uk/</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn12\" n=\"12\"> <ref target=\"https://cloud.google.com/vision\">https://cloud.google.com/vision</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn13\" n=\"13\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2btxt%3adeath+of+marat\">https://iart.vision/search?query=%2btxt%3adeath+of+marat</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn14\" n=\"14\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a\">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn15\" n=\"15\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0\">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn16\" n=\"16\"> <ref target=\"https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a673681d267163d84900c41c77ce951e2\">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a673681d267163d84900c41c77ce951e2</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note>\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">becker, matthias / bogner, martin / bross, fabian / bry, françois / campanella, caterina / commare, laura / cramerotti, silvia / jakob, katharina / josko, martin / kneißl, fabian / kohle, hubertus / krefeld, thomas / levushkina, elena / lücke, stephan / puglisi, alessandra / regner, anke / riepl, christian / schefels, clemens / schemainda, corina / schmidt, eva / schneider, stefanie / schön, gerhard / schulz, klaus / siglmüller, franz / steinmayr, bartholomäus / störkle, florian / teske, iris / wieser, christoph</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">artigo. social image tagging [dataset and images]</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5282/ubm/data.136\"> <hi rend=\"\">10.5282/ubm/data.136</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">crouse, david f.</hi> (2016): „on implementing 2d rectangular assignment algorithms“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ieee transactions on aerospace and electronic systems</hi> 52(4) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1109/taes.2016.140952\"> <hi rend=\"\">10.1109/taes.2016.140952</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">grill, jean-bastien / strub, florian / altché, florent / tallec, corentin / richemond, pierre h. / buchatskaya, elena / doersch, carl / pires, bernardo Ávila / guo, zhaohan daniel / azar, mohammad gheshlaghi / piot, bilal / kavukcuoglu, koray / munos, rémi / valko, michal</hi> (2020): „bootstrap your own latent. a new approach to self-supervised learning“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of advances in neural information processing systems</hi> 21271–21284.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ohrt, roberto / heil, axel / the warburg institute / haus der kulturen der welt</hi> (eds., 2020): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">aby warburg. bilderatlas mnemosyne. the original.</hi> berlin: hatje cantz.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">he, kaiming / zhang, xiangyu / ren, shaoqing / sun, jian</hi> (2016): „deep residual learning for image recognition“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition </hi>770–778.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kröber, cindy / münster, sander / messemer, heike</hi> (2020): „bildrepositorien und forschung mit digitalen bildern im bereich der kunstgeschichte“, in: schöch, christof (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dhd 2020. spielräume. digital humanities zwischen modellierung und interpretation. 7. jahrestagung des verbands digital humanities im deutschsprachigen raum</hi> 87–90 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.3666690\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.3666690</hi> </ref>.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lang, sabine / ommer, björn</hi> (2018): „attesting similarity. supporting the organization and study of art image collections with computer vision“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">digital scholarship in the humanities </hi>845–856.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mcinnes, leland / healy, john / melville, james</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">umap. uniform manifold approximation and projection for dimension reduction</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf\"> <hi rend=\"\">https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf</hi> </ref> [letzter zugriff 14. juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">offert, fabian / bell, peter / harlamov, oleg</hi> (2020): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">imgs.ai</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://imgs.ai/\"> <hi rend=\"\">https://imgs.ai/</hi> </ref> [letzter zugriff 14. juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">radford, alec / wook kim, jong / hallacy, chris / ramesh, aditya / goh, gabriel / agarwal, sandhini / sastry, girish / askell, amanda / mishkin, pamela/ clark, jack / krueger, gretchen / sutskever, ilya</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">learning transferable visual models from natural language supervision</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf\"> <hi rend=\"\">https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf</hi> </ref> [letzter zugriff 14. juli 2021].\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">rossetto, luca / giangreco, ivan / tanase, claudiu / schuldt, heiko</hi> (2016): „vitrivr. a flexible retrieval stack supporting multiple query modes for searching in multimedia collections“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">proceedings of the 24th acm international conference on multimedia </hi>1183–1186.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">van de waal, henri</hi> (1973–85): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">iconclass. an iconographic classification system. completed and edited by l. d. couprie with r. h. fuchs.</hi> amsterdam / oxford / new york: north-holland publishing company.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">virtanen, pauli / gommers, ralf / oliphant, travis e. / haberland, matt / reddy, tyler / cournapeau, david / burovski, evgeni / peterson, pearu / weckesser, warren / bright, jonathan / van der walt, stéfan j. / brett, matthew / wilson, joshua / millman, k. jarrod / mayorov, nikolay / nelson, andrew r. j. / jones, eric / kern, robert / larson, eric / carey, cj / polat, İlhan / feng, yu / moore, eric w. / vanderplas, jake / laxalde, denis / perktold, josef / cimrman, robert / henriksen, ian / quintero, e.a. / harris, charles r. / archibald, anne m. / ribeiro, antônio h. / pedregosa, fabian / van mulbregt, paul / scipy 1.0 contributors</hi> (2020): „scipy 1.0. fundamental algorithms for scientific computing in python“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nature methods</hi> 17(3): 261–272.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">warnke, martin / brink, claudia</hi> (eds., 2000): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">aby warburg. gesammelte schriften. der bilderatlas mnemosyne.</hi> ii(1), berlin: akademie verlag.\nurn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">wölfflin, heinrich</hi> (1915): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">kunstgeschichtliche grundbegriffe. das problem der stilentwicklung in der neueren kunst</hi>. münchen: bruckmann.'),('urn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:','urn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.1	p	Seit 2014 gibt das Institut für Dokumentologie und Editorik (IDE) die digitale Rezensionszeitschrift RIDE (A Review Journal for Digital Editions and Resources) heraus.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Mit derzeit (Stand Juli 2021) 70 Rezensionsartikeln zu digitalen wissenschaftlichen Editionen, Textsammlungen sowie Tools und Forschungsumgebungen ist es RIDE in den letzten sieben Jahren gelungen, Rezensionen verstärkt in den Digital Humanities zu verankern. Sowohl RIDE als auch die vom IDE herausgegebenen Kriterienkataloge für digitale Ressourcen wurden u.a. im Rahmen der DHd-Konferenzen kritisch diskutiert (Henny 2018, Neuber et al. 2018, Resch und Rastinger 2020), als Suchkriterium zum Auffinden digitaler Editionen angeführt (Franzini 2012) oder als Unterstützung bei der Korpuserstellung (Ruiz Fabio et al. 2017) und Verbesserung bestehender Applikationen verwendet (Virtueller Forschungsverbund Edirom 2021)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. Bei der DHd 2022 möchten wir mit einem Poster herausstellen, was es bedeutet, die Arbeit an einem digitalen Rezensionsjournal als “informationstechnologische Datenbankarbeit, als Aushandlung von Metadatenstandards, als digitalen Sammlungsaufbau, als Korpuskuratierung und als FAIRes Forschungsdatenmanagement zu begreifen” (Call for Papers).\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.2	p	Das IDE zeichnet für die digitale Infrastruktur und den Publikationsworkflow von RIDE selbst verantwortlich. Die Publikationsinfrastruktur besteht aus einem Zusammenspiel von eXist-db und Wordpress. Von Beginn an wurden die Rezensionen in XML/TEI codiert, als HTML und PDF publiziert und auch die zugrundeliegenden TEI-Versionen auf GitHub zum Download angeboten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Begleitend zu den Rezensionstexten werden in RIDE außerdem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Factsheets</hi> veröffentlicht, die auf der Grundlage eines ausgefüllten Fragebogens für jede rezensierte Ressource erstellt werden und wesentliche Informationen in strukturierter Form enthalten. So wird es möglich, vergleichbare Auswertungen über alle Rezensionen hinweg vorzunehmen, die auf der RIDE-Webseite in Form von Diagrammen veröffentlicht werden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.3	p	Seit etwa 2019 wurde der Workflow von RIDE mit Blick auf technologisch nachhaltige und standardisierte Lösungen sowie die Umsetzung der FAIR-Prinzipien überarbeitet und neu konsolidiert. Die Grundlage dafür bildete die Erstellung eines neuen TEI-Schemas in ODD (“One Document Does it all”)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" />. Die Erfahrungen der ersten fünf Jahre haben durch die Rezensionspraxis und Bandbreite der Beiträge gezeigt, in welchen Bereichen das Datenschema enger gefasst und wo es noch erweitert werden musste. Das neue RIDE-Schema orientiert sich so weit wie möglich am Schema des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journals of the Text Encoding Initiative</hi> (jTEI).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Auch die Abbildung der analytisch komplexen Fragebögen, einem Alleinstellungsmerkmal RIDEs gegenüber anderen Zeitschriften, wurden in das Schema integriert. Neue Elemente des RIDE-Datenmodells sind u.a. die detaillierte Sichtbarmachung der an der Publikation beteiligten Personen und ihrer Rollen, unter Einbeziehung von Normdaten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Die bisher erschienenen Bände wurden bereits dem neuen Schema entsprechend konvertiert.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.4	p	RIDE ist eine von vielen digitalen Open Access-Zeitschriften in den DH, darunter beispielsweise die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</hi> (ZfDG), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> (DHQ) oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of the TEI</hi> (jTEI), die Datensätze ihrer Beiträge veröffentlichen. Im Gegensatz zu den genannten Zeitschriften stellt RIDE aber nicht nur singuläre Daten (d.h. XML/TEI-Files), sondern auch den gesamten Datenbestand in zitierfähiger, nachhaltiger und (nach-)nutzerfreundlicher Form unter CC BY Lizenz auf GitHub und Zenodo (mit DOI, in verschiedenen Versionen) zur Verfügung (Institut für Dokumentologie und Editorik 2021). Die Metadaten der Beiträge werden über eine OAI-Schnittstelle ausgeliefert, die bereits von der Deutschen Nationalbibliothek genutzt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> Darüber hinaus ist ein Großteil der Skripte, die zur Generierung der digitalen Rezensionen verwendet werden, ebenfalls öffentlich verfügbar.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> Damit ist RIDE nicht nur Open Access, sondern auch FAIR.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.5	p	Das Poster wird die technischen Grundlagen RIDEs illustrieren und damit einen Blick “hinter die Kulissen” gewähren. Neben einer Beschreibung des derzeitigen Workflows soll der Beitrag demonstrieren, dass die strukturelle und semantische Codierung der Inhalte sowie die Begleitung der Rezensionen durch Kriterien und Fragebögen dazu führen, dass RIDE neben dem Angebot von Texten auch vermehrt datengestützte Zugänge bietet. Dies verstärkt den Blick auf die Gesamtheit der Rezensionen und die rezensierten Gegenstände und fördert rezensionsübergreifende Analysen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> Damit verändert sich die Kultur des digitalen Rezensierens und die herausgeberische Arbeit wird vermehrt zur informationstechnologischen Gedächtnisarbeit.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://ride.i-d-e.de\">https://ride.i-d-e.de</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Siehe das Label “ride.a.12.4” in den Issues zur WeGA-WebApp: <ref target=\"https://web.archive.org/web/20210706124100/https://github.com/Edirom/WeGA-WebApp/labels/ride.a.12.4\">https://web.archive.org/web/20210706124100/https://github.com/Edirom/WeGA-WebApp/labels/ride.a.12.4</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride\">https://github.com/i-d-e/ride</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Siehe <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/charts-scholarly-editions/\"> <hi rend=\"\">https://ride.i-d-e.de/data/charts-scholarly-editions/</hi> </ref> für die Diagramme zu wissenschaftlichen Editionen und <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/charts-text-collections/\"> <hi rend=\"\">https://ride.i-d-e.de/data/charts-text-collections/</hi> </ref> zu Textsammlungen. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Siehe <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride/tree/master/schema\"> <hi rend=\"\">https://github.com/i-d-e/ride/tree/master/schema</hi> </ref>; zu ODD vgl. <ref target=\"https://wiki.tei-c.org/index.php/ODD\"> <hi rend=\"\">https://wiki.tei-c.org/index.php/ODD</hi> </ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> <ref target=\"https://tei-c.org/guidelines/customization/jtei/\">https://tei-c.org/guidelines/customization/jtei/</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Während das ODD-Schema bisher als technisches Schema im Einsatz ist, soll es als menschenlesbare Dokumentation des Datenmodells zukünftig ermöglichen, dass AutorInnen Einreichungen direkt in XML/TEI umsetzen.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/\">https://ride.i-d-e.de/data/</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <hi rend=\"author-a-4z69zz80zz78zz88zuz122zyz67z7z90zz66z3lz83zz90z\" xml:space=\"preserve\">Die Skripte sind unter einer GNU General Public License auf GitHub veröffentlicht und können nachgenutzt werden: </hi> <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride-scripts\">https://github.com/i-d-e/ride-scripts</ref> <hi rend=\"author-a-4z69zz80zz78zz88zuz122zyz67z7z90zz66z3lz83zz90z\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> Wie sie z.B. von RIDE selbst in Form der Diagramme angeboten werden oder von Resch et al. (2020) als externe Nutzerinnen durchgeführt wurden.</note>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ACH / ADHO</hi> (ed.) (2007-2021): Digital Humanities Quarterly (DHQ). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Franzini, Greta</hi> (2021): “Catalogue of Digital Editions.” Version 4.0.0. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dig-ed-cat.acdh.oeaw.ac.at\"> <hi rend=\"\">https://dig-ed-cat.acdh.oeaw.ac.at</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Henny, Ulrike</hi> (2018): “Reviewing von digitalen Editionen im Kontext der Evaluation digitaler Forschungsergebnisse”, in: Kamzelak, Roland S. / Steyer, Timo (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Metamorphose: Digital Humanities und Editionswissenschaft</hi>. (= Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 2). DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb002_006\"> <hi rend=\"\">10.17175/sb002_006</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Institut für Dokumentologie und Editorik</hi> (ed.) (2021): “Datasets of RIDE (A Review journal for digital editions and resources).” Version 2.1.0. GitHub.com. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/i-d-e/ride\">https://github.com/i-d-e/ride</ref>. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.5081646\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.5081646</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">MWW / DHd</hi> (ed.) (2016-2021): Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften (ZfdG). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://zfdg.de/\">https://zfdg.de/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neuber, Frederike / Henny-Krahmer, Ulrike / Sahle, Patrick / Fischer, Franz</hi> (2018): “Alles ist im Fluss – Ressourcen und Rezensionen in den Digital Humanities”, Panelorganisation bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd2018</hi>, 28. Februar 2018, Köln. Invited Speakers: Rüdiger Hohls, Anne Baillot, Christof Schöch, Jürgen Hermes. Zenodo. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4622507\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4622507</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Resch, Claudia / Rastinger, Nina</hi> (2020): “Digitale Editionen im Spannungsfeld zwischen Formalisierung und Interpretation: Rezensionen der Online-Zeitschrift RIDE als Gradmesser für die Zukunft”, in: Schöch, Christoph / Helling Patrick (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2020. Konferenzabstracts.</hi> Zenodo. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4621960\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4621960</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ruiz Fabo, Pablo / Bermúdez Sabel, Helena / Martínez Cantón, Clara / Calvo Tello, José (</hi>2017): “Diachronic Spanish Sonnet Corpus (DISCO).” Madrid: UNED. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/pruizf/disco\"> <hi rend=\"\">https://github.com/pruizf/disco</hi> </ref>. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.3841583\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.3841583</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Text Encoding Initiative Consortium</hi> (ed.) (2011-2021): Journal of the Text Encoding Initiative (jTEI). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://journals.openedition.org/jtei/\">https://journals.openedition.org/jtei/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Virtueller Forschungsverbund Edirom</hi> (2021): “WeGa-WebApp.” Version 4.3.0. GitHub.com. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/Edirom/WeGA-WebApp\"> <hi rend=\"\">https://github.com/Edirom/WeGA-WebApp</hi> </ref>. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4487114\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4487114</hi> </ref>','urn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.1	p	seit 2014 gibt das institut für dokumentologie und editorik (ide) die digitale rezensionszeitschrift ride (a review journal for digital editions and resources) heraus.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> mit derzeit (stand juli 2021) 70 rezensionsartikeln zu digitalen wissenschaftlichen editionen, textsammlungen sowie tools und forschungsumgebungen ist es ride in den letzten sieben jahren gelungen, rezensionen verstärkt in den digital humanities zu verankern. sowohl ride als auch die vom ide herausgegebenen kriterienkataloge für digitale ressourcen wurden u.a. im rahmen der dhd-konferenzen kritisch diskutiert (henny 2018, neuber et al. 2018, resch und rastinger 2020), als suchkriterium zum auffinden digitaler editionen angeführt (franzini 2012) oder als unterstützung bei der korpuserstellung (ruiz fabio et al. 2017) und verbesserung bestehender applikationen verwendet (virtueller forschungsverbund edirom 2021)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. bei der dhd 2022 möchten wir mit einem poster herausstellen, was es bedeutet, die arbeit an einem digitalen rezensionsjournal als “informationstechnologische datenbankarbeit, als aushandlung von metadatenstandards, als digitalen sammlungsaufbau, als korpuskuratierung und als faires forschungsdatenmanagement zu begreifen” (call for papers).\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.2	p	das ide zeichnet für die digitale infrastruktur und den publikationsworkflow von ride selbst verantwortlich. die publikationsinfrastruktur besteht aus einem zusammenspiel von exist-db und wordpress. von beginn an wurden die rezensionen in xml/tei codiert, als html und pdf publiziert und auch die zugrundeliegenden tei-versionen auf github zum download angeboten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> begleitend zu den rezensionstexten werden in ride außerdem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">factsheets</hi> veröffentlicht, die auf der grundlage eines ausgefüllten fragebogens für jede rezensierte ressource erstellt werden und wesentliche informationen in strukturierter form enthalten. so wird es möglich, vergleichbare auswertungen über alle rezensionen hinweg vorzunehmen, die auf der ride-webseite in form von diagrammen veröffentlicht werden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.3	p	seit etwa 2019 wurde der workflow von ride mit blick auf technologisch nachhaltige und standardisierte lösungen sowie die umsetzung der fair-prinzipien überarbeitet und neu konsolidiert. die grundlage dafür bildete die erstellung eines neuen tei-schemas in odd (“one document does it all”)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" />. die erfahrungen der ersten fünf jahre haben durch die rezensionspraxis und bandbreite der beiträge gezeigt, in welchen bereichen das datenschema enger gefasst und wo es noch erweitert werden musste. das neue ride-schema orientiert sich so weit wie möglich am schema des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journals of the text encoding initiative</hi> (jtei).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> auch die abbildung der analytisch komplexen fragebögen, einem alleinstellungsmerkmal rides gegenüber anderen zeitschriften, wurden in das schema integriert. neue elemente des ride-datenmodells sind u.a. die detaillierte sichtbarmachung der an der publikation beteiligten personen und ihrer rollen, unter einbeziehung von normdaten.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> die bisher erschienenen bände wurden bereits dem neuen schema entsprechend konvertiert.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.4	p	ride ist eine von vielen digitalen open access-zeitschriften in den dh, darunter beispielsweise die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zeitschrift für digitale geisteswissenschaften</hi> (zfdg), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities quarterly</hi> (dhq) oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of the tei</hi> (jtei), die datensätze ihrer beiträge veröffentlichen. im gegensatz zu den genannten zeitschriften stellt ride aber nicht nur singuläre daten (d.h. xml/tei-files), sondern auch den gesamten datenbestand in zitierfähiger, nachhaltiger und (nach-)nutzerfreundlicher form unter cc by lizenz auf github und zenodo (mit doi, in verschiedenen versionen) zur verfügung (institut für dokumentologie und editorik 2021). die metadaten der beiträge werden über eine oai-schnittstelle ausgeliefert, die bereits von der deutschen nationalbibliothek genutzt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> darüber hinaus ist ein großteil der skripte, die zur generierung der digitalen rezensionen verwendet werden, ebenfalls öffentlich verfügbar.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> damit ist ride nicht nur open access, sondern auch fair.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:1.5	p	das poster wird die technischen grundlagen rides illustrieren und damit einen blick “hinter die kulissen” gewähren. neben einer beschreibung des derzeitigen workflows soll der beitrag demonstrieren, dass die strukturelle und semantische codierung der inhalte sowie die begleitung der rezensionen durch kriterien und fragebögen dazu führen, dass ride neben dem angebot von texten auch vermehrt datengestützte zugänge bietet. dies verstärkt den blick auf die gesamtheit der rezensionen und die rezensierten gegenstände und fördert rezensionsübergreifende analysen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> damit verändert sich die kultur des digitalen rezensierens und die herausgeberische arbeit wird vermehrt zur informationstechnologischen gedächtnisarbeit.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://ride.i-d-e.de\">https://ride.i-d-e.de</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> siehe das label “ride.a.12.4” in den issues zur wega-webapp: <ref target=\"https://web.archive.org/web/20210706124100/https://github.com/edirom/wega-webapp/labels/ride.a.12.4\">https://web.archive.org/web/20210706124100/https://github.com/edirom/wega-webapp/labels/ride.a.12.4</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride\">https://github.com/i-d-e/ride</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> siehe <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/charts-scholarly-editions/\"> <hi rend=\"\">https://ride.i-d-e.de/data/charts-scholarly-editions/</hi> </ref> für die diagramme zu wissenschaftlichen editionen und <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/charts-text-collections/\"> <hi rend=\"\">https://ride.i-d-e.de/data/charts-text-collections/</hi> </ref> zu textsammlungen. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> siehe <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride/tree/master/schema\"> <hi rend=\"\">https://github.com/i-d-e/ride/tree/master/schema</hi> </ref>; zu odd vgl. <ref target=\"https://wiki.tei-c.org/index.php/odd\"> <hi rend=\"\">https://wiki.tei-c.org/index.php/odd</hi> </ref>. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> <ref target=\"https://tei-c.org/guidelines/customization/jtei/\">https://tei-c.org/guidelines/customization/jtei/</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> während das odd-schema bisher als technisches schema im einsatz ist, soll es als menschenlesbare dokumentation des datenmodells zukünftig ermöglichen, dass autorinnen einreichungen direkt in xml/tei umsetzen.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <ref target=\"https://ride.i-d-e.de/data/\">https://ride.i-d-e.de/data/</ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <hi rend=\"author-a-4z69zz80zz78zz88zuz122zyz67z7z90zz66z3lz83zz90z\" xml:space=\"preserve\">die skripte sind unter einer gnu general public license auf github veröffentlicht und können nachgenutzt werden: </hi> <ref target=\"https://github.com/i-d-e/ride-scripts\">https://github.com/i-d-e/ride-scripts</ref> <hi rend=\"author-a-4z69zz80zz78zz88zuz122zyz67z7z90zz66z3lz83zz90z\">.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> wie sie z.b. von ride selbst in form der diagramme angeboten werden oder von resch et al. (2020) als externe nutzerinnen durchgeführt wurden.</note>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ach / adho</hi> (ed.) (2007-2021): digital humanities quarterly (dhq). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">franzini, greta</hi> (2021): “catalogue of digital editions.” version 4.0.0. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dig-ed-cat.acdh.oeaw.ac.at\"> <hi rend=\"\">https://dig-ed-cat.acdh.oeaw.ac.at</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">henny, ulrike</hi> (2018): “reviewing von digitalen editionen im kontext der evaluation digitaler forschungsergebnisse”, in: kamzelak, roland s. / steyer, timo (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digitale metamorphose: digital humanities und editionswissenschaft</hi>. (= sonderband der zeitschrift für digitale geisteswissenschaften, 2). doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb002_006\"> <hi rend=\"\">10.17175/sb002_006</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">institut für dokumentologie und editorik</hi> (ed.) (2021): “datasets of ride (a review journal for digital editions and resources).” version 2.1.0. github.com. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/i-d-e/ride\">https://github.com/i-d-e/ride</ref>. doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.5081646\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.5081646</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mww / dhd</hi> (ed.) (2016-2021): zeitschrift für digitale geisteswissenschaften (zfdg). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://zfdg.de/\">https://zfdg.de/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">neuber, frederike / henny-krahmer, ulrike / sahle, patrick / fischer, franz</hi> (2018): “alles ist im fluss – ressourcen und rezensionen in den digital humanities”, panelorganisation bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dhd2018</hi>, 28. februar 2018, köln. invited speakers: rüdiger hohls, anne baillot, christof schöch, jürgen hermes. zenodo. doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4622507\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4622507</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">resch, claudia / rastinger, nina</hi> (2020): “digitale editionen im spannungsfeld zwischen formalisierung und interpretation: rezensionen der online-zeitschrift ride als gradmesser für die zukunft”, in: schöch, christoph / helling patrick (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dhd 2020. konferenzabstracts.</hi> zenodo. doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4621960\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4621960</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ruiz fabo, pablo / bermúdez sabel, helena / martínez cantón, clara / calvo tello, josé (</hi>2017): “diachronic spanish sonnet corpus (disco).” madrid: uned. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/pruizf/disco\"> <hi rend=\"\">https://github.com/pruizf/disco</hi> </ref>. doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.3841583\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.3841583</hi> </ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">text encoding initiative consortium</hi> (ed.) (2011-2021): journal of the text encoding initiative (jtei). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://journals.openedition.org/jtei/\">https://journals.openedition.org/jtei/</ref>\nurn:cts:dhd:2022.scholger_martina_informationstechnologische_gedaechtnisarbeit:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">virtueller forschungsverbund edirom</hi> (2021): “wega-webapp.” version 4.3.0. github.com. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/edirom/wega-webapp\"> <hi rend=\"\">https://github.com/edirom/wega-webapp</hi> </ref>. doi: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4487114\"> <hi rend=\"\">10.5281/zenodo.4487114</hi> </ref>'),('urn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:','urn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.1	p	Insbesondere im Bereich der Digital Humanities (DH) gilt der offene Zugang zu Wissen und den Ergebnissen wissenschaftlicher Forschung als Selbstverständlichkeit (vgl. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://openaccess.mpg.de/Berliner-Erklaerung\">Berliner Erklärung</ref>) und aufgrund der Vorgaben nationaler und europäischer Förderprogramme geradezu als Notwendigkeit (vgl. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dfg.de/foerderung/programme/infrastruktur/lis/open_access/\">DFG</ref>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.fwf.ac.at/de/forschungsfoerderung/open-access-policy\">FWF</ref>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://ec.europa.eu/info/research-and-innovation/strategy/strategy-2020-2024/our-digital-future/open-science/open-access_en#eu-support-for-open-access\">EU</ref>). Der Gedanke der Öffnung von Daten und Ergebnissen umfasst aber nicht nur das Ideal der Ermöglichung eines demokratischen Zugangs zu Forschungsergebnissen, sondern auch einen behutsamen und verantwortungsvollen Umgang mit den beforschten Quellen – besonders dann, wenn es sich dabei um lebende Menschen und deren Zeugnisse handelt. Vertraulichkeit und Datenschutz sind ethische Grundanforderungen für die Verarbeitung personenbezogener (Forschungs-)Daten.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.2	p	Aus diesem Grund müssen sich Forscher*innen notwendigerweise mit komplexen Rechtsgrundlagen und ethischen Herausforderungen auseinandersetzen, wenn sie Daten über/von Menschen speichern, verwenden, verarbeiten, veröffentlichen und langzeitarchivieren wollen: Zunächst unüberwindbar scheint die Divergenz zwischen dem skizzierten Offenheitsparadigma und den rechtlichen Vorgaben sowie den wissenschaftsethischen Erfordernissen. Seit dem Inkrafttreten der EU-Datenschutzgrundverordnung (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/ALL/?uri=celex%3A32016R0679\">DS-GVO</ref>) gibt es einen europaweit anwendbaren, verbindlichen Rechtsrahmen für die Verarbeitung personenbezogener Daten, dessen Berücksichtigung unerlässlich für wissenschaftliche Tätigkeiten ist. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Wie eng dabei Ethik und Recht miteinander verwoben sind, zeigt sich etwa auch daran, dass jene Gruppen, die sich im Rahmen der großen europäischen DH-Forschungsinfrastrukturkonsortien <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dariah.eu\">DARIAH-EU</ref> und <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.clarin.eu/\">CLARIN-ERIC</ref> Rechtsfragen widmen, die Frage nach ethischen Dimensionen in ihr Programm (und ihre Bezeichnungen) aufgenommen haben: das <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.clarin.eu/governance/legal-issues-committee\">CLARIN-ERIC Legal and Ethical Issues Committee (CLIC)</ref> und die <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://eldah.hypotheses.org/).\">DARIAH-EU Arbeitsgruppe Ethics and Legality in Digital Arts and Humanities (ELDAH)</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.3	p	Der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://consent.dariah.eu/\">Consent Form Wizard</ref> (https://consent.dariah.eu/) wurde von der DARIAH-EU Arbeitsgruppe ELDAH als Kooperationsprojekt von Jurist*innen, Entwickler*innen und Wissenschaftler*innen entwickelt. Dieses Werkzeug ermöglicht es, nach der Beantwortung einer Reihe einfacher Fragen eine standardisierte Einwilligungserklärung zu erstellen, die für das Einholen der Einwilligung von Studienteilnehmer*innen, Benutzer*innen, Veranstaltungs- oder Umfrageteilnehmer*innen etc. im Kontext wissenschaftlicher Datenerhebungen und -verarbeitungen verwendet werden kann. Die so generierten Einwilligungserklärungen berücksichtigen die durch die DS-GVO geschaffenen Rahmenbedingungen und Verpflichtungen, aber auch die darin für Forschungs- und Archivierungskontexte definierten Ausnahmen (Kamocki, Ketzan, Wildgans 2018; Bergauer / Jahnel 2017). Sie können daher von der gesamten europäischen DH-Community - und auch in internationalen Kontexten, in denen sich die Verantwortlichen aus wissenschaftsethischen Gründen freiwillig den strengen europäischen Datenschutzvorschriften unterwerfen - verwendet werden. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Die zum gegenwärtigen Zeitpunkt konzipierten Anwendungsszenarien des Consent Form Wizards reichen, basierend auf den Befragungen von TeilnehmerInnen mehrerer internationaler DH-Veranstaltungen und themenspezifischer Workshops, von Zustimmungserklärungen für die Datenverarbeitung im Rahmen der Veranstaltungsorganisation über Ton- und Videoaufzeichnungen, das Betreiben von Mailinglisten und Newsletters bis hin zur Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen von Umfragen und Interviews in der Forschungspraxis.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.4	p	Das englischsprachige Werkzeug ist auch als Quellcode auf <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/acdh-oeaw/dariah_eldah_cfw\">GitHub</ref> frei verfügbar und wird gerade in mehrere Sprachen übersetzt: Die deutschen, kroatischen und französischen Übersetzungen sind bereits fertiggestellt. Außerdem wurden und werden eine Reihe von Disseminations-Workshops abgehalten und in Kooperation mit der Universität Jena im Rahmen der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.gw.uni-jena.de/fakult%C3%A4t/juniorprofessur+f%C3%BCr+digital+humanities+(bild_objekt)/projekt+digital4humanities\">Digital4Humanities Reihe</ref> Tutorial Videos in deutscher und englischer Sprache produziert, die wie das Werkzeug zum Zeitpunkt der Konferenz auf mehreren Kanälen frei verfügbar sein werden und in die Materie der Datenschutzgrundverordnung und die Anwendung des Consent Form Wizards einführen. Diese Videos sind auch auf Youtube verfügbar und werden Teil eines auf der OER Plattform <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://campus.dariah.eu/\">DARIAHcampus</ref> veröffentlichten Moduls sein.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.5	p	Mittels des Posters bei der DHd2022 wollen wir den Consent Form Wizard der breiteren deutschsprachigen DH-Community jenseits von CLARIN-ERIC und DARIAH-EU vorstellen und Erfahrungsberichte weitergeben. Vor allem wollen wir zur Benutzung dieses Werkzeugs in der Praxis einladen und mögliche Erweiterungen - sei es durch weitere Übersetzungen, sei es durch die Umsetzung weiterer Anwendungsszenarien - mit den Teilnehmer*innen der Konferenz diskutieren.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bergauer, Christian / Jahnel, Dietmar</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das neue Datenschutzrecht DSG-VO und DSG 2018</hi>. Jan Sramek Verlag KG.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Europäisches Parlament</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verordnung (EU) 2016/679 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 27. April 2016 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung der Richtlinie 95/46/EG</hi> (Datenschutz-Grundverordnung). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/ALL/?uri=celex:32016R0679.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kamocki, Pawel / Erik Ketzan / Julia Wildgans</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Language Resources and Research Under the General Data Protection Regulation</hi>. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:mh39-97562.','urn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.1	p	insbesondere im bereich der digital humanities (dh) gilt der offene zugang zu wissen und den ergebnissen wissenschaftlicher forschung als selbstverständlichkeit (vgl. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://openaccess.mpg.de/berliner-erklaerung\">berliner erklärung</ref>) und aufgrund der vorgaben nationaler und europäischer förderprogramme geradezu als notwendigkeit (vgl. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.dfg.de/foerderung/programme/infrastruktur/lis/open_access/\">dfg</ref>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.fwf.ac.at/de/forschungsfoerderung/open-access-policy\">fwf</ref>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://ec.europa.eu/info/research-and-innovation/strategy/strategy-2020-2024/our-digital-future/open-science/open-access_en#eu-support-for-open-access\">eu</ref>). der gedanke der Öffnung von daten und ergebnissen umfasst aber nicht nur das ideal der ermöglichung eines demokratischen zugangs zu forschungsergebnissen, sondern auch einen behutsamen und verantwortungsvollen umgang mit den beforschten quellen – besonders dann, wenn es sich dabei um lebende menschen und deren zeugnisse handelt. vertraulichkeit und datenschutz sind ethische grundanforderungen für die verarbeitung personenbezogener (forschungs-)daten.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.2	p	aus diesem grund müssen sich forscher*innen notwendigerweise mit komplexen rechtsgrundlagen und ethischen herausforderungen auseinandersetzen, wenn sie daten über/von menschen speichern, verwenden, verarbeiten, veröffentlichen und langzeitarchivieren wollen: zunächst unüberwindbar scheint die divergenz zwischen dem skizzierten offenheitsparadigma und den rechtlichen vorgaben sowie den wissenschaftsethischen erfordernissen. seit dem inkrafttreten der eu-datenschutzgrundverordnung (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://eur-lex.europa.eu/legal-content/de/all/?uri=celex%3a32016r0679\">ds-gvo</ref>) gibt es einen europaweit anwendbaren, verbindlichen rechtsrahmen für die verarbeitung personenbezogener daten, dessen berücksichtigung unerlässlich für wissenschaftliche tätigkeiten ist. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />wie eng dabei ethik und recht miteinander verwoben sind, zeigt sich etwa auch daran, dass jene gruppen, die sich im rahmen der großen europäischen dh-forschungsinfrastrukturkonsortien <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dariah.eu\">dariah-eu</ref> und <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.clarin.eu/\">clarin-eric</ref> rechtsfragen widmen, die frage nach ethischen dimensionen in ihr programm (und ihre bezeichnungen) aufgenommen haben: das <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.clarin.eu/governance/legal-issues-committee\">clarin-eric legal and ethical issues committee (clic)</ref> und die <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://eldah.hypotheses.org/).\">dariah-eu arbeitsgruppe ethics and legality in digital arts and humanities (eldah)</ref>.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.3	p	der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://consent.dariah.eu/\">consent form wizard</ref> (https://consent.dariah.eu/) wurde von der dariah-eu arbeitsgruppe eldah als kooperationsprojekt von jurist*innen, entwickler*innen und wissenschaftler*innen entwickelt. dieses werkzeug ermöglicht es, nach der beantwortung einer reihe einfacher fragen eine standardisierte einwilligungserklärung zu erstellen, die für das einholen der einwilligung von studienteilnehmer*innen, benutzer*innen, veranstaltungs- oder umfrageteilnehmer*innen etc. im kontext wissenschaftlicher datenerhebungen und -verarbeitungen verwendet werden kann. die so generierten einwilligungserklärungen berücksichtigen die durch die ds-gvo geschaffenen rahmenbedingungen und verpflichtungen, aber auch die darin für forschungs- und archivierungskontexte definierten ausnahmen (kamocki, ketzan, wildgans 2018; bergauer / jahnel 2017). sie können daher von der gesamten europäischen dh-community - und auch in internationalen kontexten, in denen sich die verantwortlichen aus wissenschaftsethischen gründen freiwillig den strengen europäischen datenschutzvorschriften unterwerfen - verwendet werden. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />die zum gegenwärtigen zeitpunkt konzipierten anwendungsszenarien des consent form wizards reichen, basierend auf den befragungen von teilnehmerinnen mehrerer internationaler dh-veranstaltungen und themenspezifischer workshops, von zustimmungserklärungen für die datenverarbeitung im rahmen der veranstaltungsorganisation über ton- und videoaufzeichnungen, das betreiben von mailinglisten und newsletters bis hin zur verarbeitung personenbezogener daten im rahmen von umfragen und interviews in der forschungspraxis.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.4	p	das englischsprachige werkzeug ist auch als quellcode auf <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/acdh-oeaw/dariah_eldah_cfw\">github</ref> frei verfügbar und wird gerade in mehrere sprachen übersetzt: die deutschen, kroatischen und französischen Übersetzungen sind bereits fertiggestellt. außerdem wurden und werden eine reihe von disseminations-workshops abgehalten und in kooperation mit der universität jena im rahmen der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.gw.uni-jena.de/fakult%c3%a4t/juniorprofessur+f%c3%bcr+digital+humanities+(bild_objekt)/projekt+digital4humanities\">digital4humanities reihe</ref> tutorial videos in deutscher und englischer sprache produziert, die wie das werkzeug zum zeitpunkt der konferenz auf mehreren kanälen frei verfügbar sein werden und in die materie der datenschutzgrundverordnung und die anwendung des consent form wizards einführen. diese videos sind auch auf youtube verfügbar und werden teil eines auf der oer plattform <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://campus.dariah.eu/\">dariahcampus</ref> veröffentlichten moduls sein.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:1.5	p	mittels des posters bei der dhd2022 wollen wir den consent form wizard der breiteren deutschsprachigen dh-community jenseits von clarin-eric und dariah-eu vorstellen und erfahrungsberichte weitergeben. vor allem wollen wir zur benutzung dieses werkzeugs in der praxis einladen und mögliche erweiterungen - sei es durch weitere Übersetzungen, sei es durch die umsetzung weiterer anwendungsszenarien - mit den teilnehmer*innen der konferenz diskutieren.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bergauer, christian / jahnel, dietmar</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">das neue datenschutzrecht dsg-vo und dsg 2018</hi>. jan sramek verlag kg.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">europäisches parlament</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verordnung (eu) 2016/679 des europäischen parlaments und des rates vom 27. april 2016 zum schutz natürlicher personen bei der verarbeitung personenbezogener daten, zum freien datenverkehr und zur aufhebung der richtlinie 95/46/eg</hi> (datenschutz-grundverordnung). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/de/all/?uri=celex:32016r0679.\nurn:cts:dhd:2022.scholger_walter_datenschutz_in_der_wissenschaftlichen_praxis:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kamocki, pawel / erik ketzan / julia wildgans</hi> (2018): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">language resources and research under the general data protection regulation</hi>. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:mh39-97562.'),('urn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:','urn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.1	p	Dieser CATMA-6-Workshop richtet sich an fortgeschrittene CATMA User*innen mit Vorkenntnissen in digitaler Annotation, die im Rahmen der eigenen Arbeit oder von Forschungsprojekten mit größeren Mengen von Annotationsdaten operieren (wollen). Im Zentrum steht die Weiterverarbeitung und Analyse von Annotationsdaten. Wie greife ich über Git auf meine CATMA-Annotationsdaten zu? Wie erstelle ich individuelle, interaktive Visualisierungen meiner Annotationsdaten? Wie berechne ich die Übereinstimmung zwischen mehreren Annotator*innen? Diese und ähnliche Fragen werden während des Workshops beantwortet.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.2	p	CATMA (Gius et al. 2021) ist eine webbasierte, kollaborative Textannotations- und Analyse-Plattform, die seit 2008 an der Universität Hamburg und im Rahmen des DFG-geförderten Projektes forTEXT seit 2020 an der Technischen Universität Darmstadt entwickelt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Hauptzielgruppe sind traditionell-analog arbeitende Geisteswissenschaftler*innen, die über eine intuitiv bedienbare GUI Texte annotieren und analysieren können. Mit dem Release von CATMA 6 im Jahr 2019 wurde für die Plattform ein auf Git basierendes Backend eingeführt. Für zahlreiche Projekte, die bereits auf sehr fortgeschrittenem Niveau CATMA nutzen, und Interessierte aus der Digital-Humanities-Community mit Erfahrung in der Nutzung von Git und Grundkenntnissen in Python eröffnet sich dadurch eine Reihe neuer Funktionen, die es in bisherigen CATMA-Versionen nicht gab. Einige dieser Funktionen werden im Laufe dieses Ganztagesworkshops vorgestellt und vermittelt.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.3	p	Der Workshop bietet:\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.4.1	p	Eine der wichtigsten Neuerungen von CATMA 6 gegenüber früheren Versionen ist die Umstellung auf eine projektzentrierte Nutzungsarchitektur. Am Beginn der Arbeit mit CATMA steht das Anlegen eines Projektes mit beliebig vielen Dokumenten, die analysiert werden sollen, und beliebig vielen Team-Mitgliedern, die daran arbeiten wollen. Zur Annotation können eigene Taxonomien entworfen oder auf der Plattform <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.fortext.net\"> <hi rend=\"underline\">fortext.net</hi> </ref> bereitgestellte Ressourcen genutzt werden. Die Annotationskategorien können frei gestaltet werden und jede Passage im Text kann frei damit annotiert werden. Einzelne und Merfachannotationen, einander überlagernde oder überlappende Annotationen oder sogar widersprüchliche Annotationen – in CATMA ist durch die Speicherung der Daten als Standoff-Markup vieles möglich. Eine weitere Neuerung im Funktionsumfang ist die Möglichkeit, Textstellen und Annotationen zu kommentieren. Offene Fragen, nicht zu Ende gedachte Interpretationsansätze oder auch der Austausch mit den anderen Team-Mitgliedern können über die Kommentarfunktion in den Annotationsprozess integriert werden. Sowohl Annotationen als auch Kommentare können über die Analyse-Funktionen von CATMA durchsucht, in tabellarische Form gebracht oder visualisiert werden. Der Umfang dessen, was über die CATMA-GUI umgesetzt werden kann, ist also recht groß. Und doch macht die Einführung des auf Git basierenden Backends das Tool für die Digital-Humanities-Community erst richtig interessant. Der undogmatische Zugang, der bisher nur zu Annotationen und Annotationstaxonomien ermöglicht wurde, erstreckt sich nun bis zu den Annotationsdaten und der Weiterverarbeitung derselben (siehe Abbildung 1). Dieser neue Teil des CATMA-Workflows wird in diesem Workshop vermittelt werden.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.1	p	Niedrigschwelligkeit und Nähe zu traditionell-analogen Methoden der Geisteswissenschaften sind nach wie vor wichtige Grundsätze, die in CATMA implementiert sind. Doch mit zunehmender Verbreitung des Tools in den digitalen Geisteswissenschaften sind neben der Möglichkeit zu hermeneutisch-vielfältiger Textanalyse auch die Einhaltung von Best Practices und Standards, die innerhalb der Digital-Humanities-Community entwickelt wurden, von Bedeutung. Eine Verschmelzung von CATMA und Git zu “GitMA” ermöglicht beides. Dabei bleibt der Annotationsprozess selbst völlig frei gestaltbar. Die resultierenden Daten aber können zum Beispiel nach der Übereinstimmung der Annotierenden untereinander ausgewertet werden. Es ist möglich eine der Annotationen als ‘Silver Annotation’ festzulegen und die anderen daran zu messen. Das festgestellte Disagreement kann zur Grundlage eines Disagreement-Tagsets werden, das über das Backend auch wieder ins Frontend der CATMA-GUI zurückgespielt werden kann (siehe Abb. 1). Dasselbe gilt für die nicht übereinstimmend annotierten Passagen, welche wiederum selbst durch Annotationen dargestellt/hervorgehoben werden können. So ergibt sich ein harmonischer Workflow vom Frontend zum Backend und zurück, der in Zukunft auch die Erstellung von Goldannotationen unterstützen wird.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.2	p	Die GitMA-Funktionalitäten werden im Rahmen dieses Workshops erstmals einem Fachpublikum vorgestellt. Neben der Vermittlung von Nutzungskompetenzen möchten wir darum auch eine kritische Diskussion anregen. Feedback zu Idee und Umsetzung der CATMA-Backend-Nutzung sind uns überaus willkommen!\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.1	p	Der Workshop wird als ganztägiges hands-on Tutorial angeboten, das an einem oder an zwei aufeinander folgenden (halben) Tagen stattfinden kann.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Ablauf:</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Teil 1</p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>CATMA Backend (45 Minuten)</item> <item>kurze Einführung in das CATMA-Frontend</item> <item>Struktur: Tagsets, Documents, Annotation Collections</item> <item>Annotationsrepräsentation: JSON-Files</item> <item>Zugriff auf Annotationsdaten über Git (45 Minuten)</item> <item>wie clone ich ein CATMA Project? </item> <item>wie update ich ein CATMA Project, um neue Annotationen zu laden? </item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \"> <hi rend=\"bold\">Pause</hi> </p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>Zugriff auf ein CATMA Project mit Python (45 Minuten)</item> <item>Installation des Packages</item> <item>Laden eines Projects</item> <item>Zugriff auf Annotation Collections, Dokumente und Tagsets</item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \"> <hi rend=\"bold\">Teil 2</hi> </p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>Annotationsauswertungen (90 Minuten)</item> <item>Visualisierungen zum Annotationsfortschritt und zur Exploration von Annotationen (Plotly)</item> <item>IAA Auswertung von zwei Annotation Collections des gleichen Dokuments (15 Minuten)</item> <item>weiterführende Auswertungen mit Pandas</item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Pause</p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>Unterstützung der Goldannotation (75 Minuten)</item> <item>Festlegung der Silver Annotations</item> <item>Umgang mit Annotationsspannen</item> <item>Automatische Erstellung eines Disagreement Tagsets</item> <item>Darstellung von Disagreement als Annotationen</item> <item>Manuelle Überabeitung von automatischen Goldannotationen</item> <item>Diskussion und Feedback (60 Minuten)</item> </list>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Zielgruppe:</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Nutzer*innen, die Annotationen mit CATMA in Forschungsprojekten oder Lehrsituationen managen, sowie alle, die einen schnellen Workflow zwischen Annotation bzw. Annotationsbearbeitung und Annotationsauswertung benötigen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Zahl der möglichen Teilnehmer*innen: </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">30</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4.1	p	Die benötigten Vorinstallationen von Git, Anaconda und Plotly können durch die Bereitstellung eines Docker-Image vermieden werden. Die Teilnehmer*innen sollten die Installation von Docker selbst auf einem eigenen Laptop (Touch Devices werden nicht unterstützt), den sie zum Workshop mitbringen, möglichst schon erledigt haben. Für die Durchführung des Workshops benötigen wir außerdem einen Beamer.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4.2	p	Zur Vorbereitung sollten Teilnehmer*innen außerdem schon einen CATMA-Account erstellt (unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://app.catma.de/catma/\"> <hi rend=\"underline\">https://app.catma.de/catma/</hi> </ref>) und sich mit der CATMA-Nutzung bekannt gemacht haben (z.B. mithilfe von der forTEXT-Lerneinheit zu CATMA 6: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/manuelle-annotation-mit-catma\"> <hi rend=\"underline\">Manuelle Annotation mit CATMA</hi> </ref>). Wenn eigene CATMA-Annotationsdaten vorhanden sind, können diese während des Workshops analysiert werden. Für Teilnehmende, die nicht an eigenen Daten arbeiten möchten, stellen wir ein Demo-Projekt zusammen, dem man während des Workshops beitreten kann.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.5.1	p	Die Teilnehmer*innen sollten über grundlegende Kenntnisse der Kommandozeile, Git und Python sowie Jupyter verfügen.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Michael Vauth, M.Ed.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Technische Universität Darmstadt, Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft, Landwehrstraße 50A, 64293 Darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Michael Vauth promoviert über “Zur Annotation intradiegetischen Erzählens. Binnenerzählungen im literarischen Werk Heinrich von Kleists” an der Technischen Universität Darmstadt. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsprojekt EvENT (Evaluating Events in Narrative Theory) an der Technischen Universität Darmstadt. Zuvor hat er an der Technischen Universität Hamburg im Projekt hermA (Automatisierte Modellierung hermeneutischer Prozesse - Der Einsatz von Annotationen für sozial- und geisteswissenschaftliche Analysen im Gesundheitsbereich) gearbeitet. Er beschäftigt sich insbesondere mit der digitalen Narratologie und der Methodik der Netzwerkanalyse.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Dominik Gerstorfer, M.A.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Technische Universität Darmstadt, Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft, Landwehrstraße 50A, 64293 Darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Dominik Gerstorfer promoviert über \"Philosophische Fragen der Digital Humanities\" an der Universität Stuttgart. Derzeit ist er im DFG-Projekt forTEXT tätig, zuvor war er im Digital-Humanities-Projekt CRETA in Stuttgart beschäftigt. Dominik hat an der Universität Tübingen Philosophie, Politikwissenschaften und Soziologie (M.A.) studiert. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Wissenschaftstheorie, formale Methoden und Argumentationsanalyse. Im Rahmen von forTEXT beschäftigt sich Dominik u.a. mit Intertextualität, Ontologien und der Entwicklung von Kategoriensystemen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Malte Meister, B.Sc.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Technische Universität Darmstadt, Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft, Landwehrstraße 50A, 64293 Darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Malte Meister hat 2009 sein Informatik-Diplom (B.Sc.) in Kapstadt erworben. Im Rahmen des Abschlussprojekts für sein Diplom wurde er beauftragt, das Text-Annotations und -Analysetool CATMA, für die Universität Hamburg zu erstellen. Bis Anfang 2010 wirkte er im Team an CATMA mit, bevor er sich auf seine Karriere in der freien Wirtschaft konzentrierte. Nach mehr als zehn Jahren Berufserfahrung als Softwareentwickler und Teamleiter entschied er sich, wieder in die CATMA-Entwicklung einzusteigen. Er ist seit 2021 technischer Mitarbeiter an der TU Darmstadt und beschäftigt sich dort im Rahmen von forTEXT hauptsächlich mit dem Betrieb und der Weiterentwicklung von CATMA und den damit verbundenen Systemen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Mareike Schumacher, M.A.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Technische Universität Darmstadt, Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft, Landwehrstraße 50A, 64293 Darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">Mareike Schumacher koordiniert das DFG-Projekt forTEXT (<ref target=\"https://fortext.net\"> <hi rend=\"underline\">https://fortext.net</hi> </ref>), in dem neben der Dissemination von digitalen Routinen, Ressourcen und Tools in die traditionelleren Fachwissenschaften auch die Weiterentwicklung von CATMA eine wesentliche Rolle spielt. Sie promoviert als digitale Literaturwissenschaftlerin über Orte und Räume im Roman, beschäftigt sich besonders mit den Methoden des <hi rend=\"italic\">distant reading</hi> (u. a. <hi rend=\"italic\">Named Entity Recognition</hi> oder Stilometrie), der Digital-Humanities-Theorie und der Verbindung von digitalen Methoden und theoriebasierter Literatur- und kulturwissenschaftlicher Forschung. </p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> CATMA (Computer Assisted Text Markup and Analysis) erscheint zum Beispiel im <ref target=\"http://tapor.ca/tools/1469\"> <hi rend=\"underline\">TAPoR Toolverzeichnis</hi> </ref>, sowie in „Digitale Werkzeuge zur textbasierten Annotation, Korpusanalyse und Netzwerkanalyse in den Geisteswissenschaften“ (Frey-Endres & Simon 2021). </note>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Frey-Endres, Marcel / Simon, Tobias</hi> (2021): „Digitale Werkzeuge zur textbasierten Annotation, Korpusanalyse und3 Netzwerkanalyse in den Geisteswissenschaften“. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Philology | Working Papers in Digital Philology 02|2021</hi>. Darmstadt: TUPrints. URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17850/1/Digital_Philology__Working_Papers_in_Digital_Philology_vol002.pdf\"> <hi rend=\"underline\">https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17850/1/Digital_Philology__Working_Papers_in_Digital_Philology_vol002.pdf</hi> </ref> [letzter Zugriff 24. November 2021]\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Meister, Jan Christoph / Meister, Malte / Petris, Marco / Bruck, Christian / Jacke, Janina / Schumacher, Mareike / Gerstorfer, Dominik / Flüh, Marie / Horstmann, Jan</hi> (2021): CATMA 6 (Version 6.3). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.1470118. URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://catma.de/\"> <hi rend=\"underline\">https://catma.de/</hi> </ref> [letzter Zugriff 24. November 2021]','urn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:	edition	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1	body	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.1	p	dieser catma-6-workshop richtet sich an fortgeschrittene catma user*innen mit vorkenntnissen in digitaler annotation, die im rahmen der eigenen arbeit oder von forschungsprojekten mit größeren mengen von annotationsdaten operieren (wollen). im zentrum steht die weiterverarbeitung und analyse von annotationsdaten. wie greife ich über git auf meine catma-annotationsdaten zu? wie erstelle ich individuelle, interaktive visualisierungen meiner annotationsdaten? wie berechne ich die Übereinstimmung zwischen mehreren annotator*innen? diese und ähnliche fragen werden während des workshops beantwortet.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.2	p	catma (gius et al. 2021) ist eine webbasierte, kollaborative textannotations- und analyse-plattform, die seit 2008 an der universität hamburg und im rahmen des dfg-geförderten projektes fortext seit 2020 an der technischen universität darmstadt entwickelt wird.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> hauptzielgruppe sind traditionell-analog arbeitende geisteswissenschaftler*innen, die über eine intuitiv bedienbare gui texte annotieren und analysieren können. mit dem release von catma 6 im jahr 2019 wurde für die plattform ein auf git basierendes backend eingeführt. für zahlreiche projekte, die bereits auf sehr fortgeschrittenem niveau catma nutzen, und interessierte aus der digital-humanities-community mit erfahrung in der nutzung von git und grundkenntnissen in python eröffnet sich dadurch eine reihe neuer funktionen, die es in bisherigen catma-versionen nicht gab. einige dieser funktionen werden im laufe dieses ganztagesworkshops vorgestellt und vermittelt.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.3	p	der workshop bietet:\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.4.1	p	eine der wichtigsten neuerungen von catma 6 gegenüber früheren versionen ist die umstellung auf eine projektzentrierte nutzungsarchitektur. am beginn der arbeit mit catma steht das anlegen eines projektes mit beliebig vielen dokumenten, die analysiert werden sollen, und beliebig vielen team-mitgliedern, die daran arbeiten wollen. zur annotation können eigene taxonomien entworfen oder auf der plattform <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.fortext.net\"> <hi rend=\"underline\">fortext.net</hi> </ref> bereitgestellte ressourcen genutzt werden. die annotationskategorien können frei gestaltet werden und jede passage im text kann frei damit annotiert werden. einzelne und merfachannotationen, einander überlagernde oder überlappende annotationen oder sogar widersprüchliche annotationen – in catma ist durch die speicherung der daten als standoff-markup vieles möglich. eine weitere neuerung im funktionsumfang ist die möglichkeit, textstellen und annotationen zu kommentieren. offene fragen, nicht zu ende gedachte interpretationsansätze oder auch der austausch mit den anderen team-mitgliedern können über die kommentarfunktion in den annotationsprozess integriert werden. sowohl annotationen als auch kommentare können über die analyse-funktionen von catma durchsucht, in tabellarische form gebracht oder visualisiert werden. der umfang dessen, was über die catma-gui umgesetzt werden kann, ist also recht groß. und doch macht die einführung des auf git basierenden backends das tool für die digital-humanities-community erst richtig interessant. der undogmatische zugang, der bisher nur zu annotationen und annotationstaxonomien ermöglicht wurde, erstreckt sich nun bis zu den annotationsdaten und der weiterverarbeitung derselben (siehe abbildung 1). dieser neue teil des catma-workflows wird in diesem workshop vermittelt werden.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.1	p	niedrigschwelligkeit und nähe zu traditionell-analogen methoden der geisteswissenschaften sind nach wie vor wichtige grundsätze, die in catma implementiert sind. doch mit zunehmender verbreitung des tools in den digitalen geisteswissenschaften sind neben der möglichkeit zu hermeneutisch-vielfältiger textanalyse auch die einhaltung von best practices und standards, die innerhalb der digital-humanities-community entwickelt wurden, von bedeutung. eine verschmelzung von catma und git zu “gitma” ermöglicht beides. dabei bleibt der annotationsprozess selbst völlig frei gestaltbar. die resultierenden daten aber können zum beispiel nach der Übereinstimmung der annotierenden untereinander ausgewertet werden. es ist möglich eine der annotationen als ‘silver annotation’ festzulegen und die anderen daran zu messen. das festgestellte disagreement kann zur grundlage eines disagreement-tagsets werden, das über das backend auch wieder ins frontend der catma-gui zurückgespielt werden kann (siehe abb. 1). dasselbe gilt für die nicht übereinstimmend annotierten passagen, welche wiederum selbst durch annotationen dargestellt/hervorgehoben werden können. so ergibt sich ein harmonischer workflow vom frontend zum backend und zurück, der in zukunft auch die erstellung von goldannotationen unterstützen wird.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.2	p	die gitma-funktionalitäten werden im rahmen dieses workshops erstmals einem fachpublikum vorgestellt. neben der vermittlung von nutzungskompetenzen möchten wir darum auch eine kritische diskussion anregen. feedback zu idee und umsetzung der catma-backend-nutzung sind uns überaus willkommen!\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.1	p	der workshop wird als ganztägiges hands-on tutorial angeboten, das an einem oder an zwei aufeinander folgenden (halben) tagen stattfinden kann.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">ablauf:</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">teil 1</p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>catma backend (45 minuten)</item> <item>kurze einführung in das catma-frontend</item> <item>struktur: tagsets, documents, annotation collections</item> <item>annotationsrepräsentation: json-files</item> <item>zugriff auf annotationsdaten über git (45 minuten)</item> <item>wie clone ich ein catma project? </item> <item>wie update ich ein catma project, um neue annotationen zu laden? </item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \"> <hi rend=\"bold\">pause</hi> </p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>zugriff auf ein catma project mit python (45 minuten)</item> <item>installation des packages</item> <item>laden eines projects</item> <item>zugriff auf annotation collections, dokumente und tagsets</item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \"> <hi rend=\"bold\">teil 2</hi> </p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>annotationsauswertungen (90 minuten)</item> <item>visualisierungen zum annotationsfortschritt und zur exploration von annotationen (plotly)</item> <item>iaa auswertung von zwei annotation collections des gleichen dokuments (15 minuten)</item> <item>weiterführende auswertungen mit pandas</item> </list> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">pause</p> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>unterstützung der goldannotation (75 minuten)</item> <item>festlegung der silver annotations</item> <item>umgang mit annotationsspannen</item> <item>automatische erstellung eines disagreement tagsets</item> <item>darstellung von disagreement als annotationen</item> <item>manuelle Überabeitung von automatischen goldannotationen</item> <item>diskussion und feedback (60 minuten)</item> </list>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">zielgruppe:</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">nutzer*innen, die annotationen mit catma in forschungsprojekten oder lehrsituationen managen, sowie alle, die einen schnellen workflow zwischen annotation bzw. annotationsbearbeitung und annotationsauswertung benötigen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.3.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">zahl der möglichen teilnehmer*innen: </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">30</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4.1	p	die benötigten vorinstallationen von git, anaconda und plotly können durch die bereitstellung eines docker-image vermieden werden. die teilnehmer*innen sollten die installation von docker selbst auf einem eigenen laptop (touch devices werden nicht unterstützt), den sie zum workshop mitbringen, möglichst schon erledigt haben. für die durchführung des workshops benötigen wir außerdem einen beamer.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.4.2	p	zur vorbereitung sollten teilnehmer*innen außerdem schon einen catma-account erstellt (unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://app.catma.de/catma/\"> <hi rend=\"underline\">https://app.catma.de/catma/</hi> </ref>) und sich mit der catma-nutzung bekannt gemacht haben (z.b. mithilfe von der fortext-lerneinheit zu catma 6: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/manuelle-annotation-mit-catma\"> <hi rend=\"underline\">manuelle annotation mit catma</hi> </ref>). wenn eigene catma-annotationsdaten vorhanden sind, können diese während des workshops analysiert werden. für teilnehmende, die nicht an eigenen daten arbeiten möchten, stellen wir ein demo-projekt zusammen, dem man während des workshops beitreten kann.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.5	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.5.1	p	die teilnehmer*innen sollten über grundlegende kenntnisse der kommandozeile, git und python sowie jupyter verfügen.\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6	div2	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">michael vauth, m.ed.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">technische universität darmstadt, institut für sprach- und literaturwissenschaft, landwehrstraße 50a, 64293 darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">michael vauth promoviert über “zur annotation intradiegetischen erzählens. binnenerzählungen im literarischen werk heinrich von kleists” an der technischen universität darmstadt. er ist wissenschaftlicher mitarbeiter im forschungsprojekt event (evaluating events in narrative theory) an der technischen universität darmstadt. zuvor hat er an der technischen universität hamburg im projekt herma (automatisierte modellierung hermeneutischer prozesse - der einsatz von annotationen für sozial- und geisteswissenschaftliche analysen im gesundheitsbereich) gearbeitet. er beschäftigt sich insbesondere mit der digitalen narratologie und der methodik der netzwerkanalyse.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">dominik gerstorfer, m.a.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">technische universität darmstadt, institut für sprach- und literaturwissenschaft, landwehrstraße 50a, 64293 darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">dominik gerstorfer promoviert über \"philosophische fragen der digital humanities\" an der universität stuttgart. derzeit ist er im dfg-projekt fortext tätig, zuvor war er im digital-humanities-projekt creta in stuttgart beschäftigt. dominik hat an der universität tübingen philosophie, politikwissenschaften und soziologie (m.a.) studiert. seine forschungsschwerpunkte liegen in den bereichen wissenschaftstheorie, formale methoden und argumentationsanalyse. im rahmen von fortext beschäftigt sich dominik u.a. mit intertextualität, ontologien und der entwicklung von kategoriensystemen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">malte meister, b.sc.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">technische universität darmstadt, institut für sprach- und literaturwissenschaft, landwehrstraße 50a, 64293 darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">malte meister hat 2009 sein informatik-diplom (b.sc.) in kapstadt erworben. im rahmen des abschlussprojekts für sein diplom wurde er beauftragt, das text-annotations und -analysetool catma, für die universität hamburg zu erstellen. bis anfang 2010 wirkte er im team an catma mit, bevor er sich auf seine karriere in der freien wirtschaft konzentrierte. nach mehr als zehn jahren berufserfahrung als softwareentwickler und teamleiter entschied er sich, wieder in die catma-entwicklung einzusteigen. er ist seit 2021 technischer mitarbeiter an der tu darmstadt und beschäftigt sich dort im rahmen von fortext hauptsächlich mit dem betrieb und der weiterentwicklung von catma und den damit verbundenen systemen.</p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:1.5.6.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">mareike schumacher, m.a.</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">technische universität darmstadt, institut für sprach- und literaturwissenschaft, landwehrstraße 50a, 64293 darmstadt</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"text-align: left; \">mareike schumacher koordiniert das dfg-projekt fortext (<ref target=\"https://fortext.net\"> <hi rend=\"underline\">https://fortext.net</hi> </ref>), in dem neben der dissemination von digitalen routinen, ressourcen und tools in die traditionelleren fachwissenschaften auch die weiterentwicklung von catma eine wesentliche rolle spielt. sie promoviert als digitale literaturwissenschaftlerin über orte und räume im roman, beschäftigt sich besonders mit den methoden des <hi rend=\"italic\">distant reading</hi> (u. a. <hi rend=\"italic\">named entity recognition</hi> oder stilometrie), der digital-humanities-theorie und der verbindung von digitalen methoden und theoriebasierter literatur- und kulturwissenschaftlicher forschung. </p>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2	back	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.1	notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> catma (computer assisted text markup and analysis) erscheint zum beispiel im <ref target=\"http://tapor.ca/tools/1469\"> <hi rend=\"underline\">tapor toolverzeichnis</hi> </ref>, sowie in „digitale werkzeuge zur textbasierten annotation, korpusanalyse und netzwerkanalyse in den geisteswissenschaften“ (frey-endres & simon 2021). </note>\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">frey-endres, marcel / simon, tobias</hi> (2021): „digitale werkzeuge zur textbasierten annotation, korpusanalyse und3 netzwerkanalyse in den geisteswissenschaften“. in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital philology | working papers in digital philology 02|2021</hi>. darmstadt: tuprints. url: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17850/1/digital_philology__working_papers_in_digital_philology_vol002.pdf\"> <hi rend=\"underline\">https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17850/1/digital_philology__working_papers_in_digital_philology_vol002.pdf</hi> </ref> [letzter zugriff 24. november 2021]\nurn:cts:dhd:2022.schumacher_mareike_gitma_oder_catma_fuer_fortgeschrittene_p:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gius, evelyn / meister, jan christoph / meister, malte / petris, marco / bruck, christian / jacke, janina / schumacher, mareike / gerstorfer, dominik / flüh, marie / horstmann, jan</hi> (2021): catma 6 (version 6.3). zenodo. doi: 10.5281/zenodo.1470118. url: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://catma.de/\"> <hi rend=\"underline\">https://catma.de/</hi> </ref> [letzter zugriff 24. november 2021]'),