('urn:cts:dhd:2022.pfeffer_magnus_japanese_visual_media_graph_buendelung_des_wi:','Die Umstellung auf digitale Vertriebswege hat visuelle Medien in einer Fülle verfügbar gemacht, die zuvor nur schwer vorstellbar war. Medien für spezielle Zielgruppen und Nischen haben nun ein potenziell globales Publikum und Teile dieses Publikums formieren sich in Fan-Gemeinschaften, die sich auf eigens entwickelten Online-Plattformen über “ihre” Medien austauschen, sie analysieren, katalogisieren und Informationen über sie sammeln (Price & Robinson 2017). Einige dieser Gemeinschaften fokussieren sich auf bestimmte Genres, andere auf ein Herkunftsland oder gar nur das Werk einzelner Autor:innen. Schon die Menge von Daten zu visuellen Medien, die von diesen Gemeinschaften produziert wird, ist beeindruckend, noch mehr aber ist es die Qualität der Datenmodellierung, die Liebe zum Detail und der hohe Grad an Koordination in den Gemeinschaften. Für Wissenschaftler:innen, die zu visuellen Medien forschen, sind die Daten dieser Gemeinschaften sehr wertvoll, denn sie liefern die benötigte Kontextualisierung und dokumentieren Beziehungen zwischen Werken, Genres und Medienarten. Gleichzeitig geben sie Auskunft über die Rezeption und Bewertung von Medien durch die verschiedenen Zielgruppen und erlauben einen Einblick in lokale und globale Medienkulturen. Die Nutzung dieser Daten ist jedoch mit Herausforderungen verbunden: Zum einen ist es von außen nur schwer einzuschätzen, wie die unterschiedlichen Gemeinschaften in Bezug auf Arbeitsweise und Qualitätsstandards arbeiten, und zum anderen kann es je nach Fragestellung erforderlich sein, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren - was erweiterte Kompetenzen im Bereich der Data Science und beim Modellieren von Daten erfordert. Nicht zuletzt sind die kleineren Gemeinschaften inhärent fragil und haben keine Ressourcen außer der Bereitschaft ihrer Mitglieder, sich an Aufbau, Programmierung und Finanzierung der Online-Angebote zu beteiligen. In diesem Projekt sollen Methoden entwickelt werden, um die von den Fan-Gemeinschaften gesammelten Daten für die Wissenschaft zugänglich zu machen und dauerhaft zu sichern. Dies umfasst Software-Werkzeuge, Workflows und die Dokumentation von Best-Practice-Verfahren für das Entdecken, Extrahieren, Sammeln, Konsolidieren und Verknüpfen der Daten. Die aufbereiteten Daten sollen in einem zentralen Repositorium zur Verfügung gestellt und mit einem an den Bedürfnissen der Forschenden orientierten Benutzerinterface versehen werden. Auch wenn diese Methoden und Vorgehensweisen weitestgehend universell anwendbar sind, beschränkt sich das Projekt zunächst auf die Domäne der japanischen visuellen Medien mit einem Fokus auf Manga, Anime und Computerspielen. Diese Medien haben in den vergangenen zwei Jahrzehnten einen wahren Boom erlebt und sind wesentlicher Bestandteil der japanischen Soft-Power-Strategie, die auch als “cool Japan” bekannt ist (McGray 2002, Oyama 2016, Valaskivi 2013). Dieser Teilbereich der visuellen Medien ist eine besondere Herausforderung für die Erprobung unserer Ansätze und ermöglicht zugleich einen signifikanten Betrag zur Forschung. Die japanische Kreativ-Industrie präferiert weitläufige Story-Universen und ein auf die visuellen Charaktere aufbauendes cross-media Franchising, das auch als “media-mix” bezeichnet wird (Steinberg 2012, Picard & Pelletier-Gagnon 2015, Nozawa 2013), und hat eine enge und besondere Beziehung zu Fan-Werken und Fan-Aktivitäten (Condry 2013). Aus dieser Praxis entsteht ein komplexes und weites Netzwerk aus Werken, das einen Ansatz erforderlich macht, der die Verbindungen zwischen den Inhalten, Genres und Charakteren über Mediengrenzen und Datenquellen hinweg detailliert beschreiben kann. Dazu kommt, dass ein signifikanter Teil der Inhalte und des Contents nur innerhalb Japans verfügbar ist, was das Sammeln und Validieren von Informationen darüber erschwert. Im Rahmen der Vorarbeiten zu dem Projekt wurden zwei Untersuchungen durchgeführt: Im Rahmen eines Seminars haben Studierende über 40 Fan-Websites zu japanischen visuellen Medien untersucht und nach einheitlichen Kriterien beschrieben. Die Bandbreite reichte von vergleichsweise großen, internationalen Gemeinschaften bis zu kleineren lokalen Gruppen, deren Webseiten nicht in englischer Sprache gehalten sind. Die Untersuchung zeigte, dass nahezu alle Webseiten neben der Möglichkeit, sich online mit Gleichgesinnten auszutauschen, in irgendeiner Form Daten zu den Medien selbst, ihren Inhalten und Genres oder den Charakteren sammeln und systematisch aufbereiten. Diese Datensammlungen werden dem Umfang und der Komplexität dieser Medienwelt mehr als gerecht und zeichnen sich durch einen hohen Detailgrad in der Beschreibung der Medien, große Sorgfalt bei der Kuratierung der Daten und ein beeindruckendes technisches Niveau aus. Weiterhin wurde in einer qualitativen Befragung der tatsächliche Bedarf in der Fachwissenschaft abgefragt. Zielgruppe waren dabei sowohl Forschende aus dem Bereich der Japanologie, die an modernen Medien interessiert sind, als auch Forschende aus den Medienwissenschaften, sofern Japan in deren Fokus steht. Die Interviews wurden vor Ort auf Konferenzen und Workshops sowie per Email und Videokonferenz geführt. In der Auswertung zeigten sich drei Aspekte, die einen wesentlichen Einfluss auf die Projektziele hatten: Zum einen wird das Feld als ein interessanter Forschungsgegenstand gesehen, was sich in der steigenden Zahl einschlägiger Veröffentlichungen, Workshops und Konferenzen niederschlägt. Dazu kommt ein erkennbarer Mangel an Informationsressourcen, die einen Zugang zu dieser Medienwelt ermöglichen. Bestehende Lexikon-artige Einzelveröffentlichungen wurden als veraltet oder nicht übergreifend genug und zu sehr auf einzelne Aspekte fokussiert wahrgenommen. Die von Fan-Gemeinschaften gesammelten Informationen waren teilweise bekannt, aber der uneinheitliche Zugang, Unklarheit über die Qualität und Vorgehensweise und die Befürchtung, dass diese unvermittelt nicht mehr zur Verfügung stehen könnten, wurden als Hindernisse für deren Nutzung gesehen. Als dritter Aspekt wurde der Wunsch genannt, mehr Optionen für die Bearbeitung von Forschungsfragen zu haben. Die Forschenden möchten vor allem datengetriebene Methoden wie z.B. Netzwerkanalysen, die in anderen Bereichen der Medienwissenschaften bereits etabliert sind, auch auf japanische visuelle Medien anwenden können. Dies und die starke Vernetzung der Medien über Franchises, Charaktere, Genres und Themen sowie die daran beteiligten Personen erfordert Datenbanken, die über die reine Auflistung bibliografischer Angaben hinausgehen. Explizit wurde ein Zugang zu den Medien über die in ihnen auftretenden Charaktere und deren Rollen sowie über das Setting oder andere inhaltliche Aspekte erwähnt. Im Rahmen des Projektantrags wurden vier Kernziele formuliert, die sich aus den Vorarbeiten herleiten. Sie sollen nun kurz vorgestellt und der aktuelle Stand des Erreichten zusammengefasst werden. Für eine erfolgreiche und dauerhafte Partnerschaft ist es wichtig, die Motivation und Bedürfnisse der Fan-Gemeinschaften zu verstehen und zu wissen, vor welchen Herausforderungen und Problemen sie stehen. Direkt zu Projektbeginn wurden mehrere Gemeinschaften angeschrieben und Vertreter:innen zu einem gemeinsamen Workshop mit den Projektbeteiligten eingeladen. Schon vor dem Workshop war auffällig, wie unterschiedlich der Zugang zu den erstellten Daten der Gemeinschaften ist: die Bandbreite reicht hier vom aktiven Blockieren von Crawlern und anderen Harvestern über einen freien Zugang bis hin zu ausgefeilten Schnittstellen (APIs). Lizenzinformationen allerdings fehlten teilweise, waren unvollständig oder sogar widersprüchlich. In der gemeinsamen Diskussion zeigte sich, dass es von Seiten der Fan-Gemeinschaften eine große Bereitschaft zum Teilen der eigenen Daten sowohl mit anderen Gemeinschaften als auch Forschenden gibt. Problematisch hingegen wurde die kommerzielle Nutzung der Daten gesehen. Zugleich wurde von mehreren Seiten eine gewisse Unsicherheit in Bezug auf die rechtlichen und lizenztechnischen Rahmenbedingungen geäußert, was die beobachteten Inkonsistenzen in der Lizenzierung erklärt. Um Daten mit unterschiedlichen Lizenzen in einem gemeinsamen Portal oder Knowledge Graphen anbieten zu können, müssen die Lizenzen zueinander kompatibel sein. Die häufig anzutreffenden Creative-Commons-Lizenzen sind dabei problematisch, sobald die “share-alike” Klausel genutzt wird. So sind Daten mit CC-BY-SA und CC-BY-SA-NC nicht kombinierbar, da die kommerzielle Nutzung nicht gleichzeitig erlaubt und verboten sein kann. Unproblematisch hingegen sind gänzlich freie Lizenzen wie CC-0 oder die alleinige Verwendung der “by” Klausel, die nur die Nennung der Urheber verlangt. Im Projektkontext wird angestrebt, mit allen Partnern entweder eine Lizenzierung mit einer aktuellen CC-BY-Lizenz oder der Variante CC-BY-SA-NC zu vereinbaren. Alle Daten des Projekts können dann gemeinsam mit der CC-BY-SA-NC Lizenz Dritten zur Verfügung gestellt werden. Ausgehend von den Daten, die von den Gemeinschaften zur Verfügung gestellt werden, werden formale Modelle erstellt, die die jeweiligen Entitäten, ihre Attribute und Beziehungen untereinander abbilden. Diese sind zunächst spezifisch für die jeweiligen Gemeinschaften, haben aber klar identifizierbare Schnittmengen untereinander. In einem zweiten Schritt wird ein gemeinsames Modell erstellt, das die Domäne der japanischen visuellen Medien in ihrer Gänze umfasst. Die Modellierung ist bereits weit fortgeschritten und die formalen Modelle sind als Ontologien in der Web Ontology Language (OWL) zusammen mit einer Beschreibung veröffentlicht worden (Kiryakos & Pfeffer 2021a,b,c). Die OWL-Ontologien werden genutzt, um die Daten der Fan-Gemeinschaften in einzelne Aussagen gemäß dem Resource Description Framework (RDF) zu konvertieren. RDF hat viele Vorteile: Die Aussagen bilden einen Graphen und kommen damit der vernetzten Struktur der Domäne nahe; auch erlaubt die Datenhaltung ein iteratives Vorgehen bei der Integration in das gemeinsame, übergreifende Modell (Kiryakos & Pfeffer 2021d). So können die Daten ohne weitere technische Trennung in einer gemeinsamen Triple-Store-Datenbank gespeichert werden und mittels SPARQL gezielt durchsucht werden. In einem Matching-Schritt werden alle Entitäten identifiziert, die von mehreren Datenquellen beschrieben werden, und geclustert. Die Informationen aus den Clustern können dann in einer “merged Entitiy” zusammengeführt werden, die im gemeinsamen Modell nur noch an einer Stelle beschrieben sein wird. Um eine Vorstellung der Größe der Datenbank zu bekommen, sind in Abbildung 1 die Bezeichnungen und Anzahl der Kern-Entitäten für drei Fan-Gemeinschaften zusammengefasst. Werke und Medien werden mit unterschiedlicher Granularität beschrieben, was für den Matching-Schritt eine besondere Herausforderung darstellt. Da jede Entität mit anderen verknüpft und durch weitere Attribute beschrieben wird, ergeben sich eine große Zahl an einzelnen Aussagen. In Summe sind es für die drei Quellen in der Tabelle über 10 Millionen Aussagen. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/edd26b17a5d5da4ed5054999c2ba63f3.png\" /> <head>Abb. 1: Struktur und Anzahl der Kern-Entitäten</head> </figure>Der Clustering-Schritt wird zum Zeitpunkt der Einreichung dieser Veröffentlichung durchgeführt und sollte zum Jahresende abgeschlossen sein. Problematisch gestaltet sich neben der unterschiedlichen Granularität der Daten zu den Werken auch die Disambiguierung von Personen mit gleichem Namen. Die betroffenen Entitäten machen aber nur einen vergleichsweise kleinen Anteil an den Gesamtdaten aus und werden bei Bedarf manuell bearbeitet. Zusätzlich zur Bereitstellung der Daten über die SPARQL-Schnittstelle wurde ein Web-Frontend neu entwickelt, das neben den Standardfunktionen für die Anzeige von RDF-Daten auf Basis der Entity-URLs einfach an die Bedürfnisse des Projekts angepasst werden kann. So können die Aussagen einzelner Datenquellen ein- und ausgeblendet werden und die Sprache für die Label der einzelnen Entitäten gewählt werden. Darüber hinaus steht eine schnelle Suchfunktion über einen Elasticsearch-Index zur Verfügung und es können Erweiterungen in Python realisiert werden, die ausgehend vom Frontend und dem aktuell angezeigten Entity-URI Funktionalitäten im Webinterface anbieten. Exemplarisch wurden bereits Korrelationsanalysen, Teilgraph-Exporte und Visualisierungen implementiert. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Die Entwicklung des Frontends ist weit fortgeschritten. Abbildung 2 zeigt die Ansicht eines Spiels vom Typ “Visual Novel”. Die Bezeichnungen der Attribute (1) stammen aus der Ontologie, der Link führt zum Eintrag in selbiger. Verknüpfte Entitäten - hier: Charaktere (2), beteiligte Personen (3), Tags (4) - werden durch ihre Label repräsentiert und verlinkt. Für jede einzelne Aussage ist die Quelle (5) in hellgrau angegeben. Die Inhalte der Datenbank sind über das Frontend auf der Website <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mediagraph.link/\"> <hi rend=\"\">mediagraph.link</hi> </ref> zugänglich. Die Software für das Frontend wird aktuell noch bearbeitet und wird vor Projektende als Open Source bereitgestellt werden. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/250fc777aef5efe04713bc083401dd68.png\" /> <head>Abb. 2: Ansicht einer Visual Novel im Frontend</head> </figure> Um eine klare Vorstellung davon zu bekommen, welche Qualität die Daten der Fan-Gemeinschaften haben, wurden für drei unterschiedliche Datenquellen randomisierte Stichproben gezogen und auf Korrektheit überprüft. Die Größe der Stichproben wurde so gewählt, dass das Ergebnis mit einer Konfidenz von 95% (+/- 5%) auch für die Grundgesamtheit gilt. Als Datenelemente wurden die Titel von Anime-Filmen und Computerspielen von Genre “Visual Novel” in der Originalsprache Japanisch und der englischen Übersetzung ausgewählt. Die Titel sind prominent auf den Covern der Vertriebsmedien ersichtlich und können daher mit vertretbarem Aufwand auch ohne Inspektion des Mediums selbst geprüft werden. Konkret konnte dafür auf Abbildungen aus Online-Shops und Webseiten der Vertriebsfirmen zurückgegriffen werden. Abbildung 3 fasst die Ergebnisse der Untersuchung zusammen. Die beobachteten Fehler waren überwiegend typografischer Natur und betrafen primär nicht-sinntragende Elemente der Titel (5,57%-28,16%): Leerzeichen, Interpunktion, Anführungszeichen und Sonderzeichen wie Sterne, Herzen oder auch Sonderformen von Bindestrichen. Es gab deutlich weniger echte semantische Fehler (0%-2,48%), die meisten davon Hinzufügungen zum Titel, die offenbar der Disambiguierung von gleichnamigen Medien dienen soll. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/122d435b8b0674730ce210c94d1dd7d5.png\" /> <head>Abb. 3: Detailangaben zur Qualitätsuntersuchung</head> </figure>Der Aufbau einer Infrastruktur für die Forschung sollte nicht von informationstechnischen Notwendigkeiten, sondern von den Bedürfnissen der Forschenden geleitet werden. Im Rahmen des Projekts werden eine Reihe von kleineren wissenschaftlichen Fragestellungen bearbeitet, die wir als “Tiny Use Cases” bezeichnen (Freybe & Rämisch & Hoffman 2019). Ausgehend von einer Forschungsfrage werden von Projektmitarbeitern mit einem medienwissenschaftlichen Hintergrund Anforderungen an Daten zur Beantwortung der Frage und Suchstrategien formuliert. Diese prototypischen Nutzungsszenarien leiten die Projektmitarbeiter mit Informatik- bzw. informationswissenschaftlichen Hintergrund bei der Aufbereitung der Daten und dienen als jederzeit testbare Fallstudien für entstehende Prototypen (für ein Beispiel s. Kacsuk 2021). So entsteht eine enge Feedback-Schleife auf den Ebenen der Datenmodellierung, Datenintegration und der Benutzer- und Suchinterfaces. Diese Phase ist im Projekt fast abgeschlossen und der aktuelle Prototyp wird in Kürze externen Forschenden zur Verfügung gestellt, die den Knowledge Graphen für ihre eigenen Forschungsfragen einsetzen und ebenfalls Feedback und Anregungen für die weitere Entwicklung geben können. Das Projekt “Japanese Visual Media Graph” startete im Juni 2019 und wird für 36 Monate von der Deutschen Forschungsgemeinschaft in der Förderlinie “E-Research Technologies” gefördert. Die aktuellen Arbeiten und Ergebnisse werden im Projekt-Blog dokumentiert (Website: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://blog.mediagraph.link/\"> <hi rend=\"\">blog.mediagraph.link</hi> </ref>). Zum Zeitpunkt des Vortrags werden die Arbeiten weitestgehend abgeschlossen sein und der Knowledge Graph als Prototyp der Fachöffentlichkeit zur Verfügung stehen. Bereits jetzt ist deutlich, dass die Daten nicht nur nutzbar sind, sondern auf breites Interesse in der Forschungsgemeinschaft stoßen. Durch den Ausbau entsprechender Kollaborationen hoffen wir, die Datenbasis und ihre Anwendungsszenarien sukzessive erweitern und konsolidieren zu können. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Condry, Ian</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The soul of anime</hi>. Collaborative creativity and Japan’s media success story. Durham: Duke University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Freybe, Konstantin / Rämisch, Florian / Hoffmann, Tracy</hi> (2019): “With small steps to the big picture: A method and tool negotiation workflow.”, in: Steven Krauwer / Darja Fišer (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Twin Talks Workshop at DHN 2019.</hi> co-located with Digital Humanities in the Nordic Countries (DHN 2019). Aachen: CEUR-WS.org 13-24 <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://ceur-ws.org/Vol-2365/03-TwinTalks-DHN2019_paper_3.pdf\" /> [letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kacsuk, Zoltan</hi> (2021): “Using fan compiled metadata for anime, manga and video game studies research: Revisiting Hiroki Azuma’s ‘Otaku: Japan’s Database Animals’ twenty years on”, in: Roth, Martin / Picard, Martin / Yoshida, Hiroshi (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Japan’s Media between Local </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">and Global. Current Perspectives on Regionality, Representation, Culture and Technology</hi>. Heidelberg: CrossAsia-eBooks, Universitätsbibliothek Heidelberg (erscheint in Kürze). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kiryakos, Senan / Pfeffer, Magnu</hi>s (2021a): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Japanese Visual Media Graph - Visual Novel Database Ontology</hi>. Zenodo 10.5281/zenodo.5036040. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kiryakos, Senan / Pfeffer, Magnus </hi>(2021b): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Japanese Visual Media Graph - Anime Characters Database Ontology</hi>. Zenodo 10.5281/zenodo.5710959. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kiryakos, Senan / Pfeffer, Magnus</hi> (2021c): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Japanese Visual Media Graph - AnimeClick Ontology</hi>. Zenodo 10.5281/zenodo.5508683. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kiryakos, Senan / Pfeffer, Magnus</hi> (2021d): “The Benefits of RDF and External Ontologies for Heterogeneous Data: A Case Study Using the Japanese Visual Media Graph”, in: Schmidt, Thomas / Wolff, Cristian (eds): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> Information between Data and Knowledge. Information Science and its Neighbors from Data Science to Digital Humanities. Proceedings of the 16th International Symposium of Information Science (ISI 2021)</hi>. Regensburg, Germany, 8th-10th March 2021. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch 308-320 10.5283/epub.44950. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McGray, Douglas</hi> (2002): “Japan’s Gross National Cool”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Foreign Policy</hi> 130: 44-54 10.2307/3183487. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nozawa, Shunsuke</hi> (2013): “Characterization”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semiotic Review</hi> 3 <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.semioticreview.com/ojs/index.php/sr/article/view/16\" />[letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Oyama, Shinji</hi> (2016): “Japanese creative industries in globalization”, in: Hjorth, Larissa / Khoo, Olivia (eds): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routledge Handbook of New Media in Asia</hi>. Abingdon Oxon UK: Routledge 322-332 10.4324/9781315774626. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Picard, Martin / Pelletier-Gagnon, Jérémie</hi> (2015): “Introduction: Geemu, media mix, and the state of Japanese video game studies”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kinephanos. Journal of media studies and popular culture</hi> 5: 1-19 <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.kinephanos.ca/2015/introduction-geemu-media-mix-en/\" />[letzter Zugriff 15. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Price, Ludi / Robinson, Lyn</hi> (2017): “‘Being in a knowledge space’: Information behaviour of cult media fan communities”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Information Science</hi> 43(5): 649–664 10.1177/0165551516658821. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Steinberg, Marc</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anime’s media mix. Franchising toys and characters in Japan</hi>. Minneapolis: University of Minnesota Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Valaskivi, Katja</hi> (2013): “A brand new future? Cool Japan and the social imaginary of the branded nation”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Japan Forum</hi> 25(4): 485-504 10.1080/09555803.2012.756538. '),('urn:cts:dhd:2022.pichler_axel_vom_begriff_ueber_das_phaenomen_zur_analyse_ein:','Der Workshop stellt eine weiterentwickelte und personell anders besetzte Version des auf der DHd 2020 abgehaltenen, beinahe gleichnamigen Workshops dar. Er adressiert eine der zentralen Herausforderungen für Arbeiten in den Digital Humanities – die Operationalisierung geisteswissenschaftlicher Konzepte und Fragestellungen für computergestützte Forschungsansätze (vgl. Jannidis 2010: 109–132; Moretti 2013; Flanders/Jannidis 2015; Jacke 2014: 118–139; Pichler/Reiter 2020, Pichler/Reiter 2021). Während Geisteswissenschaftler*innen vor allem mit komplexen, häufig mehrere Textphänomene umfassenden Konzepten arbeiten und als relevant erachtete Kontexte zu deren Deutung heranziehen, ist die computergestützte Arbeit an identifizierbare Phänomene auf der Textoberfläche gebunden. Die hieraus erwachsende Diskrepanz zwischen theoretischen Erwartungen und konkreten Ergebnissen gilt es über eine adäquate Operationalisierung zu überbrücken (vgl. Moretti 2013: 1). Ziel ist es also, Verfahren zu entwickeln, die theoretische Begriffe über potenziell mehrere Teilschritte auf Textoberflächenphänomene zurückführen. Oder kurz gesagt: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">die Erkennung und Messbarmachung von Instanziierungen theoretischer Konzepte</hi>. Mit unserem Workshop wollen wir genau diese Schnittstelle in den Fokus rücken. Anhand ausgewählter Anwendungsfälle zeigen wir, welche Herausforderungen sich aus dem Einsatz computergestützter Methoden für geisteswissenschaftliche Fragestellungen ergeben und wie mit ihnen umgegangen werden kann. In einem praktischen Teil haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, an der Operationalisierung vorgegebener exemplarischer Fragestellungen der Textanalyse und der dafür relevanten Konzepte zu arbeiten. Hierfür stellen wir Anwendungsfälle mit geeigneten Tools und Technik-„Baukästen“ zur Verfügung. Programmierkenntnisse werden dabei nicht vorausgesetzt. Ziel des Workshops ist es, das Bewusstsein für die Differenzen zwischen geisteswissenschaftlicher und computergestützter Arbeitsweise zu schärfen, typische Herausforderungen zu adressieren und Herangehensweisen zur Operationalisierung geisteswissenschaftlicher Konzepte aufzuzeigen. Denn nur durch die reflektierte Auseinandersetzung mit den Operationalisierungsannahmen kann ein angemessener Umgang mit den Ergebnissen gewährleistet werden. Als Anwendungsfälle stellen wir Phänomene vor, zu denen wir im Rahmen des „Center for Reflected Text Analytics“ e.V. (CRETA) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">1</hi> umfangreiche Erfahrungen gesammelt haben. Die gewählten Beispiele decken verschiedene Aufgabentypen ab: Wir behandeln erstens die Extraktion bestimmter Instanzen aus einem Text und zweitens ein holistisches Textphänomen. In einem ersten Anwendungsfall befassen wir uns mit dem Konzept der Entität und ihrer Referenz in literarischen Texten (vgl. Reiter u.a. 2017: 19–22; Blessing u.a. 2020). Dabei fassen wir den Begriff der Entität sehr weit: „Alles, was man als Einheit denken kann, kann als Entität behandelt werden“ (Jannidis 2017: 103). Zu den Entitäten zählen dementsprechend Personen/Figuren, Orte, Organisationen sowie Ereignisse. Das Konzept ist also für verschiedene Forschungsfragen anschlussfähig. Auf Entitäten kann auf verschiedene Weise referiert werden, etwa über Eigen- und Gattungsnamen (z. B. „Angela Merkel“, „die Kanzlerin“). Um Entitäten in einem Text zu extrahieren, müssen folglich die Entitätenreferenzen annotiert und kookkurrente Ausdrücke aufgelöst werden. Die Herausforderungen bestehen vor allem in der Festlegung der Referenzausdrücke (welche Ausdrücke werden berücksichtigt?), in der Abgrenzung von Entitätenreferenzen gegenüber generischen Ausdrücken sowie im Umgang mit Verschachtelungen, Metonymien und textspezifischen Besonderheiten. Der zweite Anwendungsfall setzt sich mit der Identifikation von Protagonisten im Drama auseinander, fokussiert also ein holistisches Textphänomen. Die verschiedenen Perspektiven der Literaturwissenschaft auf Protagonisten, Hauptfiguren und Helden von Dramen (vgl. die Ausführungen in Krautter u.a. 2018: 6–16 und Wulff 2002: 431–448) haben zur Folge, dass eine Reihe von Definitionen und Identifikationsstrategien koexistieren, die häufig an historische Normvorstellungen geknüpft sind. Diese historische Gebundenheit erschwert die operationale Definition von Protagonisten, wenn man auf größere Abschnitte der Literaturgeschichte blickt. Direkt anschlussfähig für die Methoden der Digital Humanities erscheint die in den späten 1970er Jahren von Manfred Pfister skizzierte Annahme, dass „quantitative[] Dominanzrelationen“ (Pfister 2001: 227) hilfreich für die Differenzierung des Bühnenpersonals seien. Pfister nennt zwei Kriterien, die dabei helfen können, dramatische Figuren schon aufgrund quantitativer Eigenschaften als Haupt- oder Nebenfiguren zu identifizieren: nämlich die Zeitdauer, die sie auf der Bühne stehen, und ihr Anteil an der gesamten Figurenrede (vgl. Pfister 2001: 226–227). Diese Auffassung Pfisters lässt sich mit digitalen Methoden der Dramenanalyse um weitere Eigenschaften der Figuren, etwa durch Netzwerkmetriken oder Topic Modeling, zu einem multidimensionalen Ansatz ergänzen. Die größte Herausforderung stellt hierbei die Validierung der Ergebnisse dar, da diese an die Gültigkeit der operationalen Definition für die manuelle Annotation gebunden ist. Im Workshop stellen wir zwei Ansätze zur Operationalisierung vor, die sich – in verschiedenen Phasen des Forschungsprozesses – sehr gut gegenseitig ergänzen. Der erste Ansatz besteht in der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">operationalen Definition theoretischer Konzepte durch manuelle Annotationen</hi>. Die Ergebnisse sind also keine Skripte oder Funktionen, sondern klare(re), als Abfolge von Operationen bestimmte Definitionen der fraglichen Konzepte, die von Menschen mit hoher intersubjektiver Übereinstimmung umgesetzt werden, und zudem die theoretische Diskussion bereichern können (vgl. Gius/Jacke 2017; Pagel u.a. 2020; Reiter 2020, Pichler/Reiter 2021). Daneben führt der Annotationsprozess auch zu einer intensiven und kritischen Beschäftigung mit den Texten und den textuellen Indikatoren des Konzeptes und liefert damit auch Ideen für eine computergestützte Operationalisierung. Als zweiten Ansatz stellen wir eine Vorgehensweise vor, die Zielphänomene <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">indirekt operationalisiert</hi>. Da sich viele geisteswissenschaftliche Konzepte nicht direkt messen lassen, sie also nicht unmittelbar durch mögliche Instanzen auf der Textoberfläche repräsentiert werden, müssen die Konzepte schrittweise auf messbare Eigenschaften zurückgeführt werden. In diesem Fall werden also mehrere messbare Eigenschaften in den Blick genommen, die mit dem Zielkonzept verwandt, aber nicht deckungsgleich sind und das Konzept somit indirekt operationalisieren. Aufschlussreich ist dabei in erster Linie die Gesamtschau der verschiedenen als relevant erachteten Einflussfaktoren (vgl. „instrumental variables“ in Sack 2011; „indirekte Operationalisierung“ in Reiter/Willand 2018). Bei textbasierten Phänomenen lassen sich so insbesondere linguistische und strukturelle Eigenschaften, die größtenteils mit hoher Reliabilität automatisch extrahierbar sind, in die Operationalisierung integrieren. In einem Theorieteil führen wir in Geschichte und Praxis der Operationalisierung von geisteswissenschaftlichen Fragestellungen und Konzepten für die computergestützte Analyse ein. Anhand der oben genannten Beispiele aus der CRETA-Praxis thematisieren wir die Problematik und stellen Ansätze zur Operationalisierung im Detail vor. Je nach Interesse kann anschließend, im praktischen Teil, einer dieser Anwendungsfälle ausgewählt und bearbeitet werden. Dabei haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, beide Operationalisierungsansätze an ihrem gewählten Anwendungsfall zu erproben. Hierfür befassen sie sich zunächst mit dem Konzept, indem sie es anhand eines Textauszugs manuell annotieren und parallel stichpunktartig die Richtlinien schärfen. In einer ersten Diskussionsrunde werden die verschiedenen Ergebnisse gesammelt und diskutiert. Zur Erprobung des zweiten Ansatzes stellen wir für jeden Anwendungsfall einen Operationalisierungs-„Baukasten“ vor. Dieser besteht aus einer Sammlung von Python-Skripten in einem Jupyter-Notebook, das auf das jeweilige Untersuchungsvorhaben zugeschnitten ist und den Teilnehmenden die Möglichkeit gibt, sich dem zu untersuchenden Phänomen über computergestützte Verfahren anzunähern. Die Teilnehmenden können in Kleingruppen in diesem Baukasten verschiedene Parameter einstellen sowie manuell Eigenschaften an- oder abwählen, wobei sie auf ihr Vorwissen über den Untersuchungsgegenstand aus der ersten Praxisrunde zurückgreifen können. Nachdem die Teilnehmenden die Eigenschaften ausgewählt und ggf. parametrisiert haben, können sie die Ergebnisse visualisieren und mit den Texten abgleichen. Damit erhalten die Teilnehmenden ein direktes Feedback zu den ausgewählten Parametern und können prüfen, ob das Untersuchungsvorhaben mit den festgelegten Einstellungen angemessen umgesetzt wird. Der Baukasten ist zur iterativen Nutzung vorgesehen, sodass der Einfluss verschiedener verwandter Eigenschaften auf die Ausgaben sichtbar wird und die Teilnehmenden sich einer geeigneten technischen Umsetzung sukzessiv annähern können. In einer abschließenden Diskussion werden die Ergebnisse gesammelt und es wird ausgewertet, wie adäquat sich die jeweiligen Zielphänomene mittels der gewählten Annahmen abbilden haben lassen. Ziel unseres Workshops ist es, die Teilnehmenden für die Wichtigkeit der Operationalisierung in den Digital Humanities zu sensibilisieren und ihnen Wege zu ihrer erfolgreichen Realisierung vorzustellen. Durch die interdisziplinäre Ausrichtung von DH-Arbeiten kommt der Operationalisierung eine Schlüsselposition zu, da sie eine Brücke zwischen geisteswissenschaftlichen Konzepten und computergestützter Umsetzung schlägt (vgl. Moretti 2013: 1). Mit den gewählten Anwendungsfällen wollen wir den Teilnehmenden ein „Repertoire“ für die Operationalisierung verschiedener Aufgabentypen mitgeben. Wir zeigen zum einen, dass die Annotation eines Phänomens als Methode seiner Operationalisierung dienen kann (vgl. Gius/Jacke 2017: 233–254); zum anderen führen wir für textbasierte Phänomene eine indirekte Operationalisierung ein (vgl. Reiter/Willand 2018). Beide Verfahrensweisen sind auf andere Anwendungsfälle übertragbar. Gleichzeitig möchten wir deutlich machen, dass es für jedes Untersuchungsvorhaben nicht nur eine, sondern verschiedene Wege der Operationalisierung gibt. Die Spielräume, die bei der Operationalisierung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen entstehen, machen es notwendig, Entscheidungen reflektiert zu treffen, sie offenzulegen und ihren Einfluss auf die Ergebnisse als Voraussetzung für eine angemessene Interpretation zu bedenken. (insgesamt 3 Stunden + 30 Min. Pause) 1. Einführung und Ablauf (10 Min.) 2. Theoretischer Teil (insgesamt 30 Min.) • Erläuterung der Problemstellung • Vorstellung der Anwendungsfälle 3. Praktischer Teil • Einführung in die Primärtexte und Tools, Ausgabe der skizzierten Guidelines (10 Min.) • Erste Praxisrunde (Kleingruppen): Manuelle Annotation eines Phänomens, parallele Erweiterung/Überarbeitung der Guidelines, iterativ (30-40 Min.) – Kaffeepause (30 Min.) – • Sammeln der Ergebnisse und Diskussion der Herangehensweisen (20 Min.) • Zweite Praxisrunde (Kleingruppen): Arbeit am Operationalisierungsbaukasten, Feedback über Ausgabedatei, iterativ (30-40 Min.) 4. Abschlussdiskussion: Sammeln der Ergebnisse, Diskussion der Erfahrungen und Lernziele (30 Min.) Die Durchführung des Workshops auf der DHd 2020 hat gezeigt, dass das gestraffte dreistündige Format gute didaktische Resultate zeitigt. Der Fokus auf die praktischen Dimensionen der Operationalisierung ist dabei gewollt: Aus der konkreten praktischen Arbeit heraus lässt sich unserer Ansicht nach am besten der theoretische Rahmen und die theoretischen Probleme bei der Operationalisierung reflektieren. Zwischen 15 und 25 Abgesehen von Beamer und ausreichend Steckdosen ist keine besondere technische Ausstattung erforderlich. Die Teilnehmenden arbeiten im praktischen Teil an ihrem eigenen Laptop. Informationen zu eventuellen Vorab-Installationen werden rechtzeitig mitgeteilt. Der Workshop wird von Mitgliedern des Center for Reflected Text Analytics (CRETA) e.V. veranstaltet, die bereits erfahrene Workshop-Leiter*innen im DH-Bereich sind (DHd 2017, DHd 2018, ESU 2018, DHd 2019, HCH 2019, DHd 2020). CRETA konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden zur kritisch-reflektierten Textanalyse im Forschungsbereich der Digital Humanities. Die Methoden werden fachübergreifend für textanalytische Fragestellungen aus der Literatur-, Sprach-, Geschichts- und Sozialwissenschaft sowie Philosophie erarbeitet und eingesetzt. Das bis 2020 vom BMBF geförderte eHumanities-Zentrum ist Ende 2020 mit der Gründung eines Vereines in eine neue Phase übergegangen. Mit der Vereinsgründung wird der Tatsache Rechnung getragen, dass über Stuttgart hinaus inzwischen Wissenschaftler*innen an ähnlichen Zielen arbeiten und CRETA in vielfältiger Weise verbunden sind, etwa durch gemeinsame Projekte. Melanie Andresen <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:melanie.andresen@ims.uni-stuttgart.de\"> <hi rend=\"underline\">melanie.andresen@ims.uni-stuttgart.de</hi> </ref> Universität Stuttgart Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Pfaffenwaldring 5b 70569 Stuttgart Melanie Andresen ist Postdoc am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung an der Universität Stuttgart. Sie hat Germanistische Linguistik an der Universität Hamburg studiert und ist dort 2020 im Bereich der Korpuslinguistik promoviert worden. Aus den Projekten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hermA</hi> (Universität Hamburg) und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Q:TRACK</hi> (Universität Stuttgart, Universität zu Köln) bringt sie viel Erfahrung mit der Operationalisierung geistes- und sozialwissenschaftlicher Fragestellungen mit. Benjamin Krautter Benjamin.Krautter@uni-koeln.de Universität zu Köln Institut für Digital Humanities Albertus-Magnus-Platz 50931 Köln Benjamin Krautter ist Promotionsstudent am Germanistischen Seminar der Universität Heidelberg und Mitarbeiter im Projekt Q:TRACK. Dort arbeitet er u. a. an der Operationalisierung literaturwissenschaftlicher Kategorien für die quantitative Dramenanalyse. Im Zentrum seines Forschungsinteresses steht dabei die mögliche Verbindung quantitativer und qualitativer Methoden für die Analyse und Interpretation literarischer Texte. Janis Pagel <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:janis.pagel@ims.uni-stuttgart.de\"> <hi rend=\"underline\">janis.pagel@uni-koeln.de</hi> </ref> Universität zu Köln Institut für Digital Humanities Albertus-Magnus-Platz 50931 Köln Janis Pagel ist Promotionsstudent am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung der Universität Stuttgart und Mitarbeiter am Institut für Digital Humanities der Universität zu Köln. Er studierte Germanistik und Linguistik in Bochum, sowie Computerlinguistik in Stuttgart und Amsterdam. Er forscht zu Anwendungen von computerlinguistischen Methoden auf literaturwissenschaftliche Fragestellungen und Koreferenzresolution auf literarischen Texten. Axel Pichler <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:axel.pichler@fu-berlin.de\"> <hi rend=\"underline\">axel.pichler@</hi> </ref>ts.uni-stuttgart.de Universität Stuttgart Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Pfaffenwaldring 5b 70569 Stuttgart Axel Pichler studierte Philosophie und Germanistik in Wien und Graz. Im Sommersemester 2021 war er Gastprofessor für Digital Humanities am EXC “Temporal Communities” der FU Berlin. Zurzeit arbeitet er als Postdoc unter anderem an der Entwicklung und Reflexion von Methoden der computergestützten Textanalyse am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung der Universität Stuttgart. 1.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://cretaverein.de/\" xml:space=\"preserve\"> </ref><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://cretaverein.de/\"> <hi rend=\"underline\">https://cretaverein.de/.de</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blessing, André / Echelmeyer, Nora / John, Markus / Reiter, Nils</hi> (2017): „An end-to-end environment for research question-driven entity extraction and network analysis“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature</hi>, Vancouver. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Flanders, Julia / Jannidis, Fotis</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Knowledge Organization and Data Modeling in the Humanitie</hi>s. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/opus4-wuerzburg/frontdoor/deliver/index/docId/11127/file/flanders_jannidis_datamodeling.pdf\"> <hi rend=\"underline\">https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/opus4-wuerzburg/frontdoor/deliver/index/docId/11127/file/flanders_jannidis_datamodeling.pdf</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Jacke, Janina</hi> (2017): „The Hermeneutic Profit of Annotation. On Preventing and Fostering Disagreement in Literary Analysis“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal of Humanities and Arts Computing</hi> 11, S. 233–254. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jacke, Janina</hi> (2014): „Is There a Context-Free Way of Understanding Texts? The Case of Structuralist Narratology“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Literary Theory</hi> 8, S. 118–39. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis</hi> (2017): „Grundlagen der Datenmodellierung“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities. Eine Einführung</hi>, hg. v. Fotis Jannidis, Hubertus Kohle und Malte Rehbein, Stuttgart, S. 99–108. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannids, Fotis</hi> (2010): „Methoden der computergestützten Textanalyse“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Methoden der literatur- und kulturwissenschaftlichen Textanalyse. Ansätze – Grundlagen – Modellana- lysen</hi>, hg. v. Vera Nünning, Ansgar Nünning und Irina Bau- der-Begerow, Stuttgart, Weimar, S. 109–132. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Ketschik, Nora / Overbeck, Maximilian / Murr, Sandra / Pichler, Axel und André Blessing </hi>(2020): „Interdisziplinäre Annotation von Entitätenreferenzen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reflektierte algorithmische Textanalyse</hi>, hg. v. Nils Reiter, Axel Pichler und Jonas Kuhn, Berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-010\" xml:space=\"preserve\"> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-010\"> <hi rend=\"underline\">https://doi.org/10.1515/9783110693973-010</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Krautter, Benjamin / Pagel, Janis / Reiter, Nils / Willand, Marcus</hi> (2018): „Titelhelden und Protagonisten – Interpretierbare Figurenklassifikation in deutschsprachigen Dramen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Litlab Pamphlet</hi> 7. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2013): „Operationalizing”: or, the function of measurement in modern literary theory“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary Lab</hi> 6, S. 1–13. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pagel, Janis / Reiter, Nils / Rösiger, Ina / Schulz, Sarah</hi> (2020): „Annotation als flexibel einsetzbare Methode“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reflektierte algorithmische Textanalyse</hi>, hg. v. Nils Reiter, Axel Pichler und Jonas Kuhn, Berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-006\"> <hi rend=\"underline\">https://doi.org/10.1515/9783110693973-006</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pichler, Axel / Reiter, Nils</hi> (2020): „Reflektierte Textanalyse“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reflektierte algorithmische Textanalyse</hi>, hg. v. Nils Reiter, Axel Pichler und Jonas Kuhn, Berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-003\" xml:space=\"preserve\"> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-003\"> <hi rend=\"underline\">https://doi.org/10.1515/9783110693973-003</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pichler, Axel / Reiter, Nils</hi> (2021): „Zur Operationalisierung literaturwissenschaftlicher Begriffe in der algorithmischen Textanalyse. Eine Annäherung über Norbert Altenhofers hermeneutische Modellinterpretation von Kleists Das Erdbeben in Chili“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Literary Theory</hi> 15, S. 1–29. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/jlt-2021-2008\">https://doi.org/10.1515/jlt-2021-2008</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pfister, Manfred</hi> (2001): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das Drama. Theorie und Analyse</hi>, München. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils</hi> (2020): „Anleitung zur Erstellung von Annotationsrichtlinien“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reflektierte algorithmische Textanalyse</hi>, hg. v. Nils Reiter, Axel Pichler und Jonas Kuhn, Berlin. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-009\" xml:space=\"preserve\"> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/9783110693973-009\"> <hi rend=\"underline\">https://doi.org/10.1515/9783110693973-009</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Reiter, Nils / Gius, Evelyn / Willand, Marcus (Hg.) </hi>(2019): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">A Shared Task for the Digital Humanities. Special issue of Cultural Analytics</hi>. November 2019. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils / Blessing, André / Echelmeyer, Nora / Kremer, Gerhard / Koch, Steffen / Murr, Sandra / Overbeck, Maximilian / Pichler, Axel</hi> (2017): CUTE: CRETA Unshared Task zu Entitätenreferenzen“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd 2017 Bern</hi>, Conference Abstracts, S. 19–22. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reiter, Nils / Willand, Marcus</hi> (2018): „Poetologischer Anspruch und dramatische Wirklichkeit: Indirekte Operationalisierung in der digitalen Dramenanalyse“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Quantitative Ansätze in den Literatur- und Geisteswissenschaften: Systematische und historische Perspektiven</hi>, hg. v. Toni Bernhart, Marcus Willand, Sandra Richter und Andrea Albrecht, Stuttgart, S. 45–76. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sack, Graham Alexander</hi> (2011): „Simulating Plot: Towards a Generative Model of Narrative Structure“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Papers from the AAAI Fall Symposium</hi> (FS-11-03). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wulff, Hans Jürgen</hi> (2002): „Held und Antiheld, Prot- und Antagonist: Zur Kommunikations- und Texttheorie eines komplizierten Begriffsfeldes. Ein enzyklopädischer Aufriß“, In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Weltentwürfe in Literatur und Medien. Phantastische Wirklichkeiten realistische Imaginationen. Festschrift für Marianne Wünsch</hi>, hg. v. Hans Krah und Claus-Michael Ort. Kiel, S. 431–448. '),('urn:cts:dhd:2022.pielstroem_steffen_das_dfg_schwerpunktprogramm_computational_:','Die Computational Literary Studies (CLS) sind ein wachsendes, interdisziplinäres Forschungsfeld angesiedelt zwischen Literaturwissenschaft, Computerlinguistik und Informatik, in dem computergestützte Verfahren zur Analyse literaturwissenschaftlicher Fragestellungen zum Einsatz kommen. Insgesamt elf Einzelprojekte aus Deutschland und der Schweiz, die zur Zeit in diesem Emerging Field arbeiten, gehören dem seit 2020 aktiven Schwerpunktprogramm SPP 2207 \"Computational Literary Studies\" der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) an, davon erhalten 10 Projekte direkte Förderung aus dem Programm, ein weiteres Projekt ist mit dem Programm assoziiert. Hinzu kommt ein Zentralprojekt das, als Besonderheit neben der organisatorischen und inhaltilichen Koordination der Fortschungsvorhaben, über eine eigens eingerichteten Personalstelle für das projektübergreifende Forschungsdatenmanagement verfügt. So bietet das Programm eine enge Begleitung und Abstimmung der Projekte in Fragen des Forschungsdatenmanagements über die gesamte Laufzeit. Für das kooperative Arbeiten wird vom Zentralprojekt u.a. eine Gitlab-Instanz zur Verfügung gestellt. In den einzelnen Projekten kooperieren erfahrene Digital Humanists eng mit etablierten Literaturwissenschaftler*innen um an aktuell relevanten Fragen der Literaturwissenschaft zu arbeiten. Die Forschung im SPP 2207 konzentriert sich vor allem auf die deutschsprachige Literatur. Hier reicht das Spektrum der Forschungsgegenstände von Romanen über Dramen bis hin zur Poesie, die untersuchten Texte entstammen verschiedenen Epochen vom Mittelhochdeutschen bis ins späte 20. Jahrhundert. Hinzu kommen methodologische Untersuchungen die zum Ziel haben, das methodische Repertoire der Computational Literary Studies für die spezifischen Anforderungen des Faches zu validieren und weiter zu entwickeln. So haben sich für Sentimentanalyse, Wordembeddings und Annotationen projektübergreifende Arbeitsgruppen etabliert und ein ganzes Projekt widmet sich der Methodenforschung im Bereich der kontrastiven Stilometrie. Die Projekte in der ersten, dreijährigen Förderperiode sind im einzelnen: Angesichts der Vernetzung und Verankerung nahezu aller Programmbeteiligten in der nationalen wie internationalen Fachcommunity - so engagieren sich Mitglieder u.a. in der ADHO Special Interest Group \"Digital Literary Stylistics\", der EU COST Action \"Distant Reading for European Literary History\", dem EU-Programm \"Computational Literary Studies Infrastructure\" (CLSInfra) und der ACL Special Interest Group on Humanities (SIGHUM) - sieht sich SPP 2207 nicht nur als Einrichtung für eine begrenzte Zahl geförderter Projekte sondern auch als Multiplikator und \"Netzwerkknoten\" für die gesamte CLS-Community, insbesondere im deutschsprachigen Raum. Veranstaltungen des Schwerpunktprogramms wie Meetings und Workshops sind daher in der Regel ebenso offen für Interessierte wie die projektübergreifenden Arbeitsgruppen, um die aktive Beteiligung weiterer Teile der Fachcommunity an den Aktivitäten von SPP 2207 zu fördern. Mit dem vorliegenden Poster präsentiert sich SPP 2207 in seiner Gesamtheit und zeigt, wie die Vernetzung in einem solchen Programm Synergien und Gelegenheiten zur Zusammenarbeit schafft, die in der Zukunft auch in die weitere Foschungscommunity hinein wirken sollen. '),('urn:cts:dhd:2022.poeckelmann_marcus_anpassungen_von_lera_zum_vergleich_hebraeis:','LERA ist ein interaktives digitales Werkzeug zur Analyse der Differenzen und Gemeinsamkeiten zwischen mehreren Fassungen oder Zeugen, eines Textes<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />. Die Berechnung der Differenzen und Gemeinsamkeiten erfolgt in zwei Schritten. In einem ersten Schritt wird eine automatische Alignierung der Segmente, in der Regel der Absätze, der zu vergleichenden Textzeugen auf Basis des Jaccard-Indexes berechnet. Der/Die Fachwissenschaftler:in kann anschließend durch Aufschneiden und Zusammenfügen von Segmenten bzw. durch Bewegen einzelner Segmente die Segmentalignierung manuell nach bearbeiten. In der zweiten Phase erfolgt ein detaillierter, auf der Levenshtein-Distanz basierender Vergleich der alignierten Segmente (Pöckelmann et al., 2021). Die gewonnenen Daten werden in einer synoptischen Gegenüberstellung der einander zugeordneten Segmente samt der farblich hervorgehobenen Textvarianten dargestellt. Ein in LERA integriertes Tool zum <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant Reading</hi> weist den/die Fachwissenschaftler:in auf Stellen hin, an denen sich die Textzeugen stark (oder weniger stark) unterscheiden (Pöckelmann et al. 2015). Neben der direkten Analyse der Textvarianten in LERAs webbasierter Nutzeroberfläche, stehen verschiedene Exportformate<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> für die externe Weiterverarbeitung zur Verfügung. LERA wurde ursprünglich, von 2012-2016, zur Untersuchung der Genese der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Histoire philosophique et politique des établissements et du commerce des Européens dans les deux Indes</hi> von Guillaume-Thomas Raynal im Rahmen eines BMBF-Projektes entwickelt, einem Werk der französischen Aufklärung, welches in vier Druckauflagen (1770, 1774, 1780, 1820) erschien. Die vier Druckauflagen unterscheiden sich insbesondere in der sich ändernden Wortwahl des Autors, bedingt durch den jeweils aktuellen Wissensstand des Autors in Bezug auf die durch die Europäer kolonisierten Gebiete in Mittel- und Südamerika sowie Indien und anderen Teilen Asiens (Bremer et al., 2015). Seit dem wird bzw. wurde LERA in mehreren Editionsprojekten eingesetzt, beispielsweise im Rahmen der Studien der arabischen Manuskripte zu Kalila and Dimna (Gründler und Pöckelmann, 2018), zur Erstellung der Edinburgh Edition der Werke von Arthur Conan Doyle<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> und im Rahmen des Editionsprojektes „The bases of Slovenian narrative prose: A two-century tradition of Slovenian narrative prose from the mid-seventeenth to mid-nineteenth century“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />. Darüber hinaus ist der Einsatz des Werkzeugs im Rahmen des DFG-Langzeitprojektes „Hannah Arendt. Kritische Gesamtausgabe“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> angedacht. Eine aktuelle Rezension zu LERA hat Roeder (2020) verfasst. Ziel des seit 2019 durch die DFG geförderten Projektes „Synoptische Edition des kabbalistischen Traktats <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi></hi> mit englischer Übersetzung, Stellenkommentar und rezeptionsgeschichtlichen Studien“<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> war neben einer Printedition von ausgewählten Textzeugen, die die Bandbreite der Versionen der circa 100 handschriftlichen Textzeugen des Traktats <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi></hi> darstellen und dafür projektintern in LERA kollationiert wurden, auch eine digitale synoptische Edition. Diese soll es dem/der Fachwissenschaftler:in erlauben, bis zu acht<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> frei wählbare Textzeugen aus den (bisher 60) transkribierten Handschriften auszuwählen, um diese miteinander zu vergleichen und die Unterschiede spaltensynoptisch für die weitere Untersuchung darstellen zu lassen. Abbildung 1 zeigt eine mit LERA dynamisch erzeugte Spaltensynopse am Beispiel eines hebräischen Textsegments. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/944d1e0524fff6bbc28dcdb71cc8dfb6.png\" /> <head>Abb. 1: Auszug einer Spaltensynopse von je einem alignierten hebräischen Absatz aus fünf unterschiedlichen Textzeugen des Traktats <hi rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi></hi> mit detailliertem Vergleich und kritischem Apparat. Siehe auch <ptr target=\"https://lera.uzi.uni-halle.de/editions/2\" /></head> </figure> LERA musste zum Erreichen der geisteswissenschaftlichen Projektziele umfassend erweitert werden. Die Plattform wurde für die Verarbeitung und Darstellung hebräischer Texte angepasst. Diese Anpassungen betreffen zum einen die Spezifika der hebräischen Sprache, wie die Darstellung des Alphabets, die rechtsbündige Schreibrichtung in Synopsen, Apparaten und anderen Visualisierungen, die Integration von Vergleichsfiltern für die hebräische Sprache und angepasste Suchfunktionen. Zum anderen weisen die Textzeugen eigene Charakteristika und Sonderelemente auf, z.B. das Anzitieren von Bibelstellen oder die häufige Verwendung von Zeilenfüllern und Kustoden, die entsprechend der projektspezifischen Editionskonventitionen ausgezeichnet und dem System softwareseitig begreiflich gemacht wurden. Die in LERA bisher integrierten Vergleichsalgorithmen mussten überarbeitet werden, damit sie auch für eine große Anzahl von Textzeugen effizient arbeiten und im Rahmen einer interaktiven Anwendung eingesetzt werden können. Als Alternative zu LERAs klassischer Spaltensynopse zur Visualisierung der Textunterschiede wurde zudem eine Zeilenpartitursynopse konzipiert und integriert, die die Textunterschiede und -gemeinsamkeiten zwischen vielen Textzeugen unmittelbar erkennbar machen kann, siehe Abbildung 2. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/2a28c3bff09535d8452a4f608c2b25d3.png\" /> <head>Abb. 2: Zeilenpartitursynopse einer Textpassage über 20 Textzeugen.</head> </figure> Über die Bereitstellung der digitalen Edition hinaus dient(e) LERA als Arbeitsumgebung für die geisteswissenschaftlichen Mitarbeiter des Projektes, insbesondere zur Auswahl und Analyse der Textzeugen für die Printedition. Die diesbezüglich notwendigen Anpassungen umfassen die komfortable Eingabe bei der Transkription der hebräischen Manuskripte. Ein in das Gesamtsystem integrierter Synchronisierungsmechanismus der Datenbestände gewährleistet die automatische Aktualisierung der Synopsen, wenn beispielsweise Transkriptionsfehler – viele von ihnen werden erst über die synoptische Gegenüberstellung der Textzeugen samt Hervorhebung der Unterschiede in LERA gefunden – korrigiert werden müssen. Ein weiterer wichtiger Aspekt für die Edition von Keter Shem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hebrew\">Ṭov</hi> ist der verbesserte Umgang mit transponierten Textsegmenten in LERA: Da die Textzeugen vielfach großflächige Umstellungen aufweisen, ist eine direkte Alignierung mancher Segmente nicht möglich ohne die übrige Chronologie aufzubrechen. In diesen Fällen wird die Ähnlichkeit der Segmente visuell in der integrierten Übersichtsleiste zum Distant Reading sowie in der synoptischen Darstellung des Volltextes angedeutet. Das erlaubt sowohl den überblicksartigen Abgleich der Struktur als auch die detaillierte Gegenüberstellung interessanter Fundstellen, obwohl einzelne Abschnitte nicht direkt aligniert werden konnten. Abbildung 3 zeigt dies an einem Beispiel. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/91f0733a27091d3ef1dc66d819c2facb.png\" /> <head>Abb. 3: Darstellung transponierter Segmente als Kopien in LERAs Übersichtsleiste und in der Spaltensynopse.</head> </figure> Der anonyme kabbalistische Traktat <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov </hi></hi>(„Krone des guten Namens“; um 1260), der häufig auf der Basis eines Responsums von Salomo ben Adret (1235–1310) einem aschkenasischen Prediger, Abraham ben Axelrad aus Köln, zugeschrieben wird, bezeugt die auch in didaktischer Hinsicht für kabbalistische Lehren zentrale Synthese von Spekulationen zum vierbuchstabigen Gottesnamen mit dem Konzept der zehn innergöttlichen Kräfte ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sefirot</hi>). Die sechzig wichtigsten Handschriften, d.h. über die Hälfte der bekannten Textzeugen, wurden transkribiert und für die digitale Weiterverarbeitung in LERA mit Metadaten aufbereitet, wobei die Auswahl durch Kriterien wie textkritische Relevanz, Datierung, Umfang, Zustand und Verfügbarkeit bestimmt wurde. Neben der Standardversion, die in der Tradition und Forschung bereits durch Druckausgaben bekannt ist – allerdings in deutlich schlechterer Lesart als in der nunmehr vorliegenden Edition –, konnten eine Mischversion und eine Kurzversion unterschieden werden. Darüber hinaus enthalten einige Textzeugen auch Sondergut, das in die jeweiligen Versionen integriert wurde. Eine spezielle Rezeption liegt in MS Jerusalem, NLI, 541, im Kontext der Überlieferung von Schriften vor, die der Schule des Abraham Abulafia (1240–ca.1292) nahestehen. Mithilfe der digitalen Analyse in LERA wurden die stemmatologischen Beziehungen zwischen den Textzeugen untersucht sowie deren Zugehörigkeit zu einzelnen Versionen ermittelt. Die Ergebnisse dieser Forschungen führten zu einer überraschenden Neubewertung: die Versionen von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi></hi> unterscheiden sich nicht einfach nur darin, dass seine Mikroformen unterschiedlich konfiguriert sind, sondern dass diese Mikroformen gleichzeitig Bestandteile anderer Makroformen sind.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> So ist <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi></hi> mit anderen Makroformen wie z.B. den verschiedenen Versionen der sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Divre <hi rend=\"hebrew\">Menaḥem</hi></hi> („Worte des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"hebrew\">Menaḥem“)</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Perush ‘Eser Sefirot</hi> („Auslegung der zehn <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sefirot</hi>“) sowie des Hohelied-Kommentars des Ezra von Gerona (13. Jahrhundert) überlieferungs- und traditionsgeschichtlich eng verbunden und teilt mit diesen einige Mikroformen. Entsprechend des in Abschnitt 2 beschriebenen Vorhabens wurden sechs repräsentative Textzeugen für die Spaltensynopse der Printausgabe identifiziert und in LERA digital kollationiert. Aus dem Werkzeug kann eine Datei exportiert werden, die als Grundlage für den manuell verfeinerten Drucksatz genutzt wird. Erweitert um eine ausführliche Kommentierung und Übersetzung entsteht so derzeit die Printausgabe. Die entstehende digitale Edition auf Basis der LERA-Arbeitsumgebung ergänzt diese Inhalte um die Möglichkeit, die vollständige Transkription aller Textzeugen einzusehen und automatisch eine eigene Spaltensynopse mit den hervorgehobenen Varianten von bis zu acht frei gewählten Textzeugen generieren zu lassen. Auch hierbei stehen die verschiedenen Visualisierungen zur Analyse sowie diverse Exportformate zur Verfügung. Die Arbeiten wurden durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Projekts <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Synoptische Edition des kabbalistischen Traktats Keter Shem <hi rend=\"hebrew\">Ṭov</hi> mit englischer Übersetzung, Stellenkommentar und rezeptionsgeschichtlichen Studien</hi> unter der Leitung von apl. Prof. Dr. Gerold Necker, Seminar für Judaistik / Jüdische Studien, und Prof. Dr. Paul Molitor, Institut für Informatik, beide Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, gefördert. Siehe <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/414786977\" />. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" place=\"foot\" n=\"1\"><ref target=\"https://lera.uzi.uni-halle.de/\">https://lera.uzi.uni-halle.de</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" place=\"foot\" n=\"2\"> Dazu gehören Formate für die Präsentationals auch für die maschinenlesbare Weiterverarbeitung der Vergleichsergebnisse, wie HTML, LaTeX, PDF, JSON oder XML; letzteres nach den Richtlinien der Text Encoding Initiative (TEI).</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" place=\"foot\" n=\"3\"><ref target=\"https://edinburgh-conan-doyle.org/\">https://edinburgh-conan-doyle.org</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" place=\"foot\" n=\"4\"><ptr target=\"https://ispp.zrcsazu.si/izdaje-srece-v-nesreci\" /></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" place=\"foot\" n=\"5\"><ref target=\"https://www.arendteditionprojekt.de/\">https://www.arendteditionprojekt.de</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" place=\"foot\" n=\"6\"><ref target=\"https://kabbalaheditions.org/\">https://kabbalaheditions.org</ref></note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" place=\"foot\" n=\"7\"> Die Grenze von acht Textfzeugen ist dabei eine Empfehlung für eine gute Lesbarkeit und keine fixe Beschränkung, welche der klassischen, spaltensynoptischen Darstellung von LERA Rechnung trägt.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn8\" place=\"foot\" n=\"8\"> Die von Peter Schäfer in der judaistischen Forschung etablierten Kategorien „Makroform“ und „Mikroform“ zur Beschreibung des Phänomens fluktuierender Textüberlieferung und -redaktion in der frühjüdischen Mystik werden im Folgenden aus heuristisch-pragmatischen Gründen übernommen, ohne damit bereits einer noch nicht vorliegenden Texttheorie mittelalterlicher kabbalistischer Texte vorzugreifen (Schäfer, 1981, 15f. und 199-201).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bremer Thomas / Molitor, Paul / Pöckelmann, Marcus / Ritter, Jörg / Schütz, Susanne</hi> (2015): „Zum Einsatz digitaler Methoden bei der Erstellung und Nutzung genetischer Editionen gedruckter Texte mit verschiedenen Fassungen – Das Fallbeispiel der Histoire philosophique des deux Indes von Guiilaume Thomas Raynal“. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Internationales Jahrbuch für Editionswissenschaften</hi>, Hrsg. Rüdiger Nutt-Kofoth und Bodo Pachta, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">editio</hi> 29(1):29-51, de Gruyter. DOI: 10.1515/editio-2015-004 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gründler, Beatrice / Pöckelmann, Marcus</hi> (2018): „Adjusting LERA for the comparison of Arabic manuscripts of kalila wa-dimna”. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2018 Digital Humanities Conference (DH2018)</hi>, Mexico City, Mexico. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Molitor, Paul / Necker, Gerold / Pöckelmann, Marcus / Rebiger, Bill / Ritter, Jörg</hi> (2020): „Keter Shem Tov – Prozessualisierung eines Editionsprojekts mit 100 Textzeugen“. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHd-2020 Book of Abstracts</hi>, Hrsg. Christof Schöch und Patrick Helling. DOI: 105281/zenodo.4621883 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pöckelmann, Marcus / Medek, André / Molitor, Paul / Ritter, Jörg</hi> (2015): „CATview – Supporing the investigation of text geneis of large manuscripts by an overall interactive visualization tool”. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2015 Digital Humanities Conference (DH2015)</hi>, Sydney, Australia. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pöckelmann, Marcus / Medek, André / Ritter, Jörg / Molitor, Paul</hi> (2021): „A user-friendly platform for synoptical representations of multiple text witnesses”. Submitted for publication in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities</hi>, April 2021. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Roeder, Torsten</hi> (2020): „Juxta Web Service, LERA, and Variance Viewer. Web based collation tools for TEI”. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">RIDE</hi>, Issue 11: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tools and Environments</hi>, (Eds.) Anna-Maria Sichani and Elena Spadini. DOI: 10.18716/ride.a.11.5. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schäfer, Peter</hi> (1981): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hekhalot-Studien</hi>, Tübingen: Mohr Siebeck <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id__GoBack\" />. '),('urn:cts:dhd:2022.purschwitz_anne_vom_gedruckten_gazetteer_zum_digitalen_ortsv:','Ortsnamen und geographische Räume wie auch ihre Positionierung spielen in der Geschichtswissenschaft eine wichtige Rolle. Vor diesem Hintergrund ist es häufig erforderlich, in mühevoller Detailarbeit Ortsnamen zu recherchieren, eine Lokalisierung und zunehmend auch eine Visualisierung auf unterschiedlichem Kartenmaterial vorzunehmen. Mittlerweile stehen dafür eine Vielzahl von Tools zur Verfügung, die sowohl die Recherche als auch die Visualisierung (historischer) Ortsdaten erleichtern sollen. Gerade in dem breiten verfügbaren Spektrum liegen Möglichkeiten, aber auch Schwierigkeiten für Forscher*innen und interessierte Laien. Die Besonderheiten historischer Raumzuordnungen bringen spezifische Herausforderungen bei der Aufbereitung, Präsentation und Recherche mit sich. Im Verlauf der Zeit änderten sich Schreibweisen, Namen wurden überformt oder neu vergeben, die Zugehörigkeit zu Sprachräumen konnte variieren und sich auf die Namensgebung von Wohnplätzen auswirken. Die Mehrheit der aktuell als Open-Access verfügbaren Ortsverzeichnisse berücksichtigt dieses ‚historische Werden‘ nur unzureichend bis gar nicht. Das Geschichtliche Ortsverzeichnis (GOV) des ‘Vereins für Computergenealogie’ stellt sich den Herausforderungen in der Modellierung von Zeit und Raum (Zedlitz / Luttenberger 2014a: 220), die für geschichtswissenschaftliche Fragestellungen von entscheidender Wichtigkeit sind. Im GOV wurden dafür topologische Beziehungen modelliert, die im Vergleich zu time slices belastbarer sind (Zedlitz / Luttenberger 2014a: 220-222). Entstanden ist ein hierarchisches Modell, das zwischen Siedlung und Administration trennt, beide Ebenen aber vielfältig miteinander in Beziehung setzen kann und Mehrfachverknüpfungen ermöglicht. So kann eine Siedlung zeitlich z.B. zu unterschiedlichen politischen und kirchlichen Administrationen gehören. Das GOV geht damit deutlich über bisherige Standards hinaus (Zedlitz / Luttenberger 2014b: 36-38). Ziel des Beitrags ist es, die Datenmodellierung im GOV vorzustellen und die Entwicklung zukünftiger Nutzungsperspektiven für die akademische und bürgerwissenschaftliche Forschung zu diskutieren. Wir beabsichtigen, das im Rahmen einer bürgerwissenschaftlichen Initiative entstandene Verzeichnis mit seinen umfassenden Funktionen und Normierungen, die weit über andere Ansätze (GND, GeoNames) hinausgehen, zu einem Hilfsmittel für Historiker*innen weiterzuentwickeln, das einen einheitlichen Zugriff auf eine Vielzahl von ortsbezogenen Daten erlaubt. Hierfür sind wir auf die Auseinandersetzung mit Historiker*innen aus verschiedenen Forschungsfeldern angewiesen. Sie können zum einen Testdatensätze zur Verfügung stellen (wie das etwa die Deutsche Auswandererbriefsammlung unter Leitung von Ursula Lehmkuhl getan hat:<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.auswandererbriefe.de/\"> <hi rend=\"underline\">http://www.auswandererbriefe.de/</hi> </ref>), und andererseits wollen wir ihre Wünsche, Vorstellungen und Ansprüche in einem iterativen Prozess in das GOV aufnehmen. Die Analyse von Möglichkeiten zur Integration und Nutzung im geisteswissenschaftlichen Forschungskontext und die Darstellung bzw. Abgrenzung gegen andere online verfügbare Gazeteers steht im Vordergrund des Beitrags. Aufgrund der Vielzahl von Schnittpunkten erscheint es uns als besonders zielführend, die Bedarfe der Forschungsgemeinschaft zu eruieren – gleichzeitig aber auch die Stärken und Schwächen eines Crowdsourcing-Ansatzes kritisch zu diskutieren. ‘Raum’ ist eine elementare Kategorie der Geisteswissenschaft und sollte aus diesem Grund bei der Verarbeitung von umfangreichen Datenbeständen in seinen strukturierenden und Interpretationen erleichternden Funktionen ernst genommen werden. Dafür erforderlich sind Tools, die einen Schwerpunkt auf die Koppelung von Zeit und Raum legen, denn Geschichte agiert in einem geographischen Nebeneinander und einem chronologischen Nacheinander (von Brand 1958: 22) - somit benötigt Geschichtswissenschaft eine Raum-Zeit-Kompetenz. Die Notwendigkeit einer solchen fasst der Geographie-Didaktiker Walter Sperling in folgenden Punkten zusammen: (Sperling 1982: 81) 1. geschichtliche Prozesse spielen sich in Räumen ab, 2. jeder Raum ist geschichtlich geworden und 3. Räume wurden in verschiedenen Zeiten unterschiedlich bewertet. Gerade die Verbindung von Zeit und Raum stellt für die Anwendung in der Geschichtswissenschaft eine zentrale Anforderung an Ortsverzeichnisse dar. „Orte haben eine historisch-politische Dimension, die bei einer übergreifenden Registererfassung erst sichtbar zu einem Problem wird. [...] Für die Visualisierung von Briefen etwa sind historische Karten ein Desiderat; generell auch Geodaten für Flächen. Und alle mit Geodaten versehenen Einträge müssen mit einem Zeitstempel kombiniert sein, denn beispielsweise die Altstadt von Jerusalem ist eben heute nicht am selben Ort wie vor 2.000 Jahren.“ (Kamzelak 2018). In den vergangenen Jahren haben eine Vielzahl unterschiedlicher Disziplinen Ortsverzeichnisse (Gazetteers) erstellt, jeweils für sie relevante Informationen zusammengetragen und im Semantic Web publiziert. Die große Zahl der Verzeichnisse spiegelt dabei zum einen den offensichtlichen Bedarf an strukturierten geographischen Daten wider, zeigt andererseits aber auch die variierenden Herangehensweisen, Datenerhebungen, Standards und Interessen. Ebenso werden immer mehr Tools und Plattformen für die computergestützte Raumanalysen (‚spatial analysis‘; Baur et. al., 2014) entwickelt, die sich auch für historisierende Fragestellungen einsetzen lassen. An dieser Stelle muss zunächst klar zwischen geographischen Informationssystemen (GIS) einerseits und Ortsverzeichnissen, sogenannten Gazetteers, andererseits differenziert werden. Geographische Informations-Systeme (GIS) ermöglichen die Visualisierung, Analyse und Archivierung raumbezogener Daten. Das einem GIS zugrundeliegende Datenmodell ist in der Lage, Geoobjekte sowohl in Form von Vektor- als auch von Rasterdaten zu verwalten. Ein Schwerpunkt von GIS-Anwendungen liegt in den unterschiedlichen Analysetools, die es z.B. erlauben, Distanzberechnungen oder Sichtfeldanalysen vorzunehmen. Ortsverzeichnisse verfügen im Unterschied dazu nur sehr bedingt über geographische (Visualisierungs-)Funktionen und sind nicht in der Lage, raumbezogene Prädiktoren zu berechnen. Andererseits blicken Gazetteers auf eine lange Entwicklungsgeschichte zurück. Erste Gazetteers sind bereits aus der Antike bekannt. Mit der zunehmenden Vermessung der Welt wurden sie ein immer wichtigerer Bestandteil zunächst u.a. von Atlanten. Sie finden sich seit dem 19. Jahrhundert aber zunehmend auch als eigenständige Publikationen (z.B. Rudolph 1870-1872). Ein Teil dieser gedruckten mehrbändigen Verzeichnisse hat in den letzten Jahrzehnten seinen Weg in das Semantic Web gefunden und nutzt die Vielzahl der dadurch eröffneten digitalen Funktionsweisen (z.B.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.meyersgaz.org/\"> <hi rend=\"underline\">Meyers Gazetteer</hi> </ref>). Betont werden muss nochmals, dass Ortsverzeichnisse nicht primär auf Karten und Visualisierungen ausgerichtet sind (auch wenn sie Geokoordinaten zur Identifizierung von Orten enthalten können), sondern auf die eindeutige Identifikation von Orten, Siedlungen, Wohnplätzen etc. durch ihre Einordnung in administrative Zusammenhänge. Ein Schwerpunkt digitaler Gazetteers besteht dennoch in der Zusammenführung von Raumdaten (Koordinaten), Sachdaten (Ergänzung der Raumdaten, z.B. Kreis, Kirche, Staat) und Metadaten (Beschreibungen der Daten). Die dafür erforderlichen Informationen können punktuell für bestimmte Zeitabschnitte erhoben und aufbereitet werden. Für Historiker jedoch zielführender ist die Kopplung unterschiedlichster Sachdaten zu einem Ort unter Berücksichtigung von Zeiträumen. Für die Erstellung historischer Ortsverzeichnisse ist es somit unerlässlich, Zeitangaben und Zeiträume zu verzeichnen, ohne damit ‚neue‘ Orte zu schaffen, sondern vielmehr mit dem Ziel, die historische Genese von Siedlungen nachvollziehbar zu machen. Aus diesem Grund gibt es eine Reihe von Projekten, die Informationen dieser Art im Semantic Web in Form von Linked Open Data (LOD) zur Verfügung stellen. Die beiden Technologien/Sprachen, die typischerweise für diesen Zweck verwendet werden, sind das Resource Description Framework (RDF; Resource Description Framework 2004) und die Web Ontology Language (OWL; OWL2 2012). Da die Darstellung sowohl von räumlichen als auch von zeitlichen Informationen mit RDF oder OWL nicht trivial ist (Hobbs / Pan 2004: 66-85; Gutierrez 2007: 207-218; Motik 2012: 3-21), gibt es sehr unterschiedliche Ansätze, wie man Verwaltungsstrukturen im Semantic Web darstellen kann. Der bürgerwissenschaftliche Verein CompGen (‚<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.compgen.de/\"> <hi rend=\"underline\">Verein für Computergenealogie</hi> </ref>‘) hat in den vergangenen Jahrzehnten das größte historische Ortsverzeichnis entwickelt, das mit Bezug auf Deutschland und viele andere Länder Ortsnamen (in variierenden Schreibweisen), kirchliche und staatliche Zugehörigkeiten im Zeitverlauf sowie geographische Koordinaten erfasst. Das 1992 von Heinz Augustin initiierte Projekt wurde im Jahr 1995 an den ‚Verein für Computergenealogie‘ übergeben und dort unter Einbeziehung einer Vielzahl von Familienforschern weiterentwickelt, mit Daten gefüllt und zu einem komplexen und hochkompetenten bürgerwissenschaftlichen Projekt ausgebaut (Schnadt 2011). Im Kern besteht es heute also aus einer Datenbank mit Informationen über historische Verwaltungsstrukturen und deren Beziehungen zu Siedlungen bzw. funktionalen Gebäuden (Kirchen etc.). Eine web-basierte Anwendung steht bereits seit dem Jahr 2000 zur Verfügung. Aktuell beträgt die Abdeckung auf Ebene der Siedlungsplätze (also unterhalb der Gemeinden) für das späte Kaiserreich etwa 80%. Insgesamt verzeichnet das GOV rund 1,25 Millionen Einträge (Stand Juni 2021) - die beständig ergänzt werden. Erschließungsschwerpunkte sind bisher Europa, die USA sowie Australien. Ziel des Geschichtlichen Ortsverzeichnisses ist es, Siedlungen, Wohnplätze, Verwaltungseinheiten etc. eindeutig zu identifizieren. Da dafür allein der Name eines Ortes nicht ausreichend ist, erfolgt die Einordnung in administrative Zusammenhänge, wobei an dieser Stelle streng zwischen politischen, kirchlichen und juristischen Zugehörigkeiten unterschieden wird, wie auch Veränderungen und Verschiebungen in der Zugehörigkeit abgebildet werden. Bei der Entwicklung des GOV entstand die Überzeugung, dass eindeutige Identifikatoren sowohl für physische als auch für administrative Objekte benötigt werden, die in ihren Kombinationen im zeitlichen Verlauf unterschiedliche Relationen eingehen können. Im Bereich des Semantic Web sind solche Identifikatoren in Form von Uniform Resource Identifier (URI) üblich. Das GOV bietet für Wohnplätze und Verwaltungsobjekte genau solche URIs zur eindeutigen Identifizierung an. Der zentrale Mehrwert des GOV besteht darin, dass es zwischen Organisationsstruktur und ‚gebauten‘ Einheiten klar unterscheidet, durch die Vielzahl von Beiträgern deutlich über bisher vorhandene historische Ortsverzeichnisse hinausgeht, keine zeitliche oder räumliche Beschränkung aufweist, zeitlich und räumlich referenzierte Daten zur Verfügung stellt, jederzeit ergänzt, verbessert und aktualisiert werden kann und weltweit zugänglich ist. Dem Verein für Computergenealogie geht es nicht um das Sammeln möglichst vieler historischer Informationen, sondern um deren Optimierung, Anbindung und um Qualitätssicherung. Um die Datenqualität des GOV zu überprüfen und sicherzustellen, wird aktuell zusammen mit dem Verein ‚CorrelAid‘ ein Projekt durchgeführt, in dem wir mit Hilfe von Data Scientists systematisch erarbeiten, wie sich die Datenqualität des GOV aktuell gestaltet. Hieraus werden gegebenenfalls neue Ansätze zu Modellierung und Datenaufnahme abgeleitet. Im GOV werden sowohl Wohnplätze als auch Verwaltungsobjekte als GovObject modelliert. Ein GovObject besitzt eine Reihe von Eigenschaften (PropertyForObject) und Beziehungen zu anderen Objekten (Relation). Sowohl Eigenschaften als auch Beziehungen können mit Zeitangaben (von-bis) in verschiedenen Genauigkeiten und Quellenangaben versehen werden. Bei Namen (PropertyName) kann zusätzlich die Sprache in Form eines ISO-639-2 Codes angegeben werden. So ist es möglich, nicht nur verschiedene Namen zu verschiedenen Zeiten, sondern auch in verschiedenen Sprachen anzugeben. Eine weitere besondere Eigenschaft eines Objekts ist der Typ (PropertyType - aktuell verzeichnet das GOV für Siedlungen und Administrationen 276<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://gov.genealogy.net/type/list\"> <hi rend=\"underline\">Typen</hi> </ref>). Dieser gibt Auskunft darüber, um welche Art von Wohnplatz (z. B. Dorf, Weiler, Häusergruppe) oder Verwaltungsobjekt (z. B. Gemeinde, Stadt, Kreis, Bundesland) es sich handelt. Abhängig vom Typ kann ein Objekt eine geographische Position besitzen, um so die Anzeige auf einer Karte zu ermöglichen. Ein Vergleich mit anderen Systemen, die historische Verwaltungsinformationen im Semantic Web bereitstellen, hat gezeigt, dass das Datenmodell des GOV anderen Ansätzen deutlich überlegen ist, insbesondere durch die Möglichkeit von Zeit- sowie Quellenangaben (Zedlitz / Kluttig 2014: 290; Zedlitz / Luttenberger 2014a: 223-230 und Zedlitz / Luttenberger 2014b: 33-36). Zu den Orten selbst sind folgende Informationen im GOV erfasst: geographische Lokalisation (Koordinaten und Position auf Karte) - die Angabe der Geokoordinaten im GOV orientiert sich dabei am World Geodetic System 84 (WGS84; Department of Defense 1991) oder dem Europäischen Terrestrischen Referenzsystem 1989 (ETRS89) - Eigenschaften (z.B. Bevölkerungszahlen und -entwicklung, Postleitzahl), fremdsprachige oder frühere Namen und die Zugehörigkeit zu politischen, kirchlichen und/oder rechtlichen Administrationen. Zudem wurden die Orte auch in anderen Datenbanken referenziert, so finden sich Verknüpfungen mit GeoNames oder dem<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.bavarikon.de/places?lang=de\"> <hi rend=\"underline\">Amtlichen Ortschaften-/Ortsverzeichnis Bayern</hi> </ref>. Eine geographische Position weisen nur Wohnplätze, also die unterste Ebene von Objekten im GOV auf. Da Verwaltungsobjekte typischerweise eine größere Fläche umfassen, wäre die Angabe einer einzelnen Punktkoordinate nicht zielführend. Gleichzeitig kann die ungefähre Position und Ausdehnung eines Verwaltungsobjekts aufgrund der zugehörigen Wohnplätze – die ja eine geographische Position besitzen – berechnet werden. Das GOV ist somit kein GIS – obwohl es mit bestehenden geographischen Datenbanken und GIS-Systemen verknüpft werden kann. Im Rahmen von GOV können Daten (auf der GOV-Website) kartographisch dargestellt werden, wobei unterschiedliche andere Dienste genutzt und eingebunden werden, z.B. Google Earth, historische Messtischblätter, das Virtuelle Kartenforum der SLUB und einige mehr; alternativ kann auch aus QGIS heraus ein allerdings noch rudimentärer Web Feature Service des GOV aufgerufen werden (vgl.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gov-dev.genealogy.net/wfs\"> <hi rend=\"underline\">https://gov-dev.genealogy.net/wfs</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"underline\">)</hi>. Alle kartographischen Darstellungen im GOV beruhen auf Punktkoordinaten; ein Ausbau zu einem polygonorientierten System ist zur Zeit nicht beabsichtigt, da eine Erfassung des Verlaufs von vielen tausend Gemeinde- und Pfarreigrenzen und ihrer Änderungen nicht realistisch erscheint. Im GOV selbst sind andere Normdatensysteme verlinkt. Hierfür ist es allerdings wichtig, dass die Modellierungslogik des GOV und die dieser anderen Systeme aufeinander bezogen werden können. In Hinblick auf die Verknüpfungen zu anderen Normdaten bzw. Datenbeständen im Semantic Web weist GOV 770.000 Verbindungen zu GeoNames auf. Schwieriger gestaltet sich die Anbindung an die GND, da dort nicht klar zwischen Verwaltungsobjekt (z.B. Gemeinde) und Siedlungsobjekt (z.B. Dorf) unterschieden wird. Dabei handelt es sich um einen grundlegenden konzeptuellen Unterschied zum GOV. In der GND werden Orte als Geographika und als Körperschaften abgebildet, deren Geokoordinaten GeoNames entstammen. Berücksichtigt werden können bei der Erfassung von Geographika innerhalb der GND: Name, Quelle, die (administrative) Zugehörigkeit ohne zeitliche Dimension und Namensänderungen (teilweise wird dadurch jedoch eine neue Entität geschaffen; gerade dieser Modellierung setzt das GOV eine belastbare Alternative entgegen). Aus diesem Grund existieren aktuell nur 9.200 Verbindungen mit der GND. Im Vortrag möchten wir das Anwendungspotential in den Geisteswissenschaften und die Funktionsweise des GOV deutlich machen. Für die Suche in GOV steht eine erweiterte und eine einfache Suchoption zur Verfügung, deren Hauptunterschied in der Eingrenzung auf bestimmte Objekttypen bei der erweiterten Suche besteht. Doch auch die Ergebnisse der einfachen Suche können durch Filterfunktionen in einem zweiten Schritt bspw. auf einzelne Objekttypen, Bundesländer etc. beschränkt werden. Eine weitere Funktion der erweiterten Suche in GOV ermöglicht die Verknüpfung von zwei Objekten. Hier kann ein übergeordnetes Objekt (z.B. Bundesland oder Landkreis) mit einem Ortsnamen verknüpft werden, was die Genauigkeit der Treffer erhöht und die nachträgliche Selektion der Treffermenge vereinfacht. Nach der Identifikation des Ortes können Geodaten und GOV-ID übernommen werden. Für die Nutzung der<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gov-dev.genealogy.net/toponymResolution\"> <hi rend=\"underline\">Toponymresolution</hi> </ref> (Sen 2016) und damit der automatischen Abfrage in GOV benötigt es eine csv-Datei mit UTF-8 kodierten Zeichen unter Nutzung des Feldtrenner Tabulator. Toponyme selbst können Wildcards (/?\", /*\") und explizite Begriffe von Unschärfe (/\") enthalten, ebenfalls nicht relevant ist die Beachtung der Groß- und Kleinschreibung. Wie in der Einzelabfrage besteht bereits im Vorfeld der Suchanfrage die Option sich auf bestimmte Typklassen (z.B. Wohnplatz, Gericht, Kirche) oder beliebige Kombinationen von unterschiedlichen Typenklassen zu konzentrieren, wodurch die Abfrage individuell an die Nutzeranforderungen angepasst werden kann. Ebenfalls möglich ist die Nutzung von Sprachbeschränkungen und die Eingrenzung der Suche auf bestimmte Regionen oder individuell definierte Zeiträume. Die Einbeziehung zusätzlicher Informationen zu Ortsnamen und die bereits vor der Abfrage bestehende Möglichkeit, Filterfunktionen zu nutzen, erhöht die Trefferqualität der Toponymresolution im GOV. Gleichzeitig werden mögliche Fehler in der Datenaufnahme offensichtlich, denn stimmen Ortsangabe und Bundesland nicht überein, erfolgt keine Zuweisung in anderen Bundesländern. Diese fehlenden Identifikationen können dann gezielt an die Quellen zurückgegeben und einer neuerlichen Kontrolle unterzogen werden. Das GOV bietet bei der Einzelabfrage eine Visualisierung der möglichen Treffer auf einer OpenStreetMap-Karte. In der Detailansicht eines selektierten Ortes kann der Nutzer dann zwischen unterschiedlichem Kartenmaterial wählen und dieses auch exportieren. Zur Verfügung steht Google Earth als kml-Datei (Download), die Visualisierung in GoogleMaps, wikimapia und MapQuest (Browser), ebenfalls erfolgen kann eine Verknüpfung mit dem<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://kartenforum.slub-dresden.de/vkviewer/?welcomepage\"> <hi rend=\"underline\">Virtuellen Kartenforum 2.0</hi> </ref>, betrieben von der SLUB Dresden. Registrierten Nutzern bietet sich zudem die Möglichkeit der Nutzung und auch Bearbeitung von historischen Messtischblättern aus der Zeit um 1900. Grundlegend muss einer Visualisierung (gleich in welcher Form) zunächst immer eine Identifizierung und Lokalisierung vorausgehen. In diesem Fall bleibt die Frage bestehen, inwiefern historische Veränderungen sich auch in den Koordinaten bzw. Vektordaten widerspiegeln sollen und müssen – an dieser Stelle hoffen wir eine Diskussion anstoßen zu können, wie die Veränderungen des Raumes in der Zeit nicht nur mit einem ‚Zeitstempel‘ versehen, sondern vielmehr in ihrer Genese transparent visualisiert werden können. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Baur, Nina / Hering, Linda / Raschke, Anna Laura / Thierbach, Cornelia</hi> (2014): “Theory and Methods in Spatial Analysis. Towards Integrating Qualitative, Quantitative and Cartographic Approaches in the Social Sciences and Humanities”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Historical Social Research / Historische Sozialforschung</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> Vol. 39, No. 2 (148), S. 7-50. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brand, Ahasver von</hi> (1958): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Werkzeug des Historikers. Eine Einführung in die Historischen Hilfswissenschaften</hi>, Stuttgart: Kohlhammer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Department of Defense</hi> (1991): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">World Geodetic System 1984. Its definition and relationships with local geodetic systems</hi>, Rockville, MD. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gutierrez, C. / Hurtado, C. A. / Vaisman, A.</hi> (2007): “Introducing time into rdf”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">, vol. 19, no. 2, S. 207–218.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hobbs, J. R. / Pan, F.</hi> (2004): “An ontology of time for the semantic web”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">ACM Transactions on Asian Language Information Processing</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> (TALIP), vol. 3, no. 1, S. 66–85.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kamzelak, Roland</hi> (2018): “Von der Raupe zum Schmetterling oder Wie fliegen lernen – Editionsphilologie zwischen Infrastruktur und Semantic Web”, in: ders. / Steyer, Timo (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Digitale Metamorphose: Digital Humanities und Editionswissenschaft</hi> (= Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften). DOI <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb002_004\">http://dx.doi.org/10.17175/sb002_004</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">. [Letzter Zugriff 22.04.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Motik, B.</hi> (2012): “Representing and querying validity time in rdf and owl: A logic-based approach”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\">, vol. 12, S. 3–21.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">OWL 2 Web Ontology Language: Structural Specification and Functional-Style Syntax.</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-syntax-20121211/\">http://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-syntax-20121211/</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> [Letzter Zugriff 01.07.2021]. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax.</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-concepts-20040210/\"> <hi rend=\"\" style=\"font-size:11pt\">http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-concepts-20040210/</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\"> [Letzter Zugriff 30.06.2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rudolph, Heinrich</hi> (1870-1872): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vollständigstes geographisch-topographisch-statistisches Orts-Lexikon von Deutschland, so wie der unter Oesterreichs und Preussens Botmässigkeit stehenden nichtdeutschen Länder: enthaltend: alle Städte, Flecken, Pfarr- Kirch- und andere Dörfer, Ort- und Bauerschaften, Kirchspiele, Schlösser, Rittergüter, Vorwerke, Weiler, Hüttenwerke, Mühlen, Höfe, merkwürdige Ruinen, Krüge, Einschichten, Einöden u.s.w.</hi>, Leipzig: Zander. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schnadt, Jörg</hi> (2011): “Das genealogische Ortsverzeichnis (GOV)”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Vermessung Brandenburg</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">, 2011/1, Seite 35-42.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sen, Dennis</hi> (2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Toponymresolution on Historical Serial Sources</hi>, Master’s Thesis, Kiel [unveröffentlicht]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sperling, Walter</hi> (1982): “Die Stellung der Historischen Geographie in einem modernen geographischen Curriculum”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Erdkunde</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\" xml:space=\"preserve\"> 26, S. 79-84.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zedlitz, Jesper / Luttenberger, Norbert</hi> (2014a): “A Survey on Modelling Historical Administrative Information on the Semantic Web”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">International Journal on Advances in Internet Technology</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">, Col. 7 No. 3&4, S. 218-231.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zedlitz, Jesper / Luttenberger, Norbert</hi> (2014b): “Modelling (Historical) Administrative Information on the Semantic Web”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">WEB 2014</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">, The Second International Conference on Building and Exploring Web Based Environments, S. 33-39.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zedlitz, Jesper / Kluttig, Thekla</hi> (2014): “Das Genealogische Ortsverzeichnis (GOV), Eine Einführung”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:11pt\">Archivar</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:11pt\">, 67. Jahrgang, Heft 03 Juli, S. 289-292.</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.radisch_erik_annotorious_eine_javascript_bibliothek_fuer_di:','<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-e68c47f8-7fff-5bb7-5073-6d727bf72009\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Dieser Workshop richtet sich an Software-Entwickler im Digital Humanities-Bereich, die für die Konzeption und Umsetzung von Software-Tools, Forschungsinfrastrukturen und User Interfaces verantwortlich sind, bzw. in deren Arbeitsbereich der Umgang mit visuellen Medien fällt. Der Workshop behandelt speziell das Thema der </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">digitalen Bildannotation</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">, und zeigt, wie mit Hilfe der open source JavaScript-Bibliothek </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://recogito.github.io/annotorious/\"> <hi rend=\"underline\">Annotorious</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">mit geringem Aufwand maßgeschneiderte, an Projektbedürfnisse angepasste Bildannotations-Interfaces entwickelt werden können. Der Workshop geht dabei auch auf typische Use Cases ein, wie z.B. die semantische Annotation mit kontrollierten Vokabularen oder die Annotation zum Zweck des “ground truth building” für machine learning-Anwendungen. In praktischen Übungen vermittelt der Workshop die Grundlagen der Verwendung der Bibliothek, sowie die Möglichkeiten zur Integration in bestehende Infrastrukturen und der Anpassung und Erweiterung über die umfangreiche Programmierschnittstelle und das Plugin-Ökosystem.</hi> Als einer der sieben “scholarly primitives” (Unsworth 2000) kommt der Annotation in der geisteswissenschaftlichen Forschungspraxis eine wichtige Bedeutung zu. Die Idee, Dokumente mit Notizen oder Marginalien zu versehen, reicht mindestens bis zu den Manuskripten des Mittelalters zurück. Aber vor allem im digitalen Kontext eröffnet die Praxis der Annotation Wissenschaftlern neue Möglichkeiten, um Wissen und Forschungsergebnisse zu organisieren, zu teilen, sich kollaborativ mit anderen Forschern auszutauschen, und gemeinsam an der Analyse und Interpretation von Quellmaterial zu arbeiten (Barker und Terras 2016). Annotationen können dabei vielfältige Formen annehmen. Sie erweitern den Kontext, indem sie ein Quelldokument mit Zusatzinformationen anreichern, z.B. über Provenienz, Aufbau oder Autorenschaft; sie tragen zur Verbesserung der Auffindbarkeit in digitalen Sammlungen bei, insbesondere für Laien, die nicht oder wenig mit domänenspezifischer Terminologie vertraut sind (Hunter et al. 2008); sie machen die Struktur eines Dokuments transparent und explizit, und unterstützen damit bei der Analyse; oder sie liefern zusätzliche Details über bestimmte Aspekte, die bei Interpretation und Verständnis helfen können (Haslhofer et al. 2009). Besonders in geisteswissenschaftlichen Projekten variieren die Anforderungen an Annotationswerkzeuge für digitale Inhalten sehr stark. Das betrifft nicht nur Fragen der grundlegenden Benutzerinteraktion und Usability, sondern vor allem die fachlichen und technischen Aspekte: zum Beispiel die Einbindung projektspezifischer Taxonomien und Eingabe-Schemata; die Anpassung von User Interface-Elementen an bestehende Arbeitsabläufe oder Kuratierungspraktiken; die Integration in bestimmte existierende Systeme wie ein spezifisches Sammlungs- oder Content-Management-System; oder die Anbindung an verschiedene Datenbank-Backends. Diese Heterogenität, und die oft sehr spezifischen Probleme geisteswissenschaftlicher Projekte führen in vielen Fällen dazu, dass überlegt wird, maßgeschneiderte Annotationswerkzeuge von Grund auf selbst zu entwickeln - was allerdings wiederum zeit- und ressourcenintensiv ist. Genau für dieses Problem bietet Annotorious eine Lösung an. Einerseits bietet es vorgefertigte Basis-Komponenten, mit deren Hilfe mit geringem Aufwand ein umfangreiches Bild-Annotationstool in die eigene Forschungsumgebung eingebunden werden kann. Andererseits bietet es dabei aber viele Möglichkeiten, den Annotationsprozess individuell zu gestalten, und maßgeschneidert an die Bedürfnisse des jeweiligen Projektes anzupassen. Annotorious ist eine JavaScript-Bibliothek mit deren Hilfe Bildannotationsfunktion einfach in eine bestehende Webseite oder eine Browser-basierte Webapplikationen eingebunden werden kann. Annotorious ist dabei bewusst keine off-the-shelf\"-Lösung. Es Bedarf der Erstellung einer eigenen Lösung, um Annotorious zu nutzen. Das mag im ersten Augenblick abschrecken. Allerdings lässt sich eine Basisvariante schon mit wenigen Codezeilen ein Standardszenario umsetzen, in welchem eine Annotationsebene an bestehende Bilder “angeheftet” wird. Je nachdem, welche Bedürfnisse die jeweilige Fragestellung mit sich bringt, stehen Benutzern verschiedene Zeichenwerkzeuge zur Verfügung (Rechteck, Polygon, Freihandzeichnen etc.). In einem weiteren Schritt mit den gezeichneten Markierungen verschiedene Zusatzinformationen verknüpft werden, z.B. Kommentare oder Tags (siehe Abbildung 1, 2 und 3). Hier liegt die wirkliche Stärke des Annotationstools. Sowohl die Zeichenwerkzeuge als auch der integrierte Annotations-Editor sind dabei erweiterbar. Sie lassen sich nach Bedarf um projektspezifische Elemente, wie zum Beispiel Eingabefelder für strukturierte Daten, ergänzen. Das Tool ist dadurch mit sehr wenigen Codezeilen hochgradig individualisierbar und je nach Nutzungsszenario erweiterbar, was es perfekt für geisteswissenschafltiche Problemstellungen macht. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Annotorious läuft ausschließlich im Browser, und hat keine server-seitigen Abhängigkeiten. Über die umfangreiche Programmierschnittstelle (API) lässt es sich nahtlos in bestehende Umgebungen integrieren, und an verschiedene graphische Anforderungen (visuelles Erscheinungsbild, Branding etc.) anpassen. Als Bildformate unterstützt Annotorious nicht nur die gängigen browser-kompatiblen Dateitypen (JPEG, PNG), sondern auch eine Reihe von Formaten für hochauflösende zoombare Bilder, wie insbesondere IIIF, Zoomify oder DeepZoom. Diese werden über den in den Geisteswissenschaften weit verbreiteten Image Viewer OpenSeadragon</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"><ref target=\"ftn1\" n=\"1\" /> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">untersützt, der ebenfalls sehr einfach in bestehende Systeme integriert werden kann, und für den Annotorious als Plugin-Variante zur Verfügung steht. Um Annotationsdaten in einem möglichst interoperablen und zukunftssicheren Format zu halten, setzt Annotorious als Speicherformat das vom World Wide Web Consortium standardisierte </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.w3.org/TR/annotation-model/\"> <hi rend=\"underline\">W3C Web Annotation Data Model</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">ein.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Die Entwicklung von Annotorious wurde unter anderem durch </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://pelagios.org/\"> <hi rend=\"underline\">Pelagios</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">ermöglicht, einer internationalen Digital Humanities Initiative die sich insbesondere mit dem Thema der semantischen Annotation von räumlich-/geographischen Bezügen in Texten und Bildern beschäftigt. Die weitere Entwicklung läuft inzwischen aber unabhängig als selbstständiges Community-Projekt weiter, das die Bibliothek unter der BSD-3-Clause open source Lizenz zur uneingeschränkten Verwendung zur Verfügung stellt. Die Entwickler-Gemeinde wird dabei durch eine </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://annotorious.com/\"> <hi rend=\"underline\">Projektwebseite mit umfassender Dokumentation</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">, sowie einen aktiven </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gitter.im/recogito/annotorious\"> <hi rend=\"underline\">Support Chat-Kanal</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">tatkräftig unterstützt. Aktuelle Nutzer von Annotorious im geisteswissenschaftlichen Kontext, bzw. im Bibliotheksbereich sind z.B. das Metropolitan New York Library Council</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"><ref target=\"ftn3\" n=\"2\" /> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">, die britische Crowdsourcing-Plattform MicroPasts</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"><ref target=\"ftn0\" n=\"3\" /> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">, oder das Projekt “Wissenschaftliche Bearbeitung der buddhistischen Höhlenmalereien in der Ku<hi rend=\"math\">č</hi>a-Region der nördlichen Seidenstraße” der Sächsischen Akademie der Wissenschaften.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"><ref target=\"ftn2\" n=\"4\" /> </hi> Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmern umfassenden Einblick in den Funktionsumfang und in die Einsatzmöglichkeiten von Annotorious zu geben, und sie in die Lage zu versetzen, selbstständig Annotationsumgebungen zu erstellen, sie gemäß den eigenen Forschungsbedürfnissen individuell anzupassen, und über Plugins zu erweitern. Im Rahmen von praktischen Übungen werden die Teilnehmer dazu Basisszenarios auf dem eigenen Notebook entwickeln und Grundkomponenten (visuelles Erscheinungsbild, Annotations-Editor) anpassen. Weiters werden fortgeschrittene Themen angesprochen und die nötigen Konzepte vermittelt, die die Teilnehmer benötigen um auch komplexere Erweiterungen und eigene Plugins für Annotorious selbst zu schreiben. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Die Teilnehmer benötigen ein eigenes Notebook um an den praktischen Übungen teilzunehmen, sowie grundlegende Kenntnisse der Web-Entwicklung (HTML, CSS, JavaScript). Fortgeschrittene Erfahrung mit JavaScript, bzw. die Installation erweiterter JavaScript Entwicklerwerkzeuge (node, npm) ist </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">nicht zwingend erforderlich </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">aber, vor allem hinsichtlich der fortgeschrittenen Themen (Entwicklung eigener Erweiterungen) von Vorteil. Die Teilnehmerzahl ist auf 15 Personen beschränkt. Ein separater Call for Papers ist nicht nötig.</hi> Der Workshop wird einen halben Tag in Anspruch nehmen, und gliedert sich in 3 Teile (jeweils ca. 45min-1h30min), gefolgt von einem allgemeinen Frage & Antwort-Teil. Im ersten Teil wird gemeinsam ein Basis-Setup von Annotorius in einer eigenen Webseite erstellt. Hierbei wird auf grundlegende Fragen wie Annotationsmodi (Zeichenwerkzeuge, headless mode, Annotorious standard vs. OpenSeadragon), Backend-Anbindung und Integration von bestehendem Benutzermanagement eingegangen. Die wichtigsten Funktionen und Konzepte der Programmierschnittstelle werden besprochen; und es wird anhand von zwei unterschiedlichen Beispielen gezeigt, wie Datenspeicher für Annotorious realisiert und angebunden werden können. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Im zweiten Teil werden bereits existierende Erweiterungen vorgestellt. Es wird in das Plugin-Ökosystem eingeführt, und gezeigt wie typische Use Cases (z.B. die Integration einer visuell an die eigenen Bedürfnisse angepassten Zeichenwerkzeugleiste, oder der Umgang mit mehrseitigen Bilddokumenten) mit existierenden Plugins stark vereinfacht werden können. Es wird näher auf das von Annotorious verwendete Datenformat, das </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.w3.org/TR/annotation-model/\"> <hi rend=\"underline\">W3C Web Annotation Data Model</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">eingegangen, und der Zusammenhang zwischen Datenmodell und Editor-Komponenten besprochen. Es wird gezeigt Annotationsdaten sinnvoll in andere gängige Formate konvertiert werden können. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf Formaten die relevant für die Annotation von Landkarten sind (GeoJSON oder WKT), bzw. Auf Formaten für die Verwendung von Annotationen als Trainingsdaten für Neuronale Netze (Coco-Dataset-Format).</hi> Im letzten Teil wird eine kurze Einführung in die internen Plugin Schnittstellen von Annotorious gegeben, die die Entwicklung eigener Erweiterungen - z.B. neuer Zeichenwerkzeuge oder von Zusatzkomponenten für den Annotations-Editor - ermöglichen. Der Workshop schließt mit einem Überblick zu fortführendem Material, das den Teilnehmern das Selbststudium von fortgeschrittenen Themen ermöglicht, sowie einer allgemeinen abschließenden Frage-und-Antwort- bzw. Diskussionsmöglichkeit. Es wird ein Beamer und ein Flipchart benötigt. Dr. Rainer Simon ist Senior Research Software Engineer in der Forschungsgruppe Data Science & Artificial Intelligence am Austrian Institute of Technology in Wien, wo er sich vorwiegend mit der Entwicklung von digitalen Tools und Plattformen zur Unterstützung geisteswissenschaftlicher Forschung beschäftigt. Er arbeitet seit mehr als 15 Jahren im Bereich der Digital Humanities, und hat während dieser Zeit mit einer Vielzahl von Partner aus dem akademischen und dem GLAM (Galleries, Libraries, Archives, Museums) Bereich zusammengearbeitet. Er ist der Urheber und Haupt-Betreuuer des Annotorious Open Source Projektes. Dr. Erik Radisch ist wissenschaftlicher Mitarbeiter der Sächsischen Akademie der Wissenschaften zu Leipzig, wo er augenblicklich vor allem im Projekt “Wissenschaftliche Bearbeitung der buddhistischen Höhlenmalereien in der Ku<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\">č</hi>a-Region der nördlichen Seidenstraße” involviert ist. Hier integrierte er ebenfalls Annotorious in die Projektseite und erweiterte die Annotationsmöglichkeiten um die Erfassung von Multipolygonen. Bereits vor seiner Arbeit an der sächsischen Akademie der Wissenschaften beschäftigte er sich intensiv mit wissenschaftlichen Methoden der Bildanalyse im Bereich der Digital Humanities. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/495be0d5a77d3d0a2216cfb3c5f2388a.png\" /> <head>Abb. 1: Beispiel für eine Polygonannotation mit einem Annotationseditor, der eine Taxonomie in Baumstruktur integriert hat.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/722599dc284c825019366799811f337d.png\" /> <head>Abb. 2: Der Annotationseditor ermöglicht es, verschiedene Informationen mit der Bildannotation zu verknüpfen.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/5e84bc32a6d1d8fc5c5950e1554c4066.jpg\" /> <head>Abb. 3: Beispiel der Standardannotation mit Rechtecken.</head> </figure> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" place=\"foot\" n=\"1\"><ptr target=\"https://openseadragon.github.io/examples/in-the-wild/\" /> (zuletzt geprüft: 30.11.2021) </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" place=\"foot\" n=\"2\"><ptr target=\"https://github.com/esmero/archipelago-deployment\" />; <ptr target=\"https://metro.org/\" /> (zuletzt geprüft: 30.11.2021) </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn0\" place=\"foot\" n=\"3\"><ptr target=\"https://crowdsourced.micropasts.org/\" /> (zuletzt geprüft: 30.11.2021) </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" place=\"foot\" n=\"4\"><ptr target=\"https://kucha.saw-leipzig.de/\" /> (zuletzt geprüft: 30.11.2021) </note> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-145ab027-7fff-572b-9123-93197e9053b4\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Barker, E. / Terras, M.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> (2016) Greek literature, the digital humanities, and shifting technologies of reading. Oxford Handbooks Online, Oxford. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199935390.013.45.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Haslhofer, B./ Jochum, W./ King, R./ Sadilek, C./ Schellner, K.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> (2009) The LEMO Annotation Framework: Weaving Multimedia Annotations with the Web. In: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal on Digital Libraries, 10(1)</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">: 15-32.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hunter, J./ Khan, I./ Gerber, A. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2008) HarvANA – Harvesting Community Tags to Enrich Collection Metadata. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">In:</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 8th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> (JCDL 2008), Pittsburgh, Pennsylvania, United States, June 16–20, 2008: 147–156.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Unsworth, J.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> (2000) Scholarly Primitives: what methods do humanities researchers have in common, and how might our tools reflect this? In: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Humanities Computing: formal methods, experimental practice</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. King’s College, London, May 2000. Available at: </hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.johnunsworth.name/Kings.5-00/primitives.html\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(zuletzt geprüft: 30.11.2021).</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.radmacher_emilia_wertlose_taggings_und_ihr_nutzen_fuer_die_:','Mit der Wiederentdeckung der Kunstbetrachtung als produktivem Prozess im 20. Jahrhundert wandelt sich auch die Beziehung zwischen Betrachter:in und Werk (Görner 2007). In Anknüpfung an die Rezeptionsforschung des vergangenen Jahrhunderts ist eine erneute Transformation der Rolle der Rezipient:innen zu aktiven „co-creator[s]“ (van de Vall 2013: 111) zu beobachten. Die produktive Kunstbetrachtung in digitalen Spielen generiert beispielsweise große Mengen an Daten, die kunsthistorische Untersuchungen möglich machen. Dies stellt sich auch bei den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Games with a Purpose</hi> der an der Ludwig-Maximilians-Universität München entwickelten Internetplattform ARTigo<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> unter Beweis, in denen „co-creator[s]“ den Grundstein der datenbasierten kunsthistorischen Untersuchung bilden. Die dort agierenden Spieler:innen vergeben in fünf Minuten möglichst viele beschreibende Schlagworte für fünf Kunstwerke. Ziel ist es, digitale Reproduktionen von Kunstwerken zu verschlagworten und zu kategorisieren (Becker et al. 2018b). In der kunstwissenschaftlichen Auseinandersetzung mit dem dadurch generierten Datenpool stellt sich die Frage, welche Auswirkungen Irrtümer der Rezipient:innen auf die Forschungsergebnisse haben. Untersucht wurde daher, ob fehlerhafte Zuordnungen von Künstler:innennamen zu kunsthistorisch verwertbaren Ergebnissen führen. Im Folgenden werden diese Ergebnisse an einem konkreten Beispiel veranschaulicht. Grundsätzlich ist der Bereich der gezielten Auswertung fehlerhafter Tags noch kaum erforscht. Dennoch gibt es Publikationen, die das Thema wesentlich tangieren und eine gezielte Einordnung dieser Arbeit ermöglichen. So erörtert Hänger (2008) ein Verfahren zur schnelleren Erschließung neuer Publikationen im Rahmen der bibliothekarischen Arbeit. Dabei macht er darauf aufmerksam, dass die freie Verschlagwortung von Nutzer:innen mit systemimmanenten Problemen konfrontiert ist: „Die Erschließung von Dokumenten mit freien, nicht normierten Schlagwörtern führt zu [...] Unschärfen bei der Recherche bei möglichen Homonymen oder Synonymen“ (Hänger 2008: 66). Dieses Problem der Unschärfe prägt auch unsere Datenbereinigung im Rahmen der Untersuchung des ARTigo-Datensatzes. Hänger (2008: 64–67) macht zwar ebenfalls auf von ihm als „bad tags“ bezeichneten Fehlzuweisungen aufmerksam, doch werden die spezifischen Qualitäten dieser Tags und mögliche Gründe für ihre Zuweisung nicht ausgewertet. Guy und Tonkin (2006) werfen zudem die Frage auf, ob die bei der Bereinigung entstehende Kategorisierung in gute und schlechte Taggings nicht vorschnell ist. Sie vermuten, dass als „schlecht“ bzw. „wertlos“ deklarierte Taggings dennoch Informationsgehalt haben und deren Tilgung eine Form der Verzerrung generieren könnte. Anders gehen Charton et al. (2013) vor, indem sie am Beispiel von Kochrezepten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">opinion mining</hi> betreiben. Dabei stellen sie Strategien vor, die Variabilität frei vergebener Taggings maschinell zu umgehen – und damit das Kategorisierungsproblem, das bei manuell vergebenen Taggings zu oben beschriebenen Unschärfen führen kann. Auch Petz (2019), Reinel (2018) und Osherenko (2010) sind der hiesigen Forschungsarbeit dahingehend ähnlich, als die getaggten Objekte (Text, Bild etc.) eine natürliche Interpretations- und Wahrnehmungsvariabilität aufweisen, die in der Folge zu einer Menge subjektiv gefärbter Taggings führen. Neben dieser subjektiven Färbung des Datensatzes, die wertvolle Aufschlüsse über kollektive Einschätzungen und damit die Kategorisierung und Klassifizierung von Objekten geben kann, gibt es eine zweite Art der Färbung: unbeabsichtigte Irrtümer der taggenden Personen. Gegenüber dem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">opinion mining</hi> kann im Falle des ARTigo-Datensatzes damit eher von einer Form des bildbasierten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">relation minings</hi> auf Grundlage visueller Ähnlichkeit gesprochen werden. Genau diesem Desiderat wollen wir uns im Folgenden widmen. Seit 2007 wurden in ARTigo 9,7 Millionen Taggings vergeben, die auf 295.343 Tags zurückzuführen sind (Becker et al. 2018a). Mehrheitlich stellen diese Taggings inhaltsbasierte Tags ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">surface tags)</hi> dar, d. h. sie nennen im jeweiligen Werk abgebildete Objekte oder Gegenstände. Einige Markierungen beschreiben jedoch auch von dem Werk übermittelte Emotionen, nennen die Namen der Künstler:innen oder sogar den Titel des Objekts (Bry et al. 2013: 2). Die Spieler:innen sind in ihrer Wahl der Markierungen völlig frei und werden weder vom Spiel noch von der Webseite geleitet oder beeinflusst (Schneider und Kohle 2017: 83). Unter diesen Bedingungen ist eine Klassifizierung und Kategorisierung der Tags a posteriori nicht zweifelsfrei durchführbar ist: Homonyme, Dichotomien, Schreibfehler und Inhalt-Kontext-Interferenzen verursachen mehrdeutige Tags. Da die Intention der Spielenden im Moment des Taggings nicht evaluiert werden kann, ist nicht jeder Tag korrekt zu kategorisieren. Ziel der Datenverarbeitung war es, Tags von Künstler:innennamen aus dem ARTigo-Korpus zu isolieren und diese nach Künstler:innen zu aggregieren. Unter Berücksichtigung der tatsächlichen Autor:innenschaft sollen Verbindungen zwischen „fälschlich“ getaggten Künstler:innen sicht- und quantifizierbar gemacht werden. Da Künstler:innennamen selten vollständig und korrekt angegeben werden, müssen geringe Variationen der Rechtschreibung erkannt und denselben Künstler:innen zugeordnet werden. Für sämtliche im Datensatz vertretenen Künstler:innen wurden daher für Nachnamen und volle Namen alle möglichen case-insensitiven Tags generiert, sodass der Datensatz tatsächlicher nach diesen möglichen Tags durchsucht werden konnte. Weil jeder vergebene Tag einem bestimmten Bild zugeordnet ist, lässt sich hieraus bestimmen, ob attribuierte und tatsächliche Künstler:innen übereinstimmen. Die dabei entstehende Zuordnung bestimmter Künstler:innen zu bestimmten Bildern kann auch falsch sein, beispielsweise wenn ein tatsächlich von Claude Monet stammendes Bild mit „Gauguin“ getagged wird. Diese Relation zwischen zugewiesenen Künster:innen und tatsächlichen Urheber:innen fungiert also als Klassifikator und muss grundsätzlich in zwei Richtungen berücksichtigt werden, die im Folgenden als „Künstler:in zu Bild“ sowie „Bild zu Künstler:in“ bezeichnet werden: Während „Künstler:in zu Bild“-Verknüpfungen trivial über <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">matching</hi> der generierten Namenstags extrahiert werden können, zeigt sich die Qualität der extrahierten „Bild zu Künstler:in“-Relationen als unbrauchbar, da polysemantische Nachnamen wie „Schwarz“, „Berg“ oder „Strauch“ die Ergebnisse verfälschen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> In diesen Fällen ist nicht mehr nachzuvollziehen, ob die Spieler:innen „Schwarz“ als inhaltsbasierten oder attribuierenden Tag intendiert haben. Der geringe Bekanntheitsgrad von Künstler:innen wie Gustav Schwarz und David Berg legt jedoch nahe, dass der Großteil dieser Nennungen wahrscheinlich auf inhaltsbasierte Tags zurückzuführen ist. Gestützt wird diese Annahme durch das in der Forschung bekannte Phänomen, dass ESP-Spiele wie ARTigo dazu neigen, besonders generische Tags zu produzieren (Robertson, Vojnovic und Weber 2009: 2–3). Auch die Spieler:innen von ARTigo verschlagworteten inhaltsbasierte deutlich häufiger als attribuierende Tags: Selbst die Tagvolumina häufig erkannter Künstler:innen bestehen nur zu jeweils etwa 5 Prozent aus deren Namen. Durch Berücksichtigung der Wortfrequenz, Zuhilfenahme einer multilingualen Rechtschreiberkennung und Auswahl geschickter Nebenbedingungen ist es jedoch möglich, mehrdeutige Tags sinnvoll zuzuordnen. Grundsätzlich haben inhaltsbasierte Tags wie „schwarz“, „weiß“ oder „Berg“ eine deutliche höhere Worthäufigkeit als tatsächlich relevante Namen wie „Klee“, „Macke“ oder „Turner“. Um auch fälschlich erkannte englische Wörter tilgen zu können, wird zusätzlich die englische Worthäufigkeit berücksichtigt; wobei im Englischen vorkommende deutsche Wörter sowie in den allgemeinen Sprachgebrauch eingegangene Namen weitere Störfaktoren darstellen. Zur besseren Menschenlesbarkeit stellt das Python-Packet <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wordfreq</hi> (Speer et al. 2018) hierzu die Zipf-Häufigkeit für englische und deutsche Wörter zur Verfügung, die sich auf einer logarithmischen Skala von 0 bis 8 bewegt. Unter Berücksichtigung der oben erläuterten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">trade-off</hi>-Bedingungen wurden eine Worthäufigkeit &lt; 2,0 für englische Wörter, &lt; 3,5 für deutsche Wörter oder die Nichterkennung des Namens durch deutsche bzw. englische Rechtschreibkorrektur als zufriedenstellende Kriterien festgelegt. Eine geringe Anzahl dadurch fälschlich getilgter Künstler:innen wurde manuell wieder hinzugefügt (Tab. 1). Da ein zu niedriger Schwellenwert der Worthäufigkeit relevante Namen fälschlicherweise tilgt, während ein zu hoher Schwellenwert irrelevante Namen fälschlicherweise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nicht</hi> tilgt, ist eine optimale Trennung nicht mehr möglich. Der Vergleich in Abb. 1 zeigt gleichwohl, dass Artefakte störender polysemantischer Namen erheblich reduziert werden können. Die so bereinigten Daten lassen für alle in der Datenbank vorhandenen Künstler:innen „Künstler:in zu Bild“- und „Bild zu Künstler:in“-Relationen berechnen. Werden diese Verteilungen gegeneinander angetragen, ergibt sich eine Konfusionsmatrix, deren Diagonale alle „korrekt“ erkannten Verbindungen darstellt; die Anzahl der Bilder also, denen ihre tatsächlichen Urheber:innen zugeschrieben wurden. Ablesbar wird dadurch im Umkehrschluss auch das Verhältnis „korrekter“ zu „falscher“ Tags, wodurch besonders oft falsch zugeschriebene oder unerkannt gebliebene Künstler:innen, und in einem zweiten Schritt auch Bilder, ermittelt werden können. Für ausgewählte Künstler:innen, vorrangig Impressionist:innen, wurde unter Verwendung der Kosinusdistanz die Ähnlichkeit der „Künstler:in zu Bild“-Verknüpfungen berechnet. Die so bestimmte Ähnlichkeit der Vektoren entspricht der Ähnlichkeit der „verwechselten“ Künstler:innen, d. h. eine größtmögliche Ähnlichkeit besteht, wenn zwei Künstler:innen denselben Künstler:innen fälschlicherweise zugewiesen worden sind. Auch hier wurden die Berechnungen durch polysemantische Namen und andere Artefakte verfälscht. Weitere Vorbedingungen konnten jedoch ein nahezu optimal gefiltertes Ergebnis liefern: der Ausschluss nicht mindestens einmal korrekt erkannter Künstler:innen sowie der Ausschluss von Künstler:innen mit weniger als 20 Bildern im Datensatz (Abb. 2). Wie auf Abb. 3 erkennbar, können bei der Untersuchung der häufigsten Fehlzuordnungen gewisse Dominanzen herausgearbeitet werden. Einerseits werden plausible Verwechslungen von Zeitgenoss:innen gleicher Epochen deutlich, wie an der Häufigkeit der Verwechslung von Turner und Constable als auch Monet und Renoir ersichtlich wird. Beide Künstlerpaare sind durch ihre nationale Zugehörigkeit, Arbeitsweise und Lebenszeit eng miteinander verknüpft. Gleiches findet sich bei Claude Monet, dessen Werke häufig mit „Manet“ und „Renoir“ getaggt werden. Andererseits veranschaulicht die Einfärbung der Namen nach Epochen eine Verflechtung romantischer und impressionistischer Strömungen: Eine Wechselbeziehung zwischen den Epochen scheint sich im Datensatz abzuzeichnen, die eine präzisere Überprüfung verlangt. Verwechslungen von Zeitgenoss:innen, die zum Teil gemeinsam arbeiteten und die gleichen Motive malten (z. B. Monet und Renoir) werden unterbrochen von Verknüpfungen, die nicht zwangsweise hätten erwartet werden können. Evident ist, wie häufig Monet und Turner verwechselt werden: Monet wird auf Bildern von Turner noch vor Constable annotiert. Dass sich Monet intensiv mit den Werken Turners befasst hat, ist bekannt (Herrmann 2007: 244, 286; Pickeral 2007: 244, 286). Während Turner der Romantik zugeordnet wird, gilt Monet als Pionier und Wegbereiter des Impressionismus (Keller 1985: 66–81,125; Koch 1977: 5; Wagner 2011: 117–123). Slap (1983: 183) weist allerdings darauf hin, dass Turners Spätwerk bereits erste impressionistische Züge aufweist und damit die Entwicklung des Impressionismus unwissentlich vorbereitete. Das Auslesen der Werke mit merklicher Verwechslungshäufigkeit zwischen Turner und Monet zeigt keine Dominanz einzelner Werke – die Verteilung der falschen Tags ist relativ heterogen zwischen den Werken aufgeteilt. Bei der Analyse der Entstehungsjahre der Einzelwerke offenbart sich, dass alle Arbeiten Monets, die Turner zugeordnet wurden, nach 1872 entstanden sind. Dieser Zeitpunkt koinzidiert nahezu mit der ersten Reise Monets nach London. Monet befand sich 1870 und 1871 während des Deutsch-Französischen Kriegs im Londoner Exil, wo er erstmalig mit Turners Werken in Berührung kam (Collins 2004: 709). Die Angaben der ARTigo-Crowd scheinen hier zu belegen, dass Monet nach dem Zusammentreffen mit den Bildern Turners stilistische Merkmale in seiner Arbeitsweise adaptierte (Abb. 4). Die Auswertung eines konkreten, kunstwissenschaftlichen Beispiels zeigt, dass falsch zugeordnete Künstler:innennamen Aufschluss über epochen- und generationsübergreifende Bezugnahmen geben können. So wiesen spezifische Einzelbildanalysen nach, dass Falschzuweisungen in Werken von Claude Monet und William Turner auf biografisch evidente Entwicklungen im Œuvre der Künstler zurückzuführen sind. Datierungen der Werke, die dominante Häufigkeiten von Verwechslungen aufweisen, geben dabei Hinweise auf konkrete Veränderungen in der Künstlerbiografie. Eine Analyse der Einzelbilder mit hoher Verwechslungshäufigkeit widerlegt dabei die Hypothese willkürlicher Verwechslung von Künstler:innen und Kunstwerken durch die ARTigo-Spieler:innen und exemplifiziert die chronologisch-biografische Evidenz der Verwechslung aufgrund stilistischer Ähnlichkeiten. Was bedeutet dies nun für die traditionelle kunstwissenschaftliche Analyse? Unsere Untersuchungen zeigen, dass die quantitative Datenanalyse als mögliche Erweiterung der kunsthistorischen Forschungsmöglichkeiten zu begreifen ist. Sie ermöglicht eine distanzierte Form der Forschung, die übergreifende Entwicklungen als Muster erkennbar werden lässt. So erweitern die Ergebnisse aus der Makroperspektive die Detailanalyse traditioneller Forschung. Dass der kunsthistorische Blick wie hier gezeigt durch die „Weisheit der Vielen“ (Surowiecki 2007) multiperspektivisch potenziert wird, weckt die Hoffnung darauf, neue Zusammenhänge offenzulegen, die der Kunstwissenschaft dienlich sein können. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Auf ARTigo gibt es acht Games with a Purpose, bei denen Nutzer:innen eine automatisch ausgewählte digitale Reproduktion eines Kunstwerks auf spielerische und kompetitive Art kommentieren. Wie in Luis von Ahns ESP-Spiel (von Ahn und Dabbish 2004) treten jeweils zwei Spieler gegeneinander an und versuchen Begriffe zu finden, die das abgebildete Kunstwerk und dessen Gegenstände, Figuren oder Farben beschreiben, um Punkte zu sammeln.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Das Phänomen der polysemantischen Künster:innennamen verfälscht natürlich auch die matchings der „Künstler:in zu Bild“-Verknüpfungen in gleicher Weise. Da Künstler:innen mit polysemantischen Namen jedoch meistens relativ unbekannt sind, waren diese für die kunsthistorische Analyse nicht relevant.</note> <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> (2018a): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ARTigo – Social Image Tagging [Dataset and Images]</hi> 10.5282/ubm/data.136. <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> (2018b): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ARTigo – Social Image Tagging</hi> http://www.artigo.org [letzter Zugriff 2. 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'),('urn:cts:dhd:2022.rath_brigitte_muster_von_you_und_thou_modellierung_der_:','Bekanntermaßen unterscheidet das Early Modern English zwei Reihen von Pronomina der zweiten Person Singular: V-Formen (you, your etc.) und T-Formen (thou, thy etc.) Die T-Formen gehen im Zuge des Sprachwandels zum Modern English im Verlauf des 17. Jahrhunderts verloren (vgl. z.B. Lass 1999: 153), bleiben jedoch in der Lyrik erhalten. So beginnt etwa ein berühmtes, 1850 von Elizabeth Barrett Browning veröffentlichtes Sonett mit diesem Vers: “How do I love thee? Let me count the ways.” Diese wie selbstverständliche Verwendung der T-Formen in der englischsprachigen Lyrik auch weit nach dem Wandel zum Modern English ist bisher nicht systematisch untersucht. Dieses Projekt sucht daher mit Hilfe digitaler Methoden Antworten auf folgende zwei Forschungsfragen: (1) Ist die Verwendung von T-Formen und V-Formen in Sonetten nach dem Sprachwandel synonym? (2) Falls nein: Welche Muster lassen sich beschreiben? Die Hypothese zur Frage (1) lautet, dass die Verwendung von T-Formen und V-Formen sich als nicht synonym erweisen wird, weil es gerade in der Lyrik eine gesteigerte Sensibilität für die Anrede gibt, und so zu erwarten steht, dass die linguistisch gebotenen Möglichkeiten für Differenzierung voll ausgeschöpft werden. Diese Erwartung widerspricht dem in Gedichtkommentaren häufig anzutreffenden und üblicherweise nicht weiter belegten Hinweis, \"thou\" sei einfach eine in Gedichten anzutreffende Version von \"you\". Hypothesen für Faktoren, die eine Rolle bei der Frage (2) interessierenden Musterbildung spielen könnten, werden vor allem aus der historischen Soziolinguistik gewonnen: So kommen neben potentiellen individuellen Vorlieben von Autor:innen sowie der Entstehungszeit als plausible Faktoren nominale Anredeformen in Frage, weil Studien aus der historischen Soziolinguistik nahelegen, dass bestimmte Anreden (z.B. \"terms of endearment\") mit der Verwendung von T-Formen verbunden sind (vgl. Nevala 2004: 2146; Mazzon 2010), sowie die jeweilige Kategorie des:der Angesprochenen, weil Studien einen Zusammenhang zwischen bestimmten Kategorien von Angesprochenen wie etwa Kinder, Tiere oder Geister und der Verwendung von T-Formen zeigen (vgl. Yang 1991: 258; Carter/McRae 2002: 120-121). Basis für diese Untersuchung ist ein selbsterstelltes Korpus von (bisher) 1.611 englischsprachigen, auf den britischen Inseln zwischen 1530 und 1910 publizierten Sonetten, für das die Gedichttexte manuell in TEI-5 konformem XML transkribiert und mit Metadaten (Autor:in, Titel, Entstehungsjahr, Publikationsjahr) und Annotationen zu nominalen Anredeformen, Kategorie der Adressat:innen (Gott, Mensch, Tier, Naturphänomen etc.), intertextuellen Verweisen und Reimschemata angereichert werden. Mit diesem Korpus wurde eine Reihe von Experimenten mit Machine Learning Prediction Modellen gemacht. Mit fünf verschiedenen Machine Learning Prediction Modellen (Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest und XGBoost) wurde jeweils der k-fold cross validation approach (vgl. z.B. Han, Pei, Kamber 2011) durchgeführt. Die jeweiligen Trefferquoten wurden mit drei Baseline-Modellen (ZeroR sowie zwei Modellen, die alle Sonette jeweils einer Klasse zuordnen, hier: AlwaysT und AlwaysV) auf der Basis üblicher Standardwerte für Machine Learning verglichen: Precision, Recall, FMeasure, Accuracy und Area Under the ROC Curve (AUC). (vgl. z.B. Han, Pei, Kamber 2011; Mohri, Rostamizadeh, Talwalkar 2012) Es zeigt sich, dass Machine Learning Modelle, insbesondere XGBoost, bessere Ergebnisse als die Baseline-Modelle für die Vorhersage liefern können. Da dieses Modell einen hohen Anteil an Fällen korrekt zuordnet, folgt, dass das Modell Regeln in der Verteilung von T- und V-Formen erkennt, dass T- und V-Formen im Sonett also nicht austauschbar sind. Auf der Basis dieser Experimente kann so die erste Frage, \"Ist die Verwendung von T-Formen und V-Formen in Sonetten nach dem Sprachwandel synonym?\" tentativ mit nein beantwortet werden. Für Hinweise auf mögliche Faktoren, die die Musterbildung beeinflussen, wurden mit den Machine Learning Prediction Modellen Ablation-Experimente durchgeführt: Input-Faktoren wurden individuell entfernt und die jeweilige Performanz des Modells erneut gemessen. Sinkt die Vorhersagekraft des Modells durch das Entfernen eines Faktors, so spielt dieser Faktor für die Vorhersage dieses Modells eine Rolle, was als ein erstes Indiz dafür gewertet werden kann, dass der entsprechende Faktor zur Musterbildung auch jenseits des Modells beitragen könnte. Es zeigt sich, dass dabei die Verwendung des Pronomens \"ye\", das bisher bei der Entwicklung von V- und T-Formen kaum beachtet wird, eine wichtige Rolle spielt; als weiterer möglicher Faktor erweist sich die Kategorie der Angesprochenen. Das Projekt bietet für die historische Linguistik einen Beitrag zur präziseren Beschreibung der Sprachentwicklung. Für die Literaturwissenschaft erlaubt diese erstmalige systematische Beschreibung der Verteilung von T-Formen und V-Formen in englischsprachigen Sonetten bessere Gedichtinterpretationen, weil sie erstens überhaupt ein Augenmerk auf die verwendeten Pronomen der Anrede legt und zweitens die im Einzeltext gewählten Formen nun vor dem Hintergrund eines Musters gelesen werden können. Das Projekt trägt so zur aktuellen Forschungsdiskussion zur Anrede in der Lyrik bei. (vgl. z.B. Culler 1981, Culler 2015, Hedley 2009, Keniston 2006, Pollard 2012, Waters 2012) Dieses Projekt wurde vom Vizerektorat Forschung der Universität Innsbruck mit Mitteln aus der Aktion D. Swarovski und vom Forschungszentrum Digital Humanities der Universität Innsbruck durch Mittel aus dem DI4DH Programm unterstützt und so erst ermöglicht. Die Korpuserstellung übernahmen mit einem ebenso scharfen Blick fürs Detail wie für das Gesamtprojekt Marina Höfler, Serena Obkircher und Teresa Wolf. Die Machine Learning Prediction Models wurden mit großer Umsicht von Ario Santoso und Mingzi Kong konzipiert, implementiert und trainiert. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carter, Ronald/ McRae, John</hi> (2002). \"Language Note: Changing patterns of thou\' and \'you\'\". <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Routledge History of Literature in English. Britain and Ireland</hi>. Second Edition. Routledge. 120-121. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Culler, Jonathan</hi> (1981). \"Apostrophe\". Jonathan Culler. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Pursuit of Signs. Semiotics, Literature, Deconstruction</hi>. Routledge and Kegan Paul. 135-154. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Culler, Jonathan</hi> (2015). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Theory of the Lyric</hi>. Harvard UP. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Han, Jiawei / Pei, Jian / Kamber, Micheline</hi> (2011). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data Mining: Concepts and Techniques</hi>. Elsevier. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hedley, Jane</hi> (2009). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">I Made You to Find Me. The Coming of Age of the Woman Poet and the Politics of Poetic Address</hi>. Ohio State UP. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Keniston, Ann</hi> (2006). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Overheard Voices. Address and Subjectivity in Postmodern American Poetry</hi>. Routledge. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lass, Roger</hi> (1999). \"Phonology and Morphology\". Roger Lass (ed.). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Cambridge History of the English Language</hi>. Volume III 1476-1776. 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We trained classifiers for evaluation and sentiment at sentence level on the LOBO corpus, comprising ~1.3 million book reviews downloaded from the social reading platform LovelyBooks. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">For the two classification tasks, we compared performance of dictionary-based and transfer-learning (TL) based sentiment analysis (SA). To use dictionary-based SA systematically, a repository of twelve open-source German-language SA lexicons was created (see Table 1). Lexicon formats were uniformed to automatically annotate reviews for sentiment in a processing pipeline. For the TL approaches, we chose BERT and FastText, both of which based on distributional representations of natural language (see Devlin et al., 2019; Mikolov et al., 2017</hi>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> <figure> <head>Tab. 1: Overview of German-language sentiment dictionaries</head> <graphic url=\"Pictures/b21ba19a61b2c71b0d07415a2b4311aa.png\" /> </figure> </hi> The dictionary-based and TL approaches were evaluated on two manually annotated datasets, working with two annotators: in the first dataset (~21,000 sentences), the annotation task was that of identifying evaluative language (vs. descriptive language); in the second dataset (~13,500 sentences), the task focused on the distinction between positive and negative sentiment. These two classification tasks form the basis for a large-scale analysis of the LOBO corpus, which segments reviews into evaluative and descriptive passages, to describe differences in evaluation practices across genres (e.g., romance, science fiction) and ratings (1-5 stars). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">For the creation of the Gold Standard of Task 1 (evaluation classification), manual annotation reliability was evaluated on a subset of 250 reviews (~4,000 sentences). Cohen’s </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kappa</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(0.76) indicated a strong agreement between annotators. Overall, 66% of the total sentences were annotated as “evaluation”. Training an SVM classifier on the features generated by the 12 sentiment dictionaries rendered a macro </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">score of 0.75 (see Table 2 for details).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> <figure> <head>Tab. 2: Efficiency of dictionary-based SVM on Task 1</head> <graphic url=\"Pictures/aacbbb91c514a9932afe8765dbc51672.png\" /> </figure> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">To compare the efficiency of the dictionaries, the same classifier was trained separately with the single dictionaries. Fig. 1 shows the results, with AffectiveNorms as the best-performing dictionary (macro </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1 </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">score of 0.67).</hi> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/fdceb3361a5be5c10f1024ce25cb6d0f.png\" /> <head>Fig. 1: Efficiency of single German-language SA dictionaries (Task 1)</head> </figure> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Yet, by contrast, TL-methods proved substantially more efficient, with macro</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">scores of 0.83 for FastText and of 0.89 for BERT (results obtained via a 5-fold cross validation, repeated five times to average variance, see Table 3 for details on BERT).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> <figure> <head>Tab. 3: Efficiency of BERT on Task 1</head> <graphic url=\"Pictures/a5e4fb31030e74dadf2fcbf9fd0a9242.png\" /> </figure> </hi> The evaluation procedure was repeated on Task 2 (positive vs. negative sentiment). Again, inter-annotator agreement was strong for manual annotation of the Gold Standard (Cohen’s Kappa = 0.79). Annotation percentages are shown by Fig. 2 (where the “other” category indicates both mixed feelings and the absence of evaluation). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/d950d46427f136c87d8c87085dbaa50e.png\" /> <head>Fig. 2: Percentages of annotations for task 2</head> </figure> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">The dictionary-based SVM classifier reached a macro </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">score of 0.64, while the best performance was obtained by SentiArt (see Fig. 3). Efficiency was again higher for FastText (macro </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1 </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">score = 0.72) and best for BERT (macro </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">score = 0.83). However, the learning curve for BERT shows how there is still room for improvement, with efficiency not fully reaching a plateau (see Fig. 4).</hi> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/33e14784be3beec00ab9fe90a8523774.png\" /> <head>Fig. 3: Efficiency of single German-language SA dictionaries on Task 2</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/eff835afec5d34aac5e649535a0fcd49.png\" /> <head>Fig. 4: Learning curve (with increasing amount of training material) of BERT for Task 2</head> </figure> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> <figure> <head>Tab. 4: Overview of results for lexicon-based and TL-based approache</head> <graphic url=\"Pictures/636ae6971af2f159725288924fc664fc.png\" /> </figure> </hi> Our results highlight the higher efficiency of TL-methods (see Table 4) and of dictionaries based on vector space models (like SentiArt and AffectiveNorms). They show that computational methods can reliably identify sentiment of book reviews in German. In order to fruitfully use similar methodology to identify types of engagement by reviewers with literature beyond the descriptive/evaluative and positive/negative dichotomies, a useful next step will be to attempt the design of TL-tasks for the identification of more fine-grained evaluative practices. These include the construction of and orientation to particular evaluative scales (e.g. reading pleasure, literary quality) and particular subjects of evaluation (e.g. novels, authors, characters). <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-29983a88-7fff-e13a-4495-4ee6266fd339\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Clematide, S. and Klenner, M.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2010). Evaluation and extension of a polarity lexicon for German. s.n. doi:10.5167/UZH-45506. https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/45506 (accessed 12 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. and Toutanova, K.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">ArXiv:1810.04805 [Cs] </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">http://arxiv.org/abs/1810.04805 (accessed 13 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Hölzer, M., Scheytt, N. and Kächele, H.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(1992). Das „Affektive Diktionär Ulm“ als eine Methode der quantitativen Vokabularbestimmung. In Züll, C. and Mohler, P. Ph. 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Sentiment Analysis for Words and Fiction Characters From the Perspective of Computational (Neuro-)Poetics. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Frontiers in Robotics and AI</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">, </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">6</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">doi:10.3389/frobt.2019.00053. https://www.frontiersin.org/article/10.3389/frobt.2019.00053/full (accessed 8 September 2019).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Kanske, P. and Kotz, S. A.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2010). Leipzig Affective Norms for German: A reliability study. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Behavior Research Methods</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">, </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">42</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(4): 987–91 doi:10.3758/BRM.42.4.987.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Klinger, R., Suliya, S. S. and Reiter, N.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2016). Automatic Emotion Detection for Quantitative Literary Studies: A case study based on Franz Kafka’s ‘Das Schloss’ und ‘Amerika’. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">DH2016 Book of Abstracts</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">. Kraków: ADHO https://dh2016.adho.org/abstracts/318.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Köper, M. and Schulte im Walde, S.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2016). Automatically Generated Affective Norms of Abstractness, Arousal, Imageability and Valence for 350 000 German Lemmas. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’16)</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">. Portorož, Slovenia: European Language Resources Association (ELRA), pp. 2595–98 https://aclanthology.org/L16-1413 (accessed 12 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Mikolov, T., Grave, E., Bojanowski, P., Puhrsch, C. and Joulin, A.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2017). Advances in Pre-Training Distributed Word Representations. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">ArXiv:1712.09405 [Cs] </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">http://arxiv.org/abs/1712.09405 (accessed 13 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Mohammad, S. M. and Turney, P. D.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2013). CROWDSOURCING A WORD-EMOTION ASSOCIATION LEXICON. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Computational Intelligence</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">, </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">29</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(3): 436–65 doi:10.1111/j.1467-8640.2012.00460.x.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Remus, R., Quasthoff, U. and Heyer, G.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2010). SentiWS - A Publicly Available German-language Resource for Sentiment Analysis. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’10)</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">. Valletta, Malta: European Language Resources Association (ELRA) http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2010/pdf/490_Paper.pdf (accessed 12 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Ruppenhofer, J., Steiner, P. and Wiegand, M.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2017). Evaluating the Morphological Compositionality of Polarity. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">RANLP 2017 - Recent Advances in Natural Language Processing Meet Deep Learning</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">. Incoma Ltd. Shoumen, Bulgaria, pp. 625–33 doi:10.26615/978-954-452-049-6_081. http://www.acl-bg.org/proceedings/2017/RANLP%202017/pdf/RANLP081.pdf (accessed 12 July 2021).</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Stamm, N.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2014). Klassifikation und Analyse von Emotionswörtern in Tweets für die Sentimentanalyse.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Võ, M. L. H., Conrad, M., Kuchinke, L., Urton, K., Hofmann, M. J. and Jacobs, A. M.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2009). The Berlin Affective Word List Reloaded (BAWL-R). </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Behavior Research Methods</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">, </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">41</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2): 534–38 doi:10.3758/BRM.41.2.534.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"bold\">Waltinger, U.</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\"> </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">(2010). GermanPolarityClues: A Lexical Resource for German Sentiment Analysis. </hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"italic\">Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’10)</hi> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.zotero.org/google-docs/?hrnXlP\"> <hi rend=\"\">. Valletta, Malta: European Language Resources Association (ELRA) http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2010/pdf/91_Paper.pdf (accessed 12 July 2021).</hi> </ref> '),('urn:cts:dhd:2022.reiners_stefan_what_was_theoretical_biology_a_topic_modelli:','Over the course of the twentieth century, theoretical biology changed beyond all recognition. Although the field today is synonymous with mathematical biology, when it first emerged it had a drastically different agenda: to critically analyze the conceptual foundations of biology in order to resolve long-standing theoretical disputes, abstract from the ‘burden of details,’ and bring about the epistemic unification of biological science. The field began acquiring its now familiar mathematical character in the 1940s, as formal models became increasingly applied in different areas of biology, such as growth, ecology, genetics, and evolution. Regrettably, the early ‘philosophical’ period of theoretical biology has been almost completely forgotten and its existence is seldom acknowledged—let alone carefully examined (but see Nicholson & Gawne 2015, Baedke 2019). Much of this early discourse took place in a handful of book series, monographs, and journals, the majority of which were published in German (at least initially). Hence, it is perhaps not surprising that Anglophone scholars remain almost completely ignorant of this large, and surprisingly rich, body of literature. Our aim is to analyze this forgotten corpus and rescue it from the dustbin of history. Our guiding question is: What did theoretical biology look like in the early 20th century? More specifically, we ask: (i) What were the central debates and topics? (ii) Who were the central authors and how international was the scientific community at the beginning? (iii) Can distinct language-(of-origin-)specific camps be identified in terms of the kinds of topics they addressed? (iv) What, where, and when did transitions occur in networks of authors and topics? (v) When, how, and why did the discipline develop its emphasis on formal modeling? At this early exploratory stage of the project, we operationalize these central questions mainly as a topic-modelling problem: (1) Which central topics can be identified and how does their ‘share’ of the documents develop? Which topic clusters can be identified? (2-3) Are certain topics dominated by particular authors, languages (of origin), and nationalities? (4) Can certain ‘turning points’ be identified? Additionally: (5) How steadily does the proportion of publications that use mathematical formulas increase over time? Is it gradual or rather discontinuous? After (a) preparing and selecting documents for the corpus on a historical basis (encompassing monographs, book series and journal articles)—digitizing, and OCR-ing with tesseract where necessary—we (b) machine translate the non-German texts into German using the Google Translate API. As de Vries, Schoonvelde, and Schumacher (2018) argue for topic-modelling in general, and Malaterre (2021) for the special use-case of history of science, modern machine translations deliver useful results that are reliable for multilingual topic-modelling. Additionally, we plan to assess our translation accuracy with Malaterre’s proposed “Semantic Topology Preservation Test” (2021). Then, we (c) preprocess the corpus: Following a general cleaning of common OCR-errors and stop words, we reduce the corpus to lemmatized adjectives and nouns via spaCy’s POS tagging and lemmatization algorithms. We assume that the conceptual topics we aim to explore are mostly expressed in nouns and adjectives (see Jockers 2013, Malaterre et al. 2020). The preprocessed documents are then (d) analyzed with LDA topic-modelling, using gensim’s MALLET-wrapper and (e) analyzed with top2vec, to cluster the documents thematically – enabling a different granularity and perspective, since top2vec does not treat the documents as bags-of-words and tends to generate few more general topics (see Angelov 2020). Finally, (f) we calculate document embeddings using UMAP and (g) visualize the embedding as an interactive scatter plot (with the option of time-period slices) with Bokeh, since the heterogeneity of our corpus does not allow for a simple linear visualization. We enrich the scatter plot with metadata for a mouse-over pop-up window, generated from the most important topics for each document, and color the documents by their top2vec cluster, complementing the visual clustering and topological distribution the document embedding shows. Thus, we create an interactive tool for exploration, hoping to motivate future research. Moreover, we plan to utilize tesseract’s equ language data to detect mathematical equations in documents. We take the use of mathematical formulas as a signal of affiliation with the mathematical side of the discourse on theoretical biology. This way, each document is assigned a gradual mathematization score. To model the mathematization of theoretical biology, we then analyze the mathematization scores per year and the scores’ correlations with topics. The score can in turn be used for visual classification in the visualization by choosing different symbols for documents in the scatter plot based on their score. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Alt, W.; Deutsch, A.; Kamphuis, A.; Lenz, J. and Pfistner, B.</hi> (1996). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\"> \"Zur Entwicklung der Theoretischen Biologie: Aspekte der Modellbildung und Mathematisierung\", in: <hi rend=\"italic\">Jahrbuch für Geschichte und Theorie der Biologie</hi> 3, pp. 7-59.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Angelov, D.</hi> (2020). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Top2Vec: Distributed Representations of Topics</hi>, in: arXiv:2008.09470v1. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/abs/2008.09470v1\">https://arxiv.org/abs/2008.09470v1</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Baedke, J.</hi> (2019). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\">\"O Organism, Where Art Thou? Old and New Challenges for Organism-Centered Biology\"</hi>, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">J Hist Biol</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> 52, pp. 293–324. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s10739-018-9549-4\">https://doi.org/10.1007/s10739-018-9549-4</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, D. M.; Ng, A. Y.; Jordan, M. I.</hi> (2003) \"Latent Dirichlet allocation\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">J Mach Learn Res</hi> 3 (March), pp. 993–1022. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bokeh Development Team</hi> (2018). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bokeh: Python library for interactive visualization</hi>. URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.bokeh.pydata.org\">http://www.bokeh.pydata.org</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">De Vries, E.; Schoonvelde, M. and Schumacher, G.</hi> (2018). \"No Longer Lost in Translation: Evidence that Google Translate Works for Comparative Bag-of-Words Text Applications\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Political Analysis</hi>, 26 (4), pp. 417 – 430. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1017/pan.2018.26\">https://doi.org/10.1017/pan.2018.26</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Honnibal, M.; Montani, I.; Van Landeghem, S. and Boyd, A.</hi> (2020). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spaCy 3.1: Industrial-strength Natural Language Processing in Python</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://spacy.io/\">https://spacy.io/</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jockers, M.</hi> (2013). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">“Secret” recipe for topic modeling themes</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.matthewjockers.net/2013/04/12/secret-recipe-for-topic-modeling-themes/\">https://www.matthewjockers.net/2013/04/12/secret-recipe-for-topic-modeling-themes/</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Laubichler, M.</hi> (2001). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">\"Mit oder ohne Darwin? Die Bedeutung der darwinschen Selektionstheorie in der Konzeption der Theoretischen Biologie in Deutschland von 1900 bis zum Zweiten Weltkrieg\", in: Hoßfeld U, Brömer R (eds): <hi rend=\"italic\">Darwinismus und/als Ideologie. Verhandlungen zur Geschichte und Theorie der Biologie</hi>, Band 6. VWB, Berlin, pp. 229–262.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Malaterre, C.</hi> (2021). \"Topic-modeling of multilingual non-parallel corpora: Applying machine-translation to a philosophy of science corpus\". Talk at the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DS² 2021 online Conference</hi>, March 16, 2021. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://youtu.be/FTzmpNYZs3E\">https://youtu.be/FTzmpNYZs3E</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Malaterre, C.; Chartier, J.-F. and Pulizzotto, D. (2019</hi>). \"What is this thing called philosophy of science? A computational topic-modeling perspective 1934–2015\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">HOPOS</hi>, 9 (2), pp. 215–249. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1086/704372\">https://doi.org/10.1086/704372</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Malaterre, C.; Lareau, F.; Pulizzotto, D. and St-Onge, J.</hi> (2020). \"Eight journals over eight decades: a computational topic-modeling approach to contemporary philosophy of science. Synthese.\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s11229-020-02915-6\">https://doi.org/10.1007/s11229-020-02915-6</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCallum, A. K.</hi> (2002). \"MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit.\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mallet.cs.umass.edu\">http://mallet.cs.umass.edu</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">McInnes, L. and Healy, J.</hi> (2018). \"UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ArXiv e-prints</hi> 1802.03426. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://arxiv.org/abs/1802.03426v3\">https://arxiv.org/abs/1802.03426v3</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nicholson, D.J. and Gawne, R.</hi> (2015). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">\"Neither logical empiricism nor vitalism, but organicism: what the philosophy of biology was\", in: <hi rend=\"italic\">HPLS</hi> 37, pp. 345–381. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s40656-015-0085-7\">https://doi.org/10.1007/s40656-015-0085-7</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Noichl, M.</hi> (2019). \"Modeling the structure of recent philosophy. Synthese.\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/s11229-019-02390-8\">https://doi.org/10.1007/s11229-019-02390-8</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rehurek, R. and Sojka, P.</hi> (2010). [genism]. \"Software framework for topic modelling with large corpora\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the LREC 2010 workshop on new challenges for NLP frameworks</hi>, pp. 45-50. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://radimrehurek.com/gensim/\">https://radimrehurek.com/gensim/</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Smith, R.</hi> (2019). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">tesseract 4.1.1.</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://tesseract-ocr.github.io/\">https://tesseract-ocr.github.io/</ref> '),('urn:cts:dhd:2022.reiter_nils_offen_fuer_alle_s_open_identities_im_reviewp:','Die Begutachtung von Forschungsbeiträgen ist ein zentraler Pfeiler wissenschaftlicher Qualitätssicherung, sei es für Zeitschriften, Konferenzen oder drittmittelfinanzierte Forschungsprojekte. Dafür, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie</hi> diese Begutachtung konkret abläuft, gibt es unterschiedliche Modelle, Gepflogenheiten, Erfahrungen und Erwartungen. Das bei DHd-Konferenzen bis inklusive 2020 verwendete Modell sah eine Teilanonymisierung vor, d.h. Autor:innen waren den Gutachter:innen namentlich bekannt, jedoch nicht umgekehrt (sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">single-blind</hi>-Modell). Die Gutachten selbst (Text und zahlenmäßige Bewertung) wurden nur den Autor:innen, allen Gutachter:innen des Beitrags und dem Programmkomitee mitgeteilt. Dieses Modell war Gegenstand von Diskussionen auf den DHd-Mitgliederversammlungen 2019 und 2020, bis 2020 beschlossen wurde, für die nächste DHd-Konferenz ein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zero-blind</hi>-Modell zu erproben – mit der Einschränkung, dass die Namen der Gutachter:innen nur den Autor:innen des Beitrags und dem Programmkomitee bekannt sind, aber nicht insgesamt veröffentlicht werden. Wir möchten mit diesem Panel der DHd-Community die Möglichkeit geben, sich über das Begutachtungsverfahren der DHd-Jahrestagungen zu informieren und auszutauschen. Zum einen ist das Zeitkorsett einer Mitgliederversammlung eng begrenzt, was eine wirkliche Diskussion schwierig macht. Zum anderen betrifft das Begutachtungsverfahren auch zahlreiche Nicht-Mitglieder. Für eine zielführende und produktive Diskussion sollen auf dem Panel zunächst einige zentrale Begriffe geklärt werden, die in der Diskussion häufig vorkommen. Unter dem Begriff “open peer review” wird ein Bündel unterschiedlicher konkreter Verfahren zusammengefasst, die unterschiedliche Aspekte des Reviewprozesses öffnen: Mit “open reports” oder “open reviews” ist gemeint, dass die zu einem Beitrag geschriebenen Gutachten öffentlich einsehbar sind, also über den Kreis der Autor:innen des Beitrages hinaus. Ob diese als eigenständige Publikationen adressier- und zitierbar sind oder dem Beitrag quasi als eine Art Anhang beigefügt werden, ist nicht festgelegt, wirft aber neue Fragen auf: Können die Gutachten als eigenständige Publikation anonym bleiben? Können sie dem Beitrag als Anhang angefügt werden, sodass der Beitrag immer mit den Gutachten gelesen werden wird? Und, im konkreten Verfahren: Wenn die Beiträge nach Kenntnisnahme der Gutachten von den Autor:innen überarbeitet werden, müssen dann auch die Gutachten nochmal überarbeitet werden? Trotz dieser Fragen liegen Vorteile offener Reviews klar auf der Hand: Spätere Leser:innen der begutachteten Beiträge können kritische oder umstrittene Punkte direkt identifizieren, und nicht zuletzt können offene Reviews auch als Beispiele für Erst-Gutachter:innen dienen, wie Reviews aussehen (können). Bei “open identities” handelt es sich um den am kontroversesten diskutierten Aspekt. Grundsätzlich können analog zur Verwendungsweise in den experimentellen Wissenschaften verschiedene Stufen von “blindness” unterschieden werden: Beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic bold\">double-blind</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">-Verfahren</hi> (Abb. 1) sind sowohl Autor:innen als auch Gutachter:innen gegenseitig anonym. Aus praktischen Gründen (etwa um Interessenkonflikte bei der Zuordnung zu verhindern) muss eine Instanz existieren, die Autor:innen und Gutachter:innen namentlich kennt (das Programm- oder Organisationskomitee, bei großen Konferenzen auch sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">area chairs</hi>, die für einen thematischen, abgegrenzten Bereich zuständig sind). Das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">double-blind</hi>-Verfahren wird z.B. bei den Konferenzen der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Association for Computational Linguistics</hi> (ACL) verwendet, wobei die Bekanntheit zwischen den Gutachter:innen unterschiedlich gehandhabt wird. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1001\" width=\"16.002cm\" height=\"9.436805555555555cm\" url=\"Pictures/d884b405429bbabaeedf2e99323ba473.png\" rend=\"inline\" /> <head>Abb. 1: <hi rend=\"italic\">Double-blind</hi>-Verfahren. OK/PK: Organisations- bzw. Programmkomitee. Roter Pfeil: Name nicht bekannt, grüner Pfeil: Name bekannt. Die Abbildung bezieht sich auf jeweils einen Beitrag, d.h. der Pfeil zwischen den Gutachter:innen repräsentiert die Bekanntheit zwischen den Gutachter:innen, die für den gleichen Beitrag zur Begutachtung eingeteilt wurden.</head> </figure> Ein sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic bold\">single-blind</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">-Verfahren</hi> wurde seit Anbeginn für die DHd-Konferenzen angewendet. Dabei kennen die Gutachter:innen eines Beitrages dessen Autor:innen, aber nicht umgekehrt (Abb. 2).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic bold\">zero-blind</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">-Verfahren</hi> sind sich sowohl Gutachter:innen als auch Autor:innen gegenseitig bekannt (Abb. 3). Dieses Verfahren wird bei der DHd2022 erstmals und testweise angewendet. Unterschiedlich gehandhabt wird, für wen genau die Gutachter:innen namentlich bekannt sind. Bei der DHd2022 werden die Gutachter:innen namentlich nur den jeweiligen Autor:innen (und dem Programmkomitee) bekannt gemacht. Bei den meisten Begutachtungsverfahren ist eine Instanz vorgesehen, die Gutachter:innen Beiträge zuweist, basierend auf Kompetenz, Interesse und/oder der Vermeidung von Interessenkonflikten. Bei “open participation” entscheiden Gutachter:innen selbst, ob sie einen Beitrag begutachten oder nicht, wobei die Kenntnis über mögliche Beiträge vorausgesetzt wird (d.h. die Beiträge müssen den potentiellen Gutachter:innen zugänglich sein). In der Praxis zieht dieses Verfahren weitere Fragen nach sich: Wie wird sichergestellt, dass alle Beiträge begutachtet werden und auch gleich viele Gutachten erhalten? Was ist die Motivation von Gutachter:innen, Beiträge zu begutachten, und wird dadurch eine (neue) Schieflage eingeführt? Wir werden uns im Folgenden auf den Aspekt der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">identities</hi> und hier auf die Optionen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">single-</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zero-blind</hi> konzentrieren, da sie für die DHd-Konferenzen im Mittelpunkt der Diskussion stehen, und typischerweise die größten Kontroversen auslösen (vgl. Ross-Hellauer/Görögh, 2019). Im Panel allerdings können auch andere Aspekte im Verlauf der Diskussion aufgegriffen werden. In verschiedenen Disziplinen wurde und wird mit unterschiedlichen Begutachtungsverfahren experimentiert. Die Erfahrungen dabei sind unterschiedlich, und oft wird darüber vor allem anekdotisch oder in semi-öffentlichen Kreisen berichtet (wie z.B. von der DH2020). Ein Grund dafür ist sicher, dass es schwer ist, belastbare, vergleichende Studien zum Thema durchzuführen, da der Review-Prozess als sensibel gilt und eine große Zahl an Faktoren die Ergebnisse beeinflussen. Ein solches Experiment – das sich nicht mit open vs. blind beschäftigt hat, sondern mit der Konsistenz von Begutachtung im Allgemeinen – ist das sog. NeurIPS-Experiment (Cortes/Lawrence 2021): Dabei wurden 10% oder 170 der Einreichungen bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine-learning</hi>-Konferenz NeurIPS zwei unabhängigen Programmkommittees zugewiesen, die selbstständig ihre Entscheidung getroffen haben (angenommen wurden Beiträge, wenn sie von mind. einem Komitee angenommen wurden). Bei ca. einem Viertel der Beiträge kamen die Kommitees zu unterschiedlichen Entscheidungen. Auch wenn dieses Experiment sich nicht mit open vs. blind beschäftigt, zeigt es vielleicht einen Weg auf, wie generell eine Qualitätssicherung des Reviewprozesses aussehen könnte. Zu Bedenken ist allerdings, dass eine Übertragung von Verfahren aus anderen Disziplinen schon deswegen schwierig ist, weil diese sich in Größe, Diversität, Kompetitivität und Publikationspraxis massiv unterscheiden. Eine einseitige Anonymität der Gutachter:innen, wie sie bislang bei den DHd-Jahrestagungen praktiziert wurde, bringt Nachteile für die Autor:innen mit sich: Ein in den Mitgliederversammlungen 2019 und 2020 benannter Kritikpunkt ist die Abgabe von \"Ein-Satz-Gutachten\" ohne ernsthafte Auseinandersetzung mit den eingereichten Beiträgen, geschweige denn konstruktiven Verbesserungsvorschlägen für die Autor:innen. Im Gegensatz dazu steigen Umfang und Konstruktivität der Gutachten in offenen Begutachtungsprozessen nachweislich, da die Verbindlichkeit und Rechenschaftspflicht der Bewertungen von Gutachter:innen durch die Offenlegung ihrer Identität deutlich zunimmt (Besançon/Rönnberg/Löwgren 2020:7 und Pucker/Schilbert/Schumacher 2019:3). Eine mildere Bewertung der Beiträge ging damit bei der DH2020 zumindest nicht einher (Guiliano/Estill 2020:13, interner Bericht). Des weiteren konnte auch kein Rückgang der Bereitschaft zur Begutachtung bei der DH2020 festgestellt werden: Nur fünf der vorjährigen Gutacher:innen verweigerten die Begutachtung mit Hinweis auf das offene Verfahren, während die Gesamtzahl der Gutachter:innen von 779 auf 974 anstieg. Befürworter:innen eines anonymen Begutachtungsverfahrens argumentieren häufig damit, dass sich Autor:innen durch die Offenlegung ihrer Forschung sowie die Reviewer:innen durch die Formulierung ihrer Reviews angreifbar machen und eine Anonymisierung des Reviewverfahrens als Schutzmechanismus fungiere. Gerade in einer verhältnismäßig überschaubaren Fachgemeinschaft wie den Digital Humanities kann diese Anonymität jedoch nur geringfügig sichergestellt werden, wodurch eine tatsächliche Anonymität der Autor:innen fragwürdig ist oder nur durch umständlichen Anonymisierungsaufwand in den Beiträgen gewährleistet werden. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Gerade bei einer fachlich weit gestreuten Konferenz wie der DHd-Reihe – und einem ebenso breit gefächerten Pool an Gutachtenden – dürfte die Offenlegung der Identitäten und damit der fachlichen Expertisen dazu beitragen, dass Gutachter:innen nur Beiträge begutachten, zu denen eine fachliche Nähe gegeben ist (Pucker/Schilbert/Schumacher 2019:3), was nicht nur konstruktive Rückmeldungen begünstigt, sondern auch negative Gutachten aufgrund fachlicher Unkenntnis verhindert. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Nicht zuletzt kann die offene Kommunikation zwischen Autor:innen und Gutachter:innen nicht nur zu einer Qualitätssteigerung des eingereichten Beitrages und zu weiterführenden Diskussionen führen, sondern auch Impulse für zukünftige Forschungs- und Publikationsvorhaben sowie Kollaborationen geben (Besançon/Rönnberg/Löwgren 2020: 5). Offene Identitäten im Reviewprozess ermöglichen somit generell eine transparentere Gestaltung, die eine bessere Nachvollziehbarkeit der Annahmen und Ablehnungen von Beiträgen zur DHd-Jahrestagung gewährleistet. Mit der Ablehnung von Beiträgen müssen naturgemäß auch schlechte Nachrichten überbracht werden. Autor:innen wiederum reagieren unterschiedlich auf ablehnende Bewertungen, was von den Gutachter:innen schlecht oder gar nicht vorgesehen werden kann. ‘Blindness’ erlaubt es den Gutachter:innen, ihre Gutachten unabhängig von solchen Erwägungen zu schreiben. Prekär beschäftigte Nachwuchswissenschaftler:innen müssen keine Angst haben, Beiträge etablierter Wissenschaftler:innen negativ zu beurteilen, selbst wenn diese ggf. für das berufliche Fortkommen (z.B. für Forschungsanträge oder Empfehlungsschreiben) relevant sind. Es ist, damit dieser Effekt eintritt, auch nicht entscheidend, ob die etablierten Wissenschaftler:innen in solchen Positionen sind, oder ihre Macht für diese Art von ‘Racheaktionen’ ausnutzen würden: Die ‘Beißhemmung’ tritt ja ein, wenn Gutachter:innen negative Reaktionen nur befürchten, unabhängig davon, ob sie eintreten. Ein möglicher langfristiger Effekt ist die Verkleinerung des Pools an Gutachter:innen, sowie dessen fortschreitende Ent-Diversifikation, da z.B. Professuren nach wie vor überdurchschnittlich häufig von Männern besetzt werden. Selbst wenn Indizien dafür sprechen, dass offene Gutachter:innen-Namen zu besseren Reviews führen, besteht die Gefahr, dass Gutachten zu oberflächlich bleiben, weil sich Gutachter:innen nicht mehr trauen, subjektive und ggf. spekulative Aspekte anzumerken, welche die Qualität von Beiträgen erheblich steigern können. Insgesamt ist vermutlich eine starke Tendenz zu positiven Reviews zu erwarten, was die Unterscheidbarkeit der Qualität der Beiträge deutlich erschweren würde. Dieser Effekt wurde bereits anhand eines kontrollierten Experiments des British Journal of Psychiatry empirisch untermauert (Walsh et al., 2018): “ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\" xml:space=\"preserve\">Reviewers who signed were more likely to recommend publication.” Wenn mehr Beiträge positiv (und damit ähnlich) bewertet werden, müssen mehr Entscheidungen durch das </hi>Programmkomitee getroffen werden. Dies steigert nicht nur den Arbeitsaufwand für wenige Personen, sondern ist auch für Autor:innen weniger transparent. Nach Abschluss des Review-Prozesses werden die Reviews vergleichend analysiert, um auf die Argumente pro und contra <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">open identities</hi> unterstützend/entkräftend reagieren zu können. Die Reviews sowie Bewertungen der vergangenen DHds in Köln (2018) und Paderborn (2019) stehen als Vergleichswerte zur Verfügung. Die Bewertungen können direkt quantitativ verglichen werden. Bei den Reviews kommen Faktoren wie die Länge, genannte Referenzen, oder auch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sentiment</hi>-Scores in Betracht (die aber mit Vorsicht zu interpretieren sind). Darüber hinaus soll ein Interview mit der Ombudsstelle in die Analyse einfließen. Die Panelist:innen werden mit einleitenden Impulsvorträgen aus ihrer Expertise und Erfahrungen die Ausgangslage und Problemfelder skizzieren und nach einem Austausch innerhalb des Panels in eine offene Diskussion mit dem Plenum übergehen. Der Ablauf des Panels ist wie folgt geplant (Gesamtdauer 90 Minuten): <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Theoretisch denkbar wäre auch eine Anonymität in umgekehrte Richtung, also bekannte Gutachter:innen und anonyme Autor:innen. Dieses Verfahren wird von Pontille/Torny (2014) als “Blind review” bezeichnet.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Besançon, Lonni / Rönnberg, Niklas / Löwgren, Jonas et al.</hi> (2020): “Open up: a survey on open and non-anonymized peer reviewing”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Res Integr Peer Rev</hi> 5(8) 10.1186/s41073-020-00094-z <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burghardt, Manuel / Dieckmann, Lisa / Reiter, Nils / Steyer, Timo / Scholger, Walter / Trilcke, Peer / Wuttke, Ulrike</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Besseres Reviewing für die DHd (Version 1.0).</hi> Zenodo 10.5281/zenodo.4633633 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cortes, Corinna / Lawrence, Neil D.</hi> (2021): Inconsistency in Conference Peer Review: Revisiting the 2014 NeurIPS Experiment. arXiv:2109.09774v1. https://arxiv.org/abs/2109.09774 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Guiliano, J. / Estill, L.</hi> (2020): DH2020 Report to ADHO CCC <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nature America Inc.</hi> (1999): “Pros and cons of open peer review”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nat Neurosci</hi> 2: 197–198 10.1038/6295 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pontille, David / Torny, Didier</hi> (2014): “The blind shall see! The question of anonymity in journal peer review”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ada: A Journal of Gender, New Media, and Technology</hi> 4 10.7264/N3542KVW <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pucker, Boas / Schilbert, Hanna Marie / Schumacher, Sina Franziska</hi> (2019): “Integrating Molecular Biology and Bioinformatics Education”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Integrative Bioinformatics</hi> 16(3) 10.1515/jib-2019-0005 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ross-Hellauer, Tony / Görögh, Edit</hi> (2019): “Guidelines for open peer review implementation”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Res Integr Peer Rev</hi> 4(4) 10.1186/s41073-019-0063-9 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ross-Hellauer, Tony</hi> (2017): “What is open peer review? A systematic review”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">F1000Research</hi> 6: 588 10.12688/f1000research.11369.2 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Walsh, E. / Rooney, M. / Appleby, L. / Wilkinson, G.</hi> (2000): “Open peer review: A randomised controlled trial”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">British Journal of Psychiatry</hi>, 176(1): 47-51 10.1192/bjp.176.1.47 '),('urn:cts:dhd:2022.rettinghaus_klaus_die_vermessung_der_musikalischen_welt:','Die Musik ist ein fundamentaler Bestandteil unseres kulturellen Gedächtnisses. Ihre Bewahrung und Überlieferung scheint jedoch – trotz einer schieren Zahl an verfügbaren audio-visuellen Trägermedien – nahezu ausschließlich der papiergebundenen Schriftlichkeit zuzufallen; das renommierte Riemann Musiklexikon erhob diese Schriftlichkeit sogar zum konstitutiv-konzeptionellen Bestandteil ihres Seins: „Es liegt im Wesen der abendländischen Musik, daß sie zur Schrift gebracht wird.“ (Gurlitt 1967: 641). Trotz der breit geführten Diskussion der vergangenen 50 Jahre (Möller 1997) behält die Aussage doch – gerade vor dem Idealbild der Idee einer absoluten Musik (Dahlhaus 1994) – einen wahren Kern. Die traditionelle Musiknotation hat sich über einen Zeitraum von 400 bis 500 Jahren kontinuierlich und behutsam weiterentwickelt, erst durchbrochen durch das Aufkommen der graphischen Notation im 20. Jahrhundert, die antrat, das althergebrachte Schrift-Bild durch neue Bildlichkeit zu ersetzen. (Finke 2019). Ungeachtet dessen wird bis heute die „klassische“ Musiknotation in der Schule gelehrt und ja, sie ist sogar noch immer zum Komponieren nützlich und hilfreich. Kurz gesagt: die traditionelle Notenschrift „aus Punkten und Strichen“ bildet ihren ganz eigenen Kosmos. Umso erstaunlicher ist, dass trotz der Digitalisierungswelle der vergangene Jahre, die insbesondere die Geisteswissenschaften erfasste, die Musiknotation im Wesentlichen in ihrer papiernen Körperlichkeit gefangen blieb. Eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wirkliche</hi> digitale Transformation der traditionellen Notenschrift bleibt ein Desiderat. Zwar bieten zahlreiche Sheet-Music-Apps, die über die einschlägigen Distibutionsplattformen erhältlich sind, digitale Surrogate verschiedenster musikalischer Werke, im Gros handelt es sich dabei jedoch lediglich um Scans der (papiernen) Notenseiten und nicht um genuin digitalen Notensatz. Zugegebenermaßen ist eine wirkliche digitale Übersetzung des musikalischen Schriftbildes ein immenses Unterfangen, denn „eine ‚amtliche Rechtschreibung‘ existiert in der Musik nicht.“ (Weber 2015) Hinzu kommt, dass durch die langjährige Tradition der westlichen Musiknotation eine gewisse Erwartungshaltung an das Schriftbild auf Seiten der Leserschaft existiert. Und gerade Musikschaffende sind hier selten bereit Kompromisse einzugehen. Warum existiert von so vielen Werken der Musik eine Vielzahl an unterschiedlichen Ausgaben? In den seltensten Fällen, weil eine Ausgabe „richtiger“ (was auch immer das genau heißen mag) ist als eine andere. Interpretinnen und Interpreten schwören zumeist auf Ausgaben eines bestimmten Verlags, weil sie deren „Qualität“ schätzen; und das bezieht sich üblicherweise nicht auf editorische Grundsatzentscheidungen, sondern vielmehr auf den visuellen Gesamteindruck der Notation. Seit der Industrialisierung des Notendrucks im 19. Jahrhundert herrscht die Überzeugung vor, es gäbe ein ideales Notenbild. Eine Vorstellung die nicht zuletzt durch notengrafische Großkonzerne wie C. G. Röder in Leipzig befeuert wurde, der einen Großteil der deutschen Musikverlagslandschaft belieferte (Beer 2005). Moderner computergestützter Notensatz daneben wirkt zumeist unbefriedigend. Was macht aber ein harmonisches Notenbild aus, wie sind die Größenverhältnisse im Druck? Ein Schlüssel zur Erkenntnis könnten die Notenschlüssel sein, denn diese finden sich häufig und werden im klassischen Notensatz in unterschiedlichen Größen gebraucht. So konstatiert Elaine Gould in ihrem Standardwerk zur Musiknotation: „A change of clef […] is two-thirds of the size of the clef at the beginning of the stave.“ (Gould 2011: 7) Das klingt nach einem gesichertem Fakt. Ein flüchtiger Blick in klassische Editionen von der Wende des 19. zum 20. Jahrhundert liefert einen anderen Eindruck: dort sind Schlüsselwechsel bei einer Größe von 80–90% des Schlüssels vom Anfang des Systems deutlich größer. Auch andere Autorinnen und Autoren, sofern sie überhaupt ein bestimmtes Größenverhältnis nennen, geben üblicherweise eine Größe von 75% an (z. B. Gerou / Lusk 1996: 113). Helene Wanske schweigt diesbezüglich leider (Wanske 1988). Ändern sich Verhältnisse bei unterschiedlichen Rastral-Größen? Sind die Relationen schlüssel-spezifisch? Wie gehen unterschiedliche Verlage vor? Hat sich der Notenstich in dieser Hinsicht über die Jahrzehnte gewandelt? Um diese Fragen beantworten zu können, untersuchen wir tausende Seiten von Notendrucken klassischer Musik. Moderne Editionen aus dem 20. Jahrhundert mit den Schwerpunkten Klavier- und Kammermusik haben wir selbst gescannt. Hinzu treten Ausgaben von IMSLP<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />, darunter vor allem Drucke aus den „alten“ Gesamtausgaben, die bis zum 2. Weltkrieg erschienen sind und auch sinfonische Werke enthalten. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/60a0e5b391af1e31a2c38f84ddc93b95.png\" /> <head>Abb. 1: Detektierte Schlüssel in unterschiedlichen Größen</head> </figure> Mit unserer selbstentwickelten OMR-Software sind wir in der Lage, sehr präzise Aussagen über Größen und Größenverhältnisse einzelner Symbole zu treffen. Erste Ergebnisse sollen auf einem Poster präsentiert werden. Dabei beschränken wir uns zunächst auf die Notenschlüssel, denn wie sich zeigt, bietet sich hier bereits ein weites Feld für Analysen. Diese sollen nur den Startschuss geben für weitere Untersuchungen an historischen Musikdrucken und uns helfen, bei der digitalen Transformation des klassischen Notensatzes ein ansprechenderes Layout zu erzielen. Die Ergebnisse sowie die Rohdaten sollen der Community unter einer freien Lizenz bereit gestellt werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" place=\"foot\" n=\"1\"> International Music Score Library Project. <ptr target=\"https://imslp.org/\" />. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beer, Axel</hi> (2005): „Röder, Carl Gottlieb“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MGG Online</hi>, Laurenz Lütteken (ed.), Kassel, Stuttgart, New York 2016ff., zuerst veröffentlicht 2005, online veröffentlicht 2016, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.mgg-online.com/mgg/stable/26863\" /> [letzter Zugriff 14. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dahlhaus, Carl</hi> (1994): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Idee der absoluten Musik</hi>. 3. Auflage. Kassel: Bärenreiter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Finke, Gesa</hi> (2019): „Partituren zum Lesen und Schauen. Bildlichkeit als Merkmal graphischer Notation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift der Gesellschaft für Musiktheorie</hi> 16/1, 21-39. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.31751/1001\" /> [letzter Zugriff 14. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gerou, Tom / Lusk, Linda</hi> (1996): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Essential Dictionary of Music Notation</hi>. Los Angeles: Alfred Publishing Co. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gould, Elaine</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Behind Bars</hi>. London: Faber Music. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gurlitt, Willibald / Eggebrecht, Hans Heinrich</hi>: (1967): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Riemann Musiklexikon</hi>, Sachteil, 12. Aufl., Mainz: Schott 641. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Möller, Hartmut</hi> (1997): „Notation, Einleitung, Bewertungen von Notation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> MGG Online</hi>, Laurenz Lütteken (ed.), Kassel, Stuttgart, New York 2016ff., zuerst veröffentlicht 1997, online veröffentlicht 2016, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.mgg-online.com/mgg/stable/13480\" /> [letzter Zugriff 14. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Töpel, Michael</hi> (1997): „Notation, 20. Jahrhundert, Entwicklungen seit 1950“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MGG Online</hi>, Laurenz Lütteken (ed.), Kassel, Stuttgart, New York 2016ff., zuerst veröffentlicht 1997, online veröffentlicht 2016, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.mgg-online.com/mgg/stable/14135\" /> [letzter Zugriff 14. Juli 2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wanske, Helene</hi> (1988): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Musiknotation. Von der Syntax des Notenstichs zum EDV-gesteuerten Notensatz</hi>. Mainz: Schott. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Weber, Fabian</hi> (2015): „Vom lesbaren zum schönen Partiturbild“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nmz - neue musikzeitung</hi> 64 (5) <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.nmz.de/artikel/vom-lesbaren-zum-schoenen-partiturbild\" /> [letzter Zugriff 14. Juli 2021]. '),('urn:cts:dhd:2022.richts_kristina_kultur_daten_kuratierung_was_speichern_:','Was speichern wir und wozu? Was wird verdeckt, was verschwindet? Wie kann der inhaltliche Sinn erhalten bleiben? Welche Daten, Dokumentationen oder Programme sind für das Verstehen der Erkenntnisse notwendig? Was ist es wert, erhalten zu bleiben und für wen? Was macht es mit \'Kultur\', wenn wir sie digital speichern, oder nicht speichern, oder nur für eine gewisse Zeit speichern? Besteht die Gefahr, heute etwas \'wegzusortieren\', was morgen wichtig ist? Inwieweit überlassen wir das dem Zufall, inwieweit den technischen Routinen, inwieweit den Expert:innen? Die wissenschaftliche Beschäftigung mit Gegenständen der materiellen und immateriellen Kultur basiert in steigendem Maße auf digitalen Prozessen und auf der Arbeit mit digitalen Objekten. Die Bedeutung IT-gestützter Auswertungsverfahren nimmt ebenfalls zu. Häufig entstehen im Zusammenhang solcher Projekte neue Korpora von Digitalisaten, spezifische Modelle, formale Beschreibungen und Verknüpfungen von materiellen oder immateriellen Objekten, Ereignissen und Wissensbeständen, beispielsweise in Form von 3D-Digitalisierungen, Scans, Kodierungen, Audio- und Videoaufnahmen oder Simulationen. Aber auch wenn vorhandene Digitalisate herangezogen, angereichert, transformiert, verknüpft, visualisiert usw. werden, entstehen vielgestaltige Datenbestände von mitunter hohem Komplexitätsgrad, deren Relevanz sich keineswegs in der Funktion beispielsweise des \'Anhangs\' zu klassischen Publikationsformen – Journal Papers, Konferenzbeiträge, Qualifikationsschriften usw. – erschöpft. Vielmehr gehen kulturbezogene Datensätze potenziell selbst als Arbeitsdaten, d.h. als Gegenstand, in den wissenschaftlichen, aber auch in den kulturellen Diskurs bis hin zur kulturökonomischen Praxis ein. Im Allgemeinen stehen bei der Entwicklung von Standards für Datenkuratierung und Langzeitarchivierung technische Belange im Zentrum – also das „Wie?“ der Speicherung und die Beschaffenheit bzw. Qualität der Daten (Zhou 2021). Nicht weniger dringlich für die Aggregation digitaler Kulturdatenkorpora ist aber die vorgelagerte, grundlegende Frage nach der Datenauswahl: Was speichern wir? Warum sollen wir es speichern? Und wie können künftig auch die Perspektiven der Beteiligten an Datenproduktion und -nutzung in den Entscheidungsprozess einbezogen werden? Das Panel regt daher einen Perspektivwechsel an, hin zu forschungsgeleiteten Entscheidungswegen in Bezug auf die Fragen, was in die nachhaltige Bewahrung eingeht, und welche wahrscheinlichen Anforderungen zukünftiger Forschung an diese Objekte dabei in den Blick genommen werden müssen. Bei aller Schwierigkeit prognostischer Bewertungen geht es hier darum, die Sicht derjenigen besser zu verstehen, die konkret mit diesen Daten arbeiten, also den „designated communities“, wie es der OAIS-Standard formuliert (Reference Model 2012): Wie werden die Perspektiven, die Wissenschaftler:innen auf die Daten haben, angemessen und konkret in die Kuratierungsprozesse einbezogen? Welche Anforderungen für Infrastruktureinrichtungen ergeben sich hieraus? Damit ist zugleich ein wesentliches Aufgabenprofil des Konsortiums NFDI4Culture (Altenhöner et al. 2020) umschrieben, das es sich zur Aufgabe macht, den Archivierungs- und Publikationsprozess als forschungsgeleitetes Zusammenwirken der verschiedenen Akteure zu verstehen und pragmatische Ansätze für den Aufbau einer in den unterschiedlichsten Dimensionen kohärenten (und nicht nur technisch verstandenen) Infrastruktur zu liefern. Die drei Beitragenden werden zunächst in je 10minütigen Impulsvorträgen anhand konkreter Fallbeispiele für \'interessante Ausnahmen\' – im Sinne von: Datenkorpora, die gewinnbringend in eine Langzeitarchivierung gebracht werden könnten und sollten, obwohl sie bei den normalen Routinen öffentlicher Archivierung momentan wohl unberücksichtigt blieben – ihre Perspektive auf die übergreifende Thematik darstellen. Im Kern des Panels steht ausgehend von diesen Impulsvorträgen die offene Plenumsdiskussion mit den Panelisten. Die Moderation strukturiert hierbei die Diskussion entlang von Leitfragen (s.u.). Parallel kümmert sich ein Team zugleich um die Dokumentation der Diskussionsbeiträge, insbesondere auch der in der Plenumsdiskussion von den Teilnehmenden eingebrachten weiteren Praxisbeispiele. Die Dokumentation wird in Form eines ausführlichen, zusammenfassenden Berichts im Nachgang den Teilnehmenden zur Verfügung gestellt und im Open Access in kommentierbarer Form öffentlich gemacht. Die Veranstaltung möchte auf diese Weise einen kontinuierlichen Diskussionsprozess der an der Thematik beteiligten Fachcommunities anregen und bestmöglich unterstützen. Die Leitfragenbündel für die Paneldiskussion lauten: Margarete <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pratschke</hi>, Berlin: Digitale Bildkultur im Netz (Arbeitstitel) Patrick <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Primavesi</hi>, Leipzig: Tanz - Theater - Performance. Digitale Repräsentation performativer Künste (Arbeitstitel) Christoph <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schulz</hi>, Wuppertal: Vergleich verschiedener Modi der digitalen Präsentation von Bewegungsbüchern mit Perspektiven auf die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gaming arts</hi> (Arbeitstitel) Reinhard <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Altenhöner</hi>, Berlin Lisa <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dieckmann</hi>, Köln Andreas <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Münzmay</hi>, Paderborn <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Altenhöner, Reinhard et al.</hi> (2020): \"NFDI4Culture – Consortium for research data on material and immaterial cultural heritage\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Research Ideas and Outcomes</hi> 6 (Juli 2020), e57036. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.3897/rio.6.e57036\">https://doi.org/10.3897/rio.6.e57036</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Keitel, Christian</hi> (2013): \"Der Nestor-Leitfaden zur Digitalen Bestandserhaltung und seine Folgen für die Archive\", in: Naumann, Kai (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Archivierung in der Praxis</hi>. 16. Tagung des Arbeitskreises \"Archivierung von Unterlagen aus digitalen Systemen\" und Nestor-Workshop \"Koordinierungsstellen\", Stuttgart 2013, S. 267–277. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Primavesi, Patrick et al.</hi> (2016): \"Archiv/Praxis. Verkörpertes Wissen in Bewegung\", in: Cairo, Milena / Hannemann, Moritz / Haß, Ulrike / Schäfer, Judith Schäfer (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\" xml:space=\"preserve\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Episteme des Theaters.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi>Bielefeld 2016, S. 425–450. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.14361/9783839436035-030\">https://doi.org/10.14361/9783839436035-030</ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://public.ccsds.org/Pubs/650x0m2.pdf\"><hi rend=\"bold\">Reference Model For An Open Archival Information System (OAIS)</hi></ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\" xml:space=\"preserve\"> (2012). </hi>CCSDS Secretariat. Juni 2012. Zugleich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_ics/catalogue_detail_ics.htm?csnumber=57284\">ISO 14721:2012</ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://public.ccsds.org/Pubs/650x0m2.pdf\">https://public.csds.org/Pubs/650x0m2.pdf</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schulz, Christoph Benjamin</hi> (2019): \"Die Geschichte(n) gefalteter Bücher. Gefaltete Texte und Leporellos in literarischer Avantgarde und experimenteller Poesie\", in: Schulz, Christoph Benjamin (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Geschichte(n) gefalteter Bücher</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Leporellos, Livres-Accordéon und Folded Panoramas in Literatur und Bildender Kunst</hi>. Hildesheim / Zürich / New York 2019, S. 11–121 und S. 437–486. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schulz, Christoph Benjamin</hi> (2021a): \"Bookishness and Digitally Enhanced Publications Against the Backdrop of Apologies of the Book During the Advent of Digital Media\", in: Bazarnik, Katarzyna / Hildebrand-Schat, Viola / Schulz, Christoph Benjamin (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Refresh the Book. On the Hybrid Nature of the Book in the Age of Electronic Publishing</hi> (Critical Studies 41). Leiden 2021, S. 133–161. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1163/9789004443556_008\">https://doi.org/10.1163/9789004443556_008</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schulz, Christoph Benjamin</hi> (2021b): \"Von einem Phänomen der Buchgeschichte zur Herausforderung für die Digital Humanities: Leporellos in der Kinder- und Jugendliteratur\", in: Schmideler, Sebastian / Helm, Wiebke (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">BildWissen – KinderBuch</hi>. Studien zu Kinder- und Jugendliteratur und -medien, Bd. 5, . Stuttgart 2021, S. 23–44. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-476-05758-7_3\">https://doi.org/10.1007/978-3-476-05758-7_3</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhou, Peter</hi> (2021): \"Towards a Sustainable Infrastructure for the Preservation of Cultural Heritage and Digital Scholarship\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data and Information Management</hi> 5, no.2 (2021), S. 253–261. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"apple-converted-space\"> </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.2478/dim-2020-0052\">https://doi.org/10.2478/dim-2020-0052</ref> '),('urn:cts:dhd:2022.rissler_pipka_nanette_barcamp_headlines_highlights_der_:','Als Arbeitsgruppe “Zeitungen & Zeitschriften” im Verband Digital Humanities im deutschsprachigen Raum befassen wir uns in wissenschaftlichen und infrastrukturellen Kontexten mit historischen Zeitungen und Zeitschriften. Mit deren Digitalisierung, Digitalisaten, digitalen Präsentationsformen und -formaten sowie mit digitalen Analyseverfahren setzen wir uns kritisch auseinander und setzen uns für deren Weiterentwicklung ein. Die Bandbreite der möglichen Themen ist dementsprechend groß und orientiert sich am Interesse und Engagement der Mitglieder, die erfreulicherweise aus den unterschiedlichsten Kontexten stammen und damit einen offenen Diskurs zwischen Infrastruktur und Wissenschaft befördern, der aktuell vor allem im Kontext der NFDI Grundvoraussetzung für eine nachhaltige Weiterentwicklung ist. Um die ganze Bandbreite der laufenden und möglichen AG-Aktivitäten abbilden zu können und mit interessierten Menschen ins Gespräch zu kommen, die (noch) nicht aktives Mitglied der AG sind, haben wir uns für das Format eines Barcamps entschieden, bei dem sich verschiedene Kleingruppen konkreten Arbeitsfeldern widmen können und deren Ergebnisse abschließend im Plenum präsentiert und diskutiert werden. In einem halbtägigen Preconference-Barcamp (4 Stunden mit einer Pause) zu neun vorgeschlagenen Themen rund um die Arbeit der AG zu digitalen historischen Periodika wollen wir gemeinsam mit den Teilnehmer*innen aus und außerhalb der AG weitere Handlungsfelder erschließen und begonnene Aktivitäten voran bringen. Es handelt sich um ein offenes Angebot, das sich an alle richtet, die an dem Thema \"Historische Zeitungen und Zeitschriften\" interessiert sind und dazu ein spezifisches Arbeitsfeld in einer Kleingruppe vertiefen möchten. Die AG Zeitungen & Zeitschriften stellt vorhandene Kompetenzen bereit, möchte aber bewusst die offene Gestaltung durch die Teilnehmenden anregen. Zusammenhänge mit den AG-Aktivitäten sind natürlich willkommen, aber nicht notwendig. Es ist vorgesehen, dass die Ergebnisse der jeweiligen Kleingruppen am Ende des Barcamps vorgestellt werden und möglichst zeitnah in eine verwertbare und weiternutzbare Form überführt werden. Die folgenden Themenvorschläge sind Angebote von AG-Mitgliedern. Die Liste kann im Vorfeld des Barcamps noch erweitert werden. Auf dem Barcamp selbst wird entschieden, welche davon in den Kleingruppen behandelt werden. Die Moderation wird jeweils von AG-Mitgliedern übernommen. Die AG möchte eine eigene \"Agenda\" erstellen, in der Interessen und Arbeitsfelder definiert und Visionen niedergelegt sind. In der Diskussion dazu wird zum einen die Abgrenzung des Forschungsgegenstands Zeitungen und Zeitschriften diskutiert sowie die Veränderung desselben im digitalen Zeitalter reflektiert. Mittel- und langfristige Ziele der AG in der internationalen Vernetzung von Forschenden und Anbietenden, in der Funktion eines Expertenforums, in der Nachwuchsförderung sowie in Consulting für Fördergeber bestehen. Ein erster Entwurf der Agenda liegt bereits vor und wird zur Diskussion gestellt, anschließend überarbeitet und zur weiteren Abstimmung an die gesamte AG übergeben. Hier trifft sich die Vorbereitungsgruppe des nächsten anstehenden Events aus der Reihe der \"Methoden-Workshops\", die im Jahr 2020 erfolgreich gestartet wurde und über einen längeren Zeitraum fortgesetzt wird. Mit den Teilnehmenden wird gemeinsam die Planung verfeinert, Bedarfe außerhalb der AG abgefragt und das bestehende Workshop-Konzept in Hinblick auf Lehrmethode, Zeitplanung und Vermittlungsziele diskutiert. Dabei fließen die Erfahrungen aus den drei vergangenen Workshops zu den Themen Metadaten und Korpuserstellung ein. Insbesondere werden thematische und konzeptionelle Ideen von Teilnehmenden außerhalb der AG begrüßt. Hier können auch konkrete Wünsche für die Vermittlung bestimmter Kompetenzen an die AG herangetragen werden. In dieser Gruppe steht der fachliche Austausch über ein relativ neues Arbeitsfeld im Vordergrund. Aktuelle technische Entwicklungen im Bereich der Layout-Analyse und OCR/OLR werden hier vorgestellt, ausprobiert und diskutiert. Dazu sind gegebenenfalls Vorkenntnisse sowie technische Voraussetzungen erforderlich, die im Vorfeld bekannt gegeben werden. Der aktuelle Stand der Entwicklung und der noch bestehenden Bedarfe wird ausgelotet und z.B. in einem Blogartikel zusammengefasst. Ferner kann eruiert werden, inwieweit die existierenden Analysewerkzeuge für die Vermittlung an ein breiteres, technisch nicht in gleichem Maße versiertes Publikum auch in Form eines Methoden-Workshops bereits geeignet sind. Hier ergibt sich möglicherweise eine Schnittstelle zur DHd-AG „OCR“, mit der schon beim ersten AG-Workshop zum Thema OCR zusammen gearbeitet wurde. Der letzte Workshop der AG befasste sich mit der Korpuserstellung vom Retrieval zu Balancing. In dieser Gruppe werden bestehende Ressourcen und Datenangebote einem Review hinsichtlich FAIR Data unterzogen. Ein Ziel kann darin bestehen, die aktuellen Datenangebote mit einer Beschreibung und einem Expert-Review zu versehen. Dies dient nicht nur den AG-Mitgliedern, sondern kann darüber hinaus auch auf der AG-Homepage oder in einem noch zu bestimmenden Review Journal als kollaborativer Beitrag veröffentlicht werden. Ähnlich wie in der vorhergehenden Gruppe knüpft diese an bereits stattgefundene Workshops an. Hier steht das FAIR-Review von aktuellen Metadaten-Angeboten im Zentrum, ebenso mit dem Ziel, dies im Nachgang zu veröffentlichen. Analog zur Korpus-Idee bezieht sich das Review hier auf die angebotenen Metadaten, zu denen in vielen Fällen eine hinreichende Beschreibung fehlt. Daneben soll eine Einschätzung zur weiteren Verwendbarkeit dieser Daten gegeben werden. In dieser Gruppe geht es vornehmlich um die theoretische Debatte, die sich auch auf den Forschungsgegenstand der historischen Zeitungen und Zeitschriften bezieht: Wie kann das Medium in seiner Komplexität adäquat als digitales Objekt abgebildet werden? Welche Elemente müssen im Rahmen der Digitalisierung bereits bedacht und erfasst werden? Wie können ggf. flexibel später Merkmale von Intermedialität, Multimodalität und Materialität digital annotiert werden? Hier ergibt sich möglicherweise eine Schnittstelle zur DHd-AG \"Theorie\", die sich schon in Vorgesprächen angedeutet hat und bei dieser Gelegenheit vertieft werden kann. Diese Gruppe schließt thematisch direkt an das Thema der Multimodalität an, diskutiert diese indessen aber aus der Sicht der konkreten und aktuellen Möglichkeiten, welche in den TEI-Proposals gegeben sind. Die TEI bietet momentan noch keine ausreichenden oder praxisnahen Umsetzungs-Vorschläge für die Kodierung von Zeitungen und Zeitschriften. An Beispielen kann dies experimentell ausgelotet werden, woraus möglicherweise Erweiterungsvorschläge entwickelt werden können. Zusammenhänge mit OCR-Formaten als häufige Vorstufe einer TEI-Kodierung spielen hier ebenfalls mit hinein. Aber ist TEI überhaupt das universelle \"Wunschformat\" - oder benötigen bestimmte Use-cases andere Lösungen? Welche internationalen Arbeitsgruppen zu historischen Zeitungen und Zeitschriften bestehen derzeit? Welche Themen werden dort bearbeitet, welche Diskurse sind dort aktuell, wie ist dort die Balance zwischen Forschungs- und Angebotsseite? Lässt sich von deren Arbeit etwas lernen für die AG? Wie lassen sich Kontakte und Verbindungen, wie beispielsweise zur Special Interest Group \"Periodicals\" der Text Encoding Initiative, aufbauen oder intensivieren? Zudem liegt eine aktuelle Anfrage der Kooperation oder gemeinsamen Bildung einer entsprechenden Arbeitsgruppe im ADHO vor: Wie diese strategisch zu konkretisieren wäre, kann ebenfalls in dieser Gruppe diskutiert werden. Die AG Zeitungen und Zeitschriften pflegt eine Homepage, auf der eine umfangreiche Ressourcensammlung zum Thema enthalten ist. Diese Sammlung ist redaktionell zu überarbeiten, so dass sie auch einen Mehrwert für Personen außerhalb der AG bietet. Daneben sind die vorhandenen Informationen auf der Homepage (z.B. vergangene Veranstaltungen, Workshop-Material, etc.) insgesamt für die Nachnutzung aufzubereiten. Außerdem können auch Konzepte für weitere Informationsangebote wie z.B. Bibliographie oder Veranstaltungshinweise entwickelt werden. Die Vorbereitung der Gruppenarbeit erfolgt im Vorfeld durch die AG unter Berücksichtigung des offenen Inputs von Barcamp-Teilnehmer*innen und dem anvisierten Output. Für die Arbeit in den Kleingruppen wird eine schlichte Struktur vorgeschlagen: 30 Minuten für die Erläuterung des Themas durch die jeweiligen Moderator*innen sowie die Festlegung eines Ziels und einer Herangehensweise, gefolgt von 90 Minuten Arbeits- oder Diskussionszeit, und abschließend nochmals 30 Minuten Zeit, um gemeinsam die Ergebnisse zusammenzufassen, zu sichern und für eine kurze Präsentation vorzubereiten. Dabei können sowohl digitale als auch analoge Hilfsmittel verwendet werden - je nach Präferenz und Ausstattung: digitale Folien oder Pinnwand und Karten aus dem Moderatorenkoffer. Abschließend präsentiert jeder Tisch seine Ergebnisse. Diese werden unmittelbar im Speedblogging- oder Tweet-Verfahren verbreitet. Wir benötigen einen großer Raum (s. Teilnehmerzahl) mit verteilten Tischen und einem Beamer. Begrüßenswert (aber nicht zwingend notwendig) wären klassische Kommunikationsmittel wie Whiteboard, Pinnwand und Moderationskoffer. Wir erwarten maximal 50 Personen und erbitten eine möglichst verbindliche Anmeldung im Vorfeld, damit ggf. die Zahl der Kleingruppen vorausschauend angepasst werden kann. Eine spontane Anmeldung vor Ort ist jedoch ebenso möglich. Bei der Anmeldung wird unverbindlich das Interesse an bevorzugten Themen erfragt, um das Themenangebot ggf. entsprechend anzugleichen. 30 Min - Begrüßung, kurze Sammlung der Themenvorschläge und Wahl der jeweiligen Moderatorinnen/Moderatoren, Aufteilung der Teilnehmenden in Kleingruppen 150 Min - Arbeit in Kleingruppen: 30 Min Einführung und gemeinsame Zielsetzung, 90 Min Diskussions- oder Arbeitszeit, 30 Min Zusammenfassung und Ergebnispräsentation (währenddessen 15 Min Pausenzeit in Abstimmung mit der Organisation vor Ort) 45 Min - Ergebnispräsentationen im Plenum (jeweils max. 5 Min.) und Schlussdiskussion '),('urn:cts:dhd:2022.roeder_torsten_aufbau_eines_referenzkorpus_erste_saetze_in_d:','<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">In literatur- und sprachwissenschaftlichen Untersuchungen ist der erste Satz eines narratologischen Zusammenhangs ein regelmäßig untersuchter Gegenstand (dazu u.a. Alt 2020, Haubrichs 1995, Hirdt 1974, Queng 2019, Miller 1965, Neuhaus 2019, Raulff 2019, Retsch 2000, Selbmann 2019). Das verwundert insofern wenig, gilt doch der erste Satz seit Wolfgang Isers Studie </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Der Akt des Lesens</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">als Eingang in den Text durch die Lektüre, als Schlüsselstelle der Interaktion zwischen Text und Leser (1976: 38). Der erste Satz ist Verdichtungspunkt, sinnstiftender Ort für den Fortgang der Erzählung. Er unterliegt Moden, Bedingungen und Abhängigkeiten, bewegt sich in literarischen Traditionen, folgt Wirkungsabsichten, führt Reminiszenzen mit, steht für sich und erzeugt Kontext. Der erste Satz offenbart im Reichtum seiner unterschiedlichen Formen “die Schätze der Literatur in nuce” (Alt 2020: 18) und es ließe sich mit Alain Robbe-Grillet die These aufstellen, dass Literaturgeschichte aus der Untersuchung ihrer Anfangssätze zu schreiben ist (1992: 38).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Eine systematische, digital gestützte Untersuchung von “ersten Sätzen” steht bislang aus. Vereinzelt wurden händisch Korpora erster Sätze zusammengetragen (Beck 1992, Beck 1993, Wolkersdorf 1994) und Versuche unternommen, eine Typologie des ersten Satzes in der Literatur anhand ausgewählter Einzelanalysen zu entwerfen (zuletzt Alt 2020). Ergänzend dazu kann eine systematische Kategorisierung auf der Basis eines semiautomatisiert erstellten, größeren Untersuchungskorpus </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">– </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">wie sie hier projektiert wird </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">– </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">zielführend sein. Ähnlich gelagerte Untersuchungen, die nach der Quintessenz des Poetischen in der Literatur durch ihre Zählbarkeit fragen (vgl. beispielhaft Moretti 2009, auch Fischer/Strötgen 2015, Fischer/Jäschke 2018a/b), liegen vor, eine einzige sich dezidiert mit deutschsprachigen Erzählanfängen (nicht ersten Sätzen) beschäftigende quantifizierende Studie findet sich in der Arbeit von Herrmann 2018.</hi> Der sämtlichen bisherigen Studien zu ersten Sätzen “mangelnden Gesamtsicht” (Alt 2020: 246) zu begegnen, ist Anliegen des Korpus “Erste Sätze in der deutschsprachigen Literatur”. Dazu wird ein Datenkorpus erstellt, publiziert und anschließend in einer Verzahnung von quantitativen und textanalytischen Herangehensweisen eine erste Auswertung unternommen. Als Ausgangsmaterial dienen mehrere Volltextkorpora (Deutsches Textarchiv, Zeno, u.a.), aus denen Texte nach Gattungen extrahiert wurden. Es ist deutlich, dass die vorhandenen Volltextangebote zwar unterschiedlich reichhaltige Strukturinformationen über das jeweilige Dokument bieten, aber die automatische Abgrenzung geschlossener Texteinheiten oft nicht trivial und ohne Einzelprüfung nicht zuverlässig möglich ist (z.B. bei Sammelbänden, Texten mit mehreren Kapiteln, Texte in mehreren Bänden). Dies bildet allerdings die Voraussetzung für das Extrahieren der ersten Sätze. Hinzu kommt, dass der Beginn des “poetischen Texts” durch z.B. vorangestellte Vorworte, Widmungstexte oder Einleitungen automatisiert nicht immer eindeutig zu lokalisieren ist. Ferner ist die Abgrenzung von “ersten Sätzen” ein semantisches Problem. Sätze lassen sich als grammatisch-analytische Einheiten begreifen, die durch bestimmte Satzzeichen voneinander abgetrennt werden, was der maschinellen Verarbeitung entgegenkommt. Jedoch unterscheiden und verändern sich die zur Abgrenzung eines Satzes verwendeten Zeichen erheblich (man betrachte allein die Entwicklungen zwischen dem 17. und 18. Jahrhundert). Die absolute Trennschärfe mancher Satzzeichen steht zudem kontextabhängig infrage, weshalb Sätze teils auch als Sinneinheiten zu begreifen sind, in denen Satzzeichen eine strukturierende, aber nicht unterbrechende Funktion innewohnt (vgl. Abb. 2a/b). Sollte man also eher von einem fließenden “Beginn” oder “Anfang” sprechen? Bei der Bestimmung der “ersten Sätze” spielen somit Unschärfebereiche hinein, die sich wiederum auf Korpuskonsistenz und -vergleichbarkeit auswirken können. Das derzeitig erstellte Korpus ist vollständig mitsamt Metadaten und Quellenangaben inkl. Positionsangaben in TEI codiert. Gattungsabhängig bewegt sich die Anzahl der Satzanfänge zwischen 100 und 1000 Einträgen. Mithilfe der manuell und automatisch erstellten Annotationen lässt sich das Korpus nach verschiedenen Parametern analysieren und visualisieren, beispielsweise nach Veröffentlichungsdatum, Textgattung, Geschlecht von Verfasserin oder Verfasser, Personen-, Orts- oder Zeitbezüge im Text (vgl. Abb. 1c) oder Länge des Gesamttexts. Außerdem wird dokumentiert, welchen Auswahlkriterien die jeweiligen Datenquellen unterlagen und wie dies im Hinblick auf die Ausgewogenheit des Korpus bei der Auswertung berücksichtigt werden sollte (vgl. Hug/Boenig 2021). Zur Dissemination des Korpus wurde 2021 das Twitter-Projekt “@satzomat” gelauncht, das täglich zwei erste Sätze sendet (vgl. Abbildungen 1–3). Ziel ist es, eine “Typologie des ersten Satzes” mithilfe computerphilologischer Auswertungsverfahren zu erstellen sowie zu fragen, inwieweit Gattungen im Verlaufe der Geschichte bestimmte Typen von ersten Sätzen determinierten (z.B. Landschaftsbild, Rahmenhandlung) und ob sich weitere Korrelationen mithilfe der Metadaten und Annotationen feststellen lassen. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-70f38250-7fff-8099-f4c1-2eddc0206ad7\" /> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/ae90af34ce85d1faef04b07006c56452.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/5ec6ce09037a7a7c73c51d056cacfb15.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/de93487cbf6e6778d157968392dc8bcb.png\" /> <head>Abb. 1a/b/c: Twitter-Grafiken mit Novellen-Anfängen.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/81eb9b011ed87213dbd5a7116cba6008.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/e5b018cafcecf2c5d4b1fba09716c439.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/c0a605ec19cd60c0615f038292e39a16.png\" /> <head>Abb. 2a/b/c: Twitter-Grafiken mit Roman-Anfängen.</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/5f3716a4396165b7f6afa539116d8324.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/d04d8f258769ae70356fd51b36a5c91d.png\" /> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"Pictures/609c65163cf34d3a5f76d5e605aa980b.png\" /> <head>Abb. 3a/b/c: Twitter-Grafiken mit Märchen-Anfängen.</head> </figure> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-717b93a4-7fff-cec5-6924-484dbd00e2d6\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Alt, Peter-André</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2020): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">‘</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Jemand musste Josef K. verleumdet haben …’ Erste Sätze der Weltliteratur und was sie uns verraten.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">München: Beck</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beck, Harald </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1992)</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">:</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Roman-Anfänge. Rund 500 erste Sätze</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. Zürich: Haffmans.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beck, Harald </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1993)</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">:</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Romanenden. Rund 500 letzte Sätze</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. Zürich: Haffmans.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Strötgen, Jannik</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2015): “Wann findet die deutsche Literatur statt? – Zur Untersuchung von Zeitausdrücken in großen Korpora.” Presented at the DHd2015 </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Von Daten zu Erkenntnissen: Digitale Geisteswissenschaften als Mittler zwischen Information und Interpretation. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">2. Tagung des Verbands \"Digital Humanities im deutschsprachigen Raum\" (DHd2015), Graz: Zenodo. </hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4623384\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">[letzter Zugriff: 6. Juli 2021]</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Jäschke, Robert</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2018a): “Liebe und Tod in der Deutschen Nationalbibliothek. Der DNB-Katalog als Forschungsobjekt der digitalen Literaturwissenschaft.” Presented at the DHd 2018 Kritik der digitalen Vernunft. 5. Tagung des Verbands \"Digital Humanities im deutschsprachigen Raum\" (DHd 2018), Köln: Zenodo. </hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.4622376\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">[letzter Zugriff: 9. Juli 2021]</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Jäschke, Robert</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2018b): “Ein Quantum Literatur. Empirische Daten zu einer Theorie des literarischen Textumfangs.” DFG-Symposium “Digitale Literaturwissenschaft”. Villa Vigoni, 9.–13. Oktober 2017. [noch unveröffentlicht]</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Haubrichs, Wolfgang </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1995): “Kleine Bibliographie zu “Anfang” und “Ende” in narrativen Texten (seit 1965)”, in: <hi rend=\"italic\">Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik</hi> 25, 99: 36-50.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Herrmann, Berenike</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2018): “Anschaulichkeit messen. Eine quantitative Metaphernanalyse an deutschsprachigen Erzählanfängen zwischen 1880 und 1926”, in: Köppe, Tilmann / </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Singer, Rüdiger (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Show, don’t tell: Konzepte und Strategien anschaulichen Erzählens.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Bielefeld: Aisthesis 167-212.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hirdt, Willi </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1974): “Incipit. Zu einer Poetik des Romananfangs”, in: <hi rend=\"italic\">Romanische Forschungen</hi> LXXXVI: 419-436.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hug, Marius / Boenig, Matthias</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2021): <hi rend=\"italic\">Die Geschichte der Digitalen Bibliothek, oder: Aller guten Kurationen sind drei+</hi></hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sprache.hypotheses.org/2436\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">[letzter Zugriff: 6. Juli 2021]</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Iser, Wolfgang</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1976): <hi rend=\"italic\">Der Akt des Lesens. Theorie ästhetischer Wirkung</hi>. München: Fink.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Miller, Norbert</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1965): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Romananfänge. Versuch zu einer Poetik des Romans.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Berlin: Verl. Literarisches Colloquium.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2009): \"Style, Inc Reflections on Seven Thousand Titles (British Novels, 1740-1850)\", in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Critical Inquiry</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">36, I: 134-158.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neuhaus, Stefan</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2019): \"\'Aber wehe, wehe, wehe! Wenn ich auf das Ende sehe!!\' Wie in Romanen und Erzählungen durch Anfang und Ende ein Rahmen erzeugt wird\", in: Neuhaus, Stefan / Weber, Petra (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anfangen und Aufhören</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. Paderborn: Wilhelm Fink 141-157.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Queng, Jesse</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2019): “Syntaktische Strukturen als poetologisches Mittel des Anfangens in der Prosa: Der erste Satz von Heinrich Bölls Irischem Tagebuch”, in: Neuhaus, Stefan / Weber, Petra (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anfangen und Aufhören</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. Paderborn: Wilhelm Fink 89-101.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Raulff, Ulrich </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2019): “Letzte Sätze”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für Ideengeschichte</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">13: 129-142.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Retsch, Annette</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2000): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Paratext und Textanfang. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Würzburg: Königshausen & Neumann.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Richardson, Brian</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2008): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Narrative Beginnings: Theories and Practices</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">. University of Nebraska Press.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Robbe-Grillet, Alain </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1992): “Warum und für wen schreibe ich”, in: Bühler, Karl Alfred (ed.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Robbe-Grillet zwischen Moderne und Postmoderne - \"nouveau roman\", \"nouveau cinéma\" und \"nouvelle autobiographie\"</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Tübingen: Narr.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Selbmann, Rolf</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(2019): “Lauter erste Sätze”, in: Neuhaus, Stefan / Weber, Petra (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anfangen und Aufhören</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Paderborn: Wilhelm Fink 67-87.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wolkersdorfer, Andreas</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">(1994): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Der erste Satz. Österreichische Romananfänge 1960-1980</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"\">Wien: WUV Univ.-Verl.</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.roettgermann_julia_literaturgeschichtsschreibung_datenbasiert:','Welche Formalisierungs- und Modellierungsarbeit ist nötig, um Kulturen des kollektiven Gedächtnisses wie die Literaturgeschichtsschreibung als Daten abfragbar zur Verfügung zu stellen? Wir sehen aktuell einige Umbrüche in den Strategien der Gedächtnisinstitutionen, die sich zunehmend dem ‘Linked Open Data’-Paradigma verpflichtet sehen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Am Beispiel der Domäne französischer Literatur des 18. Jahrhundert verfolgt das Projekt “Mining and Modeling Text” einen ähnlich gearteten, jedoch im Bereich der Literaturgeschichtsschreibung neuen Ansatz einer datenbasierten, wikifizierten Arbeitsweise. Durch den Fokus auf eine spezifische literaturgeschichtliche Domäne entsteht ein besonders dichtes Netz von Aussagen, die über eine systematische Ontologie literaturhistorisch relevanter Aussagetypen miteinander verknüpft sind. Anhand von drei verschiedenen Informationsquellen (Primärliteratur, Sekundärliteratur und bibliographische Daten) werden literaturhistoriographische Aussagen extrahiert und in Form eines Wissensnetzwerks modelliert, das die heterogenen Daten integriert und über einen SPARQL-Endpunkt abfragbar macht. Das interdisziplinäre Projekt vereint informationswissenschaftliche, juristische, literaturwissenschaftliche und computerlinguistische Expertise. Den Prinzipien der Open Science verbunden, wurde eine Infrastruktur aufgebaut, die freie Software wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikibase</hi> nutzt und im Sinne des FAIRen Datenmanagements die laufenden Ergebnisse transparent auf GitHub zur Verfügung stellt. Doch wie gelingt es, das gewonnene Wissen aus heterogenen Datenquellen so zu modellieren, dass es einander ergänzend und vergleichbar in ein gemeinsames Wissensnetz einfließen kann? Dies soll zunächst konkret anhand der Extraktion thematischer Aussagen mittels Topic Modeling (1.) sowie der Extraktion von Themenaussagen aus bibliographischen Daten (2.) veranschaulicht werden. Die Relevanz eines kontrollierten Vokabulars im Sinne der Vergleichbarkeit thematischer Aussagewerte unterschiedlicher Informationsquellen (3.) in einem über SPARQL abfragbaren LOD-Wissensnetzwerk (4.) wird im Anschluss dargelegt. Das kontrollierte Vokabular resultiert dabei aus einem Grundstock zeitgeschichtlich relevanter Themen, erweitert um Themenkonzepte, die sich aus der Informationsextraktion der drei Datenquellen ergeben. Als Datengrundlage zur Modellierung von literaturhistorisch relevanten Aussagen dienen uns drei Kategorien an Texten: Primärliteratur (Romane), Sekundärliteratur (Fachliteratur) und bibliographische Quellen. Die erste der drei Informationsquellen besteht aus einem Korpus aus französischen Romanen der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts (Röttgermann 2021). Dieses umfasst derzeit 115 Texte und wird laufend durch Volltextdigitalisierung mit dem auf historische Drucke spezialisierten OCR-Tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">OCR4all</hi> (vgl. Reul et al. 2019) und durch Transformation frei verfügbarer EPUBS zu XML-TEI erweitert.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Alle Input-Dateien wurden in TEI-konformes XML nach den Richtlinien der Text Encoding Initiative (vgl. Burnard 2014) nach dem Schema der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">European Literary Text Collection </hi>(ELTeC) kodiert (Burnard/Odebrecht 2019). Mithilfe eines Python-Skripts wurden die Texte teilmodernisiert und normalisiert und als Plaintext extrahiert.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> In dieser Fassung dienen die Texte als Input-Daten für den Topic Modeling-Algorithmus. Mithilfe von Topic Modeling (vgl. Blei 2011) ist es möglich, “Topics” aus den Primärtexten zu extrahieren, die Aufschluss über Themen-Cluster innerhalb des Korpus geben können. Die Methode generiert auf der Grundlage der Kookkurrenz von Wörtern Gruppen semantisch verwandter Wörtern, die Topics. Hier wurden mit Mallet (vgl. McCallum 2002) zunächst 30 Topics generiert, welchen im Anschluss Label zugewiesen wurden. Diese wiederum wurden mit Konzepten aus einem Themenvokabular verknüpft.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Auf diese Weise konnten Themen in den Romanen ermittelt werden, welche auf thematische Konzepte der Epoche der Aufklärung verweisen (vgl. Klee/Röttgermann 2020). Die gewonnenen Topics verteilen sich folgendermaßen über das Korpus (s. Abb. 1): Neben einigen Topic Modeling Artefakten wie [temps paraître encore] haben sich Topics im Romankorpus herauskristallisiert, die auf literarische Gattungen des 18. Jahrhunderts wie Briefroman (Topic “correspondance”) oder Reiseroman (Topic “migration_voyage”) oder auf häufig thematisch verhandelte Konzepte wie Philosophie (Topic “philosophie”) oder Erziehung (Topic “éducation_enfance”) hinweisen. Für das Werk Candide (1759) von Voltaire konnte beispielsweise ein Topic extrahiert werden, das mit dem Label “migration_voyage” versehen wurde (Abb. 2). Aus diesem Einzelergebnis leiten wir folgendes angedeutetes Statement über das Werk Candide ab: [Candide] ABOUT [label @en: travel | label @de: Reise | label@fr: voyage]. Ein Mapping der Entitäten auf Wikidata ergibt daraufhin dieses hier in menschenlesbarer Form angedeutete Statement: Q215894 [label @fr: Candide] ABOUT Q61509 [label @en: travel | label @de: Reise | label@fr: voyage]. Für den Piloten wurden für das Romankorpus [Stand: 92 Romane]<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> je Werk die 5 Topics mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Statements formuliert und so in einem ersten Schritt 460 thematische Aussagen dieser Art generiert. Wir haben zur Einspeisung in das Wissensnetzwerk einen Cutoff von 5 Topics gewählt, um so eine Vergleichbarkeit zur Anzahl der Themen in den bibliographischen Daten herzustellen. Die vollständige Anzahl der Topics pro Werk mit Gewichtungen ist jedoch auf GitHub dokumentiert (Klee/Röttgermann 2020). Bei der zweiten Informationsquelle handelt es sich um bibliographische Nachweissysteme zur französischen Literatur 1751-1800 (s. Abb. 3). Im Fokus steht <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die Bibliographie du genre romanesque français</hi> (Martin et al. 1977), die die Grundgesamtheit der literarischen Produktion der entsprechenden Dekaden sorgfältig dokumentiert und Schlagworte zu thematischen Inhalten der Romane enthält, die jedoch nicht indexiert sind.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Die Bibliographie bietet in Kombination mit den Ergebnissen des Topic Modelings die Möglichkeit eines Mensch-Maschine-Vergleichs – wurden die enthaltenen thematischen Schlagworte doch in den 1970er Jahren durch Lektüre und Zusammentragen von Informationen aus anderen Nachschlagewerken erhoben. Die Bibliographie wurde in mehreren Arbeitsschritten aufwendig erschlossen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Die Extraktion der thematischen Informationen stellt im Wechselspiel mit deren semantischer Modellierung eine besondere Herausforderung dar, da sie einerseits in sehr heterogener Form und andererseits nicht klar abgegrenzt zu weiteren Informationskategorien in der Bibliographie vorliegen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> Zur Identifikation der häufigsten thematischen Aussagen, welche als Statements in das Wissensnetzwerk eingespeist werden, wurde das Korpusanalysetool TXM (vgl. Heiden 2010) genutzt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> Jede dieser Aussagen wird auf ein Konzept unseres kontrollierten Themenvokabulars gemappt. So können die Strings automatisch extrahiert und als Statements formuliert werden. Aus dem Eintrag zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Les enfans de la nature</hi> von Pierre Blanchard in der Bibliographie (String aus 4./5. Spalte: &lt;naufrage, robinsonade, intrigue sentimentale; thèmes pédagogiques et philosophiques&gt;) können beispielsweise die folgenden thematischen Statements abgeleitet werden: [Les enfans de la nature] ABOUT [sentiment | Gefühl | sentiment] [Les enfans de la nature] ABOUT [pedagogy | Pädagogik | pédagogie] [Les enfans de la nature] ABOUT [philosophy | Philosophie | philosophie]. Technisch unterscheiden sich die RDF-Triple zu Themen je nach Datenquelle nicht, werden jedoch entsprechend ihrer Herkunft in Wikibase mit der Property <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">stated in (P14) </hi>referenziert. In den bibliographischen Daten sind insgesamt knapp 2700 Items (Veröffentlichungen fiktionaler Prosa in französischer Sprache inklusive Übersetzungen) enthalten, von denen 349 das thematische Schlagwort ‘voyage’ enthalten. Wie lassen sich die thematischen Muster in der Primärliteratur mit den Daten aus den bibliographischen Nachweissystemen vergleichen? Ein wichtiger Modellierungsschritt ist zunächst das Erstellen eines kontrollierten Vokabulars aus thematischen Konzepten der französischen Aufklärung, auf das die Ergebnisse des Topic Modeling und die Bibliographie-Schlagworte gemappt werden. Das Vokabular der Themenbegriffe besitzt eine hohe Relevanz für mehrere Teilprojekte: Es stellt zum einen die Labelbegriffe für die Topics aus dem Topic Model bereit, liefert daneben aber auch die Konzept-Items für die Objektposition solcher thematischer Statements, die aus der Sekundärliteratur und der Bibliographie extrahiert wurden. An das Vokabular sind somit mehrere Anforderungen geknüpft: Die Begriffe müssen die Themenkonzepte der französischen Aufklärung abdecken, sollen ein gewisses Abstraktionslevel aufweisen, damit sie als kategorische Begriffe fungieren können und die Zusammenstellung der Begriffe sollte transparent und nachvollziehbar sein. Eine erste Grundlage bildet das Themeninventar des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dictionnaire européen des Lumières</hi> (Delon et al. 2007). Die Artikelstichwörter bieten eine gute Abdeckung an gesellschaftlich, politisch, ideengeschichtlich oder kulturell relevanten Themen der Epoche und stellen somit einen geeigneten Grundstock an möglichen Labeln für die in den Romanen vorkommenden Themen. Dennoch enthält die Ressource Begriffe, die entweder zu spezifisch (z.B. ‘pyrrhonisme’) oder zu generisch (z.B. ‘fonction’’) sind, um durch sie literarische Themen zu beschreiben, weshalb diese für das Vokabular nicht berücksichtigt wurden. Ergänzt wurden die Begriffe um solche Themenkonzepte, die bei der manuellen Annotation der Sekundärliteratur zusätzlich aufgedeckt wurden, um fehlende Konzepte beim Labeling der Topics sowie um thematische Schlagworte aus der Bibliographie (vgl. Martin et al. 1977), wenn diese anderweitig nicht repräsentiert waren. Das Vokabular ist nun konsolidiert, kann aber auch in Zukunft bei Bedarf erweitert werden. Um die multilinguale Vergleichbarkeit zwischen französischsprachigen Primärtexten und deutschsprachiger Sekundärliteratur zu gewährleisten, und im Sinne der Anschlussfähigkeit an und Interoperabilität mit anderen Datenbeständen, werden die Themenkonzepte auf einen Normdatensatz (Wikidata) gemappt, wodurch das kontrollierte Vokabular konsolidiert und multilingual erfasst ist (siehe Abb. 4).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> Ziel ist es, eine Vielzahl an Statements zu aggregieren und die Items auf vielfältige Weise miteinander in Beziehung zu setzen, sodass durch zunehmende Skalierung der Daten aus einzelnen Subjekt-Prädikat-Objekt Aussagen in RDF (Resource Description Framework) ein dichter “Knowledge Graph” (vgl. zum Begriff: Ehrlinger/Wöß 2016) entsteht (s. Abb. 5). Dieser Graph lässt sich sodann auch über einen SPARQL-Endpoint abfragen (s. Abb.6). Ausgehend von der Beobachtung, dass das Themenkonzept \"Reise\" in den Bibliographie-Daten bei immerhin 14,7 % der Einträge vermerkt ist, ließe sich beispielsweise fragen, in welchen Werken auch laut Topic Modeling das mit dem Themenkonzept \"Reise\" verbundene Topic als dominantes Topic vorkommt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> Innerhalb des Korpus der 92 Volltexte ergeben sich 13 Treffer. Durch Topic Modeling wurden dabei sowohl Werke identifiziert, die auch laut Bibliographie-Daten die Themenkategorie “Voyages” enthalten, als auch solche, in denen dieses Schlagwort nicht vorkam. Für das Werk <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Jacques le fataliste</hi> (1778) von Diderot stimmen Bibliographie-Daten und Topic Modeling-Ergebnisse im Hinblick auf das Themenkonzept “voyage” überein. Für das Werk <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pauliska ou la perversité moderne</hi> (1798) von Révéroni Saint-Cyr wurde mittels Topic Modeling jenes Topic als relevant identifiziert, das mit den Themenkonzept-Labeln “voyage” und “migration” verknüpft ist (Topic Label “migration_voyage”). “Voyage” wird jedoch in den Bibliographie-Daten nicht explizit als Thema genannt (s. Abb. 7). Die Handlungszusammenfassung “les malheurs d’une réfugiée” (“die unglücklichen Begebenheiten einer Flüchtenden”) in den bibliographischen Schlagworten (extrahierbar durch das Mapping mit ‘fuite’ und ‘migration’ aus dem kontrollierten Themenvokabular) macht jedoch deutlich, dass das Topic “migration_voyage” hier ein plausibles Ergebnis darstellt, das durch den Abgleich mit den bibliographischen Daten präziser eingeordnet und im Wissensnetzwerk verknüpft werden kann. Die semantische Schnittmengen ‘menschliche Bewegung’ in allen drei Labels (‘voyage’, ‘fuite’, ‘migration’) zeigt die Gratwanderung, die im Herstellen vergleichbarer Themenkonzepte liegt. Das Labeling des Topics als ‘migration_voyage’ ermöglicht die Vergleichbarkeit der Werke, in denen ‘voyage’ ein Thema ist und stellt zugleich als Label lediglich eine Annäherung an das oben (vgl. Abb. 2) präziser repräsentierte Topic dar. SPARQL-Abfragen zu den Ergebnissen des Topic Modelings und/oder der bibliographischen Schlagworten ermöglichen es, auch weniger bekannte Werke zu spezifischen Themen zu ermitteln. Zudem zeichnen sich Muster an Themenkomplexen im Zeitverlauf ab. Für das Thema “voyage” innerhalb der bibliographischen Daten zeigt sich eine (auch statistisch signifikante) ansteigende Entwicklung (vgl. Abb. 8). Eine Erklärung für den Anstieg der Themenkategorie “voyage” in den 1780er und 1790er Jahren könnte sein, dass viele Autor:innen die Handlung ihrer Werke aus politischen Gründen in andere Länder “verlegen” und zudem, dass der Themenkomplex der Reise im Kontext von Emigration im Zuge der politischen Ereignisse zunehmend in Romanen verhandelt wird. Beispiele hierfür wären <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Le roi Guiot</hi> (1791) von Jean Vesque de Puttelange, dessen Protagonist in ferne Königreiche reist, um dort einen neugierigen Blick auf von der absolutistischen Monarchie abweichende politische Herrschaftssysteme zu werfen oder auch der erwähnte Roman <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pauliska ou la perversité moderne</hi> (1798), in dem die Protagonistin durch Polen irrt. Das Thema Flucht und Emigration verweist auf die politische Realität in Frankreich nach der Französischen Revolution (vgl. Van Crugten-André 2001) und ist Anlass zu Reflexionen über Gesellschaftsformen (vgl. Pageaux 1968: 205–14). Insgesamt ist das Thema “Reise” derzeit laut Topic Modeling im Romankorpus in 14,13% der Werke als dominantes Topic vertreten, in den bibliographischen Daten in 14,74% der Werke. Ein makrostruktureller Blick zeigt demnach in diesem Beispiel eine vergleichbare Größenordnung der thematischen Aussage über das gesamte Korpus hinweg, auch wenn in der Bewertung der Einzelwerke nicht immer Kongruenz besteht. Das Projekt MiMoText modelliert die Geschichte des französischen Romans der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts in Form von RDF-Tripeln in Wikibase als Knowledge Graph. Im Zuge eines Pilotprojekts wurden in einem ersten Schritt aus bibliographischen Daten und aus einem Romankorpus Relationen zwischen Werken und Themen extrahiert, die in Form von Tripeln in eine eigene Wikibase-Instanz eingelesen wurden. Zur Modellierung der Themen des französischen Romans der Aufklärung wurde ein kontrolliertes Vokabular erstellt, welches auf Wikidata gemappt wurde, um anschlussfähig an die Linked Open Data Cloud zu sein. Die Ergebnisse der Informationsextraktion aus den Romanen (mithilfe von Topic Modeling) und der Informationsextraktion aus bibliographischen Daten können nun per SPARQL-Endpoint abgefragt werden. Zu den nächsten Schritten gehört neben der Extraktion weiterer Statements über quantitative Romananalysen der Import von Themen-Statements aus dem dritten Typus von Informationsquellen (Fachliteratur) in unsere Wikibase-Instanz.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn12\" n=\"12\" /> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Als Beispiel sei hier die Initiative der GND genannt, die eigenen Daten in Wikidata oder zumindest in einer Wikibase-Instanz (die Software hinter Wikidata) zu integrieren: https://blog.wikimedia.de/2020/03/04/wikibase-und-gnd/, letzter Zugriff: 30.11.2021. Zum Begriff “Linked Open Data” vgl. (Berners-Lee et al. 2006: 1–130).</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Wir nutzen die Quellen <hi rend=\"italic\">Wikisource, Ebooks libres et gratuits, GoogleBooks, Rousseau Online</hi> und <hi rend=\"italic\">Frantext</hi>. Diese Metadatentabelle dokumentiert die Korpuszusammensetzung und wird parallel zum Korpusaufbau laufend aktualisiert: http://doi.org/10.5281/zenodo.5040855 /. https://github.com/MiMoText/roman18/blob/master/XML-TEI/xml-tei_metadata.tsv, letzter Zugriff: 30.11.2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> https://github.com/MiMoText/roman18/blob/master/Python-Scripts/tei2txt_run.py, letzter Zugriff: 30.11.2021.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> In der Regel werden die Topics durch ein Element des Themenvokabulars repräsentiert, in wenigen Fällen erscheint die Repräsentation durch zwei Themenkonzept-Label treffender.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Die Datengrundlage dieses Topic Modeling Durchgangs ist unter folgendem Release zu finden: (Klee/Röttgermann 2020).</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Zu möglicherweise fehlenden Werken vgl. Dawson 1978. Dawson benennt auch das Desiderat eines Themenindexes.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> An das Scannen sowie OCR schlossen sich das Generieren von Trainingsdaten sowie die Auszeichnung aller Einträge über ein Machine Learning-Verfahren (CRF) in XML an. Diese bildeten die Datengrundlage für die anschließende Modellierung der Einträge in RDF (vgl. Lüschow 2020), bei der jedoch die einzelnen Keywords noch nicht semantisch modelliert worden sind.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> Weitere Kategorien umfassen die Erzählform, den Ort der Handlung, die Figuren des Romans, die Tonalität/den Stil des Werks.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> Ausgewählt wurden zum einen Strings mit mindestens acht Vorkommen in der Bibliographie und darüber hinaus solche mit einer besonderen Relevanz in den anderen Informationsquellen und für die literaturgeschichtliche Domäne insgesamt wie zum Beispiel der String ‘robinsonade’.</note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> Zur Dokumentation der Liste vgl. Klee/Hinzmann 2021. </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"> Als dominante Topics bezeichnen wir jeweils diejenigen Topics, die in einem Werk unter den 5 Topics mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten sind (siehe oben). </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn12\" n=\"12\"> Hierfür werden mit INCEpTION Aussagen in literaturgeschichtlichen Fachtexten annotiert, die in das Wissensnetzwerk eingespeist werden und zugleich als Trainingsdaten für die automatische Extraktion von Themenaussagen dienen.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Berners-Lee, Tim / Hall, Wendy / Hendler, James A. / O’Hara, Kieron / Shadbolt, Nigel / Weitzner, Daniel J.</hi> (2006): “A Framework for Web Science”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Foundations and Trends in Web Science </hi>1.1.: 1–130. 10.1561/1800000001. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, David M.</hi> (2011): “Introduction to Probabilistic Topic Models”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Communications of the ACM 55.4.</hi>: 1–16. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burnard, Lou</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">What Is the Text Encoding Initiative? 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London: Mansell. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCallum, Andrew Kach</hi> (2002): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit</hi>. http://mallet.cs.umass.edu. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pageaux, Daniel-Henri</hi> (1968): “Voyages romanesques au siècle des Lumières”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Études littéraires</hi>, 1.2.: 205–214. 10.7202/500020ar. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Reul, Christian / Christ, Dennis / Hartelt, Alexander / Barbelt, Nico / Wehner, Maximilian</hi> (2019): “OCR4all -- An Open-Source Tool Providing a (Semi-)Automatic OCR Workflow for Historical Printings”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ArXiv:1909.04032</hi> [Cs]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Röttgermann, Julia</hi> (2021): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Collection de romans français du dix-huitième siècle (1750-1800) / Eighteenth-Century French Novels (1750-1800) [dataset]. Release v0.2.0</hi> 10.5281/zenodo.5040855. '),('urn:cts:dhd:2022.rossenova_lozana_beyond_the_render_silo_semantically_annota:','The proliferation of improved scanning technologies and digital record-keeping systems led to mass-digitisation efforts and the launch of numerous online archives and collections (Terras <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">, 2011</hi>). Cultural heritage and research institutions have had to adapt their practices to account for shifts in what contemporary cultural stewardship and the study of cultural memory entails (Parry, 2010). Collections of images and texts need to be fully accessible to fulfil institutional missions (Kapsalis, 2016; Maher and Tallon, 2018). In the vast majority of cases, access implies viewing siloed resources, such as scanned text pages or photographs of physical objects and sometimes 3D renderings, alongside minimal descriptive metadata. But digital representations of cultural assets in the form of 3D models within disciplines such as architecture, art, archaeology, and 3D reconstruction are particularly heterogeneous in formats and structure, ergo standardized access and visualisation tools fail to meet new research objectives and institutional requirements. Especially as the result of state-of-the-art digitisation efforts, 3D datasets challenge renderers in terms of geometric complexity, memory and bandwidth requirements (Koller et al., 2009). What is more, cultural memory preservation is not guaranteed through digitisation activities alone, but instead requires the active participation of diverse audiences who can search, access and enrich datasets through annotation and critical interpretation. To address this knowledge gap, a suite of tools is being developed as part of the NFDI4Culture project across several partner organisations. Operating within <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Task area 1: Data capture and enrichment</hi>, the proposed toolchain focuses on the annotation of 3D data within a knowledge graph environment, so that 3D objects’ geometry, attendant metadata, as well as annotations remain searchable, while data interconnections are not lost. The project builds on several existing FOSS tools: The toolchain implementation is taking place in an open, iterative process in close collaboration with the culture community to leverage transparency, reduce duplication of effort and ensure optimal usability. The first milestone of establishing a mechanism for automated deployment of reconciliation services between OpenRefine and an arbitrary, self-managed instance of Wikibase has been completed via Ansible and CI/CD pipelines on GitLab. The next milestone of gathering sample contextual metadata alongside images, videos and related 3D objects is being completed in collaboration with the Corpus der barocken Deckenmalerei in Deutschland (Bayerische Akademie der Wissenschaften, 2021) and research partners at TUM. Once all relevant data is modelled and uploaded in Wikibase’s knowledge graph and linked to persistent storage of the media files, the next milestone is linking the graph database with Kompakkt’s rendering and user interaction environment, which will act as end-user’s entry point to exploring the datasets and annotating images and 3D models with high level of precision. In parallel to the work on the Wikibase-Kompakkt integration, we are extending Kompakkt’s current capabilities, so that we can facilitate collaborative annotation of large-scale 3D pointclouds and meshes with the same ease and efficiency as the currently supported smaller mesh datasets by providing an alternate FOSS pointcloud rendering backend. The integrated suite of tools follows FAIR principles, and adopts common standards like PIDs or the W3C annotation model. It facilitates linking 3D objects and annotations, and their cultural context (including historical people and places, geo-location and capture-technology metadata), to the broader semantic web and various national and international authority records (GND, Getty’s AAT, VIAF and more). By the end of 2021, the toolchain will be developed as an MVP (minimum viable product) to be tested and refined further with more data partnerships. It will allow a wide range of users to interact with 3D and other types of multimedia objects and annotations, and ultimately open up new digital spaces for research, education and discourse around cultural stewardship and memory preservation without siloing knowledge. The proposed toolchain will extend the potentials of Wikimedia and Europeana GLAM initiatives, while remaining highly flexible and adaptable to individual institutional contexts and research needs. Results – in the form of open-source code repositories, workflow documentation and a public portal for requirements gathering (GitLab, 2021) – are being made available in alignment with community needs. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bayerische Akademie der Wissenschaften</hi>. (2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Corpus der barocken Deckenmalerei in Deutschland (CbDD)</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://deckenmalerei.badw.de/\">https://deckenmalerei.badw.de/</ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eide, Ø., Schubert, Z., Türkoğlu, E., Wieners, J.G. and Niebes, K.</hi> (2019). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The intangibility of tangible objects: re-telling artefact stories through spatial multimedia annotations and 3D objects</hi>. Presented at the ICOM Kyoto 2019, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">25th ICOM General Conference: Museums as Cultural Hubs: The Future of Tradition</hi>, Kyoto. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://doi.org/10.5281/zenodo.3878966\">http://doi.org/10.5281/zenodo.3878966 </ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gitlab</hi>. (2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MVP requirements gathering portal</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://gitlab.com/nfdi4culture-data-enrichment/kompakkt-wikibase-integration/-/requirements_management/requirements\">https://gitlab.com/nfdi4culture-data-enrichment/kompakkt-wikibase-integration/-/requirements_management/requirements </ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kapsalis, E.</hi> (2016). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The impact of open access on galleries, libraries, museums, & archives</hi>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://siarchives.si.edu/sites/default/files/pdfs/2016_03_10_OpenCollections_Public.pdf\">http://siarchives.si.edu/sites/default/files/pdfs/2 016_03_10_OpenCollections_Public.pdf </ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Koller, D., Frischer, B. and Humphreys, G.</hi> (2009). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Research challenges for digital archives of 3D cultural heritage models, JOCCH</hi> 2, (7): 10.1145/1658346.1658347. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Maher, K. and Tallon, L.</hi> (2018). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wikimedia and The Met: A shared digital vision</hi>, Wikimedia Blog. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://blog.wikimedia.org/2018/04/19/wikimedia-the-met-shared-digital-vision/\">https://blog.wikimedia.org/2018/04/19/wikimedia-the-met-shared-digital-vision/ </ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Parry, R.</hi> (ed). (2010). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Museums in a Digital Age</hi>. Abindgon: Routledge. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sterner, E.</hi> (2019). \"Cleaning Collections Data Using OpenRefine\", <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Issues in Science and Technology Librarianship,</hi> 92. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.29173/istl30\">https://doi.org/10.29173/istl30 </ref> (accessed 15 July 2021). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Terras, M.</hi> (2011). \"The rise of digitization\". In: Rikowski, R. (ed.), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitisation Perspectives</hi>. Rotterdam: Sense Publishers, pp. 3–20. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Thornton, K., Seals-nutt, K., Cochrane, E. and Wilson, C.</hi> (2018). \"Wikidata for Digital Preservation\". In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of iPRES’18, Cambridge, MA, USA, September 24–27, 2018.</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.saric_sanja_das_optimale_datenmodell_eine_spurensuche_im_m_:','Zu Beginn jedes neuen Projektes in den Digitalen Geisteswissenschaften steht die Frage nach der adäquaten Modellierung der Forschungsdaten. Während im Förderansuchen häufig die Nennung von XML/TEI-Kodierung für Textquellen ausreichend ist, stellt sich die praktische Arbeit meist komplizierter dar: Schon die TEI (TEI Consortium 2021) bietet zahlreiche Möglichkeiten, ähnliche Sachverhalte zu annotieren und die gewählte Strategie muss dabei auf das Material, die Forschungsfrage sowie die Archivierung und Weiterverwendung der Daten Rücksicht nehmen. Der vorliegende Beitrag stellt die Herausforderungen und Lösungsansätze anhand der Briefkorrespondenz von Hugo Schuchardt vor. Ein Modellierungsansatz erfasst die untersuchten Merkmale möglichst genau und standardisiert in einem anerkannten Schema; berücksichtigt Referenzimplementationen und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">best practice</hi>-Guidelines; bezieht fachspezifische Vokabularien und Normdaten mit ein; versieht die Daten bereits im Entstehungsprozess mit Metadaten für die Weiterverwendung. Viele dieser Punkte sind ebenfalls Grundpfeiler der FAIR-Datenprinzipien (Wilkinson et al. 2016). In der Projektarbeit begrenzen jedoch oft verfügbare Zeit- und Personalressourcen die Umsetzbarkeit aller Aspekte, was notgedrungen zu Kompromissen führt. Zusätzlich konkurriert das Bedürfnis, projektspezifische Merkmale zu berücksichtigen, mit dem Anspruch an Vergleichbarkeit und Standardisierung. Trotzdem ist gerade die Interoperabilität zentral für die Nachhaltigkeit der Forschungsdaten. Diese Herausforderungen stellten sich auch im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugo Schuchardt Archiv</hi> (Hurch 2007-), einem langjährigen Vorhaben des Instituts für Sprachwissenschaft der Universität Graz. Im Mittelpunkt einer Kooperation mit dem Institut Zentrum für Informationsmodellierung – Austrian Centre for Digital Humanities (ZIM-ACDH) steht die Migration aller Ressourcen vom Institut für Sprachwissenschaft in das Repositorium GAMS, um die Korrespondenz und andere Dokumente aus dem Nachlass zu archivieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Daher tritt zu den genannten Faktoren ein weiterer hinzu: die Berücksichtigung von Legacy-Daten. Anpassungen an das neue TEI-Modell konnten zwar teilweise automatisch durchgeführt werden, stoßen aber an Grenzen. Manuelle Anpassungen sind jedoch aufgrund des Umfanges von mehreren Tausend Briefen nur eingeschränkt möglich. Dieses Kompatibilitätsproblem tritt einerseits auf technischer Ebene in Erscheinung, wo alle Daten gegen ein einheitliches ODD-Schema validiert werden sollen, andererseits aber ebenso auf inhaltlicher Ebene, was beispielsweise die Strukturierung des Schlagwortthesaurus betrifft. Für die TEI-Annotation der Korrespondenzdaten drängen sich die Empfehlungen der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">SIG Correspondence</hi> und die entsprechende Weiterverarbeitung im CMI-Format (Dumont et al. 2019) auf, um den Zugriff über <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">correspSearch</hi> (Dumont 2016 und Dumont/Grabsch/Müller-Laackman 2021) zu ermöglichen. Als Referenzimplementationen wurden die Briefeditionen der BBAW (insbesondere die beiden Humboldt-Editionen von Ette et al. 2020 und BBAW 2021) konsultiert. Für den Brieftext wurde Kompatibilität mit dem DTA-Basisformat (DTABf) angestrebt. Normdaten und Vokabulare wurden einerseits aus den in Vorarbeiten aufgebauten Thesauri bezogen, andererseits aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">authority files</hi> wie VIAF, GND und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">GeoNames</hi>. Das ZIM-ACDH versucht durch interne Kodierungsrichtlinien für den TEI-Header einen Grundstock an Metadaten zu erzeugen, der in weiterer Folge für die Langzeitarchivierung in weitere Standards umgewandelt werden kann. Unter zusätzlicher Berücksichtigung der Legacy-Daten ergab die Zusammenwirkung dieser Anforderungen bereits mehrere Konflikte in der Annotation. Das Abstimmen verschiedener Anforderungen und der Abgleich mit den vorhandenen Daten nahm erhebliche Zeit in Anspruch. Danach wurde evaluiert, wo eine automatische Anpassung der Altdaten vertretbar ist und wo sich das ODD-Schema den Daten anpassen muss. Schließlich wurden die Konflikte in den unterschiedlichen Kodierungsvarianten besprochen und versucht, die passendste Lösung zu finden. Dieser Prozess mündete in einem Schema, das die gewünschten Eigenschaften vereinte, aber notgedrungen Abweichungen zu den Ausgangsschemata enthielt. Um diesen Schwachpunkt zu entschärfen, wurde versucht, sowohl die Abweichungen wie auch die Gründe dafür innerhalb und außerhalb des Schemas zu dokumentieren. Dies dient nicht nur in der Erfassung als Referenz für unterschiedliche BearbeiterInnen, sondern gewinnt vor allem in der erhofften Weiternutzung der Daten durch Dritte an Bedeutung. Der Prozess der Datenmodellierung muss zahlreiche Einflussgrößen berücksichtigen, wie am Beispiel des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Hugo Schuchardt Archivs</hi> illustriert wurde. Dieser Prozess beinhaltet immer kritische Entscheidungen und Kompromisse, die sich aus dem Material, aber auch durch eingeschränkte Zeit- und Personalressourcen ergeben. Die Frage nach der bestmöglichen Kodierung kann daher nicht allgemeingültig beantwortet werden, vielmehr muss sie individualisiert betrachtet werden. Trotzdem können konstituierende Eigenschaften für eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gute</hi> Annotationspraxis beobachtet werden: sie sollte gut dokumentiert sein und unter der Berücksichtigung von FAIR-Data die Weiterverwendung erlauben. Gerade dem Aspekt der Metadaten, die für die Archivierung und Aggregation nach dem Ende des befristeten Projektes zentral sind, wird zu Beginn oft wenig Beachtung geschenkt. Für die nachhaltige Weiternutzung der Daten im wissenschaftlichen Kontext stellt dies jedoch einen essenziellen Bestandteil dar. In diesem Sinne sollte auch die Interoperabilität mit ähnlichen Ressourcen als Faktor bei Kodierungsentscheidungen in Betracht gezogen werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Das Hugo Schuchardt Archiv wurde von zahlreichen Fördergebern berücksichtigt, hervorzuheben sind die letzten FWF-Projekte „Netzwerk des Wissens“ (P 24400, Bernhard Hurch 2012–2016) und „Philingk: Verlinktes Wissen zur Fachgeschichte“ (I 5076, Ursula Bähler und Bernhard Hurch 2021–2023).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2011–2020): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">DTABf. Deutsches Textarchiv – Basisformat</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. http://deutschestextarchiv.de/doku/basisformat [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\"> </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(2021): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wilhelm von Humboldt: Sprachwissenschaftliche Korrespondenz. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">https://wvh-briefe.bbaw.de [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Dumont, Stefan</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">(2016):</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">correspSearch – Connecting Scholarly Editions of Letters</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Journal of the Text Encoding Initiative</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> 10. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.4000/jtei.1742\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.4000/jtei.1742</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">[letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Dumont, Stefan / Börner, Ingo / Müller-Laackmann, Jonas / Leipold, Dominik / Schneider, Gerlinde</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(2019): \"Correspondence Metadata Interchange Format (CMIF)\" in: Dumont, Stefan / Haaf, Susanne / Seifert Sabine (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Encoding Correspondence. A Manual for Encoding Letters and Postcards in TEI-XML and DTABf</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Berlin. https://encoding-correspondence.bbaw.de/v1/CMIF.html [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Dumont, Stefan / Grabsch, Sascha / Müller-Laackman, Jonas</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021):</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">correspSearch – Briefeditionen vernetzen</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Version 2.0.0. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften. https://correspSearch.net [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Ette, Ottmar</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> et al. (2020): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">edition humboldt digital</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften. Version 6. https://edition-humboldt.de [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Hurch, Bernhard </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">(2007</hi>– <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">):</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Hugo Schuchardt Archiv</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://schuchardt.uni-graz.at\"> <hi style=\"font-size:10pt\">http://schuchardt.uni-graz.at</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">[letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Institut Zentrum für Informationsmodellierung – Austrian Centre for Digital Humanities</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Geisteswissenschaftliches Asset Management System (GAMS).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">https://gams.uni-graz.at [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Steiner, Elisabeth / Stigler, Johannes</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">(2018):</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">GAMS – Eine Infrastruktur zur Langzeitarchivierung und Publikation geisteswissenschaftlicher Forschungsdaten</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. In: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> 71: 207–216.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">TEI Consortium</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">TEI P5: Guidelines for Electronic Text Encoding and Interchange</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Version 4.2.2. https://tei-c.org [letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Wilkinson, Mark D.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> et al. (2016): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> in:</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Sci. Data</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> 3:160018. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">[letzter Zugriff 15. Juli 2021].</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.scheltjens_werner_szenario_basierte_planung_eines_semantisch:','Die Retrodigitalisierung von nicht urheberrechtlich geschützten Bibliothekssammlungen hat zahlreiche gedruckte Texte als digitale Quellen verfügbar gemacht und fordert HistorikerInnen heraus, sich mit neuen Methoden der Nutzung dieser Quellen vertraut zu machen (Paju et.al. 2020). Für die historisch metrologische Forschung sind Nachschlagewerke und Lexika zu Handel und Gewerbe von besonderem Interesse, die im 18. und 19. Jahrhundert versuchten, das Wissen ihrer Zeit zu systematisieren. Insbesondere in der Übergangszeit zum metrischen System (bis etwa 1870) waren diese Werke weit verbreitet. Sie kombinierten eine positivistisch anmutende Neugier auf Maße, Gewichte und Münzen in aller Welt mit dem Versuch den neuen Anforderungen einer zunehmend auf Standardisierung und Systematisierung hinarbeitenden Gesellschaft gerecht zu werden (Kramper 2019). Wie alle historischen Texte sind auch metrologische Nachschlagewerke und Lexika Zeugen einer Epoche. In digitalisierter Form liegen sie nunmehr als neue Quellen für historische Untersuchungen vor. Ein bekanntes Beispiel ist das angesehene und bis heute häufig zitierte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vollständige Taschenbuch der Münz-, Maass- und Gewichtsverhältnisse</hi> von Christian und Friedrich Noback (Noback & Noback 1850; Denzel 2002; Witthöft 2018). Die Bayerische Staatsbibliothek hat dieses Nachschlagewerk digitalisiert und stellt zusammen mit den Scans im PDF-Format auch eine Textdatei mit dem Volltext aus der OCR für die nicht-kommerzielle Nutzung zur Verfügung. Die Retrodigitalisierung hat eine digitale Version des Vollständigen Taschenbuchs hervorgebracht, die den lesenden Zugriff auf einzelne Artikel des Lexikons erheblich vereinfacht. Erkenntnisse über die Zusammensetzung historischer metrologischer Systeme ergeben sich aber vor allem aus der vergleichenden Auswertung einer großen Zahl von Lexikonartikeln, etwa aus allen Artikeln zu Handelsorten einer Wirtschaftsregion mit den darin aufgeführten Getreidemaßen. Solche eine Auswertung lässt sich durch Blättern oder Volltextsuche im Digitalisat nur sehr mühsam durchführen. Auch wenn Nachschlagewerke über die historische Metrologie, wie das Vollständige Taschenbuch, in digitaler Form vorliegen, steht die semantische Erschließung ihrer Inhalte noch aus. Wir argumentieren, dass für bestimmte, konkret identifizierbare Forschungsfragen der historischen Metrologie eine zweite oder semantische Retrodigitalisierung unabdingbar ist. Diese ergänzt die erste, größtenteils automatisch realisierte Retrodigitalisierung und strebt die Extraktion und explizite Modellierung der semantischen Struktur des enzyklopädischen Wissens an. Für die Planung der auf die Explizierung semantischer Beziehungen zielenden Digitalisierung historischer Quellen steht im Prinzip das allgemeine Methodeninventar der ontologischen Modellierung zur Verfügung. An erster Stelle sind hier szenario-basierte Methoden zu nennen, die den Planungsprozess an sogenannten Kompetenzfragen orientieren, d.h. einem Katalog derjenigen Fragen, die FachanwenderInnen anhand der Modellierung untersuchen und beantworten wollen (Kendall, McGuinness, 2019). Dieses bewährte szenario-basierte Vorgehen haben insbesondere Lodi et al. (2017) sowie Carriero et al. (2021) auf Fragestellungen der Digital Humanities übertragen. Konkret waren Metadaten italienischer Gedächtnisinstitutionen semantisch zu modellieren, was durch Abbildung der Kompetenzfragen auf Ontologieentwurfsmuster gelöst wurde. Wir zeigen, dass sich dieser Ansatz zwar grundsätzlich, im Detail aber eben doch nur begrenzt, auf die beschriebene Problemstellung der digitalen Geschichtswissenschaft anwenden lässt. Eine erste Schwierigkeit ergibt sich aus dem Unterschied zwischen Modellierungsvorhaben, die sich auf Metadaten beziehen und solchen, die sich auf (Primär-)Daten stützen. Am Beispiel der Planung der semantischen Modellierung des Vollständigen Taschenbuchs der Nobacks führen wir vor, dass anhand der Kompetenzfragen zunächst beurteilt werden muss, welche semantischen Beziehungen explizit zu repräsentieren sind und welche durch Anfragen abgeleitet werden sollen. Auch stellt sich heraus, dass Domänenontologien, die nicht dem Umfeld der DH-Forschung entstammen, z.B. die von Martín-Recuerda et al. (2020) beschriebenen metrologischen Ontologien für die Naturwissenschaften, kaum direkt verwendet werden können. Wir stellen einen Prozess für die Planung semantischer Modellierungsvorhaben vor, der den von Lodi et al. (2017) beschriebenen in mehreren Punkten variiert bzw. detailliert. Anhand eines Beispiels aus dem Bereich der historischen Metrologie werden Arbeitsabläufe für das Explizieren von semantischen Beziehungen in historischen Texten vorgestellt und diskutiert. Ziel des semantischen Digitalisierungsvorhabens ist es, einen Beitrag zur Erforschung von historischen Texten zu liefern, indem zwischen der Planung der „ersten“ und der Planung der „zweiten“ oder semantischen Retrodigitalisierung unterschieden wird und Vorschläge für die systematische Erschließung der semantischen Ebene digitalisierter historischer Texte formuliert werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Carriero, Valentina Anita / Gangemi, Aldo / Mancinelli, Maria Letizia / Nuzzolese, Andrea Giovanni / Presutti, Valentina / Veninata, Chiara</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021): “Pattern-based Design Applied to Cultural Heritage Knowledge Graphs”, in: </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Semantic Web</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> 12: 313 – 357. 10.3233/SW-200422</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Denzel, Markus A.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2002): “Handelspraktiken als wirtschaftshistorische Quellengattung vom Mittelalter bis in das frühe 20. Jahrhundert. Eine Einführung” in: Denzel, Markus A. / Hocquet, Jean-Claude / Witthöft, Harald (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Kaufmannsbücher und Handelspraktiken vom Spätmittelalter bis zum beginnenden 20. Jahrhundert — Merchant’s Books and Mercantile Pratiche from the Late Middle Ages to the Beginning of the 20th Century</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Stuttgart: Steiner Verlag 11-45.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Kendall, Elisa F. / McGuinness, Deborah L.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2019): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">Ontology engineering. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(= Synthesis Lectures on The Semantic Web: Theory and Technology, Lecture 18). [California]: Morgan and Claypool. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.2200/S00834ED1V01Y201802WBE018\"> <hi style=\"font-size:10pt\">10.2200/S00834ED1V01Y201802WBE018</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Kramper, Peter</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2019). </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">The Battle of the Standards. Messen, Zählen und Wiegen in Westeuropa, 1660-1914</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Berlin / Boston: De Gruyter.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Lodi, Giorgia / Asprino, Luigi / Nuzzolese, Andrea Giovanni / Presutti, Valentina / Gangemi, Aldo / Recupero, Diego Reforgiato / Veninata, Chiara / Orsini, Annarita</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2017): “Semantic Web for Cultural Heritage Valorisation”, in: Hai-Jew, Shalin (ed.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Data Analytics in Digital Humanities</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. Multimedia Systems and Applications. Springer: Cham 3-37. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-319-54499-1_1\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.1007/978-3-319-54499-1_1</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Martín-Recuerda, Francisco / Walther, Dirk / Eisinger, Siegfried / Moore, Graham / Andersen, Petter / Opdahl, Per-Olav / Hella, Lillian</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">(2020): “Revisiting Ontologies of Units of Measure for Harmonising Quantity Values – A Use Case”, in: Pan, Jeff Z. / Tamma, Valentina / d’Amato, Claudia / Janowicz, Krzysztof / Fu, Bo / Polleres, Axel / Seneviratne, Oshani / Kagal, Lalana (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">The Semantic Web – ISWC 2020</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. (= Lecture Notes in Computer Science, vol. 12507). Springer: Cham 551-567. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1007/978-3-030-62466-8_34\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.1007/978-3-030-62466-8_34</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Noback, Christian / Noback, Friedrich</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (1850): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Vollständiges Taschenbuch der Münz-, Maass-, und Gewichtsverhältnisse, der Staatspapiere, des Wechsels- und Bankwesens, und der Usanzen aller Länder und Handelsplätze</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\">. Leipzig: F.A. Brockhaus.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"A7\"> <hi rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Paju, Petri / Oiva, Mila / Fridlund, Mats</hi> (2020): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">“Digital and distant histories: Emergent approaches within the new digital history”, Fridlund, Mats / Oiva, Mila / Paju, Petri (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Digital histories: Emergent approaches within the new digital history</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. Helsinki: Helsinki University Press 3-18. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.33134/HUP-5-1\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.33134/HUP-5-1</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10pt\">Witthöft, Harald</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> (2018): “Numerical Communication in Intercontinental Trade and Monetary Matters: Coins and Weights in China and East Asia in Merchants’ Pocketbooks and Commercial Guides (16th–19th Centuries)”, in: Theobald, Ulrich / Cao, Jin (eds.): </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">Southwest China in a Regional and Global Perspective (c. 1600-1911)</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">. Leiden / Boston 225-290. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1163/9789004353718_009\"> <hi style=\"font-size:10pt\">https://doi.org/10.1163/9789004353718_009</hi> </ref> '),('urn:cts:dhd:2022.scherer_thomas_ada_annotation_explorer_ein_framework_fuer_ze:','Die Medienspezifik zeitbasierter performativer Künste, wie Musik, Theater, Tanz und auch Film, stellt Analyseansätze, die nach der ästhetischen Erfahrung fragen, vor zahlreiche Herausforderungen: Es geht in diesen Ansätzen nicht um die ‘objektiv-messbaren’ Eigenschaften der Artefakte und Aufführungen, sondern darum, die intersubjektive Erfahrungsdimension in den Blick zu nehmen – sie zielen auf das Denken und Fühlen, das im Filme-Sehen (Kappelhoff 2018) oder Musik-Hören entsteht. Ein tradiertes analytisches Vorgehen besteht in der Dekonstruktion solcher Erfahrungsprozesse in detaillierte Beschreibungen zeitlicher Prozesse – von Partituren über Tanznotationen bis hin zu mehrdimensionalen Einstellungsprotokollen. Solche Instrumente und Techniken rücken vermehrt in den Fokus der Digital-Humanities-Forschung, wobei die Verbindung ästhetischer Theorien und Techniken der Datengewinnung, -haltung, -verarbeitung und -aufbereitung eine der zentralen Herausforderungen des Feldes markiert (Arnold et al. 2019, Flückiger/Halter 2020, Freedman et al. 2019). Drei Schlüsselaspekte eines solchen Methodendesigns werden im Folgenden anhand der Begriffe der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Synchronizität</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Prozessualität</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Komparabilität</hi> beleuchtet. Audiovisuelle Bilder werden erst dann analytisch handhabbar, wenn sie auf unterschiedlichen Beschreibungsebenen gleichzeitig erfasst werden, um dann deren Zusammenspiel in den Blick zu nehmen (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Synchronizität</hi>). Dabei sind einzelne Beschreibungen immer kontextabhängig und nicht objektorientiert, sondern auf die zeitliche Entfaltung eines Ganzen bezogen (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Prozessualität</hi>). Das Forschungsinteresse ist dabei selten auf ein einzelnes Werk begrenzt, sondern richtet sich an ein Genre, einen Themenkomplex oder einen audiovisuellen Diskurs (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Komparabilität</hi>). Es besteht so die Anforderung nach komplexen, vielschichtigen Beschreibungen, die gleichzeitig jedoch auf einen größeren Korpus bezogen werden können. Dies übersteigt häufig die Kapazitäten einzelner Forscher*innen, jedoch ermöglichen systematisierte filmanalytische Annotationen gleichermaßen die Vergleichbarkeit der analytischen Beobachtungen mehrerer Annotator*innen, als auch die Integration (semi-)automatisch erzeugter Annotationen. Einer solchen Korpusstudie widmete sich die Nachwuchsgruppe “Affektrhetoriken des Audiovisuellen” (2016–2021, Freie Universität Berlin/ Hasso-Plattner-Institut, kurz: “AdA”), die den audiovisuellen Diskurs zur globalen Finanzkrise (nach 2007) hinsichtlich wiederkehrender affektrhetorischer Muster untersuchte. Das Projekt gründete auf theoretischen Annahmen zum Filme-Sehen, dem Verhältnis der Wahrnehmung von Zuschauenden und sich zeitlich entfaltenden audiovisuellen Bilder und knüpfte an die eMAEX-Methode an (Kappelhoff et al. 2011-2016), die auf die analytischen Grundprinzipien von Segmentierung und Qualifizierung zurückgreift, um Erfahrungsfigurationen zu rekonstruieren (Bakels et al. 2020a, 2020b). Um eine feingliedrige und multidimensionale Beschreibung mit interpersoneller Annotation für einen größeren Korpus leisten zu können, galt es das filmanalytische Beschreibungsvokabular in der AdA-Filmontologie maschinenlesbar zu systematisieren (für eine ausführlichere Darstellung siehe Bakels et al. 2020c). Das resultierende systematische Vokabular <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"background(white)\">orientiert sich ebenso an methodischen Standardbegriffen der Filmwissenschaft (z.B. Einstellungsgrößen oder Montagefiguren), wie an ansatzspezifischen Fachbegriffen der eMAEX-Analyse (z.B. ‘Ausdrucksbewegung’ oder ‘Dynamiken des Bildraums’). Die AdA-Filmontologie</hi> umfasst 502 einzelne Annotationswerte, die 78 Annotationstypen zugeordnet sind, die wiederum auf 8 Beschreibungsebenen wie Akustik, Montage, Bildkomposition oder Kamera organisiert sind (siehe Abb. 2). Mit einem auf Basis der AdA-Filmontologie generierten Template konnten in der Annotationssoftware <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Advene</hi> (Aubert/Prié 2005) semantisch strukturierte Linked Open Data-Annotationen erstellt werden. Insgesamt wurden mehr als 125.000 Annotationen manuell erstellt für 4 komplette Filme, 2 Webvideos, Beiträge aus 35 Nachrichtensendungen sowie einzelne Szenen aus 10 weiteren Filmen. Darüber hinaus wurden über 440.000 Annotationen für 76 Filme sowie 315 Nachrichtensendungen automatisch generiert. Um die affektrhetorischen Muster auf Grundlage dieser manuellen und automatischen Annotationen allerdings korpusübergreifend analysieren zu können, insbesondere hinsichlich ihrem inhärenten multidimensionalen Zusammenspiel, d.h. auf unterschiedlichen Beschreibungsebenen, und kontextabhängig im zeitlichen Verlauf, war ein Framework zur Exploration des umfassenden Annotationsdatensatzes notwendig, für das verfügbare Annotations- und Visualisierungssoftware (wie Advene, ELAN, Dive+ der Clariah Media Suite) nicht ausgelegt war. Die zeitgleich entwickelte VIAN WebApp (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.vian.app/\">https://www.vian.app/</ref>) legt im Zusammenspiel mit der VIAN-Annotationssoftware wiederum den zentralen Untersuchungsfokus auf die Farbanalyse. Der AdA Annotation Explorer<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> wurde entwickelt, um sämtliche im AdA-Projekt erstellten zeitbasierten Videoannotationen zu verwalten und über eine webbasierte Oberfläche für die Exploration und Analyse zugänglich zu machen. Hierbei stand einerseits im Fokus, alle im Projekt entstehenden Daten zur freien Nutzung und Weiterverwendung zu veröffentlichen und andererseits die Anforderungen aus der korpusübergreifenden Filmanalyse umzusetzen, um Annotationsdaten gezielt nach bestimmten Kriterien abzufragen, zu filtern und die Ergebnisse kontextabhängig (d.h. in ihrer Einbettung in szenische Kompositionen) zu visualisieren. Der Annotation Explorer wurde über eine entkoppelte Client-Server-Architektur mit RESTful API (Masse 2011) realisiert (siehe Abb. 1), die auf offene Standards für den Datenaustausch und auf Verwendung von Open-Source-Komponenten setzt. Die Serverkomponenten im Backend sind für die Speicherung der Daten in einer Graphdatenbank (Triplestore) und für die Bereitstellung von Funktionen zum Datenabruf (REST-API) zuständig. Die Clientkomponenten des Frontends laufen ausschließlich im Browser und bilden die Benutzerschnittstelle, die eine Zusammenstellung von Annotationen mittels Eingabe von Auswahlkriterien (Filme, Szenen, Annotationswerte, etc.) ermöglicht und die Filterung und Weiterverarbeitung der Ergebnisse der REST-API übernimmt. Die aufbereiteten Daten werden mit der Open-Source-Software FrameTrail<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> visualisiert, die es erlaubt, interaktive Videos und damit verlinkte Inhalte direkt im Browser anzusehen. Das Datenmanagement des Annotation Explorers folgt den Linked Open Data-Prinzipien<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, um die in aufwändiger Arbeit erstellten Annotationen und Metadaten als maschinenlesbare, offene Daten für die Nachnutzung zu veröffentlichen. Sie werden mithilfe von Openlink Virtuoso<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> gespeichert und mit LodView<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> angezeigt. Der öffentliche SPARQL-Endpunkt<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> erlaubt auch das Abfragen und Nutzen der Daten mit selbst entwickelten Queries. Die Nutzung von W3C Standards, die Bereitstellung von öffentlichen URIs für Annotationsdaten, Metadaten und Vokabular, sowie die dokumentierte Ontologie, ermöglichen die Nutzung der Projektergebnisse im Sinne der FAIR Data Prinzipien. Zu den Daten des Projekts gehört die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">AdA-Filmontologie</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" />, ein systematisches Vokabular auf Basis von OWL und RDF, welches filmanalytische Begriffe – geordnet nach Annotationsebenen, Annotationstypen und Annotationswerten (siehe Abb. 2) – für feingranulare semantische Videoannotationen definiert und per URIs erreichbar macht<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" />. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Korpus-Metadaten</hi> umfassen beschreibende Information (wie z.B. Titel, Laufzeit, Veröffentlichungsjahr, Regisseur) zu allen Filmen im Videokorpus zur globalen Finanzkrise. Die Metadatenfelder werden mit bestehenden Vokabular-Properties aus DBpedia, schema.org und Dublin Core kodiert und sind ebenfalls per URI abrufbar<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" />. Der Korpus umfasst 391 Filme in den Kategorien Spielfilme, Dokumentarfilme und Nachrichten<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantische Videoannotationen</hi> sind der Hauptteil der Daten, die im Triplestore gespeichert werden. Sie erfassen die zeitbezogenen Anmerkungen zu den Filmen auf den unterschiedlichen Beschreibungsebenen unter Verwendung des systematischen Vokabulars. Das Annotationsmodell basiert auf dem W3C Web Annotation Data Model<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> und der Media Fragments URI Spezifikation<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn12\" n=\"12\" /> (siehe Abb. 3). Die im Projekt entwickelte REST-API bildet die Schnittstelle zwischen dem User Interface und den im Triplestore gespeicherten Videoannotationen, Metadaten und Ontologiedaten. Sie bietet über einen Web-Dienst per HTTP eine Reihe von Funktionen an, die entsprechend der Anfrageparameter SPARQL-Datenbankabfragen generieren, ausführen und direkt im Browser weiterverarbeitbare JSON bzw. JSON-LD Formate zurückliefern. Sie ist in Java implementiert und verwendet die Frameworks Apache Jena<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn14\" n=\"14\" />, Javalin<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn15\" n=\"15\" /> und JSONLD-JAVA<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn16\" n=\"16\" />. Neben der Bereitstellung der Ontologiedaten und der Verwaltung der Metadaten, ist die Hauptaufgabe der REST-API, die feingliedrige und multidimensionale Beschreibung der Filme korpusübergreifend anhand bestimmter Kriterien abrufbar und durchsuchbar zu machen. Videoannotationen können pro Film, pro Szene und pro Annotationstyp abgerufen werden (siehe Abb. 4). Die REST-API ermöglicht außerdem eine Volltextsuche nach einem oder mehreren Schlüsselwörtern und liefert alle Trefferannotationen korpusübergreifend zurück (Beispiel: “crisis”, nur ganze Worte, nur im Annotationstyp ‘Dialogtext’)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn17\" n=\"17\" />. Um Muster im Korpus zu finden, ist eine Value Search nach ein oder mehreren Annotationswerten möglich. Dabei werden die Stellen zurückgeliefert, bei denen Werte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zeitgleich</hi> (auch teilweise überlappend) auftreten (z.B. Musikstimmung “traurig” zusammen mit nahen Einstellungsgrößen). Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zusammenstellungskomponente</hi> im Annotation Explorer Web-Frontend erlaubt der Benutzer*in Anfragen an die Datenbasis zu stellen. Dafür werden Formularfelder zur Film-, Text-, Bilder- und Wertesuche (siehe Abb. 5) mit nutzerfreundlicher Autocomplete-Funktion angeboten, um ein schnelles Auswählen aus der großen Menge von Metadaten zu ermöglichen. Entsprechend der Nutzereingaben werden REST-API Aufrufe erzeugt, Annotationen geladen und für den Arbeitsbereich zusammengestellt. Filmmetadaten und Ontologiedaten werden im Filterbereich in zwei Baumansichten (Facettensuche) dargestellt, geben Aufschluss darüber, wie viele Annotationen in den jeweiligen Kategorien gefunden wurden, und ermöglichen das weitere Einschränken des Suchergebnisses. Die kontextabhängige <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" xml:space=\"preserve\">Visualisierung </hi>der Annotationen erfolgt in einer Timeline-Darstellung zusammen mit einem Videoplayer, bei der angefragte Annotationstypen als Spuren dargestellt werden (siehe Abb. 6). Für diesen Zweck wird FrameTrail eingesetzt, das im Rahmen des Projekts durch den Autor Joscha Jäger hinsichtlich der Darstellung spezieller Annotationstypen, Sortiermöglichkeiten, Szenen- bzw. Filmvergleich und Exportmöglichkeiten erweitert wurde. Das graphische User-Interface des Annotation Explorers – der sogenannte Workspace – ist zentral für die Nutzer*inneninteraktion, das meint in erster Linie Film- und Medienwissenschaftler*innen ohne Programmierkenntnisse (siehe Abb. 6). Dabei kommen die drei zu Beginn genannten Schlüsselaspekte des Methodendesigns in der konkreten Nutzung des Annotation Explorers zum Tragen. Gegenstand der eMAEX-basierten Filmanalyse ist eine sich in der Wahrnehmung entfaltende Bewegung. In diesem Kontext ist nicht nur die enge Verknüpfung der Annotationen mit dem interaktiven Videoplayer herauszustellen, der die direkte Rückbindung der Analysebeobachtungen an das Bewegtbild ermöglicht und dabei deren Einbettung erlebbar macht, vielmehr sind die Einzelannotationen nicht als statische Eigenschaften oder isolierte Zeitpunkte von Interesse, sondern stets in der zeitlichen Entfaltung und in Bezug auf größere Zeitsegmente (etwa szenische Kompositionen). Entscheidend ist dabei auch die Skalierbarkeit der Ansicht: so lassen sich sowohl einzelne Szenen als auch ganze Filme durch eine Szenenauswahlleiste oder freies Zoomen in den Blick nehmen. Mit dem Wechsel zwischen Makro und Mikro in der Ansicht ganzer Filme können Schlüsselsequenzen (z.B. dramaturgische Umschlagpunkte) anhand Extrema einzelner Analysedimensionen (etwa extreme Nahaufnahmen, besonders (un-)bewegte Abschnitte, sehr leise Passagen oder schnelle Wortwechsel auf Ebene des Dialogs) identifiziert werden. Der Annotation Explorer ist so gestaltet, dass nicht der einzelne analytische Befund in Annotationsform grafisch isoliert dargestellt wird, sondern stets als Teil eines komplexen Gefüges. So lassen sich durch unterschiedliche Darstellungsoptionen beispielsweise Einstellungsgrößen als farbiges Balkendiagramm anzeigen, bei der die Höhe des Balkens Auskunft über die Nähe der Kamera zum Referenzobjekt und die Breite Auskunft über die Dauer der einzelnen Einstellungen gibt (siehe Abb. 8). Auf diese Weise wird der Blick der Analysierenden auf den Prozess der Entfaltung im Hinblick auf spezifische Gestaltungsdimensionen gelenkt: Im Fall von Einstellungsgrößen die Modulation von Nähe-Distanz-Verhältnissen. Die Expressivität audiovisueller Bilder ist nicht auf eine Gestaltungsdimension zu reduzieren, sondern erst der Blick auf das Zusammenspiel unterschiedlicher Dimensionen gibt Aufschluss über die Affektdramaturgie einer Sequenz. So lassen sich im Annotation Explorer unterschiedliche Kombinationen von Annotationstypen zusammenstellen und über die Baumansichten (Facettensuchen) detailliert anpassen (siehe Abb. 9). Es lässt sich beispielsweise untersuchen wie ein akustisches Phänomen (z.B. Einsatz und Taktung von Musik) mit einem optischen Phänomen (z.B. Schnittrhythmus) interagiert, dieses aufgreift, verstärkt oder konterkariert. Die FrameTrail-Implementation im Workspace bietet die Möglichkeit unterschiedliche Visualisierungsformen auf den so abgerufenen Annotationsdatensatz anzuwenden und mit wenigen Klicks unterschiedliche Annotations-”Partituren” zu erstellen. Diese können entweder über die URL geteilt und gespeichert, oder als offline verfügbare HTML-Pakete heruntergeladen werden. Die Untersuchungsperspektive des AdA-Projekts und die Frage nach affektrhetorischen Mustern zielte aber nicht nur auf einzelne Filme und Sequenzen, sondern korpusübergreifende vergleichende Analysen. Dazu galt es die Möglichkeit bereitzustellen, Analyseabfragen verschiedener Filme direkt nebeneinander zu legen ohne an Funktionalität (interaktiver Videoplayer, Filter- und Suchoptionen, Darstellungsoptionen) einzubüßen. So lassen sich in der Playeransicht zwei Filme bzw. Szenen nebeneinander anzeigen, während weitere Vergleichsfilme/-szenen durch seitliches Scrollen ins Bild gebracht werden können (siehe Abb. 10). In einer Listenansicht können wiederum mehrere Filme und Szenen untereinander angezeigt werden (siehe Abb. 11). Zur Entwicklung und Überprüfung von Analysehypothesen gibt es unterschiedliche Suchfunktionen: etwa die Value Search oder die Volltextsuche, die für die Suche nach Schlagworten oder erwähnten Personen im Dialog (sei es auf Basis manueller Transkripte, redigierter Untertitel oder automatischer Spracherkennungsalgorithmen) genutzt werden kann oder auch für die Ergebnisse von automatischen Image Captioning-Extraktoren, das Aufspüren wiederkehrender oder ungewöhnlicher Bildelemente. Eine weitere Möglichkeit ist die Reverse Image Search, bei der eine Bilddatei als Suchanfrage hochgeladen werden kann. Diese wird dann mit Keyframes jeder Einstellung des gesamten Korpus abgeglichen und die ähnlichsten Bilder werden mit Metadaten versehen ausgegeben (siehe Abb. 12). Die jeweiligen Anfrageergebnisse lassen sich wiederum im Framework des Annotation Explorers mit weiteren Annotationen kombinieren und können somit innerhalb sich zeitlich entfaltender Dynamiken, die auf dem Zusammenspiel unterschiedlicher Dimensionen beruhen, analysiert werden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn18\" n=\"18\" /> In den Pilotstudien zum audiovisuellen Diskurs zur globalen Finanzkrise (2007–) erwies sich der Annotation Explorer insbesondere im Hinblick auf die Korpusexploration und die Überprüfung von filmübergreifenden Forschungshypothesen als nützliches Werkzeug der Mustererkennung (im Sinne von Bakels et al 2020a, 115f).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn19\" n=\"19\" /> Im Kontext der Frage nach der audiovisuellen Gestaltung und Motivik gesellschaftlicher Krisenkommunikation in Nachrichten, Spiel- und Dokumentarfilmen bot das Framework neue Möglichkeiten der Exploration in unterschiedlichen Zusammenhängen. Werden einzelne Aspekte eines audiovisuellen Motivs durch die bereits implementierten (semi-)automatischen Erkenner erfasst, so ermöglichen diese das schnelle Auffinden weiterer Vorkommnisse. So zeigte eine Studie zum Stilmittel des “Brokerface”, dass Bildkompositionen von angespannten Gesichter von Aktienhändlern im Zusammenspiel mit Monitoren einen wiederkehrendes Topos in der Verhandlung der Frage nach den realen Auswirkungen virtueller Marktentwicklungen spielt (vgl. Scherer & Stratil (in Ersch.)). Eine weitere Studie zum Motiv der plötzlich hereinbrechenden BREAKING NEWS als Kipp- und Höhepunkt von Krisendramaturgien veranschaulicht hingegen wie das Zusammenspiel von automatischer Schnitt-, Bildbewegungs- und Lautstärkeerkennung Rhythmusprofile hervorbringt, die Aufschluss über deren affektive Dimension geben (Stratil, in Ersch.). Ein solcher dynamischer ‘Fingerabdruck’ einer Szene, der sich durch die (Darstellungs-)Prinzipien der Prozessualität, Synchronizität und Komparabilität in den Annotationsdaten als Muster zu erkennen gibt, ermöglicht es Aussagen zur Affektorientierung audiovisueller Sequenzen direkt am Material zu plausibilisieren und Charakteristika und Vergleichspunkte herauszuarbeiten. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\" background(white)\" xml:space=\"preserve\">Die grundlegende Architektur des Annotation Explorers ermöglicht die flexible Kombination von (semi-)automatischen und manuellen Annotationen. </hi>Werden Kernkompositionsprinzipien allerdings nicht durch (semi-)automatische Erkenner tangiert, ist die Analyse auf die zeitaufwändigeren manuellen Annotationen angewiesen. Der Nutzen des Frameworks im Bereich der Korpus-Exploration verschiebt sich dann hin zu mikroanalytischen Detail- und Vergleichsstudien, anhand derer nachvollzogen werden kann, wie kompositorische Prinzipien quer zu einzelnen Gestaltungsebenen als übergreifendes dynamisches Muster in Erscheinung treten. Es konnte so beispielsweise gezeigt werden, wie das Gefühl der Enttäuschung in einem Finanzkrisenfilm nicht als narrative Information zum Ausdruck kommt, sondern als filmische Ausdrucksbewegung (Bakels et al. 2020b). Die Architektur des Annotation Explorers ermöglicht die Verknüpfung semantischer Daten mit einer geisteswissenschaftlichen Perspektive auf die Expressivität audiovisueller Medien und stellt so Fragen nach der Anwendbarkeit solcher Technologien in qualitativen Ansätzen – nicht als Alternative, sondern als ergänzendes Instrument zur Weitung und Systematisierung des analytischen Blicks. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"><ref target=\"http://ada.cinepoetics.org/explorer/\">http://ada.cinepoetics.org/explorer/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"><ref target=\"https://frametrail.org/\"> https://frametrail.org/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"><ref target=\"https://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html\"> https://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"><ref target=\"https://github.com/openlink/virtuoso-opensource/\"> https://github.com/openlink/virtuoso-opensource/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"><ref target=\"https://github.com/LodLive/LodView\"> https://github.com/LodLive/LodView </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"><ref target=\"https://ada.cinepoetics.org/sparql/\"> https://ada.cinepoetics.org/sparql/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Download der Ontologie unter </hi><ref target=\"https://github.com/ProjectAdA/ada-ae/tree/main/filmontology\"> https://github.com/ProjectAdA/ada-ae/tree/main/filmontology </ref> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">, Visualisierung unter </hi><ref target=\"https://ada.cinepoetics.org/ontoviz/\"> https://ada.cinepoetics.org/ontoviz/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Beispiel einer Ontologie URI: Typ der Kamerabewegung </hi><ref target=\"http://ada.cinepoetics.org/resource/2021/05/19/AnnotationType/CameraMovementType\"> http://ada.cinepoetics.org/resource/2021/05/19/AnnotationType/CameraMovementType </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Beispiel einer Metadaten URI: Occupy Wall Street: </hi><ref target=\"https://ada.cinepoetics.org/resource/media/39953b6ccea8c49b0a119f1715aab20818e4564cc4b2c2e8567722c9f418f1b9\"> https://ada.cinepoetics.org/resource/media/39953b6ccea8c49b0a119f1715aab20818e4564cc4b2c2e8567722c9f418f1b9 </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Download der Metadaten unter </hi><ref target=\"https://github.com/ProjectAdA/ada-ae/tree/main/corpus_metadata\"> https://github.com/ProjectAdA/ada-ae/tree/main/corpus_metadata </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\"><ref target=\"https://www.w3.org/TR/annotation-model/\"> https://www.w3.org/TR/annotation-model/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn12\" n=\"12\"><ref target=\"https://www.w3.org/TR/media-frags/\"> https://www.w3.org/TR/media-frags/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn13\" n=\"13\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Die Annotation ist auch per URI abrufbar:</hi> <ref target=\"http://ada.cinepoetics.org/resource/media/294704ee3bd55a6888235ae7721120c29522eddd3cc273cc8365fa0eef2ac56d/ed63d084-717f-11e9-99b8-0242ac130003\"> <hi style=\"font-size:10pt\">http://ada.cinepoetics.org/resource/media/294704ee3bd55a6888235ae7721120c29522eddd3cc273cc8365fa0eef2ac56d/ed63d084-717f-11e9-99b8-0242ac130003</hi> </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn14\" n=\"14\"><ref target=\"https://jena.apache.org/\"> https://jena.apache.org/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn15\" n=\"15\"><ref target=\"https://javalin.io/\"> https://javalin.io/ </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn16\" n=\"16\"><ref target=\"https://github.com/jsonld-java/jsonld-java\"> https://github.com/jsonld-java/jsonld-java </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn17\" n=\"17\"><ref target=\"https://project1.ada.cinepoetics.org/explorer/?r%5B%5D=t_n_crisis_w_48&ui=kfc&unit=movie&view=movie\"> https://project1.ada.cinepoetics.org/explorer/?r[]=t_n_crisis_w_48&ui=kfc&unit=movie&view=movie </ref> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn18\" n=\"18\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Detaillierte Anleitung zur Benutzung des Annotation Explorer findet sich in </hi><ref target=\"https://www.ada.cinepoetics.fu-berlin.de/en/ada-toolkit/index.html\"> Pfeilschifter et al. 2021 </ref> <hi style=\"font-size:10pt\">, S. 151ff.</hi> </note><note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" place=\"foot\" xml:id=\"ftn19\" n=\"19\"> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\"> Vgl. dazu den Themenschwerpunkt der </hi> <hi rend=\"italic\" style=\"font-size:10pt\">mediaesthetics</hi> <hi style=\"font-size:10pt\" xml:space=\"preserve\">-Ausgabe </hi><ref target=\"https://www.mediaesthetics.org/index.php/mae/issue/view/12/showToc\"> <hi rend=\"underline\" style=\"font-size:10pt\">“Digitale Filmanalyse und Bilder der Krise”</hi> </ref>. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Arnold, Taylor / Tilton, Lauren / Berke, Annie </hi>(2019): “Visual Style in Two Network Era Sitcoms”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Cultural Analytics</hi> 1(2) 10.22148/16.043. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aubert, Olivier / Prié, Yannick</hi> (2005): “Advene: active reading through hypervideo”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the sixteenth ACM conference on Hypertext and hypermedia</hi> 235-244. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bakels, Jan-Hendrik / Grotkopp, Matthias / Scherer, Thomas / Stratil, Jasper</hi> (2020a): “Digitale Empirie? Computergestützte Filmanalyse im Spannungsfeld von Datenmodellen und Gestalttheorie”. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">montage/AV</hi> 29(1) 99-118. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bakels, Jan-Hendrik / Grotkopp, Matthias / Scherer, Thomas / Stratil, Jasper</hi> (2020b): “Matching Computational Analysis and Human Experience. Performative Arts and the Digital Humanities”. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Quarterly</hi> 14(4) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/4/000496/000496.html\">http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/14/4/000496/000496.html</ref> [letzter Zugriff: 26.11.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" xml:space=\"preserve\">Bakels, Jan-Hendrik / Scherer, Thomas / Stratil, Jasper / Agt-Rickauer, Henning </hi>(2020): “AdA Filmontology – a machine-readable Film Analysis Vocabulary for Video Annotation”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Book of Abstracts: DH2020 – carrefours/intersections</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dh2020.adho.org/wp-content/uploads/2020/07/488_AdAFilmontologyamachinereadableFilmAnalysisVocabularyforVideoAnnotation.html\">https://dh2020.adho.org/wp-content/uploads/2020/07/488_AdAFilmontologyamachinereadableFilmAnalysisVocabularyforVideoAnnotation.html</ref> [letzter Zugriff: 26.11.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Flückiger, Barbara / Halter Gaudenz</hi> (2020): “Methods and Advanced Tools for the Analysis of Film Colors in Digital Humanities”. 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Berlin/Boston, MA: De Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kappelhoff, Hermann / Bakels, Jan-Hendrik / Berger, Hanno / Brückner, Regina / Böhme, Dorothea / Chung, Hye-Jeung / Dang, Sarah-Mai / Gaertner, David / Greifenstein, Sarah / Gronmaier, Danny / Grotkopp, Matthias / Haupts, Tobias / Illger, Daniel / Lehmann, Hauke / Lück, Michael / Pogodda, Cilli / Roleff, Naomi / Rook, Stefan / Rositzka, Eileen / Scherer, Thomas / Schlochtermeier, Lorna / Schmitt, Christina / Steininger, Anna / Tag, Susanne</hi> (2011-2016): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Empirische Medienästhetik. Datenmatrix Kriegsfilm – eMAEX</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.empirische-medienaesthetik.fu-berlin.de/emaex-system/index.html\">https://www.empirische-medienaesthetik.fu-berlin.de/emaex-system/index.html</ref> [letzter Zugriff: 26.11.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Masse, Mark</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">REST API Design Rulebook: Designing Consistent RESTful Web Service Interfaces</hi>. Sebastopol, CA: O\'Reilly Media. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pfeilschifter, Yvonne / Prado, João / Zorko, Rebecca / Buzal, Anton / Scherer, Thomas / Stratil, Jasper / Bakels, Jan-Hendrik</hi> (2021) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Manual: Annotieren mit Advene und der AdA-Filmontologie</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.ada.cinepoetics.fu-berlin.de/ada-toolkit\">https://www.ada.cinepoetics.fu-berlin.de/ada-toolkit </ref> [letzter Zugriff: 26.11.2021]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Scherer, Thomas / Stratil, Jasper</hi> (in Ersch.): “Can’t Read my Broker Face? – Tracing a Motif and Metaphor of Expert Knowledge Through Audiovisual Images of the Financial Crisis”. In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literature Compass</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stratil, Jasper</hi> (in Ersch.): “Geteilte (Medien-)Erinnerung und die Zeiten der Krise. Zum Diskurs audiovisueller Finanzkrisendarstellungen anhand von ‘Breaking News’”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mediaesthetics</hi> (4). <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"jkpqn3862o3o\" /> '),('urn:cts:dhd:2022.schmidt_david_adapting_coreference_algorithms_to_german_fair:','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. 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. 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. 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. 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. 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>). 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]’). 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. 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. 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). 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. The adaptation of both approaches was done as follows: 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). 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\" />. 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). The results show multiple interesting aspects: 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. <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> <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> <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\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 44–54, Marseille, France. European Language Resources Association.</hi> <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> <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. D.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">(2021). FantasyCoref: Coreference resolution on fantasy literature through omniscient writer’s point of view. In</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Models of Reference, Anaphora and Coreference</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 24–35, Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Hatzel, H. O. and Biemann, C.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2021). Towards layered events and schema representations in long documents. In </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 32–39.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Hovy, E., Marcus, M., Palmer, M., Ramshaw, L., and Weischedel, R.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2006). OntoNotes: The 90% solution. 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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> <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). Coreference resolution without span representations. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">arXiv preprint arXiv:2101.00434</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Krug, M.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2020). </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Techniques for the Automatic Extraction of Character Networks in German Historic Novels</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">. Doctoral thesis, Universität Würzburg.</hi> <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. In </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, pages 98–104.</hi> <hi 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> <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 entity-centric, precision-ranked rules. </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\" style=\"font-size:10.5pt\">Computational linguistics</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\">, 39(4):885–916.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\" style=\"font-size:10.5pt\">Lee, K., He, L., Lewis, M., and Zettlemoyer, L.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" style=\"font-size:10.5pt\" xml:space=\"preserve\"> (2017). End-to-end neural coreference resolution. 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Association for Computational Linguistics.</hi> '),('urn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_der_einsatz_von_computer_vision_methoden_fuer_:','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. 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. 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). 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. 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. 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. Die Abbildungen 2-3 illustrieren die je 10 häufigsten Objekte pro Tatort-Gruppe und insgesamt. Wir interpretieren die Ergebnisse rein deskriptiv. 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). Verhältnismäßig wenig Objekte weisen auf Außenszenen hin wie zum Beispiel Autos (Abbildung 5). 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). 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). Unter Figurenanalyse bezeichnen wir im Folgenden alle Methoden, die die Gesichter der Figuren als Analyseelement benutzen: Emotions-, Alters- und Geschlechtserkennung. 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. Abbildung 8 illustriert die wichtigsten statistischen Werte dieser Auswertung. 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) 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). 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. 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). 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. 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). 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). 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. 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. 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. Insgesamt wirkt die Geschlechtsprädiktion plausibel. Ähnlich zur Emotionserkennung ist ein Problem mangelnde korrekte Gesichtserkennung aufgrund nicht-frontaler Kamerawinkel und schwammige, dunkle Einstellungen (Abbildung 19). 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. 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). 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. 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. 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) 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. <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> <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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'),('urn:cts:dhd:2022.schmidt_thomas_evaluation_computergestuetzter_verfahren_der_e:','Transformerbasierte Sprachmodelle wie BERT (Devlin et al. 2018) und ELECTRA (Clark et al. 2020) gelten als state-of-the-art und Ausgangspunkt für zahlreiche Aufgaben des Natural Language Processing (NLP) (Shmueli / Ku 2019; Munikar et al. 2019; Cao et al. 2020; Dang et al. 2020; Gonzáles-Carvajal et al. 2021; Cortiz 2021). 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). 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). 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. Zur Evaluation und zum Training von Algorithmen wurde ein Goldstandard für ein Sub-Korpus unseres Gesamtkorpus‘ annotiert. 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. 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. 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). 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. Der Goldstandard besteht insgesamt aus 6.596 Emotionsannotationen (Abbildung 1). 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. 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). 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). 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. Wir definieren die Emotionsklassifikation als single-label-Klassifikationsaufgabe für Textsequenzen variabler Länge für folgende Klassengruppen: 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\" />. 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. 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. 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. 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). 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. 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). 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. 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). 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>. 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. 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. <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> <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. <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>. <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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DOI:10.26298/melusina.8f8w-y749-udlf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schmitt, Martin / Steinheber, Simon / Schreiber, Konrad / Roth, Benjamin</hi> (2018): \"Joint aspect and polarity classification for aspect-based Sentiment-Analyse with end-to-end neural networks.\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arXiv preprint arXiv:1808.09238</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schonlau, Anja</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emotionen im Dramentext: eine methodische Grundlegung mit exemplarischer Analyse zu Neid und Intrige 1750-1800</hi>. 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'),('urn:cts:dhd:2022.schneider_philipp_kontextwissen_zu_historischen_quellen_im_s:','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. 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). 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. 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). 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. 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). 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. <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> <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>. <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>. <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. Modeling Texts and Text-Based Resources</hi>. Abingdon 178--196. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ref-hablotCycleHeraldiqueCouvent2020\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hablot, Laurent</hi> (2020): “Le Cycle héraldique Du Couvent Des Jacobins de Poitiers. Un Armorial Des Morts de La Bataille de Poitiers 1356?” in: Hiltmann, Torsten / de Seixas, Miguel Metelo (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Heraldry in Medieval and Early Modern State Rooms</hi> (= Heraldic Studies 3). Ostfildern 257--276. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" 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. <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>. <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>. <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>. <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. <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. <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. <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>. <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>. <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). 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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? 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. 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.). 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. 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). 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. 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. 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). 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). 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). 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. 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). 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. 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). 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. <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> <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. 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'),('urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:','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. 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. 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\" /> 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. 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. 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: 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. 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). 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\" /> 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. 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. 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: 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. Das Projekt „iART: Ein interaktives Analyse- und Retrieval-Tool zur Unterstützung von bildorientierten Forschungsprozessen“ wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert (Projektnummer 415796915). <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> <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. 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