16.05.24: Hybrid-Vortrag von Francesco Beretta zu “Modelling Social and Legal Facts in the Context of the Semantic Data for Humanities and Social Sciences Ontology Ecosystem”
Im Rahmen der Seminarreihe ‚Legal History Meets Digital Humanities‘ am Max-Planck-Institut für Rechtsgeschichte und Rechtstheorie findet der Vortrag ‘Modelling Social and Legal Facts in the Context of the Semantic Data for Humanities and Social Sciences Ontology Ecosystem’ im hybriden Format am 16.05.2024 von 15:00 bis 17:00 statt.
In dieser Sitzung diskutieren wir das Thema der möglichen Anwendungen von Wissensgraphen und Linked Open Data (LOD) in der Forschung der Geistes- und Sozialwissenschaften. Unser Referent Dr. habil. Francesco Beretta (CNRS/ University of Lyon) wird über das Potenzial dieser semantischen Technologien für die gemeinsame Nutzung großer Mengen wissenschaftlicher Daten und die Förderung interdisziplinärer Innovation sprechen.
Weitere Informationen zur Veranstaltung und zur Anmeldung finden Sie hier.
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Quelle: https://dhd-blog.org/?p=20936
Call for Articles „Schnittstelle Mediävistik“
Kollaborationen der Mittelalterforschung im digitalen Zeitalter
Themenheft 2025/1 von Das Mittelalter
Im Namen der Herausgeberinnen und des DFG Netzwerks „Offenes Mittelalter“.
Der Begriff der Schnittstelle
Die Mediävistik ist ein per definitionem interdisziplinär ausgerichtetes Fachgebiet. Aufgrund ihrer
heterogenen, oftmals fragilen und nicht leicht zugänglichen Forschungsgegenstände und ihrer
besonderen Anforderungen haben sich Mediävist*innen schon früh der Möglichkeiten des Com-
puters bedient und sich damit als Pionier*innen der digitalen Geisteswissenschaften erwiesen.
Eine Vielzahl geisteswissenschaftlich-kultureller Praktiken blickt auf Vorläufer und Vorbilder aus
dem Mittelalter zurück, aus philologischer Tradition zählen hierzu etwa Übersetzungshilfen, The-
sauri, Konkordanzen und Annotationen. Die adäquate Darstellung der Quellen und ihre Erfahr-
barkeit im digitalen Raum sind besondere Herausforderungen, für die die Mediävistik Lösungen
entwickeln muss. Wegen der Vielfalt der Forschungsgegenstände, ihrer Historizität und ihrer
kulturhistorischen Bezugssysteme handelt es sich dabei um hochgradig interdisziplinäre Aufga-
ben. Computergestützte Ansätze und digitale Praktiken erweitern das Methodenspektrum und
schaffen neue Möglichkeiten eines nachhaltigen und vernetzten Wissensfundus. Die Mediävistik
hat in den letzten Jahren viele Ressourcen digital aufbereitet und von den technischen Möglich-
keiten profitiert, etwa im Bereich der Editionsphilologie zur Darstellung synoptischer Editionen
oder der Einbindung von Digitalisaten. Doch zumeist bleiben die erarbeiteten Mittel Insellösun-
gen.
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Quelle: https://dhd-blog.org/?p=19987
Datenqualität und LOD in den Geisteswissenschaften
Nachbericht zur Session 1.1 des Barcamp „Vermittlung von Data Literacy in den Geisteswissenschaften“ auf der DHd 2020 in Paderborn.
Autor*innen:
Jonathan Geiger, Digitale Akademie, Akademie der Wissenschaften und der Literatur | Mainz
Thomas Skowronek, Leibniz-Institut für Geschichte und Kultur des östlichen Europa (GWZO), Leipzig
Aline Deicke, Digitale Akademie, Akademie der Wissenschaften und der Literatur | Mainz
In der Session “Datenqualität und LOD in den Geisteswissenschaften” des Barcamps “Data Literacy”, organisiert von der DHd-AG Datenzentren auf der DHd-Konferenz 2020 in Paderborn, wurden die beiden Ausgangsfragen nach der Datenqualität in den Geisteswissenschaften und Linked Open Data in einer Trias „Datenqualität“, „Data Literacy“ und „LOD in den Geisteswissenschaften“ aufgespannt. Wie sich in der Diskussion der drei Themenfelder und ihrer Beziehung gezeigt hat, drehen sich Fragen der Qualität, Kompetenz und Standardisierung in den Geisteswissenschaften (und vermutlich nicht nur dort) einerseits um technische Entwicklungen, andererseits – und zu einem großen Teil – um Personen, Prozesse und Ressourcen.
Datenqualität und -standards
Besonders im Fokus stand dabei die Datenqualität. Es gibt einen breiten Konsens darüber, dass in der (geisteswissenschaftlichen) Forschung ein hohes Maß an Datenqualität herrschen und hergestellt werden muss. Datenqualität ist dabei ein komplexes, multidimensionales Gebilde – beispielsweise können eine technische, eine informationelle und eine didaktische Dimension unterschieden werden, die sich aber stets wechselseitig bedingen.
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