Digitalität, Erinnerungskultur, Geschichtskultur, Geschichtspolitik, Praxislabor 2022, Theorie

Historisches Erinnern im digitalen Zeitalter

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Peter Haslinger, Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung

Termin: Freitag, 21.10.2022, 9.00-13.00

Beschreibung:

Dieser Workshop richtet sich an alle, die über das Verhältnis von historischem Erinnern und Digitalität theoretisch und methodisch reflektieren möchten. Die Veranstaltung geht von der Annahme aus, dass bisherige Modelle wie Erinnerungskultur, Geschichtskultur, Geschichtspolitik oder Vergangenheitspolitik unter den Rahmenbedingungen des digitalen Wandels neu gedacht werden müssen. Der Workshop wird in hybrider Form am Herder-Institut in Marburg stattfinden, geplant ist eine Kooperation mit dem Marburg Centre for Digital Culture and Infrastructure (MCDCI) und dem Gießener International Graduate Centre for the Study of Culture (GCSC).

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Quelle: https://digigw.hypotheses.org/4080

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Datenmodellierung, FAIR, Forschungsdaten, Praxislabor 2022, RDF

FAIRe Forschungsdaten: Aufbereitung von Daten mit Hilfe von RDF-Datenmodellen

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Ingo Frank, Sandra König, Anna-Lena Körfer, Arnost Stanzel, Peter Valena, Forschungsdatendienst OstData: Leibniz-Institut für Ost- und Südosteuropaforschung (IOS), Leibniz-Institut für Geschichte und Kultur des östlichen Europa (GWZO), Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung – Institut der Leibniz-Gemeinschaft (HI), Bayerische Staatsbibliothek (BSB), Collegium Carolinum – Forschungsinstitut für die Geschichte Tschechiens und der Slowakei (CC)

Termin: Dienstag, 24.05.2022, 9:30-12h

Beschreibung:

Um Forschungsdaten FAIR zu machen, bietet sich an, diese als Linked Data mit Resource Description Framework (RDF)-Datenmodellen zu modellieren. Im Workshop wollen wir anhand von Daten aus Projekten und Altdatenbeständen der OstData-Partnerinstitute zeigen, wie Forschende mit Hilfe von RDF, semantischer Technologien und Normdaten die Aufbereitung von Forschungsdaten durchführen können. Anhand von historischen Zensusdaten und Geodaten zu historischen Konferenzakten, werden wir zeigen, wie die Aufbereitung statistischer Daten exemplarisch mit dem RDF-Data Cube Vocabulary durchgeführt werden kann, sowie wie Daten mit Normdaten angereichert werden können, um so Orte mit Einträgen aus der GND oder Wikidata zu beschreiben und damit eindeutig zu identifizieren. Ergänzend hierzu werden wir aufzeigen, wie mit Simple Knowledge Organisation System (SKOS) Kodierlisten, Klassifikationssysteme oder Thesauri erstellt und für die zusätzliche Anreicherung von Daten genutzt werden können. Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmer*innen die Relevanz der semantischen Modellierung zur Verbesserung der Analyse- und Nachnutzungspotentiale derartig modellierter Daten zu vermitteln.

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Quelle: https://digigw.hypotheses.org/3990

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digital history, Latent Dirichlet Allocation, Praxislabor, Praxislabor 2022, Python, Topic Modeling

Einführung in Topic Modeling mit Python

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Melanie Althage, Martin Dröge, Professur für Digital History, Humboldt-Universität zu Berlin

Termin: Dienstag, 15.11.2022, 10:00-16:00 Uhr

Beschreibung:

Umfangreiche Textkopora inhaltlich strukturieren und auswerten ohne die Dokumente im Einzelnen gelesen zu haben – geht das? Das geht! Topic Modeling ist eine in den digitalen Geisteswissenschaften etablierte Methode, wenn es etwa darum geht, größere Textsammlungen inhaltlich-thematisch zu klassifizieren oder die Entwicklung von Publikationstrends und Diskursen nachzuvollziehen. Der Workshop bietet eine einsteigerfreundliche Einführung in ihre methodischen Grundlagen sowie die Implementierung mittels der Programmiersprache Python. Anhand eines konkreten Anwendungsfalls wird der Topic-Modeling-Workflow von der Vorbereitung der Textdaten bis zur Visualisierung und ersten Auswertung der Modellierungsergebnisse Schritt für Schritt durchgegangen.

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Quelle: https://digigw.hypotheses.org/4090

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