Leitfragen der Session: Was sind DH-FDM-Skills? Welche Kompetenzen werden benötigt? Gibt es Best Practices? Was gehört in ein Data Literacy Curriculum? Was muss ein/e traditionelle/r Geisteswissenschaftler/in wissen, um mit einem Digital Humanist zusammenzuarbeiten?
Die Sprachenfrage stellt sich innerhalb des Verbands “Digital Humanities im deutschsprachigen Raum” (DHd-Verband) immer wieder. Das ist nicht überraschend, ist diese definitorische Frage doch schon im Namen des Verbands eingeschrieben, zumal in der komplexen Verschränkung mit einer geographischen Komponente. Dabei ist der deutschsprachige Raum keine Frage von Nationalstaaten, sondern eine sprachlich determinierte geographische Umschreibung, die nicht nur Deutschland, Österreich und Teile der Schweiz, sondern u.a. auch Luxemburg und Teile von Belgien umfasst. Zugleich erinnert der Name des Verbands auch an die Rolle des Deutschen als Werkzeug, Kommunikationsmittel und Untersuchungsgegenstand in unserer Community.
Einige werden sich daran erinnern, dass das Thema im Rahmen der Mitgliederversammlung während der Jahrestagung des DHd-Verbands in Bern im Jahr 2017 diskutiert wurde. Damals ist die bisher gültige Formel vereinbart worden, nach der die schriftlichen Abstracts bevorzugt auf Deutsch, aber auch in anderen Sprachen zur Begutachtung eingereicht werden können; und dass die Sprache der Vorträge bevorzugt Deutsch ist, aber Vortragende, deren Erstsprache nicht Deutsch ist, auch in einer anderen Sprache vortragen können. Damals haben wir ausdrücklich nicht festgelegt, welche diese anderen Sprachen sein können; aus nachvollziehbaren pragmatischen Gründen hat sich dies aber in der Praxis der letzten Jahre auf Englisch als Alternative zum Deutschen beschränkt.
Der Vortrag, dessen Abstract unten im Anschluss zu finden ist, wird vorab aufgezeichnet und zu Beginn des Kolloquiums, d.h. am 3. Juli 2020, um 17 Uhr bereitgestellt. Der Link zum Vortrag wird zugleich auf Twitter (@DHBBAW) sowie im Channel „berlin_dhberlin“ auf der Plattform discord gepostet. Anschließend startet auf beiden Plattformen die Diskussion, zu der wir hiermit alle Interessierten sehr herzlich einladen möchten.
Digitale Formen der Edition von Musiknotation, Quellen- und Werkverzeichnissen werden in den nächsten Jahren die herkömmlichen, gedruckten Publikationsformen mehr und mehr ablösen. Das auf XML basierende Kodierungsverfahren der Music Encoding Initiative (MEI) (https://music-encoding.org/) konnte sich mittlerweile als Standard etablieren. Die Vorteile einer nativ digitalen Musikedition sind zum einen die Möglichkeit der Darstellung von Varianten oder Entwicklungsstadien von Kompositionen und die Implementierung des kritischen Berichts. Zum anderen kann die Musik in einem plattformunabhängigen, digitalen Format konserviert werden. Dieses Format ermöglicht auch eine computergestützte Weiterverarbeitung der Musikdaten (z.B. Musik- oder Repertoireanalysen). Die Zusatzqualifikation „Digital Musicology“ wird in absehbarer Zeit Voraussetzung für viele musikwissenschaftliche Berufe sein. Fundierte Kenntnisse in diesem Bereich können die Anstellungschancen deutlich erhöhen.
The first ACDH-CH lecture of 2020 is moving online! We make the best of the situation and continue the series online this year with Laurent Romary, Inria (France), introducing us to the topic “TEI guidelines: born to be open”.
Open science has never been so high on the research agendas, and this is true in all fields, ranging from so-called hard sciences to the humanities. In this respect, those who have been dealing with the TEI guidelines for years, whether as users or designers of the standard, have experienced an environment which has always been open by construction and fostering openness for projects based upon its principles.
In the ACDH-CH lecture 6.1 Laurent Romary will outline the main issues related to open science in the current scholarly landscape, whether political or technical. The presentation will show the various aspects where the TEI environment has been seminal in setting up an open agenda that may enlightened the humanities at large in terms of good practices, for, e.g.
Vom 03. bis 06. März 2020 habe ich an der DHd 2020 in Paderborn teilgenommen. Im Folgenden möchte ich einen thematischen Schwerpunkt näher beleuchten, der mich als Teilnehmer besonders interessiert hat.
Das Thema, an dem ich auch persönlich forsche und das ich daher auf der diesjährigen DHd besonders gesucht und verfolgt habe, ist die Frage, wie und inwieweit Maschinelles Lernen (ML) genutzt werden kann, um geisteswissenschaftliche (und insbesondere literaturwissenschaftliche) Fragestellungen zu beantworten (oder zumindest neue Einsichten zu erzeugen).
Maschinelles Lernen bezeichnet eine Methode, bei der mittels statistischer Algorithmen und Daten Modelle erzeugt werden, die aus den gesehenen Daten (statistische) Verallgemeinerungen ziehen und somit auf neue und vorher ungesehene Daten angewendet werden können. Die Fülle an vorhandenen Algorithmen und Verfahren ist groß; eine ML-Familie ist unter dem Namen “Deep Learning” bekannt geworden und bedient sich vor allem Künstlicher Neuronaler Netze. Diese Netze waren, auch unter Verwendung von immer stärker werdenden Rechnerresourcen, in bestimmten Gebieten wie Automatische Bilderkennung oder Automatische Spracherkennung, so erfolgreich, dass sie bald zugleich für andere Gebiete im großen Stil eingesetzt wurden; darunter für Textverarbeitung.
Die 8. Jahrestagung des Verbands »Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V.« wird vom 15. bis 19. März 2021 an der Universität Potsdam und der Fachhochschule Potsdam unter dem Thema »Kulturen des digitalen Gedächtnisses« stattfinden.
Die Frist für die Einreichung von Proposals für die DHd2021 ist auf den 30.09.2020, 23:59 Uhr (MESZ), festgelegt und wird nicht verlängert.
Wir bitten um Einreichungen von Proposals in den Kategorien »Vortrag« , »Panel« , »Poster« und »Workshop« via Conftool.
Between 10:00 and 14:00 CEST on 17 June, SSHOC will take over the Twitter account of the partner organisation DARIAH-EU to promote the Alpha release of the SSH Open Marketplace. The release is scheduled for 30 June.
DARIAH’s Frank Fischer who is also Associate Professor for Digital Humanities at the Moscow Higher School of Economics and leads development of the SSH Marketplace with colleague Laure Barbot, will preside over the session to answer user questions about the resource.
The SSH Open Marketplace is a key deliverable from the SSHOC project and responds to a long-standing demand in the humanities and social sciences for an inclusive, curated, easily accessible overview of digital tools and services, training material, data and scientific papers. The aim of the developers is to gather existing resources from both disciplines, to pool and harmonise them, and then to enhance the offering with supporting contextual information. As well as making an important contribution to the SSH domain, the resulting resource will also be incorporated into the emerging European Open Science Cloud.
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.
