Katrin Moeller – Seite 3 – Digitale Geschichtswissenschaft

Data Stories – neue Erzählformate für die Digital History

Silke Schwandt, Julia Becker, Christian Wachter, Universität Bielefeld, Universität Göttingen

Termin: Dienstag, 02.08.2022, 14:00-16:30

Beschreibung:

Traditionell werden in der Geschichtswissenschaft Forschungsgegenstände und Interpretationen als textbasierte Narrationen wiedergegeben. Im Zuge der Datafication historischer Forschung sind im angloamerikanischen Raum neuere Erzählformate wie Data Stories verbreitet worden, haben sich in der deutschen Geschichtswissenschaft allerdings noch nicht etablieren können. Der Workshop möchte dem Phänomen Raum geben und ist zwei Zielen gewidmet: Beispiele innovativer Data Stories sollen vorgestellt sowie eine Auswahl an Tools erkundet werden, die sich für die Gestaltung des Erzählformats eignen. Auf diese Weise sollen die Workshopteilnehmenden einen niedrigschwelligen Einstieg in die Erzeugung von Data Stories erhalten. Es soll eine Auseinandersetzung mit dem Potenzial und den Einsatzgebieten von Data Stories angeregt werden. Geht es allein um Daten, die abseits von Büchern publiziert werden? Bietet sich das Format an, um im Sinne von Wissenschaftskommunikation die Erkenntnismöglichkeiten eines datengestützten Forschungsprojektes überblicksartig zu skizzieren? Können Einblicke in detaillierte Teilanalysen gegeben werden und Leser:innen zur eigenen Datenexploration angeregt werden?

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://digital-history.uni-bielefeld.de/praxislabor-digitale-geschichtswissenschaft/

Kontakt:

silke.schwandt@uni-bielefeld.de

Darum geht es kurzgefasst: Data Story, Storytelling, Visualisierung, Online-Publikation, Wissenschaftskommunikation

Historische Schulbücher analysieren mit DiaCollo und Co.

Dr. Maret Nieländer, Frank Wiegand, Leibniz-Institut für Bildungsmedien | Georg-Eckert-Institut, Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften

Termin: Montag, 05.09.2022, 9:00-12:30

Beschreibung:

Der Workshop führt ein in Korpusanalyse und -vergleich mit der Korpusmanagement-Umgebung D* und den dort verfügbaren Werkzeugen für einfache und komplexe Suchanfragen, Frequenzanalysen und diachrone Kollokationsanalysen. Wir nutzen dabei das „GEI-Digital-2020“-Korpus mit 5036 Schulbüchern aus den Jahren 1648 bis 1921. Es enthält v.a. deutschsprachige Realienkundebücher, Fibeln und Lesebücher sowie Bücher für die Fächer Geographie, Geschichte, Politik und Religion, aber auch Werke für die Lehrer:innen-Ausbildung. Neben der historischen Bildungsmedienforschung sind diese Werke auch interessant für Disziplinen wie Soziolinguistik, Lexikographie, Begriffsgeschichte, Literaturwissenschaft, historische Didaktik, Wissenschafts- und Kulturgeschichte. Die Befunde lassen sich vergleichen mit dem Referenzkorpus des Deutschen Textarchivs und weiteren im Workshop vorgestellten historischen Korpora. Der Workshop setzt keine Vorkenntnisse in Korpuslinguistik, Computerlinguistik oder historischer Bildungs(medien)forschung voraus. Die Teilnehmer:innen erhalten Gelegenheit, die online frei verfügbaren Korpora und Analysewerkzeuge selbst auszuprobieren. Wir stellen die Benutzeroberfläche und Abfragesprache vor und gehen auch auf die Bedeutung von Vorverarbeitung, Indexierung und Spezifika dieses Korpus‘ für die Interpretation von Analyseergebnissen und deren Visualisierungen ein.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://diacollo.gei.de/

Kontakt:

nielaender@leibniz-gei.de

Darum geht es kurzgefasst: Korpusanalyse, Korpusvergleich, Kollokationsanalyse, DiaCollo, historische Schulbücher

Mit FuD zu FAIRen Daten. Ein Softwaresystem für das Forschungsdatenmanagement in qualitativ arbeitenden Forschungsprojekten

Marina Lemaire, Universität Trier. Servicezentrum eSciences

Termin: Dienstag, 26.07.2022, 10:00-13:00

Beschreibung:

Das Hands-On Lab bietet den Teilnehmenden die Möglichkeit, die virtuelle Forschungsumgebung FuD (fud.uni-trier.de) und ihre vielfältige Einsatzmöglichkeiten kennenzulernen und erste Erfahrungen zu sammeln. Das Softwaresystem ist für die geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung entwickelt worden und seit mehr als 15 Jahren in ca. 50 Projekten im Einsatz. Es besticht durch seine hohe Flexibilität, um unterschiedlichste Projekte von der Datenerfassung und ‑verwaltung, über die Volltexterstellung inklusive text- und sachkritischer Kommentierung sowie inhaltlicher Erschließung bis hin zur online-Präsentation ausgewählter Datenbestände durchzuführen. Dabei kann es individuell orientiert an den projektspezifischen Bedarfen hinsichtlich Datenarten, angewendeten Methoden, notwendiger Standards und Workflows konfiguriert werden. FuD unterstützt also den gesamten wissenschaftlichen Arbeitsprozess in seinen verschiedenen Forschungsphasen und ermöglicht die orts- und zeitunabhängige Zusammenarbeit, wodurch das Forschungsdatenmanagement und die Erzeugung FAIRer Daten erleichtert wird. Auf diese Weise wird die Grundlage für die langfristige Datenverfügbarkeit und -nachnutzung geschaffen.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.esciences.uni-trier.de/online-fud-workshop-2022-07-26/

Kontakt:

esciences@uni-trier.de

Darum geht es kurzgefasst: Forschungsdatenmanagement, virtuelle Forschungsumgebung, Softwaretool

Einführung in OpenRefine für Historiker:innen

Torsten Hiltmann, Professur für Digitel History, Humboldt-Universität zu Berlin

Termin: Mittwoch, 05.10.2022, 10.00-16.00 Uhr

Beschreibung:

Als Historiker:innen arbeiten wir immer wieder mit Listen und Tabellen, um die für unsere Forschung wichtigen Daten zu Personen, Orten, Dokumenten usw. zusammenzutragen und auszuwerten. Häufig stammen diese Daten jedoch aus unterschiedlichen Quellen bzw. wurden ohne konsistente Regeln erstellt. Die Folge sind unterschiedliche Schreibweisen von Namen und Begriffen, abweichende Formate bei Datumsangaben usw. – kurz gesagt: „schmutzige“ Daten, die zunächst einmal gründlich zu reinigen und zu vereinheitlichen sind. Mit OpenRefine steht uns hierfür ein frei verfügbares Werkzeug zur Verfügung, das sich sowohl über eine graphische Benutzeroberfläche wie über kleine Code-Snippets bedienen lässt und dabei noch deutlich mehr kann, als nur Daten zu bereinigen. So lassen sich weitere Daten aus Webseiten integrieren sowie Einträge mit Hilfe von Linked Data (z.B. Wikidata) vereindeutigen und mit weiteren Informationen wie z.B. Geodaten anreichern. Im Rahmen des Workshops werden Sie die grundlegende Funktionsweise von OpenRefine kennenlernen und anhand ausgewählter Beispiele aus der Praxis auch selbst ausprobieren.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://dhistory.hypotheses.org/?p=1375I

Kontakt:

digitalhistory@hu-berlin.de

Darum geht es kurzgefasst: OpenRefine, Daten

Einführung in Python für Historiker:innen

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

Termin: Dienstag, 08.11.2022, 10.00-16.00 Uhr

Beschreibung:

Das Programmieren mit Python erfreut sich immer größerer Beliebtheit: Mit der höheren Mehrzweck-Programmiersprache können sowohl numerische als auch textuelle Daten gut verarbeitet werden – zudem ist sie einfach zu erlernen. Das Ziel des Workshops ist es, Historiker:innen ganz praktisch an die Skriptsprache Python heranzuführen und deren Potentiale für weitere Forschungsansätze aufzuzeigen. Die Einführung gibt zunächst einen Überblick über die Eigenschaften von Python, vermittelt Grundkenntnisse in Syntax und Wortschatz und macht mit Arbeitsumgebungen wie den Jupyter-Notebooks vertraut, die programmierenden Historiker:innen zur Verfügung stehen.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://dhistory.hypotheses.org/?p=1375

Kontakt:

digitalhistory@hu-berlin.de

Darum geht es kurzgefasst: Python, Einführung

Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft

Johanna Danielzik, Bärbel Kröger und Jörg Wettlaufer, Akademie der Wissenschaften zu Göttingen (Digitale Akademie)

Termin: Freitag, 17.06.2022, 09:00 – 15:30 Uhr

Beschreibung:

Im Rahmen der Workshopreihe “Praxislabors Digitale Geschichtswissenschaft” der AG Digitale Geschichtswissenschaft plant die Göttinger Digitale Akademie einen Workshop mit dem Titel “Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft”. Der Workshop richtet sich an Interessierte ohne Vorkenntnisse in den Bereichen Semantic Web, Linked Open Data und SPARQL. Er beinhaltet eine Einführung in die Grundlagen des Semantic Web und ein Beispiel für die Verwendung von Linked Open Data aus der Forschungspraxis. Anschließend erlernen die Teilnehmenden in einer praktischen Übung mit Wikidata die Grundlagen der Abfragesprache SPARQL.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://gda.hypotheses.org/

Kontakt:

jwettla@gwdg.de

Darum geht es kurzgefasst: Semantic Web, Linked Open Data, Wikidata, SPARQL

Ortsnamenveränderungen und Ortsnamenverzeichnisse als Herausforderung für die Geschichtswissenschaft. Digitale Methoden und Werkzeuge (Gazetteer-App)

Christian Lotz, Bent Ahrens, Herder-Institut für historische Ostmitteleuropa-Forschung

Termin: Montag, 19.09.2022, 10:00-12:00

Beschreibung:

Die Änderung von Ortsnamen spielt in historisch arbeitenden Disziplinen eine große Rolle. Inzwischen stellen große Webangebote (Geonames, GOV, Wikidata u.a.) zahlreiche Ortsnamen zur Verfügung. In Forschungsprojekten und bei der Arbeit in Infrastrukturen (Archive, Bibliotheken) sind jedoch weiterhin erhebliche Herausforderung mit Ortsnamen verbunden, bspw. die Zuordnung eines Namens zu einem Ort, die Rekonstruktion von Ortsnamensänderungen, das Auffinden von Namensvariationen in verschiedenen Sprachen u.a.m. Das Herder-Institut und das Institut für Länderkunde haben im Rahmen eines Projekts (gefördert von der Leibniz-Gemeinschaft) eine Online-Anwendung entwickelt. Diese Anwendung ermöglicht es, verschiedene Ortsnamen-Datenbanken zu durchsuchen, Ortsnamen und Metadaten aus verschiedenen Datenbanken zu vergleichen u.a.m. Im Workshop stellen wir die Online-Anwendung vor und diskutieren mit den Teilnehmer:innen verschiedene Nutzungsszenarien.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.herder-institut.de/gazetteer-workshop/

Kontakt:

christian.lotz@herder-institut.de

Darum geht es kurzgefasst: Ortsnamen, Verzeichnisse, historische Geografie, Gazetteer, Datenbanken

Historisches Erinnern im digitalen Zeitalter

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).

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.herder-institut.de/event/historisches-erinnern-im-digitalen-zeitalter/

Kontakt:

peter.haslinger@herder-institut.de

Darum geht es kurzgefasst: Digitalität, Erinnerungskultur, Geschichtspolitik, Geschichtskultur, Theorie

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

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.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.osmikon.de/forschungsdaten/digitales-praxislabor-geschichtswissenschaft

Kontakt:

arnost.stanzel@bsb-muenchen.de

Darum geht es kurzgefasst: FAIR, Forschungsdaten, RDF, Datenmodellierung, Datenaufbereitung

Einführung in Topic Modeling mit Python

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. Dabei werden auch die Potenziale und Grenzen für den geisteswissenschaftlichen Forschungsprozess zu diskutieren sein. Für die Teilnahme sind grundlegende Programmierkenntnisse Voraussetzung.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://dhistory.hypotheses.org/?p=1375

Kontakt:

digitalhistory@hu-berlin.de

Darum geht es kurzgefasst: Topic Modeling, Digital History, Python, Latent Dirichlet Allocation