Lehrveranstaltungen im FS 2018

Begriffe, Methoden und Werkzeuge in den Digital Humanities

Dienstag, 14:15-15:45 Uhr, 3 ECTS

Dr. Cerstin Mahlow

Der Kurs bietet einen Überblick zu Entwicklung, Begriffen, Methoden und Werkzeugen für die Digital Humanities. Wir werden grundlegende klassische Aufsätze und aktuelle Arbeiten gemeinsam kritisch lesen und einzelne Projekte vertieft diskutieren. Dabei werden verschiedene Bereiche der Geistes- und Sozialwissenschaften berücksichtigt (Literaturwissenschaften, Geschichte, Linguistik, Politikwissenschaften, Kunstgeschichte, etc.).

Wir werden uns mit Datenstrukturen und Formaten, insbesondere mit XML-Konzepten und -Werkzeugen, beschäftigen. Die Studierenden werden selbst Daten entsprechend des Standards der Text Encoding Initiative (TEI) annotieren. Basierend auf zur Verfügung gestellten Daten (auch Daten der Studierenden aus anderen Veranstaltungen und Pro- jekten können verwendet werden), werden die Studierenden selbst typische DH- Fragestellungen entwickeln und die informatischen Implikationen abschätzen.

Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht erforderlich.

Nähere Information in KSL.

 

DH-Kurse aus vergangenen Semestern

Methoden, Werkzeuge und Best Practices in den Digital Humanities

Der Kurs bot einen Überblick zu Methoden, Werkzeugen und Best Practices für die Digital Humanities. Er stellte anhand einer Betrachtung von verschiedenen Projekten eine breite Palette von Konzepten vor: Datenerfassung (Digitalisierung, Crowdsourcing, Dokumentenerkennung); Datenstrukturen und Formate; Wissensmodellierung, mit Schwerpunkt auf digitalen Editionen, basierend auf der Text Encoding Initiative; Informationsarchivierung und Versionenverwaltung; Visualisierungstechniken mit zeitlichen und räumlichen Informationssystemen; Algorithmen für die Datenverarbeitung und Datenanalyse (Konzepte des maschinellen Lernens, Methoden in Bildverarbeitung). Durch praktische Übungen mit Software an ihren eigenen Laptops wurden die Studierenden in grundlegende Programmierkonzepte eingeführt. 

Einführung in digitale Daten und digitale Editionen 

Die Entwicklung der digitalen Welt eröffnet neue Perspektiven für die Forschung in den Geisteswissenschaften. In diesem Zusammenhang sind die korrekte Sammlung, Strukturierung, Bearbeitung und Veröffentlichung von Daten von zentraler Bedeutung. Der Kurs bietet eine Einführung in die Best Practices für die elektronische Verwaltung geisteswissenschaftlicher Forschungsdaten mit einem Schwerpunkt in digitalen Editionen. Behandelt werden diverse Formate und Datenstrukturen, dies besonders, aber nicht ausschließlich im Bereich der Textverarbeitung (u.a. HTML, XML und verbreiteten Standards wie TEI und MEI). Durch praktische Übungen mit Software werden die Studierenden in grundlegende Programmierkonzepte eingeführt. Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht erforderlich.

Einführung in die Digital Humanities

Was ist (oder sind) Digital Humanities? Welche Relevanz haben digitale Methoden für die Forschung in verschiedenen geisteswissenschaftlichen Disziplinen? Was bedeutet „do digital humanities“? Dieses Seminar ist eine diskussionsgeführte Einführung in das Feld der Digital Humanities, die Zielgruppe sind fortgeschrittene Bachelor-Studierende und Master-Studierende. Wir werden die Geschichte des Felds bis heute abdecken und einen genaueren Blick auf die Beziehung zwischen computergestützter Analyse, geisteswissenschaftlicher Theorie und Hermeneutik werfen. Wir werden ebenso eher praktische Aspekte der Digital Humanities wie z.B. die Repräsentation von kulturellen Artefakten, und insbesondere Texte, innerhalb des digitalen Bereichs behandeln. Am Ende dieses Kurses sollen die Studierenden ein gutes Verständnis davon haben, wie Konzepte aus ihren geisteswissenschaftlichen Disziplinen in den digitalen Bereich hinein formalisiert und modelliert werden können. Weiter sollen sie sich der Fülle von weiteren praktischen Trainingsmöglichkeiten für Instrumente und Techniken der Digital Humanities quer durch die Schweiz, Europa und den Rest der Welt bewusst werden.

Elektronisches Publizieren für GeisteswissenschaftlerInnen

Dieser Kurs ist eine praktische Einführung in die Technologien und Techniken hinter elektronischem Publizieren als wissenschaftliche Kommunikationsform. Er umfasst folgende Themen: praktische Aspekte wie beispielsweise die Grundlagen von HTML und XML markup und Plattformen für selbstpublizieren (z.B. Blogs); elektronische wissenschaftliche Journals und Open Access; Digitalisierung, Bewahrung und Nachhaltigkeit von elektronischen Publikationen; Informationsfreiheit, Datenschutz und Copyright; Akademisches Quellenangaben, Zitationen und Plagiarismus. Der Kurs wird praktische "hands-on" Übungen beinhalten, genau wie Diskussionen und Debatten.

Tools und Techniken für die Digital Humanities

Dieser Kurs ist ein Workshop, um mit Tools und Techniken, die für verschiedenste Forschungsfragen und akademische Praktiken in den Digital Humanities angewandt werden können, zu experimentieren. Er steht allen Studierenden offen. Durch praktische Sitzungen mit ihren eigenen Laptops sollen Studierende Erfahrung in folgenden Bereichen gewinnen: Software für die Verwaltung von Zitaten und Bibliographien, Techniken für Text-transkription, Markup und Processing, grundlegende statistische Analyse, reguläre Ausdrücke für komplexe Datengewinnung, unkompliziertes Computer Scripting und weitere Themen abhängig von den Bedürfnissen und Interessen der Studierenden.

Management von digitalen Forschungsdaten

Der erste Schritt von praktisch jedem Projekt in den Digital Humanities ist es, die Daten, die studiert werden sollen, zu sammeln und zu organisieren. Das können Texte, Bilder, Tabellen oder irgendeine andere Art von Informationen und Quellen sein. Der Fokus dieses Kurses ist es, die Frage, wie unstrukturierte Datenformate (flat-file formats) wie Excel und CSV prozessiert und auf sie zugegriffen werden kann, wie aus tabellarische Daten eine relationale Datenbank erstellt werden kann, alternative Datenbanksysteme wie XML-Datenbanken für Projekte, die sehr stark auf XML basieren, wie z.B. TEI, und Datenspeicherung und -modellierung durch Graph-Datenbanken. Die Studierenden werden Kenntnisse in Python gewinnen während dem Semester; Vorkenntnisse in Python sind aber keine notwendig.