Zukünftig

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Abstract

In the DH Lab, students deepen their knowledge and skills acquired in the introduction to Digital Humanities (DH). Individually or in groups, they work on exercises while also discussing their own advanced projects (e.g., for their MA thesis). Staff members of the DH are available to provide support and clarification when questions or uncertainties arise.

Learning Outcomes

After the course, the students:
- formulate and present their own final (thesis) projects,
- independently solve applied problems in the Digital Humanities,
- gain insights—through internal and external speakers—into ongoing DH projects as well as state-of-the-art approaches and solutions.

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Abstract

Algorithms and computers dominate our everyday lives, and for several years now researchers in the humanities have also been using computational power to conduct “experiments” in the digital realm with digital or digitized materials. A starting point remains texts and images, which are analyzed in large quantitative volumes in order to enable new interpretations. In contrast to observations in the natural sciences, the evaluation of these “data” is far less standardized. Analytical models and theories (such as stylometry or distant reading) are continually being discarded and newly promoted. Moreover, new forms of linking, visualization, and representation become possible, which in turn call for interpretation and the development of new narratives.
This course provides an introduction to the Digital Humanities and is designed as a hands-on class to help participants develop their own approaches to working with digital materials. It also aims to foster a critical awareness of the underlying assumptions in the development of digital tools, as well as the media-specific forms of data processing and analysis, placing them in a broader societal context. At the same time, the sustainable preparation and handling of data and algorithms plays an important role and will be addressed repeatedly throughout the course.
No prior programming or technical knowledge is required; however, a willingness to engage with and experiment using datasets, texts, and image collections is expected.

Learning Outcome

After the course, the students:
- are familiar with the debates surrounding the definition and classification of the Digital Humanities,
- are able to assess and critically evaluate digital applications with regard to their epistemological, heuristic, and methodological potential,
- are capable of setting up their own digital project.

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This course introduces key computational methods in digital humanities, with a focus on quantitative text analysis as a means of studying literary, historical, and cultural texts. It begins with an introduction to corpus analysis methods before moving on to topic modeling, authorship attribution, and other forms of analysis, such as network, gender, and genre analysis. Students will learn to evaluate these methods in relation to disciplinary questions, source characteristics, and research goals. The course emphasizes interpretation, reproducibility, and the connection between computational results and disciplinary questions. No prior knowledge of digital humanities is required.

Learning Outcomes

• Design and execute a small-scale research project that answers a humanities question using one or more of the methods studied during the course.
• Critically evaluate methodological choices and articulate the epistemic implications for literary and historical interpretation.
• Communicate findings effectively through written reports and visualizations.

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In the Humanities and Social Sciences (HSS), research frequently involves extracting information from texts to address research questions defined in the context of specific agendas. Parallel to this, the field of Artificial Intelligence has developed dedicated methodologies for constructing knowledge graphs from large-scale text corpora.
This seminar introduces students to the foundational methodologies and associated epistemological considerations inherent to information extraction from texts. These concepts are applied through a collaborative project with history students at the University of Basel that will contribute to defining suitable text corpora and formulating relevant research questions. The intended outcome is the construction of knowledge graphs comprising information pertinent to the research objectives.

Introduction to relevant questions: Beretta Francesco, « Conceptualising Information Production in the Context of the SDHSS Ontology Ecosystem », Methodos : savoirs et textes 24, 2024, https://doi.org/10.4000/12xqn

Learning Outcome

• Understand the basic steps of digitally assisted knowledge graph extraction from text.
• Experiment with an own pipeline and workflow, and become aware of technological and scientific challenges
• Reflect on the potential, limits, and challenges of this kind of pipeline for HSS research.

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This is a voluntary Q&A Session to the seminar "Constructing Knowledge Graphs from Documents: An Epistemological Approach to Information Management in the Age of Artificial intelligence"

Learning Outcomes

Q&A session

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Zusammen mit Prof. Dr. Monika Dommann, Uni Zürich

Digitale Bildarchive eröffnen für die Geschichtswissenschaft und allgemein für die historisch arbeitenden Geisteswissenschaften neue Möglichkeiten. Formen der künstlichen Intelligenz (Bilderkennung, -beschreibung, -kategorisierung, und -auswertung) versprechen neue Zugangsformen und Möglichkeiten für (halb-)automatische Auswertungen. Gleichzeitig bedarf es des historischen Methodenapparats, der insbesondere durch medientheoretische Überlegungen geprägt wird, methodologisch und epistemologisch zu erweitern und gleichzeitig die digitalen Anwendungen kritisch zu hinterfragen. Positivistische und kritische Perspektiven zeigen in teils widersprüchliche Richtungen, die es produktiv zu kombinieren gilt. Nur weil alle Bilder mit Menschen oder Katzen aufgefunden werden können, dürfen problematische Aspekte wie die Perspektive einer Aufnahme oder Leerstellen in Sammlungen nicht vernachlässigt werden. Das Zusammenspiel von Mensch und Maschine steht somit ebenso im Zentrum wie der Einbezug von Institutionen, die Bildmaterial zur Verfügung stellen. Im Kolloquium (an der UNIBE wird die Veranstaltung als DH-Seminar geführt) diskutieren wir die Bedingungen der Nutzung und somit die Chancen und Risiken digitaler Bildarchive.

Die Veranstaltung wird in Zürich, Bern und online durchgeführt. Im Rahmen der Veranstaltung soll mit Material des ETH-Bildarchivs in Gruppen experimentiert werden. Zudem werden alle Teilnehmer:innen pointierte Blogs schreiben, die auf ETHeritage publiziert werden.

Learning Outcomes

Nach Abschluss der Veranstaltung können die Studierenden…
- digitale Bildarchive analysieren und einordnen
- KI-gestützte Verfahren kritisch reflektieren, Chancen und Risiken benennen und anhand von Beispielen demonstrieren
- Historische und medienwissenschaftliche Methoden auf digitale Kontexte anwenden und erweitern
- Praktisch mit digitalen Bildbeständen arbeiten
- Forschungsergebnisse adressatengerecht kommunizieren

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Aus unterschiedliche Perspektiven geben Referierende Einblicke in aktuelle Vorgänge der Theoretisierung und Umsetzung digitaler Methoden. Aus diversen Fachrichtungen – von Geschichte über Sprachwissenschaften zu Kunstgeschichte und Digital Humanities – vermitteln die Referentinnen und Referenten ihre Vorstellungen der zukünftigen digitalen Geisteswissenschaften.

Die Veranstaltung findet auf Deutsch und Englisch statt.

Die Veranstaltung findet nicht an allen Montags-Terminen im Semester statt, daher werden an einzelnen Daten zusätzlich Workshops zwischen 16-18 Uhr angeboten. Die Teilnahme an den Workshops wird erwartet.

Das Programm wird hier und auf der Website der DH publiziert, sobald definitiv:
https://www.dh.unibe.ch/studium/lehrveranstaltungen/aktuell/index_ger.html

Learning Outcomes

Die Teilnehmenden
... erhalten einen Überblick über den Stand digitaler Methoden in unterschiedlichen geisteswissenchaftlichen Fächern,
... verstehen Motivation und Hintergründe einer Analyseform im Umfeld eines Fachs
... beurteilen kritisch methodische und epistemologische Ansätze
... können eine wissenschaftliche Methode eingehend nachvollziehen und beschreiben (Leistungsnachweis)

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Das Kolloquium begleitet die Abschlusskonferenz des SNF-Sinergia-Projekts CH Ludens (Beyond Regional Histories, Monte Verità, 28.–29. September 2026, https://dhbern.github.io/content/projects/ch-ludens/Beyond_Regional_Histories/) online und macht dieses internationale Forschungsereignis der Game Studies für Studierende zugänglich. CH Ludens erforscht die Geschichte digitaler Spiele in der Schweiz zwischen 1967 und 2000. Das Projekt untersucht, wie digitale Spiele in der Schweiz entwickelt, gespielt, rezipiert und kulturell verhandelt wurden, und verortet diese Lokalgeschichte im breiteren internationalen Kontext der Digitalgeschichte. Ein zentrales Anliegen ist dabei die Dekonstruktion einer Historiographie, die lange von einer Erzählung dominiert wurde, die fast ausschliesslich auf die USA, Grossbritannien und Japan fokussiert war.
Die einführende Blocksitzung vor Ort in Bern (16. September, 2 Stunden) gibt eine Einführung in das Projekt und das Schreiben von Lokalgeschichte digitaler Spiele. Welche Quellentypen und Methoden kommen zum Einsatz? Welche theoretischen Rahmungen strukturieren das Feld? Diese Sitzung bereitet die Studierenden auf die Konferenz vor und gibt ihnen das konzeptuelle Rüstzeug, um die Forschungsbeiträge kritisch einordnen zu können.
Die Konferenz selbst verfolgen die Teilnehmenden vom 28. bis 29. September online (bei einer gewünschten Teilnahme vor Ort in Ascona muss für Verpflegung und Übernachtung selbst aufgekommen werden). Forschende aus Australien, Kanada, Frankreich, Österreich und der Schweiz u.a. präsentieren ihre laufenden Projekte zur regionalen und nationalen Spielgeschichte. Die Studierenden wählen ein Thema oder eine Forschungsperspektive, das bzw. die sie im Verlauf der Konferenz vertieft, und verfassen daraufhin einen wissenschaftlichen Blogbeitrag für den CH-Ludens-Projektblog (chludens.hypotheses.org). Der Blogbeitrag ist die Leistungskontrolle: Er soll einen eigenen analytischen Zugang zu einem Thema der Konferenz entwickeln, eine argumentierende, für ein wissenschaftliches Laienpublikum zugängliche Reflexion.
Den Abschluss bildet ein Workshop am 1. Oktober vor Ort in Bern: Melanie Swalwell (Australian National University), Bernard Perron (Université de Montréal) und Dominic Arsenault (Université de Montréal), drei renommierte internationale Stimmen im Feld, sind zu Gast und diskutieren gemeinsam mit den Studierenden.
Das Kolloquium richtet sich an BA- und MA-Studierende der Digital Humanities sowie an Interessierte aus benachbarten Fächern. Vorkenntnisse in Game Studies sind keine Voraussetzung; die Bereitschaft zur aktiven Teilnahme und zum eigenständigen Schreiben hingegen schon.

- Mi 16.09.2026, 10–12 Uhr: Vorbesprechung – vor Ort in Bern
- Mo 28.09.2026 09–18 Uhr (mit Mittagspause): 1. Konferenztag – online
- Di 29.09.2026 09–18 Uhr (mit Mittagspause): 2. Konferenztag – online
- Do 01.10.2026 10–12 Uhr: Workshop mit internationalen Partnern – vor Ort in Bern

Learning Outcomes

Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Seminar sind die Studierenden in der Lage:
• Grundlegende Fragestellungen, Quellentypen und Methoden der historischen Game-Studies-Forschung zu benennen und voneinander zu unterscheiden (Ebene: Erinnern/Verstehen).
• Forschungsbeiträge zu nationalen und regionalen Spielgeschichten in ihrem methodischen und theoretischen Kontext zu einzuordnen und kritisch zu kommentieren (Ebene: Verstehen/Analysieren).
• einen eigenen argumentativen Zugang zu einem selbstgewählten Thema der Konferenz zu entwickeln und diesen in Form eines wissenschaftlichen Blogbeitrags für ein fachfremdes Publikum verständlich und nachvollziehbar darzulegen (Ebene: Analysieren/Kreieren).
• die Spannungsfelder zwischen globalgeschichtlichen Ansprüchen und lokalhistorischer Forschungspraxis in der Digitalgeschichte zu erkennen und anhand konkreter Projektbeispiele zu diskutieren (Ebene: Analysieren/Beurteilen).
• im direkten Austausch mit internationalen Forschenden eigene Fragen zu formulieren und methodische Überlegungen kritisch zu hinterfragen (Ebene: Beurteilen).

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Abstract

Dieses Kolloquium dient der gezielten Stärkung digitaler Literacy sowie zentraler überfachlicher akademischer Kompetenzen, die für ein erfolgreiches Studium und wissenschaftliches Arbeiten in einer digital geprägten Forschungs- und Bildungsumgebung erforderlich sind. Es ist Teil des universitätsweiten Angebots «Kompetenzen für die (digitale) Zukunft».
Das vollständig online durchgeführte Format basiert auf einem modular aufgebauten Selbststudium. Die Studierenden bearbeiten zwölf thematisch strukturierte Lerneinheiten, die aus multimedialen Lernressourcen (Videos, Texte, Grafiken) sowie integrierten Selbsttests bestehen. Diese unterstützen sowohl die aktive Auseinandersetzung mit den Inhalten als auch die kontinuierliche Selbstüberprüfung des Lernfortschritts.
Jede Lerneinheit schliesst mit einem kurzen Abschlusstest ab, dessen erfolgreiches Bestehen zur Ausstellung eines Zertifikats führt.

Der Abschluss des Kolloquiums setzt das erfolgreiche Absolvieren aller zwölf Einheiten voraus. Die Zertifikate sind nach Abschluss gesammelt der verantwortlichen Stelle einzureichen. Die Anrechenbarkeit im jeweiligen Studienprogramm erfolgt individuell in Absprache mit den zuständigen Fakultäten.

Learning Outcomes

Nach erfolgreichem Abschluss des Kolloquiums sind die Studierenden in der Lage:
... zentrale Konzepte digitaler Literacy im akademischen und interdisziplinären Kontext zu erläutern und kritisch zu reflektieren
... digitale Werkzeuge, Methoden und Plattformen zielgerichtet in unterschiedlichen wissenschaftlichen Arbeitskontexten einzusetzen
... digitale Informationen systematisch zu recherchieren, kritisch zu bewerten und wissenschaftlich aufzubereiten
... digitale Quellen hinsichtlich Qualität, Relevanz und Validität differenziert zu beurteilen
... eigenständige, digitale Lernprozesse strukturiert zu planen, durchzuführen und zu evaluieren
... überfachliche Kompetenzen wie kritisches Denken, Problemlösefähigkeit und Selbstorganisation in digitalen und interdisziplinären Settings anzuwenden

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Introduces Scrum and Kanban for iterative research workflows. Students compare classical and agile PM, write user stories, define story points, and plan a sprint for a DH scenario. Emphasis on adaptive planning under changing research requirements.

Beck, Kent et. al.: Manifesto for Agile Software Development. https://agilemanifesto.org/iso/en/manifesto.html.; Schwaber, Ken and Sutherland, Jeff: The Scrum Guide. The Definitive Guide to Scrum: The Rules of the Game. November 2020, https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-US.pdf#zoom=100.

Learning Outcomes

- Students can explain the key principles of Scrum and Kanban and contrast them with classical project management approaches.
- Students can write user stories and define story points for a Digital Humanities research scenario.
- Students can plan and structure a sprint, including backlog prioritisation and iteration goals.
- Students can evaluate the benefits and limitations of agile methods in the context of changing research requirements.

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How does project management work in practice? This introductory module provides a clear and practical foundation in the key principles of project management. Participants are introduced to essential terminology and core concepts, including goal setting, performance measurement, and evaluation methods.

The module also explores the basic structure of a project plan, guiding participants through the key components needed to organize and manage a project effectively. By the end of the session, participants will have developed a simple project blueprint that can be applied to their own study context.

Learning Outcomes

tba

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Maps the full research cycle: planning, data collection, analysis, sharing, and long-term reuse. The course also covers citation, FAIR principles, infrastructure and identity/community. This module combines theory with activities in the classroom.

Learning Outcomes

Students will gain an overview of the full research cycle and of how each step is related to questions of documentation and citation, FAIR principles, infrastructure and identity/community.

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GitHub is not only a powerful tool for versioning and code development, but can also be efficiently used to manage and document on-going projects. In this course, you will get an introduction to the different project management approaches, combined with best practices utilizing GitHub for such tasks.
Ideally, participants have an idea about GitHub and minimal command-line knowledge (e.g. from the "Introduction to DH" course). Attending the "Introduction to Project Management" is a plus but not a necessity

Learning Outcomes

Students are able to
...apply project management principles with GitHub tools
...understand the opportunities and limitations of GitHub as a PM tool

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Abstract

New research builds on established results from previous studies. It is therefore important for the advancement of science overall and for individual research projects to have access to trusted scientific results including scholarly publications. But what makes a publication reliable and trustworthy? Can good research results be found by simply googling them or asking ChatGPT? How can you identify quality in digital research publications, and what role does Open Access play in this?
This workshop addresses these questions by looking at how digital scholarly publications are produced and how to identify questionable practices in academic publishing. Participants will learn what to consider when searching for reliable OA content, how this content may be then used for their projects and how to publish their own work according to best open-science practice.

Learning Outcomes

• Participants know the aspects, dangers and possibilities of academic publishing
• They are able to develop a research strategy to find trustworthy oa content
• They are able to work with various tools to find appropriate journals
• They can decide whether and how they are allowed to use oa content
• They know where to find relevant information and advice

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Abstract

Executing code is not limited to command-line tools and specialized software; it can also be run in a browser. This opens up many possibilities, from testing small scripts to creating full-fledged executable papers combining text and code in a digital environment. The course introduces participants to the concept of Jupyter Notebooks and various ways to leverage them. Since we will (amongst other things) use Google Colab, a Google Account is necessary.
This course is of particular interest to participants who already use Python or R in their research. Git knowledge is a plus, but not mandatory

Learning Outcomes

Participants are capable of
... set up Jupyter Lab locally
... using Jupyter Notebooks actively
... knowing about different forms of running Jupyter Notebooks
... deploying them via Binder to make it accessible to the public

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HTML and CSS are ingredients to build webpages. The course introduces participants to the basics of the technologies in an interactive, non-linear manner (in an online course). Allowing us to start building individually custom-made webpages.

This course supplements the "introduction to DH" but can be attended individually.
In case of questions or uncertainties, we offer an office hour.

!!! Course is fully online, we offer an office hour. Date and time will be communicated at a later stage,

Learning Outcomes

Participants are capable of
... reading and writing HTML
... understand the logic and logistics of CSS
... creating/working on individual webpage (hosted on GitHub pages)

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Over the last decade, new forms of data have become widely available through the spread of websites, the digitization of public records, and the proliferation of mobile technologies. This has given rise to a spread of new techniques and technologies to collect and analyze such data, especially text based data. As a result, the field of computational social sciences has emerged, trying to harness the immense opportunities these developments bear for the social sciences. This course is designed as an introduction into this growing field. It has two goals: First, it will provide you with concrete skills to begin leveraging these opportunities for your own work. Drawing on the programming language R, this course will introduce you to important computational techniques, including skills to gather data from the web, analyze textual data, and various forms of machine learning. Second, this course will introduce you to the ethical and methodological considerations that come with using modern, digital forms of data in the social sciences.

Prerequisites:
- Basic familiarity with R or (great) willingness to learn it is advisable.
- Preliminary readings (limited number of core texts/exemplary studies to be distributed via ILIAS shortly before the start of the course)
- Good knowledge of English.
- Compulsory courses of the social sciences from the bachelor study concluded.

Inscription:
from August 15, 2026 (20:00) onwards via ILIAS

Form of Implementation: ONLINE

Learning Outcomes

This course will equip you with the computational skills necessary to collect and perform basic analyses on new forms of data, including data from the web. At the end of it, you should be able to develop and complete your own project using ‘new' forms of data and analytical techniques in the programming language R.

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Important: The time is copied from the autumn semester 2025. We will update the information box as soon as the place and time are correctly announced!

Abstract

This seminar provides an introduction to a range of methodological skills required to successfully engage with the Digital Society

Learning Outcome

The course aims to provide a comprehensive overview of the methodologies available for researching and analyzing the digital society and a deeper understanding of the link between research question and methodology. The seminar emphasizes the importance of the sociotechnical aspects of digital society, including digital practices, identities, artifacts, platforms, and infrastructures. The students will apply their learned skills by designing and presenting a research project on a digital topic of their choice.

Grading: Participation (20%), Assignments (20%), Final paper and presentation (60%)

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Important: The time is copied from the autumn semester 2025. We will update the information box as soon as the place and time are correctly announced!

Abstract

Designed in a lecture series format, this interdisciplinary introduction presents various issues and areas of research in digital society and culture. What are contemporary challenges in terms of changes in the economy, work, politics, culture, and society as a whole? Who are the major players and their roles, what are the stakes?

The lecture series features contributors from Fribourg University and external experts.

Learning Outcome

Written exam at the end of the semester.

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Important: The time is copied from the autumn semester 2025. We will update the information box as soon as the place and time are correctly announced!

Abstract

This lecture examines the history of digital technologies to highlight the social and cultural orders producing them. We explore various assemblages and configurations of social groups with digital technologies starting with the early history of computing, the emergence of computer networks and the Internet, the sociocultural and gendered organization of digital labor, the politics of platfomization and datafication and the governance and management of cybersecurity but we explore also parallel histories, delving for instance in countercultures and hacking collectives, in non-Western perspectives on computing or in the reassessment of digital technologies in the anthropocene. The lecture is built around an interdisciplinary body of research in anthropology, sociology, history, gender studies, computer science and STS.

Learning Outcome

The main objective of this lecture is to build students’ awareness of the social and the cultural dimensions of digital technologies in their historical trajectories. It shows how the social is reconfigured by and embedded in those technologies. Based on case studies, it also examines various theories on innovation, technology, power, culture and infrastructure.

Students are expected to actively participate in the classroom discussions, read excerpts of key texts and contribute creatively towards the end of the semester to the lecture’s archive of “the computer/internet trivia and odd stories”.

Requirements:
Grade will be based on:
- Participation to class discussion and class preparation (20%)
- Contribution to the lecture’s archive (20%)
- Written essay exam (60%)