Humboldt-Universität zu Berlin - Digital History

Forschungsschwerpunkte

 

1) Modellierung historischer Daten für die digitalen Geschichtswissenschaften

2) Analyse historischer Text- und Bilddaten

3) Modellierung von historischem Wissen

4) Der digitale Transformationsprozess in den Geschichtswissenschaften

A) Heraldische Kommunikation als besonders geeignetes Experimentierfeld



1) Modellierung historischer Daten für die digitalen Geschichtswissenschaften

Grundvoraussetzung für die Anwendung digitaler Methoden in den Geschichtswissenschaften ist das Vorhandensein historischer Quellen und Information als rechnerbasiert verarbeitbare Daten. Von daher ist es ein erster, aber zugleich entscheidender Schritt, diese Quellen und Informationen in digitale Repräsentationen umzuwandeln und als solche zu formen. Die Modellierung historischer Daten stellt uns dabei jedoch vor besondere methodische Herausfor­derungen, sind diese doch in besonderer Weise durch ihre Unvollständig­keit, Ambiguität, Dynamik und Multiperspektivität gekennzeichnet. Eine erste wesentliche Frage ist daher, wie man auch diese Besonderheiten historischer Daten im Rahmen der Modellierung abbilden und für die weitere Bearbeitung nachverfolgbar und vor allem nutzbar machen kann. Eine zweite große Herausforderung für die Modellierung historischer Daten ist die Umsetzung der FAIR Prinzipien und hier v.a. der Interoperabilität. Schließlich sollen die Daten nicht nur einmalig einem einzelnen Projekt sondern den Geschichtswissenschaften als Ganzes möglichst nachhaltig und vielseitig auswertbar zur Verfügung stehen. Dabei stellt sich unter anderem die Frage, wie die Daten so modelliert werden können, dass sie mit wenig Aufwand für das einzelne Projekt auch für weitere, bislang nicht definierte Forschungsfragen nachnutzbar sind. Mit all diesen Fragen würd letztlich auch die Grundlage für eine angemessene Datenkritik geschaffen.  


2) Analyse historischer Text- und Bilddaten

Die Professur arbeitet sowohl mit Text- als auch mit Bilddaten. Für deren Auswertung im Rahmen der Textanalyse wie in der Bildanalyse greift sie dabei neben regelbasierten Methoden insbesondere auf Verfahren des Maschinellen Lernens zurück.
Das Maschinelle Lernen hat in den letzten Jahren einen erheblichen Aufschwung erfahren und die Prozesse und Handlungsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Bereichen revolutioniert. Von der Spracherkennung am Smart Speaker über die Bildersuche auf dem Handy bis hin zum selbstfahrenden Auto und entsprechenden Assistenzsystemen, diese Technologie ist mittlerweile in fast allen Lebensbereichen zu finden. Dies gilt auch für die Digital Humanities, wobei die Digitalen Geschichtswissenschaften hier noch einen gewissen Nachholbedarf haben. Derweil gibt es auch hier umfangreiche Einsatzmöglichkeiten, die von der automatischen Bilderkennung  (z.B. zur Detektion bestimmter Motive und deren Klassifikation) über die Umwandlung handschriftlich geschriebener Texte in Volltexte (HTR), bis hin zu Verfahren des Clusterings bei der Datenanalyse und verschiedensten Methoden in der automatischen Textanalyse von der Erkennung von Eigennamen und Konzepten in unbekannten Texten (NER) bis zu deren automatischen Inhaltsanalyse durch Verfahren des Topic Modelings reichen.
Ziel der Professur ist es, Einsatzmöglichkeiten für die sinnvolle Nutzung digitaler Methoden und vor allem der Verfahren des Maschinellen Lernen in den Geschichtswissenschaften zu identifizieren,  diese methodologisch kritisch zu evaluieren und, wenn nötig, diese Methoden und Verfahren für deren Verwendung in den Geschichtswissenschaften zu adaptieren und gegebenenfalls weiterzuentwickeln. Damit will die Professur zum Ausbau des Methodenrepertoires der digitalen Geschichtswissenschaften beitragen, zugleich aber auch die Etablierung und den Ausbau einer  angemessenen digitalen Werkzeug- und Methodenkritik in den historisch arbeitenden Fächern vorantreiben.


3) Modellierung von historischem Wissen 

Die aus den einzelnen digitalen und analogen Verfahren gewonnenen Erkenntnisse in den Geschichtswissenschaften können wiederum selbst in übergeordneten digitalen Wissenssystemen abgebildet, gespeichert und ausgewertet werden. Eine besondere Form der Wissensmodellierung stellen dabei die Methoden und Techniken des Semantic Web dar, mit denen sich auch komplexe Sachverhalte als aussagebasierte Graphen und abstrakte Modellierungen in Form von Knowledge Graphen und Ontologien abbilden lassen. Zugleich bieten diese Technologien die Möglichkeit, verschiedene Wissenssammlungen miteinander zu vernetzten und gemeinsam befragbar zu machen, was die Möglichkeiten zur Analyse der so erfassten und modellierten Daten auch für die Geschichtswissenschaften erheblich erweitert. 
Da auf diese Weise modelliertes Wissen jedoch ohne entsprechende Standards und gemeinsam genutzte Basisontologien nur sehr eingeschränkt nutzbar ist, engagiert sich die Professur im Rahmen nationaler und internationaler Konsortien wie der NFDI4Memory und dem „Data for History“-Konsortium für die gemeinsame Entwicklung von Standards und Ontologien für die Geschichtswissenschaften.   


4) Der digitale Transformationsprozess in den Geschichtswissenschaften

Die in den verschiedenen Projekten gesammelten Erfahrungen schließlich bilden Grundlage für einen weiteren zentralen Forschungs­schwer­punkt der Professur, der sich mit den methodischen und epistemologischen Konse­quenzen der Digitalisierung für die Geschichtswissenschaften und den damit einhergehenden Veränderungsprozessen im Fach beschäftigt. Denn die den Geschichts­wissen­schaften neu zur Verfügung stehenden Methoden sind alles andere als voraus­setzungs­frei und ihr Einsatz bleibt nicht ohne Konsequenzen auch für das Fach als Ganzes. Hier braucht es ein neues Verständnis des Prozesses geschichts­wissen­schaftlicher Wissens­generierung im Kontext der Digitalisierung. Damit einher gehen neue Formen der Daten- und Methodenkritik in den Geschichtswissenschaften, die zum teil erst noch zu entwickeln sind. Grundlage hierfür ist eine möglichst umfassende Kenntnis der verschiedenen Ansätze und Entwicklungen in den digitalen Geschichtswissenschaften wie in den Digital Humanities insgesamt, wofür es einen vertieften Austausch innerhalb der Community braucht, zu dem die Professur mit der Organisation von Tagungen und Austauschformaten wie dem Offenen Forschungskolloquium beiträgt. 


A) Heraldische Kommunikation als besonders geeignetes Experimentierfeld

Die Professur hat eine lange Erfahrung in der Auseinandersetzung mit heraldischer Kommunikation in Mittelalter und beginnender Frühneuzeit, die durch die Förderung durch die VolkswagenStiftung ganz wesentlich unterstützt und vorangebracht wurde und wird. Dabei hat sich das Themenfeld rund um Heraldik, Wappen und visuelle Kommunikation nicht nur für die Kulturgeschichte sondern auch für die Fragestellungen der digitalen Geschichtswissenschaften als besonders fruchtbar erwiesen. Denn hier muss sowohl mit Bild- wie mit Textquellen gearbeitet werden, sind Zeichensysteme zu encoden und deren Veränderungen über die Zeit abstrakt zu erschließen auf Grundlage von Quellen aus so unterschiedlichen Repertorien wie Bibliotheken, Archiven, Museen sowie Bauwerken und Kunstobjekten aller Art. Dabei sind die einzelnen Repräsentationen vor Ort mit unterschiedlichsten historischen Personen und Institutionen an verschiedenen Orten zu verschiedenen Zeiten zu verbinden und auszuwerten - Womit sich ganz unterschiedliche Methoden und Verfahren aus ganz verschiedenen Feldern und Anwendungsbereichen der digitalen Geschichtswissenschaften testen und zugleich für die Erschließung und Analyse bisher kaum verwendeter Quellen nutzbar machen lassen, womit deren nähere Erforschung zugleich einen grundlegenden inhaltlichen Beitrag zur Kulturgeschichte des Mittelalters und der beginnenden Frühneuzeit leisten kann.