Humboldt-Universität zu Berlin - Digital History

Digital History - Profil

Das Profil der Professur im Überblick

Im Zentrum der Professur steht die Weiterentwicklung digitaler Methoden, Techniken und Standards für die Geschichtswissenschaften sowie die Analyse und kritische Reflektion des digitalen Transformationsprozesses im Fach. Da die Professur vorrangig methodenorientiert arbeitet, ist sie offen für alle Epochen und Teildisziplinen der Geschichtswissenschaften und auch für die digitalen Geisteswissenschaften wie für die Informatik im Allgemeinen anschlussfähig.

forschung

In der Forschung stehen vor allem die Evaluation, Anwendung und Weiterentwicklung digitaler Methoden und Techniken für die Erschließung und Analyse historischer Quellen und die formalisierte Bearbeitung geschichtswissenschaftlicher Fragestellungen im Vordergrund. Damit eng verbunden ist die vertiefte Auseinandersetzung mit den Eigenschaften historischer Daten und v.a. mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf den historischen Erkenntnisprozess. Insbesondere der Computational History verbunden, liegen die Schwerpunkte vor allem auf den Methoden und Technologien des Semantic Web sowie auf der technisch unterstützen Analyse von Bild- und Textdaten und hier insbesondere unter Rückgriff auf die Verfahren des Maschinellen Lernens.  

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Diese Forschungsschwerpunkte finden sich entsprechend auch in der Lehre wieder, die vor allem durch einen klaren Praxisbezug geprägt ist. Das heißt, Techniken und Methoden der digitalen Geschichtswissenschaften werden in ihren konkreten Verwendungskontexten vermittelt, wobei die Studierenden zugleich immer auch zu der dazugehörigen notwendigen digitalen Quellen- und Methodenkritik angeleitet werden. Die feste Verankerung der Lehre in der Praxis wird durch die Kooperation mit verschiedenen Forschungseinrichtungen wie der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW), der Staatsbibliothek zu Berlin (SBB) und anderen unterstützt. 

Bei alledem ist die Professur den Prinzipien der Open Sciences verpflichtet. Das heißt, dass die in den Projekten entstandenen Daten unter Beachtung der FAIR-Prinzipien soweit möglich als Open Data und der für deren Aufbereitung und Analyse entstandener Code in Open Source sowie die darauf aufbauenden Forschungsarbeiten in Open Access veröffentlicht werden. Dabei kommt auch in den Geisteswissenschaften einem nachhaltigen Research Software Engineering (RSE) eine besondere Bedeutung zu, welches wir mittelfristig in unseren Projekten etablieren wollen.