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DH2go – Eine Umgebung für (fast) alle Fälle?

Im Rahmen der vDHd21 hatten wir erstmals die Gelegenheit, unsere Lehr- und Lernumgebung DH2go in Form eines Workshops zu präsentieren und mit Interessierten zu diskutieren. Weil wir DH2go perspektivisch für weitere Nutzerinnen und Nutzer entwickeln und öffnen möchten, war für uns besonders spannend, andere Perspektiven und mögliche Nutzungsszenarien kennenzulernen und zu diskutieren.

DH2go ist ein virtueller Desktop auf Linuxbasis, der häufig genutzte DH-Technologien für die Lehre bereitstellt. Der Desktop bietet eine grafische Benutzeroberfläche und ist auf Kursbasis organisiert. Es können mehrere Kurse mit eigenen, möglicherweise überlappenden Nutzergruppen angelegt werden und Materialien können bequem zwischen Kursmitgliedern und Kursleitern hin- und hergeschoben werden. Wir bieten DH2go als nutzbaren Service an, mithilfe der Dokumentation und den bereitgestellten Verwaltungsscripts kann das Konzept außerdem eigenständig implementiert werden.

Wir nutzen DH2go seit dem Wintersemester 2017/2018 – zunächst für ein Grundlagenmodul des Masterstudiengangs Digital Humanities an der Universität Stuttgart und mittlerweile auch für weitere Kurse und Workshops. Die erste Entwicklungsrunde war auf die Anforderungen einer Übung fokussiert, in der ein Einblick in viele Technologien und DH-Methoden geboten wird: HTML/CSS, XML/TEI, SQL, Stilometrie mit R, Topic Modeling, Netzwerkanalyse, GIS. Aufgrund des zweiwöchentlichen Wechsels der Technologien gab es oft Installationsprobleme, die Sitzungen aufhielten und zu Frustration bei allen Beteiligten führten – DH2go war hier die Lösung.

Mit DH2go wird die Arbeitsumgebung von den Systemen der Nutzerinnen und Nutzer auf unseren Server verlagert. Dort sind alle im Kurs benötigten Softwarepakete installiert. Die Studierenden müssen nur noch eine einzige Software (X2Go) auf ihrem Rechner installieren. Diese Installation haben wir Schritt für Schritt für die drei großen Betriebssysteme dokumentiert. Zusätzlich gibt es bei Bedarf auch direkten Support.

Damit bieten wir Technologien und Strukturen für einen großen Teil der technischen DH-Lehre – aber längst nicht für die gesamte Bandbreite. Im weiten Feld der DH finden sich jedoch gerade aufgrund des interdisziplinären Charakters auch spezialisiertere Anwendungsfälle, fachliche Hintergründe und nicht zuletzt unterschiedliche didaktische Ansätze.

Der Workshop wurde von Teilnehmer*innen mit verschiedensten Hintergründen besucht: unter anderem Bibliothekswissenschaft, Musikwissenschaft, phonetische Linguistik und Korpuslinguistik. Nicht nur fachlich-inhaltliche Faktoren spielten hier eine Rolle, sondern auch die technische Erfahrung. Dementsprechend stark unterschieden sich auch die Vorstellungen davon, was eine Lehr- und Lernumgebung zu leisten hat.

Rückblickend ist das dreiteilige modulare Konzept des Workshops gut aufgegangen. Die Vorstellung des Projekts passierte vorab mit einem Video. Es folgte eine Gesprächsrunde für Q&A zum System und einen offenen Austausch zum Einsatz von Lehr- und Lernumgebungen in der Lehre. Im dritten Teil konnten Interessierte das System ausprobieren und sich entweder frei umschauen oder mit den verfügbaren Tools selbst einige Aufgaben bearbeiten.

Unsere zunächst einfach anmutende Frage “Was sind eure Anwendungsfälle?” war dabei nicht so einfach zu beantworten. Viele Teilnehmer*innen wussten zwar in etwa, was sie machen wollen. Digital Humanities ​werden aber lokal und fachkulturell stark unterschiedlich betrieben – was beim Workshop erneut deutlich wurde.

An einer Fakultät werden vielleicht Voyant Tools für die Textanalyse eingesetzt, um sich einen Materialüberblick zu verschaffen und diesen mit weiteren Lektüreergebnissen zu verknüpfen. Anderswo werden NLP-Methoden in R und Python selbst implementiert oder es wird spezialisierte Software wie Praat eingesetzt.

In der Diskussion konnten wir herausarbeiten, dass DH2go als serverbasierte Lehr- und Lernumgebung da sinnvoll zum Einsatz kommen kann, wo leidige Installationsprobleme das Lernen stören und aufhalten. Ähnlich wie eine Webanwendung (z.B. Voyant Tools) im Browser läuft, sodass Nutzer*innen nur den Browser, nicht aber die Analysesoftware installieren müssen, bieten wir mit DH2go den Zugang zu einem konsistenten System, in dem alle Schritte für alle Nutzer*innen identisch wiederholbar sind.

Wer also mit Webanwendungen arbeitet, braucht DH2go nicht so dringend. Wer mit Forschungssoftware arbeitet und der Gegenstand des Kurses nicht gerade das selbstständige Einrichten einer DH- Arbeitsumgebung ist (aus unserer Sicht ein völlig gerechtfertigter Kurs und dringend benötigtes Lehrangebot!), kann mit DH2go Veranstaltungszeit gewinnen und allen Studierenden oder Workshopteilnehmer*innen eine konsistente und für alle identische Umgebung bereitstellen.

Bei uns in Stuttgart gibt es auch starke Unterschiede, was die Zugänge zu den DH anbelangt. Aber letztendlich arbeiten viele von uns nahe an Programmiersprachen wie R und Python, sowie NLP-Methoden. Bei Nachfragen nach DH2go geht es daher in erster Linie um zu installierende Pakete oder ob die Nutzung von JuPyTer, Spyder oder RStudio möglich ist.

Die Frage “Was sind eure Anwendungsfälle?” führte dank der unterschiedlichen Hintergründe der Workshopteilnehmer*innen sowohl zu zusammenfassenden Antworten (“Wir möchten distant reading lehren.”) als auch zu spezifischen (“Für unseren NLP in DH Kurs möchten wir gern mit tensorflow in JuPyTer-Notebooks arbeiten.”).

Die Bandbreite der besprochenen Anwendungsfälle war entsprechend groß. Voyant Tools für bibliothekswissenschaftliche Schulungen, Praat (Tool) für die phonetische Analyse und weitere Beispiele haben gezeigt, dass es einen Bedarf für eine flexible Bereitstellung von Softwarepaketen in der Arbeitsumgebung gibt – deutlich mehr als wir schon auf dem Schirm hatten.

Unsere Learnings aus dem Workshop sind, dass wir in der Weiterentwicklung nicht nur auf die Optimierung der Umgebung schauen, sondern einen Workflow zu entwickeln, wie man mit überschaubarem Aufwand zusätzlich zu einem Standardpaket auch zu maßgeschneiderten Lösungen kommt. Bis dahin läuft DH2go wie auf unserer Webseite (https://dh2go.ilw.uni-stuttgart.de) dokumentiert. Wenn ihr das mit einem Kurs oder Workshop nutzen wollt – meldet euch gern!

Wir danken insbesondere den Teilnehmer*innen des Workshops für den Austausch zu Lehr- und Lernszenarien in den Digital Humanities, den Veranstalter*innen der vDHd für die Unterstützung und den Kolleg*innen an der Uni Stuttgart, deren Feedback für die Entwicklung von Anfang an unverzichtbar war.

Experiment-Bericht
Malte Heckelen, Claus-Michael Schlesinger, Fabienne Burkhard

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Metadaten-Workshop der AG Zeitungen & Zeitschriften: Zweite Auflage

Als DHd-AG Zeitungen und Zeitschriften freuen wir uns, dass wir quasi als Preconference-Workshop zur vDHd 2021 unseren Workshop “Metadaten – Von Datenquellen zur Analyse und Visualisierung” veranstalten durften. Ein ganz ähnlicher Workshop fand bereits im September 2020 statt (hier dazu ein Bericht), den wir nun aufgrund des großen Interesses im Rahmen der vDHd ein zweites Mal aufgelegt haben.

Mehr als 20 Teilnehmende, inzwischen routiniert in Videokonferenzen und Breakoutrooms, schalteten sich wieder per Big Blue Button zusammen und widmeten sich zwei Tage lang unter Anleitung von Mark Hall und Andreas Lüschow dem Thema Metadaten. Eine Teilnehmerin schrieb uns, der Workshop sei “ein guter Einstieg ins Thema Metadaten” gewesen und habe bereits im kurzen Theorieteil einen “Überblick über wichtige Standards vermittelt und dabei schon Schlaglichter auf die Herausforderungen beim Arbeiten mit Metadaten geworfen”. Bei den praktischen Übungen kam die Programmiersprache Python zum Einsatz, die Mark Hall einsteigerfreundlich vermittelte. Man darf noch erwähnen, dass uns bei der Arbeit auf den browsergestützten Jupyter Notebooks ein neuer Dienstanbieter einige Streiche spielte, so dass die Performance teilweise eingeschränkt war: Für zukünftige Online-Workshops werden wir deshalb noch mehr “Luft” einplanen.

Bei dem ersten Workshop im Jahr 2020 hatten wir das Verhältnis zwischen den Forschungsfragen der Teilnehmenden und den zu erlernenden Analyseverfahren noch relativ eng gestaltet. Wir machten damals jedoch die Erfahrung, dass die unmittelbare Anwendung neu erlernter Methoden auf eigenes Material oder eigene Fragestellungen kaum im Rahmen einer zweitägigen Veranstaltung gelingen kann. Eine tatsächlich tiefergehende Behandlung von individuellen Forschungsfragen durch eine generische Methodik, wie sie auf dem Workshop vermittelt wurde, bedarf einer zeitintensiven Transfer-Arbeit. Vor diesem Hintergrund verzichteten wir bei der jetzigen Wiederholung des Workshops auf eine vorige Abfrage konkreter Forschungsinteressen, ganz zu zeitlichen Gunsten des freien Experimentierens mit den vermittelten Verfahren – und auch im Sinne des Tagungsmottos.

Desweiteren haben wir diesmal verstärkt darauf geachtet, dass die Gruppe der Teilnehmenden nicht nur aus Forschenden bestand, die an Metadaten interessiert sind, sondern auch Institutionen vertreten waren, die Metadaten erzeugen und bereitstellen, um mit dem Workshop gleichzeitig einen praxisnahen Gesprächsraum für Bedarfe und Angebote bereitzustellen.

Begleitend zum Workshop bekamen die Teilnehmenden ein Metadata-Tutorial an die Hand, das Mark Hall auf github.com/mmh352/metadata-tutorial frei zur Verfügung gestellt hat und das unabhängig vom Workshop zum Selbststudium geeignet ist. “Das Tutorial hat auch sehr schön gezeigt, dass es keine Raketenwissenschaft ist, sich Metadaten zu holen”, schrieb eine Teilnehmerin im Nachgang, und man könne sich damit “auch nach dem Workshop noch in beliebiger Tiefe beschäftigen. Es ist verständlich und gut strukturiert.” Insgesamt sei der Workshop “auf jeden Fall geeignet, die Hemmschwelle zu senken”.

Als Takeaway des zweiten Workshops lässt sich festhalten, dass Metadaten in Erschließungstiefe und -qualität in der Regel heterogen daherkommen und daher einer kritisch geleiteten Weiterverarbeitung bedürfen, damit überhaupt eine für die eigene Forschung relevante Aussage daraus abgeleitet werden kann. „Der Knackpunkt oder die Schwelle bei der Anwendung als Methode bleibt, die richtige (Teil-)Frage zu stellen, die mit einer Metadatenanalyse auch beantwortet werden kann“, schrieb ein Teilnehmer. Metadaten gibt es also nicht “ready to use”, und Metadaten-Analyse nicht “out of the box”. Wenn nach dem kritischen Verarbeitungsprozess, der sowohl Sachkenntnis sowie ein Wissen um die konkreten Metadatenfelder sowie Vokabulare voraussetzt, ein computatives Ergebnis hervorgebracht wird, bedarf es immer noch der Bewertung und Interpretation durch die Forschenden – ganz gleich, ob es in statistischen Werten oder deren Visualisierung besteht. So trivial diese Erkenntnis im Lichte guter wissenschaftlicher Praxis erscheinen mag, umso relevanter wird sie in einem Umfeld, in dem eine Integration technischer Verfahren in geisteswissenschaftliche Forschungsprozesse angestrebt und gefördert wird – und bei der schieren Menge des bereitgestellten Materials nicht anders zu bewältigen ist.

Die DHd-AG Zeitungen & Zeitschriften wird ihre Workshop-Reihe fortsetzen und sich beim nächsten Mal mit dem Thema “Volltextanalyse” befassen (Infos dazu gibt es auf der AG-Mailingliste sowie auf der AG-Homepage).

Torsten Roeder

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Was ist eigentlich KONDA? Protokoll eines Experiments

Mit unserem Beitrag auf der virtuellen DHd-Tagung haben wir zentrale Themen unseres Forschungsprojektes “Kontinuierliches Qualitätsmanagement von Forschungsdaten zu Objekten der materiellen Kultur unter der Anwendung von LIDO” vorgestellt. Als interdisziplinäres Team (Arno Kesper, Markus Matoni, Hanna Meiners, Julia Rössel und Viola Wenz) arbeiten wir am Bildarchiv Foto Marburg, dem Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg und der Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen.

Im Vorfeld unserer Live-Session, die am Donnerstag 25.03. stattfand, starteten wir einen „Call for Questions“ unter dem Hashtag #askKONDA. Hiermit wollten wir Fragen sammeln, die dann live beantwortet werden sollten. Als Inspiration posteten wir über Twitter verschiedene Begriffe rund um das Thema Datenqualität. Für unsere Session am Donnerstag konnten wir einige Fragen zusammentragen und uns über eine rege Diskussion freuen. Hier fassen wir einige der Fragen und Punkte der Diskussion für alle, die nicht live dabei waren, zusammen:

Was ist das Gegenteil von Datenqualität? Gibt es so etwas wie Daten-Unqualität?

Datenqualität richtet sich stets nach den Nutzungskontexten von Daten und kann entsprechend vor allem an ihrer “Fitness for Use” gemessen werden. Datenqualität als ein System verschiedener (manchmal überlappender) Qualitätsdimensionen kann also nicht in einer Dichotomie aufgehen, sondern muss innerhalb bestimmter Koordinaten graduell beschrieben werden. Arno Kesper beschrieb die Datenqualität als Skala und nannte hier eine Analogie zur Messung der Temperatur: Datenqualität kann für bestimmte Nutzungskontexte hoch (das Schlagwort wäre hier “hot data”) oder niedrig (“cold data”) sein.

Da für die Entwicklung eines Qualitätsmanagementprozesses für Forschungsdaten im KONDA-Projekt die Erfahrungen all jener zentral sind, die Daten erzeugen, nutzen oder weiterverarbeiten, richteten wir an die Runde in der Live-Session noch diese Frage:

Was sind eurer Erfahrung nach Quellen schlechter Datenqualität? Wo liegen die Ursachen?

Einige Teilnehmer*innen merkten an, dass die Problematik für schlechte Datenqualität oft mit der Projektplanung zu tun hat, die z.B. nicht genug Vorbereitung oder Zeit für die Konzeption und Nutzung der Systeme zur Datenerhebung oder für die Datenerhebung selbst lässt. Hierbei seien oft schnelle Forschungsergebnisse gefordert, welche wenig Zeit für überlegte Erfassung böten. Auch die langfristige Verfügbarkeit von Daten setze die Einschätzung der Datenqualität voraus bzw. fordere eine hohe Datenqualität. Zudem wurde bemerkt, dass bei der Anwendung von Standards ein Mittelmaß zwischen den weiten oder (zu) tiefgreifenden Möglichkeiten, die sie bieten, und Minimalanforderungen, die bestimmte Fächer oder Projekte mit sich bringen, gefunden werden müsste. So ist es mit LIDO möglich, Objekte der materiellen Kultur in sehr ausführlicher Form zu erfassen, von verschiedenen Ereignissen, die mit dem Objekt verknüpft sind, deren Datierung und involvierte Personen bis zu ausführlichen Material-Technik-Angaben. Zudem müsse man immer auch die Nachnutzung im Blick haben, die niedrigere oder auch noch höhere Anforderungen an die Erschließungstiefe von Datensätzen stellen könnte. Vollständigkeit von Daten ist eine der Qualitätsdimensionen, mit der Datenqualität eingeschätzt werden kann. Diese stellt sich oft als Problem heraus, welches immer in der Perspektive aktueller Verarbeitungs- und Retrievalsysteme gesehen werden muss. Einen vollständigen, quasi beendeten Datensatz gibt es demnach nicht. Daten sollten als “historische Aufnahme” von Informationen zu einem Gegenstand gesehen werden, die immer wieder evaluiert und ggf. aktualisiert werden müssen.

Wie sollte man am besten mit Unsicherheiten und Wissenslücken in seinen Daten umgehen?

Die Modellierung von Unsicherheiten ist ein zentrales Thema im KONDA-Projekt: Gerade bei der Beschreibung von Objekten der materiellen Kultur sind Unsicherheiten allgegenwärtig, allein weil es sich um historische Gegenstände handelt, für die gewisse Informationen nur rekonstruiert werden können. Für die Kodierung von Unsicherheiten z.B. bezüglich Datierungen gibt es jedoch kaum standardisierte Ausdrucksweisen. Folglich variiert die Art, wie Unsicherheiten in verschiedenen Systemen und Fachkulturen benannt werden. Dies ist nicht zuletzt problematisch bei der Aggregation von Daten, wirkt sich aber auch auf die intrinsische Datenqualität aus, etwa weil es in einem Datenset unterschiedliche Orte oder Ausdrücke für die Markierung einer Unsicherheit geben kann, die Daten also inkonsistent werden. Hieran schließt sich die Frage an, inwiefern Unsicherheiten in Datenmodellen expliziert werden können oder müssten.

Thema Datenqualität analysieren und verbessern: Wie messt ihr Datenqualität in KONDA?

In KONDA werden für die Analyse Datensets der Universitätssammlungen Göttingen und des Bildarchivs Foto Marburg herangezogen, die in LIDO oder dem MIDAS-Format vorliegen. Zu Beginn des Projekts wurde ein Katalog von möglichen Qualitätsdimensionen von Daten mit entsprechenden Definitionen zusammengetragen. Diese Parameter, wie beispielsweise Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Eindeutigkeit oder Wiederverwendbarkeit bilden den Hintergrund, vor dem Datenqualität analysiert und eingeschätzt werden kann. Eine erste Anwendung fanden sie in einem Katalog mit Datenqualitätsproblemen, der in enger Zusammenarbeit mit der Fachcommunity zusammengetragen wurde, um die Bedarfe für einen kontinuierlichen, also über den gesamten Datenlebenszyklus angelegten Qualitätsmanagement-Prozess lokalisieren zu können. Den dort beschriebenen Qualitätsproblemen, die nicht nur Daten, sondern auch Datenmodelle und Datentransformationen betreffen, sind jeweils die Qualitätsdimensionen zugeordnet, auf welche sie die größte Auswirkung haben.

Für eine computergestützte Analyse von Qualitätsproblemen haben Arno Kesper und Viola Wenz eine Herangehensweise entwickelt, die es ermöglicht, problematische Datensätze über von der jeweiligen Datenbanktechnologie unabhängige Muster zu finden. Damit können Nutzer*innen, die um bestimmte Probleme eines Datensets wissen, “Anti-Pattern” definieren, über die die entsprechend problembehafteten Daten herausgefiltert werden können.

In der Praxis bestehen Möglichkeiten zur Einschätzung von Datenqualität bereits bei der Eingabe, beispielsweise in automatisierten Plausibilitätschecks oder in der Überprüfung auf eine möglichst umfangreiche Verwendung von kontrollierten Vokabularen bzw. die Verknüpfung mit Normdaten, was eine gewisse Konsistenz innerhalb des Datensets ermöglicht.

Was hat LIDO mit Datenqualität zu tun?

Für Forschungsdaten zu Objekten der materiellen Kultur, die in KONDA den Ausgangspunkt für die Entwicklung eines generischen Qualitätsmanagementsprozesses bilden, ist LIDO ein wichtiger Standard. Das auf dem CIDOC-CRM basierende Harvestingschema wird in vielen Institutionen für den Datenaustausch und als Orientierung für die Erfassung verwendet. Ein zentraler Aspekt des Projektes ist die Weiterentwicklung des Schemas über die nationale und internationale Arbeitsgruppe der ICOM und dabei insbesondere die Perspektive der Qualitätssicherung einzubringen. So ermöglicht etwa die aktualisierte BETA-Version LIDO 1.1 die Einbindung von Schematronregeln. Zudem wurden neue Elemente und Attribute eingeführt, die die Explizierung von Quellenverweisen ermöglichen oder mit denen unsichere Angaben markiert werden können.

Am DDK ist bereits für die auf Druckgraphik und Zeichnungen spezialisierte Datenbank Graphikportal ein Handbuch entwickelt worden, in welchem für die Beschreibung von Graphik relevante LIDO-Felder und entsprechendes Fachvokabular zusammengetragen und erklärt werden. Entsprechende Handbücher für die Kunstgattungen Malerei, Skulptur und Architektur sind ebenso in Planung, wie die Erstellung restringierter Subschemata (Anwendungsprofile) auf Basis der Gesamtschema-Datei (XSD), die die LIDO-Struktur auf die Erfassung der entsprechenden Gattungen ausrichten.

Wenn ihr einen Wunsch bzgl. Datenqualität frei hättet, wie würde dieser lauten?

Einige der Antworten der Teilnehmer*innen bezogen sich auf den Projektkontext, innerhalb dessen sich die meisten DH-Projekte abspielen: Hier wünschte man sich einerseits mehr Support und Beratung für die einzelnen Projekte, aber auch, dass man innerhalb derselben von sich aus darauf achte, eine hohe Datenqualität zu erzielen und sich nach vorhandenen Standards zu richten. Dies ermöglicht bereits bei der Entstehung eine gewisse Verlässlichkeit der erzeugten Daten. Hierfür müssten Standards allerdings gut dokumentiert werden. Zudem wurde der Wunsch geäußert, dass Tools zur Erfassung und Verarbeitung von Daten möglichst einfach zu verwenden seien, um niedrigschwellig eine gute Ausgangsbasis für eine hohe Datenqualität legen zu können. Nicht von ungefähr waren wir uns in der Runde einig, dass das Thema Datenqualität mehr in den öffentlichen Diskurs der Digital Humanities rücken und nicht nur vorausgesetzt werden sollte. Damit könnte schlussendlich die Aufmerksamkeit für die Thematik auch in Projekten geschärft werden, die sich nicht explizit mit Datenqualität (oder deren Analyse und Verbesserung) beschäftigen.

Ein Fazit zum Experiment?

Resümierend können wir schließen, dass wir bei unserem Call for Questions im Vorhinein leider weniger Resonanz hatten, als erhofft. Beim nächsten Mal müsste man also mehr Vorlauf einrechnen oder einfach gleich die Fragen in der Live-Session zusammentragen. Hierbei entspann sich eine lockere und offene Diskussion, für die wir uns an dieser Stelle noch einmal bei den Teilnehmer*innen herzlich bedanken.

Experimentbericht von Julia Rössel

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vDHd 2021 – Awards

1. CLARIAH-DE Young Researcher Infrastruktur-Pitch Best-Pitch-Award

Siegerin: Dîlan Canan Çakir

vDHd 2021 Posterslam – Bestes Poster

1. Platz: Amelie Dorn
2. Platz: Elena Suárez Cronauer
3. Platz: Lukas Weimer / Annelen Brunner

vDHd 2021 Posterslam – Bester Slam

1. Platz: Lukas Weimer
2. Platz: Amelie Dorn
3. Platz: Stefan Reiners-Selbach

vDHd 2021 Posterbingo

1. Bingo-Siegerin: Lisa Kolodzie
2. Bingo-Sieger: Wieland Carls
3. Bingo-Sieger: Jan Horstmann

DH-Quiz

1. Platz: Mareike Schumacher
2. Platz: Sophie Schneider
3. Platz: Thomas Efer

Allen Gewinnerinnen und Gewinnern herzliche Glückwünsche!

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Der (vorläufige) Abschluss – Rückblick, Feedback und Ausblick #vDHd2021

Die Abschlussveranstaltung zur ersten Eventwoche (zugleich Auftaktveranstaltung zu den Zwischenevents) findet am Freitag, 26.03.2021 von 15-16 Uhr s.t. statt – der Link zum Zoom-Meeting findet sich hier.

Die Sitzung bietet ein Resümee der vergangenen Konferenztage und eine kurze Einführung in eine Feedback-Umfrage. Die Panel- und Workshop-Leiter*innen der Zwischenevents werden in der Form von Kurz-Pitches ihre Veranstaltungen vorstellen. Schließlich gibt es ein allgemeines Q & A für das Publikum.

Wo? vDHd 2021 zoom-Raum: Zentrale Veranstaltungen
See you!

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Eröffnung der vDHd 2021

Bei der Eröffnung der vDHd 2021 haben sich Events vorgestellt, an denen ihr spontan teilnehmen könnt. Alle Infos und Links findet ihr hier. Wir wünschen euch eine schöne, experimentelle und spaßige erste Konferenzwoche!

Infrastrukturen

Discord: Tagungsbüro, eigene Channels für Veranstaltungen
Blog
Zenodo
Blog
Twitter
Miro-Board
Mail: vdhd2021(at)dig-hum.de
Wonder-Raum
Merch

Blogpost dazu: https://vdhd2021.hypotheses.org/uber/infrastrukturen


 CfP


Anmeldung

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DiskursMonitor

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MiMo Text

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CCS Homepage


DHd AG OCR

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Zugangslink

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Twitter


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UCLAB FH Potsdam

GBIF

JACQ

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Der Auftakt. Die Eröffnung der vDHd 2021 „Experimente“

Es geht los. Am Dienstag, den 23.03.2021, von 9 – 10 Uhr s.t. findet die Eröffnungssitzung der vDHd 2021 „Experimente“ im vDHd-Audimax (Zugangslink) statt. Experimentell kann sich das Konferenzformat nennen, experimentell war die neuartige Weise der rein virtuellen Konferenzplanung und ab dem Startschuß der vDHd werden wochenlang die Workshops, Panels und Vorträge der Digital Humanists im Zeichen von Experiment und Digitalen Geisteswissenschaften stehen.

Auf der Eröffnungssitzung der vDHd 2021 „Experimente“ erwarten Euch/Sie eine Begrüßung von Lisa Kolodzie (vDHd-Team) und ein Grußwort von DHd-Vorstandsmitglied Ulrike Wuttke. Und wir haben einen Gast aus Potsdam eingeladen, der den Call for Papers für die DHd 2022 in Potsdam vorstellen wird – lasst Euch überraschen! Es wird zudem kurze Einführungen in Organisatorisches und die vDHd-Infrastrukturen geben.

Schließlich werden Session-Leiter*innen der ersten Eventtage ihre Veranstaltungen in der Form von Kurz-Pitches präsentieren. Hier werden Events präsentiert, bei denen entweder auch eine spontane Teilnahme ohne Voranmeldung möglich ist oder bei denen die Anmeldeportale noch offen stehen. Die Abendveranstaltungen #DHall (23.03.), der Posterslam (24.03.) und das DH-Quiz (25.03.) werden dem Publikum vorgestellt werden.

Kommt zahlreich zur Eröffnungssitzung! Alle, die in den nächsten Wochen und Monaten mit uns tagen, laden wir herzlich ein zum Diskutieren und Forschen. Sorgen wir dafür, dass, wie jedes Jahr im Frühling, eine Woche allen DH-Interessierten und den Digital Humanities gehört.

Auf eine lange, schöne vDHd-Zeit und viele Experimente!

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Call for Questions zu “Was ist eigentlich KONDA? – Die etwas andere Projektvorstellung”

CC-BY 4.0 Konda

KONDA steht für Kontinuierliches Qualitätsmanagement von dynamischen Forschungsdaten zu Objekten der materiellen Kultur unter Anwendung des LIDO-Standards. Wir sind ein Forschungsprojekt von Informatiker*innen und Kunsthistoriker*innen am Bildarchiv Foto Marburg, dem Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg und der Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen.

Doch was genau ist mit diesem Titel gemeint und was wird dabei erforscht? Das KONDA-Team möchte sich vorstellen, mit Euch diskutieren und gezielt auf eure Fragen antworten. Wir wollen so im Dialog mit Euch unsere laufende Arbeit und deren Hintergründe vorstellen.

Wir rufen dafür in einem „Call for Questions“ dazu auf, Fragen zu stellen.

Ablauf und Spielregeln:

  1. Ab heute bis 24.03. posten wir auf Twitter unter dem Hashtag #askKONDA Schlagworte rund um das Thema Datenqualität als Inspiration für eure Fragen. 
  2. Stellt eure Fragen im entsprechenden Thread auf Twitter oder per E-Mail (konda(at)uni-marburg.de). Wir orientieren uns an allgemein üblichen Formulierungen zur Netiquette in den Sozialen Medien, wie sie z.B. die Uni Heidelberg (https://www.uni-heidelberg.de/de/twitter-netiquette) veröffentlicht hat. Außerdem bitten wir darum, den folgenden Hashtag zu benutzen: #askKONDA 

    Wer uns eine E-Mail mit Fragen an konda(at)uni-marburg sendet, setzt bitte den #askKONDA in den Betreff der Mail.
  1. Sprachen: Deutsch und Englisch
  2. Bei unserer Live-Session am 25.03. diskutieren wir die zuvor gesammelten Fragen persönlich. 

Live-Session am 25.03.2021, 11-12 Uhr

Link zum Session-Raum: https://webconf.hrz.uni-marburg.de/b/jul-kqh-jyl-trx 

Falls ihr nicht live dabei sein könnt, werdet ihr die Antworten in unserem Resumé im Nachgang der vDHD auf dem Blog nachlesen können. 

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CLARIAH-DE Pitch vDHd2021

WirLernenOnline, Crawling und das Semantic Web

Steffen Rörtgen
Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH, Göttingen


Herzlich Willkommen zur Blogpostserie zum vDHd-Event “CLARIAH-DE Young Researcher Infrastruktur-Pitch mit Best-Pitch-Award”. Die Blogpostserie will in kurzen Beiträgen die erfolgreichen Einreichungen vorstellen und das Warten auf die Veranstaltung verkürzen.

Dies ist Teil 6 der Serie. Heute stellt Steffen Rörtgen seinen Beitrag zum Thema “WirLernenOnline, Crawling und das Semantic Web” vor. Die Anmeldung zum Event ist hier möglich: https://s.gwdg.de/boOwFf; weitere Informationen finden Sie am Ende des Beitrags.


Viele hochqualitative freie und offene Bildungsmaterialien (Open Educational Resources) liegen verstreut auf verschiedenen Plattformen im Netz. Teilweise haben sich ehrenamtliche Initiativen gegründet, die gemeinsam Bildungsinhalte sammeln und kuratieren, teilweise existieren Projektseiten laufender oder auch schon ausgelaufener Projekte, die Bildungsmaterial bereitstellen. Das Ergebnis ist eine heterogene und bunte Landschaft an Plattformen, die Daten unterschiedlichster Art bereitstellen.

So schön diese Vielfalt auch ist, stellt sie für Lehrende und Lernende ein Problem dar: Sie müssen viele verschiedene Plattformen ansteuern, wenn sie auf der Suche nach Bildungsmaterial sind! In Zeiten von Google als Default-Suchmaschine sind es Nutzer:innen gewohnt, an einer Stelle zu suchen und jedes relevante Material auf diese Weise zu finden.

Also war die Aufgabe klar: Wir brauchen ein Google für freie Bildungsmaterialien.

Auch das BMBF hat diese Notwendigkeit am Beginn der Corona-Pandemie erkannt und das Projekt “WirLernenOnline” (https://wirlernenonline.de) gefördert. Um allerdings eine Suchmaschine für Bildungsmaterialien anbieten zu können, ist es zuerst nötig, die Informationen über die Materialien überhaupt einzusammeln.

Wie unstrukturierte Metadaten einsammeln?

Hier zeigte sich die erste große Herausforderung: Wie die Metadaten zu den Materialien einsammeln?

Bisweilen hatten wir Glück und bekamen ein API, die wir ansteuern konnten. Oft blieb uns aber auch keine andere Möglichkeit, als uns mit Crawlern durch das rohe HTML zu graben und zu hoffen, dass unsere Quellen, nicht wöchentlich das Design ändern.

Während der ersten Datensichtung trat gleich die nächste Herausforderung auf, die sich beim Sammeln großer Mengen unstrukturierter Daten oft zeigt: Es werden unterschiedliche Bezeichnungen für dieselben Eigenschaften verwendet, beispielsweise:

  • „Mathematik“
  • „Mathe“
  • „Matematik“

Wie sollen wir damit umgehen? Alle drei Bezeichnungen beziehen sich wohl auf das Schulfach “Mathematik”, aber die unterschiedlichen Schreibweisen würden dazu führen, dass wir ohne weitere Kuratierung drei Schulfächer in unserer Suche und den Filtern ausprägen würden.

Unsere Lösung für dieses Problem, werde ich kommenden Mittwoch, dem 24.03.2021 von 15-17h hier vorstellen.
Aber so viel sei schonmal verraten:

Erhöhung der Metadatenqualität

Da knapp 75% der gecrawlten Materialien keine Fachzuweisung besitzen, beschäftigen wir uns außerdem mit Prozessen zur Erhöhung der Metadatenqualität. Um diese weiter zu erhöhen, wurden mit Lehrer:innen gemeinsam Taxonomien für ihre jeweiligen Schulfächer entwickelt:

Dabei wird ihnen die Möglichkeit gegeben, Lernmaterialien innerhalb dieser Taxonomien einzuordnen und dies mit Kolleg:innen und Schüler:innen für den Unterricht zu nutzen. In unserer Infrastruktur werden nun Prozesse implementiert, die das durch die Lehrer:innen einsortierte Material wieder exportieren und es so vorbereiten, dass es für das Training von Machine Learning Prozessen verwendet werden kann. Beim Crawling von Inhalten oder in Metadatendialogen des Backends wird das trainierte Modell dann verwendet, um das Fach zu schließen oder vorzuschlagen, wenn keines angegeben wurde. Dabei setzen wir in unserer Infrastruktur auf W3C-Standards zur Kommunikation zwischen den einzelnen Komponenten, um einerseits hohe Interoperabilität und andererseits gute Nachnutzbarkeit von Folgeprojekten zu gewährleisten.

Ausgabe der Daten

Im Rahmen des Projektes werden alle gesammelten Daten über Lerninhalte auch wieder an andere Plattformen ausgegeben. Dabei soll unter anderem das in der OER-Metadatengruppe grade in Entwicklung befindliche LRMI-Profil genutzt werden. LRMI (Learning Resource Metadata Initiative) ist dabei ein auf RDF aufbauendes Modell, womit es sich besonders gut für den Austausch von Daten über das Web eignet und den FAIR-Prinzipien folgt.


Weitere Informationen und Links:
Anmeldung: https://s.gwdg.de/boOwFf
Veranstaltungsbeschreibung: https://vdhd2021.hypotheses.org/143
Liste der Pitchenden und Ablauf: https://dhd-blog.org/?p=15341
Rückfragen gerne an clariah-de-office@clariah.de

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CLARIAH-DE Pitch vDHd2021

Ludwig Baumann – Leben, Werk und Wirken. Eine Fallstudie zur Grundlagenforschung in der digitalen Musikwissenschaft


Herzlich Willkommen zur Blogpostserie zum vDHd-Event “CLARIAH-DE Young Researcher Infrastruktur-Pitch mit Best-Pitch-Award”. Die Blogpostserie will in kurzen Beiträgen die erfolgreichen Einreichungen vorstellen und das Warten auf die Veranstaltung verkürzen.

Dies ist Teil 5 der Serie. Heute stellt Dennis Ried seinen Beitrag zum Thema “Ludwig Baumann – Leben, Werk und Wirken. Eine Fallstudie zur Grundlagenforschung in der digitalen Musikwissenschaft” vor. Die Anmeldung zum Event ist hier möglich: https://s.gwdg.de/boOwFf; weitere Informationen finden Sie am Ende des Beitrags.


Zu Lebzeiten hoch geschätzt und sehr gefragt ist der Musiker, Dirigent und Männerchor-Komponist Ludwig Baumann heute gänzlich in Vergessenheit geraten. Daher verwundert es auch nicht, dass zu Leben, Werk und Wirken Ludwig Baumanns nahezu keine Forschungsdaten verfügbar sind, auf denen meine Arbeit aufbauen kann. Eine hervorragende Möglichkeit unterschiedliche Erfassungs- und Verarbeitungstechniken aus den Digital Humanities auf die gesamte Vielfalt an Quellenarten anzuwenden.

Mein Ursprungsvorhaben, alle relevanten Quellen mit TEI bzw. MEI zu codieren, war extrem hochgesteckt, weshalb ich relativ zügig einen Schwerpunkt auf die Erfassung von Metadaten setzte. Zur schnelleren Erfassung vor Ort (bspw. in Archiven mit beschränkten Öffnungszeiten) verwendete ich mit unter Tabellendokumente (.csv). Die Erfassung der Daten in möglichst kleinen Bausteinen – Zergliederung in mehrere Tabellen-Zellen – hatte den Vorteil, dass ich bei der Transformation in TEI-/MEI-konforme XML-Dateien die Datenbausteine passgenau in die neue Datenstruktur einsetzen konnte. Als reproduzierbarer Workflow, der bspw. auch die nachträgliche Verknüpfung von Faksimile-Daten massiv erleichtert, hat sich in meinem Projekt die Erfassungstechnik über Tabellen hinsichtlich der Effizienz überaus bewährt.

Um die erfassten Daten überblicken, Korrekturlesen, analysieren und anderen vermitteln zu können, habe ich eine App für eXist-DB aufgesetzt, die die Daten visuell aufbereitet und miteinander verknüpft, sodass diese interaktiv nutzbar werden.

Für mich attraktive Hilfswerkzeuge (aus Infrastrukturprojekten) waren bei Projektbeginn zu komplex in Installation und Einrichtung oder zu aufwendig in der Anpassung – gemessen an meinen damaligen technischen Kenntnissen.

Wie das Datenpanorama organisiert ist und mit welchem Workflow die Daten in das Portal gelangen, werde ich im Pitch am 24. März 2021 vorstellen.


Weitere Informationen und Links:
Anmeldung: https://s.gwdg.de/boOwFf
Veranstaltungsbeschreibung: https://vdhd2021.hypotheses.org/143
Liste der Pitchenden und Ablauf: https://dhd-blog.org/?p=15341
Rückfragen gerne an clariah-de-office@clariah.de