In diesem Vortrag stellen wir den Rolling Stylometry Explorer vor, ein web-basiertes Tool, das die Ergebnisse aus rolling.classify Analysen aus stylo R im analysierten Text anzeigt. Mit dem Rolling Stylometry Explorer wird somit zum einen die Interpretation der Daten für Nutzer:innen von Stylo selbst vereinfacht. Zum anderen wird die Zugänglichkeit der Daten über die intuitive Darstellung verbessert. Somit bietet der Explorer das Potential auch interdisziplinäre Zusammenarbeit zu fördern. Wissenschaftler:innen, die sich vor allem auf das Close Reading konzentrieren, wird ohne einen Wechsel vom Format Text zu einem rolling.classify Plot die Möglichkeit gegeben, auch Ergebnisse aus entsprechenden Distant Reading Analysen mit einzubeziehen. Durch das Format der Web Komponente und der einfachen Möglichkeit der Einbindung auf eine Website wird eine interaktive Darstellung von Forschungsergebnissen ermöglicht, die über einen Link problemlos geteilt werden kann. Der Vortrag zielt darauf ab, den Rolling Stylometry Explorer sowohl in technischer als auch in praktischer Hinsicht vorzustellen und insbesondere die Potentiale zur interdisziplinären Zusammenarbeit aufzuzeigen. Ziel ist auch, den Rolling Stylometry Explorer innerhalb der Community als Open Source Projekt vorzustellen, an dem eine Mitarbeit jederzeit willkommen ist.
Team: Marco Heiles, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (@HeilesM) | Timo Bülters, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn | Simone Schultz Baluff, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (@SimoneSchB) | Ina Serif, Universität Basel (@wissen_ist_acht)
Das Wissen über die Welt und über den Umgang der Menschen mit dieser, über praktische Fähigkeiten und theoretische Erkenntnisse wurde über Jahrhunderte in Handschriften gesammelt und verfügbar gemacht. Die ältesten deutschen Wissens- und Gebrauchstexte stammen noch aus altdeutscher Zeit (8.–11. Jahrhundert), und besonders in mittelniederdeutscher (ca. 1200–1650) und frühneuhochdeutscher Zeit (ca. 1350–1650) wächst die Anzahl der Texte und Themengebiete rapide, auch bedingt durch die neuen Möglichkeiten des Buchdrucks. Immer neue Wissensbereiche wurden in deutscher Sprache erschlossen, und ein Großteil der überlieferten spätmittelalterlichen deutschen Handschriften enthält Wissens- und Gebrauchstexte.
Unter dem Dach des Vereins ‚Netzwerk Historische Wissens- und Gebrauchsliteratur‘ versuchen wir eine gemeinsame digitale Infrastruktur aufzubauen, um diese Texte und ihre Überlieferungsträger so zu erfassen, dass diese automatisiert analysiert werden können. Ziel ist ein besseres Verständnis vormoderner Textüberlieferung und Wissenstradierung. Grundlage der Projekte ist die Speicherung der Erschließungsdaten in FactGrid, einer Wikibase-Instanz für historische Daten, sowie ihre Verknüpfung mit Normdaten und bereits bestehenden Datenbanken.
Das Erkenntnispotential des dazu entwickelten Datenmodells soll anhand von drei spätmittelalterlichen Textkorpora überprüft werden, die in unabhängigen Forschungsprojekten erschlossen wurden. Marco Heiles (RWTH Aachen, Fellow im Programm Freies Wissen der Wikimedia Deutschland) stellt dazu Daten zur magisch-mantischen Fachliteratur, Simone Schultz-Balluff (Universität Bonn) zur Jagdliteratur und Ina Serif (Universität Basel) zur Geschichtsschreibung bereit. Neben den physisch messbaren Erschließungsdaten der Handschriften sollen dabei auch textinterpretierende Daten erfasst werden.
Unsere Experimente zielen unter anderem darauf, ob und in welcher Weise diese entweder kollaborativ oder automatisiert erfasst werden können. Dabei möchten wir zum einen herausfinden, ob sich Wiki-Strukturen zur Erarbeitung einer Textsortensystematik eignen, die auf die bislang weitgehend unsystematisch erschlossene Wissens- und Gebrauchsliteratur angewendet werden kann. Zum anderen wollen wir erkunden, inwieweit Topic-Modelling-Verfahren zur Anreicherung der Datenbestände im Bereich der Textklassifizierung herangezogen werden können.
Die mittelalterlichen Wissens- und Gebrauchstexte sind in ihrer Überlieferung sehr variant, was die Zuordnung zweier Textzeugen zu einem Werk häufig erschwert, und die Zuschreibung einzelner handschriftlicher Texte zu einer Textgattung erfolgt bisher durch Close Reading. Durch die computergestützte Analyse von Topics könnten diese Schritte objektiviert werden. Hier muss auch experimentiert werden, wie hoch die Fehlerquote einer mittels Handwritten Text Recognition (Transkribus) erstellten Transkription sein darf, um Topic Modelling auf vormoderne, nicht standardisierte Texte sinnvoll und in großem Ausmaß anwenden zu können.
Zoom-Zugangsdaten: Zoom-Link Thema: Experimente zur Erfassung mittelalterlicher Texte und Handschriften als Linked Open Data Uhrzeit: 17. Sept. 2021, 12.45 PM Paris Meeting-ID: 954 9458 0317 / Kenncode: Experiment
