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70795-01 - Übung: Arbeiten im Archiv: Digitales Archiv - Mit digitalen Methoden vom Archivdokument zur Analyse 3 KP

Semester Frühjahrsemester 2024
Angebotsmuster einmalig
Dozierende Yvonne Fuchs (yvonne.fuchs@unibas.ch, BeurteilerIn)
Dominic Weber (d.weber@unibas.ch)
Inhalt Fragst du dich, wie man historische Handschriften entziffert? Interessierst du dich dafür, wie Archive die Vergangenheit bewahren und wie sie Quellen digitalisieren? Möchtest du erfahren, wie maschinelles Lernen und “künstliche Intelligenz” die Art und Weise verändern, wie wir Geschichtsforschung betreiben? Willst du Strategien zur Vernetzung von Daten kennenlernen?
Diese Übung bietet dir die Gelegenheit, in die Welt der Digital History einzutauchen, während du gleichzeitig paläografische Grundkenntnisse entwickelst. Wir werden hands-on mit Handschriften und digitalen Methoden arbeiten. Du brauchst aber weder paläografisches Vorwissen noch Programmierkenntnisse. Vielmehr soll dich dieser Kurs an eine Reihe von Tools und Algorithmen für die Akquirierung, Aufbereitung und Analyse von Daten heranführen. Gemeinsam werden wir den Weg vom Archivdokument zur digitalen Analyse beschreiten. Das Produkt der Übung ist eine stetig wachsende Webseite, auf der die generierten, extrahierten und verknüpften Daten anschaulich präsentiert werden.

Diese Übung vermittelt zunächst das Wissen, um historische Handschriften selbst zu transkribieren und damit zu verstehen. Anschliessend zeigen wir, wie sich Handschriften automatisch per Handwritten Text Recognition (HTR) transkribieren lassen. In diesem Kontext lernst du die Software Transkribus kennen. Die erstellten Transkriptionen werden auf transcriptiones.ch veröffentlicht. Gemeinsam werden wir ein Staatsarchiv besuchen, um dort mehr über die Abläufe im Archiv und insbesondere die Digitalisierung zu erfahren.
Zusammen erarbeiten wir ein grundlegendes Verständnis von Konzepten und Begriffen der Digital History. Du lernst, wie eine Website funktioniert und wie dieses Wissen genutzt werden kann, um Daten abzugreifen. Wir wollen verstehen, wie Machine Learning genutzt wird, um Daten anzureichern und zu strukturieren und welche Problematiken mit solchen Verfahren einhergehen. Ausserdem lernst du Methoden und Tools zur Vernetzung und zur nachhaltigen Publikation von Daten kennen.
Lernziele - Paläografische Grundkenntnisse aneignen
- Abläufe im Archiv und insbesondere die Digitalisierung von Quellen verstehen
- Grundlegende Konzepte und Begriffe der Digital History verstehen
- Grundlagen von Machine Learning-Anwendungen (HTR, NLP, etc.) verstehen
- Fähigkeit erwerben, Daten von Webseiten abzugreifen
- Kennenlernen von Strategien zur Vernetzung von Daten
Literatur Hodel, Tobias: Die Maschine und die Geschichtswissenschaft: Der Einfluss von deep learning auf eine Disziplin, in: Döring, Karoline Dominika; Haas, Stefan; König, Mareike u. a. (Hg.): Digital History: Konzepte, Methoden und Kritiken Digitaler Geschichtswissenschaft, Bd. 6, Berlin, Boston 2022 (Studies in Digital History and Hermeneutics), S. 65–80. Online: <https://doi.org/doi:10.1515/9783110757101-004>, Stand: 25.08.2022.

Prada Ziegler, Ismail; Weber, Dominic; Schneider, Christa: BeNASch - a Common Semantic Annotation Framework for Early Modern German, in: Open Up Digital Scholarly Editions, Zürich 2024.

Schmocker, Hans: Alte Schriften Lesen, Bern 1998 (Schulpraxis 4).

 

Teilnahmebedingungen Teilnahme an der ersten Sitzung ist obligatorisch. Es sind keine Programmier- und Paläografiekenntnisse notwendig.

Studierende der Geschichte aller Studienstufen sowie Studierende anderer Studienfächer, in deren Module die Übung verknüpft ist. Bei Überbelegung werden Studierende der Geschichte bevorzugt zugelassen.
Unterrichtssprache Deutsch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall Wochentag Zeit Raum
wöchentlich Freitag 10.15-12.00 Departement Geschichte, Seminarraum 3

Einzeltermine

Datum Zeit Raum
Freitag 01.03.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 08.03.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 15.03.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 22.03.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 29.03.2024 10.15-12.00 Uhr Ostern
Freitag 05.04.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 12.04.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 19.04.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 26.04.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 03.05.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 10.05.2024 10.15-12.00 Uhr Auffahrt
Freitag 17.05.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 24.05.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Freitag 31.05.2024 10.15-12.00 Uhr Departement Geschichte, Seminarraum 3
Module Modul: Archive / Medien / Theorien (Bachelor Studiengang: Osteuropa-Studien)
Modul: Archive / Medien / Theorien (Bachelor Studienfach: Geschichte)
Modul: Digital Humanities, Culture and Society (Master Studienfach: Digital Humanities)
Modul: Fields: Knowledge Production and Transfer (Master Studiengang: African Studies)
Modul: Forschung und Praxis (Master Studienfach: Osteuropäische Geschichte)
Modul: Kulturtechnische Dimensionen (Master Studiengang: Kulturtechniken)
Modul: Methoden der Gesellschaftswissenschaften (Masterstudium: European Global Studies)
Modul: Methoden der Nahoststudien und der Gesellschaftswissenschaften (Bachelor Studienfach: Nahoststudien)
Modul: Praxis (Master Studienfach: Geschichte)
Modul: Research Skills (Master Studiengang: African Studies)
Modul: Transfer: Archivpraxis (Master Studiengang: Europäische Geschichte in globaler Perspektive )
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung Anmelden: Belegen; Abmelden: nicht erforderlich
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala Pass / Fail
Wiederholtes Belegen nicht wiederholbar
Zuständige Fakultät Philosophisch-Historische Fakultät, studadmin-philhist@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Departement Geschichte

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