Digital Sciences Lab

Vor dem Hintergrund umfassender Digitalisierungsprozesse und des damit einhergehenden computational turn werden die koordinierte Sammlung, nachhaltige Speicherung und projektübergreifende Nutzung von Daten sowie Ansätze, die mit digitalen Daten, Tools und Methoden arbeiten, für die Geistes- und Sozialwissenschaften immer wichtiger und damit eine entsprechende Ausstattung notwendig.

Das Digital Sciences Lab unterstützt die Forschungsbereiche bei der Erstellung und Verwaltung digitaler Daten und bei der Modellierung (bspw. mithilfe von Graphdatenbanken), Annotation (bspw. mit TEI/XML) und nachhaltigen Speicherung bzw. Veröffentlichung. Für die sehr heterogene Datensituation (von quantitativen und qualitativen Daten aus Feldforschung, Interviews über prosopographische Datenbanken bis zu textuellen, visuellen und multimodalen Quellen) werden je spezifische Lösungen entwickelt.

Die bislang vor allem in Einzel- oder Kleingruppenforschung erhobenen Daten gewinnen für die Verbundforschung eine neue Bedeutung. Dieser Prozess wird angetrieben durch neue regulatorische Bestimmungen zur Langzeitspeicherung und zur Nachnutzung primär erhobener Daten durch andere Forscher_innen. Die UL hat die dafür erforderliche Personalausstattung für das Datenmanagement (FDM) und die nötige Speicherkapazität für größere Datenmengen im Zuge der Verlängerungsbegutachtung des SFB 1199 und der Beteiligung am Konsortium NFDI4Memory der Nationalen Infrastrukturforschungsinitiative bereitgestellt.

Das Forschungsdatenmanagement ist Teil des Digital Lab von ReCentGlobe, in dem auch die Entwicklung von DH-Tools für Projekte und die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Forschenden aus den Digital und Computational Humanities am Zentrum angesiedelt sind. Ein weiterer Schwerpunkt des Digital Lab ist die Mitwirkung an der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI). Im Rahmen des Konsortiums 4memory, welches innerhalb der NFDI die historisch arbeitenden Fächer repräsentiert, geht es nicht zuletzt um Lehrangebote für Promovierende der Graduiertenschule GSGAS zur Förderung einer data literacy. Der Antrag des NFDI4memory-Konsortiums wurde im Oktober 2020 eingereicht, eine Förderentscheidung der Deutschen Forschungsgemeinschaft wird im März 2021 erwartet.

Das besondere Potenzial der Digital Humanities für den Bereich der Global und Area Studies liegt in einer vergleichbaren strukturellen Beschaffenheit und einem hohen Maß an Interdisziplinarität. Das Lab stellt neuartige digitale Tools und Verfahren bereit, wobei sich drei Ebenen unterscheiden lassen.

  • Digitized Humanities: Zur Erstellung und Verwaltung digitaler Daten gehören insbesondere Verfahren zur Erfassung (bspw. über optical character recognition), Modellierung (bspw. mithilfe von Graph-Datenbanken), Annotation (bspw. mit TEI/XML) und nachhaltigen Speicherung beziehungsweise Veröffentlichung und Zugänglichmachung. In unserem Zentrum und in der Graduate School fallen heterogene Daten an, die von qualitativen Daten aus Feldforschung und Interviews über biographische und prosopographische Datenbanken bis hin zu textuellen, visuellen und multimodalen Quellen reichen. Für diese Daten entwickeln wir jeweils spezifische Lösungen.
  • Humanities of the Digital: Die Untersuchung digital geprägter Kultur- und Gesellschaftsphänomene, wie die computervermittelte Kommunikation über soziale Medien, elektronische Literatur oder multimodale Artefakte wie YouTube-Videos oder Videospiele. Einen Schwerpunkt bilden die Instrumentalisierung und Inszenierung von Raumsemantiken in sozialen Medien und Online-Diskursen.
  • Computational Humanities: Durch computergestützte Verfahren entstehen neue Erkenntnisse, die sonst nur auf einer niedrigeren Ebene intersubjektiver Nachprüfbarkeit möglich wären, wie etwa durch Methoden des maschinellen Lernens und der Statistik, um Muster und Zusammenhänge in großen, maschinenlesbaren Datenkorpora zu identifizieren (distant reading) oder durch die Entwicklung neuartiger Algorithmen für die Analyse von raumsemantischen Aspekten anhand heterogener Datenquellen (bspw. Kartenmaterial, Textnotizen, Lexika, etc.). Ergänzend werden in einem mixed methods-Ansatz qualitativ-hermeneutischer und quantitativ-empirischer Verfahren verschränkt, die jeweils software-technisch, etwa durch Verfahren aus dem Bereich der explorativen Datenanalyse im Sinne der visual analytics unterstützt werden, um komplexe Zusammenhänge in großen Korpora zu visualisieren und neuartige Fragestellungen zu inspirieren, denen dann (zumindest punktuell) mit hermeneutischen Verfahren nachgegangen wird.