Nach der Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, komplexe Problemstellungen des Arbeitsalltags in den Digital Humanities zu analysieren und daraus Teilprobleme abzuleiten. Sie können für die gewählte Anwendungsdomäne beurteilen, mit welchen Technologien und organisatorischen Problemlösungsstrategien diese Teilaufgaben adäquat bearbeitet werden können. Sie können entsprechend geeignete Werkzeuge zweckmäßig anwenden oder sich eigene Werkzeuge entwerfen und entwickeln. Zudem können sie ihren durch die praktische Arbeit erzielten Lernerfolg beurteilen und gemeinsam mit den praktischen oder wissenschaftlichen Ergebnissen ihrer Arbeit in Vorträgen kommunizieren und mit dem Auditorium diskutieren.

Die praktische Projektarbeit kann einerseits im Rahmen von Forschungsprojekten an der Universität Leipzig oder anderen Forschungseinrichtungen im In- und Ausland absolviert werden. Anderseits kommen anwendungsorientierte Projekte aus dem Bereich der Erwerbsfelder für Digital-Humanities-Experten in Frage, wie etwa die Arbeit mit digitalen Methoden in Museen, Archiven, Bibliotheken und öffentlichen Institutionen zum Erhalt des kulturellen Erbes, aber auch Wirtschaftsunternehmen, wie etwa Verlagen.

Eine individuelle, von der eigenen Interessenslage geleitete Kontaktaufnahme der Studierenden zu entsprechenden Institutionen, bereits im Vorfeld der Modulbelegung wird nachdrücklich empfohlen, ist jedoch keine Teilnahmevoraussetzung.

Unabhängig von der Entscheidung für einen forschungspraktischen- oder anwendungsorientierten Fokus der Projektarbeit soll der praxisnahe Erwerb von Wissen und Fertigkeiten im Mittelpunkt stehen. Um dies zu gewährleisten müssen dabei die intellektuell fordernden Tätigkeiten in jedem Fall überwiegen, im Vergleich zu einfachen und repetitiven Tätigkeiten, wie etwa manueller Dateneingabe. Die Auftaktveranstaltung des Moduls gibt neben Informationen zum organisatorischen Rahmen zahlreiche Impulse für ein praktikumsbegleitendes Selbststudium, das neben der fachlichen Qualifikation durch die Arbeit in den betreuenden Organisationen auch eine Reflexion über individuelle Stärken und Schwächen, Lernziele, künftige fachliche Spezialisierung und mögliche Karrierewege befördern soll.

Im Seminar stellen die Studierenden ihre eigenen Arbeiten vor und beteiligen sich an inhaltlichen Diskussionen zu den weiteren präsentierten Themen.


Semester: ST 2023

Empirical research seeks knowledge through systematic evaluation of experience ("empirical" from the Greek: "based on experience"). Social Sciences and the Humanities deal with different objects of study (media, art, literature, people, etc.) that are described in terms of selected characteristics relevant to a particular question. The description of objects with respect to a characteristic makes it possible to determine in which objects the characteristic is identical or different. In the Social Sciences and the Humanities, it is not uncommon to be interested in latent characteristics (constructs) that are not directly observable. Conducting empirical research requires profound knowledge of empirical research methods. The measures taken to produce such data in a concrete study are called operationalization. In this module, students learn computer-based methods to automatically determine expressions of variables from diverse content types. Methods of pattern recognition, machine learning and artificial intelligence are introduced and taught how empirical questions are operationalized with these methods. Special emphasis is placed on multimodality (text, image, sound) and the embedding of theoretical assumptions. The contents of the module can be described as follows:

  • The role of theories in empirical content-based research.
  • Research procedure
  • Mixed methods (qualitative vs. quantitative)
  • Measurement variables, classes, categories
  • Annotation
  • Hypotheses
  • Operationalization
  • measurement error
  • media types, contents
  • Computer-based methods for multimodal and automatic extraction of variables
  • Pattern recognition, machine learning, artificial intelligence
  • data quality

Semester: ST 2023

Ziel dieses Moduls ist die Vermittlung von Kompetenzen in der computergestützten Auswertung raumbezogener Daten im Kontext geisteswissenschaftlicher Fragestellungen. Die erlernten Fähigkeiten und ein praxisnaher Einblick in digitale geographische Forschung befähigen zur späteren interdisziplinären wissenschaftlichen Arbeit. Diese kann sich etwa im Bereich der Globalisierungsforschung anschließen welche mit dem ReCentGlobe einen wichtigen Schwerpunkt am Forschungsstandort Leipzig darstellt.

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage,

  • grundlegende Begriffe der Spatial Humanities zu definieren und diedahinterliegenden Konzepte zu erklären,
  • Methoden und Werkzeuge des raumbezogenen Distant Readings sowie der geographischen Informationssysteme (GIS) sicher und zweckmäßig anzuwenden,
  • realweltliche Datensätze mit Raumbezug zu analysieren und sie im Kontext ihrer Entstehung zu interpretieren
  • wissenschaftliche Ansätze der Spatial Humanities für die Eignung zur Beantwortung spezifischer Fragestellungen zu bewerten

Inhalt:

  • Abgrenzung physischer Geographie von Humangeographie und Überblick zu etablierten, digitale Methoden
  • Einführung in Raumkonzepte, Raumbegriffe und Verräumlichungsprozesse
  • Grundlagen der Kartographie (Koordinatensysteme, Kartenprojektionen, Zweck und Formsprache von Karten)
  • Grundlagen Geographischer Informationssysteme (Datenformate, Transformationen, Abfragen, Datenintegration)
  • Grundlagen der Geo-Visualisierung in den digitalen Geisteswissenschaften (Vorgehensweise, Werkzeuge, Abbildung von Granularität, Unschärfe, Datenprovenienz)
  • Multimediale Quellen für raumbezogene Forschung
  • Georeferenzierung, Geotagging und Geo-Annotation zur Erschließung von Quellenmaterial
  • Statistische und computergestützte qualitative Auswertung geotemporaler Datensätze (Einbeziehung von Vorannahmen, visuelle Autokorrelationen und Rahmenbedingung für die Interpretation)
  • Grundlagen von Deep Maps

Im Seminar werden die Vorlesungsinhalte durch Gruppenarbeit sowie Vorträge gemeinschaftlich um praxisnahe Themen ergänzt.

Die erlernten Fertigkeiten werden in einer eigenständigen Projektarbeit synthetisiert.

Semester: ST 2023

Research Colloquium der Computational Humanities Gruppe der Universität Leipzig, unter Leitung von Prof. Dr. Manuel Burghardt 

Jeden Mittwoch 15:15 - 16:45 Uhr 

Semester: ST 2023