Social Distancing but Digital Closeness

Hallo und herzlich willkommen zu meinem ersten Blogbeitrag, in dem ich über meine Erfahrungen und Herausforderungen bei der Bearbeitung von digitalen historischen Quellen und deren Nutzbarmachung für die Forschung berichten möchte.

Zuerst darf ich mich aber kurz vorstellen. Mein Name ist Daniela und ich bin Geschichtswissenschaftsstudentin an der Universität Innsbruck. Das Sommersemester 2020 begann wie immer mit einer spannenden ersten Uni Woche. Doch bereits in der zweiten Vorlesungswoche rollte Corona über uns, unaufhaltsam, wie mittlerweile über die gesamte Welt. Plötzlich musste alles schnell gehen – Präsenzlehre auf distance learning umstellen, Workloads adaptieren, Kurskalender anpassen, Gastvorträge via virtual classroom in unsere Wohn- bzw. Arbeitszimmer verlegen, Screencasts online stellen und was mich, glaube ich, mit allen anderen Kursteilnehmer*innen verbindet, ist die ständige Angst, dass meine W-Lan Verbindung hoffentlich stabil bleibt 😊.

Bekanntlich wächst man aber an seinen Herausforderungen und so kann ich bereits Anfang Mai darüber berichten, welche Fortschritte und anfängliche Schwierigkeiten sich im Bereich Digital History, Digital Humanities und den Methoden im Umgang mit digitalen Quellen und Ressourcen für mich ergeben haben.

Den ersten Blogbeitrag widme ich dem Import von historischen Zeitungen aus ANNO[1], dem digitalen Zeitungs- und Zeitschriftenlesesaal der Österreichischen Nationalbibliothek, nach TRANSKRIBUS[2], einer von der Universität Innsbruck entwickelten Plattform zur Text- bzw. Strukturerkennung und Layoutanalyse von historischen Dokumenten.

Wie funktioniert nun der Workflow um Zeitungen aus Anno in Transkribus zu importieren und dort zu bearbeiten?

Gleich vorweg, Profi bin ich noch keiner, aber keine Angst, wenn ich das geschafft habe, schafft Ihr es auch!

Beginnen wir also mal mit den Basics. Wichtig ist, mit dem Chrome Browser zu arbeiten, um Transkribus.eu auf dem Laptop zu installieren. Eventuell muss Java dafür aktualisiert werden. Nachdem ein Account mit Mailadresse und einem Passwort angelegt wurde, öffnet sich das Programm, was auf meinem Laptop bei jedem Einstieg leider relativ lange dauert.

Abbildung 1: Transkribus Programmstartsymbol mit Wolpertinger [3] 

Im zweiten Schritt ging es darum, eine passende Zeitung aus Anno zu finden. Sage und schreibe eine Million Seiten werden pro Jahr für Anno digitalisiert. Die Suche wird allerdings über ein Jahreszahlenverzeichnis, die Eingrenzung bestimmter Themengebiete oder einer alphabetischen Auflistung erheblich erleichtert. Auch die Umwandlung in eine PDF Datei funktionierte problemlos.

Nun hieß es, diese PDF Datei, in meinem Fall die Arbeiterinnen Zeitung vom 2. Juli 1918, in Transkribus zu übertragen, um sie am Ende durch Volltext, Stichwortsuche oder Namenserkennung nutzen zu können.

Anhand mehrerer Screencasts und Transkribus-Wiki, welche von den Lehrveranstaltungsleiterinnen zur Verfügung gestellt wurden, fiel mir die Übertragung sehr leicht. Ebenso funktionierte die Layoutanalyse, in der Text und Überschriften unterschieden wurden, problemlos. Zu beachten gilt es als Methode CITlab Advanced und für die Analyse Newspapers (NewsEye) auszuwählen.

Um die Texterkennung durchführen zu können, ist es wichtig mit der Mehtode OCR (optical caracter recognition) zu arbeiten und in meinem Fall die Schriftart Gothic einzustellen.

Somit war meine erste Übertragung von Anno nach Transkribus abgeschlossen, worüber ich mich wirklich sehr freute.

Nach dieser gelungenen Übertragung suchte ich weitere Ausgaben dieses Jahres in Anno heraus und wiederholte diese Vorgänge mehrmals.

Sich durch die Übertragung eingeschlichene Fehler bei der Übersetzung konnten schnell und problemlos ausgebessert und in einem weiteren Schritt Stichworte, wie unter anderem Personen, Orte oder Datum markiert werden.

Zusammenfassend kann ich feststellen, dass mit Transkribus ein für Historiker*innen, Germanistik Student*innen oder jeder/m, der eine größere Menge an Textdateien analysieren möchte, eine benutzerfreundliche Plattform geschaffen wurde, die vor allem zeitschonend ist. Je mehr Textdateien im Programm händisch korrigiert werden, desto mehr lernt das Programm dazu und umso genauer sehen die zukünftigen Übersetzungsergebnisse aus.

Was bleibt, trotz der Möglichkeit die nun digitalen Quellen in jeder kleinsten Einheit zu analysieren, ist, eine adäquate Frage an die Quellen zu stellen um aus all den gewonnen Daten einen Mehrwert aus dem Ergebnis zu erlangen.

Mein nächster Blogbeitrag wird sich mit einem Vergleich der Visualisierungs-Tools Voyant und Overview beschäftigen.

Ich freue mich schon auf Euch. – Bleibt gesund. – Daniela


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