Instrumente einer modernen Geschichtswissenschaft #4

Hallo und herzlich willkommen zu meinem vierten und für lange Zeit wohl auch letzten Blogeintrag. Diesmal geht es weniger um das Kennenlernen neuer Methoden und Programme, um als Historikerin oder Historiker leichter mit einem Textkorpus umgehen zu können, sondern vielmehr um ein Revue passieren des Semesters und somit um eine kritische Schlussreflexion des Erlernten und Erlebten.

Im Laufe des Semesters durften wir Studierenden sehr praxisorientiert in den Bereich der sogenannten Digital History hineinschnuppern. Dabei ging es darum, wie eine Schnittstelle zwischen dem Bereich der Informatik und – in diesem Falle – der Geschichtswissenschaft aussehen kann und wie uns verschiedenste Programme bei unseren Fragestellungen weiterhelfen können, wie weit sie das können und ob man den Menschen überhaupt noch braucht, wenn Geschichte sozusagen digital wird.

Für dieses Unterfangen setzten wir uns als erstes mit einigen Definitionen auseinander und gingen anschließend schon zum praktischen Teil über, indem wir uns einen eigenen Textkorpus zu erstellen hatten. Dafür griffen wir auf die Datenbank ANNO zurück und versuchten mit dem Programm Transkribus einen Monat aus einer der vorgegebenen Zeitungen zwischen 1919 und 1921 zu transkribieren. Dabei stellte nicht nur ich sehr schnell fest, dass Transkribus zwar ein unglaublich erleichterndes Instrument ist, aber keineswegs nahezu perfekt funktioniert, laufend verbessert wird und es immer noch eine Person im Hintergrund braucht, die alle Fehler ausbessern kann, um den kompletten hochgeladenen Korpus korrekt zu entziffern. Für alle Pessimisten war an dieser Stelle klar, dass nach wie vor Aussicht auf einen Job als Historikerin oder Historiker bestand 😉 und das Feld viel breiter ist als vielleicht im ersten Studiensemester noch angenommen wurde.

Nachdem wir nun eine weitestgehend transkribierten Textkorpus vor uns hatten, stellten sich uns neue Herausforderungen. Es kam zu einem Kennenlernen zwischen uns und den beiden Instrumenten Voyant Tools und Overview. Beide Programme sind dafür da, einen recht schnellen und strukturierten Überblick über den Textkörper zu geben – beginnend bei der Häufigkeit von Wörtern, über eine Trendvorschau das Vorkommen von beliebigen Phrasen betreffend und endend bei einer Suchmaske für den Kontext von Stichwörtern. Mit null technischen Vorkenntnissen und dank genauer Beschreibungen auf den jeweiligen Websites empfand ich die Arbeit mit Voyant Tools und Overview als angenehm und einfach, obwohl ich persönlich mit Overview im weiteren Verlauf des Kurses intensiver gearbeitet habe.

Gegen Ende des Semesters kamen die weit aufwendigeren Arbeitsaufträge ins Spiel. Einerseits mussten wir uns im Hinblick auf das transkribierte Material für eine konkrete Fragestellung entscheiden, 40-60 Artikel unseres Zeitschriftenkorpus zu diesem Thema auf Named Entities (Eigennamen von Personen, Orte oder Organisationen usw.) untersuchen und mit den Ergebnissen eine Netzwerkanalyse starten. Dass ich das nicht in mühevoller Kleinstarbeit und per Hand herausschreiben musste war unglaublich erleichternd. In meinem dritten Blogeintrag habe ich mein Vorgehen hierfür detaillierter dargelegt. Für die Netzwerkanalyse selbst wurden uns zwei Programme vorgestellt namens Palladio und Nodegoat. Ersteres ist deutlich einfacher und zeitökonomischer zu benützen mit einem ähnlichen Output wie letzteres. Die Schwierigkeit bei solchen Analysen im Allgemeinen besteht darin, dass die Fragestellung absolut klar definiert sein muss und sich gleichzeitig aber nicht jede für ein solches Verfahren eignet. Fast parallel dazu lautete die Aufgabe, uns mit den Darstellungsoptionen von Google Maps und Google Earth auseinanderzusetzen und 20 Orte aus unseren Artikeln sichtbar zu machen. Schlussendlich wurden einige der spannendsten Ergebnisse in einem etwa dreiminütigen Podcast den anderen präsentiert.

Für die Praxisorientiertheit dieses Kurses war ich sehr dankbar. Somit konnte ich mir stets unmittelbar nachdem uns ein Analyseinstrument erklärt worden war, dieses auch benützen und war durch die verschiedenen Arbeitsaufträge sozusagen auch dazu gezwungen. Weiters empfand ich es als sehr positiv, dass stets Erklärungen zur Benützung der Programme zur Verfügung gestellt wurden und viele verschiedene Gäste zugegen waren, um uns neben der ganzen Theorie ihren speziellen Bezug zu Digital History nahbar zu machen. Das schnelle Umstellen von Präsenz- und Fernlehre hat mich ehrlichgesagt ein wenig beeindruckt. Nicht nur wegen der schon erwähnten Geschwindigkeit, sondern auch wegen der Konsequenz und Flexibilität, die von den LV-Leiterinnen verfolgt wurde, ohne dass das ursprüngliche Programm stark darunter gelitten zu haben schien – bis auf den nicht mehr durchführbaren Besuch im Ferdinandeum.

Dinge zu finden, die mir gar nicht gefallen haben, fällt mit schwer, da ich den Kurs als einen der sinnvollsten betrachte, die ich bisher besucht habe, was wissenschaftliches Arbeiten betrifft. Natürlich waren ab und zu technische Probleme im Spiel und natürlich hat nicht immer alles sofort funktioniert. Aber wann ist das denn bitte nicht so? Dass uns in diesem Semester durchaus Grenzen der Digital History bewusst gemacht worden sind bzw. wir sie beim Arbeiten selbst erfahren haben, empfand ich nicht als unbedingt negativ. Es zeigt schlichtweg die nächsten Ansatzpunkte auf und dient als Ansporn, die Theorie von Lösungsvorschlägen in die Tat umzusetzen.

Zu Beginn des Semesters wusste ich so gut wie nichts über Digital History. Jetzt am Ende will ich eigentlich noch mehr erfahren und tiefer in die Materie eintauchen. Selbst wenn meine zukünftige Arbeit immer mehr mit Programmen wie den behandelten zu tun hat, braucht es dennoch jemanden, der die Ergebnisse interpretiert, der Fragen stellt und sich kritisch mit dem vorliegenden auseinandersetzt. In diesem Sinne freue ich mich darauf, das Gelernte zukünftig einzusetzen, sei es im Studium oder bei der Arbeit!

Danke für das fleißige Mitlesen und liebe Grüße,

Larissa


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