Im Dschungel der Digital Humanities

Extrem hohe Zahlen an Neuinfektionen in Österreich im November 2020 und wohl das wichtigste
Motto ,Bleibt alle gesund‘ veranlassen mich zu einem etwas solidarischen Start in meinen Blog. Wie
wohl Fortschritt und Moderne die zukünftige Medizin leiten werden, so werden zukünftig neue Arten der Quantifizierung und Visualisierung Einzug in meinen studentischen Alltag halten. Geschichte und ihre Hilfswissenschaften werden eine neue Geschichte über die Corona Pandemie 2020 und ihre Infektionswellen schreiben.

Einleitend in meinen Blog über digitale Hilfswissenschaften und ihre Funktionen, Chancen und Ausblicke für die Zukunft, beginne ich mit überraschenden und euch vielleicht neuen Begrifflichkeiten: ,Text Mining‚, ,Named Entity‚, ,Natural Language Processing‚ und ,Maschinelles Lernen‚.

Einführung in die Methoden von Voyant Tools

Um kurz zu erklären was Voyant Tools als ,historical connective‘ mit diesen Termini oder wenn man so will Neologismen zu tun hat, möchte ich einen kurzen Einblick in einen Ausschnitt der ,Innsbrucker Nachrichten‘ aus dem Jahre 1929 geben:

,Briand Forderung hat der Finanzminister die gleiche Erklärung Wilten zu fehlen, den Beamten wirksam zu helfen, stellte die Verträuensfrage mit dem Ergebnis, abgegeben wie Bundestanzler Streeruwitz im Pätiv und so ist zu erwarten, daß im Herbst wieder das ent¬ daß zwei Drittel der Kammer ihm das Vertrauen ver¬ nalrat. Es handelt sich nur darum, das Ulusmaß der würdigende Fetlschen um Prözente beginnt. (sagten. Um gleichen elbend noch war Briand gestürzt und Herriot sein Nachfolger. Über auch Herriot mit seinem Finanzminister De Monzie, der Caillaur abgelöst Gatte, versagte im Kampfe gegen den Frankensturz. 63 Katastropge nicht wünschen, sondern ehrlich bestrebt sind, Umerilas Pflicht gegenüber Europa kam Boincare, der sich, weil er Deutschland mehr haßt dem Wiederaufbau Cüropas ihre Unterstützung als Brland, in Frankreich auch mehr erlauben darf, angedeihen zu lassen, und wir sehen zn vielen prattischen Erflärungen des Dundestanzlers
Strecrnwitz.

Wenn ihr euch diesen Ausschnitt durchgelesen habt, werdet ihr den Inhalt, den Sinn und vielleicht den historischen Hintergrund verstehen. Transkribus, welches die Wörter der aus ANNO eingelesenen Zeitschrift erkannt hat und Voyant Tools, welche die Wörter graphisch verarbeitet haben, werden mir in verschiedenen Tools Beziehungen zwischen bestimmten Satzstrukturen zeigen. Briand, Streeruwitz, Herriot, Poincaré und De Monzie, interessieren mich für die Erklärung des ersten grundlegenden Begriffs dabei besonders. Folgende aufgelistete Termini sind Nachnamen nennenswerter Politiker aus dem Zeitraum der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Vervollständigt in Transkribus handelt es sich dabei um Ernst Streeruwitz, Aristiade Briand, Édouard Herriot, Raymond Poincaré und Anatol De Monzie. Kennt ihr folgende Politiker? Wenn nicht ist das für den Terminus ,Named Entity‘, Transkribus und mich jedoch von zentraler Bedeutung. Wenn mich in Voyant Tools die Funktion der genannten Personen nicht interessiert, ist sie für Transkribus von großem Interesse. In Transkribus hätte ich ihre Funktionen eingetragen. Voyant Tools wirft mir also in der gesamten eingelesenen Zeitung graphische Darstellungen von Beziehungen zwischen Satzkonstruktionen aus. Ohne geschichtliches und politisches Hintergrundwissen stehe ich vor einem Problem, das sich mir auftut, sobald ich mit weiteren Tools wie etwa ,Contexts‚, ,Trends‚ oder ,Summaries‚ weiterarbeiten möchte. ,Wer‘, ,Welche‘, und ,Wo‘ sind maßgebliche Definitionen von ,Named Entity‘. Durch folgende Fragestellungen kann ich mich für ein Verständnis von Beziehungsgeflechten von Sätzen am räumlichen und inhaltlichen Kontext orientieren und diesen in einen Zusammenhang mit einer bestimmten Person bringen. Beziehungen verständlich zu analysieren kann Voyant Tools nicht! Aus einem Konglomerat an Textdaten einen Gesamtschluss zu ziehen und somit einen Mehrwert zu erkennen, kann Voyant Tools sehr wohl. Angeknüpft an eine zentrale Funktion von ,Text Mining‘ ist diese Hilfswissenschaft auch fähig Daten maschinell zu verarbeiten, zu quantifizieren und aus Bearbeitungen des Nutzers durch Häufigkeiten im
,Digitalen Verhalten‘ zu lernen. Informationen zusammenzufassen und diese durch Erkennen von Sprache auch interaktiv zu repräsentieren, schafft Voyant Tools durch ,Natural Language Processing‘. ,Named Entity‘, ,Text Mining‘, ,Maschinelles Lernen‘ und ,Natural Language Processing‘ beschreiben also Methoden der Voyant Tools. Rückblickend auf meine offene Frage vom letzten Mal, wenn ihr euch erinnert, beantwortet diese sich mir von selbst, wenn ich vor meinem PC während meiner gedanklichen Reise in das Jahr 1929 die Form eines Fragezeichens einnehme.

Abb. 1: Willkommen zum Blogpost II.

Blicke hinter die historischen Kulissen der Berichterstattung der ,Innsbrucker Nachrichten
und Auseinandersetzungen mit Voyant Tools und Overview als ,historical connectives

Thema dieses Blogs ist es, Voyant Tools mit Overview zu vergleichen und über Geschichte im ,Digitalen Zeitalter‘ zu sprechen. Mit Geschichte im ,Digitalen Zeitalter‘ meine ich die Geschichte der ,Innsbrucker Nachrichten‘ und ihren Zeitraum Ende der 1920er Jahre. Nahezu fehlerfreie Ausbesserungen in Transkribus, welche ich hier nicht näher ausführen werde, sollen euch liebe LeserInnen jedoch zu Beginn ein Anhaltspunkt sein. Denkt ihr an das Jahr 1929, so werdet ihr folgendes Jahr wohl mit der von Amerika ausgehenden Weltwirtschaftskrise verknüpfen. Hinzufügend, wenn ihr an Europa und Österreich denkt, so werdet ihr die 1920er mit der latenten Gefahr des erstarkenden Austrofaschismus verknüpfen. Wie ich euch schon etwas in mein Thema eingeführt habe, handelt es sich um wirtschaftliche, militärische und politische Themenkreise. Die Interdisziplinarität der den Digital Humanities angehörigen Plattformen Voyant Tools und Overview, würden meine einführenden Erklärungen als Extrahieren von Wortgruppen aus Dokumentsätzen beschreiben. Nur würden sie euch nicht Politik, Wirtschaft und Militär als eigene Kategorien anzeigen, sondern direkt mit Begrifflichkeiten aus der ,eingelesenen‘ Zeitschrift ,Innsbrucker Nachrichten‘ arbeiten. ,Aristiade Briand‘, ,Reparationskonferenz‘, ,Ernst Streeruwitz‘, und ,Heimwehr‘ bilden bezeichnende Begrifflichkeiten, welche den Inhalt der ,Innsbrucker Nachrichten‘ vom Monat Juli (31. Juli) repräsentieren. Auf ,Named Entity‘ gestützt liefern mir folgende Begrifflichkeiten von Institutionen, Personen und indirekt Orten einen kurzen Einblick in den politischen ereignisgeschichtlichen Kontext. Kurz zusammengefasst handelt es sich um:

Abb. 2: Ein kurzer Blick über die Schulter auf Transkribus
  • die Auswirkungen der Weltwirtschaftskrise auf Österreich
  • die beim Genfer Abkommen vom 27. Juli 1929 getroffenen Beschlüsse
    [(zur a) zur Verbesserung des Loses der Verwundeten und Kranken der Heere im Felde
    b) über die Behandlung der Kriegsgefangenen], welche auch Österreich betrafen
  • das Leben in Österreich in den sogenannten ,Aufschwungsjahren
  • die Präsenz von Bürgerwehren
  • den sich anbahnenden innenpolitischen Regierungswechsel in Frankreich und Österreich

Resümierend ist hier anzumerken, dass in diversen Tools wie ,Textual Arc‚ bestimmte Beziehungen von verschiedenen Namen sinnvoll und nachvollziehbar erscheinen. Eingegangen auf die Textmodellierung, welche wohl die wichtigste Funktion in Overview darstellt, vergleiche ich zunächst im Groben die Plattform Overview mit Voyant Tools. Um vorab ihre Gemeinsamkeiten zu nennen, handelt es sich bei beiden Plattformen um Open Source Anwendungen. Im Gegensatz zu Voyant Tools ist jedoch für Overview eine Registrierung erforderlich. Wie auch in meinem studentischen Alltag durch unterstützende Hilfen erklärt, stehen bei Voyant Tools graphische Visualisierungen im Vordergrund. Overview spezialisiert sich auf Wortgruppen, welche durch zusätzliche ,Äste‘ sogenannter ,Bäume‘ differenziert in die nähere Auswahl gewählt werden oder ausgenommen werden können. Overview bevorzugt auch Exceldokumente.

Abb. 3: Der Weg zu Excel

Zur Verdeutlichung von Akzentsetzung in beiden Open Source Anwendungen ist es möglich, in Voyant Tools durch Einstellungen bestimmte Wortgruppen aus der graphischen Darstellung auszublenden. Bei Overview benötigt es für nicht gewollte Stoppwörter einen weiteren Zwischenschritt, das zusätzliche Erstellen eines Dokuments (txt.) mit allen gesammelten ,ungewollten‘ Wörtern (das in ein zusätzliches Einstellungsfeld in Overview hineinkopiert wird). Um euch liebe LeserInnen nun nicht allzu sehr mit ,Theoretischem Wissen‘ zu langweilen, werde ich euch im Folgenden über meine abenteuerliche Reise mit dem Tool ,Topics‘ in Voyant Tools und dem Klettern auf ,Topic Trees‘ und weiteren Tools in Overview berichten.

Kein Schock zu Beginn mit Overview

Obgleich die ,Underheadline‘ zu Beginn provokant ist, ist der Einstieg in Overview einfach – es sei denn man möchte ,Docker‘ und ,Git‘ installieren, um Overview im Privatgebrauch für größere Datenmengen zu nutzen. Beeindruckt und begeistert war ich zu Beginn von Overview und seinen Möglichkeiten. Weiters fand ich toll, dass Overview meine Hintergrundrecherchen in der mit ,Tags‘ transkribierten Zeitung systematisch aufgelistet hat. Wenn man es nach unterstützenden Hilfen schafft, aus den von Transkribus (Transkribus-Team uibk) erhaltenen Links die extrahierte Excel Zipdatei in Overview einzulesen, werden einem zunächst grundlegende Funktionen von Overview aufgezeigt. Die Funktion ,Entity‘ ist beispielweise bei einem in Transkribus mit ,Tags‘ bearbeiteten Dokument von besonderem Interesse. Nach einem euch zu Beginn gezeigten Textausschnitt, welchen ich in Transkribus nicht weiterbearbeitet habe, probierte ich für das Tool ,Topic Trees‘ das zweite Dokument (mit ,Tags‘) zum Vergleich aus. Vielleicht als ,Stolperstein‘ und wichtiges Kriterium zu nennen ist, dass Overview Exceldokumente mit ,Tags‘ bevorzugt.

Abb. 4: Einblicke in die Funktion ,Entities‚ in Overview
Abb. 5: Einblicke in die ersten Versuche von ,Buildig Topic Trees

Ein Neues Update über meine Erfahrungen mit Voyant Tools

Verglichen mit Voyant Tools habe ich auf Overview noch relativ wenige Dokumente, welche mir für
schöne und ausführliche ,Topic Trees‚ gute Resultate liefern. Voyant Tools im Gegensatz zu Overview
zeigte mir in ,Topics‘ interessante Ergebnisse. Auch die Tools ,Contexts‘, ,Summary‘ und ,Trends‘ in
Voyant Tools überraschten mich. Vom Korrekturlesen der ,Innsbrucker Nachrichten‘ wusste ich bereits, dass bestimmte Chiffren in Zusammenhang mit bestimmten Begrifflichkeiten gebracht werden konnten. Etwa ,31‘ und ,1‘ zählten in dem Tool ,Summary‘ zu den am häufigsten vorkommenden Zahlen.

Abb. 6: Schlagwörter in der Wordwolke in Voyant Tools

Den 1. August 1929, den Tag nach der Veröffentlichungsausgabe meiner gewählten Zeitung
konnte ich dem in den ,Innsbrucker Nachrichten‘ stark thematisierten Mietengesetz zuordnen. Politik und wirtschaftsgeschichtlich grob zusammengefasst lässt sich die Zahl ,1‘ in dem Tool ,Contexts‘ beispielsweise der Verhandlung zwischen den Beamten und dem Finanzminister Johann Josef Mittelberger um eine Mietzinsentschädigung zuordnen. Im äußeren Kontext der Österreichischen Geschichte geht es um Staatsmänner, welche um 1929 die Geschicke in Europa lenkten.

Abb. 7: Einblicke in das Tool ,Topics‚ in Voyant Tools

Resümierend geben mir auch Felder mit der Funktion ,Topics‘ Auskunft über digital erkannte und verstandene Sachverhalte. Es stellt sich eine weiterführende Frage, ob künstliche Intelligenz von Computern Studierenden der Geschichtswissenschaften künftig die Analyse abnehmen wird. Kurz zusammengefasst denke ich, dass man sich neben quantifizierenden Analysen immer auf weitere Recherchearbeit stützen muss. Nach Aneignung eines Grundstocks an Wissen, können Voyant Tools und Overview für eine(n) WissenschaftlerIn unterstützende Hände sein. Doch zunächst gilt es für mich üben, üben üben……

To sum up

In meinem euch vorgestellten Präsentationsrahmen von Wayback zu ANNO, von ANNO zu Transkribus, von Transkribus zu Voyant Tools mit den ,Innsbrucker Nachrichten‘ als Mittelpunkt, handelt es sich um einen eingegrenzten Themenbereich, welcher sich inhaltlich auf drei Sachverhalte beschränkt: die Innenpolitik Frankreichs und Österreichs um 1929, die Verhandlungen um die Mietzinsentschädigung und den aufkommenden Austrofaschismus. Die Tools ,Cirrus‘ und ,Trends‘ grenzen in meinem Fall Themenkreise schlagwortartig ein. ,Summary‘ liefert mir einen Überblick an Fakten, wie etwa der Wortdichte. Für einen ,Insider-Einblick‘ können für mich die Toole ,Topics‘ und ,Contexts‘ geltend gemacht werden. Im Zuge der in Transkribus verarbeiteten Daten generierte auch Overview meine Information weiter. Eingehend auf die Interessen und die Intentionen des/r jeweiligen Analytiker(s(in) könnte ich dazu tendieren, zu behaupten, dass Voyant Tools die besseren Möglichkeiten zum ,Marketing‚ aufzeigt, während Overview mit tabellierte Informationsfundamenten arbeitet. Jedoch ergänze ich hier, dass es für eine ,Workbalance‚ für beide Plattformen immer wichtig ist, eine gewisse Fragestellung mitzubringen – ist mir Optik wichtig? ; ist mir sinnvolle Verknüpfung wichtig? Außer Zeitungen können natürlich auch andere Werke, etwa Romane oder persönlich erstellte CSV-Exceldokumente in Voyant Tools oder Overview hochgeladen und analysiert werden. Rückblickend auf einen gesamten Querschnitt des wissenschaftlichen Arbeitens mit Fachtexten, Hintergrundfakten, ,historical connectives‘ und Microblogging bleibe ich sportlich. Neben den euch grundlegend vorgestellten Methoden von Voyant Tools und Overview und persönlichen kognitiv trainierten Lernerfahrungen, kann ich an dieser Stelle nur sagen, es gibt noch einiges zu erforschen. Bis dahin wünsche ich euch liebe LeserInnen eine gute Zeit und appelliere an euch: ,Bleibt gesund‚!

Anna Waigand

Vielleicht noch ergänzend, wenn ihr Interesse an einer ausführlichen Erklärung an Methoden von
Voyant Tools und Overview habt oder euch für den Zeitraum 1929 interessiert verlinke ich euch hier
die Weblinks und Werke:


Einführung in die Methoden von Voyant Tools und Overview

->Wehrheim, Lino, Economic History Goes Digital: Topic Modeling the Journal of Economic History (BGPE Discussion Paper 177), November 2017, Link: 177_Wehrheim.pdf (bgpe.de)
->Meeks, Elijah/Weingart, Schott B., The Digital Humanities Constribution to Topic Modeling 2,1 (2012), Link: http://journalofdigitalhumanities.org/2-1/dh-contribution-to-topic-modeling/

->[at] Blog, Text Mining – Grundlagen, Methoden und Anwendungsfälle, aktualisiert am 19.02.2019,
[https://www.alexanderthamm.com/de/blog/text-mining-grundlagen methodenundanwendungsfaelle/], eingesehen am 19.11.2020.
->Linguamatics and IQVIA, What is Text Mining, Text Analytics and Natural Language Processing?, o. D., [https://www.linguamatics.com/what-text-mining-text-analytics-and-natural-languageprocessing], eingesehen am 19.11.2020.

Einblicke in das Jahr 1929

-> Kernbauer, Hans, Währungspolitik in der Zwischenkriegszeitgeschichte der Österreichischen Nationalbank von 1923 bis 1938, Wien 1991.
-> RECHTSINFORMATIONSSYSTEM DES BUNDES, Bundesrecht konsolidiert: Gesamte Rechtsvorschrift für Wohnbauförderungs- und Mietgesetz, Fassung vom 31.12.2009, o. D.,
[https://www.ris.bka.gv.at/GeltendeFassung.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnumme
r=10011207&FassungVom=2009-12-3], eingesehen am 19.11.2020.


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