Erste Erfahrungen mit der digitalen Zukunft der Geschichtswissenschaften – Transkribus und mehr

Im Zuge der UE Quellen und Darstellungen erlernten wir innerhalb von fünf Lernmodulen beziehungsweise „Digital Workloads“ das Arbeiten mit Transkribus und weiteren hilfreichen Programmen zur digitalen Erfassung von Daten. Um die einzelnen Arbeitsschritte deutlich zu machen und den Fortschritt deutlich darstellen zu können, wird sich dieser Beitrag auch auf diese fünf Einheiten aufbauen und strukturieren. Dabei fungierten die ersten zwei Einheiten aber mehr als erste theoretische Orientierungsschritte. Gleich zu Beginn ist zu sagen, dass die meisten von uns zuvor nicht wirklich mit solchen technischen/digitalen Dingen innerhalb unseres Studium oder auch anders wo in Berührung kamen, sodass die Probleme die während des Prozesses aufkamen mit Sicherheit Anfängerfehler sind, aber vielleicht können genau diese weiteren „Quereinsteigern” helfen.

Eine erste Einführung

Im Modul 1 beschäftigte man sich Großteils theoretisch mit der Thematik. Es wurde mit Hilfe von einleitender Lektüre ein Überblick und ein Verständnis für die „Digital Humanities“ geschaffen. Unter anderem waren darunter Artikel von Alan Liu & Eva Pfanzelter. Bereits in dieser Einheit entschied man sich für einen Jahrgang aus den Zeitungen „Südtiroler Heimat“ und „Verbandmitteilungen“. Ich erhielt die Jahrgänge 1949 und 1951 der Verbandsmitteilungen.

Im nächsten Schritt (Modul 2) bestand die theoretische Aufgabe darin, eine Lektüre über die Entwicklung der elektronischen Datenverarbeitung an der Uni Innsbruck zu lesen. Außerdem sollte man in Vorbereitung auf das Arbeiten mit Transkribus das Programm installieren, sich registrieren und ein Anfänger Webinar dazu ansehen

Erste Schritte mit Doc Scan und Transkribus

Das Modul 3 fand in der Bibliothek des Ferdinandeums statt. Hier kamen wir das erste Mal dazu, die Programme, von denen wir bereits gehört und gelernt haben, praktisch durchzuführen. Dabei war es notwendig sich zuvor das Programm DocScan auf sein Handy zu laden (für Geräte mit iOS Betriebssystem gibt es eine Alternative) und Transkribus auf seinen Computer. Bereits dabei gab es bei manchen in der Gruppe erste Schwierigkeiten. Mein Laptop konnte beispielsweise das Programm nicht öffnen, es wurde mir empfohlen, die neuste Java Version zu installieren (Wichtig: 64-Bit). Dies stellte sich auch als Lösung meines Problems dar.

Vor Ort lernten wir unsere Zeitungen richtig einzuscannen. Mit Hilfe eines Scan-Zeltes, welches auch ein Licht integriert hatte, konnte man schnell gute Abbildungen der einzelnen Seiten machen. Dazu legte man sein Handy auf eine eigene Vorrichtung und ließ das Programm automatisch durchlaufen, sodass man selbst nur noch umblättern musste. Da die Südtiroler Heimat in einer sehr großformatigen Zeitung abgedruckt wurde, und sie pro Zeitung nur eine knappe halbe Seite einnimmt, war es etwas schwieriger diese richtig zu scannen, da sie oft einen falschen Bereich erfasste. Dieses Problem lässt sich allerdings relativ schnell lösen, indem man anschließend alle Scans noch richtig zuschneidet. Insgesamt erleichtert dieses Zelt das Scannen meiner Meinung nach sehr, bei mir bestand das Problem darin, dass meine Handy-Kamera-Qualität zu schlecht war, sodass die Kursleiterin selbst noch einmal die Scans machen musste.

Hier lernten wir auch, wie man diese Scans auf Transkribus hochlädt und damit arbeitet. Das hochladen der Dateien stellte sich als sehr schnell und einfach heraus. Dazu musste man nur auf Transkribus und DocScan dieselben Benutzerdaten angeben und die Fotos „Uploaden“. Unsere Aufgabe war es nun bei den Scans eine Layout-Analyse (dabei werden Textfelder/-zeilen und der Aufbau/Leserichtung erkannt) und anschließend eine Text Recognition (hier wird der Text erfasst und zu einem digitalen Text verarbeitet) durchzuführen. Bereits beim zuerst genannten Punkt konnte man erkennen, dass die Qualität meiner Scans zu schlecht war, sodass viele Wörter und Textregionen nicht erkannt wurden und eine händische Behebung dieser Fehler zu zeitaufwendig gewesen wäre. Mit den neuen Scans war die Layout Analyse bereits viel besser und auch die Text Recognition war recht gut. Auch hier musste man immer wieder manuelle Ausbesserungen machen, allerdings hielten sich diese in Grenzen und man konnte auch gut mit leichten Fehlern weiterarbeiten. Dafür mussten wir den Text als letzten Schritt nur noch aus Transkribus exportieren.

Abbildung 1: Layout Analyse der ersten Scans, man erkennt viele Lücken in den Zeilen – Alina Nederegger
Abbildung 2: gelungene Layout Analyse mit zweiten Scans, Alina Nederegger.
Abbildung 2: gelungene Layout Analyse mit zweiten Scans – Alina Nederegger
Abbildung 3: Ergebnisse nach Durchführung der Text Recognition – Alina Nederegger

Was nun?

Mit Hilfe von Transkribus konnten wir schnell viele Inhalte erfassen, aber wie geht man nun mit der Fülle dieser Daten um? Bis jetzt hatte Transkribus zwar hilfreiche Ergebnisse geliefert, allerdings kann es schnell passieren, in solch einem Berg voller Daten und Informationen unterzugehen. Deshalb lernten wir im Modul 4 einen möglichen nächsten Schritt, „von Transkribus zu digital auswertbaren Daten“. Dabei wurde uns gezeigt, wie man bei den vorhandenen Daten ein „Pre-processing“ durchführt, dazu verwendeten wir zweiverschiedenen Programme, „Nopaque“ und „Jupyter Notebook“. Durch diese Schritte konnten wir spezifischere Ergebnisse herausziehen und die Datenmenge etwas „filtern“. Aber dazu mehr im nächsten Blogbeitrag.

Wie bereits erwähnt ist Transkribus ein sehr hilfreiches Programm, welches die Arbeit mit großer schriftlicher Quellenmenge stark vereinfachen kann. Natürlich braucht man zu Beginn etwas länger und es mag scheinen als würde man kein Verständnis und Gefühl für diese Methodik entwickeln, allerdings heißt es auch hier: Übung macht den Meister. Außerdem kann ich mir vorstellen, dass es eine kluge Investition ist, sich bereits jetzt mit solchen Programmen auseinanderzusetzen, da diese in Zukunft sicher immer mehr in den Geschichtswissenschaften und anderen Geisteswissenschaften herangezogen werden.


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