| Kommentar |
Daten sind der „Rohstoff“ des 21. Jahrhunderts. Auch in den Geschichtswissenschaften werden sie zunehmend als Forschungsressource relevant. Nicht nur die Zahl der öffentlich verfügbaren digitalisierten historischen Quellenbestände nimmt stetig zu, sondern auch die Produktion der genuin digitalen Daten in sozialen Medien, Wissenschaftsblogs, Foren, Webseiten, Datenbanken oder auch Fachportalen. Gleich ob die geschichtswissenschaftlichen Fragestellungen sich auf die mittelalterliche oder jüngste Zeitgeschichte beziehen, Programmierkenntnisse können auf vielfältige Weise das historische Arbeiten ergänzen, um sich die digital verfügbaren Informationen zunutze zu machen.
Doch wie kann dieses Zunutzemachen konkret aussehen? In der Übung werden Methoden zur Auswertung digitaler und digitalisierter historischer Quellen vermittelt. Diese Methoden werden von Ihnen als Teilnehmer*innen direkt an konkreten Quellenkorpora mit konkreten Fragestellungen erprobt. Die digital verfügbaren Quellen können über Data Mining, Datenvisualisierung oder Verfahren des Natural Language Processing erschlossen werden. Durch die Vermittlung fortgeschrittener Programmierkenntnisse können diese Methoden in der Übung direkt angewendet werden.
Für die erfolgreiche Teilnahme an der Übung werden grundlegende Kenntnisse der Programmierung in Python vorausgesetzt. Folgende Inhalte sollten Ihnen vertraut sein: grundlegende Datentypen (Strings, Integers, Float, Listen, Dictionaries), bedingte Anweisungen und Schleifen, Arbeit mit Funktionen, externe Libraries und Dateien.
Hinweis: Diese Lehrveranstaltungen wird von Projektmitarbeitenden von AI-SKILLS (https://ai-skills.hu-berlin.de/ ) begleitet. Ziel von AI-SKILLS ist es, Lehrende dabei zu unterstützen, den Studierenden aller Disziplinen die fachspezifische Auseinandersetzung mit KI-Methoden und KI-Technologien in der universitären Lehre forschungsbezogen und anwendungsorientiert zu vermitteln. |
| Literatur |
Melanie Althage, Martin Dröge, Torsten Hiltmann, Philipp Schneider, Python für Historiker:innen. Ein anwendungsorientierter und interaktiver Einstieg, 20.07.2022, Jupyter Book, (v1.0), https://digital-history-berlin.github.io/Python-fuer-Historiker-innen/home.html , https://doi.org/10.5281/zenodo.6868043 |
