MA-Kolloquien

Dr. Anselm Küsters, Hanna Weimann, Pascal Hein (Universität Stuttgart)

Melanie Weber (Universität Stuttgart) 

Frau Weber ist leider verhindert, der Vortrag fällt aus. Es wird aber ein Ersatzprogramm für die Studierenden geben.

Stammtisch ab 19 Uhr im Classik Rock Café (Schellingstraße 7, 70174 Stuttgart)

Geschichte nicht als strikt linearen Verlauf aufzufassen heißt, historische Zusammenhänge in ihrer Komplexität auszudrücken. Bei globalgeschichtlichen Beziehungen, Gleichzeitigkeiten und anderen non-linearen Kontexten stoßen wir mit traditionellen Textformaten an Grenzen. Digitaler Hypertext leistet hier mehr: Non-linear gedachte Zusammenhänge werden mit einem non-linearen Medium explizit repräsentiert. Auch für die datengestützte Forschung ist dies relevant; schließlich bilden die Einbindung von Daten, Besprechung eingesetzter Methoden und die narrative Wiedergabe der Ergebnisse verschiedene Darstellungsebenen, die vielfach aufeinander verweisen. Executable Papers oder Data Stories setzen dies um. Entgegen einem netzwerkartigen Schreiben drängen sich in all diesen Fällen multilinear angelegte und visualisierte Hypertextpfade auf. Sie bilden die methodische, narrative und argumentative Architektur der wissenschaftlichen Darlegung ab und vermittelt auf diese Weise epistemisch Wesentliches.

Dr. Christian Wachter (Universität Bielefeld)

Nach fast zehn Jahren wissenschaftlicher Forschung und Lehre in den Bereichen Korpuslinguistik und Digital Humanities habe ich mich 2024 dazu entschieden, in die Wirtschaft zu wechseln. Seitdem arbeite ich als Data Engineer bei der deutschen KI-Firma DeepL. In diesem Vortrag werde ich diese beiden sehr unterschiedlichen Arbeitsumfelder vorstellen und vergleichen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Gemeinsamkeiten und Unterschieden in den Aufgabenprofilen und den gefragten Fähigkeiten.

Dr. Melanie Andresen (DeepL)

Computational Environmetal Humanities sind innerhalb der DH ein noch junges, exploratives Feld. Können literarische Texte genutzt werden, um etwas über Biodiversität zu erfahren? Können Machine-Learning- und KI-Technologien eingesetzt werden, um herauszufinden, welche Bedeutungen bestimmten Arten in Poesie zugeschrieben werden? Wie wichtig sind biologische Arten und ihre Vielfalt für unterschiedliche Genres? Solche Fragestellungen stehen im Zentrum. In diesem Vortrag wird eine aktuelle Fallstudie zum Vorkommen ökologischer Entitäten in Prosatexten und Reiseliteratur präsentiert. Es wird gezeigt, wie die Bedeutung von Tieren und Pflanzen in literarischen Texten gemessen werden kann und wie wichtig diese im Verlauf der Literaturgeschichte waren.

Prof. Dr. Mareike Schumacher (Universität Regensburg)

Figurennetzwerke im mittelhochdeutschen Artusroman

Der Vortrag diskutiert die Soziale Netzwerkanalyse als digitale Methode für die Analyse von Figurenbeziehungen im mittelhochdeutschen Artusroman. Am Beispiel ausgewählter klassischer Artusromane wird zum einen dargelegt, wie die netzwerkanalytischen Daten aus den Erzählungen extrahiert werden (können), und zum anderen gezeigt, wie die quantifizierende Methode für literaturwissenschaftliche Fragestellungen eingesetzt werden kann.

Dr. Nora Ketschik (Universität Stuttgart)

Stammtisch ab 19 Uhr im Classik Rock Café (Schellingstraße 7, 70174 Stuttgart)

Die Justiz ist eine bedeutende Produzentin von Daten, zu denen sich der Zugang für die Rechtswissenschaft zunehmend verbessert. Mit Methoden der Datenanalyse in der Justizforschung lassen sich so quantitative Einblicke in die Tätigkeit von Gerichten gewinnen. Der Vortrag exemplifiziert den Einsatz solcher Methoden anhand eines abgeschlossenen Promotionsprojekts, in dem die Datenanalyse Aufschluss über die Strukturierung des Organisationsgedächtnisses eines Höchstgerichts geben konnte. Das Projekt zeigt zugleich die Notwendigkeit einer Kombination aus qualitativen Methoden mit der Analyse von Daten in der Justizforschung. Darüber hinaus reflektiert der Vortrag das Vordringen quantitativer Forschungsmethoden in eine bislang nur wenig empirisch ausgerichtete Disziplin.

Dr. Julius Schumann (Universität Wien)

Aktueller Lebenslauf hier: https://zvr.univie.ac.at/mitarbeiterinnen/weitere-mitarbeiterinnen/schumann-julius/lebenslauf/

Das gängige Paradigma zur Textanalyse im Natural Language Processing ist die distributionelle Semantik, die auf unterschiedliche Weise in Modellen wie Word2Vec, LDA oder LLMs verwendet wird und dort erfolgreich ist dank enormer Rechenkapazitäten. Jedoch finden viele ausschlaggebende Operationen in einer Blackbox statt und es besteht eine Tendenz zur Übergewichtung gewöhnlicher Bedeutungen. Ein solcher Bias kann für Textarten, die von der natürlichen Alltagssprache abweichen (z.B. literarische oder philosophische) unbefriedigend sein.

Das Ziel des TOPTEXT-Projekts ist, eine neue vollständig transparente und interpretable, einfache und effiziente Methode zur Textanalyse zu entwickeln, die zur Erschließung von Themengebieten und deren Gliederung in Texten beitragen kann. Die TOPTEXT-Architektur beruht auf Konzepten der algebraischen Topologie, mit denen Wort-Konstellationen und strukturelle Zusammenhänge in Texten als geschlossene Pfade (Zykel) mathematisch modelliert werden. Neben Satz-Zykeln, die die syntagmatische Ordnung in Sätzen abbilden, und Relations-Zykeln, die äquivalente Terme im Text verbinden, gibt es aufgrund der Topologie der Einbettungsfläche noch zwei weitere Typen: sog. Rand-Zykel und Homologie-Zykel, die in distributionellen Modellen nicht präsent sind.  

Die Hypothese von TOPTEXT ist, dass den Rand-Zykeln thematische Einheiten im Text und den Homologie-Zykeln die Progression von Rhemata entsprechen. Diese Hypothese wird anhand verschiedener Beispieltexte diskutiert.

Dr. Dr. Timon Boehm (Stuttgart Research Centre for Text Studies, Universität Stuttgart)

Dr. Christian Boulanger (Max-Planck-Institut für europäische Rechtsgeschichte)

Intern

Stammtisch ab 19 Uhr auf dem Weihnachtsmarkt, gemeinsames Treffen vor dem KII-Gebäude

Prof. Dr. Sebastian Padó (Universität Stuttgart)

Saray Paredes Zavala (VSAN e.V. Bad Dürrheim)

Giuliana Fronte (Universität Stuttgart)

Intern

Stammtisch ab 19 Uhr im Classik Rock Café (Schellingstraße 7, 70174 Stuttgart)

Dr. Till Grallert (HU Berlin)