Text Mining – Digitale Geschichtswissenschaft

Komplexe Workflows intuitiv gestalten: Einstieg in das Visual Programming Tool Orange Data Mining

Werner Scheltjens
Otto-Friedrich-Universität Bamberg
09.07.2026
14:00 – 15:30 Uhr
https://uni-bamberg.zoom-x.de/j/62230998682
Passwort: 7^RXgm
Teilnehmende downloaden bitte im Vorfeld die passende Version von Orange Data Mining: https://orangedatamining.com/download/

Orange Data Mining ist ein Open-Source-Tool, das den Einstieg in Datenanalyse, Text Mining und maschinelles Lernen ohne Programmierkenntnisse ermöglicht. Über eine visuelle Oberfläche lassen sich komplexe analytische Workflows per Drag-and-Drop zusammenstellen: Einzelne Bausteine – sogenannte Widgets – werden miteinander verbunden und bilden so transparente, nachvollziehbare Verarbeitungsketten. Das Spektrum reicht von klassischen Data-Mining-Verfahren über die Analyse von Textkorpora bis hin zur Arbeit mit Image Embeddings. Das Praxislabor bietet einen praxisnahen Einstieg in die Arbeit mit Orange mit speziellem Fokus auf die Anwendung in der historischen Forschung. Nach einer kurzen Einführung in die Grundlogik des Visual Programming erkunden die Teilnehmenden die Benutzeroberfläche und bauen eigenständig erste Workflows auf. Dabei lernen sie, Daten zu laden, aufzubereiten, zu visualisieren und mit einfachen Verfahren des maschinellen Lernens auszuwerten. Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht erforderlich. Das Angebot richtet sich an Studierende, Promovierende und Forschende, die einen niedrigschwelligen Zugang zu datengestützten Analysemethoden suchen.

Wiederholungstudien mit stylo-ah-online (16.10.2024)

Prof. Dr. Charlotte Schubert (Universität Leipzig), Dr. Hannes Kahl (Universität Trier)

Termin: 16.10.2024, 10:00-16:00 Uhr, online

Beschreibung:

Textanalyse, zu welchem Zweck diese auch immer durchgeführt wird, sollte sich reproduzieren lassen. Der Workshop befasst sich damit, wie Studien angelegt sein müssen, um diesem allgemeinen Anspruch zu genügen. Dabei wird eine Software-Umgebung eingeführt, die es leicht macht dokumentierten Code für Analysen zu konfigurieren und die Studien durchzuführen. Der Workshop zeigt die Möglichkeiten und Notwendigkeiten des allgemeinen Prozesses und der speziellen Anwendung auf.

[Praxislabor] Python Basics und erste Anwendungsbeispiele im Bereich Web Scraping und Text Mining

Martin Dröge

Es ist zwar nicht eingetreten, was der französische Historiker Emmanuel Le Roy Ladurie 1968 in der Wochenschrift ‘Le Nouvel Observateur’ schrieb: „Der Historiker von morgen wird Programmierer sein oder es wird ihn nicht mehr geben“.((König, Mareike (2015): „Digitale Geschichtswissenschaft – Einleitung #dguw15“. http://dguw.hypotheses.org/84.)) Dennoch erleichtern Kenntnisse im Programmieren auf vielfältige Weise die Arbeit von Historiker*innen, nicht zuletzt angesichts einer immer weiter ansteigenden digitalen Datenflut. Große Korpora von Texten, Bildern und anderen Digitalisaten lassen sich mithilfe kurzer Skripte erfassen, aufbereiten und weiterverarbeiten, sei es im Rahmen der Heuristik, Quellenkritik, Interpretation oder Darstellung.

Das Ziel des Workshops ist es, noch nicht digital arbeitende Historiker*innen ganz praktisch an neue, digitale Methoden heranzuführen und deren Potentiale für weitere Forschungsansätze zu zeigen. Die Einführung in das Programmieren für Historiker*innen gibt zunächst einen Überblick über die Eigenschaften von Python, einer höheren Mehrzweck-Programmiersprache, die besonders in Academia weit verbreitet ist und sich großer Beliebtheit erfreut. Der Workshop vermittelt sodann ein einem ersten Teil Grundkenntnisse in Pythons Syntax und Wortschatz und macht mit Arbeitsumgebungen vertraut, die programmierenden Historiker*innen zur Verfügung stehen. Im zweiten Teil werden erste Erfahrungen im Web Scraping und im Text Mining mit Python gesammelt.

Wenige Plätze sind noch für den Workshop am 12.4.2021 (9 Uhr bis 13 Uhr) frei. Anmeldungen an: martin.droege [at] upb.de

Workshopreihe 2018: Digitale Lehrmethoden und digitale Methoden in der Geschichtswissenschaft. Neue Ansätze für die Lehre #digigw18

Eine Veranstaltung der AG Digitale Geschichtswissenschaft im VHD in Zusammenarbeit mit dem DHI Paris, der Universität Konstanz, der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, der Akademie der Wissenschaften und der Literatur Mainz, dem Zentrum für Zeithistorische Forschung Potsdam, dem Institut für Geschichtswissenschaften der Humboldt Universität zu Berlin und CLARIN-D Geschichtswissenschaften. In Medienpartnerschaft mit L.I.S.A. – das Wissenschaftsportal der Gerda Henkel Stiftung.

Konzeption und Organisation: Dr. Mareike König (DHIP); Prof. Dr. Anne Kwaschik (Univ. Konstanz), Dr. Katrin Moeller (Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg)

Die Digitalisierung der Geschichtswissenschaften stellt nicht nur die Forschung, sondern auch die Lehre vor viele neue Herausforderungen. Zum einen gilt es, digitale Lehrmethoden einzusetzen, die über die bloße elektronische Ablage von Texten hinausgeht und neuen pädagogischen Konzepten wie blended learning dienen. Zum anderen besteht die Herausforderung, digitale Methoden wie Text Mining, Visualisierungen, Netzwerkanalysen, statistische Verfahren und digitale Editorik als Analyseinstrumente in thematisch ausgerichtete Lehrveranstaltungen einzubeziehen und diese an die Studierenden auch außerhalb spezialisierter Kurse zu vermitteln. „Workshopreihe 2018: Digitale Lehrmethoden und digitale Methoden in der Geschichtswissenschaft. Neue Ansätze für die Lehre #digigw18“ weiterlesen