Das World Wide Web avancierte seit der Mitte der 1990er Jahre im Verbund mit Internetdiensten wie der E-Mail zum Nukleus der interpersonellen Kommunikation, wodurch sich die gebräuchlichen Kommunikationsverfahren sowie die Mediennutzung im Beruflichen wie im Privaten grundlegend wandelten. Auch die Geschichtswissenschaften entdeckten die Potenziale dieser neuen Infrastruktur früh für sich. Neben etablierten Kommunikationsformen wie den wissenschaftlichen Print-Publikationen im Buch- oder Zeitschriftenformat findet der fachwissenschaftliche Austausch heute zu einem wesentlichen Teil online statt: Soziale Medien, wissenschaftliche Blogs oder Fachinformationsportale verbinden traditionelle mit neuartigen Kommunikationsformen und lassen die Fachvertreter*innen im virtuellen Raum zusammenrücken. Dadurch entstehen genuin digitale Daten, die numerisch quantifizierbar sind und mittels Text und Data Mining (TDM) auf vielfältige Weise sowie in größerer Zahl ausgewertet und für historiographiegeschichtliche Fragestellungen fruchtbar gemacht werden können.
Die Übung bietet einen einsteigerfreundlichen Einblick in die verschiedenen Möglichkeiten zur systematischen Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten mithilfe der Programmiersprache Python. Gemeinsam wird erarbeitet, wie die Methoden des Text und Data Mining für das historische Arbeiten nutzbar gemacht werden können und in welcher Form die Daten für die maschinelle Verarbeitung aufbereitet werden müssen. Programmierkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht notwendig.
- Kursverantwortliche/r: Melanie Althage