In der digitalen Welt von heute entsteht eine permanente Flut von Daten. Historiker_innen werden sich damit in Zukunft immer intensiver auseinandersetzen müssen, um die darin enthaltenen Informationen als Quellen zur Erforschung der Vergangenheit nutzen zu können. Für die Geschichtswissenschaft werden methodische Kenntnisse der Digital Humanities daher immer relevanter. Von besonderem Interesse ist in diesem Zusammenhang das Text Mining, weil diese digitale Methode die explorative Analyse großer digitaler Textkorpora ermöglicht. Wie dieses methodische Verfahren im Geschichtsstudium vermittelt…mehr
In der digitalen Welt von heute entsteht eine permanente Flut von Daten. Historiker_innen werden sich damit in Zukunft immer intensiver auseinandersetzen müssen, um die darin enthaltenen Informationen als Quellen zur Erforschung der Vergangenheit nutzen zu können. Für die Geschichtswissenschaft werden methodische Kenntnisse der Digital Humanities daher immer relevanter. Von besonderem Interesse ist in diesem Zusammenhang das Text Mining, weil diese digitale Methode die explorative Analyse großer digitaler Textkorpora ermöglicht. Wie dieses methodische Verfahren im Geschichtsstudium vermittelt werden kann, ist Gegenstand des Bandes. Er ist ein erster Einstieg für ratsuchende und interessierte Historiker_innen und lädt zum Ausprobieren ein.
Dr. Martin Dröge ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Historischen Institut der Universität Paderborn. Er ist am Arbeitsbereich Neueste Geschichte in Forschung und Lehre tätig. Arbeitsschwerpunkte: Digitale Geschichtswissenschaft, Politikgeschichte, Historische Biografieforschung
Inhaltsangabe
1. Einleitung2. Digitale Methoden: Rahmenbedingungen für die Lehre 2.1 Universitäre Rahmenbedingungen 2.2 Technische Optionen und Hilfe zur Selbsthilfe 3. Hochschuldidaktischer Rahmen für die Lehre in den Digital Humanities 3.1 Hochschuldidaktische Konzepte 3.2 Rolle der Lehrenden 3.3 Veranstaltungsformate, Lehrhandlungen, Lernziele 4. Explorative Analyse von digitalen Textkorpora 4.1 Blended Reading 4.2 Topic Modeling 4.3 Text Mining 4.4 Text Preprocessing 4.5 Digitale Volltexte 5. Text Mining mit Voyant Tools 5.1 Konzept 5.2 Einstieg und Hilfen 5.3 Voyant Tools: Eine Auswahl 5.4 Aufgabensettings5.5 Text Mining Tools: Alternativen für die Lehre 6. Schluss Literatur
1. Einleitung2. Digitale Methoden: Rahmenbedingungen für die Lehre 2.1 Universitäre Rahmenbedingungen 2.2 Technische Optionen und Hilfe zur Selbsthilfe 3. Hochschuldidaktischer Rahmen für die Lehre in den Digital Humanities 3.1 Hochschuldidaktische Konzepte 3.2 Rolle der Lehrenden 3.3 Veranstaltungsformate, Lehrhandlungen, Lernziele 4. Explorative Analyse von digitalen Textkorpora 4.1 Blended Reading 4.2 Topic Modeling 4.3 Text Mining 4.4 Text Preprocessing 4.5 Digitale Volltexte 5. Text Mining mit Voyant Tools 5.1 Konzept 5.2 Einstieg und Hilfen 5.3 Voyant Tools: Eine Auswahl 5.4 Aufgabensettings5.5 Text Mining Tools: Alternativen für die Lehre 6. Schluss Literatur
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