Thomas Walach zeigt, dass die Digitalisierung keineswegs nur ein Phänomen der Gegenwart ist, sondern eine grundlegende kulturelle Erfahrung der Menschen seit dem Mittelalter. Virtualisierung und Digitalisierung stellten Wandlungsprozesse im Feld symbolischer Ordnungen dar, lange bevor sie Ausdruck in elektronischen Rechenmaschinen fanden. Daraus ergeben sich einschneidende Konsequenzen für die Geschichtswissenschaft: Epochengrenzen und Charakteristik der Moderne können neu gedacht werden und Computer treten als historische Akteure neben den Menschen. Mit dem erneuerten Denken geht ein neues Menschenbild einher, eine digitale Renaissance des Subjekts.„Eine beeindruckende, innovative und mutige Arbeit“ (Martina Heßler)
Aktualisiert: 2023-07-02
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Thomas Walach zeigt, dass die Digitalisierung keineswegs nur ein Phänomen der Gegenwart ist, sondern eine grundlegende kulturelle Erfahrung der Menschen seit dem Mittelalter. Virtualisierung und Digitalisierung stellten Wandlungsprozesse im Feld symbolischer Ordnungen dar, lange bevor sie Ausdruck in elektronischen Rechenmaschinen fanden. Daraus ergeben sich einschneidende Konsequenzen für die Geschichtswissenschaft: Epochengrenzen und Charakteristik der Moderne können neu gedacht werden und Computer treten als historische Akteure neben den Menschen. Mit dem erneuerten Denken geht ein neues Menschenbild einher, eine digitale Renaissance des Subjekts.„Eine beeindruckende, innovative und mutige Arbeit“ (Martina Heßler)
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Open-Access-Buch bietet eine breit angelegte, digital unterstützte, korpusbasierte Studie zur Referenzierung von Orten und Räumen in Erzähltexten. Aus literaturwissenschaftlicher, insbesondere narratologischer Forschung sowie mathematischen, philosophischen, physikalischen und kulturwissenschaftlichen Ansätzen zur Thematik des Raumes wird ein fuzzy-set-Modell herausgearbeitet, mit dem Raum in literarischen Texten analysiert und quantifiziert werden kann. Das Modell ist Grundlage eines Machine-Learning- Trainings, mit Hilfe dessen ein Tool trainiert wurde, das Ausdrücke, die in die Kategorien des theoriebasierten Modells fallen, automatisch erkennt und annotiert. In einem Kernkorpus aus 100 Romanen aus vier Jahrhunderten (18-21) wurden mit Hilfe dieses Tools mehr als eine Million Annotationen in die Texte eingefügt und anschließend analysiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Text Mining und Topic Modeling, Netzwerkanalyse, Sentiment Analyse, Visualisierungen oder digitales Annotieren: Computationelle Methoden sind auch in der qualitativen Forschung angekommen. Sie können Forschungsprozesse unterstützen und erweitern.
Der Band zeigt in verständlicher Form mit konkreten Lösungen auf, welche Verfahren für welche Analyseschritte geeignet sind. Dafür werden auch Möglichkeiten der digitalen Datenerhebung sowie Grundkenntnisse der Digital Literacy vermittelt.
In einem Glossar sind hilfreiche (open source) Software, Online-Portale und Datenrepositorien gebündelt. Übungsaufgaben ermöglichen die praktische Anwendung des Grundlagenwissens. Studierende und Forschende können auf Basis des Bandes selbstständig digitale Daten und Verfahren zielgenau verstehen, anwenden und hinterfragen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Text Mining und Topic Modeling, Netzwerkanalyse, Sentiment Analyse, Visualisierungen oder digitales Annotieren: Computationelle Methoden sind auch in der qualitativen Forschung angekommen. Sie können Forschungsprozesse unterstützen und erweitern.
Der Band zeigt in verständlicher Form mit konkreten Lösungen auf, welche Verfahren für welche Analyseschritte geeignet sind. Dafür werden auch Möglichkeiten der digitalen Datenerhebung sowie Grundkenntnisse der Digital Literacy vermittelt.
In einem Glossar sind hilfreiche (open source) Software, Online-Portale und Datenrepositorien gebündelt. Übungsaufgaben ermöglichen die praktische Anwendung des Grundlagenwissens. Studierende und Forschende können auf Basis des Bandes selbstständig digitale Daten und Verfahren zielgenau verstehen, anwenden und hinterfragen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Text Mining und Topic Modeling, Netzwerkanalyse, Sentiment Analyse, Visualisierungen oder digitales Annotieren: Computationelle Methoden sind auch in der qualitativen Forschung angekommen. Sie können Forschungsprozesse unterstützen und erweitern.
Der Band zeigt in verständlicher Form mit konkreten Lösungen auf, welche Verfahren für welche Analyseschritte geeignet sind. Dafür werden auch Möglichkeiten der digitalen Datenerhebung sowie Grundkenntnisse der Digital Literacy vermittelt.
In einem Glossar sind hilfreiche (open source) Software, Online-Portale und Datenrepositorien gebündelt. Übungsaufgaben ermöglichen die praktische Anwendung des Grundlagenwissens. Studierende und Forschende können auf Basis des Bandes selbstständig digitale Daten und Verfahren zielgenau verstehen, anwenden und hinterfragen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In den USA wird an einem neuen Kapitel der Literaturgeschichte geschrieben. Unter der Leitung von Franco Moretti arbeitet das Stanford Literary Lab an Methoden, die unseren Umgang mit Texten revolutionieren.
Gegründet wurde das Stanford Literary Lab im Jahr 2010. Es versteht sich als Forschungskollektiv, das experimentiert. Allerdings nicht an Gegenständen der Natur, sondern an solchen der Kultur, von denen man nach wie vor annimmt, dass ihre zentralen Merkmale sich weder in den Versuchsanordnungen der Naturwissenschaft reproduzieren noch durch statistische Verfahren erfassen lassen. Dennoch geht es dem Stanford Literary Lab genau darum, die Rechenkapazität des Computers mit den offenen Fragen der Literaturkritik zu verbinden, die Geschichte der Literatur mithilfe digitaler Ressourcen zu untersuchen und neu zu schreiben.
Die Gruppe von Forschern um Franco Moretti hat sich zunächst daran versucht, die Komplexität der traditionellen Formen der Literaturkritik in die Sprache der Informatik zu übersetzen. Um die großen Erzählungen über die Entstehung und die Entwicklung des modernen Romans oder des europäischen Theaters auf ihren Wahrheitsgehalt zu prüfen, wurden riesige Korpora von Texten erfasst und analysiert, die viel zu groß sind, als dass ein einzelner Gelehrter sie sich aneignen könnte, wie belesen er auch sein mag. Die Computer sollten so einige der Versprechen einer Makrolektüre einlösen, die Franco Moretti seit den späten 1990er Jahren unter dem Schlagwort des »distant reading« gegeben und gegen das vermeintliche Unvermögen und die Aporien des »close reading« gewendet hatte.
Im Zuge der Experimente des Stanford Literary Lab hat sich der Stand der technologischen Innovationen laufend verändert. Das Forscherkollektiv war angetreten, einige ziemlich gewagte Behauptungen über die Geschichte der Literatur zu überprüfen, und musste am Ende die Voraussetzungen in Frage stellen, die den eigenen Hypothesen zugrunde lagen. Literatur im Labor dokumentiert so eines der spannendsten Experimente zeitgenössischer Wissenschaftsgeschichte und ist zugleich ein innovatives Laboratorium neuer Formen der Textanalyse.
Unter Mitwirkung von Mark Algee-Hewitt, Sarah Allison, Marissa Gemma, Ryan Heuser, Matthew Jockers, Holst Katsma, Dominique Pestre, Amir Tevel, Hannah Walser, Michael Witmore, Irena Yamboliev.
Aktualisiert: 2023-06-30
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In den USA wird an einem neuen Kapitel der Literaturgeschichte geschrieben. Unter der Leitung von Franco Moretti arbeitet das Stanford Literary Lab an Methoden, die unseren Umgang mit Texten revolutionieren.
Gegründet wurde das Stanford Literary Lab im Jahr 2010. Es versteht sich als Forschungskollektiv, das experimentiert. Allerdings nicht an Gegenständen der Natur, sondern an solchen der Kultur, von denen man nach wie vor annimmt, dass ihre zentralen Merkmale sich weder in den Versuchsanordnungen der Naturwissenschaft reproduzieren noch durch statistische Verfahren erfassen lassen. Dennoch geht es dem Stanford Literary Lab genau darum, die Rechenkapazität des Computers mit den offenen Fragen der Literaturkritik zu verbinden, die Geschichte der Literatur mithilfe digitaler Ressourcen zu untersuchen und neu zu schreiben.
Die Gruppe von Forschern um Franco Moretti hat sich zunächst daran versucht, die Komplexität der traditionellen Formen der Literaturkritik in die Sprache der Informatik zu übersetzen. Um die großen Erzählungen über die Entstehung und die Entwicklung des modernen Romans oder des europäischen Theaters auf ihren Wahrheitsgehalt zu prüfen, wurden riesige Korpora von Texten erfasst und analysiert, die viel zu groß sind, als dass ein einzelner Gelehrter sie sich aneignen könnte, wie belesen er auch sein mag. Die Computer sollten so einige der Versprechen einer Makrolektüre einlösen, die Franco Moretti seit den späten 1990er Jahren unter dem Schlagwort des »distant reading« gegeben und gegen das vermeintliche Unvermögen und die Aporien des »close reading« gewendet hatte.
Im Zuge der Experimente des Stanford Literary Lab hat sich der Stand der technologischen Innovationen laufend verändert. Das Forscherkollektiv war angetreten, einige ziemlich gewagte Behauptungen über die Geschichte der Literatur zu überprüfen, und musste am Ende die Voraussetzungen in Frage stellen, die den eigenen Hypothesen zugrunde lagen. Literatur im Labor dokumentiert so eines der spannendsten Experimente zeitgenössischer Wissenschaftsgeschichte und ist zugleich ein innovatives Laboratorium neuer Formen der Textanalyse.
Unter Mitwirkung von Mark Algee-Hewitt, Sarah Allison, Marissa Gemma, Ryan Heuser, Matthew Jockers, Holst Katsma, Dominique Pestre, Amir Tevel, Hannah Walser, Michael Witmore, Irena Yamboliev.
Aktualisiert: 2023-06-30
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In den USA wird an einem neuen Kapitel der Literaturgeschichte geschrieben. Unter der Leitung von Franco Moretti arbeitet das Stanford Literary Lab an Methoden, die unseren Umgang mit Texten revolutionieren.
Gegründet wurde das Stanford Literary Lab im Jahr 2010. Es versteht sich als Forschungskollektiv, das experimentiert. Allerdings nicht an Gegenständen der Natur, sondern an solchen der Kultur, von denen man nach wie vor annimmt, dass ihre zentralen Merkmale sich weder in den Versuchsanordnungen der Naturwissenschaft reproduzieren noch durch statistische Verfahren erfassen lassen. Dennoch geht es dem Stanford Literary Lab genau darum, die Rechenkapazität des Computers mit den offenen Fragen der Literaturkritik zu verbinden, die Geschichte der Literatur mithilfe digitaler Ressourcen zu untersuchen und neu zu schreiben.
Die Gruppe von Forschern um Franco Moretti hat sich zunächst daran versucht, die Komplexität der traditionellen Formen der Literaturkritik in die Sprache der Informatik zu übersetzen. Um die großen Erzählungen über die Entstehung und die Entwicklung des modernen Romans oder des europäischen Theaters auf ihren Wahrheitsgehalt zu prüfen, wurden riesige Korpora von Texten erfasst und analysiert, die viel zu groß sind, als dass ein einzelner Gelehrter sie sich aneignen könnte, wie belesen er auch sein mag. Die Computer sollten so einige der Versprechen einer Makrolektüre einlösen, die Franco Moretti seit den späten 1990er Jahren unter dem Schlagwort des »distant reading« gegeben und gegen das vermeintliche Unvermögen und die Aporien des »close reading« gewendet hatte.
Im Zuge der Experimente des Stanford Literary Lab hat sich der Stand der technologischen Innovationen laufend verändert. Das Forscherkollektiv war angetreten, einige ziemlich gewagte Behauptungen über die Geschichte der Literatur zu überprüfen, und musste am Ende die Voraussetzungen in Frage stellen, die den eigenen Hypothesen zugrunde lagen. Literatur im Labor dokumentiert so eines der spannendsten Experimente zeitgenössischer Wissenschaftsgeschichte und ist zugleich ein innovatives Laboratorium neuer Formen der Textanalyse.
Unter Mitwirkung von Mark Algee-Hewitt, Sarah Allison, Marissa Gemma, Ryan Heuser, Matthew Jockers, Holst Katsma, Dominique Pestre, Amir Tevel, Hannah Walser, Michael Witmore, Irena Yamboliev.
Aktualisiert: 2023-06-30
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#DigiCampus: Die Tagung #DigiCampus hatte zum Ziel, die im Rahmen des Verbundes der LMU München mit der FAU Erlangen-Nürnberg und der Universität Regensburg entwickelte digitale Lehr- und Lerninfrastruktur für die Digital Humanities sowie die verschiedenen Komponenten des DHVLabs vorzustellen. Dabei wurde deutlich, wie eine IT-Ausbildung für die Geisteswissenschaften aussehen kann, wie sich weitere Institutionen an diesem Projekt beteiligen und wie diese das System in ihren Lehrbetrieb einbinden können.
IT for All und DHVLab: Das IT for All wird im Rahmen der Ausschreibung Digitaler Campus Bayern gefördert und hat eine Ausbildung zur digitalen Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften zum Ziel. In diesem Zusammenhang ist das Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab) entstanden, das erstmalig in den Geisteswissenschaften eine serverbasierte Lehr- und Forschungsumgebung anbietet, die nun die Testphase hinter sich gelassen hat und in den Regelbetrieb sowie in die bayernweite Expansion gehen kann.
Aktualisiert: 2023-06-30
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#DigiCampus: Die Tagung #DigiCampus hatte zum Ziel, die im Rahmen des Verbundes der LMU München mit der FAU Erlangen-Nürnberg und der Universität Regensburg entwickelte digitale Lehr- und Lerninfrastruktur für die Digital Humanities sowie die verschiedenen Komponenten des DHVLabs vorzustellen. Dabei wurde deutlich, wie eine IT-Ausbildung für die Geisteswissenschaften aussehen kann, wie sich weitere Institutionen an diesem Projekt beteiligen und wie diese das System in ihren Lehrbetrieb einbinden können.
IT for All und DHVLab: Das IT for All wird im Rahmen der Ausschreibung Digitaler Campus Bayern gefördert und hat eine Ausbildung zur digitalen Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften zum Ziel. In diesem Zusammenhang ist das Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab) entstanden, das erstmalig in den Geisteswissenschaften eine serverbasierte Lehr- und Forschungsumgebung anbietet, die nun die Testphase hinter sich gelassen hat und in den Regelbetrieb sowie in die bayernweite Expansion gehen kann.
Aktualisiert: 2023-06-30
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#DigiCampus: Die Tagung #DigiCampus hatte zum Ziel, die im Rahmen des Verbundes der LMU München mit der FAU Erlangen-Nürnberg und der Universität Regensburg entwickelte digitale Lehr- und Lerninfrastruktur für die Digital Humanities sowie die verschiedenen Komponenten des DHVLabs vorzustellen. Dabei wurde deutlich, wie eine IT-Ausbildung für die Geisteswissenschaften aussehen kann, wie sich weitere Institutionen an diesem Projekt beteiligen und wie diese das System in ihren Lehrbetrieb einbinden können.
IT for All und DHVLab: Das IT for All wird im Rahmen der Ausschreibung Digitaler Campus Bayern gefördert und hat eine Ausbildung zur digitalen Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften zum Ziel. In diesem Zusammenhang ist das Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab) entstanden, das erstmalig in den Geisteswissenschaften eine serverbasierte Lehr- und Forschungsumgebung anbietet, die nun die Testphase hinter sich gelassen hat und in den Regelbetrieb sowie in die bayernweite Expansion gehen kann.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Diagramme, Zeitreihen, Netzwerke, Histogramme… Vor fünfzehn oder zwanzig Jahren hätte man in Artikeln über das Kino und die Musik, die Literatur und die bildende Kunst noch nichts davon gefunden. Die Visualisierung kultureller Daten ist es, was die digital humanities auf den ersten Blick von den älteren geisteswissenschaftlichen Verfahren unterscheidet.
In seinem neuen Buch reflektiert Franco Moretti einige der stillschweigend geteilten, manchmal vielleicht nur unbewusst mitgeführten Prämissen dieser neuen Untersuchungspraxis – geleitet von der Überzeugung, dass diese Praxis sehr starke theoretische Voraussetzungen mit sich führt, die offen gelegt werden müssen.
»Falsche Bewegung« bietet eine ebenso ehrliche wie anspruchsvoll-kritische Einschätzung der sogenannten »quantitativen« Wende in den Literatur- und Kulturwissenschaften, zu der der Autor selbst mit der Gründung des Literary Lab 2010 in Stanford einen entscheidenden Impuls gegeben hat. Seine Synthese, die die Wegmarken abschreitet, die nach und nach auf der Forschungsroute der hier versammelten Beiträge erreicht wurden, eröffnet neue Perspektiven auf das, was für die humanities an diesem strategischen Wendepunkt auf dem Spiel steht: Was hat der quantitative Ansatz erreicht, welche Erwartungen wurden (nicht) erfüllt und was geschieht mit der wissenschaftlichen Vorstellungskraft in den humanities, wenn Probleme der Statistik und Programmierung Fragen nach der Form in den Hintergrund drängen?
Aktualisiert: 2023-06-30
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Diagramme, Zeitreihen, Netzwerke, Histogramme… Vor fünfzehn oder zwanzig Jahren hätte man in Artikeln über das Kino und die Musik, die Literatur und die bildende Kunst noch nichts davon gefunden. Die Visualisierung kultureller Daten ist es, was die digital humanities auf den ersten Blick von den älteren geisteswissenschaftlichen Verfahren unterscheidet.
In seinem neuen Buch reflektiert Franco Moretti einige der stillschweigend geteilten, manchmal vielleicht nur unbewusst mitgeführten Prämissen dieser neuen Untersuchungspraxis – geleitet von der Überzeugung, dass diese Praxis sehr starke theoretische Voraussetzungen mit sich führt, die offen gelegt werden müssen.
»Falsche Bewegung« bietet eine ebenso ehrliche wie anspruchsvoll-kritische Einschätzung der sogenannten »quantitativen« Wende in den Literatur- und Kulturwissenschaften, zu der der Autor selbst mit der Gründung des Literary Lab 2010 in Stanford einen entscheidenden Impuls gegeben hat. Seine Synthese, die die Wegmarken abschreitet, die nach und nach auf der Forschungsroute der hier versammelten Beiträge erreicht wurden, eröffnet neue Perspektiven auf das, was für die humanities an diesem strategischen Wendepunkt auf dem Spiel steht: Was hat der quantitative Ansatz erreicht, welche Erwartungen wurden (nicht) erfüllt und was geschieht mit der wissenschaftlichen Vorstellungskraft in den humanities, wenn Probleme der Statistik und Programmierung Fragen nach der Form in den Hintergrund drängen?
Aktualisiert: 2023-06-30
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Diagramme, Zeitreihen, Netzwerke, Histogramme… Vor fünfzehn oder zwanzig Jahren hätte man in Artikeln über das Kino und die Musik, die Literatur und die bildende Kunst noch nichts davon gefunden. Die Visualisierung kultureller Daten ist es, was die digital humanities auf den ersten Blick von den älteren geisteswissenschaftlichen Verfahren unterscheidet.
In seinem neuen Buch reflektiert Franco Moretti einige der stillschweigend geteilten, manchmal vielleicht nur unbewusst mitgeführten Prämissen dieser neuen Untersuchungspraxis – geleitet von der Überzeugung, dass diese Praxis sehr starke theoretische Voraussetzungen mit sich führt, die offen gelegt werden müssen.
»Falsche Bewegung« bietet eine ebenso ehrliche wie anspruchsvoll-kritische Einschätzung der sogenannten »quantitativen« Wende in den Literatur- und Kulturwissenschaften, zu der der Autor selbst mit der Gründung des Literary Lab 2010 in Stanford einen entscheidenden Impuls gegeben hat. Seine Synthese, die die Wegmarken abschreitet, die nach und nach auf der Forschungsroute der hier versammelten Beiträge erreicht wurden, eröffnet neue Perspektiven auf das, was für die humanities an diesem strategischen Wendepunkt auf dem Spiel steht: Was hat der quantitative Ansatz erreicht, welche Erwartungen wurden (nicht) erfüllt und was geschieht mit der wissenschaftlichen Vorstellungskraft in den humanities, wenn Probleme der Statistik und Programmierung Fragen nach der Form in den Hintergrund drängen?
Aktualisiert: 2023-06-30
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