Forschungslogiken in den textbasierten Digital Humanities: Analysen von Bewertungspraktiken nach dem Machine Learning-Turn

Leitung: Prof. Dr. Noah Bubenhofer

Laufzeit: Dezember 2018 - Mai 2020

Im gemeinsamen Projekt «Forschungslogiken in den textbasierten Digital Humanities» der Universität Zürich und dem DHLab der Universität Basel werden erstmals die Folgen des «Machine Learning Turns» in der automatischen Analyse von Sprache auf die Geisteswissenschaften und die Gesellschaft untersucht. Um diese Auswirkungen zu untersuchen, widmen wir uns dem Bewerten als zentralem Element des Web 2.0 und vergleichen die je spezifischen Methoden des Machine Learnings / Deep Learnings mit den geisteswissenschaftlichen Zugängen der Korpuslinguistik und des literaturwissenschaftlichen Distant Readings.

Noch nie seit dem linguistic turn interessieren sich so viele Disziplinen von Informatik über Ingenieurswissenschaften hin zu Sozial- und Wirtschaftswissenschaften für Sprache und deren texttechnologische, maschinelle Verarbeitung. Dieser „machine learning turn“ wirkt sich auch auf die Geisteswissenschaften aus: Dort wird mit texttechnologischen Methoden experimentiert, etwa im Rahmen der Digital Humanities, obwohl diese Methoden auf der Basis anderer theoretischen Prämissen und in anderen Forschungslogiken entstanden sind.Das Projekt reflektiert diese Forschungslogiken in der digitalen Textanalyse im Spannungsfeld zwischen Informatik und Geisteswissenschaft. Zu diesem Zweck untersuchen wir exemplarisch einen Anwendungsfall, das Bewerten als zentrales Element des Web 2.0. In zwei aufeinander abgestimmten Teilprojekten sollen digitale Praktiken des Bewertens in den Bereichen Reisen und Literatur, nämlich Reiseblogs (Universität Zürich) und online Laien-Buchrezensionen (Universität Basel) exemplarisch analysiert werden, wobei jeweils Methoden des Machine Learnings/Deep Learnings, aber auch den geisteswissenschaftlich adaptieren Zugängen der Korpuslinguistik und des literaturwissenschaftlichen Distant Readings eingesetzt werden. Dies ermöglicht es, die in den jeweiligen Methoden encodierten Forschungslogiken freizulegen, zu reflektieren und damit die für die Zukunft der Geisteswissenschaft und ihre Stellung in der digitalen Gesellschaft und Wissenschaft elementaren Fragen zu diskutieren.