Rohdaten Recherche zu Meta- und Kontextdaten von Institutionen/Personen/ Journalen/Verlagen/ Universität Aufnahme in die Datenbank Digitalisate kaum verwertbare Volltexte/ OCR Bearbeitung aller Journale nicht möglich Händische Erschließung über Inhaltsverzeichnisse/ Verzeichnung in Relationaler Datenbank Netzwerke des Wissens Thematische und personelle Relationen innerhalb der halleschen Zeitungen und Zeitschriften der Aufklärungsepoche (1688-1815) Anne Purschwitz Fragestellung Wie, wann, wo und warum wurde während der Aufklärung Wissen in Form öffentlicher Diskurse gesammelt, verbreitet oder genutzt – unterdrückt, vernachlässigt oder ignoriert? Wer waren die darin involvierten Aktanten und wie gestalteten sich die damit einhergehenden Netzwerke? Keiner der Ansätze allein würde eine solche Fülle von Daten berücksichtigen können und flexibel angepasste Interpretationen ermöglichen. Individuelle Anpassungsmöglich- keiten/Abfragen je nach thematischer, inhaltlicher oder zeitlicher Fokussierung. Verfahren zwingen Daten in allen ihren Widersprüchlichkei- ten und auch mangelnden Plausibilitäten ernst zu nehmen. In Visualisierungen Trennung von Bild und Geschichte – braucht Interpreta- tion, Kontext, Erklärung. Datengrundlage nur erweiterbar bei guter Dokumentation und Pflege. Generierung Gesamt- datensatz: umfang- reiche Datenerhebung (Metadaten, Informa- tionen zu Aktanten etc.). Vor- und Nachteile Vorteile Nachteile 360 in Halle begründete Zeitungen und Zeitschriften 1688-1815/ 1.300 Bände/ 3.900 Stück/ 2.800 Personen Beiden Verfahren innewohnende statistische Grundlagen ermöglichen Vergleichbarkeit. Preprocessing für TopicModelling sehr zeitaufwendig. Topic Modelling Praktische Anwendung Ähnlichkeit der Farben weist auf Ähnlichkeit der Themen hin/ farbige Punkte neben Dokumenten zeigen Themenzuweisung preprocessing Bereinigung Wortlisten/ Stoppwörter/ Sprachanpassungen/ Übersetzungen/ Normalisierung Schreibweisen/ Part-Of-Speech tagging Datengrundlage bibliographisch erfasste und mit Metadaten angereicherte Inhaltsverzeichnisse/ Nutzung des von Alexander Hinneburg entwickelten TopicExplorers Zielsetzung Identifizierung von Themen durch unüber- wachtes maschinelles Lernen Ergebnisse Topic Modelling Visualisierung einige Themen lassen Verständlichkeit in Wortlisten erkennen/ Themen können in ihrem zeitlichen Verlauf dargestellt werden offene Fragen entgegen Erwartungen ‚fehlen‘ Themen – z.B. ‚Aufklärung‘, Suche nach Ursachen, Erklärungen Abfragen für jedes Thema kann SQL-DB abgefragt werden/ welche Autoren und/oder Journale zu welchem Zeitpunkt involviert/erstellen hierarchischer Listen Überführung in NWA möglich Generierte Themen beinhalten keinerlei Interpretation Ergebnisse Entwicklungs- tendenzen Entwicklung des Pressemarktes in vier Zeitschnitten dominierende Journale Journale, die Vielzahl von Themen bedienen in zentralen Positionen/meist Rezensionszeitschriften ohne fachlichen Schwerpunkt/Naturkunde im Aufschwung/viel praktisches Wissen dominierende Themen zentrale Themen über Gesamtzeitraum: Rezensionen zu politischen Schwerpunkten/Rezensionen zu theologi- schen Schriften/beschreibende Artikel zur Natur und Geographie unterschiedlicher Länder/ Themen, die nur punktuell oder spät aufkommen am Rand des Netzwerks/ dynamische Modellierung ermöglicht Hinterfragen von Entwicklungen und Verschiebungen Layout: Katrin Sillmann Kombination Topic-Modelling und Netzwerk- analyse (NWA) Fragestellung Kann NWA bei der Erklärung der generierten Topics hilfreich sein? Inwiefern kann Einbeziehung zusätzlicher Metadaten durch NWA ge- lingen? praktische Anwendung Umwandlung Listen TopicExplorer in Knoten und Kanten/ ergänzen weiterer Eigenschaften/ Attribute/NWA-Tool Gephi/vielfältige Selek- tionsmöglichkeiten