Computational Humanities Courses

Summer Semester 2020

Liebe Studierende, wie Sie sicherlich wissen, verschiebt sich der Beginn der Präsenzzeit an der Universität Leipzig zunächst auf den 4. Mai 2020. Zum regulären Semesterstart (6. April 2020) werden wir für die nachfolgenden Veranstaltungen in digitaler Form anbieten. Da die nachfolgenden Kurse noch nicht in AlmaWeb modelliert sind, ist eine Anmeldung nur bei den jeweiligen Dozenten per Mail möglich. Sie werden dann weitere Hinweise zum Ablauf und der Durchführung der digitalen Lehreinheiten erhalten. Falls Sie darüber hinaus allgemeine Fragen zu Implikationen der Corona-Krise auf ihr Studium haben, können Sie sich jederzeit an mich wenden, Termine über Skype sind flexibel möglich. Bitte passen Sie auf sich auf! Herzlich, Manuel Burghardt

"Drama Mining und Filmanalyse" (Seminar + Praktikum, Manuel Burghardt)

Kurzbeschreibung: Klassische Dramen wie auch Filme und Serien weisen gemeinsame strukturelle Ähnlichkeiten auf. So gibt es jeweils ein Figureninventar, welches über Dialoge eine gemeinsame Handlung entfaltet. Neben den Figuren und deren Rede sind Einteilungen in Szenen, Akte und Kapitel weitere strukturelle Aspekte von Film und Drama. Aus Perspektive der Digital Humanities ermöglichen diese formalen Faktoren automatisierbare Analysen der jeweiligen Werke mithilfe von NLP und Text Mining. Im Rahmen des Seminars erfolgt zunächst eine Einführung in die Struktur von Dramen und Filmen, verbunden mit einem Überblick zu bestehenden Analyseansätzen (vgl. etwa Konfigurationsmatrizen [Marcus, 1970], Netzwerkanalyse [Trilcke et al., 2015], Sentiment Analyse [Nalisnick & Baird, 2013]), die vor allem für Dramen vorhanden sind, jedoch ebenso auf die Dialog- und Szenenstruktur von Filmen und Serien (Kozloff, 2000) übertragen werden können (vgl. etwa Burghardt et al, 2016; Hoyt et al., 2014; Cour et al., 2008).
  Anforderungen: Anhand aktueller Forschungsliteratur vertiefen die Teilnehmer des Kurses einen eigenen Ansatz für das Drama Mining und/oder die Filmanalyse und erproben diesen Ansatz im Rahmen einer eigenen Fallstudie, die im Rahmen einer Präsentation im Seminar präsentiert und schriftlich dokumentiert wird. Hilfestellung bei den praktischen Aspekten der Umsetzung der Projekte (Scraping und Parsing der Korpusdaten, Preprocessing und NLP, Analyse der Daten) erfolgt im Rahmen einer begleitenden Übung. Grundkenntnisse der Programmierung (idealerweise in Python) werden vorausgesetzt; die Veranstaltung richtet sich damit in erster Linie an Studierende des B. Sc. Digital Humanities im 4. oder 5. Fachsemester.
  Verwendbarkeit: Die Veranstaltung gehört thematisch zum gerade in der Planung befindlichen Modul „Aktuelle Trends in den Digital Humanities“, welches künftig im B. Sc. Digital Humanities als Seminarmodul belegt werden kann. Für das SS 2020 hat das Studienbüro zugesichert, dass eine Anerkennung als Seminarmodul für den B. Sc. Digital Humanities auch schon jetzt möglich ist.
Anmeldung: Die Veranstaltung ist aus verwaltungstechnischen Gründen noch nicht in AlmaWeb zu finden, bitte melden Sie sich bis zum 4. April 2020 direkt bei Jun.-Prof. Dr. Manuel Burghardt (burghardt@informatik.uni-leipzig.de) an.

Literaturangaben:
(1) Burghardt, M., Kao, M., & Wolff, C. (2016). Beyond Shot Lengths – Using Language Data and Color Information as Additional Parameters for Quantitative Movie Analysis. In Book of Abstracts of the International Digital Humanities Conference (DH), Krakow.
(2) Cour, T., Jordan, C., Miltsakaki, E. & Taskar, B. (2008). “Movie/script: Alignment and parsing of video and text transcription,” in Proc. Comput. Vis., 158–171.
(3) Hoyt, E., Ponot, K. & Roy, C. (2014). Visualizing and Analyzing the Hollywood Screenplay with ScripThreads. In: Digital Humanities Quarterly 8(4)
(4) Kozloff, S. (2000). Overhearing Film Dialogue. Berkeley et al.: University of California Press.
(5) Marcus, S. (1970). Mathematische Poetik. Frankfurt am Main: Athenäum Verlag.
(6) Nalisnick, E. T. & Baird, H. S. (2013). Character-to-character sentiment analysis in Shakespeare’s plays. In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 479–483).
(7) Trilcke, P., Fischer, F. & Kampkaspar, D. (2015). Digital Network Analysis of Dramatic Texts, Book of Abstracts of the DH 2015, Sydney.

"Neuronale Netze in den Digital Humanities" (Seminar + Praktikum, Maximilian Bryan)

Kurzbeschreibung/Anforderungen: Neuronale Netze haben in der Vergangenheit vielfältige Forschungsgebiete durchdrungen, wie etwa Objekterkennung in Bildern [1], Texterkennung/OCR [2] und Textverarbeitung [3]. In dieser Veranstaltung soll zunächst in maschinelles Lernen allgemein und anschließend in die Grundlagen und Funktionsweise von neuronalen Netze eingeführt werden. Anschließend erarbeiten die Teilnehmer selbstständig verschiedene aktuelle Veröffentlichungen zu neuronalen Netzen und deren Anwendbarkeit für Fragestellungen der Digital Humanities und diskutieren diese gemeinsam im Rahmen der Veranstaltung. Im Übungsteil wird praktisch gezeigt, wie vorher erklärte Problemstellungen selbst gelöst werden können (z.B. statistische Analysen mit Numpy [4], Erstellen und Trainieren eines neuronalen Netzes mit Keras [5], etc.). Grundkenntnisse der Programmierung werden vorausgesetzt; die Veranstaltung richtet sich damit in erster Linie an Studierende des B. Sc. Digital Humanities im 4. oder 5. Fachsemester.

Quellenabgaben
[1] https://arxiv.org/abs/1512.03385
[2] https://transkribus.eu/Transkribus/
[3] https://code.fb.com/ai-research/laser-multilingual-sentence-embeddings/
[4] http://www.numpy.org/
[5] https://keras.io/
   Verwendbarkeit: Die Veranstaltung gehört thematisch zum gerade in der Planung befindlichen Modul „Aktuelle Trends in den Digital Humanities“, welches künftig im B. Sc. Digital Humanities als Seminarmodul belegt werden kann. Für das SS 2020 hat das Studienbüro zugesichert, dass eine Anerkennung als Seminarmodul für den B. Sc. Digital Humanities auch schon jetzt möglich ist.
Anmeldung: Die Veranstaltung ist aus verwaltungstechnischen Gründen noch nicht in AlmaWeb zu finden, bitte melden Sie sich bis zum 5. April 2020 direkt bei Max Bryan (bryan@informatik.uni-leipzig.de) an.

"Statistik für Digital Humanities" (Vorlesung + Übung, Jochen Tiepmar)

Weitere Informationen zum Kurs "Statistik für Digital Humanities": Die Statistik gibt Forscherinnen und Forschern wertvolle datenanalytische Werkzeuge an die Hand, die wesentlich den grundlegenden Charakter von Wissenschaft und Erkenntnisgewinn beeinflussen. Statistik bietet die Möglichkeit, mathematische, theoretische und abstrakte Modelle oder Annahmen mittels empirisch nachgewiesener realer Effekte zu validieren.

Das als fakultätsinterne Schlüsselqualifikation angelegte Modul "Statistik für die Digital Humanities" lehrt Studierende diese grundsätzlichen Methoden mit einem Fokus auf die typischen Aufgaben und Probleme, die sich in Anwendung auf die Domäne der Geisteswissenschaften ergeben. Dadurch werden Studierenden bereits frühzeitig die Fähigkeiten vermittelt, einerseits Datenanalysen kritisch zu hinterfragen und andererseits die eigene Forschungsarbeit kompetent und mit der nötigen Objektivität zu strukturieren.

Neben einem grundlegenden Überblick über das Fach werden Methoden der Datenexploration und Visualisierung gelehrt und geübt. Weiterhin werden die Prinzipien empirischer, stichprobenbasierter Experimente sowie statistischer Testverfahren vermittelt und Verfahren zur Datenanalyse, bspw. Prädiktion oder Berechnung von Regression und Korrelation, beigebracht.

Anmeldung: Die Veranstaltung ist aus verwaltungstechnischen Gründen noch nicht in AlmaWeb zu finden, bitte melden Sie sich bis zum 5. April 2020 direkt bei Jochen Tiepmar (jtiepmar@informatik.uni-leipzig.de) an.

Winter Semester 2019 / 2020

Summer Semester 2019

Seminar: "Drama Mining und Filmanalyse" (Manuel Burghardt, Jochen Tiepmar)

Seminar: "Neuronale Netze in den Digital Humanities" (Maximilian Bryan)

Mastermodul: "Citizen Science" (Manuel Burghardt, Jochen Tiepmar)

Winter Semester 2018 / 2019

Mastermodul: "Methods and Applications in Digital Humanities" (Manuel Burghardt)

Summer Semester 2018

Seminar: "Computergestützte Methoden in der Literaturwissenschaft" (Manuel Burghardt)

Master of Science “Digital Humanities”

Header image Master Digital Humanities The new M. Sc. Digital Humanities has officially started in the winter semester 2018/2019. It is designed as a consecutive degree program for the existing B. Sc. Digital Humanities in Leipzig. Applications from other fields with a background in computer science and humanities are also welcome, please find the entry qualification here.

The master’s program can be started in the winter semester or in the summer semester and can be finished in 4 semesters. Courses will be held in German or English language. The curriculum comprises advanced modules in computer science (statistical learning, visualization) and the humanities (Arabic studies, Japanese language and culture, journalism, musicology, etc.), but also genuine digital humanities modules, e.g. “Methods and Applications in the Digital Humanities” or “Citizen Science”. Furthermore, the M. Sc. Digital Humanities includes many practice-related parts, e.g. internships in the GLAM sector (galleries, libraries, archives, museums).

If you are interested in studying the new M. Sc. Digital Humanities please contact Manuel Burghardt.

Studienablauf Master Digital Humanities

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