DH2019 – Digital Humanities Conference in Utrecht

Das AKU-Projekt in Utrecht – ein Bericht

Vom 08. bis 12. Juli 2019 fand in Utrecht die weltweit größte Fachkonferenz der Digital Humanities statt. 1066 registrierte Teilnehmer*innen hatten die Gelegenheit, aus insgesamt 450 Beiträgen ihr persönliches Tagungsprogramm zusammenzustellen. Vom AKU-Projekt waren Simone Gerhards, Svenja A. Gülden und Tobias Konrad vor Ort. Wir wollen im Folgenden einige der von uns besuchten Vorträge  – mit Schwerpunkt auf die Methodik der digitalen Paläografie und Ägyptologie – kurz zusammenfassen.

Wir selbst beteiligten uns am 08. Juli am Workshop Towards Multilingualism In Digital Humanities: Achievements, Failures And Good Practices In DH Projects With Non-latin Scripts, bei dem sich verschiedene Forschende aus dem Bereich der Nicht-lateinischen Schriften über good practices, Herausforderungen und Problemen austauschen konnten. Die Präsentationen des Workshops sind in der Zenodo-Community Towards Multilingualism in Digital Humanities verfügbar.

Wir stellten u. a. unsere neuesten Vorarbeiten in Bezug auf die Dokumentation der Strichfolge von hieratischen Zeichen mithilfe von Vektorgrafiken vor. Durch die von uns entwickelten Umzeichnungskonventionen ist es möglich, die Strichfolge (sofern sichtbar) zu dokumentieren und automatisiert aus den SVG-Dateien auszulesen. Dabei können nicht nur die Anzahl der verwendeten Striche, sondern auch ihre Überlappung untereinander analysiert werden.

Bernhard Bermeitinger (Data Science an der Universität St. Gallen) stellte uns ein künstliches Neuronales Netz zur Verfügung, das nach einer Trainingsphase in der Lage ist, die Hieratogramme unserer Datenbank zu erkennen und zu identifizieren – ein erster Schritt in der Verwendung künstlicher Intelligenz in der modernen Hieratistik. Ein weiteres Verfahren aus dem Bereich Mustererkennung und Bildverarbeitung lieferte uns Gernot A. Fink und sein Team von der TU Dortmund. Mithilfe von Bilddeskriptoren ist eine Suche (query-by-example) nach beliebigen Bereichen auf einem Papyrus möglich. Die entwickelte Methode liefert ähnliche Bildausschnitte zurück und funktioniert ohne Trainingsphase. Vielen Dank an Quinn Dombrowski für das Protokollieren unseres Vortrages.

https://twitter.com/quinnanya/status/1148134072759345152

Aktuelle digitale Methodik und Tools

Bernhard Bermeitinger und Gernot Howanitz gaben einen faszinierenden Einblick in die Möglichkeiten, die das sog. Deep Watching bietet. Mithilfe künstlicher neuronaler Netze kann eine große Menge an Material analysiert werden. Damit konnten Körperhaltungen und Gesichtsausdrücke von Filmstars auf Zigarettenkarten der 1920er Jahre untersucht werden. Eines der Ergebnisse: Frauen sind häufiger lächelnd abgebildet als Männer. Mit Deep Watching haben sie zudem YouTube-Videoaufnahmen zu den Suchworten „Stepan Bandera“ und „Степан Бандера“ im Hinblick auf politische Symbole analysiert, erkannt und automatisch annotiert.

Florian Kräutli u. a. erstellten eine einfache Ähnlichkeitssuche von Bildern anhand von Difference-Hashwerten. Daneben ist auch eine Analyse der Ähnlichkeit mithilfe von TensorFlow und eine Visualisierung mit dem VIKUS Viewer möglich. Der Viewer erlaubt es, kulturelle Sammlungen jeglicher Art interaktiv zu entdecken. Die intuitive Steuerung und die Stärken der Visualisierung haben uns überzeugt, den VIKUS Viewer für unsere hieratische Datenbank zu testen.¹ Soviel sei schon mal verraten: auch die Visualisierung des Corpus der hieratischen Zeichen funktioniert sehr gut.

Andrew Glass (Microsoft) informierte uns über den aktuellen Stand der Implementierung der control characters für die Unicode-Eingabe altägyptischer Hieroglyphen und die Umsetzung in OpenType-Features. Die von ihm programmierten Features sind nicht nur für die Eingabe von altägyptischen Hieroglyphen geeignet, sondern für jede Art hieroglyphischer Schriftsysteme. Die geplante Veröffentlichung in Unicode stellt für die ägyptologische Arbeit eine erhebliche Erleichterung dar. Wir freuen uns darauf, dass wir die neue Eingabemethode bald testen dürfen.

Marco Humbel und Julianne Nyhan sprachen über Handwritten Text Recognition (HTR) in Manuskripten der frühen Neuzeit von Sir Hans Sloane. HTR-Modelle müssen für eine bestimme Hand trainiert werden, bevor sie eingesetzt werden können. Um das Modell zu generieren, kann Transkribus verwendet werden. Eine Anwendung für das Hieratische scheint derzeit nicht möglich, da ca. 20000 Wörter als Trainingsdaten annotiert werden müssen, um eine Genauigkeit von 90 % zu erreichen.

Benjamin Kiessling stellte die Texterkennungssoftware Kraken vor, die künstliche neuronale Netze zur Transkription verwendet. Wie auch schon bei den Modellen von Transkribus, benötigt Kraken Trainingsdaten, die wir für das Hieratische momentan kaum erzeugen können. Allerdings liefert die untrainierte Version bereits die Positionen von Zeilen bzw. Kolumnen auf einem Textträger , sodass eine Anwendung im Bereich der Vorverarbeitung bzw. der automatischen Metadatengenerierung (z. B. Anzahl und Position der Zeilen auf einem Papyrusblatt) denkbar wäre. Während der Postersession haben wir von Peter A. Stokes erfahren, dass das Projekt eScripta ebenfalls die Software Kraken verwendet, um u. a. die Zeilen auf einer Seite zu markieren.

Um sich überlappende Schriftzeichen voneinander zu trennen, lieferte Sascha Heße einige hilfreiche Lösungen. Mithilfe des künstlichen neuronalen Netzes U-Net können die einzelnen Schriftzeichen automatisch segmentiert werden. Ein für das Hieratische möglicher Anwendungsfall ist die Trennung von Schriftzeichen und Oberfläche des Textträgers.

Vindoh Rajan präsentierte das Advanced Manuscript Analysis Portal (AMAP), basierend auf der Programmiersprache Scratch (ursprünglich als visuelle Programmiersprache für Kinder und Jugendliche entwickelt). Es ermöglicht eine interaktive Analyse von Manuskripten inklusive Bildbearbeitung, der Berechnung von SIFT und SURF-Deskriptoren, Bildsegmentierung, Wordspotting und vieles mehr.

Im Panel Managing Ancient Textual Corpora through READ: Optimizing Text Input and Text Analysis, Multilingual Support, Recovery and Preservation wurde die Software READ (Research Environment for Ancient Documents) vorgestellt. Sie ermöglicht einen kompletten Workflow von der Transkription und Übersetzung von antiken Dokumenten über die Annotation einzelner Zeichen oder Wörter bis hin zu der automatischen Erstellung einer Paläografie.

Resümee

Wie bei jeder Digital Humanities-Veranstaltung, die wir bisher besucht haben, war die kollegiale Atmosphäre bemerkenswert. Die Viefältigkeit der einzelnen Disziplinen sowie die verschiedenen Beiträge inspirieren uns immer wieder, neue Methoden auszutesten. Wir können nur jeder Altertumswissenschaftlerin und jedem Altertumswissenschaftler die Teilnahme an digital humanities Veranstaltungen empfehlen, um sich auch über die eigenen Fachgrenzen hinaus inspirieren zu lassen.

Co-Autorinnen: Simone Gerhards, Svenja A. Gülden

1. Ein ausführlicher Bericht über den Viewer findet sich unter http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/2/000290/000290.html. [↩]

---

---