Text Mining im Fach Geschichte in der Hochschullehre

In der digitalen Welt von heute entsteht eine permanente Flut von Daten. Historiker*innen werden sich damit in Zukunft immer intensiver auseinandersetzen müssen, um die darin enthaltenen Informationen als Quellen zur Erforschung der Vergangenheit nutzen zu können. Für die Geschichtswissenschaft werden methodische Kenntnisse der Digital Humanities daher immer relevanter. Von besonderem Interesse ist in diesem Zusammenhang das Text Mining, weil diese digitale Methode die explorative Analyse großer digitaler Textkorpora ermöglicht. Wie dieses methodische Verfahren im Geschichtsstudium vermittelt werden kann, ist Gegenstand des Bandes. Er ist ein erster Einstieg für ratsuchende und interessierte Historiker*innen und lädt zum Ausprobieren ein.

Autorentext

Dr. Martin Dröge ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Historischen Institut der Universität Paderborn. Er ist am Arbeitsbereich Neueste Geschichte in Forschung und Lehre tätig. Arbeitsschwerpunkte: Digitale Geschichtswissenschaft, Politikgeschichte, Historische Biografieforschung

Inhalt

1. Einleitung 2. Digitale Methoden: Rahmenbedingungen für die Lehre 2.1 Universitäre Rahmenbedingungen 2.2 Technische Optionen und Hilfe zur Selbsthilfe 3. Hochschuldidaktischer Rahmen für die Lehre in den Digital Humanities 3.1 Hochschuldidaktische Konzepte 3.2 Rolle der Lehrenden 3.3 Veranstaltungsformate, Lehrhandlungen, Lernziele 4. Explorative Analyse von digitalen Textkorpora 4.1 Blended Reading 4.2 Topic Modeling 4.3 Text Mining 4.4 Text Preprocessing 4.5 Digitale Volltexte 5. Text Mining mit Voyant Tools 5.1 Konzept 5.2 Einstieg und Hilfen 5.3 Voyant Tools: Eine Auswahl 5.4 Aufgabensettings 5.5 Text Mining Tools: Alternativen für die Lehre 6. Schluss Literatur