Grau, teurer Freund, ist alle Theorie

Digital Humanities und ihre Theorytellings

Theorytellings zwischen data piñata und dem Stachel des Digitalen

Am 8. und 9. Oktober 2020 veranstaltete das Forum für Digital Humanities Leipzig (FDHL) und die AG Digital Humanities Theorie des DHd-Verbands (Digital Humanities im deutschsprachigen Raum) einen hybrid konzipierten Workshop mit dem Titel „Theorytellings: Wissenschaftsnarrative in den Digital Humanities“. Nach einer kurzen Begrüßung durch Ulrich Johannes Schneider und Manuel Burghardt übernahmen Jonathan D. Geiger und Rabea Kleymann die Einführung in den zweitägigen Workshop.

Im Zentrum des Workshops stand die Frage, inwiefern ein expliziter Rekurs auf Theorien (Referenztheorien, Wissenschaftstheorien etc.) zur aktuellen Vermessung der Digital Humanities beitragen könnte. Den Aufschlag hierzu lieferte Sybille Krämer mit ihrer Keynote unter dem Titel „Wider die Tiefenrhetorik. Über die Kulturtechnik der Verflachung, diagrammatische Maschinen und das Deep Learning“.

Aber Warnung: Der folgende Blogpost ist keinesfalls als klassischer Tagungsbericht gedacht. Insbesondere da die meisten Vorträge des Workshops zum Nachhören zur Verfügung gestellt werden, schien uns eine einfache Wiedergabe der Inhalte wenig attraktiv. Stattdessen wollen wir auf einige Thesen der Vorträge und Fragen zurückgreifen, diese im Kontext des Workshops erläutern sowie unsere eigenen Gedanken dazu einfließen lassen.

Die Kulturtechnik der Verflachung

Ausgehend von der „Epistemologie der Oberfläche“ argumentierte die Philosophin Sybille Krämer in ihrem Vortrag am Abend des 8. Oktober für eine „Kulturtechnik der Verflachung“, die den Digital Humanities ein Theoriepotenzial eröffnen könnte.

Angefangen bei Ada Lovelaces erstem Computerprogramm bis hin zu Visualisierungen von datenanalytischen Befunden sei der Computer als Oberflächen-Technologie deutbar.

Informationsvisualisierungen dienen dazu komplexe Sachverhalte visuell erfahrbar zu machen, neue Darstellungsformate für Analyseergebnisse zu finden und aus einer Vielzahl von Daten Muster zu erkennen und sichtbar zu machen. „Computer fungieren wie Mikroskope und Teleskope im Datenuniversum“ resümierte Krämer in Anlehnung an Margaret Masterman und Willard McCarty (McCarty 2018). Mit Blick auf die Entwicklungen im Bereich der Informationsvisualisierungen möchte man dem zustimmen. Doch ist dem wirklich so oder handelt es sich hier um einen „Äpfel-mit-Birnen-Vergleich“?

Denn ebenso könnte man sagen, dass es sich bei Mikroskopen und Teleskopen um optische Instrumente handelt, die entweder ein stark vergrößertes Sehen oder ein Beobachten weit entfernter Objekte ermöglichen. Der Computer ist im Gegensatz dazu jedoch ein Gerät, das mittels programmierter Rechenvorschriften Daten verarbeitet und damit konkrete Aufgaben nach einem definierten Schema ausführt und „löst“.

Krämer folgte ihrer Ausgangsthese innerhalb ihres Vortrags nur bedingt und setzte sich in ihrer weiteren Argumentation – unter Verweis auf Bruno Latour – mit der „Dialektik von Entbergung und Verbergung“ und der Thematik des Blackboxings auseinander (Latour 1999). Davon ausgehend adressierte sie  Fragen des Deep Learnings im Allgemeinen und der Convolutional Neural Networks im Besonderen, wodurch sie den Rahmen der Oberflächlichkeit oder Verflachung verließ und sich den Prozessen und digitalen Technologien hinter dem Interface widmete. Diese Argumentation mündete letztlich in eine Kulturkritik des Digitalen.

Dementsprechend drehten sich auch die im Anschluss gestellten Fragen um das Verhältnis der Kulturtechnik der Verflachung zur Bezeichnung Deep Learning und darum, ob die (Re)Konstruktion und Analyse von Netzwerken ein Prozess der Verflachung sei, um dann letztlich eine neue Tiefe der Erkenntnis zu erreichen.

Entwicklungslinien der Digital Humanities

Der Historiker Manfred Thaller skizzierte die Entwicklungslinien und Wechselwirkungen zwischen disziplinspezifischen Theoriediskussionen und den Entwicklungen der Informationstechnologie, um in einem zweiten Schritt mögliche Beziehungen zwischen informationstechnischen Möglichkeiten und Hermeneutiken aufzuzeigen. Damit zeigte Thaller, dass die Digital Humanities mehr sind als nur ein schillernder Begriff und, dass ihre Geschichte nicht bereits mit einem Verweis auf Roberto Busa erzählt ist.

Beginnend mit der Wartenstein-Konferenz von 1962 unter dem Titel „The Use of Computers in Anthropolgy“ verdeutlichte Thaller, dass sich viele natur- und geisteswissenschaftliche Fächer bereits in den 1960er Jahren mit der Frage beschäftigten, welchen Stellenwert der Computer in zukünftigen Forschungsprozessen einnehmen soll und kann (Hymes 1965). Auch auf von IBM (mit)finanzierten Konferenzen wurden Fragen nach dem Nutzen und den Möglichkeiten des Computers in den Humanities gestellt oder man widmete sich bereits den möglichen Einsatzmöglichkeiten von Computeranwendungen in Museen zur Informations- und Wissensvermittlung.[1]

Thaller nannte zahlreiche Konferenzen und sich in den 1960er Jahren etablierende Fachzeitschriften, wie z.B. „Computers and the Humanities“. Hierdurch zeigte er einerseits das Spektrum des Experimentierfeldes auf und andererseits die Wechselwirkungen zwischen Wissenschaften und Technologieentwicklungen.

Im Rahmen seines weiteren Vortrags konzentrierte Thaller sich vorrangig auf Bereiche des literary computing, des historical computing und des archaelogical computing. Auf diese Weise resümierte er nicht nur die Geschichte der DH, sondern zeigte auch auf, welche Fächer/Wissenschaftszweige sich bereits früh mit den Möglichkeiten und Auswirkungen technologischer Entwicklungen auseinandersetzten.

Aus der Verbindung von Informatik und Geisteswissenschaften bzw. Humanities lassen sich verschiedene Herausforderungen definieren, die Thaller zugleich als weiterführende Entwicklungsmöglichkeiten deutete. So zum Beispiel die Möglichkeiten der Dekanonisierung – oder positiver formuliert – der Kanonerweiterung: Mithilfe der neuen technischen Möglichkeiten könnte die Konzentration auf „wesentliche Werke“ überwunden oder zumindest kritisch hinterfragt werden, um neue Diskurse in den einzelnen Fächern ebenso wie auch disziplinübergreifend entfachen zu können.

Der Strukturalismus ist das Unbewusste in den Digital Humanities!?

Mehr als Frage denn als Feststellung stellte Sybille Krämer die These, dass der Strukturalismus das Unbewusste in den DH ist, im Anschluss an den Vortrag zu „Sinn und Unsinn von Strukturalismus in den DH“ von Evelyn Gius und Janina Jacke in dem Raum. Um die These genauer zu betrachten, vergegenwärtigen wir uns erst einmal, ob die digitalen Geisteswissenschaften, oder hier konkret die digitale oder computationelle Literaturwissenschaft, strukturalistisch vorgeht und wenn ja, in welchen Punkten.

Verstehen wir den Strukturalismus als Reduktion von Textbedeutung auf intratextuell-deskriptiv feststellbare Befunde (so Gius und Jacke), können wir strukturalistische Ansätze auch in der computationellen Literaturwissenschaft feststellen. In beiden Forschungsrichtungen stehen textimmanente Betrachtungen im Zentrum. Die computationelle Literaturwissenschaft bringt deskriptiv-explizierbare Ergebnisse hervor, fixiert Textelemente begrifflich und stellt Textstrukturen heraus (Gius/Jacke). Allerdings wäre es zu kurz gegriffen, wenn sie hierbei verharren und enden würde.

Zwar argumentieren Gius und Jacke, dass die literaturwissenschaftliche Textanalyse eine Blackbox ist, die schwer zu verstehen ist – wenn der Verständnisschritt nicht allzu häufig ganz ausgelassen wird –, so man sich aber auf den Weg macht, sich dem Verstehen der “Blackbox” zu nähern, so tritt man aus dem Unbekannten und kann vielleicht sogar das Strukturalistische überwinden. So wie de Saussure zwischen der systematischen „langue“ und der kreativen „parole“ unterscheidet, tritt die literaturwissenschaftliche Textanalyse durch die Kenntnis über die „langue“ an die „parole“, um diese zu untersuchen, zu interpretieren. Die computationellen Verfahren helfen das System, die Struktur hinter den untersuchten Texten zu erkennen, um mit dieser Kenntnis eine Interpretation vornehmen zu können. Diese kann dann sogar über das Erkenntnispotential des Strukturalismus hinaustreten. Und so antwortete Gius auf das Einbringen der These zurecht, dass der Strukturalismus kein Unbewusstes ist, sondern viel mehr eine pragmatische Entwicklung. Sie betont dabei, wie schwierig, aber nicht weniger wichtig es ist, das verwendete Verfahren so gut zu verstehen, dass man den Einsatz begründen kann. Um im Bild zu bleiben: Man muss den Lichtschalter in der Blackbox finden und anschalten.

Diese theoretischen und methodischen Probleme sind jedoch keinesfalls ausschließlich Probleme der computationellen Literaturwissenschaft oder des Strukturalismus, sondern vielmehr „gemeinsame Desiderate traditioneller und digitaler Literaturwissenschaft“ (Gius/Jacke 2020:2)

Foucault und die Digital Humanities

Der Wissenschaftshistoriker und Medienwissenschaftler Henning Schmidgen argumentierte in seinem Vortrag für eine erneute Auseinandersetzung mit der Foucaultschen Diskursanalyse. Nicht nur, weil sich die Diskursanalyse in den letzten Jahren und Jahrzehnten innerhalb der Computer Science zu einem Schwerpunkt der Forschung entwickelt hat, sondern auch, weil sie im Bereich der DH eine neue Aktualität gewonnen hat, um unter anderem historische, kulturelle und soziale Sachverhalte zu untersuchen.

Allerdings verwies Schmidgen auch darauf, dass Foucault selbst – soweit bekannt – keine Computer für seine Diskursanalysen eingesetzt hat. Ebenso zeigte er, dass die Auseinandersetzung mit Foucault nicht ausreicht. Statt dessen muss der gesamte gesellschaftliche und wissenschaftliche Kontext in dem sich Foucault bewegte in den Blick genommen werden: So hatte beispielsweise der Annales-Historiker Emmanuel Le Roy Ladurie für Aufsehen gesorgt, als er 1968 sagte, dass der zukünftige Historiker ein Programmierer sein werde (Ladurie 1973).

Im Hinblick auf die Archäologie des Wissens argumentierte Schmidgen, dass die erneute Foucault-Lektüre nicht dazu führen wird, darin plötzlich einen praktischen Leitfaden zu erkennen. Vielmehr könnte sie eine Fülle von Anregungen für die Lösung von Problemstellungen bieten, die einen innovativen und sinnvollen Einsatz von digitalen Technologien in den Humanities zur Folge haben könnte. Konkret und besonders nachvollziehbar wird dies an Stellen, an denen Foucault selbst von der quantitativen Verarbeitung von Daten, der interpretierenden Entschlüsselung oder der Analyse der Frequenzen und Distributionen schreibt (Foucault 1969).

In diesem Sinne wurde auch die „Dispersion des Diskurses“ zum Schlüsselbegriff der Twitter-Diskussionen. Diese zeigen bereits, dass wir gewillt sind uns Foucaults Herausforderungen zu stellen:

Die Digital Humanities sind theorielos! Eine Frage der Quantifizierbarkeit?

Viel häufiger als mit konstruktiven Herausforderungen (wie Foucaults Diskursanalyse) sehen sich die Akteur*innen in den DH mit Vorwürfen und Klischees konfrontiert. So zum Beispiel: Ihr habt doch keine Theorie(n)! Häufig wird den Aktiven im Bereich DH vorgeworfen, dass sie Daten nur in den Computer eingeben und sie datengetrieben alles glauben und  als die alles umfassende Antwort annehmen, was ihnen der Computer präsentiert. Insbesondere nach dem Vortrag von Ramona Roller „Warum ist Luther protestantisch geworden? – Erklärungsnarrative mit statistischen Modellen entwickeln und zur Theoriebildung nutzen“ kam eine Diskussion über dieses Narrativ in den digitalen Geisteswissenschaftlers auf. Roller zeigte zunächst verschiedene Erzähllinien auf. Zum Beispiel kann die Geschichte des Umgangs mit Forschungsdaten oder Theorien in den Digital Humanities erzählt werden. Anhand ihres Fallbeispiels zeigte sie ein Gegenwarts-, ein Vergangenheits- und ein Sollnarrativ. Im Gegenwartsnarrativ wird, so Roller, häufig der „data piñata“-Ansatz (Lindgren 2020) verfolgt. Daten werden irgendwie in den Computer gegeben, explorativ betrachtet und hinterher biegt man sich eine passende Fragestellung zurecht. Kurz gesagt: ein datengeleiteter Ansatz.

Dahingegen funktioniert das Vergangenheitsnarrativ der klassischen Wissenschaften theoriegeleitet. Eine Forschungsfrage wird formuliert und mit einer bestehenden Theorie verknüpft. Daraufhin werden Hypothesen gebildet und durch Beobachtungen verifiziert oder falsifiziert. Durch das Erkennen von Mustern in Beobachtungen werden wiederum neue Theorien weiterentwickelt und die ursprüngliche Fragestellung beantwortet. (vgl. Roller 2020:2)

Mit dem von ihr vorgeschlagenen Sollnarrativ versucht Ramona Roller die beiden vorigen Narrative zu verbinden. Die Basis bildet das Vergangenheitsnarrativ, die Beobachtungen werden jedoch mit statistischen Modellen auf Daten vorgenommen. Durch die Beantwortung der Forschungsfrage entwickelt sich aus der anfänglichen Fach-Theorie so nach und nach eine DH-genuine Theorie. Dieses Sollnarrativ verdeutlichte sie exemplarisch an einem Fallbeispiel (work in progress). Jedoch stand im Verlauf der Diskussion die Gegenthese im Raum, dass sie mit ihrem Beispiel eben keine eigene Theorie darstellt. Hier stolpern wir über den Punkt, wie schwierig die Entwicklung einer empiriegestützten Theorienbildung ist. Denn lassen sich geisteswissenschaftliche Theorien überhaupt quantifizieren? Sind es nicht letztlich lediglich zuvor aufgestellte Hypothesen, die sich quantifizieren lassen können?

Der Wille zur Quantifizierung hat bereits eine lange Geschichte und zeigt das Vertrauen der Menschen in Zahlen. Dass ein übersteigertes Vertrauen in zahlenbasierte Evidenz oder an eine mechanische Objektivität ihre Tücken hat, ebenso wie auch der Glaube, dass Daten roh, objektiv und neutral seien, zeigten beispielsweise Gernot Rieder und Judith Simon in ihrem Aufsatz Vertrauen in Daten (Rieder/Simon 2018).

Es bleibt spannend, inwiefern mit Fortschreiten des Projekts eine Anpassung von Rollers geschichtswissenschaftlichen Theorien möglich sein wird oder ob es bei Hypothesen bleiben muss. Auch wird sich zeigen, ob sie sich hier in einem „Dataismus“ (Brooks 2013) verfängt oder den theoretischen, gesellschaftlichen und ethischen Fragen, die in diesem Prozess verhandelt werden müssen, gerecht werden kann und auf diese Weise vielleicht keine genuine DH-Theorie aber möglicherweise eine mit digitalen Technologien durchgeführte kritische Evaluierung geisteswissenschaftlicher Theorien umsetzen kann.

Ob Theorien durch DH-Methoden falsifiziert werden können und ob disziplinäre Theorien überhaupt auf diesem Weg überprüft werden können, wird die Zukunft zeigen.

Weiter stellte sich die Frage (und sie wurde konkret gestellt), welche Disziplin befähigt ist, DH-eigene Theorien zu entwickeln: Die Philosophie als Mutterdisziplin oder die Einzeldisziplinen. Und wir ergänzen: Wie unterscheiden sich DH-Theorien im Allgemeinen? Unterscheiden sie sich überhaupt? Unterscheiden sie sich eventuell in Abhängigkeit zu ihrer Herkunft und können sie sich gegebenenfalls ergänzen? Sodass aus den Teilmengen von DH-Theorien und fachspezifischen Hintergründen schließlich eine allgemeingültige DH-Theorie entstehen kann. Oder unterscheiden sich die Fächer so stark voneinander, dass diese Vereinigung und Universalität unmöglich sein wird?

Die Blackbox der Digital Humanities und die Verflachung

So sehr die DH sich dagegen wehren theorielos zu arbeiten, so sehr liegt auch etwas Positives im datengesteuerten Vorgehen: Die Datafizierung scheint ein Kontrollversprechen zu geben (vgl. Krämer 2020), doch dieser Schein trügt! Zu gern wird das Rechnen des Computers als „Knowing that“ wahrgenommen. Mit dem deutschen Begriff der Künstlichen Intelligenz schlägt man genau in diese Kerbe. Der Maschine wird Intelligenz unterstellt. Doch ist mit dieser Art von Intelligenz etwas Anderes gemeint als eine menschliche Intelligenz. Vielmehr lernt der Computer das „Knowing how“. Dieses wird jedoch nur selten wahrgenommen. Als Blackbox sitzt es in Programmen, wunderbar verschleiert und versteckt von Interfaces (vgl. Krämer 2020).

Krämer stellt dennoch die These auf, dass gerade durch die Blackbox, durch das Digitale eine unkontrollierte Tiefe zurückkommt, die durch die verflachten Daten abhandengekommen ist. In der computationellen Forschung müssen geisteswissenschaftliche Objekte in eine einheitliche Sprache gebracht werden, was durch die Verdatung geschieht. Hierdurch wird das Implizite explizit gemacht. Doch stellen wir – begonnen bei Ada Lovelace – Daten in Tabellen dar, also zweidimensional. Indem nun die Zeit als weitere Dimension hinzugefügt wird, vertiefen wir unseren Blick auf die Objekte (im doppelten Sinne).

Problematisch ist hier, meiner Meinung nach [M. S.], dass wir es trotz allem mit einer Abbildung der Realität zu tun haben. Zwar können durch das Digitale neue Dimensionen hinzugezogen werden, dennoch bleibt unser Untersuchungsgegenstand eine Reproduktion. Eine solche kann heute zwar schon ziemlich genau das Original abbilden, jedoch nie vollständig kongruent sein, so meine These. Die Technik der Verflachung muss folglich zwangsweise erhalten bleiben. Das macht die Forschung nicht ungültig, bei allen Untersuchungen sollte man sich nur dessen bewusst sein, dass wir es immer mit einem Ausschnitt der Realität zu tun haben. Und Schlussfolgerungen damit nicht zwangsweise für die komplette Realität gültig sind.

Theorie der Digital Humanities und der „Stachel“ des Digitalen?

Bereits auf der DHd 2018 in Köln, die den Titel „Kritik der digitalen Vernunft“ trug, hielt Sybille Krämer eine Keynote mit dem Titel „Der ‚Stachel des Digitalen‘ – ein Anreiz zur Selbstreflexion in den Geisteswissenschaften? Ein philosophischer Kommentar zu den Digital Humanities in neun Thesen“ (Krämer 2018).

Möglicherweise entwickeln sich die DH tatsächlich zu einem „Stachel“ und werden auf diese Weise zu einem kritischen Werkzeugkasten der „traditionellen“ Geisteswissenschaften.  In jedem Fall bleibt es für die DH wichtig, über Theorien zu diskutieren, diese kritisch zu hinterfragen und auch weiterzuentwickeln. In einer so umfangreichen Disziplin (oder sollte man besser sagen Disziplinenvielfalt) ist eine ausführliche Beschäftigung mit Theorien von verschiedenen Blickwinkeln vielleicht noch relevanter als in einer einzelnen Fachdisziplin.

Aufzeichnungen der Vorträge sind hier zu finden.  Diskussionen und Notizen aller Workshopteilnehmenden sind zudem auf Twitter sowie im Etherpad zu finden.

Referenzen:

Brooks, David (2013): The philosophy of data, in: New York Times (Feb. 4, 2013). Link: https://www.nytimes.com/2013/02/05/opinion/brooks-the-philosophy-of-data.html

Foucault, Michel (1969): Archäologie des Wissens, Frankfurt am Main 1973, S. 21 (Originalausgabe: L’Archéologie du savoir, Paris 1969).

Hymes, Dell H. (1965): Symposium on the Use of Computers in Anthropology (Burg Wartenstein, 1962), Den Haag, 7. [Im Vorwort des Tagungsbandes heißt es: „Thomas A. Sebeok, a Fellow at the Center, was testing the possibilities of the computer for his research in Cheremics folklore; A. Kimball Romney at Stanford was introducing computer processing into a program of social anthropological field work among the Mayan Tzeltal; Sydney Lamb at Berkeley was developing both the practical and theoretical aspects of verbal data processing. The need for a generel consideration of the place of the computer in anthropological research was strongly felt.]

Gius, Evelyn/Jacke, Janina (2020): Sinn und Unsinn von Strukturalismus in den DH. Betrachtungen zu Theorie und Methode in der digitalen Literaturwissenschaft. Abstract. Link: https://fdhl.info/wp-content/uploads/2020/10/Gius-Jacke-Sinn-und-Unsinn-von-Strukturalismus-in-den-DH-Abstract.pdf

Krämer, Sybille (2018): Der ‚Stachel des Digitalen‘ – ein Anreiz zur Selbstreflexion in den Geisteswissenschaften? Ein philosophischer Kommentar zu den Digital Humanities in neun Thesen. Köln 2018. Video zum damaligen Vortrag: https://www.youtube.com/watch?v=OO5LSwD4Si8, ab 43:40.

https://journals.ub.uni-heidelberg.de/index.php/dco/article/view/48490/41863

Krämer, Sybille (2020): ‚Wider die Tiefenrhetorik‘: Über die Kulturtechnik der Verflachung, diagrammatische Maschinen und das ‚Deep Learning‘. Abstract. Link: https://fdhl.info/wp-content/uploads/2020/10/Kraemer-Thesenpapier-Wider-die-Tiefenrhetorik.pdf

Ladurie, Emmanuel Le Roy (1973): Le territoire de l’historien, Paris, 11–14.

Latour, Bruno (1999): Pandora‘s Hope. Essays on the Reality of Science Studies, Cambridge.

Lindgren, S. (2020): Data Theory: Interpretive Sociology and Computational Methods (PolityPress, Cambridge.

McCarty, W. (2018). Modelling What There Is: Ontologising in a Multidimensional World. Historical Social Research, Supplement, 31, 33–45. https://doi.org/10.12759/hsr.suppl.31.2018.33-45

Rieder, Gernot / Simon, Judith (2018): Vertrauen in Daten oder: Die politische Suche nach nummerischen Beweisen und Erkenntnisversprechen von Big Data, in: R. Mohabbat Kar, B. E. P. Thapa, & P. Parycek (Hrsg.): (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, Berlin, 159–178.Roller, Ramona (2020): Warum ist Luther protestantisch geworden? – Erklärungsnarrative mit statistischen Modellen entwickeln und zur Theoriebildung nutzen. Abstract. Link: https://fdhl.info/wp-content/uploads/2020/10/DH_theorie_abstract_RR.pdf


1 Zu den von IBM (mit)finanzierten Tagungen zählen u.a. die „Conference on the Use of Computers in Humanistic Research“ (December 4, 1964, Brunswick NJ), „Computers for the Humanities?“ (January 22–23, 1965, New Haven) sowie „Computers and their potential applications in museums“ (April 15–17, 1968, New York).

Cite this article as: Franziska Klemstein und Melanie E-H. Seltmann: „Grau, teurer Freund, ist alle Theorie. Theorytellings zwischen data piñata und dem Stachel des Digitalen,“ in Digital Humanities Theorie, 15/11/2020, https://dhtheorien.hypotheses.org/?p=854.


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