Eindrücke zur AG-Tagung „Algorithmizität als Kultur des Verstehens? Digitale Erkenntnisprozesse in den Humanities“

Jan Horstmann, Rabea Kleymann

Die AG Digital Humanities Theorie wird auf der DHd-Konferenz 2023 einen Workshop veranstalten, um die Diskussion zum Thema „Algorithmizität in den Geisteswissenschaften“ weiterzuführen. Im Juni 2022 fand bereits  eine erste hybride Tagung mit gut 20 Teilnehmenden am ZfL Berlin zum Thema statt. Nun möchten wir die Diskussion im Rahmen der Digital-Humanities-Community systemisch weiterführen. Dieser Blogpost bietet daher eine kurze Rückschau auf die zentralen Diskussionspunkte der Tagung und lädt zugleich zur Partizipation ein.

Einen ersten Ausgangspunkt unserer Tagung bildete die Annahme, dass sich in traditionellen wie in aktuellen Forschungspraktiken der Geisteswissenschaften latente Formen der Algorithmizität wiederfinden lassen. Dies betrifft nicht nur digitale Formen geisteswissenschaftlichen Arbeitens im Sinne einer prozessual verstandenen Algorithmisierung. Vielmehr kann Algorithmizität auch als jeweiliger Formalisierungsgrad von Handlungsanweisungen, der sich in geisteswissenschaftlichen Methoden sui generis manifestiert, umrissen werden. Algorithmizität lässt sich so als eine mögliche Querverbindungen zwischen den disziplinären Profilen der Geisteswissenschaften sowie der Informatik begreifen. Damit einher geht eine mögliche Neuvermessung disziplinspezifischer Kulturen des Verstehens, die jenseits eines tradierten „Two Cultures“-Paradigmas (Snow 1959) verfährt.

Aktuell wird der Begriff „Algorithmizität“ in verschiedene Disziplinen in unterschiedlicher Form diskutiert: Die Sozial- und Wirtschaftsgeschichte beispielsweise nimmt auf verschiedene Art Bezug auf algorithmische Methoden der empirischen Sozialforschung oder historischen Demografie, um ihre Interpretationen zu stützen (vgl. Schlemmer 1998).  In medienwissenschaftlichen Kontexten wird Algorithmizität einerseits als eine Eigenschaft der Kultur der Digitalität (vgl. Stalder 2019, 13) bezeichnet, andererseits aber auch als eine potentia beschrieben, die dem Algorithmus als spezifische Form vorausgeht (vgl. Rutz 2016, 41).  In einer informatischen Perspektive taucht Algorithmizität neben Sequenzialität und Abstraktion als Teilaspekt eines computational thinking auf (vgl. Denning und Tedre 2019).

Zentrale Ausgangsfragen der Tagung waren daher: Was sind disziplinspezifische Kulturen des Verstehens? Wie werden geisteswissenschaftliche Methoden und Praktiken im Digitalen transformiert? Wie verhalten sich disziplinspezifische Kulturen des Verstehens zueinander? Bleiben dichotomische Setzungen wie analog/digital, quantitativ/qualitativ oder kontinuierlich/diskret stabil? Sind auch traditionellere geisteswissenschaftliche Erkenntnisprozesse algorithmisch verfasst? In welchem Maß? Wir gehen daher von einer Skala von latenter Algorithmizität (Quantifizierung, Diskretisierung) hin zu expliziter Algorithmizität (maschinenlesbare Handlungsabläufe) aus.

Bereits in einem einführenden hybrid geführten Dialog zwischen Manuel Burghardt und Silke Schwandt wurde deutlich, dass Informatik und Geisteswissenschaften sehr unterschiedliche Perspektiven auf Algorithmen und Algorithmizität haben und den Begriff auch mit verschiedenen Bedeutungen belegen würden: In der Informatik dient ein Algorithmus der Lösung eines Problems und muss maschinenlesbar wie regelbasiert sein. Gerade die Regelbasiertheit findet sich aber auch in vielen geisteswissenschaftlichen Methoden, wie beispielsweise der inneren und äußeren Quellenkritik in der Geschichtswissenschaft.

In ihrem Keynotevortrag „Algorithmizität – Eine philosophische Perspektive“ machte Gabriele Gramelsberger deutlich, dass die Ursprünge der Algorithmizität in der Philosophie liegen. Anhand der drei Schritte – Operationalisierung des Geistes, Formalisierung der Sprache und des Schreibens – untersuchte sie die Genese des Algorithmizitätskonzepts. Ein Ergebnis ihrer Rekonstruktion war die Formulierung notwendiger Bedingungen der Möglichkeit von Algorithmizität. Dazu zählen unter anderem die Externalisierung geistiger Operationen in formale Symboloperationen, die maschinell ausführbar sind, sowie die Methode der Beweisführung, der Quantifizierung von Relationen sowie Formen der Reduktion. Im anschließenden zweiten Teil des Vortrags entwarf Gramelsberger Ansätze einer operativen Epistemologie. In diesem Zusammenhang hinterfragt sie nicht nur die gegenwärtigen Potenziale eines mathematisch geprägten operativen Repertoires (Gramelsberger 2020). Vielmehr diskutiert sie Algorithmizität als neue symbolische Form im Sinne Cassirers.

Anschließend warfen sechs Lightning Talks den Fokus auf konkrete Forschungsprojekte der Humanities. Wir wollen hier nur die zentralsten Thesen zusammenfassend nennen. Nikita Braguinski zeigte in seinem Vortrag „Die Algorithmizität musikalischen Denkens“ deutlich, dass Algorithmizität in der (historischen) Musiktheorie allgegenwärtig ist. In ihrem literaturwissenschaftlichen Vortrag „Passen/Nicht-passen: Zur Binarität der Interpretation literarischer Materialitäten“ demonstrierte Charlotte Coch wie Semantik und Syntax im Algorithmischen ineinander verschränkt sind. Aus geschichtswissenschaftlicher Perspektive betonte Charlotte Feidicker in ihrem Vortrag „Wie funktioniert der Vergleichsalgorithmus? Vergleichsformationen in englischen Rechtsquellen des 13. Jahrhunderts“ wie durch Explizierung wissenschaftliche Erkenntnisprozesse (‘Weltverstehen’) algorithmisiert werden.

Fotis Jannidis warf in seinem Beitrag „Begriffsbildung und Operationalisierung in den Computational Literary Studies“ ein Licht auf Prozesse der Begriffsbildung, die selbst durch Algorithmisierung/Operationalisierung beeinflusst werden. In sozialwissenschaftlicher Hinsicht stellte Dennis Möbius mit seinem Vortrag „The Discovery of Grounded Theory und die Algorithmisierung der Hermeneutik“ die These auf, dass die Grounded Theory durch ihr systematisiertes Vorgehen in der Theoriebildung algorithmisch ist. Schließlich zeigte Thomas Nyckel in seinem medienwissenschaftlichen Vortrag „Algorithmen als Faustregeln“, wie Algorithmen auch als Faustregeln aufgefasst werden können.

Nach den projektspezifischen Diskussionen blieben eine Menge offene Fragen, die in einer gemeinsamen Abschlussdiskussion nur sehr punktuell besprochen werden konnten. Um dieses interdisziplinäre Feld aus Perspektive der Algorithmizität zu sondieren, widmet sich unser Workshop folgenden zentralen Fragekomplexen:

Algorithmizität und Begriffsarbeit

  • Was sind Kriterien zur Bestimmung des Algorithmischen? (Performanz, Effizienz, Binarität …) Welche Rolle(n) spielen sie?
  • Gibt es ein Spannungsverhältnis zwischen Algorithmizität und Verstehen oder ist das eine im anderen enthalten?
  • Wie können Begriffe wie ‘Algorithmus’, ‘Algorithmizität’ oder ‘Algorithmisierung’ differenziert werden?
  • Was sind die Grenzen des Algorithmizitätsbegriffs? Wie unterscheidet sich Algorithmizität von den Begriffen Kalkül (vgl. Krämer 1991), Modell (vgl. Flanders und Jannidis 2019) oder Regel (vgl. Daston 2022)?

Algorithmizität als Erkenntnis-und Denkstruktur

  • Ist computational thinking das Gleiche wie ein algorithmischer Erkenntnisprozess und das Gleiche wie ein regelgeleitetes Vorgehen (wie etwa Dilthey oder Descartes es beschreiben)?
  • Was nützt uns die Klassifizierung von (geisteswissenschaftlichen) Erkenntnisprozessen als algorithmisch oder nicht-algorithmisch?
  • Wird alles algorithmisch? Was sind die Grenzen des Phänomens?

Algorithmizität als (trans-)disziplinärer Kompass

  • Wie unterscheiden sich die in den einzelnen Disziplinen der Humanities angewandten Algorithmen oder regelgeleiteten Methodensettings? Was sind Gemeinsamkeiten?
  • Was sind disziplinäre Unterschiede zwischen geisteswissenschaftlicher und informatischer Wissensproduktion?
  • Was nützt uns das Wissen um Gemeinsamkeiten und Unterschiede der weniger oder stärker algorithmisch geprägten Art der Erkenntnisproduktion in den Disziplinen?
  • Ist das „Two Cultures“-Paradigma weiterhin gültig?

In Vorbereitung des kommenden Workshops werden wir auf diesem Blog zwei opinion pieces veröffentlichen, die das Für und Wider einer Verwendung des Begriffs ‘Algorithmizität’ im geisteswissenschaftlichen Diskurs versammeln. Wir laden Euch aber schon jetzt zur Diskussion über den Algorithmizitätsbegriff ein. Kommentiert gerne diesen Blogpost über die blogeigene Kommentarfunktion oder folgt unserem#dhtheorie_Algo22 über Twitter oder Mastodon.

Literaturnachweise

Daston, Lorraine. 2022. Rules: A Short History of What We Live By, Princeton: Princeton University Press. DOI: 10.1515/9780691239187.

Denning, Peter J. und Matti Tedre. 2019. Computational Thinking. Cambridge: MIT Press.

Flanders, Julia und Fotis Jannidis (Hg.). 2019. The Shape of Data in the Digital Humanities: Modeling Texts and Text-Based Resources. Digital research in the arts and humanities. London, New York: Routledge.

Gramelsberger, Gabriele. 2020. Operative Epistemologie. (Re-)Organisation von Anschauung und Erfahrung durch die Formkraft der Mathematik. Hamburg: Meiner. DOI: 10.28937/978-3-7873-3900-6.

Krämer, Sybille. 1991. Berechenbare Vernunft: Kalkül und Rationalismus im 17. Jahrhundert, Berlin, Boston: de Gruyter. DOI: 10.1515/9783110847079.

Rutz, Hanns Holger. 2016. “Making a Space of Algorithmicity.” In xCoAx 2016: Proceedings of the Fourth Conference on Computation, Communication, Aesthetics and X, hg. Von Mario Verdicchio, Alison Clifford, André Rangel und Miguel Carvalhais, 29–42.

Schremmer, Eckart (Hg.). 1998. Wirtschafts- und Sozialgeschichte. Gegenstand und Methode: 17. Arbeitstagung der Gesellschaft für Sozial- und Wirtschaftsgeschichte in Jena 1997 (Vierteljahrschrift für Sozial- und Wirtschaftsgeschichte). Stuttgart: Steiner.

Snow, Charles Percy. 2012 [1959]. The two cultures. Cambridge, New York: Cambridge UP.Stalder, Felix. 2019. Kultur Der Digitalität. 4. Auflage. Berlin: Suhrkamp.

Theorie und Digital Humanities – Eine Bestandsaufnahme

Manuel Burghardt

1. “The Beginning of Theory”?

This is a world where massive amounts of data and applied mathematics replace every other tool that might be brought to bear. Out with every theory of human behavior, from linguistics to sociology. Forget taxonomy, ontology, and psychology. Who knows why people do what they do? The point is they do it, and we can track and measure it with unprecedented fidelity. With enough data, the numbers speak for themselves.

Anderson, 2008

In seiner Provokation vom „Ende der Theorie“ fragt Chris Anderson, ob angesichts massenhaft verfügbarer Daten in fast allen Bereichen der Wissenschaft, die Theoriebildung nicht ganz und gar obsolet würde.1 In besonderem Maße scheint diese These auch für die Digital Humanities (DH) relevant zu sein, da hier mit Metaphern wie „Distant Reading“ (Moretti, 2000), „Macroanalysis“ (Jockers, 2013) und „Culturomics“ (Michel et al., 2011) regelmäßig auf empirische und datengetriebene Ansätze fokussiert wird. Ein gehäuftes Aufgreifen des Schlagworts „Big Data“ im Kontext der Digital Humanities gibt weiteren Anlass, um Parallelen zu Andersons Petabyte-Utopie zu ziehen (nachfolgend sind die Titel einschlägiger Publikationen aufgeführt):

  • Big data and digital humanities” (Tiepmar, 2018)
  • Big digital humanities“ (Svensson, 2016)
  • „A map for big data research in digital humanities“ (Kaplan, 2015)
  • „Trending: The promises and the challenges of big social data“ (Manovich, 2011)
  • “Exploring big historical data: The historian’s macroscope“ (Graham, Milligan, & Weingart, 2015)
  • Big Data, new epistemologies and paradigm shifts”, siehe den Abschnitt “Computational social sciences and digital humanities” (Kitchin, 2014)

Tatsächlich findet sich Andersons These auch in mancherlei DH-Debatten wieder, etwa in Form von Vorwürfen der „Theorielosigkeit“ (für einen Überblick vgl. Kleymann, 2019) zugunsten eines allzu „positivistischen Methodenfetischismus“ (Arnold, 2018). Bei genauerem Hinsehen zeigt sich allerdings deutlich, dass neben solch vereinzelten Vorwürfen das Thema der DH-Theoretisierung eigentlich eine zentrale Rolle spielte und spielt (vgl. etwa Warwick, 2016 und Gold, 2012, Part II: „Theorizing the Digital Humanities“). 

Vor allem im deutschsprachigen Raum sind mit den Aktivitäten der insgesamt sehr jungen DHd-Community aktuell starke Tendenzen in Richtung expliziter Theoriebildung zu beobachten. Als ein wichtiger Meilensteine sei hier die DHd 2018 in Köln hervorgehoben, die unter der Losung „Kritik der digitalen Vernunft“ ausdrücklich zur theoretischen Reflexion der DH einlud und dabei mit vielen einschlägigen Keynotes, Panels und Einzelvorträgen außerordentlich erfolgreich war.2 Bei  der jüngsten DHd-Konferenz 2020, in Paderborn, wurde mit der Gründung der offiziellen AG „Digital Humanities Theorie“3 ein weiterer wichtiger Meilenstein gesetzt. Neben den jährlich stattfindenden DHd-Konferenzen ist auch an anderen Stellen erfreuliche Aktivität im Bereich der DH-nahen Theoriebildung und -reflexion zu beobachten, etwa bei einem 2017 durchgeführten Symposium zu „Theorien und Praktiken des Digitalen in den Geisteswissenschaften“4 oder bei einem 2018 von der Gesellschaft für Informatik durchgeführten Workshop „Informatik und Digital Humanities“5.

Um die Relevanz des Themas auch im Bereich der Forschungsförderung zu unterstreichen, sei schließlich auf eine der jüngeren Ausschreibungslinien des BMBF hingewiesen, in der explizit „Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zur theoretischen, methodischen und technischen Weiterentwicklung der digitalen Geisteswissenschaften“ gefördert werden sollten, wobei die zentrale Rolle der Theorie an verschiedenen Stellen der Ausschreibung jeweils betont wird:

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert deshalb interdisziplinäre Forschungsprojekte, die eine konkrete, anspruchsvolle geisteswissenschaftliche Forschungsfrage bearbeiten und dabei reflektieren und explizieren, wie geisteswissenschaftliche Erkenntnisse gewonnen werden. Darauf aufbauend sollen sie aufzeigen, welche grundlegenden epistemologischen und methodischen Veränderungen die digitalen Forschungsmöglichkeiten auch für die Geisteswissenschaften mit sich bringen. Dies soll in Rückgriff auf und in Weiterentwicklung von bestehenden geisteswissenschaftlichen Theorien erfolgen.

Modellierung, Formalisierung und Operationalisierung geisteswissenschaftlicher Theorien als Voraussetzung für Forschung im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften

Notwendige Voraussetzung für eine Förderung ist eine theoriegeleitete Herangehensweise.

Aus dem Bundesanzeiger vom 22.07.20196

Nach dieser kurzen Bestandsaufnahme scheint also ein durch die DH herbeigeführtes Ende der Theorie in den Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften eher unwahrscheinlich. Vielmehr kann in der deutschsprachigen DH-Community gerade eine Hinwendung zur Theorie(bildung), vielleicht gar ein „theoretical turn“, wenigstens aber ein Theorie-Frühling, beobachtet werden.

Nach dieser – zugegebenermaßen unvollständigen und weitestgehend anekdotischen – Zusammenfassung und Motivation der aktuellen DH-Theorie-Lage im deutschsprachigen Raum, soll im zweiten Teil des Beitrags eine weitere Präzisierung und Systematisierung der nicht ganz einfachen Gemengelage erfolgen, um so Möglichkeitsräume für eine Annäherung und Bearbeitung des Themas Theorie und DH aufzuzeigen. Konkret soll dabei der Theoriebegriff für die “Interdisziplin” der DH aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet werden, was wiederum nur geschehen kann, wenn man die DH grundlegend charakterisiert. In der Konsequenz kann so eine Systematik von Theoriebegriffen, aufgeteilt nach Kernbereichen der DH, entstehen.

2. Die Vermessung der Digital Humanities

Wenn man über Theoriebildung in den DH sprechen will, ist eine grundlegende Vermessung derselben unumgänglich, da das „big tent“ Digital Humanities (Terras, 2013) außerordentlich heterogen ist und in unterschiedlichen Bereichen entsprechend unterschiedliche Theoriebegriffe vorherrschen. Als Ausgangspunkt zur Unterscheidung grundlegender Spielarten in den DH scheint mir hier die Taxonomie von Roth (2019) sehr gut geeignet, um etwas Ordnung in die DH und die damit einhergehende Begriffs- und Konzeptanarchie zu bringen:

  1. Digitized humanities“: Hier stehen primär die Themen Digitalisierung, Repräsentation (Unsworth, 2002) und Modellierung (Flanders & Jannidis, 2018) von geistes- und kulturwissenschaftlichen Artefakten im Vordergrund. Ansätze zur Theoriebildung könnten sich in diesem Bereich u.a. in Arbeiten zur Genese der TEI (Michael Sperberg-McQueen, Nancy Ide, u.v.a.) sowie ganz allgemein in konzeptuellen Arbeiten zur digitalen Editionswissenschaft finden. Auch die Diskussion zentraler Paradigmen zur Datenmodellierung, von den TEI-Technologien SGML und XML über E. F. Codds relationale Datenbanken bis hin zu jüngeren Formaten wie etwa Graphdatenbanken, wäre hier m.E. gut aufgehoben. 
  2. „Numerical Humanities“: Diese Facette der DH, die auch häufig als Computational Humanities7 bezeichnet wird, fokussiert stärker auf mathematische Abstraktion und die Erstellung formaler Modelle und Analyseverfahren, etwa mithilfe statistischer Ansätze und maschineller Lernverfahren. Visualisierung und Visual Analytics (Kohlhammer et al., 2011) mögen als Varianten solch formaler Ansätze gelten. Dieser Bereich der DH weist starke methodische Ähnlichkeiten zu den Computational Social Sciences auf8. Weiterhin ist die typischerweise empirische und strukturierte Vorgehensweise der Computational Humanities geprägt durch eine Referenz auf entsprechende bestehende Schulen und Theorien, bspw. die Semiotik, den Formalismus, den Strukturalismus, die Kybernetik, die Systemtheorie, etc.9 Teilweise wird explizit auf diese bestehenden Strömungen verwiesen, um eigene theoretische Rahmenbedingungen abzuleiten, so etwa im Falle des „Distant Viewing“-Paradigmas (Arnold & Tilton, 2019) zur quantitativen Analyse visueller Daten, das sich explizit auf semiotische Grundbegriffe beruft. Gleichzeitig finden sich auch Beispiele für den Rückgriff auf bestehende Theorien, um quantitative Phänomene einzuordnen und grundlegend zu interpretieren, bspw. in einer computergestützten Analyse eines Speisekarten-Korpus (Jurafsky et al. 2016) unter Bezugnahme auf Bourdieus „Feine Unterschiede“ (Bourdieu, 1983). Weiterhin erfolgt in den Computational Humanities häufig ein Aufgreifen kommunikations- und informationstheoretischer Konzepte, wie etwa Claude E. Shannons Informationstheorie und das damit verknüpfte Maß der Entropie, das in empirischen Korpusstudien immer wieder auftaucht (bspw. Chen, Liu, & Altmann, 2017). Besonders innovativ sind in diesem Bereich Theorie-Adaptionen aus anderen Disziplinen, wie sie etwa im Falle der „Cultural Evolution“ (Mesoudi, 2011) vorliegen. Konkret werden hier theoretische Konzepte der biologischen Evolutionsforschung auf die Entwicklung und Verbreitung kultureller Phänomene übertragen, die teilweise Ähnlichkeiten zu Richard Dawkins Idee der „Memetik“ aufweisen.
  3. Humanities of the Digital”: Die letzte Kategorie, wie von Roth (2019) vorgeschlagen, beschreibt die geisteswissenschaftliche Beschäftigung mit digitalen Kulturartefakten und -phänomenen, wie bspw. computer-vermittelte Kommunikation, online communities und Videospielen. In diesem Bereich bestehen starke Verbindungen zu den bereits bestehenden Feldern „Game Studies“, „Software Studies“, „Computerkunst“, u.v.m. Weiterhin gibt es offensichtliche Anknüpfungspunkte zur Medientheorie, mit ihren vielfältigen Spielarten und Akteuren. Schlaglichtartig sei hier auf die naheliegenden Arbeiten von Walter Benjamin (bspw. „Das Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit“), Friedrich Kittler (bspw. „Es gibt keine Software“) und Marshall McLuhan (bspw. „The medium is the message“) verwiesen. Neben zahlreichen Lehrbüchern zu Medientheorie findet sich auch im Kapitel „Theorien digitaler Medien“ des Einführungsbuchs von Jannidis, Kohle, & Rehbein (2017) ein guter Überblick aus DH-Perspektive.

In Ergänzung dieser drei Kernfelder schlage ich als vierte Kategorie schließlich noch die “Public Humanities” (vgl. auch Ellison, 2013; Wickmann, 2016) vor, die aus meiner Sicht eine weitere wichtige Spielart der DH darstellen. 

4. Public Humanities: Hierzu zählen sämtliche DH-Aktivitäten, die sich mit den Themen Wissenschaftskommunikation10 und digitales Publizieren beschäftigen. Auch Ansätze aus dem Bereich des E-Learning mögen in dieser Sparte ihren Platz finden. Relevant wären dementsprechend theoretische Konzepte aus der Kommunikationsforschung und ggf. auch der Buchwissenschaft, bzw. für den Bereich des E-Learning entsprechende Theorien aus Pädagogik, Psychologie und Soziologie. 

Die hier vorgeschlagenen Perspektiven auf die DH erlauben aus meiner Sicht eine spezifischere Diskussion des Theoriebegriffs, der mit unterschiedlicher Ausrichtung und Bedeutung nun jeweils explizit einzelnen Kategorien zugeordnet werden kann.  Gleichzeitig soll mit einem solchen bottom up-Ansatz allerdings nicht ausgeschlossen werden, dass es bei aller Heterogenität nicht vielleicht doch einen kleinsten gemeinsamen, digitalen Nenner zwischen allen DH-Spielarten geben kann. So betonen etwa Geiger und Pfeiffer (2020) das Fehlen „ein[es] theoretisches Fundament[s], welches mit Hilfe einer flächendeckenden, systematischen Untersuchung die isolierten und verstreuten Ansätze sinnbringend und letztlich auch den einzelnen digitalen GeisteswissenschaftlerInnen Souveränität stiftend miteinander verknüpfen könnte.“ Am besten scheint hierfür die „Wissenschaftstheorie“ geeignet, um aus einer Meta-Perspektive auf das Gesamtphänomen der DH zu blicken und ggf. übergeordnete, epistemologische Implikationen und Konsequenzen dieses neuen Felds zu beschreiben und damit eine identitätsstiftende Wirkung für die DH-Community entfalten.

3. Abschließende Worte zur Ambiguität des Theoriebegriffs

Dieser Beitrag will also eine Systematisierung der weitgefächerten Digital Humanities leisten, um damit das ambitionierte Vorhaben, Theorien der DH zu diskutieren, grundlegend unterstützen oder zumindest anleiten zu können. Die vier Teilbereiche sind dabei als Gerüst zu verstehen, das in künftigen Diskussionen schrittweise mit konkreten Theorien ausgebaut werden kann. 

Gleichzeitig steht aus meiner Sicht noch eine Explizierung des Theoriebegriffs aus, der kein bisschen weniger ambig und divers ist, als der DH-Begriff. Und nirgendwo sonst äußert sich die Theorie-Diversität so stark wie in den Digital Humanities, deren Vertreter*innen häufig zwischen den unterschiedlichen geistes-, kultur- und sozialwissenschaftlichen Fächern wandern und damit regelmäßig mit unterschiedlichen Theoriebegriffen konfrontiert werden. Von einem nonchalanten „anything goes“ á la Paul Feyerabend und losen „Schulen“, denen man sich ggf. zugehörig fühlt, über Hermeneutik und close reading als geisteswissenschaftliches Schweizer Taschenmesser bis hin zu streng formalisierten Modellen aus Prädikatenlogik und Peirce’scher Semiotik, kann einem fast alles unterkommen. 

Um also strukturiert über Theorie(n) in den DH sprechen zu können, müssen zunächst auch konkurrierende Theoriebegriffe (Universal-Theorien, Meta-Theorien, fach-/domänenspezifische Theorien) diskutiert werden und darüber hinaus verwandte Konzepte und Termini wie etwa „Modell“, „Methoden“, „Tools“, „Paradigmen“, „Schulen“, etc. definiert und ggf. abgegrenzt werden.

Zum Ausblick: Als Vertreter der Computational Humanities, also als jemand mit einer starken Affinität zum datengetriebenen Arbeiten, plane ich im nächsten Schritt eine Korpusstudie zur Untersuchung der tatsächlichen Verwendung des Theoriebegriffs (und verwandter Begriffe) in den DH. Dabei soll nach Begriffen wie „theory“ etc. in einem großen (englischsprachigen) Korpus von einschlägigen DH-Zeitschriften und -Konferenzen gesucht werden, um so einen szientometrischen Einblick in bestehende Theoriebegriffe der DH zu gewinnen (vgl. Abb. 2).

Digital-Humanities-Theorie wird zunehmend  ausdifferenziert. #DigitalHumanities #Wissenschaft #Geisteswissenschaften #Digitalisierung
Abb. 1: Double Tree-Visualisierung (Culy & Lyding, 2010) für die Verwendung des Begriffs „theory“ in den DH-Zeitschriften DSH und DHQ. Häufige Cluster mit „theory“ sind etwa „intertextual theory“, „literary theory“, „marxist theory“, „media theory“, „narrative theory”, etc.

Danksagungen

Mein herzlicher Dank gebührt Mareike Schumacher, Rabea Kleymann und Jonathan Geiger, für den intensiven Austausch und die hilfreichen Kommentare beim Ausarbeiten dieses Beitrags.

 

1 Wenngleich der Artikel von Anderson bereits 2008 veröffentlicht wurde, so wird diese These nach wie vor auch in jüngeren Publikationen diskutiert. Beispielhaft spricht etwa Nassehi (2019) in seiner Monographie “Muster – Theorie der digitalen Gesellschaft” in dem Zusammenhang von einer Ersetzung der Wissenschaft durch eine Kybernetik.

2 Viele der Beiträge sind auch als Videoaufzeichnungen dokumentiert, vgl. https://www.youtube.com/playlist?list=PLMxzT_3–bv_7zmYvY6JjI2LR_1-4Zlnn

3 Blog: https://dhtheorien.hypotheses.org/

4 Blog: https://digigeist.hypotheses.org/

5 Workshopband: https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16989/browse?type=title (vgl. insbesondere die Beiträge von M. Piotrowski, I. Frank und P. Klimczak et al.)

6 Bekanntmachungen des BMBF: https://www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-2553.html

7 Vgl. Computational Humanities Research (CHR): https://cohure.github.io/CoHuRe/

8 Vgl. hierzu auch den Blogbeitrag von Ramona Roller: https://dhd-blog.org/?p=13186

9 Für eine Zusammenschau im Bereich der Literaturwissenschaft vgl. Bernhart (2018).

10 Vgl. auch die „blogging humanities“ in McPhersons Taxonomie (2009).

Bibliographie

Anderson, C. (2013). Das Ende der Theorie – Die Datenschwemme macht wissenschaftliche Methode obsolet. In H. Geiselberge & T. Moorstedt (Eds.), Big Data – Das neue Versprechen der Allwissenheit (pp. 124–130). Berlin: Suhrkamp.

Arnold, E. (2018). Positivistischer Methodenfetischismus als Anathema der digitalen Geisteswissenschaften. In Panel “Theorie der digitalen Geisteswissenschaften” der Jahrestagung DHd2018 | Kritik der digitalen Vernunft.

Arnold, T., & Tilton, L. (2019). Distant viewing: analyzing large visual corpora. Digital Scholarship in the Humanities, 0(0), 1–14.

Bernhart, T. (2018). Quantitative Literaturwissenschaft: Ein Fach mit langer Tradition? Quantitative Ansätze in Den Literatur- Und Geisteswissenschaften, 207–220. De Gruyter.

Bourdieu, P. (1983). Die feinen Unterschiede. Suhrkamp Verlag.

Chen, R., Liu, H., & Altmann, G. (2017). Entropy in different text types. Digital Scholarship in the Humanities, 32(3), 528–542. 

Culy, C., & Lyding, V. (2010). Double Tree: An Advanced KWIC Visualization for Expert Users. In E. Banissi, S. Bertschi, R. A. Burkhard, J. Counsell, M. Dastbaz, M. J. Eppler, … T. G. Wyeld (Eds.), 14th International Conference Information Visualisation (pp. 98–103). Los Alamitos, CA: IEEE.

Ellison, J. (2013). The New Public Humanists. PMLA, 128(2), 289–298.

Flanders, J., & Jannidis, F. (2018). The Shape of Data in Digital Humanities: Modeling Texts and Text-based Resources. Routledge.

Geiger, J., & Pfeiffer, J. (2020). Spielplätze der Theoriebildung in den Digital Humanities. In Book of Abstracts, DHd 2020 (pp. 48–51).

Gold, M. K. (2012). Debates in the Digital Humanities. University of Minnesota Press.

Graham, S., Milligan, I., & Weingart, S. (2015). Exploring Big Historical Data: The Historian’s Macroscope. ICP.

Jannidis, F., Kohle, H., & Rehbein, M. (2017). Digital Humanities – Eine Einführung. Kap. “Theorien digitaler Medien”. Metzler.

Jockers, M. L. (2013). Macroanalysis: Digital Methods and Literary History (Topics in the Digital Humanities). University of Illinois Press.

Jurafsky, D., Chahuneau, V., Routledge, B. R., & Smith, N. A. (2016). Linguistic Markers of Status in Food Culture: Bourdieu’s Distinction in a Menu Corpus. Journal of Cultural Analytics, 1–10. 

Kaplan, F. (2015). A map for big data research in digital humanities. Frontiers in Digital Humanities, 2(1).

Kitchin, R. (2014). Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data and Society, 1(1), 1–12.

Kleymann, R. (2019). Prototypen als Proto-Theorie? – Plädoyer einer digitalen Theoriebildung. In Book of Abstracts der Jahrestagung der DHd 2019.

Kohlhammer, J., Keim, D., Pohl, M., Santucci, G., & Andrienko, G. (2011). Solving problems with visual analytics. Procedia Computer Science, 7(December), 117–120. 

Manovich, L. (2011). Trending: The promises and the challenges of big social data. In Debates in the digital humanities (pp. 460–475).

McPherson, T. (2009). Introduction: Media Studies and the Digital Humanities. Cinema Journal, 48(2), 119–123.

Mesoudi, A. (2011). Cultural Evolution: How Darwinian Theory Can Explain Human Culture and Synthesize the Social Sciences. University of Chicago Press.

Michel, J.-B., Shen, Y. K., Aiden, A. P., Veres, A., Gray, M. K., Pickett, J. P., … Aiden, E. L. (2011). Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science, 331(6014), 176–182.

Moretti, F. (2000). Conjectures on world literature. New Left Review, (Jan / Feb), 54–68.

Nassehi, A. (2019). Muster: Theorie der digitalen Gesellschaft. C. H. Beck.

Roth, C. (2019). Digital, digitized, and numerical humanities. Digital Scholarship in the Humanities, 34(3), 616–632. 

Svensson, P. (2016). Big Digital Humanities. University of Michigan Press.

Terras, M. (2013). Peering Inside the Big Tent. (M. Terras, J. Nyhan, & E. Vanhoutte, Eds.). Farnham (UK): Ashgate Publishing.

Tiepmar, J. (2018). Big data and digital humanities. Archives of Data Science. Retrieved from http://asv.informatik.uni-leipzig.de/publication/file/470/paper-2.pdf

Unsworth, J. (2002, September 10). What is humanities computing (and what is not)? Retrieved from http://computerphilologie.uni-muenchen.de/jg02/unsworth.html

Warwick, C. (2016). Building Theories or Theories of Building? A Tension at the Heart of Digital Humanities. In S. Schreibman, R. Siemens, & J. Unsworth (Eds.), A New Companion to Digital Humanities (pp. 538–552). Wiley-Blackwell.Wickmann, M. (2016). What Are the Public Humanities? No, Really, What Are They? University of Toronto Quarterly, 85(4), 6–11.

Zitationsvorschlag: Manuel Burghardt: „Theorie und Digital Humanities – Eine Bestandsaufnahme“, in Digital Humanities Theorie, 15/05/2020, https://dhtheorien.hypotheses.org/680.

Digital Humanities Theorie

Wir sind eine Gruppe von Digital Humanities Forscher*innen, die sich für Theorie und Theoriebildung in den digitalen Geisteswissenschaften interessieren. Auf unserem Blog möchten wir Ansätze aus unterschiedlichen Disziplinen vorstellen, Lektüren rezensieren und diskutieren. Wir planen Workshops zu unterschiedlichen Themen, die aber immer einen Bezug zur Theorie haben und wichtig für die Digital Humanities sind. Workshop-Proceedings und -Ergebnisse werden natürlich auch hier auf dem Blog veröffentlicht. Seid gespannt!

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