Humboldt-Universität zu Berlin - Institut für Geschichtswissenschaften

Projektdetails

NFDI4Memory Logo mit wabenartig angeordneten Kurzerläuterungen zu den 6 Task Areas

 

Die NFDI4Memory ist in 6 unterschiedliche Teilprojekte – die sogenannten Task Areas – geteilt. Die Professur für Digital History verantwortet gemeinsam mit dem Verband der Historikerinnen und Historiker Deutschlands (VHD) die Task Area 5 –  Data Culture (TA5), die der Reflexion, Begleitung und Unterstützung des Wandels historischen Arbeitens mit Forschungsdaten und digitalen Methoden gewidmet ist.

 

Bevorzugen Sie eine audiovisuelle Vorstellung von NFDI4Memory und der Task Area 5 "Datenkultur"? Dann schauen Sie sich gerne diesen Mitschnitt einer Präsentation zu diesem Thema aus dem Forschungskolloquium der Professur für Digital History an:

Video: youtube - CUesXneE5ng

Maßnahmen

Um diese Ziele möglichst konkret und zielgerichtet zu verfolgen, ist die TA5 – wie alle Task Areas – in mehrere Maßnahmenpakete (sog. Measures) geteilt. An der Humboldt-Universität zu Berlin bzw. der Professur für Digital History werden insbesondere Measure 1, 2 und 4 (unter Federführung von H-Soz-Kult) verantwortet, Measure 3 vom VHD, während Measure 5 von beiden Projektpartnern gemeinsam bearbeitet wird.

 

Measure 1: Epistemologien, Wissensordnungen, disziplinäre Kontexte 🖉

Measure 1 (M1) verantwortet die Reflexion der Konsequenzen von Digitalisierung: unter anderem sich verändernde epistemologische Grundlagen, eine Durchlässigkeit und mitunter Verschiebung disziplinärer Grenzen und die Rolle von Citizen Science bei der Produktion historischen Wissens.

M1 wird Expert*innen und Gatekeeper der gesamten historisch arbeitenden Community sowie Repräsentant*innen der angrenzenden NFDI-Konsortien wie 4Objects miteinander ins Gespräch zu bringen. Dadurch soll ein kritischer und produktiver Diskurs zu digitalen Epistemologien ermöglicht werden, dessen Ergebnisse der Community zur Verfügung gestellt und diskutiert werden sollen. Sie sollen außerdem Anschluss zu und gegenseitige Integration mit internationalen Debatten und Communities finden und so gestaltet sein, dass insbesondere Earl-Career-Forschende an der Entwicklung von Datenkultur teilhaben können.

 

Measure 2: Methods Innovation Lab 🖉

Measure 2 (M2) hat die Aufgabe, Methoden und Praktiken im Umgang mit Forschungsdaten Forschenden bekannt und zugänglich zu machen.

Zunächst wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Nutzung von Forschungsdaten und datengetrieben Methoden in historisch arbeitenden Wissenschaften gewonnen werden. In einem nächsten Schritt werden etablierte und innovative Methoden evaluiert, ihre Nützlichkeit demonstriert und Forschenden mit entsprechenden technischen Grundlagen (Aufgabenbereich der TA4 Data Literacy) bereitgestellt. Dies wird unter anderem in Form von aufbereiteten Fallbeispielen (sog. Data Stories) und Tutorials geschehen. Über Hackathons werden zusätzliche Impulse aus der Community aufgegriffen und Digital-Humanities-Zentren und Resarch-IT-Koordinator*innen an Universitäten und Forschungs- und Gedenkinstitutionen zurück gespiegelt.

Schließlich wird der Fokus von Methoden hin zu Forschungsfragen verschoben werden, um die Methoden besser in aktuelle historische Forschung einzubetten, den Dialog zwischen analogen und digitalen Historiker*innen zu stärken und neue Methoden und Praktiken auch in traditionellen Publikationen zu fördern.

 

Measure 3: Ethische und Rechtliche Implikationen 🖉

Measure 3 (M3) beschäftigt sich mit den ethischen und rechtlichen Implikationen, die eine Nutzung digitaler Repräsentationen von Quellen aus Unrechtskontexten (etwa Diktaturen, Kolonialherrschaft und Genoziden), die Forschung mit born-digital Quellen und neue Technologien für die historisch arbeitenden Wissenschaften und die Gesamtgesellschaft hat.

M3 wird insbesondere versuchen, umfängliche Diskurse dieser und verschiedener anderer anhänglicher Themen anzustoßen und mitzugestalten, die für viele Forschende bereits präsent aber noch in Ermangelung erprobter Lösungen und Antworten sind. Unter anderem werden die Auswirkungen von Machine Learning, Big Data und AI für historische Wissenschaften eine Rolle spielen, Fragen zu Authentizität und Falsifizierbarkeit von Daten, Persönlichkeitsrechte und Privatsphäre, Datensicherheit, Urheberrecht, rechtliche Rahmenbedingungen für die langfristige Erhaltung und Verfügbarmachung von Daten, Fragen wissenschaftliche Freiheit und Open Science sowie ökologische Implikationen datengetriebener Forschung.

 

Measure 4: Publikations- und Reviewkultur im Zusammenhang mit Forschungsdaten und datengetriebener Forschung 🖉

Measure 4 (M4) beschäftigt sich mit den Auswirkungen und potenziellen Lösungsansätzen für eine veränderte Publikations- und Reviewkultur in Reaktion auf die Spezifika datengetriebener Forschung.

M4 will eine Reflexion der bestehenden Publikationskultur, ihrer Publikationsformen und Reputationssysteme anstoßen und diese dabei neuen Formen von Autorenschaft, dem Wandel von Qualitätsstandards, neuen Technologien und neuen Zitationsmethoden gegenüberstellen. Eine neue Datenkultur erfordert eine neue Publikationskultur und – insbesondere für innovative junge Forscher – die Integration von Forschungsdaten in unser etabliertes Reputationssystem. Deshalb werden neue Formen von Publikation und Review systematisch evaluiert und auf der etablierten Onlineplattform H-Soz-Kult erprobt werden.

 

Measure 5: Impact kreieren, Wandel gestalten, kritischen Diskurs in der Community ermöglichen 🖉

Measure 5 (M5) hat zur Aufgabe, Aspekte von Datenkultur, wie sie in den obigen Measures ausgedrückt sind, bestmöglich zu disseminieren und in verschiedenen Gruppen, insbesondere den Early-Career-Forschenden, zu etablieren.

M5 wird dazu eine Infrastruktur zur Information und Diskussion, zum Netzwerken und Kollaborieren bieten, einen Ankerpunkt in der Community für den beschriebenen Wandel der Fachkultur. Teil dessen wird ein kommunikativer Hub zur Datenkultur sein, eine Vernetzungsgelegenheit für Masterstudierende, Doktrorand*innen und Anwender*innen aus der Forschung zum Austausch über Erfahrungswerte, Erwartungen und Bedürfnisse sowie Stellen- und Qualifikationsprofile.

Doktorand*innen soll ebenfalls Raum für einen gesonderten Austausch über ihre Forschung und zur Vernetzung gegeben werden. Post-Docs werden mit kurzfristigen Stipendien unterstützt, um ihre Forschungsdaten zu disseminieren und beispielhaft zu publizieren. Schließlich ist es ebenfalls Aufgabe der M5, die digitale Transformation der historischen Wissenschaften und die resultierenden Perspektivwandel einer breiteren Öffentlichkeit kommuniziert werden.