Algorithmisierte Geisteswissenschaft: „Digital Humanities“ und Machine Learning

Humboldt-Universität zu Berlin

Organisatorisches

Kurstyp
SE
Semester
SoSe 2022
Standort
GEO 47, 0.10
SWS
2
Start
Rhythmus
wöchentlich
Tag
Do
Zeit
12-14
E-Mail
wolfgang.ernst@culture.hu-berlin.de

Details

Unter dem Schlagwort der „Digital Humanities“ hat Big Data endgültig Einzug in die Geistes- und Kulturwissenschaften gehalten. Unvordenklich große Datenmengen werden nicht mehr in mühevollen Kompendien aufbereitet, sondern online zur wissenschaftlichen Verfügung und Analyse gestellt – verbunden mit der Chance (und dem Risiko zugleich), die geisteswissenschaftliche Hermeneutik mit diesem Datenbad selbst auszuschütten. Dem menschlichen Geist erwächst parallel in Gestalt von maschinellem „Deep Learning“ eine neue hermeneutische Metapher. Dem setzt radikale Medienarchäologie eine Quellenkritik von Quellcode und logischen Schaltungen entgegen, als Kunst einer operativen Hermeneutik, die daraus epistemologische Erkenntnisfunken zugunsten von „humanities of the digital“ (J. C. van Treeck) schlägt. Computing intelligence wurde in der kybernetischen und nachrichtentechnischen Informationsästhetik der 1950er bis 1970er Jahre praktiziert (Turing, Weizenbaum, Bense, Moles, et al.). Auch dieser Wiederentdeckung dient das Seminar – nicht als historische Rehabilitation, sondern unter dem Aspekt einer Wissensarchäologie von Seiten der aktuellen machine learners (Adrian Mackenzie) selbst.

Literature

Susan Schreibman / Raymond George Siemens / John Unsworth (Hg.), A Companion to Digital Humanities, Malden et al. (Blackwell) 2004; David M. Berry (Hg.), Understanding digital humanities,Houndmills (Pelgrave Macmillan) 2012; Anne Burdick / Johanna Drucker / Peter Lunenfeld / Todd Presner / Jeffrey Schnapp, Digital_Humanities, Cambridge, MA (MIT Press) 2012; Ramón Reichert (Hg.), Big Data. Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie, Bielefeld (transcript) 2014, 133-156; Patrick Svensson / David Theo Goldberg (Hg.), Between Humanities and the Digital, Cambridge, Mass. / London (The MIT Press) 2015; Louise Amoore / Volha Piotukh (eds.), Algorithmic Life. Calculative devices in the age of big data, New York / London (Routledge) 2016; Raúl Rojas, Theorie der neuronalen Netze: eine systematische Einführung, Berlin et al. (Springer) 1993; Adrian Mackenzie, Machine Learners. Archaeology of a data practice, Cambridge, MA (The MIT Press) 2017; Christoph Engemann / Andreas Sudmann (Hg.), Machine Learning. Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz, Bielefeld (transcript) 2018; Manuela Lenzen, Künstliche Intelligenz, München (Beck) 2019.