Anmeldung téchnē-Summerschool 2022
(10. bis 14. Oktober 2022)

Corona Hinweis

Da im Moment nicht absehbar ist, wie sich die Corona-Lage bis Oktober 2022 entwickelt, ist die Anmeldung zur téchnē-Summerschool 2022 aktuell noch unter Vorbehalt. Sie werden spätestens einen Monat vor dem konkreten Termin darüber informiert, ob die Veranstaltung tatsächlich vor Ort stattfinden kann. Auch einzelne Teile des Rahmenprogramms sind abhängig von der Lage im Oktober 2022. Warten Sie bitte mit dem Kauf von Reisetickets, bis Sie unsere definitive Zusage haben.

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Allgemeine Informationen

Die téchnē-Summerschool steht im Jahr 2022 ganz im Zeichen der Data Science mit Schwerpunkt auf Sprachdaten: In verschiedenen Workshops und Vorträgen können Sie sich mit Themen wie Sentiment- und Emotionsanalyse in Texten, geographische Textannotation und georenferenzierte Korpora, Forschungsdatenmanagement sowie Big Data und allgemeiner Datenanalyse beschäftigen. Zwei Vorträge zu den Themenbereichen Urheberrecht und Offene Lizenzen runden das Kernprogramm der Summerschool ab.

Passend zur Thematik findet die Summerschool in den Räumlichkeiten des Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) in Garching statt, so dass eine Führung durch den Supercomputer SuperMUC-NG ebenso auf der Tagesordnung steht wie der Besuch des Virtual Reality Zentrums des LRZ.

Als Rahmenprogramm sind ein Besuch der Digital-Abteilung des Deutschen Museums (bzw. des ESO Supernova Zentrums), ein Kamingespräch zum Thema "Social Media - Daten und Ideologien" mit Wolfgang M. Schmitt und Ole Nymoen sowie ein Abendessen in geselliger Runde geplant.

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Location: Leibniz Rechenzentrum

Die Summerschool 2022 findet dieses Mal im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften in Garching bei München statt. Das Rechenzentrum ist mit den öffentlichen Verkehrsmitteln über die U6 gut erreichbar. Sollte die Anreise mit dem Auto erfolgen, gibt es in unmittelbarer Nähe zum LRZ einen kostenlosen Parkplatz.


Persönliche Daten

Programm

Wählen Sie bitte einen Workshop für den Zeitslot [1] sowie einen Workshop für den Zeitslot [2]. Mit Klicken auf den Titel der Veranstaltung erhalten Sie nähere Informationen zum jeweiligen Angebot. Wählen Sie auch die optinalen Veranstaltungen, an denen Sie teilnehmen wollen. Sie sehen dann Ihren individuellen Wochenplan farblich hinterlegt.

An der Universität wird man von Anfang an mit unterschiedlichen Forschungsdaten konfrontiert, das kann bei ersten Hausarbeiten der Fall sein, in Seminaren oder beim Erstellen der Abschlussarbeit. Forschungsdaten entstehen im Forschungsprozess durch das Sammeln von Daten, als Ergebnis von Auswertungs- und Analyseprozessen und beim Erstellen von fachwissenschaftlichen Inhalten. Für die Digital Humanities (DH) ist die Arbeit mit Forschungsdaten eines ihrer zentralen methodischen Aufgabenfelder - sei es in Form von Sprachkorpora, georeferenzierten Daten oder annotierten Audio- und Videodaten, um nur einige Beispiele zu nennen. In dem Maße, in dem Forschungsdaten eine immer wichtigere Rolle spielen, wächst auch die Bedeutung des sogenannten Forschungsdatenmanagements: Forschungsdaten müssen strukturiert erhoben, möglichst standardisiert gespeichert, mit Metadaten versehen, und für die langfristige Bereitstellung archiviert werden. Im Workshop wird in zentrale Themenbereiche des modernen Forschungsdatenmanagements eingeführt und praktische Werkzeuge zur Arbeit mit Forschungsdaten vorgestellt. Das offene Forum zum Seminarabschluss bietet den TeilnehmerInnen die Möglichkeit, eigene Daten zu besprechen (besonders als Vorbereitung für Abschlussarbeiten geeignet) oder bestehende Datensätze prototypisch aufzubereiten und das weitere Vorgehen zu erörtern.

Dozenten: Christiane Bayer, Christian Riepl, Martin Spenger

Die Wikipedia ist das größte Nachschlagewerk der Welt und auf Platz 7 der meistgenutzten Websites in Deutschland. Dabei weist nicht nur die Online-Enzyklopädie, sondern auch die mit ihr verknüpfte Datenbank Wikidata verschiedene Formen von Bias auf. Nur knapp 19 Prozent der Biografien in der englischsprachigen Wikipedia sind über Frauen. Artikel zu Themen, die den Afrikanischen Kontinent betreffen, sind unterrepräsentiert und historische Artikel eurozentristisch. Der große Vorteil der Wikipedia: Anders als bei herkömmlichen Lexika können wir aktiv etwas gegen den Bias tun, indem wir selbst Artikel erstellen und Daten in Wikidata einpflegen. Dabei gilt es jedoch, die Qualitätsanforderungen und Relevanzkriterien der Community zu beachten.

Der Workshop gibt eine Einführung in Wikipedia und Wikidata. Dabei wird aufgezeigt, welche Formen von Bias die Projekte aufweisen, warum das problematisch ist und welche Initiativen daran arbeiten, den Bias zu lindern. Anschließend erarbeiten wir, wie wir selbst Artikel in der Wikipedia erstellen und veröffentlichen und wie wir Daten in Wikidata einbringen können. In einem Edit-a-thon erstellen die Teilnehmer*innen mindestens einen eigenen Artikel, geben sich gegenseitig Feedback und veröffentlichen ihn der deutschsprachigen Wikipedia. Der Fokus liegt dabei auf dem Projekt „Frauen in der Wissenschaft“, das dazu beiträgt, Wissenschaftlerinnen aus der Metropolregion Nürnberg in der Wikipedia sichtbar zu machen.

Literatur:

  • Heather Ford, Judy Wajcman (2017): Anyone can edit, not everyone does: Wikipedia`s infrastructure and the gender gap. in: Social studies of science 47, 4, S. 511–527.
  • Vetter, Matthew A., Mandell Pettiway, Keon (2017): Hacking Hetero/Normative Logics: Queer Feminist Media Praxis in Wikipedia. In: Technoculture 7. Verfügbar unter: https://tcjournal.org/vol7/hacking-hetero-normative-logics, abgerufen am 14.02.2022.
  • Anna Samoilenko et al (2017) [Datensatz]: Multilingual historical narratives on Wikipedia. https://doi.org/10.7802/1411.

Inhalt und Struktur:

  • Wikipedia, Wikidata und Wikicommons: Struktur, Akteur*innen, Bedeutung
  • Gender Bias, Eurocentristic Bias und Geographical Bias in den Wikimedia-Projekten
  • Edit-a-thon: Eigenes Erstellen von Wikipedia-Artikeln und Eintragen von Daten in Wikidata
Es sind keine spezifischen Vorkenntnisse erforderlich, ein Laptop sollte mitgebracht werden.

Dozenten: Mona Dietrich, Katharina Layrer

Ziel dieses Workshops ist es, einen Einblick in die Themenfelder der konventionellen Datenanalyse sowie der Big Data-Datenanalyse zu geben. Während konventionelle Datenanalyse primär in der Extraktion und Aggregation relevanter Informationen und der statistischen Auswertung dieser Information aus relationalen Datenbanksystemen mit überschaubaren und oft abgeschlossenen Datensätzen besteht, ist die Big Data Analytics anders gelagert:

Big data is a term applied to data sets whose size or type is beyond the ability of traditional relational databases to capture, manage and process the data with low latency. Big data has one or more of the following characteristics: high volume, high velocity or high variety. Artificial intelligence (AI), mobile, social and the Internet of Things (IoT) are driving data complexity through new forms and sources of data. For example, big data comes from sensors, devices, video/audio, networks, log files, transactional applications, web, and social media — much of it generated in real time and at a very large scale. (IBM)

Inhalte:

  • Grundlagen konventioneller Daten und ihrer Analyse
  • Forschungsprojekte mit konventionellen Daten
  • Grundlagen der Big Data Analytics: Große Datenmengen und wenig Struktur
  • Big Data-Projekte am Leibniz-Rechenzentrum
Grundkenntnisse im Bereich strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Datenformate sind hilfreich.

Dozenten: N.N.

Sentiment und Emotionsanalyse ist momentan eine der populärsten Methoden in den Digital Humanities und wird primär auf Text eingesetzt, um Sentiment/Emotionsverläufe und –verteilungen zum Beispiel in Märchen (Alm & Sproat, 2005; Mohammad, 2011), Romanen (Jannidis et al., 2017; Reagan et al., 2017) oder Dramen (Schmidt et al., 2019; Schmidt & Burghardt, 2018) zu analysieren. Neben Text ist im Bereich des Affective Computing aber auch die Emotionsanalyse von Gesichtern möglich und kann eine Bereicherung für die Forschung in den Digital Humanities darstellen. In diesem Kurs werden die Möglichkeiten multimodaler Sentiment- und Emotionsanalyse exploriert. Neben einer allgemeinen Einführung in die wichtigsten Methoden und Libraries für die Modalitäten Text und Video werden anhand konkreter Beispiele aus dem Film und Theater-Bereich Ergebnisse erarbeitet und analysiert. Dabei sollen auch die Grenzen dieser Methoden für künstlerische und narrative Aspekte erschlossen werden.

Inhalt und Struktur:

  • Allgemeine Einführung in Sentiment- und Emotionsanalyse in den DH
  • Text: Lexikonbasierte Verfahren und Machine Learning
  • Video: OpenFace, Detectron, DeepFace
  • Anwendung und Erschließung an ausgewählten Film-Beispielen
Als notwendige Vorkenntnisse sind grundlegende Programmiererfahrung in Python anzusehen.

Dozenten: Thomas Schmidt

Teilnahme an optionalen Veranstaltungen:
# Montag (10.10) Dienstag (11.10.) Mittwoch (12.10.) Donnerstag (13.10.) Freitag (14.10.)
9.00 Anreise

WORKSHOP 1

Urheberrecht

WORKSHOP 2

WORKSHOP 2

10.00
11.00 Offene Lizenzen
12.00
13.00 Begrüßung Mittagspause
14.00

WORKSHOP 1

WORKSHOP 1

Besuch SuperMUC, VR

WORKSHOP 2

Abschluss
15.00
16.00
17.00

Deutsches Museum
/ ESO Supernova

Kamingespräch

18.00
19.00

Abendessen
(Moti Mahal)

Abendessen
(Zur Brez`n)

20.00
Informationen zu An- und Abreise, Übernachtung & Kosten

Die LMU München reserviert für alle Teilnehmer, die nicht am Standort München studieren, ein Kontingent von 20 Plätzen im Motel One Garching. Es handelt sich dabei um 10 Doppelzimmer. Sollten Sie dieses Angebot nutzen wollen, wählen Sie unten das Übernachtungsangebot der Summerschool. Genauere Informationen zum Check-In erhalten Sie spätestens einen Monat vor Beginn der Summerschool. Für die Mittagspausen (Dienstag bis Freitag) haben wir einen Münchener Caterer beauftragt, der in den Räumlichkeiten der Summerschool ein Fingerfood-Buffet serviert. Sollten Sie spezielle Wünsche bezüglich Ihrer Verköstigung haben, geben Sie es bitte im Formular unten an.

Kümmern Sie sich bitte selbständig um An- und Abreise, die LMU übernimmt hier keine Kosten. Sollten Sie früher oder später anreisen, geben Sie dies bitte in den Optionen an.

Die Teilnehmerzahl ist auf 10 Teilnehmer pro Standort (München, Regensburg, Erlangen) beschränkt. Sind alle 30 Plätze vergeben, kommen weitere Interessenten auf eine Warteliste. Aufgrund der hohen Kosten des Programms erheben wir für alle Teilnehmer eine Teilnahmegebühr von 30 €. Mit der Anmeldung zur Summerschool erklären Sie sich bereit, die Teilnahmegebühr an die Veranstalter zu entrichten. Genauere Informationen zu den Zahlungsmodalitäten erhalten Sie bis spätestens einen Monat vor Beginn der Summerschool. Die Anmeldung ist verbindlich und kann nur aus gewichtigen Gründen storniert werden (z.B. Krankheit mit Attest).

Anmeldeschluss ist der 15.06.2022!

Organisatorisches

Geben Sie bitte an, wie Sie übernachten, ob Sie bezüglich des Buffets Sonderwünsche haben (vegetarisch, vegan etc.) und ob Sie früher oder später abreisen:

Datenschutzinformationen

Ihre persönlichen Daten werden von den Veranstaltern nur zu organisatorischen Zwecken auf einem Datenbankserver der IT-Gruppe Geisteswissenschaften gespeichert und nach Ablauf der Summerschool unmittelbar gelöscht. Ihr Vor- und Nachname wird, falls Sie das Übernachtungsangebot der Summerschool nutzen wollen, an das Motel One Garching weitergegeben, damit diese eine Authentifizierung beim Check-In vornehmen können. Ihr Vor- und Nachname, Ihre E-Mailadresse sowie Ihre Universität und Ihr Studiengang wird im Vorfeld an die jeweiligen Workshopleiter weitergegeben, damit diese mit Ihnen Kontakt aufnehmen können und damit ggf. eine Studienleistung angerechnet werden kann. Es werden keine Daten zu anderen Zwecken weitergegeben. Mit Anmeldung stimmen Sie zu, dass Ihre Daten für die oben beschriebenen Zwecke verarbeitet werden können.