Spring School 2022

Virtuelle Gegenstände greifbar machen – VR als Erlebnisraum der DH

To see or not to see – Wie erfahre ich virtuelle Gegenstände oder Umgebungen am lebendigsten? Das spielt vor allem bei Präsentationen von Utensilien oder Orten im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften eine wichtige Rolle. Virtual Reality kann dabei helfen, Modelle, Zusammenhänge und Abläufe so aufzubereiten, dass man in einer maximal Immersiven Applikation in einem kontrolliert erzeugten Umfeld selbst mit digitalisierten Artefakten oder Aufbereitungen interagieren und so geisteswissenschaftliche Forschungsbereiche zum Leben erwecken kann.

Dieser Kurs gibt einen Einblick, was zur Erstellung von VR-Applikationen benötigt wird und zeigt an einem praktischen Beispiel die Möglichkeiten für Anwendungsszenarien in den DHs.

Die Teilnehmer können eine Situation im virtuellen Raum in unserem Labor selbst erleben und in Gruppenarbeit einen eigenen Beitrag zur 3D-Anwendung leisten.

Kürzel: VR

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Datenvisualisierung (und Analyse) mit R

Ohne effektive Methoden zur Datenvisualisierung wären (umfangreiche) Forschungsdaten oft kaum erschließbar. Der Workshop soll eine Einführung in die Daten- und Informationsvisualisierung mithilfe der Programmiersprache R bieten. R ist die führende freie Programmiersprache zur statistischen Analyse sowie der grafischen Visualisierungen von Analysen und verfügt mit RStudio über eine hervorragende Entwicklungsumgebung.

Die beiden Workshoptage haben unterschiedliche Zielsetzung: Der erste Tag wird einen theoretischen Schwerpunkt haben, wobei zunächst eine kurze Einführung in die Sprache R sowie RStudio vorgesehen ist. Im Anschluss werden gängige Techniken der Daten- und Informationsvisualisierung vorgestellt (u. a. statistische Diagramme, Clustering, Graphen, Geovisualisierung). Der Theorietag schließt mit der Präsentation gängiger Libraries, welche sich sowohl zur Erstellung statischer aber auch dynamischer Diagramme in R eignen. Am zweiten Tag erarbeiten die Teilnehmer in Kleingruppen eigene Visualisierungen zu Daten, die sie entweder selbst mitbringen, oder von uns zur Analyse erhalten. Abschließend werden die Resultate in kurzen Präsentationen vorgestellt.

Kürzel: DVR

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A Gentle Introduction to Deep Learning

This course tries to give a gentle introduction to deep learning, proceeding from theoretical foundations to applications. We first discuss general reasons for the popularity of deep learning, including several major breakthroughs in computer science. Next, we start reviewing the fundamental basics of the perceptron and neural networks, along with some fundamental theory that is often omitted. Doing so allows us to understand the reasons for the rise of deep learning in many application domains. Obviously medical image processing is one of these areas which has been largely affected by this rapid progress, in particular in image detection and recognition, image segmentation, image registration, and computer-aided diagnosis. There are also recent trends in physical simulation, modeling, and reconstruction that have led to astonishing results. Yet, some of these approaches neglect prior knowledge and hence bear the risk of producing implausible results. These apparent weaknesses highlight current limitations of deep learning. However, we also briefly discuss promising approaches that might be able to resolve these problems in the future.

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To watch or not to watch? (Transformerbasierte) Sprachklassifikation für die Filmwahl

Textdaten aus Filmdatenbanken wie IMDb können uns viele nützliche Informationen über Filme und deren Qualität liefern, die sich mithilfe von Machine Learning Methoden systematisch untersuchen lassen. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Methoden der Sprachverarbeitung und Künstlichen Intelligenz. Zudem werden State-of-the-Art End-to-End Deep Learning Ansätze aus dem Bereich NLP besprochen, die wir nutzen um zu untersuchen, ob Reviewer Filme sehenswert finden oder nicht. Der Kurs beinhaltet Praxisteile, in denen gelernte Inhalte geübt werden. Die erworbenen Kompetenzen erlauben es den Teilnehmer*innen am Ende des Kurses einen eigenen Klassifikator für die eingeführten Probleme zu erstellen.

Kürzel: ML

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Analyse des Vergänglichen: Social Media Analysis am Beispiel „Instagram Stories“

Instagram gehört zu den weniger erforschten Sozialen Medien, obwohl es, vor allem bei den unter 30-Jährigen, immer populärer wird. Durch den Fokus auf Bilder erhalten wir einen anderen Blickwinkel als z. B. bei Twitter. Das Story-Format führt möglicherweise zu einer neuen Art des Storytellings, da es sich um ein vergängliches Format in einer digitalen Welt der Permanenz handelt.

Im Workshop wollen wir zunächst Soziale Medien definieren und uns mit dem Konzept des Gegensatzes zwischen Vergessen und Erinnern der Digitalen Welt auseinandersetzen. Nach einem kurzen Einblick in HTML, XML und HTTP-Requests stecken wir die ethischen und rechtlichen Grenzen des Daten-Scrapings ab. Bevor wir in Kleingruppen konkrete Fragestellungen erarbeiten, beschäftigen wir uns noch mit der Methode der Inhaltsanalyse und Cultural Analytics um einen passenden Analyseansatz für die Beantwortung der Forschungsfragen wählen zu können. Im Praxisteil werden wir mit Hilfe von Python lernen ein eigenes Korpus zu scrapen und im Anschluss Posts und Stories annotieren, um sie schließlich mit Blick auf unsere Fragestellungen auszuwerten.

Kürzel: SMA

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Am ersten Abend möchten wir uns gerne zu einem gemeinsamen Abendessen und kennenlernen treffen. Bei der Auswahl des Lokals achten wir auf ein vegetarisch- und veganes Angebot, wir haben uns für das Restaurant Mesopotamia entschieden.

Während für die Teilnehmenden Übernachtung und Teilnahme an der Spring School kostenlos sind, muss die Abendverpflegung selbst übernommen werden.

Monika Göttler, Projektleiterin OWHC  und Mitarbeiterin der Welterbekoordinationsstelle der Stadt Regensburg führt uns durch die historische Altstadt. Die Führung wird einen Fokus auf Informationsvermittlung im historischen Raum legen. Aus Digital Humanities Perspektive werden vor allem auch die aktuellen Planungen zu hybriden Informationsräumen und digitaler Vermittlung spannend sein. Am Ende der Führung werden wir das Welterbezentrum erreichen, dort können wir einen Blick in die Ausstellung werfen und weitere Fragen zur Digitalisierung der Geschichtsvermittlung diskutieren.

• Dauer Führung: ca. 60 Minuten, im Anschluss gibt es die Option für eine kurze Frage / Diskussionsrunde.
• Treffpunkt: Bronzestadtplan an der Wurstkuchl.
• Ziel: Welterbezentrum
• Schwerpunkt: Welterbe & Geschichtsvermittlung an der Schnittstelle Analog + Digital

Der Lehrstuhl für Medieninformatik kooperiert bereits seit mehreren Jahren mit dem Haus der bayerischen Geschichte, in der Vergangenheit sind mehrere studentische Digital Humanities Projekte entstanden. Im Rahmen einer Führung möchten wir gemeinsam die Bavariathek besuchen, "[sie] ist das medienpädagogische Projektzentrum des Hauses der Bayerischen Geschichte und versteht sich als Erweiterung des Museums im digitalen Raum." (Selbstbeschreibung) . 

Im Rahmen der Führung werden wir voraussichtlich die technische Ausstattung des medienpädagogischen Zentrums besichtigen und evtl. ausprobieren können sowie einen Einblick in die aktuelle Arbeit und Herausforderungen im Schnittbereich Museumsarbeit und Digitalisierung erhalten.