InsightsNet
| Verbundprojekt: | “InsightsNet – Entwicklung einer Meta-Methodik und eines konzeptuellen Rahmens zur transdisziplinären Tiefenerschließung und Analyse multimodaler digitaler Objekte. Demonstriert an den Use Cases KI- und Klimawandel-Diskurse” |
| Projektträger: | Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm zur „Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zur theoretischen, methodischen und technischen Weiterentwicklung der digitalen Geisteswissenschaften.“ |
| Verbundpartner: | Dr. Sabine Bartsch, Technische Universität Darmstadt; Dr. Wolfgang Stille, Zentrum Hessian AI; Dr. Mark Azzam, Think Tank des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. |
| Projektlaufzeit: | 01.04.2021 – 31.03.2024 |
| Projektwebsite: | https://www.insightsnet.org |
| Kurzbeschreibung: | Ziel des Gesamtprojekts ist die Entwicklung und Erprobung eines Konzepts zur Tiefenerschließung multimodaler Datenbestände. Grundlage ist die Vernetzung unterschiedlicher Typen von digitalen Objekten, so dass eine echte Generierung von Wissen auf Basis digitaler Sammlungen möglich wird. Es basiert auf aktuellen geisteswissenschaftlichen und informationstechnologischen Theorien und Methoden mit dem Ziel einer transdisziplinären Erweiterung und Teilung von Wissen, die bislang durch mangelnde Vernetzung der Bestände und das Fehlen von Möglichkeiten der Anreicherung durch Annotation und Kommentierung verhindert wird. Zur Erprobung der entwickelten Konzepte werden transdisziplinäre multimodale Korpora (TMK) zu den exemplarischen Use Cases - Diskurse zum Klimawandel und Künstlicher Intelligenz – aufgebaut, manuell und automatisch annotiert, vernetzt und analysiert sowie schließlich in zwei Expert*innenworkshops diskutiert und bewertet. Ziel des Teilprojekts “Analyse und Bereitstellung vernetzter multimodaler Korpora” ist die Entwicklung und Erprobung korpus- und computerlinguistischer Verfahren zu Aufbau, Annotation und Analyse multimodaler Korpora. Dabei soll zusammen mit den informatischen Partnern ein themenfokussiertes Korpus so aufbereitet werden, dass durch eine Kombination automatischer und manueller Annotationsverfahren und darauf aufbauenden Analysen eines Korpus aus zwei Beispieldomänen - Klimawandel und Künstliche Intelligenz - Merkmale identifiziert werden können, die sich als Grundlage für die semantische Vernetzung textueller und intertextueller linguistischer und multimodal kodierter Konzepte eignen und so die Zugriffsmöglichkeiten auf Text- und Datenkorpora erweitern. Die entwickelten Korpusdaten und Analyseszenarien werden in Expertenworkshops sowie in Workshops für Wissenschaftler*innen und die interessierte Fachöffentlichkeit erprobt und iterativ verbessert. |