Wie steht es um die Sichtbarkeit von Frauen und Queerness in den Digital Humanities? Ein Blick in die Dhd-Jahreskonferenz 2026 in Wien.

Nicht nur Text, nicht nur Daten – unter diesem Motto fand die Dhd-Jahreskonferenz in der letzten Februarwoche an der Universität Wien statt. Eine Vielzahl an unterschiedlichsten Workshops, Panels und Postern repräsentierten das breite Themenspektrum der Digital Humanities. In diesem Blogartikel wird ein exemplarischer und persönlicher Eindruck wiedergegeben, der unter einem Schwerpunkt steht: die Sichtbarkeit von Frauen und Queerness in den Digital Humanities – ein Thema, das sowohl methodische als auch ethische Fragen aufwirft und zeigt, wie stark Daten und ihre Interpretation von gesellschaftlichen Normen geprägt sind.

Queere Perspektiven und der Gender Data Gap

Der Workshop „Beyond ‘m/w/d‘ – Queere Perspektiven auf die Modellierung geschlechtlicher Diversität“ (geleitet von Philipp Sauer und Franziska Naether, sowie mit Vorbereitung von Peter Mühleder, alle von der Sächsischen Akademie der Wissenschaften) setzte sich kritisch mit der Erfassung und Darstellung von Gender in Forschungsdaten auseinander (https://www.bbaw.de/gender-data). Ausgangspunkt ist der Gender Data Gap – das systematische Fehlen oder die unzureichende Berücksichtigung von Frauen und nicht-binären Personen in Datensätzen, das u.a. Caroline Criado Perez in „Invisible Women“ oder im von Sarah Lang und Elena Cronauer verfassten Paper „Beyond Data Feminism. Towards Ethical Data Work in the (Digital) Humanities“ (https://zfdg.de/wp_2026) thematisiert. Gerade in historischen Forschungen geht dieser Datenlücke eine Quellenlücke voran, was eine lückenahfte Überlieferung von Quellen, die von Frauen oder über Frauen und queeren Personen verfasst wurden, bedeutet.

Die anschließenden Beispiele aus aktuellen Forschungen der Workshop-Teilnehmenden zeigten, wie komplex die Modellierung von Gender ist und welche Fragen Forschende sich vor Arbeitsbeginn stellen sollten:

• Relevanz für die Forschung: Ist die Erfassung von Gender für die konkrete Fragestellung überhaupt notwendig?
• Umgang mit Unsicherheiten: Wie geht man mit fehlenden Informationen um? Darf man als Forscher:in einer Person ein Geschlecht zuschreiben?
• Kategorienbildung: Sollte man nur „Frauen“ und „Männer“ erfassen oder auch FLINTA* oder “alles außer cis-Männer”?
• Temporale Dynamik: Wie werden Änderungen der Geschlechtsidentität über die Zeit abgebildet?
• Sprachliche Normen: Wie geht man mit dem generischen Maskulinum in bestehenden Vokabularen um?

Ein zentrales Dilemma ist die Abwägung zwischen Sichtbarkeit und Sicherheit: Geschlechtsbezogene Daten sind immer sensibel und eine ungewollte Offenlegung von Geschlechtsidentitäten oder sexueller Orientierung muss unbedingt vermieden werden, selbst wenn dadurch wissenschaftliche Erkenntnisse verloren gehen.

Bestehende Möglichkeiten zur standardisierten Erfassung von Geschlechtskategorien in Normdaten bieten keine zufriedenstellende Lösungen, wie der konservative Ansatz der GND mit den Kategorien „weiblich“, „männlich“, „unbekannt“ zeigt, aber auch Wikidata, die zwar über 100 Gender-Konzepte zulassen, welche aber oft vage definiert oder überlappend sind.

Sichtbarmachung weibliche Theaterautorinnen in der Weimarer Republik: Das Beispiel „Die Schaubühne“

Am zweiten Konferenztag bot eine Exkursion in das Austrian Center for Digital Humanities der Österreichischen Akademie der Wissenschaften Einblicke in deren aktuelle DH-Forschung. Ein vorgestelltes Projekt ist die digitale Edition von „Die Schaubühne“, einer einflussreichen Theater- und Kulturzeitschrift der Weimarer Republik, welche vom Berliner Theaterkritiker Siegfried Jacobsohn 1905 gegründet wurde. Als zentrales Forum der Weimarer Republik setzte sie sich mit zahlreichen zeitgenössischen Autor:innen auseinander und explizit auch mit weiblichen Theaterautorinnen, wie beispielsweise Henriette Riemann und Else Onno. Die digitale Aufbereitung der Zeitschrift und der thematisierten Autor:innen zeigt, wie die DH dazu beitragen können, historisch marginalisierte Stimmen sichtbar und für die Forschung weiter nutzbar zu machen (https://www.oeaw.ac.at/de/acdh/forschung/literaturwissenschaft/ressourcen/korpora/die-schaubuehne).

Ein Tool für eine diversitätsbewusste Datenpraxis: Das Vornamentool Hivoto

Am dritten Tag präsentierte Katja Liebing (Universität Halle-Wittenberg) das historische Vornamentool Hivoto, das bei der Geschlechtszuordnung von Vornamen unterstützen kann. Mit einer Datengrundlage von knapp 202.000 Vornamen aus dem deutschsprachigen Raum hilft das Tool dabei, vorliegenden Vornamen ein Geschlecht zuzuweisen. Hierbei liegen neben den Kategorien weiblich und männlich auch weitere Möglichkeiten vor, die Uneindeutigkeit sichtbar machen. So kann ein Name mit “predominantly male gendered” oder “The item does not allow for a clear gender assignment” gelabelt werden.

Fazit: Geschlechtergerechtigkeit in den Digital Humanities – eine fortlaufende Aufgabe

Die vorgestellten Eindrücke von der DHd-Konferenz 2026 machten deutlich: Die Erfassung und Repräsentation von Geschlechtern in Forschungsdaten ist ein mehrdimensionales Problem, das technische, methodische und ethische Aspekte berührt. Die DH sind ein wichtiges Feld für Innovation: Hier werden nicht nur neue Tools entwickelt, sondern auch kritisch reflektiert, wie Daten gerechter, diverser und partizipativer gestaltet werden können. Die Aufgabe bleibt, diese Ansätze in die breitere Forschungslandschaft zu tragen und so dazu beizutragen, dass Forschungsdaten verstärkt alle Geschlechter sichtbar machen.

Weitere Informationen zu den Konferenzbeiträgen finden sich im Book of Abstracts: https://zenodo.org/records/18591948

Dieser Bericht ist im Rahmen eines Reisekostenstipendiums für die Dhd 2026 entstanden. Ich möchte mich an dieser Stelle bei NFDI 4 Culture herzlich dafür bedanken, mir die Teilnahme an der Konferenz zu ermöglichen. Auch möchte ich die tolle Arbeit der Organisator:innen hervorheben und mich dafür bedanken, dass meine erste Konferenzerfahrung so positiv war und mir wohl noch lange in Erinnerung bleiben wird.