{"id":19571,"date":"2023-07-01T10:06:39","date_gmt":"2023-07-01T08:06:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19571"},"modified":"2023-07-01T10:40:07","modified_gmt":"2023-07-01T08:40:07","slug":"data-feminism-als-herausforderung-fuer-die-digital-humanities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19571","title":{"rendered":"Data Feminism als Herausforderung f\u00fcr die Digital Humanities?"},"content":{"rendered":"\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Im Zuge der Jahrestagung des DHd-Verbands veranstaltete die AG Empowerment einen Workshop zum Thema Data Feminism in den Digital Humanities (Organisation: Luise Borek, Nora Probst &amp; Sarah Lang, technische Unterst\u00fctzung: Yael L\u00e4mmerhirt).[1]<\/span><\/i> <i><span style=\"font-weight: 400\">In diesem kurzen Blogbeitrag sollen erste Zwischenergebnisse pr\u00e4sentiert werden, um die Veranstaltung zu dokumentieren und gleichzeitig auf dieses zentrale Thema aufmerksam zu machen. Zur Mitarbeit am Projekt sind alle weiterhin herzlich eingeladen und sollten sich bei Interesse bei der AG Empowerment melden.\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n<p><strong>Zitiervorschlag:\u00a0<\/strong>Luise Borek*, Elena Su\u00e1rez Cronauer, Pauline Junginger, Sarah Lang, Karoline Lemke &amp; Nora Probst, <em>Data Feminism als Herausforderung f\u00fcr die Digital Humanities?<\/em>, in <em>DHd Blog<\/em>, 01.07.2023. <a href=\"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19571\">https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19571<\/a> *Autorinnenschaft aller Beteiligten zu gleichen Teilen<\/p>\n<p><strong>A machine-translated English version of this blog post can be found on the LaTeX Ninja Blog: <a href=\"https:\/\/latex-ninja.com\/2023\/07\/01\/data-feminism-as-a-challenge-for-digital-humanities\/\">https:\/\/latex-ninja.com\/2023\/07\/01\/data-feminism-as-a-challenge-for-digital-humanities\/<\/a>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Data Feminism \u2013 nach dem gleichnamigen Buch von Catherine D&#8217;Ignazio und Lauren F. Klein (MIT Press 2020) \u2013 ist eine Bewegung des intersektionalen Feminismus, die wei\u00dfe, cis-m\u00e4nnlich dominierte Narrative und Strukturen in der Data Science hinterfragt. Dies betrifft nicht nur die Datenanalyse, sondern auch die Modellierung, Erhebung, Kuratierung und Pr\u00e4sentation von Datens\u00e4tzen. F\u00fcr die Digital Humanities beinhalten datenfeministische Ans\u00e4tze wichtige Impulse und spannende Forschungsdesiderate, doch sind sie bislang in der deutschsprachigen DH-Community noch nicht wirklich etabliert. Vor allem fehlt es an konkreten Richtlinien und Leitf\u00e4den, wie sich datenfeministische Ans\u00e4tze in die allt\u00e4gliche Projektpraxis der DH integrieren lassen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die digitalen Geisteswissenschaften zeichnen sich neben ihrer Daten- und Technikkompetenz durch den Einfluss unterschiedlicher Fachtraditionen und disziplinspezifischer Methoden aus. Zugleich aber ist allen diesen Fachtraditionen gemein, dass sie von hegemonialen Normvorstellungen, Denkmodellen, Klassifizierungen, Institutionen und Strukturen gepr\u00e4gt sind, die sich aus patriarchalen, kolonialen, rassistischen, kapitalistischen und weiteren systemisch-hegemonialen Machtverh\u00e4ltnissen herausgebildet haben. Aufgrund ihrer objektorientierten Forschungspraxis in der Auseinandersetzung mit materiellen, bildlichen und textuellen Quellen des kulturellen Erbes besteht f\u00fcr die Digital Humanities die Gefahr, dass die in den Quellen vorfindlichen hegemonialen Denkmuster in die datenbasierten Forschungsdiskurse \u00fcberf\u00fchrt werden, ohne von einer hinreichend machtkritischen Reflexion begleitet zu werden. Dabei geht es nicht nur darum, bei der Datafizierung (Datafication) und Kodierung des kulturellen Erbes neue epistemologische Rahmungen zu entwerfen, mit denen sich eine \u00dcbertragung bestehender Diskriminierungen ins Digitale verhindern l\u00e4sst. Vielmehr betrifft eine machtkritische Reflexion auch die Akkumulation der Quellen und Daten selbst: So beruhen die Sammlungspraktiken h\u00e4ufig auf kolonialistischen, eurozentristischen, cis-m\u00e4nnlichen Perspektiven, was die Frage aufwirft, wie die Digital Humanities mit den Leerstellen in den Archiven umzugehen gedenken, die das Erforschen von Perspektiven jenseits von cis-m\u00e4nnlichen, <\/span><span style=\"font-weight: 400\">wei\u00dfen <\/span><span style=\"font-weight: 400\">Narrativen erschweren oder ganz verhindern.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Diese historisch gewachsene Dysbalance schl\u00e4gt sich insofern nieder, dass Daten marginalisierter Gruppen oftmals gar nicht \u00fcberliefert sind. Sind sie es doch, dann nur aus der Fremdwahrnehmung durch hegemoniale Gruppen. <\/span><span style=\"font-weight: 400\">Archive erzeugen somit zugleich (Un)sichtbarkeiten und (Un)sagbarkeiten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Betroffen davon sind insbesondere Frauen <\/span><span style=\"font-weight: 400\">und andere Gruppen, die sich jenseits von cis-m\u00e4nnlichen Identit\u00e4ten bewegen. Innerhalb von Sammlungen des kulturellen Erbes ist Geschlecht bzw. Gender in der Regel eine Kategorie, die eine sp\u00e4tere Zuschreibung und keine Selbstbezeichnung darstellt, oftmals aufgrund historischer Umst\u00e4nde. Ein geschlechtersensibler Umgang mit diesen Daten f\u00e4ngt daher bei deren Modellierung an. <\/span><span style=\"font-weight: 400\">Die gendersensible Repr\u00e4sentation ist dabei nur ein wichtiger Baustein unter vielen, der Digital Humanists gro\u00dffl\u00e4chig betrifft, aber noch nicht die entsprechende Aufmerksamkeit und sorgf\u00e4ltige Reflexion erhalten hat. So ist die <\/span><span style=\"font-weight: 400\">Klassifikation von Geschlecht bzw. Gender und deren digitale Abbildung immer auch eine ethische Entscheidung. Das (nachtr\u00e4gliche) Anpassen in historisch gewachsene Systematiken der Klassifikation ist dabei jedoch \u00fcberaus komplex und stellt eine ganze Reihe von Herausforderungen, die neben informationswissenschaftlichen auch grundlegende interdisziplin\u00e4r-wissenschaftshistorische Implikationen haben. Neben ethischen und politischen Aspekten m\u00fcssen deshalb im wissenschaftlichen Kontext Kriterien formuliert werden, wie mit den bestehenden Dysbalancen vor dem Hintergrund quantitativer Verfahren umgegangen werden kann, <\/span><span style=\"font-weight: 400\">weil die durch diesen sogenannten \u2018Gender Data Gap\u2019 erzeugten Verzerrungen wissenschaftliche Ergebnisse und deren Aussagef\u00e4higkeit beeintr\u00e4chtigen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">An dieser Stelle setzte unser Workshop an. Gemeinsam mit den Teilnehmenden sollte ein erster Aufschlag f\u00fcr eine Handreichung erarbeitet werden, mit deren Hilfe sich Interessierte kompakt grundlegende Informationen und Hilfestellungen bez\u00fcglich folgender Fragen beschaffen k\u00f6nnen:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Was ist Data Feminism und inwiefern findet der Begriff in Digital Humanities Diskursen Ber\u00fccksichtigung?\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Wieso braucht man Data Feminism in den DH und inwiefern sollten dessen Ans\u00e4tze in den bestehenden Diskursen der DH Ber\u00fccksichtigung finden?\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Wie kann Datenfeminismus in den Digital Humanities aussehen und was muss er umfassen?\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Was l\u00e4sst sich unter dem Begriff Data Feminism verstehen?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">In welchen Typen von Projekten oder Forschungsfragen sollten sich Forschende aufgerufen f\u00fchlen, den Forderungen des Data Feminism nachzukommen? Und falls ja, gibt es einfache Ans\u00e4tze, die ohne weiteres gleich zu Projektstart mitgedacht und umgesetzt werden k\u00f6nnen?\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Wie k\u00f6nnen datenfeministische Projekte in den DH konkret aussehen? Inwiefern lassen sich Forschungsfelder definieren, die f\u00fcr Interessierte einen guten Ausgangspunkt bilden, um einige Ans\u00e4tze des Data Feminism unmittelbar und praktisch umzusetzen?<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Im Zuge des Workshops wurden vier Problemstellungen diskutiert, deren zentrale Pr\u00e4missen hier kurz umrissen werden sollen (siehe Abstract). In der Diskussion wurde schnell klar, dass auch die Begrifflichkeiten, mit denen wir arbeiten, einen eigenen Arbeitsbereich darstellen, der hier nun auch beachtet wird.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Begriffe<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Problematik der dynamischen Natur von Begriffen und Konventionen im Kontext von Feminismus und gendergerechter Sprache ist uns den ganzen Workshop \u00fcber immer wieder begegnet. Wichtig ist daher, dass Begriffe reflektiert genutzt und ihre Nutzung sowohl in digital bereitgestellten und bearbeiteten historischen Quellen als auch in begleitend erscheinenden Texten begr\u00fcndet werden. Auch die eigene Position in der Gesellschaft sollte als Teil wissenschaftlicher Arbeit transparent gemacht und reflektiert werden. Uns ist es sehr wichtig, inklusive Begriffe wie beispielsweise &#8222;FLINTA&#8220; [2]<\/span><span style=\"font-weight: 400\">, zu benutzen, um uns von reaktion\u00e4ren Str\u00f6mungen des Feminismus abzugrenzen. Gleichzeitig kann im Bezug auf intersektionale Formen der Diskriminierung aufgrund der mangelnden Diversit\u00e4t der Workshopteilnehmer:innen nur eine Perspektive von Critical Whiteness geleistet werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ebenso m\u00fcssen Begriffe wie Geschlecht, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Gender<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Sex<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> sowie deren Verh\u00e4ltnis zueinander kritisch \u00fcberpr\u00fcft werden. W\u00e4hrend der deutsche Begriff des biologischen Geschlechts mit dem englischen <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">sex<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> deckungsgleich \u00fcbersetzt werden kann, verh\u00e4lt es sich mit dem Begriff <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Gender<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> anders. Eine ad\u00e4quate \u00dcbersetzung des Begriffs ist problematisch: Er befindet sich im Spannungsfeld von Geschlechtsidentit\u00e4t, sozialem Geschlecht und dem Verh\u00e4ltnis zwischen Geschlecht und Geschlechterrolle. Im Folgenden halten wir deswegen an dem englischen Begriff <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Gender <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">fest und definieren diesen als kulturelle, gesellschaftliche und historisch unterschiedlich bedingte Identit\u00e4tskonzepte, die den Kategorien des Weiblichen und M\u00e4nnlichen zugeschrieben sind. [3]<\/span> <i><span style=\"font-weight: 400\">Gender<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> als historisch soziale Kategorie nimmt hierbei eine entscheidende Rolle f\u00fcr den Umgang mit Daten im Sinne des Data Feminism ein.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Data Gender Gap und das kulturelle Erbe<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Vor dem Hintergrund des Sammlungsauftrags von Ged\u00e4chtnisinstitutionen m\u00fcssen Strategien und Ma\u00dfnahmen entwickelt werden, die den bestehenden Data Gender Gap verkleinern. Gerade im Hinblick auf die wachsende Zahl digitaler Archive, die sich dem Erhalt des kulturellen Erbes widmen, sollten bestehende Marginalisierungen nicht reproduziert, sondern neue und problemorientierte Strategien entwickelt werden. Dies sowohl mit Blick auf zeitgen\u00f6ssische wie historische Daten. Die Erhebung von Normdaten, mit denen publizierende Personen systematisch erfasst werden, verk\u00f6rpert in diesem Zusammenhang ein grundlegendes Problem: Normdaten haben durch eine unkommentierte und unzureichende Datenerhebung und -pflege oft voreingenommenen Charakter. Es ist fraglich, ob mit dieser Form der Erhebung die Komplexit\u00e4t von Geschlecht und Gender abgebildet werden kann. Um die M\u00f6glichkeiten der Modellierung von\u00a0 Geschlecht zu erweitern, m\u00fcssen wir uns von dem Konzept von Geschlecht als bin\u00e4rer, feststehender Kategorie l\u00f6sen und den Begriff des Gender st\u00e4rker einbeziehen. Ein Ansatz w\u00e4re z. B. kritisch kommentierte, multiple Daten unter Bezugnahme tempor\u00e4rer Aspekte mit Angaben zur Gewichtung oder Qualifizierung.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Modellierung, Kuratierung, Daten- und Korpuskritik<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Datenmodelle sind als zeitlich, r\u00e4umlich und situativ bedingte Zugriffe auf Realit\u00e4t zu verstehen, die notwendigerweise mit der Reduktion von Komplexit\u00e4t einhergehen. F\u00fcr die Nachnutzung eines Datenmodells oder der auf diesem Modell basierenden Daten bedeutet dies, dass der Entstehungskontext des Modells unter Einbezug der dahinter liegenden Wissenstraditionen ber\u00fccksichtigt werden muss. Das Modell sollte also daraufhin befragt werden, wer was zu welchem Zweck modelliert hat und was dadurch sichtbar bzw. unsichtbar gemacht wird. Bei der Modellierung von Identit\u00e4tskategorien ist zu bedenken, dass Sichtbarkeit f\u00fcr marginalisierte Personen ein Gefahrenpotential enth\u00e4lt. D&#8217;Ignazio und Klein nennen dies das &#8222;paradox of exposure&#8220; (2020, 105). Verschiedene weit verbreitete Datenmodelle wie das PICA-Erfassungsschema der GND, TEI-XML oder die Datenmodellierung in Wikidata stellen eine Herausforderung f\u00fcr die Modellierung von Gender und Geschlecht dar. Hier ist oftmals nur eine bin\u00e4re Zuordnung von Geschlecht m\u00f6glich ohne eine Unterscheidung zwischen Sex und Gender oder ohne eine fluiden Zuordnung von Gender unter tempor\u00e4ren Aspekten. Ebenso wenig werden Unsicherheiten bez\u00fcglich Fremd- und Selbstbezeichnung von Gender modelliert.\u00a0 Gleichzeitig existieren immer mehr Beispiele, die sich um eine sensiblere Gestaltung verschiedener Identit\u00e4tskategorien bem\u00fchen.<\/span><span style=\"font-weight: 400\"> [4] F\u00fcr die Community w\u00e4re es erstrebenswert, hieraus Lessons Learned und Best Practices abzuleiten. Dazu m\u00f6chten wir als AG mit unseren zuk\u00fcnftigen Arbeiten beitragen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Maschinelles Lernen als Bias-Verst\u00e4rker oder Chance?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Maschinelles Lernen muss im Zusammenhang mit Data Feminism und den damit einhergehenden \u00dcberlegungen differenziert betrachtet werden. Damit maschinelles Lernen eben <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">nicht<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> als Bias-Verst\u00e4rker wirkt, gilt es zwei Aspekte besonders in den Fokus zu r\u00fccken:\u00a0 Zum einen m\u00fcssen die Daten, die als Grundlage f\u00fcr <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">machine learning <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">Tools genutzt werden, nachvollziehbar und \u00fcberpr\u00fcfbar sein. Das betrifft sowohl Fragen der Personenrechte als auch des Urheberrechts (z.B. bei der Nutzung\u00a0 gro\u00dfer Bilddatenmengen) sowie Aspekte einer ethischen Datenerhebung (z.B. die Filterung gro\u00dfer Textmengen unter prek\u00e4ren Arbeitsbedingungen). Zum anderen gilt es aber auch, das eigene Verst\u00e4ndnis der Tools, Software und Algorithmen, die wir anwenden, um unsere Analysen durchzuf\u00fchren, kritisch zu hinterfragen: Verst\u00e4rken wir damit ggf. bestehende Biases, ohne uns dessen bewusst zu sein? K\u00f6nnen wir daf\u00fcr garantieren, eine kritische Methoden- bzw. Algorithmusdiskussion zu leisten, die die Nachvollziehbarkeit unserer Forschung garantiert? Auch sollte bei \u00dcberlegungen der Nachnutzung solcher Technologien die Entwicklungshistorie diskutiert werden: K\u00f6nnen wir Einblick in die Arbeitsgruppen erhalten, die Tools\/Software\/Algorithmen entwickelt haben? Welche Gefahr geht von &#8222;pers\u00f6nlichen Biases&#8220; solcher Gruppen aus, gerade wenn diese nicht divers besetzt sind oder waren?\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Fazit und Future Work<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Um den hier angerissenen Herausforderungen, die sich durch die Besch\u00e4ftigung mit Data Feminism abzeichnen zu begegnen, haben die digitalen Geisteswissenschaften die Aufgabe und Chance, Strukturen zu schaffen, um Biases und Dysbalancen kritisch entgegenzuwirken. Hier kann bereits aus vorhandenen Erfahrungen und Perspektiven aus verschiedenen, spezifischen Forschungsprojekten gelernt und so R\u00e4ume f\u00fcr Dialoge ge\u00f6ffnet werden, von denen die Fachkultur der Digital Humanities nur profitieren kann. Wir sprechen uns daf\u00fcr aus, Strategien und Ma\u00dfnahmen zu entwickeln, um den Data Gender Gap sichtbar(er) zu machen und wo m\u00f6glich zu verkleinern, und zwar sowohl mit Blick auf Daten der Gegenwart als in Bezug auf historische Daten. Statt Geschlecht als bin\u00e4re, feststehende Kategorie zu benennen, braucht es mehr M\u00f6glichkeiten der Modellierung, wie kommentierte multiple Daten, ggf. mit Gewichtungen oder Qualifizierungen sowie idealerweise mit kritischer Kommentierung unter Einbezug von Gender mit tempor\u00e4ren Aspekten. Klassifikation von Gender und deren digitale Abbildung ist immer eine ethische Entscheidung. Neben ethischen und politischen Aspekten gilt es daher auch hinsichtlich wissenschaftlicher Kriterien anzustreben, dem Data-Gender-Gap zu begegnen, da die dadurch resultierenden Verzerrungen auch wissenschaftliche Ergebnisse und deren Aussagef\u00e4higkeit beeintr\u00e4chtigen. Dies gilt ebenso f\u00fcr die Nachnutzung von Datenmodellen sowie Tools f\u00fcr das maschinelle Lernen. Wir sprechen uns f\u00fcr eine differenzierte Hinterfragung und Pr\u00fcfung dieser sowie eine kritische Methoden- bzw. Algorithmusdiskussion aus, um unreflektierte und unbewusst \u00fcbernommene Denkstrukturen der Modellierung, wie unzureichende oder fehlende Beschreibungen von Identit\u00e4tskategorien, entgegenzuwirken.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Entwicklung und die Diskussion dieser Strategien und Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen hier nur angedeutet werden. Der produktive Austausch im Rahmen des Workshops auf der DHd-Konferenz hat nicht nur den gro\u00dfen Bedarf und bestehendes Interesse an dem Thema offenbart, sondern auch konkrete Erfahrungen aus Forschungsprojekten und vorhandene Expertisen zusammengebracht.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Hier m\u00f6chten wir auch zuk\u00fcnftig ankn\u00fcpfen, um dazu beizutragen, das Thema in den Digital Humanities st\u00e4rker zu verankern und entsprechende Fragestellungen zu erm\u00f6glichen.\u00a0 Perspektivisch m\u00f6chten wir daher eine Handreichung zu Data Feminism in den Digital Humanities erstellen. In dieser sollen grundlegende Informationen zum praktischen datenfeministischen Arbeiten in den Digital Humanities vermittelt werden, um so einen unkomplizierten und niedrigschwelligen Einstieg in das Thema sowie einen geb\u00fcndelten \u00dcberblick zu geben. Des weiteren sollen konkrete Strategien entwickelt werden, wie sich die Forderungen des Data Feminism im Kontext der Digital Humanities umsetzen lassen, sowie Best Practice Beispiele als Orientierung f\u00fcr Forschungsprojekte und Forschenden zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Eine Auswahlbibliografie zum Thema ist bereits eingerichtet und wird kontinuierlich weitergepflegt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die AG Empowerment hat eine Arbeitsgruppe zu Data Feminism eingerichtet und l\u00e4dt alle Interessierten herzlich ein, sich daran (aber auch an allen weiteren Aktivit\u00e4ten) zu beteiligen!<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Weitere Informationen dazu entnehmen Sie bitte unseren Webseiten und deren Kontakt-Sektionen:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dig-hum.de\/ag-empowerment\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/dig-hum.de\/ag-empowerment<\/span><\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/empowerdh.github.io\/\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/empowerdh.github.io\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<hr \/>\n<h1>Fu\u00dfnoten<\/h1>\n<p><a id=\"fn1\"><\/a>[1] <span style=\"font-weight: 400\">Abstract und Auswahlbibliographie zum Workshop finden sich hier: <\/span><span style=\"font-weight: 400\">Lang, Sarah, Borek, Luise, &amp; Probst, Nora. (2023, March 10). <em>Data Feminism in DH: Hackathon und Netzwerktreffen<\/em>. <em>DHd 2023 Open Humanities Open Culture<\/em>. 9. Tagung des Verbands &#8222;Digital Humanities im deutschsprachigen Raum&#8220; (DHd 2023), Trier, Luxemburg. <\/span><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7715422\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7715422<\/span><\/a> . Als weiterer AG Empowerment Beitrag auf der DHd 2023 sei genannt: Tessa Gengnagel, <em>Open DH? Mapping Blind Spots (DHd2023 Report)<\/em>, \u00a0in <em>DHd Blog<\/em>, 31. M\u00e4rz 2023, <a href=\"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19235\">https:\/\/dhd-blog.org\/?p=19235<\/a>\u00a0 and Gengnagel, Tessa, Lang, Sarah, Probst, Nora, Gerber, Anja, Dang, Sarah-Mai, Duan, Tinghui, Grallert , Till, Keck, Jana, &amp; Nyhan, Julianne. (2023, March 10). <em>Open DH? Mapping Blind Spots<\/em>. <em>DHd 2023 Open Humanities Open Culture<\/em>. 9. Tagung des Verbands &#8222;Digital Humanities im deutschsprachigen Raum&#8220; (DHd 2023), Trier, Luxemburg. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7715329\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7715329<\/a> .<\/p>\n<p>[2] <span style=\"font-weight: 400\">Der Begriff Flinta steht f\u00fcr <\/span><b>F<\/b><span style=\"font-weight: 400\">rauen, <\/span><b>L<\/b><span style=\"font-weight: 400\">esben, <\/span><b>I<\/b><span style=\"font-weight: 400\">nter Menschen, <\/span><b>N<\/b><span style=\"font-weight: 400\">ichtbin\u00e4re Menschen, <\/span><b>T<\/b><span style=\"font-weight: 400\">rans Menschen und <\/span><b>A<\/b><span style=\"font-weight: 400\">gender Menschen. Vgl. <\/span><a href=\"https:\/\/queer-lexikon.net\/2020\/05\/30\/flint\/\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/queer-lexikon.net\/2020\/05\/30\/flint\/<\/span><\/a>\u00a0<\/p>\n<p>[3] <span style=\"font-weight: 400\">Vgl. <\/span><a href=\"https:\/\/queer-lexikon.net\/2017\/06\/15\/gender\/\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/queer-lexikon.net\/2017\/06\/15\/gender\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p>[4] <span style=\"font-weight: 400\">\u00a0Differenzierte Rollenmodelle bei digitalen Projekten sind beispielsweise m\u00f6glich mit: <\/span><a href=\"https:\/\/credit.niso.org\/\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/credit.niso.org\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> . Weiterhin gibt es eine Reihe an Arbeiten zum Thema, so z.B. <em>Modelling Gender Diversity \u2013 Research Data Representation Beyond the Binary<\/em> ( <\/span><a href=\"https:\/\/dh-abstracts.library.virginia.edu\/works\/11783\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/dh-abstracts.library.virginia.edu\/works\/11783<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> ), Orlando Project (basierend auf CWRC Ontology: <\/span><a href=\"https:\/\/sparql.cwrc.ca\/ontologies\/cwrc-preamble-EN.html\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/sparql.cwrc.ca\/ontologies\/cwrc-preamble-EN.html<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, Gender modelliert als Ereignis ), <\/span><a href=\"https:\/\/www.wwp.northeastern.edu\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Women Writers Online<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, die Text Encoding Initiative unterst\u00fctzt aber z.B. auch schon die Teilung in &lt;sex \/&gt; und &lt;gender \/&gt; (vgl. Beshero-Bondar, Elisa, Viglianti, Raffaele, Berm\u00fadez Sabel, Helena, &amp; Jenstad, Janelle. (2022, September 18). <em>Revising Sex and Gender in the TEI Guidelines<\/em>. Zenodo. <\/span><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7091048\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7091048<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> ), <\/span><a href=\"https:\/\/homosaurus.org\/\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/homosaurus.org\/<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">,\u00a0 <\/span><a href=\"https:\/\/www.wikidata.org\/wiki\/Wikidata:WikiProject_LGBT\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/www.wikidata.org\/wiki\/Wikidata:WikiProject_LGBT<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, Ric-O als archivisches Erschlie\u00dfungsmodell betrachtet Geschlecht \u00fcberhaupt nicht, sondern nur die Beziehung zum Objekt und anderen Daten: <\/span><a href=\"https:\/\/www.ica.org\/standards\/RiC\/ontology#Person\"><span style=\"font-weight: 400\">https:\/\/www.ica.org\/standards\/RiC\/ontology#Person<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> .<\/span><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Zuge der Jahrestagung des DHd-Verbands veranstaltete die AG Empowerment einen Workshop zum Thema Data Feminism in den Digital Humanities (Organisation: Luise Borek, Nora Probst &amp; Sarah Lang, technische Unterst\u00fctzung: Yael L\u00e4mmerhirt).[1] In diesem kurzen Blogbeitrag sollen erste Zwischenergebnisse pr\u00e4sentiert werden, um die Veranstaltung zu dokumentieren und gleichzeitig auf dieses zentrale Thema aufmerksam zu machen. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":345,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-19571","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-allgemein"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/19571","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/345"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=19571"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/19571\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":19593,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/19571\/revisions\/19593"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=19571"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=19571"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=19571"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}