{"id":22864,"date":"2025-10-13T15:28:11","date_gmt":"2025-10-13T13:28:11","guid":{"rendered":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=22864"},"modified":"2025-10-13T15:29:50","modified_gmt":"2025-10-13T13:29:50","slug":"virtuelles-dh-kolloquium-an-der-bbaw-27-10-2025-vom-gelehrten-zum-problem-maschinelle-datierung-von-leibniz-handschriften-die-anwendung-von-deep-learning-verfahren-zur-unterstuet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=22864","title":{"rendered":"Virtuelles DH-Kolloquium an der BBAW, 27.10.2025: \u201eVom Gelehrten zum Problem \u2013 Maschinelle Datierung von Leibniz-Handschriften: Die Anwendung von Deep-Learning-Verfahren zur Unterst\u00fctzung der historisch-kritischen Editionsarbeit\u201c"},"content":{"rendered":"\n

Im Rahmen des DH-Kolloquiums an der BBAW laden wir Sie herzlich zum n\u00e4chsten Termin am Montag, den 27. Oktober 2025, 16 Uhr c.t., ein (virtueller Raum: https:\/\/meet.gwdg.de\/b\/lou-eyn-nm6-t6b<\/a>):<\/p>\n\n\n\n

Tim Westphal (BBAW, TELOTA), Marco Santi (BBAW), Mario Tormo Romero<\/strong> (Hasso-Plattner-Institut, Potsdam)<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Seit Beginn der Arbeit an einer historisch-kritischen Edition Gottfried Wilhelm Leibniz im Jahr 1901 bildet die Datierung des umfangreichen handschriftlichen Nachlasses eine gro\u00dfe editorische H\u00fcrde. Rund 100.000 Bl\u00e4tter aus der Hand des letzten Universalgelehrten dokumentieren eine \u00fcber f\u00fcnf Jahrzehnte reichende intellektuelle Entwicklung, wobei einem Gro\u00dfteil der Schriftst\u00fccke eine zeitgen\u00f6ssische Datierung fehlt. Traditionelle Methoden der Datierung sind f\u00fcr einen Korpus dieser Dimension unzureichend: Die manuelle Bestimmung durch Expertinnen ist angesichts der Materialmenge praktisch nicht zu bew\u00e4ltigen, und auch die Wasserzeichenanalyse erlaubt nur grobe Ann\u00e4herungen im Bereich von Jahrzehnten.<\/p>\n\n\n\n

Der Beitrag erprobt, inwieweit bildgest\u00fctzte Deep-Learning-Modelle diese L\u00fccke schlie\u00dfen k\u00f6nnen und ob diese dabei eine editorisch nutzbare Genauigkeit erreichen. W\u00fcnschenswert ist eine maximale Abweichung von \u00b11 Jahr. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob Deep-Learning-Modelle die feinen intra-personalen Schreibdrifts eines einzelnen Autors \u00fcber fast f\u00fcnf Jahrzehnte abbilden k\u00f6nnen. Anders als bestehende Arbeiten, die meist das Alter verschiedener Schreiber klassifizieren, zielt der Ansatz auf die Detektion des schreibereigenen Stilwandels innerhalb Leibniz‘ Werk. Der weitl\u00e4ufige Nachlass von Leibniz bietet hierf\u00fcr eine geeignete Grundlage.<\/p>\n\n\n\n

Es wird bewusst auf Transkription oder OCR verzichtet, so werden die besonderen Herausforderungen von Leibniz‘ Schriftbild (\u00dcberarbeitungen, Streichungen, wechselnde Sprachen) umgangen. Um sicherzustellen, dass die Modelle schriftbezogene und nicht materialbedingte Merkmale lernen, werden verschiedene Normalisierungsschritte durchgef\u00fchrt: Zeilenweise Segmentierung und Binarisierung eliminieren Papierstruktur und Tintenintensit\u00e4t als Faktoren.<\/p>\n\n\n\n

Als Datenbasis dienen ca. 600 Seiten aus dem Zeitraum 1669-1716: 400 datierte Briefe sowie 200 Seiten wissenschaftlicher Ausarbeitungen. Das Material wurde so gew\u00e4hlt, dass f\u00fcr jedes Jahr Vorlagen verf\u00fcgbar sind. Es werden verschiedene Deep-Learning-Architekturen entwickelt und evaluiert, die relevante Merkmale direkt aus den Bilddaten lernen. Anders als klassische Ans\u00e4tze der digitalen Pal\u00e4ographie mit manueller Merkmalsextraktion wird auf ein Ende-zu-Ende-Lernverfahren gesetzt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Ans\u00e4tzen zur hochaufl\u00f6senden Datierung fr\u00fchneuzeitlicher Gelehrtenhandschriften f\u00fcr den Einsatz in der allt\u00e4glichen editorischen Praxis. Die entwickelte modulare Pipeline erm\u00f6glicht flexibel konfigurierbare Experimente und legt besonderen Wert auf Visualisierung und Erkl\u00e4rbarkeit der Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt positioniert sich an der Schnittstelle von Digital Humanities und Computer Vision und zeigt, wie klassisches maschinelles Lernen die traditionelle editorische Arbeit erg\u00e4nzen kann. Es entsteht in Kooperation zwischen der Leibniz-Arbeitsstelle der BBAW, dem DH-Referat TELOTA und dem KI-Servicezentrum des Hasso-Plattner-Instituts in Potsdam.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n\n\n

***<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Veranstaltung findet virtuell statt; eine Anmeldung ist nicht notwendig. Zum Termin ist der virtuelle Konferenzrraum \u00fcber den Link https:\/\/meet.gwdg.de\/b\/lou-eyn-nm6-t6b<\/a><\/strong> erreichbar. Wir m\u00f6chten Sie bitten, bei Eintritt in den Raum Mikrofon und Kamera zu deaktivieren. Nach Beginn der Diskussion k\u00f6nnen Wortmeldungen durch das Aktivieren der Kamera signalisiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Der Fokus der Veranstaltung liegt sowohl auf praxisnahen Themen und konkreten Anwendungsbeispielen als auch auf der kritischen Reflexion digitaler geisteswissenschaftlicher Forschung. Weitere Informationen finden Sie auf der Website der BBAW<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Rahmen des DH-Kolloquiums an der BBAW laden wir Sie herzlich zum n\u00e4chsten Termin am Montag, den 27. Oktober 2025, 16 Uhr c.t., ein (virtueller Raum: https:\/\/meet.gwdg.de\/b\/lou-eyn-nm6-t6b): Tim Westphal (BBAW, TELOTA), Marco Santi (BBAW), Mario Tormo Romero (Hasso-Plattner-Institut, Potsdam) Seit Beginn der Arbeit an einer historisch-kritischen Edition Gottfried Wilhelm Leibniz im Jahr 1901 bildet die […]<\/p>\n","protected":false},"author":341,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1,161,4,657],"tags":[1669,49,1152,33,36,1233,231,1424],"class_list":["post-22864","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-allgemein","category-kolloquium","category-veranstaltungen","category-vortrag","tag-ai","tag-berlin","tag-deep-learning","tag-digital-humanities","tag-handschriften","tag-ki","tag-telota","tag-text-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22864","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\/341"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=22864"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22864\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22984,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22864\/revisions\/22984"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=22864"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=22864"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=22864"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}