000 Informatik, Wissen, Systeme
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Tracing and Telling
(2023)
Cultural collections have transcended the boundaries of physical showcases and storage cabinets, evolving into intricate digital webs of interconnected data. The research project Restaging Fashion aimed to expand the possibilities for experiencing the linkages in digitized cultural heritage, focusing on the visualization of collection holdings related to the history of garments. Through graph-based narratives, the project investigated the complex interplay between the linear – and at times tentative – art historical discourses and the non-linear explorations of associated cultural heritage data. The resulting visualizations have been designed with the aim to allow for curated and dynamic exploration of the collection along research essays and their interrelated graphs.
Digital qualifiziertes Personal ist die Grundlage für eine zukunftsfähige Wissenschaftslandschaft. Die Omnipräsenz von digitalen Daten und Informationen, von Tools für Kommunikation und Kollaboration stellt nicht nur Wissenschaft und Forschung vor neue Herausforderungen, sondern die gesamte Gesellschaft. Überall bedarf es digitaler Kompetenzen, um mit den Möglichkeiten der digitalen Transformation bewusst und mündig umgehen zu können. Hier bietet die Informationswissenschaft gemeinsam mit der Informatik als Basiswissenschaft für alle Wissenschaften Ansätze und Lösungen, so zum Beispiel im Bereich Data Science und Data Stewardship. Basierend auf einem Diskussionspapier (Attallah et al., 2020) widmeten sich 19 Expert*innen im Kontext eines Interview-Podcasts der AG 6 „Digital qualifiziertes Personal“ der Allianz der Wissenschaftsorganisationen diesem komplexen Thema. Die 15 durchgeführten (Doppel-) Interviews bildeten die Basis für die Datengrundlage und wurden explorativ und softwaregestützt qualitativ analysiert. Ziel war die ergebnisoffene, aber möglichst umfängliche Abbildung und Analyse der von den Expert*innen angesprochenen Handlungsfelder, um unter anderem folgende Forschungsfragen beantworten zu können: Welche Kompetenzen werden für die digitale Qualifikation in den Wissenschaftsorganisationen benötigt? Welche Möglichkeiten und Verantwortlichkeiten für eine Kompetenzvermittlung gibt es? Welchen Beitrag können die Informationswissenschaften leisten?
Graph Technologies for the Analysis of Historical Social Networks Using Heterogeneous Data Sources
(2020)
Over the last decades, cultural heritage institutions have provided extensive machine-readable data, such as bibliographic and archival metadata, full-text collections, and authority records containing multitudes of implicit and explicit statements about the social relations between various types of entities. In this paper, we discuss how approaches to the creation and operation of advanced research infrastructure for historical network analysis (HNA) based on heterogeneous data sources from cultural heritage institutions can be examined and evaluated. Based on our interdisciplinary research, we describe challenges and strategies with a special focus on the issue of data processing, sketch out the advantages of human-centered project design in the form of a preliminary co-design workshop, and present an iterative approach to data visualization.
SoNAR (IDH)
(2020)
Was sehe ich? Visualisierungsstrategien für Datentransparenz in der Historischen Netzwerkanalyse
(2022)
Die Historische Netzwerkanalyse (HNA) hat sich zu einem etablierten Forschungsfeld entwickelt. Zu ihren wichtigsten methodischen Herausforderungen gehört die Suggestionskraft von Visualisierungen. Die Transparenz bezüglich der Datenquellen ist daher für die HNA sowohl bei selbst erhobenen als auch bei sekundär genutzten Daten Voraussetzung, will sie geisteswissenschaftlichen Kriterien der Nachprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Interpretationen erfüllen. Dieser Beitrag beschreibt und diskutiert – aufbauend auf einem iterativen und durch Workshops sowie einer Nutzer*innenstudie begleiteten Forschungsprozess – vier Designziele zur Verwirklichung einer solchen Transparenz: 1) Aufnahme und Kommunikation von Datenprovenienzen, 2) Dokumentation vorausgegangener Prozesse, 3) Offenhaltung der Interpretierbarkeit der Daten und 4) Unterstützung von Folgeforschung. Anschließend werden beispielhafte Umsetzungsstrategien in Form von Prototypen präsentiert.
Die Falte
(2020)
This contribution explores the instructive tensions between art-historical research and semantic data modeling. While the potential of LOD-applications is obvious in terms of standardization and precision some aspects of research may not be formally represented. Therefore we propose to bridge LOD and full text descriptions through information visualization.
To Classify is to Interpret
(2023)
Taxonomy building is a task that requires interpreting and classifying data within a given frame of reference, which comes to play in many areas of application that deal with knowledge and information organization. In this paper, we explore how taxonomy building can be supported with systems that integrate machine learning (ML). However, relying only on black-boxed ML-based systems to automate taxonomy building would sideline the users’ expertise. We propose an approach that allows the user to iteratively take into account multiple model’s outputs as part of their sensemaking process. We implemented our approach in two real-world use cases. The work is positioned in the context of HCI research that investigates the design of ML-based systems with an emphasis on enabling human-AI collaboration.
The five editions of the CheckThat! lab so far have focused on the main tasks of the information verification pipeline: check-worthiness, evidence retrieval and pairing, and verification. The 2023 edition of the lab zooms into some of the problems and - for the first time - it offers five tasks in seven languages (Arabic, Dutch, English, German, Italian, Spanish, and Turkish): Task 1 asks to determine whether an item, text or a text plus an image, is check-worthy; Task 2 requires to assess whether a text snippet is subjective or not; Task 3 looks for estimating the political bias of a document or a news outlet; Task 4 requires to determine the level of factuality of a document or a news outlet; and Task 5 is about identifying authorities that should be trusted to verify a contended claim.
As part of the research project Open Data Cloud Services (ODCS), we have been trying to overcome some of the limitations introduced through the heterogeneity of spatial open government data (sOGD). In this paper we describe some of the challenges of sODG and one of the tools we built to spatially organize heterogenous sOGD, to make it easier for users to find data and automatically integrate it into existing data structures and in the future allow for cross-dataset spatial analysis.