Tool Suite
DEMO
Hier geht es zur Demo der D-WISE Tool Suite:
Zurzeit befindet sich die Demo in Bearbeitung.
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Die D-WISE Tool Suite (DWTS) ist eine Arbeitsumgebung für die digitale qualitative Diskursanalyse in den Digital Humanities. Sie adressiert Einschränkungen aktueller DH-Tools, die der ständig wachsenden Menge an heterogenen, unstrukturierten und multimodalen Daten nicht gewachsen sind. Um aus solchen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, nutzt und kombiniert unser System modernste maschinelle Lerntechnologien aus Natural Language Processing und Computer Vision.
Die D-WISE Tool Suite ist Open Source. Quellcode und zusätzliche (technische) Informationen finden Sie hier:
GitHub Repository (https://github.com/uhh-lt/dwts)
Wiki (https://github.com/uhh-lt/dwts/wiki)
Kernfunktionalitäten:
- Import: Import von multimodalen Daten wie Text, Bild, Audio und Video
- Vorverarbeitung: Vorverarbeitungspipelines zur Anreicherung von Dokumenten mit zusätzlichen Informationen
- Exploration & Suche: lexikalische und semantische Suche in Dokumenten
- Annotation & Kodierung: Annotation zu Textspannen, Bildausschnitten, Zeitspannen und Video-Frames
- Dokumentation & Reflexion: Dokumentation des Forschungsprozesses automatisch und mit manuellen Notizen
Tool Suite
Foto: D-WISE
Komponenten der DWTS-Suchoberfläche: 1) Suchleiste für lexikalische Suche und Filteroptionen; 2) Aktuell angewendete Filter; 3) Multimodale Suchergebnisse; 4) Statistiken zu Suchergebnissen; 5) Dokument mit Tags, Metadaten und Anmerkungen; 6) Tag-Editor-Popup.
Foto: D-WISE
Komponenten der DWTS-Annotationsschnittstelle: 1) Das geöffnete Dokument mit Annotationen des aktuellen Benutzers und automatischen Annotationen von dem System; 2) Dokumenten-Explorer mit Tag-Auswahl; 3) Annotation-Popup zur Codeauswahl; 4) Code-Explorer mit hierarchischen Codes; 5) Code Auswahl; 6) Schaltfläche zum Exportieren von Annotationen.
Entwicklung der Tool Suite
Die D-WISE Tool Suite wird für digitale qualitative Diskursanalyse geschaffen. Dabei gehen wir auf die die vielfältigen Herausforderungen von multi-modalen Daten, großen Datenmengen und der Bedeutungspluralität ein, aber widmen uns auch insbesondere der Fragestellung wie aktuelle ML Technologien sinnvoll in die menschliche Bedeutungsproduktion eingebunden werden können. Um diesen Fragestellungen gerecht zu werden, wird die DWTS in enger Co-Creation Arbeitsweise zwischen Empirische Kulturwissenschaft (EKW link zu https://www.kulturwissenschaften.uni-hamburg.de/ekw.html) und Language Technology (LT link zu https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst/ab/lt/home.html) geschaffen.
Unser Co-Creation Konzept basiert auf 3 Bausteinen:
User Stories
Die User Stories bilden die Schnittstelle des interdisziplinären Teams; durch die Formulierung des Forschungsbedarfs auf der geisteswissenschaftlichen Seite und deren Bearbeitung auf der technischen Seite entsteht die gemeinsame Arbeit. In einem ständigen Austausch- und Reflexionsprozess mit der manuellen WDA werden Wunschformulierungen an die IT-Seite gegeben, die wiederum aus den Wunschformulierungen das Programm schreibt. Die User Stories entstehen also parallel zum Forschungsprozess und spiegeln die Echtzeit-Anforderungen der Forschenden wider, d.h. sie decken alle Phasen der qualitativen Forschung ab: vom Suchen und Sammeln, Codieren und Organisieren, Reflektieren und Schreiben, Auswerten und Visualisieren sowie die Möglichkeit einer Rückschau der Forschung zu Reflexions- und Publikationszwecken.
Hands-Ons
Wir nutzen regelmäßige Hands-Ons für Dokumentation, ausführliche Testung und Feedback zum jeweils aktuellen Stand der Tool Suite, sowie zum Austausch über erprobte Verfahren anderer qualitativer und quantitativer Tools zur Datenanalyse. Zudem werden in diesem Format Diskursanalyse und hermeneutisches Arbeiten weiterentwickelt mit Blick auf die Integration von ML Technologien.
Fellow Workshops
Das Fellow Programm ist unser Weg, die Tool Suite für ein breites Spektrum von Forschungsbedürfnissen vorzubereiten. Wir organisieren Fellow Workshops, um Anforderungen und Perspektiven externer Wissenschaftler:innen zu diskutieren und zu berücksichtigen. So wird das System robust und vielseitig einsetzbar.