Neues Lesen? Chancen der Handschriftenerkennung für die Geschichtswissenschaften

Eine Geschichtswissenschaft, die sozial- und wirtschaftshistorische Fragestellungen angeht, schöpft aus diversen Quellenbestände. Bis ins 19. Jahrhundert liegen die meisten dieser Dokumente nur handschriftlich vor. Der Einsatz maschinellen Lernens führte in den letzten Jahren zu einer enormen Verbesserung von Algorithmen zur Handschriftenerkennung. Mit dem Projekt READ und der Plattform Transkribus ist es möglich, ohne tiefergehende technische Kenntnisse selbst Handschriftenmodelle zu generieren, die genutzt werden können, um Transkriptionen zu erzeugen oder diese mit hoher Treffgenauigkeit zu durchsuchen.

Im Rahmen des Vortrags werden use-cases der Handschriftenerkennung demonstriert. Darüber hinaus wird diskutiert, welche epistemologischen Probleme die Anwendung von maschinellem Lernen in die Geschichtswissenschaften einführt. So führt die Definition von Trainingsmaterial etwa zu menschlichen Entscheidungen, die den Algorithmen angelernt werden. Dennoch ist die Anwendung automatisierter Handschriftenerkennung und zukünftig auch weiterer Tools, die auf maschinellem Lernen beruhen, sinnvoll, um die Quellen- und Datenbasis der Geschichtswissenschaften zu verbreitern und neue Auswertungsmöglichkeiten kritisch zu nutzen.

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