{"id":229,"date":"2014-12-15T03:08:50","date_gmt":"2014-12-15T01:08:50","guid":{"rendered":"http:\/\/www.computerisierung.com\/?p=229"},"modified":"2014-12-15T03:09:59","modified_gmt":"2014-12-15T01:09:59","slug":"ersetzen-computer-den-historiker-teil-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.computerisierung.com\/?p=229","title":{"rendered":"Ersetzen Computer den Historiker? (Teil 1)"},"content":{"rendered":"

Pl\u00f6tzlich stehen auch die kreativen Berufe scheinbar zur Disposition. Sind jetzt auch die Historiker dran? Die Debatte dar\u00fcber ist entbrannt. \u201cCan computers replace historians?\u201d fragt Rory Cellan-Jones in der BBC. Seine Antwort ist \u201cNein\u201d – seine Frage aber Teil einer Debatte, die auch die Geschichtswissenschaft nicht unber\u00fchrt lassen wird.<\/strong><\/p>\n

Der Computer ist f\u00fcr den Historiker ein nicht mehr wegzudenkendes Werkzeug. Geeignete Software ordnet Literatur und Archivmaterialen, mit Textverarbeitungsprogrammen werden wissenschaftliche Artikel und Monographien angefertigt und das Internet ist das Tor zu einer ungemeinen F\u00fclle an Informationen. In einer klassischen Geschichtswissenschaft sind diese Tools vollkommen ausreichend, um eine qualitativ hochwertige Arbeit anzufertigen. Dar\u00fcber hinaus gibt es aber noch ein weiteres Feld, in dem viele Historiker derzeit noch nicht bewandert sind: Es hei\u00dft Big Data<\/a>.
\nMit der Bedeutung von Big Data f\u00fcr den Historiker besch\u00e4ftigt sich der Tech-Journalist Rory Cellan-Jones in einem k\u00fcrzlichen erschienen BBC-Artikel. Ausgangspunkt war f\u00fcr ihn die Studie von Kalev Leetaru, einem Spezialisten f\u00fcr Big Data an der Georgetown University. In historischen Daten Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben, das ist der Traum von Leetaru. Die Software, die er daf\u00fcr verwendet hat, ist durchaus interessant. Das Tool hei\u00dft Google Big Query und ist in der Lage, extrem gro\u00dfe Mengen an Daten zu sammeln und aufzubereiten. Kalev Leetaru sichtete Daten bis zum Jahr 1979 und speiste sie in die Software ein. F\u00fcr letzten 35 Jahre und f\u00fcr die Zukunft \u00fcbernahm die Software GDLET die Arbeit, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammelte und strukturierte – von Medienberichten \u00fcber Wirtschaftsstatistiken bis hin zu Regierungserkl\u00e4rungen in \u00fcber 100 Sprachen. Was Leentaru mit Hilfe der Software in den Daten sah, sind wiederkehrende Muster. So analysierte er die Ereignisse in der Ukraine, \u00c4gypten und den Libanon und behauptet, Gemeinsamkeiten festzustellen. Ein gutes Beispiel hierf\u00fcr ist eine Karte, auf der zwei Faktoren in ihrer zeitlichen und r\u00e4umlichen Entwicklung dargestellt werden: Gewalt gegen die Zivilbev\u00f6lkerung und Demonstrationen. Leetaru geht aber noch einen Schritt weiter. Er behauptet, den sp\u00e4teren Verlauf der Ereignisse mit den zuvor gewonnen Daten bestimmen zu k\u00f6nnen, wie er in sinem Blog<\/a> darlegt. So braucht es nur extrem viele Daten, etwas Statistik und einen guten Algorithmus und schon k\u00f6nnen wir Weltgeschehnisse besser einsch\u00e4tzen. In nur 2,5 Minuten, so hei\u00dft es, w\u00e4re es m\u00f6glich, eine ganze Liste von Perioden in der \u201cWorld History\u201d der letzten 35 Jahre darzustellen, die \u00c4hnlichkeiten zu den zentralen Monaten der Revolution in \u00c4gypten aufweisen. Der Rest sind Korrelationen. F\u00fcr die Auswertung braucht es mehr als nur Anf\u00e4ngerwissen in Statistik.<\/p>\n

Was bedeutet diese Entwicklung f\u00fcr Historiker? Nat\u00fcrlich werden wir nicht ersetzt. Es werden aber unsere bisherigen Methoden und Herangehensweisen in Frage gestellt. Besonders interessant ist dies vor allem f\u00fcr Zeithistoriker und Historiker der \u201cWorld History\u201d. Hier werden in den letzten Jahrzehnten eine Unmenge von Daten gesammelt, die digital zur Verf\u00fcgung stehen. Es sind Tools notwendig, um eine erste Selektion vorzunehmen. Algorithmen k\u00f6nnen dabei ein Hilfsmittel sein, um Trends zu erkennen, ohne die qualitatative Analyse der Quellen aufzugeben. Auch gro\u00dfe Datenmengen m\u00fcssen im Vorfeld systematisiert werden, ebenso wie das Ergebnis der Software einer historischen Deutung bedarf. Das ist und bleibt die Aufgabe gut ausgebildeter HistorikerInnen und kann durch keinen Computer ersetzt werden. Voraussagen f\u00fcr die Zukunft \u00fcberlassen wir aber vielleicht besser der Software.<\/p>\n

Die dahinterliegende Debatte, ob die Maschine den Menschen eines Tages ersetzen werde, reicht hingegen weiter zur\u00fcck. Im zweiten Teil, der in wenigen Tagen folgt, wird diese Debatte eingeordnet in die l\u00e4ngeren Linien der Computerisierung und der Debatte um k\u00fcnstliche Intelligenz.<\/p>\n

Autoren: Janine Noack<\/a>, Martin Schmitt<\/a>
\nBildquelle:\u00a0Screenshot des GDELT Global Conflict Boards<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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