Conference Agenda

Das Panel nimmt die Ergebnisse der Umfrage Is there a Digital Art Historian at the DHd? zum Ausgangspunkt, um die Präsenz kunsthistorischer Themen auf DHd-Jahrestagungen kritisch zu beleuchten. Diskutiert wird, inwieweit sich eine bild- und objektzentrierte Forschung in einer traditionell textbasierten DH-Landschaft behaupten kann. Die Panelist*innen thematisieren dabei Aspekte institutioneller Integration (Lehre, Professuren, Curricula), Community-Strukturen sowie Herausforderungen der internen Wissenschaftskommunikation – insbesondere vor dem Hintergrund fragmentierter sozialer Medien und schwach ausgeprägter Austauschformate.

Das Panel dient als interdisziplinärer Diskussionsraum und richtet sich explizit an alle der DHd, explizit auch an Personen, die bisher einen großen Bogen um die Kunst- und Kulturwissenschaften gemacht haben. Ziel des Panels ist es, aus der internen sowie externen Perspektive auf eine Fachcommunity Handlungsperspektiven zu entwickeln, um die interdisziplinäre Wissenschaftscommunity DHd zu stärken.

Die Social-Media-Plattform TikTok mit ihrem multimodalen user-generated content und ihrem personalisierten Empfehlungsalgorithmus bildet einen Rahmen dafür, wie Geschichtsbilder von nichtwissenschaftlichen Akteur*innen inszeniert und ausgehandelt werden. Im Kontext eines viralen Trends wurden dort im Frühjahr 2025 "History-POVs" verbreitet, mit Titeln wie "POV: You wake up as Queen Cleopatra on her last day", aber auch "POV: You wake up in a concentration camp in World War 2". Dieser Beitrag gibt sowohl einen Überblick zur Themenauswahl innerhalb des Trends als auch einen Einblick in seine Rezeption anhand zweier Fallstudien zur mittelalterlichen Pest und zum Holocaust. Der Fokus liegt auf quantitativer Methodik: Sowohl das Video- als auch das Kommentarkorpus werden computergestützt ausgewertet.

This study explores the web presence of the Zentrum für Kunst und Medien (ZKM) as a case study in the historical reconstruction of virtual museums. Recognising institutional websites as part of born-digital heritage, it proposes a methodology to map the broader ‘web universe’ of cultural institutions based on data preserved in the Internet Archive. The approach combines automated, semi-automated, and manual methods, including URL and metadata extraction, digest-based filtering, and visual interface analysis. The resulting reconstruction identifies 74 subdomain websites created by ZKM between 1996 and 2025 and traces their emergence, lifespan, and disappearance. The findings expose a layered digital presence with a persistent foundational core and a dynamic periphery. The study also highlights significant gaps in web archiving, calling attention to the limitations of relying solely on archived data. The proposed methodology is scalable, adaptable, and intended as a model for future research in digital heritage and web history.

Das Wiener Salonblatt war zwischen 1870 und 1938 das zentrale Gesellschaftsblatt der Habsburgischen Adelsgesellschaft und stellt mit über 2.700 Ausgaben eine wertvolle Quelle für die Analyse gesellschaftlicher Kommunikation dar. Eine automatisierte Auswertung ist aufgrund des komplexen und variierenden Layouts der Zeitschrift nur durch eine Kombination aus Layout- und Texterkennung möglich. Der Beitrag zeigt, wie die Plattform Transkribus für die strukturierte Erfassung dieses Korpus eingesetzt wird. Dabei kommen sogenannte Field- und Textmodelle zum Einsatz, die iterativ trainiert und evaluiert wurden. Herausforderungen wie Layoutwandel, Schriftadaptionen und fehlerhafte Scans werden ebenso thematisiert wie die praktischen Anforderungen an Modelltraining, Qualitätssicherung und Ressourceneinsatz. Der Beitrag bietet darüber hinaus methodische Einblicke in die digitale Erschließung komplexer historischer Periodika und deren Potenzial für die Forschung in den Digital Humanities.

Der Beitrag untersucht den Einsatz multimodaler Sprachmodelle (MLLMs) zur Handschriftenerkennung (HTR) und TEI-Auszeichnung in editorischen Workflows. Bisherige Studien zeigen, dass MLLMs spezialisierter HTR-Software wie Transkribus besonders bei nicht-englischen Texten und deutscher Kurrentschrift unterlegen sind. Im Goethe- und Schiller-Archiv wurde ein Workflow entwickelt, der Transkriptionen aus MLLMs und etablierter HTR in einem weiteren Schritt MLLM-basiert zu einer optimierten Version zusammenführt und menschlicher Kontrolle zugänglich macht. Ein mehrstufiges Promptingverfahren soll unerwünschte LLM-induzierte Korrekturen reduzieren. Eine Evaluation mit Ground Truth aus zwei laufenden Projekten belegen, dass MLLMs allein unzureichend sind, in Kombination jedoch Vorteile gegenüber herkömmlicher HTR sowie Effizienzgewinne bieten könnten. Die TEI-Auszeichnung lässt sich in Teilen zuverlässig automatisieren. MLLMs können somit den editorischen Prozess beschleunigen. Mit der im Workflow eingebauten mehrstufigen und toolunterstützten menschlichen Kontrolle kann dies zugleich in methodisch vertretbarer Weise geschehen.

Der Beitrag stellt mit dem „OCR-Orchestrator“ ein innovatives, quelloffenes Werkzeug vor, das die visuelle Texterkennung multimodaler Large Language Models (LLMs) mit bestehenden OCR-Systemen (z. B. Tesseract) kombiniert, um fehlerhafte Textergebnisse aus historischen Dokumenten nachhaltig zu korrigieren. Statt rein linguistische Korrekturverfahren zu nutzen, setzt der Ansatz auf bildbasierte Transkription – besonders geeignet für Frakturschriften und typografisch komplexe Layouts.

Zentrale Merkmale sind:

Modularer Workflow: von hOCR-Extraktion über datenkomprimierte Modellinteraktion bis zur Rückintegration korrigierter Daten.

Skalierbarkeit und Datenschutz: Unterstützung sowohl cloudbasierter als auch lokal gehosteter LLMs.

Flexibilität und Integration: Kompatibel mit Formaten wie hOCR/ALTO XML, leicht in GLAM-Workflows integrierbar.

Evaluation: Erste Tests zeigen bis zu 60 % Fehlerreduktion (CER) gegenüber Tesseract bei historischen Zeitungen.

Zukunftsfähigkeit: Durch Foundation Models verbessert sich der Workflow kontinuierlich mit jeder neuen Modellgeneration.

Dieser Beitrag untersucht einen Bottom-up-Ansatz zur Entwicklung generischer Interfaces für digitale Editionen am Beispiel der synoptischen Darstellung mittellhochdeutscher Textzeugen. Digitale Editionen bieten zwar erhebliche Vorteile gegenüber Druckeditionen, insbesondere für die variantenreiche Überlieferung mittelalterlicher Texte, doch erschweren die hohe Wartungsintensität und Obsoleszenz maßgeschneiderter Interfaces ihre breite Akzeptanz. Zur Lösung dieses Problems schlagen wir ein teilgenerisches Modell vor, das zwischen Generalisierung und Individualisierung vermittelt und dabei spezifischen Domänen gerecht wird. Im Rahmen des Projekts wurde ein Prototyp-Interface modularisiert und in das DSE Static Cookiecutter-Framework integriert, um eine flexible und nachhaltige Implementierung zu ermöglichen. Das Interface erlaubt die synoptische Darstellung von Textzeugen mit frei wählbarer Auswahl, Reihenfolge und Zitierbarkeit, basierend auf Prinzipien des Minimal Computing. Ein Proof-of-Concept zeigte die Übertragbarkeit auf andere TEI-codierte Texte und unterstreicht das Potenzial für eine breitere Anwendung. Der Bottom-up-Ansatz betont praxisorientierte Abstraktion zur Schaffung wiederverwendbarer, domänenspezifischer Lösungen.

Die Virtuelle Torarolle ist ein digitales Forschungswerkzeug zur Analyse paläographischer Besonderheiten in mittelalterlichen Torarollen, insbesondere der dekorierten Buchstabenformen tagin und otijjot meshunnot. Durch manuelle Annotationen, ein strukturiertes Vokabular und ein webbasiertes Interface ermöglicht sie eine skalierbare Analyse – vom Close Reading einzelner Verse bis zum Distant Reading ganzer Textkorpora. Im Zentrum steht das Konzept des Scalable Viewing, das die interaktive Navigation zwischen Mikro- und Makroperspektive erlaubt. So lassen sich visuelle Muster, Schreibtraditionen und exegetische Zusammenhänge erkennen und kontextualisieren. Die Plattform bietet neue Forschungszugänge für Judaistik, Paläographie und Digital Humanities. Ein Fallbeispiel zu Genesis 41:45 illustriert das Potenzial der Methode. Die Virtuelle Torarolle verbindet hermeneutische Tiefe mit quantitativer Auswertung und eröffnet neue Perspektiven auf die Materialität heiliger Texte.

From the German National Library's (DNB) online catalogue, I curated a dataset of all translations between 1980 and 2020 by authors who have “female” as their gender tag in the Gemeinsame Normdatei (GND). My analysis shows that only 20% of the translations in my dataset are by authors tagged as “female”. The absence of women writers in the translated canon is therefore immediately apparent. How can we contextualize this gender gap in the national canon, and how can we make visible women writers and their role in the literary transfer of translations?

In this article, I address these questions and make the gender gap in the national canon of translation, as well as its women writers in the DNB, visible. By presenting new findings on the gender gap and drawing on bibliographic translation data and statistical analysis, my aim is to visualize the trajectories of women writers on the map of literary transfer.

This paper presents an LLM-assisted approach to automating metadata extraction from historical correspondence. The methodology was developed using the multilingual Joseph von Hammer-Purgstall correspondence collection (1774-1856), which presents typical challenges of historical documents including orthographic variations, archaic date formats, and contextual ambiguities.

Rather than relying solely on LLMs, the proposed multi-stage pipeline combines automated processing with established digital humanities standards. The system extracts core metadata elements (sender, addressee, date, location), links entities to authoritative databases like GND and GeoNames, and uses contextual analysis to resolve ambiguities based on historical context. The final output conforms to the Correspondence Metadata Interchange Format (CMIF) for integration with existing digital humanities platforms like correspSearch.

This paper presents a hybrid approach to annotating and modeling references to theatrical works in eighteenth-century theatre chronicles. As part of the FWF-funded project GuDiE (2024–2028), a digital critical edition of the Gumpenhuber chronicles is being developed using TEI/XML, alongside an RDF database based on performing arts ontologies. Due to the fluid and hybrid nature of historical theatre practices—such as pasticcio or cross-genre adaptations—works are modeled not as abstract entities but as expressions enriched with content types (e.g., music, text, choreography). To support the annotation process, Large Language Models (LLMs) were used for semi-automatic Named Entity Recognition and linking to a curated authority register. Results show that LLMs can reduce manual effort, though challenges such as ambiguity, disambiguation, and prompt sensitivity remain. This contribution reflects on the methodological and ontological implications of combining structured data modeling with historical complexity in digital scholarly editing.

Der vorliegende Beitrag stellt einen hybriden Analyseansatz vor, der word-embedding-gestützte Topic-Modeling-Verfahren mit Distinktivitätsmaßen kombiniert, um Textgruppen zu vergleichen. Wir haben ein Topic-Modell für eine Sammlung von 600 französischen Romanen trainiert, distinktive Topics für jedes Subgenre ermittelt und diese Topics dann mit manuell erstellten textuellen Gattungsprofilen verglichen, um die Leistung verschiedener Distinktivitätsmaße bei der Identifizierung von distinktiven Topics zu evaluieren.

This proposal takes up the concept of the “dark sides of DH,” which emerged as a disciplinary discourse about ten years ago (cf. Chun et al. 2016). However, we now adopt this once specific concept as a lens through which to examine current challenges facing the field. At the same time, we see these concerns not only as important problems, but also as opportunities and new frontiers. They can therefore be reframed as the bright sides of DH, since we, as a field, are in a position to take positive and proactive action in response. After approximately 45 minutes of discussion, we will open the floor to the audience to encourage dialogue within the community about how we can best tackle these issues, together leaning into the bright-side potentials of our field.

Der Beitrag geht von der Beobachtung aus, dass Reflexion und Operationalisierung von Interpretation ein gemeinsames Desiderat von Literaturtheorie, Computational Literary Studies und Literaturdidaktik darstellen. Es soll gezeigt werden, warum und wie die gründlichere Differenzierung und Integration der Entwicklung und Evaluation von Interpretationshypothesen in diesem Zusammenhang sinnvoll sein kann. Der Beitrag fordert dazu auf, Synergien zwischen den Teilfächern zu erkennen und künftig besser zu nutzen. Dazu wird zunächst die wissenschaftstheoretische Differenzierung von Entdeckungs- und Rechtfertigungskontext (inkl. Übertragung auf die Literaturinterpretation) nachgezeichnet. Anschließend wird gezeigt, welche Relevanz Interpretation (und spezifisch den genannten Teilprozessen) in CLS und Didaktik zukommt. Abschließend werden Anforderungen an eine integrative, anschlussfähige und praxisnahe Interpretationstheorie formuliert.

Philosophical reasoning involves an interplay between more-or-less general "positions" that one argues for, and the intuitions that come from specific examples. We use large-language models to study how this process unfolds across seventy years, and over 20,000 papers of English-language philosophy. We show how positions and examples co-evolve over time, with positions rising and falling more quickly against a backdrop of longer-lasting examples, how the field values a diversity of arguments more than a diversity of positions, but how individual philosophers are rewarded more for novel positions than novel examples, and how a novelty penalty occurs for philosophers who attempt to combine positions and examples in new ways. While we understand a great deal about how innovation works in the empirical sciences and popular culture, our work provides new insights into a form of reasoning that is central to the humanities, and takes a very different form.

Digitale geisteswissenschaftliche Projekte sind zunehmend komplex und interdisziplinär, was neue Anforderungen an Projektorganisation, Doku-mentation und Teamarbeit stellt. Dennoch bleibt Projektmanagement in Forschung und Lehre häufig unterrepräsentiert. Dieser Beitrag schlägt ei-nen hybriden methodischen Ansatz vor, der agile Prinzipien mit Verfahren des Requirements Engineering verbindet, um Transparenz, Struktur und nachhaltige Nachnutzbarkeit in DH-Projekten zu fördern. Anhand eines praxisnahen Projektbeispiels wird gezeigt, wie sich soziale und technische Herausforderungen methodisch bewältigen lassen. Ergänzend wird kritisch reflektiert, dass Förderstrukturen wie bei der DFG die Projektleitung auto-matisch an Antragstellende koppeln – ein Modell, das der Realität interdis-ziplinärer Projektarbeit oft nicht gerecht wird. Vorgeschlagen wird, Projekt-leitungsrollen auszuschreiben und curriculare Module zu etablieren, um Absolvent:innen der Digital Humanities gezielt auf diese Verantwortung vorzubereiten. Damit wird Projektmanagement als integraler Bestandteil digitaler Forschung positioniert.

The transcription of medieval manuscripts with non-linear, non-sequential layouts in multimodal sources is a challenge where traditional Handwritten Text Recognition fails. This paper presents a methodology using Multimodal Large Language Models (MLLMs) for a holistic analysis of both text and image. Through case studies on an illustrated legal text (Sachsenspiegel) and a manuscript belonging to the "sortes" genre, we demonstrate MLLM-centric workflows for knowledge extraction and transcription. Our methods use MLLMs to describe and link illustrations to text, and to segment, rotate, complex layouts to transcribe illegible text to standard systems.

This paper presents a project that semantically links two historically intertwined but previously separate corpora: Tocharian Buddhist text and mural painting fragments from the kingdom of Kucha. By integrating the Comprehensive Edition of Tocharian Manuscripts (CEToM) and the Kucha Murals Information System (KMIS), we create the first bidirectional, queryable corpus of Buddhist visual and textual heritage from the Tarim Basin. Our approach is grounded in Linked Open Data principles, using SKOS-based ontologies to connect iconographic motifs, lexical items, and narrative structures across media. Case studies—including local adaptations of Jātaka tales and depictions of musical instruments—demonstrate how this multimodal integration enables new insights into religious transmission and cultural identity along the Silk Road. This project models how fragmentary cultural heritage can be reassembled through multimodal, semantic, and human-centered methods, offering new insights into Buddhist Central Asia and laying the foundation for a FAIR, ontology-driven infrastructure for future digital humanities research.

Gegenstand des Beitrags ist die Erweiterung der VedaWeb-Plattform um Audioaufnahmen von Rezitationen vedischer Texte. Das VedaWeb ist eine webbasierte Plattform zur Erforschung altindischer Texte, die seit 2017 im Rahmen von zwei konsekutiven DFG-LIS-Projekten etabliert wurde. Während die bisher rein textuelle Repräsentation bereits Untersuchungen über verschiedene linguistische Ebenen hinweg ermöglichte, einschließlich Morphologie, Morpho-Syntax und Semantik, eröffnet die Integration von Tonaufnahmen der vedischen Texte zusätzliche Analyseebenen und Forschungsperspektiven. Im Mittelpunkt steht dabei die einzigartige, über 3000 Jahre zurückreichende Tradition der mündlichen Überlieferung des Vedischen, die zum immateriellen Weltkulturerbe der UNESCO zählt. Die vorgestellten Arbeiten verstehen sich dabei auch als Diskussionsbeitrag zur Frage nach dem Mehrwert multimodaler Daten für die linguistische und philologische Forschung.

Nationalsprachige Literaturgeschichtsschreibung funktioniert als unmarkierte kulturelle Norm: Von der schulischen Literaturvermittlung über die universitären Fächer bis zur disziplinären Forschungspraxis wird Literatur entlang sprachlicher Grenzen organisiert. Computational Literary Studies können diese disziplinäre Grenzziehung sowohl hinterfragen als auch reproduzieren. Eine datengestützte Modellierung mehrsprachiger Literatur in der Geschichte positioniert sich durch ihren Gegenstand explizit außerhalb nationalsprachlicher Zuordnungen und legt dabei implizite Selektionsprozesse in Metadatensammlungen und Korpora offen. Dieser Beitrag erklärt die Fragestellung aus der Ausgangslage einsprachige Literaturgeschichtsschreibung und stellt konkrete Ergebnisse zu einer Modellierung historischer Mehrsprachigkeit in der Literatur anhand eines umfangreichen Datensatzes vor. Anhand dessen wird außerdem Mehrsprachigkeit im Kontext von LOD und Normdaten diskutiert.

This paper explores the epistemic potentials and methodological limitations of semantic modelling for representing complex intermedial and intertextual phenomena in literary artifacts, specifically, comics. Being the result of an interdisciplinary collaboration, the paper engages in a dialogue between close reading, formal modelling, and the utilisation of knowledge graphs for DH research. Using an analysis of the comic Sibylla (2021) by Max Baitinger as a case study, it aims to assess the degree to which semantic web technologies can constitute a framework for in-depth representation of ‘traditional’ humanities’ knowledge on literary and visual references while doing so in a structured and computable way. Can the promises of semantic modelling – transparency, interoperability, and epistemic rigor – be meaningfully fulfilled in a task of high complexity?

Trotz langjähriger Bemühungen ist die vollständige Digitalisierung von Museums- und Sammlungsobjekten in Deutschland noch nicht erreicht. Hauptgründe hierfür sind die große Objektmenge, begrenzte Ressourcen und die komplexen Anforderungen an Datenmodelle, insbesondere für kleinere Häuser ohne eigene IT-Abteilung.

Das Projekt „WissKI Barrels” bietet hierfür kollaborativ entwickelte, fachspezifische Erschließungs- und Publikationsumgebungen als sofort nutzbare Webanwendungen auf Grundlage von WissKI-Systemen. Im Fokus steht die methodische Entwicklung von Datenmodellen als Brücke zwischen Fachsemantik und nachhaltiger Forschungsdatenpraxis.

Datenmodelle werden hier als Werkzeuge verstanden, die eine digitale Repräsentation und Analyse materieller Kultur ermöglichen. Ontologien wie CIDOC CRM bieten einen Rahmen, der für konkrete Forschungsfragen angepasst werden muss. „WissKI Barrels“ analysiert und modularisiert Modelle aus über 70 Projekten, entwickelt sie kollaborativ weiter und integriert sie in sofort einsetzbare und benutzerfreundliche Systeme.

Der Vortrag zeigt den Status Quo der Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Umsetzung des Sammlungsdatenlebenszyklus, den Workflow des Barrel-Projekts und die Ergebnisse der ersten Barrels.

Vision-Language-Models (VLMs) wie CLIP verknüpfen sprachliche und visuelle Informationen; sie werden deswegen zunehmend auch in der kunsthistorischen Bildanalyse eingesetzt. Trotz ihres Potenzials bleiben ihre internen Entscheidungsprozesse intransparent – insbesondere in domänenspezifischen Kontexten mit komplexen ikonografischen Inhalten. Dieser Beitrag untersucht, inwiefern Methoden der Explainable Artificial Intelligence (XAI) zur visuellen Erklärbarkeit solcher Modelle beitragen können. Anhand zweier Fallstudien werden sieben Erklärverfahren hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Objekterkennung und -lokalisierung in kunsthistorischem Bildmaterial evaluiert. Während CLIP Surgery, LeGrad und ScoreCAM in quantitativen Tests und einer Online-Studie mit 33 Teilnehmenden die besten Ergebnisse erzielten, zeigen sich bei abstrakten Konzepten wie „Sphinx“ oder „lustful“ jedoch klare Grenzen der Modellinterpretation. Die Ergebnisse belegen die Relevanz qualitativ-empirischer Evaluierungen für die Erschließung domänenspezifischer Erklärbarkeit – und die Notwendigkeit, VLMs durch kunsthistorisches Wissen zu ergänzen.

Der Beitrag beschreibt die Entwicklung des Systems PortApp, das als App für Smartphones eine konfigurierbare Suche in druckgraphische Porträts implementiert. Damit kann in der digitalisierten Porträtsammlung der Herzog-August Bibliothek gesucht werden. PortApp bietet eine Ähnlichkeitssuche innerhalb des Bestands und die Suche mit von den Nutzenden hochgeladenem Bildmaterial. Der Beitrag geht kurz auf die Kollektion ein und zeigt dann die Funktionsweise von PortApp aus Nutzersicht. Ebenso wird das Training eines Modells auf Basis eines Visual Transformers beschrieben.

Literatur für Kinder und Jugendliche, das ist Literatur in Text und Bild. Entsprechend weisen retrodigitale Kinder- und Jugendbuchsammlungen u.a. illustrierte Cover, Einschaltbilder und Bildtafeln auf. In den Analysen der Digital Humanities spielten diese aber bisher nur eine marginale Rolle. Dabei transportiert das Medium Bild neben Sachwissen kulturelle und ästhetische Normen und Werte. Es repräsentiert u.a. Konzepte von Kindheit, die von gesellschaftlichen Vorstellungen geprägt sind. So formt es beispielsweise verschiedene Kindheitsbilder wie des lesenden, lernenden oder spielenden Kindes.

Das Projekt "Buchkindheiten digital" analysiert historische Buchillustrationen über eine Zeitspanne von über 100 Jahren hinsichtlich der visuellen Konstruktion von Kindheit mit Methoden aus dem Bereich multimodaler Deep Learning-Modelle. Für die semantische Bildsuche in der Sammlung Colibri wurde hierfür das Tool "Suchkind" entwickelt. Es kombiniert CLIP-basierte multimodale Embedding-Modelle mit einer domänenspezifischen Szenenannotation. Neben der Vorstellung der Suchmaske Suchkind werden im Vortrag die Potenziale und Herausforderungen der automatischen Szenenanalyse in einer umfänglichen digitalen Text-Bild-Sammlung aufgezeigt.