Abschlussarbeiten in Digital Humanities / Cultural Analytics

Hintergrund

Die Digital Humanities haben eine lange Tradition an der Universität Regensburg und am Lehrstuhl für Medieninformatik im Besonderen (für mehr Informationen zu älteren DH-Projekten siehe: https://dhregensburg.wordpress.com/). Die DH am Lehrstuhl für Medieninformatik sind ein sehr vielfältiges Feld, das sich durch verschiedene Möglichkeiten für Anwendungsgebiete als auch Methoden auszeichnet. In den letzten 2 Jahren meiner Arbeit am Lehrstuhl wurden verschieden Projekte, auch in Zusammenarbeit mit Studierenden umgesetzt z.B.

Tools für computergestützte Musikanalyse [4, 8, 19]
* Studien zur Analyse von Annotationsverhalten [6, 11, 16]

Entwicklung von domänenspezifischen Annotationstools [7]

Computergestützte Dramenanylse [9]

Sentiment- und Emotionsanalyse in Dramen [5, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18]

Social Media-Analyse [1]

Analyse moderner kultureller Artefakte wie Song-Lyrics [3] oder Videospielmagazinen [2]

Die DH zeichnen sich auch stets durch Kooperationen mit externen Institutionen und fachfremden Forschern aus. In den letzten Jahren gab es Kooperationen mit:

dem Museum für bayerische Geschichte in Regensburg

der KZ-Gedenkstätte Flossenbürg [10]

der deutschsprachigen Literaturwissenschaft an der Universität Würzburg und Hamburg

Momentan arbeit ich im DFG-Projekt Emotions in Drama (EmoDrama). Dabei werden Emotions-Konzepte in Dramen der Barockzeit annotiert und mit modernen Methoden des Deep Learnings und Word Embeddings exploriert. In meiner PhD befasse ich mich ebenfalls mit Emotionen, jedoch im Kontext Objekten, Farben und Geschlecht in Filmen. Im Rahmen dieser Projekte gibt es die Möglichkeite zu Abschlussarbeiten im Bereich:

Sentiment- und Emotionsanalyse in Dramen

Sentiment- und Emotionsanalyse in Filmen

Einsatz von Computer Vision-Methoden auf Filmen

Computergestützte Analyse von Filmen (bild- und/oder textbasiert)

Nebenbei besteht momentan Interesse an folgenden Bereichen:

Analyse von Fan Fictions (und Online Creative Writing im Allgemeinen)

Mehr Informationen zu mir und meiner Arbeit finden Sie unter folgendem Link: https://www.uni-regensburg.de/sprache-literatur-kultur/medieninformatik/sekretariat-team/thomas-schmidt/index.html

Arbeiten die von mir betreut wurden oder werden finden Sie unter folgendem Link: https://wiki.mi.ur.de/arbeiten/alle?dataflt%5B0%5D=betreuerin_%3DThomas%20Schmidt

Zielsetzung der Arbeit

Ziel der jeweiligen Arbeit ist es ein DH-Projekt in angemessenem Umfang umzusetzen.

Konkrete Aufgaben

Die Aufgaben unterscheiden sich je nach potentiellem Thema. Die Aufgaben können von Implementierung bis zur Durchführung von Usability- oder empirischen Studien reichen.

Erwartete Vorkenntnisse

Je nach Projekt sind unterschiedliche Fähigkeiten vorteilhaft. Meist sind vor allem folgende Kenntnisse nützlich:

Grundlagen Statistik

Programmierung in Python

Machine Learning

Weiterführende Quellen

Literatur (chronologische Reihenfolge):

[1] Schmidt, T., Kaindl, F. & Wolff, C. (2020, accepted). Distant Reading of Religious Online Communities: A Case Study for Three Religious Forums on Reddit. In: DHNord 2020.

[2] Schmidt, T., Engl, I., Herzog, J. & Judisch, L. (2020, accepted). Towards an Analysis of Gender in Video Game Culture: Exploring Gender-specific Vocabulary in Video Game Magazines. In: DHNord 2020.

[3] Schmidt, T., Bauer, M., Habler, F., Heuberger, H., Pilsl, F. & Wolff, C. (2020). Der Einsatz von Distant Reading auf einem Korpus deutschsprachiger Songtexte. In Book of Abstracts, DHd 2020 (pp. 296-299). Paderborn, Deutschland. https://doi.org/10.5281/zenodo.3666690

[4] Ortloff, A., Windl, M., Güntner, L. & Schmidt, T. (2020). BeyondTheNotes: Ein Tool zur quantitativen Analyse in den digitalen Musikwissenschaften. In Book of Abstracts, DHd 2020 (pp. 282-286). Paderborn, Deutschland. https://doi.org/10.5281/zenodo.3666690

[5] Schmidt, T. (2019). Distant Reading Sentiments and Emotions in Historic German Plays. In Abstract Booklet, DHBudapest2019 (pp. 57-60). Budapest, Hungary.

[6] Schmidt, T., Winterl, B., Maul, M., Schark, A., Vlad, A. & Wolff, C., (2019). Inter-Rater Agreement and Usability: A Comparative Evaluation of Annotation Tools for Sentiment Annotation. In: Draude, C., Lange, M. & Sick, B. (Hrsg.), INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge). Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 121-133). DOI: 10.18420/inf2019_ws12

[7] Schmidt, T., Jakob, M. & Wolff, C., (2019). Annotator-Centered Design: Towards a Tool for Sentiment and Emotion Annotation. In: Draude, C., Lange, M. & Sick, B. (Hrsg.), INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge). Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 77-85). DOI: 10.18420/inf2019_ws08

[8] Ortloff, A.-M., Windl, M., Güntner, L. & Schmidt, T., (2019). Towards a Graphical User Interface for Quantitative Analysis in Digital Musicology. Mensch und Computer 2019 - Workshopband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/muc2019-ws-568

[9] Schmidt, T., Burghardt, M., Dennerlein, K. & Wolff, C. (2019). Katharsis - A Tool for Computational Drametrics. In: Book of Abstracts, Digital Humanities Conference 2019 (DH 2019). Utrecht, Netherlands.

[10] Schmidt, T. & Wolff, C. (2019). Wissenstransfer: Digitalisierung. Einzigartiges Kooperationsprojekt zu Datenbeständen über NS-Opfer. Blick in die Wissenschaft, 39, 38-40.

[11] Schmidt, T., Burghardt, M., Dennerlein, K. & Wolff, C. (2019). Sentiment Annotation in Lessing’s Plays: Towards a Language Resource for Sentiment Analysis on German Literary Texts. In: 2nd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2019). LDK Posters. Leipzig, Germany.

[12] Schmidt, T., Burghardt, M. & Wolff, C. (2019). Towards Multimodal Sentiment Analysis of Historic Plays: A Case Study with Text and Audio for Lessing’s Emilia Galotti. In: Proceedings of the DHN (DH in the Nordic Countries) Conference (pp. 405-414) Copenhagen, Denmark.

[13] Auer, A., Berteloot, P., Mielke, B., Schikora, C., Schmidt, T. & Wolff, C. (2019) Stilometrie in der Rechtslinguistik. In: IRIS - Proceedings of the 22nd International Legal Informatics Symposium (pp. 375-385).

[14] Schmidt, T., Burghardt, M. & Wolff, C., (2018). Herausforderungen für Sentiment Analysis-Verfahren bei literarischen Texten. In: Burghardt, M. & Müller-Birn, C. (Hrsg.), INF-DH-2018. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V..

[15] Schmidt, T. & Burghardt, M. (2018). An Evaluation of Lexicon-based Sentiment Analysis Techniques for the Plays of Gotthold Ephraim Lessing. In: Proceedings of the Second Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature (pp. 139-149). Santa Fe, New Mexico: Association for Computational Linguistics.

[16] Schmidt, T., Burghardt, M. & Dennerlein, K. (2018). Sentiment Annotation of Historic German Plays: An Empirical Study on Annotation Behavior. In: Sandra Kübler, Heike Zinsmeister (eds.), Proceedings of the Workshop on Annotation in Digital Humanities (annDH 2018) (pp. 47-52). Sofia, Bulgaria.

[17] Schmidt, T. & Burghardt, M. (2018). Toward a Tool for Sentiment Analysis for German Historic Plays. In: Piotrowski, M. (ed.), COMHUM 2018: Book of Abstracts for the Workshop on Computational Methods in the Humanities 2018 (pp. 46-48). Lausanne, Switzerland: Laboratoire laussannois d'informatique et statistique textuelle.

[18] Schmidt, T., Burghardt, M. & Dennerlein, K. (2018). „Kann man denn auch nicht lachend sehr ernsthaft sein?“ – Zum Einsatz von Sentiment Analyse-Verfahren für die quantitative Untersuchung von Lessings Dramen. In Book of Abstracts, DHd 2018.

[19] Burghardt, M., Spanner, S., Schmidt, T., Fuchs, F., Buchhop, K., Nickl, M., & Wolff, C. (2017). Digitale Erschließung einer Sammlung von Volksliedern aus dem deutschsprachigen Raum. In Book of Abstracts, DHd 2017.