Ein Prozess
ohne Bruch

In den Digital Humanities fehlen bislang integrierte Lösungen für einen geschlossenen Forschungsdatenzyklus. HisQu entwickelt eine integrierte Plattform, um den Forschungsprozess mit Quellen digital zu unterstützen.

6 integrierte Schritte
KI-unterstützt
FAIR-Prinzipien

Das Problem der
Digital Humanities

In den digitalen Geisteswissenschaften dominieren bislang digitale Editionen und punktuelle "Insel-Lösungen" – Tools und Skripte, die nur für ein spezifisches Forschungsproblem entwickelt wurden.

Fragmentierte Datenlandschaft

Historische Daten sind über verschiedene Systeme verstreut und schwer zugänglich.

Ineffiziente Workflows

Manuelle Prozesse verlangsamen die Forschung und führen zu Datenverlusten.

Fehlende Reproduzierbarkeit

Forschungsergebnisse sind schwer nachvollziehbar und nicht FAIR-konform, was auch die Wiederverwendbarkeit der Daten einschränkt.

Begrenzte Skalierbarkeit

Aktuelle Tools können nicht mit der wachsenden Datenmenge mithalten und sind nicht für die Zukunft gerüstet.

Die Herausforderung

Die Quelle: Das Repertorium Germanicum

Repertorium Germanicum Improved
Repertorium Germanicum Original

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Strukturierte Tiefenerschließung Aus unstrukturierten Registereinträgen werden normalisierte Entitäten mit kontrollierten Vokabularen extrahiert.
Normdaten & Verknüpfungen Verbindung zu GND, Geo-Referenzen und FactGrid/Wikibase schafft Linked-Data-Kontext.
Wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit Jeder Erschließungsschritt wird modelliert und maschinenlesbar dokumentiert.
Analytischer Mehrwert Ermöglicht Abfragen zu Karrierewegen, Netzwerkbeziehungen und räumlichen Verdichtungen.
Forschungsprozess

Der
Hermeneutische Zirkel

6 integrierte Schritte führen von der Quellendigitalisierung bis zur wissenschaftlichen Nachnutzung – ohne Medienbrüche, vollständig dokumentiert und reproduzierbar.

Geschlossener Datenzyklus

Nahtlose Integration aller Forschungsschritte von der Digitalisierung bis zur Nachnutzung.

KI-unterstützte Prozesse

Large Language Models optimieren Annotation, Extraktion und Qualitätskontrolle.

FAIR-Prinzipien

Findable, Accessible, Interoperable und Reusable – für maximale Nachnutzbarkeit.

Interaktive Workflows

Benutzerfreundliche Tools für komplexe geisteswissenschaftliche Forschungsprozesse.

Digitalisierung historischer Ressourcen

1. Erstellung

HisQu zielt darauf ab, die Digitalisierung gedruckter historischer Quellen mit anspruchsvollen Layouts – etwa Frakturschriften oder komplexen Spaltenstrukturen – deutlich zu verbessern.

1. Erstellung

Digitalisierung historischer Ressourcen

Zentrales Element: Die Ontologie

2. Modellierung

Die konsequente Digitalisierung geschichtswissenschaftlicher Forschungsprozesse erfordert domänenspezifische Vokabulare für semantische Erfassung und Interoperabilität.

Verwendete Tools

Datamodel Workflow RG Annotation Guidelines Protégé

2. Modellierung

Zentrales Element: Die Ontologie

Einbindung von Large Language Models

3. Verarbeitung

Für die Datenverarbeitung entwickelt HisQu innovative Tools auf Basis von LLMs für Grammatikentwicklung und semantische Modellierung.

Verwendete Tools

Paredros OPA

3. Verarbeitung

Einbindung von Large Language Models

KI-unterstütztes SPARQL-Endpoint

4. Analyse

Um den Zugang zu komplexen SPARQL-Abfragen zu erleichtern, entwickelt HisQu einen grafischen Query-Builder mit integrierter LLM-Unterstützung.

Verwendete Tools

Query by Graph

4. Analyse

KI-unterstütztes SPARQL-Endpoint

Linked Open Data mit FactGrid/Wikibase

5. Archivierung

Für die Speicherung nutzt HisQu FactGrid, eine speziell auf die Geschichtswissenschaft zugeschnittene Wikibase-Instanz für kollaboratives Arbeiten.

Verwendete Tools

FactGrid Console

5. Archivierung

Linked Open Data mit FactGrid/Wikibase

Dokumentationsframework für den Forschungsprozess

6. Nachnutzung

HisQu entwickelt ein interaktives Labortagebuch, das historische Forschungsprozesse transparent und reproduzierbar macht.

6. Nachnutzung

Dokumentationsframework für den Forschungsprozess

Eine interdisziplinäre Initiative

Meet the Partners

HisQu wird von führenden Einrichtungen der Digital Humanities und Geschichtswissenschaft getragen.

Friedrich-Schiller-Universität Jena Logo
Friedrich-Schiller-Universität Jena

Prof. Dr. Clemens Beckstein · Apl. Prof. Dr. Robert Gramsch-Stehfest

Akademie der Wissenschaften zu Göttingen Logo
Akademie der Wissenschaften zu Göttingen

Prof. Dr. Hedwig Röckelein · M.A. Bärbel Kröger · Dr. Christian Popp

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Deutsches Historisches Institut in Rom

Prof. Dr. Martin Baumeister · Dr. Jörg Hörnschemeyer

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Forschungszentrum Gotha der Universität Erfurt

Prof. Dr. Martin Mulsow · Dr. Olaf Simons

4
Institutionen
15+
Wissenschaftler:innen
3
Länder
6
Forschungsbereiche
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Latest Insights

Blog & Updates

Aktuelle Entwicklungen, Forschungsergebnisse und Einblicke in die Welt der digitalen Geisteswissenschaften.

CQ-Manager Logo
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Competency Question Manager

Der CQ-Manager ist eine Web-App zur katalogisierten Erfassung, Konsolidierung, Klassifizierung, Indizierung, Bearbeitung, Versionierung und Diskussion von Competency Questions. CQs spielen eine zentrale Rolle in der Ontologieentwicklung. Sie spiegeln die Anforderungen der Anwender an die Ontologie wieder und legen den Rahmen der Ontologie fest. Insbesondere bei Projekten mit vielen Stakeholdern ist ein koordiniertes Vorgehen unabdingbar.

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Abfragen an Wissensgraphen ohne SPARQL

Wissensgraphen sind eine vielsversprechende Technologie zur Aggregation diverser Datenquellen, unter anderme in den Geschichtswissenschaften. Die Syntax der Abfragesprache SPARQL ist jedoch komplex. Unser Ansatz, Query by Graph, ermöglicht das Entwerfen einfacher SPARQL-Abfragen über eine graphische Benutzeroberfläche. Mit Mausklicks und einer Suchfunktion können Abfragen erstellt werden, ohne eine Zeile "Code" zu schreiben.

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Warum funktioniert meine Regex nicht?

Reguläre Ausdrücke sind das non plus ultra zur automatischen Extraktion aus Texten. Sie bieten aber auch eine Hürde: komplexe Syntax und unerwartete Fehler. Zur korrekten Anwendung bedarf es gewissen Versiertheit, wobei selbst Erfahrene gelegentlich nicht erklären können, wieso ein Ausdruck nicht passt. Paredros erklärt den Parsingprozess visuell und unterstützt das Debugging.

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