Christina Vertan ›Modellierung, Erschließung, Vergleich: Graphen in den Digitalen Geisteswissenschaften‹

Graphdatenbanken werden seit einigen Jahren in Forschungsvorhaben zur Modellierung von Forschungsdaten und erschließendem Wissen genutzt. Infolgedessen sehen wir jetzt eine weit verbreitete Erforschung ihres Potenzials in den Geisteswissenschaften: Graphen werden verwendet um soziale Netzwerke, Korrespondenznetze, Textvariationen, Texttraditionen, prosopographische Daten uvm. zu repräsentieren. Sie ergänzen zunehmend relationale oder auch auf XML beruhende Forschungsdatenrepositorien. In den verschiedenen Anwendungszusammenhängen werden heterogene Modellierungsansätze verfolgt. Diese verschiedenen Modellierungsansätze wurden im Rahmen der Graphentagung 2019 als erster Schritt für eine denkbare Harmonisierung vorgestellt und diskutiert.

 

Ziel der Tagung war es ein breites Spektrum an Möglichkeiten für graph-basierte Anwendungen in den Geisteswissenschaften aufzuzeigen. In diesem Sinne beschäftigte sich Christina Vertan in ihrem Vortrag mit dem Thema ›Graph-based modelling of multilevel annotation in historical texts‹.

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