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Annotation ist das Hinzufügen von Informationen zu Text- aber auch Audio-, Bild- und Videodaten. Annotationen haben einen ergänzenden, oft auch einen erklärenden Charakter. In den digitalen Geisteswissenschaften werden Annotationen besonders häufig verwendet, um implizite Informationen explizit zu machen und so maschinelle Analysen zu ermöglichen. Annotationen können sowohl manuell als auch automatisch erstellt werden.

Steht für Augmented Reality. In Augmented Reality-Programmen werden Repräsentationen der Realität wie z. B. der Blick durch eine Handykamera mit informativen, ästhetischen oder Simulationsaspekten ergänzt. Ein Beispiel für eine Augmented Reality-Implementierung sind Video-Effekte, bei denen das Gesicht der gefilmten Person z. B. durch Katzenohren ergänzt wird.

CLARIAH-DE ist der Zusammenschluss der beiden großen Forschungsinfrastrukturen CLARIN-D und DARIAH-DE. Hier werden Strukturen geschaffen, die digitale Geisteswissenschaftler:innen dabei unterstützen, mit digitalen Methoden zu arbeiten.

Ein ConvenorEin ConvenorEin Convenor ist der/die Koordinator:in, Sprecher:in und Repräsentant:in einer Arbeitsgruppe im Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum. More ist der/die Koordinator:in, Sprecher:in und Repräsentant:in einer Arbeitsgruppe im Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum. More ist der/die Koordinator:in, Sprecher:in und Repräsentant:in einer Arbeitsgruppe im Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum.

Unter einem DatenzentrumUnter einem DatenzentrumUnter einem Datenzentrum ist eine Einrichtung oder Infrastruktur zu verstehen, die Dienstleistungen anbietet, um Forschungsdaten langfristig speichern und verfügbar zu machen. Häufig sind dies wissenschaftliche Einrichtungen oder Gedächtniseinrichtungen (z. B. Archive, Museen oder Bibliotheken). More ist eine Einrichtung oder Infrastruktur zu verstehen, die Dienstleistungen anbietet, um ForschungsdatenUnter Forschungsdaten können sämtliche Daten verstanden werden, die im Laufe des Forschungszyklus (von der initialen Idee, über die Planung und Durchführung von Forschungsaktivitäten, bis hin zu Publikationen und Langzeitarchivierung der Ergebnisse) entstehen. Da es keine einheitliche Definition des Begriffs gibt, versteht jede wissenschaftliche Disziplin etwas anderes darunter. Beispiele sind Messdaten, Fragebögen, audiovisuelle Aufzeichnungen und Digitalisate. More langfristig speichern und verfügbar zu machen. Häufig sind dies wissenschaftliche Einrichtungen oder Gedächtniseinrichtungen (z. B. Archive, Museen oder Bibliotheken). More ist eine Einrichtung oder Infrastruktur zu verstehen, die Dienstleistungen anbietet, um ForschungsdatenUnter ForschungsdatenUnter Forschungsdaten können sämtliche Daten verstanden werden, die im Laufe des Forschungszyklus (von der initialen Idee, über die Planung und Durchführung von Forschungsaktivitäten, bis hin zu Publikationen und Langzeitarchivierung der Ergebnisse) entstehen. Da es keine einheitliche Definition des Begriffs gibt, versteht jede wissenschaftliche Disziplin etwas anderes darunter. Beispiele sind Messdaten, Fragebögen, audiovisuelle Aufzeichnungen und Digitalisate. More können sämtliche Daten verstanden werden, […]

DH steht für Digital Humanities, also digitale Geisteswissenschaften.

Steht für den Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, wird alternativ allerdings auch für die Konferenz des Verbandes verwendet. (Der DHdSteht für den Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, wird alternativ allerdings auch für die Konferenz des Verbandes verwendet. (Der DHdSteht für den Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, wird alternativ allerdings auch für die Konferenz des Verbandes verwendet. (Der DHd vs. die DHd) More vs. die DHdSteht für den Verband der Digital Humanities im deutschsprachigen Raum, wird alternativ allerdings auch für die Konferenz des Verbandes verwendet. (Der DHd vs. die DHd) More) More vs. die DHdSteht für den Verband der Digital […]

Mit “FAIRMit “FAIRMit “FAIR” sind in der Wissenschaft i. d. R. die “FAIR Data Principles” gemeint. Es handelt sich dabei um Grundsätze, die Forschungsdaten, ihre Erhebung und Speicherung aufweisen sollen, um nachhaltig zu sein. Das Akronym löst sich durch “Findable” (Auffindbarkeit), “Accessible” (Zugänglichkeit), “Interoperable” (Interoperabilität) und “Re-usable” (Nachnutzbarkeit) auf. Berücksichtigt werden dabei technische, organisatorische und rechtliche Aspekte von (Forschungs)Daten. More” sind in der Wissenschaft i. d. R. die “FAIRMit “FAIR” sind in der Wissenschaft i. d. R. die “FAIR Data Principles” gemeint. Es handelt sich dabei um Grundsätze, die Forschungsdaten, ihre Erhebung und Speicherung aufweisen sollen, um nachhaltig zu sein. Das Akronym löst sich durch “Findable” (Auffindbarkeit), “Accessible” (Zugänglichkeit), “Interoperable” (Interoperabilität) und “Re-usable” (Nachnutzbarkeit) auf. Berücksichtigt werden dabei technische, organisatorische und rechtliche Aspekte von (Forschungs)Daten. More Data Principles” gemeint. Es handelt sich dabei um Grundsätze, die ForschungsdatenUnter Forschungsdaten können sämtliche Daten verstanden werden, die im Laufe des Forschungszyklus (von der initialen Idee, über die Planung und Durchführung von Forschungsaktivitäten, bis hin zu Publikationen und Langzeitarchivierung der Ergebnisse) entstehen. Da es keine einheitliche Definition des Begriffs gibt, versteht jede wissenschaftliche Disziplin etwas anderes darunter. Beispiele sind Messdaten, Fragebögen, audiovisuelle Aufzeichnungen und Digitalisate. More, ihre Erhebung und Speicherung aufweisen sollen, um nachhaltig zu sein. Das Akronym löst sich durch “Findable” (Auffindbarkeit), “Accessible” (Zugänglichkeit), “Interoperable” (Interoperabilität) und “Re-usable” (Nachnutzbarkeit) auf. Berücksichtigt werden dabei technische, organisatorische und rechtliche […]

Unter ForschungsdatenUnter ForschungsdatenUnter Forschungsdaten können sämtliche Daten verstanden werden, die im Laufe des Forschungszyklus (von der initialen Idee, über die Planung und Durchführung von Forschungsaktivitäten, bis hin zu Publikationen und Langzeitarchivierung der Ergebnisse) entstehen. Da es keine einheitliche Definition des Begriffs gibt, versteht jede wissenschaftliche Disziplin etwas anderes darunter. Beispiele sind Messdaten, Fragebögen, audiovisuelle Aufzeichnungen und Digitalisate. More können sämtliche Daten verstanden werden, die im Laufe des Forschungszyklus (von der initialen Idee, über die Planung und Durchführung von Forschungsaktivitäten, bis hin zu Publikationen und Langzeitarchivierung der Ergebnisse) entstehen. Da es keine einheitliche Definition des Begriffs gibt, versteht jede wissenschaftliche Disziplin etwas anderes darunter. Beispiele sind Messdaten, Fragebögen, audiovisuelle Aufzeichnungen und […]

“Graphentechnologien“Graphentechnologien” ist ein Sammelbegriff für alle Datenstrukturen, Formate, Standards, Computersprachen und Werkzeuge, die Daten als Ausgestaltungen der mathematischen Graphentheorie verstehen. Ein Graph ist dabei eine abstrakte Struktur, die Elemente als “Knoten” und Verbindungen zwischen diesen Elementen als “Kanten” repräsentiert und auch entsprechend visualisiert werden kann. Graphen sind nicht notwendigerweise hierarchisch und bieten damit eine große Flexibilität. Beispielhafte Struktur: (Knoten1)--[Kante1]-->(Knoten2)--[Kante2]-->(Knoten3) More“Graphentechnologien“Graphentechnologien” ist ein Sammelbegriff für alle Datenstrukturen, Formate, Standards, Computersprachen und Werkzeuge, die Daten als Ausgestaltungen der mathematischen Graphentheorie verstehen. Ein Graph ist dabei eine abstrakte Struktur, die Elemente als “Knoten” und Verbindungen zwischen diesen Elementen als “Kanten” repräsentiert und auch entsprechend visualisiert werden kann. Graphen sind nicht notwendigerweise hierarchisch und bieten damit eine große Flexibilität. Beispielhafte Struktur: (Knoten1)--[Kante1]-->(Knoten2)--[Kante2]-->(Knoten3) More” ist ein Sammelbegriff für alle Datenstrukturen, Formate, Standards, Computersprachen und Werkzeuge, die Daten als Ausgestaltungen der mathematischen Graphentheorie verstehen. Ein Graph ist dabei eine abstrakte Struktur, die Elemente als “Knoten” und Verbindungen zwischen diesen Elementen als “Kanten” repräsentiert und auch entsprechend visualisiert werden kann. Graphen sind nicht notwendigerweise hierarchisch und bieten damit eine große […]