DH Ringvorlesung — Herbstsemester 2026
DH Lecture Series — Autumn Semester 2026
Montags · Vorlesung 14–16 Uhr · Workshop 16–18 Uhr · Seminarraum F-122, Hörraumgebäude Unitobler
Aus unterschiedlichen Perspektiven geben Referierende Einblicke in aktuelle Vorgänge der Theoretisierung und Umsetzung digitaler Methoden. Aus diversen Fachrichtungen – von Geschichte über Sprachwissenschaften zu Kunstgeschichte und Digital Humanities – vermitteln die Referentinnen und Referenten ihre Vorstellungen der zukünftigen digitalen Geisteswissenschaften.
Die Veranstaltung findet auf Deutsch und Englisch statt. Jeder Beitrag ist unten mit seiner Vortragssprache gekennzeichnet; das Abstract steht in der Originalsprache, eine Übersetzung in die jeweils andere Sprache lässt sich aufklappen.
The series is held in German and English. Each contribution below is marked with the language it is given in. Abstracts appear in their original language, with a translation into the other language available in a collapsible block.
Die Veranstaltung findet nicht an allen Montagsterminen des Semesters statt. An einzelnen Daten werden daher zusätzlich Workshops von 16–18 Uhr angeboten. Die Teilnahme an den Workshops wird erwartet.
Die Vorlesungen lassen sich auch online verfolgen. Dafür ist eine einmalige Registrierung nötig; der Zugangslink wird anschliessend per E-Mail zugestellt.
The lectures can also be followed online. Registration is required once; the access link is then sent by e-mail.
Das Programm wird hier und auf der Website der Digital Humanities publiziert, sobald es definitiv ist.
Programm
| Datum | Referent:in | Vorlesung 14–16 | Workshop 16–18 |
|---|---|---|---|
| 14. Sept. | Digital Humanities Bern | Introducing the Lecture Series and the Study Programme | Introduction to Blogging (Leo Mader) |
| 21. Sept. | Andreas Weilinghoff · Koblenz | Using and finetuning Whisper for different languages and varieties | Whisper-Workshop |
| 28. Sept. | Florian Busch · Bern | Vom Screenrecording zum Keylog / From Screen Recording to Keylog | Anonymisierungswerkzeug des Data Science Lab |
| 05. Okt. | Annemieke Romein · Twente | HAICu — Co-Creating Meaningful (X)AI | HISTMET und Annif |
| 12. Okt. | Kathryn Rudy · St Andrews | Manuscript Studies — fällt aus | — |
| 19. Okt. | keine Vorlesung | — | — |
| 26. Okt. | keine Vorlesung | — | — |
| 02. Nov. | Evelyn Gius · Darmstadt | Messunsicherheit als epistemische Ressource / Measurement Uncertainty as an Epistemic Resource | — |
| 09. Nov. | Estelle Guéville · Yale | Making Women’s Manuscript Production Count | From Manuscripts to Data |
| 16. Nov. | Timon Boehm · Stuttgart | TOPTEXT. Topologische Textanalyse mittels eingebetteter Flussgraphen / TOPTEXT. Topological Text Analysis via Embedded Flow Graphs | — |
| 23. Nov. | keine Vorlesung | — | (Zibelemärit) |
| 30. Nov. | keine Vorlesung | — | — |
| 07. Dez. | William Mattingly · Yale | Visual Language Models | Visual Language Models |
Die Beiträge
14. September — Introducing the Lecture Series and the Study Programme
Digital Humanities Bern · English
The series opens with an introduction to Digital Humanities at the University of Bern: what we do and how we do it. The study programme is presented alongside it — the Major and the Minor, and where they can lead afterwards.
Workshop 16–18: Introduction to Blogging — with Leo Mader. An introduction to scholarly blogging as a form of publication.
Vorstellung der Ringvorlesung und des Studienprogramms
Zum Auftakt stellen sich die Digital Humanities an der Universität Bern vor: was wir tun und wie wir es tun. Ergänzend wird das Studienprogramm vorgestellt — Major und Minor sowie die Anschlussmöglichkeiten, die sich daraus ergeben.
Workshop 16–18 Uhr: Introduction to Blogging — mit Leo Mader. Einführung ins wissenschaftliche Bloggen als Publikationsform.
Inoffizielle Übersetzung.
21. September — Using and finetuning Whisper for different languages and varieties
JProf. Dr. Andreas Weilinghoff · Universität Koblenz · English
Since the successful introduction of transformer architectures with attention mechanisms (Vaswani et al. 2017), substantial advances have been made across numerous areas of Natural Language Processing (NLP). While public discourse has largely focused on chatbots (e.g. ChatGPT, Gemini, DeepSeek), automatic speech recognition (ASR) has likewise undergone remarkable progress in recent years (Jurafsky and Martin 2026). A particularly influential open-source example is Whisper, published in 2022 (Radford et al. 2022). Consequently, a central question is how the latest ASR models can be effectively used to speed up and enhance transcription work. More specifically, how do the latest ASR models perform in terms of accuracy and speed when compared to human transcribers?
This talk will address these questions by presenting a study of Whisper’s performance across a range of sociolinguistic datasets (Weilinghoff, fc.). Furthermore, the talk will examine the finetuning of Whisper for different languages and language varieties. I will describe the extent to which AI systems can support, or potentially replace, human contributions to data preparation in the Digital Humanities, while highlighting the limitations that remain. The talk will also consider other rapidly developing areas, including spoken language translation and human–robot interaction.
Workshop 16–18: Whisper workshop — hands-on work with Whisper on your own material.
Jurafsky, D. & Martin, J. H. (2026). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Radford, A., Kim, J. W., Xu, T., Brockman, G., McLeavey, C. & Sutskever, I. (2022). Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision. https://arxiv.org/abs/2212.04356
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł. & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. https://arxiv.org/abs/1706.03762
Weilinghoff, Andreas (forthcoming). “Advancements in automatic speech recognition for corpus phonology: Evaluating Whisper’s performance on sociolinguistic datasets.” In Philipp Meer & Ulrike Gut (eds.), English Corpus Phonetics and Phonology: Current Approaches and Future Directions. De Gruyter.
Whisper einsetzen und feinabstimmen — für verschiedene Sprachen und Varietäten
Seit der erfolgreichen Einführung von Transformer-Architekturen mit Attention-Mechanismen (Vaswani et al. 2017) sind in zahlreichen Bereichen der Computerlinguistik (NLP) erhebliche Fortschritte erzielt worden. Während die öffentliche Debatte vor allem Chatbots gilt (etwa ChatGPT, Gemini, DeepSeek), hat auch die automatische Spracherkennung (ASR) in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht (Jurafsky und Martin 2026). Ein besonders einflussreiches Open-Source-Beispiel ist Whisper, veröffentlicht 2022 (Radford et al. 2022). Damit stellt sich die zentrale Frage, wie sich die neuesten ASR-Modelle nutzen lassen, um Transkriptionsarbeit zu beschleunigen und zu verbessern. Genauer: Wie schneiden die neuesten ASR-Modelle in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit im Vergleich zu menschlichen Transkribierenden ab?
Der Vortrag geht diesen Fragen nach und stellt eine Untersuchung zur Leistung von Whisper auf einer Reihe soziolinguistischer Datensätze vor (Weilinghoff, i. E.). Darüber hinaus wird die Feinabstimmung (Finetuning) von Whisper für verschiedene Sprachen und Sprachvarietäten betrachtet. Ich zeige, in welchem Ausmass KI-Systeme menschliche Beiträge zur Datenaufbereitung in den Digital Humanities unterstützen oder womöglich ersetzen können, und wo die Grenzen liegen. Zur Sprache kommen ausserdem weitere Felder in rascher Entwicklung, darunter die Übersetzung gesprochener Sprache und die Mensch-Roboter-Interaktion.
Workshop 16–18 Uhr: Whisper-Workshop — praktische Arbeit mit Whisper am eigenen Material.
Inoffizielle Übersetzung.
28. September — Vom Screenrecording zum Keylog
Florian Busch · SNF-Projekt «Texting in Time», Universität Bern · Deutsch
From Screen Recording to Keylog: Video-Based Reconstruction of Writing Processes in Mobile Messenger Communication
Vom Screenrecording zum Keylog: Videobasierte Rekonstruktion von Schreibprozessen in mobiler Messenger-Kommunikation
Sprachwissenschaftliche Forschung zu Chat- und Mobile-Messenger-Kommunikation hat lange Zeit vor allem mit Schreibproduktdaten gearbeitet. Auf Grundlage von Chatexporten im Textformat oder statischen Screenshots hat die Linguistik digitaler Kommunikation einerseits Spezifika geschriebener Sprache in informellen Online-Kontexten herausgearbeitet und andererseits gezeigt, wie Schrift als Medium interaktionalen Handelns funktionalisiert werden kann. Diese Erkenntnisse anerkennend argumentiert der Vortrag, dass mit einer solchen Datengrundlage zugleich verschiedene blinde Flecken einhergehen: Zum einen bieten statische Produktdaten nur begrenzten Zugang zu den zeitlich strukturierten Prozessen geschriebener Interaktion, zum anderen verschwindet die Körperlichkeit der Akteur:innen als wesentlicher Bestandteil von Schreibpraktiken hinter dem Textprodukt.
Um diese Aspekte empirisch zugänglich zu machen, stellt der Vortrag neue methodische Zugänge vor, die derzeit im SNF-Projekt «Texting in Time» der Universität Bern erprobt und weiterentwickelt werden. Im Zentrum steht die digital gestützte Aufbereitung und Analyse von authentischen Smartphone-Bildschirmvideos, die sowohl feinstrukturierte Schreibprozesse als auch die Einbettung von Messenger-Interaktionen in breitere Mediennutzungskontexte beobachtbar machen. Der Vortrag gliedert sich in zwei Teile: Zunächst wird die Projektarbeit mit besonderem Fokus auf ihre methodologische Ausrichtung vorgestellt. Anschliessend wird anhand exemplarischer Studien gezeigt, wie sich die Analyse von Bildschirmaufzeichnungen mit ergänzenden Datentypen wie Eye-Tracking- und Bewegungsdaten kombinieren lässt, um digitale Schreibprozesse als alltägliche Praktiken im Vollzug in neuer Tiefe zu untersuchen.
From Screen Recording to Keylog: Video-Based Reconstruction of Writing Processes in Mobile Messenger Communication
Linguistic research on chat and mobile messenger communication has long worked primarily with written-product data. On the basis of chat exports in text form or static screenshots, the linguistics of digital communication has, on the one hand, identified the specific features of written language in informal online contexts and, on the other, shown how writing can be functionalised as a medium of interactional conduct. While acknowledging these findings, the lecture argues that such a data basis brings blind spots with it: static product data offer only limited access to the temporally structured processes of written interaction, and the embodiment of the participants — an essential component of writing practices — disappears behind the textual product.
To make these aspects empirically accessible, the lecture presents new methodological approaches currently being tested and developed further in the SNSF project «Texting in Time» at the University of Bern. At its centre stands the digitally supported preparation and analysis of authentic smartphone screen recordings, which make both fine-grained writing processes and the embedding of messenger interactions in wider contexts of media use observable. The lecture falls into two parts. First, the project’s work is presented with particular attention to its methodological orientation. Then, drawing on exemplary studies, it shows how the analysis of screen recordings can be combined with complementary data types such as eye-tracking and motion data, in order to examine digital writing processes as everyday practices in the making, and in new depth.
Unofficial translation.
Workshop 16–18 Uhr: Anonymisierungswerkzeug des Data Science Lab (DSL), Universität Bern
05. Oktober — HAICu: Co-Creating Meaningful (X)AI with Cultural Heritage Partners
Annemieke Romein · University of Twente, Enschede · English
Deep learning performs impressively when supplied with large volumes of consistently labelled patterns – precisely the condition that the cultural heritage sector cannot meet. Digitised collections are vast, heterogeneous and sparsely labelled; and, more consequentially still, their annotations do not stand still. Categories are revised, interpretations shift, and new insights are gained.
This lecture approaches that question from within HAICu, a Dutch consortium of some €10 million which joins AI researchers, cultural heritage institutions, digital humanists and journalists in a knowledge chain organised not along disciplinary lines but around shared research questions. After sketching the programme as a whole, I turn to Workpackage 2, called “Continual learning with Humans in the Loop”, which focuses on textual archival materials. Within the work package, we deal with a wide range of issues: from making a whole corpus fully accessible (50,000 pages), building a tool for a “Klapper system” (NAvigator), understanding how changes in handwriting occur, as well as working on ink bleed and which page lies on top of a stack.
HAICu: Gemeinsam bedeutungsvolle (X)AI mit Partnern aus dem Kulturerbe entwickeln
Deep Learning liefert beeindruckende Ergebnisse, wenn es mit grossen Mengen einheitlich annotierter Muster versorgt wird – genau jene Bedingung, die der Kulturerbesektor nicht erfüllen kann. Digitalisierte Sammlungen sind umfangreich, heterogen und nur spärlich annotiert; und, noch folgenreicher, ihre Annotationen stehen nicht still. Kategorien werden revidiert, Interpretationen verschieben sich, neue Erkenntnisse kommen hinzu.
Der Vortrag nähert sich dieser Frage aus der Perspektive von HAICu, einem niederländischen Konsortium von rund 10 Millionen Euro, das KI-Forschende, Kulturerbeinstitutionen, Digital Humanists sowie Journalistinnen und Journalisten in einer Wissenskette zusammenführt, die nicht entlang von Disziplinen, sondern um gemeinsame Forschungsfragen herum organisiert ist. Nach einer Skizze des Programms als Ganzem wende ich mich «Workpackage 2» zu, «Continual learning with Humans in the Loop», das sich mit textuellen Archivmaterialien befasst. Innerhalb des Arbeitspakets behandeln wir ein breites Spektrum an Fragen: von der vollständigen Erschliessung eines ganzen Korpus (50’000 Seiten) über den Aufbau eines Werkzeugs für ein «Klapper-System» (NAvigator) und das Verständnis dafür, wie sich Handschriften verändern, bis hin zur Arbeit an durchschlagender Tinte und daran, welche Seite zuoberst auf einem Stapel liegt.
Inoffizielle Übersetzung.
Fragen und Diskussion sind auf Englisch und Deutsch möglich.
Q&A and discussion can be held in both English and German.
Workshop 16–18 Uhr: HISTMET and Annif — mit Jona Hassenbach; Vorbereitung des HISTMET-Teils mit Kamyab Karimi.
HISTMET is still under development, but it clusters historical texts by theme. Thematic metadata is therefore produced by a separate and deliberately auditable layer rather than by the embeddings. A small expert-authored co-occurrence lexicon, comprising ten categories (fiscality and contributions, military affairs, fortifications and defence, jurisdiction and justice, land use and inhabitants, religion and the Church, confederal politics and diplomacy, coinage, trade and traffic, and poor relief), is expressed in spelling-tolerant patterns and applied region by region rather than to pooled cluster summaries. Relaxing the co-occurrence requirement to a single matched term at region level raises the share of regions receiving a theme from 17.5 to 55.0 per cent, and every assignment records the terms that produced it, so each decision can be audited afterwards. Each genre cluster is then reported as a distribution of region-level themes, crosswalked to a SKOS vocabulary, with a principled residue of attendance lists, datelines, and bare formulae left to named-entity methods. Hence the recommendation for a series of this kind: use the embedding step as a genre sorter, and obtain the themes from a transparent lexical layer under human supervision.
Models for automatic metadata assignment can be built with Annif, the open-source toolkit developed at the National Library of Finland, which combines several backends — lexical ones that match a controlled vocabulary against the text, associative ones that learn from examples, and ensembles that arbitrate between them — and which is vocabulary-independent, multilingual, and already in production use at a number of national libraries.
Once HISTMET has produced a sufficient body of labelled material, that is, clusters inspected and labelled by a historian and regions carrying theme assignments drawn from a controlled vocabulary, this output can serve as a training corpus in its own right. Annif can then be trained on it, and the resulting model applied to unseen texts, whether the remaining volumes of the same series or comparable material elsewhere. Hence the human in the loop, indispensable while the labelled set is being assembled, need not be present for every subsequent volume.
In the workshop we should like to demonstrate how Annif works in practice: what a vocabulary and a training corpus must look like, which backends suit which kind of material, and what you need in hand in order to train and test models of your own.
HISTMET befindet sich noch in Entwicklung, gruppiert historische Texte aber thematisch. Thematische Metadaten entstehen daher in einer eigenen, bewusst überprüfbaren Schicht und nicht durch die Embeddings. Ein kleines, von Fachleuten erstelltes Kookkurrenzlexikon mit zehn Kategorien (Fiskalität und Abgaben, Militärwesen, Befestigung und Verteidigung, Gerichtsbarkeit und Justiz, Landnutzung und Bevölkerung, Religion und Kirche, eidgenössische Politik und Diplomatie, Münzwesen, Handel und Verkehr sowie Armenfürsorge) wird in schreibweisentoleranten Mustern ausgedrückt und Region für Region angewendet statt auf zusammengefasste Cluster-Zusammenfassungen. Lockert man die Kookkurrenzbedingung auf einen einzigen Treffer auf Regionsebene, steigt der Anteil der Regionen mit einer Themenzuweisung von 17,5 auf 55,0 Prozent, und jede Zuweisung hält fest, welche Begriffe sie ausgelöst haben, sodass jede Entscheidung nachträglich überprüfbar bleibt. Jedes Genre-Cluster wird anschliessend als Verteilung von Themen auf Regionsebene berichtet und auf ein SKOS-Vokabular abgebildet, wobei ein wohlbegründeter Rest aus Anwesenheitslisten, Datumszeilen und blossen Formeln den Named-Entity-Verfahren überlassen bleibt. Daraus die Empfehlung für eine Reihe dieser Art: den Embedding-Schritt als Genre-Sortierer nutzen und die Themen aus einer transparenten lexikalischen Schicht unter menschlicher Aufsicht gewinnen.
Modelle für die automatische Metadatenvergabe lassen sich mit Annif bauen, dem Open-Source-Toolkit der Finnischen Nationalbibliothek, das mehrere Backends kombiniert – lexikalische, die ein kontrolliertes Vokabular gegen den Text abgleichen, assoziative, die aus Beispielen lernen, und Ensembles, die zwischen beiden vermitteln – und das vokabularunabhängig, mehrsprachig und bereits in mehreren Nationalbibliotheken im produktiven Einsatz ist.
Sobald HISTMET genügend annotiertes Material erzeugt hat – also von Historikerinnen und Historikern geprüfte und beschriftete Cluster sowie Regionen mit Themenzuweisungen aus einem kontrollierten Vokabular –, kann dieses Ergebnis selbst als Trainingskorpus dienen. Annif lässt sich darauf trainieren und das entstehende Modell auf ungesehene Texte anwenden, sei es auf die übrigen Bände derselben Reihe oder auf vergleichbares Material andernorts. Der Mensch in der Schleife, unverzichtbar beim Aufbau des annotierten Sets, muss also nicht bei jedem weiteren Band anwesend sein.
Im Workshop möchten wir zeigen, wie Annif in der Praxis funktioniert: wie ein Vokabular und ein Trainingskorpus aussehen müssen, welche Backends zu welchem Material passen und was man in der Hand haben muss, um eigene Modelle zu trainieren und zu testen.
Inoffizielle Übersetzung.
Der Workshop kann auf Deutsch oder Englisch durchgeführt werden.
The workshop can be held in German or English, whichever you prefer.
12. Oktober — Manuscript Studies (fällt aus)
Kathryn Rudy · University of St Andrews, Scotland · English
Der Vortrag muss leider entfallen. Ob er zu einem späteren Zeitpunkt nachgeholt werden kann, ist noch offen; wir informieren, sobald es einen neuen Termin gibt.
This lecture has been cancelled. We will announce a new date should it be rescheduled.
02. November — Messunsicherheit als epistemische Ressource in den Digital Humanities
Prof. Dr. Evelyn Gius · Technische Universität Darmstadt · Deutsch
Measurement Uncertainty as an Epistemic Resource in the Digital Humanities
Messunsicherheit als epistemische Ressource in den Digital Humanities. Methodologische Überlegungen an Beispielen aus der transmedialen Computational Narratology
Messtheorie bietet den Digital Humanities einen allgemeinen methodologischen Rahmen, um den Weg von theoretischen Konzepten zu empirischen Analyseergebnissen systematisch zu beschreiben. Eine wichtige Rolle spielen in diesem Workflow die Unsicherheiten, die an verschiedenen Stellen eines Messprozesses entstehen und an denen theoretische Annahmen, Operationalisierungen und Verfahren überprüft und präzisiert werden müssen. Die Erkennung und systematische Adressierung von Messunsicherheit lässt sich als epistemische Ressource verstehen, die die Entwicklung valider(er) Analyseverfahren unterstützt.
Der Vortrag skizziert deshalb einen messtheoretisch fundierten Workflow für die Digital Humanities und diskutiert an Beispielen aus der transmedialen Computational Narratology, wie sich das methodologische Potenzial von Messunsicherheit in geisteswissenschaftlichen Analysen nutzen lässt.
Measurement Uncertainty as an Epistemic Resource in the Digital Humanities. Methodological Reflections with Examples from Transmedial Computational Narratology
Measurement theory offers the digital humanities a general methodological framework for describing systematically the path from theoretical concepts to empirical analytical results. An important part in this workflow is played by the uncertainties that arise at various points of a measurement process, and at which theoretical assumptions, operationalisations and procedures have to be examined and made more precise. Recognising and systematically addressing measurement uncertainty can be understood as an epistemic resource that supports the development of more valid analytical procedures.
The lecture therefore sketches a workflow for the digital humanities grounded in measurement theory, and discusses, with examples from transmedial computational narratology, how the methodological potential of measurement uncertainty can be put to use in humanities analysis.
Unofficial translation.
09. November — Making Women’s Manuscript Production Count
Estelle Guéville · Yale University, USA · English
Making Women’s Manuscript Production Count: Quantitative Approaches to Medieval Scribal Culture
Women participated in manuscript production throughout the Middle Ages, yet their work has long been overlooked and remains difficult to identify at scale. Unknown Hands recovers evidence for more than 1200 female scribes and the manuscripts they produced in Western Europe before 1600. This talk uses the project’s data to explore the possibilities — and the limitations — of quantitative manuscript studies applied to female scribal production. I will begin with the construction of the corpus itself: how can scribes, manuscripts, collaborative practices, and uncertain attributions be recovered and modeled as structured data? I will then turn to quantitative codicology to examine what becomes visible when manuscript production is studied across hundreds of surviving witnesses rather than through individual case studies. Patterns in material, dimensions, quire structure, collaboration, chronology, geography, textual transmission, and institutional context provide new ways of examining both individual practices and broader structures of manuscript production by medieval women. Finally, I will consider the limits of the corpus and what remains invisible within it. The women and manuscripts recovered by Unknown Hands do not constitute a historical population, but the surviving traces of one, shaped by uneven patterns of preservation, documentation, and attribution. Quantitative methods can therefore be used not only to analyze what survives, but also to interrogate the structure of the surviving record in the silenced archives and to estimate something of what has been lost.
Die Handschriftenproduktion von Frauen zählbar machen: Quantitative Zugänge zur mittelalterlichen Schreibkultur
Frauen waren im gesamten Mittelalter an der Handschriftenproduktion beteiligt, doch ihre Arbeit wurde lange übersehen und bleibt in grösserem Massstab schwer zu identifizieren. Unknown Hands erschliesst Belege für mehr als 1200 Schreiberinnen und die von ihnen hergestellten Handschriften in Westeuropa vor 1600. Der Vortrag nutzt die Daten des Projekts, um die Möglichkeiten – und die Grenzen – quantitativer Handschriftenforschung am Beispiel weiblicher Schreibpraxis auszuloten. Ich beginne mit dem Aufbau des Korpus selbst: Wie lassen sich Schreiberinnen, Handschriften, kollaborative Praktiken und unsichere Zuschreibungen erschliessen und als strukturierte Daten modellieren? Anschliessend wende ich mich der quantitativen Kodikologie zu und frage, was sichtbar wird, wenn Handschriftenproduktion über Hunderte überlieferter Zeugen hinweg untersucht wird statt anhand einzelner Fallstudien. Muster in Beschreibstoff, Format, Lagenstruktur, Zusammenarbeit, Chronologie, Geografie, Textüberlieferung und institutionellem Kontext eröffnen neue Wege, sowohl individuelle Praktiken als auch grössere Strukturen der Handschriftenproduktion durch mittelalterliche Frauen zu untersuchen. Schliesslich gehe ich auf die Grenzen des Korpus ein und darauf, was darin unsichtbar bleibt. Die von Unknown Hands erschlossenen Frauen und Handschriften bilden keine historische Grundgesamtheit, sondern deren überlieferte Spuren, geprägt von ungleichen Mustern der Erhaltung, Dokumentation und Zuschreibung. Quantitative Methoden lassen sich daher nicht nur nutzen, um das Überlieferte zu analysieren, sondern auch, um die Struktur des überlieferten Bestands in den zum Schweigen gebrachten Archiven zu befragen und abzuschätzen, was verloren ist.
Inoffizielle Übersetzung.
Workshop 16–18 Uhr: From Manuscripts to Data — A Hands-On Workshop with Unknown Hands
How can a digital corpus be used to investigate medieval manuscript production at scale? In this hands-on workshop, participants will use Unknown Hands, a digital research environment documenting manuscripts produced by women in Western Europe before 1600. Starting from familiar manuscript features — including date, location, material, dimensions, and quire structure — we will explore how simple quantitative and visualization methods can be used to formulate and test research questions about medieval manuscript production. Did female scribes prefer paper? How did women’s manuscript production change over time? What kinds of texts were women copying? Did material practices differ geographically or institutionally? Working directly with the project’s search, exploration, and visualization interfaces, the workshop will introduce participants to the possibilities of querying manuscript evidence across hundreds of surviving objects, while also asking them to critically assess the limits of the resulting patterns: what has been recorded, what is missing, how uncertainty is represented in the data model, and how the uneven survival of medieval manuscripts shapes what can be quantified. As Unknown Hands approaches its public release, participants will also be invited to critically evaluate the project’s digital infrastructure and to provide feedback on how its interfaces, data model, and analytical tools might better support research into medieval manuscript production.
Von Handschriften zu Daten: Ein Hands-on-Workshop mit Unknown Hands
Wie lässt sich ein digitales Korpus nutzen, um mittelalterliche Handschriftenproduktion in grösserem Massstab zu untersuchen? In diesem praxisorientierten Workshop arbeiten die Teilnehmenden mit Unknown Hands, einer digitalen Forschungsumgebung zu Handschriften, die von Frauen in Westeuropa vor 1600 hergestellt wurden. Ausgehend von vertrauten Handschriftenmerkmalen – Datierung, Ort, Beschreibstoff, Format und Lagenstruktur – erkunden wir, wie sich mit einfachen quantitativen Methoden und Visualisierungen Forschungsfragen zur mittelalterlichen Handschriftenproduktion formulieren und prüfen lassen. Bevorzugten Schreiberinnen Papier? Wie veränderte sich die Handschriftenproduktion von Frauen im Lauf der Zeit? Welche Texte kopierten Frauen? Unterschieden sich materielle Praktiken geografisch oder institutionell? Im direkten Umgang mit den Such-, Explorations- und Visualisierungsschnittstellen des Projekts lernen die Teilnehmenden die Möglichkeiten kennen, Handschriftenbefunde über Hunderte überlieferter Objekte hinweg abzufragen – und werden zugleich aufgefordert, die Grenzen der entstehenden Muster kritisch einzuschätzen: was erfasst wurde, was fehlt, wie Unsicherheit im Datenmodell dargestellt ist und wie die ungleiche Überlieferung mittelalterlicher Handschriften prägt, was überhaupt quantifizierbar ist. Da Unknown Hands auf die öffentliche Freigabe zugeht, sind die Teilnehmenden ausserdem eingeladen, die digitale Infrastruktur des Projekts kritisch zu bewerten und Rückmeldungen dazu zu geben, wie Schnittstellen, Datenmodell und Analysewerkzeuge die Forschung zur mittelalterlichen Handschriftenproduktion besser unterstützen könnten.
Inoffizielle Übersetzung.
16. November — TOPTEXT. Topologische Textanalyse mittels eingebetteter Flussgraphen
Timon Boehm · Universität Stuttgart · Deutsch
TOPTEXT. Topological Text Analysis via Embedded Flow Graphs
Wir schlagen ein neues Modell für eine topologische Textanalyse vor, das auf sogenannten Flussgraphen basiert (TOPTEXT). Unser Modell verfeinert bestehende Ansätze insofern, als seine Architektur eine intrinsische Unterscheidung zwischen Syntax (horizontale Struktur) und Semantik (vertikale Struktur) enthält. Die horizontale Struktur wird durch die einzelnen Sätze des Textes erzeugt, während die vertikale Struktur durch lexikalische Rekurrenz oder semantische Felder entsteht. Der gesamte Flussgraph ist in eine zweidimensionale orientierte Fläche eingebettet, deren Geometrie reichhaltiger ist als diejenige der traditionell in der distributionalen Semantik verwendeten eindimensionalen Modelle. Die Kombinatorik des Flussgraphen ermöglicht mehrere transparente und interpretierbare Algorithmen zur Themenmodellierung und Fokuserkennung. Die Fenster der distributionalen Semantik werden hier durch sogenannte Rand-Zykel ersetzt, die in der Mathematik gut bekannt sind und nicht von einer bestimmten Parameterwahl abhängen. Die semantischen Felder können manuell oder über vorhandene Wort-Embeddings generiert werden. Unser Modell eignet sich gut für die Analyse literarischer Texte (z. B. Gedichte), wissenschaftlicher Texte oder philosophischer Texte.
TOPTEXT. Topological Text Analysis via Embedded Flow Graphs
We propose a new model for topological text analysis based on so-called flow graphs (TOPTEXT). Our model refines existing approaches insofar as its architecture has a built-in distinction between syntax (horizontal structure) and semantics (vertical structure). The horizontal structure is generated by the individual sentences of the text while the vertical structure is generated by lexical recurrence or semantic fields. The whole flow graph embeds in a two-dimensional oriented surface whose geometry is richer than the one-dimensional models traditionally used in distributional semantics. The combinatorics of the flow graph allow for several transparent and interpretable algorithms of topic modeling and focus detection. The windows of distributional semantics are replaced here with so-called boundary cycles, well known in mathematics and not depending on any choice of parameter. The semantic fields can be generated manually or via existing word embeddings. Our model is well suited for analyzing literary texts (e.g. poems), scientific texts or philosophical texts.
Original version supplied by the author.
07. Dezember — Visual Language Models
William Mattingly · Yale University, USA · English
Der Beitrag befasst sich mit visuellen Sprachmodellen (Visual Language Models) und ihrem Einsatz in den Geisteswissenschaften — von der Erschliessung von Bildquellen bis zur Verarbeitung handschriftlicher und gedruckter Vorlagen.
Der Abstract wird ergänzt, sobald er vorliegt.
Workshop 16–18 Uhr: Visual Language Models
Organisatorisches
| Semester | Herbstsemester 2026 (HS 2026) |
| Tag | Montags |
| Vorlesung | 14:00–16:00 Uhr |
| Workshop | 16:00–18:00 Uhr an ausgewählten Daten; Teilnahme wird erwartet |
| Ort | Seminarraum F-122, Hörraumgebäude Unitobler, Lerchenweg 36 |
| Erster Termin | 14. September 2026 |
| Letzter Termin | 7. Dezember 2026 |
| Sprachen | Deutsch und Englisch, mit Übersetzungen der Abstracts |
| Online | Zoom — Registrierung erforderlich |
| Programm | hier und auf dh.unibe.ch |
Einzelne Titel und Abstracts sind noch provisorisch und als Arbeitstitel gekennzeichnet. Diese Seite wird laufend aktualisiert; die Versionsgeschichte zeigt, was wann geändert wurde.
Weitere Lehrveranstaltungen der DH Bern
- Introduction to Digital Humanities — Einführungsvorlesung, dienstags 10:15–12:00
- DH Lab — Praxiskurs zur Einführung, dienstags 14:00–17:15
- Digital Humanities Bern — Projekte, Services und Team
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