Standards, Vokabulare und KI-Technologien für die qualitative Datenanalyse von Oral-History-Interviews
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Abstract
Der Beitrag beschreibt, wie sich die Oral History im Zuge der digitalen Transformation grundlegend verändert und welche Rolle Standards, Vokabulare und KI-Technologien dabei spielen. Ausgangspunkt ist die stark gewachsene Menge an Oral-History-Interviews, die über Portale wie Oral-History.Digital (oh.d) besser zugänglich wird. Skizziert werden drei Digitalisierungsschübe: Erstens die technisch erleichterte Aufzeichnung. Zweitens die Etablierung von Forschungsinfrastrukturen und die automatisierte Transkription mittels Spracherkennung, die Interviews als „Forschungsdaten“ in größerem Umfang nutzbar macht. Drittens schließlich der KI-getriebene Schub mit neuen Möglichkeiten der Entitätserkennung und kontextualisierten, qualitativen Auswertungen. Dazu wird vor allem der Workflow der Digitalisierung nachgezeichnet, der idealtypisch von der Digitalisierung über die (automatisierte) Transkription und die Erkennung von Texteinheiten/Entitäten (z. B. über NER) sowie die Identifikation und Disambiguierung dieser Entitäten und ihre Verknüpfung mit Normdaten und kontrollierten Vokabularen bis zur Langzeitarchivierung und Lizenzierung nach den FAIR- und CARE-Prinzipien reicht. Der Text beleuchtet die Rolle von Vokabularen und Taxonomien in diesem Prozess, die sich vom bibliothekarischen Ordnungsinstrument zur Wissensbasis für Entitäten mit analytischen Kategorien und Messkriterien gemausert haben. Über Linked Open Data und Normdaten ermöglichen sie Informationsanreicherung, z. B. durch Geokoordinaten plus historische Kontextdaten oder berufliche Klassifikationen.
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Artikel-Details
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