Forschung

Das Forschungsprojekt „MusicDNA“ erforscht, wie charakteristische Melodien bei der Musiksuche und -erkennung genutzt werden können.

Projektwebsite: 

Projekt auf der Website der Carl-Zeiss-Stiftung: https://www.carl-zeiss-stiftung.de/uebersicht-projekte/detail/musicdna

Kooperationspartner: 

• Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
• Centre for Digital Music Documentation (CDMD) an der Digitalen Akademie der Akademie der Wissenschaften und der Literatur
• NFDI4Culture – Konsortium für Forschungsdaten zu materiellen und immateriellen Kulturgütern
• Répertoire International des Sources Musicales (RISM)
• Coding Friends GmbH
• Prof. Jörn Arnecke, Frederic von Vlahovits

Selbstzeugnisse sind wichtige Quellen zu historischen Ereignissen und geben Einblicke in individuelle Lebens- und Erfahrungswelten. Zeugnisse von im Holocaust Verfolgten sind essenziell für die Forschung, da sie Ereignisse und Perspektiven dokumentieren, die in offiziellen Dokumenten oder Täterberichten nicht oder nur verzerrt vorkommen. Sie sind auch zentraler Bestandteil der Erinnerungskultur. Gerade angesichts des viel thematisierten Endes der Zeitzeugenschaft und der zuletzt viel diskutierten Suche nach neuen Formen und Bezugspunkten gewinnen autobiografische Zeugnisse eine besondere Bedeutung.

Nachdem bereits seit einigen Jahren KI bei der Vermittlung von Interviews mit Zeitzeuginnen und Zeitzeugen zum Einsatz kommt, stellt sich auch mit Blick auf die Auswertung von schriftlichen Selbstzeugnissen zunehmend die Frage nach Einfluss und Auswirkung von KI. KI-gestützte Transkriptionsverfahren zur automatisierten Erschließung von Audio- oder Videoquellenmaterial sind teilweise bereits etabliert und ermöglichen es, tausende Stunden von Interviews, die in Archiven und Gedenkstätten schlummern, für die Forschung und Analyse aufzubereiten. Computergestützte, vor allem computerlinguistische Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) versprechen Möglichkeiten zur vertieften Erforschung individueller und kollektiver Erfahrungen, Deutungen und Erinnerungen. Generative KI stellt darüber hinaus neue Herausforderungen einer niedrigschwelligen und zugleich intransparenten Untersuchung sowie Produktion von Texten dar. Vor diesem Hintergrund drängt sich eine kritische Reflexion maschineller Analyseverfahren im Hinblick auf die Auswertung und Deutung von Selbstzeugnissen auf.

Ziel des im Rahmen des Incubator Funds 2026 von NFDI4Memory – der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur für die Geschichtswissenschaft – geförderten Vorhabens ist es, vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung von KI-gestützten Analyseverfahren zu einer kritischen Reflexion der Funktionsweisen und Einsatzszenarien im Hinblick auf die Auswertung und Deutung von Selbstzeugnissen zum Holocaust und seiner Nachgeschichte beizutragen. Das Projekt untersucht das Potenzial bestehender Werkzeuge und maschineller Verfahren am Beispiel der Sentimentanalyse sowie emotionsbasierter bzw. emotionsgeschichtlicher Ansätzen, die in der Vermittlungsarbeit wie auch in der Forschung diskutiert werden. Anhand der Tagebücher der Theresienstadt-Überlebenden Martha Glass werden lexikonbasierte Ansätze ebenso wie Verfahren des maschinellen Lernens erprobt und evaluiert, um neue Zugänge für die historische Forschung zu eröffnen. Damit leistet das Projekt wichtige Impulse für eine digitale Quellenkritik und einen reflektierten Einsatz von Methoden und Werkzeugen in der Arbeit mit Selbstzeugnissen. Vorgehensweisen und Ergebnisse des Projekts werden zudem didaktisch für Lehre und Vermittlung aufbereitet.

Das Forschungsvorhaben „Sentimentanalyse zwischen Erkenntnisgewinn und Verfälschung? Eine Fallstudie zu Selbstzeugnissen zum Holocaust und seiner Nachgeschichte“ ist eine Zusammenarbeit der hochschulübergreifenden Professur für Digital Humanities an der Universität Erfurt und der Fachhochschule Erfurt mit dem Institut für die Geschichte der Deutschen Juden