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Challenge the Newspaper Data! – Die erste Data Challenge des Datenkompetenzzentrums HERMES

Grafik von Digital Buggu via Pexels

Wie haben sich die Themenzusammensetzungen und Schwerpunkte von Zeitungen im Laufe der Zeit verändert? In welchen Jahren stieg oder sank die Zahl der veröffentlichten Zeitungen und warum? Diese und viele weitere Fragen könnte man an einen Datensatz mit Zeitungsdaten stellen. Die erste Data Challenge von HERMES fordert genau dies heraus. Betreut wird die Challenge unter anderem von Julia Tolksdorf, Robert Zwick, Golnaz Sarkar Farshi, Corinna Berg und Ksenia Stanicka-Brzezicka.
Die Teilnehmer:innen sind eingeladen, sich auf Basis einer geisteswissenschaftlichen Fragestellung dem aggregierten Bestand des Deutschen Zeitungsportals zu nähern und sich kritisch mit ihm auseinander zu setzen. Aber was ist nun die Challenge daran?

Das Format Data Challenge und seine Adaption durch HERMES

Eine Data Challenge ist ein öffentlich ausgeschriebener Wettbewerb, der darauf abzielt, konkrete Probleme mit datenwissenschaftlichen Methoden zu lösen. Auf Grundlage eines umfangreichen Datensatzes arbeiten die Teilnehmer:innen der Challenge an einer Aufgabe oder Fragestellung. Die Themensetzungen können unterschiedlich sein: Es gibt sowohl feste Datensätze und klar definierte Aufgabenstellungen als auch freie Wahl der Datensätze und Vorhaben, bei denen Kreativität und Eigeninitiative gefragt sind.

Auch die Zeitrahmen variieren, von kurzen, intensiven Wettbewerben, die nur wenige Tage dauern, bis hin zu längerfristigen Challenges, die über mehrere Monate laufen und tiefgehende Analysen und Lösungen ermöglichen. Die eingereichten Lösungen der Teilnehmer:innen werden am Ende der Data Challenge anhand festgelegter Kriterien bewertet, um Objektivität und Fairness zu gewährleisten, und es wird eine Gewinnerlösung gekürt. Solche Wettbewerbe sind in der freien Wirtschaft, den Naturwissenschaften und der Computer Science bereits etabliert.1

HERMES hat dieses partizipative Format übernommen und möchte es nun für geistes- und kulturwissenschaftliche Daten durch insgesamt drei Data Challenges in Anwendung bringen. Dabei werden wir während der Projektlaufzeit von HERMES die Ausgestaltung des Formats durch verschiedene organisatorische und inhaltliche Parameter, wie beispielsweise die Data Challenge-Laufzeit, die Evaluation der Einreichungen, die Breite der ausgeschriebenen Fragestellung oder die Auswahl der Datensätze erproben.

Unser Ziel bei HERMES ist es unter anderem, Best Practices für die Implementierung von Data Challenges in den Digital Humanities experimentell zu entwickeln. Wir glauben, dass Data Challenges ein hervorragendes Mittel sind, um innovative Methoden und neue Ansätze zu fördern. Durch die Adaption dieses Formats möchten wir die Zusammenarbeit und den Austausch zwischen verschiedenen Disziplinen sowie zwischen Forschung und dem GLAM-Bereich (Galleries, Libraries, Archives and Museums) anregen und neue Standards setzen.

Die erste Auflage der HERMES Data Challenges

Mit großer Freude starten wir unsere erste Data Challenge: „Challenge the newspaper data!“. Der Datensatz, den wir für diese Challenge ausgewählt haben, stammt aus dem Deutschen Zeitungsportal mit Artikeln aus den Jahren 1914 – 1945. Die Teilnehmer:innen sollen eine geisteswissenschaftliche Forschungsfrage stellen, diese begründen und den Datensatz ausgehend von dieser Frage analysieren. Bei festgestellten Qualitätsmängeln des Datensatzes in der Analyse sollen sie entweder die Datenqualität durch datenwissenschaftliche Methoden verbessern und eine fundierte Antwort auf die gestellte Frage geben, oder einen Workflow für bessere zukünftige Digitalisierungen der Zeitungsdaten entwickeln.

Die Ergebnisse werden als eine Kombination von  Scripts für die Datenanalyse und -anreicherung und geisteswissenschaftlichen Diskussionen eingereicht. Die Bewertungskriterien sind kreative Fragestellungen, kritische Datenanalyse, innovative datenwissenschaftliche Methoden und ein solides wissenschaftliches Argument oder ein umsetzbarer Digitalisierungsplan für die Bibliotheken, die ihre Sammlungen digitalisieren und der Deutschen Digitalen Bibliothek zur Verfügung stellen, um über das Deutsche Zeitungsportal veröffentlicht zu werden.

Die Kick-Off-Veranstaltung der Data Challenge fand am 4. Juli 2024 online statt und brachte Interessierte aus verschiedenen Disziplinen zusammen. Das zeigte sich auch in den vielen unterschiedlichen Fragen zum Datensatz sowie ersten Ideen und Ansätzen, die in diesem Rahmen  diskutiert wurden. Die multidisziplinären Teams sowie das interdisziplinäre Denken, das im Kick-Off deutlich wurde, betonen den integrativen Ansatz von HERMES und die Bedeutung der Zusammenarbeit über Fachgrenzen hinweg. Die Teams haben nun vier Monate Zeit, um ihre Lösungen zu entwickeln und zu perfektionieren. Ihre Fortschritte und Ergebnisse werden von einer erfahrenen Jury bewertet. Das Siegerteam wird auf der DHd-Tagung 2025 ausgezeichnet.

Grafik von Corinna Berg, Golnaz Sarkar Farshi, Ksenia Stanicka-Brzezicka, Julia Tolksdorf, Robert Zwick

Wir sind überzeugt, dass Data Challenges eine bereichernde Ergänzung für die digitalen Geisteswissenschaften darstellen. Sie bieten nicht nur die Möglichkeit, praktische datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu entwickeln und anzuwenden, sondern fördern auch die interdisziplinäre Zusammenarbeit und den freien Austausch von Ideen. Wir freuen uns darauf, die kreativen und innovativen Lösungen der Teilnehmer:innen zu sehen und sind gespannt, welche neuen Erkenntnisse und Methoden aus diesen Wettbewerben hervorgehen werden. Bleiben Sie dran und begleiten Sie uns auf dieser aufregenden Reise in die Welt der Data Challenges!

  1. Beispiele für Data Challenges in der freien Wirtschaft sind die jährlich stattfindenden EY Data Challenges zu unterschiedlichsten Themen sowie die bekannte Data Challenge „The Netflix Prize“ ausgeschreiben von Netflix im Jahr 2006 (Bennett und Lanning 2007). Für die Naturwissenschaften wird hier exemplarisch auf die Helmholtz Data Challenges und für die Computer Science auf Codabench, eine Plattform für Challenges aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, verwiesen. ↩︎

Literatur
Bennett, James und Lanning, Stan. 2007. „The Netflix Prize“ In Proceedings of KDD Cup and Workshop 2007. https://www.cs.uic.edu/~liub/KDD-cup-2007/proceedings/The-Netflix-Prize-Bennett.pdf (zugegriffen: 15. Juli 2024).

Zitationsempfehlung der Redaktion
Julia Tolksdorf, Robert Zwick, Golnaz Sarkar Farshi, Corinna Berg, Ksenia Stanicka-Brzezicka (16. Juli 2024). Challenge the Newspaper Data! – Die erste Data Challenge des Datenkompetenzzentrums HERMES. Humanities Data Literacy. https://hdl.hypotheses.org/915


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Team Data Challenges (16. Juli 2024). Challenge the Newspaper Data! – Die erste Data Challenge des Datenkompetenzzentrums HERMES. Humanities Data Literacy. Abgerufen am 13. November 2024 von https://hdl.hypotheses.org/915


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