Ada.Labs
Die aktive und kritische Gestaltung der digitalen Transformation der geisteswissenschaftlichen Forschung erfordert neben dem Ausbau zentraler Infrastrukturen die Etablierung und Entwicklung neuer, interdisziplinärer und offener Ermöglichungsräume für eine fachgerechte Digitalisierung der unterschiedlichen Forschungskulturen. Im Fokus des ADA steht daher die praktische Erprobung und Etablierung einer interdisziplinären Laborkultur in den Geisteswissenschaften.
Eine Reihe offener und thematisch-methodisch ausgerichteter Labore - die ADA.Labs - bilden den Kern unserer Arbeit am Zentrum. Die ADA.Labs bündeln und verbinden heterogene Expertisen der Digitalen Geisteswissenschaften in einer praktischen und inklusiven Art und Weise.
Die Liste der zur Zeit aktiven ADA.Labs kann jederzeit durch die Initiative von Forscherinnen und Forschern aller Statusgruppen erweitert werden. Vorschläge und Anfragen bezüglich der Gründung eines thematisch-methodischen Labs sind herzlich willkommen. Auf den folgenden Seiten stellen wir aktive Labore vor.
Digital Audio-Visuality »DAV.lab«
In Kooperation mit dem Kolleg Cinepoetics und Aureka.ai
(Prof. Dr. Jan-Hendrik Bakels, Prof. Dr. Matthias Grotkopp & Cecilia Maas, Laura Sofia Salas, Felix Mertineit)
Wie lassen sich die Potentiale digitaler Forschungsmethoden- und Werkzeuge in der Analyse multimodaler und insbesondere Audio-Visueller Inhalte und Medien nutzen um komplexe geisteswissenschaftlicher Forschungsfragen aus Geschichts- und filmwissenschaftlicher Perspektive zu beantworten oder gar neu zu stellen? Im DAV.Lab verknüpfen wir die Arbeit des FU-Projektes «Affektrethoriken des Audiovisuellen (Ada)» sowie der FU Ausggründung »Aureka.ai« um neue Wege in der digitalen Erforschung von Audio-Visuellen Inhalten zu eröffnen. Dabei geht es uns unter anderem um Fragen und Methoden der: softwaregestützten Video-Annotation, Möglichkeiten automatisierter Videoanalyse, einer(semi-)automatisieren Erkennung von z.B. Schnitten Objekten im Bild oder Kamerabewegungen sowie um die Potentiale Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in der Auswertung und Erschließung von Audiovisuellen Inhalten (wie Augenzeugenberichte, Interviews, Filme, TV- oder Radiobeiträge) zu erforschen und zu diskutieren. Weitere Informationen folgen.
