Ergebnisse Hackathon Coding Gender 2019

Im Sommer 2019 richtete die Staatsbibliothek zu Berlin den Kultur-Hackathon „Coding Gender – Women in Cultural Data“ aus, eine dreitägige Veranstaltung, bei der interdisziplinäre Teams aus Entwickler*innen, Designer*innen und Wissenschaftler*innen innovative Projekte auf der Grundlage digitalisierter historischer Bestände der Staatsbibliothek realisierten. Thematisch standen die Sichtbarkeit von Frauen in Kulturdaten, historische Konstruktionen und Repräsentationen von Gender sowie das Verhältnis heutiger gesellschaftspolitischer Debatten zu historischen Geschlechterstereotypen im Zentrum.

Hier werden die Projekte präsentiert, die von den Teams realisiert und von einer Jury ausgezeichnet wurden. Die zugrundeliegenden kuratierten Datensets aus den digitalisierten Beständen der Staatsbibliothek finden sich hier.

 

 

 

Weibsbilder. World Wide Women.

Wie lassen sich Rollenbilder darstellen? Welche Beziehungen bestehen zwischen spezifischen Rollenzuschreibungen, den ausgeübten Tätigkeiten und den Quellengattungen? Gibt es Kongruenzen zwischen spezifischen Rollen und Quellengattungen? Diesen Fragen wurde vom Team „Weibsbilder. World Wide Women“ im Hackathon Coding Gender nachgegangen. Ausgehend von den Datensätzen Picturing Gender, Dolls Kitchens and Aeroplane Kites und Women in Wartime wurde diesen Fragen unter Verwendung der Graphdatenbank neo4j nachgegangen und anhand der zur Verfügung stehenden Datensätze aufgezeigt, wie Frauen in unterschiedlichen Zeiten in verschiedenen Medien dargestellt und mit welchen Rollenzuschreibungen sie versehen wurden. Gleichzeitig sollten mit der Nutzung von neo4j in Verbindung mit Wikidata Erschließungs- und Vermittlungsmöglichkeiten aufgezeigt werden, um Frauen und Rollenbilder in historischen Quellen – entsprechend des Themas des Hackathons „CodingGender“ – mehr Aufmerksamkeit und Sichtbarkeit zukommen zu lassen.

Vorgehen
  1. Als erster Schritt mussten hierfür die verfügbaren Daten manuell aus den Datensets extrahiert werden, aus denen dann unter anderem die Property Keys „Person“, „Beruf“, „Beschreibung“ und „Rollenzuschreibung“ angelegt wurden. Für eine mögliche Auswertung der Quellengattung wurden zudem die Property Keys „Medium“, „Publikation“, „Titel“, „Subtitel“, „Autor“ sowie „Identifier“ erzeugt.
  2. Im zweiten Schritt wurden dann die Beziehungen zwischen den Knoten ausgezeichnet. Die jeweilige Quelle wurde mit dem Identifier der Digitalisierten Sammlungen der Staatsbibliothek beschrieben, um eindeutig identifizierbar und verifizierbar zu sein. Die Beschreibungen der Frauen und ihre Rollenzuschreibungen mussten für die Eingabe in die Datenbank zuvor lemmatisiert werden.
  3. Parallel dazu wurden die Quellen als Datensätze (ebenfalls manuell) in Wikidata und Wikimedia mit entsprechenden Aussagen (Inventarnummer, GND-ID etc.) eingepflegt. Auch hier wurden für die einzelnen Quellen die Identifier der Digitalen Sammlungen der Staatsbibliothek verwendet. Der jeweilige eindeutige Bezeichner aus Wikidata wurde wiederum der jeweiligen Quelle in neo4j zugewiesen.

Das Hackathon-Projekt „Weibsbilder – Word Wide Women“ möchte, mit den wenigen Datensätzen, die Möglichkeiten aufzeigen, die durch die Nutzung von Graphdatenbanken in Kombination mit Wikidata entstehen können: Einerseits die Nutzung als Forschungsumgebung und andererseits die Erhöhung der Sichtbarkeit von Frauen im World Wide Web. Bei einer Weiterführung des Projektes wäre die Entwicklung eines User-Interfaces wünschenswert, um sowohl die Vermittlung der Forschungsergebnisse zu erleichtern, als auch die Eingabe weiterer Daten/Datensätze beispielsweise im Rahmen eines Citizen Science-Projektes zu ermöglichen.

Lou Andreas-Salomé – Interaktives Storytelling

Außergewöhnlicher Fund im Rahmen des Hackathon Coding Gender: das Handy von Lou Andreas-Salomé! Sie war klug, beliebt und wahnsinnig gut vernetzt, die Psychoanalytikerin und Schriftstellerin Lou Andreas-Salomé; eine wahre Influencerin ihrer Zeit. Doch wirkt sie auf den schwarzweißen Bildern, die wir heute von ihr betrachten können, eher unnahbar, verschlossen und ernst. Andreas-Salomé schrieb zahlreiche Erzähltexte, studierte bei Sigmund Freud und forschte dann selbst auf dem Gebiet der Psychoanalyse. Doch dafür ist sie heute kaum noch jemandem bekannt. Stattdessen wird sie meistens als eine Art Muse anderer Intellektueller erinnert, da sie als junge Frau mit Paul Rée und Friedrich Nietzsche, später mit Rilke enge Beziehungen führte.

Storytelling: Von der Muse zur Influencerin

Lou Andreas-Salomé, c. 1897. Mit Blindstempel des Atelier Elvira, München

Im Projekt „Lous Handy“, das beim allerersten Kulturhackathon Coding Gender der Staatsbibliothek zu Berlin ins Leben gerufen wurde, soll eine andere Perspektive auf die Frau geworfen werden, die ihr Leben so selbstbestimmt und frei gestaltet hat. Dabei ist Lous Leben nur ein Beispiel für ein Frauenleben, das mit Hilfe eines alternativen Storytellings, so wie es hier für Lou entwickelt wurde, aufbereitet werden kann. So ist das prototypische Projektergebnis auch nur ein erster Schritt hinein in das DatensetIndividual Lives – Lebensdokumente einzelner Personen„, das beim Hackathon von der Staatsbibliothek zu Berlin zur Verfügung gestellt wurde.

Brief? WhatsApp!

Um ihre Geschichte einmal neu und anders erzählen zu können, las das Team Lous Handy ihre Briefe an Gerhard Hauptmann und dessen Frau Margarete, entzifferte ihre Handschrift und machte daraus digitale Texte. Dazu gehören auch die Briefe, die Friedrich Nietzsche an sie geschrieben hatte sowie digitale Versionen ihrer Erzählungen, ihrer Romane und Sachtexte. Auch die biografischen Texte über sie nach den Menschen, mit denen sie Freundschaften pflegte, von denen sie sich intellektuell inspirieren ließ, die sie liebte und die sie liebten wurden ausgiebig durchforstet. Die prototypische App, die dann entwickelte wurde und die Geschichte, die damit erzählt wird, möchte von ihrer Person ausgehend die Nutzer*innen in ihr Werk hineinführen. Dazu wurden die gebündelten Daten noch weiter analysiert. Dazu kam das Methodenspektrum der Digital Humanities zum Einsatz, darunter Netzwerkanalysen mit Gephi, erstellte Topics mit dem DARIAH-Topics-Explorer und stilometrische Untersuchungen mit dem R-Paket Stylo.

Das Ergebnis im Screencast

In der Rahmenerzählung der Projektpräsentation verbirgt sich die ganze Geschäftigkeit des 1,5 Tage dauernden Hackathons so gut es ging. Schließlich sollten ja nicht die Teilnehmenden im Mittelpunkt stehen, sondern Lou Andreas-Salomé. Und so erzählt hier das Team selbst, wie sie durch einen Zufall das Handy von Lou gefunden hätten. Aber seht selbst:

Was passiert nun mit „Lous Handy“? Im Projekt steht vor allem das alternative Storytelling im Mittelpunkt. Die Rückbindung der Lebenswirklichkeit intellektueller Frauen an ihr Werk und auch die Darstellung von Frauen als eigenständige intellektuelle Persönlichkeiten bleibt auch nach dem Coding Gender Hackathon ein dringendes Anliegen. „Lous Handy“ wird voraussichtlich als Prototyp in ein oder mehrere Projekte der universitären Lehre eingebunden, in dem Studierende der Literaturwissenschaft selbst die Geschichte von Dichterinnen und Denkerinnen einmal anders erzählen können.

Frawenzimmer. Das neue Magazin!

Das Projekt “Frawenzimmer” entstand im Rahmen des Hackathons Coding Gender und greift auf ironische Weise das heutige Genre der Frauen- und Klatschzeitschriften auf und verbindet es mit historischen Quellen aus den digitalisierten Beständen der SBB. Ein Großteil der aktuell verhandelten Themen und Diskurse hat bereits lange Tradition! Dabei ist auch der Tonfall entscheidend, denn was in historischen Quellen oft nüchtern und betont sachlich erscheint, bedient damalige Geschlechterordnungen und Machtstrukturen. So werden auf vermeintlich wissenschaftlicher Basis Ungleichheiten zwischen den Geschlechtern zu legitimieren versuchten.

Alte Diskurse in aktuellen Frauenzeitschriften

Eine der wichtigsten Beobachtung war, dass diese sich strukturell nicht weit von denen der Frauen- und Klatschzeitschriften unterscheiden und diese bis heute fortgeschrieben werden. Themen waren u. a.: vergeschlechtlicht vermarktetes Spielzeug, Fokus auf Bekleidung bei durch Frauen ausgeführtem Sport, Topos des größeren Sexualtriebes beim Mann und damit verbunden ausgeführten Handlungen sexualisierter Gewalt, Schuldmythos bei Krebserkrankungen, Tipps für Sex, unterschiedliche Erwartungen an Mütter und Väter, Rolle der Frau als Fürsorgerin, Gender pay gap usw.

Titelblatt von „Frawenzimmer“ – durch Klick auf die roten, pulsierenden Punkte werden die zugehörigen Digitalisate aufgerufen

In dem der reißerische Tonfall und sprachlichen Duktus von Klatschzeitschriften imitiert wird, soll einer breiteren Zielgruppe die historischen Texte nähergebracht und sie so zum Diskutieren anregt werden. Hier zeigt sich auch eine weitere Übereinstimmung zwischen den ausgewählten historischen Texten und dem Format heutiger Frauenzeitschriften: als Texte, die über bzw. für Frauen geschrieben werden, sind sie oft präskriptiver Natur: sie sind belehrend, geben (gutgemeinte) Ratschläge, und erklären, was Frauen tun und was sie besser lassen sollten. Diese Kontinuitäten sollten mit dem Projekt sichtbar gemacht werden und auch den Einstieg in die historischen Texte, durch sogenannte Teaser – wie sie eben auf Covern von Klatschzeitschriften auch eingesetzt werden – erleichtern.

Die Artikel und Abbildungen im “Frawenzimmer” sind selbst Ausschnitte aus den historischen Quellen, nur Überschriften und Layout wurden neu erstellt und an das Genre der Frauen- und Klatschzeitschrift angelehnt. Jeder Artikel enthält die Angabe mit direkter Verlinkung zum digitalen Datensatz der Staatsbibliothek.

Beruf-O-Mat. Finde dein früheres Ich

Auf der Grundlage der für den Hackathon Coding Gender bereitgestellten Datensets wurde mit dem Beruf-O-Mat ist ein spannendes Quiz erstellt, um anhand von sechs Fragen herauszufinden, welcher Lebenslauf früher zu welchem (Frauen-)Beruf geführt hätte und wie gut (oder schlecht) Frauen in den verschiedenen Epochen damit über die Runden kommen konnten.

Fragen

1. Gebiet: Wo bist du geboren? (Stadt / Land)

2. Zeit: In welcher Zeit wächst du auf? (1870er Jahre / 1890er Jahre / 1908 bis 1914 / 1914 bis 1918)

3. Soziale Herkunft: In welcher gesellschaftlichen Schicht bist du geboren? ( Oberschicht / Obere Mittelschicht / Untere Mittelschicht / Unterschicht)

4. Schulbildung: Zu welcher Schule bist du gegangen? (Volksschule / Privatunterricht / Bürgerschule)

5. Höhere Schulbildung / Studium: Wo bist du zur weiterführenden Schule gegangen? (höhere Mädchenschule / private Töchterschule od. Mädchenpensionat / Lehrerinnenseminar / Kunstgewerbeschule / Mädchengymnasium / Studium als Gasthörerin ohne Abschluss / Studium mit Abschluss)

6. Heirat: Wirst du heiraten? (Ja / Nein)

Die Antwortkombinationen führen dann zu Berufen wie Fabrikarbeiterin, Dienstmädchen, Krankenschwester oder auch Schriftstellerin, Journalistin und Ärztin.

 

Links

Ausführlichere Informationen gibt es hier: Berufomat

Eine erste Implementierung dieses Quizes kann unter folgendem Link gefunden werden (Achtung: Link nur für einige Zeit verfügbar!)

Benimm-Dich-Bot

Der historische Twitter-Bot “Benimm Dich, Du Frauenzimmer!” weiß als Dr. Sommer des 19. Jahrhunderts Rat für jede Lebenslage.

Der Benimm-Dich-Bot gibt bei Bedarf Ratschläge für die kleinen und großen Probleme im Leben der modernen Frau*: Aber Achtung, er ist mit Vorsicht zu genießen. Seine Rollenbilder stammen aus dem 19. Jahrhundert und sein Credo lautet “Benimm Dich, Du Frauenzimmer!”. Die Ratschläge – oder besser gesagt: Verhaltensvorschriften – wurden im Rahmen des Hackathons Coding Gender in den digitalisierten Beständen der Staatsbibliothek zu Berlin von 1830 bis 1930 gefunden. Der Bot erlaubt eine spielerische Auseinandersetzung mit den problematischen Geschlechterrollen der damaligen Zeit.

Dazu wurden entsprechende Textpassagen aus den digitalisierten Beständen identifiziert, transkribiert und mindestens einer der Kategorien #Karriere, #Haushalt, #Familie, #Liebe, #Sex, #CoupleGoals, #Alltag, #FemaleTroubles, #Beauty zugeordnet. Fragt man nun den Benimm-Dich-Bot auf Twitter mit einem dieser Hashtags um Rat, so wird aus den gesammelten Texten ein passender ausgewählt und mit einem Link zum jeweiligen Digitalisat als Antwort gepostet.

Die zugrunde liegende Technik basiert auf der Python-Bibliothek Tweepy und erlaubt es, schnell eigene Ideen nach diesem Vorbild umzusetzen. Da die extrahierten Textstellen teilweise zu lang für Tweets sind (bzw. die SBB und Twitter short URLs) wird aktuell manchmal der Link zum Digitalisat abgeschnitten. Die vollständigen Texte und URLs sind aber auch in der vom Benimm-Dich-Bot intern verwendeten JSON Datei zu finden.

Selbst ausprobieren unter:
https://twitter.com/benimm_dich_bot
Bisher erteilte Ratschläge sind in den Replies zu finden.

Code:
https://github.com/sbb-hackathon/benimm-dich

Altpapier

Einleitung

Lesen Sie Nachrichten von vor 100 Jahren. Mit dieser App können Sie zufällig ausgewählte Zeitungsartikel von Vor-Vorgestern entdecken. Finden Sie Ihre Favoriten – schräge Anekdoten, alte Kontaktanzeigen oder Lokalnachrichten.

Die App Altpapier bringt spannende und kuriose Zeitungsmeldungen vom Anfang des 20. Jahrhunderts auf die Smartphones. Die App greift dabei auf digitalisierte historische Zeitungen der Staatsbibliothek zu Berlin zu und macht sie in Form einer modernen News-App zugänglich. Die App bietet verschiedene Feeds an; jeder Einzelartikel wird mit dem Datum, dem Titel der Zeitung, der Überschrift und der eigentlichen Meldung angezeigt.

Diese App ist im Rahmen der Veranstaltung Coding Da Vinci Berlin 2017 entstanden. Ziel der Anwendung ist es, digitalisierte historische Zeitungsartikel für Nutzer leicht zugänglich zu machen. In Zusammenarbeit mit der Staatsbibliothek zu Berlin wurden archivierte Zeitungsartikel in eine Android-App integriert.

Links

Altpapier ist unter oben stehendem Link im Appstore zu finden.

Die Anwendung wurde mit Android Studio entwickelt. Eine Version für iOS ist in Bearbeitung.

Source code

Entwickelt von

  • Maria Becker
  • Erik Koenen
  • Kathrin Konkol
  • Maike Orlikowski

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ShiCo

Einleitung

ShiCo – Visualisierung von sich im Zeitverlauf ändernden Konzepten in digitalisierten Zeitungen der Staatsbibliothek zu Berlin des Zeitraums 1872 – 1912.

ShiCo (Shifting Concepts over Time) ist ein Werkzeug zur Visualisierung der Bedeutungsverschiebung von Konzepten über lange Zeiträume. Wir bezeichnen ein Konzept als die Menge von Wörtern, die sich auf ein bestimmtes Schlagwort beziehen. ShiCo verwendet eine Reihe von semantischen Modellen (word2vec), die sich über längere Zeiträume erstrecken, um zu untersuchen, wie sich Konzepte im Laufe der Zeit ändern – Wörter, die sich auf ein bestimmtes Konzept zum Zeitpunkt t=0 beziehen, können sich von den Wörtern unterscheiden, die sich auf das gleiche Konzept zum Zeitpunkt t=n beziehen.

Links

Source code

Data

Entwickelt von

  • Niederländisches eScience Center
  • Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung Universität Stuttgart

Berliner Schlagzeilen

Einleitung

Die Berliner Volks-Zeitung war vor 100 Jahren die Tageszeitung für die Metropole Berlin. Mit einem Mix aus anspruchsvollen Inhalten und Sensationsmeldungen wurde sie zur erfolgreichsten Boulevardzeitung der Zeit. Der Bot „Berliner Schlagzeilen“ twittert tagesweise die Schlagzeilen und ein Bild der Titelseite der jeweiligen Ausgabe von vor 100 Jahren. So verbinden wir die Vergangenheit mit der Gegenwart und machen Geschichte einem breiten Publikum zugänglich. Diese Anwendung ist im Rahmen der Veranstaltung Coding Da Vinci Berlin 2017 entstanden.

Links

Source code

Entwickelt von

  • Falko Krause
  • Erik Koenen
  • Olivier Wagener

cdv_logo

SBBrowse

Einleitung

Wenn Sie es wagen, auf den folgenden Link zu klicken, sollten Sie besser Chrome oder Firefox nutzen, da wir die Existenz anderer Browser ablehnen. Sie sollten auch eine der Schriften „Helvetica Neue“ oder „Helvetica Light“ besitzen, einen relativ schnellen Computer benutzen, da die nächste Seite stark mit JavaScript arbeitet, eine schnelle Internetverbindung haben, um schnell viele Bilder zu laden, und die Möglichkeit haben, auf das ? zu klicken, wenn Sie keine Ahnung haben, was Sie tun sollen.

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Entwickelt von

  • David Zellhöfer