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  1. Jun 2022
    1. produktiv zu machen

      Inferenzmaschinen ermöglichen über eine Vielzahl von logischen Ableitungen die Aufdeckung von Inkonsistenzen in der Konzeptualisierung oder von Modellierungsfehlern in Klassen- und Beziehungsbeschreibungen von Ontologien.

    2. Wie sähe dann eine Modellierung beispielsweise von Events in CIDOC CRM aus?

      Semantic Web Technologie adressiert m.E. viele der oben genannten Forderungen allerdings wäre es ein Trugschluss zu glauben, dass mit mit Linked (open) Data alle Probleme gelöst werden können. Insbesondere die vordefinierte Ontologie CIDOC CRM und die ihr zugrundeliegenden semantischen Beschreibungen sind Voraussetzungen die in den Wissensproduktionprozess prozedural einfließen müssen. CIDOC CRM fügt den beschriebenen Daten eine semantische Schicht hinzu und macht es möglich aus diesen Daten heraus auf neue Informationen zu schließen. Das Potential erweist sich bei großen interoperablen Datenbeständen. Für die Definition der sogenannten "event concepts", ist etwas Übung erforderlich. Vielleicht wird genau an dieser Stelle die Diskrepanz zwischen text-/dokumentbasierten und objektorientierten Forschungsansätzen deutlich und unterstreicht die Notwendigkeit, Rahmenbedingungen zu entwickeln, um die Kuratierung komplexer Kulturphänomene zu unterstützen. Meine Gegenfrage lautet: inwieweit müssen sich DH-Forschungspraktiken angepassen, ist dies verbunden mit der Übernahme eines neuen semantischen Denkmodells und einem Wechsel von vordefinierten Forschungsfragen hin zu explorativen Forschungsereignissen? (Hastik, 2022)

    3. Vor diesem Hintergrund fragen sie nach Maß und Gleichgewicht von unterschiedlichen methodischen Vorgehensweisen. Auch Kuhn spricht von einer passenden Gewichtung, die bedeutsam für die Vereinbarkeit ist.

      MMR ist klassifiziert nach Priorisierung, Sequenz oder Parallelisierung (Alan Bryman, 2012, social research methods, 4th ed., p. 632)

    4. Erstens verspricht eine Beschreibung der drei Merkmale Kompatibilität, Integration und Inferenz Aufschluss über die Bedingungen der Wissensproduktion im Rahmen von Mixed Methods zu geben. Diese Merkmale scheinen mit Blick auf eine Übernahme oder Aneignung von Mixed Methods für die DH zentral, indem sie als kritische Parameter das Verhältnis von Methoden und Daten sichtbar machen.

      Vorgehen

    5. Ich verstehe darunter ein spekulatives Forschungsdesign, das aktuelle kritische Ansätze der Wissensproduktion aus den Sozialwissenschaften und den Science and Technology Studies für die DH reflektiert.

      EMR Research definition

    6. Andererseits wird in den DH das Verständnis des Konzepts Methode selbst sowohl im Rückgriff auf Begriffe wie Theorie, Tool bzw. digitales Werkzeug und Infrastrukturen, als auch unter praxeologischen Aspekten neu in den Blick genommen

      Für praktizierende und angehende Forschende ist es wichtig, Methodenvielfalt und deren Umsetzung zu kennen. Die Entwicklung methodischer Präferenzen birgt die Gefahr, dass Forscher blind und in ihrem Wissen eingeschränkt werden, aber es ist zweifellos so, dass solche Präferenzen häufig auftreten und Auswirkungen auf die Durchführung von Forschung haben. Die Ausbildung und die persönlichen Werte des Forschers bilden eine Komponente im Kontext von Forschungsmethoden, indem sie das Forschungsgebiet, die Forschungsfragen und die Methoden zu deren Erforschung beeinflussen können.

    7. Differenz, materielle Performativität und Relationalität

      Komplementarität von Intraaktion, Datendiffraktion und Interferenz und Kompatibilität, Integration und Inferenz zu Differenz, materieller Performativität und Relationalität (Ausgangsbasis?)

    8. Zweitens zielt das spekulative Entangled-Methods-Forschungsdesign auf eine Erweiterung des Verständnisses von Methoden und Daten in den DH. Über die Einführung der Merkmale Intraaktion, Datendiffraktion und Interferenz werden komplementäre Formen für ein Nachdenken über Differenz, materielle Performativität und Relationalität möglich.

      Ziel II - Bedingungen von EMR

    9. Erstens verspricht eine Beschreibung der drei Merkmale Kompatibilität, Integration und Inferenz Aufschluss über die Bedingungen der Wissensproduktion im Rahmen von Mixed Methods zu geben.

      Ziel I - Bedingungen von MMR

    10. Argumente, die darlegen, inwiefern ein spekulatives Forschungsdesign zur Erweiterung und Neuverhandlung einer Relationalität von Methoden und Daten beitragen kann.

      Zielsetzung (spekulativ) - Forschungsfrage offen

    11. Ich behaupte daher erstens, dass die drei wesentlichen Merkmale von Mixed Methods als Fabrikationsprozess von Wissen Kompatibilität, Integration und Inferenzen sind. Daher kann ein Import des Mixed-Methods-Forschungsdesigns in die Wissenskultur der DH über diese drei Merkmale verhandelt werden.

      These I

    12. die Denkströmung der Neuen Materialismen, insbesondere die Überlegungen der Quantenphysikerin und Wissenschaftstheoretikerin Karen Barad, Ansätze für einen spekulativen Gegenentwurf zum Mixed-Methods-Ansatz in Aussicht stellen

      These II