Dienstag, 26. Februar 2019: Praxisbeispiele und Workshops zu computergestützter Forschung

10:30 Panel: Good practice – Digitalisierung außerhalb der MINT-Fächer WE5/00.019 (NEUER RAUM wegen großer Nachfrage!)

  • Prof. Dr. Till Sonnemann (Moderation)
  • Dr. Katrin Betz (Bamberg, Romanische Sprachwissenschaft)
  • Prof. Dr. Jorge Groß (Bamberg, Didaktik der Naturwissenschaften)
  • Dr. Dominik Klein (Bamberg, Politische Theorie)
  • Prof. Dr. Alexander Pflaum (Bamberg, BWL insbes. Supply Chain Management)
  • Prof. Dr. Peter Bell (Erlangen, Kunstgeschichte)

12:00 Light Lunch

12:30 – 16:30 Workshop: Analyse und Theorien sozialer Netzwerke mit Prof. Dr. Kai Fischbach (Universität Bamberg) WE5/01.004

Der Workshop bietet eine systematische Einführung in die Analyse sozialer Netzwerke (Social Network Analysis) und die Theorien der Netzwerkforschung. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten Einblicke in Methoden und Modelle zur Bestimmung der strukturellen Eigenschaften von Netzwerken sowie der Position und Rolle der in sie eingebetteten Akteure. Dabei finden sowohl die Visualisierung von Netzwerken als auch deren statistisch-graphentheoretische Analyse Berücksichtigung. Darüber hinaus vermittelt der Workshop anhand ausgewählter Theoriebeiträge der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie der Wirtschaftsinformatik, Physik und Biologie einen interdisziplinären Beitrag zum Verständnis der Strukturbildung und Dynamik sozialer Netzwerke. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten zudem eine Einführung in die Netzwerksoftware Gephi und bekommen Gelegenheit ihr erworbenes Wissen in praktischen Übungen zu vertiefen.  

Geplanter Ablauf:

·       Motivation: Bedeutung und Geschichte der Netzwerkforschung

·       Einführung in die Modellierung und Analyse sozialer Netzwerke

·       Vorstellung zentraler Theorien zur Erklärung der Strukturbildung und Dynamik von Netzwerken

·       Praktische Übung anhand der Software Gephi

Zielgruppe: Master-Studierende, Promovierende und Postdocs

Zeit: Dienstag 26.02.2019 von 12:30 bis 16:30 Uhr

Workshopleitung: Prof. Dr. Kai Fischbach, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Soziale Netzwerke

Professor Fischbach ist Mitglied des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für Netzwerkforschung (DGNet, netzwerkforschung.org) und Mitglied des internationalen Forschungsverbundes Intelligent Collaborative Knowledge Networks (ICKN, ickn.org). Vor seiner Berufung an die Universität Bamberg, war er an der Universität zu Köln, der University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) tätig.

12:30 – 15:30 Workshop: Computergestützte Analyse von Musikaufnahmen – ein Beispiel für interdisziplinäre Forschung mit Dr. Christof Weiß (freier Trainer Erlangen) WE5/02.005

Dieser Workshop ist für ein allgemeines, fächerübergreifendes Publikum konzipiert und soll einen Einblick in die computergestützte Analyse von Audiodaten vermitteln. Solche Methoden können für die Bereiche "Angewandte Informatik" und "Medieninformatik", aber auch für "Computing in the Humanities" von großem Interesse sein. Durch die Berücksichtigung von Tonaufnahmen (z. B. gesprochene Sprache) lassen sich völlig neue Wege des Erkenntnisgewinns erschließen, beispielsweise in den Kommunikations- und Sprachwissenschaften, sowie insbesondere in der Musikwissenschaft. Neben digitalisierten Texten und Partituren spielen dort zunehmend auch Musikaufnahmen eine Rolle.  Dieser Workshop soll ein Gefühl für die Komplexität von Audiodaten vermitteln und automatisierte Verarbeitungstechniken vorstellen. Es wird gezeigt, wie Aufnahmen musikalisch analysiert und relevante Informationen extrahiert werden können. Die Anwendung auf große Musikkorpora unter Einbeziehung des maschinellen Lernens zeigt das Potential der computergestützten Methoden. Deren kritische Diskussion aus Sicht der verschiedenen Disziplinen soll Vorbehalte, Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Forschung verdeutlichen. 

Geplanter Ablauf:

·       Vortrag: Annotation von Taktgrenzen in Richard Wagners „Ring“

·       Vortrag: Versionsübergreifende Analyse von Akkorden und Tonarten

·       Programmierübung: Chromamerkmale und Tonartvisualisierung

·       Vortrag: Maschinelles Lernen und Korpusanalysen in klassischer Musik und Jazz

·       Diskussion: Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Forschung

Lernziele: Grundprinzipien der Verarbeitung von Audiodaten, Maschinelles Lernen und Korpusanalyse, Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Forschung am Beispiel der computergestützten Musikanalyse

Voraussetzungen für die Teilnahme: Der Workshop ist für ein allgemeines, fächerübergreifendes Publikum konzipiert. Die technischen Methoden können besonders für die Bereiche Angewandte Informatik / Medieninformatik / Computing in the Humanities von Interesse sein. Der Umgang mit Audio-Daten ist für die Musikwissenschaft, die Kommunikationswissenschaft sowie für Sprachwissenschaften (Analyse gesprochener Sprache) relevant.

Zielgruppe: Master-Studierende, Promovierende und Postdocs

Zeit: Dienstag 26.02.2019 von 12:30 bis 15:30 Uhr

Workshopleitung: Dr.-Ing. Christof Weiß / AudioLabs Erlangen

Christof Weiß studierte Physik an der Universität Würzburg sowie Komposition an der Hochschule für Musik Würzburg. Im Anschluss forschte er am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie in Ilmenau. In seiner Dissertation beschäftigte er sich mit Algorithmen zur Analyse von Musikaufnahmen, welche er derzeit an den International Audio Laboratories Erlangen weiterentwickelt.

12:30 – 15:30 Workshop: Maschinelles Lernen und Data Science: Hands-On mit KNIME mit Bettina Finzel & Johannes Rabold (Universität Bamberg Bamberg) WE5/04.014

Anhand der Data Science Software KNIME werden die grundlegenden Schritte der Anwendung von Maschinellem Lernen auf Daten vermittelt. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Einführung grundlegender Ansätze des Maschinellen Lernens sowie die Beurteilung der Generalisierungsgüte von Klassifikatoren gelegt. Entscheidungsbaumverfahren und Neuronale Netze werden praktisch anhand realer Datensätze exemplarisch implementiert.

Geplanter Ablauf:

·       Kurze Einführung in Data Science Lifecycle

·       Vorstellung der Beispieldaten

·       Vorstellung der Grundstruktur von KNIME

·       Einführung in den Entscheidungsbaum-Algorithmus C4.5 und Umsetzung in KNIME

·       Einführung und Umsetzung eines Multilayer-Perzeptrons in KNIME

·       Hands-On in Kleingruppen

·       Vorstellung von Strategien und Maße zur Evaluierung der Generalisierungsgüte

·       Abschlussdiskussion: Nachteile von Black-Box-Verfahren, Chancen und Risiken von Maschinellem Lernen in Wissenschaft und Gesellschaft

Lernziele: Grundverständnis des Vorgehens bei Anwendungen des Maschinellen Lernens, Praktischer Umgang mit einem gängigen Machine-Learning-Tool, Einsicht in grundsätzliche Grenzen induktiver Verfahren

Maximale Zahl an Teilnehmenden: 30 Personen

Zielgruppe: Master-Studierende, Promovierende und Postdocs

Zeit: Dienstag 26.02.2019 von 12:30 bis 15:30 Uhr

Workshopleitung: Bettina Finzel & Johannes Rabold / Kognitive Systeme, WIAI

Bettina Finzel ist Doktorandin im BMBF-Projekt Transparent Medical Expert Companion. Johannes Rabold ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Lehre. Beide haben langjährige Erfahrungen mit verschiedenen Statistik- und Machine Learning-Umgebungen. Ihre Promotionsthemen betreffen verschiedene Aspekte der Erklärbarkeit von Deep Learning Methoden.

12:30 – 15:30 Workshop: Historische Texte digital nutzen: Korpuslinguistik am Beispiel von ANNIS mit Lisa Dücker & Dr. Stefan Hartmann (Universität Bamberg) WE5/01.003

Die Arbeit mit authentischen Sprachdaten ist nicht nur für die Linguistik, sondern auch für Kultur- und Geschichtswissenschaften unerlässlich. In diesem Workshop zeigen wir, wie man (sprach)wissenschaftlich aufbereitete digitale Korpora benutzt und welche Chancen und Herausforderungen das Arbeiten mit solchen Textsammlungen mit sich bringt. Anhand zahlreicher praktischer Übungen führen wir in das Suchtool ANNIS ein, das sehr komplexe Suchanfragen ermöglicht und über das die historischen Referenzkorpora des Deutschen (neben weiteren Korpora in anderen Sprachen) zugänglich sind. 

Geplanten Ablauf:

·        Kurze Einführung: Was ist ein (historisches) Korpus - am Beispiel der Referenzkorpora Alt- und Mittelhochdeutsch

·       Demonstration von Korpusannotation mit GATE am Beispiel der Hexenverhörprotokolle

·       Vorstellung des Tools ANNIS

·       Praktische Übungen in ANNIS

Im ersten Teil werden wir die Annotation von Korpora beispielhaft an Texten aus dem DFG-Projekt „Entwicklung der Großschreibung im Deutschen“ vorstellen. Dafür zeigen wir, wie eine komplexe Annotation von Wörtern, Phrasen oder Sätzen mit dem Programm GATE durchgeführt werden kann. Anschließend werden wir das Korpustool ANNIS vorstellen und mithilfe von Übungsaufgaben üben, auch komplexe Suchanfragen zu generieren. 

Lernziele: Nach Teilnahme an diesem Workshop sind die Teilnehmenden in der Lage mit dem Korpus-Tool ANNIS auf ihre Forschungsfragen zugeschnittene Suchanfragen zu stellen und die Daten zur Weiterbearbeitung zu exportieren.

Zielgruppe: Master-Studierende, Promovierende und Postdocs

Zeit: Dienstag 26.02.2019 von 12:30 bis 15:30 Uhr

Ort: WE5/01.003

Workshopleitung: Lisa Dücker & Dr. Stefan Hartmann

Lisa Dücker, Lehrstuhl für deutsche Sprachwissenschaft, Institut für Germanistik. Studium 2009-2016 an der Universität Hamburg. Seit 2016 Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt „Entwicklung der Großschreibung im Deutschen“ und Promotion zu diesem Thema. Forschungsschwerpunkte: Historische Sprachwissenschaft (vor allem Frühneuhochdeutsch) und Graphematik. 

Stefan Hartmann, Lehrstuhl für deutsche Sprachwissenschaft, Institut für Germanistik. Studium 2005-2010 an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, 2010-2015 Promotion zum Wandel deutscher Wortbildungsmuster (ebenfalls Mainz). 2016-2017 wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Hamburg, seit 2017 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für deutsche Sprachwissenschaft in Bamberg. Forschungsschwerpunkte u.a. Sprachwandel, Korpuslinguistik, Sprache und Kognition.