Details of the event

Wednesday, 17. June 2026 - Thursday, 18. June 2026

09:00 - 20:00 o'clock

Hermann-Escher-Saal

Kulturelle Phänomene und Diskurse über grosse Zeiträume hinweg mit Machine Learning erforschen

Grosse digitale Textkorpora eröffnen der historischen geistes- und sozialwissenschaftlichen Forschung neue Möglichkeiten: Diskurse, Bedeutungsverschiebungen und die Artikulation von Ungleichheiten lassen sich über Jahrzehnte oder gar Jahrhunderte hinweg nachverfolgen. Doch zwischen der Forschungsfrage und dem Textkorpus stehen methodische und praktische Hürden – und genau hier setzt die ZB-Summer School an.

In zwei abwechslungsreichen Tagen arbeiten wir gemeinsam daran, wie sich qualitative und hermeneutische Forschungsinteressen mit Methoden der digitalen Textanalyse bearbeiten lassen, ohne dass dabei die theoretische Reflexion zu kurz kommt. Der erste Tag widmet sich der Erschliessung und Exploration von Textkorpora: Wie lassen sich geeignete Quellen identifizieren, ihre Qualität beurteilen und semantische Verschiebungen sowie Tonlagen über lange Zeiträume sichtbar machen? Am zweiten Tag wenden wir uns der Klassifikation zu – von der Entwicklung und Annotation eigener Kategorien bis hin zum Einsatz von Sprachmodellen und der kritischen Evaluation ihrer Outputs. Eine offene Werkstatt gibt Raum, eigene Fragestellungen einzubringen. Abends vertiefen Gastvorträge von Sophie Mützel und Lukas Posselt die Themen und geben Gelegenheit zur Diskussion und Reflexion.

Programm 


Pre-event, online, Montag, 15. Juni 2026

14:00

Einführung in die impresso Plattform durch Prof. Marten During
Suchstrategien und Anforderungen an das Korpus,
Elias Kreyenbühl

14:40 

Pause und selbstständiges Arbeiten, verfeinern der eigenen Suchbegriffe
Unterstützung im Break-out Room

15:10

Einführung in das Download-Script in Colab, Sarah Kiener

15:50

Praktische Infos zur Summer School und Fragen



Mittwoch, 17. Juni 2026

9:00

9:20

9:40

10:10

Begrüssung und Vorstellungsrunde

Einführung in die Fragestellung, Lukas Posselt

Quellen für diachrone Textanalysen finden, Jesko Reiling

Herausforderungen bei OCR-Verfahren, Elias Kreyenbühl

10:30 

Pause

10:50

OCR-Qualität ohne Ground Truth bemessen, Simon Clematide

12:15

Mittagspause

13:15

15:15

16:15

Korpus explorieren mit Frequenz, Keyness- und Kollokationsanalyse, Xenia Bojarski

Poster-Session und Kaffee

Word Embeddings verstehen und anwenden, Xenia Bojarski

17:30

Pause

18:15

Öffentlicher Abendvortrag,
Sophie Mützel: «Kultur messen, aber wie? Machine Learning zwischen Versprechen und Reflexion»

 


Donnerstag, 18. Juni 2026

9:00

Einführung ins Labeln

Labels erarbeiten und induktiv bestimmen

Qualitative Arbeit an den Daten. Erarbeiten eines Kategoriensystems und labeln von Testdaten mit Label Studio, Lukas Posselt

9:45

Nutzung von LLMs zum Taggen des Korpus, Johanna Einsiedler

10:30

Pause

10:50

Nutzung von LLMs zum Taggen des Korpus, Johanna Einsiedler

Labeln mit LLMs. Prompting-Techniken, Verbesserungsschleifen und fortgeschrittene Techniken, Johanna Einsiedler

12:00

Mittagspause

13:00

14:15

Evaluationsverfahren und Metriken zur Qualitätsmessung der Ergebnisse, Sarah Kiener

Workshop und Raum für individuelle Fragen

17:00

Führung durch das Digitalisierungszentrum (30’) / Pause

18:15

Öffentlicher Abendvortrag:
Lukas Posselt: «Was verursacht Armut? Kausale Erklärungen in der Schweizer Sozialpolitik (1810–1980)»

Dozierende:

  • Xenia Bojarski, Deutsches Seminar, Universität Zürich
  • Simon Clematide, Computerlinguistik, Universität Zürich
  • Prof. Marten During, Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH) 
  • Johanna Einsiedler, DHLab, Universität Basel
  • Sarah Kiener, ZB-Lab, Zentralbibliothek Zürich
  • Lukas Posselt, Institut für Soziologie, Göttingen
  • Jesko Reiling, Digitale Produktion und Plattformen, Zentralbibliothek Zürich
  • Elias Kreyenbühl, ZB-Lab, Zentralbibliothek Zürich

Organisation: Elias Kreyenbühl, ZB-Lab.
Didaktische und technische Aufbereitung: Niclas Bodenmann, ZB-Lab.


Zielgruppe:

Die Summer School richtet sich an Forschende des Mittelbaus sowie an Masterstudierende in der Abschlussphase, die mit grossen Textmengen arbeiten oder dies vorhaben. Grundkenntnisse in Python sind vor Vorteil, aber nicht unbedingt Voraussetzung. Wir arbeiten mit einer Serie von Jupyter Notebooks; die notwendigen API Keys werden für die zwei Tage zur Verfügung gestellt. Die Veranstaltung wird auf Deutsch in der Zentralbibliothek durchgeführt.


Teilnahme und Anmeldung:

Die Teilnahme selbst ist kostenlos. Anreise und Unterkunft sind von den Teilnehmenden selbst zu organisieren und tragen.

Anmeldung per E-Mail an summerschool@zb.uzh.ch. Erläutern Sie in der E-Mail in wenigen Sätzen, inwiefern die Summer School zu ihrer aktuellen oder künftigen Forschungstätigkeit passt, zu welchem Thema und mit welchen Daten Sie arbeiten. Bringen Sie ein Poster (A3) an die Summer School mit, mit dem sie Ihren Kolleg*innen einen Einblick (2-3 Minuten) in ihre Forschung geben. Der Anmeldeschluss ist der 1. Juni 2026.