Forschungsziele

Mit dem Machine Learning Turn werden vermehrt selbstlernende Algorithmen eingesetzt, um menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten oder zu produzieren. So lernt der Computer etwa sprachliche Muster, die Menschen typischerweise bei positiven, neutralen oder negativen Bewertungen verwenden und kann so automatisch Bewertungen klassifizieren.

Der Machine Learning Turn betrifft viele Disziplinen (z.B. Informatik, Ingenieurswissenschaften oder Sozial- und Wirtschaftswissenschaften) und wird auch in den Geisteswissenschaften angewandt, etwa im Rahmen der Digital Humanities, um Literatur oder Gebrauchstexte automatisiert zu analysieren.

Allerdings bringen diese Methoden eigene Forschungslogiken und Prämissen mit, da sie für ganz andere Zwecke entwickelt worden sind, z.B. kommerzielle Zwecke des Marketings. Wie beeinflussen diese Forschungslogiken die Geisteswissenschaften? Welche gesellschaftlichen Implikationen sind zu erwarten, wenn Algorithmen Bewertungen klassifizieren oder Texte übersetzen?

Um diese Auswirkungen zu untersuchen, widmen wir uns in zwei eng aufeinander abgestimmten Teilstudien im Forschungsschwerpunkt Digital Linguistics (Universität Zürich) und am Digital Humanities Lab (Universität Basel) dem Bewerten als zentralem Element des Web 2.0. Gemeinsam sollen hier digitale Praktiken des Bewertens in Reiseblogs und Social Reading mit den Methoden des Machine Learnings und Deep Learnings, aber auch den geisteswissenschaftlichen Zugängen der Korpuslinguistik und des literaturwissenschaftlichen Distant Readings exemplarisch analysiert werden. Dies ermöglicht es, ganz neue Ergebnisse zu Bewertungspraktiken im Web 2.0 zu gewinnen. Insbesondere aber gestattet das Projekt es, verborgene Forschungslogiken freizulegen, zu reflektieren und elementare Fragen der digitalen Gesellschaft und Wissenschaft zu diskutieren.