Stellen bei DEM

DEM sucht engagierte Doktorandinnen und Doktoranden zur Erforschung neuer Methoden, Technologien und Software, um geistes- und kulturwissenschaftliche Datensammlungen und ihre Metadaten zu erfassen, zu verwalten und zu analysieren.

Ansprechpartner: Rainer Stotzka, Danah Tonne

DEM bietet diese Themen für studentische Abschlussarbeiten:

1. Entwicklung einer Transkriptionsoberfläche für Diagramme
   1. JavaScript
   2. Eingebettet in intern entwickeltes Annotationstool
   3. Erlaubt Nachzeichnen von Diagrammen und Abschrift der Diagrammtexte aus mittelalterlichen Handschriften
       
2. Entwicklung von Widgets für den DARIAH-DE Geobrowser
   1. JavaScript
   2. Zusätzliche Module für ein Analyse-/Visualisierungstool für räumlich-zeitliche historische Daten
   3. Beispiele: Kollationen, Uncertainty, Graph-Overlay, ...
       
3. Entwicklung einer Annotationsvisualisierung
   1. JavaScript, insbesondere D3
   2. Angebunden an existierendes Repositorium und Annotationsstore
   3. Generische Visualisierung der Ergebnisse automatischer Layoutanalyse und fachwissenschaftlicher Auszeichung von mittelalterlichen Handschriften (modelliert im Web Annotation Data Model)
       
4. Datenauswertung der Ergebnissen einer automatischen Layoutanalyse von mittelalterlichen Handschriften
   1. Programmierfähigkeiten, Interesse an quantitativen Auswertungen
   2. Beispiele: Ähnlichkeitsmaße, Data Mining, Cluster-Analyse, ...
       
5. Ägyptische Stilometrie + Kollationsanalyse
   1. Programmierfähigkeiten, Interesse an quantitativen Auswertungen
   2. Quantitative Auswertung altägyptischer Sarg-/Pyramidentexte
   3. Beispiele: Ähnlichkeitsmaße, Einfluss von Normalisierung, Probleme fragmentarischer Texte, ...
       
6. Verbesserung und Evaluierung morphologischer Bildsegmentierung historischer Buchdigitalisate
   1. Verfeinerung eines performanten Segmentierungsalgorithmus zur Illustrationserkennung in Digitalisaten historischer Drucke
   2. Evaluierung der Segmentierungsergebnisse
   3. Voraussetzung: Programmierfähigkeiten (vorzugsweise in Python)
   4. Empfehlenswert: Interesse an Bildverarbeitung
       
7. Quantitative Auswertung frühneuzeitlicher Bibliotheksbestände
   1. Programmierfähigkeiten, Interesse an quantitativen Auswertungen
   2. Untersuchung der Metadaten aus beispielsweise VD16
   3. Beispiele: Data Mining, Cluster-Analyse, Linked Data, ...
       

Ansprechpartner: Rainer Stotzka