Überblick
Durch die fortschreitende Digitalisierung ergeben sich neue Möglichkeiten des Klassifizierens aufgrund automatisierter Bilderkennungsverfahren und der Repräsentation von Funden im Netz mit Hilfe von linked open data. Anhand dreier, jeweils für bestimmte Forschungsfragen und Problemstellungen exemplarisch ausgewählter keltischer Münzserien werden im BMBF-Verbundprojekt ClaReNet die Möglichkeiten und Grenzen neuer Klassifikations- und Repräsentationsverfahren getestet. Dazu vergleichen wir traditionelle Ansätze der Typisierung und Merkmalserhebung in Numismatik und Archäologie mit informationstechnischen Klassifikationsverfahren, inkl. deep learning.
Es wird ein erweiterbarer virtueller Verbundkatalog, Online Celtic Coinage (OCC), für die von uns untersuchten Münzserien eingerichtet. Er verlinkt auf öffentlich zugängliche Online-Sammlungsbestände sowie auf die von uns nach FAIR-Prinzipien auf der Plattform „Antike Fundmünzen in Europa“ (AFE) online gestellten Daten und Digitalisate der in Deutschland gefundenen Münzen.
Der Arbeitsprozess wird durch eine science and technology-Studie begleitet, die die Wissensproduktion und -zirkulation dokumentiert und zu einer Reflexion über die Veränderungen der Erkenntnisprozesse durch den Einsatz digitaler Werkzeuge und Algorithmen beiträgt.
Ziel ist es, im interdisziplinären Dialog systematisch Automatisierungspotentiale und - grenzen für Klassifikations- und Repräsentationsverfahren in der Numismatik und Archäologie auszuloten.
Projektbericht
Über die Aktivitäten und Ergebnisse des Projektes berichten wir in einem Blog.
Das Kooperationsprojekt der Römisch-Germanischen Kommission und des Big Data Lab der Goethe-Universität Frankfurt ist Teil des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Programms „Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zur theoretischen, methodischen und technischen Weiterentwicklung der Digital Humanities“.