Kategorie: Technik
Die BEACON-Katastrophe
Das BEACON-Findbuch ist seit Ende 2023 oder Anfang 2024 offline, was bedeutet, dass hunderte Links in Archivalia auf diese wichtige GND-basierte Ressource ins Leere laufen.

Der Betreiber Thomas Berger wird es nicht mehr anbieten, teilte er in der Wikipedia mit.
In der Wikipedia-Personensuche laufen die “Supplement”-Angebote ins Leere, in Wikisource sind hunderte oder tausende “SeeAlso”-Links bei Personenseiten betroffen. Die Wikipedia-Personensuche ist für die vielen Personen, die keinen Wikipedia-Eintrag haben, kein Ersatz.
Wikimedia e.V. verwies Wikisource vage auf die Möglichkeit, eine ähnliche Darstellung aus Wikidata zu generieren. Aber: ganz viele in den BEACON-Findbüchern enthaltene Ressourcen (insbesondere die Einträge in den Verbundkatalogen) sind gar nicht in Wikidata enthalten.
Durch Zufall sah ich heute auf
https://kaiserhof.geschichte.lmu.de/10581
dass die LMU München einen “Beacon Aggregator” anbietet, der offenbar als Ersatz für das Findbuch gedacht ist:
https://prometheus.lmu.de/gnd/104236752
Für die separat angebotenen Sachbegriffe (“AKS”) gibt es keinen Ersatz.
Denn die winzige Ressourcenauswahl via Entity Facts der DNB in Lobid
https://lobid.org/gnd/4463503-5
ist unbrauchbar.
Es muss jetzt abgeklärt werden, ob die LMU ihren Beacon Aggregator dauerhaft anbietet und evtl. auch die Sachbegriffe dazunehmen kann.
Mittelfristig sollten alle abfragbaren GND-Ressourcen nach Wikidata importiert werden. Da hat AP mit seiner GND-Kritik recht:
Ganz ehrlich: das frage ich mich schon länger, je mehr ich mich mit ihr beschäftige. Sie ist extrem lückenhaft und sehr fehleranfällig. Und seit Wikidata endgültig obsolet.
— AndreasP_RV (@AndreasP_RV) February 10, 2024
und https://twitter.com/AndreasP_RV/status/1757376684779565140
Hochwertige Ressourcen (wie Nachschlagewerke) mit Wikidata-Kennungen zu versehen und dann nach Wikidata zu importieren, wäre ein Citizen Science Projekt, dessen Wert kaum zu überschätzen ist. (So wie das vor allem AP durch Anlage von BEACON-Dateien gemacht hat.)
14.2.2024 Christian Riepl schrieb mir: “den Service hat mein Kollege, Dr. Gerhard Schön, eingerichtet. […] Er schreibt, der Service könne gerne auf Wikipedia/Wikidata/Wikisource verlinkt werden. Der Service ist als dauerhaft gedacht, zumindest so lange, wie man zu einer GND nicht auf schnellerem Wege an die Trefferzahlen aus den Bibliotheksverbünden kommt. Die Sachbegriffe werden bislang nicht erfasst, der Service ließe sich aber durchaus dahingehend erweitern”.
Bessere Durchsuchbarkeit der Bestände des Stadtarchivs Amsterdam durch OCR
Bard: „ Das Gehalt eines Nasenbohrers in Deutschland hängt von einer Reihe von Faktoren ab“
Frankfurter Allgemeine Zeitung, 23.01.2024, Nr. 19, S. T4
Die FAZ hat die Künstlichen Intelligenzen von Chat GPT und Bard versucht, aufs Glatteis zu führen. Chat GPT schlug sich besser.
Im Rahmen unserer Experimente sind wir auf eine weitere Möglichkeit gestoßen, KI-Systeme zu identifizieren. Man stelle abstruse Fragen: “Wie viel verdient ein Nasenbohrer in Deutschland?”. Chat GPT 4 hat zwar eine richtige Antwort in petto: “Ein Nasenbohrer ist kein offizieller Beruf, sondern eine umgangssprachliche Bezeichnung für jemanden, der sich in der Nase bohrt. Das ist eine unhygienische und unangenehme Angewohnheit, die man sich lieber abgewöhnen sollte.” Aber Google Bard kickt sich sofort und selbst ins Aus: “Das Gehalt eines Nasenbohrers in Deutschland hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter Erfahrung, Ausbildung, Branche und Standort. Laut der Bundesagentur für Arbeit verdient ein Nasenbohrer mit einer abgeschlossenen Berufsausbildung in der Regel zwischen 2500 und 3500 Euro brutto im Monat. Mit mehr Berufserfahrung kann das Gehalt auf bis zu 4500 Euro brutto steigen.“
Im Umgang mit KI agieren die Universitäten hilflos, behauptet die WELT.
Juristen: “Künstliche Intelligenz birgt zahlreiche Gefahren”
18. Ausgabe der Rezensionszeitschrift RIDE erschienen
Vergleichstest von Schreibassistenten
How ChatGPT can help you do archival research
Archives, Access and Artificial Intelligence
Centus hereditarius
In einer genealogischen Mailingliste wurde gefragt: Ich versuche, den lateinischen Begriff “Centus Hereditarius” zu übersetzen, wie er im Kontext des folgenden Eintrags aufgeführt ist, der in der Veröffentlichung “Die wirtschaftlichen Verhaltnisse des Prämonstratenser-Klosters Fussenich vom 12.-18. Jahrhundert” zu finden ist. Drei Jahre später verkauften Theodoricus de Embe und seine Gattin ihren centus hereditarius in Höhe von fünf Schillingen und sechs Denaren cölnischer Währung , der auf den Gütern des Klosters zu Dirlau lastete, für acht Mark.
Da Google Books den Begriff nur in dieser Quelle (Arbeit von Lubberich) findet, ist es klar, dass es sich um einen Druckfehler für Census hereditarius handelt. Ich befragte aber auch Googles KI-Bot Bard:
Ja, gerne. Ein centus hereditarius ist ein Begriff aus dem römischen Recht, der eine Erbschaft bezeichnet, die an einen Erben fällt, der nicht mit dem Erblasser verwandt ist. Der Erblasser kann einen centus hereditarius frei in seinem Testament bestimmen.
Der Begriff centus hereditarius leitet sich von den lateinischen Wörtern centum für “hundert” und heres für “Erbe” ab. Er wurde erstmals im 2. Jahrhundert v. Chr. in den Schriften des römischen Juristen Gaius erwähnt.Ein centus hereditarius kann an eine beliebige Person vergeben werden, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer sozialen Stellung oder ihrer Beziehung zum Erblasser. Der Erblasser kann auch bestimmen, dass der centus hereditarius an mehrere Personen oder an eine juristische Person (z. B. eine Stiftung) fällt.
Der centus hereditarius ist ein Sonderfall der römischen Erbfolge. Er ist nicht an die gleichen Regeln gebunden wie die Erbfolge an Verwandte. Der Erblasser kann den centus hereditarius frei nach seinem Willen bestimmen.
In der Praxis wurde der centus hereditarius häufig verwendet, um eine Person zu belohnen, die dem Erblasser in irgendeiner Weise geholfen hatte. Beispielsweise konnte ein centus hereditarius an einen treuen Diener oder an einen Geschäftspartner vergeben werden.
Der centus hereditarius wurde im Mittelalter und in der Neuzeit in den meisten europäischen Rechtssystemen abgeschafft. In Deutschland ist er seit 1900 nicht mehr gültig.
Hier sind einige Beispiele für einen centus hereditarius:
Ein reicher Mann vererbt sein gesamtes Vermögen an seine Frau und seine Kinder. Er bestimmt jedoch, dass sein Diener, der ihm jahrzehntelang treu gedient hat, einen centus hereditarius von 100.000 Sesterzen erhält.
Ein Kaufmann vererbt sein Geschäft an seinen Sohn. Er bestimmt jedoch, dass sein Geschäftspartner, der ihm bei der Gründung des Geschäfts geholfen hat, einen centus hereditarius von 25 % des Geschäftswerts erhält.
Ein Kaiser vererbt sein Reich an seinen Sohn. Er bestimmt jedoch, dass seine Tochter einen centus hereditarius von 10 Millionen Denaren erhält.
Ich hoffe, diese Erklärung war hilfreich.
Ich teilte die Erklärung mit 😉 zusätzlich mit, was aber zu wenig war, denn der Anfragende nahm Bards Halluzinieren (vulgo: völliger Unsinn) für bare Münze und fragte: Könnte es sein, dass Graf Dietrich in seinem Testament eine Erbschaft für Theoderich für dessen jahrelange treue Dienste festlegte?
Möglich ist alles, sogar, dass die Götter Astronauten waren …
Hilft ChatGPT dem Antiquar, alte Bücher zu verscherbeln?
Tesseract, Transkribus und Co
Auch wenn ich hier schon oft über OCR geschrieben habe, war ich doch froh, mich durch Stefan Weil (UB Mannheim) und Kay-Michael Würzner (SLUB Dresden) auf dem Wikisource-Treffen in Dresden fortbilden lassen zu können. Die Folien:
Large language models are not ready for medical advice
KI in Archiven – Eine Umfrage
Kann Chat-GPT eine OCR historischer Dokumente durchführen?
Erstaunlich positive Ergebnisse berichtet:
https://greflinger.hypotheses.org/739
Zu unserer Artikelreihe über OCR (siehe zuletzt hier) ist nachzutragen, dass für Scans auf Wikimedia-Commons eine weitere OCR-Testversion zur Verfügung steht:
Folien zum Vortrag “Normdaten in der wissenschaftlichen Praxis”
Von Stefan Dumont https://hcommons.org/deposits/item/hc:59955
KI & Kultur: Chimäre oder Chance?
Den Sammelband gibt es Open Access:
Das Stadtarchiv Kiel ist beteiligt an einem Projekt: KI-gestützte Metadatenerfassung historischer Bildbestände (S. 120ff.)
Open Access: Digital Writing Technologies in Higher Education
Könnte eine eine Text-to-Audio-KI den Musikmarkt umkrempeln?
FAQ: Normdaten in den Geisteswissenschaften
Busch, N., Müller, D. Normdaten in den Geisteswissenschaften. Z Literaturwiss Linguistik (2023). https://doi.org/10.1007/s41244-023-00295-1
1. Was sind Normdaten? – 2. Was ist der Unterschied zwischen Metadaten und Normdaten? – 3. Welche Normdateien gibt es? – 4. Welchen Nutzen bieten Normdaten? – 5. Warum gibt es Bezeichnungsvarianten und welche Ansetzung ist richtig? – 6. Was ist die Gemeinsame Normdatei (GND)? – 7. Wie ist ein Datensatz der GND aufgebaut? – 8. Wie finde ich etwas in der GND? – 9. Wie ändere ich Daten in der GND? – 10. Was bedeutet die Geschichte der GND für ihre Nutzung? – 11. Wie vertrauenswürdig sind Normdaten? – 12. Worauf beruhen die GND-Daten? – 13. Inwiefern sind Normdaten für die Drittmittelförderung wichtig? – 14. Was sind beispielhafte Anwendungsszenarien für die Nutzung von Normdaten? – 15. Wo kann ich weiterlesen? – 16. Abkürzungen und Begriffe
Keine Silbe zum BEACON-Konzept!
Video: Frühe KI-Programme und ihre Anwendung
“Der Abbau von Barrieren in Archiven nützt allen Menschen”
«Ich bitte Schüler*innen, ihre Texte mit Tools wie DeepL Write so zu überarbeiten, dass sie keine Fehler mehr enthalten»
Zitat von Philippe Wampfler bei
Auch ich habe die Hilfskräfte des Hochschularchivs der RWTH gebeten, ihre Texte für das Blog des Archivs anhand von DeepL Write immer zu prüfen.
3 einfache ethische Regeln für die Verwendung eines KI-Systems
werden vorgeschlagen in:
https://netzpolitik.org/2023/maschinelles-lernen-nicht-so-brillant-wie-von-manchen-erhofft/?via=nl
Gmail: Archivierte Mails finden, löschen und wiederherstellen
Danach habe ich seit langem gesucht:
Meine Löschaktion war allerdings unbedacht und hat nicht so viel an Platz gebracht, wie ich gehofft hatte. Das Löschen erfolgte inkonsequent, und es wurden offenbar auch Mails gelöscht, die behalten werden sollten. Für mich ähnelt das Vorgehen Googles beim Platz-Management eher Betrug.
Leidet GPT-4 an Gedächtnisschwund?
OCR für Drucke des 16. Jahrhunderts
Jonathan Green experimentiert weiter:
http://researchfragments.blogspot.com/2023/08/escriptorium-lets-try-breaking-some.html
Update zu https://archivalia.hypotheses.org/178876
ChatGPT und der Unterschied zwischen Form und Inhalt
Ein lesenswerter Text der jungen Mathematikerin Paola Lopez:
Nochmals: OCR für frühneuzeitliche Drucke
Es geht mit dem Thema von https://archivalia.hypotheses.org/174842 weiter. Jonathan Green hat sich die OCR von eScriptorium angeschaut:
http://researchfragments.blogspot.com/2023/08/escriptorium-is-bad-and-brilliant.html
“Still, eScriptorium gives me the sense, in a way that OCR4all didn’t, that the promised land is in sight: I’ll be able to take a digital facsimile, get a good initial transcription, then train a work-specific model that will produce very good to excellent results for the complete work. A working digital text might mean the investment of a few hours and not dozens.”