Der Prozentsatz der mit digitalen Methoden arbeitenden GeisteswissenschafterInnen ist immer noch gering. - © Jugoslav Vlahovic
Der Prozentsatz der mit digitalen Methoden arbeitenden GeisteswissenschafterInnen ist immer noch gering. - © Jugoslav Vlahovic

Genau. In diesem Zusammenhang kooperieren wir mit internationalen Institutionen, die an allgemeingültigen Standards arbeiten. Neue Applikationen dürfen nicht in einem standardfreien Raum entstehen. Für die Geisteswissenschaften ist das oft schwierig: wir sind es gewohnt, unsere eigenen Kategorien zu entwickeln. In der digitalen Welt kann man allerdings nur mit Objekten arbeiten, die exakt definiert sind und von anderen und auch der Maschine verstanden werden.

Betrifft das nur die Formatierung?

Nein, das berührt auch die Inhalte. Ganz zentral für unsere Arbeit sind sogenannte "kontrollierte Vokabularien", einfach gesprochen Listen, in denen Begriffe definiert werden. Idealerweise sollten die benutzten Konzepte dann auch im Internet über dauerhaft zur Verfügung stehende Referenzen verfügbar sein. So gibt es beispielsweise in meinem Fach, der Linguistik, eine Datenbank, in der viele Fachtermini verbindlich definiert sind. Darauf können alle, die linguistisch arbeiten, jetzt und in Zukunft verlässlich zugreifen.

Muss sich jeder einzelne Wissenschafter dieser strengen Systematik unterwerfen?

Ja und nein: das wissenschaftliche Leben wird tatsächlich nicht einfacher. Das Digitale erlaubt a priori keine semantischen Unschärfen. Die Forscher müssen heute wirklich mehr Aufbereitungs- und Analysearbeit leisten als in der Vergangenheit.

Ist da noch Platz für all die Ambivalenzen und metaphorischen Schwebezustände, mit denen sich zumindest die Literaturwissenschaft zu beschäftigen hat?

Wir kommen auch hier weiter, sind aber von definitiven Lösungen noch weit entfernt. Vieles funktioniert in speziellen Anwendungen, lässt sich aber nur schwer generalisieren. Es wurden teilweise große Fortschritte gemacht, beispielsweise in der automatischen Übersetzung; es gibt aber nach wie vor keine Software, die Zwei- oder Mehrdeutigkeiten verlässlich erkennen und übersetzen könnte. Es wird daran gearbeitet, aber wirklich gelöst ist das Problem noch nicht.

Da bewegen wir uns wahrscheinlich schon im Feld der künstlichen Intelligenz.

Richtig. Ein spannendes, aber sehr anspruchsvolles neues Feld in den Digital Humanities. Durch diese relativ neuen Technologien wird vieles in der Anwendung und Analyse noch markant komplexer werden.

Wäre es eine Lösung, sich einfach auf sein eigenes Gehirn zu verlassen?

Denke ich nicht! Was man lernen muss: In welchen Situationen ist welches Werkzeug effizienter. Beim Durchforsten riesiger Datenmengen ist die Maschine unschlagbar. Der Mensch muss aber immer noch entscheiden, was er akzeptiert und was nicht. Wodurch er wiederum neuen Input erzeugt, durch den die Maschine wiederum weiterlernen kann, und Algorithmen verbessert werden können.

Was sagen Sie jemandem, der das Gefühl hat, er gebe sein eigenes Denken auf, wenn er die Arbeit an die Maschinen delegiert?

Ich glaube, man muss die Maschine als Unterstützer sehen. Ich kenne sehr viele Projekte, und ich fürchte im Moment noch nicht, dass die künstliche Intelligenz übernimmt. Auf vielen Gebieten sind die Werkzeuge in den letzten Jahren immer besser geworden, nicht zuletzt durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. Trotzdem brauchen wir überall noch die Menschen.