Kurzfassung

Das Vorhaben KIZEQ/CORE zielt auf die exemplarische Erstellung eines kuratierten, semantisch angereicherten und FAIR/CARE-konformen Korpus auf Basis von rund 10.000 digitalisierten Dokumenten aus Akten des Amts für Wiedergutmachung (AfW) Saarburg. Diese entstanden zwischen 1953 und 1987 im Rahmen von Entschädigungsverfahren nach dem Bundesentschädigungsgesetz (BEG). Die Akten enthalten standardisierte Angaben zu Verfolgungsbiographien, Leidenswegen, Entschädigungslogiken und...Das Vorhaben KIZEQ/CORE zielt auf die exemplarische Erstellung eines kuratierten, semantisch angereicherten und FAIR/CARE-konformen Korpus auf Basis von rund 10.000 digitalisierten Dokumenten aus Akten des Amts für Wiedergutmachung (AfW) Saarburg. Diese entstanden zwischen 1953 und 1987 im Rahmen von Entschädigungsverfahren nach dem Bundesentschädigungsgesetz (BEG). Die Akten enthalten standardisierte Angaben zu Verfolgungsbiographien, Leidenswegen, Entschädigungslogiken und gesellschaftlichen Deutungen von NS-Unrecht. Das Projekt verfolgt drei zentrale Ziele: (1.) den Aufbau eines repräsentativen Dokumentenkorpus, der höchsten Anforderungen an semantische Qualität, Datenschutz und technische lnteroperabilität genügt; (2.) die Unterstiitzung des Trainings Kl-gestiitzter Analyseverfahren in den Digital Humanities, insbesondere im Hinblick auf die biografische, institutionelle und diskursive Komplexität historischer Kontexte; (3.) die Schaffung eines wiederverwendbaren und erweiterbaren Datensatzes als Ausgangspunkt für die spätere lntegration verwandter Bestände und lnfrastrukturprojekte.

KIZEQ/CORE schlieBt eine kritische Lücke in bestehenden digitalen Forschungsumgebungen durch die Unterstützung von
• korpusbasierter Analyse, die es KI-Systemen ermöglicht, fragmentierte Lebensgeschichten aus zeugenschaftlichem Material zu rekonstruieren;
• ontologischer Modellierung, etwa zur ldentifikation juristischer, medizinischer und institutioneller Entitäten für semantische Graphen;
• verantwortungsvoller Anonymisierung mittels Rollenabstraktion und reversibler Pseudonymisierung;
• erklärbarer Kl durch das Training auf historisch eingebetteten, mehrsprachigen und vielregisterigen Texten mit Fokus auf Transparenz und ethische Nachvollziehbarkeit.

Die so entstehende Datenbasis erlaubt es, komplexe historische lnformationen maschinenlesbar zu modellieren und für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien zugänglich zu machen. Dazu zählen die Entwicklung von KI-Anwendungen zur biograflschen Analyse, zur semantischen Erschließung historischer Behördenpraktiken sowie zur Erforschung kollektiver Deutungsmuster in der Nachgeschichte nationalsozialistischer Gewalt. Auch auBerhalb des akademischen Kontexts, etwa in Bildung oder Gedenkstättenarbeit, eröffnet das Korpus neue Möglichkeiten digital gestützter Auseinandersetzung mit der Geschichte. » weiterlesen» einklappen