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Kurt Fendt: Annotationen in digitalen Texten und dynamischen Archiven

Welche Spuren hinterlässt ein*e Lesende*r beim Lesen eines Textes? Und wie können diese Vorgänge, die sich während des Lesens abspielen, im Digitalen abgebildet werden? Was passiert, wenn sich traditionelle Archive ins Digitale wandeln? Mit diesen Fragen und dadurch auch mit dem Thema der Annotationen beschäftigte sich Dr. Kurt Fendt nicht nur in diesem Vortrag, sondern bereits in seiner Dissertation zum Thema Offene Texte und nicht-lineares Lesen. Hypertext und Textwissenschaft, die er in den Neunzigerjahren an der Universität Bern verfasst hatte. Heute unterrichtet Kurt Fendt am Massachusetts Institute of Technology (MIT) Kurse in den Digital Humanities und Comparative Media Studies. Zudem ist Fendt einer der Mitbegründer des Tools Annotation Studio, auf das im nächsten Blogpost näher eingegangen wird.

Was sind Annotationen?

Unter Annotationen versteht Kurt Fendt keine Tags, wie sie beispielsweise bei TEI/XML gesetzt werden. Stattdessen fasst er den Begriff viel freier und fasst darunter alle Notizen, die am Rande eines Textes durch eine*n Rezipient*in verfasst werden. Diese Vermerke seien so alt wie das Lesen selbst und die Randnotizen ermöglichen es, Rückschlüsse daraus zu ziehen, wie Lesende beim Lesen eines Textes vorgegangen sind. Denn selbst das Lesen verläuft nicht linear von links oben nach rechts unten. Stattdessen können Leseprozesse sehr unterschiedlich ablaufen und der Lesende springt häufig im Text vor- und zurück oder liest gewisse Passagen mehrfach. Durch Annotationen können diese Leseprozesse sichtbar gemacht werden.

Zudem stellt der Lesende gedanklich stets Bezüge zu seinem eigenen Weltwissen und vorher gelesenen Textpassagen her. Das Annotieren macht aus dem Lesen einen aktiven Prozess. Es ermöglicht einer lesenden Person, ihre Gedanken mit anderen zu teilen. So kann die Deutungshoheit eines Textes infrage gestellt werden und der/die Lesende kann als Editor*in selbst in den Text eingreifen. Diese Lesespuren dienen dazu, Fragen zu stellen, andere Meinungen kundzutun und zusätzliche Erklärungen für andere Rezipierende zu liefern. Dadurch, dass viele Personen früher auf einen handschriftlichen Text zugegriffen haben, kam es durch das Annotieren zu einer Art Dialog – einerseits zwischen dem Text und dem Lesenden, andererseits zwischen den Lesenden untereinander.

Ähnlich wie diese frühen Marginalien liefern auch digitale Annotationen, sogenannte social annotations, die Möglichkeit für einen Austausch zwischen den Lesenden. So können verschiedene Personen zum Beispiel durch das Programm Annotation Studio die Kommentare anderer User einsehen und sich miteinander in Form von Annotationen über einen Text austauschen. Ein Unterschied zu den früheren Handschriften besteht jedoch darin, dass die Lesespuren im Digitalen prozesshaft werden: Ein*e Verfasser*in kann immer wieder zurückgehen und neue Annotationen hinzufügen oder Anpassungen bestehender Kommentare vornehmen.

Beispiel: Talmud

Der Talmud ist eine der bedeutendsten Handschriften des Judentums und stammt ursprünglich aus einer diskursiven, oralen Tradition. Für die Verschriftlichung dieser mündlichen Lehre stellen Annotationen ein eminent wichtiges Element dar. Im folgenden Bild zeigt sich, dass in der Mischna jedes Gesetz von mehreren Kommentaren jüdischer Gelehrter aus verschiedenen Jahrhunderten umgeben ist. Dadurch handelt es sich nicht um einen linearen Text, sondern um eine mehrfache Lesespur. Das Lesen wird zu einem sehr individuellen Prozess, durch welchen verschiedene Interpretationsmöglichkeiten entstehen.

Digitale Archive und die neue Organisation von Wissen

In dem Artikel As we may think (Atlantic Monthly) dachte Vannevar Bush bereits 1945 darüber nach, wie aus vorhandenen wissenschaftlichen Erkenntnissen neues Wissen generiert werden könne. Dazu skizzierte er die Maschine MEMEX, mit welcher über zwei Bildschirme Verbindungen zwischen verschiedenen textuellen und bildlichen Elementen hergestellt werden konnten. Vannevar Bush kritisierte in dem Artikel die eng begrenzten Organisationsstrukturen von Bibliotheken und Archiven, bei denen die Ordnung der verschiedenen Dokumente und damit auch des Wissens meist baumstrukturartig aufgebaut ist. Durch diese hierarchischen Organisationssysteme könne laut Bush nicht das volle Potenzial und keine neuen Erkenntnisse aus dem bestehenden Wissen herausgeholt werden. Stattdessen sollten sich Gedächtnisinstitutionen am menschlichen Gehirn orientieren, bei dem die Organisation des Wissens durch Assoziation funktioniert. 

Durch den Fokus auf eine assoziative Anordnung des Wissens ist es allerdings nicht mehr möglich, sich auf ein standardisiertes System zu verlassen, stattdessen wird die Organisation von Wissen stark individualisiert. Erkennt ein*e Forschende*r einen Zusammenhang zwischen zwei Objekten, dann wird diese Verbindung zwischen den beiden Texten als neues Wissen an das Archiv weitergegeben und so abgespeichert. Diese immer wieder neu entstehenden Verbindungen zwischen bereits bestehenden Erkenntnissen finden sich heutzutage beispielsweise in einem sogenannten Docuverse wieder. Dieser Begriff wurde von Theodor Nelson geprägt, der untersuchte, inwiefern Texte miteinander in Verbindung stehen. Texte referieren laut Nelson immer auf andere Objekte, beispielsweise auf Vorversionen eines Schriftstücks oder auf verschiedenste Quellen, die bei der Erstellung verwendet wurden. Es gibt keinen Originaltext, der für sich alleine steht. Es handelt sich stattdessen immer wieder um neue Zusammenstellungen verschiedenster Texte. 

Laut Fendt passen sich auch die Archive an diese Organisation des Wissens an. So tritt aktuell ein Paradigmenwechsel in den Archiven auf, bei dem sich der Fokus vom Einzelobjekt wegbewegt und sich stattdessen eher auf die Verbindung zwischen den verschiedenen Objekten fokussiert – die Archive werden dynamischer.

Archive befinden sich im Wandel

Einerseits befindet sich der Begriff des Archivs selbst in einem Wandlungsprozess. Während früher ausschliesslich Staatsarchive unter diese Bezeichnung fielen, kam es in den letzten Jahren zu einer Begriffserweiterung und -aufweichung. So werden heute Repositorien und verschiedenste Sammlungen ebenfalls zu den Archiven gezählt. 

Andererseits kam es auch in den Archiven selbst zu diversen Veränderungen. Die Gedächtnisinstitutionen befinden sich aktuell im Übergang von institutionellen hin zu partizipativen Archiven. Durch dieses partizipative Element werden nicht nur die Sichtweisen der dominanten Gruppen in das Archiv aufgenommen, sondern auch Einzelpersonen oder marginalisierten Gruppen wird es dadurch ermöglicht, ihre Lebensrealitäten auf ein Ereignis oder ihr Wissen zu einem Objekt zu schildern. Des Weiteren geht die Archivordnung über in eine Archivdynamik: Früher waren Archive stark strukturiert und hierarchisch angeordnet, heute sind sie dagegen eher kontextualisiert und dynamisch aufgebaut. Archive sollen laut Fendt nicht mehr nur eine konsultative Funktion erfüllen, sondern auch neues Wissen generieren. Diese generative Funktion hat zur Folge, dass sich die Ordnung eines Archivs mit jedem Gebrauch verändert und sich das Archiv stets neu zusammensetzt.

Als Konsequenz folgt daraus, dass Archive nicht mehr listen- und baumstrukturartig aufgebaut werden können. Stattdessen entstehen multimodale Interfaces, durch die besser auf die Bedürfnisse der Nutzenden eingegangen werden kann. Besonders die Visualisierungen der Daten nehmen in diesen dynamischen Archiven eine wichtige Rolle ein. Zudem nutzen viele digitale Archive maschinelles Lernen. Dabei kann eine Künstliche Intelligenz verschiedene Metadaten und Inhalte miteinander verbinden, eine automatische Bildanalyse durchführen oder durch Named Entity Recognition unterschiedliche Personen, Orte, Zeitpunkte und Organisationen aus einem Text herausarbeiten. Diese Aufbereitung der Materialien soll den Benutzenden beim Erstellen neuer Verbindungen zwischen mehreren Objekten als Unterstützung dienen.

Vier Beispiele dynamischer Online-Archive

Beispiel 1: Berliner Sehen

Berliner Sehen ist ein Projekt, das bereits im Jahr 1990 begann. Dabei sollten die gesellschaftlichen Veränderungen, die durch den Mauerfall geschahen, erfasst und gesammelt werden. Dazu wurden Gespräche zwischen Personen, die sich bereits untereinander kannten, festgehalten. Die Filmemacher gaben dafür den Teilnehmenden einen Stimulus und filmten dann die Gespräche. Die Videos wurden dann nach verschiedenen Inhalten eingeteilt und zu den anderen Filmaufnahmen in Verbindung gesetzt. Ein*e Betrachter*in des Archivs hat auch die Möglichkeit eigene Verbindungen herzustellen und die Archivinhalte dadurch stets neu zu kontextualisieren. So bleiben die Deutungshoheit und die Bildung der Kategorien nicht bei den Forschenden.

Beispiel 2: Blacks in American Medicine

Das Projekt beschäftigt sich mit der Frage, welche Rolle afroamerikanische Personen in der Nordamerikanischen Medizingeschichte gespielt haben. Auf der Webseite werden nicht nur die Geschichten dieser Minoritäten gezeigt, sondern die Berichte mit Metadaten zu einer Person, mit Webseiten-Links, Audiomaterialien und anderen Archivobjekten verlinkt. Hierbei wies Fendt in seinem Vortrag darauf hin, dass in traditionellen Archiven nur dominante Gruppen zu Wort kamen, während marginalisierte Gruppen meist ausgeschlossen oder nur minimal vertreten waren. Dynamische Archive ermöglichen es auch diese unsichtbaren Stimmen sichtbar zu machen und die Geschichten für die Nachwelt zu sichern.

Beispiel 3: US-Iran Relations

Die Idee für dieses Projekt entstammt dem Wunsch, die komplexen Beziehungen zwischen den Vereinigten Staaten und dem Iran aus der Sicht beider Länder zu beleuchten. Dies war allerdings aus politischen Gründen für das MIT nicht möglich. Darum wurden aus der Sicht der USA verschiedene Dokumente mit Ereignissen aus demselben Zeitraum verlinkt, um so die Zusammenhänge herauszuarbeiten. Dabei wurden die Metadaten der Ereignisse und der Dokumente mithilfe von maschinellem Lernen analysiert und miteinander verknüpft.

Beispiel 4: Ernst von Glasersfeld Archiv

In dem Projekt wurden alle Text, die von Glasersfeld geschrieben hat, getaggt und anschliessend mit dem web-basierten VIKUS Viewer Tool visualisiert. So konnte deutlich gemacht werden, welche inhaltlichen Themen die einzelnen Texte enthalten und wie die verschiedenen, in den Texten aufgeworfenen Argumente zueinander in Verbindung stehen. Mithilfe von maschinellem Lernen wird es hierbei möglich eine grosse Datenmenge zu verarbeiten, deren Aufbereitung händisch kaum möglich wäre. Zwar komme es laut Fendt durch die Künstliche Intelligenz auch zu Fehlern, diese können jedoch händisch leicht ausgebessert werden. 


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