Corinna Ehlers

Perils of automated text recognition:
"The article seeks to Jill these gaps. [... It] also shows how the Thirty Tears War [...]"

Technisch unschwierig, aber die 2100 hm (plus ein paar zusätzliche, weil kurz vorm Schlussabstieg verlaufen) sind heute am Folgetag deutlich spürbar.

Wenn, dann in Urach!

Holzterrasse mit Tischen und Stühlen, an der ein Bach vorbeifließt.

Abschied von Basel auf der Terrasse der Jugendherberge, mit Vogelgezwitscher und Rauschen des Wassers vom Rad der Papiermühle am Dalbedych.

Rot-schwarzer Zug der OeBB im Abendlicht am Bahnhof Balsthal, dahinter ein bewaldeter Berg.

Gestern kennengelernt: die Oensingen-Balsthal-Bahn (OeBB). Fährt alle 1/2 Std. in Balsthal ab, hält nach 2 min in Thalbrücke, nach 4 min in Klus, nach 8 min in Oensingen. Dann wieder zurück. Eigenständige Eisenbahngesellschaft, gesamte Streckenlänge 4,01 km.
de.wikipedia.org/wiki/Oensing...

Garten mit Museumsgebäude am rechten Rand. Hinter hohen Bäumen ist in der Ferne ein Hügel erkennbar.

Heute in der Cezanne-Ausstellung in der Fondation Beyeler. Grüße an @tinido.bsky.social und @schwarz-martin.bsky.social - es ist so gut, wie wir uns das gedacht haben!

Blick auf hügelige Landschaft mit grünen Wiesen im Sonnenschein, leicht dunstiges Wetter.

Felsen mit Wappen und Inschrift zur Erinnerung an Grenzbesetzung 1915.

Blick auf eine kleine Schlucht mit Wasserfall und Brücke, links daneben ein gelber Schweizer Wanderwegweiser.

Blick auf grüne Hügellandschaft mit höheren Bergen in der Ferne.

🇨🇭Sonntagswanderung auf dem Jura-Höhenweg: Hauenstein - Belchenflue - Bärenwil - Roggenschnarz - Roggenflue - Balsthal. Schöne Landschaft, Spuren der Grenzbesetzung im 1. Weltkrieg, für die versprochene Fernsicht leider zu diesig.

Black and white portrait of Katharina, wearing a cap and a high collar.

For International Women's Day, here is Katharina Schütz Zell of Strasbourg (1497-1562), the first known female Protestant reformer. She wrote a number of evangelical pamphlets calling for the reform of the church, despite the disapproval of her male colleagues, with whom she occasionally clashed.

An illustration from a 13th-century bestiary, showing a phoenix rising from the flames.

Hello, have you missed us? We’d love to hear from you.
 
Tell us your favourite British Library manuscript and we’ll post an image for you.

Lettre datée du 25 juin 1986 envoyée par le Secrétaire général de la Ville de Genève aux services de l'administration municipale pour leur annoncer la nomination de Micheline Tripet comme première archiviste de la Ville.

Ouverture du poste d'archiviste de la Ville de Genève, datée du 13 février 1986.

En ce #8mars, Journée internationale des droits des femmes, nous rendons hommage à Micheline Tripet, première archiviste de la @villedegeneve.bsky.social, nommée dans cette fonction créée en 1986 dans l'administration municipale. Elle occupera ce poste jusqu'à sa retraite en 1995.
#archivCH

Reposting this. I have two scholars for this panel so far and need a third. If you're doing work work on the 1570s and want to be in Chicago next October, please send me a DM.
#reformazing

Aber ja klar, lass uns in ein paar Jahren noch einmal reden. Ich glaube zwar nicht, dass das Grundproblem veränderbar ist, aber spannend finde ich, wie hoch in ein paar Jahren die Quote von "KI sagt sinnvollerweise: kann ich nicht zuordnen" sein wird.

Für den Fall, den du nicht kennst, meine ich auch, dass das alles geht. Wenn auch unklar ist wie gut. Wir haben bisher J/N, aber klar ginge das komplexer.

Mein Punkt ist: Bei den Personen geht das im Unterschied dazu nicht. Aus prinzipiellen, wissenschaftstheoretisch erklärbaren Gründen.

Aber das Problem ist doch genau das: Der Mensch merkt mit einer gewissen Erfahrung, dass alle verfügbaren Optionen nicht passen können. Und schreibt not identified in die Fußnote oder recherchiert. Das geht technisch nur für so eindeutige Fälle wie: Person war da schon tot.

Eigentlich nicht. Es ist viel, viel, viel einfacher als Personenzuordnung. Berufe der Autoren sind zB ermittelbar, bestimmte Stichworte verdächtig ohne dass ich davon (wie bei klassischer Selektion) eine kpl Liste machen muss, u.ä. Das "lernt" die KI tatsächlich gut.

Wenn es denn Stumpfsinn ist, ja. Bei so Selektionsprozessen geht das oft. Aber ich wiederhole mich: bei hist. Personen gibt es kein Level Stumpfsinn. Da braucht es jahrelange Erfahrung, die im Zweifel auch nur zu: hää, das ist alles unlogisch. Ich brauche ein Lexikon aus einem fremden Fach, führt.

Auf null Fehler komme ich erst dann, wenn ich jeden Fall trainiere. Das aber ist nicht Sinn der Sache. Ich kann alle Fehler, Kontexte... trainieren oder Daten dafür füttern, die ich vorhersehe. Die müssen also im Großen und Ganzen vorhersagbar sein. Das ist hier der Fall. Bei Personen nicht.

Wir kriegen die KI nach meinem Eindruck recht leicht aufs Level eines unerfahrenen Hiwis. Macht sogar strukturell ähnliche Fehler. Frage: Wie viel präziser wollen wir? Wenn wir ihr den einen systematischen Fehler abgewöhnen, baut sie dann deshalb andere ein?

Aktuelles Bsp: KI- Selektion historischer Bücher zu Fach x aus riesigem Datenbestand. Reines Whitelisting. Ziel: unter 2% false positives. False negatives können in Kauf genommen werden, weil Resultat in den Fällen status quo. Das geht ganz leidlich. Weil dieser Spielraum drin ist.

Und was das Trainieren angeht, so sagen mir die Kollegen, die bei uns KI-Anwendungen pragmatisch für die Bibliothek entwickeln, auch: Geht zwar. Aber man muss sehr aufpassen, dann nicht wieder so überzutrainieren, dass es dadurch woanders (unvorhersehbar) falsch wird. Schon bei viel simpleren Fragen

Wieso nimmt man nicht etwas, wo die Menge Optionen endlich ist? Bei Ortsnamen für eine ganz klar abgegrenzte Region und nur mit Quellen ab 1900 (oder auf Latein) kann ich mir vorstellen, dass es mit tolerabler Fehlerquote geht. Denn die Menge Orte ist eben nicht unendlich, die kann ich reinfüttern.

Du klingst genau so wie die Leute, von denen ich immer Vorträge höre. Gerade mit Personen habe ich das schon so oft gehört und Beispiele gesehen. Waren immer total stolz. Und jedes einzelne Mal war das Ergebnis nicht ein paar Fehler, sondern Level "soll ich mich totlachen oder schreiend davonlaufen"

Denn letzteres kann ich nicht trainieren. Aktuelles High End Level laut Experte von neulich ist, dass die KI in dem Fall antwortet "weiß ich nicht" bzw. flaggt "kann ich nicht zuordnen". Aber auch letzteres - wenn nur 1 bekannt ist und ungefähr passen könnte, wird das zugeordnet werden, auch falsch.

Das ist mir klar. Ich kann das zwar nicht selbst programmieren, aber ich arbeite ständig mit Leuten, die das tun.
Ich bin hier konkret skeptisch bzgl. Dingen, wo die Zahl möglicher Optionen prinzipiell unendlich und nicht vorab zu ermitteln ist und zudem noch nie erfasste Gegenstände enthält.

Ich bin gar nicht prinzipiell gegen KI-Nutzung. Aber ich würde das auf Sachen beschränken, bei denen Unschärfe tolerabel ist (ich will wissen, in welchen der Texte meines Korpus gehäuft Inseln vorkommen. Ich brauche nicht jeden Treffer) oder wo die Menge Optionen endlich und definierbar ist.

Das ist mE der Denkfehler. Gesichter weichen immer ein wenig ab. Wenn ich 6 versch. Hans/Johann Meier habe, weiß die KI hingegen nicht, welcher das ist. Und sie kommt nicht auf die Idee, dass alle in Wikidata oder GND vorhandenen nicht passen und sie einen 7. (bis unendlich vielten) annehmen muss.

Historische Personen sauber zuordnen klappt nicht mal, wenn Liste vorher bekannt und Schreibung einheitl. ist. Erst recht nicht mit dem realen Chaos. Man muss jede Zuordnung intellektuell prüfen, was sowohl aufwändiger als auch anfälliger (falsche Fährte) ist als dass es gleich ein Mensch macht.

Und Personenverzeichnisse aus einem Konvolut historischer Texte extrahieren ist das Paradebeispiel für etwas, das ich nicht machen würde. Wir haben das mal probiert zu meiner Editionszeit. Damals noch ohne KI mit nachprüfbaren Algorithmen. Es ist GRAUENHAFT, was dabei an Mist rauskommt.

Ja klar, KI an eigenen Quellen trainieren geht. Aber man darf den Aufwand nicht unterschätzen. Ich habe neulich den Fachvortrag eines Experten gehört, der genau das macht. Für einen eng umrissenen Bereich. Seit Jahren. Hauptberuflich. Jetzt langsam erste Durchbrüche.

Die Ökosysteme sind eine schöne Idee. KI würde ich da aber höchstens für ganz eingeschränkte nachprüfbare oder rein technische Vorgänge nehmen, sonst hat man ja - gerade da! - eine Verschlimmerung statt Verbesserung.