Liebe alle, ein Kollege von mir hat mich für seine – ich glaube – Masterarbeit angefragt bezüglich Tipps und (Literatur)Hinweise im Bereich digitale Toolkritik insb. in Bezug auf NLP und da dachte ich mir, ich spiele das mal an die Experten (euch!) weiter: "Es geht mir natürlich vor allem um Tools für die natürliche Sprachverarbeitung, aber bin generell für Literaturtipps dankbar. Vielleicht auch etwas in Richtung Explainable AI. Es gibt aktuell noch keine konkrete Fragestellung. Im Grunde frage ich mich: Funktionieren die klassischen NLP Methoden mit meinem domänenspezfischen Datensatz? Kann ich die Daten korrekt klassifizieren bzw. clustern? Mir reicht es dabei nicht, wenn ich am Ende der Arbeit nur über ein positives oder negatives Ergebnis berichte. Also: "Ja klappt" oder "Nein, geht nicht". Die Toolkritik soll deshalb ein Teil der Arbeit sein, weil mir persönlich die Geisteswissenschaften sonst zu kurz kommen. Ich versuche die Tools und die Mathematik dahinter soweit zu verstehen, dass ich sie verständlich widergeben kann, um so anderen Wissenschaftler*innen einen einfacheren Einstieg zu geben. Möchte aber andererseits auch auf die Probleme dabei hinweisen. Von daher kann es gerne etwas philosophisch werden in diesem Teil der Arbeit 😊 Ich habe mich zu XAI noch nicht weiter informiert. Das war nur ein Impuls den mir mein Betreuer gegeben hatte. Aber ich denke, dass lässt sich wunderbar verknüpfen." Wenn ihr etwas für ihn habt, freut er sich bestimmt sehr! Ihr könnt diesbezüglich gerne mir antworten und leite das dann weiter, oder ihr schreibt ihm direkt: Timo.Schumacher@adwmainz.de. Danke und viele Grüße an euch alle, Jonathan