Ízelítők a digitális bölcsészet lehetőségeiből

A május 27-31. között megrendezésre kerülő DH_Budapest_2018 konferencia felvezetésének is tekinthető az a workshop-sorozat, ami az ELTE Digitális Bölcsészet Központ szervezésében Intézetünkben zajlott május első három hetében. A doktoranduszainknak és minden oktatónak nyitott foglalkozásokon olyan szakemberek tartottak gyakorlással egybekötött bevezetést szakterületükbe, akik a digitális bölcsészeti megközelítés külünböző ágait képviselik.

2018. május 3.-án Fellegi Zsófia, a Petőfi Irodalmi Múzeum szakértője, a PPKE doktorandusza vezette az első foglalkozást. A bölcsészeti szempontból legközelebbi témát ő hozta elérhető közelségbe, a digitális tudományos szövegkiadások elméleti és gyakorlati problémáiról beszélt, majd a résztvevők instrukciói szerint készítették el egy Petőfi vers XML kódolását, így nyerve konkrét gyakorlaton keresztül bepillantást a digitális filológus műhelyébe.
- Fényképek az első workshopról galériánkban

Május 10.-én adatvizualizáció témakörben Czinkos Zsolt (KSH) vezetett foglalkozást.
A vizuális percepció sajátosságaitól a webes olvasás, információ befogadási szokásokig vezető elméleti alapok után Arany János szókincséből vett példákkal a résztvevők saját adatvizualizációs metódusokat próbálhattak ki a Flourish online alkalmazás segítségével.
Bár a fizetős alkalmazásokhoz képest kevésbé testreszabható és korlátozottan továbbosztható az itt létrehozott vizualizáció, oktatási célokra és lementhető ábrák létrehozására látványos és tanulságos.
- Fényképek a második workshopról galériánkban

Május 17.-én szövegbányászat/Text mining címmel Tsegaye Misikir Tashu tartott angol nyelvű workshopot. Az amerikai elnöki beszédekből vett mintán mutatta meg a szövegek előkészítésének lépéseit, a töltelékszavak kigyomlálását, s az összehasonlításra érdemes szókincs szótári alakra hozásának módszerét. A lépéseket a résztvevők maguk is végrehajthatták Tsegaye instrukciói alapján, python parancsokkal a gépekre előtelepített Jupyter notebookban. A kód értelmezésével a résztvevők közelebb kerültek a szövegfeldolgozás megértéséhez, s láthatták, hogy a Python nyelvhez írt, szabadon felhasználható könyvtárak segítségével néhány lépés után összevethetővé válnak statisztikailag elemezhető méretű szövegek. Az eredmények kiértékelésére, vizualizációjára is szemléletes példákat mutatott az előadó.
- Fényképek a harmadik workshopról galériánkban