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<journal-title>forTEXT</journal-title>
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<issn publication-format="electronic">2943-212X</issn>
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<publisher-name>Universitäts- und Landesbibliothek
Darmstadt</publisher-name>
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<article-id pub-id-type="doi">10.48694/fortext.3796</article-id>
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<article-title>Methodenbeitrag: Projektkonzeption</article-title>
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<surname>Bläß</surname>
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<issue>12</issue>
<issue-title>Projektkonzeption</issue-title>
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<event-desc>Erstveröffentlichung: 16.12.2019 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/projektkonzeption">fortext.net</ext-link>
<date date-type="origdate" iso-8601-date="2019-12-16">
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<year>2019</year>
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<p><bold>Erstveröffentlichung:</bold> 16.12.2019 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/projektkonzeption">fortext.net</ext-link></p>
<sec id="definition">
  <title>1. Definition</title>
  <p>Unter die Konzeption wissenschaftlicher Projekte, seien es Artikel,
  Abschlussarbeiten oder Vorträge, fallen das Ausmachen eines
  Forschungsgegenstandes (1. und 2. Fall in der folgenden Liste), die
  Wahl einer angemessenen Fragestellung (1. und 2. Fall) und Methodik
  (3. und 4. Fall) sowie die Koordination von Untersuchungsmaterial und
  zur Verfügung stehender Zeit (5. Fall). In der Projektkonzeption
  können Sie an einem oder mehreren dieser Punkte mit digitalen Tools
  und Hilfsmitteln ansetzen:</p>
  <list list-type="order">
    <list-item>
      <p>Digitale Organisation und Recherche von Textmaterial: Hierzu
      erhalten Sie genauere Informationen in den Artikeln Korpusbildung
      (<xref alt="Bläß 2024" rid="ref-blassMethodenbeitragKorpusbildung2020" ref-type="bibr">Bläß
      2024</xref>) und Bibliografieren
      (<xref alt="Flüh 2024b" rid="ref-fluhMethodenbeitragDigitalesBibliografieren2019" ref-type="bibr">Flüh
      2024b</xref>).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Exploration vorab: Sie untersuchen Textmaterial digital, um
      durch eine neue Perspektive auf potentielle Fragestellungen
      aufmerksam zu werden.</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Digitale Unterstützung: Sie erweitern eine
      traditionell-literaturwissenschaftliche Arbeitsweise mit digitalen
      Methoden.</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Distant-Reading-Einstieg (vgl.
      <xref alt="Distant Reading" rid="glossary-distant-reading">Distant
      Reading</xref>): Sie beginnen mit einer zu Ihrer Fragestellung
      passenden Distant-Reading-Technik. Mit den dabei gewonnenen Daten
      stellen Sie Ergebnishypothesen auf, die Sie danach direkt am Text
      prüfen können.</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Koordination: Digitale Tools helfen Ihnen in organisatorischen
      Bereichen der Projektkonzeption, beispielsweise bei der Sortierung
      Ihrer Gedanken oder Ihrer Zeitplanung.</p>
    </list-item>
  </list>
</sec>
<sec id="anwendungsbeispiel">
  <title>2. Anwendungsbeispiel</title>
  <p>Sie haben bereits beschlossen, dass Sie Franz Kafkas <italic>Der
  Bau</italic> behandeln möchten, sind aber noch auf der Suche nach
  einem Thema (siehe Fall 2). Hier bietet es sich an, den Text zunächst
  digital zu explorieren. Sie finden ihn online (u. a. im
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://www.deutschestextarchiv.de">Deutschen
  Textarchiv (DTA)</ext-link>) und können ihn ohne weiteren Aufwand etwa
  im Visualisierungstool Voyant
  (<xref alt="Flüh 2024a" rid="ref-fluhToolbeitragVoyant2018" ref-type="bibr">Flüh
  2024a</xref>) einspeisen. Dabei sehen Sie in der
  <xref alt="Wordcloud" rid="glossary-wordcloud">Wordcloud</xref>, wie
  zentral beispielsweise die Begriffe „scheint“ und, etwas weniger
  häufig, „wahrscheinlich“ sind. Daraus könnten Sie die Idee ableiten,
  Unsicherheit und imaginierte Szenarien zu untersuchen. Falls Sie dem
  in einem <xref alt="Close Reading" rid="glossary-close-reading">Close
  Reading</xref> nachgehen möchten (siehe Fall 3), können Sie
  beispielsweise CATMA
  (<xref alt="Schumacher 2024" rid="ref-schumacherToolbeitragCATMA2019" ref-type="bibr">Schumacher
  2024</xref>) zur Unterstützung heranziehen und den Text manuell
  annotieren
  (<xref alt="Jacke 2024" rid="ref-jackeMethodenbeitragManuelleAnnotation2018" ref-type="bibr">Jacke
  2024</xref>). In einem weiteren Schritt lassen sich die Ergebnisse
  hieraus in Queries abfragen (vgl.
  <xref alt="Query" rid="glossary-query">Query</xref>), um unter anderem
  deren Verteilung über den Text hinweg zu prüfen,
  <xref alt="Kollokation" rid="glossary-kollokation">Kollokation</xref>en
  zu betrachten oder zu visualisieren.
  Ein möglicher Distant-Reading-Einstieg (siehe Fall 4) wäre, ein
  <xref alt="Korpus" rid="glossary-korpus">Korpus</xref> aus
  Kafka-Erzählungen zu erstellen und dieses mittels Topic Modeling
  (<xref alt="Horstmann 2024c" rid="ref-horstmannMethodenbeitragTopicModeling2018" ref-type="bibr">Horstmann
  2024c</xref>) daraufhin zu untersuchen, ob Sie ein Unsicherheits- oder
  Möglichkeitstopic finden, oder in Verbindung mit welchen Begriffen und
  Topics zugehörige Schlüsselwörter fallen. Möglicherweise kommen
  derartige Phänomene in bestimmten Texten im Vergleich zu anderen
  häufig vor. Basierend auf den so gewonnenen Daten können Sie
  Hypothesen aufstellen und diese am Text überprüfen.
  Zur Koordination (Fall 5) können Sie z. B.
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://trello.com/">Trello</ext-link>,
  Word oder Excel zu Hilfe nehmen, entweder zur Erstellung eines
  Zeitplans oder als Gliederungshilfe. Darin ordnen Sie Ihre Aufgaben
  spezifischen Zeitrahmen oder inhaltliche Punkte zu schreibenden
  Kapiteln zu.</p>
</sec>
<sec id="literaturwissenschaftliche-tradition">
  <title>3. Literaturwissenschaftliche Tradition</title>
  <p>Über die letzten Jahrhunderte wurde eine große Fülle an
  Arbeitstechniken entwickelt, mit denen Wissen strukturiert, archiviert
  und kontextualisiert werden kann, um es für unterschiedliche Projekte
  aufzubereiten. Im Folgenden sind einige davon beschrieben.
  Conrad Gessner versuchte sich ab 1545 in seiner <italic>Bibliotheca
  Universalis</italic> an einem Forschungsüberblick über alle seit dem
  Buchdruck erschienenen Texte, in dem er nicht nur Titel, sondern auch
  kompakte Inhaltsangaben sammelte. In seinem sogenannten Zettel- oder
  Karteibuch notierte er hierfür Kernthesen, zerschnitt diese Exzerpte
  und sortierte sie zu kontingenten Zusammenfassungen. Mit seinen so
  erarbeiteten Bibliografien gab er einen Überblick über mehr als 10.000
  Bücher
  (<xref alt="Krajewski 2002, 16f" rid="ref-krajewskiZettelwirtschaftGeburtKartei2002" ref-type="bibr">Krajewski
  2002, 16f</xref>.;
  <xref alt="Haarkötter 2013, 29f" rid="ref-haarkötterFadenUndVerzettelungen2013" ref-type="bibr">Haarkötter
  2013, 29f</xref>.).
  An mittelalterliche Bibliothekskataloge („Archen“) angelehnt
  erschienen ab dem 18. Jahrhundert Anleitungen, mit welchen Maßen man
  einen „gelehrten Kasten“ bauen und in welche Größe das Papier dafür
  gebracht werden sollte. In ihnen sollte Wissen notiert, eingeordnet,
  wiedergefunden und in einen Kontext mit anderen Erkenntnissen gebracht
  werden
  (<xref alt="Haarkötter 2013, 30–32" rid="ref-haarkötterFadenUndVerzettelungen2013" ref-type="bibr">Haarkötter
  2013, 30–32</xref>). Diese Kästen, heute als Zettelkästen bekannt,
  waren zentral für die Arbeiten unter anderem von Jean Paul, Vladimir
  Nabokov sowie Hans Blumenberg und finden noch heute Verwendung (vgl.
  Abb. 1). Der berühmteste Zettelkasten ist jedoch Niklas Luhmanns, der
  insgesamt etwa 90.000 Zettel umfasst. Er unterstützte Luhmann als ein
  „Zweitgedächtnis“
  (<xref alt="Luhmann 1981, 225" rid="ref-luhmannKommunikationMitZettelkasten1981" ref-type="bibr">Luhmann
  1981, 225</xref>) dabei, verschiedenste wissenschaftliche Gebiete in
  über 50 Monografien und 500 Aufsätzen komplex bis ins Detail
  miteinander zu verknüpfen
  (<xref alt="Schmidt 2013, 86" rid="ref-schmidtZettelkastenAlsKommunikationspartner2013" ref-type="bibr">Schmidt
  2013, 86</xref> und zur Veranschaulichung Abb. 3).</p>
  <fig>
    <caption><p>Abb. 1: Zettelkasten Jochen Missfeldts. Fotografie von
    DLA Marbach (Chris Korner). In: Heike Gfrereis und Ellen
    Strittmatter (Hrsg. 2013): <italic>Zettelkästen. Maschinen der
    Phantasie.</italic> Marbach: Deutsche
    Schillergesellschaft.</p></caption>
    <graphic mimetype="image" mime-subtype="png" xlink:href="Missfeldt_PK_p_2.png" />
  </fig>
  <p>Auch Umberto Eco empfiehlt in seinem 1977 erschienenen Ratgeber zu
  wissenschaftlichen Abschlussarbeiten Karteikarten: nämlich je eine
  Kartei zum Bibliografieren, eine Lektürekartei (eine Karte hält pro
  Buch alles Essentielle für das Projekt fest) und eine Ideenkartei
  (Zitate nach Themen geordnet). Zudem wird im Ratgeber erkennbar, wie
  die Themeneingrenzung weit stärker als heute davon bestimmt war,
  welche Medien in lokalen oder per Reise zu erreichenden Bibliotheken
  vorliegen
  (<xref alt="Eco 1993, 65–67" rid="ref-ecoWieManWissenschaftliche1993" ref-type="bibr">Eco
  1993, 65–67</xref>).
  1940 bis 1946 arbeitete Roberto Busa seine Dissertation zu
  „praesentia“ bei Thomas von Aquin (was auf eine Untersuchung zur
  Kollokation des Wortes „in“ hinauslief) auf 10.000 Karteikarten aus.
  Er hielt ein Konkordanzenverzeichnis für weitere Forschungsvorhaben
  zwar für sinnvoll, erkannte jedoch, dass sich ein solches von Hand
  nicht anlegen lassen würde. Aus diesem Grund überzeugte er das
  IT-Unternehmen IBM von der Erstellung entsprechender Lochkarten.
  Manfred Thaller bezeichnet diese Begebenheit als „,Gründungsmythos’
  der Digital Humanities“
  (<xref alt="Thaller 2017, 3" rid="ref-thallerGeschichteDigitalHumanities2017" ref-type="bibr">Thaller
  2017, 3</xref>).</p>
</sec>
<sec id="diskussion">
  <title>4. Diskussion</title>
  <p>Je nachdem, wie Sie digitale Methoden innerhalb Ihres Projekts und
  dessen Konzeption einsetzen wollen (siehe Fälle 3 und 4), müssen das
  Projekt sowie Ihr Textmaterial verschiedene Voraussetzungen erfüllen
  und unterschiedliche Vorarbeiten durchlaufen. Das digitale Textkorpus
  muss passend zum Projekt ausgewählt werden und je nach Methode
  möglicherweise in einem bestimmten Format vorliegen und/oder ein
  <xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>
  durchlaufen. Darüber hinaus sollten Sie sich in die Methode selbst
  einarbeiten. Für die Anwendung suchen Sie ein angemessenes Tool und
  erlernen dessen Bedienung. Weiterhin gehen viele Methoden mit
  spezifischem oder möglicherweise ungewohntem Fachvokabular einher.
  Idealerweise lesen Sie daher Artikel zu Projekten, in denen die von
  Ihnen gewählte Methode verwendet wird, nicht nur daraufhin, worauf Sie
  inhaltlich achten können und in welchen Schritten oft gearbeitet wird,
  sondern auch, um Beispiele zu finden, wie sich Praktiken und
  Ergebnisse formulieren lassen. Für all diese Einarbeitungen sollten
  Sie in Ihrer Projektkonzeption je nach Kenntnisstand genügend Zeit
  einplanen: Nicht immer ist ein Projekt schneller abgeschlossen, wenn
  Sie es (teilweise) digital durchführen. Gelegentlich können zudem
  Kosten aufkommen, beispielsweise, wenn Sie sich für ein
  kostenpflichtiges Tool oder die Auslagerung einzelner Arbeitsschritte
  entscheiden. Um den Methodeneinstieg möglichst effizient zu gestalten
  und gegebenenfalls für die einzelnen Aufgaben auch kostenfreie Tools
  zu finden, bietet Ihnen die forTEXT-Seite zahlreiche
  Anlaufmöglichkeiten.
  Schruhl zufolge ist das deutliche Hervorheben der eigenen Methodik
  typisch für die Digital Humanities, insbesondere, um anderen zu
  ermöglichen, in ihrer Forschung darauf aufzubauen
  (<xref alt="Schruhl 2017, 249–252" rid="ref-schruhlLiteraturwissenschaftlicheWissensproduktionUnter2017" ref-type="bibr">Schruhl
  2017, 249–252</xref>). Neben der Interpretation können Sie sich
  dementsprechend auch eine methodische Optimierung als ein (weiteres)
  Ziel setzen und darüber reflektieren, mit welchen alternativen
  Arbeitsschritten Sie Ihre Fragestellung hätten verfolgen können (siehe
  Fälle 3 und 4). So benennen auch Kirilloff u. a.
  (<xref alt="2018" rid="ref-kirilloffDistanceYouMight2018" ref-type="bibr">2018</xref>)
  in ihrer eigenen Studie ein Forschungsziel damit, „benefits and
  limitations of using computational tools“ zur Untersuchung des
  gewählten Themas herauszufinden und schließen mit Ideen ab, welche
  Methoden bereichernd für Anschlussprojekte wären. Wenn Sie digitale
  und klassische Methoden miteinander kombinieren möchten, können sich
  verschiedene Möglichkeiten und Voraussetzungen ergeben, mit welchen
  Schritten und Zielsetzungen Sie Ihre Fragestellung planen und
  verfolgen. Neben den Ergebnissen muss deswegen der gesamte
  Projektverlauf beschrieben werden, wofür eine ausführliche
  Dokumentation Ihrer Planung und Arbeitsweise im Projekt von Anfang an
  vorteilhaft ist (siehe Fall 5). Hierbei können unter anderem folgende
  Leitfragen helfen: Welches Korpus haben Sie gewählt und weshalb? Haben
  Sie es im Lauf des Projekts angepasst? Mit welcher Methodik haben Sie
  es untersucht, welche Vorarbeiten mussten Sie dafür durchführen und
  war Ihr Vorgehen letztlich geeignet für Ihre Zielsetzung? Je nach
  Methode bieten sich auch Abbildungen zur Veranschaulichung des
  Projektverlaufs an.
  Für die ersten Recherchen und Ideenstrukturierungen zu Ihrem Thema
  befindet Eco, der absolute Idealfall wäre, alle für das Projekt
  benötigten Werke selbst zu besitzen und darin markieren, kommentieren
  und verweisen zu können. Dies sei jedoch unrealistisch, sodass ein
  Zurückgreifen auf Karteien und Fotokopien der Bücher vonnöten sei [Eco
  (<xref alt="1993" rid="ref-ecoWieManWissenschaftliche1993" ref-type="bibr">1993</xref>),
  82f.; 150–153; 161f.]. Mit einem digitalisierten Text haben Sie
  allerdings alle Vorteile aus Ecos Szenario: Sie können Notizen,
  Kommentare und Markierungen (vgl.
  <xref alt="Annotation" rid="glossary-annotation">Annotation</xref>;
  <xref alt="Metadaten" rid="glossary-metadaten">Metadaten</xref>)
  anbringen und diese auch problemlos wieder löschen, insbesondere wenn
  Sie den Text für ein anderes Thema wiederverwenden wollen. Exzerpieren
  und Kontextualisieren von Textstellen aus verschiedenen
  digitalisierten Büchern ist durch die „copy &amp;
  paste“-Funktionalität einfacher als in analog vorliegenden Texten.
  Suchen nach Begriffen und Textstellen lassen sich mit digitalen
  Abfragen schneller durchführen als händisch. Zudem können Sie, falls
  Sie noch keine gefestigten Ideen für Themen oder Fragestellungen
  haben, Texte explorativ mit verschiedenen Tools untersuchen und
  dadurch neue Perspektiven gewinnen. Dies ist insbesondere nützlich, um
  sich einen ersten Überblick über ein Korpus mit vergleichsweise großer
  Textmenge zu verschaffen (siehe Fall 2). Viele Texte liegen bereits in
  Onlinetextsammlungen und -datenbanken vor; je nach Textmenge kann es
  andernfalls auch lohnen, das Material selbst zu digitalisieren (siehe
  Textdigitalisierung
  (<xref alt="Horstmann 2024a" rid="ref-horstmannMethodenbeitragMoglichkeitenTextdigitalisierung2018" ref-type="bibr">Horstmann
  2024a</xref>); Transkribus
  (<xref alt="Horstmann 2024b" rid="ref-horstmannToolbeitragTranskribus2018" ref-type="bibr">Horstmann
  2024b</xref>)), um von den genannten Vorteilen zu profitieren.
  Bezüglich Fragestellungen erweitern sich Ihre Möglichkeiten, wenn Sie
  digitale Methoden mit in Ihre Projektkonzeption einbeziehen. Jochen
  Vogt erklärt zum Unterschied zwischen natur- und
  literaturwissenschaftlichen Projekten, letzteren gehe es „weniger um
  das Allgemeine als um das Besondere; […] um den einzelnen Text. Ihn
  müssen wir, oder wollen wir verstehen, so vollständig und vielseitig
  wie möglich“. Dies unterstreicht er mit einer Aussage von Jürgen
  Habermas, derzufolge Naturwissenschaften zu eigen sei, methodischer zu
  arbeiten, nämlich empirisch-analytisch
  (<xref alt="Vogt 2002, 195f" rid="ref-vogtEinladungZurLiteraturwissenschaft2002" ref-type="bibr">Vogt
  2002, 195f</xref>.). In den digitalen Literaturwissenschaften lässt
  sich diese Grenze zur Naturwissenschaft nicht mehr derart eindeutig
  ziehen, da empirische Ansätze aus den Natur- und Sozialwissenschaften
  für die Anwendung auf literarische Texte adaptiert (vgl.
  <xref alt="Domäneadaption" rid="glossary-domain-adaption">Domäneadaption</xref>)
  werden. Auf den ersten Blick arbeiteten digitale Geisteswissenschaften
  zwar häufig mit demselben Text wie traditionelle
  Literaturwissenschaften, so Trilcke und Fischer
  (<xref alt="2018" rid="ref-trilckeLiteraturwissenschaftAlsHackathon2018" ref-type="bibr">2018</xref>),
  genauer betrachtet seien die Forschungsgegenstände jedoch zwei
  verschiedene. In einem Fall würden Texte als Daten (vgl.
  <xref alt="Text Mining" rid="glossary-text-mining">Text Mining</xref>)
  tendenziell empirisch, im anderen Textinhalte interpretierend
  untersucht. Beides lässt sich jedoch auch zusammenzuführen, um für
  beide Gegenstände einen Erkenntnisgewinn zu verzeichnen
  (<xref alt="Herrmann 2017" rid="ref-herrmannTextBedKafka2017" ref-type="bibr">Herrmann
  2017</xref>). So erhalten Sie neue Perspektiven auf Ihre
  Forschungsgegenstände, Fragestellungen und darauf, wie Sie sich mit
  Ihnen jeweils auseinandersetzen können. Praktische Beispiele hierfür
  finden Sie unter anderem in den Studien von Herrmann
  (<xref alt="2017" rid="ref-herrmannTextBedKafka2017" ref-type="bibr">2017</xref>)
  und Kirilloff u. a.
  (<xref alt="2018" rid="ref-kirilloffDistanceYouMight2018" ref-type="bibr">2018</xref>).
  Die Koordination Ihres Projekts, d. h. dessen Planung und
  Strukturierung (siehe Fall 5), gestaltet sich digital flexibler. Wenn
  Sie beispielsweise Ihren Zeitplan oder Ihre Gliederung in Papierform
  organisieren, sich dann aber Ihre Pläne ändern und Sie etwas umstellen
  möchten, müssen Sie entweder alles neu notieren oder laufen durch
  Streichungen, Pfeile und schriftliche Ergänzungen Gefahr, den
  Überblick zu verlieren. Digitale Programme hingegen ermöglichen Ihnen
  das Löschen, Verschieben, Umformulieren und Umfärben von Text. Zudem
  lassen sich je nach Programm Querverweise und Verlinkungen anbringen,
  mit denen Sie Ihre Literatur und zugehörige Gedanken ordnen und denen
  Sie mit nur einem Mausklick folgen können.
  Literaturverwaltungsprogramme wie Zotero
  (<xref alt="Flüh 2024c" rid="ref-fluhToolbeitragZotero2019" ref-type="bibr">Flüh
  2024c</xref>) etwa ermöglichen, Literatureinträge mit Tags zu
  kategorisieren und so projektübergreifend wieder zu finden. In
  Projektmanagement-Tools wie Trello können die erstellten Aufgaben-
  oder Themenkarten mithilfe von selbst definierbaren Listen und Labels
  geordnet werden (vgl. Abb. 2). Das ist zwar kein Pendant zu einem
  Zettelkasten, der alles enthalten kann, was Sie in Ihrer
  wissenschaftlichen Laufbahn rezipieren (vgl. Abb. 3), jedoch können
  damit größere Projekte grob strukturiert werden, kleinere oder
  Einzelaspekte von Projekten auch detaillierter. So können Sie Ihre
  Literatur beispielsweise erst thematisch Kapiteln zuordnen und
  Exzerpte sowie Zitate dann kapitelweise in einem digitalen
  Projektmanagement-Tool organisieren. Darüber hinaus helfen diese Tools
  Ihnen dabei, in kollaborativen Projekten mit Ihren Kolleg*innen zu
  kommunizieren, Daten auszutauschen und Aufgaben zu koordinieren.</p>
  <fig>
    <caption><p>Abb. 2: Nutzung des Koordinationstools Trello zur
    Gliederung eines Projekts.</p></caption>
    <graphic mimetype="image" mime-subtype="png" xlink:href="Trello_final_p_0.png" />
  </fig>
  <fig>
    <caption><p>Abb. 3: Luhmann, Niklas: Zettel
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://niklas-luhmann-archiv.de/bestand/zettelkasten/zettel/ZK_1_NB_7-7g9b_V">7,7g9b</ext-link>
    aus Luhmanns Zettelkasten und, visualisiert durch das
    Niklas-Luhmann-Archiv, seine Verortung im Zettelsystem. Screenshot.
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.de">CC
    BY-NC-SA 4.0</ext-link>.</p></caption>
    <graphic mimetype="image" mime-subtype="png" xlink:href="Luhmann_p_1.png" />
  </fig>
  <p>Abhängig davon, welche weiteren Arbeitstechniken Sie nutzen, finden
  sich inzwischen zahlreiche Methoden ins Digitale übertragen, sodass es
  unter anderem auch Programme zur Schaubild- oder Mindmaperstellung
  gibt, zum Beispiel
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://www.draw.io/">draw.io</ext-link>
  oder
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://coggle.it/">Coggle</ext-link>.
  Diese lohnen sich vor allem für komplexere Visualisierungen und können
  zur Ideenfindung und mehr verwendet werden.</p>
</sec>
<sec id="technische-grundlagen">
  <title>5. Technische Grundlagen</title>
  <p>Die Tools und Methoden, die Sie zur Projektkonzeption heranziehen
  können, werden in verschiedensten Bereichen eingesetzt, deren
  Bedürfnisse und Zielsetzungen sich teilweise stark unterscheiden.
  Dementsprechend sind viele Angebote technisch niedrigschwellig
  gestaltet, sodass Sie für deren Nutzung kaum Vorwissen benötigen. Wie
  viel technisches Vorwissen Sie für die Adaption digitaler Techniken in
  Ihre Fragestellung brauchen, hängt davon ab, welche Methode Sie
  interessiert. Abhängig davon, welches Tool Sie für Ihre
  Projektkonzeption einsetzen, ist möglicherweise ein Internetzugang
  vonnöten: Word und Excel lassen sich auch offline verwenden, Trello
  hingegen nur im
  <xref alt="Browser" rid="glossary-browser">Browser</xref>. Dies hat
  jedoch den Vorteil, dass Sie Ihre Pläne von überall aus bearbeiten
  können und bei Teamprojekten von verschiedenen Orten aus arbeiten und
  kommunizieren können. Darüber hinaus müssen Sie bedenken, welche
  Funktionen Sie sich vom genutzten Tool wünschen. Während einige
  kostenpflichtige Organisationstools wie
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://asana.com/">Asana</ext-link>
  oder
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://www.wrike.com/">Wrike</ext-link>
  viele Features haben, die kollaborative Aufgabenkoordination
  erleichtern, ist das kostenfrei nutzbare Trello in seinen
  Grundfunktionen schlichter und allgemeiner ausgerichtet. Damit lässt
  es sich einfacher für verschiedene Anwendungsszenarien zusätzlich zur
  Kollaboration anpassen (Einzelarbeit, Gliederung etc.).
  Je nachdem, wie Sie Planung und Abstimmung in einem
  Projektmanagementtool genau gestalten möchten, können Sie sich von
  etablierten Verfahren wie Scrum oder Kanban inspirieren lassen. Beide
  werden aktuell insbesondere in Informatik- und Wirtschaftsprojekten
  genutzt, lassen sich jedoch auch für andere Bereiche adaptieren. Sie
  werden einzeln sowie miteinander kombiniert verwendet und sowohl
  analog als auch digital umgesetzt
  (<xref alt="Parsons u. a. 2018" rid="ref-parsonsUsingTrelloSupport2018" ref-type="bibr">Parsons
  u. a. 2018</xref>). Scrum basiert darauf, sich bestimmte Ziele für
  zwei- bis vierwöchige „Sprints“ zu setzen. In diesen Zeiträumen wird
  konzentriert und meist ohne Planänderung am Ziel gearbeitet; die
  Teammitglieder melden in regelmäßigen kurzen „Scrum“-Treffen zurück,
  wie ihre Aufgabe fortschreitet. Am Ende des Sprints wird reflektiert,
  was erreicht wurde, wie der Plan optimiert werden kann und was die
  nächsten Sprintziele sein sollen. Kanban wiederum setzt auf die
  Visualisierung des Arbeitsprozesses – etwa über ein Trelloboard – und
  hat weniger eindeutige Zeitlimits. Die Arbeitsschritte können laufend
  neu organisiert werden, allerdings wird ein Maximum an Aufgaben pro
  Liste gesetzt, um die Konzentration auf die Fertigstellung einzelner
  Aufgaben pro Person gegenüber überforderndem Multitasking zu
  priorisieren
  (<xref alt="Rehkopf 2019" rid="ref-rehkopfKanbanVsScrum2019" ref-type="bibr">Rehkopf
  2019</xref>).</p>
</sec>
<sec id="externe-und-weiterführende-links">
  <title>Externe und weiterführende Links:</title>
  <list list-type="bullet">
    <list-item>
      <p>Asana Work Management Plattform:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106125534/https://asana.com/">https://web.archive.org/web/20241106125534/https://asana.com/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Coggle Mindmap Drawing Plattform:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106125623/https://coggle.it/">https://web.archive.org/web/20241106125623/https://coggle.it/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Creative Commons Lizenzrechte:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106125658/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.de">https://web.archive.org/web/20241106125658/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.de</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Draw.io Online Drawing Plattform:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106125743/https://app.diagrams.net/">https://web.archive.org/web/20241106125743/https://app.diagrams.net/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Niklas Luhmann-Archiv ZK I Zettel:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106125937/https://niklas-luhmann-archiv.de/bestand/zettelkasten/zettel/ZK_1_NB_7-7g9b_V">https://web.archive.org/web/20241106125937/https://niklas-luhmann-archiv.de/bestand/zettelkasten/zettel/ZK_1_NB_7-7g9b_V</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Trello Homepage:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106120534/https://trello.com/">https://web.archive.org/web/20241106120534/https://trello.com/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Wrike Workflow Plattform:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/web/20241106120657/https://www.wrike.com/">https://web.archive.org/web/20241106120657/https://www.wrike.com/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 06.11.24)</p>
    </list-item>
  </list>
</sec>
<sec id="glossar">
  <title>Glossar</title>
  <def-list>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-annotation">Annotation</styled-content></term>
      <def>
        <p>Annotation beschreibt die manuelle oder automatische
        Hinzufügung von Zusatzinformationen zu einem Text. Die manuelle
        Annotation wird händisch durchgeführt, während die
        (teil-)automatisierte Annotation durch
        <xref alt="Machine-Learning-Verfahren" rid="glossary-machine-learning">Machine-Learning-Verfahren</xref>
        durchgeführt wird. Ein klassisches Beispiel ist das
        automatisierte
        <xref alt="PoS-Tagging" rid="glossary-pos">PoS-Tagging</xref>
        (Part-of-Speech-Tagging), welches oftmals als Grundlage
        (<xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>)
        für weitere Analysen wie Named Entity Recognition (NER) nötig
        ist. Annotationen können zudem deskriptiv oder analytisch
        sein.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-browser">Browser</styled-content></term>
      <def>
        <p>Mit Browser ist in der Regel ein Webbrowser gemeint, also ein
        Computerprogramm, mit dem das Anschauen, Navigieren auf, und
        Interagieren mit Webseiten möglich wird. Am häufigsten genutzt
        werden dafür Chrome, Firefox, Safari oder der Internet
        Explorer.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-close-reading">Close
      Reading</styled-content></term>
      <def>
        <p>Close Reading bezeichnet die sorgfältige Lektüre und
        Interpretation eines einzelnen oder weniger Texte. Close Reading
        ist in der digitalen Literaturwissenschaft außerdem mit der
        manuellen
        <xref alt="Annotation" rid="glossary-annotation">Annotation</xref>
        textueller Phänomene verbunden (vgl. auch
        <xref alt="Distant Reading" rid="glossary-distant-reading">Distant
        Reading</xref> als Gegenbegriff).</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-data-mining">Data
      Mining</styled-content></term>
      <def>
        <p>Data Mining gehört zum Fachbereich
        <xref alt="Information Retrieval" rid="glossary-information-retrieval">Information
        Retrieval</xref> und bezieht sich auf die systematische
        Anwendung computergestützter Methoden, die darauf abzielt, in
        vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu
        erkennen. Textbasierte Formen des Data Minings sind u. a.
        <xref alt="Text Mining" rid="glossary-text-mining">Text
        Mining</xref>,
        <xref alt="Web Mining" rid="glossary-web-mining">Web
        Mining</xref> und
        <xref alt="Opinion Mining" rid="glossary-opinion-mining">Opinion
        Mining</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-distant-reading">Distant
      Reading</styled-content></term>
      <def>
        <p>Distant Reading ist ein Ansatz aus den digitalen
        Literaturwissenschaften, bei dem computationelle Verfahren auf
        häufig große Mengen an Textdaten angewandt werden, ohne dass die
        Texte selber gelesen werden. Meist stehen hier quantitative
        Analysen im Vordergrund, es lassen sich jedoch auch qualitative
        <xref alt="Metadaten" rid="glossary-metadaten">Metadaten</xref>
        quantitativ vergleichen. Als Gegenbegriff zu
        <xref alt="Close Reading" rid="glossary-close-reading"><italic>Close
        Reading</italic></xref> wurde der Begriff insbesondere von
        Franco Moretti (2000) geprägt.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-domain-adaption">Domäneadaption</styled-content></term>
      <def>
        <p>Domäneadaption beschreibt die Anpassung einer in einem
        Fachgebiet entwickelten digitalen Methode an ein anderes
        Fachgebiet.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-html">HTML</styled-content></term>
      <def>
        <p>HTML steht für <italic>Hypertext Markup Language</italic> und
        ist eine textbasierte Auszeichnungssprache zur Strukturierung
        elektronischer Dokumente. HTML-Dokumente werden von
        <xref alt="Webbrowsern" rid="glossary-browser">Webbrowsern</xref>
        dargestellt und geben die Struktur und Online-Darstellung eines
        Textes vor. HTML-Dateien können außerdem zusätzliche
        <xref alt="Metainformationen" rid="glossary-metadaten">Metainformationen</xref>
        enthalten, die auf einer Webseite selbst nicht ersichtlich
        sind.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-information-retrieval">Information
      Retrieval</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Teildisziplin der Informatik, das Information Retrieval,
        beschäftigt sich mit der computergestützten Suche und
        Erschließung komplexer Informationen in meist unstrukturierten
        Datensammlungen.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-kollokation">Kollokation</styled-content></term>
      <def>
        <p>Als Kollokation bezeichnet man das häufige, gemeinsame
        Auftreten von Wörtern oder Wortpaaren in einem vordefinierten
        Textabschnitt.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-korpus">Korpus</styled-content></term>
      <def>
        <p>Ein Textkorpus ist eine Sammlung von Texten. Korpora (Plural
        für „das Korpus“) sind typischerweise nach Textsorte, Epoche,
        Sprache oder Autor*in zusammengestellt.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-lemmatisieren">Lemmatisieren</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Lemmatisierung von Textdaten gehört zu den wichtigen
        <xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>-Schritten
        in der Textverarbeitung. Dabei werden alle Wörter
        (<xref alt="Token" rid="glossary-type-token">Token</xref>) eines
        Textes auf ihre Grundform zurückgeführt. So werden
        beispielsweise Flexionsformen wie „schneller“ und „schnelle“ dem
        Lemma „schnell“ zugeordnet.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-machine-learning">Machine
      Learning</styled-content></term>
      <def>
        <p>Machine Learning, bzw. maschinelles Lernen im Deutschen, ist
        ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Auf Grundlage
        möglichst vieler (Text-)Daten erkennt und erlernt ein Computer
        die häufig sehr komplexen Muster und Gesetzmäßigkeiten
        bestimmter Phänomene. Daraufhin können die aus den Daten
        gewonnen Erkenntnisse verallgemeinert werden und für neue
        Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten
        Daten verwendet werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-markup-language">Markup
      Language</styled-content></term>
      <def>
        <p>Markup Language bezeichnet eine maschinenlesbare
        Auszeichnungssprache, wie z. B.
        <xref alt="HTML" rid="glossary-html">HTML</xref>, zur
        Formatierung und Gliederung von Texten und anderen Daten. So
        werden beispielsweise auch
        <xref alt="Annotationen" rid="glossary-annotation">Annotationen</xref>
        durch ihre Digitalisierung oder ihre digitale Erstellung zu
        Markup, indem sie den Inhalt eines Dokumentes strukturieren.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-metadaten">Metadaten</styled-content></term>
      <def>
        <p>Metadaten oder Metainformationen sind strukturierte Daten,
        die andere Daten beschreiben. Dabei kann zwischen
        administrativen (z. B. Zugriffsrechte, Lizenzierung),
        deskriptiven (z. B. Textsorte), strukturellen (z. B. Absätze
        oder Kapitel eines Textes) und technischen (z. B. digitale
        Auflösung, Material) Metadaten unterschieden werden. Auch
        <xref alt="Annotationen" rid="glossary-annotation">Annotationen</xref>
        bzw.
        <xref alt="Markup" rid="glossary-markup-language">Markup</xref>
        sind Metadaten, da sie Daten/Informationen sind, die den
        eigentlichen Textdaten hinzugefügt werden und Informationen über
        die Merkmale der beschriebenen Daten liefern.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-named-entities">Named
      Entities</styled-content></term>
      <def>
        <p>Eine Named Entity (NE) ist eine Entität, oft ein Eigenname,
        die meist in Form einer Nominalphrase zu identifizieren ist.
        Named Entities können beispielsweise Personen wie „Nils
        Holgerson“, Organisationen wie „WHO“ oder Orte wie „New York“
        sein. Named Entities können durch das Verfahren der Named Entity
        Recognition (NER) automatisiert ermittelt werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-opinion-mining">Opinion
      Mininig</styled-content></term>
      <def>
        <p>Unter Opinion Mining, oder Sentiment Analysis, versteht man
        die Analyse von Stimmungen oder Haltungen gegenüber einem Thema,
        durch die Analyse natürlicher Sprache. Das Opinion Mining gehört
        zu den Verfahren des
        <xref alt="Text Minings" rid="glossary-text-mining">Text
        Minings</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-pos">POS</styled-content></term>
      <def>
        <p>PoS steht für <italic>Part of Speech</italic>, oder „Wortart“
        auf Deutsch. Das PoS-
        <xref alt="Tagging" rid="glossary-annotation">Tagging</xref>
        beschreibt die (automatische) Erfassung und Kennzeichnung von
        Wortarten in einem Text und ist of ein wichtiger
        <xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>-Schritt,
        beispielsweise für die Analyse von
        <xref alt="Named Entities" rid="glossary-named-entities">Named
        Entities</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-preprocessing">Preprocessing</styled-content></term>
      <def>
        <p>Für viele digitale Methoden müssen die zu analysierenden
        Texte vorab „bereinigt“ oder „vorbereitet“ werden. Für
        statistische Zwecke werden Texte bspw. häufig in gleich große
        Segmente unterteilt (<italic>chunking</italic>), Großbuchstaben
        werden in Kleinbuchstaben verwandelt oder Wörter werden
        <xref alt="lemmatisiert" rid="glossary-lemmatisieren">lemmatisiert</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-query">Query</styled-content></term>
      <def>
        <p><italic>Query</italic> bedeutet „Abfrage“ oder „Frage“ und
        bezeichnet eine computergestützte Abfrage zur Analyse eines
        Textes. Um Datenbestände zu durchsuchen, werden Abfragesprachen
        eingesetzt, die <italic>Queries</italic> (Anfragen) an den
        Datenbestand senden. So bilden alle möglichen Queries zusammen
        die <italic>Query Language</italic> eines Tools.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-text-mining">Text
      Mining</styled-content></term>
      <def>
        <p>Das Text Mining ist eine textbasierte Form des
        <xref alt="Data Minings" rid="glossary-data-mining">Data
        Minings</xref>. Prozesse &amp; Methoden, computergestützt und
        automatisch Informationen bzw. Wissen aus unstrukturierten
        Textdaten zu extrahieren, werden als Text Mining
        zusammengefasst.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-type-token">Type/Token</styled-content></term>
      <def>
        <p>Das Begriffspaar „Type/Token“ wird grundsätzlich zur
        Unterscheidung von einzelnen Vorkommnissen (Token) und Typen
        (Types) von Wörtern oder Äußerungen in Texten genutzt. Ein Token
        ist also ein konkretes Exemplar eines bestimmten Typs, während
        ein Typ eine im Prinzip unbegrenzte Menge von Exemplaren (Token)
        umfasst.
        Es gibt allerdings etwas divergierende Definitionen zur
        Type-Token-Unterscheidung. Eine präzise Definition ist daher
        immer erstrebenswert. Der Satz „Ein Bär ist ein Bär.“ beinhaltet
        beispielsweise fünf Worttoken („Ein“, „Bär“, „ist“, „ein“,
        „Bär“) und drei Types, nämlich: „ein“, „Bär“, „ist“. Allerdings
        könnten auch vier Types, „Ein“, „ein“, „Bär“ und „ist“, als
        solche identifiziert werden, wenn Großbuchstaben beachtet
        werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-web-mining">Web
      Mining</styled-content></term>
      <def>
        <p>Unter Web Mining versteht man die Anwendung von Techniken des
        <xref alt="Data Mining" rid="glossary-data-mining">Data
        Mining</xref> zur Extraktion von Informationen aus dem World
        Wide Web. Das Web Mining ist ein Teilbereich des Data Minings
        und zählt zu einem der wichtigsten Anwendungsgebiete für das
        <xref alt="Text Mining" rid="glossary-text-mining">Text
        Mining</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-wordcloud">Wordcloud</styled-content></term>
      <def>
        <p>Eine <italic>Wordcloud</italic>, oder auch Schlagwortwolke,
        ist eine Form der Informationsvisualisierung, beispielsweise von
        Worthäufigkeiten in einem Text oder einer Textsammlung. Dabei
        werden unterschiedlich gewichtete Wörter, wie die häufigsten
        Wörter, i.d.R. größer oder auf andere Weise hervorgehoben
        dargestellt. Die horizontale/vertikale Ausrichtung und die Farbe
        der dargestellten Wörter hat meistens allerdings keinen
        semantischen Mehrwert.</p>
      </def>
    </def-item>
  </def-list>
</sec>
</body>
<back>
<ref-list>
  <title>Bibliographie</title>
  <ref id="ref-blassMethodenbeitragKorpusbildung2020">
    <mixed-citation>Bläß, Sandra. 2024. Methodenbeitrag: Korpusbildung.
    Hg. von Evelyn Gius. <italic>forTEXT</italic> 1, Nr. 2.
    Korpusbildung (12. Juni). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3708">10.48694/fortext.3708</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/korpusbildung">https://fortext.net/routinen/methoden/korpusbildung</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-ecoWieManWissenschaftliche1993">
    <mixed-citation>Eco, Umberto. 1993. <italic>Wie man eine
    wissenschaftliche Abschlußarbeit schreibt. Doktor-, Diplom- und
    Magisterarbeit in den Geistes- und Sozialwissenschaften</italic>.
    Heidelberg: Müller.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-fluhToolbeitragVoyant2018">
    <mixed-citation>Flüh, Marie. 2024a. Toolbeitrag: Voyant. Hg. von
    Evelyn Gius. <italic>forTEXT</italic> 1, Nr. 5. Textvisualisierung
    (7. August). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3775">10.48694/fortext.3775</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/voyant">https://fortext.net/tools/tools/voyant</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-fluhMethodenbeitragDigitalesBibliografieren2019">
    <mixed-citation>———. 2024b. Methodenbeitrag: Digitales
    Bibliografieren. Hg. von Evelyn Gius. <italic>forTEXT</italic> 1,
    Nr. 11. Bibliografie (29. November). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3786">10.48694/fortext.3786</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-bibliografieren">https://fortext.net/routinen/methoden/digitales-bibliografieren</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-fluhToolbeitragZotero2019">
    <mixed-citation>———. 2024c. Toolbeitrag: Zotero. Hg. von Evelyn
    Gius. <italic>forTEXT</italic> 1, Nr. 11. Bibliografie (29.
    November). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3787">10.48694/fortext.3787</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/zotero">https://fortext.net/tools/tools/zotero</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-gfrereisZettelkastenMaschinenPhantasie2013">
    <mixed-citation>Gfrereis, Heike und Ellen Strittmatter, Hrsg. 2013.
    <italic>Zettelkästen. Maschinen der Phantasie</italic>. Marbach am
    Neckar: Deutsche Schillergesellschaft.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-haarkötterFadenUndVerzettelungen2013">
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    Eine kurze Geschichte des Zettelkastens. In: <italic>Zettelkästen.
    Maschinen der Phantasie</italic>, hg. von Heike Gfrereis und Ellen
    Strittmatter, 28–40. Marbach: Deutsche
    Schillergesellschaft.</mixed-citation>
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  <ref id="ref-herrmannTextBedKafka2017">
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    (zugegriffen: 12. November 2018).</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-horstmannMethodenbeitragMoglichkeitenTextdigitalisierung2018">
    <mixed-citation>Horstmann, Jan. 2024a. Methodenbeitrag:
    Möglichkeiten der Textdigitalisierung. Hg. von Evelyn Gius.
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    (12. Juni). doi:
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    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/moeglichkeiten-der-textdigitalisierung">https://fortext.net/routinen/methoden/moeglichkeiten-der-textdigitalisierung</ext-link>.</mixed-citation>
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