Zwischen Oktober 2025 und Juni 2026 hat die dritte Staffel unserer Reihe „Von Büchern zu Bytes“ erneut gezeigt, wie dynamisch sich digitale Methoden und Datenkompetenzen in den historisch arbeitenden Disziplinen entwickeln. Monat für Monat haben wir mit unterschiedlichen Gästen ausgelotet, wie sich KI‑gestützte Verfahren, Programmierwerkzeuge und Dateninfrastrukturen mit der konkreten Praxis historischer Forschung und Lehre verbinden lassen. Im Zentrum standen dabei stets Fragen, die viele von uns ganz unmittelbar beschäftigen: Wie lässt sich mit großen Sprachmodellen verantwortungsvoll arbeiten? Wo unterstützen sie die Erschließung historischer Quellen und wo sind klassische, manuelle Methoden weiterhin unverzichtbar? Wie können wir Daten so strukturieren, visualisieren und annotieren, dass sie langfristig nachnutzbar bleiben?

Wie schon in den ersten beiden Staffeln blieb „Von Büchern zu Bytes“ seinem Grundprinzip treu: Die Reihe richtet sich bewusst an eine breit gefächerte Community und verbindet einstiegsfreundliche Formate mit anspruchsvollen methodischen Diskussionen. Viele Sessions waren als Hands‑On‑Workshops gestaltet, in denen Teilnehmende eigene Fragen, Materialien und Daten mitbringen konnten. Andere setzten eher konzeptionelle Schwerpunkte und luden dazu ein, digitale Werkzeuge aus der Perspektive wissenschaftlicher Integrität, rechtlicher Rahmenbedingungen oder fachlicher Standards zu betrachten. Auf diese Weise ist über die Staffel hinweg ein gemeinsamer Diskurs entstanden, in dem neue Workflows ausprobiert und mögliche Grenzen digitaler Verfahren erkundet werden konnten.

Die Themen der dritten Staffel im Überblick:

• KI als hermeneutisches Tool für die Geschichtswissenschaft? Eine Hands‑On‑Einführung in Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
  (Torsten Hiltmann, Noah Baumann)
• Wissenschaftliche Integrität in der Arbeit mit großen Sprachmodellen
  (Cindarella Petz, Sarah Oberbichler)
• Visualising historical data across epistemological practices
  (Aida Horaniet Ibanez, Daniel Richter)
• Vom Digitalisat zu strukturierten Daten: Historische Quellen mit LLMs erschließen
  (Sarah Kiener)
• Keine Angst vor Python
  (Robert Zwick, Golnaz Sarkar Farshi)
• Is it that deep?: Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen einschätzen lernen
  (Oliver Vettermann)
• Orte (in) der Geschichte: Herausforderungen in der Arbeit mit historischen Ortsdaten und der Minimaldatensatz der „AG Historische Ortsdaten“
  (Sophie Döring, Felix Köther, Anne Purschwitz, Tim Schubert)
• Eine Einführung in das Annotationstool CATMA
  (Malte Meister, Stefanie Messner)
• KI oder klassisch? Retrodigitalisierungs‑Szenarien am Beispiel des „Bomber’s Baedeker“
  (Stefan Schmunk, Stefan Büdenbender, Jacob Benz)

So dynamisch wie sich die Forschungslandschaft ändert, so wichtig ist auch das regelmäßige Überprüfen und Anpassen von Vermittlungsangeboten. Wie bereits in den beiden vergangenen Staffeln haben wir erneut bei den Teilnehmer*innen nachgehört, was sie sich hinsichtlich der Konzeption der Veranstaltungsreihe wünschen. Um eine möglichst niedrigschwellige und flexible Teilnahme an den Sessions zu gewährleisten, setzen wir weiterhin auf die eingespielte Aufteilung in einen 30-minütigen theoretischen Part, gefolgt von einem ca. 60-minütigen Hands-On-Teil. Dies ermöglicht den Teilnehmenden nach Beendigung des Theorieteils zu entscheiden, ob sie an einer vertieften Einführung interessiert sind. Die Ergebnisse der Umfrage¹ bestätigen dies ebenfalls. Die Frage, was die Teilnehmenden am meisten interessiert, der Theorie- oder Hands-On-Teil, wurde mit gleich vielen Nennungen beantwortet. Um eine möglichst freie Teilnahme an dem aktiven Part der Veranstaltung zu gewährleisten, wurde auf eine Aufnahme des Hands-On-Teils bislang verzichtet. Ein Großteil der Teilnehmer*innen haben jedoch die Aufnahme beider Parts befürwortet. Nach individueller Absprache mit den Referent*innen werden wir versuchen, dies in der kommenden Staffel umzusetzen. Da “Von Büchern zu Bytes” in erster Linie für die historisch arbeitende Community konzipiert wurde, ist es uns ein besonderes Anliegen, die Staffel thematisch an den Wünschen der Teilnehmenden auszurichten. Bei der Frage nach Themenwünschen für die kommende Staffel sticht, wie im letzten Jahr auch schon, das Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) hervor. Wir können bereits jetzt versichern, dass wir auch in der vierten Staffel weitere Anwendungsgebiete, Methoden und Tools im Kontext KI beleuchten werden. 

Wir danken allen Vortragenden und Teilnehmenden für die engagierten Beiträge, Nachfragen und Diskussionen in dieser Staffel. Viele Rückmeldungen haben gezeigt, dass insbesondere das Zusammenspiel von „KI oder klassisch“ also zwischen neuen Tools und bewährten Arbeitsweisen als zentrales Thema wahrgenommen wird. Daran wollen wir anknüpfen: Auch in zukünftigen Staffeln soll „Von Büchern zu Bytes“ ein Ort bleiben, an dem wir digitale Methoden gemeinsam testen, kritisch diskutieren und weiterentwickeln.

¹  Die Umfrage fand im Rahmen der letzten “Von Büchern zu Bytes” Session der dritten Staffel statt, ist formal gesehen also nicht repräsentativ für die Gesamtheit der Teilnehmenden. Die Antworten können jedoch als richtungsweisende Tendenzen interpretiert werden. 

Referenten: Prof. Torsten Hiltmann und Noah Baumann (Humboldt-Universität zu Berlin)

Large Language Models (LLMs) revolutionieren auch die geschichtswissenschaftliche Arbeit, bringen aber für Historiker:innen erhebliche Probleme mit sich: Halluzinationen, fehlende Quellenangaben und unerkennbare Biases machen sie für quellenkritische Arbeit oft ungeeignet. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet eine Lösung, indem LLMs mit spezifischen, überprüfbaren Quellen verknüpft werden.

Wir stellen ein methodisch-informiertes RAG-System vor, das für geschichtswissenschaftliche Anforderungen entwickelt wurde. Am Beispiel des digitalisierten SPIEGEL-Archivs (für die Jahre 1949-1979) demonstrieren wir, wie sich komplexe historische Fragen systematisch bearbeiten lassen. Das System ermöglicht dabei die Erschließung von Quellen, die durch regelbasierte Datenbanksuchen übersehen würden, und bietet eine Skalierbarkeit der Analyse, die mit traditionellen Methoden nicht erreichbar wäre.

Im Hands-On-Teil erarbeiten Teilnehmende in Gruppen konkrete Forschungsfragen. Dabei entwickeln sie ein Verständnis für die vielfältigen Entscheidungsprozesse beim Einsatz von RAG-Systemen, von der Quellenauswahl über Evaluationskriterien bis zur Interpretation der Ergebnisse, und lernen, welche Auswirkungen diese Entscheidungen auf die historische Analyse haben. Die Session vermittelt sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen von RAG-Systemen und zeigt, wie KI-Tools als hermeneutische Instrumente die Geschichtsforschung erweitern können, ohne deren kritische Grundprinzipien zu kompromittieren.

Keine technischen Vorkenntnisse erforderlich.

Referentinnen: Dr. Cindarella Petz und Dr. Sarah Oberbichler (Leibniz-Institute of European History (IEG)) 

Im Zentrum dieses digitalen Seminars steht der (durchaus komplexe) Prozess der Anwendung von KI-Modellen in der geisteswissenschaftlichen Forschung, welches wir mit Beispielen aus eigenen Forschungsprojekten illustrieren werden. Dieser reicht von der Einrichtung geeigneter Rechnerumgebungen für lokale Modelle über die Auswahl geeigneter Evaluierungsmethoden bis hin zum Fine-Tuning zur Optimierung für spezielle Anwendungsdomänen. Diese technischen Aspekte werden dabei mit ethischen, rechtlichen und nachhaltigkeitsbezogenen Fragestellungen verknüpft. Mithilfe eines eigens entwickelten epistemologischen Frameworks zeigen wir, wie sich diese Perspektiven sinnvoll miteinander verbinden lassen. Zudem werden wir Prompt Strategien diskutieren, Evaluierungsmethoden besprechen und den Nutzen des Fine-Tuning beleuchten.

Referent*innen: Aida Horaniet Ibanez and Daniel Richter (Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH))

During this training session, we will guide participants through some of the possibilities to represent data across the epistemological axis, ranging from quantitative to qualitative, critical/rhetorical and creative practices. Not only visually, but also exploring other modalities, such as data physicalization. We will discuss which methods to choose according to different objectives, the tools available from analogue to digital, and potential ways to evaluate the results. The main objective of this training is to expose participants to a wide range of options through different examples, challenging the definition of data literacy, and therefore that of data visualisation, particularly in the context of historical research and dissemination.

Referentin: Sarah Kiener (Zentralbibliothek Zürich)

Bibliotheken und Archive verfügen heute über riesige Bestände digitalisierter Dokumente. Doch oft bleiben die darin enthaltenen Informationen in Bilddateien “eingeschlossen” und sind nur schwer zugänglich. Gründe dafür sind unter anderem alte Schriften, mangelhafte Druckqualität und historische Schreibweisen, die die automatische Texterkennung (OCR) erschweren. Mit ihrer visuellen Komponente und ihrer "Intelligenz" haben multimodale große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial diese Lücke zu füllen. Sie können nicht nur Texte aus Scans extrahieren und präzise transkribieren, sondern auch Inhalte interpretieren, klassifizieren und in strukturierte Formate wie JSON oder CSV überführen.

Am Beispiel der Zürcher Nachtzedel – Gästelisten der Zürcher Hotels aus den Jahren 1780 bis 1792 – wird aufgezeigt, wie sich LLMs für die Aufbereitung historischer Quellen in maschinenlesbare Datensätze einsetzen lassen.

Der Workshop führt in die Grundlagen des Promptings ein und vermittelt bewährte Strategien, wie LLMs effektiv zur Gewinnung strukturierter Daten aus Digitalisaten genutzt werden können. Die Teilnehmenden entwickeln eigene Prompts zur Extraktion von Informationen aus den Nachtzedeln und erhalten hilfreiche Tipps für eine erfolgreiche Promptgestaltung.

Für den praktischen Teil des Workshops bitten wir Sie, sich vorab bei einem LLM-Anbieter Ihrer Wahl zu registrieren (die kostenlose Version genügt), z.B. bei ChatGPT, Claude, Gemini oder LeChat.

Referent*innen: Robert Zwick und Golnaz Sarkar Farshi (Hochschule Mainz und Philipps-Universität Marburg)

Python ist heute eine zentrale Programmiersprache für die digitale Forschung und findet in den Geisteswissenschaften vielfältige Anwendung, etwa bei der Analyse von Textkorpora oder bei der Visualisierung von Forschungsdaten. Der Workshop “Who is afraid of Python?” bietet einen niederschwelligen Einstieg in die Sprache und richtet sich besonders an Teilnehmende ohne Vorkenntnisse. Um die Logik des Programmierens anschaulich zu vermitteln, kommt die Python Bibliothek "Turtle" zum Einsatz, mit der grafische Formen erzeugt werden können. Diese dient nicht als Forschungswerkzeug, sondern als methodisches Hilfsmittel, um grundlegende Konzepte unmittelbar erfahrbar zu machen, da Veränderungen im Code direkten und nachvollziehbaren Einfluss haben. Anhand kleiner kreativer Programmieraufgaben lernen die Teilnehmenden die ersten Schritte in Python kennen und erhalten eine Basis, auf der sich eigene Forschungsvorhaben mit digitalen Methoden entwickeln lassen.

Referent: Dr. Oliver Vettermann (FIZ Karlsruhe - Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur)

Der Umgang mit Forschungsdaten basiert nicht nur auf Datenstandards und wissenschaftlichen Methoden. Forschungsdaten setzen auch voraus, dass die daran hängenden Rechte Forschenden die Möglichkeit geben, mit den Daten zu arbeiten. Das Recht ist dabei nicht immer sichtbar, und es braucht ein geübtes Auge, um die teils komplexen Verhältnisse zu erkennen. Die dafür nötigen Reflexe trainiert dieser Beitrag: Anhand von zwei Beispielen werden unterschiedliche Konstellationen aufgezeigt und grundlegende rechtliche Muster erklärt. Dazu passend werden Lösungsansätze aufgezeigt, die Forschende auch für sich adaptieren können. Die Einheit aus Forschung und Recht erscheint dann hoffentlich “not that deep”.

Disclaimer: Der Vortrag/Workshop ersetzt kein vollständiges juristisches Studium oder jede Form professioneller juristischer Unterstützung. Durch den etwa 60-minütigen Beitrag kann lediglich die Grundlage für eine verständlichere Kommunikation zwischen Jurist*innen und Forschenden geschaffen und/oder gefestigt werden.

Referent*innen: Sophie Döring (Institut für Historische Landesforschung der Universität Göttingen), Felix Köther (Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung), Anne Purschwitz (Historisches Datenzentrum Sachsen-Anhalt), Tim Schubert (Institut für Sächsische Geschichte und Volkskunde)

Geografika und insbesondere historische Ortsdaten sind eine unverzichtbare Ressource nicht nur für die digitale historische Wissenschaft und Forschung. Nahezu jede historische Tätigkeit steht vor der Herausforderung der räumlichen und zeitlichen Einordnung ihrer Arbeitsgegenstände. Fehlende Standards, verstreute, oft noch analoge Ressourcen, die geringe historische Tiefe vieler geografischer Datenbanken (Gazetteers) sowie das stark divergierende Verständnis davon, was überhaupt ein Ort ist und sein kann, machen die Arbeit mit Ortsdaten besonders herausfordernd. In vielen Projekten fehlen zudem Kapazitäten, eine eigene Datenverwaltung für Ortsdaten aufzubauen, so dass sie höchstens beiläufig und eher rudimentär erschlossen und verknüpft werden, was Nachnutzung und Matching deutlich erschwert. Doch gerade die zunehmende Vernetzung von Forschungsdaten im Bereich der Digital Humanities macht es unabdingbar, historische Ortsdaten einer neuen, zeitgemäßen Auseinandersetzung hinsichtlich ihrer Erfassung und Kuration zu unterwerfen. Denn sie stellen eine kaum genutzte, oft vernachlässigte und zugleich “niedrigschwellige” Datenschnittstelle dar, deren aktuelle Uneinheitlichkeit jedoch inzwischen zu einem handfesten Problem für viele Forschungsprojekte und historische Datenbanken geworden ist. 

Die 2024 gegründete “AG Historische Ortsdaten” hat es sich zum Ziel gemacht, hier entscheidende Unterstützungsangebote zu schaffen, und neben Hilfestellungen zur Recherche, Verwaltung und Handhabung von historischen Ortsdaten einen Minimaldatensatz erarbeitet, der das kritische Maß an Datenqualität für die Verwaltung historischer Ortsdaten mehrstufig und mit zahlreichen Empfehlungen definiert (https://ortsdaten.hypotheses.org/). Die “Von Büchern zu Bytes”-Session wird einerseits die Arbeit der AG und ihre bereits verfügbaren Angebote vorstellen. In einem Hands-On-Teil sollen die Teilnehmer:innen der Veranstaltung zudem selbst die Gelegenheit  erhalten, einzelne Teile der Minimaldatensatzempfehlung zu testen und in den problematischen Umgang mit Ortsdaten einzutauchen, um abschließend Wünsche und Feedback an die AG weiterzugeben.

Referent*in: Malte Meister und Stefanie Messner, TU Darmstadt

CATMA (Computer Assisted Text Markup and Analysis, Gius et al. 2025) ist eine webbasierte, kollaborative Textannotations- und Analyseplattform, die 2008 an der Universität Hamburg initiiert wurde und seit 2020 an der Technischen Universität Darmstadt kuratiert und weiterentwickelt wird. Hauptzielgruppe sind Geisteswissenschaftler*innen ohne besondere technische Vorkenntnisse, die über eine intuitiv bedienbare GUI Texte annotieren und analysieren können. Im Workshop "Eine Einführung in das Annotationstool CATMA" wird das Tool, seine Geschichte und die dahinterstehende Philosophie kurz vorgestellt. Anschließend werden in einer Hands-on-Session die Hauptfunktionalitäten und der typische Workflow eines Annotationsprojekts beispielhaft erläutert. Teilnehmende können auch eigene digitalisierte Texte mitbringen, um diese im Rahmen des Workshops in CATMA hochzuladen und daran zu arbeiten.

• Für die aktive Teilnahme werden Nutzer*innen-Zugänge zu CATMA benötigt. Idealerweise haben sich die Teilnehmer*innen bereits vorab für die CATMA-App registriert.

Referenten: Prof. Dr. Stefan Schmunk, Dr. Stefan Büdenbender, Hochschule Darmstadt; Jacob Benz,  M.Sc., RWTH Aachen

KI-gestützte Tools und Verfahren verändern in den historisch arbeitenden Wissenschaften auf eine strukturelle Art und Weise, wie wir Informationen erschließen, extrahieren und weiterverarbeiten.

Der “Bomber’s Baedeker”, ein zweibändiges Druckwerk mit geografischen und wirtschaftlichen Daten zur deutschen Industrieproduktion während des Zweiten Weltkrieges aus Sicht der Alliierten, wurde zwischen 2019 und 2021 aufwendig retrodigitalisiert.. Das Vorgehen und die verwendeten Verfahren sind sehr gut dokumentiert und didaktisch aufbereitet. Hierbei kamen keine KI-gestützten Werkzeuge zum Einsatz
Ausgehend von dieser Forschungslage gehen wir der Frage nach, wie sich ein solcher Workflow mit aktuellen, KI-gestützten Methoden neu gestalten ließe. Dies dürfte gerade für die Perspektive kleinerer Projekte mit ggf. begrenzten Ressourcen, interessant sein.

Mithilfe einer Chat-Oberfläche mit Zugriff auf verschiedene LLMs (Perplexity) haben wir die wesentlichen Stadien der Retrodigitalisierung (Analyse, OCR, Strukturerkennung, XML-TEI-Generierung) an Teilmengen des Materials erprobt und untersucht, wie eine Skalierung über weiterführende Verfahren (API-Zugriff) erfolgen könnte.

In dieser Sitzung möchten wir die Ergebnisse vorstellen und Teilnehmenden die Möglichkeit geben, anhand von Beispieldaten ausgewählte Arbeitsschritte selbst zu erproben. Außerdem möchten wir Raum für eine ausgiebige Diskussion lassen, sowohl der erreichten Resultate als auch der sich daraus ergebenden möglichen Folgen für unsere Arbeit mit historischen Quellen, beispielsweise der Verlagerung des Zeiteinsatzes von der Erschließung und Aufbereitung des Materials hin zu umfangreicheren Auswertungsmöglichkeiten.