ETH Library CTRL + F. Eine Suchmaschine für die Quellenarbeit bauen Journal Article Author(s): Mähr, Moritz Publication date: 2020-09 Permanent link: https://doi.org/https://doi.org/10.3929/ethz-b-000449830 Rights / license: In Copyright - Non-Commercial Use Permitted Originally published in: Etü 2020(2) This page was generated automatically upon download from the ETH Zurich Research Collection. For more information, please consult the Terms of use. Historiker*innen - Zeitschrift Elfenbeintürmer / Historisches Seminar / Universität Zürich / Herbstsemester 2020 «Wir haben gehofft, dass uns keiner verrät» Eine polnische Familie erzählt von der Wende Urlaubsparadies für US-Soldaten Die Schweiz im Umbruchsjahr 1945 #ChileDespertó Reportage aus einem Land in Aufruhr UMBRUCH «WIR ERZÄHLEN STUDIERENDEN DINGE, AN DIE WIR LÄNGST NICHT MEHR GLAUBEN» 06 Ein Gespräch über das Denken in Umbrüchen mit Brigitta Bernet, Claudia Opitz-Belakhal und Anja Rathmann-Lutz COMPUTERLIEBE: DEKONSTRUKTION EINES UMBRUCHNARRATIVS 12 Von Anne-Christine Schindler ÜBER UMWEGE AUS DEM KOMMUNISMUS: ERINNERUNGEN EINER POLNISCHEN FAMILIE 15 Von Jana Kierysch EINSAME GALAXIE, SINNHAFTE LINIE: WIE SICH DIE GRENZEN VON LEBEN UND TOD VERSCHIEBEN 18 Von Sophia Bosshard und Mira Imhof TOO MUCH INFORMATION! JOURNALISMUS IM INTERNETZEITALTER 25 Von Elena D’Amato VOM STEIGBÜGEL ZUM SEGWAY 28 Die etü-Redaktion über Dinge, die die Welt revolutionierten – oder auch nicht ANNE BOLEYN: EINE GESCHICHTE ÜBER MYTHEN, TOD UND TV-SERIEN 32 Von Antonia Schulte-Brinkmann SIGMUND FREUD: DIE DRITTE KRÄNKUNG DER MENSCHHEIT? 36 Kommentar von Carla Burkhard DER AKKORD FÜR EIN ENDENDES JAHRHUNDERT: WAGNERS PLATZ IN DER MUSIKGESCHICHTE 38 Von Konstantin Bosshard DER «BACILLENTÖDTER»: ÜBER RASSISTISCHE METAPHERN IN DER BAKTERIOLOGIE 40 Von Elia Stucki «SCHRECK VON DRÜBEN»: SPRECHEN ÜBER AIDS UND SEINE FOLGEN 42 Von Julia Vetter GEFANGEN IN FRANÇAFRIQUE: KONTINUITÄTEN IM KOLONIALEN ERBE 45 Von Kai Kersten DAS LETZTE GEFECHT DER HONGKONGER MILLENNIALS: PERSPEKTIVEN AUS DER DIASPORA 48 Von Manuel Kissóczy VON RÖHRLIJEANS UND BRUTKÄSTEN 52 Umbrüche im Leben der etü-Redaktion ALS DER FILM ZU SPRECHEN BEGANN: EINE ZÄHE ERFOLGSSTORY 57 Von Simon Eugster 4 etü HS 2020 #CHILEDESPERTÓ: REPORTAGE AUS EINEM LAND IN AUFRUHR 60 Von Nuria Piller KÄMPFE, WO DU STEHST! REVOLUTIONSTHEORIEN MIT (POST)KOLONIALEM VORDERGRUND 64 Von Helena Dobiess und Kai Kersten GEISTREICH: WIE DER DEUTSCHE IDEALISMUS UNSER DENKEN VERÄNDERT HAT 68 Von Michael D. Schmid «DIE HARMLOSE INVASION»: YANKEES EROBERN DIE SCHWEIZ 72 Von Menoa Stauffer IM KRIEG GEBOREN: DIE ERSTE AKTIENGESELLSCHAFT DER WELT 75 Von Sven Bonnard SOLLEN SIE FALLEN? EINE AUSEINANDERSETZUNG MIT CECIL RHODES 78 Kommentar von Giorgio Scherrer HISTORIKER IM BERUF «IN JEDEM VON UNS STECKT EIN BRUNO MANSER» 80 Interview mit Lukas Straumann von Antonia Schulte-Brinkmann und Carla Burkhard FORSCHUNG CARE-ARBEIT AM FÜRSTENHOF? EINE SPURENSUCHE NACH DEM FRAUEN*STREIK 85 Von Livia Merz CTRL + F: EINE SUCHMASCHINE FÜR DIE QUELLENARBEIT BAUEN 88 Von Moritz Mähr HISTORISCHES SEMINAR EIN JAHR ZEITGESCHICHTE: STUDIS ZIEHEN BILANZ 92 Von Giorgio Scherrer ALUMNI 96 KLASSIKER DER GESCHICHTSSCHREIBUNG VERZERRUNG UND VERSCHWÖRUNG: GESCHICHTE DER HOLOCAUSTLEUGNUNG 98 Von Konstantin Bosshard REZENSION WAS TUN MIT SCHMUTZIGEM GELD? VOM SCHWEIZER UMGANG MIT POTENTATENGELDERN 100 Von Christian Schäpper IMPRESSUM 101 MENSCHEN AM HS «DIE ÄRA METZGER» 102 Die Bibliothekarin Barbara Metzger, aufgezeichnet von Giorgio Scherrer etü HS 2020 5 FORSCHUNG CTRL+F: EINE SUCHMASCHINE FÜR DIE QUELLENARBEIT BAUEN Vor vier Jahren hat die Professur für Technikgeschichte an der ETH Zürich mit der Entwick- lung einer Suchmaschine für Quellen aus dem Schweizerischen Bundesarchiv begonnen. Was gilt es dabei zu bedenken? Und wie verändert eine solche Maschine Forschungsprakti- ken? Ein Bericht über technische, organisatorische und fachliche Herausforderungen. Von Moritz Mähr Wenn Quellenarbeit und Suchmaschine im selben Satz er- che, sondern auch Suchtreffer an die Höchstbietenden. Wie wähnt werden, macht sich schnell Skepsis breit. Was haben die Suchtreffer zustande kommen, legt Google nicht offen. der Gang ins Archiv, die Konsultation der Findmittel, die Welche Seiten indiziert werden, welche als relevant gelten Transliteration, das Close Reading, die Kritik oder die Ausle- und welche Google ignoriert, ist nicht ersichtlich. Dazu gung einer Quelle mit einer kinderleicht zu bedienenden Ma- kommt, dass basierend auf dem Persönlichkeitsprofil, das schine zu tun? Oft nicht viel. Das lernen die meisten Student- Google über jede Benutzer*in angelegt hat, die Suchresultate *innen spätestens mit der ersten ausschliesslich auf Google variieren. Solche Suchresultate kann man weder reproduzie- Search basierenden Semesterarbeit, die dem Rotstift der Be- ren noch nachvollziehen. Sie sind für die wissenschaftliche treuer*in zum Opfer gefallen ist und nochmals geschrieben Arbeit ungeeignet. werden muss. Einer gewissenhaften Historiker*in ist klar, dass Ein ganz anderes Bild zeigt sich, wenn man die physischen die Abfrage einer Suchmaschine nur ein erster Schritt einer Anlaufstellen recherchierender Historiker*innen – Archive, Bi- Recherche sein kann. Danach muss man die Ergebnisse der bliotheken, Sammlungen etc. – in den Blick nimmt. Die oft- Abfrage einordnen, kritisch hinterfragen und mit der Fachlite- mals öffentlich finanzierten Gedächtnisinstitutionen und ihre ratur (aus einer Bibliothek) und Quellen (aus einem Archiv) Dienstleistungen stehen Google diametral gegenüber. Sie abgleichen. Sich blind auf eine Suchmaschine zu verlassen, ist verfügen über einen klaren Auftrag und geregelte Prozedu- unwissenschaftlich. ren. Reproduzierbare und nachvollziehbare «Suchergebnis- se» gehören genauso zu ihren Kernaufgaben wie die Pflege Google ist kein wissenschaftliches Werkzeug und Erweiterung des Bestandes. Sie sind oft so organisiert, Dass viele Historiker*innen zuerst einmal irritiert sind, wenn dass die Signatur nicht nur den Standort der Archivale, son- man in Bezug auf ihr Fach von Suchmaschinen spricht, liegt dern auch etwas über den Entstehungszusammenhang des unter anderem daran, dass uns bei diesem Wort nicht profes- Archivguts preisgibt. Die Archivar*innen des Bundesarchivs sionelle historische Findmittel wie der Bibliothekskatalog Bern entnehmen der Signatur E4268-06#2007/112#22*, dass swissbib.ch oder die Archivplattform archives-online.org vor es sich um ein Dossier (*) aus dem Teilbestand des Bundes- dem geistigen Auge erscheinen, sondern Google. Google amts für Polizei (4268-06) handelt. Der Teilbestand wiederum lässt viele Eigenschaften eines seriösen, wissenschaftlichen gehört zum Bestand des Bundesstaats seit 1848 (E). Die Find- Werkzeugs vermissen: Google verkauft nicht nur Anzeigeflä- mittel des Archivs sind keine Suchmaschinen, die unstruktu- 88 etü HS 2020 FORSCHUNG rierte Inhalte des Archivguts aufbereiten, sondern Wissens- meln. Dazu müssen die Eingabedaten – die Text- und Zei- speicher einer Ordnungsleistung des Archivs. chenerkennung der Dokumente (OCR) – von hoher Qualität sein. Die Texterkennung scheitert jedoch in vielen Dokumen- Digitalisierung macht auch vor dem Bundesarchiv nicht Halt ten an der Materialität der Quellen. Mehrsprachige Doku- Mit den sich wandelnden Medienkonsumgewohnheiten der mente, Helvetismen, vergilbtes Papier, ungewöhnliche Benutzer*innen und den sinkenden Kosten für Speicherplatz Schreibmaschinentypen und handschriftliche Notizen er- und Breitbandanschlüsse verändern sich auch die Archive schwerten die OCR-Texterkennung. und ihre Findmittel. So bietet beispielsweise das Bundesar- chiv seit Ende 2019 zentrale Dienstleistungen online an: Ar- Angaben zum Autor chivalien können über eine Website bestellt werden und Di- Moritz Mähr ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Pro- gitalisate stehen «on-demand» nach einigen Sekunden oder fessur für Technikgeschichte der ETH Zürich und am – falls sie noch digitalisiert werden müssen – nach einigen Ta- Collegium Helveticum. Er studierte Wissensgeschichte gen zum kostenlosen Download bereit. Momentan ist erst ein und -philosophie, Informatik und Banking & Finance in Bruchteil des riesigen Archivs online verfügbar, bis Ende der Zürich und Berlin. Zurzeit arbeitet er an einer Dissertation 2020er Jahre sollen jedoch sämtliche Dossiers online konsul- zur Digitalisierung der Migrationsbehörden in der tiert werden können. Schweiz, die Teil des vom SNF finanzierten Projekts «Aus- Als David Gugerli, Professor für Technikgeschichte an der handlungszonen» ist. Seine Forschungsinteressen umfas- ETH Zürich, 2015 mit dem Bundesarchiv eine Forschungsko- sen Computergeschichte, Migrations Studies und Digital operation einging und mehrere Dutzend Dossiers von meh- History. reren Hundert Seiten bestellte, war die Digitalisierung von Ar- chivgut nicht nur mit viel kostspieliger Handarbeit, sondern Die Ergebnisse des Topic Modellings waren für die am Pro- auch mit logistischen Herausforderungen verbunden. Über jekt beteiligten Historiker*innen deshalb in den meisten Fäl- 90 Gigabytes an PDF-Dateien mussten auf USB-Sticks gespei- len nicht sehr aufschlussreich. Um trotzdem mit den Quellen chert und per Einschreiben verschickt werden. In Zürich an- arbeiten zu können, griffen sie auf bewährte Strategien zu- gekommen drängte sich die Frage auf, wie sich eine Handvoll rück: Sie sortierten die Dateien und Ordner nach den Äm- Historiker*innen in vernünftiger Zeit einen Überblick über 90 tern, aus denen sie stammten, und versahen sie mit den An- Gigabyte Akten verschaffen könnten. gaben über den Entstehungskontext (wie Entstehungszeit und Dossiertitel) aus dem Archivplan. So war bereits vor dem Die Maschine scheitert an widerspenstigen Quellen Öffnen der Datei ersichtlich, von wem und aus welcher Zeit Zusammen mit den ETH Scientific IT Services (SIS) suchte man eine Quelle stammte. Auf dieser Basis wurde eine Datenbank nach Lösungen, um die Datenmenge zu bewältigen. Für eine angelegt, in der die in den Quellen enthaltenen Texte ge- erste Analyse sollten die in den Quellen enthaltenen Schrift- speichert und die häufigsten Fehler der Texterkennung be- zeichen eingelesen und die Dokumente in verschiedene the- reinigt wurden. Mit der Volltextsuche der Dokument-Daten- matische Cluster aufgeteilt werden. Dafür wurde Topic Mo- bank stiess man nun auch in Dossiers, die sich über mehrere delling eingesetzt, eine verbreitete Methode zur Dutzend PDF-Dateien erstreckten, schnell auf interessante maschinellen Textanalyse. In einem ersten Schritt schätzten Textstellen. Bei der Textstelle angekommen, konnte man die Informatiker*innen die Anzahl der vermuteten themati- wieder auf bewährte Methoden der historischen Quellenar- schen Cluster ab, dann berechnete der Algorithmus für jedes beit wie das Close Reading zurückgreifen. Dokument die Wahrscheinlichkeit, zu einem oder mehreren Clustern zu gehören. Bestenfalls generiert der Algorithmus Wie kommt das Wissen aus dem Archiv in die Suchmaschine? für jeden thematischen Cluster eine Liste von Wörtern, die für Die Volltextsuche der Dokument-Datenbank hatte aber auch menschliche Betrachter*innen intuitiv Sinn ergeben: Versi- ihre Tücken. Der Archivkontext – also welches Dossier vor cherung, Renten, Sicherheit, System, Abkommen, Arbeitneh- oder nach dem gefundenen Dossier im Bestand war – ging mer etc. Im schlechtesten Fall gruppiert der Algorithmus genau so verloren wie die Einheit des Dossiers selbst, das Wörter, die eine ähnliche Verteilung über die Dokumente auf- über mehrere PDF-Dateien verteilt keinen immanenten Zu- weisen, aber keinen Aufschluss über die Bedeutung des Clus- sammenhang mehr zu haben schien. Dass die Texterken- ters geben: der, hier, dort, das etc. nung aus einem «w» ein «vi» machte oder Briefköpfe gänzlich Hinter den Wortlisten steckt eine nicht unproblematische ignorierte, erschwerte die Arbeit zusätzlich. Annahme aus der Wortsemantik: Wörter sind die zentralen Um brauchbare Ergebnisse zu liefern, musste eine andere Bedeutungsträger und Wörter mit einer ähnlichen statisti- Suchmaschine her. Sie sollte mit einer schlechten Texterken- schen Verteilung haben eine ähnliche Bedeutung. Bei perfekt nungsrate umgehen und den Inhalt sowie die Metadaten – das transkribierten und ausreichend homogenen Texten liefert Wissen über die Quellen aus dem Archiv – sinnvoll verbinden die Methode Cluster, die Dokumente mit ähnlichem Inhalt können. Zudem sollte sie an Erkenntnispraktiken anschliessen, oder ähnlichen Strukturmerkmalen (Textsorten etc.) versam- die den Historiker*innen vertraut waren. Die Wahl fiel 2018 etü HS 2020 89 FORSCHUNG Die Suchmaschine Open Semantic Search (OSS) macht das Leben einfacher. Schneller bei der gesuchten Quelle zu sein ist praktisch, macht aber die auf- wendige Quellenarbeit nicht hinfällig. auf Open Semantic Search (OSS). OSS ist eine freie Software, gung des Einsichtsgesuchs aufgeführt waren. Es musste ge- entwickelt vom Berliner Investigativjournalisten Markus währleistet sein, dass die Software auch dann stabil war, wenn Mandalka und ausgerichtet auf die Bedürfnisse seines Meti- das ganze Team gleichzeitig damit arbeitete. Und nicht zuletzt ers. Damit die Historiker*innen damit arbeiten konnten, mussten Suchverlauf und -ergebnisse – also einzelne PDF-Da- mussten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden: teien – gespeichert und wieder aufgerufen werden können. Die automatische Texterkennung musste so eingestellt wer- den, dass möglichst viele Mängel der historischen Quellen Die bessere Maschine: die Professur bereits beim Einlesen der Datei ausgemerzt werden konnten. Wichtiger als die technischen Anpassungen der Software Für jede Quelle wurden die korrespondierenden digitalen war, dass die Maschine an die Arbeitsabläufe der Historiker- Metadaten aus dem Bundesarchiv geladen und in einem ge- *innen angepasst werden konnte. Dieser Arbeitsablauf meinsamen Datensatz abgelegt – das erlaubt es bei Suchan- sieht in meinem Fall folgendermassen aus: Ausgehend von fragen, die Logik des Archivplans mit der Volltextsuche zu einer Forschungsfrage grenze ich den Quellenbestand ein. kombinieren. Darüber hinaus sollte die Suchmaschine das Ich tue das, indem ich nach bestimmten Begriffen suche, Entstehungsdatum zu ermitteln versuchen, indem die erste mir einige Quellen anschaue und anschliessend die Such- Datumsangabe aus dem Text ausgelesen wurde. Denn die abfrage weiter eingrenze. Sobald ich interessante Quellen Metadaten aus dem Bundesarchiv geben lediglich eine Zeit- finde, erstelle ich Arbeitskopien oder Abschriften. Das er- spanne an, in der das Dokument entstanden ist. Wenn sich laubt nicht nur das Verschlagworten und Exzerpieren, son- dieser Zeitraum von 1953 bis 1988 erstreckt, ist es äusserst dern auch die Katalogisierung in ein eigenes, der For- praktisch zu wissen, dass diese konkrete Quelle aus dem Jahr schungsfrage angepasstes Ordnungssystem. (Was darüber 1972 stammt. hinaus den Vorteil hat, dass die Quellen auch dann verfüg- Um die OSS-Suchmaschine wissenschaftlich nutzen zu kön- bar sind, wenn Internet, VPN oder Suchmaschine gerade nen, reichten verbesserte Suchergebnisse aber nicht aus. Es den Dienst quittieren.) Wenn ich genug Material zusam- musste sichergestellt werden, dass nur diejenigen Personen mengetragen habe, beginne ich die Puzzlestücke zusam- auf die Dokumente zugreifen konnten, die in der Genehmi- menzufügen. 90 etü HS 2020 FORSCHUNG Klar: Dieses Vorgehen macht nur Sinn, wenn es meinen Ar- griffen und Filtereinstellungen einschränken und herunterladen. beitsablauf beschleunigt oder bequemer macht. Die OSS- An diesem Punkt steht die OSS-Suchmaschine heute. Das Korpus Suchmaschine muss schnell sein und interessantere Treffer – eine zentrale Eingangsvariable des Algorithmus – wird nun generieren als die Suche auf meinem Mac. Dank eines Konfi- durch das Wissen und die Forschungsintuitionen der Wissen- gurationsfehlers tat sie das auch. Anstatt sich auf den Quel- schaftler*innen vorstrukturiert und kontextualisiert. Die Rohtex- lenordner zu beschränken, durchsuchte sie das gesamte te kann man anschliessend in die Topic Modelling-Software Netzlaufwerk der Professur. So tauchten neben den Quellen DARIAH-DE TopicsExplorer einspielen. Die intuitive Oberfläche auch Sekundärliteratur, Forschungs- und Lehrunterlagen dieser Open Source-Software führt interaktiv durch die einzel- der vergangenen zwei Jahrzehnte in den Suchresultaten nen Arbeitsschritte und erlaubt es auch technisch weniger ver- auf. Plötzlich wurde sichtbar, wer an ähnlichen Themen ar- sierten Benutzer*innen, in kurzer Zeit Experimente mit Topic Mo- beitet(e) und welcher Sekundärtext oder welches Archiv delling durchzuführen. hilfreich sein könnten. Ein wichtiger Teil des organisationa- len Wissensspeichers – Quellentranskripte und Forschungs- Awesome Digital History-Fundus protokolle von Kolleg*innen – waren damit allen Mitarbeiter- Als Verfechter von Open Access und *innen zugänglich. Open Source kuratiert Moritz Mähr Angeschlossen an das gesamte Netzlaufwerk der Profes- eine Liste mit den besten öffentlich zu- sur erlaubte die OSS-Suchmaschine nicht nur einfache Su- gänglichen Tools, Quellensammlun- chen und komplexe Nachforschungen nach bestimmten Be- gen und Plattformen. griffen, sondern auch ein Stöbern im organisationalen Wissensspeicher. Wie in einem Bibliothekskatalog liess sich das gesamte Netzlaufwerk filtern nach Projekten, Lehrver- Technische Fragen und inhaltliche Verschiebungen können so anstaltungen, dem Enstehungszeitraum, der Sprache etc. aufeinander bezogen und der Grundstein für die historische Der neue Arbeitsmodus legte Querverbindungen zwischen Operationalisierung des Topic Modellings gelegt werden: Wie Quellen aus dem Bundesarchiv, Sekundärliteratur, For- sehen die thematischen Cluster aus, wenn ich nach 15, 30 oder schungs- und Lehrunterlagen offen und half die Menge an 50 Clustern suche? Wie verändert sich die Zusammensetzung interessanten Dokumenten deutlich einzuschränken. der einzelnen Cluster, wenn die Quellen aus einem gewissen De- Aber selbst wenn man die Suche auf einige archivierte partement oder aus einer gewissen Zeitspanne aus dem Korpus Projekte und damit auf einige Promille des Gesamtbestan- entfernt werden? Kann die Software dabei helfen, die für meine des einschränkte, kamen schnell über 1’000 Dokumente zu- Forschungsfrage relevanten Dokumente zu identifizieren? sammen. Aufgrund dieser unüberschaubaren Textmenge Topic Modelling-Experimente mit den umfangreichen Be- rückte die maschinelle Textanalyse wieder in den Fokus: ständen aus dem Bundesarchiv laufen und fordern den For- Könnte sie dabei helfen, diese synthetisch zusammenge- scher*innen viel Lernbereitschaft und Geduld ab. Ob sich die stellte Auswahl an heterogenen Dokumenten vorzusortie- Methode etablieren wird, hängt nicht nur davon ab, ob und wie ren und weiter einzuschränken? man ihre Ergebnisse für die geschichtswissenschaftliche For- schung einsetzen kann. Vielmehr wird sich zeigen müssen, ob Von der Suchmaschine zurück zum Experimentalsystem und wie das Topic Modelling an bereits bekannte Erkenntni- Für die eingangs erwähnte maschinelle Textanalyse mittels To- spraktiken anschliessen kann. Die Erfahrungen im Aufbau mit pic Modelling wurde das gesamte Quellenkorpus aus dem Bun- der OSS-Suchmaschine haben nämlich gezeigt, dass die digita- desarchiv eingespielt und in 50 thematische Cluster aufgeteilt. len Werkzeuge nur dann sinnvoll genutzt werden, wenn sie sich Dabei wurden die Auswertungen zunächst zentralisiert von der auf das Wissen und das Können der Benutzer*innen beziehen. SIS vorgenommen und in Form von Ergebnistabellen an die For- scher*innen weitergegeben. Aber diese statischen Artefakte wurden dem experimentellen Charakter des Topic Modelling nicht gerecht. Denn bereits kleine Veränderungen am Korpus oder an der Anzahl der vermuteten thematischen Cluster kön- Literatur nen grosse Auswirkungen auf die «Sortierleistung» des Algorith- • Haber, Peter: «Google-Syndrom». Phantasmagorien des mus haben. Um den Forscher*innen ein Werkzeug an die Hand historischen Allwissens im World Wide Web, in: Kilcher, zu geben, das sich auch für historische Fragestellungen operati- Andreas B. / Gugerli, David / Hirschi, Caspar u. a. (Hg.): Di- onalisieren lässt, mussten sie selbst Experimente mit den Daten gital humanities, Zürich 2013 (Nach Feierabend 9.2013), durchführen können. S. 175–189. Damit die Historiker*innen sich mit den Topic Modelling-Expe- • Milligan, Ian: History in the age of abundance? How the rimenten vertraut machen konnten, wurden mehrere Work- Web is Transforming Historical Research, Montreal 2019. shops mit der SIS und der Professur für Technikgeschichte durch- • Putnam, Lara: The Transnational and the Text-Searchable. geführt. Auch die OSS-Suchmaschine wurde angepasst: Nun Digitized Sources and the Shadows They Cast, in: The lässt sich das Korpus für die maschinelle Textanalyse mit Suchbe- American Historical Review 121:2, 01.04.2016, S. 377–402. etü HS 2020 91 IMPRESSUM EIN SEMESTER IM UMBRUCH Von Manuel Kissóczy Was für ein Semester. Innerhalb von wenigen Wochen hatte Redaktion Erscheinungsdatum sich unser Leben grundlegend verändert. Die Stimme unse- Carmen Bortolin Herbstsemester 2020 rer Dozierenden ertönte nun, verzerrt durch die Tücken der Sven Bonnard Videotelefonie, aus den Speakern unserer Laptops. Grup- Carla Burkhard Auflage penarbeiten wurden über Microsoft Teams koordiniert. Aus Konstantin Bosshard 1200 Exemplare gemütlichen Bier-Abenden im bqm wurden virtuelle Treffen Sophia Bosshard auf Zoom, kreative Hintergrundbilder ein Muss. Auch dieses Elena D’Amato Preis Heft nahm selbstverständlich seinen Anfang in mehrstündi- Helena Dobiess Einzelpreis: Fr. 5.- gen Zoom-Sitzungen. Die sich dauernd verändernden Um- Simon Eugster Einzelversand: Fr. 10.- stände beeinflussten schlussendlich neben einem Corona- Brian Haimoff Tagebuch auf unserer Website auch die Wahl des Heftthe- Mira Imhof Gönnerabonnement mas. Kai Kersten Fr. 20.- für ein Jahr Nach den ersten Lockerungen trafen wir uns im Juli für Jana Kierysch Fr. 35.- für zwei Jahre eine «Grillete» an der Limmat. Für die meisten von uns war Manuel Kissóczy es das erste grössere Treffen seit Mitte März, und wir freuten Sebastian Leitner Standardabonnement uns dementsprechend, wieder Menschen zu sehen – auch Nuria Piller Fr. 15.- für ein Jahr wenn es sich zu Beginn doch etwas komisch anfühlte. Zum Sophie Probst Fr. 28.- für zwei Jahre Glück blieben die Lockerungen bis Anfang August bestehen Leonie Rohner abo@etue.ch und wir konnten auch unser traditionelles etürli durchfüh- Christian Schäpper ren. Eine tolle, mehrtägige Wanderung im Glarnerland führ- Giorgio Scherrer Druck te uns unter anderem auf den Gipfel des Spitzmeilen. Anne-Christine Schindler Stamm Druck Schleitheim Trotz – oder vielleicht gerade wegen – des ungewöhnli- Michael D. Schmid stamm+co. AG chen Semesters konnten wir einen Rekordzuwachs an neu- Antonia Schulte-Brinkmann Hofwiesen 6 en Mitgliedern verzeichnen. Gleich elf neue, engagierte Menoa Stauffer 8226 Schleitheim Schreibende fanden dieses Semester zu uns: Carmen Borto- Elia Stucki lin, Konstantin Bosshard, Carla Burkhard, Elena D’Amato, Si- Kontakt mon Eugster, Brian Haimoff, Jana Kierysch, Mira Imhof, Anto- Titelblatt etü-Redaktion nia Schulte-Brinkmann, Menoa Stauffer und Elia Stucki. Rafael Koller (rafaelkoller.ch) Karl-Schmid-Str. 4 Nach langjähriger und sehr engagierter Mitarbeit verliessen 8006 Zürich uns Nadja Senn, Valentin Rubin und Livia Merz. Wir danken Illustrationen redaktion@etue.ch euch dreien herzlich für eure Zeit beim etü und hoffen, euch Lena Kissóczy www.etue.ch bald mal wieder auf ein Bier zu treffen – im Zähringer, nicht (lenakissoczy.com) ISSN 2235-4611 auf Zoom. Jakob Näf (jakobnaef.ch) Euch, liebe Leserinnen und Leser, möge der Start in den Herbst 2020 gelingen. Wir wünschen viel Vergnügen bei der Lektorat Lektüre. Auf den Wandel! Auf den Umbruch! Camille Schneiter etü HS 2020 101