ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com
TEDxCaFoscariU

Frederic Kaplan: How to build an information time machine

Frederic Kaplan: Bauen wir eine Informationszeitmaschine!

Filmed:
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Stellen Sie sich vor, Sie könnten Facebook durchsuchen … ab dem Mittelalter. Es könnte sein, dass das nicht so weit entfernt ist, wie es klingt. In diesem spannenden und unterhaltsamen Vortrag stellt Forscher und Ingenieur Frederic Kaplan die Venice Time Machine (venezianische Zeitmaschine) vor, ein Projekt, in dem 80 Kilometer von Büchern digitalisiert werden, um eine historische und geographische Simulation Venedigs durch 1000 Jahre zu erstellen. (Gefilmt bei TEDxCaFoscariU.)
- Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
This is an imageBild of the planetPlanet EarthErde.
0
285
2893
Das ist ein Bild des Planeten Erde.
00:15
It lookssieht aus very much like the ApolloApollo picturesBilder
1
3178
3093
Es sieht so ähnlich aus
wie die bekannten Apollo-Bilder.
00:18
that are very well knownbekannt.
2
6271
1611
00:19
There is something differentanders;
3
7882
2070
Etwas ist allerdings anders:
00:21
you can clickklicken on it,
4
9952
1447
Man kann es anklicken,
00:23
and if you clickklicken on it,
5
11399
1198
und wenn man es anklickt,
00:24
you can zoomZoomen in on almostfast any placeOrt on the EarthErde.
6
12597
3072
kann man zu fast jedem Ort
auf der Erde zoomen.
00:27
For instanceBeispiel, this is a bird's-eyeVogelperspektive viewAussicht
7
15669
1999
Dies ist z. B. eine Vogelperspektive
00:29
of the EPFLEPFL campusCampus.
8
17668
2666
auf den EPFL-Campus.
00:32
In manyviele casesFälle, you can alsoebenfalls see
9
20334
2108
In vielen Fällen kann man auch sehen,
00:34
how a buildingGebäude lookssieht aus from a nearbyin der Nähe streetStraße.
10
22442
3740
wie ein Gebäude von einer
nahegelegenen Straße aus aussieht.
Das ist ziemlich beeindruckend.
00:38
This is prettyziemlich amazingtolle.
11
26182
1422
00:39
But there's something missingfehlt in this wonderfulwunderbar tourTour:
12
27604
3427
Aber eins fehlt
in dieser wunderbaren Reise:
00:43
It's time.
13
31031
2188
Zeit.
00:45
i'm not really sure when this pictureBild was takengenommen.
14
33219
3070
Ich weiß nicht so genau,
wann dieses Bild gemacht wurde.
00:48
I'm not even sure it was takengenommen
15
36289
1412
Ich weiß noch nicht mal,
00:49
at the samegleich momentMoment as the bird's-eyeVogelperspektive viewAussicht.
16
37701
6083
ob es im selben Moment
wie die Vogelperspektive gemacht wurde.
00:55
In my labLabor, we developentwickeln toolsWerkzeuge
17
43784
2209
In meinem Labor entwickeln wir Werkzeuge,
00:57
to travelReise not only in spacePlatz
18
45993
1764
mit denen wir nicht nur durch den Raum,
00:59
but alsoebenfalls throughdurch time.
19
47757
2558
sondern auch durch die Zeit reisen können.
01:02
The kindArt of questionFrage we're askingfragen is
20
50315
1870
Wir stellen solche Fragen:
01:04
Is it possiblemöglich to buildbauen something
21
52185
1393
Ist es möglich, etwas wie
01:05
like GoogleGoogle MapsKarten of the pastVergangenheit?
22
53578
2178
ein Google Maps
der Vergangenheit zu bauen?
01:07
Can I addhinzufügen a sliderSchieberegler on topoben of GoogleGoogle MapsKarten
23
55756
3310
Kann ich einen Schieberegler
über Google Maps legen
01:11
and just changeVeränderung the yearJahr,
24
59066
1803
und einfach das Jahr ändern,
01:12
seeingSehen how it was 100 yearsJahre before,
25
60869
1791
und sehen, wie es vor 100 Jahren
01:14
1,000 yearsJahre before?
26
62660
1669
oder vor 1000 Jahren aussah?
01:16
Is that possiblemöglich?
27
64329
2123
Ist das möglich?
Kann ich soziale Netzwerke
der Vergangenheit rekonstruieren?
01:18
Can I reconstructrekonstruieren socialSozial networksNetzwerke of the pastVergangenheit?
28
66452
2252
01:20
Can I make a FacebookFacebook of the MiddleMitte AgesAltersgruppen?
29
68704
3049
Kann ich ein Facebook
des Mittelalters erstellen?
01:23
So, can I buildbauen time machinesMaschinen?
30
71753
3776
Also, kann ich Zeitmaschinen bauen?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possiblemöglich."
31
75529
2565
Vielleicht antworten wir einfach:
"Nein, das ist unmöglich."
01:30
Or, maybe, we can think of it from an informationInformation pointPunkt of viewAussicht.
32
78094
3810
Oder wir könnten darüber aus
einer Informationsperspektive nachdenken.
01:33
This is what I call the informationInformation mushroomPilz.
33
81904
3190
Ich nenne das hier den "Informationspilz".
01:37
VerticallyVertikal, you have the time.
34
85094
1583
Vertikal ist die Zeit abgetragen
01:38
and horizontallyhorizontal, the amountMenge of digitaldigital informationInformation availableverfügbar.
35
86677
2740
und horizontal die verfügbare Menge
digitaler Information.
01:41
ObviouslyOffensichtlich, in the last 10 yearsJahre, we have much informationInformation.
36
89417
3482
Für die letzten 10 Jahre haben wir
natürlich sehr viele Informationen.
01:44
And obviouslyoffensichtlich the more we go in the pastVergangenheit, the lessWeniger informationInformation we have.
37
92899
3548
Und klar, ke weiter wir zurückgehen,
desto weniger Informationen haben wir.
01:48
If we want to buildbauen something like GoogleGoogle MapsKarten of the pastVergangenheit,
38
96447
2318
Wenn wir etwas wie
ein Google Maps oder Facebook
01:50
or FacebookFacebook of the pastVergangenheit,
39
98765
1494
der Vergangenheit schaffen wollen,
01:52
we need to enlargevergrößern this spacePlatz,
40
100259
1574
müssen wir diesen Raum vergrößern.
01:53
we need to make that like a rectangleRechteck.
41
101833
1938
Wir müssen ihn
zu einem Rechteck machen.
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
Wie machen wir das?
01:57
One way is digitizationDigitalisierung.
43
105281
2098
Eine Methode ist Digitalisierung.
01:59
There's a lot of materialMaterial availableverfügbar --
44
107395
1779
Es gibt Unmengen an Material --
02:01
newspaperZeitung, printedgedruckt booksBücher, thousandsTausende of printedgedruckt booksBücher.
45
109190
6270
Zeitungen, gedruckte Bücher,
Tausende von gedruckten Büchern.
02:07
I can digitizedigitalisieren all these.
46
115460
1768
All diese kann ich digitalisieren.
02:09
I can extractExtrakt informationInformation from these.
47
117228
2737
Ich kann Informationen aus ihnen ziehen.
02:11
Of courseKurs, the more you go in the pastVergangenheit,
the lessWeniger informationInformation you will have.
48
119965
3543
Je weiter man in die Vergangenheit geht,
desto weniger Informationen
gibt es natürlich.
02:15
So, it mightMacht not be enoughgenug.
49
123508
2646
Es könnte also zu wenig sein.
Dann kann ich das tun,
was Historiker tun.
02:18
So, I can do what historiansHistoriker do.
50
126154
2408
02:20
I can extrapolateextrapolieren.
51
128562
1524
Ich kann Dinge ableiten.
02:22
This is what we call, in computerComputer scienceWissenschaft, simulationSimulation.
52
130086
4470
In der Informatik
nennen wir das Simulation.
02:26
If I take a logLog bookBuch,
53
134556
1751
Wenn ich ein Logbuch nehme,
02:28
I can considerErwägen, it's not just a logLog bookBuch
54
136307
2404
kann ich annehmen,
dass es nicht nur das Logbuch
02:30
of a VenetianVenezianische captainKapitän going to a particularinsbesondere journeyReise.
55
138711
2972
eines venezianischen Kapitäns
auf einer bestimmten Reise ist.
02:33
I can considerErwägen it is actuallytatsächlich a logLog bookBuch
56
141683
1643
Ich kann annehmen,
dass dieses Logbuch
02:35
whichwelche is representativeVertreter of
manyviele journeysReisen of that periodPeriode.
57
143326
2582
tatsächlich viele Reisen
dieser Zeit repräsentiert.
02:37
I'm extrapolatingrechnet man.
58
145908
2245
Ich leite ab.
02:40
If I have a paintingMalerei of a facadeFassade,
59
148153
2038
Wenn ich das Gemälde einer Fassade habe,
02:42
I can considerErwägen it's not just that particularinsbesondere buildingGebäude,
60
150191
2751
kann ich annehmen, dass es nicht nur
dieses bestimmte Gebäude ist
02:44
but probablywahrscheinlich it alsoebenfalls sharesAnteile the samegleich grammarGrammatik
61
152942
3932
sondern die Hauptaspekte
von anderen Gebäuden teilt,
02:48
of buildingsGebäude where we losthat verloren any informationInformation.
62
156874
4041
von denen wir alle Informationen
verloren haben.
Für die Konstruktion einer Zeitmaschine
brauchen wir also zwei Dinge.
02:52
So if we want to constructbauen a time machineMaschine,
63
160915
2858
02:55
we need two things.
64
163773
1339
02:57
We need very largegroß archivesArchiv,
65
165112
2234
Wir brauchen sehr große Archive
02:59
and we need excellentAusgezeichnet specialistsSpezialisten.
66
167346
2742
und großartige Spezialisten.
03:02
The VeniceVenedig Time MachineMaschine,
67
170088
1874
Die "Venice Time Machine",
03:03
the projectProjekt I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
das Projekt, über das ich spreche,
03:05
is a jointJoint projectProjekt betweenzwischen the EPFLEPFL
69
173767
3020
ist ein gemeinsames Projekt der EPFL
03:08
and the UniversityUniversität of VeniceVenedig Ca'FoscariCa'Foscari.
70
176787
2978
und der Universität Venedig Ca'Foscari.
03:11
There's something very peculiareigentümliche about VeniceVenedig,
71
179765
2165
Etwas sehr Besonderes an Venedig ist,
03:13
that its administrationVerwaltung has been
72
181930
2674
dass die Administration schon immer
03:16
very, very bureaucraticbürokratische.
73
184604
2194
sehr, sehr bürokratisch gewesen ist.
03:18
They'veSie haben been keepinghalten trackSpur of everything,
74
186798
2193
Sie haben alles festgehalten,
03:20
almostfast like GoogleGoogle todayheute.
75
188991
2915
fast wie Google heute.
Im Archivio di Stato
gibt es 80 Kilometer Archive,
03:23
At the ArchivioArchivio didi StatoStato,
76
191906
1514
03:25
you have 80 kilometersKilometer of archivesArchiv
77
193420
1764
03:27
documentingdokumentieren everyjeden aspectAspekt
78
195184
2009
die jeden Aspekt des Lebens in Venedig
03:29
of the life of VeniceVenedig over
more than 1,000 yearsJahre.
79
197193
2246
über mehr als 1000 Jahre dokumentieren.
03:31
You have everyjeden boatBoot that goesgeht out,
80
199439
1920
Jedes Boot, das ablegt und ankommt,
ist da verzeichnet.
03:33
everyjeden boatBoot that comeskommt in.
81
201359
1076
03:34
You have everyjeden changeVeränderung that was madegemacht in the cityStadt.
82
202435
2797
Man findet jede Veränderung,
die in der Stadt gemacht wurde.
03:37
This is all there.
83
205232
3291
Es ist alles da.
03:40
We are settingRahmen up a 10-year-Jahr digitizationDigitalisierung programProgramm
84
208523
3908
Wir bauen gerade ein 10-jähriges
Digitalisierungsprogramm auf,
03:44
whichwelche has the objectiveZielsetzung of transformingtransformierend
85
212431
1677
welches dieses immense Archiv
03:46
this immenseimmens archiveArchiv
86
214108
1384
in ein gigantisches
Informationssystem verwandeln soll.
03:47
into a giantRiese informationInformation systemSystem.
87
215492
2426
Eines unserer Ziele ist es,
03:49
The typeArt of objectiveZielsetzung we want to reacherreichen
88
217918
1857
03:51
is 450 booksBücher a day that can be digitizeddigitalisiert.
89
219775
4726
450 Bücher am Tag
digitalisieren zu können.
03:56
Of courseKurs, when you digitizedigitalisieren, that's not enoughgenug,
90
224501
2247
Digitalisieren reicht natürlich nicht aus,
03:58
because these documentsUnterlagen,
91
226748
1287
weil die meisten Dokumente in Latein,
04:00
mostdie meisten of them are in LatinLatein, in TuscanToskanischen,
92
228035
2639
Toskanisch,
oder venezianischem Dialekt sind.
04:02
in VenetianVenezianische dialectDialekt,
93
230689
1515
04:04
so you need to transcribetranskribieren them,
94
232204
1675
Sie müssen transkribiert werden,
04:05
to translateÜbersetzen them in some casesFälle,
95
233879
1681
in manchen Fällen übersetzt,
sie müssen indiziert werden.
04:07
to indexIndex them,
96
235560
1120
04:08
and this is obviouslyoffensichtlich not easyeinfach.
97
236680
2164
Das ist natürlich nicht einfach,
04:10
In particularinsbesondere, traditionaltraditionell opticaloptische
characterCharakter recognitionAnerkennung methodMethode
98
238844
3844
besonders, weil traditionelle
Schrifterfassungsmethoden
04:14
that can be used for printedgedruckt manuscriptsManuskripte,
99
242688
1424
für gedruckte Manuskripte
04:16
they do not work well on the handwrittenhandgeschrieben documentDokument.
100
244112
4004
nicht gut für Handschriften funktionieren.
04:20
So the solutionLösung is actuallytatsächlich to take inspirationInspiration
101
248116
2130
Die Lösung ist, Inspiration
04:22
from anotherein anderer domainDomain: speechRede recognitionAnerkennung.
102
250246
2901
in einem anderen Feld
zu suchen: Spracherkennung.
04:25
This is a domainDomain of something
that seemsscheint impossibleunmöglich,
103
253147
2055
Dies ist ein scheinbar
unmögliches Gebiet,
04:27
whichwelche can actuallytatsächlich be doneerledigt,
104
255202
2537
das tatsächlich funktioniert,
04:29
simplyeinfach by puttingPutten additionalzusätzliche constraintsEinschränkungen.
105
257739
2194
wenn man zusätzliche
Bedingungen hinzufügt.
04:31
If you have a very good modelModell-
106
259933
1586
Hat man von der genutzten Sprache
ein sehr gutes Modell,
04:33
of a languageSprache whichwelche is used,
107
261519
1526
ein sehr gutes Modell
von einem Dokument --
04:35
if you have a very good modelModell- of a documentDokument,
108
263045
2086
04:37
how well they are structuredstrukturiert.
109
265131
1432
wie gut sie strukturiert sind.
04:38
And these are administrativeadministrativ documentsUnterlagen.
110
266563
1353
Dies sind Verwaltungsdokumente.
04:39
They are well structuredstrukturiert in manyviele casesFälle.
111
267931
2132
Sie sind in vielen Fällen gut strukturiert.
04:42
If you divideTeilen this hugeenorm archiveArchiv into smallerkleiner subsetsTeilmengen
112
270063
3308
Wenn man dieses riesige Archiv
in kleinere Untergruppen aufteilt,
04:45
where a smallerkleiner subsetTeilmenge
actuallytatsächlich sharesAnteile similarähnlich featuresEigenschaften,
113
273371
2877
in denen kleinere Untergruppen
ähnliche Merkmale teilen,
04:48
then there's a chanceChance of successErfolg.
114
276248
4031
dann ist Erfolg möglich.
04:54
If we reacherreichen that stageStufe, then there's something elsesonst:
115
282761
2435
Haben wir diesen Punkt erreicht,
gibt es noch etwas:
04:57
we can extractExtrakt from this documentDokument eventsVeranstaltungen.
116
285196
3522
Wir können aus diesen Dokumenten
Ereignisse ableiten.
05:00
ActuallyTatsächlich probablywahrscheinlich 10 billionMilliarde eventsVeranstaltungen
117
288718
2298
Wahrscheinlich können
ca. 10 Milliarden Ereignisse
05:03
can be extractedextrahiert from this archiveArchiv.
118
291016
1931
aus diesem Archiv abgeleitet werden.
05:04
And this giantRiese informationInformation systemSystem
119
292947
1724
Dieses gigantische Informationssystem
05:06
can be searchedgesucht in manyviele waysWege.
120
294671
1816
kann auf viele Arten durchsucht werden.
05:08
You can askFragen questionsFragen like,
121
296487
1368
Man kann Fragen stellen wie:
05:09
"Who livedlebte in this palazzoPalazzo in 1323?"
122
297855
2760
"Wer wohnte 1323 in diesem Palazzo?"
05:12
"How much costKosten a seaMeer breamBrassen at the RealtoREALTO marketMarkt
123
300615
2222
"Wie viel kostete 1434 eine Seebrasse
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
auf dem Rialto-Markt?"
05:16
"What was the salaryGehalt
125
304561
1460
"Wie hoch war das Gehalt
05:18
of a glassGlas makerHersteller in MuranoMurano
126
306021
2045
eines Glasbläsers aus Murano
in einem Jahrzehnt?"
05:20
maybe over a decadeDekade?"
127
308066
1406
05:21
You can askFragen even biggergrößer questionsFragen
128
309472
1422
Auch größere Fragen sind möglich,
05:22
because it will be semanticallysemantisch codedcodiert.
129
310894
2738
weil sie semantisch kodiert werden.
05:25
And then what you can do is put that in spacePlatz,
130
313632
2140
Man kann das dann im Raum anordnen,
05:27
because much of this informationInformation is spatialräumlich.
131
315772
2173
denn viele der Informationen sind räumlich.
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
Und davon ausgehend, kann man
05:31
reconstructingRekonstruktion von this extraordinaryaußergewöhnlich journeyReise
133
319880
2113
die außergewöhnliche Reise
05:33
of that cityStadt that managedgelang es to
have a sustainablenachhaltig developmentEntwicklung
134
321993
3356
dieser Stadt rekonstruieren,
die es über 1000 Jahre geschafft hat,
05:37
over a thousandtausend yearsJahre,
135
325349
2126
eine nachhaltige Entwicklung zu haben,
05:39
managingGeschäftsführer to have all the time
136
327475
1620
und die ganze Zeit über
05:41
a formbilden of equilibriumGleichgewicht with its environmentUmwelt.
137
329095
2861
in einem Gleichgewicht
mit ihrer Umwelt zu leben.
05:43
You can reconstructrekonstruieren that journeyReise,
138
331956
1248
Man kann die Reise rekonstruieren
05:45
visualizevisualisieren it in manyviele differentanders waysWege.
139
333204
2896
und auf vielfältige
Art und Weise visualisieren.
05:48
But of courseKurs, you cannotnicht können understandverstehen
VeniceVenedig if you just look at the cityStadt.
140
336100
2699
Man kann Venedig nicht verstehen,
wenn man nur die Stadt sieht,
05:50
You have to put it in a largergrößer EuropeanEuropäische contextKontext.
141
338799
2396
man muss einen größeren
europäischen Kontext sehen.
05:53
So the ideaIdee is alsoebenfalls to documentDokument all the things
142
341195
2821
Die Idee ist also,
all die Dinge zu dokumentieren,
05:56
that workedhat funktioniert at the EuropeanEuropäische levelEbene.
143
344016
2423
die auf europäischem Niveau abliefen.
05:58
We can reconstructrekonstruieren alsoebenfalls the journeyReise
144
346439
1964
Wir können auch die Entwicklung
06:00
of the VenetianVenezianische maritimeMaritime empireReich,
145
348403
1990
des venezianischen Seereiches
rekonstruieren,
06:02
how it progressivelyprogressiv controlledkontrolliert the AdriaticAdria SeaMeer,
146
350393
3166
wie die Stadt nach und nach
die Adria kontrollierte
06:05
how it becamewurde the mostdie meisten powerfulmächtig medievalmittelalterlich empireReich
147
353559
3746
und wie sie das mächtigste
mittelalterliche Reich
06:09
of its time,
148
357305
1561
dieser Zeit wurde,
06:10
controllingControlling mostdie meisten of the seaMeer routesRouten
149
358866
2172
welches die meisten Seerouten
06:13
from the eastOsten to the southSüd.
150
361038
2933
von Osten nach Süden kontrollierte.
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
Aber man kann sogar noch mehr machen,
06:19
because in these maritimeMaritime routesRouten,
152
367621
2277
denn diese Seerouten
06:21
there are regularregulär patternsMuster.
153
369898
1975
folgen geordneten Mustern.
06:23
You can go one stepSchritt beyonddarüber hinaus
154
371889
2493
Man kann einen Schritt weiter gehen
06:26
and actuallytatsächlich createerstellen a simulationSimulation systemSystem,
155
374382
2120
und eine Simulation bauen,
06:28
createerstellen a MediterraneanMediterranean simulatorSimulator
156
376502
2815
eine Simulation des Mittelmeeres,
06:31
whichwelche is capablefähig actuallytatsächlich of reconstructingRekonstruktion von
157
379317
2593
mit der man sogar fehlende Informationen
06:33
even the informationInformation we are missingfehlt,
158
381910
2202
rekonstruieren kann,
06:36
whichwelche would enableaktivieren us to have
questionsFragen you could askFragen
159
384112
2988
die uns Fragen erlauben würden,
06:39
like if you were usingmit a routeRoute plannerPlaner.
160
387100
2988
die wir sonst einem Routenplaner stellen.
06:42
"If I am in CorfuCorfu in JuneJuni 1323
161
390088
3071
"Wenn ich im Juni 1323 auf Korfu bin
06:45
and want to go to ConstantinopleConstantinople,
162
393159
2526
und nach Konstantinopel möchte,
06:47
where can I take a boatBoot?"
163
395685
2143
wo kann ich ein Boot nehmen?"
06:49
ProbablyWahrscheinlich we can answerAntworten this questionFrage
164
397828
1367
Wir können diese Frage
06:51
with one or two or threedrei days'Tagen precisionPräzision.
165
399195
4473
vermutlich auf ein, zwei
oder drei Tage genau beantworten.
06:55
"How much will it costKosten?"
166
403668
1607
"Wie viel kostet das?"
06:57
"What are the chanceChance of encounteringBegegnung mit piratesPiraten?"
167
405275
3592
"Wie hoch sind die Chancen,
auf Piraten zu treffen?"
07:00
Of courseKurs, you understandverstehen,
168
408867
1811
Wissen Sie, natürlich ist die zentrale,
07:02
the centralzentral scientificwissenschaftlich challengeHerausforderung
of a projectProjekt like this one
169
410678
2609
wissenschaftliche Herausforderung
bei so einem Projekt,
07:05
is qualifyingqualifizierend, quantifyingQuantifizierung der and representingDarstellen
170
413287
3729
Ungewissheit und Lückenhaftigkeit
in jedem Schritt dieses Prozesses
07:09
uncertaintyUnsicherheit and inconsistencyInkonsistenz
at eachjede einzelne stepSchritt of this processverarbeiten.
171
417016
3330
zu qualifizieren, zu quantifizieren
und zu repräsentieren.
07:12
There are errorsFehler everywhereüberall,
172
420346
2712
Überall finden sich Fehler,
07:15
errorsFehler in the documentDokument, it's
the wrongfalsch nameName of the captainKapitän,
173
423058
2489
Fehler im Dokument,
der falsche Name des Kapitäns,
07:17
some of the boatsBoote never actuallytatsächlich tookdauerte to seaMeer.
174
425547
3213
manche Boote sind niemals
in See gestochen.
07:20
There are errorsFehler in translationÜbersetzung, interpretativeinterpretative biasesVorurteile,
175
428760
4857
Es gibt Übersetzungsfehler,
interpretative Verzerrungen.
07:25
and on topoben of that, if you addhinzufügen algorithmicalgorithmische processesProzesse,
176
433624
3466
Dazu kommt noch,
dass bei einem Algorithmus
07:29
you're going to have errorsFehler in recognitionAnerkennung,
177
437090
2949
Erkennungsfehler
und Extraktionsfehler
07:32
errorsFehler in extractionExtraktion,
178
440039
1961
auftreten werden,
07:34
so you have very, very uncertainunsicher dataDaten.
179
442000
4481
sodass die Datenbasis
sehr, sehr unsicher ist.
07:38
So how can we detecterkennen and
correctrichtig these inconsistenciesInkonsistenzen?
180
446481
3757
Wie können wir diese Ungereimtheiten
finden und korrigieren?
07:42
How can we representvertreten that formbilden of uncertaintyUnsicherheit?
181
450238
3660
Wie können wir diese Form
der Ungewissheit darstellen?
07:45
It's difficultschwer. One thing you can do
182
453898
2097
Es ist schwierig.
Ein Ansatz ist,
jeden Schritt zu dokumentieren --
07:47
is documentDokument eachjede einzelne stepSchritt of the processverarbeiten,
183
455995
2226
07:50
not only codingCodierung the historicalhistorisch informationInformation
184
458221
2448
nicht nur die historischen
Daten zu kodieren,
07:52
but what we call the meta-historicalMeta-historische informationInformation,
185
460669
2679
sondern auch sogenannte
meta-historischen Informationen,
07:55
how is historicalhistorisch knowledgeWissen constructedgebaut,
186
463348
2663
wie historisches Wissen konstruiert wurde,
07:58
documentingdokumentieren eachjede einzelne stepSchritt.
187
466011
1998
und jeden Schritt zu dokumentieren.
08:00
That will not guaranteeGarantie that we actuallytatsächlich convergekonvergieren
188
468009
1645
Das garantiert nicht, dass wir tatsächlich
08:01
towardzu a singleSingle storyGeschichte of VeniceVenedig,
189
469654
2450
zu einer einzigen Geschichte
Venedigs zusammenfinden,
08:04
but probablywahrscheinlich we can actuallytatsächlich reconstructrekonstruieren
190
472104
2138
aber wir können vermutlich eine mögliche,
08:06
a fullyvöllig documenteddokumentiert potentialPotenzial storyGeschichte of VeniceVenedig.
191
474242
3048
vollständig dokumentierte
Geschichte Venedigs rekonstruieren.
08:09
Maybe there's not a singleSingle mapKarte.
192
477290
1459
Vielleicht gibt es nicht nur eine,
08:10
Maybe there are severalmehrere mapsKarten.
193
478749
2120
sondern mehrere Karten.
08:12
The systemSystem should allowzulassen for that,
194
480869
2216
Das System sollte dafür geeignet sein,
08:15
because we have to dealDeal with
a newneu formbilden of uncertaintyUnsicherheit,
195
483085
2859
denn hier arbeiten wir mit
einer neuen Art von Unsicherheit,
08:17
whichwelche is really newneu for this typeArt of giantRiese databasesDatenbanken.
196
485944
4641
die für diesen Datenbankentyp
absolut neu ist.
08:22
And how should we communicatekommunizieren
197
490585
2190
Und wie sollten wir
08:24
this newneu researchForschung to a largegroß audiencePublikum?
198
492790
3979
diese neue Forschung
einer großen Zielgruppe darstellen?
08:28
Again, VeniceVenedig is extraordinaryaußergewöhnlich for that.
199
496769
2663
Venedig ist auch dafür
außergewöhnlich gut geeignet.
08:31
With the millionsMillionen of visitorsBesucher that come everyjeden yearJahr,
200
499432
2171
Mit den Millionen Besuchern,
die jedes Jahr nach Venedig kommen,
08:33
it's actuallytatsächlich one of the bestBeste placessetzt
201
501603
1763
ist es tatsächlich einer der besten Orte,
08:35
to try to inventerfinden the museumMuseum of the futureZukunft.
202
503366
2988
um den Versuch
eines Museums der Zukunft zu wagen.
08:38
ImagineStellen Sie sich vor, horizontallyhorizontal you see the reconstructedrekonstruiert mapKarte
203
506354
3304
Stellen Sie sich das vor: Horizontal
sieht man die rekonstruierte Karte
08:41
of a givengegeben yearJahr,
204
509658
1286
in einem bestimmten Jahr
08:42
and verticallyvertikal, you see the documentDokument
205
510944
2958
und vertikal sieht man das Dokument,
08:45
that servedserviert the reconstructionWiederaufbau,
206
513902
1511
das als Basis für die Rekonstruktion diente,
08:47
paintingsGemälde, for instanceBeispiel.
207
515413
3400
Gemälde zum Beispiel.
08:50
ImagineStellen Sie sich vor an immersiveimmersive systemSystem that permitsGenehmigungen
208
518813
2580
Ein umfassendes System, das es erlaubt,
hinzugehen, einzutauchen
08:53
to go and divetauchen and reconstructrekonstruieren
the VeniceVenedig of a givengegeben yearJahr,
209
521393
3502
und das Venedig eines bestimmten
Jahres auferstehen zu lassen,
08:56
some experienceErfahrung you could shareAktie withininnerhalb a groupGruppe.
210
524895
2715
als ein Erlebnis, das man
mit einer Gruppe teilen könnte.
08:59
On the contraryGegenteil, imaginevorstellen actuallytatsächlich that you startAnfang
211
527610
2246
Oder stellen Sie sich vor, dass Sie
tatsächlich bei einem Dokument anfangen.
09:01
from a documentDokument, a VenetianVenezianische manuscriptManuskript,
212
529856
2207
Einem venezianischen Manuskript.
09:04
and you showShow, actuallytatsächlich, what
you can constructbauen out of it,
213
532063
3049
Und Sie zeigen,
was man daraus machen kann,
09:07
how it is decodedentschlüsselt,
214
535112
1772
wie es dekodiert wird,
09:08
how the contextKontext of that documentDokument can be recreatedneu erstellt.
215
536884
2415
wie der Kontext des Dokuments
nachvollzogen werden kann.
09:11
This is an imageBild from an exhibitAusstellungsstück
216
539299
1885
Dies ist ein Bild aus einer Ausstellung,
09:13
whichwelche is currentlyzur Zeit conductedgeführt in GenevaGenf
217
541184
2276
die im Moment in Genf aufgebaut wird
09:15
with that typeArt of systemSystem.
218
543460
2354
mit dieser Art von System.
09:17
So to concludedaraus schließen, we can say that
219
545814
2175
Zusammenfassend können wir also sagen,
09:19
researchForschung in the humanitiesGeisteswissenschaften is about to undergozu unterziehen
220
547989
3079
dass die Forschung
in den Geisteswissenschaften dabei ist,
09:23
an evolutionEvolution whichwelche is maybe similarähnlich
221
551068
1802
eine Evolution zu durchlaufen,
die vielleicht mit dem vergleichbar ist,
09:24
to what happenedpassiert to life sciencesWissenschaften 30 yearsJahre agovor.
222
552870
4582
was vor 30 Jahren
mit den Naturwissenschaften passierte.
09:29
It's really a questionFrage of scaleRahmen.
223
557452
4676
Es ist eine Frage des Ausmaßes.
09:34
We see projectsProjekte whichwelche are
224
562130
3303
Wir sehen Projekte,
09:37
much beyonddarüber hinaus any singleSingle researchForschung teamMannschaft can do,
225
565433
3843
die weit über die Kapazität eines
einzelnen Forscherteams hinausgehen,
09:41
and this is really newneu for the humanitiesGeisteswissenschaften,
226
569276
2243
und das ist eine neue Entwicklung
für die Geisteswissenschaften,
09:43
whichwelche very oftenhäufig take the habitGewohnheit of workingArbeiten
227
571519
3869
die daran gewöhnt sind,
09:47
in smallklein groupsGruppen or only with a couplePaar of researchersForscher.
228
575388
4008
in kleinen Gruppen oder mit nur
ein paar Forschern zusammenzuarbeiten.
09:51
When you visitBesuch the ArchivioArchivio didi StatoStato,
229
579396
2118
Im Archivio di Stato merkt man,
09:53
you feel this is beyonddarüber hinaus what any singleSingle teamMannschaft can do,
230
581514
2822
dass das weit über die Kapazitäten
eines einzelnen Teams geht
09:56
and that should be a jointJoint and commonverbreitet effortAnstrengung.
231
584336
3834
und dass es
eine Zusammenarbeit sein sollte.
10:00
So what we mustsollen do for this paradigmParadigma shiftVerschiebung
232
588170
3106
Was wir für diesen
Paradigmenwechsel tun müssen,
10:03
is actuallytatsächlich fosterfördern a newneu generationGeneration
233
591276
1902
ist eine neue Generation
10:05
of "digitaldigital humanistsHumanisten"
234
593178
1537
der "digital humanists" zu fördern,
10:06
that are going to be readybereit for this shiftVerschiebung.
235
594715
2090
die bereit sind,
diese Anforderungen zu meistern.
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
Vielen Dank!
10:10
(ApplauseApplaus)
237
598764
4000
(Applaus)
Translated by Tonia David
Reviewed by Judith Matz

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ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com