Zwischen Code und Kultur: Mein Digital-Humanities-Studium in Leipzig

Wenn ich heute erzähle, dass ich Digital Humanities an der Universität Leipzig studiert habe, ernte ich oft zuerst fragende Blicke. „Digital was…?“ – und spätestens dann merke ich, wie sehr mich dieses Studium geprägt hat: fachlich, methodisch und persönlich.

Deshalb möchte ich mit euch ein paar Gedanken und Insights zum Studium teilen: Was man dort lernt und warum es für mich ein idealer Raum war, um meine Liebe zu Kultur mit meinem Interesse an Technik zu verbinden.

Warum Digital Humanities?

Ich komme ursprünglich aus einer ganz anderen Ecke: klassische Betriebswirtschaft, Versicherungswirtschaft, Vollzeitjob. Nach einigen Jahren im Berufsleben habe ich gemerkt, dass mir etwas fehlt: Kreativität, Kultur, Sprachen, Musik – und die Möglichkeit, mit digitalen Werkzeugen Neues auszuprobieren, statt nur bestehende Prozesse zu verwalten.

Als ich auf den Studiengang „Digital Humanities“ in Leipzig gestoßen bin, hat mich vor allem eines angesprochen: die Interdisziplinarität. Hier treffen Geisteswissenschaften (Literatur, Sprache, Musik, Theater, Kultur) auf Informatik, Datenanalyse und Programmierung. Statt „entweder oder“ heißt es „sowohl als auch“. Genau das habe ich gesucht.

Bachelor Digital Humanities: Einstieg in eine digitale Geisteswelt

Von 2017 bis 2019 habe ich in Leipzig Digital Humanities im Bachelor studiert. Der Studiengang ist an der Fakultät für Mathematik und Informatik angesiedelt – und das merkt man. Der Kursplan hatte einen klaren und deutlich technischen Schwerpunkt, da wir die Grundlagenmodule gemeinsam mit den anderen Informatikstudenten besucht haben.

Vertiefungen: Text, Sprache und Information

Schwerpunkte im Bachelor waren für mich vor allem:

• Text Mining
  Wie kann man große Textmengen automatisch analysieren? Im Studium habe ich gelernt, Texte nicht nur zu lesen, sondern sie auch algorithmisch zu „verstehen“: Häufigkeiten, Muster, Stimmungen, Themen. Statt nur ein Buch zu interpretieren, kann man auf einmal ganze Korpora durchsuchen – von Zeitungsarchiven bis zu historischen Dokumenten.

• Linguistische Informatik
  Sprache ist komplex – und genau das macht sie spannend für die Informatik. In der linguistischen Informatik ging es darum, Sätze zu zerlegen, Strukturen zu erkennen und Sprache so zu modellieren, dass Computer etwas damit anfangen können. Für mich als jemand mit Interesse an Sprachwissenschaft ein Highlight.

• Information Retrieval
  Wie findet man in riesigen Datenmengen das, was man wirklich sucht? Suchmaschinenlogik, Relevanzbewertung, Ranking-Modelle – all das steckt hinter dem Begriff Information Retrieval. Diese Perspektive hat meine Sicht auf Suchmaschinen komplett verändert.

Daneben habe ich Wahlbereiche wie Spanische Sprachwissenschaft und Musikwissenschaft belegt. Das war für mich perfekt: einerseits Technik und Daten, andererseits Sprache und Musik – und alles ließ sich im Rahmen der Digital Humanities zusammenführen.

Vom Bachelor in den Master: Tiefer rein in Methoden und Anwendungen

Nach vier Semestern im Bachelor bin ich mit den notwendigen Credits in den Masterstudiengang Digital Humanities, ebenfalls an der Universität Leipzig, gewechselt. Im Master wird es deutlich angewandter und zugleich forschungsnäher. Man lernt, die im Bachelor gelegten Grundlagen in konkrete Projekte, Daten und Fragestellungen zu übersetzen.

Methoden und Anwendungen in den Digital Humanities

Ein zentraler Baustein waren Module wie „Methoden und Anwendungen in den Digital Humanities“. Hier geht es weniger um die Frage „Was gibt es?“, sondern eher um „Wie setzt man es um?“. Man arbeitet an Projekten, baut kleine Prototypen, analysiert reale Daten und bewegt sich an der Schnittstelle von geisteswissenschaftlicher Fragestellung und informatischer Umsetzung.

Daten sichtbar machen: Datenvisualisierung

Eines meiner Lieblingsgebiete war das Modul „Datenvisualisierung für die Digital Humanities“.
Oft ist es so: Die eigentlichen Erkenntnisse verstecken sich in den Daten – sichtbar werden sie erst, wenn man sie gut visualisiert. In diesem Bereich lernt man, Diagramme und interaktive Visualisierungen nicht nur „hübsch“, sondern vor allem aussagekräftig zu gestalten. Was zeigt man? Was lässt man weg? Welche Darstellungsform passt zu welcher Fragestellung?

Theater, Noten, Emotionen: Interdisziplinarität im Master

Der Master in Leipzig erlaubt es, sehr unterschiedliche kulturelle Bereiche mit digitalen Methoden zu verbinden. Das hat sich für mich u.a. in den folgenden drei Themenfeldern gezeigt:

1. Drama Mining

Im Modul „Drama Mining“ ging es darum, Theatertexte und Dramen mit digitalen Verfahren zu analysieren. Fragen waren:
Welche Figuren sprechen am meisten? Wie verändern sich Themen im Verlauf eines Stücks? Welche Gefühlslagen lassen sich textanalytisch herausarbeiten? Damit wird der klassische Literatur- oder Theaterwissenschafts-Blick durch datengetriebene Perspektiven ergänzt.

2. Digitale Noten als Forschungsmaterial

Ein anderer Schwerpunkt den ich für mich gesetzt habe, waren die Musikwissenschaften und in dem Zusammenhang das Thema „Digitalen Noten als Forschungsmaterial“.
Notentexte sind hochstrukturierte Daten – wenn sie digital vorliegen, kann man sie nicht nur hören oder spielen, sondern auch analysieren: Harmoniefolgen, Rhythmusmuster, melodische Verläufe. Gerade in Kombination mit Musikwissenschaft eröffnen sich hier spannende Forschungsfragen: Was macht bestimmte Musik „typisch“ für eine Epoche? Welche Muster tauchen in vielen Stücken wieder auf?

3. Musikpsychologie: Emotionen und ästhetische Gefühle

Ergänzend bestand die Möglichkeit das Modul „Emotionen und ästhetische Gefühle aus musikpsychologischer Perspektive“ als rein musikwissenschaftliches Fach zu belegen. Hier wurde es gleichzeitig empirisch und psychologisch: Wie reagieren Menschen auf Musik? Welche Emotionen ruft sie hervor? Und wie kann man das messen – etwa durch Experimente, Fragebögen oder physiologische Daten? Für mich war das eine ideale Ergänzung zu den eher datenorientierten Kursen, weil es zeigt, dass hinter jedem Datensatz auch Menschen mit Erfahrungen und Gefühlen stehen.

Maschinelles Lernen: Wenn Modelle Muster entdecken

Weitere wichtige Bausteine im Master waren Module wie „Statistisches Lernen“ und „Maschinelles Lernen mit empirischen Daten“.

Auch in den Geisteswissenschaften werden Machine-Learning-Methoden immer wichtiger, zum Beispiel um:

• Texte automatisch zu klassifizieren,

• Autor*innenschaften zu erkennen,

• Stimmungen oder Themen zu clustern,

• Muster in großen kulturellen Datensammlungen zu finden.

Im Studium habe ich gelernt, diese Methoden nicht als „Black Box“ zu sehen, sondern kritisch zu hinterfragen: Welche Daten stecken dahinter? Wo entstehen Verzerrungen (Bias)? Was bedeuten die Ergebnisse wirklich für die geisteswissenschaftliche Interpretation?

Ein Beispielprojekt: „Majorelle Mystery“

Besonders prägend war für mich während meines Studiums die Arbeit an „Majorelle Mystery“, einem virtuellen Escape-Room-Spiel, das im Rahmen des Kultur-Hackathons Coding da Vinci entstanden ist und später mit einem Stipendium der Deutschen Nationalbibliothek weiterentwickelt wurde. Gleichzeitig war dieses Projekt auch mein Praktikumsprojekt was im Master vorgesehen ist.

Hier kamen viele Elemente meines Studiums zusammen:

• Kulturerbe-Daten wurden zur Grundlage eines Spiels gemacht.
• Es ging um Storytelling, Interaktivität und User Experience.
• Gleichzeitig spielten technische Aspekte wie Programmierung, Mehrsprachigkeit und Datenaufbereitung eine zentrale Rolle.

„Majorelle Mystery“ war für mich ein Musterbeispiel dafür, was Digital Humanities sein können: ein kreativer Umgang mit Kulturdaten, der Menschen spielerisch an Inhalte heranführt, die sonst vielleicht nur in Archiven oder Datenbanken schlummern würden. Wenn ich mehr dazu wissen möchtet, könnt ihr hier mehr erfahren: MajMys Homepage

Was mir das Studium gegeben hat

Das Digital Humanities Studium an der Universität Leipzig hat mich zusammenfassend nachhaltig geprägt.

Was ich mitnehme:

• Interdisziplinäres Denken
  Ich habe gelernt, mich sowohl in geisteswissenschaftlicher als auch in technischer Logik zu bewegen – und zwischen beiden zu übersetzen.

• Datenkompetenz
  Große Text- und Kulturdatenmengen schrecken mich nicht mehr ab. Ich sehe heute in Datensätzen Möglichkeiten, Geschichten zu erzählen.

• kritischer Umgang mit Technik
  Algorithmen sind nie neutral. Gerade im Umgang mit kulturellem Erbe und menschlicher Erfahrung ist es wichtig zu verstehen, was Modelle tun – und was sie ausblenden.

• Freude am Experimentieren
  Ob Drama Mining, digitale Noten oder Escape-Room-Spiel: Digital Humanities ermutigen dazu, Dinge auszuprobieren, Prototypen zu bauen und aus Fehlern zu lernen.

Ausblick: Digital Humanities als Denkweise

Für mich sind Digital Humanities inzwischen weniger „nur“ ein Studiengang, sondern eine Art Denkweise:

• neugierig auf Daten zu schauen,

• Kultur nicht nur analog, sondern auch digital zu denken,

• und Technik als Werkzeug zu nutzen, um Geschichten, Muster und Zusammenhänge sichtbar zu machen.

Ob in zukünftigen Projekten, in der Kulturvermittlung, im Bereich KI, in der Musikanalyse oder in ganz neuen Kontexten – das, was ich im Digital-Humanities-Bachelor und -Master an der Universität Leipzig gelernt habe, begleitet mich weiter.

Dies soll als erster Einblick dienen. In kommenden Beiträgen plane ich einzelne Themen noch genauer aufzuarbeiten und vorzustellen – und zu zeigen, wie vielseitig und lebendig Digital Humanities sein können.