The Article displays the current state of research on generative AI applications in digital scholarly editing. Based on workshops at the DHd 2024 it identifies eight key application areas for LLM and concludes by identifying critical areas from practical as well as theoretical perspectives.

Der Beitrag hat primär zum Ziel, den Topos des Scheiterns vor dem Hintergrund erkenntnistheoretischer Überlegungen zu besprechen, die in den Digital Humanities gängig sind und sich um die Möglichkeiten dieses Forschungsfeldes drehen.

Der Begriff ›Simulation‹ beschreibt verschiedene Methoden der modellhaften und ›experimentellen‹ Nachbildung realweltlicher oder hypothetischer Prozesse bzw. Systeme.

Ein Experiment ist eine wissenschaftliche Methode, bei der üblicherweise eine empirische Überprüfung von Hypothesen oder Daten vorgenommen wird – modern auch als das »Manipulieren von Dingen« bezeichnet –, mit dem Ziel, neue Erkenntnisse über Vorannahmen zu gewinnen.

Der Beitrag entwirft und verfolgt mithilfe des Konzepts digitaler Experimentalsysteme eine epistemologische Perspektive auf digitale Zeitungssammlungen, die die Eigenarten, Effekte und Folgen digitaler Forschungskontexte für die Zeitungsforschung methodologisch hinterfragt.

Modellierung ist ein zentraler Aspekt in den digitalen Geisteswissenschaften. Der Beitrag betrachtet daher nicht nur den Zusammenhang von Modellbildung, Visualisierung und modalen Transformationsprozessen, sondern bietet zudem konkrete Beispiele in Form dreier visueller Experimente.

Die Labor-Metapher ist in den DH weit verbreitet und wird aktuell im Kontext der wissenschaftssoziologischen ›laboratory studies‹ auf vielfältige Weise diskutiert. Häufig betonen DH-Labore dabei den Aspekt des wissenschaftlichen Austauschs und der Kollaboration, der in den interdisziplinären Konstellationen der DH geradezu genre-prägend ist.