Oral History ist ein wirkungsvolles Mittel, um die Geschichten und Erfahrungen von Einzelpersonen und Gemeinschaften zu bewahren und weiterzugeben. Der Aufbau eines Archivs für Oral History erfordert eine sorgfältige Planung und die richtigen Tools, um sicherzustellen, dass diese wertvollen Berichte für die Zukunft erhalten bleiben.
Viele Projekte mit sehr wertvollem Material sind jedoch für die Öffentlichkeit oft unzugänglich. Videos sind zeitaufwändig zu katalogisieren und schwierig für die Forschung zu nutzen, wenn sie nicht im Volltext oder über umfangreiche Metadaten durchsuchbar sind. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über einige Tools, die helfen können, ein Archiv zugänglich und offen zu machen.
Die Aufzeichnung von Interviews ist nur der erste Schritt; die Erstellung zugänglicher und durchsuchbarer Transkripte ist ebenso wichtig. Transkriptionssoftware kann diesen Prozess erheblich rationalisieren. Indem Sie die erste Transkription automatisieren, können Sie Zeit und Ressourcen sparen. Eine manuelle Überprüfung und Bearbeitung ist jedoch meist immer noch unerlässlich, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Die sichere und geordnete Aufbewahrung der gesammelten Interviews ist entscheidend für den langfristigen Erfolg Ihres Oral History-Archivs. Die Anschaffung robuster Archivierungslösungen, wie z.B. externe Festplatten oder Cloud-Speicherdienste, zur sicheren Speicherung und zum Schutz der digitalisierten Interviews ist von entscheidender Bedeutung.
Der beste Weg, einen breiten Zugang zu den Sammlungen mündlicher Überlieferungen zu gewährleisten, ist, sie über eine Online-Plattform zugänglich zu machen. Um eine effiziente Suche zu ermöglichen, sollten die Interviews von umfassenden Metadaten mit beschreibenden Informationen wie Namen der Interviewpartner, Datum und Ort sowie Schlagwörtern zu den in den Gesprächen erwähnten Themen begleitet werden.
Die Erstellung umfangreicher Metadaten für ein Archiv der Oral History könnte zu zeitaufwändig und daher mit den vorhandenen Ressourcen nicht zu bewerkstelligen sein. Glücklicherweise kann künstliche Intelligenz helfen. Mit Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache wie der Berechnung der semantischen Ähnlichkeit zwischen Transkriptfragmenten und einem vorgegebenen Vokabular oder der Formulierung von beschreibenden Schlagwörtern mit generativen Sprachmodellen können Sie Zeit sparen. Durch halbautomatische Systeme oder Human-in-the-Loop-Ansätze (z.B. die Kuratierung der generierten Begriffe vor ihrer automatischen Zuweisung) sollten Archivare und Forschende in der Lage sein, Effizienz zu gewinnen, ohne die Kontrolle über Relevanz und Genauigkeit zu verlieren.
Die Suche nach bestimmten Themen kann bei Sammlungen von Oral History eine besondere Herausforderung darstellen. Wahrscheinlich suchen Forschende nach abstrakten Begriffen, die der akademischen Literatur entsprechen, oder Journalisten suchen nach Begriffen, die in den Medien verwendet werden, aber nichts davon entspricht der Art und Weise, wie Menschen in der Alltagssprache sprechen. Um ein frustrierendes Suchergebnis zu vermeiden, könnte die Integration einer KI-gestützten semantischen Suchmaschine die beste Lösung sein. Indem sie die Absicht der Suche und die Bedeutung der in den Interviews enthaltenen Wörter versteht, ist die semantische Suche in der Lage, relevante Ergebnisse auch ohne eine exakte Übereinstimmung der Schlagwörter zu finden, indem sie die semantische Ähnlichkeit berechnet.
aureka ist eine Webanwendung, die speziell für die Katalogisierung und Recherche mit Audio- und Videomaterialien entwickelt wurde. Sie eignet sich ideal für Oral History-Archive und unterstützt dich während des gesamten Prozesses der Organisation, Analyse und Veröffentlichung deiner Sammlungen.