DHVLab

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20. Juni 2022

Der Workflow im DHVLab: Im Datenrepositorium des DHVLabs können z.B. eigene Datenbanken im Bereich “Importieren” bzw. bereits bestehende aus der linken Spalte im Interface des Datenrepositoriums dem eigenen Arbeitsbereich hinzugefügt werden. Auf dem virtuellen Desktop kann im Team auf einer für alle gleich aussehenden und mit gleichen Programmen ausgestatteten Umgebung gearbeitet werden. Die erstellten Daten können über eine gemeinsame OwnCloud gespeichert und von dort auf den eigenen Rechner heruntergeladen werden.

Systemanforderungen: Webbasiertes Tool, über den Browser (z. B. Chrome, Firefox, Safari) nutzbar
Stand der Entwicklung: 2016 entwickelt, vor allem im Rahmen der Lehranwendung an der LMU München kontinuierlich weiterentwickelt
Herausgeber: IT-Gruppe Geisteswissenschaften der Ludwig-Maximilians-Universität München
Lizenz: Kostenfreie Open Source-Nutzung
Weblink: https://dhvlab.gwi.uni-muenchen.de/
Im- und Export: Die Unterschiedlichen Tools des DHVLab nutzen unterschiedliche Dateiformate. Im Datenrepositorium können z.B. Daten in den Formaten CSV, ESRI, OpenDocument, SQL, Mediawiki und XML importiert werden. Zudem können weitere Formate wie JSON, LaTeX, PDF, PHP und YAML exportiert werden. Diese Dateiformate können sowohl über das tooleigene Ordnersystem als auch über die OwnCloud im- und exportiert werden.

1. Für welche Fragestellungen kann DHVLab eingesetzt werden?

Das DHVLab bietet konkrete Anwendungen zum vertieften Selbststudium: Es können Datenbanken aufgebaut und abgefragt werden, diverse Tools wie ein OCR-Programm, POS-tagger, R usw. genutzt werden. Das DHVLab bietet zudem eine Publikationsplattform in Form eines WordPress-Blogs an. Auf Anfrage installiert der Support weitere Tools in das eigene Lab. Über PyCharm können zudem Module selbständig hochgeladen werden. Auf dem Desktop des DHVLab, über die Schaltfläche “Anwendungen”, sind folgende Textanalyse-Tools voreingestellt:

2. Welche Funktionalitäten bietet DHVLab und wie zuverlässig ist das Tool?

Funktionen: 

  • Virtueller Desktop
  • Datenrepositorium
  • Dokumentationsplattform
  • Cloud
  • “Squirrel” zur Transkription und Edition
  • “Live-Code” zur Programmierung
  • Kommunikationsplattform “Mattermost”
  • Gitlab zum kooperativen Arbeiten
  • “MAX” und ein Analysecenter zur Datenanalyse sowie Visualisierung

Zuverlässigkeit: Das DHVLab läuft zuverlässig und sollte stets synchronisierbar sein; die Entwickler*innen sind um stetige Integration weiterer Tools bemüht.

3. Ist DHVLab für DH-Einsteiger*innen geeignet?

Checkliste √ / teilweise / –
Methodische Nähe zur traditionellen Literaturwissenschaft
Grafische Benutzeroberfläche
Intuitive Bedienbarkeit teilweise
Leichter Einstieg
Handbuch vorhanden
Handbuch aktuell
Tutorials vorhanden
Erklärung von Fachbegriffen
Gibt es eine gute Nutzerbetreuung?

Das DHVLab wurde gestaltet, um den Einstieg in die Nutzung digitaler Methoden zu erleichtern und die Digital-Humanities-Lehre zu unterstützen. Da unterschiedliche Tools genutzt werden, ist die Bedienbarkeit allerdings mal mehr, mal weniger intuitiv. Der virtuelle Desktop nutzt eine Linux-Umgebung, ein System mit dem Studierende der Geisteswissenschaften, die gerade erst in die digitalen Methoden eingeführt werden, nicht unbedingt vertraut sind. Auch das Datenrepositorium, Live-Code oder GitLab sind nicht unbedingt Systeme, die intuitiv erschlossen werden können. Darum geht es beim DHVLab allerdings auch nicht unbedingt, denn diese Tools sollen ja in einen Lehrzusammenhang eingebettet werden. Durch ein aktuelles Handbuch und Tutorials werden Lehrende dabei unterstützt, einen guten Weg für die technisch niedrigschwellige Vermittlung zu finden.

Da das DHVLab speziell für Lehrende aus den Digital Humanities entwickelt wurde, sollten Sie die einzelnen Tools im DHVLab kennen. Da Studierende alle in der gleichen Umgebung arbeiten, gibt es für sie keine Installationshürden. Wird die gemeinsame Benutzungsoberfläche über den Laptop der Lehrperson über einen Beamer angezeigt werden, so bietet die Nutzung des DHVLabs den Vorteil, dass der Bildschirm der Lehrperson und der Studierenden identisch organisiert ist und nahezu gleich aussieht.

4. Wie etabliert ist DHVLab in den (Literatur-)Wissenschaften?

Das DHVLab ist kein Forschungs- sondern ein Lehrtool, das in erster Linie entwickelt wurde, um die Digital-Humanities-Lehre an der Ludwigs-Maximilians-Universität München zu unterstützen. Lokal ist das Tool in der Lehre bereits sehr etabliert und wird kontinuierlich genutzt. Eine Ausweitung der Nutzung auf andere Standorte ist aber möglich.

5. Unterstützt DHVLab kollaboratives Arbeiten?

Jede*r Nutzer*in greift auf eine eigene Instanz der jeweiligen Komponente zu (z.B. auf den virtuellen Desktop), gleichzeitig können alle Studierenden eines Kurses am gemeinsamen digitalen Forschungsprojekt arbeiten. Über eine Cloud können Daten, Berechnungen oder Visualisierungen bequem importiert bzw. exportiert und weiterverarbeitet werden. Das DHVLab ist also auf die kollaborative Arbeit an Projekten ausgerichtet.

6. Sind meine Daten beim DHVLab sicher?

Bei der Registrierung am Usermanagement-Tool des DHVLab werden Vorname, Nachname, Mailadresse und ein Name für das DHVLab-Labor angegeben. Diese Daten werden aber nur zur Verwaltung der Nutzung der DHVLab-Ressourcen gespeichert und nicht an Dritte weitergegeben. Die angegebenen Daten (Vorname, Nachname, Mailadresse) werden zusammen mit dem Registrierungsdatum und der IP-Adresse des Rechners in einer Datenbank gespeichert. Die Daten werden nicht an Dritte weitergegeben. Sie dienen ausschließlich der Benutzerverwaltung im DHVLab.

Die Datenerhebung dient der

  • Nutzung des DHVLab und seiner Module
  • Vorbeugung missbräuchlicher Registrierung
  • Identifizierung im Rahmen einer Lehrveranstaltung (auch hinsichtlich erbrachter Prüfungsleistungen) oder eines Forschungsvorhabens
  • Dokumentation der Urheberschaft von Forschungsdaten und deren Anreicherungen

Forschungs- und Nutzerdaten werden zentral auf den Servern der IT-Gruppe Geisteswissenschaften bzw. des Leibniz-Rechenzentrums gespeichert (vgl. https://dhvlab.gwi.uni-muenchen.de/mgmt/site/tos).

Daten werden grundsätzlich nicht gelöscht, da der Account auch über das Semester- bzw. Studienende hinaus genutzt werden kann. Auf ausdrücklichen Wunsch von Nutzenden können Account und die damit verbundenen personenbezogenen Daten gelöscht werden. Forschungsdaten, die durch Nutzer*innen erstellt wurden, werden dagegen im Sinne der FAIR-Prinzipien nicht gelöscht. Der Erhebung der Daten kann nicht widersprochen werden, da die Daten für die Verwendung des DHVLab benötigt werden.

Urheberrechtlich geschützte Daten:
Ein Hochladen von Daten ist nur dann erforderlich, wenn diese im DHVLab weiterverarbeitet werden sollen. Die Daten werden aber nur im Rahmen eines geschützten Loginbereichs verwaltet. Durch die Benutzerverwaltung hat jede*r User*in in allen Modulen Zugriff auf die Daten, die im Labor abgelegt sind. Im Modul “Dokumentation” kann der Zugriff durch die User*innen und Dozent*innen gesteuert werden.

7. Nachweise und weiterführende Literatur