Chancen und Grenzen der automatisierten Erkennung von Emotionen und Sentiments in Zeitzeugeninterviews. Ergebnisbericht eines interdisziplinären KI-Forschungsprojekts

Nike Höfer, Michael Gref, Jana Beinlich, S. Zimmermann, Markus Würz, Ruth Rosenberger
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Abstract

Historikerinnen und Historiker der Stiftung Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland und Informatiker des Fraunhofer Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme haben zwei Jahre lang in einem interdisziplinären Forschungsprojekt einen Softwareprototypen entwickelt, der mit Hilfe von Verfahren Künstlicher Intelligenz in audiovisuellen Zeitzeugeninterviews wahrnehmbare Emotionen und wertende Meinungsäußerungen (Sentiment) erkennt. Das Projekt wurde im Zeitraum 2020 bis 2022 finanziell gefördert im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung. Der Beitrag thematisiert das Forschungsdesign, dessen Operationalisierung sowie daraus ersichtliche Chancen und (derzeitige) Grenzen der automatisierten Analyse von Zeitzeugeninterviews im Kontext der softwareunterstützten Erschließung von (musealen) Sammlungen.
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目击者访谈中情绪和情感自动识别的机遇与局限。跨学科人工智能研究项目成果报告
德国联邦历史博物馆基金会(Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland Foundation)的历史学家和弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所(Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems)的计算机科学家花了两年时间,在一个跨学科研究项目中开发出了一个软件原型,该软件使用人工智能方法来识别与当代证人的视听访谈中可感知的情绪和评价性意见表达(情感)。作为德国政府人工智能战略的一部分,该项目在 2020 年至 2022 年期间获得了资助。文章讨论了在软件支持的(博物馆)藏品索引编制背景下对目击者访谈进行自动分析的研究设计、可操作性以及由此带来的机遇和(当前的)局限性。
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