Vom Scan zur Datenbank. Methoden zur digitalen Erfassung von Werbeanzeigen aus der Jahrhundertwende
Authors/Creators
- 1. Georg-August-Universität Göttingen, Institut für Digital Humanities, Göttingen, Deutschland
Description
Ein Beitrag zur Digital History 2023: Digitale Methoden in der geschichtswissenschaftlichen Praxis: Fachliche Transformationen und ihre epistemologischen Konsequenzen, Berlin, 23.-26.5.2023.
Abstract: Zeitungen und Zeitschriften stehen mittlerweile zahlreich digitalisiert zur Verfügung und werden als "Eldorado" für die digitale Geschichtswissenschaft bezeichnet. Mit den wachsenden Möglichkeiten der automatischen Layout- und Texterkennung widmen sich Projekte nun auch dem Ziel, Zeitungen und Zeitschriften nicht nur einzuscannen, sondern die darin enthaltenen Informationen digital zu modellieren und miteinander in Beziehung zu setzen. Davon ausgenommen sind bislang die Werbeanzeigen, die aufgrund ihrer grafischen Gestaltung nach wie vor eine Herausforderung für die automatisierte Verarbeitung darstellen. Der Beitrag präsentiert die Ergebnisse einer Masterarbeit, in der ein Workflow für die digitale Erfassung und Aufbereitung historischer Werbeanzeigen auf der Basis von Scans ausgearbeitet wurde. Dieser Workflow wurde an den ersten fünf Jahrgängen der Kulturzeitschrift "Die Jugend" erprobt. Die einzelnen Anzeigen wurden segmentiert und in einer Datenbank gespeichert. Ergänzt wird diese durch die manuelle Annotation von werbenden Unternehmen und Produktkategorie. Das Ergebnis ist ein über 10.000 Anzeigen umfassender Datensatz. Eine Auswertung der Größe der Werbeanzeigen zeigt, dass ein großer Teil des verfügbaren Werbeplatzes von sehr kleinen Anzeigen eingenommen wird. Diese Erkenntnis bietet eine interessante Perspektive in der Erforschung historischer Werbeanzeigen, die sich ohne die Unterstützung digitaler Methoden oft an besonders auffälligen Werbeanzeigen oder den Anzeigen großer Unternehmen orientiert.
Files
Störiko-Vom Scan zur Datenbank_v1_0.pdf
Files
(531.0 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:d2ac462a4e4ffbdd33ddc1ae3fd04797
|
531.0 kB | Preview Download |
Additional details
Related works
- Is part of
- Book: 10.5281/zenodo.8319631 (DOI)