Für Forschung im Bereich Digital Humanities ist es in vielen Fällen notwendig, einen Datensatz zu wählen, der bearbeitet werden soll. In die Wahl dieses Datensatzes fließen sowohl bewusste, wie auch unbewusste Kriterien ein, wodurch sich oft eine (unbewusste) Fokussierung auf den Kanon der jeweiligen Disziplin und der Gesellschaft im allgemeinen ergibt. Dies wurde auch bereits thematisiert, aber primär auf Basis von Anekdoten.
In diesem Beitrag präsentieren wir eine quantitative Analyse von Gender, Sprache und Herkunft von Personen, die in Abstracts der DHd Konferenzen 2016-2018 erwähnt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass bezüglich Sprache und Herkunft keine übermäßige Fokussierung auf den deutsch/deutschsprachigen Bereich zu finden ist, aber das im Bereich Gender ein extremes Ungleichgewicht besteht, und dass im deutschsprachigen DH Raum Frauen effektiv keine Rolle als Studiensubjekte spielen.
Diese Visualisierung basiert auf der Einreichung
DH is the Study of dead Dudes und setzt sich aus Werten für Flesch-Reading-Ease (90) und Sentimentanalyse (55) zusammen.