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So beeinflusst KI unser Verständnis von Kulturgeschichte

Verborgene Wahrheiten über einen der größten britischen Komponisten aufgedeckt

Das Britten Pears Arts Archiv beherbergt eine Vielzahl von Materialien, darunter Partituren, Entwürfe, Tagebücher und über 20.000 Aktenordner mit Korrespondenz zu Benjamin Britten, einem der größten britischen Komponisten des 20. Jahrhunderts. Das Archiv hat es sich zur Aufgabe gemacht, Geschichten über Brittens berufliche und persönliche Aktivitäten aufzudecken und weiterzugeben. Wer war er, mit wem hat er sich umgeben und wie hat er es zu einem solchen Erfolg gebracht?

Das Britten Pears Arts Archiv in Aldeburgh, Suffolk
Innenansicht des Britten Pears Arts Archiv

Zu der Frage, mit wem sich Britten umgeben hat, wurde in einem kürzlich durchgeführten Projekt eine aufschlussreiche Liste von Personen aus Brittens Umfeld erstellt, die Informationen darüber liefern könnte, wer er war und wie er zu einem der größten britischen Komponisten aller Zeiten wurde. Im Rahmen eines experimentellen KI-Projekts, das in Zusammenarbeit mit Axiell, einigen Partnerarchiven und der KI Incubator Faculty durchgeführt wurde, konnten 130.000 einflussreiche Personen aus Brittens Umfeld ermittelt werden.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie die künstliche Intelligenz Frauen mit unerkannten Beiträgen zu seinem Werk aufspürte, das Verständnis des Archivs für Brittens Leben veränderte und neue digitale Möglichkeiten für den Kultursektor eröffnete.

ODER SEHEN SIE SICH MEHR AN

Schauen Sie das neueste Video über KI-Anwendungen im Kultursektor aufgezeichnet im Rahmen der Axiell Digital Days, unserer virtuellen Veranstaltung 2023, an:

Jetzt auf den Inhalt der Axiell Digital Days zugreifen

 

Die Vision eines KI-Archivs

Auf der Axiell-Anwenderkonferenz 2022 sprach Dave Thomas, CTO des Unternehmens, über die Rolle innovativer Technologiestrategien in Museen und Archiven: „Museen und Archive sind reich an Informationen. Hinzu kommt, dass täglich neues digitales Material produziert wird. Die derzeitigen Verfahren zur Klassifizierung von Informationen und zur gemeinsamen Nutzung von Inhalten können mit dem neuen Material nicht Schritt halten, ganz zu schweigen von den beträchtlichen Rückständen an physischem Material, das digitalisiert werden muss.“

Axiell-CTO Dave Thomas auf der Axiell User Conference 2022

„Wenn es um transformative digitale Fähigkeiten wie KI geht, sehen wir darin eine Lösung, die unseren Kunden helfen kann, ihre Ziele zu erreichen. KI kann die Art und Weise verbessern, wie unsere Kunden große Mengen an Informationen kuratieren und dann Verbindungen zu Einrichtungen außerhalb ihrer Institution herstellen. Sie bietet auch neue Möglichkeiten für das Publikum, sich mit den Geschichten der Sammlungen zu beschäftigen und Wahrheiten über die Geschichte aufzudecken.“

Als führender Anbieter von Museumstechnologie hat Axiell die Aufgabe, innovative Software bereitzustellen, die die Arbeit der Kundeninstitutionen ermöglicht und unterstützt. Dazu gehört es, der Gemeinschaft zuzuhören und gleichermaßen Lösungen zu entwickeln.

Dave leistet hier bei Axiell Pionierarbeit durch sein umfangreiches Netzwerk von Vordenkern und Technologieführern. Einer dieser Vordenker ist Faculty, ein Inkubator für Datenwissenschaften mit Sitz in London, England. Im Oktober 2022 ging Axiell eine Partnerschaft mit Faculty ein, um die potenziellen Anwendungen von KI für Museen und Archive zu untersuchen.

Zuvor war Christopher Hilton, Leiter des Archivs und der Bibliothek des Britten Pears Arts Archivs, mit seiner Vorstellung für den Einsatz von KI in Archiven an Dave herangetreten. Christophers Vision: herauszufinden, ob KI dabei helfen kann, Entitäten innerhalb von Archivalien zu isolieren und dann festzustellen, welche dieser Entitäten in der Sammlung einer anderen Institution existieren. Mit Christopher Hiltons Worten: „Es gibt Ziele in der Archivgemeinschaft, die konzeptionell möglich, aber logistisch unpraktisch sind, weil sie viel manuelle Arbeit erfordern würden. Ein solches Ziel wäre es, alle Einheiten in jedem Archiv aufzulisten, damit wir gemeinsame Einheiten in allen Archiven identifizieren und eine umfassendere Darstellung der Geschichte geben können.“

Die Definition des Projekts

Im Rahmen dieses Projekts war das Axiell-Team daran interessiert, das soziale Umfeld des Gegenstandes des Britten Pears Arts Archivs zu verstehen: Benjamin Britten, einer der bedeutendsten britischen Komponisten, der in der Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts tätig war.

Benjamin Britten (rechts) mit seinem Lebenspartner, dem Sänger Peter Pears, 1957

Durch seine Arbeit im Britten Pears Arts Archiv gelang es Hilton Sammlungen vorzuschlagen, die Aufschluss über die Korrespondenz zwischen Britten und den Personen und Institutionen in seinem Umfeld geben könnten. Das Royal Opera House bot sich aufgrund Brittens musikalischer Karriere an, die London School of Economics aufgrund seiner politischen Einstellung.

Hilton erläutert: „Wir wollten nicht nur untersuchen, ob die KI in der Lage ist, Informationen aus einem bestimmten Archiv zu extrahieren, sondern auch, ob sie sich in verschiedenen Archiven bewegen kann. Würde sie in verschiedenen Archiven dieselbe Person identifizieren? Ich konnte Verbindungen zu anderen Institutionen innerhalb der Axiell-Gemeinschaft knüpfen, die eventuell zu Synergien führen.“

Faculty und Datenwissenschaft

Faculty ist eine Technologieberatung und ein Inkubator, der ein Stipendienprogramm für angehende Datenwissenschaftler*innen anbietet. Die Stipendiat*innen erhalten ein „Gastunternehmen“, mit dem sie an Sondierungsprojekten arbeiten. Nikita Ostrovsky wurde für das Projekt mit Axiell ausgewählt.

Wir sind Partner: Axiell und Faculty Fellow Nikita Ostrovsky

Nikita Ostrovsky beschreibt es so: „Ich hatte gerade meinen Physik-Master in Oxford abgeschlossen und wollte mehr über Data Science und KI lernen. Die Faculty nimmt Leute mit technischen Grundlagen, steckt sie in ein 6-wöchiges Forschungsprojekt, bietet ihnen ordentlich Training und lässt sie los, um zu entdecken. Als ich von dem Projekt mit Axiell hörte, war ich sofort Feuer und Flamme. Es war eine himmlische Kombination.“

Zusammen mit Ostrovsky, Hilton und den drei Archiven verfügte Axiell über die Ressourcen, um mit der KI für Archive zu experimentieren.

Aufbau der Partnerschaft

Die Aufregung war groß, als das Team begann, die Arbeitsbeziehung zu strukturieren. Hilton berichtet: „Da jede Archivdatenbank anders ist, vor allem, wenn man, wie in diesem Projekt, mit verschiedenen Sammlungsdatenbanken arbeitet. Meine Aufgabe war es, die Daten von unseren Kooperationspartnern zu beschaffen, sie mit Nikita zu teilen und dann die Konzepte und die Funktionsweise der Datenbanken zu erklären, damit wir die verschiedenen Systeme miteinander verknüpfen und verstehen konnten, wie die Archive strukturiert waren. Ich war die Brücke.“

„Computer geben uns die Möglichkeit, riesige Mengen von Geschichten (Daten) zu durchforsten und ihnen einen Sinn zu geben. Bei diesem Projekt mussten wir mit drei verschiedenen Archiven arbeiten, von denen jedes Zehntausende von Datensätzen mit unterschiedlicher Software und unterschiedlicher Struktur enthielt. Es war von Anfang an wichtig, einen Ansatz zu finden, der mit jedem Archiv, jedem Produkt und jeder Datenstruktur funktioniert, damit wir die Arbeit nach dem Projekt verallgemeinern können, um Nachhaltigkeit und weitere Innovationen zu erreichen“, sagt Ostrovsky.

Das Ergebnis

Nach dem sechswöchigen Sprint zeigte die KI signifikante Verbindungen zwischen den Sammlungseinheiten auf. Es ergaben sich Muster, die das soziale Umfeld von Britten und alle Einheiten, mit denen er interagierte, aufzeigen. Darüber hinaus war Ostrovsky in der Lage, die Verbindungen zwischen den Einheiten in einem mehrdimensionalen Modell zu visualisieren, das die Breite und Stärke dieser Beziehungen veranschaulicht.

Karte der entdeckten Entitäten mit Verbindungslinien, die die Stärke ihrer Beziehung anzeigen

„Dies ist ein Triumph sowohl für die Zukunft der Archivierung als auch für die Demokratisierung unserer Archive und die Erweiterung unseres Geschichtsverständnisses. In Nikitas Visualisierungsmodell zeigen Linien zwischen Entitäten deren Verbindung an. Je dicker die Linie ist, desto häufiger werden sie in den einzelnen Archiven erwähnt und desto mehr Verbindungen gibt es. Dadurch wird der Zugang zu den Archiven demokratisiert. Plötzlich kann die Öffentlichkeit sehen, wer die wichtigen Personen sind – man muss nicht mehr nur den Archivaren oder ihren Vorurteilen vertrauen“, sagt Hilton.

„Außerdem tauchen neue Muster auf, die auf Personen hinweisen, die in Brittens künstlerischem Umfeld tätig waren, aber vielleicht nicht direkt mit ihm in Verbindung gebracht oder für ihren Beitrag gewürdigt werden. Ein Beispiel dafür sind einige Frauen, die damals nicht als Schöpferinnen galten, die aber als Bindeglieder zwischen Menschen, Orten und Ereignissen rund um Brittens Werk auftauchen. Diese Frauen wurden in der Geschichte in den Hintergrund gedrängt, haben aber einen wichtigen Beitrag zu Brittens Prozess und seinem Einfluss auf die Geschichte geleistet.“

Die größte Herausforderung

Sicherlich brachte diese innovative Arbeit auch Hindernisse mit sich, die es zu überwinden galt. Auf die Frage, was seine größte Herausforderung war, antwortete Ostrovsky: „Wir hatten die Aufgabe, eine Maschine zu bauen, die Entitäten disambiguieren kann. Während die Software das Archivmaterial durchkämmte, stellen wir fest, dass Personen, von denen wir wissen, dass sie gleich sind, auf unterschiedliche Weise bezeichnet werden. Zum Beispiel kann „Winston Churchill“ auch „Winston“, „Churchill“, „Sir Winston Churchill“ genannt werden. Wenn man einen Katalog durch die KI-Technologie laufen lässt, kann sie manchmal verschiedene Referenzen nicht unter einer Entität verbinden. Dies war eine der zentralen Herausforderungen des Projekts, und wir sind bei der Lösung dieses Problems einen großen Schritt weitergekommen.“

Jetzt Video dazu anschauen

Künftige Möglichkeiten von KI

Auf die Frage, wie er sich den Einsatz von Datenwissenschaft in der Branche vorstellt, antwortete Hilton: „Mir gefällt die Idee der automatischen Katalogisierung. Da wir zunehmend mit digitalem Material arbeiten, können wir jetzt den Text unserer Archive durchsuchen. Es könnte Möglichkeiten geben, dass KI automatisch Kataloge generiert und Katalog-Metadaten mit minimalen menschlichen Eingriffen erstellt. Archivare könnten dann weniger Arbeit mit der Katalogisierung von Informationen haben und mehr Zeit damit verbringen, die von der KI erstellten Daten zu prüfen. Es wird immer notwendig sein, dass der Mensch ein wenig nachprüft, aber wenn wir uns die Arbeit abnehmen lassen, werden wir einen Vorsprung haben.

Was kommt als Nächstes?

Der nächste Schritt ist eher hypothetischer Natur. Wie kann Axiell diese Sondierungsarbeit, ein Proof-of-Concept für KI im Kulturbereich, aufgreifen und sie den vorgesehenen Nutzern zugänglich machen? Letztendlich ergab dieses Experiment 130.000 Entitäten in den drei Archiven, mit starken und vielfältigen Verbindungen zwischen ihnen.

Karte der gefundenen Entitäten mit Linien, die die Bedeutungen und Verbindungen zwischen ihnen darstellen

Museen und Archive sind Bewahrer und Wahrheitsträger. Diese Aufzeichnungen stellen eine Quelle historischer Fakten dar, und es wird immer wichtiger, die Verbindungen zwischen den Institutionen zu erhalten und zu erleichtern, um ein besseres Erzählen von Geschichten und einen besseren öffentlichen Zugang zu ermöglichen. Wie können also MuseTech-Anbieter wie Axiell moderne Technologien nutzen, um unsere gemeinsame Geschichte und das Erzählen von Geschichten zu verändern?

Hilton berichtet, dass eine wichtige Erkenntnis aus dem Projekt darin besteht, dass man sich hinsetzen und ein wenig träumen muss. „Im Bereich des Kulturerbes ist es für uns sehr einfach, uns mit dem Tagesgeschäft zu beschäftigen. Wenn man nur ein wenig darüber nachdenkt, wie man mit der sich entwickelnden Technologie Schritt halten kann, gibt es da draußen Technologien, die es wert sind, dass man sie sich ansieht.

Außerdem hatten wir für dieses Projekt eine sechswöchige Frist, die mir half, den Umfang der Investitionen zu verstehen. Das hat meine Denkweise stark verändert. Ich war in der Lage, mir sechs Wochen Sondierungsarbeit vorzustellen und dann zu verstehen, dass ich in der Lage sein würde, zur „Normalität“ zurückzukehren.

Ich kann anderen Nutzern ohne zu zögern empfehlen, sich auf so etwas einzulassen. Selbst wenn man denkt, dass man unglaublich viel zu tun hat, ist es möglich, dies in den Tag zu integrieren.“

Benjamin Britten (links) und sein Lebenspartner Peter Pears, 1976

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