Der versteckte Hund

Die Ausstellung « Sortir de la guerre » wird seit Anfang März 2020 nicht mehr gezeigt, soll aber in Le Mans im Herbst an unterschiedlichen Standorten zu sehen sein. Bis dahin bietet die virtuelle Ausstellung weiterhin Zugriff auf Bilder, Texte und Audiodateien. Die DHd-Konferenz bot in Paderborn eine allerletzte Gelegenheit, die Ausstellung in der Universitätsbibliothek zu besichtigen. Auf der Konferenz wurde ebenfalls ein Workshop angeboten, der zum Ziel hatte, in Form eines Hackathons Erweiterungen und Anreicherungen der virtuellen Ausstellung zu konzipieren bzw. zu entwickeln. Einige TeilnehmerInnen widmeten sich mit den Voyant Tools der Wortfeldanalyse, andere bemühten sich um eine Einbettung der Legenden in StoryMap, noch andere versuchten sich an einer automatischen Extraktion von Entitäten mit SpacY. Diese spannenden Versuche zeigten sowohl, dass die Ausstellungsdaten noch mehr zu bieten haben als das, was wir bereits damit gemacht haben, als auch, dass es einer Zeitinvestition von wesentlich mehr als 3 Stunden bedürfen würde, um zu einem einigermassen fertigen Ergebnis zu kommen.

Eine letzte Gruppe widmete sich einem ganz anderen Experiment, das den Wert von explorativen Verfahren veranschaulichte – indem etwas gefunden wurde, was sich nicht hätte da befinden sollen, wo es zu finden war!

In dieser Workshopgruppe wurden Bilder aus der Ausstellung automatisch auf der Grundlage einer eye-tracker-trainierten KI analysiert. Dieses Programm wurde auf zeitgenössischen Fotos darauf hin vortrainiert, das zu erkennen, worauf sich der menschliche Blick konzentriert. Die ersten Ergebnisse mit den Bildern der Ausstellung zeigten, dass die Lokalisierung der Fokuspunkte ziemlich gut zu funktionieren schien, obwohl der Algorithmus nicht mit historischen, schwarz-weissen Bildern trainiert war. So in etwa hier:

Jeweils: links das historische Bild, mittig die Berechnung der Blickrichtung (hell = Blickfokus), rechts überlappende Darstellung beider Bilder. Realisiert auf dem DHd-Workshop von einer TeilnehmerInnengruppe aus Göttingen.

Die hier präsentierte « Saliency Prediction » ist ein Deep Learning Modell, das vorhersagen soll, auf welche Stellen in einem Bild Menschen wahrscheinlich schauen werden. Im Fall dieser drei Bilder ist der vermutete Fokus auf Transparenten, auf Menschen: ziemlich überzeugend, aber auch nichts Erstaunliches.

Wigbertstraße, Siedlung des Spar- und Bauvereins. Stadt- und Kreisarchiv Paderborn.

Interessanter wurde es bei dieser scheinbar eher unspektakulären Bild einer Bausiedlung, die in der virtuellen Ausstellung auch hier zu finden ist.

Das Ergebnis der Saliency Prediction fokussierte bei diesem Bild auf eine Zone unten rechts des Bilds, die wir anfangs gar nicht zuordnen konnten und der keiner von uns bislang Aufmerksamkeit gewidmet hatte:

Saliency Prediction beim Bild des Spar- und Bauvereins.

Schaut man genauer hin, dann sieht man, dass hinter dem Zaun – da wo der gelbe Fleck der Saliency Prediction leuchtet – tatsächlich ein Hund zu finden ist, den bislang keiner von uns gemerkt hatte! Dies stellt natürlich Fragen an das Modell: Wenn das Ziel des Modells sein soll, den Fokus des menschlichen Auges zu finden, und es ausgerechnet die Stelle findet, die kein menschliches Auge gemerkt hatte, gibt es nicht ein Problem beim Trainingskonzept? Aber es ging dabei nicht nur um den Algorithmus…

Denn so normal wie es eigentlich ist, dass ein Hund auf einem Foto eines Hauses stehen mag, ist das wiederum, das merkte Archivar Andreas Gaidt sofort, für ein Foto von Paul Michels mehr als überraschend.

Paul Michels (1882-1970), war von 1919-1936 Paderborner Stadtbaurat und wurde dann von den Nationalsozialisten entlassen. Ab 1924/25 hat er in der Region fotografiert, und zwar auf 9 x 12 cm Glasplatten. Ihm hat Paderborn den Großteil von Architekturaufnahmen vor 1945 zu verdanken. Auf der Grundlage seines im Stadt- und Kreisarchiv Paderborn erhaltenen Nachlasses kann Andreas Gaidt auch berichten, dass die Inszenierung der Architekturfotos Michels’ immer sehr sorgfältig gewesen ist, dass dieser nämlich immer gewartet hat, bis kein Mensch auf dem Foto zu sehen war, ehe er die Aufnahme betätigte. Die Tatsache, dass er ein Foto gemacht hat, auf dem ein Hund stand, stellt wieder vor anderen Fragen: Hat auch er den Hund übersehen? Oder hat er ihn gesehen, war sich aber sicher, dass er unbemerkt bleiben würde? Fast würde man am liebsten all seine Fotos Revue passieren um zu schauen, ob er nicht zufällig dem aufmerksamen Beobachter hier und da noch eine versteckte Katze, einen Huhn oder ein Kaninchen hinterlassen hat…

Überraschungen, die auf neue Ideen bringen oder die arkanen Erkenntnisse ans Licht bringen: Genau das war das Ziel unseres Workshops. Ich bedanke bei allen TeilnehmerInnen sowie bei meinen MitveranstalterInnen für eine anregende, austauschreiche Sitzung, ganz im Zeichen der Digital Humanities!


Anne Baillot

I am a Professor of German Studies at Le Mans Université. My areas of research include German literature, Digital Humanities, textual scholarship and intellectual history.

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