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@article{ Höfer2022,
 title = {Chancen und Grenzen der automatisierten Erkennung von Emotionen und Sentiments in Zeitzeugeninterviews: Ergebnisbericht eines interdisziplinären KI-Forschungsprojekts},
 author = {Höfer, Nike and Gref, Michael and Beinlich, Jana and Zimmermann, Sarah and Würz, Markus and Rosenberger, Ruth},
 journal = {BIOS - Zeitschrift für Biographieforschung, Oral History und Lebensverlaufsanalysen},
 number = {2},
 pages = {253-268},
 volume = {35},
 year = {2022},
 issn = {2196-243X},
 doi = {https://doi.org/10.3224/bios.v35i2.07},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-96209-8},
 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.},
 keywords = {Zeuge; witness; Interview; interview; Emotionalität; emotionality; Analyse; analysis; künstliche Intelligenz; artificial intelligence; Software; software}}