Master Digitale Textanalyse (MA)

Digitale Texte sind in der heutigen Gesellschaft allgegenwärtig. Moderne Computertechnologie ermöglicht spannende Anwendungen in Forschung und Industrie. In diesem Master of Digital Text Analysis erwerben Sie alle kritischen und rechnerischen Fähigkeiten, die heutzutage von Experten für digitale Textanalyse erwartet werden.

Der Lehrplan ist einzigartig in seiner Betonung datenlastiger Ansätze zu Sprache und Text aus geisteswissenschaftlicher Perspektive. Von Grund auf decken die Module ein breites Spektrum an Texttechnologien ab, darunter:

• aus künstlicher Intelligenz (Machine Learning)
• über Data Science (Statistik)
• zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Computerlinguistik)

Dieses ehrgeizige Programm zielt darauf ab, die nächste Generation von hochgradig selbstständigen, kulturbewussten Experten für Textanalyse vorzubereiten, die in einer Vielzahl von Forschungskontexten in Wissenschaft und Industrie, einschließlich des Kultursektors, hochgradig einsetzbar sind.

Qualitätssicherung

Bei University of Antwerp stellen wir die Qualität unserer Programme sicher. Jedes Programm durchläuft einen sechsjährigen Qualitätssicherungszyklus.

Ein Peer Review im 6. Jahr schließt diesen Zyklus ab. Der Studiengang führt eine Selbstreflexion durch, führt Gespräche mit internen und externen Experten sowie mit einem unabhängigen Studierenden.

Am 14. und 15. November 2018 besuchte das Peer-Review-Team den Master of Linguistics und beschloss, sein Vertrauen in den Studiengang zu bestätigen.

Wichtigste Schlussfolgerungen des Peer Reviews

Die Dozentinnen und Dozenten stehen der ständigen Verbesserung des Studiengangs und seiner Position auf dem Hochschulmarkt kritisch gegenüber. Das Studienprogramm regt die Studierenden dazu an, ihren Interessen so weit wie möglich nachzugehen. Daher wurden zum Zeitpunkt des Peer Reviews im Master of Linguistics drei Vertiefungsrichtungen angeboten: (1) Language in use (2) Computational Psycholinguistics und (3) Digital Text Analysis. Bei dieser letzten Option wird eine Brücke zwischen Linguistik und Literaturwissenschaft geschlagen.

Diese wichtige Neuentwicklung der Digitalisierung erhält im Programm die dringend benötigte Aufmerksamkeit, auch dank der Dozenten, die führende Experten für Digitalisierung in Literatur- und Sprachwissenschaften sind.

Das Peer-Review-Team kommt zu dem Schluss, dass die Masterarbeiten auf einem guten Niveau sind. Alle Masterstudierenden der Linguistik können ein Berufs- oder Forschungspraktikum absolvieren. Der Master of Linguistics zeichnet sich besonders durch seine starke Forschungsorientierung aus, die für die Rekrutierung von Promovierenden wichtig ist.

Der Bildungsausschuss wird die Internationalisierung des Programms weiter stärken, indem er strukturelle internationale Partnerschaften entwickelt und Austauschbarrieren beseitigt, wie z. B. die Belastung durch Verwaltungsformalitäten und die Erlangung von Äquivalenzen für im Ausland absolvierte Kurse. Der Bildungsausschuss setzt auch Blended Learning um. Obwohl die Studierenden formell in Gremien und Gremien vertreten sind, setzt sich der Studiengang dafür ein, die Partizipation und Kommunikation mit den Studierenden weiter zu stärken. Auf Anraten des Peer-Review-Teams wird der Bildungsausschuss kritisch darüber nachdenken, wie sich die Spezialisierungen im niederländischsprachigen Master taalen letterkunde zu den Spezialisierungsoptionen im Master Linguistics verhalten. Es wird geprüft, inwieweit es sinnvoll und sinnvoll ist, beide Masterstudiengänge und vergleichbare Studiengänge weiterhin nebeneinander anzubieten. Angesichts steigender Studentenzahlen wird der Bildungsausschuss die Einrichtung eines Englischprogramms prüfen.

Was ist digitale Textanalyse?

Der Lehrplan umfasst von Grund auf ein breites Spektrum an Texttechnologien.

• Natural Language Processing: Technologien aus der Computerlinguistik sind heutzutage ausschlaggebend für die digitale Textanalyse. Dieses Modul bietet eine umfassende Einführung in moderne Pipelines in Natural Language Processing. Gemeinsam arbeiten wir an praktischen Anwendungen auf Textdaten sowie an Lösungen für die vielen Herausforderungen, die in diesem Bereich noch offen sind.
• Data Science: Arbeitgeber in Wissenschaft und Industrie erwarten zunehmend, dass Data Scientists schnell relevante Erkenntnisse aus großen Dokumentensammlungen extrahieren können. In diesem Modul konzentrieren wir uns auf die explorative Datenanalyse und praktische Datenvisualisierung unter Einbeziehung anspruchsvoller Datensätze aus der realen Welt.
• Maschinelles Lernen: Deep Learning spielt in diesem Programm eine herausragende Rolle als entscheidende Komponente der modernen künstlichen Intelligenz. Module mit Fokus auf Neuronale Netze werden ergänzt durch eine breitgefächerte und vertiefte Betrachtung etablierter, alternativer Methoden des maschinellen Lernens.

Boot Camp

Einzigartig an diesem Curriculum ist das obligatorische Programmier-Bootcamp zu Beginn des ersten Semesters. Dieser 3-wöchige Kurs macht keinerlei Annahmen über die Programmierkenntnisse der Schüler und bietet eine sachliche Einführung in die moderne Computerprogrammierung und das breitere wissenschaftliche Ökosystem der Informatik.

Zum Anfassen

Dieser Master bietet vor allem eine praxisorientierte Ausbildung, zum Beispiel durch eine projektbezogene Masterarbeit und die Möglichkeit eines externen Praktikums bei einem unserer vielen Stakeholder aus Wissenschaft oder Industrie. Darüber hinaus können die Studierenden aus einem vielfältigen Angebot an Wahlpflichtmodulen aus den Fachbereichen Literaturwissenschaft und Linguistik wählen.

Die University of Antwerp schneidet im Young University Ranking sehr gut ab und erreicht den 5. Platz bei den Times Higher Education Millennials 2020, den 7. Platz bei den Times Higher Education 250 unter 50 2022 und den 20. Platz bei QS 50 unter 50 2021. Auf globaler Ebene Im Times Higher Education 2023 belegt die Universität den 131. Platz und im QS World Ranking 2023 den 280. Platz.

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Der Schwerpunkt dieses Masters ähnelt dem eines Forschungsmasters und wird ehrgeizige, gut ausgebildete Studierende hervorbringen, die perfekt für eine Doktorarbeit, beispielsweise in Computational Humanities oder verwandten Bereichen, gerüstet sind. Viele Studierende werden eine Karriere als Forschungs-/Datenwissenschaftler in der (Technologie-)Branche anstreben, wo sie an der Analyse aller Arten von Textdaten arbeiten, beispielsweise Kundendaten, wahrscheinlich im Zusammenhang mit maschineller Übersetzung, Dialogsystemen oder Empfehlungsmaschinen.

Schließlich erwarten wir, dass viele unserer Studierenden Möglichkeiten im Kultur- oder GLAM-Bereich (Galerien, Bibliotheken, Archive, Museen) finden, wo Mitarbeiter, die eine Leidenschaft für Computertechnologie und Kultur vereinen, sehr gefragt sind.