テーマ
DH 2022東京記念レクチャーシリーズでは、国際会議Digital Humanities 2022の東京開催を記念して、世界の研究をリードする研究者・専門家を招待し、デジタル・ヒューマニティーズ（デジタル人文学・人文情報学）分野における最新動向をオンラインで講演していただきます。
本セミナーは、スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)のFrédéric Kaplan教授をお招きし、「過去のビッグデータ」や「欧州タイムマシン研究計画」などについてお話いただきます。Kaplan教授は、AIなどを用いて過去のビッグデータを紐解き、4次元ミラーワールドを建設するという、デジタル・ヒューマニティーズ分野における最も大規模かつ挑戦的なプロジェクトに取り組んでいます（参考：「過去のビッグデータ」を探る欧州タイムマシン研究計画）。デジタル・ヒューマニティーズ研究の最先端と未来を考えるまたとない機会です。ぜひご参加下さい。
DH 2022東京記念レクチャーシリーズ公式ページ：デジタル・ヒューマニティーズへの招待
講演記録
セミナーの講演部分につきましては、ROIS-DS CODHのYouTubeチャネルにて公開しています。
セミナーの資料を以下で公開しています。
- Frédéric Kaplan, The Dark Matter of History, doi:10.20676/00000404
- 北本 朝展, 歴史ビッグデータ：The Dark Matter of Historyの解説, doi:10.20676/00000405
- YouTube映像
プログラム
| タイトル | THE DARK MATTER OF HISTORY |
| 講演者 | Prof. Frédéric Kaplan (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) |
| 要旨 | Digital information about the past is still very limited. A small percentage of cultural heritage documents has been digitised. Only a portion of the digitised documents are accessible. Most of the content of these digital documents has never been read by any living human beings. This latent information, waiting to be discovered, visualised and transformed, can only be fully exploited with the mediation of AI algorithms. It is the dark matter of history. Bringing this dark matter to light is one of the core challenges of the next decades, not only for the Digital Humanities, but for society as a whole. |
| 略歴 | Prof Frédéric Kaplan currently holds the Digital Humanities Chair at École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). He directs the EPFL Digital Humanities Institute (DHI), comprising 5 research laboratories. He is also the president of the Time Machine Organisation, a non-profit entity researching Big Data of the Past and collectively building the first 4D mirror world. |
| 日時 |
2022年7月1日（金） 17:00-18:30 なおKaplan教授の講演の後、今回の講演を企画した北本 朝展がモデレーターとなって、歴史ビッグデータに関するコメントや、講演に対する質疑応答などを進めます。 |
| 会場 | オンライン（Zoom） |
| 参加費 |
無料 ただし事前登録をお願いします。開催前にZoomリンクをお送りします。 |
| 言語 | 講演：英語（通訳なし）、コメント＆質疑応答：日本語＋英語 |
| 企画 |
ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター（CODH）
DH2022実行委員会 学術ワーキンググループ |
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