Reference : Hagiography in the Digital Age. New Perspectives on Latin Legendaries
Scientific Presentations in Universities or Research Centers : Scientific presentation in universities or research centers
Arts & humanities : History
Computational Sciences
http://hdl.handle.net/10993/47105
Hagiography in the Digital Age. New Perspectives on Latin Legendaries
English
Dubuisson, Bastien mailto [University of Luxembourg > Faculty of Humanities, Education and Social Sciences (FHSE) > Department of Humanities (DHUM) >]
de Valeriola, Sébastien mailto [Université Libre de Bruxelles - ULB > Département d'enseignement des Sciences de l'Information et de la Communication (SIC)]
6-May-2021
International
Old Books and New Technologies: Medieval Books and the Digital Humanities in the Low Countries
06-05-2021 to 07-05-2021
Royal Library of Belgium (KBR)
National Library of Luxembourg (BNL)
University of Namur (UNamur)
Institut de Recherche et d'Histoire des Textes (IRHT)
Campus Condorcet of Paris
KB national library of the Netherlands
University of Ghent (UGhent)
Catholic University of Louvain (KU Leuven)
University of Liège (ULG)
University of Mons (UMons)
Vlaamse Erfgoedbibliotheken
Brussels
Belgium
[en] data mining ; data visualisation ; hagiography
[fr] visualisation de données ; légendiers ; hagiographie
[de] Datavisualisierung ; Legedare ; Heiligenleben
[en] La dernière décennie du 20e siècle fut marquée par la mise en place d’un outil devenu indispensable aux historiens qui étudient l’hagiographie latine d’avant 1500 et qui s’intéressent à ses vecteurs manuscrits. Née de l’initiative visionnaire de Guy Philippart et de son équipe, ainsi que d’une collaboration avec la Société des Bollandistes, la base de données BHLms entendait rendre la Bibliotheca Hagiographica Latina et ses Supplementa, couplés à l’ensemble des catalogues de manuscrits hagiographiques bollandiens, instantanément interrogeables . Deux décennies plus tard, le projet est toujours vivace et s’apprête à connaître une seconde vie sur les serveurs de l’Institut de Recherche et d’Histoire des Textes .
Cependant, si les informations collectées, présentées sous la forme d’une interface graphique, permettent à tout utilisateur d’obtenir rapidement des renseignements sur un texte donné (identifié par un n° BHL) et les manuscrits qui le contiennent, les données brutes de la base n’avaient à ce jour jamais été exploitées de façon globale. C’est une analyse de ce genre que nous proposons ici, par le biais de méthodes quantitatives, et notamment d’outils d’apprentissage automatique (machine learning) .
Pour ce faire, nous embrassons deux approches, qui considèrent la base de données globales sous deux angles de vue différents. D’une part, nous enquêtons sur le degré de similarité entre les manuscrits sur la base de leur contenu, à l’aide de techniques de partitionnement (clustering). D’autre part, nous étudions les relations qu’entretiennent entre eux les saints par le truchement de méthodes de fouille de règles d’association (rule mining) et de théorie des graphes.
Si le but final de notre analyse est bel et bien d’appliquer ces méthodes à l’ensemble de la base, nous aborderons dans un premier temps un cas d’étude concret, celui des manuscrits hagiographiques et des saints de l’ancien diocèse de Trèves. Les résultats de l’analyse quantitative peuvent ainsi être confrontés aux conclusions qualitatives obtenues par l’historiographie.
http://hdl.handle.net/10993/47105

File(s) associated to this reference

Fulltext file(s):

FileCommentaryVersionSizeAccess
Open access
Old-Books-and-New-Technologies_programme.pdfprogram_KBRPublisher postprint342.09 kBView/Open

Bookmark and Share SFX Query

All documents in ORBilu are protected by a user license.