Genetic editors, please note

After finishing last week’s entry about my rash commitment to write a book chapter, I secretly vowed to monitor my progress by producing weekly reports here. I then spent the entire week (when not shopping, eating, or sleeping) working on next month’s TEI course in Paris, essentially a revision of the one I gave in May. Almost, but not quite, because half way through the week, I received another reminder of another rashly-made commitment, this time to deliver a public lecture in Grenoble in December. I promptly dashed off the following proposition :

Ceci n’est pas une pipe: l’importance de la modélisation aux humanités numériques

Lou Burnard

Récemment, on a vu emerger de l’ombre de la inter-disciplinarité une discipline nouvelle qui s’appelle les Humanités Numériques (Humanités Digitales en Suisse, Digital Humanities ailleurs). Elle represente d’abord la confrontation, et ensuite l’adaptation aux méthodes et possibilités des technologies nouvelles de l’entreprise intellectuel et scientifique de toute la domaine des sciences humaines. Ces technologies comportent notamment l’informatique, mais aussi de la statistique, de la linguistique computationelle, et de la visualisation des données. Mais en effet cet emergence ne serait qu’une évolution, voire une continuation, d’un débat assez vieux – déjà percéptible au 19ème siècle — qui opposerait les sciences dures aux sciences humaines. Dans cette intervention, je propose que cette opposition semble d’origine plus sociale que méthodologique, et que les méthodes des SHS et les méthodes des sciences dites dures ne sont pas tellement loin l’une de l’autre. C’est la création, l’évaluation, et la manipulation des modèles et des hypothèses qui caractérise tout effort d’élargissement de science, et la modélisation comme processus abstrait donc devrait être au centre de nos disciplines, qu’il s’agit de la modélisation des structures textuels et linguistiques, de la modélisation des procédures informatiques, ou de la modelisation du monde physique.

Né en 1946, Lou Burnard a pris son DEA en littérature anglaise du 19e siecle à Oxford en 1971. De 2002 a 2012, il est Directeur-adjoint aux Services informatiques de l’Université d’Oxford où il s’occupait des applications informatiques dans les domaines des sciences humaines depuis des années, surtout en linguistique de corpus (British National Corpus), en bibliothèque numérique (Oxford Text Archive), et en l’encodage de textes. Actuellement retraité, il est reconnu comme expert dans ces domaines. Il a travaillé en France comme prestateur de services aux agences Adonis et Hum-Num et ailleurs en France: il est membre des Comités Scientifiques des Maisons de Sciences de l’Homme à Caen et à Grenoble.

Cunning, or what, I said to myself : if I have to produce a chapter in English on a topic I know nothing about it, I might as well repurpose it in French and get good value for money. And then, just to be on the safe side, I ran this text by my friend Marjorie, who is a native French speaker amongst many other good qualities, and thus well placed to tactfully remove the many barbarisms in this first draft. I was duly humbled by her response :

Ceci n’est pas une pipe : l’importance de la modélisation pour les humanités numériques
Lou Burnard

Récemment, on a vu émerger de l’ombre de linter-disciplinarité une discipline nouvelle qui s’appelle les Humanités Numériques (Humanités Digitales en Suisse, Digital Humanities ailleurs). Elle représente, pour tout le domaine des sciences humaines, la confrontation puis l’adaptation aux méthodes et possibilités des technologies nouvelles. Ces technologies comprennent notamment l’informatique, mais aussi la statistique, la linguistique computationelle, et la visualisation de données. Mais cette émergence ne serait en fait qu’une évolution, voire une continuation, d’un débat assez ancien – déjà perceptible au 19ème siècle — qui opposerait les sciences dures aux sciences humaines. Dans cette communication, j‘avance l’idée que cette opposition semble d’origine plus sociale que méthodologique, et que les méthodes des SHS et celles des sciences dites dures ne sont pas si éloignées. C’est la création, l’évaluation, et la manipulation des modèles et des hypothèses qui caractérise tout effort d’élargissement de la science, et la modélisation comme processus abstrait devrait donc être au centre de nos disciplines, qu’il s’agisse de la modélisation des structures textuelles et linguistiques, de la modélisation des procédures informatiques, ou de la modélisation du monde physique.

Né en 1946, Lou Burnard a obtenu son DEA en littérature anglaise du XIXe siècle à Oxford en 1971. De 2002 à 2012, il a été Directeur-adjoint du Service informatique de l’Université d’Oxford, où il s’occupait depuis des années de l’applications de l’informatique au domaine des sciences humaines, surtout pour la linguistique de corpus (British National Corpus), les bibliothèques numériques (Oxford Text Archive), et l’encodage de textes. Actuellement retraité, il est un expert reconnu de ces domaines. Il a travaillé en France comme prestataire de services auprès d’Adonis et Huma-Num, et ailleurs en France : il est membre du Comités Scientifiques des Maisons de Sciences de l’Homme de Caen et de Grenoble.

Suitably chastened by this salutary reminder  that my command of the French language is not as perfect as might be wished for, I removed the green ink, and sent it off to Grenoble, from which I rapidly received the following reminder that sometimes less is more :

Le résumé que vous nous avez envoyé est de fait plus important (environ 1300 caractères), je vous propose donc
(pour la version papier uniquement, la version web pouvant elle rester plus développée) de le réduire quelque peu. Seriez-vous
d'accord pour que, par exemple, nous enlevions la partie finale (cf proposition ci-dessous) et les déclinaisons autour du nommage
((Humanités Digitales en Suisse, Digital Humanities ailleurs)  ou préférez-vous le retoucher vous- même ?

Pour brochure : "Récemment, on a vu émerger de l'ombre de l'inter-disciplinarité une discipline
nouvelle qui s'appelle les Humanités Numériques. Elle représente pour tout le domaine des sciences humaines la confrontation, puis
l'adaptation aux méthodes et possibilités des technologies nouvelles. Ces technologies comprennent notamment l'informatique,
mais aussi la statistique, la linguistique computationelle, et la visualisation de données. Mais cette émergence ne serait en fait
qu'une évolution, voire une continuation, d'un débat assez ancien – déjà perceptible au 19ème siècle -- qui opposerait les sciences
dures aux sciences humaines. Dans cette communication, j'avance l'idée que cette opposition semble d'origine plus sociale que
méthodologique, et que les méthodes des SHS et celles des sciences dites dures ne sont pas si éloignée."

That’ll teach me. Maybe.

Metamodelling through : the prolegomena

So back in February I was asked to contribute a chapter to a new book being confected by some top people in the domain of the digital humanities,  an invitation which I naturally accepted with alacrity, and only a small sense of alarm. I admit: I was flattered, though naturally also felt it was about time my eminence was recognised in such a way.

Dashing off an abstract is an easy task, so I did that, and then forgot all about it. Here’s the abstract. Like other such pieces,  it promises much, and even gets mildly polemical towards the end, which seemed to do the trick, as the proposal was, in due course, accepted.

 

Where do metamodels come from and how do they survive?
Lou Burnard

There is a very old joke about standards which says "Standards are a
 good thing because there are so many to choose from". Like many old
 jokes, this plays on an internal contradiction (the structuralist
 might say "opposition") in its topic. Standards are, on the one hand,
 of most benefit to the extent that they reflect and facilitate
 diversity ; on the other, they are of necessity managed or even
 imposed by a centralising authority. This contradiction is
 particularly noticeable when the process of standardisation has been
 protracted because the technologies concerned are only gradually
 establishing themselves. We see this tension even in consumer
 electronics where there is a financial market-driven imperative to
 establish standards as rapidly as possible; but the same tension
 underlines the gradual evolution of ways of thought via communities of
 practice into de facto and (eventually) "real" standards. This article
 explores the evolution of standards for data modelling methodologies
 with regard to this tension. It considers some significant early
 experiments with the application of data modelling techniques to
 humanities research data (Manfred Thaller; J-C Gardin) and discusses
 to what extent some researchers simply adopted technical standards
 emerging in the wider data processing community (relational databases,
 information modelling), while other communities strove to define their
 own models (AI, language understanding systems). It will present in
 some detail the theoretical model (metamodel) underlying the Text
 Encoding Initiative's approach to standardisation and ask the question
 whether, over time, all such community-based efforts are forced
 further towards convergence and away from diversity. The TEI currently
 maintains a balance between "do it like this" and "describe it like
 this" schools of standardisation; in the long run, it therefore risks
 being superceded by advocates of the latter who distrust the former,
 or advocates of the former, who are impatient with the latter. 
Oxford, 1 Mar 2014

Summer came and summer is now going, and this particular bird is coming home to roost. I received last week a polite reminder that my manuscript should be delivered by the end of the current month, should conform to a defined house style, and would I please sign in blood the form I was sent back in April assigning my rights in this non-existent work to non-existent publishers Snipcock and Tweed ? Naturally I replied at once pleading for a stay of execution (but ignoring the rights assignment question) which was graciously accorded, somewhat to my surprise, even unto mid October. So now I really have little excuse not to find out what grand idea this abstract is abstracted from, really ought to get down to doing the research it grandly promises to summarise, and write the wretched piece. If only I didn’t have all those other more interesting (or less interesting but more urgent) things to do.

Well, let’s see., I plan to use this blog as a record of the painful process, just so that in years to come I can look back and see where it all went horribly wrong. At least no-one is likely to find me here.