Visualization and analytics of codicological data of Hebrew books

Abstract

The goal is to provide a proper data model, using a common vocabulary, to decrease the heterogenous nature of these datasets as well as its inherent uncertainty caused by the descriptive nature of the field of Codicology. This research project was developed with the goal of applying data visualization and data mining techniques to the field of Codicology and Digital Humanities. Using Hebrew manuscript data as a starting point, this dissertation proposes an environment for exploratory analysis to be used by Humanities experts to deepen their understanding of codicological data, to formulate new, or verify existing, research hypotheses, and to communicate their findings in a richer way. To improve the scope of visualizations and knowledge discovery we will try to use data mining methods such as Association Rule Mining and Formal Concept Analysis. The present dissertation aims to retrieve information and structure from Hebrew manuscripts collected by codicologists. These manuscripts reflect the production of books of a specific region, namely "Sefarad" region, within the period between 10th and 16th.

A presente dissertação tem como objetivo obter conhecimento estruturado de manuscritos hebraicos coletados por codicologistas. Estes manuscritos refletem a produção de livros de uma região específica, nomeadamente a região "Sefarad", no período entre os séculos X e XVI. O objetivo é fornecer um modelo de dados apropriado, usando um vocabulário comum, para diminuir a natureza heterogénea desses conjuntos de dados, bem como sua incerteza inerente causada pela natureza descritiva no campo da Codicologia. Este projeto de investigação foi desenvolvido com o objetivo de aplicar técnicas de visualização de dados e "data mining" no campo da Codicologia e Humanidades Digitais. Usando os dados de manuscritos hebraicos como ponto de partida, esta dissertação propõe um ambiente para análise exploratória a ser utilizado por especialistas em Humanidades Digitais e Codicologia para aprofundar a compreensão dos dados codicológicos, formular novas hipóteses de pesquisa, ou verificar existentes, e comunicar as suas descobertas de uma forma mais rica. Para melhorar as visualizações e descoberta de conhecimento, tentaremos usar métodos de data mining, como a "Association Rule Mining" e "Formal Concept Analysis".