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Editorial
(2020)
Diese Ausgabe des "Forums Interdisziplinäre Begriffsgeschichte" vereint zwei Themenschwerpunkte, die, unabhängig voneinander entstanden, auch inhaltlich zunächst nichts miteinander zu tun zu haben scheinen. In drei englischsprachigen Beiträgen des ersten Teils geht es um die sich semantisch und in ihrer historischen Genese überlappenden Begriffe 'Energie', 'Entropie' und 'Anthropozän'. Der zweite Themenschwerpunkt behandelt begriffshistorische Verschiebungen im Theoriegebäude der Sprachwissenschaft. Die Ausgabe wird beschlossen durch den Politikwissenschaftler Kari Palonen (Universität Jyväskylä, Finnland), der einen Band zur Geschichte der politischen Ideengeschichte rezensiert.
Energy
(2020)
Der Beitrag zur Begriffsgeschichte von 'Energie' von Ernst Müller stellt neben der Ausstrahlung des Begriffs in verschiedene Wissenschaften vor allem heraus, wie sich dieses zentrale Konzept für die Physik eng verbunden mit dem - meist getrennt von ihm untersuchten - Begriff der (kapitalistischen) Arbeit herausbildet. Um 1900 erscheinen alle Bereiche des menschlichen und kulturellen Lebens auf ihre energetischen Grundlagen hin untersuchbar. Daran knüpfen fortschrittsorientierte Weltanschauungen ebenso an wie Ängste des 'fin de siècle' vor einer sterbenden Sonne und vor der Erschöpfung der menschlichen Arbeit.
The chapter engages the nature-culture divide with the generative ambivalences of weathering in both language and physics. Taking the different uses of the enantiosemic and ambitransitive verb as indicative of the human's fraught relationship with its environment and itself, it analyses multiple ways in which 'weathering' can involve subject-object relations, objectless subject-predicate relations, or even subjectless processes, and proposes to think them with mechanics, thermodynamics, and chaos theory.
Entropy
(2020)
Im Zentrum steht der Begriff der Entropie, den Christian Hoekema in seinem Beitrag untersucht. Seine Stichproben zur Freilegung der semantischen Schichten des Begriffs gehen von der Kontextualisierung der Thermodynamik in der britischen und deutschen industriellen Revolution aus. Wurde die Rezeption des Entropiebegriffs in Literatur und Philosophie bislang vor allem im viktorianischen Großbritannien untersucht, so richtet Hoekema seinen Blick auf den deutschsprachigen Kontext und damit auf drei der wirkungsvollsten Theoretiker der Moderne, auf Marx, Nietzsche und Freud. Ein weiteres Feld der Entropie-Aneignungen bilden die Informationstheorie und Kybernetik, die ebenso wie der Strukturalismus und die Systemtheorie den Prozess der Formalisierung der Sprache beschleunigt haben. Hoekema zeigt, wie tief stochastische Konzeptionen der Welt in unsere wissenschaftlichen und kulturwissenschaftlichen Praktiken und Theorien eingebettet sind. Seine letzte 'Autopsie' schließlich thematisiert die in den 1970er Jahren entstehende Forderung nach einem "vierten" Hauptsatz der Thermodynamik. Er beleuchtet damit einen Ansatz, der die Biosphäre und das Leben in Kategorien der Entropie beschreibt und der bis in heute virulente Debatten um das Anthropozän reicht.
In the context of information theory, the term Mutual Information has first been formulated by Claude Elwood Shannon. Information theory is the consistent mathematical description of technical communication systems. To this day, it is the basis of numerous applications in modern communications engineering and yet became indispensable in this field. This work is concerned with the development of a concept for nonlinear feature selection from scalar, multivariate data on the basis of the mutual information. From the viewpoint of modelling, the successful construction of a realistic model depends highly on the quality of the employed data. In the ideal case, high quality data simply consists of the relevant features for deriving the model. In this context, it is important to possess a suitable method for measuring the degree of the, mostly nonlinear, dependencies between input- and output variables. By means of such a measure, the relevant features could be specifically selected. During the course of this work, it will become evident that the mutual information is a valuable and feasible measure for this task and hence the method of choice for practical applications. Basically and without the claim of being exhaustive, there are two possible constellations that recommend the application of feature selection. On the one hand, feature selection plays an important role, if the computability of a derived system model cannot be guaranteed, due to a multitude of available features. On the other hand, the existence of very few data points with a significant number of features also recommends the employment of feature selection. The latter constellation is closely related to the so called "Curse of Dimensionality". The actual statement behind this is the necessity to reduce the dimensionality to obtain an adequate coverage of the data space. In other word, it is important to reduce the dimensionality of the data, since the coverage of the data space exponentially decreases, for a constant number of data points, with the dimensionality of the available data. In the context of mapping between input- and output space, this goal is ideally reached by selecting only the relevant features from the available data set. The basic idea for this work has its origin in the rather practical field of automotive engineering. It was motivated by the goals of a complex research project in which the nonlinear, dynamic dependencies among a multitude of sensor signals should be identified. The final goal of such activities was to derive so called virtual sensors from identified dependencies among the installed automotive sensors. This enables the real-time computability of the required variable without the expenses of additional hardware. The prospect of doing without additional computing hardware is a strong motive force in particular in automotive engineering. In this context, the major problem was to find a feasible method to capture the linear- as well as the nonlinear dependencies. As mentioned before, the goal of this work is the development of a flexibly applicable system for nonlinear feature selection. The important point here is to guarantee the practicable computability of the developed method even for high dimensional data spaces, which are rather realistic in technical environments. The employed measure for the feature selection process is based on the sophisticated concept of mutual information. The property of the mutual information, regarding its high sensitivity and specificity to linear- and nonlinear statistical dependencies, makes it the method of choice for the development of a highly flexible, nonlinear feature selection framework. In addition to the mere selection of relevant features, the developed framework is also applicable for the nonlinear analysis of the temporal influences of the selected features. Hence, a subsequent dynamic modelling can be performed more efficiently, since the proposed feature selection algorithm additionally provides information about the temporal dependencies between input- and output variables. In contrast to feature extraction techniques, the developed feature selection algorithm in this work has another considerable advantage. In the case of cost intensive measurements, the variables with the highest information content can be selected in a prior feasibility study. Hence, the developed method can also be employed to avoid redundance in the acquired data and thus prevent for additional costs.
Diese Ausgabe des "Forums Interdisziplinäre Begriffsgeschichte" vereint zwei Themenschwerpunkte, die, unabhängig voneinander entstanden, auch inhaltlich zunächst nichts miteinander zu tun zu haben scheinen. In drei englischsprachigen Beiträgen des ersten Teils geht es um die sich semantisch und in ihrer historischen Genese überlappenden Begriffe 'Energie', 'Entropie' und 'Anthropozän'. Der zweite Themenschwerpunkt behandelt begriffshistorische Verschiebungen im Theoriegebäude der Sprachwissenschaft. Die Ausgabe wird beschlossen durch den Politikwissenschaftler Kari Palonen (Universität Jyväskylä, Finnland), der einen Band zur Geschichte der politischen Ideengeschichte rezensiert.