Obwohl der Digitalisierung historischer Quellen zunehmend Aufmerksamkeit zukommt, stellt die computergestützte Erschließung handschriftlicher Dokumente mit komplexen Layouts und individuellen Schreibstilen weiterhin eine große Herausforderung dar. Das vorgestellte Forschungsprojekt widmet sich den Potenzialen aktueller Methoden der Handwritten Text Recognition (HTR) an einem einzigartigen Quellenbestand von Wetteraufzeichnungen des Klosters St. Emmeram in Regensburg (1774–1827).

Ziel ist ein KI-gestützter Workflow, der eine (semi-)automatische Transkription und strukturierte Erschließung dieser Quellen ermöglicht und ihre nachhaltige wissenschaftliche Nachnutzung sichert. Neben technischen Fragen der Texterkennung werden Interoperabilität, Nachnutzbarkeit und Kontextualisierung der Daten adressiert. Die resultierenden Datensätze fördern sowohl die Rekonstruktion historischer Wetterereignisse als auch Analysen der sozioökonomischen Auswirkungen in der Oberpfalz. In Verknüpfung mit weiteren digitalen Quellenbeständen können sie zudem neue Betrachtungsweisen landesgeschichtlicher Forschung eröffnen.

Der Vortrag präsentiert erste Ergebnisse zur Texterkennung sowie Layoutanalyse und diskutiert zugleich die methodischen Chancen als auch Grenzen im Umgang mit heterogenen historischen Quellen. Im Zentrum steht die Frage, wie durch eine Verzahnung technischer Innovationen mit geisteswissenschaftlichen Anforderungen ein nachhaltiger und wissenschaftlich fundierter Zugang zu bislang unerschlossenen Quellenbeständen geschaffen werden kann.