Das SSH Open Marketplace Editorial Board startet 2026 eine achtteilige praxisorientierte Online-Workshopreihe, um digitale Kompetenzen und FAIR-Praktiken in den Sozial- und Geisteswissenschaften zu stärken. Jeden dritten Freitag im Monat von 13:00 bis 14:30 Uhr (CET), geht es online um offene Wissenschaft, gute Datenpraxis und den smarten Einsatz des SSH Open Marketplace im Forschungsalltag. Die Termine reichen von Feburar bis November 2026 – mit einer Pause im Juli und August.

Worum geht es?

Die SSH Open Marketplace & FAIR Practices Training Series 2026 verbindet Schlüsselfragen von FAIR, CARE und Open Science mit praktischen Hands-on-Sessions rund um den SSH Open Marketplace als Discovery-Portal für Tools, Services, Trainingsmaterialien, Daten und Workflows. Der Adressatenkreis sind allgemein Interessierte mit Bezug zu den Social Sciences and Humanities, aber insbesondere Forschende, Datenmanager:innen und Forschungsservices in den SSH, die ihre Daten und Workflows besser auffindbar, nachnutzbar und anschlussfähig machen wollen – ohne sich allein durch die Vielzahl an Angeboten kämpfen zu müssen.

Weitere Hintergrundinformationen rund um den SSH Open Marketplace sowie das Editorial Team gibt es hier.

Save the dates

– 20. Februar: FAIR, CARE & Open Science Principles

– 20. März: Introduction to SSH Open Marketplace

– 17. April: Making the most of the SSH Open Marketplace

– 15. Mai: Contributing to SSH Open Marketplace

–  19. Juni: Thematic Arts and Humanities

– 18. September: Thematic GLAM institutions

– 16. Oktober: Thematic language data

– 20. November: Thematic Social sciences

Die Teilnahme ist online, kostenfrei und auf Interaktion ausgelegt: In allen Sessions sind Fragen, Use Cases aus laufenden Forschungsprojekten wie auch der Blick in eigene Datenbestände gerne gesehen. Wer sich nun den Vorsatz gesetzt hat, im kommenden Jahr die eigenen digitalen Forschungspraktiken weiter auszubauen, kann sich hier registrieren, um auf dem Laufenden zu bleiben.

Download

SSHOMP_2026 Online Training Series (PDF)

Designed for researchers in the humanities and cultural sciences, this workshop of the DH Lab of the Leibniz Institute of European History (IEG) as part of the Data Competence Centre HERMES – Humanities Education in Research, Data, and Methods offers a practical, supportive and cooperative space to deepen knowledge of Historical Network Analysis. By the end of the Bring Your Own Data Lab, participants will be able to apply more confidently network analysis methods to their own data sets.

Date and Place:

17.-18.10.2024 at the Leibniz Institute of European History (IEG), Mainz

Aims and Contents:

This workshop focuses on the application of network analysis to historical research, offering a hands-on opportunity for participants to engage with their own datasets. Through interdisciplinary collaboration and expert guidance, we will explore how network analysis can be used to uncover connections, patterns, and relationships within historical data. The workshop will provide insights into both the methodological challenges and the opportunities that arise when applying digital tools to historical inquiry, fostering a dynamic exchange between academics and practitioners in the field.

The current programme and additional details can be found here.

Preparation and Prerequisites:

• Basic programming knowledge (R, Python, …). Note that the course will be in Python. On the Leibniz-Institute of European History GitHub repository you can access some preparing material (Python programming, Data Analysis with Python): There are 2 Jupyter Notebooks: Introduction_Jupyter_Python.ipynb and Intro_Data_Analysis_with_Python.ipynb. There is also a Jupyter Notebook assignment.ipynb if you want to check your understanding (the document is not long, you may need < 1h).
• Willingness to learn new technical skills
• Important: install and get comfortable with Anaconda3. It contains all packages we will need (Jupyter notebooks included):
  > Installing Anaconda > Setting up a new environment, e.g. “HNR” > Installing networkX-package, pandas, matplotlib

Contact and Registration:

• Dr Judit Garzón Rodríguez (hermes@ieg-mainz.de)
• Registration is open until October 14, 2024
• Please register early, as the number of places is limited to 15 participants

Funding:

Federal Ministry of Education and Research (BMBF)
Funded by the European Union – NextGenerationEU