(auswertung:einleitung)=
# Auswertung der Annotationsdaten

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```{admonition} Fragen oder Feedback
:class: frage-feedback

<a href="https://github.com/quadriga-dk/Bewegtes-Bild-Fallstudie-4/issues/new?assignees=&labels=question&projects=&template=frage.yml" class="external-link" target="_blank">
    Stellen Sie eine Frage
</a> <br>
<a href="https://github.com/quadriga-dk/Bewegtes-Bild-Fallstudie-4/issues/new?assignees=&labels=feedback&projects=&template=feedback.yml" class="external-link" target="_blank">
    Geben Sie uns Feedback
</a>

Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser Template gezielt an Ihre Bedürfnisse anpassen.

```
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Die vorliegende Fallstudie befasst sich mit Workflows zur automatisierten Filmannotation. Am Beispiel der Filme Konrad Wolfs werden exemplarisch die Möglichkeiten der automatisierten Einstellungs- und Figurenerkennung dargestellt. In den folgenden Abschnitten stehen folgende Lernziele im Mittelpunkt:

```{include} ../einstieg/lernziele.md
:start-after: "<!-- START: Auswertung -->"
:end-before: "<!-- END: Auswertung -->"
```

Wir befinden uns damit beim 4. Schritt unserer Fallstudie, in dem die erzeugten automatisierten Annotationen ausgewertet werden. Zu Beginn des Kapitels wird die Struktur der erhaltenen Annotationsdaten genauer betrachtet. Mithilfe von Jupyter Notebooks und Python Skripten werden anschließend verschiedene Visualisierungen zu den Annotationsdaten erstellt, die die Grundlage einer explorativen Auswertung der Annotationsergebnisse bilden.


```{figure} ../assets/auswertung/Grafik_Schritte_4.png
---
align: center
width: 100%
name: grafik_schritte_4
alt: Grafik mit Darstellung der Schritte der OER. Der 4. Schritt ist farblich hervorgehoben.
---
Schritt 4: Auswertung der automatisierten Annotationen
```


```{admonition} Bearbeitungszeit
:class: zeitinfo
Die geschätzte Bearbeitungszeit dieser Lerneinheit beträgt ca. **xx** Minuten. Dies schließt die gekennzeichneten Übungsaufgaben, deren Bearbeitungsdauer individuell variiert, aus.

Die geschätzte Bearbeitungsdauer **inklusive** der einzelnen Übungsaufgaben beträgt ca. **xx** Minuten.

Bitte beachten Sie: Die tatsächliche Bearbeitungsdauer kann je nach Ihren Vorkenntnissen unterschiedlich ausfallen. Die angegebene Zeitangabe dient lediglich als Orientierungshilfe.
```

**Die Jupyter Notebooks zur Erstellung von Visualisierungen können bereits ausprobiert werden, sind allerdings noch nicht final.**
[Einstellungs-Visualisierung](visualisierung_einstellungen.ipynb)
[Figuren-Visualisierung](visualisierung_figuren.ipynb)