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I am Principal Investigator in a project (PENELOPE, funded by ERC, Deutsches Museum) where the key objective is to explore what is categorised as tacit knowledge, in (ancient) weaving. We make a claim that mathematical knowledge, was itself abstracted from weaving principles in Ancient Greece. In order to explicate such knowledge as being rational and technological, we show coding, algorithms, and numbers implicit in weaving practices. Our problem for data management is that, even though we developed a lot of experiments (live coded looms, robot swarms dancing around a maypole, documenting tacit technological conversations of weavers at looms), only the interaction of all of them can eventually be understood as the point we make for weaving knowledge. Once we move forward, the object cannot solve the problem, and when placed in the public domain can end up misrepresenting what the research outcomes are. How do we avoid this situation? In order to generate the necessary insights, we get users to experience the nature of this knowledge, creating analogies through different algorithmic practices – in music, in computers, on looms. We will set up a final workshop/exhibit and make videos of such experiments as documentation. However, the data processing when weaving becomes available only when the object is in motion, in use. The information is complete only when there is actual engagement with the material objects of our project. How do we save this experiential component, which is available in the project, as data structure? If we put this into a data storage facility, we fall into the trap of creating a new graveyard for weaving knowledge. How do we avoid this trap? How can we actually mark points of ‘missing’ data connections?

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Story In einem gemeinsamen Projekt wollen Kunsthistoriker*innen, Historiker*innen und Musikwissenschaftler*innen die Geschichte, Rezeption und Präsentation eines epochalen Ereignisses erforschen. Sie suchen nun für die Entwicklung des Antrags und die Planung der Aufgaben Ansprechpartner*innen und Infrastruktureinrichtungen, die ihnen sagen können, wie sie mit den entstehenden Datenmengen (Bilddaten, digitale Editionen, Textdatenbanken, annotierte Digitalisate, etc.) umgehen sollen. Sie möchten z.B. wissen: • Was sind die besten Vorgehensweisen zur Benennung der Daten und ihrer Verwaltung? • Welche Datenformate sind besonders geeignet? • Wo können sie die Daten nach Abschluss des Projektes sichern? • Wie und wo sie können sie diese Daten für andere Wissenschaftler*innen ihrer Disziplinen gut auffindbar machen? Bei der Suche nach Informationen finden sie viele sehr allgemeine und wenige genauere Hinweise, die dann aber aus der Sicht nur einer der beteiligten Disziplinen verfasst sind. Das Team findet keine Best Practices und keine Beratungen, die auf die Herausforderungen interdisziplinärer Vorhaben in ihren Wissenschaften eingehen. Potentielle Lösung Arbeitskreis Digital Humanities als ein institutionalisiertes Gremium von Digital Humanists aus der Projektpraxis in den verschiedenen Geistes- und Sozialwissenschaften

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Story In einem gemeinsamen Projekt italienischer, französischer und deutscher Wissenschaftler*innen werden die Berichte, Korrespondenzen und Sachzeugnisse dreier Reisender auf ihrer Grand Tour erforscht. Die Quellen befinden sich in Archiven und Museen in Italien, Frankreich, Deutschland und in der Schweiz. Viele dieser Quellen sind nicht digitalisiert, sollen aber durch das Projekt digitalisiert werden. Von Beginn an möchte das Team, dass: • die Digitalisate anschließend übergreifend auffindbar und verwendbar sind, • die Daten zu den Stationen der Grand Tour in allen beteiligten Ländern einfach auffindbar sind, • die Daten und Digitalisate im Rahmen des Wissenstransfers frei und einfach genutzt werden können. Das Projektteam findet aber in jedem Land unterschiedliche Ansprechpartner*innen, zum Beispiel sind mal die Archive und mal Forschungsinstitute zuständig. Die Wissenschaftler*innen können bei den Auskünften nicht einschätzen, inwieweit die vorgeschlagenen Lösungen auch für das andere Land passend sind. Insgesamt fehlen Best Practices und Ansprechpartner*innen für den Umgang mit Forschungsdaten in grenzübergreifenden Projekten in der Geschichtswissenschaft. Potentielle Lösung Kompetenzbereich der Max Weber Stiftung: traditionsreiche bi- und multinationale Projektarbeit

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Im Rahmen eines geförderten Projekts beteiligt sich das DHI London daran, Richtlinien für eine von zeithistorischen ForscherInnen dringend benötigte Infrastruktur zur Erfassung, Langzeitarchivierung, Zugänglichkeit und Auswertung neuartiger Datenbestände (sogenannter „Sozialdaten“) aufzubauen. Bei Sozialdaten handelt es sich um die seit der 2. Hälfte des 20. Jahrhunderts zunehmend erzeugten Datensammlungen einerseits staatlicher Behörden, andererseits (im breitesten Sinne) sozialwissenschaftlicher Forschungen. Dies sind heterogene, oft fragmentarisch überlieferte, quantitative und qualitative Daten. Ziel der laufenden Machbarkeitsstudie ist, vorhandene Sozialdatenbestände zu evaluieren, die Bedarfe zeithistorischer Forschung zu erfassen und Umsetzungsmodelle für den Aufbau einer solchen Forschungsdateninfrastruktur herauszuarbeiten und in der Fachcommunity breit zu verankern. Die Forschungsinfrastruktur soll unter anderem zum Erreichen folgender Ziele beitragen: • Sozialdaten sollen als historische Quellen erschlossen und langzeitarchiviert werden können; • diese Datenbestände sollen für die historische Forschung sichtbar dokumentiert und zentral recherchierbar sein; • Metadatenformate zur Kontextualisierung sollen bereitgestellt werden; • es sollen fortlaufend Tools zur optimalen Nutzung der Sozialdaten gemäß den historischen Forschungsinteressen entwickelt und betreut werden; • Beratungs- und Schulungsangebote zu Sozialdaten sollen angeboten werden; • Bedingungen einer rechtskonformen Nachnutzung von Sozialdaten in Bezug auf Datenschutz, Nutzungsbedingungen und Eigentum an den Daten sollen erkundet werden; • Plattformen für die Kommunikation zwischen DatennutzerInnen und DatenhalterInnen sowie zwischen sozial- und geschichtswissenschaftlichen Forschenden sollen entstehen; • die Verknüpfung mit anderen nationalen und internationalen Infrastrukturen gleichen Typs soll hergestellt werden, um mittel- bzw. langfristig internationale Forschungsinfrastrukturen aufbauen zu können. Die Forschenden stoßen auf folgende Probleme: • stark fragmentierte Datenbestände; • Fehlen einer leicht auffindbaren und aussagekräftigen Dokumentation der Daten (beispielsweise zum Archivierungsort); • Fehlen einheitlicher Standards zum Kuratieren zeitgeschichtlicher Daten, etwa von Interviews; • rechtliche Unklarheiten, etwa zu Datenschutz, Urheberrecht, Anonymisierung; • hohe Hürden für HistorikerInnen zur Forschung mit Sozialdaten, da frei verfügbare Sozialdatenbestände fehlen und die statistischen Kenntnisse für deren Auswertung nicht in den historischen Curricula der Universitäten verankert sind; • Nichtberücksichtigung von Schnittstellen zu sozialwissenschaftlichen Infrastrukturen und Erschließungstechniken beim bisherigen Aufbau digitaler geisteswissenschaftlicher Forschungsinfrastrukturen.

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Unser Spezialarchiv, das Teil einer außeruniversitären Forschungseinrichtung ist, befasst sich mit der Bewahrung historischen Materials institutioneller wie privater Herkunft und muss daher frühere Konzepte der Strukturierung physisch vorhandener Bestände und von Wissen (Behördenhierarchien etc.) nachvollziehen. Zugleich müssen wir bei der Erschließung und Digitalisierung versuchen vorwegzunehmen, was für künftige Nutzer*innen interessant sein wird, und eine entsprechende Aufbereitung des Vorhandenen ermöglichen oder zumindest nicht verhindern. Darüber hinaus befinden wir uns in einer größeren technischen und organisatorischen Umbruchphase und stehen dabei unter anderem vor der Frage, welche Erschließungsformen zukunftsträchtig und arbeitsökonomisch sind: freie Schlagworte oder kontrollierte Vokabulare? Hierarchien oder Ontologien/Wissensnetzwerke?

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Ich bin Wissenschaftler*in und möchte einen aus unterschiedlichen Quellen aggregierten Datenbestand für Fragestellungen nutzen, die ich z.B. mit Hilfe von Methoden aus dem Bereich des Textmining oder der Netzwerkanalyse beantworten könnte. Anschließend möchte ich die Ergebnisse so publizieren, dass sie von anderen Wissenschaftler*innen nachvollzogen und reproduziert werden können. Die Ausgangsdaten liegen in unterschiedlichen, fachspezifischen (teils auch älteren, heute nicht mehr gebräuchlichen) Datenformaten/Versionen vor (Plaintext, Word, Indesign, Tustep, verschiedene XML-Notationen, etc.). Mir stellen sich folgende Fragen: Wie lassen sich die Daten in ein für meine Fragestellung geeignetes Format transformieren? Gibt es einen (Web)Service für so etwas? Welches ist ein geeignetes Format für die Publikation der Ergebnisse? Wie kann ich sicherstellen, dass die Werkzeuge und Algorithmen, die ich für die Analyse benutzt habe, auch für weitere Generationen von Forschenden noch auffindbar sind und meine Ergebnisse reproduziert werden können?

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Bei der Aufbereitung, Auswertung und Publikation von Forschungsdaten gibt es wiederkehrende Bearbeitungsschritte, die im Detail aber auch immer wieder leicht variieren können. Beispiel: Ich möchte meine Daten mit Hilfe von Named-Entity Recognition (NER)-Methoden semantisch anreichern. Das in einer Onlinedokumentation beschriebene Verfahren lässt sich jedoch nicht auf die Sprache meiner Quellen oder den für mich relevanten historischen Kontext anwenden. Gibt es ein einfach zu bedienendes Repositorium, in dem Wissenschaftler*innen ihre beispielhaften use-cases und Lösungsvorschläge publizieren können, so dass sie von anderen Wissenschaftlern nachgenutzt und gegebenenfalls um alternative Vorgehensweisen ergänzt werden können?

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Ich bin Nachwuchswissenschaftler*in und möchte das innerhalb meiner Qualifizierungsarbeit verwendete Quellenkorpus veröffentlichen. Die Daten liegen als TEI-XML vor. Neben der Veröffentlichung der Rohdaten soll aber auch eine Digitale Edition entstehen. Diese soll Basisfunktionen wie (parallele) Textansichten (Transkription, Kommentierter Text, Leseversion, Übersetzung, archivalische Vorlage in Form von Bilddigitalisaten) sowie die Erschließungen über Personen, Orte, Institutionen, Ereignisse und Schlagworte ermöglichen. Darüber hinaus möchte ich den im Datenkorpus auftretenden Personenkreis und seine Interaktionsnetzwerke grafisch visualisieren. Ich bin zwar technisch einigermaßen versiert, dennoch habe ich nicht das notwendige Knowhow, ein solches Projekt umzusetzen. Da ich weder fest an einer Forschungsinstitution angestellt bin noch über eine Drittmittelförderung verfüge, fehlen mir die Mittel für die technische Umsetzung wie auch für das anschließende langfristige Hosting der Edition.

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Wesentlicher Kern der Digital Humanities ist die Entwicklung und Erforschung digitaler Methoden zur Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen. Softwareentwicklung stellt in diesem Zusammenhang einen zentralen Bestandteil der Forschungspraxis dar. Nicht selten ist dabei die Entwicklung eines Algorithmus, einer Schnittstelle oder eines Softwarepaketes die eigentliche wissenschaftliche Leistung. Forschungssoftware entsteht in einem komplexen, kreativen, kombinatorischen und oft kollaborativen Prozess, der durch zahlreiche Abhängigkeiten zu anderen Ressourcen und Softwarekomponenten gekennzeichnet ist. Im Gegensatz zu klassischen Forschungsdaten ist der Lebenszyklus von Forschungssoftware wesentlich kürzer und weitaus anfälliger für „äußere Einflüsse“. Zum einen wird Forschungssoftware häufig nur zur kurzfristigen Erzeugung oder Verifikation von Forschungsergebnissen erstellt, zum anderen leidet sie unter der oft begrenzten Förderdauer von Projekten. Themen wie das Überarbeiten von Quellcode, um eine bessere Wartbarkeit zu erzielen, oder das Erstellen von Dokumentationen und Tutorials werden aus Zeitgründen häufig nicht in ausreichendem Maße berücksichtigt. Zudem fallen bei Auslauf der Projektmittel die Softwareentwickler*innen als notwendige technische Expert*innen weg, so dass die Software nicht mehr gepflegt wird und schnell veraltet. Als spezielle Art von Forschungsdaten stellt Software besondere Herausforderungen an den Entwicklungsprozess und an ein nachhaltiges Datenmanagement. Die Anerkennung von Software als Forschungsergebnis sowie die Schaffung institutioneller Strukturen, die Softwareentwickler*innen verlässliche Karrierewege ermöglichen und nicht zuletzt die Integration von Software in nachhaltige Forschungsdateninfrastrukturen würden maßgeblich zu einer qualitativ besseren Forschungspraxis beitragen.

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Eine Gruppe von Forschenden untersucht im Rahmen eines Drittmittelprojekts orientalische Musik des 19. Jahrhunderts. Die Musikstücke liegen in analoger Form in verschiedenen Handschriften und Drucken vor, wobei teilweise unterschiedliche Quellen für ein und dasselbe Werk existieren. Die Quellen befinden sich an verschiedenen Standorten im nicht europäischen Ausland. Das Material weicht sowohl von sprachlichen als auch musikalischen Standards ab: in den Handschriften und Drucken mischen sich unterschiedliche nicht lateinische Sprachen und Schriftzeichen (mit einigen historischen Sonderzeichen), die historische Musiknotation entspricht ebenfalls nicht dem westeuropäischen Notationsstandard. Die Forschenden möchten einen einschlägigen Quellenkatalog aufbauen und im Internet zugänglich machen. Dabei stehen sie vor dem Problem, ein geeignetes technisches System zu finden, das die spezifischen sprachlichen und musikwissenschaftlichen Anforderungen der Quellen erfüllt. Zudem fragen sie sich, welche Metadaten dafür notwendig sind und wie man diese standardisiert in mehreren Sprachen und Schriftsystemen ortsverteilt erfassen und darstellen kann. Ferner stellt sich die Frage, wie man den Quellenkatalog langfristig sichern und funktionsfähig halten kann. Darüber hinaus entscheiden sich die Forschenden dafür, die Handschriften und Drucke gedruckt und online zu veröffentlichen. Hierbei stehen sie zunächst vor dem Problem, den Quellenkatalog für diesen Zweck anpassen zu müssen, um die digitalen Editionen virtuell präsentieren zu können. Unklar ist, inwiefern eine Erweiterung des Quellenkatalogs genügt oder ob stattdessen ein neues System dafür notwendig ist. Zudem wissen die Projektbeteiligten nicht, welche Standards für historische Editionen gelten, insbesondere für historische Musikeditionen und welche Editionswerkzeuge und -systeme die spezifischen sprachlichen und musikwissenschaftlichen Anforderungen des Quellmaterials erfüllen können. Ferner fehlt im Projekt ein Workflow, um ausgehend von dem analog vorliegenden Quellenmaterial digitale und gedruckte Editionen zu erstellen. Schließlich ist den Forschenden nicht klar, wie eine langfristige Sicherung der digitalen musikhistorischen Editionen sichergestellt werden kann.

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