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In einer Forschergruppe erheben wir Informationen zu den in den Deutschen Staaten erteilten Patenten im Zeitraum 1840-1877. Die Daten erhalten reichhaltige Informationen zur patentierten Technologie, den Berufen der Patentinhaber und deren Wohnorten. Letztere ermöglichen eine Landkarte innovativer Orte/Regionen über einen langen Zeitraum zu zeichnen und beispielsweise Fragen der Persistenz zu adressieren. Als Blocker erweist sich dabei, dass wir uns mühsam die Geodaten der erfassten Orte beschaffen müssen, erschwerend kommt außerdem hinzu das viele kleine Orte mittlerweile eingemeindet wurden oder - in den östlichen preußischen Provinzen - Ortsnamen gewechselt haben. Eine historische Datenbank, die Gebietsveränderungen über die Zeit nachvollzieht und den Orten Geodaten zuordnet wäre hier sehr hilfreich.

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In einer kleinen Forschergruppe wollen wir die Berichte der rheinischen Provinzialregierungen an den preußischen König in den ersten Jahrzehnten nach der Annektion untersuchen. Uns interessiert dabei, welche Themen die im Aufbau befindliche Verwaltung hatte, wie sie diese Themen an den König herantrug und ob es dabei unterschiede zu den alten preußischen Provinzialverwaltungen gab. Um die große Textmenge bearbeitbar zu machen und um möglichst unvoreingenommen an die Quellen heranzutreten wollen wir eine Inhaltsanalyse mit einem Topicmodell vornehmen. Das erste Problem, das sich dabei stellt ist natürlich die Digitalisierung großer handschriftlicher Textmengen. Dieses Problem lässt sich mit dem Programm Transkribus jedoch schon sehr gut lösen. Als weiteres Problem erweist sich die Frage, wie die Daten gespeichert werden sollen. Auf der einen Seite sollten für die Berechnung des Topicmodells einzelne Textabschnitte als mit Metadaten (Regierungsbezirk, Jahr, Monat) versehene Variablen vorliegen. Auf der anderen Seite sollten die Daten auch in Ihrer Dokumentenstruktur gespeichert und mit einer XML-TEI Auszeichnung versehen werden, um sie als Editon zu veröffentlichen. Hier braucht es eine flexible Datenbanklösung, die mehrere Zuordnungen erlaubt. Zuletzt stellt sich die Frage, mit welchem Programm das Textmining vorgenommen werden soll. Konventionelle Statistikprogramme wie STATA und R sind dazu in der Lage. Der Zugang zu diesen Programmen stellt aber sicherlich für Viele im Fach eine Hürde da. Hilfreich wäre es ein webbasiertes Tool zu haben, das intuitiv zu bedienen ist. Zwar existieren auch hier schon entsprechende Webseiten (bspw. Voyant-Tools, Lexos). Diese sind aber stärker auf die Literaturwissenschaft ausgerichtet und haben für die historische Arbeit einige Nachteile. So ist die Arbeit mit Metadaten (Zeitinformationen) schwierig, außerdem wird der Arbeitsstand auf Fremdservern gespeichert und eine Dokumentation der einzelnen Arbeitsschritte ist nicht vorgesehen. Eine speziell auf das historische Arbeiten zugeschnittene Lösung, die die hier skizzierten Nachteile umgeht wäre sicherlich hilfreich. Grade auch, um die Methoden des Textminings breit im Fach zu verankern.

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Vor dem Hintergrund meiner Erfahrungen als Hochschullehrerin scheint es mir so zu sein, dass die Geschichtswissenschaften digitale Ressourcen noch kaum als neuen und auch relevanten Lehrinhalt etabliert haben. Das bringt auch mit sich, dass die Quellenkritik bspw. zu digitalisierten und "born digital" Quellen noch zu wenig in der Fachkultur verankert ist. Das bringt Probleme für die Lehre mit sich, wenn es darum geht, Studierenden die Komplexität der digitalen Quellenkritik zu vermitteln, Fragen von Authentizität, Qualität usw. zu diskutieren. Da hilft der reine Bezug auf formale Standards nicht viel weiter. Es braucht einen im Fach verankerten, kritischen Diskurs. Das schließt auch ein viel aktiveres Rezensionswesen ein, als dies bspw. für digitale Quellensammlungen (auch Forschungsdatenpublikationen) bislang der Fall ist. Aber vermutlich müsste das Fach dann auch über die Reputation von digitalen Publikationen und den Aufwand, diese adäquat zu besprechen, diskutieren.

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Seit einiger Zeit arbeite ich mit einer kleinen Gruppe an der Zusammenstellung von Glockengussdaten. Dabei handelt es sich um Informationen, die 1940/41 anlässlich der bevorstehenden Einschmelzung der Glocken auf Karteikarten gesammelt wurden, insgesamt etwa 20.000. Für uns von Interesse sind Standort der Glocke (1940/41) und Zeitpunkt des Glockengusses (z.T. zurück bis ins 11. Jh.). Da Glocken fast nie den Standort wechseln, soll im Endergebnis eine Art dynamische Heatmap über die Jahrhunderte gezeigt werden, wann wo besonders viele oder wenig Glocken gegossen wurden. In Ermangelung wirtschaftsstatistischer Daten wäre das eine Art Proxy-Variable für wirtschaftliche Konjunkturen (das ist jetzt alles sehr grob vereinfacht). Alle Karteikarten liegen in digitalisierter Form vor. Unser erstes Problem betrifft die Übertragung der relevanten Daten (v.a. Standort und Glockengussdatum) von der handgeschriebenen Karteikarte in eine Tabelle. Wo finden wir Informationen darüber, welche Software sich für das Einlesen relativ standardisierter, aber eben handgeschriebener Daten eignet? Wieviel Nachkorrekturen sind ungefähr nötig? Um zweitens eine Glocke mit vertretbarem Aufwand georeferenzieren zu können, benötigen wir eine Zuordnung des Ortsnamens von 1940/41 zu einer Geo-Position. Wo finden wir eine Übersicht über entsprechende Datenbanken? Erschwerend kommt hinzu, dass 1940/41 selbständige Gemeinden heute nur noch Stadtteile oder unselbständige Teilgemeinden sind. Drittens schließlich stellt sich die Frage der Visualisierung. Die politischen Grenzen haben sich vom 11. Jahrhundert bis 1941 immer wieder geändert. Gibt es historische Karten, die es erlauben würden, auf der dynamischen heatmap die korrekten jeweiligen Grenzverläufe zu visualisieren (etwa in 50-Jahres-Abständen)?

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Aus Hamburg sind aus den Jahren 1736-1798 für 36 Jahre total 180.000 individuelle Importzolldeklarationen aus dem seeseitigen Handel erhalten. Die Deklarationen enthalten u. a. die Namen der Importkaufleute, Bezeichnungen der verzollten Waren, eine Schätzung von deren Wert, Herkunftsort der Schiffsreise und Datum. Es handelt sich um einen der umfangreichsten und wichtigsten Bestände zur deutschen Handelsgeschichte des 18. Jahrhunderts. Es eignet sich zur Analyse der Anfänge der Konsumgesellschaft in Deutschland, der Verbreitung des Konsums von Kolonialwaren, der aggregierten Entwicklung der deutschen Außenwirtschaft sowie (allerdings nur selektiv) der Aktivitäten individueller Kaufleute. Das Material wurde im Rahmen des Projekts zur Historischen Statistik Deutschlands erhoben und unterschiedlich aggregiert publiziert (Schneider et al. 2001). Um sie analysierbar zu machen, wurden die Daten in eine MS-Access-Datenbank eingebettet, die insbesondere Handelsgüter nach Güterklassen bzw. Herkunftsorte nach Ländern und Regionen zusammenzufassen erlaubt. Die Datenbank zirkuliert informell in verschiedenen Fassungen und hat bisher wenigstens zwei Publikationen zur Grundlage gedient. Das Erkenntnispotential des Korpus ist damit längstens nicht erschöpft. Die problem story kreist damit um die Herausforderung, diese wichtige Datenbank Forscher*innen leicht zugänglich zu machen. Hierzu muss (1) die Datenbank noch weiter geputzt werden, was Aufgabe der damit Arbeitenden (unter Einschluss des Schreibenden) ist. (2) müssen die existierenden Datenbankabfragen zu einem geschlossenen Interface ausgebaut werden, wozu ein gewisser Beratungsbedarf besteht, da die Kompetenz wenigstens des Schreibenden im Bereich der Entwicklung von Datenbankanwendungen begrenzt ist. (3) muss ein Datenarchiv gefunden werden. (GESIS hat die Annahme historischer Forschungsdaten eingestellt.) (4) eignen sich zentrale, aggregierte Zeitreihen für eine historische Statistik. Einschlägig wäre HISTAT, aber GESIS hat die Weiterentwicklung von HISTAT eingestellt. Benötigte Services sind somit: (i) Einschlägiges Datenarchiv; (ii) Unterstützung bei der Aufbereitung einer Datenbank für ein Datenarchiv; (iii) Weiterentwicklung von HISTAT.

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An der Akademie der Wissenschaften und der Literatur, Mainz bin ich tätig im Projekt Regesta Imperii und als Projektleiter von DFG-Projekten.
Dabei kommen immer wieder andere DFG-Projekte mit der Bitte auf mich zu, beim digitalen Start zu helfen. Fragen drehen sich z.B. um
Welche Programme für die Datenaufnahme ?
Welche Datenmodellierung kann genutzt werden ?
Wo können die Daten gespeichert werden ?

Wie sieht unsere Datenmodellierung konkret aus ?
Meist finden wir gemeinsam schnell eine Lösung, mit der das Projekt starten kann. Nach einigen Monaten gibt es nochmal ein Treffen um weitere Fragen zu klären.
Eigentlich benötigt jedes DFG-Projekt welches nicht eine eigene IT-Stelle beantragt hat oder keinen Zugriff auf institutionelle Unterstützung hat eine solche Anfangsbetreuung, die auch finanziell vergütet werden sollte.
Vielleicht könnte man einen Anteil des Overheads in Form von Beratungsgutscheinen an die Projekte geben, die diese dann gegen diese Dienstleistung eintauschen könnten.

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We are editing 19th century migrant letters that are physically located in German and American archives. In order to be able to reconstruct migration patterns and migrant networks, we would like to mark persons with a unique identifier. Since these are “ordinary people”, we do not find them in existing Authority Files such as GND, LoC or Wikidata. How should we reference the existing biographical information and which markup language should we use so that the biographical information that we retrieve from the letters and from archives can easily be enhanced by future biographical research? Should we transfer our data into the Integrated Authority File (GND) and if yes, how can we do this? Secondly, we would like to store and document all biographical details (baptism, marriage and death records, census records, pension records, emigration records, ship lists) as well as additional information gathered from the letters such as occupation, places of living and family events, contacts between migrants, their families, old and new neighbors, friends and acquaintances, in order to map and visualize the migration and mobility networks. Which service and platform should we use for cooperative research data management and the long-term preservation of our research data? Which digital tools should we use for GIS mapping and network visualization?

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Ich leite eine historische Beratung für Autorinnen und Autoren. Daher arbeite ich viel mit Online-Bilddatenbanken aus der ganzen Welt. Gerade bei den deutschen Datenbanken fällt mir auf: Es wird zwar fleißig digitalisiert und ins Netz gestellt. Ob man diese Bilder aber nutzen kann, z.B. in einem Roman, einem Bildband oder einer Dissertation veröffentlichen kann, steht nicht direkt am Bild.
Man muss für jedes Bild einzeln nachfragen. Oft landen die Anfragen an einer anderen Stelle, die die Digitalisierung nicht durchgeführt hat (info). Wenn gleich AM BILD jedesmal eine Angabe zu Creative Commons-Grad stehen würde, könnten alle Seiten - Nutzer und bildgebende Institution - viel, viel Zeit sparen.

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Als Projektverantwortliche im Bereich "Dateninfrastruktur und Digital Humanities" ist es Teil meiner Aufgabe, aber auch mein Wunsch, meine Kolleginnen und Kollegen beim Erstellen und Veröffentlichen von Datenpublikationen zu ermutigen. Momentan gestaltet sich das vor allem deswegen schwierig, weil wir erstens immer noch nach den richtigen Formaten suchen, aber zweitens auch, weil Anreizstrukturen fehlen. Datenpublikationsformate werden insbesondere in der Geschichtswissenschaft noch nicht mit der gleichen Anerkennung versehen wie traditionelle Formate. Vielleicht würde hier eine Community-weite oder zumindest Community-unterstützte Plattform helfen, solche Anreiz- und Anerkennungsstrulturen zu schaffen. Vielleicht könnte man auch an Workshops oder dergleichen denken.

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Wir erfassen mit dem FactGrid Daten und helfen Partnern auf der Plattform. Die Software erweist sich dabei als so attraktiv, dass Mitspieler des In- und Auslands zurzeit von selbst an uns herantreten, um bei uns Datensätze in Wikibase laufen zu lassen.
Unsere zentralen Probleme liegen im Moment in der Bedienung der Software, die für Wikidata ein unmittelbar auf die Dateneingabe und das Datamining ausgerichtetes Interface nutzt.
Verbesserungsbedürftig ist einerseits die Dateneingabe: Es müsste möglich sein, Open Refine serverseitig laufen zu lassen und auf die mitdenkende Software hin zu arbeiten, die noch vor der Eingabe großer Datenmengen auf bereits vorliegende Informationen (etwa bei deckungsgleichen Verwandtschaftsbeziehungen)verweist, und die so die Arbeit mit der vorhandenen Information erleichtert.
Wichtiger noch ist für uns im Moment der Schritt in eine dezidierte Datenpräsentation.
Magnus Manske’s „Reasonator“, Markus Krötzschs „Squid“, zeigen das Potential der Software auf, mit der sich eine Wikibase-Datenbank bis an den Punkt nutzen lässt, an dem sie Wikipedia Konkurrenz macht – mit dem Vorteil, dass dabei plötzlich eine einzige multilingual verwaltete Datenlage in verschiedenen Sprachen nutzbar wird. Es ist dies ein Entwicklungsweg, den Wikimedia nicht prioritär verfolgt und auf dem wir uns derzeit mit Partnern wie der DNB bewegen.
In der bis auf Weiteres misslichen Lage sprechen wir Nutzer derzeit nur sehr provisorisch mit exemplarischen, modifizierbaren Suchangeboten an, von denen aus sie sogleich in die bearbeitbaren Datensätze geleitet werden – so im aktuellen Projekt, das Thüringens Pfarrerbuch bei uns verfügbar macht: https://blog.factgrid.de/archives/1923. Das Ziel sind Nutzeroberflächen wie Uwe Jung sie für die FH-Potsdam im Umgang mit Wikidata erarbeitete (https://blog.factgrid.de/archives/1215).
Hier befinden wir uns in Gesprächen mit Partnern, die auf dieselbe Software setzen sowie mit Wikimedia, mit dem Ziel einer open source Lösung, von der alle Wikibase Plattformen profitieren würden. Die Vernetzungsangebote des NFDI-Prozesses sind dabei von fast noch größerem Interesse als Entwicklungsetats.

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