EXCEL und Geschichte: Wie passt das zusammen?

HistorikerInnen arbeiten in der Regel mit Texten, seien es handschriftliche Quellen, gedruckte Quellen oder Literatur und produzieren wissenschaftliche Texte. Der professionelle Umgang mit Textverarbeitungsprogrammen ist damit Standard bzw. Voraussetzung für die Erstellung von wissenschaftlichen Beiträgen. Doch wie verhält es sich, wenn WissenschaftlerInnen beispielsweise gefordert sind, erst eine Materialbasis digital zu erschließen, aufzubauen oder einzugrenzen als Grundlage für die spätere wissenschaftliche Auswertung?

Natürlich gibt es Rechenzentren, Datenzentren, Bibliotheken und als eigene Disziplin auch die Digital Humanities, die sich mit Daten aus geisteswissenschaftlicher Forschung bzw. deren Erfassung, Auswertung und Langzeitverfügbarkeit beschäftigen, doch nicht jeder Forschungskontext und Datenumfang rechtfertigt die Programmierung eigener Datenbanken oder die Bereitstellung digitaler Forschungsumgebungen. Was also tun? Selbst etwas zusammenstricken oder lieber schauen, ob es bereits Tools gibt, die bestimmte Anforderungen sehr gut abdecken können?

Sicherlich, als GeisteswissenschaftlerIn mit dem Fokus Text mag man nicht zuerst an Excel denken, das mächtige Instrument aus der Businesswelt, dessen scheinbar endlose Spalten und Zeilen man vorrangig mit Werten füttert und deren Summen am Ende aber immer stimmen, egal wie lange die Kolonnen sind…Was sollte man damit anfangen? Allerdings: Macht man sich im Grundsatz klar, was Excel kann, nämlich zählen, rechnen, filtern, sortieren, verknüpfen, verdichten, Ergebnisse visualisieren, Daten in digitale Standardformate exportieren und vor allen Dingen Auswertungen mittels Pivot-Tabellen, die größere Datenmengen nach bestimmten Parametern strukturieren und vereinfachen, ist Excel mehr als interessant.

Vor diesem Hintergrund und mit strategischem Blick auf die Daten habe ich in unserem Projektportfolio unterschiedliche Anwendungsszenarien für Excel als Datenmanagementinstrument ausmachen können, die ich einerseits in der Praxis ausprobiert, andererseits auch gemeinsam mit zwei jungen Wissenschaftlern für ein DFG-Forschungsprojekt von Grund auf entwickelt habe.

Beispiel 1: Die Erschließung der Korrespondenzen des Friedrich von Gentz (1764 – 1832) in den Ordnerbeständen der Kölner Sammlung Herterich für einen Antrag auf Projektförderung einer digitalen Briefedition bei der DFG.

Aus der Forschungsstelle Universitätssammlung Friedrich von Gentz, Foto: Fabian Stürz

„Sag mir“: Wieviel gedruckte Briefe, wie viele ungedruckte Briefe sind in diesen Ordnern an der Wand? Wer hat wann, von wo, an wen, in welcher Sprache, wie oft geschrieben?

In welchen Archiven liegen wie viele Brieforiginale? Gibt es Transkriptionen, wenn ja in welcher Form, Sprache und wie viele? Überhaupt sprechfähig zu werden zu einem umfangreichen, bisher nicht digital erschlossenen Materialbestand in Papierordnern und auf Mikrofilmen für einen Antrag auf Förderung einer digitalen Edition der Gentz-Briefe ist per se eine große Herausforderung. Umso mehr, wenn man die große Menge von ca. 7.200 Briefen der heute bekannten Gesamtüberlieferung, die hohe Heterogenität des Materials und die vorliegende Dokumentation einer Ersterschließung der Briefe in den Ordnern in WORD bedenkt.

Heute, nach Übernahme und Bereinigung der ersterfassten Daten in Excel und Erweiterung des Metadatenschemas des vorangegangenen Projekts „Gentz digital“ sind wir erstmals in der Lage, anhand des aktuellen Erschließungsstandes Fragen (eben auch etwas komplexere als eindimensionale Quantifizierungen) aus dem Material für die Antragstellung zu beantworten und in entsprechenden Auswertungen abzubilden. Darüber hinaus bleibt die Datenbasis auch unabhängig von der Antragstellung transparent, erweiterbar und nachnutzbar.

Aus den Forschungsdaten für Gentz Digital, Christine Schmitt.

Aus den Forschungsdaten für Gentz Digital, Christine Schmitt.

Beispiel 2: Die parallele Auswertung der historischen Zeitungsjahrgänge vom 01.02.1821 bis zum 31.07.1822 als Forschungsdatenbasis für den direkten Vergleich des französischen Presseorgans Le Constitutionnel mit dem Österreichischen Beobachter zur Abfassung eines Teilkapitels einer wissenschaftlichen Publikation.

Im Rahmen dieses laufenden DFG-Projektes am Lehrstuhl haben zwei junge Historiker die genannten Zeitungsjahrgänge nach einem Metadatenschema und semantischen Kategorien ausgewertet, die wir im Vorfeld gemeinsam erarbeitet haben und die Datensätze in Excel erfasst. Für ihre Thesen verdichten die Wissenschaftler im nächsten Schritt das Material mit entsprechenden Fragestellungen und untermauern durch diverse Auswertungen in Excel die Erkenntnisse ihrer Forschungsarbeit. Die Datenbasis ist transparent und die wissenschaftlichen Erkenntnisse bleiben nachvollziehbar. Was übrigens einer mittlerweile immer relevanter werdenden Forderung auch an die Geisteswissen-schaften zur Legitimation von Forschungsergebnissen entspricht.

Bei Projekten mit digitaler Datengrundlage kommt es also von Anfang an darauf an, neben den fachlich-inhaltlichen Ansätzen auch das Denken in digitalen Datenkontexten und Strukturen in die Arbeitsweise zu integrieren,

  1. a) sich vor allem schon eingangs zu überlegen, welche Fragen das Datenmaterial beantworten soll,
  2. b) wie man die Daten strukturiert und in Excel erfasst, um diese Fragen später auch zu beantworten,
  3. c) wie und ob diese Daten möglicherweise in andere Umgebungen überführt und nachgenutzt werden sollen;

Es kann dabei nicht vorrangig darum gehen, einen Excel-Kurs nach dem anderen zu belegen, um alle Funktionalitäten der Software gezeigt zu bekommen, die man sowieso schnell wieder vergisst, weil sie für die eigene Anwendung nicht taugen. Vielmehr geht es darum, vorhandene Kompetenzen für den gemeinsamen Ausbau von Wissen im Team zu nutzen und durch das Erproben eines Bruchteils passgenauer Anwendungsmöglichkeiten zu festigen.

Ein aktuelles Projekt an der LMU in München zeigt beispielsweise, dass dort die Notwendigkeit gesehen wird, eine gewisse digitale Grundausbildung fest in die curricula geisteswissenschaftlicher Studiengänge zu verankern, dazu gehören auch Kenntnisse in Excel und Statistik.

Titelbild: Aus der Forschungsstelle Universitätssammlung Friedrich von Gentz, Foto: Nebelung, CC BY 4.0


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