Normdaten und Forschung

Das Thema Forschungsdaten wurde bereits in mehreren Beiträgen von Christine SchmittChristian MaiwaldHenrike Stein und Lea Janßen aus unterschiedlichen Perspektiven behandelt. Wer sich näher damit befasst, wird feststellen, dass es gar nicht so einfach ist, exakt zu definieren, welche Daten, die im Laufe des Forschungsprozesses generiert werden, auch als „Forschungsdaten“ angesehen werden sollten. So ging es mir jedenfalls, als ich im Rahmen meines Studiums damit konfrontiert wurde. Von der Frage einmal abgesehen, ob auch Zwischenprodukte wie Rohfassungen unter der Bezeichnung Forschungsdaten zu subsumieren seien, hat die Initiative zur Schaffung einer digitalen Forschungsinfrastruktur für die Geistes- und Kulturwissenschaften, „DARIAH-DE“, eine recht umfängliche Definition des Begriffes erarbeitet:

„Unter digitalen geistes- und kulturwissenschaftlichen Forschungsdaten werden innerhalb von DARIAH-DE all jene Quellen/Materialien und Ergebnisse verstanden, die im Kontext einer geistes- und kulturwissenschaftlichen Forschungsfrage gesammelt, erzeugt, beschrieben und/oder ausgewertet werden und in maschinenlesbarer Form zum Zwecke der Archivierung, Zitierbarkeit und zur weiteren Verarbeitung aufbewahrt werden können.“ (Zitat siehe: Forschungsdaten im Kontext von DARIAH-DE)

Zwei Punkte dieser Definition scheinen mir zentral für die Arbeit und die Anwendungsmöglichkeiten von Forschungsdaten, weil sie über die unmittelbare Arbeit am Forschungsgegenstand hinausgehen und entsprechend mitgedacht werden müssen: Zum einen der Aspekt der Maschinenlesbarkeit und zum anderen der Aspekt der Nachnutzung. Beide hängen eng zusammen und sind die Voraussetzung dafür, verschiedene Daten(-sätze) miteinander zu verbinden. Dabei können die Daten in einer Word-Datei, einer Excel-Liste oder einer eigens für die Archivierung und Verfügbarmachung der Daten bereitgestellten Datenbank vorliegen. Sie müssen also in einer digitalen Form erarbeitet worden sein. Um eine Nachnutzung zu ermöglichen, ist es notwendig, dass die Daten online in durchsuchbaren Repositorien zur Verfügung gestellt werden. Die Potenziale dieser Verfügbarmachung von Forschungsdaten können aber erst vollständig genutzt werden, wenn die Datensätze mit Normdaten angereichert werden. Formate wie Dublin Core oder die Text Encoding Initiative (TEI) geben hierbei einheitliche Schemata vor, wie Normdaten eingebunden werden können.

Was aber versteckt sich hinter Normdaten, und welchen Vorteil bringt die Arbeit mit ihnen? Im Kern sind Normdaten „normierte“ Daten, die es ermöglichen, Entitäten, also Organisationen, Personen, Geografika etc. eindeutig und standardisiert zu beschreiben. Nimmt man als Beispiel den von Professorin Gersmann in ihrem Beitrag vom 18.11.2020 angesprochenen Baron von Hüpsch, zeigt sich schnell, wie hilfreich Normdaten sind, um z. B. Werke oder auch Briefe eindeutig einem Autor zuzuordnen. Für den Baron, der im Laufe seines Lebens ein beeindruckendes „self-fashioning“ betrieben hat und sich so immer wieder neu erfand, sind in der Gemeinsamen Normdatei 57 verschiedene Namen zu finden. In der GND werden eben diese Namen gesammelt, in einem Datensatz vereint und mit einer ID versehen. Somit wird es möglich, jedes von ihm geschriebene Werk, egal unter welchem Namen, durch eine gemeinsame Angabe nicht nur eindeutig auszuzeichnen, sondern auch untereinander zu vernetzen. Um eben diese Vernetzung zu ermöglichen, die in der Idee von Linked Open Data formuliert worden ist, sind Normdaten die notwendigen Ankerpunkte. Der Einsatz von Normdaten gewährleistet also nicht nur die Eindeutigkeit und Nachvollziehbarkeit von Forschungsdaten, sondern auch deren Verknüpfung. Zum einen können verschiedenste Forschungsvorhaben, die sich z. B. mit der gleichen Organisation befassen, eindeutig miteinander vernetzt und auf diesem Wege sichtbarer werden. So sind z. B. im Datensatz der GND zum Baron von Hüpsch verschiedene Publikationen eingetragen, die sich mit ihm befassen. Auf diese Weise kann ein erster Überblick über die vorhandene Forschungsliteratur gewonnen werden. Zum anderen ermöglicht es die Verbindung verschiedenartiger Datensätze. Textkorpora und Lebensdaten können z. B. mit geographischen Informationen angereichert werden. Dies ermöglicht es, temporale Verläufe zu verfolgen und Sequenzen auch visuell auf digitalen Landkarten abzubilden.

Die Geschichtswissenschaft steht wohl noch am Anfang dieser Entwicklung, und es gibt einiges zu tun, bevor die Vorteile der Arbeit mit Normdaten auch tatsächlich genutzt werden können. Denn wie gesagt, Forschungsdaten müssen mit Normdaten angereichert werden. Dafür braucht man Ressourcen, man muss sich auf Standards verständigen, aber auch auf allen Projektebenen, die Forschungsdaten generieren, das Thema Normdaten von Anfang an mitdenken. Damit sind nicht nur Bibliotheken und Archive gefragt, sondern auch alle, die wissenschaftlich arbeiten. Das wiederum führt zur Frage, an welchen Stellen welche Forschungsdaten überhaupt „gehostet“ und verfügbar gemacht werden. Sucht man z. B. auf dem Angebot „re3data“, mit dem online Repositorien von Forschungsdaten gefunden werden können, nach Einträgen, die mit dem Tag „history“ ausgezeichnet sind, erhält man 230 Treffer [Stand: 02.01.2020]. Darunter ist auch das Datenarchiv des Historischen Datenzentrums Sachsen-Anhalt an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg zu finden. Veröffentlichungen wie die hier von Dr. Katrin Moeller zur Verfügung gestellten Transkriptionen zum Thema der Hexenverfolgung der Frühen Neuzeit sind nicht nur in der Lehre einsetzbar und können für die ersten wissenschaftlichen Arbeiten von Studierenden herangezogen werden oder auch ein erster Einstieg sein, um sich näher mit den Quellen der Frühen Neuzeit auseinanderzusetzen. Ich sehe hier ebenfalls das Potential durch die gemeinschaftliche Nutzung die Forschung zu beschleunigen und ebenfalls neue Forschungsfragen zu ermöglichen, die sich auf einen Quellenkorpus stützen, der ohne maschinenlesbare Daten kaum zu bearbeiten wäre. Das Dissertationsprojekt von Christian Maiwald, welches er in seinem Beitrag vom 16.12.2020 vorgestellt hat, ist ein aktuelles Beispiel für die Möglichkeiten, die sich durch die Verwendung digitaler Methoden ergeben. 

Jedoch müssen auch genügend nachnutzbare Daten vorhanden sein, die digital bearbeitet werden können. Um die vorhandenen Daten nutzen zu können, das Potential der digital unterstützten geschichtswissenschaftlichen Arbeit zu erkennen und am Ausbau der notwendigen Daten und Infrastrukturen mitwirken zu können, ist es notwendig, dass Studierende schon während des Studiums den Umgang mit diesen digitalen Methoden erlernen können. Die Frage, die sich das Fach stellen muss, ist nicht, ob digital gearbeitet werden soll, sondern wie wir digitale Standards zukunftsweisend in unseren Methoden verankern.

Vor diesem Hintergrund bin ich persönlich sehr gespannt, ob es für die historisch arbeitenden Geisteswissenschaften zu einem Konsortium NFDI4memory kommen wird, um seitens der Fächer an den Fragen rund um künftige Forschungsdateninfrastrukturen mitzuarbeiten. 

Weiterführende Literatur:

Constanze Baum, Thomas Stäcker: Methoden – Theorien – Projekte. In: Grenzen und Möglichkeiten der Digital Humanities. Hg. von Constanze Baum / Thomas Stäcker. 2015 (= Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften). DOI: 10.17175/sb001_023 


Das könnte dich auch interessieren …

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahre mehr darüber, wie deine Kommentardaten verarbeitet werden.

Suche in OpenEdition Search

Sie werden weitergeleitet zur OpenEdition Search