Interessant für HistorikerInnen: Tools zur Visualisierung chronologischer Daten

Aus dem Blickwinkel eines Master-Studenten im Fach Geschichte treibt mich seit geraumer Zeit die Frage um, welche Mehrwerte man für die wissenschaftliche Arbeit aus Daten schöpfen kann und wie man überhaupt aus Daten Erkenntnisse gewinnt. Ich kann daher der von Nicola Kowski in ihrem letzten Blogbeitrag hervorgehobenen Bedeutung des Aufbaus digitaler Grundkompetenzen in der universitären Ausbildung nur zustimmen. Über das IT-Zertifikat der Philosophischen Fakultät konnte ich beispielsweise grundlegende Kenntnisse von HTML und JavaScript erwerben. Darüber hinaus gehören Tabellenkalkulationsprogrammen aus meiner Sicht unbedingt in die Toolbox für HistorikerInnen. 

Das Beste an der Sache ist: Ich habe meine Kenntnisse im Laufe dieses Semester auch konkret anwenden können. Im Rahmen meiner Tätigkeit am Lehrstuhl Frühe Neuzeit konnte ich mich mit einer von Professorin Gersmann angelegten Datensammlung beschäftigen, die Wasserproben im Rahmen der Hexenverfolgung im Münsterland verzeichnet. Teil dieser Datenbank sind die Orte, an denen Wasserproben stattgefunden haben, die beteiligten Ämter und die Jahre, in denen sie erfolgten. Schon bei der ersten Bearbeitung der Daten sind zeitliche und örtliche Verdichtungen aufgefallen, die jedoch in der reinen Tabellenansicht schwer zu verfolgen waren. Aus diesem Befund drängte sich mir die Frage geradezu auf, wie man eben diese Daten mit ihren geographischen und zeitlichen Komponenten visuell darstellen kann. Dabei hatte ich nicht die Vorstellung einer statischen Landkarte, sondern einer digitalen Web-Karte, die dynamisch durch die NutzerInnen gefiltert werden kann. Allerdings: Die Suche nach geeigneten Anwendungen, mit denen sich ein solches Projekt umsetzen ließe, hat sich als schwieriger herausgestellt als zu Anfang vermutet. Die vorhandenen und frei zugänglichen Anwendungen zur Erstellung von digitalen Landkarten sind nicht zwingend auf den Einsatz in der Geschichtswissenschaft ausgerichtet und werden komplexeren Fragestellungen meist nicht gerecht. Die Möglichkeit, Landkarten mit Daten anzureichern und diese dynamisch anhand ihrer chronologischen Komponente zu filtern, fehlt in den meisten Fällen. Es gibt allerdings zwei interessante Visualisierungsoptionen, die ich kurz vorstellen möchte:

Palladio ist eine digitale Forschungsumgebung der Digital Humanities der Stanford University und über einen Web-Browser erreichbar. Es ist tatsächlich die einzige Software, die ich in meiner Recherche finden konnte, die explizit für die Anwendung in den Geisteswissenschaften entwickelt worden ist. Entstanden ist Palladio aus dem Projekt „Mapping the Republic of Letters“ und eignet sich besonders für Netzwerkanalysen. Die Präsentation von Daten steht hier weniger im Vordergrund als deren Analyse. So sind Screenshots auch die einzige Möglichkeit, die Karten außerhalb der Forschungsumgebung zu teilen. Ebenfalls ist das Filtern der Karte nur innerhalb des Programmes möglich und der Zugang zum Material erfordert damit nähere Kenntnisse eben dieser Umgebung und den „Besitz“ des der Karte zugrundeliegenden, aus Palladio exportierten Projektes. Der größte Vorteil von Palladio ist der starke Fokus auf der Darstellung von zeitlichen Verläufen. So bietet die Anwendung einige Filter, um die eingespeisten Daten in ihrer zeitlichen Abfolge auszuwerten und darzustellen. Da die Geodaten von den NutzerInnen eigenständig eingepflegt und mit Namen versehen werden müssen und man nicht auf existierende Datenbanken angewiesen ist, bestehen hier weite Einsatzmöglichkeiten wie auch die Verwendung historischer Ortsnamen. Neben der Kartendarstellung bietet Palladio sowohl die Möglichkeit, die Daten in klassischer Tabellenform zu betrachten als auch in Form von Netzwerkgraphen. Zwar ist man bei der Nutzung auf die Server der Stanford University angewiesen, und es gibt noch ein paar Anzeigefehler, aber dank der relativ einfachen Handhabung durch das Hochladen von csv-Dateien bietet Palladio einen bisher einzigartigen Service für HistorikerInnen.

Im Gegensatz zu Palladio ist Leaflet eine von vielen verschiedenen JavaScript-Bibliotheken, die für den Einsatz in der Webentwicklung verwendet werden können. Damit ist Leaflet keine fertige Anwendung, sondern eher „Hilfe zur Selbsthilfe“. Die Bibliothek enthält alles, um mit einem Quelltext-Editor und Grundkenntnissen in HTML und JavaScript Landkarten selbst zu erstellen. Dabei ist man ungebunden darin, wie man die Karte darstellen möchte. Leaflet ermöglicht es, Geodaten anhand vorformulierter Fragestellungen zu visualisieren, und ist erstrangig ein Präsentationstool. Die Fragen, welche Daten wie visualisiert werden sollen, sind beim Betrachten des Endproduktes also schon beantwortet worden. Damit eignet Leaflet sich nur bedingt als Analysewerkzeug. Dies kann sich aber noch ändern, da der Code, der verwendet wird, um eine Karte zu erstellen, mit unterschiedlichen Daten neu verwendet werden kann, wenn diese nur im richtigen Format vorliegen. Ein häufig genutzter Dateienstandard dabei ist geojson. Wenn also mehr HistorikerInnen auf diese Weise Web-Karten erstellen und den Code der Wissenschaftsgemeinschaft zur Verfügung stellen, kann sich daraus ein Repositorium entwickeln, das die Hürde deutlich verringert, solche Präsentationsmittel zu verwenden. Das Fehlen von Programmen, die es HistorikerInnen erlauben, ohne große Vorkenntnisse Geodaten zu visualisieren, macht es scheinbar notwendig, selbst aktiv zu werden. Da Leaflet und die Karten des Projektes OpenStreetMap als Open Access veröffentlicht werden, stehen sie diesem Vorhaben auch nicht im Weg. Einfache Karten lassen sich schon mit wenig Arbeit erstellen und die Möglichkeit, die Karte komplexer zu gestalten, ist immer gegeben. Die umfangreiche Dokumentation und die vielen Tutorials ermöglichen außerdem einen sehr guten Einstieg in Leaflet.

Die Kenntnisse, die ich bisher im Rahmen der digitalen Angebote meines Studiums erwerben konnte, haben mich sicher nicht zum Programmierer gemacht, – für den vertieften Weg in die IT müsste man sich zu einem anderen Zeitpunkt entscheiden. Aber sie haben mich in die Lage versetzt, mich intensiver mit digitalen Methoden auseinandersetzen und sie anwenden zu können. Diese Kenntnisse haben es mir letztlich ermöglicht, Ressourcen wie Leaflet und Palladio finden und auch nutzen zu können. Repositorien wie github sind voll mit Codeschnipseln, die von InformatikerInnen bereitgestellt werden. Es ist daher gar nicht zwingend notwendig, den Code selbst vollständig schreiben zu können. Man muss allerdings schon wissen, wie man die Fragen formuliert, die zur technischen Umsetzung eines Projektes beantwortet werden müssen.

Ich jedenfalls schließe aus meiner Beschäftigung mit der Visualisierung chronologischer Daten Folgendes: Wenn das Fach Geschichte von der Digitalisierung profitieren soll, darf man nicht nur von der Seitenlinie aus zuschauen, wie andere Wissenschaftsgebiete die Digitalisierung in ihre Arbeitsmethoden integrieren. Für mich war der konkrete Bestand der „Hexendaten“ jedenfalls ein echter Glücksfall, um mich aktuell mit der Visualisierung historischer Daten auseinanderzusetzen.

• Hier geht es zur Webseite von Leafletjs

• Hier geht es zur Webseite von Palladio

Titelbild: Screenshot der Beispieldaten von Leaflet, © OpenStreetMap.