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LehrszenarioDateninterpretation, Kontextualisierung historischer Informationssysteme und Visualisierung

Dateninterpretation, Kontextualisierung historischer Informationssysteme und Visualisierung

Methoden

Erlernen von Methoden zur VisualisierungVisualisierung bezeichnet die grafische Darstellung von Daten, um Muster, Strukturen oder Trends erkennbar zu machen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Nahezu jede Art von Daten kann in statischen, dynamischen oder interaktiven Formaten dargestellt werden, etwa als Karten, Zeitachsen, Diagramme, Tabellen oder dreidimensionale Modelle (Borek et al). Weiterlesen und AnalyseAnalysieren bezeichnet die Untersuchung von Daten jeglicher Art, um wiederkehrende Phänomene, Einheiten, Elemente, Muster oder Gruppierungen zu identifizieren. Dies kann strukturelle, formale oder semantische Aspekte der Daten betreffen (Borek et al 2021). Weiterlesen von XML-Daten.

Kompetenzen und Lernziele

Auf Basis zur Verfügung stehenden strukturierten XML-Daten können die Studierenden diese mithilfe von Karten visualisieren sowie Datenanalysen und ‑interpretationen durchführen.

Kompetenzziele: Datenanalyse, Digital Mapping, Kontextualisierung historischer Informationssysteme

Voraussetzungen und Tools

Vorkenntnisse

Für die o. g. Werkzeuge kann auf eine Reihe von Tutorials zurückgegriffen werden und aufgrund der vorhandenen Datenbasis die Genauigkeit abgeglichen werden.

Transkribus kann als Webtool genutzt werden, für den ein Nutzer*innen-Account angelegt werden muss. Die Studierenden können Transkribus in der Regel mittels einer Test-Version abhängig vom Scan-Volumen kostenlos nutzen. eScriptorium und Tesseract sind Open-Source-Lösungen, die als Applikation auf lokalen Rechnern installiert werden müssen. Die Nutzer*innen sollten über entsprechende Kenntnisse der jeweiligen Betriebssysteme verfügen und erste Kenntnisse in der Auszeichnung von Textdateien mittels xml haben.

Tutorials

Für die genutzten Tools existieren eine Reihe von einführenden Tutorials und es entstehen laufend weitere.

Vorbereitung

Sowohl die BilddigitalisateDigitalisate werden hergestellt, indem analoge Materialien wie Bücher, Handschriften, Urkunden, Bilder, Artefakte in digitale Formate überführt werden, die elektronisch gesichert werden. Digitale Daten haben den Vorteil, dass sie vervielfacht, geteilt und maschinell verarbeitet werden können (Data Affairs, Glossar). Weiterlesen als auch die XML-Dateien können unter Beachtung der entsprechenden Lizenzen heruntergeladen und genutzt werden. Abhängig von den geplanten Fragestellungen und Schwerpunkten des Kurses sollten die entsprechenden Tools auf lokalen Rechnern installiert bzw. im Falle von Transkribus entsprechende Accounts angelegt werden.

Vorgehen

Ziel ist es, Studierende an den forschungspraktischen Umgang mit historischen Quellen im digitalen Format heranzuführen. Das konkrete Lernziel dieses Szenarios besteht darin, dass digitale und analytische Kompetenzen zur exemplarischen Analyse von Informationen des Bomber’s Baedekers entwickelt werden sollen. Hierfür werden die Studierenden einen selbst gewählten Ausschnitt (Infrastrukturbereich) der zur Verfügung stehenden strukturierten XML-Daten mithilfe von Karten visualisieren und auf dieser Basis Datenanalysen und ‑interpretationen durchführen.

Ziel: Historische Analyse der industriellen Infrastruktur auf Basis der strukturierten XML-Daten.

Die Lehrveranstaltung orientiert sich an den Prinzipien des forschenden Lernens, entdeckenden Lernens sowie dem Konzept des problem-based learning (PBL). Die Datensätze dienen als Ausgangspunkt zur eigenständigen Entwicklung historischer Fragestellungen und zur Aneignung digitaler Analysemethoden.

Als Zielgruppe werden fortgeschrittene Bachelor-Studierende (z. B. 5./6. Semester) oder Master-Studierende in Geschichte, Digital Humanities, Public History, Informationswissenschaft, Archiv‑ und Bibliothekswissenschaft adressiert.

Wie dies umgesetzt werden kann, zeigt das folgende Beispiel, das im Rahmen einer Lehrveranstaltung zur DigitalisierungBei der Digitalisierung werden analoge Materialien in digitale Formate, sog. Digitalisate, überführt. Diese Formate können weitergegeben, gespeichert, archiviert und maschinell verarbeitet werden. Weiterlesen und Retro-DigitalisierungRetro-Digitalisierung bezeichnet die Erstellung digitaler Repräsentationen analoger Objekte der realen Welt. Dies kann durch manuelle Verfahren wie die Transkription oder durch automatisierte Prozesse wie Bilderfassung, Datenerkennung oder Datenaufzeichnung erfolgen. Dazu gehört auch die Zusammenführung und Aggregation von Ressourcen, Informationen und Daten (Borek et al 2021). Weiterlesen von gedruckten Beständen entwickelt wurde:

Aufgabenstellung:
Extrahieren Sie alle Einträge zu einem spezifischen Infrastrukturbereich (z. B. Chemieindustrie oder Eisen‑ und Stahlbetriebe) aus dem XML.

  1. Visualisieren Sie diese Daten auf einer Karte (z. B. mit Palladio, QGIS, Google MyMaps oder DARIAH-DE Geo-Browser).
  2. Interpretieren Sie Ihre Ergebnisse:
    a) Wo lagen industrielle Schwerpunkte?
    b) Welche Muster lassen sich erkennen?
    c) Können Sie Hinweise in diesen finden, ob diese im strategischen Bombing-Konzept der Royal Air Force bzw. des Allied Bomber Command eine Rolle spielten?
  3. Diskutieren Sie die Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Visualisierung der genutzten Werkzeuge. Können Sie identifizieren, weshalb Sie unterschiedliche Ergebnisse erhalten haben?

Lehrmethode:
Projektbasiertes Lernen mit interdisziplinären Elementen (GISEin Geoinformationssystem (GIS) ist eine Software zur Verarbeitung, Speicherung, Analyse und Präsentation von Geodaten. Bei diesen handelt es sich um Daten mit räumlichem Bezug, also Koordinatenangaben zu einem bestimmten Ort. Sie umfassen einerseits diese Koordinaten und andererseits Sachinformationen, beispielsweise was sich zu welcher Zeit an diesem Ort befand oder noch befindet (Geodaten und Geoinformationssystem). Im Rahmen historischer Forschung werden GIS-Anwendungen vor allem zur Analyse und Darstellung von räumlichen Aspekten genutzt, beispielsweise um Reisewege von Herrschern zu visualisieren oder frühere Stadtbilder zu rekonstruieren. Weiterlesen, Quelleninterpretation)

Literatur und Quellenangaben

  • Bach, Felix, Cristian Secco, Thorsten Wübbena, und Fabian Cremer. 2021. „Bomber’s Baedeker. Automatische Extraktion strukturierter Daten mit Python“. Github.com/ieg-dhr. Zuletzt aufgerufen am 23. Januar 2026. https://github.com/ieg-dhr/bombers_baedeker

  • Bach, Felix, Stefan Schmunk, Cristian Secco, und Thorsten Wübbena. 2021. The Bomber’s Baedeker. A Guide to the Economic Importance of German Towns and Cities. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5138504

  • Bach, Felix, Stefan Schmunk, Cristian Secco, und Thorsten Wübbena. 2021. „Bomber’s Baedeker – vom Text zum Bild zur Datenquelle“. In Fabrikation von Erkenntnis – Experimente in den Digital Humanities, herausgegeben von Manuel Burghardt, Lisa Dieckmann, Timo Steyer, Peer Trilcke, Niels Walkowski, Joëlle Weis, und Ulrike Wuttke. Wolfenbüttel. https://doi.org/10.17175/sb005_004

Zitierweise

Schmunk, Stefan. 2025. „Dateninterpretation, Kontextualisierung historischer Informationssysteme und Visualisierung“. HISTOFOX. Das Informations-, Lern- und Lehrportal für Datenkompetenzen in den historisch arbeitenden Disziplinen. NFDI4Memory und Freie Universität Berlin. https://histofox.4memory-dataliteracy.de/lehrszenarios/dateninterpretation-kontextualisierung-historischer-informationssysteme-und-visualisierung/