Ein Beitrag zum Call ‘Wie Archive von Geokoordinaten in Wikidata profitieren‘ (2025). Von Alexander Winkler.

LODifizierung von GLAM-Daten

Viele der Erschließungsdaten aus Kulturerbeeinrichtungen (in der Folge kurz GLAMs für Galleries, Libraries, Archives und Museums) sind mittlerweile maschinenlesbar verfügbar und orientieren sich – bald mehr bald weniger – an den FAIR-Prinzipien.^[1]

Die tatsächliche Nachnutzbarkeit^[2] ist aber nicht immer voll ausgeprägt. Zahlreiche unterschiedliche Wege des Datenabrufs, mangelnde Dokumentation, eine Vielzahl von Datenformaten – um nur einige Hemmnisse und Herausforderungen zu nennen – können die Arbeit mit GLAM-Daten erschweren. Die Daten sind zwar oft von hoher Qualität und verwenden insbesondere etablierte Vokabulare und Normdaten; bei genauerem Besehen brauchen aber auch diese qualitativ hochwertigen Daten oft noch eine gewisse Vorverarbeitung, ehe sie produktiv genutzt werden können.

So werden Normdaten oft unterschiedlich eingebunden: mit schlichten (und damit schwer maschinell auflösbaren) IDs, mit falschen URIs^[3] etc. Es muss also vor einer Weiterverarbeitung erst eine Harmonisierung der Daten erfolgen. Vor der Verarbeitung an sich müssen zudem relevante Daten erst lokal individuell zusammengetragen werden. Die Korpusbildung geht also der Nutzung voraus.

Die Überführung von GLAM-Daten in Linked Open Data (LOD), d.h. die Integration von GLAM-Daten in einen sog. Wissensgraphen kann einige der skizzierten Hürden absenken. LOD sind offen, maximal verknüpft, maschinenlesbar und hoch interoperabel. Verschiedene LOD-Bestände lassen sich über eine sog. Föderation im Verbund abfragen, sodass – so zumindest die Idee – einer Silo-Bildung entgegengewirkt wird.

Das besondere Potential von LOD ist im Kulturerbesektor längst erkannt, wie die Bemühungen der einschlägigen NFDI-Konsortien demonstrieren.^[4] Viele dieser Wissensgraphen entwickeln eine eigene Ontologie, die die möglichen Beziehungen zwischen den verschiedenen enthaltenen Entitäten definieren. Es mag hierfür überzeugende inhaltliche Gründe geben, eine optimale Nachnutzbarkeit profitiert jedoch von einem möglichst einheitlichen Datenmodell und einer mehr oder minder zentralisierten Infrastruktur.

Hier kommt nun Wikidata ins Spiel. Weiterlesen →