Landeskunde, Normdaten, Linked Open Data – Facetten am Beispiel des Historischen Ortsverzeichnisses von Sachsen

Abstract zum Vortrag bei #vBIB20 – die virtuelle Konferenz rund um bibliothekarische Themen, Donnerstag, 28. Mai 2020, 11.00 bis 11.25 Uhr, Raum 3

#Landeskunde: Am Beispiel des Historischen #Ortsverzeichnisses von #Sachsen zeigt der Vortrag, welche Vorteile und Herausforderungen die Verknüpfung von #Normdaten über freie Onlinetools für landeskundliche Projekte mit sich bringt.

Ortsdaten bieten wichtige Zugänge zur Lokal-, Regional- und Landesgeschichte/-kunde. Sie bilden verschiedene Aspekte der historischen wie gegenwärtigen Entwicklung ab. Zur eineindeutigen Identifizierung von Geografika und anderen Datentypen werden Normdateien verwendet: im bibliothekarischen Kontext die GND, darüber hinaus z. B. die freie geografische Datenbank GeoNames. Daneben existieren lokale Lösungen, die unverbunden neben Systemen mit übergreifendem Anspruch stehen. In Sachsen betreibt das Institut für Sächsische Geschichte und Volkskunde (ISGV) das (Digitale) Historische Ortsverzeichnis von Sachsen (HOV). Es beschreibt in knapp 6.000 Stichwörtern alle Siedlungen, die seit dem Mittelalter im Gebiet des heutigen Freistaats nachweisbar sind. Den Siedlungen wurde mit dem HOV-Code je eine ID zugewiesen, mit der das ISGV die Verknüpfung zu weiteren eigenen Angeboten wie der Sächsischen Biografie u. a. herstellt.

Das HOV ist das umfassendste Verzeichnis von Ortsangaben zu Sachsen, das weit z. B. über den Erfassungsgrad in der GND hinausgeht. Jenseits der ISGV-internen Bezüge bestand bis 2019 keine Verbindung zu anderen Systemen und relevanten Datenbanken wie der an der Sächsischen Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek (SLUB) erarbeiteten Sächsischen Bibliografie. In einem gemeinsamen Projekt von Institut und Bibliothek wurde begonnen, in der freien Datenbank Wikidata ein Matching vorzunehmen, um Normdatei übergreifende Recherchen im Sinn von Linked Open Data zu ermöglichen. Angewendet werden intellektuelle wie semi-automatische Methoden. Zugleich bietet das Projekt mit der Nutzung offener Systeme Chancen für bürgerschaftliche Beteiligung über Gamificationansätze. Als herausfordernd erweisen sich Fragen der Darstellung von administrativen Über- und Unterordnungen sowie von Vorgänger- und Nachfolgerbeziehungen, außerdem die generelle Datenmodellierung für Wüstungen. Die Vorteile der vorgenommenen Verknüpfung wie die Herausforderungen werden im Vortrag vorgestellt.

Zum Weiterlesen:

Der Vortrag wird aufgezeichnet und anschließend über das AV-Portal der TIB Hannover veröffentlicht. Der Link wird dann hier im Beitrag ergänzt. Das Wikidata-Item der Präsentation und dieses Abstracts ist (Q95245576).

Ergänzung 9. Juni 2020:

Historische Orte mit offenen Daten: HOV + Wikidata

Ortsdaten bieten wichtigen Zugang zur Lokal-, Regional- und Landesgeschichte. Sie bilden die Bevölkerungsentwicklung, administrative Strukturen, Verfassungsverhältnisse und viele andere Aspekte der historischen Entwicklung ab.

In Bibliotheken und anderen Kultur- und Wissenschaftseinrichtungen werden Normdaten verwendet, um diese Geografika (Ortsnamen, Beschreibungen) und andere Datentypen (Personennamen, Körperschaften usw.) eindeutig identifizierbar zu machen. So verzeichnet das vom Institut für Sächsische Geschichte und Volkskunde (ISGV) betriebene Historische Ortsverzeichnis von Sachsen (HOV) z.B. für den Namen “Friedersdorf” zahlreiche Treffer für historische und noch existierende Ortschaften. Jede dieser Ortschaften wurde mit einer eindeutigen Nummer, dem HOV-Code versehen.

Das ISGV nutzt diese Codes zur Verknüpfung mit anderen Online-Informationssystemen wie der Sächsischen Biografie, dem Lebensgeschichtlichen Archiv und dem Portal Sächsische Gerichtsbücher, um eine übergreifende Recherche zu ermöglichen.

Eintrag im Historischen Ortsverzeichnis (HOV) zum Klingenberger Ortsteil Friedersdorf (© ISGV)

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Über den Nutzen und die Anwendung von Körperschaftssätzen in der GND. Beispiele aus dem Provenienzforschungsprojekt der SLUB Dresden

Von Robin Reschke

Körperschaftssätze sind Normdatensätze, die online in der Gemeinsamen Normdatei (GND)[1] geführt werden, um öffentliche Einrichtungen, Kulturinstitutionen, politische, religiöse und sonstige Vereinigungen etc. abbilden und eindeutig identifizierbar zu machen. 1.493.823 dieser Sätze führt die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) in ihrem Jahresbericht für 2017 auf.[2] Dem gegenüber stehen 11.551.274 Personendatensätze bei insgesamt 14.671.728 GND-Datensätzen.[3] Erklären lässt sich die Diskrepanz damit, dass Institutionen seltener als Herausgeber von Publikationen in Erscheinung treten als Personen und somit lange von geringerer Bedeutung für Katalogisierungsprozesse an Bibliotheken waren. Für diesen Zweck wurde die GND hauptsächlich konzipiert und genutzt. Die Zahlen zeigen deutlich, dass die Körperschaftssätze als Normdatensatz unterrepräsentiert sind. Dieser Sachverhalt steht aber im Widerspruch zu den neuen Anforderungen, GND-Sätze über Katalogisierungsprozesse hinaus zu nutzen: Zunehmend zeigen sich Forschung und Wissenschaft zur Darstellung und Verwertung ihrer Forschungsergebnisse interessiert an der Nutzung dieses Datenpools.[4]

Die fortschreitende Digitalisierung bietet die Möglichkeit, Forschungsprozesse und -ergebnisse in offenen und nachnutzbaren Formaten der interessierten Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Das normierte Datenformat der GND auf der Basis der MARC-21-Authority erlaubt es, Daten nach einem einheitlichen Muster zu kontextualisieren. Auch international wird die GND bereits im Rahmen des Projekts Virtual International Authority File (VIAF) genutzt. Körperschaftsätze eignen sich für eine strukturierte Darstellung von Institutionen, Firmen oder kirchlichen Einrichtungen. Die Möglichkeiten der Linked Data reichen von der Verknüpfung von Datensätzen zugehöriger Unterorganisationen, Vorgänger- bzw. Nachfolgeinstitutionen sowie zum Verlinken von zugeordneten Personen-, geografischen oder Sammlungsdatensätzen.

Im Folgenden soll u.a. an Beispielen aus dem aktuellen Provenienzforschungsprojekt der SLUB Dresden dargelegt werden, wie Körperschaftsätze aufgebaut sind, wie sie genutzt werden und welche Bedeutung sie für die Digital Humanities besitzen können.

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