Stöbern im digitalen Archiv

In loser Folge publizieren wir bis zum Beginn von #RKB15 eine Serie von Statements der Redner und Diskutanten. Wir bieten Ihnen damit die Gelegenheit, sich schon einmal warmzudiskutieren – entweder im stillen Selbstgespräch oder hier in den Kommentaren.

von Marten Düring

Systeme wie Pelagios, die Deutsche Biographie, LONSEA oder das im DH Lab des CVCE entwickelte Tool histoGraph ermöglichen eine Anreicherung bestehender Sammlungen durch die Vernetzung mit anderen Angeboten und durch die Darstellbarkeit (audiovisueller) Medien jenseits aller Einschränkungen der Printmedien. Darüber hinaus liegt ihre große Stärke in ihrer Interaktivität: Die Kontrolle über die Auswahl und Kuratierung der einzelnen Objekte kann ohne Weiteres an Nutzer übergeben werden. Innerhalb persönlicher Benutzerkonten können so neue Sammlungen entstehen, die Nutzerinteressen widerspiegeln und unter anderem auch als didaktische Werkzeuge mit gutem Erfolg eingesetzt werden.

Neben der freien Verfügbarkeit (innerhalb der Beschränkungen des Urheberrechts) und der freien Kuratierung sorgt drittens die crowd-basierte Indexierung und Annotierung für neue Nutzungsmöglichkeiten von digitalisierten Sammlungen. Dezidierte crowdsourcing-Projekte wie Transcribe Bentham, Old Bailey Online und eigenständige Plattformen für historisches crowdsourcing wie Micropasts machen es möglich, extrem ressourcenaufwändige Projekte auf die Schultern vieler Freiwilliger zu verteilen.

Die Verlinkung von Inhalten und die Exploration solcher verlinkter Inhalte birgt meines Erachtens ein besonders großes Potential. Projekte wie HuNI nutzen grundlegende Prinzipien des semantic web, mit deren Hilfe Nutzer Beziehungen zwischen Objekten und Entitäten wie Personen oder Institutionen herstellen können. Verlinkte Inhalte sorgen dafür, dass das präzise Suchen im Sinne einer known item search ergänzt wird durch ein Finden von relevanten Inhalten, von deren Existenz ein Nutzer nicht wissen konnte und nach denen er deshalb auch nicht hätte suchen können. Grob vergleichbar ist dieses Finden mit dem Stöbern in einem Archiv. Dieser Ansatz steht allerdings vor einer Reihe von neuen Herausforderungen:

  • Was genau hat als eine Beziehung zu zählen? Wie viele unterschiedliche Beziehungsarten kann es geben? Welche Bedeutung hat sie?
  • Wie können große Datensätze miteinander verlinkt werden?
  • Welche beispielsweise technischen, menschlichen oder rechtlichen Beschränkungen gibt es?
  • Was genau steckt in einer crowd? Welche Aufgaben können Freiwillige übernehmen, welche müssen von Experten übernommen werden? Wie können Teams eingesetzt werden? Was kann automatisiert werden?
  • Welche Qualitätsansprüche können erfüllt werden, welche nicht? Was braucht es, um ein System so gut wie nötig zu machen?
  • In welchem Maße können solche Datensätze als Ganzes analysiert werden und welchen Mehrwert können wir von solchen Analysen erwarten?
  • Wie stellen wir sicher, dass sich Nutzer nicht in einem Wald von Materialien verirren und frustriert aufgeben?

Es wird kaum allgemeingültige Antworten auf diese Fragen geben können. Diese führen vielmehr direkt zu den Zielsetzungen und Ausgangssituationen spezifischer Projekte. Nichtsdestotrotz stellen sie aber spannende Probleme dar, für die eine Reihe von Anwendungen inspirierende Lösungen gefunden haben.


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