Linked Data für die historische Metrologie

Das Messen ist eines der zentralen Anliegen der Menschheit. Seit der Antike wurde eine Vielzahl von Verfahren entwickelt, um Gewicht, Gr??e und Wert von Waren, W?hrungen, Gegenst?nden, Oberfl?chen, Entfernungen usw. zu messen. In der Regel waren die früheren Messverfahren nur in begrenzten Gebieten und für begrenzte Zeitr?ume gültig. Dies führte zu einer gro?en geografischen und zeitlichen Verschiedenheit von vorindustriellen Ma?en und Gewichten. Seit dem sechzehnten Jahrhundert wurden zahlreiche Berichte über Messpraktiken in Kaufmannshandbüchern, W?rterbüchern, Lexika und Enzyklop?dien ver?ffentlicht. Die Ver?ffentlichung von Nachschlagewerken für Kaufleute erlebte ihre Blütezeit im neunzehnten Jahrhundert, als lokale und regionale Messkonventionen allm?hlich durch einheitliche Messstandards ersetzt wurden.

Im Zuge der Massendigitalisierung von Bibliotheksbest?nden in aller Welt sind viele dieser Werke wieder aufgetaucht. Mit ihnen steht uns nun eine Fülle von Informationen zur Verfügung, die vor der Digitalisierung nur sehr schwer zug?nglich waren. Gleichzeitig gibt es aber kaum Hinweise über den Inhalt, Struktur, Zuverl?ssigkeit und Nutzung dieser elektronischen Ressourcen. Alles, was wir haben, sind digitalisierte Nachschlagewerke mit ihren entsprechenden OCR-Texten. Aber wie k?nnen wir sie nutzen? Was ist mit "einfachen" Suchoperationen im Text m?glich? Wie und in welchem Ausma? kann die semantische Modellierung die Erkundung dieser Nachschlagewerke verbessern?

Mit diesen Forschungsfragen besch?ftigt sich das Projekt Digital Noback. Es startete 2021 als eine Forschungs- und Lehrkooperation der Abteilungen Digitale Geschichte (Werner Scheltjens) und Kulturinformatik (Christoph Schlieder). Das Projekt zielt darauf ab, einen Wissensgraphen aus einem Nachschlagewerk des 19. Jahrhunderts zu extrahieren, das für seine Vollst?ndigkeit, Zuverl?ssigkeit und Aktualit?t bekannt ist:

Christian Noback und Friedrich Noback's Vollst?ndigen Taschenbuch der Münz-, Maass-, und Gewichtsverh?ltnisse, der Staatspapiere, des Wechsels- und Bankwesens, und der Usanzen aller L?nder und Handelspl?tze (Leipzig 1850). [Band 1], [Band 2].

Forschungsthemen

  • Szenariobasierte Planung für die semantische Modellierung von historischen Quellen
  • Ontologieentwurf für den Noback Wissensgraphen

Erste Forschungsergebnisse

Zu den ersten Forschungsergebnissen geh?ren eine Posterpr?sentation auf der Digital Humanities Deutschland Konferenz im M?rz 2022 (DHd 2022) und drei Masterarbeiten (einige davon in Arbeit):

  • Scheltjens, Werner, & Schlieder, Christoph. (2022, March 7). Szenario-basierte Planung eines semantischen Digitalisierungsvorhabens in der digitalen Geschichtswissenschaft. DHd 2022 Kulturen des digitalen Ged?chtnisses. 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" (DHd 2022), Potsdam. https://doi.org/10.5281/zenodo.6328161. Eine englische ?bersetzung des Posters ist hier verfügbar.
  • Eva Sch?nleben (2022), Bewertung von Kompetenzfragen über Textquellen, Masterarbeit, Forschungsgruppe Kulturinformatik, Universit?t Bamberg
  • Mattia Iunco (begonnen) Extraktion einer metrologischen Ontologie aus einer lexikografischen Quelle [Extraction of a metrological ontology from a lexicographic resource], Masterarbeit, Lehrstuhl für Kulturinformatik, Universit?t Bamberg
  • Hanna Kn?tzele (begonnen) Extraktion von Geoobjekten aus einer lexikografischen Quelle [Extraction of geofeatures from a lexicographic resource], Masterarbeit, Lehrstuhl für Kulturinformatik, Universit?t Bamberg  

Kooperationen in der Lehre

Im Rahmen des MSc-Studiengangs Computing in the Humanities wurden zwei Lehrkooperationen durchgeführt:

  • Wissensbasierte Modellierung serieller Quellen, Sommer 2021
  • Wissensextraktion und Geovisualisierung aus einer historischen Enzyklop?die [Knowledge extraction and geovisualization of a historical encyclopedia], Masterprojekt, Sommer 2022

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  • Werner Scheltjens, Digitale Geschichte, werner.scheltjens at uni-bamberg.de
  • Christoph Schlieder, Kulturinformatik, christoph.schlieder at uni-bamberg.de

 

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