Exzerpt
\nAllgemeine Aspekte von Ontologien
\nOntologien organisieren und machen Information semantisch wieder auffindbar (retrievable). Ähnlichkeiten zwischen Informationen in einer Ontologie werden mit Hilfe von semantischen Beziehungen zwischen diesen gesucht und nicht mit einfachen Suchwörtern (search string matching). (10)
\nEs existieren zwei generelle Auffassungen von Ontologien: Im Feld der Künstlichen Intelligenz und des Maschinenlernens herrscht eine formalistische Sichtweise, die Objekte klassifiziert, während in den Geisteswissenschaften, insbesondere in der Philosophie, eine eher transzendentale Sichtweise auf Ontologien eingenommen wird. (10)
Referenziert von Manfred Thaller im Zuge der Research Data Lifecycle AG in DARIAH-DE
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Dieses Buch ist der Werkzeugkasten des Historikers für seine Arbeit mit digitalen Quellen.\"", "series": "Kölner Beiträge zu einer geisteswissenschaftlichen Fachinformatik", "seriesNumber": "2", "volume": "", "numberOfVolumes": "", "edition": "", "date": "2009", "publisher": "Kovač", "place": "Hamburg", "originalDate": "", "originalPublisher": "", "originalPlace": "", "format": "", "numPages": "", "ISBN": "9783830041", "DOI": "", "citationKey": "", "url": "", "accessDate": "", "ISSN": "", "archive": "", "archiveLocation": "", "shortTitle": "", "language": "", "libraryCatalog": "", "callNumber": "", "rights": "", "extra": "", "tags": [ { "tag": "Historik" }, { "tag": "Quellenkritik" }, { "tag": "Web" }, { "tag": "digital primary source material" }, { "tag": "digitization" }, { "tag": "historical method" }, { "tag": "historical science" }, { "tag": "history" }, { "tag": "information seeking" }, { "tag": "knowledge management" }, { "tag": "modeling" } ], "collections": [ "7WBZ3BGC" ], "relations": {}, "dateAdded": "2014-05-21T08:15:34Z", "dateModified": "2014-05-21T08:15:34Z" } }, { "key": "8CU5DEEB", "version": 183, "library": { "type": "group", "id": 161708, "name": "DM2E", "links": { "alternate": { "href": "https://www.zotero.org/groups/dm2e", "type": "text/html" } } }, "links": { "self": { "href": "https://api.zotero.org/groups/161708/items/8CU5DEEB", "type": "application/json" }, "alternate": { "href": "https://www.zotero.org/groups/dm2e/items/8CU5DEEB", "type": "text/html" }, "up": { "href": "https://api.zotero.org/groups/161708/items/95NGPB4B", "type": "application/json" } }, "meta": { "createdByUser": { "id": 1095759, "username": "stennicke", "name": "Steffen Hennicke", "links": { "alternate": { "href": "https://www.zotero.org/stennicke", "type": "text/html" } } }, "numChildren": 0 }, "data": { "key": "8CU5DEEB", "version": 183, "parentItem": "95NGPB4B", "itemType": "note", "note": "Exzerpt
\nInhalt und Ziel der Arbeit
Geschichte untersucht Zeugnisse (Quellen) aus der Vergangenheit und versucht diese in ihrem Kontexten zu entziffern. Nach Droysen geschieht dies in einem Dreischritt von Heuristik (Frage und Suche), Kritik und Interpretation der Quellen. Im Umgang mit digitalen Quellen ist es der Computer, der sich als ein neuer Faktor zwischen Quellen und Historiker schiebt. Der Computer macht die digitale Quelle lesbar für den Historiker, er hilft bei Suche und Kritik von Quellen und ist nicht zuletzt bei der Herstellung von digitalen Quellen im Einsatz. [10]
Kurz: Will die technischen Hintergründe von digitalen Daten hinsichtlich Erstellung (Modellierung), Suche, und Archivierung erklären, damit der Historiker diese digitalen Daten als digitale Quellen kritisch bewerten, einschätzen und einordnen kann, sprich seine historische Methode auf diese anwenden kann (nach Droysen): Quellengenese (Entstehung von Quellen), Quellensuche (Finden von Quellen), Quellenkritik (Frage nach Authentizität und Kontext von Quellen). Die Interpretation ist dabei kein eigener Schritt gewidmet (wie bei Droysen), da diese untrennbar schon bei der Suche und Kritik mit drin hängt. {Margulies 2009 #453D: 10–13}
Digitale Daten als digitale Quellen
“Quellen ‘sind alle Texte, Gegenstände oder Tatsachen, aus denen Kenntnis der Vergangenheit gewonnen werden kann.’ (...) Dabei sind digitale Daten in der gespeicherten und der dargestellten Form gemeint, die Teil des Datenbestandes eines Informationssystems sind und Informationen über die Vergangenheit beinhalten. Zur Quelle werden digitale Daten insbesondere in ihrer Analyse durch den Historiker.” [13]
Wenn der Computer den binären Code, in welchem die Information kodiert ist, in eine analoge Entsprechung zurückübersetzt, damit der Mensch die Daten lesen kann, dann handelt es sich streng genommen bei der auf dem Ausgabemedium dargestellten Form der Daten eigentlich nicht mehr um digitale Daten. [13] {Margulies 2009 #453D: 13}
Was ein Algorithmus ist
“Algorithmen beschreiben die Ausführung von Prozessen. In Algorithmen werden Prozesse schrittweise gegliedert, um spezielle Aufgabenstellungen zu lösen. (...) Algorithmen bestehen aus einzelnen Arbeitsschritten. [14] (...) Die Sequenz, die Selektion und die Iteration reichen aus, um jeden Algorithmus zu formulieren.” [15] {Margulies 2009 #453D: 14–15}
Informationssystem, Information, Informationsobjekt
Informationssystem besteht aus mehreren zusammengeschlossenen Computern mit Zugriff auf einen oder mehrere Datenbestände. Das Internet ist das größte derartige Informationssystem.
Information wird im Gegensatz zum reduzierten Begriff der Informatik in der Geschichtswissenschaft verstanden “als festgehaltenes und überliefertes Wissen” und interessiert sich für “die pragmatische Absicht des Senders der Information und ihre Wirkung beim Empfänger. Deshalb steht hier die inhaltliche Interpretation und damit die semantische Bedeutung der Information im Zentrum. In einem Informationssystem stellt Information jeglicher Art von festgehaltenem Wissen dar. Dieses Wissen wird in Form von digitalen Daten gespeichert und zwischen den einzelnen Teilnehmern des Informationssystem übertragen.” [16]
Ein Informationsobjekt bilden Daten zusammen mit ihrer Beschreibung (Metadaten) ihrer Bedeutung. Ein Datenobjekt besteht aus Daten und ist gegenüber anderen Datenobjekten eindeutig abgrenzbar. Ein Informationsobjekt besteht folglich aus einem oder mehreren Datenobjekten und den Angaben, die zur Interpretation dieser Daten notwendig sind (Metadaten). Durch Umwandlung wird aus Daten wieder Information bzw. aus bestimmten Datenobjekten ein Informationsobjekt. [16-17]
“Im Kontext der Geschichtswissenschaft geschehen der Prozess der Formung von Wissen zu Information zu Daten und seine Umkerhung durch die Interpretation zu Daten zu unterschiedlichen Zeitpunkten an unterschiedlichen Orten.
Für den Historiker, der digitale Daten in einem Informationssystem untersucht, sind die Informationsobjekte Quellen aus der Vergangenheit.” [17] {Margulies 2009 #453D: 16–17}
Die dargestellte Form der digitalen Daten steht im Zentrum der Arbeit
In Zentrum der Arbeit steht “die dargestellte Form der digitalen Daten (.). Die dargestellte Form ist dabei diejenige, die durch eine Maschine interpretiert und auf einem Ausgabemedium in für Menschen lesbarer Form ausgegeben wurde. Die Entschlüsselung der Zeichenfolge des binären Codes (Dateiformat) ist Aufgabe der Archäologie, seine Speicherung und seine Darstellung auf einem Medium Aufgabe der Archivwissenschaften. Die einzelne Datei als Träger von Information interessiert daher nur am Rande (...). [18] Der Fokus liegt dabei auf Datenbeständen und den sie ordnenden Systemen.” [19]
“Auf einer höheren Ebene der historischen Unersuchung und somit nicht Teil dieser Arbeit liegen die verschiedenen Ansätze der geschichtswissenschaftlichen Forschung für die inhaltiche Interpretation der Quellen: Den hermeneutischen, den strukturellen sowie poststrukturellen, den dekonstruktivistischen und den diskursiven Ansätzen wird der hier vorgestellten Methodik ein Werkueugapparat zur Verfügung gestellt, womit die verschiedenen inhaltlichen Betrachtungsweisen und Analysearten auch auf digitale Quellen angewandt werden können.” [19] {Margulies 2009 #453D: 18–19}
Quellengenese, Quellensuche, Quellenkritik
“Die Quellengenese entspricht in der Informatik der Modellierung. Im Modellierungsprozess wird versucht, Regeln und Strukturen in der abzubildenden Information zu erkennen. Dadurch entstehen Modelle, die Sichten der Welt abbilden. Diese Modelle sind die Grundlage für die Herstellung von Daten und damit von Quellen in Informationssystemen. Durch Modellierung wird der historische Kontext Teil der digitalen Daten.” [20]
“Bei der Quellensuche liegt der Fokus der Ausführungen auf der Organisation der Daten in einem ordneden System, welches vom Historiker für seine Recherche verwendet wird. Hier sind äussere Zusammenhänge der Daten und die Struktur der Datenbestände Thema. (...) Der Grad der Strukturierung des Datenbestandes bietet eine mögliche Einteilung der Quellenarten digitaler Daten. Der herkömmlichen Einteilung nach Überresten (unabsichtliche Erhaltung) und Tradition (erklärte Absicht der Erhaltung), beziehungsweise nach primärem (ungeformte Überlieferung, direkt am Geschehen beteiligt) und sekundärem (geformte Überlieferung, aus zeitlicher Distanz) Quellenmaterial wird hier eine Einteilung der Quellen nach ihrer Ordnung und somit ihrem Zugang im System vorangestellt.” [21]
“Das Ergebnis einer Quellensuche hängt somit vom durchsuchten Datenbestand, seiner Ordnung in der Datenrepräsentation, den Suchmöglichkeiten und der Ordnung des Resultats ab. In einer historischen Untersuchung gilt es, die damit verbundenen Einflüsse zu erkennen. Das Verhältnis von in einem Informationssystem vorhandenen Quellen, die eine Relevanz für die Fragestellung einer historischen Untersuchung haben, zu tatsächlich gefundenen beziehungsweise verwendeten Quellen ist für das Egebnis der Recherche und somit für die historische Untersuchung fundamental.” [21]
“Die gefundenen Daten müssen vor ihrer inhaltlichen Interpretation der Quellenkritik unterzogen werden. (...) [S]olche Daten [sind] im Zuge ihrer Überlieferungsgeschichte zahlreichen Änderungen unterworfen. Deshalb gilt es, die Überlieferungsgeschichte digitaler Quellen kritisch zu prüfen. (...) Der Historiker, dem zu einem zukünftigen Zeitpunkt im Archiv eine digitale Quelle vorliegt, muss die Authentizität der Quelle und ihrer Darstellung überprüfen, indem er ihre Überlieferungsgeschichte zurückverfolgt und auf mögliche Verfälschungen überprüft.” [21-22] {Margulies 2009 #453D: 20–21}
Modellierung
[einleitende Worte zum Thema Modell und Modellierung; zur Modell- und Zeichentheorie; danach (nach Seite 50) werden die drei wichtigsten Modellierungskonzepte besprochen: relationales Datenmodell, objektorientiertes Datenmodell, graphenbasiertes Datenmodell] {Margulies 2009 #453D: 32–50}
Graphenbasierte Konzepte
[allgemeine Worte zu graphenbasierten Modellierungen]
Ontologie-Konzepte des \"Semantic Web\" als Beispiel graphenbasierter Modellierungskonzepte:
Logische Schlussfolgerungen
OWL
RDF(S)
XML + NS + Schema
Unicode | URI
[technische Ausführung zu den genannten Konzepten: Von Unicode bis OWL]
“RDF bleibt auf Aussagen beschränkt, die binäre Beziehungen zwischen Subjekten und Objekten mit Prädikaten festhalten. RDFS ist im Wesentlichen auf eine Klassen- und eine Prädikatenhierarchie mit Anwendungs- (rdfs:domain) und Gültigkeitsbereichen (rdfs:range) der Prädikate limitiert. In Kombination bieten sie ein semantisches Netzwerk von Begriffsbeziehungen, deren Abhängigkeiten in einer objektorientierten Typhierarchie mit Klassen und Unterklassen formuliert werden.” [155]
“Dem analysierenden Historiker beiten RDF(S)-Definitionen eine Begriffshierarchie einer modellierten Domäne, deren Regeln in einem unter Umständen weit gespannten Netwerk modellierten Gegenständen analysiert werden können und dadurch Gegebenheiten überlieferen, wie sie zum Zeitpunkt der Erfassung der Daten galten.” [155] {Margulies 2009 #453D: 110–170}
Interpretation eines graphenbasierten Modells
Stufen eines graphenbasierten Modells:
Schlussfolgerungen
Regeln: OWL
Vokabular: RDFS
Aussagen: RDF
Daten: Ressourcen
Gegenstände
[Erläuterungen wie die genannten Konzepte zu verstehen bzw. zu \"interpretieren\" sind; aus einer abstrakten und technischen Sicht]
Gegenstände und Schlussfolgerungen sind nicht Teil des graphenbasierten Modells. Gegenstände werden in einem graphenbasierten Modell beschrieben und logische Schlussfolgerungen ergeben sich aus der Analyse des Modells.
\"Im Prozess der Modellierung werden Gegenstände der Realität zu modellierten Gegenständen abgebildet. Informationseinheiten und modellierte Gegenstände bilden dann in Form von gespeicherten Daten die erste Stufe. RDF-Aussagen, die Ressourcen mit Attributen und Attributwerten beschreiben, liegen auf der zweiten Stufe. Daten und Aussagen bilden das gesamte graphenbasierte Modell. Das Vokabular und die Regeln, die (…) als Modellierungskonzepte über den Daten und Aussagen liegen, sind eine spezialisierte Untermenge der unteren beiden Stufen (Daten und Aussagen), die nur mit der Kenntnis der entsprechenden Konzepte erkennbar ist.
Das Vokabular der Aussagen eines Modells, also sämtliche Attributnamen und ihre Anwendungs- und Wertebereiche, wird im RDFS festgelegt und konstitutieren die dritte Stufe (…). Die Regeln, denen diese Aussagen unterliegen, werden mit OWL-Konzepten auf der vierten Stufe definiert.
Die Terminologie der Informatik bezeichnet in diesem Stufen(meta)modell die RDFS- und OWL-Definitionen als Ontologie und die Ressourcen und RDF-Aussagen als Daten und Metadaten.\" [171]
“Generell stellen Aussagen schlichte Behauptungen dar. Deshalb beweist ihre Existenz im Modell für den Historiker noch nicht ihre Wahrheit. Aus Aussagen alleine ist nicht abzulesen, wer sie wann und wo zu welchem Zweck gemacht hat.
Dafür müsste mit Aussagen über Aussagen ihr Kontext überliefert werden. In einem graphenbasierten Modell können solche Aussagen formuliert werden: RDF nennt sie Reifikcationen. Im graphenbasierten Modell ist eine Reifikation daran zu erkennen, dass sie das Subjekt, das Prädikat und das Objekt einer anderen Aussage als Prädikate aufweist und entsprechend kennzeichnet. (...) Eine Reifikation verfügt dann in der Regel über weitere Aussagen, welche die mit diesen Prädikaten referenzierte Aussage beschreiben - sie im wahrsten Sinne des Wortes vergegenständlichen.” [176]
“Reifikationen sind vom Historiker mit der gleichen Vorsicht zu behandeln wie andere Aussagen. Denn auch sie sind nur Behauptungen, die jemand zu einem bestimmten Zweck zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort aufgestellt hat. (...) Zusätzliche Informationen dieser Art können zur Rekonstruktion der ursprünglichen Information beitragen. Die historische Wahrheit einer Aussage ist und bleibt sowieso durch das subjektive Auge des Betrachters geformt.” [176-177]
“In einem graphenbasierten Modell werden Daten, ihre Beschreibung sowie das Vokabular und die Regeln der Beschreibungen überliefert. Durch das festgehaltene Vokabular wird deutlich, welche Aussagen über welche Typen einer Domäne formuliert werden können. Durch die explizite Definition der Regeln zeigt sich, welche Schlüsse sich aus den Aussagen ergeben.
Für den Historiker ergibt diese Kombination als überlieferte Quelle aus der Vergangenheit einen wertvollen Fundus an Gegenständen und ihren Gegebenheiten, wie sie zum Zeitpunkt ihrer Definition im Modell Gültigkeit hatten.
Insbesondere die (teilweise) maschinelle Deduktion aus Daten als Ziel der Ontologiedefinition macht eine Ontologie als Quelle besonders wertvoll: Da Maschinen nur Zeichen, nicht aber deren Sinn interpretieren können, müssen sämtliche noch so fundamentale Begriffsbeziehungen formal mit Beschreibungslogik festgehalten werden.
Dem Historiker wird dadurch ermöglicht, nicht nur aus seinem Begriffsverständnis auf die Bedeutung eines Begriffs in der Vergangenheit zu schliessen, sondern über die definierten Beziehungen zu anderen überlieferten Begriffen dessen Bedeutung zu rekonstruieren. Die Regeln dieser Beziehungen stammen dabei ebenfalls aus der Vergangenheit.” [184] {Margulies 2009 #453D: 170–184}
Zusammenfassung: Modellierung
“Aufgrund der maschinellen Verarbeitung in Informationssystemen ist die Modellierung der Information an die Anforderung der Berechenbarkeit und an die Beschränkung der Berechnungskomplexität gebunden. Aus diesem Grund sind modellierte Gegenstände und ihre Gegebenheiten stark strukturiert und verallgemeinert. Als Quellen sind formale Modelle und die auf ihnen beruhenden Daten deshalb in ihrer Aussagekraft in Bezug auf ihr Original eingeschränkt. Diese Einschränkung ist der Modellierung inhärent.
Strukturierung und Verallgemeinerung basieren aber auf der subjektiven Auswahl der Gegenstände und ihren Eigenschaften durch den Modellierer. Dieser bildet das vorliegende Original anhand der zum Zeitpunkt der Modellierung gültigen Regeln mit bestimmten Modellierungskonzepten ab. Die Abbildung des Weltausschnitts wird also durc den Kontext der Gegenstände in der realen Welt geformt.” [185]
Den Historiker interessieren an einem Modell als Quelle “insbesondere die definierten Regeln und die Auswahl in der Abbildung, welche die Strukturierung und die Verallgemeinerung der Gegenstände und ihrer Attribute bedingen.” [185]
“Im Vergleich zum Modellierer hat der Historiker den Modellierungsprozess in entgegengesetzter Richtung zu vollziehen. Um aus Daten auf ihr Modell und aus dem Modell auf den modellierten Weltausschnitt schliessen zu können, benötigt er deshalb genaue Kenntnisse der angewandten Modellierungskonzepte.” [185]
Die vorgestellten “Konzepte der Informatik für die Abbildung der realen Welt in einem Informationssystem und damit als digitale Daten (...) bedingen, wie Gegenstände in verschiedenen Attributen und Beziehungen abgebildet werden und definieren somit die Herstellung digitaler Daten. Im übertragenen Sinne entsteht dabei das, was Droysen als die Art der Materialen bezeichnet hat. Mit den Worten Droysens ermöglicht erst die Kenntnis der Art der Materialien das Stellen der richtigen Fragen und damit ‘die Suche aus der Frage’. Frage und Suche zusammen bilden die Heuristik als erster Schritt der historischen Methode.” [196-197] Der Fokus lag somit auf der Entstehung von digitalen Daten. Im nächsten Kapitel geht es um ihre Ordnung und ihren Zugang im Informationssystem. {Margulies 2009 #453D: 185, 196-197}
Zusammenfassung: Graphenbasiertes Modell
[192-194: sehr einfach gehaltene, gute und übersichtliche Erklärung des graphenbasierten Modells]
Modellierte Gegenstände: Entspricht ein modellierter Gegenstand im graphenbasierten Modell einer Ressource?
“Ein modellierter Gegenstand entspricht im graphenbasierten Modell (.) der ihn repräsentierenden Ressource und der Menge der Aussagen, die diese Ressource als Subjekt aufweist. (...) Durch Ermittlung der Klassenzugehörigkeit wird die Einordnung einer Ressource in der Vererbungshierarchie des Modells und damit die Analyse von Beziehungen zu anderen modellierten Gegenständen möglich. Um modellierte Gegenstände zu erkennen, muss ein Historiker folglich Verkettungen der Aussagen im graphenbasierten Modell analysieren. Ein modellierter Gegenstand besteht dabei aus einer oder mehreren Aussagen, die als Subjekt eine Ressource ausweisen, deren Typ entweder explizit durch eine Aussage angegeben wird oder sich implizit über die verwendeten Prädikate ergibt.” [194]
Attribute und Beziehungen: Sind die Prädikate und Objekte des graphenbasierten Modells die Attribute und Attributwerte von modellierten Gegenständen?
“Vereinfacht kann also behauptet werden, dass ein Attribut dem Prädikat einer Aussage entspricht und der Attributwert durch das Objekt ausgedrückt wird. Dabei darf nicht ausser Act gelassen werden, dass auch Attribut und Attributwert Ressourcen sind, die in beliebigen weiteren Aussagen näher beschrieben werden können. Verallgemeinernd werden somit auch Attribut und Attributwert als modelliertes Konstrukt der realen Welt und somit als modellierte Gegenstände betrachtet.” [195]
Interpretation: “Die Interpretation eines graphenbasierten Modells ist in zwei aufeinanderfolgenden Schritten durchzuführen:
Vorausgehend müssen die Aussagen über das Vokabular und die Regeln des Modells analysiert werden.
Mit den Ergebnissen der vorangehenden Analyse können anschliessend die Zusammenhänge der restlichen Aussagen im Modell untersucht werden.” [195]
“(...) Auch in einem graphenbasierten Modell muss der Historiker eine Begriffsanalyse der Klassen- und Prädikatennamen durchführen, um auf die modellierten Gegenstände und ihre Gegebenheiten schliessen zu können. Durch die formale Definition der Semantik der Begriffsanwendung wird die Begriffsanalyse aber untermauert.” [196] {Margulies 2009 #453D: 192–197}
Einführung: Heuristik in Informationssystemen
“Ein Informationsraum (...) besteht aus einem oder mehreren Datenbeständen und Register, welche die einzelnen Datenobjekte der Datenbestände zusammenfassen und damit die Suche im Informationsraum ermöglichen. Ein Informationsraum kann aus mehreren Suchräumen bstehen. Ein Suchraum besteht aus einem Datenbestand mit einem dazugehörigen Register und wird vom Historiker für seine momentan Recherche genutzt. Werden Such- und Informationsräume durch Computersysteme gebildet, ist im einleitend definierten Sinne von Informationsystemen die Rede. Im Folgenden steht ein Informationssystem für einen Suchraum, der aus einem oder dem Zusammenschluss mehrerer Computer besteht, auf denen der Datenbestand gespeichert ist und Findmittel Zugang zu den Datenobjekten des Datenbestandes bieten (...).” [201-202]
qualitätskontrollierte und qualitätsunkontrollierte Suchräume
Beispiel Sarasin (2003): \"Anthrax\": Bioterror als Phantasma
Der Historiker muss das Zustandekommen der Suchresultate aus einem Informationssystem kritisch hinterfragen können.
“Die Trennung von Datenbestand und Datenrepräsentation entscheidet welche Daten des Datenbestandes indexiert und somit über die Findmittel eines Suchraumes zugänglich sind und welche nicht.
Dem Historiker stellen sich dabei in einem ersten Schritt die Frage nach dem Unfang, Aktualität in Bezug auf die Fragestellung und der Autoren- und Trägerschaft des Datenbestandes sowie in einem zweiten Schritt nach der Datenrepräsentation in Bezug auf den Datenbestand. Konkret muss im ersten Schritt beurteilt werden, inwiefern ein Datenbestand die aktuelle Forschung des Bereichs der Fragestellung kontrolliert. Im zweiten Schritt wird die Datenrepräsentation mit dem Datenbestand verglichen und damit diejenigen Daten, die gespeichert sind, mit denjenigen, die gefunden werden können: Dabei wird ein Vergleich zwischen der Menge der Daten des Datenbestandes und der Menge der in der Datenrepräsentation indexierten Daten durchgeführt. Unterschiede können dabei durch die zeitliche Distanz zwischen Änderungen im Datenbestand und Aufnahme im Index und/oder durch die Selektion bei der Indexierung des Datenbestandes entstehen. Von einem durch die Selektion bedingten Unterschied ist im besonderen Masse auszugehen, wenn es sich bei den Trägerschaften, die Datenbestand und -repräsentation kontrollieren, um unterschiedliche Trägerschaften mit verschiedenen Beweggründen handelt. Der Selektionsprozess ist diesbezüglich kritisch zu hinterfragen.” [225]
“Neben der Selektion spielen die Strukturierung und die Art der Indexierung eine entscheidende Rolle für nachfolgende Recherchen und deren Resultate. [225]
Strukturierte Datenbestände entsprechen einem formalen Modell, welches die Voraussetzung für die Berechenbarkeit mit Computern darstellt. Nicht strukturierte Daenbestände werden indexiert. Auch die Indexierung findet immer anhand eine formalen Modells statt und führt dementsprechend zu einer verallgemeinerten und strukturierten Abbildung des Datenbestandes in eine Datenrepräsentation. Die Indexierung kann dabei als intellektueller Prozess manuell ausgeführt oder als maschineller Vorgang automatisch durchgeführt werden.
Beide Arten snd für den nachfolgenden Prozess des Vergleichs zwischen Suchanfrage und Datenrepräsentation massgebend. Da der Informationsbedarf des Benutzers anhand desselben formalen Modells in die Suchanfrage übersetzt wird wie der Datenbestand in die Datenrepräsentation, wird durch diese Modell entschieden, welche Art von Fragen überhaupt gestellt werden können: Beispielsweise, ob Anfragen möglich sind, die nur auf Zeichenvergleichen basieren oder ob inhaltlich spezifierte Zeichenvergleiche wie Fragen nach einem bestimmten Autor eines Dokumentes möglich sind.” [226]
“Schließlich üben die Art des Ähnlichkeitsvergleichs und die damit verbundene Gewichtung der Dokumente des Datenbestandes entscheidenden Einfluss auf die Präsentation des Suchresultats und damit auf die Recherche aus.
Prozesse zur Ermittlung der Ähnlichkeit können sich aus absoluten Verfahren zusammensetzen, in denen ein Dokument entweder zur Menge der relevanten oder zur Menge der nicht relevanten Dokumente gezählt wird. Dementsprechend werden in solchen Prozessen sämtliche Verweise des Suchresultats als gleichwertig betrachtet. Oder sie basieren auf relativen Verfahren, die die Relevanz von Dokumenten anhand statistischer Messungen und / oder inhaltlicher Kriterien gewichten und dementsprechend die Suchresultate als Rangliste präsentieren. [226]
Durch diese Verfahren wird der Datenbestand anhand der Suchanfrage für den Moment der Recherche strukturiert. Konkret bdeutet dies, dass eine Teilmenge aus dem gesamten Datenbestand ermittelt und in eine Ordnung gebracht wird. Besonders bei grossen Datenmenge üben die Regeln dieser Ordnung Einfkuss auf die Recherche des Historikers aus, da unter Umständen relevante Resultate bei absoluten Verfahren ganz ausser Betracht fallen oder durch eine schlechte Gewichtung bei relativen Verfahren weit hinten platziert und deshalb aus zeitlichen Gründen nicht berücksichtigt werden. [227]” [226-227] {Margulies 2009 #453D: 200–227}
Zusammenfassung: Beurteilung des Datenbestandes eines Informationssystems
Um den Datenbestand eines Informationssystems zu beurteilen muss zuerst die Autoren- und Trägerschaft bestimmt werden, um die Kontrolle der Inhalte des Datenbestandes zu beurteilen. Dann muss der Umfang des Datenbestandes bestimmt werden, um abschzuschätzen, ob hier Antworten zu finden sein werden. Schließlich muss der Strukturierungsgrad bestimmt werden, um den EInfluss der Methoden des Information Retrieval beurteilen zu können.
“Aussagen über die Autoren- und Trägerschaft des Datenbestandes lassen sich neben inhaltlichen Angaben anhand der Zuordnung von Zugriffsberechtigungen zwischen den einzelnen Benutzern und den einzelnen Datenobjekten treffen. Dabei stimmt die Menge der potenziellen Autoren mit der Menge der schreibberechtigten Benutzer eines Informationssystems überein, beziehungsweise die Menge der schreibberechtigten Benutzer eines einzelnen Datenobjektes mit dessen potenziellen Autoren. Benutzer ohne eingeschränkte Zugriffsrechte, welche anderen Benutzern über Schreib- und Leseberechtigungen verfügen und haben somit die Kontrolle über die Autorenschaft des Datenbestandes. Ob diese Benutzer mit der Trägerschaft des Datenbestandes gleichzusetzen sind, hängt von der inhaltlichen Interpretation der Benutzerdaten beziehungsweise den entsprechenden Angaben ab und kann nicht anhand von technischen Attributen wie beispielsweise den Zugriffsrechten alleine ermittelt werden.
Spezialfälle von Autoren- und Trägerschaften stellen Informationssysteme dar, die nur über einen Benutzer verfügen (bspw. ein Dateisystem mit nur einem Benutzer) und solche, in denen die Menge der Autoren den Datenbestand kontrolliert und somit die Trägerschaft bildet (z.B. Wikipedia). Im erten Fall gibt es nur einen möglichen Autor, im zweiten Fall unter Umständen eine beliebige Anzahl von Autoren, deren Motivationen und Beweggründe vom Historiker bei jedem Datenobjekt einzeln analysiert werden müssen.” [255-256]
“Der Umfang eines Datenbestandes setzt sich aus der Gesamtheit aller Datenobjekte zusammen, die von der Trägerschaft selektiert wurden und an unterschiedlichen Speicherungsorten abgelegt sind. Deshalb muss, sofern in einem Informationssystem mehrere Speicherungsorte vorhanden sind, bei jedem überprüft werden, ob die gespeicherten Datenobjekte von der selben Trägerschaft selektiert wurden und deshalb zum gleichen Datenbestand gezählt werden können: Durch Verknüpfungen, die zwischen Datenobjekten verschiedener Datenbestände bestehen können, wird ein unmittelbarer Zugriff ermöglicht. Diese Unmittelbarkeit kann den Eindruck entstehen lassen, dass verknüpfte Datenobjekte zum gleichen Datenbestand gehören. Unter Umständen sind verwiesene Datenobjekte aber Teil eines anderen Datenbestandes, der erneut kritisch befragt werden muss. Der Historiker darf sich in seiner kritischen Analyse des Umfangs des Datenbestandes nicht von dieser Unmittelbarkeit irreführen lassen.” [256]
“Die Strukturierung des Datenbestandes bestimmt seine Eignung zur maschinellen Verarbeitung durch automatische Prozesse von Computersystemen und damit das Mass der Anwendung von Prozessen zur automatischen Indexierung mit den Methoden des Information Retrieval. Für den Historiker bedeutet dies analog zu den Schlussfolgerungen der Genese digitaler Daten in Kapitel 2.5, dass der Datenbestand je strukturierter, desto einheitlicher ist; die inhaltiche Aussagekraft einer digitalen Quelle aus diesem Datenbestand wird dadurch kleiner, da sie die nachgebildeten Umstände stark vereinheitlichend und vereinfachend darstellt. Je unstrukturierter und damit in Bezug auf die beschriebenen Umstände spezifischer der von den Findmitteln erschlossene Datenbestand hingegen vorliegt, umso grösser wird der Einfluss etwaig verwendeter Indexierungsmethoden des Information Retrieval auf das Resultat einer Recherche und umso genauer muss der Historiker den Einfluss dieser Methode analysieren, um das Suchresultat in Bezug auf die tatsächlich vorhandenen Informationen kritisch bewerten zu können.
Indexierungsmethoden und ihr Einfluss auf das Suchresultat sind Gegenstand des nächsten Abschnitts.” [256-257] {Margulies 2009 #453D: 255–257}
Zusammenfassung: Beurteilung der Datenrepräsentation
Die Datenrepräsentation verleiht dem Datenbestand Ordnung und ermöglicht Suchanfragen über seine Ordnungssstruktur. Der Einfluss der Datenrepräsentation auf die Recherche in einem Informationssystem muss auf mehreren Ebenen analysiert werden:
“Das Verhältnis der Datenrepräsentation zum Datenbestand muss bezüglich der Autoren- und Trägerschaft, des Umfangs und der Aktualität untersucht werden.” [304]
“Durch den Prozess der Indexierung werden den Datenobjekten des Datenbestandes Deskriptoren zugeordnet, die als Datenrepräsentation in einer für die automatische Verarbeitung geeigneten Form gespeichert werden. Die Indexierung des Datenbestandes und damit die Erstellung der Datenrepräsentation kann als intellektueller oder automatischer Prozess durchgeführt werden. Generell können Indexierungsprozesse dabei anhand der Art der Notation, des Ursprungs, der Verbindlichkeit und der Ordnung dieser Deskriptoren untersucht werden.” [306]
“Der automatische Prozess der Ermittlung der Ähnlichkeit bestimmt schliesslich, welche Deskriptoren der Datenrepräsentation im Vergleich mit der Suchanfrage übereinstimmen.” [308]
“Der Menge der Suchresultate, die sich aus dem Ähnlichkeitsvergleich ergibt, kann gewichtet werden, was zur Folge hat, dass die einzelnen Suchresultate in einer Reihenfolge geordnet werden. In diesem Sinne stellt das Suchresultat eine Strukturierung des Datenbestandes bezüglich einer Suchanfrage dar.” [309] {Margulies 2009 #453D: 303–310}
Zusammenfassung: Heuristik in Informationssystemen
Datenbestand mit Umfang, Autoren- und Trägerschaft sowie Strukturierungsgrad üben Einfluss auf die Recherche aus. “Die Datenrepräsentation wird durch die Indexierung des Datenbestandes gebildet, die einer inhaltlichen Beschreibung des Datenbestandes entspricht. Sie dient den Findmitteln des Suchraumes für die Ermittlung der Suchresultate, die somit nicht direkt auf den Datenbestand zugreifen. Die Ausnahme dieser Regel bilden Findmittel, die auf strukturierte Datenbestände wie beispielsweise Datenbanken zugreifen. Folglich wächst der Einfluss von Indexierungsprozessen, je unstrukturierter ein Datenbestand vorliegt. Was nicht indexiert ist, kann auch nicht gefunden werden.” [314]
Problematik der historischen Recherche im Informationssystem
[kommt auf Sarasins Beispiel zurück und erörtert kurz seine Versäumnisse und Unzulänglichkeiten seines Vorgehens] {Margulies 2009 #453D: 311–318}
Einführung: Historische Kritik an digitalen Daten
Das Medium der Überliferung ist nicht Stein oder Papier sondern ist das Computersystem, “welches die überlieferten digitalen Daten verarbeitet und dadurch in eine menschenlesbare Form überträgt. Auf dieses Medium muss der Historiker während der Quellenkritik seine Konzentration richten.” [321]
Es geht hier um die Überrüfung der Überlieferung bzw. der Authentizität der digitalen Quelle. Der Archivierungsprozess gewährleistet die Authentizität der digitalen Quelle.
Innere und äussere Quellenkritik: Fragen nach Echtheit und Veränderungen über die Zeit (\"Früheres und Späteres\") an der Quelle bezieht sich auf die formalen Eigenschaften der Quelle (äußerer Kritik) (Provenienz) (Ermittlung des Archetypus der Quelle) und Fragen nach der Richtigkeit der Quelle beziehen sich auf ihren Inhalt (innere Kritik). Oder: Frage nach der Authenzität und Frage nach dem historischen Kontext der Quelle. [321-322]
“Ziel der äußeren und inneren Quellenkritik ist, den Aussagewert einer Quelle für eine gewisse Fragestellung zu bestimmen: Dieser Wert wird bestimmt, indem das Frühere und das Spätere in der Quelle erkannt werden und dadurch ermittelt wird, was ursprünglich oder zu einem bestimmten Zeitpunkt ihre Aussage war. Diese Aussagen sind dann nach ihren Möglichkeiten und Absichten zu befragen, um zu erkennen, was sie wollten und warum sie überhaupt über etwas gemacht wurden. Liegt eine Quelle dann durch die äussere und innere Kritik im übertragenen Sinne von ihrem Ballast gereinigt vor, kann mit der Interpretation ihrer inhaltlichen Aussagen fortgefahren werden.” [325] Die Arbeit behandelt nicht die Interpretation einer Quelle und zieht die Grenze bei der inneren Quellenkritik, die durchaus sich mit der Interpretation einer Quelle überschneiden kann. Der Fokus der Arbeit liegt auf der äusseren Quellenkritik, welche der Frage nach dem Zustandekommen der Darstellung der Quelle auf dem Bildschirm nachgeht. Dazu muss der Historiker vor allem Kenntnisse zum Archivierungsprozess haben, der Einfluss hat auf die Frage nach der Echtheit, hier verstanden als Frage nach der Authenzität der Quelle, hat. Dies meint die authentische Überlieferung und authentische Dastellung des Inhalts der Quelle. Dieser Überlieferungsprozess wird maßgeblich beeinflusst durch den Archivierungsprozess, den die digitalen Quellen durchlaufen. [325-326]
“In der Archivforschung ist in Verbindung mit dem Erhalt von Daten von der authentischen Überlieferung die Rede, worunter die Archivierung einer Quelle in unveränderter Form verstanden wird. (...) Die Authentizität der Quelle ist (.) ein absoluter Zustand, der sich auf die Form der Quelle bezieht. Historiker hingegen betrachten zusätzlich zur Authentizität der Form diejenige des Inhalt einer Quelle, beurteilen beide getrennt und ziehen aus gegenseitigen Vergleich Rückschlüsse auf die Authentizität der inhaltlichen Aussagen. [327-328] (...) Für Historiker unterscheidet sich (.) die Authentizität der Form einer Quelle von derjenigen des Inhalts. (...) Die Authentizität im archivarischen Sinne dient dem Historiker (.) primär dazu, eine Quelle zeitlich festzulegen. Eine authentische Überlieferung bedeutet für den Historiker aber noch nicht die inhaltliche Authentizität.” [330] {Margulies 2009 #453D: 320–344}
OAIS
“Ein logisches Modell für eine Datenbeschreibung zur Archivierung digitaler Daten wurde als Teil des Referenzmodells für ein Open Archival Information System (OAIS) festgelegt. Das OAIS-Referenzmodell hat zum Ziel, ein logisches Modell in Form eines konzeptuellen Rahmens zu bieten, auf dessen Grundlage konkrete Implementierungen entstehen können. (...) Die Referenz umschreibt ein Modell für die verschiedenen Prozesse eines Archivs in Bezug auf die Bestandserhaltung digitaler Daten und definiert ein eingekapseltes Informationsobjekt (Archival Information Package - AIP), welches Gegenstand der verschiedenen Archivierungsprozesse ist. Das Modell eines AIP ergibt sich aus den einzelnen Archivierungsprozessen und den oben ausgeführten Abhängigkeiten zwischen einer erfolgreichen Überlieferung und der Datenbeschreibung für digitale Daten.” [383-384]
“Eine archivierte Informationseinheit (Archival Information Package (AIP)) besteht (...) immer aus einer Datenbeschreibung zur Unterstützung und Dokumentation der verschiedenen Archivierungsprozesse (Preservation Description Information (PDI)) und dem Inhalt der archivierten Information (Content Information) selber, deren Einheiten durch die Bündelungsinformation (Packaging Information) unterscheiden werden können. Der Inhalt der Information wiederum besteht selber aus dem zu überliefernden Datenobjekt (Data Object) und der Datenbeschreibung (Representation Information), welche zu ihrer Darstellung und inhaltlichen Interpretation benötigt wird, die im Folgenden Repräsentationsbeschreibung genannt wird. Die Kombination von Datenobjekt und Repräsentationsbeschreibung wird deshalb auch Informationsobjekt genannt.” [342-343]
“Es [AIP] besteht einerseits aus der eigentlich zu überliefernden Information, die sich aus dem Datenobjekt und seiner Beschreibung für die Darstellung und Interpretation zusammensetzt, und andererseits aus der Datenbeschreibung zur Unterstützung der verschiedenen Archivierungsprozesse (Preservation Description Information (PDI)).” [384]
“Grundlegend für die Zusammensetzung eines Informationsobjektes ist der Zusammenhang zwischen Daten und Information: Daten können erst zu Informationen werden, wenn ihre Bedeutung erklärt ist. Das OAIS-Referenzmodell definiert deshalb ein Informationsobjekt als Datenobjekt mit dazugehöriger inhaltlicher Datenbeschreibung, die zur Darstellung und zur inhaltlichen Interpretation des Datenobjektes benötigt wird und deshalb auch Repräsentationsbeschreibung genannt wird (Representation Information). (...) Ein Datenobjekt bestehnt aus digitalen Daten, die aus einem Bitstrom bestehen, dessen Struktur durch unterschiedliche Datenformate bedingt sein kann. Die Darstellung und die inhaltlice Interpretation des Bitstroms sind abhängig von den Informationen in der Repräsentationsbeschreibung, die aus diesem Grund für eine erfolgreiche Überlieferung nicht vom Datenobjekt getrennt werden kann. Im OAIS-Referenzmodell wird deshalb die Kombination eines Datenobjektes mit seiner Repräsentationsbeschreibung als konstituierend für ein Informationsobjekt betrachtet. Dieses Informationsobjekt, ergänzt um die Datenbeschreibung der Archivierungsprozesse, bildet das AIP, welche der eigentliche Gegenstand des archivarischen Erhalts ist.” [385-386]
“Im OAIS-Referenzmodell wird die Information der Repräsentationsbeschreibung in strukturelle und semantische Informationen unterteilt. Strukturelle Information wird für die korrekte Interpretation der einzelnen Einheiten des Bitstroms des Datenobjektes benötigt. Mit anderen Worten ermöglicht die strukturelle Information die Darstellung der Daten durch den Computer. Die Angaben zur Semantik der Daten hingegen gegebn für den Betrachter ihrer Darstellung Aufschluss zur inhaltlichen Interpretation.” [386]
“Das Informationsobjekt, wie es vom OAIS-Referenzmodell beschrieben wird, beinhaltet folglich das Datenobjekt, den eigentlichen Gegenstand des Überlieferungsprozesses, und die Repräsentationsbeschreibung, die benötigt wird, um das Datenobjekt darzustellen, seine Darstellbarkeit zu bewahren und seinen Inhalt zu verstehen. Durch die Repräsentationsbeschreibung wird somit der Zugang zum Archivgut gewährleistet.” [388]
“Im Gegensatz zur Repräsentationsbeschreibung, die den Zugang zum archivierten Datenobjekt garantiert, hält die Datenbeschreibung der Archivierungsprozesse (PDI) Informationen fest, die für den Erhalt der Form und des Inhalts des Datenobjektes benötigt werden und dokumentiert die damit verbundenen Maßnahmen. Die PDI wird vom OAIS-Referenzmodell in Informationen zur Identifikation (reference information), zum Kontext (context information), zur Provenienz (provenance information) und zur Integrität (fixity information) eines Datenobjektes unterteilt (...). Die PDI bildet zusammen mit dem Informationsobjekt (Datenobjekt und Repräsentationsbeschreibung) ein AIP (...).” [388-389]
“Diese PDI ergibt in Kombination mit dem Modell des archivarischen Informationsobjektes aus Abbildung 4.13 die beiden zentralen Bestandteile des Archival Information Package (AIP) des OAIS-Referenzmodells, welches als historische Quelle in einem Archiv gelagert wird.” [394] {Margulies 2009 #453D: 342-343/383-400}
Arten von Metadaten
Datenbeschreibungen oder Metadaten: In der Regel entweder beschreibende (deskriptive), strukturelle (structural) und administrative (administrative) oder administrative, beschreibende, erhaltungstechnische (preservation), technische (technical) und Benutzung (use) Einteilung. Margulies beschränkt sich auf administrativ, technisch und beschreibende Metadaten. [378 mit FN 161] {Margulies 2009 #453D: 378}
Zusammenfassung: Historische Kritik an digitalen Daten (Betont die Wichtigkeit von Metadaten)
“Die äussere Quellenkritik befragt eine Quelle nach ihrer Überlieferungsgeschichte. Die einzelnen Stationen der Quelle in ihrer Überlieferung sind nach Änderungen an der archetypischen Form und am archetypischen Inhalt der Quelle zu überprüfen. Etwaige Änderungen müssen in einem diakritischen Verfahren nach Früherem und Späterem unterschieden werden, bis die Quelle schliesslich in der Form vorliegt, wie sie zum untersuchten Zeitpunkt verfasst oder verändert wurde. Diese ermittelte Form ist dann dem Archetypus und somit der authentischen Form der Quelle am nächsten.” [401]
“Während der archivarischen Überlieferung müssen (.) Massnahmen getroffen werden, welche die Darstellbarkeit einer digitalen Quelle über die Zeit gewährleisten. Diese Massnahmen können zu Änderungen an der Quelle führen. Für die historische Quellenkritik bedeutet dies, dass die archetypische Form einer Quelle unter Umständen nicht erhalten bleibt. Deshalb ist die Überlieferungsgeschichte einer digitalen Quelle durch die äussere Quellenkritik des Historikers zu überprüfen.” [402]
Von Bedeutung für die Quellenkritik sind dabei die folgenden Maßnahmen während des Archivierungsprozesses:
Datenträgermigration: Digitale Daten können verlustfrei kopiert werden (Prüfsumme).
Datenformatmigration: Verändert den Bitstrom komplett in eine neue Umgebung. Nicht zurückführbar und nur über die Metadaten zur Datenformatmigration rekonstruierbar hinsichtlich eines Früher und Später.
Emulation: Theoretisch keine Veränderungen, jedoch unter Umständen Unterschiede in den Systemleistungen. Auch hier ist man auf die Metadaten angewiesen.
Datenbeschreibung (Metadaten): Überliefern sämtliche Maßnahmen, die vom Archivar zur Gewährleistung der Darstellbarkeit der digitalen Quelle getroffen wurden. [404-405]
“Da anhand des Bitstroms einer digitalen Quelle weder Alter, Ort, Urheberschaft, Inhalt noch zeitliche Veränderung erkennbar sind, kann die Frage nach ihrer authentischen Überlieferung und Darstellung deshalb nicht anhand der Quelle selber, sondern nur anhand ihrer Datenbeschreibung beantwortet werden.” [405]
“Die Art und Weise der Ermittlung der Überlieferungsgeschichte einer digitalen Quelle macht deutlich, wie die Datenbeschreibung für die kritische Quellenanalyse digitaler Daten die Rolle der Materialität übernimmt, die bei anderen Quellenarten massgeblich am Authentischen der überlieferten Information und an dessen Überprüfung beteilligt ist und die durch den Prozess der Digitalisierung bei der Übertragung von Information in Form von Daten im Computer aufgelöst wurde. Anstelle von Stein, Papyrus, Pergament oder Papier wird die Datenbeschreibung zum Träger der ‘Materialität’ und damit der Überlieferungsgeschichte einer digitalen Quelle.
Deshalb ist für die Analyse der Überlieferungsgeschichte einer digitalen Quelle und das Resultat der Quellenkritik das Vertrauen in die Richtigkeit der festgehaltenen Informationen in der Datenbeschreibung entscheidend. Es muss also die Frage nach dem oder der Verfasser der Datenbeschreibung gestellt werden.” [407] {Margulies 2009 #453D: 401–408}
Bewertung
\nDie Arbeit handelt von digitalen Daten als Quellen der Geschichtswissenschaft. Ihr Gegenstand sind die Konzepte der Informatik, die zur Erstellung, Suche und Archivierung von digitalen Daten verwendet werden. Diese Konzepte werden mit Blick auf ihre Auswirkungen auf die historische Methode befragt. Der Fokus liegt nicht wie üblich auf dem Computer als Hilfsmittel , sondern als Ort der Entstehung von Quellen [eine \"digitale Quelle\" ist also eine \"neue\" Quelle? oder ist sie eine Repräsentation einer physischen Quelle? Unterscheidung zwischen \"digital born\" und \"[ ? ]\" Objekten bzw. Quellen!]. Die Recherche in Informationssystemen in ihrer Funktionsweise beschrieben, damit der Historiker das Zustandekommen von Rechercheergebnissen verstehen und digitale Quellen kritisieren kann. Margulies stellt sich eine Quelle vor, beispielsweise ein Blatt Papier, welches digitalisiert wurde. Dann geht es ihm darum aus Sicht eines Historikers und auf Grundlage der Methodik von Johann Gustav Droysen, wie dieses Digitalisat in ein bestimmtes Modellierungssystem gepasst wurde (relational, objektorientiert oder graphenbasiert (Quellengenese)), dann wo und wie man dieses Digitalisat sucht und findet (Heuristik) und schließlich wie man die Überlieferungsgeschichte des Digitalisats kritisch beurteilt (äußere Quellenkritik). Worauf muss der Historiker achten, wo kann er Informationen gleichsam auslesen, um seine historische Methode anzuwenden. Geschichte untersucht Zeugnisse (Quellen) aus der Vergangenheit und versucht diese in ihrem Kontexten zu entziffern. Nach Droysen geschieht dies in einem Dreischritt von Heuristik (Frage und Suche), Kritik und Interpretation der Quellen. Im Umgang mit digitalen Quellen ist es der Computer, der sich als ein neuer Faktor zwischen Quellen und Historiker schiebt. Der Computer macht die digitale Quelle lesbar für den Historiker, er hilft bei Suche und Kritik von Quellen und ist nicht zuletzt bei der Herstellung von digitalen Quellen im Einsatz. Kurz: Will die technischen Hintergründe von digitalen Daten hinsichtlich Erstellung (Modellierung), Suche, und Archivierung erklären, damit der Historiker diese digitalen Daten als digitale Quellen kritisch bewerten, einschätzen und einordnen kann, sprich seine historische Methode auf diese anwenden kann (nach Droysen): Quellengenese (Entstehung von Quellen), Quellensuche (Finden von Quellen), Quellenkritik (Frage nach Authentizität und Kontext von Quellen). Die Interpretation ist dabei kein eigener Schritt gewidmet (wie bei Droysen), da diese untrennbar schon bei der Suche und Kritik mit drin hängt.
\nInhaltliche Schwerpunkte
\ndata and digital sources as source for historical sciences
\nVerwendbarkeit
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