Fallstudie 1 - Bewegung in Raum und Zeit
Fallstudie 1 - Bewegung in Raum und Zeit
Diese Fallstudie präsentiert zwei miteinander verknüpfte Analysen, die die georeferenzierte Differenzierung auf Ebene globaler Bewegungen bezogen auf Schiffsrouten und Waren sowie koloniale Sammlungstätigkeit mittels gemeinsamer Forschung global verzeichnen und lokalisieren lassen. Als Materialbasis dienen erhaltene Schiffslogbücher, Journale aus Kapergerichtsbeständen und Warenlisten (Prize Papers Analyse 1 Schiffsrouten) sowie das erhaltene Schriftgut zweier Sammler ethnologischer Objekte (Baudissin und Deeken) aus dem 19. Jahrhundert mit Tagebuchaufzeichnungen, Berichten der Admiralität oder aus anderen Verwaltungskontexten zu den Reisen (Analyse 2 Provenienz). Mit dem Einsatz von Data Science werden zunächst die bereits vorliegenden Dokumente für Analyse 1 automatisiert so aufbereitet, dass diese annotiert, durchsucht und dadurch in einen historischen Zusammenhang gestellt werden können. Hierzu sollen die digitalen, historischen Daten automatisiert auf Basis bestimmter Parameter und Entitäten, z. B. Erkennung von Orten, Zeitpunkten und Personen bzw. Objekten, analysiert, klassifiziert und katalogisiert werden.
Analyse 1 – Schiffsrouten
Für die Analyse liegt bereits eine gedruckte Zahl von Logbüchern, Journalen, Examinationen und Warenlisten mit ausführlichen Raum Zeit Angaben digitalisiert vor. Weitere, handschriftlich überlieferte Logbücher werden zu Projektbeginn mithilfe von Transkribus transkribiert werden und ebenso in die Analyse eingehen. Ziel der Analyse ist eine durch automatisierte Auslesung der Dokumente ermöglichte Georeferenzierung der umfangreichen Quellenbestände bezogen auf Daten zu Orten, Zeiten, Objekten und Personen, auf deren Grundlage globale Schiffsrouten und ihrer Ladungen nachvollzogen werden können.
Analyse 2 – Provenienz und Sammlerbiographien
Für die Analyse zu Provenienz und Sammlerbiographien werden zwei Sammlungen des Landesmuseums für Natur und Mensch, die aus der Südsee stammen herangezogen. Die Sammlerbestände werden zu Projektbeginn digitalisiert, um anschließende Untersuchungen mithilfe der Data Science vornehmen zu können. Ziel der Analyse ist eine durch automatisierte Auslesung der Dokumente ermöglichte Georeferenzierung der umfangreichen Quellenbestände bezogen auf Daten zu den Reisen der Sammler und ihrer Objekte nachvollzogen werden können.
Data Science
Mit dem Einsatz von Data Science und Natural Language Processing werden zunächst die bereits vorliegenden Dokumente automatisiert so aufbereitet, dass diese annotiert, durchsucht und dadurch in einen historischen Zusammenhang gestellt werden können. Hierzu sollen die digitalen, historischen Daten automatisiert auf Basis bestimmter Parameter und Entitäten, z. B. Erkennung von Orten, Zeitpunkten und Personen bzw. Objekten, analysiert, klassifiziert und katalogisiert werden. Insbesondere soll eine Named Entity Recognition für die Erfassung historischer Dokumente konzipiert und evaluiert werden.