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#arthistoCast Folge 2: Kunstgeschichte und Daten?

In dieser Folge geht es um die Frage, wie man Kunstgeschichte und ihre Forschung in Datenform bringen kann. Dabei dreht sich alles darum, was wir wie verdaten wollen und können. Welche Szenarien der Nachnutzbarkeit haben wir und was sind gute Konzepte zur Datenerfassung?

Über diese Folge nach oben

Mit Robert Nasarek, Historiker und Data Engineer, spreche ich über die Herausforderungen der Kunstgeschichte sowohl die Objekte als auch unsere Forschung in Datenform zu bringen. 

Angefangen bei der Überlegung, was Daten überhaupt sind, muss auch kritisch hinterfragt werden, was für Informationen in Daten abgebildet werden und an welcher Stelle in der Forschung überhaupt erst von Wissen gesprochen werden kann. Mit vielen Beispielen aus seiner Arbeitspraxis erklärt er anschaulich, welche Vorüberlegungen und Methoden überhaupt unternommen werden müssen, um Historisches in Datenform zu bringen. 

Neben der Herausforderung von Kategorisierungen und Normierung von Daten wird die Rolle von bedacht geplanten Datenmodellen betont. 

Kunstwerke und Objekte können sehr komplex sein, sowohl in Bezug auf ihre physische Struktur als auch auf ihre historische Bedeutung und Interpretation. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen in einer Weise zu strukturieren, die es möglich macht, sie einfach und effektiv zu analysieren und zu durchsuchen. Gerade GLAM-Institutionen (Galleries, Libraries, Archieves, Museums) stellen sich dieser Mamumtaufgaben bei der Digitalisierung und strukturierten Erfassung ihrer Werke. Kunsthistoriker*innen müssen dort Informationen zu den Werken in einer Weise organisieren, die es ermöglicht, sie auf einer Website oder in einer Datenbank darzustellen. Dazu müssen sie entscheiden, welche Informationen relevant sind und welche nicht, und dann einen gemeinsamen Nenner finden, um sie in einer standardisierten Weise darzustellen.

 

Ein gemeinsamer Nenner können zum Beispiel Thesauri für Namenschreibungen sein. 

Eine wichtige Rolle bei der Standardisierung von Daten in der Kunstgeschichte spielt das International Council of Museums (ICOM), das eine Arbeitsgruppe namens CIDOC (International Committee for Documentation) ins Leben gerufen hat. Diese Gruppe hat das CIDOC Conceptual Reference Model (CIDOC-CRM) entwickelt, das ein ISO-standardisiertes Konzeptualisierungsmodell für die Dokumentation von Kulturerbe und Sammlungen darstellt. Neben diesem sehr großen und komplexen Modell gibt es auch solche Standards wie Lightweight Information Describing Objects (LIDO)

Die Verwendung von strukturierten Daten in der Kunstgeschichte kann dazu beitragen, das Wissen über Kunstwerke und Objekte besser zu organisieren und zu verbreiten. Die Bereitstellung von Daten als Linked Open Data ist dabei genauso zu beachten wie das Berücksichtigen von FAIR-Prinzipien bei unseren Forschungsdaten. 

Daten in der Kunstgeschichte können aber nicht nur als Herausforderung betrachtet werden. Durch gut strukturierte, normierte und offene Daten entstehen neue Forschungsfragen. Mit neuen methodischen Ansätzen, die durch datengestützt oder datengetriebene Forschungsdesigns erst ermöglicht werden, können wir ganz neue Perspektiven auf unsere Untersuchungsgegenstände, die Geschichte und die Wissenschaft Kunstgeschichte werfen.

Unseren Podcast kann man auf vielen Wegen hören. Der auf dieser Seite eingebundene Player ist nur eine davon. 

Die Folge ist mit persistentem Identifier im Repositorium heidICON abgelegt und kann nach Belieben heruntergeladen und nachgenutzt werden

unter https://heidicon.ub.uni-heidelberg.de/#/detail/1744899

Man kann den Podcast aber auch gerne über die Plattform des Vertrauens hören. Folge einfach den Links auf den Icons.

Bei Fragen, Anregungen, Kritik und gerne auch Lob kannst du gerne per Mail an uns schicken unter

podcast@digitale-kunstgeschichte.de

Datenmodelle und Thesauri für die Kunstgeschichte nach oben

In der Podcast-Folge sind einige Datenmodelle und Standards wie Thesauri genannt worden. Diese Liste soll einen Überblick geben und den Einstieg in das Thema erleichtern. Über die Kommentare können Ergänzungen gerne vorgeschlagen werden.

 

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