Bei der Arbeit am Erschließungsprojekt der Matrikel der Christian-Albrechts-Universität Kiel im 17. Jahrhundert anhand des Albums der Christian-Albrecht-Universität zu Kiel 1665-1865 wurden bei der geografischen Herkunft der Studenten mehrere Cluster deutlich. Neben dem Gebiet des Heiligen Römischen Reiches und der Habsburger Monarchie sowie einzelnen Studenten aus Westeuropa fiel vor allem Skandinavien und im besonderen das Baltikum ins Auge.1 Mit den Studenten aus der letzteren Region wurde sich hier genauer beschäftigt, mit dem Ziel, diese Balten konkreter anhand ihrer Herkunft, ihres Werdegangs und ihrer geografischen Mobilität zu analysieren und zu vergleichen. Grundlage bildete das Lexikon der Studenten aus Estland, Livland und Kurland an europäischen Universitäten 1561–1800 von Arvo Tering, welches sämtliche baltischen Studenten der frühen Neuzeit verzeichnet hat. Des weiteren wurden Datenreferenzierungen mit dem Rostocker Matrikelportal und der GND (Gemeinsame Normdatei) der Deutschen Nationalbibliothek vorgenommen. Als Vergleichsgruppe dienten die schleswigschen Studenten in Kiel, da sich durch das Werk von Achelis vergleichbare Daten finden ließen. Beide Regionen können als Grenzgebiet bzw. Peripherie des Heiligen Römischen Reiches bezeichnet werden, was diesen Vergleich nochmal interessanter machte. Im Zuge des Projektes wurden die Daten zu 81 baltischen Studenten der Universität Kiel im Zeitraum von 1665 bis einschließlich 1700 gesammelt,2 sowie Vergleichsdaten von 738 Studenten aus dem Herzogtum Schleswig3 genutzt.
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Der FactGrid-Viewer neu gedacht – eine Designstudie
Die Wikibase-Instanz FactGrid ist mittlerweile ein etabliertes und renommiertes Tool, um Daten mit historischem Bezug zu sammeln, zu vernetzten und zu publizieren. Nah am Aussehen der bekannteren und größeren Schwester Wikidata ist das Interface der Datenbank für viele Nutzerinnen und Nutzer keine Unbekannte.
Und dennoch ist die Arbeit mit FactGrid, wie beispielsweise auch die Suche nach Information, stellenweise nicht immer intuitiv und setzt in machen Fällen voraus, bereits mit der Abfragesprache SPARQL vertraut zu sein.
Aus diesem Grund entwickelte Bruno Belhoste den 2022 erstmals öffentlich vorgestellten FactGrid Viewer. Ein Tool, mit dem es möglich ist, einfach und niederschwellig teilkuratiert die Statements eines Items abzurufen und dabei auch Informationen angezeigt zu bekommen, die über die bloße Listung von Eigenschaften eines Objekts hinausgehen.
FactGrid ist in den letzten Jahren enorm gewachsen und umso höher wurde auch der Stellenwert eines solchen Browsers wie des FactGrid Viewers: um einen unkomplizierten ersten Einstieg in die Daten, die FactGrid verzeichnet, nehmen zu können. Aus dieser Situation heraus wuchs der Wunsch, auf den bisherigen Entwicklungen Bruno Belhostes aufzubauen, das Tool zu erweitern und nutzerfreundlicher zu gestalten.
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Considerations for a European Professor Database in FactGrid
Professors represent a key group with substantial influence as scientific, cultural, and political actors well beyond the boundaries of their institutions. While numerous universities and archives have already undertaken efforts to create comprehensive professor catalogs, some of which are available online, such as those in Hamburg, Kiel, Rostock, Dresden, and Halle, there is still no database that provides an interconnected overview of the professoriate across Germany, let alone Europe as a whole, spanning different eras and institutions. This article argues, drawing conclusions on first existing example datasets, why it would be beneficial to merge these individual collections into a common platform. It also highlights the advantages of building a large, collaborative dataset instead of relying on fragmented, institution-based data silos, and outlines the research potential such an endeavor would unlock.
The first important observation is that existing catalogs vary considerably in terms of depth, scope, and usability. To make these data further usable and linkable requires a database that allows information from different sources to be flexibly combined and connected. FactGrid stands out as a particularly suitable platform for this purpose: its Wikibase software offers unprecedented flexibility for academic research. Unlike more restrictive systems with rigid relevance criteria, FactGrid supports the inclusion of raw data, working hypotheses, and preliminary chronologies, an essential feature for a project that extends beyond the notability of individual figures. Its multilingual design also encourages international collaboration, which is indispensable for achieving a pan-European perspective.
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Are we unknowingly teaching ChatGPT how to assist us on FactGrid?
You remember the iconic scene when Star Trek’s Scotty (after a jump from the 23rd century back into the year 1986) is forced to use a 20th-century computer? His prompt “Computer” is his first stupidity. When he eventually grabs the thing he is supposed to use, the mechanical mouse on the table and repeats his prompt: “Computer” his skippls look even worse. He needs another hint at the use of the odd thing before he can recover his fame as the man who can talk to any machine.
Here is my last night’s conversation with ChatGPT on FactGrid, on Wikidata and on Large Language Models (LLMs). ChatGPT allowed the reproduction. There is even a link that allows you to see our conversation on their side:
https://chatgpt.com/share/68be02f4-f454-8009-aa68-cdae9c18ba78
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Knowledge, Networks, and Digital History: A FactGrid-Powered Study of 19th-Century Jewish Educators
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Von der Matrikeledition zum auswertbaren Datensatz
Vom 19. Jahrhundert bis in die Gegenwart gab es Projekte, die für bestimmte Zeiträume oder komplett, gedruckte Editionen von Schul- oder Universitätsmatrikeln hervorbrachten. Für die Erfassung dieser Massendaten in digital auswertbare Datenbanken findet sich in diesen gedruckt vorliegenden Editionen großes Potential: einerseits in der einfacheren technischen Erschließbarkeit (im Vergleich zu den handschriftlichen Quellen), andererseits da für diese Projekte oft mehr Quellen herangezogen wurden als die eigentlichen Matrikel und durch das Record Linkage auf dem Papier wertvolle Zusatzinformationen gewonnen werden können. Als Beispiel seien hier die ersten beiden Bände der gedruckt vorliegenden Matrikel der Universität Halle genannt für die Fritz Juntke in den 1950er Jahren zahlreiche weitere Literatur sowie Quellen aus den Archiven der Universität sowie der Franckeschen Stiftungen heranzog, um die reinen Matrikeldaten noch weiter anzureichern. Ebenso nahm Charlotte Preuß für den zweiten (noch nicht digital erschlossenen) Band für die Zeit von 1731 bis 1740 bereits einen Abgleich mit gedruckt vorliegenden Matrikeln anderer Universitäten vor. Beide hier genannten Bearbeiter wiesen jedoch in den Editionen darauf hin, keine Vollständigkeit in diesem Bereich für sich reklamieren zu wollen oder zu können.
Für den ersten Band der Halleschen Matrikel, der den Zeitraum der Universitätsgründung bis 1730 umfasst, ist in den letzten zwei Jahren erstmals dieser Schritt vom Scan der gedruckten Matrikel über die Texterkennung und Strukturierung der Daten, deren Upload und Verbindung mit vorhandenen sowie neuen Daten in FactGrid, erfolgreich umgesetzt worden.
Die Matrikeledition von Juntke ist so aufgebaut, dass alle Namen nicht chronologisch, sondern alphabetisch in zwei spalten pro Seite hintereinander weg aufgeführt werden.
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Join the FactGrid-Trägerverein!
Time to announce it: Join the FactGrid-Trägerverein!
If you’ve never heard of a “Trägerverein” before, it’s practically a Stakeholder Association. In our case, it’s an “eingetragener Verein (e.V.)” under German law.
Do you need to become a member to edit on FactGrid as you have been doing over the past years?
No, by no means.
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ddpp | Ein Datensatz deutscher politischer Parteien
Der hiermit vorgelegte Datensatz zur deutschen Parteiengeschichte dürfte – mit aktuell 840 gelisteten Parteien – im Moment der umfassendste seiner Art im Internet sein: Frei nutzbar, in beliebiger Konfiguration herunter zu laden, in Hintergrunddaten ausgreifend und zudem (mit einem frei erhältlichen FactGrid-Konto) unter beliebigen Forschungsinteressen auf die eigenen Bedürfnisse hin bearbeitbar.
Zum Vergleich: 59 aktive und 35 historische Parteien notiert der Datensatz des GBV zum Thema mit dem Angebot von Identifikatoren, die sich absehbar schlecht weiter verbreiten werden und ohne einen sehr viel tieferen Informationsgehalt. Wikidata überholte Projekte wie dieses in den letzten Jahren – allerdings auch immer wieder mit dem Nachteil, dass die dabei entstehenden Datensätze nicht so recht geplant waren und damit so einfach nicht zu handhaben sind. Die deutschen Parteien in Wikidata sind über keine einheitliche Recherche zu erfassen; es ging hier nicht darum, einen gleichmäßig ausgestattenen wie vollständigen Datensatz herzustellen. Einzelne, voneinander nicht informierte Eingaben akkumulierten sich hier eher planlos. Bewegt man sich in der Gegenwart, sollte man die Liste zu Rate ziehen, die die Bundeswahlleiterin 2024 vorlegte: Ausgewählte Daten politischer Vereinigungen, Stand 31.12.2023; (Wiesbaden, Juli 2024). Mit 637 Einträgen für die Jahre 1969 bis 2023 ist sie die dichteste Sammlung zur Parteienlandschaft der letzten 50 Jahre.
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Die Matrikel der Universität Halle (1690-1730) in FactGrid
Fritz Junkte (1886-1984) , Bibliothekar und Historiker in Halle, war der erste, der sich die Herausgabe einer Matrikeledition der Universität Halle vornahm. Er bearbeitete in den 1950ern die Matrikel der Universität von ihrer Gründung bis 1730, so dass 1960 der erste Matrikelband erscheinen konnte. Dieser Band enthält jedoch nicht nur die Informationen aus den Matrikelbänden des Universitätsarchivs, Juntke machte es sich zur Aufgabe darüber hinaus noch weitere Quellen heranzuziehen, um seinen Datenbestand anzureichern.
Dabei lassen sich drei größere Quellenkomplexe ausmachen: die Auswertung zeitgenössisch aktueller Forschungsliteratur, wie etwa Eduard Winters “Halle als Ausgangspunkt der deutschen Russlandkunde im 18. Jh. (Berlin, 1953)“; die Auswertung und der Verweis auf Quellen im Archiv der Franckeschen Stiftungen, so etwa Informatorenverzeichnisse oder Freitischlerlisten; sowie weitere Quellen aus dem Universitätsarchiv, die über die Matrikelbände hinausgehen. Hier wäre später eine Rückvernetzung auf die Originalquellen sinnvoll und wünschenswert.
Diese Informationen wurden nun in den letzten zwei Jahren erstmals systematisch erfasst und in einen Datensatz von mehr als 20.
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Beam-me-up: A Tool for Importing Wikidata Entities to FactGrid
The WikibaseMigrator, also known as the Beam-me-up tool, automates the complex process of transferring data from Wikidata to FactGrid. Traditional methods such as manual creation or imports through QuickStatements and OpenRefine often prove to be time-consuming and error-prone. This new tool simplifies the entire process by automatically mapping properties and items between the two Wikibase instances, having already performed over 18,000 successful edits.
How to Migrate Entities
The migration process requires only Wikidata IDs as input and offers three flexible input methods: you can enter a single ID, provide a comma-separated list of IDs (make sure you do not end with a comma), or use a SPARQL query. After entering the IDs in the input field, a preview table displays the selected entities with their English labels, allowing you to verify your selection before proceeding.
When you click “Run matching!”, the tool queries the selected entities’ data from Wikidata and begins the translation process.
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