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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Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/3903

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Imagine a Graph Query Helper for Graph Databases

auf Deutsch

FactGrid is a graph database. If you run searches in such a database you should rather not think of a resource filled with tables (of people, places, organizations, documents…) that relate to each other but of something more spatial more geometric.

Think of your own knowledge. You will not be able to give a table of all the names that have a meaning in your knowledge or of all the places related to these names. Our knowledge is more like a web of interrelated objects. Nicolaus Copernicus? Is the man who wrote De revolutionibus. What else do you know?

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Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/2636

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In einer Graph Datenbank müsste man eigentlich auch graphisch suchen können

Das FactGrid ist eine Graphdatenbank. Das heißt, dass man sich die Datenlage in einer solchen Ressource besser nicht in Form von fünf oder zehn großen, aufeinander verweisenden Tabellen (zu Personen, Orten, Organisationen und Dokumenten etwa) vorstellt, sondern eher räumlich als eine Vernetzung von Gegenständen des Wissens.

Das Wissen besteht in einer solchen Datenbank aus Wissensgegenständen – in Wikibase-Instanzen heißen sie „Items“ – und den Beziehungen zwischen ihnen, den „Properties“, sprich Eigenschaften, die diese Gegenstände an andere (oder auch an historische Daten, Links, Bild-Dateien oder Geokoordinaten binden).

Eine solche räumlich vernetzte Beziehung zwischen zwei Gegenständen kann man mit jedem Molekülbaukasten basteln. Hier ein Objekt mit Beziehungen zu zwei anderen. Das kann eine Person (die rote Kugel) sein mit Verbindung zu ihren Eltern (den beiden blauen Kugeln). Strukturell sieht das Gefüge aber nicht anders aus, wenn zu einer Person deren zwei Kindern erfasst sind, oder zwei Universitäten, an denen sie studierte.



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Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/2596

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SPARQL — the Query Language

Wikibase installations are – at this moment – best explored with the SPARQL query language. Specialists are able to write queries in SPARQL but this is not what you would do as a beginner. Most people take a look at an example of a query and then modify the example to suit heir needs.

Here just briefly for the beginning a couple of useful links.


Above: SPARQL in 11 minutes. Note: this video is not specifically on using the Wikibase software.



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Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/866

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