Modelling Premodern Political Entities – Case Studies from Eastern Europe

Words shape our understanding of the world. Especially in times of Disinformation, we as scholars need to be sensitive about the framing in which we put the knowledge we would like to share. The obstacles of this task become even higher in Digital Humanities. When we write a paper, we might come up with lengthy explanations why something might not be that simple. But a Graph Database such as FactGrid confronts us with the challenge of describing complex, sometimes ambivalent, sometimes contradictory historical realities in a simple statement about certain objects and the relationship between them. In the following, I would like to present some problems, that came across me during a recent research Seminar at Halle University. I will present solutions, that we came up with; hopefully offering a model for others as well. While doing so, I argue that we as scholars should emphasize the importance of a qualitative sensibility for historical realities, even and especially in times, when our discipline is changing towards digital tools and Big Data.

Competing Claims and Composite Rulership



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Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/3642

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Erste Hilfe beim Zuordnen mittelalterlicher Ortsnamen (5770 Vorschläge)

Anfang des Jahres fragten wir (ich gab die Frage für Kathleen Schnabel und das Team Robert Gramsch-Stehfests ins Netz) die Welt der “Twitter Mediävisten” nach einem klugen Tipp, wie wir gut 3000 mittelalterliche Ortsnamen identifiziert bekämen. Es handelte sich um Ortsnennungen, die Studenten, die sich zwischen 1392 und 1450 an der Uni Erfurt einschrieben, zu ihren Namen in die Matrikellisten gaben, niedergeschrieben wohl immer nach Gehör.

Der Tweet war erstaunlich erfolgreich: 13.900 mal gesehen, 115 mal geliked, 100 mal weiterversandt. Hilfreiche Antworten kamen aus allen Richtungen.

Quelle: https://blog.factgrid.de/archives/3408

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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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