Named Entities & Netzwerkanalyse

Herzlich Willkommen zu meinem dritten Blogbeitrag. Dieses Mal liegt der Schwerpunkt auf der Netzwerkanalyse und den sog. Named Entities.

Named Entities sind eindeutig bestimmbare Informationsobjekte, die je sich nach Themenschwerpunkt aus einem bestimmten Quellenkorpus ergeben. Dabei kann es sich also beispielsweise um Orte, Personen oder Organisationen handeln. Diese Informationsobjekte dienen dann in einem weiteren Schritt zur Erstellung einer Netzwerkanalyse.

Ich möchte euch nun anhand meines Quellenkorpus veranschaulichen, was eine Netzwerkanalyse leisten kann. Mein Teilkorpus (siehe Abb. 1) – aus dem von mir ausgewählten Quellenkorpus der Arbeiterzeitung vom Oktober 1919 – behandelt die Berichterstattung über Streiks. Ich habe daher zu diesem Thema zunächst 40 Artikel herausgesucht und mir dabei überlegt, in welche Kategorien sich diese Artikel unterteilen lassen können.

Abb. 1: Auszug meines Teilkorpus aus der Arbeiterzeitung vom Oktober 1919

Meine Kategorien lauten daher wie folgt (siehe Abb. 2, Zeile 1 der Excel-Tabelle):

Abb. 2: Excel-Tabelle mit Kategorien für die Netzwerkanalyse

Hierbei habe ich aus den Artikeln die eindeutig bestimmbaren Informationsobjekte – Named Entities – wie die Zeitung Chicago Tribune, den Ort Gary (Indiana, USA) sowie den Akteur Adolf Wermuth (= Berliner Oberbürgermeister) herausgesucht. Die Abkürzung „AZ 1/10“ bedeutet in diesem Kontext, dass der ausgewählte Artikel in der Ausgabe der Arbeiterzeitung vom 1. Oktober 1919 zu finden ist.

Hinweis: in Transkribus können Named Entities, die in den Artikeln vorkommen, als solche bezeichnet werden. Unter der Rubrik „Metadata“ ist zu sehen, dass ich die Stadt London als Ort markiert habe (siehe Abb. 3).

Abb. 3: Named Entities in Transkribus markieren

Kommen wir nun zur Netzwerkanalyse. Dafür habe ich das Programm Palladio ausgewählt. Palladio wird von der University of Standford betrieben und ist ein einfaches Werkzeug für die erste explorative Visualisierung von komplexen historischen Netzwerk-Daten. Um Palladio nutzen zu können, muss zuvor eine Excel-Tabelle mit den zu visualisierenden Daten erstellt werden, die dann ins Programm hochgeladen werden.

Wie bereits in Abb. 2 zu erkennen gewesen ist, habe ich bereits eine Excel-Tabelle erstellt. Nachdem die Daten aus der Excel-Tabelle kopiert und ins Programm Palladio hochgeladen wurden, kann man mithilfe der Funktion Graph einstellen, wie die Daten aus der Excel-Tabelle visuell dargestellt werden sollen.

Abb. 4: Darstellung der Netzwerkanalyse im Programm Palladio

Um die Darstellung aus Abb. 4 zu bekommen, habe ich in Palladio die Kategorie Ort als Quelle („Source“) und die Kategorie Akteure als Ziel („Target“) gewählt. Nun sind gewisse Zusammenhänge der Daten aus den einzelnen Zeitungsartikeln sichtbar. Beispielweise bildet Washington D.C. mit der internationalen Arbeiterkonferenz einen zentralen Punkt, an dem viele Personen und Organisationen hängen. Zudem wäre es möglich, ein Bindeglied von Washington D.C. nach Berlin herzustellen, indem der Reichsminister Hermann Müller, der an der Konferenz in Washington teilgenommen hat, und der Reichsarbeitsminister Alexander Schlicke in Verbindung gebracht werden.

Fazit: Um eine Netzwerkanalyse sinnvoll verwenden zu können, bedarf es einer geeigneten Fragestellung. Bei einer großen Datenmenge, wie es in meinen Teilkorpus der Arbeiterzeitung der Fall ist, bietet die Netzwerkanalyse eine gute Übersicht, um Personen und Organisationen mit bestimmten Orten bzw. Ereignissen in Verbindung zu bringen. Jedoch gilt es zu abzuwägen, ob diese dargebotene Darstellung von Daten auch einen Mehrwert für eine Forschungsarbeit mit sich bringt. Jedenfalls ist die Netzwerkanalyse aber ein nützliches Hilfsmittel, um sich in einer teilweise unüberschaubaren Menge von Daten einen Überblick verschaffen zu können.

Damit beende ich meinen dritten Blogbeitrag. Vielleicht habe ich es geschafft, euer Interesse für eine mögliche Netzwerkanalyse zu wecken.

MfG Rümmele Thomas


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