Netzwerke historisch verstanden

Der Begriff „Netzwerke“ ist sperrig und mitunter schwer zugänglich. BWLer verstehen unter networking den Genuss des abendlichen Biers mit einem potentiellen Arbeitgeber, Mediziner rätseln warum neuronale Netzwerke so etwas wie ein menschliches Bewusstsein hervorrufen und Historiker versuchen sich daran, längst vergangene Verbindungen zwischen verschiedenen Akteuren in Raum und Zeit zu rekonstruieren. Einfach ist zumindest die letztgenannte Aufgabe in keinem Fall, sie erfordert, neben der obligatorischen Quellenlage, Zeit und ein gewisses Maß an Frustrationstoleranz, welches in meinem Fall hin und wieder durchaus ausgeschöpft wurde. Ein kurzer Erfahrungsbericht:

Aller Anfang ist schwer

Nach der Transkription des Monats Mai der Wiener Zeitung aus dem Jahr 1919, stand als allererstes die Auswahl meines Teilkorpus an. Ich entschied mich für Artikel, die dem Themengebiet der Proletarierrevolution zuzuweisen sind, nahm aber noch Artikel zur Räterepublik in Ungarn in den Korpus auf. Ich stieß auf zwei Probleme in Zusammenhang mit diesem ersten Schritt und der darauffolgenden Aufgabe, sogenannte named entities zu erstellen. Einerseits ist meine Transkription ziemlich unsauber, was wohl weniger an der OCR von Transkribus liegt als an den teils sehr unscharfen scans der Zeitung. Andererseits funktionierte bei mir Transkribus nur sehr langsam, stockte viel und stürzte selbst nach einer Neuinstallation immer wieder ab. Für die Erstellung der named entities entschied ich mich daher, manuell vorzugehen und den Teilkorpus in word zu kopieren(pro Seite ein Artikel, damit man den Überblick bewahren kann), mit der Suchfunktion zu analysieren und entsprechende Daten „händisch“ in die excel-Tabelle zu überführen.

Ergebnisse

Für die erste Aufgabe, eine kartographische Darstellung der Netzwerke in “Palladio“, waren erst mal nur die erwähnten Orte und ihre jeweiligen Koordinaten (Vorsicht bei der Suche nach Koordinaten, oft ändern sich Städtenamen über die Zeit) vonnöten. Das Ergebnis ist weniger spektakulär und lässt sich tatsächlich „my Maps“ von Google ebenso und einprägsamer darstellen, verschafft einem aber einen ganz guten geografischen Überblick.

Darstellung mit „Palladio“
Darstellung mit „myMaps“

Schwieriger gestaltete sich die Erarbeitung der named entities für die eigentliche Netzwerkanalyse. Das von mir gewählte Themenfeld erwies sich in dieser Hinsicht als sehr heterogen und erforderte bei der Klassifizierung der Themen einiges an Fingerspitzengefühl, ob diese Methode dann für eine tatsächliche wissenschaftliche Analyse für meinen Korpus geeignet wäre, wage ich daher an dieser Stelle zu bezweifeln. Es war in meinem Fall nicht immer ganz leicht, Artikel einem Themenbereich zuzuordnen und eine solche Klassifizierung scheint in gewissen Fällen den nuancierten Berichten und unterschiedlichen Thematiken nicht gerecht zu werden. Die Erfahrung aus anderen Arbeiten hat gezeigt, einer synthetischen Konsolidierung von Daten muss man immer mit entsprechender Vorsicht begegnen. Diesen Aspekt gilt es unbedingt zu beachten, will man sich in Zukunft auf eine solche Herangehensweise stützen! Natürlich macht eine Netzwerkanalyse auch dann deutlich mehr Sinn, wenn man eine große Menge an Daten zur Verfügung hat.

Darstellung des Netzwerkes in „Palladio“

Das hier präsentierte Ergebnis zeigt jedoch, dass durchaus sinnvolle Erkenntnisse aus einer vergleichsweise einfachen Netzwerkanalyse gezogen werden können. So liegen einige der named entities, beispielsweise Kampfhandlungen bei proletarischen Protesten, gesondert von dem Hauptkorpus zeigen somit sowohl die Orte als auch die damit verbundene Thematiken, die eine gewisse Sonderstellung in den ausgewählten Artikeln einnehmen. Ich könnte mir durchaus vorstellen, eine solche Vor-analyse zu benutzen, um einen sinnvollen Überblick über einen ausufernden Themenbereich zu verschaffen und somit den Blick auf das Wesentliche zu schärfen oder Teile der Korpora eliminieren, beziehungsweise diese besonders in der Analyse zu beachten.

Fazit

Das Erstellen einer Netzwerkanalyse ist zeitintensiv und ihre Sinnhaftigkeit hängt letztlich von den Quellen und der Forschungsfrage ab. Insbesondere bei der Erstellung von den named entities gilt es aufmerksam zu arbeiten, allerdings zeigt das einfache Beispiel meines Textkorpus, dass eine solche Analyse, wenn auch nur als Zwischenschritt, sinnvoll und gewinnbringend eingesetzt werden kann. Das Programm Palladio eignet sich hierzu ausgezeichnet, da es nach einer kurzen Einführung intuitiv und schnell genutzt werden kann.


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