Datenanalyse leicht gemacht

Hallo und willkommen zu meinem dritten Blogbeitrag! Heute werden wir uns mit den Themen Datenerhebung und Netzwerkanalyse, und natürlich einigen Daten, beschäftigen, dazu verwenden wir die Innsbrucker Nachrichten vom Jänner 1919. Da ihr sicherlich(!) schon meinen ersten und zweiten Blog gelesen habt, werde ich von genauen, wiederholten, Beschreibungen ablassen. Um die Arbeitsschritte nachvollziehen zu können, werde ich aber dennoch mit einer Erklärung der Arbeitsschritte beginnen. Ausgangspunkt: Zeitungen wurden in Transkribus eingespeist, Texterkennung wurde durchgeführt, die Transkriptionen sind exportiert und auf der Webseite Overview in einem Dokument gespeichert worden. So, lasst uns beginnen!

Anfangs erfolgte die Wahl der zu erhebenden Daten: Anhand des Topic Trees in Overview konnte ich einige oft vorkommende Stichworte in meinem Datensatz leicht herausfiltern; entschieden habe ich mich dann für Demonstrationen, Unruhen und Proteste, die nicht nur in der Zeitung erwähnt wurden, sondern auch im Jänner 1919 stattgefunden haben. Einerseits gab mir der Topic Tree nun eine klare Übersicht der in Frage kommenden Zeitungen, zugleich konnten die Dokumente mit den jeweils markierten Stichworten dann aber auch in einer Zusatzleiste geöffnet werden. Dies führt uns nun zur Kennzeichnung der Named Entities in Transkribus, in meinem Falle wären dies die Ereignisse. Mit Hilfe der Suchfunktion des Programmes waren die Textstellen leicht zu finden, womit der Kennzeichnung nichts mehr im Wege stand. Zum „taggen“ habe ich eigene Tags („protest“ und „riot“) mit spezifischen properties erstellt und konnte so die verschiedenen Geschehnisse mit Informationen zu den jeweiligen Daten, Orten, Beteiligten und Beweggründen ausstatten. Die Tags konnten zum Schluss als Excel-Tabelle exportiert werden, was das weitere Arbeiten mit ihnen erleichterte. Zusätzlich habe ich noch die Koordinaten der Orte mithilfe der Website GeoNames in die Tabelle eingetragen.

Somit kommen wir nun zur Visualisierung der Daten, die anhand der Website My Maps von Google durchgeführt wurde. Hier können Standpunkte entweder zu Hand gesucht und eingetragen oder mithilfe eines Datensatzes in Form einer Tabelle gespeichert werden. Um Zeit zu sparen habe ich also meine Excel-Tabelle mit den spezifischen Tags auf die Website hochgeladen; die Spalte der Koordinaten diente der Bestimmung von Ortspositionen, die Namen wurden aus der Namensspalte übernommen. Die Informationen der restlichen Tags finden sich durch das Klicken auf die Ortschaften. Um nun einen besseren Überblick zu erhalten, konnten die Orte automatisch nach bestimmten Kriterien eingefärbt werden, bei mir zum Beispiel nach Beteiligten. Da ich aber die, oft verschiedenen, Schreibweisen aus der Zeitung übernommen habe, färbte das Programm eigentlich gleiche Organisationen unterschiedlich ein, weshalb ich noch manuell Korrekturen vornehmen musste.

Ortsmarkierungen, noch nicht nach Kriterien gefärbt

Nach dieser langweiligen Arbeitsbeschreibung kommen wir nun zur etwas interessanteren Auswertung der gesammelten Informationen. In den Innsbrucker Nachrichten wurde im Jänner 1919 von acht Demonstrationen, vierzehn Unruhen und vier Protesten, also insgesamt 26 Ereignissen, berichtet. Der Großteil fand in Deutschland und in den Gebieten des ehemaligen Österreich-Ungarns statt, es gab aber auch eine Demonstration in St. Petersburg und einen Regierungs-Sturzversuch in Buenos Aires. Neun von vierzehn Unruhen (darunter Schießereien) stehen im direkten Zusammenhang mit dem Spartakusbund und davon waren sechs deutsche Städte betroffen, meist Berlin. Demonstrationen wurden in mehreren Städten Deutschlands entweder von Arbeitern, aufgrund der Ermordungen von Karl Liebknecht und Rosa Luxemburg, oder von politischen Parteien, zum Beispiel zur Unterstützung der Regierung Ebert-Scheidemann, veranstaltet. Proteste gab es aus verschiedenen Gründen, einer wurde zum Beispiel von deutschsprachigen Grazer Hochschülern arrangiert, um ein Verbot für Inskriptionen oder Ablegungen von Prüfungen von slawischen Hochschülern an Grazer Hochschulen durchzusetzen.

Die Datenanalyse anhand der Karte war sehr einfach, da das Netzwerk der Beteiligten und der Geschehnisse gut visualisiert werden konnte. Die Zusammenhänge wurden somit schneller erkennbar als mit herkömmlichen Auswertungsmethoden, weshalb ich diese Arbeitsweise nun für bestimmte Daten empfehlen kann.

Jetzt bin ich aber auch schon am Ende meines heutigen Blogs, ich hoffe diese kurze, spannende Veranschaulichung meiner Daten hat euch gefallen. Tschüss und bis zum nächsten Mal!


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