Digitale Reise rund um den Erdball

Heute liebe LeserInnen geht es in die letzte Runde meiner Blogpostreihe! Nach Palladio und Nodegoat geht es heute weiter mit neuen Visualisierungsmöglichkeiten. Google Maps, Google Earth, QGIS und ,alla fine‘ die Geschichte meiner StoryMap werden euch in den weiteren Kapiteln meines Blogposts von mir vorgestellt werden. Etwas ungewöhnlich werde ich zunächst mit dem Bild einer StoryMap starten.

Abb. 1: Willkommen bei StoryMap

Bis ich, wie ihr in auf diesem Bild sehen könnt, zu einer Visualisierung eines gesamten Projektes gelange, gilt es sich vorher einige Gedanken zu den gewünschten visualisierbaren Daten zu machen. Etwa neben der statistischen Methode einer gesamten Datenmenge könnte die Methode der Visualisierung von ,Named Entities‘ (Orte, Institutionen und Personen) als Interessensforschung geltend gemacht werden. Interessensforschung angeknüpft an individuell ausgewählte Textausschnitte und Daten (Worte/Zahlen<->linguistisch/nummerisch) ist demnach immer subjektiv und nach Forschungsinteresse der jeweiligen Person ausgerichtet. Demnach ist die Wahl bestimmter wissenschaftlicher Programme meist auch gezielt getroffen. Neben den Prozessen in der Erarbeitung, Bearbeitung und Verarbeitung der ausgewählten Forschungsdaten ist es hier auch wichtig zu erwähnen, dass der ,Weg das eigentliche Ziel‘ ist. Um hier in einen weiterführenden Dialog mit euch, liebe LeserInnen, zu treten und im Rahmen meiner 4. Blogpostreihe euch das bisher Gelernte mehr oder weniger plausibel und trotzdem nicht allzu ernst zu präsentieren, werde ich euch zunächst auf eine kurze Reise in das Jahr 1929 und seine ,Nationalen Bewegungen‘ mitnehmen. Die Teildisziplinen der Geschichtswissenschaften Weltgeschichte und Nationalgeschichte werden vordergründig sein.

Abb. 2: Willkommen im 4. Beitrag

Die Themen: ,Nationale Bewegungen um 1929 – Innsbrucker Nachrichten im Fokus des Historischen Querschnitts‘, ,Querschnitt durch mein persönliches Tutorial‘ ,Theme- or Datamodelling mit den Digital Humanities‘, ,Technical Practice mit der Informationsflut‘, ,QGIS, Google Earth und ihr Potential für die Mediengeschichte‘ und ,Digital History und Digital Humanities will return‘ werden im Folgenden meine Erfahrungen strukturieren.

,Nationale Bewegungen um 1929 – Innsbrucker Nachrichten im Fokus des Historischen Querschnitts

Mit dem Fokus auf die ,Innsbrucker Nachrichten‘ interessierten mich in der Arbeit mit Voyant Tools, Overview, Palladio und Nodegoat immer Schlussfolgerungen aus Ereignissen aus dem Zeitraum 01. Juli – 31. Juli 1929 sowie punktuelle Ereignisse. ,Named Entities‘ bilden Kategorien, mit welchen bestimmte Formen der Analyse geographisch oder in einem molekularen Netzwerk durchgeführt werden können. Als Motto für eine Abschlussanalyse eignet sich eigentlich ein Projekt, welches mithilfe von Google Maps, Google Earth und QGIS visualisiert wird. Eine Analyse von welt- und nationalgeschichtlichen Ereignissen über einen gewissen Zeitraum im Monat Juli auf einen gesamten historischen Querschnitt über den Zeitraum 01. Juli 1929 – 31. Juli 1929 zum Thema ,Nationale Bewegungen mit dem Fokus auf Konfliktherde im außereuropäischen und europäischen Raum‘ zu erweitern, wäre hier eine Möglichkeit. Für eine Analyse mit den Digital Humanities aus ,The Programming Historian‘ lautet mein Thema ,Nationale Bewegungen um 1929 – Innsbrucker Nachrichten im Fokus des Historischen Querschnitts‘. Betont ist hier anzuführen, dass Orte meiner ausgewählten Daten nur mit einer Kontextualisierung verständlich werden.

Abb. 3: Mein ausgewählter Korpus
Abb. 4: Mein ausgewählter Korpus – Seite 2, 3 und 4

,Headlines‘ zu bestimmten Zeitungsartikeln in den ,Innsbrucker Nachrichten‘ eigneten sich zum Nachvollziehen vergangener Ereignisse gut, um in meinem Fall Brennpunkte welt- und nationalgeschichtlicher Ereignisse verorten zu können. Wie Google Maps, Google Earth oder QGIS mit den einzelnen Daten umgegangen sind war interessant. Ohne den Hintergrund zu kennen, sind Orte freilich nur Punkte auf der Landkarte. Doch trotz alledem stolpern wir besonders in der Medienwelt über georeferenzierte Werbeangebote, welche sich sowohl in den Bildungs- als auch in anderen Bereichen unseres Alltags bemerkbar machen. In meinem Fall übernahmen Koordinaten und im besonderen Latitude und Longitude Werte meine Arbeit mit der Visualisierung von Orten in Google Maps, Google Earth und QGIS. Angaben der Zeitungsausgaben (1. – 31. Juli), Seiten der Artikel (und Ereigniswegweiser) sowie Kategorisierungen der Ereignisse waren für die Visualisierung vorerst nebensächlich. Später erkannte ich, dass das nicht immer von Vorteil ist. Neben internationalen Treffen politischer Akteure, nationalen Aspirationen, nationalen Protesten/Unruhen/Ausschreitungen und ideologischen Tagungen (Internationale der Kommunisten) zählten auch in der Zeitung rezeptionsgeschichtlich thematisierte Ereignisse (wie der Vertrag von Versailles) zu meinem Suchradius. Wie sich Ereignisgeschichte, Geopolitik und einfach nur Punkte auf Landkarten visualisieren lassen, werde ich euch im Weiteren erklären.

,Querschnitt durch mein persönliches Tutorial

Um auch in diesem Blog auf die Besonderheiten der vier vorgestellten Digital Humanities einzugehen, habe ich mir gedacht, euch einige wichtige Arbeitsschritte in einem persönlichen Tutorial zu erklären. Google Maps und Google Earth, welche ich im weiteren Verlauf des Blogposts genauer vorstellen werde, werde ich in diesem Tutorial zu Beginn aufgreifen. Für die für euch simulierte Nutzung von QGIS und StoryMaps werde ich stichwortartig auf persönliche Arbeitsschritte eingehen. Zur Nutzung beider Programme gilt es, sich vorab Gedanken über folgende zentrale Fragestellungen zu machen:

Klärung der drei Fragen:
• Was möchte ich analysieren?
• In welcher Form (Excel-Datei) möchte ich meinen vorbereiteten Datensatz analysieren?
• Möchte ich neue Information mithilfe beider Programme schaffen?
• Welche Methoden unterstützen mich in der Anwendung der beiden Programme (geographische Informationen, historische Informationen)?

Warum ich euch diese Fragen aufgelistet habe, werde ich nun erklären. Für die Nutzung beider Programme gilt es vorab zu klären, mit welchen Informationswerten die Programme arbeiten. Wie auch im Falle von Palladio und Nodegoat arbeiten Google Maps und Google Earth mit Latitude- und Longitude Werten. Recherchen über die Webseiten https://www.geonames.org/ oder https://www.latlong.net/ helfen mir in meinem Fall Informationen meiner ,Named Entities‘ (Orte) zu vervollständigen. Besonders in der Nutzung von Google Maps und Google Earth gilt es festzuhalten, dass Transkribus die sortierte Information (Orte, Akteure, Institutionen ect…) nicht mit zusätzlicher geographischer Information ausstattet. Also gilt es zunächst gesammelte Orte verschiedener Zeitungsausgaben (in Fall meines euch vorgestellte Projektes – 1. Juli –

  1. Juli) von mehreren Exceldateien in eine zusammen zu führen (Das Transkribus-Team schickte nach dem in Transkribus abgeschlossenen Speicherungsprozess der gesuchten und gesammelten Daten jeweils in ZIP-Dateien verpackte Exceldateien, welche es ebenfalls zu entpacken und in die gewünschte Version umzuwandeln gilt). Wenn mir alle gewünschten Informationen in einer Exceldatei (Kodierung UTF8 oder CSV) vorliegen, kann ich mit der Nutzung von Google Maps und Google Earth beginnen. Wichtig zu erwähnen ist hierbei, dass für Google Maps die Verifizierung eines eigenen Google Kontos von Nöten ist. Google Earth erfordert eine Installation. In beiden Programmen ist es relativ unkompliziert eigene vorbereitete Exceldateien hochzuladen.

Google Earth:
• Rechts auf ,Datei‘ und ,Importieren‘ klicken und die eigene Exceldatei (CSV-Kodierung) hochladen
• Klick auf ,Delemited‘ und ,Comma‘ zur Sicherung der CSV-Exceldatei Optionen
• Latitude- und Longitude Werte auswählen

Google Maps:
• Öffnen des Menüs in der Suchleiste
• Klick auf ,Your Places‘ und Klick auf ,Maps
• Klick auf die Option ,Create Map‘ – wenn sich das Menüfeld öffnet, die ,Karte‘ umbenennen und beschreiben
• Klick auf ,Import‘ und Excel-Datei importieren
• Einstellungen im Feld ,Choose colums to position your placemarks‘ tätigen

Um nun meinen Arbeitsprozess in QGIS zu simulieren, braucht es zunächst eine gültige Version von QGIS. Auf der Startseite von QGIS findet man je nach Eignung für den Computer vorgeschlagene Versionen oder auch, was ich empfehle, ältere Versionen. Die Webseite https://programminghistorian.org/ hat, was die Funktionstüchtigkeit älterer Versionen angeht, völlig recht. Also beginnen wir mit der Simulation des Herunterladens funktionstüchtiger Versionen für das Georeferenzieren. Ich brauche sowohl für die Verarbeitung von individuellen Daten als auch das Georeferenzieren älterer Karten Erweiterungseinstellungen. Ich beginne in meinem QGIS-Tutorial deshalb mit dem Herunterladen von Versionen (in meinem Fall Version 3.0.). Hier sind die zwei zentralen Schritte stichwortartig zusammengefasst:

• Auf der Startseite von QGIS (https://qgis.org/de/site/forusers/download.html) auf ,ALLE VERSIONEN‘ klicken und dann auf ,Weitere ältere Versionen verfügbar‘ und ,Index of QGIS (Windows)‘ klicken
• Nach dem Herunterladen der Version 3.0/3.16.1 auf die Starseite des Programms gehen

Für den Start der Nutzung von QGIS mit den individuellen Daten werde ich euch, liebe LeserInnen, in meinem persönlichen Tutorial die Herangehensweisen für euren Start simulieren. Fortfahren möchte ich mit den nötigen Erweiterungsinstallationen direkt in QGIS, welche ich euch schrittweise aufzählen werde:

• Klick auf ,Erweiterungen‘ auf der Startseite im QGIS-Programm (Version 3.0)
• Eingabe von ,QUICKMAP-Service‘ und ,Georeferencer
• Installation der beiden Erweiterungen

Wenn ihr diese QGIS-Zusatzerweiterungen in eurem QGIS Programm installiert habt, dann könnt ihr mit QGIS (Version 2.14/3.0) für das Georeferenzieren arbeiten. Um nun auf die Vorbereitungen zur Funktionstüchtigkeit von StoryMap überzugehen, gilt es für die Nutzung von StoryMap festzuhalten, dass die Webseite https://storymap.knightlab.com eigentlich hilfreiche Videotutorials parat hält. Um für euch, liebe LeserInnen, in den unteren Kapiteln ein Workout mit Google Earth, Google Maps, QGIS und Knightlab simulieren zu können, musste ich mir zunächst verschiedene interaktive Lernmethoden aneignen. Rückhalt und Sicherheit in der Nutzung von QGIS und Knightlab (StoryMap) gaben mir folgende Tutorials auf Youtube:

Geopackage (u.a. für QGIS 3.16.1): https://www.youtube.com/watch?v=PGogOR7iv4Y
Georeferenzieren ( u.a für QGIS 3.0)): https://www.youtube.com/watch?v=NhqwrVUimyY
StoryMaps: https://www.youtube.com/watch?v=rSw3ZO8gDgc

Bei Interessensbedarf, falls ihr auch mal Lust aufs Ausprobieren habt, sind diese Lernvideos sicher nicht von Nachteil, doch solltet ihr darauf achten, dass verschiede Versionen von Dateien (Kartenmaterial und Programmen (3.0/3.16.1) ausschlaggebend für die Handhabung von QGIS sind.

Einen Sonderfall stellt jedoch das Importieren einer Exceldatei (Kodierung CSV) in QGIS (Version 3.16.1) dar. Hier liste ich meine persönlichen Erfahrungen und Arbeitsschritte auf:

• Txt-Datei (CSV-Datei)
• Klare Trennung der Inhalte in der Datei
• QGIS: Klick auf ,Adding Layer‘ und in den Einstellungen des Daten Source Managers auf: ,Benutzerdefiniert‘, ,Tabulator‘, ,Erster Datensatz enthält Feldnamen‘, ,Punktkoordinaten‘ (Auswahl: Longitude und Latitude) und Zeiteinstellung ,EPSG:4326-WGS 84

Überleitend in die weiteren Kapitel zu meiner Erfahrung mit den vier ,historical connectives‘, möchte ich abschließend zu meinem persönlichen Tutorial sagen: ,Recherche und Übung machen den Meister!

,Theme- or Datamodelling mit den Digital Humanities

Google Maps und Google Earth gelten als Softwareprogramme, welche mit Geodaten arbeiten und diese auf dem Erdball in millimetergenauer Verortung in einem Koordinatensystem visualisieren können. Satelliten- und Luftbilder werden den Benutzern also beim Einstieg in diesen Digital Humanities angezeigt. Im einem konvergenten Netz aus persönlichen, mobilen externen und internen Daten stützen sich Google Maps und Google Earth auf Betriebssysteme wie Windows, Mac oder Linux oder auf Benutzerkonten, welche der persönlichen Identifizierung und Sicherheit dienen. QGIS, welches sich ebenfalls auf Betriebssysteme stützt, ist eine frei zugängliche Geoinformationssystemsoftware, welche räumliche Daten kreiert, aber auch be- und verarbeitet. Google Maps, Google Earth und QGIS können also für das Visualisieren eigener Daten genutzt werden. Für Google Earth und QGIS braucht es eine Installation und für Google Maps eine Verifizierung des Google Kontos. Für alle drei Vertreter der Digital Humanities können CSV Exceldateien mit der Kodierung (Trennzeichen-getrennt) verwendet werden. Eigens gilt es, sich in der Anwendung mit Google Earth über die Version zu informieren, mit welcher man arbeiten möchte. Zentral für die Visualisierung der individuellen Daten ist das Hinzufügen von Ebenen (Layers), welche die Daten in einen räumlichen Kontext bringen. Das Softwareprogramm Google Maps bietet neben der Ebenen-Visualisierung, welche in meinem Fall durch Längen und Breitengradwerte (ich wurde dafür zur Latlongnetuserin) ermöglicht wurde, eine Bearbeitung der Standortsymbole (Farbe, Symbol, ect..). Weiters können in Google Maps auch Distanzen zwischen den Punkten (in km) angezeigt werden. Ähnlich wie bei Google Maps funktioniert das Hinzufügen von Ebenen auch in Google Earth. In einem zusätzlichen Bearbeitungsfenster zeigt dieses Softwareprogramm noch weitere Ebenen, wie etwa Staatsgrenzen, Straßen innerhalb der Länder, Orte oder sogar das Wetter an. Auch farblich können die visualisierten Daten bearbeitet werden. QGIS bietet mehrere Möglichkeiten Daten zu be- und verarbeiten. In Folgenden werde ich euch hier meine abenteuerliche Reise mit QGIS und auch meine Begeisterung für QGIS etwas näherbringen.

Abb. 5: Visualisierung meiner Daten mit Google Maps
Abb. 6: Visualisierung meiner Daten mit Google Earth

,Technical Practice mit der Informationsflut

Die These ,Mehrere Möglichkeiten zu haben, ist immer vorteilig‘, bietet hier den Auftakt zu einer kurzen Erlebniserzählung mit QGIS. Meine Daten, welche ich auch in den vorherigen Programmen visualisiert habe, waren auch für dieses Workout meine Intention. Gesagt getan…QGIS verarbeitete meine Daten nicht auf Anhieb. Für das Hinzufügen von Ebenen gilt es zunächst eine CSV-Exceldatei mit der Kodierung (Trennzeichen-getrennt) parat zu haben. Abhängig von der Version ist es notwendig, die Exceldatei beizubehalten oder in eine CSV-Textdatei umzuwandeln und diese im Anschluss mit Tabulatoren händisch zu bearbeiten. Wichtig ist das Layermenü dementsprechend anzupassen. Sind alle Tabellen im Vorschaufenster getrennt, so können diese durch die ,OpenStreetMap‘, den ,Quickmapservice‘ oder vorbereitete Satellitenbilder in einen geographischen Kontext gebracht werden. Neben der Visualisierung individueller Daten könnte man auch ein Geopackage erstellen und hiermit weiterarbeiten.

Abb. 7: Visualisierung meiner Daten mit QGIS (Version: 3.16.1)
Abb. 8: Erstellen eines Geopackages mit QGIS (Version: 3.16.1)

In diesem Fall gilt hier wieder, dass es entscheidend ist, welche Version man hat und wie viele Erweiterungen in dem entsprechenden Programm installiert werden können. Wie ihr euch liebe LeserInnen vorstellen könnt, ist noch kein Meister in der Nutzung von QGIS vom Himmel gefallen. Auch ich habe mich vorerst mit der digitalen Welt und ihrer Informationsflut vertraut machen müssen. So scheint es bei diversen Tutorials Unterschiede in der Nutzung von QGIS zu geben. Könnten User mit der Version 2.14 mehr bewerkstelligen als mit der Version 3.0 oder etwa meiner Version 3.16.1? Leider lautet die simple Antwort, was das Bearbeiten eigener Daten und auch Georeferenzieren angeht, ja. Manche Programme wie 3.16.1 beinhalten im Gegensatz zu älteren Versionen andere Funktionen. Zumeist gelangt man hier auch durch andere Schritte zu diversen Funktionen. ,3.0‘ und ,3.16.1‘ unterstützten mich also wegbegleitend. Wirklich toll fand ich das Georeferenzieren mit QGIS 3.0. Die Installation des Georeferenzierungsrasters half mir bei der Visualisierung einer ausgewählten Karte von 1899.

Abb. 9: Georeferenzierung mit QGIS (Version: 3.0)

Zu beachten gilt es beim Markieren der Punkte für eine Übertragung auf die ,QuickMap‘ immer, welche Auflösung die Karte hat. Auch sollten Punkte für die Latitude- und Longitude Werte genau getroffen werden.

Abb. 10: Georeferenzieren/Einfügen historischer Karten mit Google Earth

,QGIS, Google Earth und ihr Potential für die Mediengeschichte

Das Hinzufügen historischer Karten funktioniert sowohl in QGIS als auch in Google Earth. Ich habe mich etwa für die Datenbank ,David Rumsey Historical Map Collection‘ in der Arbeit mit Google Earth entschieden. Allerdings gilt es im allgemeinen Gebrauch von Datenbanken privater Kartensammlungen auf die limitierte Auswahl der Karten und ihre jeweilig zur Verfügung stehenden Jahreszahlen zu achten. Im Gegensatz zur Georeferenzierung mit QGIS, wo aus dem Internet recherchierte Karten selbständig eingefügt und bearbeitet werden können, arbeitet die Kartenanalyse von Google Earth mit auswählbaren Layern nach Kontinent und Land. In der medialen Welt etwa arbeiten ForscherInnen in Dokumentationen oftmals mit aufbereiteten Karten. Auch mediale Nachrichten werden oftmals durch graphisch inszenierte Karten aufbereitet. Nach den ersten Versuchen, welche mit der Verzerrung der historischen Karte in QGIS endeten, funktionierte es wunderbar. Kaum vorstellbar, dass noch bestehende Orte von historischen Karten auf heutige Karten in Sekundenschnelle übertragen werden können.

,Digital History und Digital Humanities will return

Karten, die meine Forschungsgeschichte erzählen, werden euch nun von einem interdisziplinären Programm, welches von einer Vereinigung von WissenschaftlerInnen, StudentInnen, DesignerInnen und ComputerexpertInnen entwickelt wurde, vorgestellt. Rückgreifend auf das Tool Google Maps, welches nach einem zweiten Probeanlauf zusätzliche Informationen meiner Exceldatei verarbeitete, werden im Tool StoryMap in einer Diashow repräsentativ greifbar. StoryMap verortete meine Bildinformation in einer graphisch exakten Karte. Zu den ,Images‘ konnte ich in einer zusätzlichen Leiste gewünschte Orte (Länder, Städte, Bezirke, Gemeinden) eingeben. Folgendes Tool vereint für mich Visualisierung, Georeferenzierung (allerdings mit meinen persönlichen Daten, die ich zusätzlich eingebe) und eine repräsentierende Gesamtverarbeitung von bildlichem Recherchematerial meiner ,digitalen Forschungen‘. StoryMap erinnerte mich ein bisschen an Google Maps. Ebenfalls begeistert von Digital Storytelling und im Besonderen dem Tool StoryMap verabschiede ich mich im Rahmen meiner Blogpostreihe in diesem Sinne:

Abb. 11: Digital Storytelling mit StoryMap

Anna Waigand

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Zu den Weblinks:

Zu den Vorbereitungen:
Webseite zur Recherche von Längen- und Breitengrade: https://www.geonames.org/
Webseite zur Recherche von Längen- und Breitengrade: https://www.latlong.net/
Webseite zu ,The Programming Historian‘: https://programminghistorian.org/
Webseite zu KnightLab: https://knightlab.northwestern.edu/

Zu den Programmen (mit Accounterstellungsoptionen):
Webseite zu Google Maps:
https://accounts.google.com/signin/v2/identifier?service=local&flowName=GlifWebSignIn&flo
wEntry=ServiceLogin
Webseite zu StoryMap: https://storymap.knightlab.com

Zu den Programmen (mit Installationsoptionen):
Webseite zu Google Earth: https://support.google.com/earth/answer/21955?hl=de
Webseite zu QGIS: https://www.qgis.org/de/site/


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