Ein Blick in die Karten…

Malta, Beirut, Baltimore, Liverpool und Istanbul. Was sich für euch alle sicher wie eine Urlaubsliste nach der langen Coronapause anhört, sind in diesem konkreten Fall Start- und Zielhäfen verschiedener Schiffe. Alle Aus- und Einfuhren wurde im “Österreichischen Lloyd” verzeichnet, von dem ihr ja jetzt in meinen Blogbeiträgen jetzt schon des Öfteren gehört habt. Und damit ein herzliches Hallo an euch alle und willkommen zu meinem letzten Blogbeitrag!

Das heutige Thema ist eines, das in dem Projekt von @fambach und mir sehr wichtig sein wird und zwar das Visualisieren von Daten mit Hilfe von digitalen Programmen. Wir konnten dank unserer LV-Leiterin Ute Hasenöhrl in unserem Kurs die verschiedensten Programme durchprobieren, um ein Gefühl dafür zu kommen, welches am besten zu unseren Arbeiten passen würde. Ein Resümee mit meinen Erfahrungen würde ich euch gerne nun hier mitteilen. Vielleicht könnt ihr es dann selbst auch in euren Projekten verwenden.

PALLADIO

Eines der ersten Programme, die wir ausprobieren durften, war Palladio (http://hdlab.stanford.edu/palladio/). Dieses Programm war meiner Meinung nach für unser Projekt mitsamt seinen Anforderungen und Problemen das Beste, um eine optimale Visualisierung zu garantieren. Palladio arbeitet mit der Funktion der Historischen Netzwerkanalyse und visualisiert diese Netzwerke in ganz einfacher, aber auch sehr komplexer Form. Bevor ihr aber direkt mit Palladio einsteigt, ist es wichtig, euch über die Funktionsweise zu informieren. Lest dazu die Hilfestellungen der Seite durch oder schaut euch Tutorials an! Das Knifflige an Palladio ist nämlich, dass ihr eure Daten “codieren” müsst, damit diese richtig auf der Karte dargestellt werden. Palladio arbeitet hierbei am besten mit Excel-Tabellen: Ich habe mir zum Beispiel jene Häfen angeschaut, die von Triest aus im Januar 1836 angelaufen wurden und habe dann aus dem “Lloyd” noch herausgearbeitet, wie viel Export- und Importfahrten es gegeben hat. Ebenso habe ich die Koordinaten der Zielhäfen herausgesucht, damit sich die Visualisierung von Palladio drauf stützen kann. (siehe Abbildung 1)

Abbildung 1: Tabelle mit den Informationen für Palladio (© Lukas Stelzhammer)

Palladio kann die Infos in einem ersten Schritt auch ohne Import- und Exportangaben darstellen. Die Darstellung ist zwar ziemlich einfach, aber durchaus informationsreich. (siehe Abbildung 2)

Abbildung 2: Diese erste Darstellung (sorry für die schlechte Qualität, ist ein Screenshot ;-)) zeigt die Verbindungen zu den Zielhäfen ausgehend von Triest (© Palladio)

Die Informationen zu Import- und Exportfahrten sind aber gerade für unser Projekt ziemlich wichtig. Palladio kann die Punkte der Zielhäfen nämlich anpassen und zwar im Verhältnis zur Menge der Import- und Exportfahrten. Dementsprechend vergrößern und verkleinern sich die Punkte auf der Karte. Dazu muss man einfach die Layers von “Import nach Triest” und “Export aus Triest” hinzufügen.

Abbildung 3: Die Größe der Punkte ist nun abhängig von der Anzahl der Schiffe, die von Triest gekommen sind (Export aus Triest)
Abbildung 4: Die Größe der Punkte ist hier abhängig von der Anzahl der Schiffe, die nach Triest gekommen sind (Import nach Triest) (© Palladio)

Betrachtet man nun die beiden Abbildungen 3 und 4, so sieht man den sehr großen Mehrwert des Programmes für unser Projekt. Die Visualisierung verdeutlicht zum Beispiel das Faktum sehr gut, dass der Kirchenstaat sowohl ein wichtiger Import- als auch ein wichtiger Exportpartner für das katholische Kaiserreich Österreich war. Dies ist nur eine einfache Darstellung der Schifffahrten, die vom “Lloyd” verzeichnet wurden. Im größeren Umfang könnte man mit Palladio auch detailliertere Informationen untersuchen, wie zum Beispiel Zuckerlieferungen. Mit der Hilfe von Palladio könnten wichtige Fragen, wie “woher kommen die Zuckerlieferungen?”, “Unter welcher Flagge segeln die Schiffe?”, “Welche Mengen handeln die Schiffe?” und viele mehr, beantwortet und in optimaler Form visualisiert werden.

Georeferenzierung

Wir konnten im Kurs dann auch die Georeferenzierung von Karten ausprobieren. Für unser Projekt war das zwar nicht sehr hilfreich, ein paar Einblicke möchte ich euch dennoch gerne geben. Google Earth und Google My Maps Engine Lite könnt ihr gerne für eure eigenen Projekte mal ausprobieren. Für mich gab es keinen ersichtlichen Mehrwert, den ich nicht schon bereits mit Palladio gehabt hatte.

Abbildung 5: Google My Maps konnte zwar auch die Start- und Zielhäfen der Schiffe darstellen, Palladio konnte das aber auch zusätzlich mit der Verknüpfung von Importen und Exporten (© Google Maps)

Was aber durchaus interessant war, war das Experimentieren mit Kartensammlungen und dem dazugehörigen georeferenzieren. Ich persönlich habe die David Rumsey Map Collection verwendet (https://www.davidrumsey.com/view/georeferencer) und dabei nach Karten von Triest gesucht. Es sind zwar sehr wenige bereits georeferenziert erfasst, aber ein paar habe ich im Laufe der Suche doch gefunden bzw. habe ich eine dann selbst versucht zu georeferenzieren und sie als Overlay darzustellen. Das Ergebnis ließ sich durchaus sehen:

Abbildung 6: Overlay einer Karte von Triest (© Georeferencer)

Ich habe zwar gezweifelt an der Overlay-Funktion, konnte ihr aber durchaus etwas abgewinnen, wenn man den Rahmen unseres Projekts ein bisschen “breiter” denkt. Im Rahmen der Erforschung bräuchte man detailliertere Karten von Triest mitsamt den Lagerhallen am Hafen. Dadurch könnte man herausfinden, welche Waren wo gelagert wurden bzw. kann man mit der Overlay-Funktion auch darstellen, ob die Standorte zur Lagerung von Waren sich verändert haben, zum Beispiel in ihrer Größe.

KnightLab – Storytelling mit StoryMap

Das dritte und letzte Programm, das ich euch präsentieren möchte, ist StoryMap. Das ist eine Funktion, die von KnightLab (https://knightlab.northwestern.edu/), einer Gruppe von Forscher*innen an der Northwestern University in den USA, erstellt wurde. StoryMap ist nur eine von sechs Funktionen. Welche man verwenden möchte, ist je nach Forschungsfrage und Quellen zu entscheiden.

Abbildung 7: Die verschiedenen Funktionen des KnightLab (©KnightLab)

Ich habe mich dann für StoryMap entschieden, weil es mir erlaubt hat, nochmals anders auf meine Quellen zu schauen. StoryMap macht nämlich keine Darstellung einer Karte samt Start- und Zielpunkten, sondern arbeitet mit Stationen. Mit Hilfe einer Karte kann man dann die einzelnen Stationen einer Erzählung nachverfolgen. Deswegen habe ich mir die Januar Ausgaben vom “Lloyd” von 1836 nochmals angesehen und habe geschaut, wann woher welche Schiffe gekommen sind. In einfacher Form ließ sich das auch auf StoryMap darstellen:

Abbildung 8: StoryMap von den Starthäfen, von denen aus Schiffe in den ersten Januartagen 1836 nach Triest gekommen sind (© KnightLab, StoryMap, Fotos der Städte wurden Google entnommen)

Wie ihr hier sehen könnt, hat StoryMap den Vorteil, nochmals tiefer in die Materie zu gehen. Auch hier wäre im nächsten Schritt ein Fokus auf Waren, Lagerung und Zielhäfen möglich, mit denen man StoryMaps erstellen kann. Eine Adaption der Forschungsfrage würde ebenso eine Arbeit mit den anderen Funktionen von Knight Lab ermöglichen, vor allem mit “Timeline” oder aber auch “Storyline”.

Fazit

Das Visualisieren von gewonnen Daten aus den Quellen ermöglicht einen nochmals ganz anderen Zugang zum eigenen Forschungsthema. Auch die Präsentation der Daten anhand solcher Programme für eine breitere Öffentlichkeit ist natürlich spannender als eine einfache Excel-Tabelle. Das Projekt vom “Österreichischen Lloyd” profitiert vor allem von solchen Programmen und zwar noch mehr als von Data Mining Programmen oder Transkribus, weil mit Palladio oder StoryMap eine fast detailgetreue Repräsentation der Informationen möglich ist, die sonst nur schwierig selbst zu erstellen ist. Gleichzeitig geben die Programme die Möglichkeit, nochmals aus der “Box” herauszuschauen und seine eigene Forschungsfrage nochmals in einem anderen Licht zu sehen, wodurch man vielleicht auf Dinge kommt, die einem zuerst gar nicht bewusst waren und aber durchaus interessant für das eigene Projekt wären.


Das könnte dich auch interessieren …

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahre mehr darüber, wie deine Kommentardaten verarbeitet werden.

Suche in OpenEdition Search

Sie werden weitergeleitet zur OpenEdition Search