Triest 1836 – Global Player oder unbedeutender Mittelmeerhafen? Erkenntnisse aus der historischen Netzwerkanalyse

Hallo und herzlich willkommen zur vierten und letzten Episode meines Digital History-Blogs!

Heute möchte ich euch ein Thema vorstellen, dass für das Projekt der Handelsnetzwerke des Hafens von Triest im Jahr 1836, das ich zusammen mit Lukas Stelzhammer bearbeiten darf, von besonders großem Nutzen ist. In den bisher veröffentlichten Blogs habe ich über Programme geschrieben, die ich nur mit Einschränkungen für dieses Thema verwenden würde. Die heute vorgestellte historische Netzwerkanalyse hingegen bringt einen nicht hoch genug einzuschätzenden Mehrwert für die Analyse der Handelsverbindungen des Hafens von Triest. Anschließend sei noch auf die StoryMap eingegangen, die ein spannendes Tool für Digital Storytelling darstellt.

Bereits in der Planung unseres Projekts haben wir festgestellt, dass die historische Netzwerkanalyse wohl das Tool ist, das bei unserer Forschungsfrage wohl den größten Erkenntnisgewinn ermöglicht und auch für die Visualisierung die beste Wahl ist.

Ich habe nach der Transkription der relevanten Textpassagen eine Excel-Tabelle mit mehreren Aspekten angelegt: Name und Nummer der Zeitung, Import oder Export, Datum, Name des Schiffes, Kapitän des Schiffes, Flagge des Schiffes, Startpunkt, Station 1, Station 2, Station 3, Station 4, Zielpunkt, Handelsgesellschaft und Fracht. Die Eingabe der Fracht war sehr zeitintensiv und es bleibt noch zu erörtern, inwieweit dieser Aspekt noch in die Analyse einfließen kann. Jedenfalls wurden zu den genannten Häfen über GeoNames die Koordinaten ermittelt und in die Excel-Tabelle kopiert. Bei manchen Häfen war die eindeutige Identifizierung mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden: So konnte mit Ragusa z.B. die Hafenstadt Ragusa in Sizilien oder die Hafenstadt Dubrovnik im heutigen Kroatien gemeint sein. Dennoch konnte bei manchen Zweifelsfällen über die Handelsgesellschaft und/oder die anderen Stationen die Suche nach dem richtigen Hafen geklärt werden.

Abb. 1: Auflistung der Daten in einer Microsoft Excel-Tabelle

Das von der University of Stanford kostenlos zur Verfügung gestellte Programm Palladio eignet sich sehr gut, da es intuitiv bedienbar ist und spielerisch ermöglicht, mehrere Netzwerke zu visualisieren. Ich habe v.a. mit dem Tool „Maps“ gearbeitet, um die Handelsnetzwerke, die sich von Triest aus im März, April und Mai 1836 aufgesponnen haben, zu visualisieren. Sehr praktisch ist die Möglichkeit, die Punkte auf der Karte entsprechend der Anzahl der Nennungen größer und kleiner zu gestalten. Dadurch wird gleich auf den ersten Blick ersichtlich, mit welchen Häfen Triest am meisten Handel betrieb (z.B. Messina, Marseille, Alexandria, London).

Abb. 2: Die ungefilterten Ergebnisse zeigen das globale Ausmaß des Handelsnetzwerks von Triest
Abb. 3: Zoomt man etwas heran, zeigt sich eine Konzentration auf den Mittelmeerhandel. Insbesondere die Häfen an der Küste der Adria und auf den griechischen Inseln wurden regelmäßig von Schiffen angelaufen.

Eine sehr hilfreiche Funktion auf Palladio ist das Anzeigen von Zeitverläufen. Gäbe man in die Excel-Tabelle Daten der übrigen Monate des Jahres 1836 oder gar die Daten mehrerer Jahre ein, könnte man gut im zeitlichen Verlauf nachvollziehen, wie sich der Handel mit gewissen Häfen entwickelt hat, wo Einbrüche, Zunahmen und Konstanten zu verzeichnen sind.

Grundsätzlich fällt beim von mir verarbeiteten Datenmaterial von 520 Schiffen auf, dass der Handel von Triest hauptsächlich im Mittelmeer abgewickelt wurde. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem östlichen Mittelmeerraum mit den griechischen Häfen, Smyrna/Izmir und Alexandria. Es gibt aber auch Handelsverbindungen mit Häfen in Großbritannien (Liverpool und Leeds), an der Nordsee (Hamburg) und an der Ostsee (Stettin und St. Petersburg). Auch Häfen an den Küsten Nordamerikas (Boston, New York, Philadelphia), der Karibik (Havanna, Santiago de Cuba) und Südamerikas (Rio de Janeiro, Santiago/Bahia, Pernambuco) wurden angelaufen.

Neben dem Zeitverlauf bietet auch der „Facet Filter“ spannende Einblicke in die Handelsverbindungen. Dabei konnte das Datenmaterial hinsichtlich unterschiedlicher Aspekte gefiltert werden: Ausprobiert habe ich beispielsweise den Fokus allein auf die Importe und allein auf die Exporte. Damit konnten spezifische Import- und Exportnetzwerke ermittelt werden.

Abb. 4: Importe nach Triest
Abb. 5: Exporte aus Triest

Mit dem Facet Filter konnte unter Bezugnahme auf die Flagge des Schiffes aufgezeigt werden, wohin die unter österreichischer, griechischer, englischer, päpstlicher usw. Flagge segelnden Schiffe steuerten. Besonders aussagekräftig ist das Netzwerk der österreichischen Schiffe.

Abb. 6: Schiffe unter österreichischer Flagge

Aber auch der Blick auf andere seefahrende Nationen lohnt sich: So kann anhand der Auswertung der griechischen Schiffe gezeigt werden, dass es keinen griechischen Hafen gab, der eine Art Monopolstellung hatte, sondern dass alle Häfen nahezu gleich oft angelaufen wurden. Zudem kann herausgelesen werden, dass griechische Schiffe auch in anderen Mittelmeerhäfen (z.B. Alexandria, Tunis, Algier) und am Schwarzen Meer (z.B. Istanbul, Odessa) Halt machten.

Abb. 7: Schiffe unter griechischer Flagge

Neapolitanische Schiffe hatten ihren Handelsschwerpunkt in Süditalien (z.B. Neapel, Bari, Taranto, Palermo, Messina, Catania, Cefalù), waren aber auch in Marseille und auf Malta aktiv.

Abb. 8: Schiffe unter neapolitanischer Flagge

Die Schiffe des Kirchenstaates hatten ihren Schwerpunkt in den Häfen Nord- und Mittelitaliens am Adriatischen Meer (Venedig, Ancona, Pescara) und am Tyrrhenischen Meer (Livorno, Civitavecchia). Sie handelten aber auch mit Barcelona, Marseille, Alexandria, Zakynthos und engagierten sich sogar im Handel mit Zucker in Santiago de Cuba.

Abb. 9: Schiffe unter Flagge des Kirchenstaates

Die Filterung nach Handelsgesellschaft bietet interessante Einblicke in die Handelsnetzwerke einzelner Gesellschaften: So kann beispielsweise die unterschiedliche Reichweite von Handelsgesellschaften nachvollzogen werden. Während sich etwa A. J. Parente hauptsächlich im Handel mit den Adria-Häfen Durrës, Vlora, den Mittelmeerhäfen Zakynthos und Smyrna und dem Schwarzmeerhafen Galați engagierte (Abb. 10), hatte das Netzwerk von Reyer & Schlick seinen Schwerpunkt im Handel im Atlantikhandel: Regelmäßig wurden Boston, Philadelphia, New York, Havanna, Santiago de Cuba, Salvador de Bahia und Rio de Jaineiro angelaufen, um die Schiffe mit Konsumgütern zu beladen, die sich in der Habsburgermonarchie steigender Popularität erfreuten. Dazu gehören Tabak, Zucker und Rum. Auch Baumwolle fand häufig den Weg über den Atlantik nach Triest (Abb. 11).

Abb. 10: Handelsnetzwerk von A. J. Parente
Abb. 11: Handelsnetzwerk von Reyer & Schlick

Digital Storytelling mit StoryMap

Abschließend möchte ich noch kurz auf ein Tool des Digital Storytelling eingehen: Die StoryMap von Knight Lab ermöglicht die Visualisierung der Informationen anhand einer Karte. Das Erstellen von StoryMaps ist sehr einfach und es benötigt lediglich einige wenige Klicks, um zu einem anschaulichen Ergebnis zu kommen. Ich habe mir dafür die wichtigsten Start- und Zielhäfen markiert, mit denen Triest im Jahr 1836 Handel getrieben hat. Anschließend habe ich jeden Hafen über die Suchfunktion auf der Karte lokalisiert. Als nächstes habe ich jede Station auf der StoryMap mit einem kurzen Text versehen, der grundlegende Informationen zum Hafen und zu den wichtigsten Importen und Exporten beinhaltet. Zudem bestünde die Möglichkeit, Fotos, Videos und Links einzubetten.

Hier könnt ihr euch probeweise durch meine StoryMap „Triests Seehandel im Jahr 1836“ durchklicken.

Fazit

Wenn ihr ähnliche Forschungsfragen wie Lukas Stelzhammer und ich in unserem Projekt zum Österreichischen Lloyd habt, kann ich euch die Nutzung von Palladio für die Analyse eurer Datenkorpora wärmstes empfehlen. Die historische Netzwerkanalyse hat uns sehr geholfen, die ursprünglich tabellarisch aufgelisteten Daten auszuwerten und zu visualisieren. Besonders gewinnbringend waren die Optionen „Zeitleiste“ und „Facet Filter“, anhand derer ihr die Möglichkeit habt, die Daten in Bezug auf bestimmte Aspekte zu untersuchen. Wie ihr oben gesehen habt, lässt sich damit tatsächlich sehr viel machen.

Auch der StoryMap von Knightlab konnten wir einiges abgewinnen, da sich dieses Werkzeug hervorragend für Digital Storytelling eignet. Szenarien, für die sich die StoryMap ebenfalls eignen würde, wären die Darstellung von Reiserouten oder von Briefnetzwerken. Wenn bei euren Projekten zeitliche Verläufe im Fokus stehen sollen, würde ich euch die Timeline empfehlen.

Nun bin ich am Ende meines Blogs angelangt. Ich hoffe, ich konnte euch den einen oder anderen hilfreichen Einblick in die unterschiedlichen Tools der Digital History geben.

Vielen Dank fürs Lesen und alles Gute für eure Forschung!

Florian Ambach


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