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  • 1. Buchhistorische Forschung und Digital Humanities Datenbankgestü tzte Bibliografien, Bü cherkataloge und Quellenverzeichnisse Visualisierung bibliographischer Daten Ralf Stockmann Staatsbibliothek zu Berlin
  • 2. Warum Visualisieren?  Veranschaulichung eines Forschungsergebnisses  Statisch  Dynamisch (Web)  Als Werkzeug im Forschungsprozess zur Überprüfung von Hypothesen  Strukturierung/Navigation durch riesige Informationsräume  Im Vorfeld des Forschungsprozesses zur explorativen Thesenbildung
  • 3. GIBT ES GENERISCHE VISUALISIERUNGEN BIBLIOGRAPHISCHER DATEN? S. 3
  • 4.
  • 5. GIBT ES GENERISCHE VISUALISIERUNGEN BIBLIOGRAPHISCHER DATEN? NEIN. LEIDER. S. 5
  • 6. „What Do You Do with a Million Books?“ Gregory Crane
  • 7. Was für Daten können wir visualisieren? Metadaten OPAC Datenbanken
  • 8. Was für Daten können wir visualisieren? Metadaten Volltexte OPAC Datenbanken Das einzelne Werk Sammlung von Werken
  • 9. Was für Daten können wir visualisieren? Metadaten Volltexte OPAC Datenbanken Das einzelne Werk Sammlung von Werken Suchindex
  • 10. Was für Daten können wir visualisieren? Metadaten Volltexte  Orte Suchindex  Personen / Institutionen  Zeit OPAC Datenbanken Das einzelne Werk Sammlung von Werken  Konzepte/Begriffe  Abstracts  Sprache, Bilder, ...
  • 11. RAUM UND ZEIT EUROPEANA4D S. 11
  • 14. NAME description url KML Datenmodell WAS? WO? WANN? COORDINATES address TIMESTAMP range MANDATORY optional
  • 16.
  • 17. Europeana4D - Links  http://wp1187670.server-he.de/e4d/  https://de.dariah.eu/geobrowser  http://geobrowser.de.dariah.eu  http://www.informatik.uni-leipzig.de:8080/geotemco/  http://ref.dariah.eu/workflow/  http://dev2.dariah.eu/e4d/ |
  • 18. DIE SAMMLUNG ALS PRIMÄRQUELLE S. 18
  • 19.
  • 22. GRAPHEN VON KNOTEN UND KANTEN S. 22
  • 24. DigiZeitschriften – Metadaten vs. Volltext Set A Set B Bibliographische Metadaten Inhaltsverzeichnis OCR Volltext • 60 wiss. Zeitschriften • Kompletter Erscheinungsverlauf • Ca. 20.000 Aufsätze Abstracts
  • 25. DigiZeitschriften – Set A: „Sozialismus“
  • 26. S. 26 DigiZeitschriften – Set A: „Mephisto“ http://www.eaqua.net/~fbaumgardt/flare/GDZ/title_title/
  • 27. DigiZeitschriften – Set B: „Mephisto“ http://www.eaqua.net/~fbaumgardt/flare/GDZ2/intraElement_filter2/
  • 29. Frameworks  Google Books ngram viewer  http://books.google.com/ngrams  Gregory Crane: „What Do You Do with a Million Books?“ (2006)  http://www.dlib.org/dlib/march06/crane/03crane.html  Google Chart Tools  https://developers.google.com/chart/  Anbindung an Google Docs  Voyant Tools  http://voyant-tools.org  Textwerkzeuge  Übersicht  https://digitalresearchtools.pbworks.com/w/page/17801661/Data- Visualization  Auswirkungen:  Steigende Unabhängigkeit der WissenschaftlerInnen von Visualisierern  Steigende Erwartungshaltung, es „mal eben“ selbst zu visualisieren
  • 31. Portale für Datenjournalismus  http://datadesk.latimes.com/  http://www.handelsblatt.com/infografiken/  http://blog.zeit.de/open-data/  http://www.zeit.de/datenjournalismus  http://www.smallmeans.com/new-york-times-infographics/  http://blogs.taz.de/open-data/  http://www.guardian.co.uk/news/datablog  http://www.datenjournalist.de/  http://daten.berlin.de/  http://www.dotcomblog.de/  http://www.spiegel.de/  http://www.data.gv.at/  http://www.washingtonpost.com/
  • 34. Daten Visualisierung Wissenschaftler Journalisten Visualisierungsexperten
  • 35. Varianten von Wissenschaftsjournalismus und Visualisierung  Journalistische Vermittlung von Forschungsergebnissen  Akteur: Wissenschaftler. Visualisierer und Journalist: Vermittler  Illustration einer journalistischen „Story“  Akteur: Journalist  Illustration / Exploration neuer Visualisierungskonzepte  Akteur: Visualisierungsexperte  Möglich: Personalunion
  • 36. Visualisierungsexperten (als Agenturdienstleistung)  http://www.opendatacity.de  http://driven-by-data.net
  • 38.
  • 39. Distinktionsmerkmale gegenüber klassischen Visualisierungen  Interaktion durch Nutzer  Komplexe Datengenerierung (Programmierung) auch aus verteilten Quellen  Experminetelle Visualisierungsansätze  Ästhetik (Formen, Farben) http://zugmonitor.sueddeutsche.de/ http://opendata.zeit.de/atomreaktoren/#/de/
  • 41. Kritikpunkte von Datenvisualisierung  Zu verspielt?  Lernaufwand bei Nutzern  Aber: möglicherweise adäquatere Informationsvermittlung  Aggregierung bedeutet immer Reduktion von Komplexität  Aber: Quelldaten oft im Direktzugriff  Visualisierung ist immer auch: Interpretation und Manipulation  Automatisierte Wissenschaft?  Beispiel: Kommentar in Fußballspielen (aufbauend auf Statistiken)  Erfordert neue Fähigkeiten  computer-literacy
  • 43. Vielen Dank  Die (populärwissenschaftliche) Vermittlung von Forschungsergebnissen mit Hilfe von Visualisierungen wird eine zunehmende Rolle im Wissenschaftsbetrieb spielen.  eResearch wird interaktives Datamining und Visualisierung verstärkt für die Entwicklung explorativer Fragestellungen nutzen.  Mittelfristig werden Open (Linked) Data sich in vielen Bereichen durchsetzen. Dies wird zu einer verstärkten Demokratisierung (Citizen Science) und Reliabilität der Forschungsprozesse führen, nicht zwangsläufig jedoch zu einer besseren Validität.  Bibliotheken sind als Datenkuratoren mit tausend Jahren Erfahrung glaubwürdige Anwälte der Datenqualität  Ansprechende und originelle Visualisierungen sind sowohl für WissenschaftlerInnen – als auch für Bibliotheken: ein erreichbares Ziel.