Integration von geisteswissenschaftlichen Daten mithilfe von CIDOC-CRM als formale Ontologie: eine praktische Einführung

Geisteswissenschaften sind ein vielfältiger Forschungsbereich und stehen vor der Herausforderung, eine gemeinsame Sprache zu finden, um Forschungsresultate unterschiedlicher Disziplinen erfolgreich miteinander zu diskutieren und untereinander zu integrieren. Was kann man also tun, um die Resultate der Forschenden zu harmonisieren? Ist es überhaupt möglich dieses so unterschiedliche Wissen untereinander zu verknüpfen? Linked Data, ein Datenstandard mit expliziter Semantik, ist der vielversprechendste Lösungsansatz.

Aber wie bekommt man Linked Data? Welche Schritte werden benötigt, um bestehende Daten zu transformieren, damit man von dieser Technologie profitieren könnte? 

In diesem Workshop werden wir die Teilnehmenden in die Konzepte von Linked Data einführen, gängige Werkzeuge demonstrieren und unsere eigenen Arbeitsschritte besprechen. Den Workshop werden wir mit einer kurzen Einführung zu formalen Ontologien beginnen. Der Fokus wird dabei auf CIDOC-CRM liegen, einer Ontologie spezifisch für Daten aus dem Kulturerbe-Bereich, die nicht nur eine lange Geschichte, sondern in letzter Zeit auch viele aktive Anwendungen aufweist. 

Bestehende Daten benötigen in der Regel eine Menge Aufbereitung (Normalisierung und Data Curation), bevor man sie zu Linked Data weiterverarbeiten kann. Mithilfe von OpenRefine werden wir unsere Daten normalisieren und gleichzeitig den grossen Mehrwert dieses Schrittes für die generelle Qualität der Daten hervorheben. 

Der anschliessende Prozess, wie man gesäuberte Daten zuordnet, transformiert und Linked Data generiert, wird sich auf zwei etablierte Softwarelösungen stützen: 3M und Karma.

Die Teilnehmenden sind aufgefordert, eigene Daten mitzubringen. Zahlreiche praktische Übungen werden alle Teilnehmenden mit den notwendigen Kenntnissen ausstatten, um aus ihren eigenen Daten selbständig Linked Data produzieren zu können. Demonstriert wird der Workshop anhand zweier Datensätze zu fotografischen Archiven, jedoch werden weitere Datensätze aus anderen Disziplinen für die Übungen bereitgestellt.