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Ein herzliches und lautes Hallo! Ich freue mich, dass du wieder den Weg zu meinem Blog gefunden hast :-) ! Heute geht es im Wesentlichen um die Anwendung von zwei verschiedenen Begrifflichkeiten bei der Bearbeitung von historischen Fragestellungen. Zum Einen setzen wir uns mit der sogenannten Netzwerkanalyse auseinander und andererseits mit Named Entities. Was das alles ist und wofür man das hernehmen sollte? Zugegeben, zu Beginn war ich auch etwas verwirrt, aber in der Theorie ist es recht einfach: Der Begriff Netzwerkanalyse erklärt sich im Prinzip von selbst. Man will wissen, wer mit wem wann wo was gemacht hat, wie Ereignisse zusammenhängen und welchen Mehrwert man daraus für die eigene Fragestellung gewinnen kann. Named Entities bezeichnet Eigennamen - also Namen von Personen, von Organisationen oder von Orten, die beim Erstellen von Netzwerken benötigt werden. Jetzt zum praktischen Teil, der sich mir schon etwas komplizierter und vor allem sehr zeitaufwendig darstellte. Um überhaupt etwas analysieren zu können, brauchte ich zu allererst eine Quellenbasis und eine Fragestellung. Als Basis diente bei mir die Ausgabe der Neuen Freien Presse vom Oktober 1920 und das Thema, das ich dabei bearbeitet habe, war die Volksabstimmung in Kärnten am 10. Oktober 1920. Damit das alles zu einer Netzwerkanalyse reifen konnte, wollte ich also wissen, welche Personen und Organisationen beteiligt waren und welche Orte in den Zeitungsartikeln in Verbindung mit meinem Thema genannt wurden. Soweit so gut. Nun machte ich mich auf die Suche nach Artikeln, die mit meinem Thema zu tun hatten und nutzte dafür Overview (wurde im letzten Blogeintrag bereits vorgestellt) und Excel. Ich loggte mich bei meinem Projekt ein und suchte zunächst nach dem Stichwort "kärnten". Die Artikel die mir daraufhin überblicksmäßig vorgeschlagen wurde, konnte ich recht schnell durchforsten und machte mir in Excel eine Liste, wo sie zu finden sind und nummerierte gleichzeitig die Suchergebnisse in Overview durch. Stichwortsuche "kärnten" in Overview Der erste Schritt war also getan, indem ich mir 50 Artikel zu meinem Thema herausgesucht hatte. Dann stand ich vor dem Problem, dass ich die Seitenzahl in den Dokumenten nicht herausfand und machte einen Abstecher zu Transkribus. Dank eines Screencasts der LV-Leitung entschied ich mich, dass ich die Named Entities gleich dort in den Metadaten kennzeichne und dann unter einmal als Exceltabelle auf meinen Laptop herunterlade. Annotierung der Named Entities Damit war die erste Aufgabe erledigt. Als nächstes sollte ich mir etwa 20 Orte aus den Named Entities heraussuchen und auswerten. Dafür hatten wir zwei Programme vorgeschlagen bekommen: Palladio und Nodegoat. Beide sind frei von Kosten und praktisch für jeden Menschen benutzbar. Bei Nodegoat müssen allerdings die Betreiber kontaktiert werden, damit sie einen Account freigeben. Im Folgenden wurde nur mit Palladio gearbeitet. Was dieses Programm allerdings braucht, sind die Angaben der Koordinaten der jeweiligen Orte - habe ich unter geonames.org recherchiert. Die weitere Bedienung war sehr einfach, ich habe die Website aufgerufen, meine Excelliste der Orte hineinkopiert, den Punkt maps ausgewählt und schon konnte ich mir das Ergebnis ansehen. Ausschnitt der Orte von PalladioAusschnitt der Ortsliste mit Koordinaten in Excel Als wenig überraschend empfand ich, dass sich die meisten Orte auf dem Gebiet des heutigen Österreich befinden und hier vor allem in Kärnten. Worüber ich mich ein wenig wunderte war, dass auch Städte wie London, Paris, Den Haag oder Stockholm vorkamen. Das leitete ich mir insofern her, als dass der erste Weltkrieg erste zwei Jahre her war und Länder wie Großbritannien oder Frankreich nach wie vor Militärangehörige in Österreich stationiert hatten, die offenbar in Gremien vertreten waren, die mit der Volksabstimmung in Kärnten über dessen künftige Staatszugehörigkeit, zu tun hatten. Warum Triest angeführt war, bedarf einer genaueren Untersuchung - ich tippe mal auf die Anbindung zum Meer und eine wirtschaftliche Verbindung. Die Orte können beispielsweise auch in Google maps übertragen werden, das sieht dann aus wie auf dem nachfolgenden Screenshot. Allerdings hatte dieses Programm teilweise Probleme mit den Erkennung von Orten. So musste ich beispielsweise statt Laibach Ljubliana und statt Marburg Maribor schreiben. Darstellung der Orte in Google mapsUm hier abschließend noch eine Netzwerkanalyse zeigen zu können, ging ich wieder zurück zu Palladio. Diesmal bediente ich mir der exportierten Liste mit den Named Entities und bearbeitete diese noch ein wenig weiter. Am Ende hatte ich die Kategorien Zeitungsausschnitt, Person, Gruppe, Gebirge, Organisation, Orte, Region und Staat vor mir als Exceltabelle. Diese markierte ich und speiste sie wie schon weiter oben beschrieben in Palladio ein (diesmal ohne Koordinaten der Orte). Als Ausgangspunkt wählte ich Kategorie Person und als Ziel die Kategorie Orte: Ausschnitt meines Netzwerks in Palladio Das war es auch schon von meiner Seite zum Thema Netzwerkanalyse und Named Entities. Sowohl bei Palladio, als auch bei Google maps gibt es noch viele weiter Möglichkeiten zu entdecken - probier es einfach aus! Natürlich muss man sich immer fragen, ob denn eine Netzwerkanalyse dieser Art sinnvoll für die Fragestellung ist. In meinem Falle empfinde ich es als eine nützliche Stütze, allerdings glaube ich, dass es bei der Arbeit in einem Team und bei einem größeren Quellenkorpus noch viel mehr Sinn machen wird! Am Ende des Beitrags findest du wieder eine Linkliste. Bis zum nächsten Eintrag und liebe Grüße,LarissaPalladio:  http://hdlab.stanford.edu/palladio/ Overview:  https://www.overviewdocs.com/documentsets Geonames:  https://www.geonames.org/ Google Maps:  https://www.google.at/maps 