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Herzlich Willkommen zu meinem dritten Blogbeitrag. Dieses Mal liegt der Schwerpunkt auf der Netzwerkanalyse und den sog. Named Entities. Named Entities sind eindeutig bestimmbare Informationsobjekte, die je sich nach Themenschwerpunkt aus einem bestimmten Quellenkorpus ergeben. Dabei kann es sich also beispielsweise um Orte, Personen oder Organisationen handeln. Diese Informationsobjekte dienen dann in einem weiteren Schritt zur Erstellung einer Netzwerkanalyse.Ich möchte euch nun anhand meines Quellenkorpus veranschaulichen, was eine Netzwerkanalyse leisten kann. Mein Teilkorpus (siehe Abb. 1) – aus dem von mir ausgewählten Quellenkorpus der Arbeiterzeitung vom Oktober 1919 – behandelt die Berichterstattung über Streiks. Ich habe daher zu diesem Thema zunächst 40 Artikel herausgesucht und mir dabei überlegt, in welche Kategorien sich diese Artikel unterteilen lassen können. Abb. 1: Auszug meines Teilkorpus aus der Arbeiterzeitung vom Oktober 1919Meine Kategorien lauten daher wie folgt (siehe Abb. 2, Zeile 1 der Excel-Tabelle): Abb. 2: Excel-Tabelle mit Kategorien für die NetzwerkanalyseHierbei habe ich aus den Artikeln die eindeutigbestimmbaren Informationsobjekte – Named Entities – wie die Zeitung Chicago Tribune, den Ort Gary (Indiana, USA) sowie den Akteur Adolf Wermuth (= BerlinerOberbürgermeister) herausgesucht. Die Abkürzung „AZ 1/10“ bedeutet in diesemKontext, dass der ausgewählte Artikel in der Ausgabe der Arbeiterzeitung vom 1.Oktober 1919 zu finden ist. Hinweis: in Transkribus können Named Entities, die in den Artikeln vorkommen, als solche bezeichnet werden. Unter der Rubrik „Metadata“ ist zu sehen, dass ich die Stadt London als Ort markiert habe (siehe Abb. 3). Abb. 3: Named Entities in Transkribus markierenKommen wir nun zur Netzwerkanalyse. Dafür habe ichdas Programm Palladio ausgewählt.Palladio wird von der University of Standford betrieben und ist ein einfachesWerkzeug für die erste explorative Visualisierung von komplexen historischenNetzwerk-Daten. Um Palladio nutzen zu können, muss zuvor eine Excel-Tabelle mit den zuvisualisierenden Daten erstellt werden, die dann ins Programm hochgeladenwerden. Wie bereits in Abb. 2 zu erkennen gewesen ist, habe ich bereits eine Excel-Tabelle erstellt. Nachdem die Daten aus der Excel-Tabelle kopiert und ins Programm Palladio hochgeladen wurden, kann man mithilfe der Funktion Graph einstellen, wie die Daten aus der Excel-Tabelle visuell dargestellt werden sollen. Abb. 4: Darstellung der Netzwerkanalyse im Programm PalladioUm die Darstellung aus Abb. 4 zu bekommen, habe ich in Palladio die Kategorie Ort als Quelle („Source“) und die Kategorie Akteure als Ziel („Target“) gewählt. Nun sind gewisse Zusammenhänge der Daten aus den einzelnen Zeitungsartikeln sichtbar. Beispielweise bildet Washington D.C. mit der internationalen Arbeiterkonferenz einen zentralen Punkt, an dem viele Personen und Organisationen hängen. Zudem wäre es möglich, ein Bindeglied von Washington D.C. nach Berlin herzustellen, indem der Reichsminister Hermann Müller, der an der Konferenz in Washington teilgenommen hat, und der Reichsarbeitsminister Alexander Schlicke in Verbindung gebracht werden. Fazit:Um eine Netzwerkanalyse sinnvoll verwenden zu können, bedarf es einer geeignetenFragestellung. Bei einer großen Datenmenge, wie es in meinen Teilkorpus derArbeiterzeitung der Fall ist, bietet die Netzwerkanalyse eine gute Übersicht,um Personen und Organisationen mit bestimmten Orten bzw. Ereignissen inVerbindung zu bringen. Jedoch gilt es zu abzuwägen, ob diese dargebotene Darstellungvon Daten auch einen Mehrwert für eine Forschungsarbeit mit sich bringt.Jedenfalls ist die Netzwerkanalyse aber ein nützliches Hilfsmittel, um sich ineiner teilweise unüberschaubaren Menge von Daten einen Überblick verschaffen zukönnen. Damit beende ich meinen dritten Blogbeitrag.Vielleicht habe ich es geschafft, euer Interesse für eine möglicheNetzwerkanalyse zu wecken. MfG Rümmele Thomas