Intertemporale Visualisierung georeferenzierter geisteswissenschaftlicher Daten – eine Anleitung

Autor: Jochen Tiepmar

Diese Reihe bietet einmal im Monat einen Einblick in die Forschungsprojekte, die aktuell am HAIT bearbeitet werden. Hierbei können projektbezogene, aber auch themen- und fächerübergreifende Fragestellungen behandelt werden. So bietet die Reihe Raum für Aspekte, die quer zu den Forschungsschwerpunkten am HAIT liegen oder darüber hinausgehen. Dabei reicht die inhaltliche Spannbreite der Berichte von Impressionen aus der Feldforschung über den Einblick in einzelne Quellen bis hin zu Auszügen aus Interviewvorhaben. Im folgenden Beitrag zeigt Jochen Tiepmar die Nutzungsmöglichkeiten georeferenzierter geisteswissenschaftlicher Daten, unter anderem anhand des Datenbankprojekts zur Dresdner Tageszeitung der NSDAP für den Gau Sachsen „Der Freiheitskampf“, auf.

Georeferenzierte Daten – Datenpunkte, die mit geografischen Referenzen versehen sind – bilden Informationen ab, deren Verständnis im Allgemeinen stark von einer Visualisierung profitiert. Beispielsweise erlaubt eine simple Kartendarstellung solcher Daten bereits analytische Schlüsse, bezogen auf regionale Clusterbildungen und räumliche Verteilungen von Effekten sowie, darüber hinaus, Schlüsse zur vergleichenden Überlagerung von Effekten mittels der Verwendung unterschiedlicher Kartenlayer, die beispielsweise je nach Raumdefinition verschiedene sozioökonomische oder geographische Hintergründe zu den Daten liefern. Gleichzeitig sind georeferenzierte Daten insbesondere in sozialwissenschaftlichen Forschungsbereichen allgegenwärtig, da soziale Forschungsfragen zugleich regionale und damit geografische Aspekte beinhalten. Aus technischer Sicht bieten einheitlich georeferenzierte Daten immense Vorteile hinsichtlich der Interoperabilität verschiedener technischer Systeme. So erlaubt beispielsweise die weiter unten illustrierte Verwendung von Längen- und Breitengraden eine dynamische Verlinkung auf Google Streetview und damit eine 360° Vor-Ort Ansicht zu einer Vielzahl von Datenpunkten.

Anhand einer konkreten Fallstudie soll ein wiederholbarer und forschungsbezogen anpassbarer Prozess beschrieben werden, der es ermöglicht, beliebig verortete Datenpunkte strukturiert zu georeferenzieren und anschließend auf dynamischen Web-Karten zu verorten. Aufgezeigt wird, wie man Punkte auf Karten setzt, um diese dann je nach Bedarf mit Informationen anzureichern. Darauf aufbauend wird abschließend dargestellt, wie die räumliche um eine zeitliche Komponente erweitert kann, um damit intertemporale Verläufe geografischer Daten zu visualisieren.

Die zugehörigen Quellcodebeispiele werden zur freien Verwendung verlinkt und können beliebig angepasst werden.

Georeferenzierte Informationen als Datenmodell

Es gibt eine Vielzahl an Möglichkeiten, ortsbezogene Informationen referenzierbar zu machen, beginnend bei einem einfachen hier und dort über realweltliche Ortsbezeichner und Ortsbeschreibungen bis hin zu geometrischen Systemen und schließlich standardisierten Ortsreferenzen, die geographische Orte und Räume als digitale Artefakte verstehen. Solche digitalen Ortsreferenzen werden in diesem Artikel nicht weiter beachtet, da es sich vor allem um (Meta-)Daten handelt, die zwar zur externen Verknüpfung nützlich sind, aber nicht dabei helfen, geographische Forschungsdaten konkret zu visualisieren. Stattdessen soll es darum gehen, anwendungsbezogen einen technisch möglichst unkomplizierten Weg zu beschreiben, über den Ortsbezeichnungen und Ortsbeschreibungen in ein geometrisches System übersetzt werden können. Dieser stellt schließlich den Anknüpfungspunkt für generische technische Lösungen dar.

Es existieren verschiedene geometrische Systeme. Der Koordinaten-Umrechner listet zehn verschiedene gewöhnliche sowie elf zusätzliche Systeme der Koordinatenangabe auf. Längen- und Breitengrade in Dezimalschreibweise werden für die Zielgruppe dieses Artikels als besonders intuitiv angenommen und sind auch für die verwendete Kartenbibliothek „Leaflet“ verständlich. Längen- und Breitengrade in Dezimalschreibweise werden als ein 2D Koordinatensystem mit beliebig feiner Achsenskalierung verstanden. Je mehr Dezimalstellen angegeben werden, desto kleiner ist der referenzierte Bereich und umso genauer die Ortsreferenz. Dadurch bildet sich ein interessantes hierarchisches Datenmodell heraus, welches Potential für weitere Analysen besitzt und zur Steuerung der Granularität beziehungsweise Genauigkeit der Referenzen genutzt werden kann.

Mit Blick auf den konkreten Anwendungsbezug stellt sich nun die Frage der Möglichkeiten der Eruierung von ortsbezogenen Längen- und Breitengraden. Hierbei gibt es vor allem zwei Lösungsmöglichkeiten, die sich für den hier im Fokus stehenden Aspekt allerdings als nicht tauglich erwiesen haben: So existieren Programmier-Bibliotheken, mit denen geographische Referenzen zu Ortsbezeichnungen abgefragt werden können. Diese erfordern jedoch Programmierkenntnisse und sind somit für die Anwendungsdomain ungeeignet. Aufgrund des besonderen Verlässlichkeitsanspruchs von qualitativer Forschung müsste darüber hinaus eine manuelle Prüfung durchgeführt werden, wodurch die Programmierlösung obsolet würde. Die zweite Möglichkeit bezieht sich auf die manuelle Suche. Mit dieser wäre einerseits der Forscher abhängig von der Verlässlichkeit und Vertraulichkeit externer Dienste und andererseits birgt diese die Gefahr, dass bei der Verwendung verschiedener Quellen uneinheitliche Daten gesammelt werden. Aus diesem Grund wurde für die Erhebung georeferenzierter Daten ein Werkzeug entwickelt, welches Koordinaten per einfachem Linksklick oder mittels OpenStreetMap – Ortssuche bereitstellt (abrufbar unter diesem Link).

Die angezeigten Koordinaten können hiermit unkompliziert kopiert und zur Annotation von geographischen Informationen in eine Excel-Tabelle oder CSV-/ Textdatei übernommen werden. Sie sind damit mit der zur Visualisierung verwendeten Leaflet-Kartenbibliothek kompatibel.

Im nächsten Schritt können Informationen beliebig um Koordinaten angereichert und um eine Georeferenz erweitert werden. Dies ist anhand des HAIT-Projekts Datenbank zur Dresdner NS-Tageszeitung „Der Freiheitskampf“ durchgeführt worden. Das genaue Tabellenformat kann dabei nach Präferenz gestaltet werden. Zum Beispiel wäre zur Vereinfachung die Setzung einer Spalte für „Koordinaten“ möglich, anstatt zwei einzelne Spalten für Längen- und Breitengrad zu führen. Wichtig ist nur, dass das zugrundeliegende Referenzsystem einheitlich ist, also die Daten nicht mit unterschiedlich geeichten Messgeräten aufgenommen wurden.

Zum Hinzufügen der intertemporalen Perspektive genügt es, eine zusätzliche Tabellenspalte mit Zeitangaben anzufügen. In dem hier angeführten Beispiel wird die Darstellung der Zeitebene über eine einfache Gruppierung gelöst. Ausschlaggebend sind hierbei vor allem subjektive Präferenz und die Datenlage an sich. So kann es auch sinnvoll sein, verschiedene Einzeltabellen für Zeitabschnitte zu führen. Aus technischer Sicht ist eine Extraspalte am unkompliziertesten, auch wenn dies viele redundante Zelleneinträge mit sich bringt.

Kartendarstellung

Nachdem die Daten in einem einheitlichen Format georeferenziert wurden, stellt sich nun die Frage, wie man sie mittels einer Karte visualisieren kann. Da für die hier angeführte Darstellung dieselbe Kartenbibliothek wie für die geographische Annotation der Daten verwendet wird, ist dieser Prozess unkompliziert. Die Tabelle wird zuvorderst eingelesen und an jedem Koordinatenpunkt passend zu den Informationen kodierte Marker platziert. Diese Marker können beispielsweise in Form von Kreisen mithilfe des Kreisumfangs die Häufigkeit des Vorkommens der Ortsgruppentreffen und mittels Farbe die Parteizugehörigkeit visualisieren. In welcher Form man die konkreten Informationen visualisiert, muss anwendungsbezogen entschieden werden.

Darüber hinaus können Informationen zu den Punkten in einem Popup-Text untergebracht werden, welcher durch das Anklicken der Marker erscheint. In diesen Popup-Texte können beliebige Informationen abgelegt werden, die analog der oben stehenden Beschreibung den Zeilen hinzugefügt werden können. Beispielsweise können in der Form per Media-Wiki generierte Wiki-Seiten verlinkt werden, um tiefergehende Beschreibungen der Punkte vorzunehmen. Besonders interessant mit Blick auf die Interoperabilität ist die Möglichkeit, ohne weiteren Rechercheaufwand anhand der Geokoordinaten dynamische Verlinkungen zu externen Services im Popup-Text zu platzieren, um beispielsweise anhand von Google Street View eine 360° Rundumansicht der Gegend anzubieten.

Solange die Dienste nur in Form koordinatenbasierter Links einbettet werden, bieten solche Verlinkungen einen hohen Mehrwert bei geringem Risiko bezüglich Ungenauigkeiten und Verlässlichkeit externer Dienste.

Des Weiteren ist es möglich, analog zur Darstellungsweise der Marker zu steuern, durch welche Datenwerte entsprechende Datenpunkte gezeichnet werden. Dieser Mechanismus wird genutzt, um georeferenzierte Datenvisualisierungen durch eine zeitliche Ebene zu erweitern. Zur Abdeckung der intertemporalen Ebene werden somit nur die Punkte dargestellt, deren Zeitangabe dem aktuell gewünschten Zeitpunkt entspricht. Hiernach kann der Zeitpunkt angepasst werden. In der hier angezeigten Fallstudie wurden Ortsgruppentreffen nach Zeit gruppiert (Abbildung 4), sodass diese nun intertemporal visualisiert werden können, um beispielsweise den Unterschied zwischen den Jahren 1930 und 1942 zu visualisieren.

Da sich die Änderung des Zeitpunktes weiter (zeitversetzt) automatisieren lässt, ist es mithilfe dieser Methode möglich, intertemporal georeferenzierte Daten durch nacheinander abgebildete Darstellungen der verschiedenen Zeitgruppierungen als Animationen zu visualisieren – wie es in diesem Beispiel gezeigt wird.

Zusammenfassend ist anzuführen, dass durch den beschriebenen Arbeitsprozess qualitative Ortsinformationen mit einheitlichen (und damit auch interoperablen) technischen Ortsreferenzen erweitert und mit externen Werkzeugen verknüpft werden können. Durch die Möglichkeit der dynamischen Platzierung von Punkten auf Karten wird das Problem letztlich auf das reduziert, worauf es bei einer ortsbezogenen qualitativen Forschung ankommen sollte: Die inhaltliche Unterfütterung der Punkte und die Entscheidung über die Art ihrer Darstellung.

Weblinks

Koordinatenfinder: https://digilab-hait.de/koordinatenfinder/

Geovisualisierung Freiheitskampf: https://digilab-hait.de/freiheitskampf/

Animationsbeispiel: https://twitter.com/j_tiepmar/status/1445519918439403528

Koordinaten-Umrechner: https://www.koordinaten-umrechner.de/

Quellcodebeispiele: https://digilab-hait.de/download/freiheitskampf.zip

Zitiervorschlag: Jochen Tiepmar, Intertemporale Visualisierung georeferenzierter geisteswissenschaftlicher Daten – eine Anleitung. In: Denken ohne Geländer. Der Blog des Hannah-Arendt-Institut für Totalitarismusforschung e.V. vom 12.01.2022: https://haitblog.hypotheses.org/2250

Beitragsbilder:

Abbildung 1: Quelle HAIT Digilab, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0, Kartendarstellung: Leaflet.js
Abbildung 2: Quelle HAIT Digilab, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0, Kartendarstellung: Leaflet.js
Abbildung 3: Quelle HAIT Projekt Der Freiheitskampf, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0
Abbildung 4: Quelle HAIT Projekt Der Freiheitskampf, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0
Abbildung 5: Quelle HAIT Digilab, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0, Kartendarstellung: Leaflet.js
Abbildung 6: Quelle 1: HAIT Digilab, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0; Quelle 2: Google StreetView, Rechteinhaber: Google, Lizenz: Fair Use, Kartendarstellung: Leaflet.js
Abbildung 7: Quelle HAIT Digilab, Rechteinhaber: HAIT, Lizenz: Creative Commons CC-BY 4.0, Kartendarstellung: Leaflet.js

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