Category Archives: Digital History

Nodegoat Show & Tell by DH@UniBern

Universität Bern | Walter Benjamin Kolleg | Digital Humanities

Nodegoat Show & Tell | 20. Mai 2022 | 11:00–16:30 Uhr | Uni Mittelstrasse, Hörraum 124
11:00–16:30 Uhr

Uni Mittelstrasse, Hörraum 124

Nodegoat Show & Tell_Programm (PDF)

11:00–11:05 Uhr
Begrüssung
Prof. Dr. Tobias Hodel
Digital Humanities

11:05–11:25 Uhr
Netzwerkanalyse eine Chance in der Archäologie: Ein praktisches Beispiel an einem Keramikfundkorpus
M.A. Sophia Marxer, Institut für Archäologische Wissenschaften

In den Ausgrabungen (2012–2021) des Siedlungshügels Sirkeli Höyük in Kilikien kamen zahlreiche Funde zu Tage, unter denen die Keramik zu der häufigsten Fundgattung zählt. Aus Schichten der Kulturstufe LCI 1 (330–50 v. Chr.) kamen bisher 7’842 Keramikfragmente zum Vorschein, von denen 1’444 Stück genauer untersucht wurden. Ziel ist es nun, durch digitale Netzwerke mithilfe des Programms Nodegoat zu visualisieren, wie sich verschiedene Formen, Waren und Herstellungstechniken dieser LCI 1-zeitlichen Keramikfragmente zueinander verhalten.

11:25–11:45 Uhr
Sexarbeit im antiken Mesopotamien: Die Forschungsgeschichte
B.A. Oliver Rindlisbacher, Institut für Archäologische Wissenschaften

In der Assyriologie sind Themen wie weibliche Sexualität und Sexarbeit im antiken Mesopotamien häufig noch immer mit orientalistischen Vorurteilen behaftet, was z. B. die genaue Übersetzung gewisser sumerischer/akkadischer Begriffe in diesem Themenbereich beinahe unmöglich macht. In meiner Masterarbeit untersuche ich deshalb nicht nur keilschriftliche Originalquellen, sondern widme auch einen grossen Teil der dazugehörigen Forschungsgeschichte, um den orientalistischen Hintergrund vieler heute noch bestehender Ideen zu «Prostitution im Alten Orient» etwas besser beleuchten zu können. Nodegoat hilft mir bei dieser Aufgabe, indem es mir ermöglicht, wissenschaftliche Zitate und somit auch die Einflussbeziehungen zwischen Forschern, ihren Werken und den besprochenen Originalquellen als Netzwerk zu visualisieren.

11:45–12:00 Uhr
Kaffeepause

12:00–12:20 Uhr Bronze- und eisenzeitliche Siedlungsgeografie und Verkehrsnetze in Cilicia Pedias M.A. Sebastian Borkowski, Digital Humanities | Institut für Archäologische Wissenschaften

Mit dem Übergang von der Bronze- zur Eisenzeit im 12. Jh. v. Chr. änderte sich die Siedlungsgeografie in Cilicia Pedias, heutige Region Çukurova (Türkei), maßgebend. Auf Basis der Open-Access-Datensammlung archäologischer Stätten in Kilikien von Dr. Susanne Rutishauser (Institut für Archäologische Wissenschaften) und eines Verkehrsnetzmodells wird die sich wandelnde Bedeutung bronze- und eisenzeitlicher Siedlungen mittels Netzwerkanalyse in Nodegoat untersucht.

12:20–12:40 Uhr
Dynamischer Datenimport in Nodegoat
Dr. Kaspar Gubler, Historisches Institut

Vorgestellt wird das Fallbeispiel (Methodik und Vorgehen) einer Meta-Datenbank, die mittels dynamischem Datenimport aus verschiedenen Datenquellen in Nodegoat zusammengestellt wurde. Die Datenbank enthält rund 200’000 Studenten europäischer Universitäten für die Zeit 1250–1800.

12:40–13:00 Uhr TAVO Karten visualisiert: 1991 vs. 2022
M.A. Silvana Hunger, Institut für Archäologische Wissenschaften

1991 wurden zwei TAVO (Tübinger Atlas des Vorderen Orients) Karten publiziert zu “Kleinasien von 12.bis 6. Jahrhundert v. Chr.”, welche eine Verteilungskarte aufzeigen, wie sie in den 1990er-Jahrenüblich war. Mithilfe von Nodegoat können aus den dazumal gesammelten Daten neueDarstellungsweisen und Erkenntnisse generiert werden.

13:00–14:00 Uhr

Meet & Eat Pizza-Büfett an der Uni Mittelstrasse

14:00–16:30 Uhr

Workshop: Datenvisualisierung in Nodegoat, M.A. Sebastian BorkowskiDigital Humanities

In diesem hands-on Workshop* lernen die Teilnehmer:innen die Möglichkeiten zur Gestaltung von Visualisierungen in Nodegoat kennen und probieren diese an einem Beispieldatensatz aus. Die beste Visualisierung wird prämiert. Interessent:innen melden sich bitte bis zum 17. Mai bei sebastian.g.borkowski@unibe.ch an. Voraussetzung für die aktive Teilnahme ist ein Nodegoat-Account. Student:innen und Mitarbeiter:innen der Universität Bern können einen Account über das Antragsformular aufder Website der DH beantragen: https://www.dh.unibe.ch/dienstleistungen/nodegoat_go/index_ger.htmlExterne Teilnehmer:innen werden gebeten, einen Account auf der Nodegoat-Website von LAB 1100 zubeantragen: https://nodegoat.net/requestaccount (Die Aktivierung kann bis zu 48 Std. dauern.)

 

 

 

 

Prague Talks on Digital Humanities

Kaspar Gubler (University of Bern, Switzerland):
Digital Humanities as Data Science: Potentials and Limits

Digital humanities is an umbrella term for disciplines in the humanities that focus on research with digital resources and tools. As diverse as the disciplines are, so are their methods and approaches to digital research. For example, machine learning, network analyses or data visualisations, with which we can recognise new patterns, connections and developments in the research data. In these diverse research processes, data science, as will be shown in the presentation, can support the digital humanities by focusing on the quality, consistency and informational value of research data and thus reflecting on the potentials and limitations of digital research in the humanities at the same time.

To join this lecture, please send an email to: cassi@flu.cas.cz

https://www.flu.cas.cz/cz/akce-filosofickeho-ustavu-av-cr/27-prednasky/3711-digitizing-the-past-prague-talks-on-digital-humanities

 

New publication on the SNSF Spark Project on ‘dynamic data ingestion’

Kaspar Gubler, Pim van Bree, Geert Kessels: Server-side Data Harmonization through Dynamic Data Ingestion. A Centralized Approach to Link Data in Historical Research , in: Fonti per la storia delle popolazioni accademiche in Europa. Sources for the History of European Academic Communities. X Atelier Héloïse a cura di Gian Paolo Brizzi, Carla Frova, Ferdinando Treggiari Bologna, 2022, pp. 9-14.

Dynamic data ingestion: Gubler / van Bree / Kessels (Only the table of contents is available)

Historische Quellen digital auswerten – Kurs FS 2022 Uni Bern (Geschichte, Digital Humanities)

Unter dem Titel “(K)ein Buch mit sieben Siegeln: Verwaltung im Spätmittelalter” findet am Historischen Institut der Universität Bern im FS 2022 ein Kurs für Studierende (und Interessierte) statt.

Kurszeiten: Der Kurs wird als einwöchiger Blockkurs durchgeführt vom 20. bis 24. Juni 2022 (Montag-Freitag)

Kursinhalte: Überblick zu Methoden und Tools für die digitale Erfassung, Bearbeitung und Auswertung historischer Quellen. Unter anderem werden die Tools nodegoat, Transkribus und Voyant vorgestellt, mit denen die Teilnehmenden erste Analysen erstellen werden.

Kursziel: Die Teilnehmenden können selbständig historische Quellen digitalisieren und auswerten (u.a. mit Methoden der Netzwerkanalyse und mittels Datenvisualsierung).

Kursleitung: Christa Schneider (Linguistin) und Kaspar Gubler (Historiker)

 

Anmeldung (Studierende der Universität Bern)
https://ilias.unibe.ch/goto_ilias3_unibe_crs_2329795.html

Anmeldung (Auswärtige): E-Mail an die Kursleitung.

 

Bei Fragen zu Kurs, stehen Christa Schneider und Kaspar Gubler zur Verfügung:
christa.schneider@unibe.ch
kaspar.gubler@unibe.ch

Von Daten zu Informationen und Wissen. Zum Stand der Datenbank des Repertorium Academicum Germanicum

Kaspar Gubler: Von Daten zu Informationen und Wissen. Zum Stand der Datenbank des Repertorium Academicum Germanicum, in: Kaspar Gubler, Christian Hesse, Rainer C. Schwinges (Hrsg.): Person und Wissen. Bilanz und Perspektiven, Zürich (RAG Forschungen 4), Zürich 2022, S. 19-47.

https://vdf.ch/index.php?route=product/product/download&eoa_id=9155&product_id=2297

https://vdf.ch/person-und-wissen-e-book.html

The coffee break as a driver of science: Nodegoat @ Uni Bern (2017-2021)

The coffee break was sometimes referred to as the ‘driver of science’ during the COVID 19 pandemic, as the isolation in the home office made people aware of how important the break-related, social interactions are for scientific exchange in the corridors, on the stairs and in the canteen. In fact, the success story of the virtual research environment Nodegoat at the University of Bern can also be traced back to a coffee break. It took place in 2017 in the research pool of the Institute of History. The starting point was a database migration that I had to manage in the same year for the digital research project Repertorium Academicum Germanicum (RAG), a major project that was being worked on by research groups at the universities of Bern and Giessen (D). The project required new software for data entry and data visualisation, as the previous system was getting on in years and could no longer be brought up to date at a reasonable cost. After some research on potential solutions, it turned out that no software met the complex requirements. And developing my own software was out of the question due to time constraints. Instead of doing more research, I preferred to let things rest for a moment and reconsider the overall situation over a cup of coffee. Nothing was more obvious than to take this opportunity to call on my colleague, who was working on her dissertation for another project in the neighbouring office, to share some thoughts about God and the world, about software and database migrations. After briefly explaining the complicated situation, the colleague (a historian) immediately asked whether we had also considered Nodegoat. She had attended a Nodegoat workshop in Düsseldorf by the developers of Nodegoat (LAB1000) to gain insights into network analysis, which she would consider for her dissertation. To my surprise, I had never heard of this software. Nodegoat, she continued, is specialised in managing and visualising research data, with both functions integrated into the same software. Amazed and slightly electrified, I immediately set about testing Nodegoat in detail. LAB1100 provided a test environment. Surprisingly, Nodegoat had exactly the range of functions we needed for the RAG. Now it was only a matter of convincing the top level of the project management of Nodegoat, which was sceptical at first. Only a workshop with LAB1100 in Bern finally brought the breakthrough. In the workshop, a new data model was created and the data migration was analysed in detail. The starting signal was given and after three months the previously used database was history. On 1 January 2018, the time had come: Nodegoat was put into operation by the teams in Bern and Giessen. This was followed by training and a series of data cleansing sessions, which progressed quickly thanks to the new interface, which displays the data clearly and makes it correspondingly easy to detect irregularities. The collaboration with LAB1100 proved to be a stroke of luck. In close coordination with the developers, the RAG was able to initiate various software modules. It started with an extension of the Nodegoat interface (API) to speed up the data migration. After the data migration, it was about the complex module for the collection and visualisation of approximate temporal information as well as various modules for data visualisation and data export. The first project year of the RAG with Nodegoat was satisfactory for the teams. The training effort for the new working environment was kept within narrow limits. Data could now be entered much faster and more fluently than in the old system (MS Access as frontend, MS SQL Server as backend). For the first time, visualisations allow a complete overview of the immense data stock (60,000 persons, about one million pieces of information on curricula vitae, careers, institutions) that has been collected by hand over the years. Here you can see, for example, the scholars’ areas of origin by university in the Old Empire 1250-1550, whereby the University of Krakow was also taken into account due to its outstanding importance in education (source: rag-online.org).

When, in 2019, the University of Bern promised the faculties a budget for corresponding projects as part of its digitisation strategy, it was obvious to me to bring Nodegoat into play. The reason for this was that Nodegoat offers a digital infrastructure for the humanities that is not project specific. In contrast, research projects in the humanities today still develop their own software specifically adapted to the project, which therefore only functions as an isolated solution and cannot be used by other projects. Nodegoat, on the other hand, can be used by all disciplines (not only) in the humanities, because the data model can be defined individually and thus adapted to different sources and questions. Another plus point is the global aspect. The development of Nodegoat, which is available as open source software, is shared by various educational institutions and projects worldwide. This international collaboration for a flexible research environment is, in my opinion, the key to a sustainable digital infrastructure (not only) in the humanities. Also, the worldwide use of the same research environment, which is also specialised in the visualisation of research data, automatically promotes inter- and transdisciplinary exchange as well as research collaboration in general. These arguments were also convincing at the Institute of History and we were able to submit the “Application for Strategic Faculty Funds, Funding Line III, Digitisation” to the university. Title of the project: “Establishing a shared Virtual Research Environment (VRE)”. The funds were granted and Nodegoat GO went live as a multi-user platform in April 2020. To facilitate the launch, I took over the Nodegoat support position and was able to advise numerous projects from a wide range of fields in the humanities (history, archaeology, German studies, English studies, music and theatre studies): from sources to data model and visualisations. In mid-2021, after Nodegoat GO had got off to a good start, I handed over the support position to a student as planned, with the intention of promoting the transfer of knowledge about Nodegoat (as well as digital skills in general) at all levels: support from students for students and projects. Incidentally, the University of Bern is the first university to have created a position for Nodegoat support. A pioneering act that has not failed to have an impact: as of November 2021, around 50 projects with around 100 users are now working with Nodegoat GO at the university, as well as other, larger projects with their own Nodegoat installations. And all this because of a coffee break.

Cite this article as: Kaspar Gubler: The coffee break as a driver of science: Nodegoat @ Uni Bern (2017-2021), in HistData, 07/12/2021, https://histdata.hypotheses.org/2559

Die Kaffeepause als Treiberin der Wissenschaft: Nodegoat @ Uni Bern (2017-2021)

Die Kaffeepause wurde während der COVID-19-Pandemie zuweilen als ‘Treiberin der Wissenschaft’ bezeichnet, da die Isolation im Homeoffice bewusst machte, wie wichtig die pausenbedingten, sozialen Interaktionen für den wissenschaftlichen Austausch in den Gängen, auf den Treppen und in der Mensa sind. Tatsächlich ist auch die Erfolgsgeschichte der virtuellen Forschungsumgebung Nodegoat an der Universität Bern auf eine Kaffeepause zurückzuführen. Sie fand 2017 statt im Forschungspool des Historischen Instituts. Ausgangspunkt war eine Datenbankmigration, die ich im selben Jahr für das digitale Forschungsprojekt Repertorium Academicum Germanicum (RAG) bewerkstelligen sollte, einem Grossprojekt, das von Forschungsgruppen an den Universitäten Bern und Giessen (D) bearbeitet wurde. Das Projekt benötigte eine neue Software für die Datenerfassung und für die Datenvisualisierung, da das bisherige System in die Jahre gekommen war und nicht mehr mit verhältnismässigem Aufwand auf einen aktuellen Stand gebracht werden konnte. Nach einigen Recherchen zu potentiellen Lösungen stellt sich heraus, dass keine Software den komplexen Anforderungen genügte. Und eine eigene Software zu entwickeln kam aus Zeitgründen nicht in frage. Anstelle einer erweiterten Recherche zog ich es vor, die Dinge einen Moment ruhen zu lassen und bei einer Tasse Kaffee die Gesamtsituation noch einmal zu überdenken. Nichts war naheliegender als bei dieser Gelegenheit die Kollegin, die im Nachbarbüro für ein anderes Projekt an ihrer Dissertation arbeitete, aufzusuchen, um über Gott und die Welt, über Software und Datenbankmigrationen einige Gedanken anzustellen. Nach kurzen Erläuterungen zur vertrackten Situation fragte die Kollegin (Historikerin) sogleich, ob wir auch Nodegoat in Betracht gezogen hätten. Sie habe in Düsseldorf einen Nodegoat-Workshop der Entwickler von Nodegoat (LAB1000) besucht, um Einblicke in die Netzwerkanalyse zu erhalten, die sie für ihre Dissertation in Betracht ziehen würde. Zu meiner Überraschung hatte ich noch nie von dieser Software gehört. Nodegoat, so die Kollegin weiter, sei spezialisiert auf die Verwaltung und Visualisierung von Forschungsdaten, wobei beide Funktionen in derselben Software integriert seien. Verblüfft und leicht elektrisiert machte ich mich sogleich daran, Nodegoat eingehend zu prüfen. LAB1100 stellte eine Testumgebung zur Verfügung. Erstaunlich: Nodegoat verfügte exakt über den Funktionsumfang, den wir für das RAG benötigten. Nun galt es nur noch, die oberste Ebene der Projektleitung von Nodegoat zu überzeugen, welche zuerst skeptisch war. Erst ein Workshop mit LAB1100 in Bern brachte letztlich den Durchbruch. Im Workshop wurde ein neues Datenmodell erstellt und die Datenmigration eingehend analysiert. Der Startschuss fiel und nach drei Monaten war die vorher genutzte Datenbank Geschichte. Am 1. Januar 2018 war es soweit: Nodegoat wurde von den Teams in Bern und Giessen in Betrieb genommen. Es folgten Schulungen und eine Reihe von Datenbereinigungen, die dank dem neuen Interface, welche die Daten übersichtlich darstellt und entsprechend einfach Unregelmässigkeiten entdecken lässt, zügig voran gingen. Die Zusammenarbeit mit LAB1100 erwies sich als Glücksfall. In enger Abstimmung mit den Entwicklern konnte das RAG verschiedene Software-Module initiieren. Es fing an mit einer Erweiterung der Schnittstelle von Nodegoat (API) , um die Datenmigration zu beschleunigen. Nach der Datenmigration war es etwa das komplexe Modul für die Erfassung und Visualisierung ungefährer zeitlicher Angaben sowie diverse Module für die Datenvisualisierung und den Datenexport. Das erste Projektjahr des RAG mit Nodegoat verlief für die Teams zufriedenstellend. Der Schulungsaufwand für die neue Arbeitsumgebung hielt sich in engen Grenzen. Daten konnten nun wesentlich schneller und flüssiger erfasst werden als im alten System (MS Access als Frontend, MS SQL Server als Backend). Visualisierungen ermöglichen erstmals einen Gesamtüberblick auf den über die Jahre in Handarbeit zusammengetragenen, immensen Datenbestand (60’000 Personen, gegen eine Million an Informationen zu Lebensläufen, Karrieren, Institutionen). Hier zu sehen sind etwa die Herkunftsräume der Gelehrten nach Universitäten im Alten Reich 1250-1550, wobei die Universität Krakau aufgrund ihrer überragenden Bedeutung im Bildungswesen ebenfalls berücksichtig wurde (Quelle: rag-online.org).

Als dann 2019 die Universität Bern im Rahmen ihrer Digitalisierungsstrategie den Fakultäten Budget für entsprechende Projekte in Aussicht stellte, war es für mich naheliegend, Nodegoat ins Spiel zu bringen. Dies aus dem Grund, da Nodegoat eine digitale Infrastruktur für die Geisteswissenschaften bietet, die dieser Bezeichnung auch gerecht wird. Im Gegensatz dazu entwickeln Forschungsprojekte der Geisteswissenschaften heute immer noch ihre eigene, dem Projekt spezifisch angepasste Software, die damit nur als Insellösung funktioniert und nicht durch weitere Projekten genutzt werden kann. Nodegoat dagegen können sämtliche Disziplinen (nicht nur) der Geisteswissenschaften nutzen, weil das Datenmodell individuell festgelegt und damit an unterschiedliche Quellen und Fragestellungen angepasst werden kann. Ein weiterer Pluspunkt ist der globale Aspekt. Die Entwicklung von Nodegoat, das als Open Source Software verfügbar ist, wird weltweit durch verschieden Bildungsinstitutionen und Projekte gemeinsam getragen. Dieses internationale Zusammenspannen für eine flexible Forschungsumgebung ist meiner Ansicht nach der Schlüssel für eine nachhaltige, digitale Infrastruktur (nicht nur) in den Geisteswissenschaften. Auch fördert die weltweite Nutzung derselben Forschungsumgebung, die zudem auf die Visualisierung von Forschungsdaten spezialisiert ist, automatisch den inter- und transdizsiplinären Austausch wie die Forschungszusammenarbeit allgemein. Diese Argumente überzeugten auch am Historischen Institut und wir konnten der Universität den “Antrag auf strategische Mittel der Fakultät, Förderlinie III, Digitalisierung” einreichen. Titel des Projekts: “Einrichten einer gemeinsamen virtuellen Forschungsumgebung (Virtual Research Environment VRE)”. Die Gelder wurden gesprochen und Nodegoat GO wurde im April 2020 als Mehrbenutzerplattform in Betrieb genommen. Um den Start zu erleichtern, übernahm ich die Stelle für den Nodegoat-Support und durfte dabei zahlreiche Projekte aus den verschiedensten Bereichen der Geisteswissenschaften (Geschichte, Archäologie, Germanistik, Anglistik, Musik- und Theaterwissenschaften) beraten: von den Quellen zum Datenmodell und zu den Visualisierungen. Mitte 2021, nachdem Nodegoat GO gut angelaufen war, habe ich planmässig die Support-Stelle an einen Studierenden weitergegeben, mit der Absicht den Wissenstransfer zu Nodegoat (wie überhaupt digital skills) auf allen Ebenen zu fördern: Support von Studierenden für Studierende und Projekte. Die Universität Bern ist übrigens die erste Universität, die eine Stelle für den Nodegoat-Support geschaffen hat. Eine Pioniertat, die ihre Wirkung nicht verfehlt hat: Stand November 2021 arbeiten an der Universität mittlerweile rund 50 Projekte mit gegen 100 Usern mit Nodegoat GO sowie andere, grössere Projekte mit eigenen Nodegoat-Installationen. Und dies alles wegen einer Kaffeepause.

Cite this article as: Kaspar Gubler: Die Kaffeepause als Treiberin der Wissenschaft: Nodegoat @ Uni Bern (2017-2021), in HistData, 18/11/2021, https://histdata.hypotheses.org/2465

Nodegoat als Tool für digitale Editionen: Ringvorlesung von Kaspar Gubler

Ringvorlesung an der Universität Bern: Einblicke in die Digital Humanities → Fokus Editionen

Lecture series at the University of Bern: Insights into the Digital Humanities → Focus Editions

Die Teilnahme via Zoom erfordert eine Registrierung unter folgendem Link:

Participation via Zoom requires registration at the following link:

https://unibe-ch.zoom.us/meeting/register/u5MvdeCsqDMuHtRZuTJO4j0FdKmO0uZzGNgL

6. Dezember 2021

Kaspar Gubler: Nodegoat als Tool für digitale Editionen

“Die Präsentation stellt die Funktionen der virtuellen Forschungsumgebung Nodegoat  für die Bearbeitung, Analyse und Edition von Texten vor. Bislang war Nodegoat in den Digital Humanities vor allem für Datenmanagement, Netzwerkanalyse und Visualisierung von Forschungsdaten bekannt. Dagegen sind die Textverarbeitungstools von Nodegoat erst Eingeweihten vertraut: mit Nodegoat können etwa Informationen aus Texten automatisch extrahiert und gespeichert werden (pattern matching). Weiter können Texte von Hand oder automatisiert ausgezeichnet werden. Auch ist es möglich, verschollene Texte (Bibliotheken) aufgrund von Querverweisen digital zu rekonstruieren. Ausgefeilte Funktionen zur chronologischen Einreihung von Texten mit vagen oder fehlenden Datumsangaben runden die Funktionspalette ab.”

Kaspar Gubler: Nodegoat as a tool for digital editions

“The presentation introduces the functions of the virtual research environment Nodegoat for editing, analysing and editing texts. So far, Nodegoat has been known in the digital humanities mainly for data management, network analysis and visualisation of research data. In contrast, Nodegoat’s text processing tools are only familiar to the initiated: with Nodegoat, for example, information can be automatically extracted from texts and stored (pattern matching). Furthermore, texts can be marked up manually or automatically. It is also possible to digitally reconstruct lost texts (libraries) based on cross-references. Sophisticated functions for the chronological classification of texts with vague or missing dates round off the range of functions.”

Mit anschliessendem Crashkurs (‘Eine digitale Edition mit Nodegoat erstellen’). Es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt. Die Teilnehmenden sollten Zugang zu einer Nodegoat-Forschungsumgebung haben, zu beantragen hier: https://www.dh.unibe.ch/dienstleistungen/nodegoat_go/index_ger.html. Oder, für Personen ausserhalb der Uni Bern, hier: nodegoat.net

Followed by a crash course (‘Creating a digital edition with Nodegoat’). No previous knowledge is required. Participants should have access to a Nodegoat research environment, to apply here: https://www.dh.unibe.ch/dienstleistungen/nodegoat_go/index_ger.html. Or, for people outside the University of Bern, here: nodegoat.net.

Poster_Ringvorlesung_HS2021_A3

 

Links und Informationen zur Ringvorlesung:

Ein beispielhaftes Projekt, das die Möglichkeiten und Funktionen von Nodegoat für eine digitale Edition zeigt, ist die Encyclopedia of Romantic Nationalism in Europe.

An exemplary project that shows the possibilities and functions of Nodegoat for a digital edition is the Encyclopedia of Romantic Nationalism in Europe.

https://ernie.uva.nl/viewer.p/21/56/object/131-158438

Für dieses Projekt wurden die Daten (mit Tags markierte Texte) aus Nodegoat via Schnittstelle (API) exportiert und in das Datenformat XML konvertiert, um so die Daten für die Publikation in Buchform vorzubereiten. Die Bücher, die der Online-Version des Projekts damit weitgehend entsprechen, liegen in zwei Bänden vor.

For this project, the data (tagged texts) were exported from Nodegoat via interface (API) and converted into the data format XML in order to prepare the data for publication in book form. The books, which thus largely correspond to the online version of the project, are available in two volumes.

https://spinnet.eu/ernie/erniethebook

Jeder Artikel in diesem Projekt entspricht einem Objekt in Nodegoat. Jedem Objekt in Nodegoat wird bei der Erstellung automatisch eine eindeutige Kennung (Unique identifier) zugewiesen. Damit lassen sich die Artikel einfach zititieren, auch mit einem Digital Object Identifier (DOI), wie hier zu sehen.

Each item in this project corresponds to an object in Nodegoat. Each object in Nodegoat is automatically assigned a unique identifier when it is created. This makes it easy to cite the articles, even with a Digital Object Identifier (DOI), as seen here.

Wie können wir Texte ‘taggen’ (auszeichnen) in Nodegoat? Hintergrund: in Nodegoat können wir für jedes Objekt (und für die Kategorien, die die Objekte beschreiben oder klassifizieren) verschiedene Typen von Inhaltselementen im Datenmodell definieren. Wollen wir einen Text auszeichnen, wählen wir im Datenmodell  das Element ‘Text (Tags & Layout)’.

How can we ‘tag’ texts in Nodegoat? Background: in Nodegoat we can define different types of content elements in the data model for each object (and for the categories that describe or classify the objects). If we want to tag a text, we select the element ‘Text (Tags & Layout)’ in the data model.

Im Datenbereich sieht dann dieses Textfeld folgendermassen aus, hier mit einem Beispieltext zu einer Pilgerreise gefüllt.

In the data area, this text field looks like this, here filled with an example text for a pilgrimage.

In diesem Beispiel handelt es sich um den Objekttypen ‘Dokument’, in dem wir die Texte als einzelne Objekte erfassen und taggen. Wir können in den Conditions von Nodegoat bestimmte Begriffe, die uns besonders interessieren, farblich hervorheben. Mit einem Klick auf einen farbigen Begriff gelangen wir zum anderen Objekt, zum Beispiel zu einer Person. Im Tab ‘Cross-Referencing’ sehen wir alle Objekte aufgeführt, zu denen von unserem Text aus solche Verlinkungen erstellt wurden. Die Verlinkungen machen es zudem möglich, umgehen ein Netzwerk dieses Textes zu erstellen und in dieser Form die Verlinkungen darzustellen (mit den Methoden der Netzwerkanalyse).

In this example, we are dealing with the object type ‘document’, in which we capture and tag the texts as individual objects. In the conditions of Nodegoat, we can highlight in colour certain terms that are of particular interest to us. Clicking on a coloured term takes us to the other object, for example to a person. In the tab ‘Cross-Referencing’ we see all objects listed to which such links have been created from our text. The links also make it possible to create a network of this text and to display the links in this form (using the methods of network analysis).

Die Texte in Nodegoat werden nicht in XML getaggt, sondern in HTML. Das Besondere: im HTML-Code sehen wir hellblau die Objekte, die getaggt wurden, mit ihren Identifikationsnummern. Dank dieser Identifikationsnummern, die in der Datenbank gespeichert werden, verfügen wir durch das Tagging über eine klar definierte Struktur des Textes, die wir sogleich für Auswertungen nutzen können, etwa für die erwähnte Netzwerkanalyse, für Kartenvisualisierung und weitere Analysen. Kann Nodegoat auch Daten im XML-Format herstellen? Zum Beispiel für eine Publikation? Ja. Das wurde auch schon gemacht, siehe dazu das Beispiel der eingangs erwähnten Enzyklopädie. Die Daten, also hier die Tags mit ihren Identifikationsnummern werden dazu via Schnittstelle in Nodegoat im Format JSON heruntergeladen und mit einem XML-Parser in das XML-Datenformat konvertiert. Dieser Vorgang ist insofern nicht schwierig, da die Nodegoat-Daten klar strukturiert und definiert im Format JSON vorliegen. Könnte ein XML-Editor für Nodegoat entwickelt werden, sodass man die Tags nicht in HTML, sondern gleich in XML abspeichern könnte? Ja, das ist möglich. Das Tagging mit HMTL + eindeutigen Identifikationsnummern sollte allerdings nicht unterschätzt werden. Es bietet gerade im Hinblick auf die Her- und Bereitstellung von Forschungsdaten gewisse Vorteile gegenüber dem XML-Format, dessen Stärken mehr im Bereich des Publishing zu sehen sind. Doch sollen hier die Formate nicht gegeneinander ausgespielt werden, sondern der Fokus auf die Forschung gelegt werden und damit auf die Frage, welche neuen Erkenntnisse wir mit digitalen Tools gewinnen können? Dabei sollten wir nicht nur Daten sammeln, sondern diese auswerten, möglichst über verschiedene Ebenen der Kontextualisierung hinweg. Für solche Auswertungen bietet Nodegoat einen einfachen Zugang, insbesondere auch für die Lehre.

The texts in Nodegoat are not tagged in XML, but in HTML. The special feature: in the HTML code we see in light blue the objects that have been tagged with their identification numbers. Thanks to these identification numbers, which are stored in the database, we have a clearly defined structure of the text through tagging, which we can immediately use for evaluations, for example for the network analysis mentioned, for map visualisation and other analyses. Can Nodegoat also produce data in XML format? For example, for a publication? Yes. This has already been done, see the example of the encyclopaedia mentioned at the beginning. The data, in this case the tags with their identification numbers, are downloaded into Nodegoat in JSON format via an interface and converted into the XML data format with an XML parser. This process is not difficult insofar as the Nodegoat data is clearly structured and defined in JSON format. Could an XML editor be developed for Nodegoat so that the tags could be saved in XML instead of HTML? Yes, that is possible. However, tagging with HMTL + unique identification numbers should not be underestimated. Especially with regard to the production and provision of research data, it offers certain advantages over the XML format, whose strengths are to be seen more in the area of publishing. However, the formats should not be played off against each other here, but the focus should be on research and thus on the question of what new insights we can gain with digital tools? In doing so, we should not only collect data, but also evaluate it, if possible across different levels of contextualisation. Nodegoat offers easy access for such evaluations, especially for teaching.

Nodegoat verfügt über verschiedene andere Funktionen zur Bearbeitung und Auswertung von Texten und Bildern. Neben dem ‘taggen’ von Texten können etwa mit Regex (regular expression) Begriffe in den Conditions von Nodegoat definiert und sogleich im Text farblich hervorgehoben werden (braun, gelb, blau).

Nodegoat has various functions for editing and evaluating texts and images. In addition to tagging texts, terms can be defined in the Nodegoat conditions using regex (regular expression) and immediately highlighted in colour in the text (brown, yellow, blue).

Um den Begriff ‘Schiff’ in den Conditions blau einzufärben, tragen wir bei den Descriptions des Objekts Folgendes ein: (Schiff)  und dann diese Formatierung: <span style=”background-color: #81BEF7;”>$1</span>. Wo die Angaben einzutragen sind, sehen wir in der folgenden Abbildung.

In order to colour the term ‘Schiff’ blue in the conditions, we enter the following in the object’s descriptions: (Schiff) and then this formatting: <span style=”background-color: #81BEF7;”>$1</span>. We can see where to enter the information in the following illustration.

Eine weitere nützliche Funktion für die Arbeit mit Texten ist das Modul der ‘Data reconciliation’ in Nodegoat. Damit können wir Beschreibungen zu Objekten automatisiert nach bestimmten Begriffen durchsuchen lassen, die wir zuvor in einem Vokabular defniert haben. Die Treffer werden sogleich in der Datenbank abgespeichert. So können wir auch Texte durchsuchen und die gefundenen Begriffe automatisch ‘taggen’ und wiederum abspeichern lassen, wobei der Algorithumus zur Zeit so eingestellt ist, dass er nach einem ganz spezifischen Begriff in einem Text sucht und nicht nach der Gesamtzahl dieser Begriffe.

Another useful function for working with texts is the ‘Data reconciliation’ module in Nodegoat. This allows us to automatically search descriptions of objects for certain terms that we have previously defined in a vocabulary. The hits are immediately stored in the database. In this way, we can also search texts and have the terms found automatically ‘tagged’ and saved again, whereby the algorithm is currently set to search for a very specific term in a text and not for the total number of these terms.

Kann man Text in Nodegoat importieren? Ja. Die einfachste Art ist, die Texte per Copy / Paste in das Textfeld einzufügen. Bei vielen Texten kann man diese entweder hochladen via Interface (CSV-Format) oder man importiert Texte via Schnittstelle (API). Letzteres kann man mit Transkribus kombinieren. Dies bedeutet: Wir können unsere Texte in Transkribus, zum Beispiel im Webinterface von Transkribus lite, zuerst automatisch (mit OCR) transkribieren lassen und dann jede Seite unsers Dokuments als ein Objekt in Nodegoat importieren mit der ‘Data Ingestion’ Funktion. Anschliessend können wir die Texte in Nodegoat taggen und etwa mit Abfragen oder Visualisierungen auswerten. Wir gehen an dieser Stelle nicht weiter auf die Einzelheiten ein, um zu einem späteren Zeitpunkt dazu ein Tutorial zu erstellen. In der Abbildung unten sehen wir als Beispiel einige importierte Pages aus Transkribus mit ihren IDs und den Seitenzahlen. Wir können also ganze Werke aus Transkribus in Nodegoat importieren.

Can I import text into Nodegoat? Yes. The easiest way is to copy / paste the texts into the text field. For many texts you can either upload them via interface (CSV format) or import texts via interface (API). The latter can be combined with Transkribus. This means: We can first have our texts transcribed automatically (with OCR) in Transkribus, for example in the web interface of Transkribus lite, and then import each page of our document as an object into Nodegoat using the ‘Data Ingestion’ function. Afterwards, we can tag the texts in Nodegoat and evaluate them with querys and visualisations. We will not go into further detail here, in order to create a tutorial on this at a later date. In the figure below we see as an example some imported pages from Transkribus with their IDs and page numbers. So we can import whole works from Transkribus into Nodegoat.

Dies war nur ein erster Überblick zu den Funktionen, die Nodegoat für die Arbeit mit Texten bietet. Abschliessend kann darauf verwiesen werden, dass in jeder Nodegoat-Umgebung (domain) ein Webinterface integriert ist, mit dem die eigene digitale Edition via Web der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden kann. Wie eine solches Webinterface konfiguriert wird, werden wir zu einem späteren Zeitpunkt auf diesem Blog erläutern.

This was only a first overview of the functions that Nodegoat offers for working with texts. Finally, it can be pointed out that a web interface is integrated in every Nodegoat environment (domain), with which one’s own digital edition can be made accessible to the public via the web. How to configure such a web interface will be explained later on this blog.

Nodegoat Workshop – Get Linked Open Data into Nodegoat

These workshops follow a workshop series earlier this year, organised in collaboration with the University of Bern in the framework of the SNFS SPARK project ‘Dynamic Data Ingestion’ as well as two of the NEP4DISSENT Summer Schools …”

https://nodegoat.net/blog.s/56/linking-your-historical-sources-to-open-data-workshop-series-organised-by-cost-action-nep4dissent

I can highly recommend the workshop taking place on 13 and 21 September 2021. In particular, it will show how to import Linked Open Data into Nodegoat via an interface, which does not require any special programming skills, allowing you to devote your energy and brain power to the structure, content and consistency of the imported research data.

 

Nodegoat Day 2021 @ Unibe

projects / sources / data / networks / people

From source to visualization: Data modeling and analysis with Nodegoat

Friday, 04 June, 9-17 h via Zoom

Programme

9.00 Introduction by Kaspar Gubler (Universität Bern, Historisches Institut): SNSF Spark Projekt ‘Dynamic Data Ingestion’ for server-side data harmonisation: Creating a database with 200k students and scholars 1200-1800: Method, concept and practical implementation

9:30 Simon Bürcky (Universität Giessen, Historisches Institut): Dynastic Networks of the Counts of Solms during the 15th Century, PhD project

10:00 Katharina Vukadin (Universität München, Institut für Kunstgeschichte): Relic Networks in the Early Modern Period: the Wittelsbach collection since 1577, PhD project as part of the ERC Projekt: SACRIMA

10:30 Giulia Iannuzzi (Università di Firenze / Università di Trieste): Plotting European sea routes in the Modern age (1500-1900): modelling, visualising, and linking data in Nodegoat, Global Sea Routes Project

11:00 Discussion / Questions / Partisan round: Opportunity to present your own Nodegoat project or project idea

12:00-13:00 Lunch break

13:00 Daniel Jaquet (Universität Bern, Historisches Institut): Mapping Swiss wars in the Middle Ages (1350-1550) as part of the Project Martial Culture in Medieval Town

13:30 Nina Janz / Sarah Maya Vercruysse / Michel R. Pauly (Université de Luxembourg, Project WARLUX): Using data analysis on recruited Luxembourgers in WWII, https://digiwarhist.hypotheses.org

14:00 Stefanie Mahrer (Universität Bern, Historisches Institut): Transnational Science. Switzerland and Forced Academic Migrants 1933 to 1950, https://forced-academic-migration.net

14:30 Nuno Camarinhas (Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Direito): Mapping justice administration in Portugal and the Portuguese empire (1600-1926), Project: Modern Portuguese judiciary

15:00 Milan Matthiesen (Europainstitut der Universität Basel): The Exterior of Philosophy: On the Practice of New Confucianism, https://europa.unibas.ch/de/forschung/european-global-knowledge-production/the-exterior-of-philosophy/

15:30 Pim van Bree / Geert Kessels (The Hague, LAB1100): Linked Open Data in the humanities: availability, linking and analysis with Nodegoat, https://lab1100.com

16:00 Discussion / Questions / Partisan round: Opportunity to present your own Nodegoat project or project idea

16:30 Apéro virtuel

 

 

 

CfP Nodegoat Day 2021

The Nodegoat Day 2021 will be run as an entirely virtual event via Zoom, hosted by the University of Bern (Switzerland). At Nodegoat Day 2020, only projects from the University of Bern were presented. As this had already attracted an international audience, projects from all over the world will be invited to Nodegoat Day 2021. Reports and impressions from Nodegoat Day 2020 can be found here:

https://www.infoclio.ch/de/tagungsbericht-nodegoat-day-2020

https://histdata.hypotheses.org/1937

Proposals for Project showcases (max. 300 word proposal)

Data visualisations in the Digital Humanities are booming. Through the visual representation of research data, previously unknown patterns and developments can be uncovered and lead to new insights. At the same time, data visualisation helps research gain more visibility and facilitates interdisciplinary exchange, especially when projects work with the same visualisation software. This is the case with Nodegoat, a multifunctional, virtual research environment for managing, analysing and visualising research data. The Nodegoat Day therefore will bring together research projects from very different disciplines. The aim of the conference is to show and reflect how a digital tool like Nodegoat can be used in humanities research and/or teaching, what influence digital tools can have on formulating and answering research questions, and how they can lead us to new insights and research horizons. Projects at Nodegoat Day should present experimental, substantial or completed research, provide concrete insights into their conceptual data models and visualisations, and situate their approach within their discipline and the Digital Humanities. Contributions from young scientists are explicitly welcome as well as trans- and interdisciplinary impulses. Special consideration should be given to the data models: the principle of data modeling in Nodegoat is object-oriented and follows the actor-network theory: Persons, events, artefacts, places or historical sources are first considered as objects of a horizontal order, which form a network and create a hierarchy only through their relationships to each other. Nodegoat users can define data models, objects and relationships individually and thus realise their own project-specific data structures. Furthermore, a data model can also be adapted to existing reference models, which also improves the interoperability of research data. The design of the data model is of course crucial for the visualisations: every object in Nodegoat can be given in the model geographical and temporal attributes that can be analysed and visualised for the research data. The potential of such data visualisation functions (maps, networks, time series) as well as the algorithmic calculations in Nodegoat will be reflected and discussed at the conference. Overall, there will be numerous opportunities for comparison between the individual projects, from which impulses and exchange across disciplinary boundaries can be expected as well as networking in the Nodegoat community. The contributors will have 20 minutes for presentation and afterwards there will be 10 minutes for questions and inputs.

In addition, two longer “partisan rounds” are scheduled for spontaneous ultra-short presentations on projects in the experimental stage, questions about how to run a Nodegoat project, functions of Nodegoat, long-term archiving of Nodegoat data, and questions about life in general, as well as critical reflections on methods and results of digital projects.

The abstracts are requested along with a brief biographical note by email no later than May 15,
2021, to Kaspar Gubler (kaspar.gubler@hist.unibe.ch). Feedback will be provided no later than
the end of May 2021. The conference language is English.

Guests can register sending an email to: larissa.achermann@hist.unibe.ch

Projects around the globe are welcome to participate in Nodegoat Day 2021. Map of Nodegoat projects worldwide (selection, December 2020):

https://nodegoat.net/usecases

 

Institutes where Nodegoat projects are running (November 2020):

Die Eidgenossenschaft als Wissensraum im vormodernen Europa, Vortrag am 25.03.2021

Kaspar Gubler / Christian Hesse (Bern): Die Eidgenossenschaft als Wissensraum im vormodernen Europa: Neue Erkenntnismöglichkeiten durch Datenvisualisierungen

Vortrag im Rahmen der Ringvorlesung des Berner Mittelalter Zentrums.

Donnerstag, 25.03.2021, 17:15-18:45 Uhr.

Bitte registrieren Sie sich bei Laura Hutter (laura.hutter@ikg.unibe.ch), wenn Sie den Vortrag besuchen möchten. Der Vortrag findet virtuell via GoToMeeting statt. Nach der Registrierung erhalten sie den Link für GoToMeeting.

https://www.bmz.unibe.ch/unibe/portal/microsites/micro_bmz/content/e760315/e760316/e761493/e761495/FS21_BMZFlyer_ger.pdf