Die Datenmodellierung in nodegoat ist objektorientiert. Ein Datenmodell besteht aus Objekten (die Sub-Objekte für räumliche und zeitliche Angaben enthalten können) und aus Kategorien (Klassifikationen). Aufgrund der offenen Datenstruktur von nodegoat ist es möglich, entweder ein Datenmodell an ein Referenzmodell (z.B. CIDOC) anzupassen oder für komplexere Fragestellungen ein spezifisches Datenmodell zu entwerfen. Hintergrundinformationen zur Datenmodellierung in nodegoat für historische Fragestellungen finden sich hier: https://nodegoat.net/blog.s/13/data-modeling-and-database-development-for-historians-slides
1) Objekte
Z.B. Personen, Ereignisse, Institutionen, Texte, Manuskripte, Ideen, Bilder, Karten, etc.
Mit den Objekten werden die Daten grundsätzlich geordnet. Zudem können die Objekte mit Object descriptions beschrieben werden. Dazu stehen verschiedene Feldtypen an Objects descriptions zur Verfügung: https://nodegoat.net/documentation.s/116/objects
2) Sub-Objekte, für die Erfassung zeitlicher und räumlicher Angaben.
Die Object descriptions können gleichermassen für Sub-Objekte verwendet werden.
Der Hauptzweck der Sub-Objekte besteht darin, die Objekte in Zeit und Raum zu kontextualisieren.
3) Kategorien
Was ist der Unterschied zwischen Objekten und Kategorien? Objekte werden mit Kategorien klassifiziert. Beispiel: Ein Objekt kann eine Person sein, und eine Kategorie der Beruf der Person. So einfach? Ja. Objekte und Sub-Objekte können außerdem Beschreibungen enthalten (Text, Bilder, Links, Beziehungen). Klingt ein wenig wie Excel? Ja. Objekte sind ähnlich wie Spalten in Excel, Beschreibungen ähnlich wie Zeilen. Und Sub-Objekte? Das ist etwas Besonderes in Nodegoat, so wie Sie in Excel Orte und Datumsangaben in einer speziellen Spalte erfassen würden. Wenn Sie also Daten in Excel oder in einem ähnlichen Format haben, müsste es doch recht einfach sein, diese in nodegoat zu importieren? Das stimmt, wenn deine Daten eine saubere Struktur haben und konsistent sind, ist dies kein Problem.
Gibt es irgendwelche zwingenden Anforderungen oder Einschränkungen für die Datenmodellierung in Nodegoat?
Nein, du kannst dein Datenmodell individuell an die Forschungsfragen anpassen.
Soll ich mein Modell an bestehende Standards, wie z.B. das CIDOC-Referenzmodell, anpassen?
Das ist auf jeden Fall möglich. Nodegoat kann Normdaten generieren und bereitstellen und damit die Interoperabilität von Forschungsdaten verbessern. Allerdings ist es ratsam, das Datenmodell zunächst an die Quellen und an die Forschungsfragen anzupassen und zu überlegen, welche neuen Erkenntnisse mit diesem Datenmodell (und den darin gesammelten und visualisierten Daten) gewonnen werden können. Du solltest dich also zunächst fragen, ob dein Datenmodell konsistent und einheitlich strukturiert ist und vor allem, ob Außenstehende verstehen, was du mit deinem Datenmodell und den Daten darstellen und aussagen willst. Ein Geheimtipp: Denke vom Ende her. Welche neuen Erkenntnisse willst du mit deinen Daten präsentieren und wie soll eine Visualisierung deiner Daten dazu aussehen? Wie soll etwa eine Karte, ein Netzwerk oder eine Zeitreihe mit Ihren Daten aussehen, damit Außenstehende sie verstehen können?
Nodegoat sehr gut geeignet, um mit Linked Open Data zu arbeiten. Externe verlinkte Datensätze können in nodegoat-Projekte integriert und umfassende Analysen über vernetzte Datenquellen durchgeführt werden.
Wo beginnen? Welche Objekte und Kategorien sollen definiert und wie benannt werden?
Dies sind Schlüsselfragen. Objekte und Kategorien befinden sich zu Beginn auf der gleichen Ebene. Indem wir nun Beziehungen zwischen den beiden (oder zwischen Objekten) herstellen, bilden wir eine Struktur (Hierarchie), die unser Datenmodell darstellt. Geheimtipp: Lege zunächst etwa 5 Objekte fest, die für dein Datenmodell wichtig sind. Dies sind die Archetypen des Modells, die zentralen Typen also. Wenn du dich mehr für Personen interessierts, wirst du ein Objekt ‘Person’ anlegen. Wenn du mehr über Bücher und deren Inhalte forschen willst, dann ist das Objekt ‘Buch’ zentral für dich. Pro-Tipp: Mache die Objekte nicht zu klein. Wenn du dich zum Beispiel für Künstler interessierst, ist es besser, ein Objekt “Person” und eine Kategorie “Beruf” anzulegen, wo wir “Künstler” eingeben können. Auf diese Weise können nicht nur Künstler in das Objekt “Person” eintragen werden, sondern auch Mäzene oder Personen, die sonst mit den Künstlern oder Künstlerinnen in Verbindung stehen. Und es vermeidet Redundanzen, wenn z.B. eine Künstlerin auch ein Mäzenin ist. Pro-Tipp: du kannst natürlich auch ‘Objekt’ als Namen für den Typ Objekt verwenden und damit die unterschiedlichsten Dinge erfassen (archäologische Funde, Manuskripte, Bücher, Bilder, Karten usw.).
Eine Frage, die oft gestellt wird: Kann ich alle Daten, die ich in Nodegoat eingegeben habe, jederzeit komplett exportieren?
Ja, entweder als CSV-Daten, als ODT (Open Document Text) oder über eine Schnittstelle im JSON-Format (der JSON-Export ist abhängig von der Art der nodegoat-Installation).