Motivation

TEXTELSEM entwickelt als interdisziplinäres Projekt an der Schnittstelle von Vorderasiatischer Archäologie, Altorientalistik und Informationstechnologie ein neues Methoden- und Visualisierungsspektrum für die Forschungen zur Historische Geographie. Archäologische und räumliche Daten generieren Informationen zu Siedlungsstrukturen und Geländebeschaffenheit. Texte enthalten ein dichtes Netz expliziter und impliziter Informationen zu Orten, Landschaften und Routen. Quantität und Komplexität der philologischen und archäologischen Daten machen den Einsatz von IT-gestützten Formen des Wissensmanagements notwendig und sinnvoll. TEXTELSEM zielt auf die Verbindung dieser Informationsgruppen durch den Ausbau einer auf Konzepten der semantischen Datenbeschreibung beruhenden Informationsintegration. Im Zentrum des Projekts steht die gemeinsame Entwicklung geeigneter Ontologien für die Beschreibung der disziplinären Datenbestände. TEXTELSEM baut dabei auf die in HIGEOMES geleisteten Arbeiten auf und möchte nicht nur die dort prototypisch entwickelten Methoden sondern auch die Inhalte weiter ausbauen.

Räumlich ist das Projekt nicht nur auf den Raum Obermesopotamien begrenzt, sondern schließt nun auch die Osttigris-Region ein – ein als Siedlungskammer und wichtiges Bindeglied im Verkehrswegenetz des Alten Orients bedeutendes Gebiet. In jüngster Zeit wurde es durch die intensiven Feldforschungen in Iraqi Kurdistan systematisch archäologisch erschlossen. Damit bietet sich die einmalige Chance, aktuelle geoarchäologische Daten und Informationen der Schriftquellen des 2. Jts. für den Chronotop miteinander in Beziehung zu setzen und so neue Erkenntnisse zur Entwicklung der historischen Geographie dieses kulturgeschichtlich enorm wichtigen Raumes zu gewinnen. Die zeitliche Begrenzung des Projektes resultiert daraus, dass besagte nordmesopotamische Region anhand der Keilschriftcorpora, insbesondere der altbabylonischen Texte aus Mari und mittelassyrischer Quellen, besonders detailliert bekannt ist.

In der Zusammenarbeit der französischen und deutschen Kooperationspartner verbinden sich komplementäre Kompetenzen, die es diesem Projekt ermöglichen, historisch-systematische Grundlagenforschung mit der Entwicklung neuer Analyse- und Visualisierungsmethoden zu verbinden. Grundlage ist ein gemeinschaftlich erarbeitetes, wissensgestütztes Informationssystem, das fachwissenschaftlich durchdrungene Datenbestände so integriert, dass neben der Recherche und interoperablen Bereitstellung der Informationen auch eine teilautomatisierte Generierung von Hypothesen möglich wird. So können durch Technologien des Knowledge Discovery großräumig vage Lokalisierungshypothesen des Typs „irgendwo in Region XY“ entscheidend eingeengt und Identifizierungshypothesen auf Grundlage des vorhandenen Wissens generiert werden. Das im Rahmen des beantragten Projektes entwickelte Instrumentarium (Datenstrukturen und Visualisierungsmethoden) lässt sich auf andere Zeitabschnitte und Räume übertragen.

Aktivitäten

Das i3mainz hat im Vergangen Jahr eine Web-Plattform entwickelt, um ohne vertiefte Datenbankkenntnisse einen einfachen Zugriff auf die verknüpften archäologischen und philologischen Daten zu erhalten (Abb. 2). Durch die simultane Abfrag- und Auswertbarkeit können Fachwissenschaftler disziplinübergreifende Erkenntnisse gewinnen. Für komplexere Analysen und kartographische Verarbeitung steht ein Export als KML zur Verfügung. Dazu haben Mitarbeiter des i3mainz im April 2017 einen Workshop in Paris veranstaltet.

Die wissenschaftliche Hilfskraft Magdalena Scherl hat eine Suchfunktion mit „fuzzy-search“-Techniken entwickelt zur verbesserten Auffindbarkeit unterschiedlich transliterierter bzw. transkribierter Ortsnamen (Abb. 3). Sie hat außerdem die Ontologie für die archäologischen Daten aus München auf den aktuellen OWL2-Standard gebracht, sodass nicht nur eine Verknüpfung mit anderen verlinkten Daten möglich ist, sondern mittels Inferenz- und Integritätsregeln eine automatisierte Schlussfolgerung. Martin Unold beschäftigt sich im Rahmen seiner Dissertation mit der Verarbeitung von unsicheren und vagen Informationen im Semantic Web, um so im kommenden Jahr die Auswertbarkeit der Daten weiter zu verbessern.

Resultate

Weitere aktuelle Informationen zu TEXTELSEM entnehmen Sie bitte der Projektseite. Dort finden Sie außerdem Literaturhinweise und Links.