Veranstaltungsprogramm

Die digitale Genealogie von heute kann das Datenmaterial und die Datentechnik für eine Art von Geschichte hervorbringen, die im Sinne der klassischen Mikrogeschichte Sabeans und Thaller erlaubt, mit wechselnden Perspektiven in Daten hineinzuschauen, um anderes zu finden, als Theorien vorhersagen (vielzitiert: nach nichtehelichen Kindern in Haushalten mit Hackfrüchten zu schauen). Das Datenbanksystem Gedbas4all wurde von Jesper Zedlitz seit 2007 entwickelt und von CompGen als Produktivsystem mit Millionen Datensätzen eingesetzt. Wir werden skizzieren, in welches größere, an Insellösungen reiche Feld an Ansätzen und etablierten Praktiken genealogische Entwicklungen von Datenbankstrukturen sich einfügen. Sodann wird Gedbas4all als Datenbanksystem vorgestellt. Abschließend werden aus genealogieinformatischer und geschichtswissenschaftlicher Perspektive Desiderate für die Weiterentwicklung des Systems auf WikiBase-Grundlage benannt. Hierfür suchen wir Partner in der Digitalen Geschichtswissenschaft.

Der eingereichte Beitrag beschäftigt sich mit Unsicherheit (Uncertainty) als epistemisches Konzept für die (digitale) historische Forschung. Er stellt die theoretische Frage danach, was Unsicherheit ist und wie sie im Bezug zum Quellenmaterial und zur Forschungsliteratur konzeptualisiert werden kann. Diskutiert wird beispielhaft an ethnischen Zuschreibungen bezüglich spätantiken Migrationen.

Die Teilnachlässe des Exilschriftstellers Ulrich Becher werden im Deutschen Exilarchiv 1933-1945 (DEA) und im Schweizerischen Literaturarchiv (SLA) aufbewahrt. Die Verstreuung von Bechers Nachlass auf die beiden Archive ist das Spiegelbild seiner von Brüchen und Zäsuren geprägten, transnationalen Exil-Biographie. Österreich, die Schweiz, Brasilien und New York bildeten im Zeitraum 1933-1950 die Exilstationen des Autors, der im Mai 1933 als der „jüngste der verbrannten Dichter“ aus NS-Deutschland floh. Das internationale Kooperationsprojekt „Ulrich Becher Digital“ soll ein Modell zur Verknüpfung und Präsentation normierter Metadaten und Digitalisate entwickeln, das dem Anspruch einer virtuellen Zusammenführung von verstreut liegenden Teilbeständen gerecht wird. Im Rahmen des Vortrags sollen die Ergebnisse eines mit dem Data Science Lab der Uni Bern entwickelten Prototypen präsentiert und zur Diskussion gestellt werden.