title: Digital approaches to provenance research and restitution of Nazi-looted art in Viennese museums
Creators: name: Nikolčić, Marja
Publisher: name: :none
Year: 2025

description: Diese Dissertation beschäftigt sich mit dem Potenzial digitaler Methoden in der Provenienzforschung zu NS-Raubkunst in Wiener GLAM-Institutionen (Galleries, Libraries, Archives, Museums). Sie untersucht, wie digitale Ansätze die Restitutionsbemühungen unterstützen können, während gleichzeitig die Grenzen computergestützter Methoden kritisch hinterfragt werden. Die traditionelle Provenienzforschung wird häufig durch begrenzte finanzielle und personelle Mittel sowie durch die Fragmentierung von Archivalien behindert. Digitale Methoden, die sich auf semantische Technologien und Linken Open Data stützen, bieten neue Möglichkeiten für bessere Zugänglichkeit, Zusammenarbeit, Transparenz, Effizienz und Mustererkennung. Dennoch gibt es Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Verfügbarkeit und Transparenz von Provenienzdaten in Wiener Institutionen. Während globale Initiativen die Prinzipien von Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR) Data fördern, tun sich viele Wiener GLAMInstitutionen schwer, Zugang zu Provenienzdaten zu gewähren - insbesondere in ihren Online-Sammlungen. Diese Arbeit analysiert Österreichs größte digitale Quelle für die Provenienzforschung zu NS-Raubkunst: die Kunstdatenbank des Nationalfonds der Republik Österreich für Opfer des Nationalsozialismus. Durch den Einsatz von ethischem Web Scraping und computergestützter Analyse in Python zeigt die Studie erhebliche Datenprobleme auf, darunter Unvollständigkeit, Inkonsistenzen und das Fehlen aktueller Standards im Vergleich zu internationalen Provenienzdatenbanken. Trotz dieser Einschränkungen deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Modellierung sozialer Netzwerke auf der Grundlage vorhandener Daten dennoch aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer besseren Datenqualität und eines stärkeren institutionellen Engagements für Transparenz.
description: This thesis investigates the potential of digital methods in provenance research on Nazi-looted art within Viennese GLAM (Galleries, Libraries, Archives, Museums) institutions. It explores how digital scholarship can support restitution efforts while critically assessing the limitations of computational approaches. Traditional provenance research is often hindered by limited funding, personnel, and the dispersion of archival resources. Digital methods, leveraging semantic technologies and linked open data, offer opportunities for easy accessibility, collaboration, transparency, efficiency and large-scale pattern recognition. However, challenges persist, particularly in the accessibility and transparency of provenance data within Viennese institutions. While global initiatives promote Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) data principles, many Viennese GLAM institutions struggle to provide access to provenance records, particularly in online collections. This research evaluates Austria’s largest digital resource for Nazi-looted art provenance research, the Art Database of the National Fund of the Republic of Austria for Victims of National Socialism. Using ethical web scraping and computational analysis in Python, the study reveals significant data issues, including incompleteness, inconsistencies, and a lack of up-to-date standards compared to international provenance databases. Despite these constraints, findings suggest that meaningful results can still be achieved by modeling social networks based on the available data. This highlights the need for better data quality and institutional commitment to transparency