Netzwerke des Wissens
Creators: name: Purschwitz, Anne
Publisher: name: Zenodo
Year: 2023
Subjects: Netzwerkanalyse, Journalforschung, Aufklärung, TopicModelling, Wissensgeschichte

description: <strong>Netzwerke des Wissens - Thematische und personelle Relationen innerhalb der halleschen Zeitungen und Zeitschriften der Aufklärungsepoche (1688-1815)</strong> <strong>Poster im Rahmen der Berliner Tagung „Digital History“ für die erste Etappe zum Peter-Haber-Preis </strong> Da die Menge der verfügbaren digitalen Quellen ständig wächst, neigen Studien über den Erwerb und die Weitergabe von Wissen im öffentlichen Raum dazu, bei der Analyse historischer Diskurse methodisch selektiv vorzugehen. Damit bieten sie in der Regel nur ein sehr partielles Bild der Produktion, Repräsentation, Rezeption und Bewertung von Wissen aus einer geistesgeschichtlichen Perspektive. Ein produktiverer Ansatz wäre es, die Funktionsweise der vormodernen Wissensproduktion auf der Grundlage eines möglichst breiten Spektrums von Quellen zu analysieren (vgl. dazu: Fulda/Matuschek 2009; Vogel 2004; Speich Chassé/Gugerli 2012, S. 94; Östling et al. 2018). Das Projekt ‚Gesellschaftliche Wissensproduktion in der Aufklärung – Text- und netzwerkanalytische Diskursrekonstruktion‘ versucht, mit Hilfe computergestützter Verfahren alle 360 in Halle zwischen 1688 und 1815 erschienenen Zeitschriften und Periodika konsistent zu erfassen, systematisch zu analysieren sowie Informationen über alle an diesem Prozess beteiligten Akteure (Autoren, Herausgeber, Drucker, Kupferstecher etc.) zu sammeln. Die periodische Presse der Aufklärungszeit ist für diese Art von Ansatz besonders relevant. Zeitungen und Zeitschriften ermöglichten eine größere Verbreitung der Ideen Gebildeter und eine schnellere Reaktion auf Nachrichten, Kontroversen und Veröffentlichungen, da sie eine weithin akzeptierte Form der zwischenmenschlichen Kommunikation wurden (vgl.: Gosch 1789, S. 88f.; Gierl 2001, S. 72). Sie füllten somit eine öffentliche und institutionelle Lücke und boten ein offenes und anpassungsfähiges Medium für verschiedene öffentliche Diskurse ohne thematische Einschränkungen (Frank et al. 2009, S. 4). Qualitativ geht das Projekt über die Standard-Diskursanalyse hinaus, indem eine Fülle von digital verfügbaren Text- und Netzwerkdaten genutzt werden, um die Breite und Tiefe aller Diskurstypen der Aufklärung zu rekonstruieren. Die kombinierten quantitativen Methoden der Text- und Netzwerkanalyse können es ermöglichen, den Einfluss der vielen Beteiligten bis in die Struktur der Diskurse hinein nachzuzeichnen. Ausgehend von der Grundüberlegung, dass, um alle Beiträge und Inhalte zu überblicken informatische Verfahren zwingend benötigt werden, erwies sich das Topic-Modeling als vielversprechender Ansatz. Für die Arbeit mit dem TopicExplorer (entwickelt von Alexander Hinneburg, MLU Halle-Wittenberg, Papilloud/Hinneburg 2018; Hinneburg et al. 2012; Hinneburg et al. 2014; https://github.com/hinneburg/TopicExplorer) wurden die Artikelüberschriften um weitere Informationen (Metadaten) ergänzt, die aus der bestehenden Datenbank abgefragt wurden – dies betrifft: das Publikationsdatum, den Autor und den Titel des Journals, in dem der jeweilige Beitrag erschien, ebenso verfügbar sind die Seitenangaben (Länge) der Beiträge. Diese zusätzlichen Informationen wurden bei der Themengenerierung nicht berücksichtigt, ermöglichten aber eine nachträgliche Zuordnung, bzw. SQL-Abfragen für verschiedene Dokumentenrankings. Die in unseren ersten Versuchen generierten Themen geben Hinweise darauf, worüber, wann und in welchem Umfang in den halleschen Zeitungen und Zeitschriften gesprochen wurde. Ersichtlich wird aber auch, dass Topic-Modelle Themen hervorbringen können, die nach Themen aussehen, sich aber bei einer näheren Betrachtung eher als Relationen anderer Art entpuppen, so z. B. geographische oder territoriale Eigennamen. Gleichzeitig wurden auch Gruppen generiert, die zunächst keinen semantischen oder thematischen Zusammenhang erkennen lassen, während andere, erwartete Themen zu fehlen scheinen. Doch auch in diesen Fällen werden die Daten nicht mehr nur selektiv als 'Beispielspender' genutzt, sondern in allen ihren Widersprüchlichkeiten und zunächst auch einmal mangelnden Plausibilitäten ernst genommen. Neben den Themen sollen die Akteure der Journale über eine historische Netzwerkanalyse gleichberechtigt in Rekonstruktion und Analyse der Datenbestände einbezogen werden, denn keiner der beiden Ansätze allein würde eine solche Fülle von Daten berücksichtigen können und zudem flexibel angepasste Interpretationen und Vergleiche ermöglichen. Mit Hilfe der historischen Netzwerkanalyse können Akteure und Journale in Beziehung miteinander gesetzt werden, einen deutlichen Mehrwert erzielt das Projekt aber durch die Integration der modellierten Themen in die Rekonstruktion der Netzwerke. Als besonders zentrale Themen und damit unter Umständen (Wissens)Diskurse, über den Gesamtzeitraum, erweisen sich Topic 3 mit Rezensionen und Beiträgen zu politischen und staatswissenschaftlichen Schwerpunkten, Topic 1 aktuelle Nachrichten zu Politik und vor allem regionaler Wirtschaft beinhaltend und Topic 27 mit eher beschreibenden Artikeln zu Geschichte und Verfassung unterschiedlicher Länder. Andere Themen, die häufig nur punktuell auftreten, beziehungsweise relativ spät in den Journalen der Aufklärungsepoche Raum erhalten, finden sich eher am Rand des Netzwerks. So beispielsweise Topic 7 mit den Kernpunkten elektrische Versuche und der Reflektion über die Erkenntnisse Alessandro Voltas. Neben diesen thematischen Einblicken ermöglicht die Kombination von Topic-Modeling und Netzwerkanalyse die Diagnose thematischer und/oder personeller Verdichtungen. So kann die Gegenüberstellung unterschiedlicher Zeitschnitte oder aber die Visualisierung des zeitlichen Verlaufs Konzentrationsprozesse sichtbar machen. Eine erste Schlussfolgerung aus dieser methodischen Verknüpfung legt dabei die Vermutung nahe, dass nach Abschluss eines relativ intensiv thematisierten Gegenstandes, innerhalb der periodischen Presse die Suche nach neuen, das Publikum und die Autoren interessierenden, Fragestellungen begann. Gerade für die Rekonstruktion dieser ‚Suchen‘ bietet die Flexibilität der Netzwerkanalyse sehr gute Ansatzpunkte.