The bene ts of crowdsourcing is depicted in the context of the Mecklenburg Field Names Archive. This archive encompasses a large collection of eld names. Transforming the hand-written eld name lists and the corresponding map entries into structured digital content is still a manual task. This paper presents insights into crowd based realizations that have been evaluated in the project WossiDiA. Afterwards, we present the ongoing crowd based process of transfering eld name lists and corresponding map entries into a hypergraph database. We conclude comparing our approach to related work. Kurzfassung. Sowohl in der Kulturlandschaftsforschung wie auch in der Volkskunde spielen Flurnamen von Orten oder Landschaftsteilen eine wesentliche Rolle. Aber auch die Regional- und Lokalgeschichte, Sprachwissenschaftler und Ortschronisten sind an ihnen interessiert. Neben der regionalen Einordnung ist dabei der Verortungsaspekt wesentlich. Dieser wird heute hau g mit Geoposition sowie einer Darstellung mittels Web Mapping Service verknupft. Die Bereitstellung dieser digitalen Information ist Ziel des hier vorgestellten digitalen Flurnamenarchivs fur Mecklenburg. Ausgehend von den zu Beginn des 20. Jahrhunderts von der Mecklenburgischen Flurnamenskommission erfassten, noch ca. 20.000 erhaltengebliebenen Flurnamen, wird die Digitalisierung mittels Crowd-basierter Verfahren und deren Nutzbarmachung fur digitale Archivanwendungen beschrieben. Nach einer Einordnung dieses Vorhabens in den Kontext des WossiDiA-Projektes, werden die untersuchten crowd-basierten Umsetzungsmoglichkeiten vorgestellt und anschlie end das derzeitig laufende Szenario der Ubertragung des in Flurnamenlisten und auf Karten verzeichneten Bestandes und verwandte Arbeiten skizziert.
Eine digitale Erschlie ung von analogen Archiven mit Unterstutzung von
Crowdsourcing Methoden ist in der heutigen Zeit keine Seltenheit mehr. Auch im
Zusammenhang mit der Wahrung wichtigen Kulturerbes gibt es bereits viele, auch
internationale, Initiativen, die eine solche Arbeitsweise fur sich entdecken
konnten [
Flurnamen gehoren sprachwissenschaftlich zu den sogenannten Toponymen. Sie
werden fur topographische Gegenstande verwendet, wozu bspw. auch
Landschaftsund Ortsnamen gehoren und benennen und beschreiben als Mikrotoponyme
kleinraumige Landschaftsteile, die allgemein landwirtschaftlich oder
forstwirtschaftlich genutzt werden. Flurnamen sind somit "ein wichtiges Kulturgut [und
spiegeln] ein Stuck der volkskundlichen Uberlieferung eines Territoriums wider\
[
Angeregt auf Basis der deutschlandweiten Bewegungen entstand auch
regional in Mecklenburg auf der zweiten Hauptversammlung des neu gegrundeten
Heimatbundes (1906{1918) ein Bestreben zur Sammlung von Flurnamen [
Die noch vorhandenen echt-realen Restbestande des FNA wurden im Zuge
eines, von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geforderten,
Digitalisierungsprojektes in den Bestand von WossiDiA1 integriert [
Auch wenn das Anwendungspotenzial von Crowdsourcing (CS) vielseitig ist und in den unterschiedlichsten Bereichen bereits zum Einsatz kommt, ist gerade im Zusammenhang zum Bestand des Mecklenburgischen Flurnamenarchivs der interdisziplinare Teilbereich Digital Humanities im Kontext dieser Initiative als besondere Spezialisierung, unter anderem durch die Zusammenarbeit mit einem externen CS-Dienstleister zur vollstandigen Abarbeitung, hervorzuheben.
Die Aufbereitung und Analyse des Archivs im Rahmen der Konzeption fur die eigentliche Umsetzung ergab zwei zu losende Kernprobleme, auf die es sich zu fokussieren galt.
Entscheidend und zielfuhrend fur eine erfolgreiche Umsetzung sind hierbei die
Teilbereiche der Uberarbeitung (Transkription) der Flurnamen selbst und der
Verortung der eingezeichneten Nummerierungen der Fragebogen der
Flurnamenforschung (Abb. 1) des analogen Archivs, in die sich die Kernprobleme der
Deskribierung des FNA klassi zieren lassen [
nicht ausschlie lich rein technischer Art, hinzu kommen Aspekte wie die Akquirierung und Motivation der Crowdworker, die Qualitat der Abarbeitung selbst sowie weitere Qualitatsfaktoren, wozu unter anderem Vollstandigkeit, relative und absolute Genauigkeit, aber auch Korrektheit und Konsistenz zahlen. Teilaufgaben Auf Basis des spezi schen Bestandes des FNA und der Art der Erfassung ist eine Zweiteilung der Aufgabenschwerpunkte unabdingbar. So ist eine Transkription der Namen als erster Schritt notwendig. Hierbei gibt es vor allem Herausforderungen in der Vielfaltigkeit der Typogra e und der Diversitat von Typen von Handschriften, welche Expertise benotigen, um einen qualitativ genugenden Prozess zur Digitalisierung dieser Namen moglich zu machen. Gleicherma en ist in diesem Zusammenhang auch eine Mitfuhrung der Nummerierung zur Referenzierung der Namen mit den Markierungen in den Karten fur den nachfolgend notwendigen Schritt der Verortung entscheidend. Diese Nummerierungen werden erst nach dem Ende der Georeferenzierung ihre Bedeutung verlieren.
Fur die Verortung stellt die Diversitat an Karten, wie Messtischblatter, Flurkarten, Ubersichtskarten, Gutskarten oder angefertigte Handzeichnungen, um nur einige zu nennen und die Vielfalt an Formaten in Form von unterschiedlichen Ma staben eine Herausforderung fur die Crowd-basierte Abarbeitung dar. Technologisch kann hier auf bekannte Web Mapping Services wie die von Google Maps und OpenStreetMap zur Realisierung zuruckgegri en werden. Zudem bietet sich aufgrund der vielfaltigen Unterschiede eine Visualisierung mittels einer Side-by-Side Darstellung an. Die zu bearbeitende Diversitat im Bestand des FNA verdeutlicht die nachfolgende Zusammenstellung in Abb. 2.
Ziel der vorangegangenen wissenschaftlichen Forschungsarbeit war es zum einen
die Herausforderungen und Probleme einer moglichen Abarbeitung aufzuzeigen
und andererseits gleicherma en Losungsmoglichkeiten durch bereits etablierte
Plattformen oder auch Anbieter von solchen Umsetzungsprozessen zu evaluieren.
Plattformen und Anbieter Die Untersuchung verschiedener etablierter
Plattformen im Crowdsourcing Umfeld (Tab. 1) in den relevaten Bereichen
Engagement (Mitwirkung von freiwilligen Helfern), Microtasking & Tasks, Marktplatze
(Markrotasks & Projekte) und bei Anbietern auf Meta-basierten Angeboten,
welche Teil-Services anderer Anbieter nutzen, hat gezeigt, dass weitestgehend keine
einheitlichen Losungsszenarien fur den speziellen Kontext des FNA bei der
breiten Masse von Anbietern anwendbar sind. Im Zuge der Wettbewerbsfahigkeit
wird sich in der Wirtschaft zunehmend auch auf kundenspezi sche Angebote und
Projektablaufe fokussiert. Die Anbieter versuchen sich damit gegenuber
komplexer Anforderungen breiter aufzustellen, um auch solchen Kunden Losungen fur
ihre Problemstellungen anzubieten. Andere Anbieter sind auf
vielversprechende Spezialisierungen ausgerichtet und bieten so umfassende Moglichkeiten, in
ahnlichem Ma e wie zugeschnittene Angebote. Herangezogen wurden bei der
Bildung unterschiedlicher Crowd-basierter Szenarien fur das Mecklenburgische
Flurnamenarchiv, nach tiefgreifender Untersuchung [
Weiterhin konnen, im Falle einer mittel- bis langfristigen Orientierung fur ein erganzendes internes Projekt zum Ausbau des Bestandes in Form einer Eigenentwicklung, nachfolgende Anbieter einen interessanten Beitrag bezuglich angewandter Implementierungen, Verfahrensweisen und den Umgang mit Crowdworkern bieten: CrisisCommons, Fixmystreet und ebenfalls Georeferencer. Somit beherbergten funf der untersuchten Anbieter einen potenziellen Mehrwert zum Erreichen der Zielstellung des gestellten Problems im Rahmen des FNA. Die anderen in der Untersuchung selektierten Anbieter sind aufgrund der Machbarkeit, des eingeschrankten oder unvollstandigen Portfolios, auf Basis wirtschaftlicher Aspekte oder durch ausschlie ende rechtliche Bedingungen nicht einsetzbar. 4 4.1
WossiDiA
Aktuelle Umsetzung
Im Rahmen der Konzeption einer moglichen Umsetzung kristallisierten sich, aus
den untersuchten Plattformen und Anbietern interne, externe und
kollaborative Ansatze, bezuglich einer Crowd-basierten Abarbeitung beider zu losenden
Kernprobleme, heraus [
Nach den ersten Analysen von Beispielen aus dem Bestand des FNA und dem Abstecken der benotigten Expertisen begann Crowdguru unverzuglich mit der Auswahl eines geeigneten Crowdworker-Kollektivs. Gleicherma en wurde im Projektteam des WossiDiA Umfeldes die Aufbereitung des digitalen Bestandes von Rohdaten in Form von Bilddateien vorangetrieben und dem Unternehmen mittels Links in Form einer CSV-Datei auf Seitenbasis zur Crowd-basierten Abarbeitung bereitgestellt.
Eine Ubersicht zum Prozess zeigt die nachfolgende Abb. 3. Deutlich wird hierbei die vollstandige Auslagerung der Teilaufgaben inklusive aller abhangigen Rahmenbedingungen, wie beispielsweise eine Qualitatssicherung durch Validatoren oder abschlie ende Sichtkontrollen je Teilaufgabe, an das beauftragte Unternehmen.
Neben regelma igen Gesprachsterminen mit Crowdguru zur Abstimmung des Fortschritts, konnte das Unternehmen anfangs aus einem Kollektiv von 100 Crowdworkern schopfen, welche sich mit der ersten Teilaufgabe der Transkription beschaftigen sollten. Diese wurden zunachst durch eine initiale Testaufgabe, in Form einer Ubersetzung eines einfachen in Sutterlin geschriebenen Rezeptes einer Eierpfanne mit Champignons, identi ziert. Aufgrund des speziellen Bestandes und der Diversitaten an Handschriften und Typogra en kristallisierten sich allerdings 40 fahige Personen heraus, welche den komplexen Anforderungen in vollem Umfang gerecht werden konnten, denn wo bei einem Rezept noch Zusammenhange erschlossen werden konnen, ist dies bei einer Transkription von separat stehenden Flurnamen nicht moglich. Bestatigt und bewertet wurde die Ergebnismenge im Rahmen durchgefuhrter Qualitatsprufungen, welche wiederum durch zwei identi zierte Experten innerhalb der Crowdworker vorgenommen Selektion eines geeigneten Crowdworker
Kollektivs
Aufbereitung und Export der
Rohdaten
Transkription inkl. Qualitätssicherung
Verortung inkl.
Qualitätssicherung
Abschließende Sichtkontrolle
wurde. So wurden innerhalb von anderthalb Wochen etwa 3100 Einheiten (Seiten) des gelieferten Bestandes abgearbeitet. Bei den verbleibenden Einheiten gab es jedoch zusatzliche Probleme aufgrund der Lesbarkeit und der Typogra e, sodass am Ende noch einmal 100 Einheiten neu abgearbeitet werden mussten, durch 10 bis 15 spezialisierte Crowdworker, die auf Grundlage ihrer vorherigen Transkriptionsergebnisse speziell dafur selektiert werden konnten. Mit solchen Herausforderungen war, nach der Aufarbeitung und Untersuchung des Archivs und der Kernproblematiken im Rahmen der Konzeption, jedoch zu rechnen.
Au erdem interessant ist die Zusammensetzung des Crowdworker-Kollektivs aus annahernd 50% Rentnern und Personen uber 50 Jahren. Die anderen 50% bestehen vorrangig aus Studenten und Personen im Alter von 20 bis 30 Jahren. Es wird demnach ersichtlich, dass eine relativ gro e Altersgruppe von diesem Aufgabentyp nicht angesprochen wird. Dies lasst sich vor allem mit zeitlichen Kontext der Flurnamenforschung begrunden. Wo die erste Gruppe unter Umstanden noch direkt mit den damaligen Typogra en in Beruhrung kam, ist die zweite Gruppe hauptsachlich in fachspezi schen Bereichen der Geschichte, Sprachwissenschaften sowie auch der Volkskunde aktiv.
In annahernd zwei Wochen wurden somit insgesamt 3906 Einheiten als digitalisierte Seitenobjekte im ersten Schritt, der Transkription der Namen mit Nummern, verarbeitet.
Anschlie end startete mit den vorher gepruften Transkriptionen die Verortung der Namen uber die gegebene Referenzierungsmoglichkeit der Nummern aus den Fragebogen der Flurnamenforschung (Abb. 1). Dieser Prozess dauert derzeit an, verspricht auf Basis der technischen Moglichkeiten einer Side-by-Side Darstellung seitens Crowdguru, mittels einer angebundenen GoogleMaps API Losung, jedoch eine strukturierte Moglichkeit zur Abarbeitung in einem recht kurzen Zeitraum. Nicht zuletzt auch, da fur die Referenzierung keine spezialisierten Crowdworker notwendig werden und auf das gesamte Kollektiv zuruckgegri en werden kann. Diese Teilaufgabe ist seitens Crowdguru somit nicht auf die 100 Crowdworker der Transkription begrenzt.
Die gro te Herausforderung in diesem Abschnitt stellt eindeutig die Diversitat an Kartenmaterial aus Messtischblattern, Handzeichnungen, Ubersichtskarten und Flurkarten dar, um nur einige zu nennen.
Sobald die externe Projektumsetzung abgeschlossen ist, wird das
WossiDiATeam unter anderem eine eigene konkrete Bewertung der Qualitat und der
Vollstandigkeit der Ergebnisdaten dieser ausgelagerten CS-Initiative durchfuhren.
Anschlie end ist es geplant diese Erkenntnisse und die konkreten Ereignisse des
Ablaufs, durch Analyse eines mitgeschnittenes Protokolls der gesamten Initiative
des externen Anbieters, auszuwerten und zu publizieren.
4.2 Integration in WossiDiA
Die Speicherung der transkribierten Flurnamen und ihre Lokation wird mit dem
WossiDiA zugrunde liegenden Graphdatenbanksystem PowerGraph [
Fur einige folgt eine kurze Beschreibung und die zugehorigen Datende nitionsanweisungen. Der Knotentyp Flur reprasentiert Informationen zum Flurnamen selbst, Namen, die intern verwendete Nummer in der liste und Karte, die ermittelte Ortslage und eventuelle erfasste Bemerkungen des Beitragers: CREATE NODETYPE Flur (
Nummer String, (: Number in the list; related to the place :) Name String, (: Name of the recorded cadastral section :)
Erzähler:
Schulz Lokation String, (: Location; cardinal direction :)
Info String (: Remarks for the field name :) ); );
Die 1:m Zuordnung von Flurnamen zu Orten erfolgt uber einen speziellen Hyperkantentyp Flurnamenverortung: CREATE EDGETYPE Flurnamenverortung MODEL (
Ort:place IN, Flurname:Flur+ OUT
Wahrend die speziell die De nition von Hyperkanten viele A hnlichkeiten mit den semi-strukturierten Inhaltsmodellen von XML aufweist, lehnt sich die Graphanfragesprache GrafL stark an XQuery, neben der allgemeinen Form der Klauseln insbesondere bei der Form der Variablenbindung und der Verwendung von Knoten- und Kantenkonstruktoren.
Grunde fur die Wahl Hydra.PowerGraph's sind die direkte Unterstutzung
von raumlichen Datentypen zur Darstellung von Ortsinformationen und die
Integration mit dem WossiDiA-System, dessen integraler Bestandteil nicht nur
das Flurnamenarchiv ist, sondern auch Flur- und Ortsnamensammlungen
Richard Wossidlos. Letzteres ergibt uber das Hypergraphmodell vielfaltige
Vernetzungsmoglichkeiten. Das Graphdatenbanksystem ist als eine Erweiterung des
objekt-relationalen System PostgreSQL realisiert. So werden fur die
Implementierung der Knotentypen Tabellenhierarchien genutzt und etwa fur
Ortsinformationen nden Datentypen und Operationen von PostGIS Anwendung. Fur
weitere Details Hydra.PowerGraph's soll auf [
Im Bereich der Transkription gibt es vor allem eigens durchgefuhrte Initiativen,
welche einen ahnlichen Charakter aufweisen, wie das Mecklenburgische
Flurnamenarchiv, jedoch inhaltlich andere Fachgebiete ansprechen. Zu erwahnen ist
hhiaenrddgaesscPhrrioejbeeknte"WOledttWeraeautfhzeeirc:hWnuhnagleinngv\o,nwRoodyearl FNoakvuys Sdcahriauefng,eulemgtdwieuZrdeeit,
des ersten Weltkrieges, zu "ubersetzen\ [
Au erdem hervorzuheben bleibt die Abschrift historisch handschriftlicher
Dokumente am Beispiel des Tagebuchs von F. Douglass im Rahmen des Projektes
Written Rummage [
Im Teilbereich der Verortung gibt es ebenfalls eine Vielzahl ahnlich
aufgestellter Projekte. Auch hier wird der Charakter der eigens verwalteten Applikation
zur Bewaltigung, gro teils ohne Einsatz eines Dienstleistungsanbieters, deutlich.
Das Projekt "1001 stories of Denmark\ dient der Erfassung von historischen
Geschichten Danemarks, welche durch die Crowd mit einem Orts- und
Zeitbezug zu versehen waren [
Ein weiteres Projekt dieser Art ist "Pin-a-Tale\ der British Library, wo
Personen mittels CS dazu aufgerufen wurden, sich ein literarisches Werk einer
beliebigen Zeit mit einem Bezug zu einem Ort im Vereinigten Konigreich auszuwahlen,
um dann zu beschreiben, in welchem Ma e der Autor den Geist oder das Wesen
der Gegend in seinem Werk eingefangen hat [
Die Pilotprojekte mit Georeferencer: Map images der National Library of
Scotland und Online Gallery Georeferencing der British Library sowie das
Crowdsourcing Projekt der Universitats- und Landesbibliothek Darmstadt zur
Georeferenzierung von historischen Karten stellen in Hinblick auf den spezi schen
Charakter der Kartenmaterialien ahnliche Initiativen dar. Jedoch wurde sich hier fur
ein anderes Konzept der Durchfuhrung entschieden, zwar auch auf Anbindung
eines externen Dienstleisters in Form von Georeferencer, jedoch ohne
Einbeziehung eines bereits katalogisierten, bezahloriertierten Crowdworker-Kollektivs
mit festgesetzten Qualitatsaspekten, wie wir es im Rahmen unserer Initiative
untersuchen [
Fur die U bertragung der Flurnamen und deren Position, aus den zumeist in Kurrent- oder Sutterlinschrift vorliegenden Listen und Karten in Form von Messtischblattern, lokalen Flurkarten oder Handzeichnungen, wurde ein Crowdsourcing-Ansatz gewahlt, der es ermoglicht, Erfahrungen auf dem Gebiet der Transkription und der Verortung zu sammeln und festzustellen, ob ein solch spezischer Bestand, wie das Mecklenburgische Flurnamenarchiv, Crowd-basiert abzuarbeiten ist und welche Rahmenbedingungen dafur explizit von Noten sind. Die Entscheidung viel hierbei aufgrund der ausgearbeiteten Konzepte, notwendiger Expertisen und der Moglichkeit zur Abarbeitung beider Kernprobleme auf einen Full-Service Dienstleister im Bereich etablierter Crowdsourcing-Losungen. Detaillierte Ergebnisse des gesamten Projektablaufs werden nach Abschluss des Projektes im Rahmen eines Workshops prasentiert.
Die voranschreitenden Vorgange und Forschungen im Umfeld von WossiDiA halten zudem viel Potenzial fur eine tiefenerschlie ende Verzahnung der verschiedenen Bestande bereit. So sind nicht nur Vernetzungen der Flurnamen kulturell wertvoll, sondern auch denkbare Querverweise zu anderen Bestanden wie den Ortschroniken, um nur einen momentan stark bearbeiteten Bereich des Instituts fur Volkskunde (IVK) zu nennen.
Zudem moglich ware fur die Erfassung von Georeferenzierungen eine achendeckende Darstellung Mecklenburgs in Form einer Landeskarte, welche durch ein Ampelschema erschlossene, teilerschlossene und noch zu erschlie ende Gebiete o erieren konnte. Denkbar ware auch an dieser Stelle eine Verzahnung mit diversen anderen Bestanden, wie Orte, Gebiete der Erzahlforschung etc., welche zukunftig ebenfalls Geodaten beherbergen konnten.
Eine solche Darstellung und Vernetzung von Bestanden konnte potenziell
auch mit dem sogenannten Holsten-Archiv fur Pommern [
Erst Anfang 2016 wurde die pommersche Flurnamensammlung von dem
Schweriner Wilfried Krempien, der enge verwandtschaftliche Beziehungen zu
Wossidlo hat, in Polen aufgespurt [
Angedacht vom IVK ist eine solche kooperative Zusammenarbeit, sodass es bereits mehrere Tre en, Besichtigungen und Termine beider universitarer Seiten gab. Im Juni 2017 fand zudem ein weiterfuhrender Workshop zu vernetzten Themenbereichen in Greifswald statt.
Auch internationale Zusammenarbeit wird aktuell forciert. So wurde Ende 2016 ein multinationales Erzahlforschungsprojekt beantragt und Anfang 2017 bewilligt. Beteiligte Lander sind dabei Amerika, Deutschland und die Niederlande im Rahmen der TA-P for the Social Sciences and Humanities, einer Kooperation mit mittlerweile 18 geistes- und sozialwissenschaftlichen Forschungseinrichtungen in Sudamerika, Nordamerika und Europa. So ist auch die DFG ein Partner. Es handelt sich dabei um ein transatlantisches Projekt zum Aufbau eines gemeinsamen Harvesters3 fur Belief legends 4. Vgl.: [17, 16].
16. Tangherlini, T.R., Broadwell, P.M.: WitchHunter: GeoSemantic Browsing in a Large Folklore Corpus. Journal of American Folklore 129(511), 14{40 (2016) 17. Trans-Atlantic Platform Digging into Data Challange: Partners | Trans-Atlantic