530, 526 oder 580? Wie St. Aldegund zum Datenatlas wurde
Am Anfang stand eine Grafik über Sankt Aldegund, meinen kleinen Heimatort an der Mosel.
Ich wollte den Ort auf einen Blick zeigen: das Panorama an der Mosel, markante Gebäude, Fläche, Postleitzahl, Höhenlage, geografische Koordinaten – und natürlich die Einwohnerzahl. Für diese Grafik trug ich 549 Einwohner ein. Die Zahl hatte mir damals auf Nachfrage das Einwohnermeldeamt genannt.
Seit rund 20 Jahren entwickle ich Websites und arbeite dabei immer wieder mit strukturierten Daten. Bei Sankt Aldegund bekam diese Arbeit eine ungewöhnlich lokale Dimension. Nachdem die Grafik fertig war, wollte ich genauer wissen, wie belastbar einzelne Angaben über meinen Heimatort eigentlich sind, woher sie stammen und wie sie sich miteinander in Beziehung setzen lassen.
Ausgerechnet die vermeintlich einfache Einwohnerzahl erwies sich dabei als ausgesprochen ergiebig.
Abb. 1: Mit dieser Grafik begann die Geschichte des späteren Datenatlas Sankt Aldegund. Für die Einwohnerzahl trug ich damals 549 ein – eine Angabe, die mir auf Nachfrage beim Einwohnermeldeamt genannt worden war.
2022 hat drei Einwohnerzahlen
Wer nach der Einwohnerzahl Sankt Aldegunds für 2022 sucht, kann auf mindestens drei Angaben stoßen:
530 Einwohner zählt der Zensus zum Stichtag 15. Mai 2022.
526 Einwohner weist die Bevölkerungsfortschreibung des Statistischen Landesamtes Rheinland-Pfalz zum 31. Dezember 2022 aus.
Eine landeskundliche Beschreibung bei KuLaDig nennt 580 Einwohner mit dem Zeitbezug „Stand 2022“.
530, 526 oder 580?
Der Unterschied steckt im Kontext. Der Zensus beschreibt die Bevölkerung an einem konkreten Stichtag und folgt seiner eigenen Erhebungsmethodik. Die Bevölkerungsfortschreibung nennt den amtlichen Stand zum Jahresende. Die landeskundliche Angabe bei KuLaDig – einem Informationssystem zur historischen Kulturlandschaft – stammt wiederum aus einem anderen Veröffentlichungszusammenhang.
Damit wurde für mich eine Frage immer wichtiger:
Was genau beschreibt eine Zahl – und worauf gründet sie sich?
Diese Frage wurde zum Ausgangspunkt für die Arbeitsweise des Atlas. Die drei Werte stehen dort heute bewusst nebeneinander; Stichtag, Quelle und Bezugsrahmen gehören zur jeweiligen Aussage.
Abb. 2: Gebäudestruktur im Datenatlas Sankt Aldegund. Die Visualisierung zeigt 224 Gebäude mit Wohnungen und verteilt sie nach der Zahl der enthaltenen Wohneinheiten.
Eine Zahl bringt die nächsten Fragen mit
Mit der Einwohnerzahl öffnete sich die Recherche in viele Richtungen.
Beim Christophorushaus in der Christophorusstraße 10 erzählt ein einzelnes Baujahr beispielsweise nur einen Ausschnitt seiner Geschichte:
1473 – historischer Kern
1710 – Erweiterung durch einen Nebenbau
1765 – Datierung des Wappens
Die Alte katholische Pfarrkirche St. Bartholomäus spannt einen noch größeren Zeitraum auf. Ihre Baugeschichte reicht vom späten 12. beziehungsweise frühen 13. Jahrhundert über mehrere Bauphasen bis zu Umbauten in den Jahren 1762/63.
Solche Fälle führten zu einer feineren Struktur für historische Zeitangaben. Ich erfasste die ursprüngliche Datierungsformulierung, Zeiträume und Jahrhundertzuordnungen getrennt und ergänzte dort, wo Auswertungen einen eindeutigen zeitlichen Bezugspunkt brauchten, einen Analysewert.
Aus der Datierung „spätes 12./frühes 13. Jahrhundert; Umbauten bis 1762/63“ lässt sich die Alte Kirche beispielsweise mehreren Jahrhunderten zuordnen. Für bestimmte zeitliche Analysen erhält sie zusätzlich den Analyseanker 1200.
Parallel verknüpfte ich historische Ereignisse mit den betreffenden Bauwerken, ordnete Quellen den jeweiligen Aussagen zu, ergänzte Koordinaten für räumliche Darstellungen und kennzeichnete selbst berechnete Werte als eigene analytische Ebene.
Aus immer mehr einzelnen Informationen entstand so Schritt für Schritt eine gemeinsame Struktur.
Also habe ich mir ein System gebaut
Auch das Datenmodell entwickelte sich aus den Anforderungen, die während der Arbeit am Atlas entstanden. Sobald dieselbe Kirche in Karte, Zeitleiste, historischen Ereignissen und mehreren Quellen auftauchte, brauchte ich eine eindeutige Zuordnung.
Ich entwickelte ein eigenes Kennungssystem.
Die Alte katholische Pfarrkirche St. Bartholomäus bekam beispielsweise die Kennung:
SA-KD-004
SA steht für Sankt Aldegund.
KD bezeichnet die Kulturdenkmäler.
004 identifiziert diesen Datensatz innerhalb der Gruppe.
Für andere Bereiche entstanden weitere Kürzel:
EV-007 bezeichnet ein historisches Ereignis.
S14 bezeichnet eine Quelle.
SA-KO-008 bezeichnet einen Kulturort.
Diese Kürzel sind eine eigene Konvention des Atlas. Ihre eigentliche Stärke zeigt sich dort, wo sie wieder aufeinandertreffen.
EV-007 beschreibt beispielsweise die erste belegte Kirche an diesem Ort im Jahr 1144. Dieser Ereignisdatensatz verweist auf SA-KD-004, also auf die Alte Kirche.
Zum Ereignis gehören wiederum die Quellen, auf denen die Aussage beruht.
SA-KD-004 → EV-007 → S14
Bauwerk → Ereignis → Quelle
Aus zunächst technischen Kennungen wurden damit feste Verbindungspunkte des Datenmodells.
Abb. 3: Bevölkerung im Verlauf und im Querschnitt: Jahresstände, Zensus 2022 und Altersstruktur werden im Atlas als getrennte, aber aufeinander bezogene Ansichten dargestellt.
1097 – und plötzlich wird eine Jahreszahl kompliziert
Je tiefer die Recherche in die Geschichte Sankt Aldegunds führte, desto interessanter wurden auch Angaben, die auf den ersten Blick vollkommen eindeutig wirkten.
Ein besonders gutes Beispiel ist 1097.
Der 11. Juli dieses Jahres wird traditionell mit einer frühen urkundlichen Erwähnung Sankt Aldegunds verbunden. Die entsprechende Besitzbestätigung Erzbischof Egilberts ist als Nr. 392 im Mittelrheinischen Urkundenbuch überliefert.
Für eine Zeitleiste erscheint das zunächst wunderbar eindeutig:
1097 → Erwähnung → Urkunde
Bei der genaueren Beschäftigung mit der Quelle kommt eine weitere Ebene hinzu.
Der Diplomatiker Theo Kölzer – also ein Wissenschaftler, der historische Urkunden untersucht – ordnet das Dokument als Spurium ein. In der Urkundenforschung bezeichnet man damit ein Schriftstück, dessen überlieferter Entstehungszeitpunkt und tatsächliche Herstellung auseinanderliegen.
Kölzer untersucht dafür unter anderem die Schrift. Diese Methode heißt Paläographie: Historische Handschriften lassen sich anhand von Buchstabenformen, Abkürzungen und charakteristischen Eigenheiten einzelner Schreiber zeitlich und räumlich einordnen.
Im Fall der Urkunde von 1097 erkennt Kölzer dieselbe Schreiberhand, die auch bei einer compositio von 1182 begegnet.
Plötzlich besteht die Information aus mehreren Ebenen:
1097 – das überlieferte Datum
die Urkunde – die historische Überlieferung
die diplomatische Untersuchung – ihre fachliche Einordnung
der Ereignisdatensatz – die strukturierte Zusammenführung im Atlas
Das Jahr 1097 bleibt damit sichtbar. Zugleich bekommt es den Quellenkontext, der für seine historische Einordnung entscheidend ist.
Aus einer Jahreszahl wurde eine kleine Lektion darüber, wie viel Information hinter einem scheinbar einfachen Datum stecken kann.
Vier Jahre, die in keiner Quelle stehen
Manche neuen Daten entstehen direkt aus vorhandenen Angaben.
Eine Quelle zum historischen Brunnenstübchen nennt für den Bau einer Zubringerleitung den Zeitraum 2010 bis 2013.
Für bestimmte Auswertungen interessierte mich zusätzlich, wie viele Kalenderjahre dieser Zeitraum berührt:
2010 · 2011 · 2012 · 2013
Das Ergebnis lautet: vier Kalenderjahre.
Diese Vier entsteht durch meine eigene Auswertung.
Im Datenmodell behandle ich deshalb beide Angaben getrennt. Der Zeitraum 2010–2013 bleibt als Quelleninformation erhalten. Die Zahl Vier bekommt eine Kennzeichnung als analytisch abgeleiteter Wert.
Beim spätrömischen Steinkammergrab lässt sich dasselbe Prinzip über einen wesentlich größeren Zeitraum beobachten.
Die archäologische Einordnung lautet ungefähr:
300–350 n. Chr.
Daraus lässt sich für eine Analyse zusätzlich ableiten:
Zeitspanne: 50 Jahre
Quellenwert und Analysewert können so gemeinsam verwendet werden, während ihre jeweilige Herkunft erkennbar bleibt.
Für mich liegt darin ein wichtiger Teil der Datenarbeit: Auch eine sehr einfache Rechnung erzeugt eine neue Information. Deshalb sollte sich nachvollziehen lassen, wer sie erzeugt hat und aus welcher Grundlage sie entstanden ist.
Wenn 31.000 Reichsmark im Jahr 1899 auftauchen
Manchmal steckt die Quellenkritik in einem einzigen Wort.
Für den Ausbau der Wasserversorgung Sankt Aldegunds im Jahr 1899 nennt eine verwendete Quelle Kosten von 31.000 Reichsmark.
Die Währungsbezeichnung fällt aus der Zeit.
1899 galt im Deutschen Reich die Mark. Die Reichsmark löste die Mark erst 1924 als offizielle Währung ab. Die Währungsgeschichte lässt sich auch bei der Deutschen Bundesbank nachvollziehen.
Im Atlas führe ich den Betrag deshalb als:
31.000 Mark
Gleichzeitig dokumentiert der Datensatz, dass die verwendete Quelle den Begriff „Reichsmark“ nennt.
Für solche Fälle habe ich die Kennzeichnung quellenkritisch korrigiert eingeführt.
Die Quelle bleibt damit nachvollziehbar, die historische Einordnung wird präziser und auch meine redaktionelle Entscheidung ist dokumentiert.
Aus diesem und ähnlichen Fällen entwickelte sich eine einfache Regel:
Jede Veränderung an einer Quellenangabe bekommt einen nachvollziehbaren Grund – und dieser Grund gehört zum Datensatz.
Was an einer einzigen Kirche zusammenkommt
An der Alten Kirche lässt sich inzwischen fast das gesamte Prinzip des Atlas erklären.
Nehmen wir noch einmal:
SA-KD-004
die Alte katholische Pfarrkirche St. Bartholomäus.
Eine ihrer Beziehungen führt zu:
EV-007
der ersten belegten Kirche an diesem Ort im Jahr 1144.
Dieses Ereignis wiederum verweist auf die Quellen, aus denen sich die Aussage herleitet.
Damit haben wir zunächst drei Ebenen:
Kirche → Ereignis → Quelle
Doch bei derselben Kirche wiederholt sich dieses Muster.
1522 kommt mit dem „Christus in der Rast“ eine weitere historische Ebene hinzu.
1601 folgt die Stiftung des Rultz-Altars.
1762/63 wird der Umbau der Kirche erfasst.
nach Oktober 1872 ihre Profanierung.
1967–1971 die umfassende Restaurierung.
3. Oktober 1971 die erneute Weihe.
Jedes dieser Ereignisse besitzt wiederum eigene Quellenbezüge. Weitere Verbindungen führen zu Kulturorten und anderen Datensätzen.
Aus einem einzelnen Bauwerk wächst so ein Netz aus Zeitpunkten, Vorgängen, Orten und Belegen.
Genau daraus entstand später das Wissensnetz des Atlas.
Die entscheidende Frage lautete inzwischen nicht mehr allein:
Was weiß ich über dieses Gebäude?
Sondern auch:
Was hängt mit diesem Gebäude zusammen?
Aus einer Einwohnerzahl wurde ein Ortsmodell
In der Grafik, mit der diese Geschichte begann, steht bis heute:
549 Einwohner
Damals war das genau die Information, die ich für die Gestaltung brauchte.
Heute würde ich dieselbe Zahl zusätzlich mit ihrem Stichtag, ihrer Quelle und ihrem Erhebungszusammenhang erfassen. Ich würde sie neben andere Einwohnerzahlen stellen und sichtbar machen, welche Aussage jede einzelne von ihnen trägt.
Dieser Unterschied beschreibt ziemlich genau die Entwicklung des Projekts.
Aus Angaben wurden Datensätze. Datensätze bekamen eindeutige Kennungen. Gebäude erhielten mehrere Zeitebenen. Ereignisse wurden mit ihren Quellen verbunden. Eigene Berechnungen bekamen eine dokumentierte Herkunft. Quellenkritische Entscheidungen fanden ihren Platz direkt im Datenbestand.
Aus all diesen Schritten entstand ein Modell, mit dem sich Sankt Aldegund über Zeit, Raum, Quellen und Beziehungen erschließen lässt.
Die 549 in meiner ursprünglichen Grafik waren eine Zahl.
Im Datenatlas wäre dieselbe Zahl heute eine Information mit Herkunft, Zeitpunkt und Kontext.
Dazwischen liegt die Geschichte dieses Projekts.
Im zweiten Teil: Wenn Daten sichtbar werden
Mit dem Datenmodell entstand eine neue gestalterische Aufgabe: Wie werden diese Strukturen auf dem Bildschirm verständlich?
Im zweiten Teil geht es deshalb um die Karten des Atlas, um Wissensnetze und Diagramme, um unterschiedlich dicht belegte Datenbereiche – und um einen Blick direkt in die technische Struktur einzelner Datensätze.
Oder anders gesagt:
Was passiert, wenn aus einem Datenmodell eine Benutzeroberfläche wird?
Über den Autor: Ben Thoma ist Grafiker und Webprogrammierer und entwickelt seit rund 20 Jahren Websites. Sankt Aldegund ist sein Heimatort. Den Datenatlas entwickelt er als eigenes Projekt an der Schnittstelle von Gestaltung, Webentwicklung, Ortsgeschichte und strukturierten Daten.
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