{"id":16737,"date":"2021-10-31T12:06:00","date_gmt":"2021-10-31T11:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=16737"},"modified":"2026-05-05T12:52:21","modified_gmt":"2026-05-05T10:52:21","slug":"die-digitale-erfassung-von-mittelalterlichen-rechtsgeschaeften-beschreibung-der-semistrukturierten-xml-graphen-datenbank-db_for_medieval_legal_transactions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=16737","title":{"rendered":"Die digitale Erfassung von mittelalterlichen Rechtsgesch\u00e4ften – Beschreibung der semistrukturierten XML-Datenbank db_for_medieval_legal_transactions"},"content":{"rendered":"\n

Die in diesem Artikel vorgestellte semistrukturierte XML-Datenbank ist auf die Erfassung von mittelalterlichen und fr\u00fchneuzeitlichen Rechtsgesch\u00e4ften konzipiert und basiert auf den Konventionen der Text Encoding Initiative (TEI).1 <\/sup>Der Artikel ist als PDF downloadbar DB_Presentation<\/a>. Dieser Beitrag steht unter der Creative Commons-Lizenz CC BY-NC-SA 4.0.<\/p>\n

1. Entstehungszusammenhang<\/u><\/h1>\n

Die Einsicht in die Notwendigkeit einer solchen Datenbank beruht auf den Erfahrungen meiner Masterarbeit \u201aImmobilientransfers in Wien in den Jahren 1360-1373.\u2018 Die hier angewandte Methode der Excel-Tabelle hatte sich aufgrund der Menge der erfassten Informationen als nicht mehr praktikabel herausgestellt. Nach einer kurzen Besch\u00e4ftigung mit relationalen Datenbanken, begann ich mit der Konzeptionierung einer semistrukturierten Graphen-Datenbank auf XML-Basis. Hierbei kam mir die parallele Besch\u00e4ftigung mit den monasterium.net<\/em> inh\u00e4renten Auszeichnungsm\u00f6glichkeiten (EditMOM 3)<\/em> im Zuge des Projekts \u201aStadt und Gemeinschaft. Schenkungen und Stiftungen als Quellen sozialer Beziehungsgeflechte im sp\u00e4tmittelalterlichen Wien\u2018 unter der Leitung von Christina Lutter (Univ. Wien) zu Hilfe. Bei dieser Arbeit (erfasst wurden bisher insg. 1.500 Urkunden in Regestenform) wurde mir einerseits die Strukturierung von Datenerfassungen n\u00e4her gebracht, andererseits aber auch die Begrenztheit der Auszeichnungsfunktionen und die Wichtigkeit der systematischen Entwicklung derselben im Zuge eines Forschungsprozesses deutlich.<\/p>\n

Bis zum Herbst 2020 war die f\u00fcr meine Dissertation notwendige full-<\/em>v<\/em>ersion<\/em> des \u201aDatenerfassungschemas\u2019 entwickelt, welche ich als light-version<\/em> f\u00fcr das Projekt Stadt und Gemeinschaft adaptiert hatte.2<\/sup><\/p>\n

Beide Versionen sind mittlerweile mehrmals durch Auswertungen getestet und evaluiert worden. Die light-version<\/em> wurde auch bereits in Lehrveranstaltungen verwendet. Die Evaluierung des Erfassungsschemas und des Arbeitsprozesses geschah neben der Erfassung zur Dissertation im Zuge des intensiven Austauschs mit meinen Kollegen Herbert Krammer und Daniel Frey, sowie der technischen Zusammenarbeit mit Jan Bigalke im Rahmen des erw\u00e4hnten Projektes. Als Quellen zur Entwicklung dienten die Wiener Grundb\u00fccher (Satzbuch CD) und die Regesten aus den \u201aQuellen zur Geschichte der Stadt Wien\u2018.3<\/sup> Erstere wurden unter meiner Mitarbeit digital ediert,4<\/sup> letztere stehen auf monasterium.net<\/em> zur Verf\u00fcgung.5<\/sup><\/p>\n

Diese unterschiedliche Zusammensetzung der Quellen zu mittelalterlichen Rechtsgesch\u00e4ften erm\u00f6glichte die Konzeption eines f\u00fcr zahlreiche Quellengattungen zu Rechtsgesch\u00e4ften anwendbaren Erfassungsschemas. Der Anspruch war die in beiden Quellentypen enthaltenen Informationen zu Personen, Orten und Institutionen, sowie repr\u00e4sentative, berufliche, amtliche, freundschaftliche, titulierte, verwandtschaftliche, besitzrechtliche, gesch\u00e4ftliche und topographischen Bezeichnungen und Verkn\u00fcpfungen systematisch zu erfassen und auszuwerten.<\/p>\n

Die nachfolgenden Artikel beschreibt dieses allgemeine Erfassungsschema und veranschaulicht m\u00f6gliche Auswertungsoptionen anhand von Beispielen aus den erw\u00e4hnten Quellen (auf Basis des Probeerfassungs-Jahres 1448). Spezifische Anpassungen des Schemas an die unterschiedlichen Rechtsgesch\u00e4ftstypen werden hier nicht genauer erl\u00e4utert, werden sich aber z.T. in den entsprechenden online-Handb\u00fcchern (der Projekte) befinden.<\/p>\n

2. Die zentralen Elemente \u2013 der Aufbau<\/u><\/h2>\n

Zentrale Analyseeinheiten (<\/em>entities)<\/em> sind Personen (persons)<\/em>, Institutionen\/Organisationen (organisations)<\/em>, Orte (places) <\/em>und Ereignisse (events)<\/em>. Herzst\u00fcck der Datenbank ist das \u201aDatenerfassungsmodell\u2018 f\u00fcr die Analyseeinheiten (entity-relationship-model)<\/em>. Dieses basiert auf zwei \u201aPfeilern\u2018: der Auszeichnung von Textpassagen (in den im XML-Format vorliegenden Quellentexten) und dem Anlegen von zentralen Registern der Analyseeinheiten (<\/em>indicies<\/em>)<\/em>. Die Verkn\u00fcpfung beider Bereiche geschieht mit Hilfe von Graphen (ID<\/em>s und Verweise auf ID<\/em>s). Das Modell strukturiert f\u00fcr die Analyseeinheiten neben der Art ihrer Auszeichnung im Text (Quelle) und ihrer Anlage im Register, auch die M\u00f6glichkeiten der inhaltlichen Erfassung in Bezug auf ihr Auftauchen in Ereignissen und ihren Funktionen in Rechtsgesch\u00e4ften sowie die Ausstattung mit Attributen und relationalen Verbindungen.<\/p>\n

Die mit Informationen zu verschiedensten Entit\u00e4ten ausgestatteten Textpassagen (strings)<\/em> werden in den Digital Humanities factoids<\/em> genannt.6<\/sup> Die Modellierung der Datenbank orientiert sich deshalb am Modell der factoid prosopography<\/em>.7 <\/sup>Die Aufbereitung der Daten, die Anlage der Register und die Auszeichnung der Textsegmente erfolgen in XML mit Hilfe des XML-Editors Oxygen <\/em>und basieren, wie bereits erw\u00e4hnt, auf den Richtlinien der TEI. Zur Auswertung von in diesem Erfassungsschema ausgezeichneten (getaggten)<\/em>8<\/sup> Quellenbest\u00e4nden wurden python<\/em>-Programmierungen f\u00fcr jupyter-notebook<\/em> erstellt. Das Datenmodell, wie auch die erfassten Regesten und Satzbucheintr\u00e4ge des Jahres 1448, sind in folgendem git repository <\/em>einsehbar: https:\/\/github.com\/KGruenwald\/db_for_medieval_legal_transactions_documentation<\/a>.<\/p>\n

3. <\/u>Das <\/u>entity-relationship-model<\/u><\/em><\/h2>\n

Abbildung 1 zeigt die theoretische Ebene des entity-relationship-model.<\/em> Informationen, welche in die Register aufgenommen werden, befinden sich innerhalb der mit list of \u2026<\/em> gekennzeichneten grauen K\u00e4stchen. Alle anderen Informationen werden direkt im digital aufbereiteten Quellentext ausgezeichnet.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Abbildung 1: JPG des theoretischen Bereichs der Graphen-Datei model_of_entities_db_legtrans_fullversion_by_KG.graphml. Graue K\u00e4stchen = Register (list of entities); Blau = Entit\u00e4ten; gr\u00fcn = Rolle\/Funktion im RG; violett = Relationen; orange = Attribute; blaugrau = zus\u00e4tzliche Auszeichungsoptionen; wei\u00df = Informationen sind im TEI-Header enthalten.<\/p><\/div>\n

In Abbildung 2 ist nun die technische Ebene der XML-Mark-Ups am Beispiel der Art (kind)<\/em> des Rechtsgesch\u00e4fts (events) <\/em>dargestellt. Das linke Fenster zeigt die Art der Auszeichnung (des Taggs<\/em>): im Beispiel mit dem Mark-Up <catchwords n=disp>, <\/em>um die f\u00fcr die Kategorisierung des Rechtsgesch\u00e4fts notwendigen dispositiven Verben zu markieren.<\/p>\n

Da das entity-relationship-model <\/em>als Graphen-Datei (graphml)<\/em> konzipiert ist, kann f\u00fcr jedes Element im Modell das entsprechende Mark-Up angezeigt werden.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Abbildung 2: Screenshot des praktischen Bereichs der Graphen-Datei model_of_entities_db_legtrans_fullversion_by_KG.graphml. Das Linke Fenster zeigt die Art des Taggs am Beispiel Art des events (kind) mit dem Mark-Up .<\/p><\/div>\n

4. Die vier Auszeichungsebenen im Text<\/u><\/h2>\n

Im Zuge der Auszeichnung eines Quellentextes (tagging)<\/em> wird das Modell quasi einmal von oben nach unten durch dekliniert. Die hierarchische Struktur der Auszeichnungsebenen gew\u00e4hrleistet die systematische Verbindung der Ebenen (alle factoids <\/em>der nachgelagerten Ebenen sind Teil der h\u00f6her gelagerten Ebenen).<\/p>\n

Die erste Auszeichnungsebene<\/strong> betrifft die events<\/em>, da Informationen zur Quelle bereits im TEI-Header gespeichert sind.<\/p>\n

Die Kategorisierung dieser Auszeichnugsebene wird nicht sofort durch vorgegebene Kategorien vorgenommen, sondern die f\u00fcr diese zentralen Textpassagen (strings)<\/em> der dispositiven Verben mittels der Notation catchwords<\/em> extrahiert und erst im Nachhinein systematisch Kategorien entwickelt und kategorisiert.<\/p>\n

Diese nachtr\u00e4gliche Kategorisierung erm\u00f6glicht es flexibel auf die verschiedenen Rechtsgesch\u00e4fte in den unterschiedlichen Quellenbest\u00e4nden zu reagieren. So wurden im event <\/em>des Regests Nr. 3269 zum Beispiel folgende Passagen gekennzeichnet: \u201ebeurkundet, dass vor ihm in der B\u00fcrgerschranne\u201d \u201egeklagt habe\u201d \u201espricht\u201c \u201ezu\u201c.9<\/sup> \u00dcber die Extraktion kann nun systematisch f\u00fcr diese Art von events <\/em>folgende hierarchisierte Kategorisierung vorgenommen werden: \u2018Gerichtsurteil_B\u00fcrgerschranne_Zuspruch\u2019.10<\/sup> Bei herk\u00f6mmlicher Vorgehensweise w\u00e4re wohl \u2018nur\u2019 \u2018Gerichtsurteil\u2019 als Kategorie angelegt worden und eine nachtr\u00e4gliche Ausweitung der Sub-Kategorisierungen h\u00e4tte ein erneutes Durchforsten der Quellen ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Die zweite Auszeichnungsebene<\/strong> erfasst die Funktionen im event<\/em> respektive Rechtsgesch\u00e4ft (im Modell gr\u00fcn). Folgende Funktionen\/Rollen im Rechtsgesch\u00e4ft k\u00f6nnen ausgezeichnet werden:<\/p>\n