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Thomas Tunsch: Intrinsischer Irrtum und semantische Spurensuche: Dokumentation von Fotografien in Museen

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Präsentation: bit.ly/intrinsischerIrrtum

Stichwörter:Museum, Museumsdokumentation, Semantic Web, Informationswissenschaft, Data model, Datenmodell, Modellierung, CIDOC CRM, Standards, Cultural heritage, Kulturerbe, Fotografie, Open Access, Open Data

Vortrag

Eine Fotografie: Über die transdisziplinären Möglichkeiten der Bildforschung
Tagung der Kommission Fotografie der Deutschen Gesellschaft für Volkskunde in Kooperation mit den Staatlichen Museen zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz
27. bis 29. Oktober 2016 im Museum für Fotografie, Berlin

Publikation (Druck)

Intrinsischer Irrtum und semantische Spurensuche: Dokumentation von Fotografien in Museen. In: Eine Fotografie: Über die transdisziplinären Möglichkeiten der Bildforschung (hrsg. von Irene Ziehe und Ulrich Hägele). - Waxmann: Münster, New York 2017. - Visuelle Kultur. Studien und Material, 12. - S. 245-266. ISBN 978-3-8309-3664-0

Zusammenfassung

Nicht nur die Rolle von Bildern in der Gegenwart, sondern ebenso die lange Geschichte der Bilderverehrung in verschiedenen Kulturen sind Quellen des verbreiteten „intrinsischen Irrtums“: weil der Betrachter das Bild „(er)kennt“, wird der abgebildete Inhalt als Eigenschaft des Bildes mißverstanden. In Gedächtnisorganisationen wie Museen zeugen unbeschriftete und auch anderweitig nicht dokumentarisch aufbereitete Fotografien in den Archiven davon, daß selbst Forschungseinrichtungen von diesem Irrtum nicht verschont bleiben. Erst wenn Betrachter feststellen, daß für die Bildbeschreibung ein- oder mehrmals der Begriff „unbekannt“ verwendet werden muß, wird offensichtlich, daß Bildmotive als extrinsische Daten zu qualifizieren sind.

Unter Berücksichtigung der praktischen Anwendung informationswissenschaftlicher Erkenntnisse soll versucht werden, die Möglichkeiten der nachträglichen Nutzung dieser extrinsischen Daten systematisch darzustellen. Die Umsetzung der Bildmotive in semantische Einheiten, die mit anderen Daten und Informationen vergleichbar sind, ist die Voraussetzung für alle weiteren Untersuchungen. Hierbei soll das CIDOC Conceptual Reference Model als Standard für den kontrollierten Austausch von Informationen im Bereich des kulturellen Erbes angewandt werden, um zu Schlußfolgerungen für die dokumentarische Tätigkeit in Museen zu kommen.

Auch moderne technische Hilfsmittel, wie sie die digitalen Geisteswissenschaften (digital humanities) zunehmend bereitstellen, beruhen auf bereits erfaßten Daten und Informationen, die entsprechend informationstheoretischer Erkenntnisse nachvollziehbar strukturiert sind. Die kulturellen Gedächtnisorganisationen verfügen über reichhaltiges Material und können im Rahmen der Digitalisierung durch Lieferung visueller Informationen in Gestalt digitaler Fotografien einen Beitrag zur Bereicherung der Datenbasis leisten und damit wiederum die Chancen der nachträglichen Erschließung bisher unbekannter Bildmotive verbessern. Deshalb sollen Hinweise zum Umgang mit den in Museen vorhandenen Ressourcen erarbeitet werden.

Daten, Informationen und Methoden

Fehlende Quellenangaben

Eine Fotografie ohne mitgelieferten Kontext als Forschungsgegenstand stellt für Kunsthistoriker und Archäologen in Museen keine ungewöhnliche Aufgabe dar. Vielmehr gibt es für Museumsobjekte aus dem Kunsthandel meist keine genauen Herkunftsangaben, vor allem wenn sie längere Zeit in Privatbesitz waren. Selbst verwertbare Angaben wie zum Beispiel „aus dem Domschatz xyz“ liefern nur begrenzt Anhaltspunkte für die weitere Forschung, auch wenn beispielsweise ein terminus ante quem[1] für die Eingrenzung von Vergleichsmaterial durchaus hilfreich sein kann. Weil es sich häufig um Einzelobjekte handelt, sind solche Herkunftsangaben meist schwer nachprüfbar und beruhen auf wenigen Informationsquellen.

Ähnlich gestaltet sich die Situation bei archäologischen Objekten in Museen, obgleich auf den ersten Blick mit der Funddokumentation wesentlich mehr Ausgangsmaterial vorliegt. Denn die Fundumstände („Schicht nn“) treffen keine direkten Aussagen und die Stratigraphie[2] liefert nur relative Altersangaben zu anderen Funden der gleichen Grabung. Selbst die Lokalisierung der Einzelfunde allein bringt zunächst nur begrenzte Ergebnisse (z. B. Grabfund).

In beiden Fällen ermöglichen erst Vergleiche die Einordnung von Museumsobjekten und die Gewinnung komplexerer Informationen wie beispielsweise zu Typologie, Materialvergleichen, relativen Altersbestimmungen und Interpretationen. Je größer dabei der Aufwand sowohl für das Finden, die Auswahl und die Untersuchung der Vergleichsobjekte als auch die Vergleichsmethoden ist, desto größer sind die Erfolgsaussichten auf verwertbare Forschungsergebnisse. Eine wichtige Rolle bei dieser vergleichenden Forschung spielt die Unterscheidung zwischen intrinsischen und extrinsischen[3] Daten.[4]

Intrinsische und extrinsische Daten

Intrinsisch[5] nennt man Daten, die – wie Maße – durch Beobachtung vom Objekt direkt ablesbar sind. Extrinsische[6] Daten werden dagegen dem Objekt hinzugefügt und durch Bericht, Beobachtung oder aus verläßlichen Quellen gewonnen. Dazu gehören unter anderem Ereignisse oder Umstände im Zusammenhang mit dem Museumsobjekt, ferner Daten über Zugehörigkeiten, Gebrauch und weitere Angaben. Typische Beispiele für extrinsische Daten sind Beschreibung, Datierung, Funktion, Herstellung und Hersteller. Die Ermittlung solcher Daten setzt nicht nur Ausgangswissen zum allgemeinen Forschungsgebiet, sondern auch Kenntnisse über den Forschungskontext und das entsprechende methodische Wissen voraus.

Zuordnung von Objekten

Die Zuordnung von Museumsobjekten zum vorhandenen Wissen im jeweiligen Fachgebiet geschieht in den meisten Fällen nicht durch bereits vorhandene Herkunftsangaben. Vielmehr ist sie Ergebnis einer komplexen Forschung, an deren Anfang extrinsische Daten zu erheben und zu dokumentieren sind, damit Vergleiche mit den extrinsischen Daten anderer Objekte angestellt werden können. Bei diesen Vergleichen wird der Grad der Übereinstimmung festgestellt und durch Interpretation der Vergleichsergebnisse eine Entscheidung über die Zuordnung getroffen. Mit der erfolgreichen Zuordnung entstehen neue extrinsische Daten (z. B. Klassifikation), die gleichzeitig eine quantitative und ggf. qualitative – wie die Beschreibung eines neuen Typs – Erweiterung der Vergleichsmöglichkeiten darstellen. Anders formuliert: „Wissen ist das, was so anfällt, wenn man wissenschaftlich arbeitet.“[7]

Der intrinsische Irrtum und Metadaten

Die Übertragung dieser informationstheoretisch abstrahierten Erfahrungen aus der wissenschaftlichen Beschäftigung mit kunsthistorischen und archäologischen Museumsobjekten auf Fotografien bringt uns zu einem Phänomen, das hier als „intrinsischer Irrtum“ bezeichnet werden soll.

Nicht nur die Rolle von Bildern in der medialen Gegenwart, sondern ebenso die lange Geschichte der Bilderverehrung in verschiedenen Kulturen sind Quellen dieses verbreiteten „intrinsischen Irrtums“: weil der Betrachter das Bild „(er)kennt“, wird der abgebildete Inhalt als direkt ablesbare Eigenschaft des Bildes mißverstanden. In Gedächtnisorganisationen wie Museen zeugen unbeschriftete und auch anderweitig nicht dokumentarisch aufbereitete Fotografien in den Archiven davon, daß selbst Forschungseinrichtungen von diesem Irrtum nicht verschont bleiben. Für „Wissende“ genügt ein Blick, um das Bildmotiv[8] zu erkennen. Dagegen ist die gleiche Fotografie für diejenigen, die kein vergleichbares „Abbild“[9] in ihrem Gedächtnis finden, ein unbekanntes Bild. Erst wenn andere Betrachter feststellen, daß für die Bildbeschreibung ein- oder mehrmals der Begriff „unbekannt“ verwendet werden muß, wird offensichtlich, daß Bildmotive als extrinsische Daten zu qualifizieren sind.

Folglich wird bei unbekannten Bildern genauso wie bei den bereits angeführten Museumsobjekten durch die Analyse[10] des Bildmotivs die Erhebung extrinsischer Daten erforderlich. Solche Daten wie zum Beispiel die Beschreibung oder die lokale und zeitliche Zuordnung werden heute meist als Metadaten[11] bezeichnet. Sie können bei digitalen Fotografien praktischerweise direkt in der Bilddatei gespeichert werden (Exif,[12] IPTC,[13] XMP,[14] …) und sind damit gemeinsam mit dem Foto verfügbar.

Metadaten sind entscheidend (Beispiel)

Daß gerade bei digitalen Fotografien die extrinsischen bzw. Metadaten entscheidend und daher zu dokumentieren sind, wurde an anderer Stelle ausführlich dargestellt.[15] Daher soll hier nur kurz ein Beispiel dafür angeführt werden, wie automatisch erfaßte Metadaten bei der Entschlüsselung von Bildmotiven helfen.

Moderne Kameras mit entsprechender Ausrüstung können neben dem Aufnahmedatum und der Aufnahmezeit auch die geografischen Koordinaten zum Zeitpunkt der Aufnahme (Geodaten)[16] mittels GPS[17] erfassen und in der Bilddatei speichern.

Digitalbild mit automatisch erfaßten Daten in Panoramio

Abb. 1: Digitalbild mit automatisch erfaßten Daten (http://www.panoramio.com/photo/79469686).

Selbst wenn die als Beispiel gezeigte Fotografie (Abb. 1) ohne Beschreibung veröffentlicht worden wäre, ließe sich durch Abgleich mit frei verfügbaren Informationen der Bezug zum Anlaß schnell herstellen. Anhand der geografischen Koordinaten kann der Park des ʻIolani-Palastes in Honolulu als Aufnahmeort bestimmt werden und dem Veranstaltungskalender des Palastes ist zu entnehmen, daß dort jeden Freitag ein Konzert der „Royal Hawaiian Band“ stattfindet. Das hierzu passende Aufnahmedatum und weitere Recherchen[18] ergeben mit hoher Wahrscheinlichkeit außerdem den Namen der abgebildeten Tänzerin.

Identifizierung von Personen

In der analogen Fotografie wird das Fehlen wichtiger Metadaten besonders auffällig, wenn es um die Identifizierung von Personen geht. Im Gegensatz zu den bereits erreichten Erfolgen bei der automatisierten Gesichtserkennung[19] muß hier mit einem erheblichen Aufwand zur Erlangung von Informationen gerechnet werden. Ein Beispiel soll dies verdeutlichen (Abb. 2).

Hans Hockauf

Abb. 2: Fotografie einer Person in Uniform (Hans Hockauf; Privatbesitz des Verfassers).

Ohne zusätzliche Informationen könnten zunächst intrinsische Daten erhoben werden. Eine mögliche Eingrenzung des Entstehungszeitraumes ergibt sich aus dem Büttenrand, der von etwa 1930 bis 1950 sehr üblich gewesen sein soll.[20] Da eine Papieranalyse sehr zeit- und kostenaufwendig wäre, wird wohl in den meisten Fällen darauf verzichtet.

Für die Motivanalyse und damit die Gewinnung extrinsischer Daten bietet sich die Kleidung an, weil die Varianten bei Uniformen begrenzt sind. Findet man entsprechende Experten, wäre wohl relativ schnell festzustellen, daß es sich hier um eine Person in der Uniform des Reichsarbeitsdienstes handelt, der von 1935 bis 1945 bestand.[21] Damit könnten für die weitere Forschung Recherchen in Bildarchiven für einen bestimmten Zeitraum und mit eingrenzenden Suchbedingungen (mögliches Alter, militärische Archive usw.) folgen. Ganz allgemein hängen die Erfolgsaussichten für den Gesichtsvergleich – automatisiert oder durch Betrachter – vom Vergleichsmaterial, den Möglichkeiten der Software (bei Bilddatenbanken) und dem zur Verfügung stehenden Personal ab.

Das Beispiel verdeutlicht den Aufwand, der bereits für eine einzelne Fotografie entstehen kann. Schon wenige Zusatzinformationen können diesen aber erheblich vermindern und damit die Aussicht auf weitere Forschungsergebnisse verbessern. Die Fotografie trägt auf der Rückseite zwei handschriftliche Notizen:

zum Andenken an Deinen Bruder beim RAD 1941-42

gefallen in Rußland am 10.11.1942 […]

Auch wenn dem Verfasser nur diese Informationen zur Verfügung gestanden hätten, wäre daraus relativ leicht und ohne weitere Recherchen zu ermitteln gewesen, daß es sich um Hans, den jüngsten Bruder seiner Großmutter, handeln muß, da sie ihn in seiner Kindheit immer wieder auf die Ähnlichkeit mit ihrem Bruder hingewiesen hatte.

Intrinsische Hilfe: Schrift

Doch nicht nur auf der Rückseite von Fotografien sind schriftliche Hinweise hilfreich. Gerade bei Postkarten ist nicht selten eine Beschriftung Teil des Motivs.[22]

St

Abb. 3: St. Georgenthal mit Kreuzberg und Tannenberg (Privatbesitz des Verfassers).

Das Beispiel der Postkarte von „St. Georgenthal mit Kreuzberg und Tannenberg“ (Abb. 3) zeigt anschaulich die durch Metadaten ermöglichte Unterscheidung verschiedener Qualitäten von Bildinformationen. Die Vielfalt möglicher Fotografien von der gesamten „Welt“ wird durch die Wahl des Ausschnitts auf ein spezifisches Abbild[23] reduziert. Durch die Hinzufügung von Schrift als standardisierter Information kann diese Reduktion so weit erfolgen, daß die nähere Bestimmung des Bildmotivs drastisch vereinfacht wird.

In diesem Beispiel kann durch eine einfache Recherche nach dem deutschen Ortsnamen die Identität mit einer Gemeinde[24] im Lausitzer Gebirge festgestellt werden, da hierfür in der deutschen Wikipedia eine automatische Weiterleitung auf den tschechischen Ortsnamen eingerichtet wurde.[25] Die auf der Postkarte erwähnten charakteristischen Geländeformen „Kreuzberg“ und „Tannenberg“ lassen zugleich ohne aufwendige weitere Untersuchungen die geografische Zuordnung mit hoher Wahrscheinlichkeit zu und erlauben zeitliche Eingrenzungen (vor 1945).

Auf die Notwendigkeit, solche und auch anderweitig identifizierte Bildmotive zu veröffentlichen, wird noch einzugehen sein.[26]

Je mehr Vergleiche desto besser …

Suche nach Moraine Lake

Abb. 4: Suche nach Moraine Lake (http://www.where-is-this.com/index/search/Moraine-Lake.html).

Das „World Wide Web“ bietet vor allem für digitale Fotografien eine ständig wachsende Zahl von Vergleichsmaterial und damit die Möglichkeit, unbekannte Bildmotive zu identifizieren. Ein anschauliches Beispiel für die Unterstützung, die eine vernetzte Arbeitsgemeinschaft[27] leisten kann, ist die Webseite „where-is-this.com“.[28] Gerade beliebte Fotomotive wie der Moraine Lake in Alberta (Kanada) werden immer wieder von Nutzern hochgeladen (Abb. 4), die zwar ein Foto gefunden haben, das ihnen gefällt, aber die genaue Beschriftung vermissen. Mit den bereits identifizierten Bildern[29] können dann andere Ansichten anhand charakteristischer Merkmale der Landschaft verglichen werden.[30]

Das Windows-10-Bild

Doch auch der umgekehrte Fall ist möglich: ein weitverbreitetes Bild, das trotzdem nicht leicht zu lokalisieren ist. Für das Betriebssystem Windows 10 gibt es ein Hintergrundbild in der Serie „Most Beautiful Places in the World“,[31] das den Verfasser an Hawaiʻi erinnerte (Abb. 5 oben). Allerdings war wegen fehlender Metadaten zunächst nicht festzustellen, wo das Bild aufgenommen wurde.

Da es für Fragen an Microsoft als Hersteller des Betriebssystems ein spezielles Forum gibt (answers.microsoft.com), lag es nahe, dort nach möglichen Antworten zu suchen. Das Ergebnis war freilich ernüchternd, denn offenbar war keiner der Experten dort in der Lage, die einfache Frage zu beantworten, was die Fotos zeigen:

Photos provided by Windows 10 (show me more like this)[32]

… how can I findout where the pictures were taken (photos of what)?

Windows 10 Lock screen & Desktop Backgrounds[33]

I would like to know where the lock screen and desktop background photos were taken.

Windows 10 lock screen image location (where in the world)[34]

I am interested in finding out where the images which appear on my lock screen were taken and I can't find any info out there on the internet.

Where can find the locations of the photos presented on Windows 10?[35]

… how can I find out the locations where the various photos were taken?

In den Bilddateien selbst fanden sich keine Metadaten mit weiterführenden Informationen.

Big Island Volcanoes

Abb. 5: Hintergrundbild für Windows 10 (oben; http://www.beautyscenery.com/2015/08/download-hd-windows-10-wallpapers.html) und „Mauna Kea, Mauna Loa, Hualālai, and Haleakalā“ (unten; https://www.flickr.com/photos/thtbln/13981212800/in/album-72157631600570203).

Erst die Ähnlichkeit der Berge im Hintergrund des Windows-10-Bildes mit einer Fotografie[36] der Vulkane Mauna Kea, Mauna Loa und Hualālai auf „Big Island“ und davor Haleakalā auf Maui (Abb. 5 unten) ließ die Vermutung aufkommen, es könne sich um einen Blick von der Südküste der Insel Maui handeln.

Es bot sich also an, wieder die Webseite „where-is-this.com“ in Anspruch zu nehmen und das Windows-10-Bild mit Angabe der vermuteten Lokalisierung hochzuladen. Bereits nach etwa zwei Wochen war die Anfrage beantwortet[37] und mit den entsprechenden Geodaten[38] der südwestliche Rücken des Gipfels Haupa‘akea[39] (Maui, Hawaii) als Ort der Aufnahme ziemlich genau genannt. Darüber hinaus enthielt die Antwort den Link zu einer 3D-Darstellung der Ansicht von Google Maps,[40] die eine zusätzliche visuelle Kontrolle der Übereinstimmung des Blickwinkels ermöglicht (Abb. 6).

Southwest Ridge of Haupaakea Peak

Abb. 6: Southwest Ridge of Haupa‘akea Peak (3D, Google Maps, https://goo.gl/maps/25rh18hh3AN2).

Bilddaten, Informationen und Wissen

Die genannten Beispiele zeigen, wie wichtig die informationswissenschaftliche Analyse von Daten und Informationen für die Einordnung von Fotografien in umfassende Zusammenhänge und ihre inhaltliche Erschließung ist. Dabei kann das sogenannte DIK(W)-Modell[41] (Data, Information, Knowledge) gute Dienste leisten, um die verschiedenen Ebenen zu strukturieren (Abb. 7). Die einzelnen Daten werden erst durch die Beschreibung ihres Sinn und Zweckes zur Information. Einige Beschreibungen des Modells gehen davon aus, daß Wissen als nächste Stufe nur individuellen Personen zugeordnet ist. Durch die Informationen, die ein Individuum erhält, verändert sich dieses Wissen ständig und wird anderen Personen nie vollständig zugänglich sein, weil das Individuum wiederum nur Informationen weitergibt.

Wissenspyramide und DIKW Pyramide

Abb. 7: Wissenspyramide und DIKW Pyramide (http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Wissenspyramide.svg, http://commons.wikimedia.org/wiki/File:DIKW_Pyramid.svg CC BY-SA 4.0).

Angewandt auf Daten und Informationen über Fotografien heißt das, daß entsprechendes „Bildwissen“ (was, wo, wer, wann) als individuelles Wissen die Weitergabe von (verbalen) Informationen an andere oder besser die ausführliche Dokumentation erfordert. Die Verbreitung moderner Informations- und Kommunikationstechnik hat dieses Problem noch einmal in aller Deutlichkeit auf die Tagesordnung gesetzt und zeigt die Notwendigkeit der strukturierten, vergleichbaren und vernetzten Dokumentation von Bilddaten und -informationen.

Zwei Wege des Bildvergleichs

Davon ausgehend, daß bei fehlenden Angaben zum Bildmotiv allein der Bildvergleich[42] zur Gewinnung weiterer extrinsischer Informationen führen kann, sind grundsätzlich zwei Methoden zu unterscheiden, die aber immer die Benennung mindestens eines bekannten Bildes voraussetzen.

Zum einen kann der „physikalische“ Bildvergleich durch Messung intrinsischer Eigenschaften wie zum Beispiel Linien, Flächen, Helligkeit, Farben oder Farbdichte ermöglicht werden. Die Meßwerte gestatten dann den automatisierten Bildvergleich, wofür allerdings sehr komplexe Algorithmen erforderlich sind. Diese Methode wird bei der automatisierten Gesichtserkennung[43] eingesetzt.

Der zweite Weg ist der Bildvergleich durch Beschreibung[44] und Vergleich der dabei gewonnenen extrinsischen Daten (Abb. 8). Der Betrachter eines „bekannten“ Bildes hat dabei dieses so genau beschrieben, daß die Metadaten und -informationen dieser Beschreibung eine weitere Person in die Lage versetzen, ein ähnliches Bild zu „erkennen“. In der Praxis wird es vor allem darum gehen, dem Betrachter eines ihm bisher unbekannten Bildes so viele Informationen für den Vergleich strukturiert zur Verfügung zu stellen, daß der direkte visuelle Abgleich nur noch mit einer eingeschränkten Menge an Vergleichsmaterial erfolgen muß. Ein Beispiel wären Filterkriterien einer Bilddatenbank, die aus einer möglichst großen Zahl von bekannten Vergleichsbildern diejenigen heraussuchen, die mit den am unbekannten Bild durch Beobachtung festgestellten Eigenschaften übereinstimmen.

Schema des Bildvergleichs

Abb. 8: Schema des Bildvergleichs (Thomas Tunsch).

Im Vergleich zur ersten Methode sollte dabei ein Trugschluß vermieden werden, den man als „technologische Täuschung“ bezeichnen könnte. Die erreichten Erfolge bei der automatisierten Verarbeitung großer Datenmengen wie in der Gesichtserkennung können nämlich leicht darüber hinwegtäuschen, daß die informationswissenschaftlichen Voraussetzungen bei beiden Methoden die gleichen bleiben. Alle noch so ausgefeilten technologischen Werkzeuge wie komplexe Algorithmen und fein justierbare statistische Kalkulationen beruhen auf dem Vorhandensein extrinsischer Daten zu mindestens einem bekannten Bildmotiv (was ist dargestellt). Darüber hinaus müssen weitere informationswissenschaftliche Bedingungen erfüllt sein, von denen hier nur einige genannt seien. So gehören die Verfügbarkeit, Vergleichbarkeit und Strukturierung extrinsischer Daten und Informationen von bekannten oder bereits identifizierten Bildmotiven zweifellos dazu. Angesichts steigender Datenmengen bekommt zugleich die Verbindung mit Normdaten eine immer größere Bedeutung, da ansonsten bei Verwendung verschiedener Begriffssysteme die Vergleichbarkeit stark eingeschränkt wäre. Für die erwähnte Gesichtserkennung bedeutet dies, daß bekannte Gesichter vorhanden[45] und die Informationen über diese Gesichter so verfügbar und standardisiert (vergleichbar strukturiert) sein müssen, daß ein automatisierter Vergleich stattfinden kann. Fehlen diese Voraussetzungen, helfen selbst die besten technologischen Werkzeuge nicht weiter.

Die Notwendigkeit von extrinsischen Metadaten zur wissenschaftlichen Arbeit mit Fotografien sollte damit hinreichend begründet sein. Zugespitzt formuliert wären von einer „reinen“ Bildersammlung, die beispielsweise aus Bilddateien ohne Beschreibung besteht, nur die „bekannten“ Bilder nutzbar. Anders ausgedrückt: nur eine individuelle Verwendung durch „wissende“ Personen wäre möglich.

Für die Nutzung von extrinsischen Metadaten zur Identifizierung unbekannter Bilder, also durch Beschreibung oder Erschließung des Bildmotivs aus anderen Metadaten und weiteren Vergleichen, sind grundsätzlich zwei Wege vorstellbar, die sich gegenseitig ergänzen. Einerseits kann versucht werden, die Person zu finden, die das Bildmotiv „kennt“. Andererseits können Personen, die Bildmotive kennen, möglichst viele Metadaten über diese so zur Verfügung stellen, daß sie für andere als Vergleichsmaterial nutzbar sind. Museen ist dieser zweite Weg vertraut, denn die Publikation ihrer Bestände in Katalogen gehört zu ihren Aufgaben als Gedächtnisorganisationen. Die Herausforderung besteht hier vor allem in der Aufbereitung dieser Daten und Informationen für das semantische Netz, und zwar sowohl für die Sammlungsbestände als auch die analogen Fotoarchive und digitale Fotografien.

Metadaten und semantisches Netz[46]

Das „Semantic Web“[47] beruht unter anderem auf „Linked Open Data“,[48] das heißt miteinander verknüpften offenen Daten. Diese Daten folgen vereinbarten Standards, sind strukturiert und deshalb automatisiert zu verarbeiten. Die „Offenheit“ ist in der sogenannten Open Definition[49] beschrieben und erfordert, daß diese Daten kostenlos genutzt, wiederverwendet und weiterverteilt werden dürfen und daß höchstens die Bedingungen der Namensnennung (Attribution) des Urhebers sowie der Weitergabe unter gleichen Bedingungen (ShareAlike) als Einschränkung verlangt werden. Beispiele für „Linked Open Data“ sind DBpedia[50] und GeoNames.[51] Für die von Museen gelieferten Daten und Metadaten erfüllen die sogenannten freien Lizenzen[52] innerhalb der Creative Commons[53] diese Voraussetzungen:

Nur die Lizenztypen BY und BY-SA sind über alle Interessengruppen und Communities hinweg als „frei“ im Sinne des Begriffs „freeculture“ anerkannt. Damit ist gemeint, dass nur durch diese beiden Lizenztypen hinsichtlich der Schutzrechte ausreichende Freiheiten gegeben werden, um eine wirklich freie Nachnutzbarkeit möglich zu machen.[54]

Weitergehende Einschränkungen wie das Verbot der Bearbeitung oder der kommerziellen Nutzung verhindern daher die Einbindung in das semantische Netz.

Der erforderliche Datenaustausch mit Hilfe des semantischen Netzes ist der Gegenpol zum „inneren“ Bildvergleich, der ohne gesprochene oder geschriebene Sprache nur „im Kopf“ einer Person möglich ist:

Von meinen fünf Sinnen ist mir die Gabe des Sehens am wichtigsten. Dabei bemühe ich mich, die Erscheinungen mit den in mir lebenden Bildern in Einklang zu bringen.[55]

Der Datenaustausch für den „äußeren“ Bildvergleich dagegen wird um so bessere Ergebnisse bringen können, je mehr Metadaten für bekannte Bilder strukturiert als offene Daten frei zugänglich sind und deshalb größere Chancen für die Maschinenlesbarkeit und den automatisierten Vergleich bieten. Eine ähnliche Forderung hinsichtlich der Forschungsdaten (Rohdaten) wurde übrigens in der Archäologie[56] bereits erhoben.

Neben den intrinsischen (z. B. Altersanalyse) sind vor allem die extrinsischen Daten für den Bildvergleich und damit die Forschung von großer Bedeutung. Dabei kann zum einen das Bildmotiv[57] selbst für den direkten Vergleich genutzt werden, was die Umsetzung der Bildinformationen in strukturierte Sprache voraussetzt. Hierfür sind visuelle Informationen durch Beschreibung und Interpretation[58] in semantische[59] (Bedeutungs-)Einheiten zu übersetzen und dadurch in semantische Modelle umzuwandeln.

Stehen für das Bildmotiv keine Vergleichsmöglichkeiten zur Verfügung, ist zum anderen der indirekte Vergleich nach der Auswertung weiterer extrinsischer Daten möglich, wie am Beispiel der Identifizierung eines Bildmotivs durch Geodaten und Zeitstempel erläutert.[60]

Sowohl der direkte als auch der indirekte Vergleich erfolgen in mehreren Schritten, bei denen zunächst die dokumentierten Metadaten strukturiert und anschließend mittels des Abgleichs mit Normdaten aufbereitet werden. Je besser dies gelingt, desto größer sind die Chancen für einen erfolgreichen Vergleich und die Auswertung der übereinstimmenden Merkmale. Zu erinnern ist hier an die Vermeidung der „technologischen Täuschung“, denn für den „physikalischen“ Bildvergleich durch Messungen wird ebenso mindestens ein bekanntes Bild für die Bestätigung der Gleichheit oder Ähnlichkeit benötigt.[61]

Bei allen Vergleichen sind die Faktoren Quantität und Qualität zu berücksichtigen. Je mehr Daten und Informationen einerseits zum Vergleich verfügbar sind, desto größer werden die Vergleichsmöglichkeiten und damit die Erfolgsaussichten sein. Andererseits hängt es vom Grad der Strukturierung und Standardisierung dieser Informationen ab, wie gut eine automatisierte Verarbeitung erfolgen und damit der Aufwand reduziert werden kann.

Beispiele

Zwei ausgewählte Beispiele zum Umgang mit Metadaten aus dem Museumsleben, die sich gleichermaßen auf die Dokumentation von Fotografien anwenden lassen, sollen die getroffenen Aussagen verdeutlichen.

Die Objektdatenbank des Museums für Kommunikation[62] ermöglicht es, neben der Suche nach Freitext auch eine einfache Stichwortliste, einen eigenen Thesaurus (Sammlungsgebiete) und einen fachspezifischen Normvokabular-Thesaurus (Michel-Nummer)[63] zur Eingrenzung von Suchergebnissen zu verwenden (Abb. 9). Daran ist der Grad der Strukturierung von Informationen über die Bestände dieses Museums gut erkennbar und die kontrollierte Filterung von Suchergebnissen wird ermöglicht. Für die automatisierte Verarbeitung im semantischen Netz wäre allerdings nur der Normvokabular-Thesaurus geeignet, sofern dessen Daten als „Linked Open Data“[64] zur Verfügung stehen.

Normvokabular-Thesaurus mit Michel-Nummer

Abb. 9: Normvokabular-Thesaurus mit Michel-Nummer (http://sammlungen.museumsstiftung.de/kategorie/objektdatenbank/).

Die Archivdatenbank der Akademie der Künste[65] in Berlin ist hier einen wesentlichen Schritt weiter, denn sie ermöglicht nicht nur die Recherche nach Personen und Institutionen, die in der von der Deutschen Nationalbibliothek als „Linked Open Data“ bereitgestellten[66] gemeinsamen Normdatei (GND)[67] enthalten sind (Abb. 10). Sie verlinkt zusätzlich automatisiert über die GND zu Wikipedia-Artikeln über diese Personen und Institutionen und ist so bereits mit dem semantischen Netz verbunden. Die Nutzung dieser Normdaten erlaubt es zum Beispiel, Personen bei der Suche auch zu finden, wenn nach anderen Namensformen gesucht wird oder wenn im Titel eines Sammlungsobjekts ein abweichender Name steht. So trägt das Bildnis des ersten Hawaiiers in Preußen, Harry Maitey,[68] der von Schadow gezeichnet wurde, zwar den Titel: „Harry von den Sandwich-Inseln“,[69] wird aber über die Suche mit Normdaten problemlos gefunden.

Schadow Harry von den Sandwich-Inseln

Abb. 10: Schadow, Harry von den Sandwich-Inseln (https://archiv.adk.de/objekt/2787631).

Die Inhalte beider Datenbanken dürfen allerdings laut Impressum nur mit spezieller Genehmigung wiederverwendet werden, so daß die Einbindung in das semantische Netz derzeit nicht möglich ist und diese Daten für eine automatisierte Verarbeitung nicht zur Verfügung stehen.

Hilflose Hilfsmittel oder die „hierarchische Falle“

Ein wesentlicher Faktor, der die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung von Bilddaten in Museen beeinflußt, ist die Stellung von Fotosammlungen im Verhältnis zu anderen Sammlungsgegenständen. Die hierarchische Betrachtungsweise, die die Fotografie als bloßes Hilfsmittel ansieht und es den „eigentlichen“ Sammlungsobjekten unterordnet, verhindert die umfassende Nutzung der Fotoarchive für die Forschung und andere Museumsaufgaben.

Generell wird in Museen, die in dieser „hierarchischen Falle“ stecken, quantitativ und qualitativ weniger Dokumentationsmaterial zur Verfügung stehen. Dies äußert sich häufig in fehlenden extrinsischen Daten zum Bild, wie der Beschreibung oder dem Datum. Gerade das Datum aber wäre für die Restaurierung von großer Bedeutung, um Veränderungen des Museumsobjekts über einen bestimmten Zeitraum nachweisen zu können. Auch Angaben, warum fotografiert wurde, wären wichtige Hinweise für die Geschichte eines bestimmten Objekts innerhalb der Sammlung. Im schlimmsten Falle kommt es zu Informationsverlusten, zum Beispiel wenn alte Fotos von nicht restaurierten Bucheinbänden weder auf dem Bild noch in der Beschriftung des Fotos eine Inventarnummer enthalten und dadurch die Zuordnung von bei der Restaurierung vertauschten Einbandteilen nur vermutet werden kann oder bei Verlust gar nicht möglich ist.

Sieht man dagegen alle Informationsquellen als gleichrangig an und betrachtet die Fotografie als Sammlungsobjekt, so ist ein veränderter Blickwinkel erforderlich. Dokumentationsstandards ermöglichen dann die effiziente Erfassung aller Daten, die Vernetzung von Informationen und bilden die Grundlage für komplexe Abfragen und Modelle. Damit wird gleichzeitig der Übergang von hierarchisch begrenztem zu objektorientiertem Datenmanagement notwendig.

Für die Ertüchtigung der „hilflosen Hilfsmittel“ läßt sich eine Reihe von konkreten Maßnahmen beschreiben, die mit dem Sammeln aller Fakten und Hinweise zu den fotografischen Sammlungsobjekten beginnen. Für die Strukturierung dieser Daten bietet sich das „CIDOC Conceptual Reference Model“[70] an, das hierfür ebenso klare wie umfassende Klassifizierungen wie beispielsweise Ereignis, Person, Dokument, Ort oder Zeitspanne bereitstellt. Die kontinuierliche Ergänzung der Dokumentation, die für viele Museumsobjekte inzwischen selbstverständlich ist, muß auch für Fotografien zur guten Praxis werden. Dazu gehören unter anderem Ereignisse und handelnde Personen wie Vorbesitzer, Erwerbsdaten oder Informationen zur Herkunft. Bei Konvoluten sind vor allem Hinweise und Vermutungen zu den Sammlungszusammenhängen wichtig, denn Informationen, warum bestimmte Fotografien gesammelt wurden, können Aufschluß über zunächst unbekannte Bildmotive geben. Schließlich ist ferner die Standort- und Forschungsgeschichte von Fotografien im Museum genauso zu dokumentieren wie die anderer Sammlungsobjekte.

In die „hierarchischen Falle“ geraten übrigens nicht nur Fotoarchive. In demselben Maße sind „untergeordnete“ Museumsobjekte wie Nachbildungen oder Kopien durchaus gefährdet. Das Museum für Islamische Kunst besitzt beispielsweise eine Bleistiftkopie[71] der arabischen Inschrift auf dem Krönungsmantel[72] des Heiligen Römischen Reiches, der in der Weltlichen Schatzkammer der Hofburg in Wien aufbewahrt wird. Obwohl dieses Sammlungsobjekt nach Meinung mancher Wissenschaftler weder für die islamische Kunstgeschichte noch für die Erforschung des prächtigen „Originals“ in Wien von Bedeutung sein könnte, ist es doch aus kulturgeschichtlicher und wissenschaftshistorischer Sicht wesentlich für die Rezeptions- und Forschungsgeschichte und sollte deshalb dem semantischen Netz zur Verfügung stehen.

Schlußfolgerungen

Für die Dokumentation von Fotografien in Museen läßt sich daraus ableiten:

  1. Metadaten sind strukturiert zu erfassen, wobei den Geodaten und Zeitangaben eine besondere Bedeutung zukommt.
  2. Die Nutzung von Normvokabularen stellt die Verbindung zu Informationen über bekannte Bilder und Bildvorlagen (Motive) her und kann die Suche nach Vergleichsmaterial erheblich abkürzen.
  3. Werden nicht nur Forschungsergebnisse veröffentlicht, sondern auch Forschungsdaten, so vergrößert dies die Vergleichsmöglichkeiten für die Suche nach bekannten Bildmotiven und verbessert die Forschungsinfrastruktur. Hierzu müssen die Daten standardisiert, semantisch aufbereitet und frei verfügbar (Open Access)[73] sein.

Vor allem die ständig neu entstehenden digitalen Fotografien sollten diese Bedingungen erfüllen, damit die aufgezeigten Informationslücken und -verluste vermieden werden können, die für ihre analogen „Vorfahren“ hier beschrieben wurden.

Bild- und Kontextanalyse

Für die Bild- und Kontextanalyse[74] bedeutet dies, daß nicht nur mehr und komplexere Daten entstehen, sondern gleichzeitig eine neue Forschungs- und Dokumentationsqualität erreicht wird. Die digitalen Geisteswissenschaften (Digital Humanities)[75] stellen hierfür die Werkzeuge und Methoden zur Verfügung, die im Rahmen kollaborativer Forschung angewandt werden. Die so entstehende Infrastruktur moderner Forschung ist gekennzeichnet durch Standardisierung auf der Basis des „CIDOC Conceptual Reference Model“, die Nutzung und den Ausbau des semantischen Netzes sowie frei verfügbare Forschungsdaten und -informationen (Open Access).

Standardisierte Datenstruktur: CIDOC-CRM

Das „CIDOC Conceptual Reference Model“ als internationaler Standard für Daten und Informationen über das Kulturerbe ist gleichfalls die Voraussetzung für eine standardisierte Datenstruktur,[76] die Daten und Metadaten über Museumsobjekte, Bilder von diesen Objekten und Bilder zu Kontext, Interpretation und Vergleich von Objekten miteinander verknüpft. Mit der Einbindung in das semantische Netz kann diese standardisierte Datenstruktur nicht nur die Effizienz der geisteswissenschaftlichen Forschung erhöhen, sondern auch die Anbindung an die naturwissenschaftliche Forschung verbessern.

Chancen nutzen

„Digitale Informationen können (müssen) automatisiert bearbeitet und ausgewertet werden (können).“[77]

Abschließend seien beispielhaft einige Chancen genannt, die sich für den Umgang mit den in Museen vorhandenen fotografischen Sammlungen hieraus ergeben.

Das „CIDOC Conceptual Reference Model“ ermöglicht vergleichbare Strukturen und damit die automatisierte Aufbereitung von Daten und Informationen, die wiederum im semantischen Netz automatisiert vernetzbar sind. Dadurch wird die Informationsdichte und -qualität erhöht, was der Forschung neue Perspektiven eröffnet. Da der freie Zugang zu Forschungsdaten (Open Access)[78] die Voraussetzung für „Linked Open Data“ und damit das semantische Netz ist, werden diese Chancen erst dann nutzbar, wenn die Bereitschaft zu enger und offener Kollaboration steigt.

Was bedeutet das für die wissenschaftliche Praxis?

  1. Die Einbeziehung von Bearbeitungs- und Forschungsdaten (wer, wann, was) und die Transformation vom „Kopfwissen“ der Forscher zu „Maschinendaten und -informationen“ erweitern den Forschungshorizont.
  2. Informationen müssen mehr vernetzt statt wie bisher hierarchisiert werden, das heißt die Bindung an einzelne Forschungszwecke und die damit verbundene Klassifizierung (wichtig/unwichtig) sind zu vermeiden. So wären beispielsweise Fotos immer mit Rand und Rückseite zu digitalisieren.[79] Das gleiche gilt für die Gewichtung von Informationen (mehr/weniger wichtig), da diese gleichfalls von den Forschungszielen abhängt. Die umfassende und standardisierte Dokumentation sowie die Anbindung an Normvokabulare und semantische Systeme unterstützen die Flexibilität der dadurch entstehenden neuen Infrastruktur ebenso wie die dynamische Datenerfassung und Informationsverarbeitung, die „abgeschlossene“ (statische) Informationseinheiten ablösen muß.

Will man die Fotografie ohne Kontext in der Zukunft vermeiden, so kann heute in den Museen etwas dafür getan werden. Die Dokumentation aller Ereignisse nach der Herstellung oder dem Erwerb eines Fotos (wer, wann, was, wo, weshalb) ermöglicht den „Kennern“ von Bildmotiven die Kontaktaufnahme – vorausgesetzt, diese Daten sind öffentlich verfügbar. Auch Hypothesen zur Herkunft von Fotografien und ihren Bildmotiven können eine Grundlage für die gezielte Suche im semantischen Netz sein und Forschungsdaten, die für das Ergebnis eines Projekts unwichtig sind, könnten von anderen dringend benötigt werden.

Antwort: Fotografie und Kommunikation

Die Frage, ob eine Fotografie ohne mitgelieferten Kontext wissenschaftlich verwertbar ist, läßt sich mit einem klaren „ja“ beantworten. Entscheidend für den Aufwand, der für die Forschung am einzelnen Foto entsteht, ist eine Infrastruktur, die es vernetzten Arbeitsgemeinschaften (collaborative communities)[80] ermöglicht, schnell und effizient auf die Daten und Informationen über bekannte Bilder zuzugreifen und sie ständig zu ergänzen.

Herbert List bezeichnete die Anfertigung einer Fotografie als Kommunikation und meinte wohl die Übermittlung von Daten über das Bildmotiv im Moment der Aufnahme und ihre Speicherung im fotografischen Medium. Diese Informationen sind im digitalen Foto ebenso vorhanden wie im analogen. Ihre Entschlüsselung erfordert wiederum eine umfassende und vernetzte Kommunikation möglichst vieler Rezipienten.

Ob ich noch photographiere? – Ja, sicherlich. Noch immer wähle ich sorgfältig Ausschnitt, Komposition und Harmonie der Farben: dann knipse ich, aber ohne Apparat, nur so mit den Augen. Kein Negativ, kein Positiv, also keine Möglichkeit der Kommunikation.[81]

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Siehe auch

Weblinks

Einzelnachweise

  1. „Zeitpunkt vor dem“ ein Ereignis stattgefunden haben muß; vgl. „Terminus ante quem“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 15. August 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Terminus_ante_quem&oldid=157059575.
  2. „Stratigraphie (Archäologie)“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 1. August 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Stratigraphie_(Arch%C3%A4ologie)&oldid=156630344.
  3. Axel Ermert und Carlos Saro, „Museumsvokabular: Die Situation in Deutschland und die Initiative www.museumsvokabular.de“ (11. Deutscher Terminologie-Tag-Symposion: Terminologie & Fachkommunikation, Mannheim, 18. April 2008), http://www.iim.fh-koeln.de/dtt/DTT2008PDFs/Ermert.pdf. S. 11
  4. Vgl. „Informationen im Museum und Elektronische Datenverarbeitung“, Thomas Tunsch, „Informationswissenschaftliche Herausforderungen für kulturelle Gedächtnisorganisationen“, in EVA 2012 Berlin: 7.-9. November 2012 in den Staatlichen Museen zu Berlin am Kulturforum Potsdamer Platz; Elektronische Medien & Kunst, Kultur, Historie; die 19. Berliner Veranstaltung der Internationalen EVA-Serie Electronic Imaging & the Visual Arts; Konferenzband (EVA, Berlin: Staatliche Museen zu Berlin, Gesellschaft z. Förderung angewandter Informatik, EVA Conferences International, 2012), 168–80, http://museums.wikia.com/wiki/Informationswissenschaftliche_Herausforderungen.
  5. Vgl. „Intrinsisch“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 21. April 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Intrinsisch&oldid=153681968.
  6. Nach Karin Ludewig, „Der wissenschaftliche Anspruch bei der Museumsdokumentation - unter besonderer Berücksichtigung aktueller Probleme des Urheberrechts“ (Herbsttagung des Museumsverbands Schleswig- Holstein e.V., Mölln, 2009), http://www.iuwis.de/content/der-wissenschaftliche-anspruch-bei-der-museumsdokumentation-unter-besonderer-ber%C3%BCcksichtigu-1. S. 2-4
  7. „WissensNetz – Digitale Infrastrukturen in den historischen Kulturwissenschaften“, Date of last revision: 2012-06-5 (Timestamp: 20120605152815) UTC, Museums, The MuseumsWiki – For museums and cultural heritage, (1. Juni 2012), http://museums.wikia.com/wiki/WissensNetz_%E2%80%93_Digitale_Infrastrukturen_in_den_historischen_Kulturwissenschaften?oldid=6880.
  8. „Motiv (Fotografie)“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 16. August 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Motiv_(Fotografie)&oldid=157100169.
  9. „Abbild“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 16. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Abbild&oldid=156186563.
  10. Vgl. „Bildwissenschaft“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 17. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Bildwissenschaft&oldid=156224550.
  11. „Metadaten“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 20. April 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Metadaten&oldid=153638529.
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  15. „Bildinformation und Metadaten“, in: Thomas Tunsch, „Geschichtsbuch oder Gesichtsbuch? Was Bilder wirklich sagen …“, in EVA Berlin 2014: elektronische Medien & Kunst, Kultur, Historie; Konferenzband; die 21. Berliner Veranstaltung der Internationalen EVA-Serie Electronic Media and Visual Arts; 5. - 7. November 2014, Kunstgewerbemuseum am Kulturforum Potsdamer Platz, Berlin / eine Kooperation zwischen den Staatlichen Museen zu Berlin, Preußischer Kulturbesitz u. dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD, Abteilung Digitalisierung von Kulturerbe (EVA 2014 Berlin, Berlin: Staatliche Museen zu Berlin und Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD, Abteilung Digitalisierung von Kulturerbe, 2014), 268–82. hier S. 270-271.
  16. „Geodaten“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 15. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Geodaten&oldid=156177950.
  17. „Global Positioning System“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 15. September 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Global_Positioning_System&oldid=157952925.
  18. Tunsch, „Geschichtsbuch oder Gesichtsbuch?“ S. 270-271.
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  20. „Büttenrand“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 23. August 2013, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=B%C3%BCttenrand&oldid=121798312.
  21. „Reichsarbeitsdienst“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 21. Juni 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Reichsarbeitsdienst&oldid=155508209.
  22. Auf die Diskussion, ob es sich strenggenommen bei Beschriftungen nicht auch um extrinsische Daten handelt, da man sie durch Beobachtung ermittelt und durch Abkürzungen, veraltete Namensformen u.ä. ggf. eine Interpretation erforderlich wird, soll hier verzichtet werden.
  23. Vgl. Fußnote 9
  24. „Ji?etín pod Jedlovou“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 9. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Ji%C5%99et%C3%ADn_pod_Jedlovou&oldid=155988170.
  25. „St. Georgenthal“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 17. April 2005, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=St._Georgenthal&oldid=6969925.
  26. Vgl. Abschnitt „Schlußfolgerungen“
  27. Vgl. Abschnitt „Antwort: Fotografie und Kommunikation“
  28. „Find Your Place“, Where Is This, zugegriffen 5. September 2016, http://www.where-is-this.com.
  29. „Moraine Lake: Search“, Where Is This, zugegriffen 5. September 2016, http://www.where-is-this.com/index/search/Moraine-Lake.html.
  30. Vgl. z. B. Thomas Tunsch, „Moraine Lake (a0000482)“, Flickr, 24. Juni 2012, https://www.flickr.com/photos/thtbln/7490927794/in/photostream/. Thomas Tunsch, „Moraine Lake (a0000520)“, Flickr, 24. Juni 2012, https://www.flickr.com/photos/10217134@N04/7490918960.
  31. Quelle: „Download HD Windows 10 Wallpapers: Most Beautiful Places in the World (Download Free Wallpapers)“, zugegriffen 14. Juni 2016, http://www.beautyscenery.com/2015/08/download-hd-windows-10-wallpapers.html.
  32. „Photos Provided by Windows 10 (Show Me More like This)“, Microsoft Community, zugegriffen 5. September 2016, http://answers.microsoft.com/en-us/windows/forum/windows_10-start/photos-provided-by-windows-10-show-me-more-like/5f575d72-daa8-49e9-b4e6-a8e0a402e8f2.
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  36. Thomas Tunsch, „Mauna Kea, Mauna Loa, Hualālai, and Haleakalā (a0004466)“, Flickr, 5. November 2012, https://www.flickr.com/photos/thtbln/13981212800/in/album-72157631600570203/.
  37. „United States: Maui, Hawaii“, Where Is This, zugegriffen 5. September 2016, http://www.where-is-this.com/index/view/5626.html.
  38. Vgl. Fußnote 16
  39. „Haupa‘akea Peak“, Geographic Names Information System (GNIS), zugegriffen 5. September 2016, http://geonames.usgs.gov/apex/f?p=gnispq:3:::NO::P3_FID:359112.
  40. „Southwest Ridge of Haupa‘akea Peak (3D)“, Google Maps, zugegriffen 26. September 2016, https://goo.gl/maps/25rh18hh3AN2.
  41. „DIKW Pyramid“, Wikipedia, the Free Encyclopedia, 4. August 2016, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=DIKW_Pyramid&oldid=732998066.
  42. Vgl. Abschnitt „Der intrinsische Irrtum und Metadaten“
  43. Vgl. Fußnote 19
  44. Vgl. „Phänomenologie (Methodik)“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 17. Oktober 2015, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Ph%C3%A4nomenologie_(Methodik)&oldid=147078020.
  45. Kyle Banerjee und Maija Anderson, „Batch metadata assignment to archival photograph collections using facial recognition software“, The Code4Lib Journal, Nr. 21 (15. Juli 2013), http://journal.code4lib.org/articles/8486. S. 3
  46. Vgl. „Neue Qualität der Vermittlung“ in Tunsch, „Geschichtsbuch oder Gesichtsbuch?“ S. 272-277
  47. „Semantic Web“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 16. September 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Semantic_Web&oldid=157977425.
  48. „Linked Open Data“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 17. März 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Linked_Open_Data&oldid=152603305.
  49. „Open Definition“, zugegriffen 5. September 2014, http://opendefinition.org/od/.
  50. „DBpedia“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 4. Juni 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=DBpedia&oldid=154977036.
  51. „GeoNames“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 3. März 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=GeoNames&oldid=152132561.
  52. „Was sind ‚freie‘ Lizenzen?“ in John H. Weitzmann und Paul Klimpel, „Handreichung: Rechtliche Rahmenbedingungen für Digitalisierungsprojekte von Gedächtnisinstitutionen“, 2015, doi:10.12752/2.0.002.2. S. 35-37
  53. „Creative Commons“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 30. August 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Creative_Commons&oldid=157513661.
  54. Weitzmann und Klimpel, „Handreichung: Rechtliche Rahmenbedingungen für Digitalisierungsprojekte von Gedächtnisinstitutionen“. S. 36
  55. Herbert List, „List über List (1973)“, in Herbert List, die Monographie, hg. von Max Scheler (München: Schirmer/Mosel, 2000). S. 323
  56. „In general, it is necessary to implement the approaches of the GeoArchaeology Web 2.0 project from the very beginning into the ongoing discussion about the permanent storage and the open acces to raw data within archaeology.“ Torsten Prinz u. a., „GeoArchaeology Web 2.0: Geospatial Information Services Facilitate New Concepts of Web-Based Data Visualization Strategies in Archaeology—Two Case Studies from Surveys in Sudan (Wadi) and Turkey (Doliche)“, Archaeological Discovery 2, Nr. 4 (2014): 91–106, doi:10.4236/ad.2014.24011. hier S. 104
  57. Vgl. Abschnitt „Der intrinsische Irrtum und Metadaten“
  58. Vgl. „Bedeutung“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 27. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Bedeutung&oldid=156497362.
  59. Vgl. „Semantik“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 20. September 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Semantik&oldid=158068722.
  60. Vgl. Abschnitt „Metadaten sind entscheidend (Beispiel)“
  61. Vgl. Abschnitt „2 Wege des Bildvergleichs“
  62. „Objektdatenbank des Museums für Kommunikation“, Museumsstiftung Post und Telekommunikation (MSPT), zugegriffen 22. September 2016, http://sammlungen.museumsstiftung.de/kategorie/objektdatenbank/.
  63. „Michel-Katalog“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 3. September 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Michel-Katalog&oldid=157621369.
  64. Vgl. Abschnitt „Metadaten und semantisches Netz“
  65. „Archivdatenbank der Akademie der Künste“, Akademie der Künste Berlin, zugegriffen 22. September 2016, https://archiv.adk.de.
  66. „Linked Data Service“, Deutsche Nationalbibliothek, zugegriffen 30. September 2016, http://www.dnb.de/DE/Service/DigitaleDienste/LinkedData/linkeddata_node.html.
  67. „Gemeinsame Normdatei“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 25. Juli 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Gemeinsame_Normdatei&oldid=156452481.
  68. „Harry Maitey“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 3. August 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Harry_Maitey&oldid=156688559.
  69. Johann Gottfried Schadow, „Harry von den Sandwich-Inseln, en face und im Profil nach links“, 26. Oktober 1824, Bestand: Kunstsammlung, KS-Zeichnungen Schadow 974, Archiv der Akademie der Künste Berlin, https://archiv.adk.de/objekt/2787631.
  70. „CIDOC Conceptual Reference Model“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 31. März 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=CIDOC_Conceptual_Reference_Model&oldid=153030981.
  71. Inventarnummer: I. 1308
  72. „Krönungsmantel“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 22. Februar 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Kr%C3%B6nungsmantel&oldid=151803927.
  73. Vgl. Abschnitt „Metadaten und semantisches Netz“
  74. Vgl. „Standardisierte Datenstruktur: CIDOC-CRM und Semantisches Netz“ in Tunsch, „Geschichtsbuch oder Gesichtsbuch?“ S. 271-272.
  75. „Digital Humanities“, Wikipedia, Die freie Enzyklopädie, 9. September 2016, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Digital_Humanities&oldid=157785576.
  76. Vgl. Thomas Tunsch, „Vernetzte Forschungsumgebung in der SPK“ (Kulturgut erforschen – Objekte vernetzen – Wissen transformieren, Forschungsworkshop der Stiftung Preußischer Kulturbesitz, Berlin, 2015), http://museums.wikia.com/wiki/Vernetzte_Forschungsumgebung_in_der_SPK.
  77. Thorsten Koch, „Strategie (digitale)“ (Potential: Kultur gut digital – Kulturgut als Wissensressource für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Kreativwirtschaft / digiS-Jahreskonferenz, 13.09.2016, Berlin, Zuse Institute, 2016), https://www.servicestelle-digitalisierung.de/wp-content/uploads/2016/09/2016-09-13-Koch-Berlin-digiS-Strategie.pdf. S. 38
  78. Vgl. Helene Hahn, „Kooperativ in die digitale Zeit - wie öffentliche Kulturinstitutionen Cultural Commons fördern: Eine Einführung in offene Kulturdaten“, hg. von digiS - Servicestelle Digitalisierung Berlin, 2016, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-59131.
  79. Vgl. Beispiel im Abschnitt „Identifizierung von Personen“
  80. Vgl. u. a. „Wissensorganisation“ in Thomas Tunsch, „Kommunikation für Experten: Kulturelle Gedächtnisorganisationen und vernetzte Arbeitsgemeinschaften“, in EVA 2011 Berlin: 9.-11. November 2011 in den Staatlichen Museen zu Berlin am Kulturforum Potsdamer Platz; Elektronische Medien & Kunst, Kultur, Historie; die 18. Berliner Veranstaltung der Internationalen EVA-Serie Electronic Imaging & the Visual Arts; Konferenzband (EVA 2011 Berlin, Berlin: Staatliche Museen zu Berlin, Gesellschaft z. Förderung angewandter Informatik, EVA Conferences International, 2011), 23–42, http://museums.wikia.com/wiki/Kommunikation_fuer_Experten. S. 29
  81. List, „List über List (1973)“. S. 323
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