Die Konferenz
Von 5. bis 8. September 2023, mit Pre-Conference-Workshops am 4. und 5. September, fand an der Universität Paderborn die Konferenz “Encoding Cultures“, eine gemeinsame Veranstaltung der Music Encoding Initiative (MEI) und der Text Encoding Initiative (TEI) statt. Die Konferenz markierte die erstmalige Vereinigung der MEI- und TEI-Gemeinschaften, die sich beide der Digitalisierung und Codierung von kulturellen Erbstücken verschrieben haben.
Abbildung 1: Universität Paderborn, Konferenz “Encoding Cultures”
Universität Paderborn, Konferenz “Encoding Cultures”
Während Musik und Text auf den ersten Blick weit voneinander entfernt zu sein scheinen, gibt es auffällige Überschneidungen in ihren Ansätzen zur Datenmodellierung, Kodierungstheorie und digitalen Veröffentlichung.
Das übergreifende Thema der Konferenz lautete “Encoding Cultures” – dieses Thema umfasst zwei wesentliche Dimensionen; nämlich die Kodierung verschiedener Kulturen und kultureller Ausdrucksformen sowie die Vielfalt der Kodierungskulturen, die innerhalb und zwischen unseren Gemeinschaften existieren.
Themen
Die Keynotes wurden von Anna Kijas (“Preserving Cultural Heritage through Digital Activism and Community”) und Till Grallert (“Mind the <gap/>s! Digital editing in a world in crisis”) gehalten. Die Themen der Short Papers und Long Papers reichten von Datenstrategien, Datenverbindungen, Text und Musik, Tools und Workflows, Datenanalyse, Kodierungsherausforderungen, Kodieren von Semantik und Entitäten, Genetischen Editionen, Kodierungsstrategien und Infrastrukturen bis über Korpusbildung. Daneben fanden zum Beispiel Panels zu den Themen Materialität, Metadaten im <teiHeader>, ODD, TEI und das Semantic Web und Unterrichten von Kodierung statt. Außerdem kamen die Special Interest Groups (z.B. TEI Ontology, TEI Manuscripts, TEI Graph Technologies und TEI Correspondance) zusammen, um über im letzten Jahr Geschehens und zukünftige Vorhaben zu berichten und zu diskutieren. So wurde in der SIG Manuscripts beispielsweise über eine Anpassung der Definition des <object>-Elements und über die Einführung von <objectContents> diskutiert.
Abbildung 2: Poster Slam
Nach dem unterhaltsamen Poster Slam am Donnerstagnachmittag, dem 07.09, wurden bei der Poster Session insgesamt 24 Poster zu unterschiedlichsten Themen präsentiert.
Beitrag zur Konferenz: relation^3
Aus dem Projekt der digitalen Edition der Memoiren der Gräfin Schwerin wurden Überlegungen zur Modellierung der Personenbeziehungen präsentiert. Beziehungen, insbesondere Verwandtschafts- und informelle Beziehungen, spielten eine zentrale Rolle im Leben der Gräfin und waren entscheidend für ihre soziale Stellung. In der digitalen Edition sollen diese Beziehungen unter dem Aspekt der “assertive edition” (Vogeler 2019) modelliert werden. Der Beitrag widmete sich somit der Frage, wie Text, der Beziehungen beschreibt, mit einer strukturierten Kodierung dieser Beziehungen verbunden werden kann (Galka/Vogeler 2023). Hier kann die entsprechende Präsentation eingesehen werden.
“assertive edition”
Das Konzept der “assertiven edition” basiert auf einer mehrschichtigen Darstellung. Um die in einem Text enthaltenen Fakten als Aussagen zu modellieren, werden eingebettete Anmerkungen mit TEI/XML mit externen Informationsstrukturen verknüpft, wie z.B. mit RDF. Die TEI bietet das Element tei:relation mit den Attributen @name, @active, @passive und @mutual zur Kodierung von Personbeziehungen innerhalb von tei:listPerson an.
Verknüpfung von TEI und RDF
Um TEI und RDF miteinander zu verknüpfen, gibt es unterschiedliche Möglichkeiten (Boot/Koolen 2021), darunter die Verwendung von RDFa (Resource Description Framework in Attributes), einer Semantic-Web-Technologie, die RDF-Aussagen in andere Dialekte (z.B. HTML oder XML) einbindet und diese mit semantischen Inhalten anreichert.
Eine weitere Option zur Verknüpfung von TEI und RDF ist das TEI-Element tei:xenoData, das die Einbettung von RDF-Aussagen im TEI-Dokument ermöglicht. tei:xenoData wird jedoch im tei:teiHeader eingebunden und dient vor allem der Kodierung von Metadaten. Beide der erwähnten Methoden haben außerdem den Nachteil, die menschliche Lesbarkeit des TEI-Dokuments zu beeinträchtigen.
Außerdem wurde auch tei:relation verwendet, um RDF-Strukturen in TEI/XML einzubetten (SAWS-Projekt, Jordanous 2015), aber wie von Tittel et. al. (2018) erwähnt, handelt es sich um einen Fall von Tag abuse, da dieser Tag eigentlich auf Named Entities beschränkt ist.
Modellierungsvorschlag
Wir schlagen vor, das TEI-Element tei:relation für die Modellierung der Personenbeziehungen zu verwenden, wobei die Attribute @type für eine genauere Spezifikation der Beziehung, @name für den Beziehungstyp und @mutal, @active oder @passive für die beteiligten Personen genutzt werden.
Die prosopographischen Informationen werden mit dem Text verknüpft, indem der Text mit tei:seg annotiert und auf das @xml:id von tei:relation mit dem Attribut @ana verwiesen wird. Alle diese Informationen, die in TEI/XML codiert sind, werden auch mit Ontologien wie FOAF in RDF gemappt (vgl. Abbildung 3).
Abbildung 3 : Kodierungsbeispiel
Es gibt bereits Projekte, die sich ähnlich wie unser Ansatz auf die Verwendung von tei:relation zur Darstellung der Beziehungen stützen, nämlich die Projekte Syriaca und SPEAR, die auf Factoid-Prosopographie beruhen (Schwartz/Gibson/Torabi 2022). Factoide sind Personendaten, die aus historischen Quellen stammen. Die angewandte Verknüpfungsmethode in den Projekten ist allerdings viel weniger granular, da das allgemeine Factoid-Modell keine detaillierte Annotation der Quelle erfordert, auf der die Behauptung des Factoids beruht. Es gibt nur Verweise auf ein ganzes Werk. In unserem Fall annotieren wir den Text einer Ausgabe in der Granularität des Lesers der Textpassage und verknüpfen ihn mit einer Interpretation.
Verknüpfung von Relationen und Text: tei:annotation
Was die Verknüpfung der kodierten Relationen und den Text betrifft, wäre es auch möglich, tei:annotation zu verwenden – dieser Ansatz folgt dem Web Annotation Model. Mit tei:annotation wird in den Text gezeigt (tei:annotation, tei:ptr), wobei man diese Referenzierungsmethode als “inward pointing” bezeichnen könnte. Die TEI schließt nicht aus, eine alternative Methode des Verweises anzuwenden, die nicht dem Web Annotation Model entspricht. Wir wenden diese Methode, bei der auf die <relation> über den @ana-Mechanismus aus dem bearbeiteten Text heraus verwiesen wird, und bezeichnen sie als “outward pointing”. Wir verweisen dabei aber nicht auf die generische Annotation in tei:anntation sondern auf die semantisch spezielle in tei:relation.
Ausblick
Wir haben uns soweit für die einfachste Kodierungsmöglichkeit entschieden; außerdem kann die Kodierung mit XSLT problemlos nach tei:annotation und tei:xenoData konvertiert werden (siehe GitHub). Sowohl die manuelle Kodierung von tei:xenoData als auch tei:annotation würden einen zusätzlichen Aufwand im Arbeitsprozess entstehen lassen, ohne dass mehr Informationen hinzugefügt werden, die für unsere Edition notwendig sind.Darüber hinaus ist die “outward-pointing”-Methode besser mit den von Elena Pierazzo (2015, 43) oder Patrick Sahle (2013:III, 251–340) vorgestellten mehrschichtigen editorischen Konzepten vereinbar, bei denen die Annotation als Interpretation der Textpassage betrachtet wird, d.h. als ein analytischer Schritt auf der Grundlage des Textes selbst. Mit unseren Modellierungsvorschlägen müssten keine neuen TEI-Elemente oder -Attribute definiert werden, alle Informationen sind im TEI/XML verfügbar und können mit geeigneten Transformationen nach RDF gemapped werden.
Literatur
Boot, Peter and Koolen, Marijn. “Connecting TEI Content Into an Ontology of the Editorial Domain.”. In Graph Data-Models and Semantic Web Technologies in Scholarly Digital Editing, edited by Elena Spadini, Francesca Tomasi, and Georg Vogeler, 9–29. Norderstedt: BoD, 2021.
Pierazzo, Elena. Digital Scholarly Editing: Theories, Models and Methods. Farnham: Ashgate, 2015. https://journals.openedition.org/variants/pdf/408.
Project: SAWS. https://ancientwisdoms.ac.uk/. Composed of teams working at King’s College London, the Newman Institute, Uppsala, and the University of Vienna.
Project: Syriaca.org. Vanderbilt University, Princeton University, and the Contributor(s), 2014. URL: https://syriaca.org/index.html [2023-04-13].
Projekt: SPEAR. Syriac Persons Events and Relations. https://spear-prosop.org/index.html.
Jordanous, A. (2015). Enhancing information retrieval and resource discovery from data using the Semantic Web. In 4th International Symposium on Emerging Trends and Technologies in Libraries and Information Services (ETTLIS-2015), pages 105–110. IEEE.
Sahle, Patrick. Digitale Editionsformen. Zum Umgang mit der Überlieferung unter den Bedingungen des Medienwandels. Teil 3: Textbegriffe und Recodierung. Schriften des Instituts für Dokumentologie und Editorik 9. Norderstedt: Books on demand, 2013.
Schwartz, Daniel L., Nathan P. Gibson, und Katayoun Torabi. „Modeling a Born-Digital Factoid Prosopography Using the TEI and Linked Data“. Journal of the Text Encoding Initiative, 21. März 2022. https://doi.org/10.4000/jtei.3979.
Tittel, Sabine, Helena Bermúdez-Sabel, und Christian Chiarcos. 2018. „Using RDFa to Link Text and Dictionary Data for Medieval French“. In Proceedings of the 6th Workshop on Linked Data in Linguistics (LDL-2016): Towards Linguistic Data Science. European Language Resources Association (ELRA), herausgegeben von John P McCrae, 30–38.
Vogeler, Georg. “The ‘assertive edition’: On the consequences of digital methods in scholarly editing for historians.” International Journal of Digital Humanities 1 (2019): 309–322.