20. August 2026

Bereits die Einträge aus einer Literaturverwaltungssoftware wie Citavi sind als semistrukturierte Daten für weitere Forschung nutzbar und daher für die Publikation geeignet. Mit einem FAIR Data Fellowship der NFDI4Memory gelang es mir, ein Datenset aus meinem abgeschlossenen Dissertationsprojekt zur Veröffentlichung vorzubereiten. Mein Projekt mit dem Arbeitstitel „Allegorische Illustrationen in der europäischen Kunstliteratur“ bearbeitete ich in den Jahren 2013 bis 2019. Ziel der Arbeit war es, erstmals eine umfassende Übersicht der Illustrationen in der gedruckten Kunstliteratur der Frühen Neuzeit zu gewinnen. Zur Datenhaltung verwendete ich die Literaturverwaltungssoftware Citavi 5. Die Basis meiner Datensammlung bildete die Bibliografie in Julius Schlossers epochalem Werk Die Kunstliteratur von 1924. Von hier übertrug ich händisch jeden der über 1.000 Titel in meine Citavi 5-Datenbank und reicherte die Einträge nach der Autopsie der Werke mit Informationen über ihre Ausstattung mit Illustrationen an. Zusätzlich nahm ich weitere Bücher, z.B. aus dem Bestand der Herzog August Bibliothek (HAB), auf, sodass meine Datenbank heute 1.776 Titel zählt. Citavi 5 überzeugte mich sowohl durch die Möglichkeit, Bilder einzubinden, die hohe Anzahl an Textfeldern, die verschiedenen Optionen zur Verschlagwortung als auch die Import- und Exportmöglichkeit in Excel. Da es sich aber um ein kommerzielles Programm handelt, das leider zunehmend an Reputation verliert, schien es mir mit Blick auf eine langfristige Nutzbarkeit nicht angeraten, die Datei allein im Citavi-eigenen Format zu publizieren.

Das FAIR Data Fellowship

Mit dem FAIR Data Fellowship der NFDI4Memory erhielt ich einen Monat Zeit und Expertise für mein Publikationsvorhaben. Da ich keine spezielle Ausbildung in den Digital Humanities genossen habe, war für mich die Unterstützung durch die Mitarbeitenden der HAB ein wertvoller Bestandteil des Stipendiums. Im September 2024 verbrachte ich einige sehr produktive Tage vor Ort in Wolfenbüttel. Es fanden mehrere Beratungsgespräche mit den Datenspezialisten der HAB statt. Weiterführende Impulse und Unterstützung erhielt ich außerdem von den übrigen Fellows der HAB wie auch von meinen Kolleg*innen an der RWTH Aachen, wo ich als wissenschaftliche Bibliothekarin tätig bin.

Während des Fellowships hatte ich mir vorgenommen, nur ein kleines Datenset zu erarbeiten, nämlich die Publikationen des 16. Jahrhunderts. Tatsächlich schaffte ich aber sogar noch eine Erweiterung bis zum Erscheinungsjahr 1650 und konnte also insgesamt 512 Einträge zur Publikation vorbereiten. Der entwickelte Workflow ließe sich später auch auf die übrigen 1.272 Einträge anwenden. Ich habe einen Auszug der Daten in XML erstellt und zusätzlich in anderen Formaten ausgegeben. Die Hauptaufgabe bestand jedoch darin, rudimentäre Bereinigungen, Korrekturen und Vereinheitlichungen meiner Eingaben vorzunehmen. Die Citavi 5-Datenbank zu publizieren, war mir in der Sammlungsphase nicht in den Sinn gekommen. Ich hatte sie daher wie ein Forschungstagebuch an vielen Stellen mit persönlichen Notizen befüllt. Es fanden sich auch Tippfehler und unsystematisch verwendete Abkürzungen. Trotz Optimierung der Struktur gibt es immer noch Freitextfelder, die nicht ohne Weiteres maschinenlesbar sind.

Die Publikation

Einen Publikationsort zu finden, ist im Fach Kunstgeschichte nicht schwer. Das vom Fachinformationsdienst (FID) betriebene arthistoricum.net in Heidelberg verfügt über die nötigen Repositorien, um Bücher, Texte, Bilder und Daten digital zu publizieren. Die Einhaltung der FAIR-Prinzipien und die Langzeitarchivierung sind von der DFG gefördert und die Publikation für mich somit kostenlos. In Folge 17 des #arthistoCasts deutete der Direktor des Zentralinstituts für Kunstgeschichte, Professor Dr. Ulrich Pfisterer, jedoch kritisch an, dass die Aufbereitung von Forschungsdaten in der Kunstgeschichte gerade im Hinblick auf karrierestrategische Überlegungen von Forschenden ein Investitionsgrab darstellen könne. Freilich bedarf es Zeit und einer entsprechenden Motivation, um sich einer eigentlich abgeschlossenen Datensammlung abermals zuzuwenden. Bei der Arbeit an den Daten ist mir aber klargeworden, dass sich diese gar nicht so sehr von anderen Tätigkeiten im Publikationsprozess unterscheidet, die selbstverständlich zum Repertoire von Forschenden gehören.

Aktuell scheint mir das Publikum für eine reine Textausgabe noch weit größer zu sein als für das XML-Format, zumal das Citavi-XML wegen der vielen IDs und Verweise nicht leicht zu lesen ist. Um meine Daten nicht exklusiv für Forschende mit hoher Affinität zum Digitalen rezipierbar zu machen, habe ich zusätzlich zum bereinigten XML-Dump meiner Citavi 5-Datenbank eine HTML-Ausgabe erstellt, die an einen Katalog erinnern soll und im Browser zu öffnen ist. Diese Art der Präsentation zeigt: Forschungsdaten sind seit jeher Teil unserer Arbeit. Bibliografien und Kataloge sind in der Frühen Neuzeit schon erstellt worden. Im Münchner Memorandum zu Forschungsdaten in der Kunstgeschichte wird hingegen stark formuliert: „Forschungsdaten sollen […] maschinenlesbar aufbereitet werden.“ Auch während meines FAIR Data Fellowships hatte ich gelegentlich den Eindruck, meine Betreuenden wünschten sich mehr technische Innovation von mir.

Doch hier bin ich nun ganz bei Ulrich Pfisterer: Im Augenblick ist für mich nicht absehbar, ob es automatisierte Nachnutzungsszenarien für meine Daten geben wird. Zeit zu investieren, um diese zu antizipieren und meine Daten nach nur vermuteten Bedürfnissen anzureichern bzw. feiner zu strukturieren, erscheint mir am Ende meines Dissertationsprojekts tatsächlich nicht mehr effizient. Den letzten Aufbereitungsschritt erlaube ich mir mithin jenen zu überlassen, die die Daten tatsächlich nutzen wollen.

Titelbild: : Illustration aus Joachim von Sandrart: Iconologia Deorum. Nürnberg / Frankfurt a. M. 1680, o.P.

Das FAIR Data Fellowship der NFDI4Memory

Die einmonatigen Stipendien richten sich an alle Historiker*innen und historisch Arbeitenden, die eigene historische Forschungsdaten aktiv mit der Community teilen wollen. Unterstützt werden die Fellows bei der Aufbereitung eigener Forschungsdaten aus abgeschlossenen oder kurz vor Abschluss stehenden Projekten von Expert*innen des Data Center for the Humanities an der Universität zu Köln, des Deutschen Museums, des Herder-Instituts für historische Ostmitteleuropaforschung – Institut der Leibniz-Gemeinschaft, des Leibniz-Instituts für Europäische Geschichte und der Herzog August Bibliothek Wolfenbüttel. Die Fellows erhalten Beratung zu den FAIR-Prinzipien, geeigneten Strukturierungsmöglichkeiten sowie zu passenden Repositorien für die Publikation ihrer Forschungsdaten.