Der vorliegende Datensatz ist genetisch ein Amalgam aus beiden Quellen und, gezielt als Partei-Datensatz angelegt, auf Homogenit\u00e4t hin gestaltet. Der Datensatz der Bundeswahlleiterin l\u00e4sst sich dabei mit all seinen Eckdaten isolieren<\/a>. Gleichzeitig reicht der vorliegende Datensatz dank Wikidata bis in die Fr\u00fchphase des deutschen Parlamentarismus der vor der Reichseinigung stehenden L\u00e4nder hinab.<\/p>\n Die gelisteten Parteien sind geschlossen mit einem Projekt-Item als zum \u201eddpp-Datensatz\u201c geh\u00f6rige isolierbar, sie lassen sich gleichzeitig beliebig filtern (etwa um nur Parteien der BRD oder der DDR zu erfassen) oder ausdehnen: etwa im Blick auf historische Eckdaten, Organisationsbeziehungen, Parteiprogrammatiken oder involvierte Personen.<\/p>\n Der vorliegende Datensatz verf\u00fcgt \u00fcber kein klares Definitionskriterium und das sollte als Vorteil notiert sein. Man selbst kann ihn streng definieren oder \u00f6ffnen, um etwa auch \u201eListen\u201c, \u201eWahlgemeinschaften\u201c oder prominente \u201eOrts-\u201c und \u201eLandesverb\u00e4nde\u201c zu erfassen. Das ist sinnvoll schon allein, da sich aus all diesen auf Wahlzetteln auftauchenden Organisationsformen Parteien entfalten k\u00f6nnen, die am Ende bundesweit auftreten und sich im Parteiengef\u00fcge etablieren (wie dies etwa die Gr\u00fcnen taten). Die FactGrid-Datenbank hat kein Zentrum. W\u00fcrde jemand NSDAP-Ortsverb\u00e4nde zu seinem Thema machen, w\u00e4ren diese das Zentrum seines Datensatzes und die Parteienlandschaft der Weimarer Republik nur der un\u00fcberschaubare Rand.<\/p>\n Die Problemlag wird mit der Frage nach dem Gr\u00fcndungsdatum der SPD im Detail greifbar: Der vorliegende Datensatz bietet tats\u00e4chlich vier Gr\u00fcndungsdaten mitsamt den Gr\u00fcnden, die sie im Einzelnen nahelegen. Es handelt sich bei drei der Datierungen um Gr\u00fcndungsdaten von Parteien, die die SPD als historische Wurzeln beansprucht. Wenn man diese Daten den einzelnen Vorg\u00e4ngern zuordnet, ist das Jahr 1890 mit dem Erfurter Gr\u00fcndungskonvent das allein der SPD zuzuordnende Gr\u00fcndungsdatum (und darum hier hochgewertet):<\/p>\n Der FactGrid \u201eDatensatz zu deutschen politischen Parteien (ddpp)\u201c lebt in dieser Vielschichtigkeit der M\u00f6glichkeiten von seinem Angebot, ihn unterschiedlich zu fassen. Mit ihm sollte vor allem durchdacht werden, wie man sich dem Problem besser als mit einer Definition n\u00e4hert. Die Antwort lautet: durch den beliebig umfassenden Datensatz, der jederzeit die Verlagerung und Verengung des Blickwinkels erlaubt.<\/p>\n Der vorliegende Datensatz sollte es m\u00f6glich machen, alle gelisteten Parteien eindeutig voneinander abzugrenzen und im komplizierten Fall direkt miteinander in Beziehung zu setzen: Es gibt in der Tat einen Unterschied zwischen WiR2020<\/em> (Q1182789<\/a>) und Wir2020<\/em> (Q1211961<\/a>); er liegt ostentativ im kleinen r, das Wir2020<\/em> als Erkennungsmerkmal beansprucht. Im spezifischen Datensatz wird klarer, dass die Partei mit dem kleinen r eine Abspaltung von und eine Kampfansage gegen\u00fcber der Mutter mit dem gro\u00dfen R ist. Die Q-Nummern erlauben es, die Unterschiede den Notizen in den Datens\u00e4tzen zu \u00fcberlassen. Im Datensatz sind im selben Moment \u00dcbersetzungen (aktuell englischer, franz\u00f6sischer und spanischer Sprache) im Angebot sowie Verlinkungen zu Wikidata, zur GND, zur Publikation der Bundeswahlleiterin und zu Wikipedia-Artikeln, die mehr Informationen bieten.<\/p>\n In der praktischen Nutzung sollte jeweils der spr\u00f6de \u201eBasisdatensatz\u201c im Zentrum stehen, der es erlaubt, beliebig zu filtern wie beliebig zu erweitern. Im Basisdatensatz erscheint jede Partei nur einmal mit ihrer ID und kurzem Identifikationsangebot:<\/p>\n Die einzelnen Listen lassen sich nun beliebig erweitern, wobei Parteien in den dabei entstehenden Tabellen mitunter mehrere Zeilen erhalten, zum Beispiel, wenn mehrere GND-Nummern in der diesbez\u00fcglichen Spalte zu notieren sind.<\/p>\n Die letzten Suchen waren nurmehr punktuell mit Information best\u00fcckt; hier wartet der Datensatz im Moment auf Projekte, die in die Tiefe gehen. Eingehendere Suchen lie\u00dfen sich zu Initiatoren, Gr\u00fcndungsmitgliedern, Parteivorsitzenden bieten, abermals jedoch im Moment nur punktuell.<\/p>\n Seine zentrale Funktionalit\u00e4t entfaltet der Datensatz deutscher politischer Parteien, sobald man ihn im Rahmen des strukturell ganz anders gelagerten (und bis jetzt nur in punktuell vorliegenden) der Wahlergebnisse aller Reichstags- und Bundestagswahlen laufen l\u00e4sst. Die Visualisierungen, die sich nun in SPARQL-Abfragen generiert werden, greifen direkt auf die Partei-Datens\u00e4tze zu:<\/p>\n Reichstagswahl 1933, Bubble Chart der SPARQL-Abfrage<\/p><\/div>\n Das FactGrid Datenmodell weicht hier vom Wikidata-Datenmodell ab. Statt auf verschiedene Properties ist hier auf eine einzige gesetzt, die die diversen Z\u00e4hlergebnisse (Erststimmen, Zweitstimmen, Parlamentssitze und Prozentanteile) aufnimmt und unter den Einheiten notiert – das ist praktisch, da sich nun beliebig verschiedenartige Ergebnisse anbieten lassen:<\/p>\n Man kann bei dieser Modellierung an drei Stellschrauben im SPARQL-Skript drehen:<\/p>\n SPARQL-Code f\u00fcr Visualisierung von Wahlergebnissen. Zeile 1: Form der Visualisierung, Zeile 3: die Wahl, deren Ergebnis Visualisiert werden soll (z.B. Bundestagswahl 2025), Zeile 11: Ergebnisaspekt (was dabei gez\u00e4hlt werden soll) etwa Zweitstimmen.<\/p><\/div>\n Die FactGrid-Datenlage zu Wahlen ist im Moment noch sehr unvollst\u00e4ndig. Wie weit sie gediehen ist, findet sich auf der Projektseite in FactGrid<\/a> laufend aktuell notiert. Hier ging es erst einmal um eine Realisierung, die handwerkliche Probleme der unterschiedlichen Wikidata-Modellierungen in den Griff kriegt.<\/p>\n Anders als konventionelle Datens\u00e4tze sind Wikibase-Datens\u00e4tze fast immer komplex vernetzt, und das durchaus un\u00fcberschaubar.<\/p>\n Die banalste Vernetzung des vorliegenden Datensatz geht von den FactGrid notierten Personen aus:<\/p>\n Die drei Mustersuchen zeigen, dass wir hier theoretisch sehr komplexe Fragen stellen k\u00f6nnen, etwa nach der Ausbildung von erfassten Parteimitgliedern oder nach Personennetzwerken, die sich etwa \u00fcber Mitgliedschaften in Logen oder Studentenverbindungen ergaben. Der Vorteil des FactGrid-Datensatzes ist hier erneut, dass er kein Zentrum aufweist. Es ist m\u00f6glich, laufend neue Aspekte des jeweiligen Interesses zu formulieren und diese danach aus ganz unterschiedlichen Zusammenh\u00e4ngen heraus zu erfassen.<\/p>\n Extrem komplex sind erwartungsgem\u00e4\u00df die organisatorischen Vernetzungen der NDSDAP, setzte hier doch eine Partei systematisch staatliche Organisationsstrukturen au\u00dfer Kraft, um diese danach mit Parteistrukturen wie denen der SS zu ersetzen. Der ddpp-Datensatz bildet dies gerade im Ansatz ab.<\/p>\n Jede der im Vorangegangenen angebotenen Mustersuchen l\u00e4sst sich modifizieren und alle Ergebnisse lassen sich jeweils in verschiedenen Datenformaten (JSON, CSV, TSV, HTML) herunterladen. Am rechten Rand der Tabellen und Visualisierungen bietet stets ein Mouseover-Men\u00fc die verschiedenen Formate wie Bearbeitungsoptionen an. Die Daten sind samt und sonders CC0-lizensiert und damit komplikationslos auch ohne Zitat der Quellen in Grafiken verwendbar.<\/p>\n Interessant sollte es sein, Bearbeitungen des Datensatzes auf der Plattform selbst vorzunehmen, so dass andere Nutzer vom Wissenszuwachs direkt profitieren \u2013 vor allem aber auch mit dem Vorteil, dass das eigene Projekt an dieser Stelle nicht von vorne anfangen muss und Fragen nach der eigenen Nachhaltigkeit der kollektiven Arbeitsumgebung \u00fcberlassen kann.<\/p>\n Einige klar benennbare Desiderate seien neben dieser grunds\u00e4tzlichen Einladung, sich den Datensatz auf der Plattform anzueignen, ausgesprochen: Die Aufstellung der Bundeswahlleiterin erwies sich als \u00fcberaus n\u00fctzlich im Angebot harter Klarheiten. Ein enormes Desiderat w\u00e4ren jedoch Verlinkungen zu Digitalisaten der Unterlagen, die die Parteien vorlegten, sowie Notate der Personen, die diese Parteien gr\u00fcndeten und der Adressen der Anmeldungen. Es ist dies ein Desiderat vor allem im Blick auf die kleinen Dateien, die oft nach wenigen Jahren der Inaktivit\u00e4t schon wieder aus den Akten verschwanden und heute nicht einmal \u00fcber Internetseiten, die sie lancierten sichtbar sind.<\/p>\n Im Historischen Datenzentrum Sachsen-Anhalt<\/a>, das das Projekt Rahmen des R:hovono-Projektes<\/a> initiierte, werden wir eine GND-Situierung des Datensatzes anstreben.<\/p>\n Gut w\u00e4re es, die Datenbankobjekte mit Expertise zu Positionierungen, Zielsetzungen, statistischen Daten und vor allem mit Quellverweisen, angereichert anbieten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Der hiermit vorgelegte Datensatz zur deutschen Parteiengeschichte d\u00fcrfte \u2013 mit aktuell 840 gelisteten Parteien \u2013 im Moment der umfassendste seiner Art im Internet sein: Frei nutzbar, in beliebiger Konfiguration herunter zu laden, in Hintergrunddaten ausgreifend und zudem (mit einem\u00a0frei erh\u00e4ltlichen FactGrid-Konto) unter beliebigen Forschungsinteressen auf die eigenen Bed\u00fcrfnisse hin bearbeitbar.<\/p>\n","protected":false},"author":5938,"featured_media":395,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/394"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5938"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=394"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/394\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":403,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/394\/revisions\/403"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/media\/395"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=394"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=394"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/nfdi4memory\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=394"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Statt einer einfachen Definition \u2013 Angebote, Definitionen selbst vorzunehmen<\/h2>\n
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Den ddpp-Datensatz praktisch nutzen<\/h2>\n
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Wahlergebnisse visualisieren<\/h2>\n
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<\/a>Der vernetzte Datensatz<\/h2>\n
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Der f\u00fcr die Weiterverwendung offene Datensatz<\/h2>\n
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