Visual Analytics für den Bildbestand der Deutschen Kolonialgesellschaft (VABiKo)

• Antragsteller: Professor Dr. Ralph Ewerth; Dr.-Ing. Thomas Risse
• Fachliche Zuordnung: Afrika-, Amerika- und Ozeanienbezogene Wissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 531013489

Der Bildbestand der Deutschen Kolonialgesellschaft an der Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg in Frankfurt am Main besteht aus insgesamt ca. 55.000 Bildträgern und beherbergt eine der wichtigsten Sammlungen an Fotografien und Publikationen deutscher Kolonialinstitutionen. Die Digitalisate des Bildbestands der Deutschen Kolonialgesellschaft sind jedoch nicht in der heute möglichen Qualität verfügbar und die Auffindbarkeit der Bilder ist durch lückenhafte Metadaten begrenzt. Aus diesen Gründen ist die Nutzung des Bildbestands durch Forschende momentan stark eingeschränkt. Das vorgeschlagene Projekt setzt an diesen Bedarfen an und zielt darauf ab, für wissenschaftliche Nutzer*innen den Zugang und die Nutzungsmöglichkeiten des Bildbestands der Deutschen Kolonialgesellschaft erheblich zu verbessern. Der verbesserte Zugang zu Inhalten für die wissenschaftliche Arbeit ist die Grundlage für die weitere Aufarbeitung der deutschen Kolonialgeschichte. Die Dokumentation soll durch eine umfassende semi-automatische Erschließung der Bildinhalte deutlich erweitert werden, die hierbei zusätzlich generierten Metadaten dienen der besseren Durchsuchbarkeit des Bildbestands. Durch das Projekt wird die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit des Bildbestands gewährleistet und nachhaltig erhöht. Schließlich werden im Rahmen des Projekts ethische Fragen bezüglich der Nutzung des Bestands geklärt. Der existierende Zugang wird zu einem mehrsprachigen Portal zur interaktiven, semantischen Suche in Bild-(Text-)Beständen zur Unterstützung des Forschungsprozesses weiterentwickelt inklusive der wie folgt verbesserten Funktionalitäten: - erweiterte Explorations- und Präsentationsmöglichkeiten; - Verbesserung der Durchsuchbarkeit des Bildbestands und Erschließung der historischen Bildquellen mittels Deep-Learning-Verfahren; - interaktive Visualisierungen von Raum- und Zeitinformationen sowie ähnlichkeitsbasierte Gruppierung von Bildern und Verknüpfung von Bild und Text der Lichtbildvorträge; - Verbesserung der Datenhaltung nach heutigen Standards und Verbesserung der Interoperabilität (Schnittstellen und APIs).

• DFG-Verfahren: Forschungsdaten und Software (Wiss. Literaturversorgung und Informationssysteme)