Anleitung Datenexport

Vorweg

Im FactGrid werden bei der Dateneingabe keine Eingabeschablonen ausgefüllt. Wikibase sammelt Aussagen, die sich danach beliebig abfragen lassen. Bei der Datenausgabe gibt es wiederum keine Suchschablonen, sondern den SPARQL Query Service, der Aussagen kreuz und quer durch den Datenbestand und in die Tiefe der vernetzten Objekte hinein auszuloten erlaubt. Das ist komplizierter als die typische Expertensuche, aber auch entschieden offener in den Möglichkeiten.

Nachfolgend eine Anleitung in Screenshots und eine kleine Orientierungshilfe dazu:

Das Property Verzeichnis <https://database.factgrid.de/wiki/FactGrid:Property-Verzeichnis> listet alle Aussagen, die sich derzeit im FactGrid machen lassen. Die Properties zeigen im selben Moment, wonach man suchen kann.

Interessante Datenbankobjekte sich vorweg anzusehen, ist hilfreich, da sich mit ihnen klärt, wie Aussagen angeordnet sind. Eine Aussage kann etwa einen Ehepartner vermerken und daran hängende Informationen (etwa das Datum und den Ort des Eheschlusses), im FactGrid untergehängt in qualifizierenden Statements — das muss man wissen, um diese Daten mitzuerheben. Bei Personen gibt das Datenbankobjekt zu Adam Weishaupt <https://database.factgrid.de/wiki/Item:Q1308> Einblick in das reguläre Arrangement von Aussagen.

Mustersuchen werden von Projekten angegeben, um einen schnelle Überblick über Datenbestände zu geben. Sie ersetzen die Datenpakete, die andere DH-Plattformen parat stellen. FactGrid Daten sind im Query Service immer frisch. Vor allem kann man sich nun jedoch auch ganz andere und viel komplexere Datenpakete abpacken lassen.

Die Mustersuchen führen in den SPARQL-Query Service.

1. Im Query Service: Sprache wählen sowie die Eingabehilfe öffnen

Das Link https://database.factgrid.de/query/ führt in den Query Service.

Oben rechts kann man die Sprache wählen (das FactGrid unterstützt derzeit vollumfänglich Deutsch, Englisch und Französisch).

Klickt man das i-Icon links oben an, erhält man die Eingabehilfe im danach dreigeteilten Bildschirm.

2. Die Treffermenge festlegen

Um die Treffermenge festzulegen, benötigt man eine Aussage (oder mehrere Aussagen), die allen gesuchten Datenbankobjekten gemein ist, sie bildet den Filter (oder die Filter, die sich übereinanderlegen lassen). Im vorliegenden Beispiel soll ein Datensatz zu den Schülern des Gothaer Gymnasiums Illustre/Ernestinum zusammengestellt werden. Sie alle teilen, dass bei ihnen die Aussage “ausbildende Institution” (P160) auf die Antwort “Gymnasium Illustre/Ernestinum” (Q23295) verlinkt. Die Eingabe erfolgt von der Q-Nummer aus. Man kann den Namen (oft in verschiedenen Schreibweisen) eintippen, die Datenbank erfasst, welche Q-Nummern das sein könnten, und gibt die Auswahl.

Der Query Service sucht unmittelbar nach Aussagen, die in Items (Objekten mit Q-Nummern) zum Gymnasium gemachte wurden und bietet die häufigste als ersten Vorschlag an — in unserem Fall ist das bereits die gesuchte Aussage “ausbildende Institution”, mit der alle Personen herausgesucht werden, die diese Aussage aufweisen.

Für den ersten Moment arbeitet der Query Service mit einer Vorschau von 20 Objekten und einer Suchbegrenzung von 100 Objekten (das ist vor allem praktisch, wenn man eine Netzwerkdarstellung anfordern sollte; eine solche sollte man nicht gleich auf 4000 Objekte loslassen). Um die volle Liste zu beziehen, muss man die Mengenbegrenzung entfernen (Mülltonne anklicken), dann mit der blauen Pfeiltaste die Suche aktivieren.

3. Eigenschaften der Treffer in eine Liste füllen

Mit “Anzeigen” legt man fest, was einen an den zusammengesuchten Objekten interessiert — etwa bei den vorliegenden Personen das Geburtsdatum, den Geburtsort, Vater, Mutter und so fort. Musterobjekte zeigen, was man alles abfragen kann. Wenn zu einem Objekt unter einer Frage mehrere Aussagen gemacht werden, etwa mehrere sukzessive Wohnorte zu nennen sind, dann erfolgen diese Mengen in mehreren Zeilen (das erklärt die größer werdenden Treffermengen bei komplexen Suchen.)

4. Die Beschreibungen zu den Objekten in die Tabelle bringen

Items haben “Label” und “Beschreibungen”, die selbst nicht datenbankrelevant sind, aber helfen, um etwa Personen selben Namens auseinanderzuhalten. Um diese mit abzugreifen, muss man in der ersten Zeile des Suchskripts, wo im Moment nur das Item mit dem Label angefordert wird, auch noch die Beschreibung, die “Description” anfordern.

5. Die Sortierung verändern

In der folgenden Suche wird zu den Personen der Familienname abgefragt. Mit den kleinen Dreiecks-Symbolen in den Kolumnenüberschriften sortiert man die Liste nach Wunsch rauf und runter.

6. Suchergebnisse herunterladen

Um ein Suchergebnis herunterzuladen, auf das Wort in der Kommandozeile über der Listenausgabe klicken und im Menü das passende Dateiformat auswählen.

7. Suchergebnisse in Tabellen-Programmen weiterverarbeiten

CSV-Dateien werden von Programmen wie Excel problemlos geöffnet. TSV Dateien kann man im Notepad öffnen und Inhalte mit copy & paste in Tabellen einfügen.

7. Suchergebnisse versenden

Statt Dateien zu versenden, kann man sich Suchanfragen auch als tinyurl ausgeben lassen, das spart Platz und stellt sicher, dass der Empfänger die Daten jederzeit auf aktuellem Stand erhält. Für den Empfänger ist das hier generierte Kurzlink besonders praktisch, da es die Suche ausführt, ohne noch über das Interface des Query Service zu führen – das erübrigt jede Bedienungsanleitung wie die hier gegebenen.

8. Sich das Script einer als tinyurl empfangenen Suche anzeigen lassen

…geht über das Link, das sich – etwa in dieser Karte – unten links am Bildschirmrand befindet, es öffnet den Query Service und zeigt das Suchskript.

9. Sehr viel komplexere Suchen

Die hier angebotene kleine Einleitung zeigt nur, wie man eine Treffermenge erzeugt und in dieser Eigenschaften der Objekte abfragt. Tatsächlich kann man sehr viel komplexere Suchanfragen formulieren, etwa solche, die in die Datenbankobjekte hineingehen, auf die verwiesen wird, um aus diesen Informationen zu beziehen. (Die obige Landkartensuche tut dies: Sie fragt nach Geburtsorten und fragt bei diesen wiederum nach deren Geokoordinaten, um sie auf eine Landkarte zu bringen.)

Im Internet gibt es Anleitungen zu SPARQL. Im Alltag behelfen sich Nutzer mit Suchanfragen, die wie gewünscht funktionieren, und ändern die Items und Properties auf den eigenen Fall hin. Einige solche Mustersuchen bietet die Seite Sample queries im FactGrid.