05.05.2017

Autor*in

Hubertus Kohle
Citizen Science und Big Data im Museum

Eine Investition in die Zukunft!

In deutschen Museen wird eine Unmenge an Daten erhoben. Doch die meisten bleiben ungenutzt. Zu viel Aufwand, zu wenig Know-how, zu viel Gefahr in Sachen Datenschutz die Gründe sind zahlreich. Doch bleiben dabei auch zahlreiche Potenziale auf der Strecke, die Big Data für die Erforschung und die Eigen-Forschung der Besucher (Citizen Science) eröffnet.
Daten sind das Gold der post-industriellen Gesellschaft (Titel aus der Wirtschaftswoche vom 22.1.2016), das groß angelegt geschürft wird: Eine Unzahl an Anbietern stellt uns ihre digitalen Spielereien und Helferlein scheinbar gratis zur Verfügung. Aber sie lassen sich diese von uns mit unseren wertvollen Daten bezahlen. Daten sind die neue Währung, mit der wir sehr großzügig umgehen. Das kollektive Bewusstsein wird dagegen vom Problem der Kontrollgesellschaft, die aus der universellen Verfügbarkeit von persönlichsten Daten entstehen kann, geradezu heimgesucht.

Die Datenwelt Museum

Auch in Kulturinstitutionen, hier insbesondere in den Museen, werden immer mehr elektronische Daten erhoben. Zu Dokumentations- und Inventarisierungszwecken werden die Werke digitalisiert und in elektronische Kataloge eingebunden, meist aber nur als internes Nachschlageinstrument genutzt. In den Restaurierungswerkstätten ist der Computer gar nicht mehr wegzudenken und kann z.B. dazu verwendet werden, feinste Veränderungen von Bildoberflächen festzustellen, die etwa beim Transport entstehen. Audioguides sind immer öfter digital und Apps werden programmiert, um die BesucherInnen mit Ausstellungsinhalten vertraut zu machen. Bisweilen läuft bereits die gesamte Zugangskontrolle elektronisch ab. Selbst die Laufwege von AusstellungsbesucherInnen werden in besonders avancierten Einrichtungen digital erfasst, um bedürfnisgerechte Lenkungswirkungen zu entfalten.

Im Fall von Bibliotheken die in den meisten Fällen sowohl das gesamte Bestell-, Katalogisierungs- und Ausleihsystem als auch die Bücher und Zeitschriften einem zuweilen umfassenden Digitalisierungsprozess unterzogen haben fragt mancher, wozu sie als architektonische Einheiten überhaupt noch betrieben werden und warum paradoxerweise weltweit ein spektakulärer Bibliotheksneubau nach dem anderen eröffnet wird? Ähnliche Fragen werden derzeit auch im Museumsbereich diskutiert.

Daten auf dem Abstellgleis

Warum sind Daten also so wenig Teil der Museumsarbeit, obwohl sie die Zukunftsfähigkeit der Einrichtungen unterstützen können? Das dürfte mehrere Gründe haben. Es beginnt damit, dass in den meisten Fällen die datenerhebenden Institutionen das Gesammelte nicht in eine auswertbare Form überführen. Aber sie ist Voraussetzung dafür, dass die Daten sprechen können. Weitere Hürde für das Nutzbarmachen ist zum einen, dass die tagtäglich erhobenen Daten nicht längerfristig gespeichert werden, weil die Erheber schlicht nicht wissen, was mit ihnen anzufangen ist. Zum anderen gibt es massive datenschutzrechtliche und urheberrechtliche Vorbehalte, gerade wenn es um die Anonymisierung geht. Man könnte beinahe vermuten, dass ein solcher Vorwand gelegen kommt, um sich dem Thema entziehen zu können.

Annäherung an Big Data über die Wissenschaft

Diese Vorwände sind schade, denn etwa über eine Ausleihstatistik in Bibliotheken ließe sich ein wichtiger Aspekt der Wissenschaftsgeschichte beleuchten. Und hier zeigt sich ein weiterer Aspekt von Big Data: Sie sind nicht nur für Marketing & Co. in Kultureinrichtungen wichtig. Naturgemäß hat insbesondere die Wissenschaft ein Interesse an Daten und unter dem Namen Citizen Science neuerdings auch daran, diese mit den Menschen selbst zu erarbeiten.

Am Institut für Kunstgeschichte der LMU haben wir vor 10 Jahren das Projekt artigo begonnen, bei dem Interessierte im Netz vorgelegte Kunstwerke begrifflich annotieren. Dafür können sie Punkte für Schlagworte erhalten, die mit denen ihrer MitspielerInnen identisch sind. Einen spielerischen Charakter erreichen wir dadurch, dass jedes Werk immer nur eine Minute vorgestellt wird und dass eine Gesamtrunde aus 5 Werken besteht. Mehrere 10.000 Teilnehmer haben bislang insgesamt 10.000.000 Beschreibungen geliefert, die man zur Suche nach Kunstwerken in einer Datenbank mit ca. 60.000 Reproduktionen aus der gesamten Kunstgeschichte nutzen kann. Das Projekt läuft weiter und ist auf kontinuierlich fortlaufende Mitarbeit der Öffentlichkeit angewiesen. Angst vor Kontrolle muss man auch nicht haben, da eine Teilnahme ohne Anmeldung möglich ist.

Die Nutzanwendungen gehen aber über solche schon sehr fruchtbaren Verwendungsmöglichkeiten hinaus, insbesondere dort, wo wir uns den Daten als Big Data nähern. Über Netzwerkanalysen der Annotationen in artigo ist es z.B. möglich, die Werke in Cluster einzuteilen, die deren Gattungszugehörigkeit berücksichtigen. Auch lassen sich die Werke nach dem Grad ihrer Ähnlichkeit untereinander einteilen, sodass den Forschenden ein Katalog von Vergleichsbeispielen an die Hand gegeben wird, mit denen sie dasjenige, was sie in ihrer Untersuchung interessiert, sinnvoll kontextualisieren können. Solche automatisierten Zugänge führen etwa dazu, dass nicht mehr nur die Meisterwerke in die Analyse einbezogen werden, sondern die gesamte Breite der künstlerischen Produktion. Das ist eine spannende Erweiterung traditioneller Zugangsweisen.

Die digitale Bildwissenschaft braucht die Offenheit der Museen

Von den Museen und Sammlungen würden wir uns zweierlei wünschen: erstens eine aktivere Digitalisierung der Bestände und zweitens mehr open access. Museen sollten die durch das Urheberrecht bestehenden harten Nutzungsbeschränkungen nicht noch weiter verschärfen, indem sie auch bei gemeinfreien Werken Restriktionen verhängen. Die Lage ist diffizil, weil einerseits Personal und Geld fehlt, um stärker in dem Bereich einzusteigen, andererseits aber an vielen Stellen der Computer immer noch als eine Kopiermaschine abgewertet wird, die der Natur eines künstlerischen Originals nicht entspreche. Aber pointiert ausgedrückt: Der Geldmangel sollte nicht als Vorwand für den Mangel an Einsicht in die Notwendigkeit eingesetzt werden, bei der Digitalisierung aktiv zu werden.

Insgesamt ergibt sich eine einigermaßen paradoxe Antwort auf die Frage, wie in Kulturinstitutionen auf das Phänomen Big Data reagiert wird. Einerseits entstehen an vielen Stellen Datensammlungen, die man mit etwas gutem Willen unter diesem Begriff fassen kann. Andererseits werden sie meistens schnell gelöscht oder kaum genutzt. Das hängt auch mit der mangelnden Kompetenz in Datensammlung, -aufbereitung und -analyse zusammen, die in den geisteswissenschaftlich geprägten Institutionen im Kulturbereich zu beobachten ist, und hierzu zähle ich ausdrücklich auch die Universitäten.

Die Lösung ist einfach und ebenso selbstverständlich: Interdisziplinarität und Kooperation. Ein Museum, das in einem Drittmittelprojekt mit einem Informatiklehrstuhl zusammenarbeitet, spielt eine zukunftsweisende Rolle auch wenn es bei einem solch ungewohnten Unternehmen anfänglich zu Verständigungsschwierigkeiten kommen wird. Aber auch die Einbindung der der interessierten Laien kann zielführend sein: Je reichhaltiger die Datenmengen aufbereitet werden, desto wertvoller werden sie. Und das Personal in den Institutionen ist dafür nicht ausreichend.

Mit dem Internet sind hier neue Möglichkeiten erwachsen, weil damit eine praktikable Integration Außenstehender denkbar wird, die bei vernünftiger Ansprache auch in ausreichender Menge zur Verfügung stehen. Bibliotheken machen es vor, indem sie beispielsweise digitalisierte Bücher von der Öffentlichkeit transkribieren oder deren automatische Transkription überprüfen lassen. Einen positiven Randeffekt solcher Aktivitäten, die im Übrigen auf durchaus unterhaltsame Weise ausgestaltet werden können, darf man in keinem Fall übersehen: Die für den beschriebenen Prozess notwendige Öffnung der Institution kann ganz entschieden zu deren Legitimation beitragen. Der Laie nämlich ist fast immer auch ein Steuerzahler, der diese Institution letztlich finanziert.

Prof. Dr. Hubertus Kohle studierte Kunstgeschichte, Philosophie, Geschichte und italienische Philologie in Bonn, Florenz und Paris. Er war Assistent und Dozent an verschiedenen deutschen Hochschulen und ist heute Professor in München.

Die ausführliche Version dieses Beitrags erschien im KM Magazin Nr. 120 im März 2017 zu Big Data.
 

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