1. Einleitung

Digitale Forschung ist in hohem Maße auf die Qualität und Anschlussfähigkeit ihrer Daten angewiesen. Hierfür sind kontrollierte Vokabulare von zentraler Bedeutung, da sie eindeutige Identifikation und Disambiguierung ermöglichen, die Vergleichbarkeit erhöhen und die Grundlage für Datenanalysen sowie KI-gestützte Verfahren schaffen.1 Insbesondere im Kontext von Linked Open Data und den FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability)2 gewährleisten sie die Verknüpfung verteilter Ressourcen und tragen damit wesentlich zur Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten bei.3

In der Folge gewinnen kontrollierte Vokabulare zunehmend an Bedeutung.4 Neben institutionell gepflegten Normdateien wie der Gemeinsamen Normdatei (GND) werden auch offene, kollaborative Wissensdatenbanken wie Wikidata und insbesondere FactGrid5 immer häufiger genutzt.6 Gleichzeitig entstehen in zahlreichen Projekten spezialisierte Fachvokabulare. Innerhalb der historisch arbeitenden Disziplinen – Gedächtniseinrichtungen und Forschung – existieren vor diesem Hintergrund verschiedene Herausforderungen. Diesen soll sich in einem mehrstufigen Arbeitsprozess zugewandt und es sollen Lösungsansätze entwickelt werden. Ziel ist es, die Sichtbarkeit, Nutzung, Verknüpfung und Qualität von kontrollierten Vokabularen in der historisch arbeitenden Community7 systematisch zu verbessern.

Dieser Prozess findet im Rahmen der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Entwicklung einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) statt. Die Entwicklung der NFDI ist in mehrere Förderphasen gestaffelt und wird durch 26 fachwissenschaftlich geteilte Konsortien getragen. Die Verfassenden des vorliegenden Beitrags und der dargestellte Prozess sind im Rahmen von NFDI4Memory, dem Konsortium der historisch arbeitenden Disziplinen, verortet. Konkret ist er Teil des Arbeitsprogramms des am Historischen Datenzentrum Sachsen-Anhalt angesiedelten Teils der Arbeitsgruppe Data Connectivity, der sich der Datenkuration sowie der Verknüpfung und Kontextualisierung geschichtswissenschaftlicher Forschungsdaten widmet.

Eine zentrale Herausforderung stellt dabei die fehlende Umsetzung der FAIR-Prinzipien dar. Viele Vokabulare sind schwer auffindbar oder nicht frei zugänglich, insbesondere, wenn sie projektintern erstellt wurden. Dadurch fehlt es an einer Übersicht über bestehende Vokabulare. Veraltete Formate, fehlende Dokumentation und unzureichende Metadaten erschweren zudem die Nachnutzung. Vokabulare zu identischen Entitäten (Ortstypen, Adelstitel, religiöse Ämter etc.) werden daher oft parallel angelegt, anstatt nachgenutzt oder gemeinsam weiterentwickelt zu werden. In der Folge bleiben die Potenziale von Vokabularen, vor allem für Linked Open Data, ungenutzt.8

Hier setzt ein erster zentraler Baustein an: das Register historischer und objektbezogener Vokabulare und Normdaten, kurz R:hovono.9 Der Beitrag erläutert, warum ein eigenständiges Register entwickelt wurde und eine Nutzung des bereits etablierten Register of Thesauri, Ontologies & Classifications (BARTOC) nicht zielführend war. Zudem wird die Struktur von R:hovono dargestellt, welche eine Grundlage für die weiteren Schritte des Arbeitsprozesses bildet. Denn die reine Erfassung von Vokabularen reicht für das oben genannte übergreifende Ziel des Prozesses noch nicht aus.

Für eine bessere Verknüpfung von Forschungsdaten und eine effektive Ausschöpfung der Potenziale von Vokabularen sind gemeinsam gepflegte Normdaten notwendig, mit denen sich die verschiedenen Fachvokabulare verknüpfen lassen.10 Grundlegend für die Festlegung solcher Normdaten sind Kriterien zur Relevanz und Qualität aus Sicht der jeweiligen Fachcommunitys.11 Bibliotheken haben entsprechende Kriterien sehr früh im Rahmen der GND-Kooperative festgelegt. Archive und Museen führen seit längerem entsprechende Diskussionen, auch mit Blick auf eine Nutzung der GND für ihre eigenen Bedarfe.12 Innerhalb der historischen Forschung wurden jedoch noch keine entsprechenden Kriterien bestimmt.

Ein zweiter Baustein besteht folglich in der Formulierung von Relevanz- und Qualitätskriterien aus Sicht der geschichtswissenschaftlichen Forschung. Die Vorarbeit an R:hovono leitet direkt zu diesen Überlegungen über. Anforderungen an kontrollierte Vokabulare, die Bestimmung relevanter Informationen für die Beschreibung von Vokabularen sowie Relevanz- und Qualitätskriterien sind eng miteinander verknüpft. In diesem Kontext ist zudem zu klären, inwiefern sich die bereits erarbeiteten Relevanzkriterien der Gedächtnisinstitutionen von denen der historischen Forschung unterscheiden. Es wird gezeigt, dass Verwendungszwecke und Relevanzkriterien der Fachcommunitys nicht deckungsgleich sind, und diskutiert, welche Implikationen sich aus den konstatierten Unterschieden ergeben.

Der Beitrag endet, indem er den thematischen Bogen zu R:hovono schließt. Die Relevanz- und Qualitätskriterien sollen in Form einer Profilmatrix in das Register eingebunden werden. So kann mit R:hovono ein Eindruck von Verwendungsmöglichkeiten und Eignung vermittelt sowie die jeweiligen Einordnungskriterien von Vokabularen transparent dargestellt werden.

2. Das Register historischer und objektbezogener Vokabulare

R:hovono wurde als neue Ressource konzipiert und umgesetzt, obwohl bereits seit 2013 im Register of Thesauri, Ontologies & Classifications (BARTOC) fachübergreifend Vokabulare verzeichnet sind.13 BARTOC beinhaltet grundlegende Informationen, die eine rasche Übersicht über Vokabulare und eine Filterung nach mehreren Kriterien ermöglichen.14 Es eignet sich hervorragend als fachübergreifendes Nachschlagewerk und besitzt eine hohe Relevanz, da hier eine Gesamtübersicht über existierende Vokabulare, im weiteren Sinne über Wissensorganisationssysteme, gewo­nnen werden kann. Eine mehrstufige Bedarfsanalyse im Vorfeld und zu Projektbeginn zeigte jedoch deutlich, dass dieser Informationsumfang nicht ausreicht, um eine fundierte Auswahl eines geeigneten Vokabulars für die jeweiligen Verwendungszwecke zu treffen.

In 95 Problem Stories wurden Normdaten, Vokabulare und ihre technische Verfügbarkeit sowie die Rolle von Metadaten als wichtiger Anforderungspunkt beschrieben.15 Zur weiteren Bedarfsermittlung wurde eine Umfrage bezüglich Arbeitsweisen, Erstellungsprinzipien und Nutzungsmöglichkeiten von Vokabularen sowie Tiefeninterviews mit Participants16 der Arbeitsgruppe durchgeführt. Auf diese Weise erfolgte eine Analyse von Erfahrungen, Schwierigkeiten, Mängeln und Wünschen im Kontext von Terminology Services.17 BARTOC bietet eine Gesamtübersicht, bildet jedoch die fachspezifischen Anforderungen der historischen Forschung – insbesondere die Verwendung von Fach- und Quellenbegriffen, Quellenbezüge oder Orts- und Zeitsensibilität – nicht ab.18 Eine Erweiterung um diese fachspezifischen Informationen würde BARTOC überfrachten und seiner übergreifenden Funktion widersprechen. Solche Angaben müssen folglich in einer anderen Ressource gesammelt werden.

Abseits dieser fachspezifischen Punkte wurde zudem insgesamt der Wunsch nach umfangreicheren und tiefergehenden Beschreibungen geäußert. Dazu zählen weitere Metadaten, technische Informationen, Angaben zur Dokumentation, vor allem aber auch Angaben zu Mapping und Matching eines Vokabulars. Entsprechend der erhobenen Bedarfe wurde für R:hovono ein umfassenderes und an die besonderen Anforderungen des Fachs angepasstes Datenmodell entwickelt, mit der historischen Community mehrfach diskutiert und deren Rückmeldungen integriert.

Das Datenmodell von R:hovono greift die Struktur von BARTOC auf und erweitert diese anhand der Bedürfnisse der Community. Alle in BARTOC vorhandenen Datenfelder wurden in R:hovono in Form eines Kerndatensatzes ebenfalls abgebildet. In Abb. 1 ist dieser Kerndatensatz durch Unterstreichungen hervorgehoben. So werden die Unterschiede zwischen den beiden Datenmodellen in der schematischen Darstellung deutlich.

Der Datensatz von R:hovono gliedert sich in vier zentrale Bereiche. Der größte Bereich setzt sich aus umfassenden Angaben zu allgemeinen beschreibenden Metadaten19 (bspw. Name, Akronym, Beschreibung des Vokabulars, Vokabulartyp) zusammen. Zudem werden Zugänglichkeit (bspw. Downloadoptionen, Möglichkeiten der Mitwirkung am Vokabular) und Angaben zur Erfassung im Register (durch wen erfolgt, Projekthintergründe) angegeben. Ein weiterer Bereich enthält Informationen zu technischen Parametern und Bereitstellung bzw. Nachnutzung eines Vokabulars. In diesem Sektor werden die Metadaten durch Angaben zu Crosskonkordanzen (mit welchen Vokabularen gematcht, in welchem Umfang gematcht) ergänzt, die in der Bedarfserhebung als besonderes Interesse deutlich geworden waren.20

Gleichzeitig bieten Austausch und Verknüpfung (Linkage) zwischen den Registern einen großen Mehrwert. Dies wird durch den Kerndatensatz und die Erfassung der BARTOC-ID ermöglicht. So konnte ein Arbeitsinstrument geschaffen werden, das Daten an übergreifende Register mit stark reduzierter Informationsbreite liefert. Neben BARTOC können die in FactGrid21 erfassten Informationen auch an anders strukturierte Register ausgegeben sowie ergänzt werden.

Die obige schematische Abbildung zeigt die Struktur des so entstandenen Datenmodells. Bei der Erfassung eines Vokabulars können und sollen sehr umfangreiche Angaben erfasst werden. Gleichzeitig sind nicht alle Angaben verpflichtend – prioritär ist der Kerndatensatz zu erfassen. So können auch Vokabulare, zu denen die entsprechenden Informationen nicht vorliegen, aufgenommen werden.

R:hovono wurde als ein neues Register angelegt und verfolgt einen partizipativen Ansatz,22 der eine Weiterführung auch nach dem Ende der Projektlaufzeit erleichtert. Dafür wird die Wikibase-Instanz FactGrid genutzt. Nach Anmeldung können Nutzende hier Datensätze selbst erfassen, korrigieren und aktualisieren, wodurch das Register aktuell gehalten wird.23 Über SPARQL-Abfragen24 können die mit R:hovono verknüpften Informationen selektiv oder vollständig als CSV, TSV oder JSON aus FactGrid heruntergeladen werden. Alle verzeichneten Angaben sind frei nachnutzbar (CC0 1.0-Lizenz). Das Register verfügt zudem über eine Webseite.25 Hier lassen sich die Vokabulare nach Wissensgebieten, Entitäten, Art des Vokabulars, Sprache, Datenformat und Crosskonkordanzen filtern, um eine übersichtliche Darstellung zu ermöglichen. Für detaillierte Informationen ist das jeweilige FactGrid Item verlinkt.

Aktuell (Stand August 2026) sind 186 Vokabulare in R:hovono verzeichnet; damit liegt bereits eine belastbare Grundlage für die Recherche und Auswahl geeigneter Vokabulare sowie für weiterführende Auswertungen und Profilerstellung vor. Parallel wird das Register kontinuierlich erweitert.

2.1 Relevanzkriterien der historischen Forschung – Definition und Vergleich

Um sich der Frage nach geeigneten Vokabularen für die geschichtswissenschaftliche Forschung systematisch zu nähern, hat das Projektteam auf Grundlage der Bedarfserhebung und der Arbeiten am Register zunächst erste Kriterien entwickelt. Anschließend wurden diese der Community in einem Working Paper26 und auf mehreren Veranstaltungen27 zur Diskussion gestellt. Die überarbeitete Fassung wurde anschließend unter Mitautorenschaft derjenigen publiziert, die inhaltliche Aspekte zum Diskussionsprozess beigetragen haben.28

Relevanzkriterien kontrollierter Vokabulare werden mit dem Working Paper in Anlehnung an die umfassenden Vorarbeiten der GND definiert. Es handelt sich um Richtlinien, die aufzeigen, welche Eigenschaften und Anforderungen für die gemeinschaftliche Pflege und zentrale Bereitstellung von Informationen und Metadaten innerhalb der historischen Forschung relevant sind. Auf ihrer Basis lassen sich Empfehlungen dazu formulieren, welche kontrollierten Vokabulare in bestimmten Anwendungskontexten besonders geeignet sind oder als Normdaten oder Standards in Betracht gezogen werden können.

Sie werden grundlegend durch übergeordnete Zwecke und Nutzungspraktiken bestimmt29 und lassen sich auf mehreren Ebenen fassen, die sich nicht scharf trennen lassen, sondern vielmehr ineinandergreifen:

• Vokabularebene: Eignung des Vokabulars insgesamt für bestimmte Forschungszwecke oder Aufgaben, z. B. für prosopografische Analysen, Archiv- oder Quellenerschließung.

• Entitätenebene: Fachliche Bedeutung einzelner Objektklassen oder Typen im Vokabular.

• Datensatzebene: Auswahl und Ausgestaltung einzelner Einträge, z. B. welche Personen oder Orte erfasst werden; Vorhandensein von Quellenangaben, Orts- oder Zeitbezügen.

Ein Vergleich mit den Relevanzkriterien der Gedächtniseinrichtungen zeigt sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede auf. Übereinstimmungen bestehen insbesondere hinsichtlich der Funktionen Identifizierung und Disambiguierung. Auch eine webbasierte Verknüpfung von Daten, Mapping- und Matchingprozessen sowie die dadurch ermöglichte Mehrsprachigkeit, Mehrschriftlichkeit und internationale Anschlussfähigkeit sind in beiden Kontexten zentral.30 Unterschiede ergeben sich vor allem aus den spezifischen Verwendungszwecken der historischen Forschung, die kontrollierte Vokabulare in starkem Maße zur Analyse einsetzt. Das Analysepotenzial bildet ein originäres Relevanzkriterium der (historischen) Forschung.31 In der Folge ergeben sich Unterschiede auch auf Ebene der Relevanz von Datensätzen. Während Gedächtniseinrichtungen stärker auf stabile, generalisierende Normdaten (Makrodaten) ausgerichtet sind, geht eine Analyse mit einem erhöhten Bedarf an feingranularen Informationen (Mikrodaten) einher.32

Für die Forschung sind darüber hinaus andere Datensätze relevant, bspw. ein weitaus größerer, heterogenerer Personenkreis als etwa in der GND. Diese fokussiert sich vorzugsweise auf Personen, die in Verbindung mit Publikationen stehen.33 Mit der Öffnung der GND werden zwar zunehmend auch andere Personen aufgenommen, gleichzeitig können nicht alle Personen, die für historische Forschungsprojekte relevant sind, in der GND erfasst werden.34 Hier sind weitere Aushandlungs- und Verständigungsprozesse nötig: Für ein Forschungsprojekt können bspw. Arbeiter*innen einer Fabrik relevant sein, um soziale Strukturen oder Netzwerke zu analysieren. Davon wäre die Mehrheit für die GND nicht relevant. Zudem tritt als besondere Herausforderung der Geschichtswissenschaft hervor, dass auch Personen erfasst werden müssen, zu denen nur lückenhafte Angaben vorliegen. Vor diesem Hintergrund ist zu erwarten, dass auch die Minimalanforderungen an einen Personendatensatz flexibler sein müssen, um eine individuelle Identifikation ermöglichen zu können.35

Das obige Beispiel verdeutlicht zudem eine weitere abweichende Anforderung der historischen Forschung: In bestimmten Analysekontexten kann es erforderlich sein, Vokabulare auf vollständige Datengrundlagen innerhalb eines abgegrenzten Untersuchungsfeldes auszurichten (alle Arbeiter*innen einer bestimmten Fabrik). Demgegenüber erfolgt die Erfassung in Gedächtniseinrichtungen einer auf Objekte bezogenen Logik, bei der Personen in der Regel erst dann relevant werden, wenn sie mit einem zu verzeichnenden Objekt oder Werk in Verbindung stehen.

Diese abweichenden Relevanzkriterien verdeutlichen zugleich die Grenzen der Integration forschungsbezogener Bedarfe in bestehende Normdateien wie die GND. Eine umfassende Abbildung aller für die Forschung relevanten Entitäten würde deren Struktur und Funktion überlasten. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit ergänzender Normdaten, die bspw. in Wikidata oder FactGrid verzeichnet werden können. Zudem sind weitere fachspezifische kontrollierte Vokabulare sowie abgestimmte Kriterien für deren Auswahl und Nutzung erforderlich. In diesem Spannungsfeld soll die in Gründung begriffene GND-Agentur Geschichtswissenschaft vermittelnd und beratend agieren.36

Um besonders relevante kontrollierte Vokabulare zu ermitteln, auf die sich Empfehlungen für die Community stützen sollen, ist 2025 ein Call for Papers ergangen.37 Über diesen werden derzeit Beiträge aus der historischen Forschungscommunity eingeholt, ausgewertet und nach Abschluss eines Reviewprozesses publiziert. Diese beleuchten für relevante Entitäten den jeweils aktuellen Stand sowie bestehende Lücken in Bezug auf vorhandene nationale und internationale kontrollierte Vokabulare. Dabei werden die Relevanzkriterien sowie die im nächsten Abschnitt betrachteten Qualitätskriterien berücksichtigt.

2.2 Qualitätskriterien

Relevanz- und Qualitätskriterien lassen sich analytisch unterscheiden, greifen aber praktisch ineinander. Das Zusammenspiel beider Elemente ordnet Vokabulare aus zwei verschiedenen Blickwinkeln ein. Es ist theoretisch möglich, dass ein Vokabular, etwa wegen seines Umfangs und der erfassten Entität, eine hohe Relevanz besitzt, zugleich jedoch nur für begrenzte Zwecke anwendbar ist. Umgekehrt können Vokabulare, die formal viele Qualitätskriterien erfüllen, für die geschichtswissenschaftliche Forschung von geringer Relevanz sein, wenn sie nur einen sehr spezifischen Anwendungsbereich abdecken.

Um eine Empfehlung und Einordnung kontrollierter Vokabulare aus Sicht der historischen Forschung um den Aspekt der Qualität zu erweitern, wurden folgende Kriterien (hier stark verkürzt) als entscheidend definiert:38

• Vernetzbarkeit und Analysepotenzial: Verfügbarkeit als Linked Open Data, Nutzung persistenter Identifier sowie Möglichkeiten zum Mapping und Matching mit anderen Vokabularen.

• Internationale Anschlussfähigkeit: Mehrsprachigkeit und Unterstützung unterschiedlicher Schriftsysteme.

• Zugänglichkeit: technische (z. B. APIs, SPARQL), rechtliche (offene Lizenzen) und praktische (Dokumentation, Struktur) Nutzbarkeit.

• Kontextualisierung: Verknüpfung mit Zeit-, Orts- und Quellenangaben.

• Strukturelle Qualität: Vorhandensein von Minimalstandards (z. B. Identifier) sowie Erweiterbarkeit im Sinne dynamischer Forschungsprozesse.

Anhand der Relevanzkriterien können zentrale Normdaten und „Schlüsselvokabulare“ identifiziert werden, die für die Community empfohlen werden sollen. Darüber hinaus ermöglichen Qualitätskriterien eine differenzierte Einordnung weiterer, auch projektspezifischer Vokabulare, die sowohl die Eignung für bestimmte Zwecke als auch die praktische Anwendbarkeit berücksichtigt. So schaffen sie eine fundierte Basis für Auswahl, Nutzung und Weiterentwicklung kontrollierter Vokabulare.

2.3 Entwicklungsperspektiven von R:hovono

In seiner bisherigen Form bildet das Register historischer und objektbezogener Vokabulare und Normdaten keine Bewertung oder Bevorzugung der in ihm verzeichneten Vokabulare ab. Nutzende können auf Grundlage der erfassten Metadaten nach eigenen Kriterien auswählen, welche Vokabulare für ihre Forschungszwecke relevant erscheinen. Mit den entwickelten Relevanz- und Qualitätskriterien liegt inzwischen eine solide Grundlage vor, um diese Funktion perspektivisch zu erweitern und ein unterstützendes Orientierungssystem zu etablieren. In diesem werden gemeinsame, projektübergreifende Perspektiven der historischen Forschung abgebildet. Ziel ist es, Forschende bei der Auswahl geeigneter kontrollierter Vokabulare zu unterstützen, ohne dabei eine starre Hierarchisierung im Sinne einer „Benotung“ einzuführen. Vielmehr sollen die Kriterien transparent machen, welche Qualitäten die einzelnen Vokabulare für den jeweiligen Verwendungszweck aufweisen.

Ein zentraler Schritt in diese Richtung ist die Kennzeichnung von Vokabularen, die von der Community als besonders relevant identifiziert wurden und sich perspektivisch als gemeinsame Normdaten eignen. Diese „Schlüsselvokabulare“ sollen entsprechend hervorgehoben werden, da sie als bevorzugte Referenzpunkte für Matchingprozesse dienen und zugleich als Orientierung für die gemeinschaftliche Pflege fungieren können.

Darüber hinaus ist vorgesehen, alle verzeichneten Vokabulare anhand der formulierten Qualitätskriterien differenziert einzuordnen. Die Einschätzung erfolgt entlang einzelner Merkmale wie Zugänglichkeit, Vernetzbarkeit, Dokumentation oder Kontextualisierung. Diese sollen visuell durch eine Profilmatrix dargestellt werden. So wird R:hovono über die Beschreibung eines Vokabulars hinaus um Nutzungsperspektiven erweitert, die die einzelnen Qualitätskriterien und Verwendungsmöglichkeiten abbilden.

Ein solches System hat nicht nur einen praktischen Nutzen für die Auswahl von Vokabularen, sondern trägt dazu bei, Entwicklungsbedarfe sichtbar zu machen und Anreize für die Weiterentwicklung bestehender Vokabulare zu schaffen. Auf diese Weise werden die theoretisch formulierten Relevanz- und Qualitätskriterien unmittelbar in eine infrastrukturelle Anwendung überführt. Dadurch wird R:hovono von einem reinen Nachweisinstrument zu einem aktiven Werkzeug für die Verbesserung der Auffindbarkeit, Auswahl und Qualität kontrollierter Vokabulare.

Im Verlauf des Arbeitsprozesses wurde deutlich, dass die historisch arbeitende Community spezifische Anforderungen im Hinblick auf kontrollierte Vokabulare aufweist. Diese Bedarfe finden bislang noch keinen adäquaten Ausdruck in entsprechend passfähigen Ressourcen. Zudem fehlen in der Forschung – im Gegensatz zu den Gedächtnisinstitutionen – bislang transparente Kriterien und verbindliche Richtlinien. R:hovono leistet hierzu einen wichtigen Beitrag. Seine Weiterentwicklung im fortlaufenden Arbeitsprozess zielt darauf ab, eine weiterführende Diskussion über Bedarfe und Richtlinien anzustoßen, zu strukturieren und deren Umsetzung zu befördern.

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