Grundlage dieses Beitrags ist das anwendungsbezogene Forschungs- und Entwicklungsprojekt SoNAR (IDH) – Interfaces to Data for Social Historical Network Analysis and Research<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> (Bludau et al. 2020). In diesem Projekt soll systematisch forschungsorientiert das Aufbereiten, Bereitstellen und Analysieren von Massendaten für den Aufbau einer HNA-Forschungstechnologie erprobt werden. Den Ausgangspunkt bildet die Überlegung, dass für den Bibliotheks- und Archivbereich erstellte Norm- und Metadaten bereits über eine gesicherte Qualität der Daten verfügen, deren Provenienz nachvollziehbar und nachprüfbar ist. Eine Disambiguierung, also die eindeutige Zuordnung von Entitäten wie Personen, Körperschaften oder Orten ermöglicht eine Sekundärnutzung der Daten für automatisierte historische Netzwerkanalysen. Einschränkungen ergeben sich systemimmanent aufgrund des ursprünglichen Verwendungszwecks der Daten zur Beschreibung vor allem von Bibliotheksbeständen. Dieser kann dazu führen, dass Entitäten fehlen oder unzureichend beschrieben sind. Bei der Zusammenführung heterogener Daten (GND<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn2" n="2" />, Kalliope<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" />, DNB<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" />, ZDB<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn5" n="5" /> und SBB<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn6" n="6" />) mit großen Datenmengen (~52 Mio. Knoten, ~185 Mio. Kanten) ist die Transparenz der Daten das zentrale Kriterium für die Nutzung einer solchen Forschungstechnologie.