Die zweite Fallstudie widmet sich einem anderen Bereich. Dem epistemischen Netzwerk der Allgemeinen Relativitätstheorie. Kurz umrissen geht es hierbei um die Analyse des Prozesses, der dazu führte, dass die ART in der Nachkriegsphase von einem Randproblem zu einem zentralen Ankerpunkt der theoretischen Physik wurde. Dieser Prozess wurde auch als "Renaissance der allgemeinen Relativität" (Will 1983) bezeichnet. Aus einem zersplitterten lose gebundenen Netzwerk von Einzelpersonen wird in dieser Zeit ein stabiles Netzwerk, dass von Institutionen getragen wird. Darauf aufbauend entwickelt sich ein Netzwerk materieller Kommunikation in Form von neuen Journalen und Konferenzreihen, sowie eine neue disziplinäre Sprache, die das Wissen über die ART kodifizierte. Die ART entwickelte sich so zur unangefochtenen Theorie von Raum und Zeit (Blum 2015). Zum jetzigen Zeitpunkt haben wir ein Netzwerk aus über 500 Akteuren identifiziert und ihre Beziehungen klassifiziert. Mit Methoden der Netzwerkanalyse können wir zeigen, welche Akteure über die Zeit an Bedeutung gewonnen und verloren und die Formation von Subclustern zeigen. Auch hier werden wir in unserem Beitrag im wesentlichen darauf eingehen, wie der konkrete Prozess der Umwandlung von historischen Fakten und Hypothesen in netzwerktheoretische Konzepte als Anwendung der DH in der historischen Forschung vollzogen wird. Insbesondere werden wir auf die Überlegungen und Schwierigkeiten eingehen, sinnvolle Verknüpfungen zwischen den Akteuren zu definieren und insbesondere zu Gewichten, d. h. in der Sprache der Netzwerktheorie, weak and strong ties zu idenfizieren. Von besonderer Bedeutung ist auch hier die Frage des Umgangs mit der dynamischen Entwicklung des Netzwerkes. Wie können diese so visualisiert werden, dass der historisch Forschende daraus Rückschlüsse ziehen kann, wie können diese Tools so zur Verfügung gestellt werden, dass sie auch direkt durch den Forscher nutzbar sind? In unserem Fall haben wir dazu unterschiedliche Ansätze verfolgt, erneut die Umsetzung mittels iPython, und die Visualisierung dann in Gephi und Cytoscape.