<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Das vorzustellende Poster zeigt einen Weg auf, diese Lücken zu füllen: Die Modellierung eines Netzwerkes der Schulbuchproduktion im deutschen Kaiserreich mit den Methoden der soziohistorischen Netzwerkanalyse (Ahnert 2021). Grundlage hierfür sind bibliographische </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Daten aus dem Bibliothekskatalog des Leibniz-Instituts für Bildungsmedien</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">|</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Georg-Eckert-Institut (GEI) sowie digitalisierte Schulbuchsammlungen aus GEI-Digital.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="1" target="ftn0" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Zwei zentrale Technologien, die dabei zum Einsatz kommen, sind die Named Entity Recognition (NER) und das Named Entity Linking (NEL). Die primären Datenquellen für diese Untersuchung umfassen bibliographische Datensätze des GEI und digitalisierte Geschichtsschulbücher aus der Zeit von 1871 bis 1918. Dieses Korpus umfasst 1.751 Schulbücher mit über 300.000 Seiten. Aktuell werden die Schulbuch-Digitalisate und Volltexte aus dem Kaiserreich durch das Zentrum für Philologie und Digitalität (ZPD)</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="2" target="ftn1" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">der Universität Würzburg aufbereitet. Im Vordergrund steht dabei die Extraktion von maschinenverarbeitbaren Volltexten aus den Digitalisaten mittels Verfahren der automatischen Texterkennung, wobei ausschließlich Open Source Werkzeuge, hauptsächlich OCR4all</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="3" target="ftn2" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(Reul et al. 2019; Nöth et al. 2024) in Kombination mit OCR-D</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="4" target="ftn3" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(Neudecker et al. 2019), zum Einsatz kommen. Die so vorverarbeiteten Texte werden im Schritt der Named Entity Recognition (NER) automatisch annotiert. Von Interesse sind dabei insbesondere die auf dem Titel sowie im Vorwort explizit genannten Personennamen sowie die davon abhängigen Koreferenzen (Orte, organisatorische Entitäten). Um die Nachnutzbarkeit der auf diese Weise extrahierten Entitäten zu gewährleisten, werden im anschließenden Named Entity Linking (NEL) zugehörige Normdaten identifiziert, die die Basis für eine ontologische Netzwerkdarstellung bilden (Menzel et al. 2021; Wintergrün 2019). </hi> <anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-4bd34a2a-7fff-92e1-686b-45a61a13a06b" />