Anhand von drei verschiedenen Informationsquellen (Primärliteratur, Sekundärliteratur und bibliographische Daten) werden literaturhistoriographische Aussagen extrahiert und in Form eines Wissensnetzwerks modelliert, das die heterogenen Daten integriert und über einen SPARQL-Endpunkt abfragbar macht. Das interdisziplinäre Projekt vereint informationswissenschaftliche, juristische, literaturwissenschaftliche und computerlinguistische Expertise. Den Prinzipien der Open Science verbunden, wurde eine Infrastruktur aufgebaut, die freie Software wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Wikibase</hi> nutzt und im Sinne des FAIRen Datenmanagements die laufenden Ergebnisse transparent auf GitHub zur Verfügung stellt. Doch wie gelingt es, das gewonnene Wissen aus heterogenen Datenquellen so zu modellieren, dass es einander ergänzend und vergleichbar in ein gemeinsames Wissensnetz einfließen kann?