Wie zahlreiche Beiträge u.a. bei Konferenzen wie der DH sowie der DHd belegen, gewinnt dasLinked Open Data (LOD) als Paradigma in den Digital Humanities in den letzten Jahren zunehmend an Interesse(u.a. Thornton et al. 2021; Alves 2022; Ikonić Nešić et al. 2022; siehe auch den Survey in Zhao 2022). Der Wunsch, Informationen in Projekten in maschinenlesbarer und standardisierter Form zu erfassen, zu modellieren, zu vernetzen, frei zugänglich zu machen und zu analysieren, ist weit verbreitet. Davon zeugen auch die Knowledge Graphen, die derzeit im Kontext von NFDI4Memory und NFDI4Culture aufgebaut werden (Steller et al. 2024, Liebing 2024). Die praktische Umsetzung birgt jedoch oft Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf die Infrastruktur, die tatsächliche Vernetzung von Ressourcen sowie die Nutzung formaler und standardisierter Datenmodelle . Ebenso ist die große Vielfalt von bereits vorhandenen Vokabularen vor allem in interdisziplinären Kontexten nicht leicht zu navigieren (Abb. 1). Sie alle können als Bausteine für eine projektspezifische Terminologie dienen, wobei einfache Nachnutzbarkeit und Kompatibilität nicht immer gegeben sind. Die Entwicklung eines kohärenten Forschungsfeldes sowie einer zunehmenden Etablierung des Paradigmas kann daher als “being under construction” beschrieben werden. Das an der Universität Trier angesiedelte und von der Forschungsinitiative Rheinland-Pfalz geförderte Verbundvorhaben <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">LODinG. Linked Open Data in den Geisteswissenschaften</hi> leistet einen Beitrag zu dieser Baustelle. Auf den stärker thematisch fokussierten Erfahrungen im Verbundvorhaben <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Mining and Modeling Text</hi> (2019-2023, siehe Hinzmann et al. 2024) aufbauend, verfolgt LODinG das Ziel, das enorme Potential von LOD für innovative Forschung in einem breiten Spektrum an Einsatzgebieten in den Geisteswissenschaften mit Fokus auf den Sprach-, Literatur-, Kultur- und Medienwissenschaften zu erschließen und praktisch zu erproben. Durch den interdisziplinären Zugang sollen Grenzen zwischen den verschiedenen Einsatzgebieten von LOD aufgebrochen sowie Ansätze nachgenutzt und Datenbestände miteinander verbunden werden. Darüber hinaus können durch die vielfältigen Einsatzgebiete sowohl qualitative als auch quantitative, automatisierte und manuelle Verfahren der Generierung, Verknüpfung und Auswertung der Daten ausgelotet werden. In der Realisation des LOD-Paradigmas spielen kontrollierte Vokabulare eine zentrale Rolle, nicht zuletzt, da sie eine Verknüpfung auf der konkreten Entitäten-Ebene voraussetzen bzw. umgekehrt ermöglichen (Harpring 2010, Zaytseva & Ďurčo 2020, Brown 2022). Die Relevanz kontrollierter Vokabulare zeigt sich in verschiedenen rezenten Initiativen, die sich der Standardisierung, besseren Sichtbarkeit und Verknüpfung widmen (Borek et al. 2021, Franc et al. 2022, Goldhahn 2024, Santini et al. 2024, Steiner et al. 2024). Der Posterbeitrag verschränkt eine Vorstellung der Teilprojekte von LODinG mit einer Präsentation der jeweils relevanten Vokabulare. Dabei zeigt sich die Vielfältigkeit der Teilprojekte auf der Ebene der Untersuchungsgegenstände, der Forschungsgebiete wie auch der eingesetzten Verfahren, welche wiederum in den verknüpften Vokabularen repräsentiert ist: Gegenstand sind multilinguale und multimediale Ressourcen, so werden beispielsweise Daten zum Pandemiewortschatz aus digitalen Wörterbüchern, zu Botanik und Pharmakologie aus frühneuzeitlicher medizinischer Literatur oder auch zu modernen und historischen Weinetiketten annotiert oder extrahiert, verknüpft und analysiert. Zwei andere Teilprojekte befassen sich sukzessive mit der Extraktion von semantischen Statements zum Inhalt geisteswissenschaftlicher Fachliteratur, unter anderem für den chinesischen Sprachraum Geisteswissenschaftliches Wissen zeichnet sich dadurch aus, dass es historisch und kulturell situiert ist (Haraway 1988), sodass unterschiedliche Perspektiven komplementär und sogar im Widerspruch nebeneinander existieren können und entsprechend zu modellieren sind. Die damit gegebene, programmatische Heterogenität repräsentiert exemplarisch Besonderheiten geisteswissenschaftlichen Wissens, aus der sich sowohl spezifische Herausforderungen als auch Potentiale für die Arbeit im LOD-Paradigma ergeben. Dabei kann an bisherige Beiträge in Bereichen wie digitaler Lexikographie und Linguistic LOD (Chiarcos et al. 2020, Khan et al. 2022, Lindemann et al. 2022, Mambrini & Passarotti 2023, Tittel 2024), semantischer Edition (Spadini et al. 2021) und multimodaler Wissensgraphen (Pianzola et al. 2023, Thoma et al. 2017, Zhang et al. 2016) angeknüpft werden. Eine vergleichbare Vielfalt von Daten wurde jedoch bisher nicht für die geisteswissenschaftliche Domäne erhoben, untersucht oder verknüpft, wohingegen es im Umfeld von Cultural Heritage bzw. GLAM bereits seit längerem Bemühungen gibt, das LOD-Potential zu nutzen (Hyvönen 2012, Hooland & Verborg 2015, Faraj & Micsik 2021, Liu et al. 2023). Zwei integrative Querschnittsprojekte befassen sich schließlich mit der Normdatenverknüpfung und den relevanten Infrastrukturlösungen (Diefenbach et al. 2021, Fischer 2022, Rossenova et al. 2023) sowie der domänenübergreifenden Modellierung geisteswissenschaftlichen Fachwissens und der Entwicklung von Strategien für die Vernetzung aller Daten verbunden mit dem Aufbau einer modularen Ontologie (Shimizu et al. 2023). Die einzelnen Module dokumentieren wiederkehrende Problemstellungen und strukturieren zentrale Klassen und Properties, die für alle Teilprojekte Relevanz haben, aber auch solche, die spezifisch für einzelne Subdomänen sind (wie bspw. die Text-Bild-Relationen in multimodalen Daten). Infrastruktur- und Datenmodellierungsentscheidungen hängen eng zusammen: Der Schwerpunkt für die Integration der Teilprojekte liegt auf Wikibase als Infrastruktur. Zugleich sind übergreifende Standards (z.B. SKOS) und damit die Interoperabilität außerhalb des ‚Wikiversums’ maßgeblich. Ebenso wird eine Verschränkung mit Initiativen der NFDI (wie dem 4Culture-Knowledge Graphen) angestrebt. Die gemeinsame Arbeit und der enge Austausch im Kontext des LODinG-Verbunds sind unabdingbar, um den beschriebenen Paradigmenwechsel zu bewirken. Sie erlauben uns, fachspezifische Expertise technischer, methodischer und inhaltlicher Art zusammenzuführen, in den unterschiedlichen Teilbereichen voneinander zu lernen und den Mehrwert des LOD-Paradigmas in den verschiedenen Forschungskontexten zu konkretisieren. Bestimmte Teilaspekte von LOD (wie Normdaten, Ontologie-Design, Abfragetechniken, Nutzungsszenarien, Verknüpfung mit anderen Wissensressourcen etc.) sind in verschiedenen Arbeitsbereichen unterschiedlich gut etabliert und können im Verbund enger aufeinander bezogen, kohärenter eingesetzt und miteinander vernetzt werden. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Alves, Daniel, ed.</hi> 2022. “IJHAC: A Journal of Digital Humanities. 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