{"id":4216,"date":"2025-11-25T15:48:02","date_gmt":"2025-11-25T14:48:02","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.factgrid.de\/?p=4216"},"modified":"2025-11-25T15:48:02","modified_gmt":"2025-11-25T14:48:02","slug":"der-factgrid-viewer-neu-gedacht-eine-designstudie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/factgrid-tools.geschichte.uni-halle.de\/blog\/archives\/4216","title":{"rendered":"Der FactGrid-Viewer neu gedacht \u2013\u00a0eine Designstudie"},"content":{"rendered":"

Die Wikibase-Instanz FactGrid ist mittlerweile ein etabliertes und renommiertes Tool, um Daten mit historischem Bezug zu sammeln, zu vernetzten und zu publizieren. Nah am Aussehen der bekannteren und gr\u00f6\u00dferen Schwester Wikidata ist das Interface der Datenbank f\u00fcr viele Nutzerinnen und Nutzer keine Unbekannte.<\/p>\n

Und dennoch ist die Arbeit mit FactGrid, wie beispielsweise auch die Suche nach Information, stellenweise nicht immer intuitiv und setzt in machen F\u00e4llen voraus, bereits mit der Abfragesprache SPARQL vertraut zu sein.<\/p>\n

Aus diesem Grund entwickelte Bruno Belhoste den 2022 erstmals \u00f6ffentlich vorgestellten FactGrid Viewer. Ein Tool, mit dem es m\u00f6glich ist, einfach und niederschwellig teilkuratiert die Statements eines Items abzurufen und dabei auch Informationen angezeigt zu bekommen, die \u00fcber die blo\u00dfe Listung von Eigenschaften eines Objekts hinausgehen.<\/p>\n

FactGrid ist in den letzten Jahren enorm gewachsen und umso h\u00f6her wurde auch der Stellenwert eines solchen Browsers wie des FactGrid Viewers: um einen unkomplizierten ersten Einstieg in die Daten, die FactGrid verzeichnet, nehmen zu k\u00f6nnen. Aus dieser Situation heraus wuchs der Wunsch, auf den bisherigen Entwicklungen Bruno Belhostes aufzubauen, das Tool zu erweitern und nutzerfreundlicher zu gestalten. In einem ersten Anlauf entstand daraus eine Designstudie, deren zentrale Ideen im Folgenden n\u00e4her dargestellt werden.<\/p>\n

Grundlegendes<\/h1>\n

Unsere Herangehensweise Informationen zu suchen und zu finden hat sich in den letzten Jahren und Jahrzehnten rasant und grundlegend ge\u00e4ndert. Suchte man vor drei\u00dfig Jahre noch weitestgehend analog, beispielsweise mit Karteikarten in einem Katalog, f\u00e4llt es uns heute schon zunehmend schwer eine konkrete oder trunkierte Suchanfrage in einen Suchschlitz einzugeben, wenn uns doch die j\u00fcngsten Entwicklungen ebenso erlaubten, Suchanfragen in nat\u00fcrlicher Sprache in einem Textfeld zu formulieren und ebenso Antworten in ganzen S\u00e4tzen zur\u00fcckbekommen, die \u00fcber eine blo\u00dfe Listung von Treffern oder \u00e4hnlichem weit hinaus gehen.<\/p>\n

Daraus resultiert Feststellung, dass ein zeitgen\u00f6ssisches Suchinterface zun\u00e4chst mit wenig Zierrat zu einem m\u00f6glichst konkreten Ergebnis f\u00fchren soll. Als Standard etablierte sich seit den 2000ern ein auf der Startseite zentral positionierter Suchschlitz.<\/p>\n

Dem entgegen steht jedoch bei einer so komplexen Datenbank wie FactGrid die Tendenz professioneller Nutzerinnen und Nutzer, die bereits mit der Datenstruktur vertraut sind und schnell und sicher mit vorgew\u00e4hlten Optionen wissen, wie ein konkretes Suchergebnis erzielt werden kann. Gibt man dieser Nutzergruppe nur einen Suchschlitz an die Hand, sind sie schnell eingeschr\u00e4nkt.<\/p>\n

So versucht der FactGrid Viewer der n\u00e4chsten Generation einen guten Kompromiss zu schaffen zwischen einer \u00abeinfachen Suche\u00bb und dem Power User, der sich \u2013 bevor er wom\u00f6glich SparQL-Abfragen schreibt \u2013 einen schnellen \u00dcberblick verschaffen m\u00f6chte.<\/p>\n

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Insgesamt wird das Interface schlicht gehalten, um den eigentlich Zweck des Tools \u2013 die Daten und deren Abfrage sowie Visualisierung \u2013\u00a0ins Zentrum zu stellen. F\u00fcr Datendarstellungen aller Art eignet sich insbesondere die Schriftart Inter, welche speziell f\u00fcr die Nutzung am Bildschirm entwickelt wurde und mit \u00fcber 2.000 Einzelzeichen 147 Sprachen abdeckt und daher f\u00fcr die Arbeit im internationalen Kontext \u2013 wie ihn auch FactGrid bietet \u2013\u00a0par excellence geeignet ist.<\/p>\n

\"\"Die Farben orientieren sich am Cyanometer des FactGrid-Logos und bieten damit eine kontrastreiche Auswahl an Erst- und Zweitfarben. Als Highlight-Farbe wird auf ein komplement\u00e4res Orange zur\u00fcckgegriffen. Dieses soll in erster Linie dazu dienen, auf Call-to-action-Elemente oder Hinweise\/Warnungen aufmerksam zu machen. Das ruhige Blau tritt hinter den Daten zur\u00fcck, w\u00e4hrend das Orange auf Eigenheiten hinweist.<\/p>\n

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Suche<\/h1>\n

Der Sucheinstieg gestaltet sich ganz minimalistisch. Wie bei herk\u00f6mmlichen Suchmaschinen kann ein Begriff eingegeben werden; ganz gleich, um welche Entit\u00e4t es sich handelt.<\/p>\n

Speziell nachgefragt wird seit einiger Zeit schon eine M\u00f6glichkeit projektbezogene Suchanfragen stellen zu k\u00f6nnen. Der FactGrid Viewer in seiner aktuellen Version bietet bereits f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Projekte eine solche Sucheinschr\u00e4nkung. Der FactGrid Viewer der n\u00e4chsten Generation soll dieses Feature f\u00fcr alle und mehrere Projekte zugleich \u00f6ffnen. So kann mit einem Klick der FactGrid Viewer in eine Projektsuchmaschine verwandelt werden, die \u00fcber eine permanente URL \u2013 die Suchparamenter werden in der URL hinterlegt \u2013\u00a0jederzeit abrufbar ist. Um Verwirrungen zu verhindern, weshalb in diesem Modus mache Items nicht auftauchen, wird das Interface mit Hinweisorange gekennzeichnet: der Projektmodus ist aktiviert, die Ergebnisse vorab gefiltert.<\/p>\n

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Um den Sucheinstieg, und auch die nachfolgenden Aktionen, f\u00fcr wiederkehrende und erfahrene Nutzerinnen und Nutzer zu verk\u00fcrzen, ist die Benutzung des FactGrid Viewers der n\u00e4chsten Generation weitestgehend auch per Tastatur und Shortcuts m\u00f6glich. Sei es die Navigation durch die Trefferliste oder das Finden eines spezifischen Statements.<\/p>\n

Wie auch aktuell im FactGrid Viewer werden bereits bei der Eingabe m\u00f6gliche passende Treffer angezeigt. Im Unterschied zur derzeitigen Version wird die Entit\u00e4t\/werden die Entit\u00e4ten des Items visuell auff\u00e4llig hervorgehoben.<\/p>\n

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Filter<\/h1>\n

Wurde aus der Trefferliste kein Ergebnis direkt ausgew\u00e4hlt, werden alle Treffer f\u00fcr den Suchbegriff \u00fcbersichtlich angezeigt, von wo aus sie sich durch Filter eingrenzen lassen. Die Filter sind f\u00fcr jene Nutzerinnen und Nutzer, die weniger oder keine Erfahrung mit SPARQL haben, das Powertool schlechthin. Denn hier lassen sich die Treffer zu einem Suchbegriff in vielerlei Weise einschr\u00e4nken.<\/p>\n

Einerseits, und am naheliegendsten, ist das Filtern nach den h\u00e4ufigsten Entit\u00e4tstypen und den den am meisten vergeben Properties. Speziellere Filter lassen es zu nach Anfangs- oder Endzeitpunkten einer bestimmten Property zu suchen oder auch den geographischen Raum der Items \u2013 sofern bei diesen Koordinaten angegeben sind \u2013\u00a0einzuschr\u00e4nken. Weitere hilfreiche Optionen, wie das Filtern nach Items mit Normdaten, Labels in verf\u00fcgbaren Sprachen oder Bilddateien sowie den Bearbeitern der Items stehen zur Verf\u00fcgung. Um die Ladezeiten und Anfragen an den Server in einem sinnvollen ma\u00df zu halten, werden erst alle Filter ausgew\u00e4hlt und dann mit einem mal angewendet.<\/p>\n

Die gefundenen Treffer welche in der Tabelle angezeigt werden k\u00f6nnen auch als Tabelle heruntergeladen werden; \u00e4hnlich der Funktion im SPARQL-Queryservice.<\/p>\n

Viewer<\/h1>\n

Zentrum des FactGrid Viewers von heute wie morgen ist die eigentliche Viewer-Ansicht, in welcher die Statements eines Items und weiterf\u00fchrende Informationen visualisiert werden. Bevor auf die genaue Funktion der Anzeige im Viewer eingegangen wird, eingangs Grunds\u00e4tzliches: Der Viewer teilt sich in f\u00fcnf Bereiche:<\/p>\n

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    1. Zun\u00e4chst statisch und immer im sichtbaren Bereich am Seitenbeginn alle Men\u00fcpunkte sowie ein Suchschlitz, um umstandslos eine neue Suche beginnen zu k\u00f6nnen.<\/li>\n
    2. Darunter Label, Beschreibung, Q-Nummer und Entit\u00e4tslabel des Items. Alle zentralen Informationen an einer Stelle. Per Klick k\u00f6nnen Label und Q-Nummer in die Zwischenablage kopiert werden.
      \nDieser Bereich wird unter Umst\u00e4nden, wie sp\u00e4ter noch genauer ausgef\u00fchrt wird, um Reiter erweitert, mit welchen man zwischen verschiedenen Entit\u00e4ts-Anzeigen wechseln kann.<\/li>\n
    3. Im Zentrum werden dann abschnittsweise die zum Item geh\u00f6rigen Aussagen angezeigt.<\/li>\n
    4. Links findet sich nebenstehend eine Navigation. Hier erh\u00e4lt man einen \u00dcberblick, wo man sich befindet und wo sich explizit gesuchte Statetments\/Properties finden.<\/li>\n
    5. Die rechte Seitenleiste gibt einen \u00dcberblick zu externen Links und Identifiern. Zudem bebildert er unter Umst\u00e4nden den Item-Eintrag, wie es auch schon im derzeitigen Viewer der Fall ist.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Viewer-Schablonen<\/h2>\n

      Als technisches, wie auch visuelles Herzst\u00fcck des Viewers fungiert die Ordnung der Poperties\/Statements eines Items durch Schablonen: Anhand der bei der Property P2 (Ist ein\/e) verkn\u00fcpften Statements (im folgenden Entit\u00e4ten) k\u00f6nnen verschiedene Ansichten bzw. Sortierungen und Aggregationen von Properties definiert werden.<\/p>\n

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      Dies geschieht in einer JSON-Datei, die f\u00fcr jedes P2-Statement definiert und immer wieder nachgearbeitet sowie adaptiert werden kann. In dieser Datei werden drei grundlegende Aspekte der Datenvisualisierung definiert:<\/p>\n

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        1. Wie sollen die Informationen angezeigt werden? Als 1) Informationsblock, 2) Karte oder 3) Liste?<\/li>\n
        2. In was f\u00fcr und wieviele Abschnitte sollen die Properties des Items aufgeteilt werden?<\/li>\n
        3. Welcher Abschnitt listet die Statements von welchen Properties?<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Die Kartenansicht erm\u00f6glicht in einer monochromen Karte die geographische Verortung festgelegter Properties. Diese wird automatisiert mit verschiedenen Farben hervorgehoben.<\/p>\n

          Die Listenansicht kommt f\u00fcr einen Informationsblock automatisch zur Anwendung, wenn eine Property \u00fcber acht Statements verk\u00fcpft, um die \u00dcbersichtlichkeit zu wahren. Somit dient die Listenansicht sowohl auf Triple- als auch Abschnittsebene.<\/p>\n

          Ist ein Item mehreren Statements bei P2 zugeordnet und wurde f\u00fcr mehrere dieser Statements eine Schablone definiert, werden \u00fcber dem Viewer in verschiedenen Reitern die unterschiedlichen Ansichtsm\u00f6glichkeiten offeriert.<\/p>\n

          Hat ein Item Informationen zu Properties, die nicht in der JSON-Datei gelistet werden, tauchen diese in einem letzten Abschnitt des Viewers auf; dem \u00abRestl-Abschnitt\u00bb. Dieses System bietet einerseits den Vorteil, dass nicht f\u00fcr jegliche Entit\u00e4ten und Properties FactGrids eine Ontologie erstellt werden muss. Andererseits kann f\u00fcr oft wiederkehrende Properties eine Reihenfolge und logische Zuordnung erstellt werden. Und dies ist laufend m\u00f6glich: Jederzeit k\u00f6nnen bestehende JSON-Dateien erg\u00e4nzt oder neue angelegt werden. So steht dieser Prozess der ganzen FactGrid-Community offen.<\/p>\n

          Definiert und angezeigt werden sollen aber nicht nur Statements des Items, sondern auch Abfragen und Verbindungen, um beispielsweise Mitglieder einer Universit\u00e4t im Item der Universit\u00e4t oder im Abschnitt \u00abBiographie\u00bb Verwandte anzuzeigen.<\/p>\n

          Ansichtsmodi<\/h2>\n

          Im Viewer k\u00f6nnen die Daten einerseits und standardm\u00e4\u00dfig als Liste bzw. durch die oben beschriebenen Schablonen definiert angezeigt werden. Daneben besteht die Option sich interaktiv in einem Netzwerkgraphen Properties und deren Statements anzeigen zu lassen und explorativ zu konsultieren. Eine dritte Ansicht zeigt nach Entit\u00e4ten sortiert, welche anderen Items mit welcher Property auf das derzeit angezeigte Item verlinken. Letztere Funktion bietet \u2013 ohne Gliederung nach P2 \u2013 auch der FactGrid Viewer in aktueller Version.<\/p>\n

          Darstellung der Triples<\/h2>\n

          Anforderungen an den Kern der Informationsdarstellung eines Datentriples sind \u00dcbersichtlichkeit wie aber auch hohe Funktionalit\u00e4t. Die Darstellung setzt sich somit zusammen aus:<\/p>\n