Datenbank Historischer Adressbücher - unterschiedliche Nutzungen

Es gibt mehrere, zum Teil sehr verschiedene Arten, mit historischen Adressbüchern zu arbeiten. Diese benötigen auch ganz unterschiedliche digitale Werkzeuge. Diese Interessen/Arbeitsweisen möchte ich hier sammeln, damit das dann entsprechend entwickelt werden kann. Ein paar Dinge sind mir schon eingefallen, ich freuen mich aber über Ergänzungen, die ich dann mit aufnehme.

großräumige Verbreitung eines Namens

Wo lebten wann Personen mit einem bestimmten Namen

großräume Verbreitung eines Berufes

Wo lassen sich wann Arten eines Berufes (z.B. Müller) finden?

kleinteilige Verbreitung eines Berufes

  • Welche Pastoren gab es in einer Region?
  • Gibt es Berufe/Gewerbe, die in einem Ort besonders häufig vorkommen?

Ortsgeschichte: Dorf

  • Ich möchte gerne identische Personen zusammenfassen.
  • Wie hat sich ein bestimmtes Haus entwickelt?

Ortsgeschichte: Stadt/Straße

  • Ich möchte gerne identische Gebäude identifizieren (trotz Änderung von Straßen/Hausnummern).
  • Welche Straßen gab es in einer Stadt
  • Wer wohnte in den einzelnen Gebäuden der Straße?
  • Welche Firmen gab es im Laufe der Zeit?
  • Gibt es Hauseigentümer, die eine größere Zahl an Immobilien besitzen?
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Hallo zusammen,

ergänzend:

kleinteilige Verbreitung eines Berufes
Gibt es Berufe/Gewerbe, die in einem Ort besonders häufig vorkommen?

Welche sozialen Schichten lebten in einer Straße/einen Viertel
Gibt es eine signifikante Zahl von Werkswohnungen?
Gibt es so etwas wie Wohnbaugesellschaften
Gibt es Hauseigentümer, die eine größere Zahl an Immobilien besitzen?

die wohl häufigste Fragestellung - das zeigen auch die Anfragen, die in die Adressbuch-Queue im Ticket-System eingehen - hast Du hier nicht erwähnt:

Wo wohnten meine Vorfahren in einem Ort X zu einem ungefähren Zeitraum Y und welche weiteren Informationen können daraus über die Vorfahren gewonnen werden?

Vgl. dazu auch den Leitartikel in der COMPUTERGENEALOGIE Ausgabe 2/2024.

Herzliche Grüße,

Susanne (Nicola)

Kann man das ohne größere Forschung direkt aus den Adressbuch-Daten ablesen? Mir fällt nicht ein, wie man das direkt algorithmisch bestimmen könnte.

Das wird doch schon jetzt durch die einfache Suche abgedeckt, oder? Denkbar wäre eine Art interaktive Anleitung, wie man sich durch die Daten arbeiten könnte, um die Fragen zu beantworten.

Hallo,

„Kann man das ohne größere Forschung direkt aus den Adressbuch-Daten ablesen? Mir fällt nicht ein, wie man das direkt algorithmisch bestimmen könnte.“

Das würde mir dazu so einfallen:

Beispielsweise wurden Häuser trockengewohnt. Häufige Umzüge in neu gebaute Häuser = sozial schlecht gestellte Familien.

Werkswohnungen, Genossenschaften: ganze Häuserzeilen/Gebiete mit identischem Eigentümer bzw. mit zueinander passenden Berufen.

Ist sicherlich mit ziemlicher ‚Fummelei‘ verbunden, sollte aber machbar sein.

Viele Grüße
Hartmut

Hallo Jesper,

Diesen Gedanken, etwas algorithmisch zu bestimmen, hast Du hier bisher nicht erwähnt.

Ist das für uns „Hobby“- oder „Freizeit“-Genealogen überhaupt relevant?

Das lässt sich näherungsweise durch eine Analyse der (häufigen) Hauseigentümer ermitteln.

Ja klar, nur wundert mich, dass genau diese für Forschende wichtige Fragestellung hier keinerlei Erwähnung findet.
Darum geht es doch vermutlich den meisten hier Mitlesenden.

Unbedingt! Ich denke, eine solche könnte viel Hilfe zur Selbsthilfe geben.
Herzliche Grüße,

Susanne (Nicola)

Ich verstehe die Ausgangsfrage so, dass Jasper nach neuen möglichen Auswertungswünschen aus der Datenbank sucht, um die Datenbank so zu strukturieren, dass diese später möglich ist.

Ich würde gerne den Gedanken anstoßen, ob man das nicht eher umdreht. Also statt heute abgeschlossene Fragen zu antizipieren (wo waren genossenschaftliche Häuser, ärmere Menschen etc.) auf die Datenlage zurückzugehen. Erstellt man z.B. eine Heatmap über die Intensität der Bewohnerwechsel in einem Siedlungsraum, lädt eine dort auffallende Anomalie dazu ein, nach der Ursache zu forschen. Würde man stattdessen algorithmisch eine Liste von Verdachtsfällen genossenschaftlicher Wohnformen erstellen, obwohl die Ursache des geringen Wechsels evtl. einen anderen Grund hat.

Oder kürzer: Algorithmische Schlussfolgerungen aus Daten können leicht in die Irre führen, eine Visualisierung von Daten verlangt nach Interpretationen.