[InetBib] Visualisierungen im DNBLab

["Palek, Stephanie via InetBib" <inetbib@xxxxxxxxxx>]

Liebe Kolleg*innen, 

als Deutsche Nationalbibliothek bieten wir unsere freien digitalen Objekte und 
Daten bereits seit längerem zur Nachnutzung auf verschiedenen Wegen an, 
beispielsweise über Schnittstellen (https://www.dnb.de/dnblabapi) oder als 
Download von Datensets (https://www.dnb.de/dnblabsets) über unsere Webseite. In 
den letzten Jahren wuchs dabei das Interesse von Wissenschaft und Forschung und 
insbesondere das der Digital Humanities an diesen Daten stetig, denn sie können 
neue Erkenntnisse zu verschiedensten wissenschaftlichen Fragestellungen 
ermöglichen. Visualisierungen eignen sich dabei besonders gut, um schnell einen 
Einstieg oder Überblicke zu bestimmten Themen zu erhalten – ein Thema, dass 
daher auch uns immer stärker beschäftigt.

Kürzlich wurde daher nun mit DNBVIS_frodiss 
(http://dnbvis-frodiss.streamlit.app/) unsere erste exemplarische Anwendung 
veröffentlicht, die unser Datenset der „Freien Online-Hochschulschriften“ 
visualisiert. Dabei wurde das Set nach verschiedenen Fragestellungen visuell 
aufbereitet, um so einen Eindruck der enthaltenen Publikationen zu vermitteln: 
Wie gestaltet sich beispielsweise der Zuwachs an frei zugänglichen, 
elektronisch verfügbaren Hochschulschriften seit 1990 an der DNB? An welchen 
Hochschulen sind diese entstanden oder veröffentlich worden? Und wie verteilen 
sich die Hochschulschriften auf unterschiedliche Fachgebiete? Zusätzlich stellt 
die Anwendung verschiedene Links auf das Portal der DNB bereit, so dass die 
Möglichkeit besteht, die hinter den verschiedenen Visualisierungen liegenden 
Titeldaten zu durchstöbern. Weitere Informationen zu DNBVIS_frodiss finden Sie 
auch in unserem Blogbeitrag unter https://blog.dnb.de/dnbvis_frodiss/.

Wie man unsere Daten selbst aufbereiten und visualisieren kann, zeigen wir 
außerdem in unserem neuen Tutorial zum gleichnamigen Thema unter 
https://www.dnb.de/dnblabtutorials. Das Tutorial zeigt dabei anhand eines 
niedrigschwelligen Beispiels eine exemplarische Datenaufbereitung, um im 
Anschluss eine eigene Visualisierung zu erstellen. Durch die interaktive 
Nutzungsmöglichkeit bietet es außerdem Raum, selbst zu experimentieren und 
weitere Visualisierungen auszuprobieren. Wir stellen das Tutorial auch im 
Rahmen unserer nächsten Einführungsveranstaltung 
(https://www.dnb.de/DE/Kulturell/Veranstaltungskalender/Fachveranstaltungen/20230510DNBLab.html)
 vor und laden dazu ein! 

Mit freundlichen Grüßen

Stephanie Palek



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Stephanie Palek
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