Mayr, E., Tartler-Ostrizek, A., Windhager, F., & Mayer, S. (2025). Sammlungen als Daten: Das Projekt „Bibliotheca Eugeniana Digital“ als Use Case aus der Österreichischen Nationalbibliothek. Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare, 78(1). https://doi.org/10.31263/voebm.v78i1.9165
Die Initiative „Sammlungen als Daten“ transformiert die Nutzung von Kulturerbe-Sammlungen, indem sie diese als maschinenlesbare Daten aufbereitet, um digitale Technologien wie Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu ermöglichen. Ein Beispiel dafür ist das Projekt Bibliotheca Eugeniana Digital, das von der Österreichischen Nationalbibliothek gemeinsam mit der Universität für Weiterbildung Krems umgesetzt wurde. Ziel war die Rekonstruktion der Privatbibliothek von Prinz Eugen von Savoyen mittels digitaler Technologien (Maschinelles Lernen, HTR), um die Sammlung für weitere Forschung zu öffnen. Zu den Ergebnissen des Projekts zählt eine digitale Edition, ein offenes Datenset, sowie eine Visualisierung der Sammlung, die sowohl Forschenden als auch der Öffentlichkeit zugutekommt. Herausforderungen wie die Qualität der Digitalisierung, strukturierte Datenformate, Langzeitarchivierung und Zugänglichkeit, rechtliche Aspekte, sowie Nutzerfreundlichkeit und Visualisierung werden in diesem Kontext diskutiert. Dieses Projekt unterstreicht die Bedeutung des Ansatzes „Sammlungen als Daten“ für die Erforschung und Vermittlung historischen Wissens.
Collections as Data: The Project “Bibliotheca Eugeniana Digital” as Use Case at the Austrian National Library
The “Collections as Data” initiative is transforming the use of cultural heritage collections by preparing them as machine-readable data to enable digital technologies such as visualization, machine learning and data analysis. One example of this is the project Bibliotheca Eugeniana Digital by the Austrian National Library and the University for Continuing Education, which is reconstructing the private library of Prince Eugene of Savoy using digital technologies (machine learning, HTR) to enable further research. The results of the project are a digital edition, an open data set and a visualization of the collection that will benefit both researchers and the public. Challenges such as the quality of digitization, structured data formats, long-term archiving and accessibility, legal aspects, as well as user-friendliness and visualization will be discussed using the project as an example. This project underlines the approach of collections as data for the research and communication of historical knowledge.