Rezeption und Tradierung als Komplexes ... - Maximilian Schich

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VI. Synopsis
In der vorliegenden Arbeit wurde der Umgang mit Daten behandelt, die in der
Form eines komplexen multivariaten Netzwerks repräsentiert sind. 1
Einzelne Spezialdaten ergeben dabei zusammen eine Datenmenge, in der generelle,
übergeordnete Phänomene genauso untersucht werden können wie einzelne
kontextbezogene Spezifika.
Die Datenmenge als komplexes Netzwerk zu verstehen hat verschiedene Vorteile
gegenüber anderen Modellen. Die möglichen Operationen gehen weit über Dateneingabe
und Datenabfrage hinaus: Komplexe Netzwerke beinhalten bestimmte,
allgemein zu beobachtende Eigenschaen und Prozesse. Außerdem können sie
mit zahlreichen Werkzeugen erforscht werden, die man allesamt in traditionellen
Datensammlungen vergeblich in dieser allgemeinen Form sucht.
Komplexe Netzwerke erweitern (gegenüber herkömmlichen Datenmodellen) den
Erkenntnisraum. Die Struktur der Daten wird nicht definiert. Vielmehr ist die
Struktur Gegenstand der Untersuchung.
Vorläufige Definitionen – etwa bestimmter Eingabeschemata – werden in der
Netzwerkstruktur stets an die Daten angepasst. Die Vordefinition beschränkt sich
auf minimale Kategorien, etwa die axiomatisch getrennten Knotenarten – Objekt,
Person, Lokalität, Zeitbereich, Periode und Ereignis – sowie die zur Fragestellung
notwendigen Verknüpfungen. 2
Jeder Knoten wird gleich einer Leibnizschen Monade als unteilbares Symbol
verstanden, das aber dennoch beliebige Information beinhalten kann. 3 Verknüpe
Mengen dieser Punkte ermöglichen es unterschiedlichste Sachverhalte zu repräsentieren.
Verbale Aussagen wie etwa die ad hoc zusammengebaute Kurzbeschreibung eines
Dokuments sind dabei genauso möglich, wie etwa die Projektion von Daten in
einen visiospatialen Projektionsraum.
Grundsätzlich wird dabei die Information im Moment der Anzeige aus den Einzelknoten
des Netzwerks zusammengebaut. Dies ermöglicht einerseits die Normalisierung
von redundanter Information in beliebigem Ausmaß. Andererseits
muss man sich so nicht auf eine spezielle Projektionsmethode festlegen. Ein und
dieselben Teile des Netzwerks können beispielsweise sowohl in ein nicht näher
spezifiziertes euklidsches Koordinatensystem, wie auch in einen geographischen
Raum projiziert werden. Voraussetzung dafür ist lediglich eine passende Form
der Referenzierung.
Sinn der Explikation der Daten als Netzwerk ist demzufolge die Ermöglichung
von vielen verschiedenen Zugängen. Wie eine Repräsentation im Gehirn baut sich
eine Aussage bei der Anzeige stets aus zahlreichen unterschiedlichen Teilen
zusammen. Wie dort kann die Rekonstruktion nie vollständig sein. Unterschiedliche
Projektionsformen ermöglichen eine Annäherung. Dennoch ist es sinnvoll, die
Datensammlung problemorientiert zu lassen. Ein Vollständigkeitsanspruch führt
aufgrund der implizierten Unvollkommenheit genauso wenig zu einem brauch-