Mein Stadtarchiv

Neue Datendarstellungsformen senken die Einstiegshürde für Stadtgeschichte und so wird die Geschichte einer Stadt zur Geschichte ihrer Einwohner*innen
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In kommunalen Archiven befindet sich die Geschichte einer Stadt – und damit auch die ganz persönliche Geschichte der Einwohner*innen. “Mein Stadtarchiv” hat es sich zum Ziel gemacht, diese Geschichte allen Menschen zur Verfügung zu stellen. Dabei möchte “Mein Stadtarchiv” mehr sein als eine reine Such-Datenbank, sondern eine Plattform, die mit neuen Datendarstellungsformen die Einstiegshürde für Stadtgeschichte senkt.

In der ersten Version aus dem Jahr 2017 ist “Mein Stadtarchiv” eine Such-Datenbank mit hochaufgelösten Bildern gewesen. Die Daten kamen ausschließlich aus Kerpen, und es gab abseits eines API-Endpunktes keine Möglichkeit zum Upload und Bearbeiten der Daten.

Seit Coding da Vinci Westfalen-Ruhrgebiet 2019 hat “Mein Stadtarchiv” nun folgende Features:

  • Schnelle Volltextsuche über alle Dokumente und Medien: Interessante Dokumente und Objekte können so schnell gefunden werden, selbst dann, wenn man die Kategorisierung des Archives nicht kennt.
  • Galerie mit hochauflösenden Scans und Fotos: Bilder erzeugen einen erheblich tieferen Bezug zur Geschichte einer Stadt. Daher wurde eine zusäztliche Ansicht geschaffen, die Bilder in den Vordergrund stellt.
  • Geografische Karte: Geolokalisierte Dokumente können nun auch auf einer Karte dargestellt werden. Da viele Menschen sehr räumlich denken (zum Beispiel: Wie sah ein Stadtteil früher aus?), ist dies ein ganz neuer Weg, Geschichte zu entdecken.
  • Rückmelde-Funktion: Oft können Bürger*innen wertvolle Zusatzinformationen geben, so dass es eine Kommentar- und Rückmelde-Funktion gibt.
  • Admin-Interface mit Geocoding, Unterstützung mehrerer XML-Formate und damit vieler verschiedener Archive, Bild-Upload u.v.m.: Um Archiven den Datenupload zu vereinfachen, wurde ein Verwaltungs-Interface geschaffen.

Außerdem gab es ein umfangreiches Refactoring. Die Open-Source-Software basiert nun auf Python 3.6+, Flask, ElasticSearch 7, MongoDB 4.2 und kann mit einfachen Mitteln via Docker eingesetzt werden.

Projektpräsentation bei der Preisverleihung von Coding da Vinci Westfalen-Ruhrgebiet 2019: PDF

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Lizenz des Quellcodes (falls vorhanden)
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Lizenz der eigens erstellten Mediendateien
Team

Ernesto Ruge

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ernesto.ruge [at] binary-butterfly.de

Klaus Deja

E-Mail-Adresse
klaus.deja [at] binary-butterfly.de
Verwendete Datensätze