Projekte



Im Rahmen von Coding da Vinci haben die Teilnehmer/innen in Zusammenarbeit mit den Kulturinstitutionen Projekte entwickelt und diese bei der Preisverleihung vorgestellt. Alle Informationen zu den Projekten haben wir hier gelistet.

Schmankerl Time Machine

Kommt bei Ihnen zu Hause immer nur das Gleiche auf den Tisch? Sind Sie auf der Suche nach kulinarischer Vielfalt in Ihrem Alltag? Noch ist nicht Hopfen und Malz verloren! Die “Schmankerl Time Machine” lädt Sie zu einem lukullischen Streifzug durch die traditionsreiche Münchner Wirtshausgeschichte der vergangenen 150 Jahre ein. Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Legenden am Münchner Gastrohimmel, über verglühte Sterne und nie verblühende Evergreens. Stellen Sie sich aus einem Portfolio von über 380 Speisekarten und den damit verlinkten Rezepturen ihr unvergessliches Menü von Morgen zusammen. Wie wäre es mit einem Hummercocktail, gefolgt vom Hasen in der Terrine und Rehnüsschen, Fürst Pückler als krönendem Abschluss? Lassen Sie sich bei Ihrer Menükreation von den Vorschlägen anderer Nutzer inspirieren. Laden Sie die Speisekarte Ihres favorisierten Münchner Genusstempels hoch, um das Angebot noch zu erweitern. Let’s Schmankerl!

Technisch realisiert ist die “Schmankerl Time Machine” mit der Open-Source-Umgebung R und den auf R basierenden Paketen Shiny und Tidyverse. Um eine Anwendung auf Smartphones und Tablets ebenso zu erlauben wie auf Desktoprechnern, wird das System auf Clientseite ergänzt durch HTML5, JavaScript und das Frontend-CSS-Framework Bootstrap. Eine Lokalität kann entweder über ein Dropdown-Menü oder eine dynamische Karte (basierend auf leaflet.js und LocationIQ) ausgewählt werden. Zu jeder Lokalität werden weiterführende Informationen angeboten. Sofern digital vorhanden, werden auch alte Abbildungen der Restaurants aus dem Münchner Stadtarchiv unmittelbar eingebunden.

Jede zu einer Lokalität gehörende Speisekarte kann beliebig gezoomt und verschoben werden. Zudem ist jede Annotation, und damit auch jedes Schmankerl, direkt via Klick anwählbar. Besonders exquisite Speisen werden algorithmisch ausfindig gemacht – und sogar komplette Menüs zusammengestellt; wobei nicht nur die lukullischen Präferenzen des jeweiligen Nutzers berücksichtigt werden, sondern auch sein Budget. Ein virtueller Warenkorb unterstützt die Exploration des Fundus weiterhin: Indem er die Rezeptdatenbank des Webportals Chefkoch.de verknüpft, können ausgewählte Gerichte einfach nachgekocht werden – Zutatenliste inklusive.

Neben diesem spielerischen Zugang zu den Speisekarten und den darin verzeichneten Gerichten, kann die “Schmankerl Time Machine” auch als Ausgangspunkt für wissenschaftliche, lokalgeschichtliche und gesellschaftliche Fragestellungen dienen:
- In welchem Jahr findet sich erstmals ein bestimmtes Gericht auf einem Münchner Menüplan?
- In welchen Stadtvierteln finden wir ein besonders großes Angebot an Gasthäusern, aber wie viele davon bestehen noch heute?
- Wie verändern sich im Laufe der Zeit die Adjektive, mit denen die Speisen angepriesen werden? Dies sind nur wenige Beispiele, die zeigen, wie vielfältig sich die Beschäftigung mit den hier erstmals dargebotenen Münchner Speisekarten gestalten kann.

Um hierfür einen möglichst niederschwelligen Einstieg zu gewährleisten, werden einige Jupyter Note-books in Python3 zur Verfügung gestellt, die die Daten importieren, bereinigen und bereits einige exemplarische Statistiken beinhalten. Hierfür werden gängige Bibliotheken im Bereich Data Science verwendet (pandas, numpy, matplotlib et al.).

Datengrundlage und künftige Entwicklungsmöglichkeiten: Die digitalisierten Speisekarten wurden einschließlich Metadaten durch die Monacensia der Münchner Stadtbibliothek bereitgestellt. Für die OCR-Erfassung, Bild-Text-Verknüpfung und die sich anschließende Annotation ausgewählter Speisekarten wurde auf die Plattform Transkribus zurückgegriffen. Die Plattform ermöglicht den Export der Dokumente im TEI-XML-Format. Die „Schmankerl Time Machine“ wird aktuell bei der IT-Gruppe Geisteswissenschaften gehostet. Ein Transfer zum Webangebot der Monacensia der Stadtbibliothek wird derzeit mit den Verantwortlichen abgestimmt.

Perspektivisch kann das Portfolio um weitere Speisekarten aus dem Bestand der Münchner Stadtbibliothek, dem Münchner Stadtarchiv oder um Speisekarten weiterer Münchner Restaurants ergänzt werden. Sowohl die genannten Institutionen als auch Münchner Restaurants, die im Datenbestand vertreten sind und heute noch existieren, wurden bereits kontaktiert.

Für die Beantwortung der oben aufgeworfenen Forschungsfragen gilt es künftig, die Annotation fortzuführen und um weitere Kategorien (z.B. „Vegetarisches Gericht“) zu erweitern. Dafür werden die Daten auf der Transkribus-Plattform für die Bearbeitung öffentlich zugänglich gemacht. Im Zuge der Bearbeitung hat das Projektteam bereits weitere Ideen entwickelt: Perspektivisch könnten beispielsweise die jeweils aktuellen Wetterdaten für München in die Menüvorschläge einbezogen werden („Es ist ein sonniger Frühlingstag in München – wie wäre es mit einem ~“).

Nachhaltigkeitskonzept: Die “Schmankerl Time Machine” ist integriert in das Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab), eine digitale Lehr- und Forschungsinfrastruktur für die Geisteswissenschaften der Ludwig-Maximilians-Universität München. Nachhaltigkeit ist uns ein besonders wichtiges Anliegen. Sämtliche Abbildungen der Speisekarten sowie die im Projekt entstandenen Daten werden im Forschungsdatenrepositorium der LMU München (OpenData LMU) dauerhaft und mittels einer DOI eindeutig referenzierbar abgelegt: https://doi.org/10.5282/ubm/data.146. Die Beschreibung des Projekts im Metadatenschema DataCite ermöglicht künftig die Einbindung in übergeordnete Forschungsinfrastrukturen (z.B. GeRDI) und führt zu einer leichteren Auffindbarkeit der Daten.

Zu finden auf:

Datengrundlage:

Monacensia im Hildebrandhaus

Münchner Stadtbibliothek

chefkoch.de

speisekarte.de

LocationIQ

Stadtarchiv München

Team:

Osman Cakir

Linus Kohl

Alexandra Reisser

Stefanie Schneider

Julian Schulz

Alle Projekte Süd 2019

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