Beteiligt an diesem Kooperationsprojekt einer interdisziplinären Forschungsgruppe aus Natur- und Geisteswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern waren neben dem Lehrstuhl für Computational Humanities der Universität Passau u.a. die Generaldirektion der Staatlichen Archive Bayerns (GDA), das Deutsche Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig und das NFDI4Biodiversity-Konsortium. Die generierten Datensätze beschreiben Vorkommen, Häufigkeit und Lebensräume von 44 Wirbeltierarten in einem Format, das detaillierte weiterführende computergestützte wissenschaftliche Analysen ermöglicht. So erfahren wir beispielsweise etwas über das Vorkommen des Wolfes und seiner Migrationswege in den frostigen Wintern der bayerischen Pfalz.
Veröffentlicht wurden die Daten bei Nature Scientific Data und der Global Biodiversity Information Facility (GBIF), einem internationalen Datenzentrum, das der weltweiten Forschungsgemeinschaft Biodiversitätsdaten frei zugänglich zur Verfügung stellt. Darüber hinaus sind die Daten in das vom NFDI4Biodiversity-Konsortium kuratierte nationale Biodiversitätsportal LAND (Lebendiger Atlas der Natur Deutschlands) integriert. Vergleichende Forschungen zur Artenvielfalt in Bayern sind auf Grundlage der Daten nun möglich.
Der Datensatz beeindruckte die Jury mit der konsequenten Umsetzung der FAIR-Prinzipien und durch die Verknüpfung von Ansätzen unterschiedlicher Wissenschaftsdomänen für die Erschließung historischer Forschungsdaten, so die Begründung für den Award. Findability (Auffindbarkeit) Accessibility (Zugänglichkeit), Interoperable (Interoperabilität) und Reusability (Nachnutzbarkeit) würden dabei nicht nur rein formal aufgefasst, sondern mit Leben erfüllt. Die Vernetzung zwischen den beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus der Biodiversitätsforschung, den digital Humanities und den staatlichen Archiven Bayerns habe die Erschließung von Wildbeobachtungen aus der Mitte des 19. Jahrhunderts und ihre Umwandlung in strukturierte Daten erlaubt. Der publizierte Datensatz sei somit eine wertvolle Quelle und ein Benchmark für die Biodiversitätsforschung und ein hervorragendes Beispiel für die interdisziplinäre Zusammenarbeit im Rahmen der NFDI4Biodiversity.
„Ich freue mich sehr über die Auszeichnung und die Würdigung der Arbeit des gesamten Teams“, so Prof. Dr. Malte Rehbein. „Die Daten sind extrem spannend. Sie geben einen authentischen Einblick in die bayerische Tierwelt in der vorindustriellen Zeit Mitte des 19. Jahrhunderts. So liefern sie etwa ein letztes Zeugnis des Vorkommens des Bibers vor dessen Ausrottung durch den Menschen in den 1860er Jahren und der erfolgreichen Wiederansiedlung rund 100 Jahre später.“ Das Projekt ist an der Universität Passau in das Forschungsprogramm ‚Computational Historical Ecology‘ eingebunden.
Über den FAIRest Dataset Award
Der FAIRest Dataset Award ist ein Wettbewerb, bei dem eingereichte Datensätze prämiert werden, die am besten den FAIR-Prinzipien entsprechen. Diese wurden 2016 veröffentlicht und sollen dazu beitragen, die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern. Das Akronym steht für die Attribute Findable, Accessible, Interoperable und Reusable. Der Preis ist mit 2000€ dotiert und wird seit 2020 vom Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement der Thüringer Hochschulen ausgelobt, um unter den Forscherinnen und Forschern ein größeres Bewusstsein für den Umgang mit Forschungsdaten zu erreichen, um die Ziele und Anforderungen von gutem Datenmanagement zu verdeutlichen und um die Nachnutzung von Forschungsdaten zu verbessern. Dem Netzwerk gehören die Thüringer Universitäten in Erfurt, Ilmenau, Jena und Weimar an. Finanziert wird es von den vier Universitäten und dem Thüringer Ministerium für Bildung, Wissenschaft und Kultur. Weitere Informationen: https://forschungsdaten-thueringen.de/fairest-dataset-de.html
Weiterführende Informationen:
- Rehbein, Malte. „From Historical Archives to Algorithms: Reconstructing Biodiversity Patterns in 19th Century Bavaria“. Diversity 17, Nr. 5 (26. April 2025): 315. https://doi.org/10.3390/d17050315.
- Rehbein, Malte, Belen Escobari, Sarah Fischer, Anton Güntsch, Bettina Haas, Giada Matheisen, Tobias Perschl, Alois Wieshuber, und Thore Engel. „Quantitative and Qualitative Data on Historical Vertebrate Distributions in Bavaria 1845“. Scientific Data 12, Nr. 1 (28. März 2025): 525. https://doi.org/10.1038/s41597-025-04846-8.
- Rehbein, M. et al. Historical Animal Observation Records by Bavarian Forestry Offices (1845). (2024) doi:10.5281/zenodo.13982840.
- Historical Vertebrate Distributions in Bavaria 1845: https://www.gbif.org/d...bc9ad768e3