Kannst Du in drei Sätzen Dein Projekt vorstellen und sagen, was speziell der digitale Anteil daran war?

Das Vogtland war bis zur Deindustrialisierung eine Region, die lange von weiblicher Arbeit in der Textilindustrie geprägt war. In meinem Dissertationsprojekt habe die geschlechterhistorische Dimension dieser Deindustrialisierung untersucht, wobei ich die Lebenswege von ehemaligen Textilarbeiterinnen mithilfe von Sozialdaten nachverfolgt habe. Der digitale Anteil bestand konkret in der Nutzung der Daten des deutschen Sozio-oekonomischen Panels (SOEP). Diese liegen heute rein in digitaler Form vor, daher musste ich sie mit Hilfe der Statistiksoftware Stata auswerten.

Stichwort Mehrwert: Was war nur möglich bzw. welche Vorteile gab es, weil Du digital gearbeitet hast?

Der Mehrwert der digitalen Arbeit war für mein Projekt enorm, denn Frauen in der Deindustrialisierung haben nur selten Archivquellen hinterlassen – sie blieben in archivalischen Quellen oft unsichtbar. Durch die Arbeit mit den SOEP-Daten konnte ich die Lebenswege der Frauen nachzeichnen, ihre Sorgen und Ängste abbilden und weibliche Deindustrialisierung überhaupt erst greifbar machen. Hätte ich mich allein auf analoge Quellen verlassen, hätte ich meinen Untersuchungsgegenstand nur unzureichend beleuchten können. Die Verbindung von klassischen archivalischen Quellen und den digitalen Sozialdaten war für meine Arbeit sehr hilfreich.

Karte des Vogtlands, Bild: Helena Friedrich Schwinghammer

Hattest Du vorher schon mal mit digitalen Methoden gearbeitet? Was war letztlich der ausschlaggebende Punkt, dass Du den Sprung ins Digitale gewagt hast?

In meinem Studium spielte der Umgang mit digitalen Quellen kaum eine Rolle. Die Auswertung digitaler Daten hatte ich bedauerlicherweise gar nicht gelernt. Der ausschlaggebende Punkt, den Sprung ins Digitale zu wagen, lag in der Notwendigkeit, meine Quellenbasis zu erweitern. Ich wollte die Chancen und Grenzen der Sozialdaten für die geschichtswissenschaftliche Forschung bewusst ausloten. Digitale Datensätze werden spätestens seit den 1970er Jahren in riesigen Mengen produziert – und diese Quellen zu ignorieren, halte ich für eine vertane Chance. Es war also eine intrinsische Motivation, denn ich wollte den Anspruch erfüllen, alle mir zur Verfügung stehenden Quellen zu berücksichtigen. Den Einstieg erleichtert hat mir ein dreitägiger Einführungskurs in die Statistiksoftware von GESIS sowie der Austausch mit den Kolleg:innen vom DIW. 

Man sagt, dass digitale Projekte eine steile Lernkurve haben. Was wären die fünf Tipps, die Du gerne Deinem jüngeren Ich geben würdest? Was hättest Du gerne gewusst, was hättest Du anders gemacht, was hat sich für Dich als augenöffnend herausgestellt?

Die Lernkurve beim Umgang mit den SOEP-Daten war in der Tat steil, da die digitale Datenstruktur alles andere als selbsterklärend ist, wenn man keine Vorerfahrungen mit dem computational design sozialwissenschaftlicher Daten hat. Hier sind die fünf wichtigsten Tipps, die ich meinem jüngeren Ich gerne geben würde:

1. Deine Forschungsergebnisse sind nur so gut wie es deine Sozialdaten sind: Sei dir von Anfang an bewusst, dass der Erkenntniswert deiner Daten durch den Ansatz und die Methodik der ursprünglichen Befragung determiniert ist und historische Nuancen durch die Harmonisierung verloren gehen. Es gibt kein „Zwischen den Zeilen“ lesen, wenn es um digital optimierte Daten geht. Informationen, die bei der Erhebung nicht explizit abgefragt wurden, sind nicht mehr reproduzierbar.
2. Plane Zeit ein, um die Software-Grundlagen zu erlernen: Nimm dir zu Beginn ausreichend Zeit für eine intensive Einarbeitung in die Statistiksoftware und die Datenstruktur, um zu lernen, welche Befehle tatsächlich das liefern, was du suchst.
3. Dokumentiere deine Rechenwege akribisch: Entwickle von Anfang an eine Strategie, um deine Befehlsketten zu dokumentieren. Genauso wie die Daten selbst müssen auch deine Rechenwege überprüfbar und reproduzierbar sein.
4. Unterschätze nicht den Spagat zwischen numerischen Ergebnissen und lesbarem Fließtext: Sei darauf vorbereitet, dass du die Zahlen, in die die Erzählungen der Teilnehmer:innen gegossen wurden, wieder in eine biografische Erzählung „rückübersetzen“ musst. Nur so passen sie in einen geschichtswissenschaftlichen Kontext; aneinandergereihte Diagramme wirken sehr schnell sehr dröge.
5. Vergiss nicht, dass auch Sozialdaten Quellen sind: Sich über die Provenienz von digitalen Datensätzen zu informieren, ist häufig schwieriger als man denkt. Doch ist es unerlässlich zu wissen, wer die Daten wann und mit welchem Ziel gesammelt hat.

Gerne gewusst hätte ich, dass die schiere Datenmenge anfangs erschlagend ist. Die Arbeit mit Zahlen statt Texten stellt eine große Umstellung dar, auch wenn man sich daran gewöhnen und die geordneten Reihen irgendwann „lesen“ kann.

Anders gemacht hätte ich gerne die Archivierung der Analyse-Files. Ich habe zwar darüber nachgedacht, was ich mit den vielen von mir erstellten Dokumentations- und Analyse-Files machen kann, aber ich hätte mir gewünscht, dass es einen geeigneten Ort dafür gäbe. Im Moment liegen die Files in einer Cloud. Leser:innen meiner Arbeit können diese zwar abrufen, aber letztlich ist dieses Format nicht zur langfristigen Archivierung geeignet. Gleichzeitig gibt es für die Geschichtswissenschaften noch kein etabliertes Repositorium, in das ich die Files dauerhaft hätte ablegen können.

Als augenöffnend stellte sich der Deep-Dive in die Welt der Sozialwissenschaften heraus. Die Sekundäranalyse der SOEP-Daten hat mich stark dafür sensibilisiert, wie gewinnbringend die gleichen Daten mit einer anderen Fragestellung oder zeitlichem Abstand erneut ausgewertet werden können – allein schon für die Historiker:innen von morgen sind unsere heute entstehenden Forschungsdaten entscheidend. Diese Arbeit hat mich gelehrt, wie wichtig es ist, die verwendeten Daten transparent und überprüfbar zu machen, ein Aspekt, der im geschichtswissenschaftlichen Umgang mit Forschungsdaten aus meiner Sicht bislang zu stiefmütterlich behandelt wird. 

Dr. des. Helena Friedrich Schwinghammer ist wissenschaftliche Referentin am Institut für Zeitgeschichte München–Berlin. 2025 hat sie ihre Promotion an der Ludwig-Maximilians-Universität erfolgreich abgeschlossen. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Forschung nach dem Boom, der Geschlechtergeschichte sowie der Digital History. Foto: Julian Schulz.

Die Blogreihe „Hätte ich das mal eher gewusst … Was Historiker:innen und historisch arbeitende ihrem jüngeren Ich raten würden“ wird betreut durch das GHI Washingtonin Kooperation mit NFDI4Memory/ Task Area Data Culture, dem Verband der Historiker und Historikerinnen Deutschlands (VHD) und der Digital History Professurder Humboldt-Universität zu Berlin. Wir freuen uns über alle, die offen über ihre Erfahrungen mit digitalen Projekten im Geschichtsbereich sprechen möchten – und Tipps geben, was sie auf jeden Fall beim nächsten Mal anders machen würden.

Sie haben / Du hast auch Interesse, einen Beitrag für die Reihe zu schreiben? Gerne! Christiane Weber (VHD/NFDI4Memory) [weber@historikerverband.de] und Katharina Hering (GHI) [hering@ghi-dc.org] freuen sich auf eine Email.