Wir machen die
wirtschaftshistorische
Vergangenheit zukunftsfähig

FAIRe Datensätze

Unsere Datensätze

Unsere Projektziele

Digitalisierung, Erschließung, Bereitstellung und Forschung

Digitalisierung

Erschließung

Bereitstellung

Forschung

Vorhaben

Wir bauen den ersten umfassenden, maschinenlesbaren Datensatz zur Entwicklung deutscher Unternehmen und Finanzmärkte seit dem späten 19. Jahrhundert. Damit schaffen wir die Grundlage, um wirtschaftliche Umbrüche, Krisen und langfristige Entwicklungen systematisch zu analysieren.

Herausforderung

Historische Finanz- und Unternehmensdaten sind in Deutschland in großer Menge vorhanden – aber nur schwer nutzbar. Sie liegen verteilt in Archiven, Jahrbüchern und historischen Publikationen vor, häufig nur als gescannte Dokumente oder unstrukturierter Text. Für die Forschung bedeutet das: Ein erheblicher Teil der Arbeit besteht nicht in der Analyse, sondern in der aufwendigen Sammlung, Digitalisierung und Aufbereitung der Daten.

Relevanz

Deutschland bietet eine außergewöhnliche wirtschaftstheoretische Perspektive. Extreme Ereignisse wie die Hyperinflation von 1923, die Weltwirtschaftskrise, der Wiederaufbau nach dem Zweiten Weltkrieg und spätere Phasen der Globalisierung machen langfristige Analysen besonders wertvoll. Ohne systematisch aufbereitete Daten bleiben viele dieser Entwicklungen jedoch nur fragmentarisch erfassbar.

Ansatz

Im Projekt GerHisFin digitalisieren, strukturieren und verknüpfen wir historische Finanz- und Unternehmensdaten über lange Zeiträume hinweg.

Ziel ist der Aufbau einer konsistenten Datenbasis, die:

Unternehmensdaten auf Firmenebene umfasst
Finanzmarktdaten integriert
über verschiedene Zeiträume hinweg vergleichbar ist

So entsteht eine Grundlage für neue Formen empirischer Forschung.

Forschungsfragen

Die Daten ermöglichen unter anderem Analysen wie:

Wie entwickelten sich Unternehmen während der Hyperinflation von 1923?
Welche Firmen überstanden wirtschaftliche Krisen – und welche nicht?
Wie veränderten sich Kapitalmärkte über politische und wirtschaftliche Regime hinweg?

Solche Fragestellungen lassen sich bisher nur mit erheblichem manuellem Aufwand oder gar nicht untersuchen.

Methoden

Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist der Einsatz moderner Methoden der Datenverarbeitung.

Historische Quellen werden mithilfe von Verfahren aus dem Bereich Machine Learning und Künstlicher Intelligenz automatisiert erschlossen und strukturiert. Dazu gehören insbesondere:

Texterkennung (OCR) / Dokumentverständnis (DU)
Layout- und Tabellenextraktion
Identifikation und Verknüpfung von Entitäten

Diese Technologien ermöglichen es erstmals, große Mengen historischer Daten effizient und reproduzierbar aufzubereiten.

Ergebnisse

Das Projekt stellt langfristig folgende Ressourcen bereit:

strukturierte Datensätze zu Unternehmen und Finanzmärkten
dokumentierte Aufbereitungsschritte und Metadaten
Schnittstellen für die wissenschaftliche Nutzung
begleitende Forschungsarbeiten

Ziel ist es, die Daten nachhaltig für die wissenschaftliche Community verfügbar zu machen.

Zielpublikum

Das Projekt richtet sich insbesondere an:

Forschende in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Wirtschaftshistorikerinnen und -historiker
Data Scientists mit Interesse an historischen Daten
Institutionen mit Interesse an langfristigen wirtschaftlichen Entwicklungen

Ausblick

GerHisFin trägt dazu bei, historische Datenbestände in eine moderne Forschungsinfrastruktur zu überführen.

Langfristig soll so ein besseres Verständnis wirtschaftlicher Entwicklungen entstehen – und die Grundlage für neue Forschung zu Krisen, Wachstum und strukturellem Wandel gelegt werden.

Arbeitsstelle Universitätsbibliothek Mannheim

Digitalisierung & Erschließen

Die Arbeitsstelle Universitätsbibliothek Mannheim verantwortet die physische und digitale Erschließung des Quellenmaterials sowie den Aufbau der Wissensstruktur. Zu den zentralen Aufgaben zählen die professionelle Digitalisierung analoger Quellen, darunter das Handbuch der deutschen Aktiengesellschaften und Patentverzeichnisse, die Metadatenerfassung, die automatisierte Volltexterkennung (OCR/DU) sowie die Bereitstellung der Digitalisate über die digitale Bibliothek.

Die Arbeitsstellen Frankfurt (SAFE) und Mannheim (Universität Mannheim) verantworten die datenwissenschaftliche Verarbeitung, Strukturierung und Bereitstellung der Forschungsdatenbank. SAFE übernimmt dabei insbesondere die Entitätenerkennung, die Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten Quellen sowie deren Überführung in maschinenlesbare Datenformate. Ein methodischer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung fortgeschrittener Linking-Verfahren. Die aufbereiteten Forschungsdaten werden zusammen mit Metadaten und dauerhaften digitalen Identifikatoren (DOI) über das Repositorium des SAFE-Forschungsdatenzentrums für die Forschungsgemeinschaft zugänglich gemacht.

Arbeitsstelle Frankfurt (SAFE) und Mannheim (Universität)

Bereitstellung & Forschung

Wissenschaftlicher Beirat

Der wissenschaftliche Beirat begleitet das Projekt fachlich und unterstützt die Weiterentwicklung des Forschungsprogramms. Zu seinen Aufgaben zählen insbesondere die wissenschaftliche Beratung der Projektpartner, die Begutachtung neuer Forschungsprojekte sowie die Evaluation des Projektfortschritts in den einzelnen Förderphasen. Durch die interdisziplinäre Zusammensetzung des Beirats wird sichergestellt, dass sowohl die Forschungsagenda als auch der Aufbau der Dateninfrastruktur kontinuierlich wissenschaftlich reflektiert und weiterentwickelt werden.