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Wer hat wann und wo in Bern gewohnt? Daten in den Adressbüchern der Stadt Bern (1900-1945) strukturieren.
Was?
Die Universitätsbibliothek Bern hat in Zusammenarbeit mit dem Stadtarchiv Bern die Adressbücher der Stadt Bern vollständig digitalisiert. Hier sind alle Einwohner, Gewerbe und Einrichtungen mit Adressen im alten Stadt-Bern verzeichnet. Wir beschränken uns in der Challenge auf die Einwohnerverzeichnisse der Jahrgänge 1900-1945 - diese verfügen zudem über (sehr interessante :) Berufsangaben der EinwohnerInnen.
Diese Angaben sollen in eine strukturierte Form überführt werden, damit sie für Analysen und weitere Anwendungen nutzbar werden. Denkbar ist ein einfaches Format wie z.B. CSV oder JSON, das die Daten Name, Vorname, Beruf, (Titel/Anrede), (Quartier), Strasse, Hausnummer, (Telefonnummer) enthält.
Wie sieht so ein digitalisiertes Adressbuch aus? Hier ist ein Beispiel. Die Adressbücher sind nicht nur so kapitelweise strukturiert zugänglich, sondern Bildateien, Original-OCR-Dateien, TXT-Dateien und PDFs (je Kapitel) sind über Schnittstellen verfügbar.
Und wo ist das Problem?
Die Datenelemente der Personen sind in der Regel mit Kommata getrennt, die Anzahl der Datenelemente kann jedoch variieren. Es werden viele Abkürzungen verwendet und es gibt dann und wann OCR-Fehler. Neben Personen tauchen auch Einrichtungen auf.
Materialien
📦 File: Infomaterial (PDF) zu Datenzugängen, Schnittstellen & Formaten
📦 File: Tabelle (CSV) mit IDs der Einwohnerverzeichnisse je Jahrgang
📦 Aktuelles amtliches Verzeichnis der Gebäudeadressen: Zur Kontrolle der OCR-erfassten und strukturierten Adressen, Hinweis: Spalte COM_FOSNR nach 351 (BFS-Gemeindenummer für Bern) filtern
📦 File: Familiennamenbuch der Schweiz (CSV) [Familiennamenbuch online] als Kontrollvokabular
Ausgangsdaten: Berner Adressbücher
- alle Bände (Jahrgänge) der Berner Adressbücher auf einen Blick auf e-rara
- Beispiel Seite JPEG, max. Auflösung
- Beispiel Seite ALTO-XML, original OCR-Datei
- Beispiel Seite TXT, Inhalt = original OCR-Daten
- Beispiel Kapitel Einwohnerverzeichnis, Textlayer = original OCR-Daten
Quellen für die Auflösung von Abkürzungen, historische Wörterbücher, topografische Informationen
- Sammlung von Thomas im Slack-Channel #datafying_bärn
Bern Address Book
Setup
$ git clone https://github.com/brawer/bern-addresses.git
$ cd bern-addresses
$ python3 -m venv venv
$ venv/bin/pip3 install -r requirements.txt
$ venv/bin/python3 src/fetch.py