HGIS de las Indias

HGIS de las Indias ist eine historisch-geographische Datenbank zum Spanisch-Amerika der ausgehenden Kolonialzeit. Sie enthält über 15000 Siedlungen und über 1000 administrative Einheiten mit ihren qualitativen, räumlichen und zeitlichen Eigenschaften. So ist die sich ständig ändernde Situation für jeden beliebigen Zeitpunkt zwischen 1701 und 1808 abfrag- und darstellbar.  Ein Dokuwiki-Apparatus und ein dynamisches WebGIS erlauben dies in online Interfaces (die Website ist auf Spanisch), alle Rohdaten und Datensätze sind im Harvard-Dataverse verfügbar. Die Datenbank ist zudem in generalisierten Infrastrukturen integriert (WHGazetteer; Recogito/Pelagios). Geomatching-workflows erlauben effiziente Identifizierung und somit Lokalisierung/Spatialisierung strukturierter, tabellarischer Datensätze. 

HGIS de las Indias ist ein historisch-geographisches Informationssystem zum spätkolonialen Spanischamerika (1701-1808). Kernstück ist ein interaktives WebGIS, das eine Vielzahl von Informationsebenen zur Kolonialgeschichte über eine Zeitleiste Jahr-für-Jahr darstellbar macht. Die zentralen Elemente sind territoriale Einheiten (wie Vizekönigreiche, Gerichtsbezirke, Provinzen, Bistümer…); nach verschiedenen Kriterien darstellbare Ortschaften (Siedlungstyp, kirchliche Hierarchie…); Kommunikations-Infrastruktur (Postwege); georeferenzierte Karten; „Außenbeziehungen“ (Vertragslinien; Ansprüche fremder Mächte; indianische Völker; innere und äußere Konflikte); historische Naturereignisse (Erdbeben, Vulkanausbrüche); sowie weitere „aggregierte Daten“ aus unterschiedlichen Bereichen wie Demographie, Wirtschaft und Kultur.

Die interaktive Karte ist mit einer Wiki-Ressource verknüpft, die weitere Informationen zu den einzelnen Datenlayern, Quellen und Begriffsdefinitionen bietet. Außerdem verfügt jede im Gazetteer enthaltene territoriale Entität (über 1000) bzw. jeder erfasste Ort (über 15000) über eine angelegte Seite mit Information zu Quellen, sich ändernden Eigenschaften, Namensvarianten und ggf. Listen von Verwaltern.

Die Daten aus HGIS de las Indias sind unter Creative Commons 4.0 Lizenz auf verschieden Weisen zugänglich: Die Ortsdatenbank (diachron) sowie die territorialen Ebenen (für jedes einzelne Jahr) sind als Shapefiles downloadbar. Desweiteren bietet HGIS de las Indias die Möglichkeit eigene tabellarische Daten (die ein Mindestmaß an standardisierten Feldern aufweisen und somit den Orten/territorialen Einheiten der Datenbank zugeordnet werden können), mittels eines automatischen Workflows in räumliche Datensätze umzuwandeln.

Das Projekt richtet sich gleichermaßen an eine breite, spanischsprachige Öffentlichkeit (über die Webanwendung, Wiki-Ressource), an Kollegen mit GIS-Anwenderkenntnissen (durch Bereitstellung der Vektordaten) und ohne GIS-Anwenderkenntnisse (durch den automatisierten Workflow, Webanwendung). 

Sowohl das WebGIS als auch die Dokuwiki befinden sich derzeit im Umzugsprozess/Wiederaufbau. Das Kern-WebGIS ist funktionsfähig, spezialisiertere Funktionen mit Fokus auf bestimmte Phänomene werden schrittweise entwickelt. Die Dokuwiki ist zu groß geworden und daher sehr instabil. Wir planen, einen anderen, offenen Datenansatz zu verwenden, um den Apparat wieder zugänglich zu machen.

Durch die Systematisierung historisch-geographischer Information als temporaler Gazetteer bietet sich HGIS de las Indias auch als Infrastruktur für weitere Projekte (digitale Editionen, kollaborative Datenbanken) an. Im derzeit laufenden Projekt TopUrbi – Topographie de l’urbanisation impériale hispanique (ANR-21-CE27-0023) unter der Leitung von Jean-Paul Zuñiga entsteht beispielsweise eine digitale Edition des fünfbändigen geographischen Wörterbuchs von Antonio de Alcedo aus dem späten 18.  Jahrhundert. Die darin verzeichneten Orte werden mit der HGIS-Indias Datenbank abgeglichen und so lokalisiert. Eine Kooperation mit José Antonio Espín-Sánchez am Economic Growth Center an der Yale Universität hat gleichzeitig das Ziel, eine langfristige Perspektive für die Erhaltung der zentralen Ressourcen von HGIS-Indias zu ermöglichen und ein Datenökosystem zu schaffen, das verschiedene sozioökonomische und demographische Daten verbindet.