Im KONDE-Projekt, das aus Hochschulraumstrukturmitteln finanziert wird, beschäftigten sich sieben universitäre Partner und drei weitere Einrichtungen aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit theoretischen und praktischen Aspekten der Digitalen Edition. Ein Outcome des Projektes stellt das Weißbuch dar, welches über 200 Artikel zum Thema Digitale Edition umfasst. Die behandelten Themenkomplexe reichen dabei über Digitale Editionswissenschaft im Allgemeinen, Annotation und Modellierung, Interfaces, Archivierung und Metadaten bis hin zu rechtlichen Aspekten.
Die Verzeichnung der in einem Text genannten Entitäten wie Personen,
Körperschaften, Orten u.ä. gehört zum editorischen Standard sowohl gedruckter als
auch Digitaler Editionen. Während
es in Printeditionen kaum möglich ist, in einem Register Informationen
bereitzustellen, die über die bloße Erwähnung einer Entität an einer bestimmten
Stelle hinausgehen, kann die digitale Edition zusätzlich maschinenlesbare
semantische Aussagen über Relationen festhalten, die zwischen diesen Entitäten
bestehen. Diese Beziehungen können in XML-TEI erfasst werden und für die Analyse und Darstellung in andere
Formate exportiert werden, was vor allem für die Auswertung großer Textkorpora
neue Zugänge verspricht und einen Beitrag zur Entwicklung des Semantic Web und der Vernetzung von Editionen
leistet. Stefan Dumont hat diesen Ansatz des „semantischen Kommentierens“ vor
allem für die Edition von Briefen
und Tagebüchern stark gemacht
Anders als in gedruckten Ausgaben steht in der Digitalen Edition meist nicht der
Name einer Person, eines Ortes etc. im Zentrum, sondern eine ID, die diese Entität
eindeutig und im Idealfall über die Projektgrenzen hinaus identifizierbar macht
(z. B. GND, Geonames, Wikidata, s. dazu ausführlich Normdaten). Diese Verknüpfung von Entitäten
ermöglicht es, zusätzliche Informationen – etwa Lebensdaten bei Personen oder
Geokoordinaten bei Orten – an zentraler Stelle innerhalb des Projekts zu führen
oder von außerhalb zu integrieren. Sie gibt jedoch keine Auskunft darüber, in
welcher Rolle und in welchem Verhältnis eine Entität in dem
edierten Text vorkommt.
Die Guidelines der TEI sehen für solche Fälle das Element
<relation> vor, in dem in einer
tuple-artigen Struktur (@active – @name / @ref – @passive) Aussagen über verschiedene, für den Text relevante Relationen
zwischen den Entitäten getroffen werden können @active und @passive (oder @mutual, wenn es sich um eine nicht-gerichtete Relation handelt)
entsprechen dabei den für die Entitäten vergebenen IDs.
<listRelation>
<relation active="person1" name="recommends" passive="person2" />
<relation mutual="person1 person2" name="friendOf" />
</listRelation>
Für das Attribut @name können im Prinzip beliebige projektinterne Werte vergeben werden
(s. dazu auch ODD), im Sinne des
Semantic Web und der Nachnutzbarkeit der Daten ist eine
Anbindung an bestehende Ontologien jedoch erstrebenswert. In diesem Fall kann über das Attribut
@ref und entsprechende Namensräume auf vorhandene Vokabulare wie etwa
Dublin Core Metadata Terms
(dcterms), Friend of a Friend (foaf) oder Bibframe (bf) verwiesen werden.
<listRelation>
<relation active="person1" ref="dcterms:contributor" passive="event1" />
<relation active="org1" ref="foaf:member" passive="person1" />
<relation active="topic1" ref="bf:subjectOf" passive="work1" />
</listRelation>
Ein Vorteil der Erfassung von Relationen direkt in XML-TEI ist einerseits die einfache Handhabung für die Editorinnen und Editoren, die bei einmal festgelegtem Vokabular nur einen geringen Mehraufwand bei der Bearbeitung der Dateien darstellt. Andererseits bleiben auch die so getroffenen Aussagen zum Inhalt eines Textes unmittelbarer Teil der Metadaten und werden nicht in andere Dateien oder Datenbanken ausgelagert.
Für die Auswertung der Daten können prinzipiell X-Technologien wie XPath oder
XQuery genutzt werden, jedoch bietet sich eine Transformation in andere Formate
wie RDF oder eine Überführung in
Graphdatenbanken an, da diese
über wesentlich differenziertere Möglichkeiten zur Analyse, Austauschbarkeit und
Visualisierung der Daten
verfügen. „Schlussendlich kann man natürlich auch beide Technologien kombinieren:
Graphdatenbanken für die Analyse im eigenen Projektrahmen und RDF als
projektübergreifendes Bereitstellungsformat.“