Ausschreibung | 09. März 2026

From Notes to Nodes – Entwicklung eines KI-gestützten Explorationstools für musikwissenschaftliche Daten im Culture Knowledge Graph

Von Julia Tolksdorf

Wir freuen uns sehr, die Data Challenge des Data Competence Center HERMES in Kooperation mit NFDI4Culture ankündigen zu können!
 

Die Challenge

Knowledge Graphs werden zunehmend genutzt, um komplexe Forschungsdaten zu speichern, zu verknüpfen und zu kontextualisieren. Durch die Integration heterogener, verteilter Datenquellen und deren semantische Beschreibung ermöglichen sie einen strukturierten und interoperablen Zugang zu Informationen über Kulturerbe. Dadurch sind sie besonders wertvoll für die geisteswissenschaftliche Forschung – einschließlich der Musikwissenschaft.

Der Culture Knowledge Graph (CKG) ist ein großes und kontinuierlich wachsendes Beispiel einer solchen Infrastruktur. Er aggregiert Daten aus mehreren unabhängigen Projekten und Institutionen und verknüpft musikalische Werke, Quellen, Personen, Aufführungen, Orte sowie historische Kontexte.

Unsere Leitfrage lautet:

Wie können Musikwissenschaftler:innen einfach mit einem Knowledge Graph interagieren und relevante Informationen abrufen, ohne SPARQL-Expert:innen zu sein?

Ziel der Challenge:

Entwickeln Sie ein KI-gestütztes Tool, das es Forschenden ermöglicht, musikwissenschaftliches Wissen im Culture Knowledge Graph und darüber hinaus dialogisch zu explorieren.
 

Der Datensatz

Diese Challenge basiert auf dem im Rahmen von NFDI4Culture entwickelten CKG. Der vollständige Graph umfasst derzeit etwa 106 Millionen RDF-Tripel. Der Zugriff ist über einen öffentlichen SPARQL Endpoint möglich; zusätzlich wird ein vollständiger RDF-Dump (N-Triples) bereitgestellt. Die NFDI4Culture Ontology (CTO) sowie die NFDIcore Ontology bilden das semantische Rückgrat des CKG.

Im Bereich Musikwissenschaft wurden bislang umfangreiche Forschungsdaten aus folgenden Quellen integriert:

• RISM (~28 Mio. Tripel)
• musiconn.performance (~2 Mio. Tripel)
• APSearch (~9.000 Tripel)
• Detmolder Hoftheater (~1.700 Tripel)

Obwohl diese Datenquellen unabhängig voneinander entstanden sind, kann der Knowledge Graph reichhaltige Verbindungen zwischen Forschungsobjekten sichtbar machen – etwa über gemeinsame Personen, Werke, Orte, Institutionen oder Incipits – und so neue Perspektiven für die musikwissenschaftliche Forschung eröffnen.

Über NFDI4Culture hinaus existiert eine Vielzahl weiterer RDF-basierter Datenbestände, die potenziell in ein gemeinsames musikwissenschaftliches Recherche- und Explorationssystem integriert werden könnten, beispielsweise:

• CORAGO (ein Linked-Data-Repositorium zur italienischen Oper)
• MIMO
• GND
• Wikidata
   

Ihre Aufgabe

Ihre Aufgabe ist es, ein KI-basiertes Recherche- und Explorationstool zu konzipieren und umzusetzen, das den Culture Knowledge Graph als zentrale Datenquelle nutzt und Musikwissenschaftler:innen in ihrer Forschung unterstützt.

Sie sind in der Wahl Ihres technischen Ansatzes frei. Sie können außerdem externe Datenquellen integrieren, wie die oben genannten, und die graphbasierten Antworten mithilfe von föderierten Abfragen anreichern – insbesondere dort, wo gemeinsame Normdaten verfügbar sind. Lassen Sie sich von bestehenden Projekten wie SPINACH inspirieren – und setzen Sie vor allem Ihre eigenen kreativen Ideen um.

Ihre Lösung sollte:

• Musikwissenschaftliche Forschungsfragen beantworten (z. B. zu Komponist:innen und ihren Werken, verifizierten Werkquellen in RISM, Repertoirestudien an verschiedenen Aufführungsorten, Verweisen auf Opernlibretti in CORAGO oder historischen Kontexten)
• Eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten
• Ausschließlich auf nicht-kommerziellen / frei verfügbaren Modellen und Tools basieren
• Wissenschaftlich transparent sein, z. B. durch Offenlegung der generierten SPARQL-Abfragen oder Argumentationsschritte
• Die musikwissenschaftlichen Daten des Culture Knowledge Graph als Basisdaten verwenden
   

Wer kann teilnehmen?

Die Teilnahme an der Challenge steht allen offen, die sich für das Thema und die Zielsetzung der Challenge interessieren. Sie können einzeln teilnehmen oder je nach bevorzugter Arbeitsweise mit anderen als Team zusammenarbeiten. Personen, die einem Team beitreten möchten, aber noch keine Mitstreiter:innen gefunden haben, werden ermutigt, sich im Vorfeld oder während des Kick-offs mit uns in Verbindung zu setzen. Wir unterstützen die Vernetzung der Teilnehmenden und fördern – soweit möglich – die Teambildung in der Vorbereitungsphase sowie beim Kick-off.
 

Zeitplan der Challenge

1. Kick-off (18.03.2026) – Diese Online-Veranstaltung bietet die Gelegenheit, sich kennenzulernen, Fragen zu stellen und erste Ideen und Ansätze zu entwickeln. Wenn Sie nach Teammitgliedern oder Kooperationspartner:innen suchen, haben Sie hier ebenfalls die Möglichkeit zur Teambildung.
2. Teamanmeldung (bis 31.03.2026) – Nutzen Sie den unten bereitgestellten Registrierungsbutton zur Anmeldung.
3. Entwicklung Ihrer Lösung – Sie haben 3 Monate Zeit, die Challenge zu bearbeiten. In diesem Zeitraum bieten wir optionale Check-in-Termine an, bei denen Teams ihre Fortschritte teilen und Fragen stellen können.
   • Ein Präsenz-Check-in-Treffen findet am 4.–5. Mai im Rahmen der Veranstaltung „Innovation mit ‚KI‘? Hack Day für maschinelles Lernen in den Humanities“ an der Akademie der Wissenschaften und der Literatur Mainz statt. Es bietet die Möglichkeit, vor Ort gemeinsam an den Projekten zu arbeiten und sich mit anderen Teilnehmenden zur Challenge auszutauschen. Die Teilnahme ist flexibel und kann – je nach Interesse – auch die Mitwirkung an weiteren Workshops oder Hackathon-Aktivitäten umfassen. Für Verpflegung ist gesorgt.
   • Ein Online-Check-in-Treffen findet Anfang Juni statt.
4. Einreichung Ihrer Arbeit (bis 30.06.2026) – Laden Sie Ihren gebündelten Code (entwickelt in einer Programmiersprache Ihrer Wahl) in ein Git-Repository hoch und senden Sie den Link zusammen mit dem Teamnamen und den Namen der Teammitglieder an hermes.challenges@uni-marburg.de.
5. Begutachtung – Eine Jury aus Expert:innen der Informationswissenschaft und Musikwissenschaft bewertet die Einreichungen anhand von Benutzererfahrung, Originalität, Reifegrad und Interoperabilität.
6. Abschlusspräsentation & Auszeichnung (9.–11.11.2026) – Die Gewinnerteams werden beim 6. Culture Community Plenary in Bochum ausgezeichnet (Reisekosten werden für die Gewinnerteams übernommen) und präsentieren ihre Lösung im Plenum vor der 4Culture-Community. Zusätzlich werden alle erfolgreichen Einreichungen in einem Blogbeitrag sowie auf dem Culture Information Portal vorgestellt.
    

Bewertungskriterien

Die Einreichungen werden in fünf sich ergänzenden Kategorien bewertet, um unterschiedliche Stärken der vorgeschlagenen Lösungen anzuerkennen. User Experience bewertet, wie intuitiv und effektiv Nutzer:innen mit dem Tool interagieren und die Daten explorieren können. Originalität bezieht sich auf den Neuheitsgrad der Idee und die Kreativität des gewählten Ansatzes. Reifegrad spiegelt wider, wie gut ausgearbeitet, kohärent und vollständig die Gesamtlösung ist. Interoperabilität berücksichtigt, wie effektiv die Lösung Standards, Linked-Data-Prinzipien und Verbindungen zu externen Datensätzen oder Diensten nutzt. Musikwissenschaftliche Angemessenheit bewertet, inwieweit die Lösung authentische Forschungsfragen der Musikwissenschaft adressiert und fachspezifische Konzepte sowie Differenzierungen angemessen berücksichtigt.
 

Wichtige Termine

• Kick-off: 18. März 2026, 16:00 Uhr — Zoom-Link
• Anmeldeschluss: 31. März 2026, 23:59 Uhr
• Präsenz-Check-in-Treffen: 4./5. Mai 2026, Mainz
• Online-Check-in-Treffen: Anfang Juni 2026
• Einreichung der Lösungen: 30. Juni 2026, 23:59 Uhr
• Bekanntgabe der Ergebnisse: September 2026
• Abschlusspräsentation & Preisverleihung beim NFDI4Culture Plenary: 9.–11. November 2026, Bochum

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