Geschichte des Kantons Bern seit 1798: Band IV
Christian Pfister
Das Subsystem Wirtschaft ist, wenn wir es als Ausgangspunkt einer Untersuchung wählen, stets von einem Kranz von weiteren Subsystemen umgeben - Bevölkerung, menschliche Bedürfnisse, natürliche Ressourcen, Technologie, Institutionen (Rechts-, Wirtschafts- und Sozialordnung) sowie Denk- und Verhaltensweisen, die teilweise durch wirtschaftliche Gegebenheiten geprägt sind und ihrerseits auf den permanenten Fluss ökonomischer Wandlungsprozesse einwirken. Die Wirtschafts- und Sozialgeschichte betrachtet es auch als ihre Aufgabe, die Wechselwirkungen, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen diesen umgebenden Einflussgrössen und wirtschaftlichen Prozessen transparent zu machen(1). Diese Forderung wird jedoch in der Regel kaum eingelöst, weil aus arbeitsökonomischen Gründen die Daten nur für ein einziges Teilgebiet beschafft und aufbereitet werden können.
In ähnlicher Weise stellt sich das Problem in der Bevölkerungsgeschichte. Hier gehören kulturelle, gesellschaftliche, natürliche, politische, herrschaftliche und wirtschaftliche Einflüsse zum Datenkranz, aber die Forderung nach einer angemessenen Berücksichtigung all dieser Daten kann vom Aufwand her nicht eingelöst werden. Es liegt auf der Hand, dass beide Subdisziplinen, die Wirtschafts- und Sozialgeschichte wie die historische Demographie, zumindest in längerfristiger Betrachtung, ein eminentes Interesse an einer gemeinsamen Verwaltung solcher Daten(2) haben müssten. Solange keine Struktur zur Verfügung steht, welche solches Material aufnimmt und in geeigneter Weise für künftige Benutzer erschliesst, fängt von der Datenbeschaffung her im Grunde genommen jede Arbeit wieder bei Null an. Wohl gibt es mittlerweile Datenarchive, welche einmal erhobene Datenbestände für Folgeauswertungen zur Verfügung halten; aber einmal verwalten sie nur einen Bruchteil der tatsächlich erhobenen Daten, im weiteren ist ein Überblick schwer zu gewinnen, und die Einarbeitung in einzelne Datenbestände kostet einen erheblichen Aufwand.
Jörn Sieglerschmidt hat angeregt, flächendeckende Schlüsseldaten für eine möglichst grosse Zahl von potentiell bedeutsamen Untersuchungsfeldern in einer Datenbank «historische Statistik» aufzubereiten(3). Für den Kanton Bern ist in den letzten zehn Jahren eine Datenbank namens BERNHIST geschaffen worden, die Schlüsseldaten für mehrere Teilsysteme der Gesellschaft - Bevölkerung, Wirtschaft, Umwelt, Politik - enthält. Die Abfrage ist über Internet möglich.(4) Daten können mit geringem Aufwand auf andere Systeme transferiert und dort in ihrer räumlichen, zeitlichen und thematischen Dimension dargestellt werden.
Im Idealfall enthält eine Datenbank «historische Statistik» alle Stufen der Aggregation vom Individuum über das Haus, das Dorf oder die Strasse, das (Stadt-)Viertel, die Gemeinde, den Bezirk über den Kanton bis zum gesamten Staatswesen, wobei auf den höheren Aggregationsebenen auch Daten zu finden sein sollten, die sich auf Lebensverhältnisse wie Klima, Bodenbeschaffenheit, Flächennutzung, Preise, Löhne u.a.m. beziehen(5). BERNHIST ist nur auf fünf hierarchischen Raumebenen - Gesamtkanton, Landesteil, Amtsbezirk, Kirchgemeinde, Gemeinde - angeordnet(6). Die beiden untersten von Sieglerschmidt angeregten Ebenen der Individuen und der Haushalte wurden aus Rücksicht auf andere Zielsetzungen wie Kosteneffizienz, Bedienungsfreundlichkeit, Belegung von Speicherplatz und Geschwindigkeit des Datentransfers weggelassen.
Die Datenbank besteht aus zwei Teilen. Ein über Internet zugänglicher öffentlicher Teil enthält jenes Material, von dem angenommen wird, dass es vom Publikum in erster Linie nachgefragt wird.
Neben Daten von öffentlichem Interesse sind im Laufe der Zeit Bestände erhoben und ausgewertet worden, die nur einen kleinen Kreis ansprechen. Sie können an Geräten der Forschungsstelle für Regional- und Umweltgeschichte der Universität Bern abgefragt werden. Ein weiterer Teil der Bestände ist noch in Form der ursprünglichen SPSSX-Files(7) gespeichert und nicht in die Datenbank integriert (BERNHIST auf Papier)(8).
Die Datenbank basiert auf einem Drei-Achsen-Modell, das der dreidimensionalen Grundstruktur von Daten in historisch-statistischen Quellen entspricht. Jeder Beobachtungswert kann den folgenden drei Achsen zugeordnet werden:
BERNHIST ist als relationale Datenbank konzipiert und nach dem Pertinenzprinzip angelegt. Das heisst, die einzelnen Erhebungen wurden in ihre einzelnen Merkmale («Variablen») zerlegt. Diese wurden nach thematischen Gesichtspunkten geordnet und - wo dies angemessen war - unter einheitlichen Begriffen zusammengefasst. Methodisch wegleitend bei der Konzeption waren die folgenden fünf Kriterien:
Die bessere intersubjektive Überprüfbarkeit gilt als einer der gewichtigsten Vorzüge von quantifizierenden Verfahren im Vergleich zur hermeneutischen Methode(9). Doch wird dieser selbstverständliche Grundsatz wissenschaftlichen Arbeitens auch bei computergestützten Untersuchungen häufig missachtet, indem nur die Endergebnisse, nicht aber die Rohdaten und Zwischenergebnisse veröffentlicht werden. Damit kann der Prozess der Erkenntnisgewinnung nicht nachvollzogen werden. Die vorliegenden Ergebnisse lassen sich mit Hilfe der Datenbank BERNHIST überprüfen.
Räumliche Lückenlosigkeit: Datenquerschnitte können nur dann miteinander verglichen werden, wenn sämtliche Daten räumlich lückenlos vorliegen. Ergebnisse fehlender oder nicht kompatibler Raumeinheiten dürfen nicht als fehlend geführt werden, weil das System sonst auch das Gesamtresultat für Bezirke, Höhenstufen, Bergzonen und für den gesamten Kanton als fehlend ausweist. Das Problem stellt sich mit besonderer Dringlichkeit für die Zeit vor 1815, weil die Zählungen und Erhebungen im Fürstbistum Basel nicht mit jenen im alten Kantonsteil synchronisiert sind. Fehlende Werte wurden soweit wie möglich interpoliert; in einigen Fällen - so bei der Rückrechnung von der fürstbischöflichen Zählung von 1771(10) auf jene von 1764 - mussten sie extrapoliert werden. Wo die Ergebnisse fragwürdig erscheinen, werden die Werte für die einzelnen Gemeinden nicht ausgegeben; sie fliessen nur in die zusammengefassten Daten der Bezirke und des Gesamtkantons ein, wo der Schätzfehler weniger stark ins Gewicht fällt.
Überzeitliche Vergleichbarkeit: Prozesse des ökonomischen und demographischen Wandels können nur innerhalb gleichbleibender innerer und äusserer Grenzen in vergleichbarer Weise untersucht werden. Diese Forderung ergibt sich auch von der gewählten Datenbank-Lösung her. Da die Datenbank BERNHIST Material für den gesamten Zeitraum von 1700 bis zur Gegenwart enthält, galt es folglich, einen territorialen Zustand in einem gegebenen Zeitpunkt zu wählen, auf den alle Daten umgerechnet werden, gleichgültig aus welcher Periode sie stammen.
Welcher Zeitpunkt für diese Standardisierung am geeignetsten ist, scheint zunächst Auffassungssache zu sein. Beim Entscheid sind jedoch politisch-psychologische und arbeitsökonomische Gesichtspunkte zu berücksichtigen: Die Wahl des Kantons in den Grenzen des Ancien Régime als Untersuchungseinheit hätte die kritische Sichtung und Aufnahme der statistischen Erhebungen der Waadt und des Aargaus für das 19. Jahrhundert erfordert; der Einschluss des heutigen Kantons Jura in den Untersuchungsraum hätte die Konsultation der Tauf- und Totenrödel in den nordjurassischen Kirchgemeindearchiven verlangt, was für Berner bis vor kurzem nicht unproblematisch gewesen wäre. In beiden Fällen hätte die Speicherung und zentrale Auswertung von Datenbeständen dieser Kantone in Bern leicht als wissenschaftlicher Revisionismus missverstanden werden können, ganz abgesehen von dem damit verbundenen zusätzlichen Aufwand. Aus diesen Erwägungen heraus wurde deshalb in den frühen 1980er Jahren beschlossen, der Datenbank den Territorialbestand und die Territorialstruktur vom 1. Januar 1980 zugrunde zu legen, das heisst: unter Ausschluss des heutigen Kantons Jura, aber mit Einschluss des damals noch zum Kanton Bern gehörenden Laufentals.
Da sich territoriale Einheiten höherer Ordnung im allgemeinen aus solchen niederer Ordnung aufbauen, lag es nahe, für die Standardisierung auf die unterste administrative Ebene zurückzugreifen, für die Daten zur Verfügung stehen und diese hernach über den gesamten Untersuchungszeitraum hinweg in gleicher Weise zu Einheiten höherer Ordnung zusammenzufügen.
Fusionen und Aufteilungen, Eingemeindungen und Abtrennungen sowie Namensänderungen von Gemeinden stellen das grösste Hindernis beim Vergleich von Ergebnissen verschiedener Zählungen dar. Im Kanton Bern haben 1850-1990 36 Einwohnergemeinden fusioniert, und 66 sind aufgeteilt worden(11). Die Gemeinden, die Anfang des 20. Jahrhunderts eingemeindet wurden oder fusioniert haben, sind im Raumraster von BERNHIST bis zu diesem Zeitpunkt gesondert aufgeführt(12). Bei Trennungen wurde versucht, die Zahlen für die beiden Teile so weit wie möglich zurückzuverfolgen. Unberücksichtigt blieben Änderungen im Gebietsstand einzelner Gemeinden, z.B. durch Umteilungen einzelner Siedlungen oder Siedlungsteile; sie sind aber in der Datenbank durch entsprechende Anmerkungen dokumentiert und können damit bei der Interpretation der entsprechenden Daten berücksichtigt werden.
Vitalstatistische Ereignisse sind bis 1930 auf der Stufe der Kirchgemeinde, respektive des Zivilstandskreises, erhoben worden. Die Kirchgemeinden wurden für den Zeitpunkt 1900 standardisiert(13), weil im 20. Jahrhundert grössere Veränderungen stattgefunden haben. Jene Kirchgemeinden, die im Verlaufe des 19. Jahrhunderts aufgeteilt wurden, sind in der Datenbank in der Regel ungeteilt auf dem Stande von 1800 belassen worden, um die Berechnung von demographischen Verhältnisvariablen wie Sterbefälle pro tausend Einwohner auf einer territorial homogenen Grundlage durchführen zu können. Verschiebungen ganzer Einwohnergemeinden von einer Kirchgemeinde zu einer anderen sind bei der Umrechnung berücksichtigt worden(14), nicht dagegen solche von Siedlungen oder Siedlungsteilen.
Die Landesteile sind in BERNHIST nach der von 1870 bis 1930 geltenden Einteilung definiert (Tab. 9.1).
Begriffliche Standardisierung: Damit eine Datenbank als Instrument zur Untersuchung von Problemen mit vernetzten Strukturen eingesetzt werden kann, muss nach thematischen Gesichtspunkten auf die Daten zugegriffen werden können, und diese müssen unter sich vergleichbar sein. Dazu muss die Benennung einer Variablen beides, ihre quellenmässige Herkunft und ihre inhaltliche Aussage, eindeutig wiedergeben, und auch ein zu erstellender «Data Dictionary» ist nach diesem doppelten Kriterium aufzubauen. Der Themenkatalog (Thementhesaurus) enthält eine in Kategorien gegliederte, begrifflich vereinheitlichte Form der Thementabelle aus der Datenbank. Die Transparenz ist dadurch gewährleistet, dass der hinter dem vereinheitlichten Term stehende Quellenbegriff sichtbar gemacht werden kann. Wesentlich schwieriger ist es, die erforderliche sachliche Vergleichbarkeit zu gewährleisten. Je weiter wir in der Zeit zurückschreiten, desto stärker verändern sich die verwendete Terminologie und die Beziehung vom «Wort» zur «Sache». Da tauchen Quellenbegriffe auf, die ohne kritischen Kommentar nicht verständlich sind, und manche historische Erscheinungen kennen keine Entsprechung mehr in der Gegenwart. Ehe Quellenbegriffe entsprechend dem heutigen Sprachverständnis «übersetzt», d.h. einem vereinheitlichten Term zugeordnet werden dürfen, hat sich die methodische Kritik mit der Entstehung und dem Inhalt der Quelle auseinanderzusetzen und die Vergleichbarkeit abzuklären. So wurde, um ein Beispiel herauszugreifen, bis in die Mitte des 19. Jahrhunderts einzig der Akt der Taufe, nicht aber die Geburt, amtlich verzeichnet (vgl. 2.3.1.1). Doch erscheint die Zusammenfassung der beiden Termini unter dem gängigen Begriff «Geburten» vom Gesichtspunkt der Benutzerin her gerechtfertigt. Würden diese beiden Begriffe nämlich getrennt im Thesaurus geführt, müssten Taufen und Geburten zur Erstellung langer Zeitreihen vorgängig zusammengefasst werden. Dies würde Zeit und Rechenaufwand kosten und den Benutzer zwingen, sich mit den hinter der Operation stehenden inhaltlich-terminologischen Problemen auseinanderzusetzen. Da klar anerkannte Regeln in diesem Bereich fehlen, ist die Zusammenfassung von Quellenbegriffen zu vereinheitlichten Begriffen problematisch und in manchen Fällen diskussionswürdig. Hier bedarf es noch einer erheblichen Anstrengung der Geschichtswissenschaft.
Thematische und zeitliche Ausbaufähigkeit: Um eine möglichst umfassende thematische Offenheit zu gewährleisten, wurde dem Aufbau das umfassende Konzept des Bundesamtes für Statistik zugrunde gelegt, auch wenn dieser Rahmen vorerst nur für Teilbereiche ausgefüllt werden kann(15). Das Material wurde von Beginn an in einer Weise strukturiert, die es erlaubt, jedes zusätzliche Merkmal einzuordnen, das in einem künftigen Ausbauschritt dazukommen könnte. Zeitliche Ausbaufähigkeit ist in zwei Richtungen zu verstehen: näher zur jeweiligen Gegenwart hin und weiter in die Vergangenheit zurück. Maschinenlesbare Ergebnisse laufender statistischer Erhebungen können ohne grossen Aufwand integriert werden. Aufwendiger wird der Schritt ins 17. Jahrhundert zurück, weil sich in Bern eine Vielfalt von verschieden verfassten Verwaltungseinheiten überlagerte.
Datenprüfung: Bei der Kritik von Textquellen wird ein methodisch ausgefeiltes, aus der philologischen Textkritik literarischer Werke heraus entstandenes Verfahren angewendet. Es richtet sich auf die Echtheit oder Unechtheit von Urkunden, fragt nach der Urheberschaft des vorgegebenen Verfassers, bereinigt Fremdeinflüsse, ermittelt Ort und Zeit der Entstehung und erklärt nicht mehr verständliche Wörter, Begriffe und Sachkomplexe. Zur Kritik numerisch strukturierter Quellen müssen diese Methoden ebenfalls angewendet werden: Zu fragen ist nach den Zielsetzungen der auftraggebenden Institutionen und ihrer Umsetzung in Anweisungen, nach deren Rezeption durch die ausführenden Stellen, schliesslich nach den verwendeten Begriffen und Masseinheiten. Dagegen kennt die Geschichtswissenschaft noch kein eigenständiges Verfahren zur Datenprüfung bei quantitativen Quellen. Historiker sind sich gewöhnt, Quellen aller Art mit einem gesunden Misstrauen zu begegnen und vor Verwendung auf ihre Tendenz, Genauigkeit und Repräsentativität kritisch zu hinterfragen. Gedruckte Statistiken mit ihrer fein säuberlich aufgereihten Fülle von Zahlen werden dagegen meist für bare Münze genommen, und die unabdingbare Quellenkritik wird vernachlässigt.(16) Nicht zuletzt gilt dies für die Plausibilität der Zahlen.(17)
Schuler hat für die Quellenkritik eine Begrifflichkeit vorgeschlagen, die der folgenden Diskussion zugrunde gelegt wird(18). Fehler entstehen auf mehreren Ebenen der Datenerhebung: Einmal bei der Aufnahme von Listen, sei es, dass die Anweisungen der auftraggebenden Behörde nicht richtig verstanden wurden, sei es, dass es an der nötigen Sorgfalt fehlte. Bei der Erstellung von Tabellen können sich Übertragungs- und Rechenfehler einschleichen, oder das Material kann Lücken aufweisen, weil die Vollständigkeit nicht sorgfältig überprüft worden ist. Sofern das Material ganz oder teilweise erhalten ist, lassen sich solche Fehler anhand der Quellen aufspüren. An Grenzen stösst die datenimmanente Quellenkritik dort, wo das Material nur noch in publizierter Form vorliegt. Dies gilt namentlich für die zahlreichen Zählungen und Erhebungen des bernischen statistischen Amtes (vgl. 2.2.6).
Datenfehler lassen sich im Rahmen einer historisch-statistischen Datenbank aufspüren und korrigieren. Eines der in BERNHIST angewendeten Verfahren bestand darin, ungeprüfte Daten durch Berechnung von neuen Verhältnisvariablen zu geprüften Daten in Beziehung zu setzen. So wurden die ungeprüften Daten der Pferdebestände in den Gemeinden zunächst mit den gesicherten Bevölkerungszahlen zu einer Verhältnisvariable «Zahl der Pferde pro hundert Einwohner» verknüpft. Dann wurde diese Verhältnisvariable in aufsteigender Reihenfolge sortiert. Die am oberen und unteren Rande dieser Verteilung liegenden Extremwerte wurden anschliessend anhand der betreffenden Viehzählung überprüft. Ein weiterer Test beruhte auf dem Prinzip der geographischen Kontinuität: Ist dasselbe Merkmal in mehreren aufeinanderfolgenden Erhebungen aufgenommen worden, ist zu erwarten, dass die Daten eine gewisse Stetigkeit aufweisen. Diskontinuitäten, brüske Veränderungen und Gegenläufigkeiten deuten auf Inkonsistenzen im Datenmaterial hin. Ein Beispiel: Die Gemeinde Reichenbach im Kandertal fiel durch eine massive, auf Grund der bekannten wirtschaftsgeschichtlichen Entwicklung eher unwahrscheinliche Zunahme der Ackerflächen zwischen 1847 und 1885 aus dem Rahmen. Es zeigte sich, dass die Verantwortlichen der zu Reichenbach gehörenden Bäuert Schwanden 1847 der Gemeindeverwaltung den Fragebogen nicht eingesandt hatten. Eine Korrektur wurde anhand des bekannten Verhältnisses der Bevölkerungsanteile vorgenommen.(19)
Die Datenprüfung selbst ist nicht ein einmaliges Durchgangsstadium im Verarbeitungsprozess. Sie wird auch nach einer ersten Verifikation des Materials auf höheren Stufen der Verarbeitung immer wieder vorgenommen werden müssen, sobald zweifelhafte Resultate auf versteckte Fehler hinweisen. So blieb beispielsweise bei der Erhebung der Marktpreise für Lebensmittel im «Avis-Blatt» und im «Intelligenz-Blatt» zunächst offen, ob mit «Bohnen» die wesentlich nahrhafteren gelben Suppenbohnen (phaseolus vulgaris) oder grüne Bohnen gemeint waren. Bei der Berechnung der Preise pro Nährwerteinheit zeigte es sich, dass nur die nahrhafteren Sorten auf einen Kalorienpreis führten, der sich mit jenem anderer vegetabilischer Nahrungsmittel vergleichen liess.
Möglichkeiten der Vernetzung: Die Darstellung von Geschichte mit dem Medium Buch folgt meist dem chronologischen Ordnungsprinzip. Der Überblick bleibt rudimentär, weil kaum eine Verknüpfung mit anderen Ebenen stattfindet. Mit Hilfe einer Datenbank wie BERNHIST können Daten auf den verschiedensten Ebenen fast beliebig verknüpft werden. Neben die Fragestellungen aus der Literatur (die sich meistens innerhalb der geltenden Paradigmata bewegen) und jene, die der Intuition des Forschers entspringen, treten in datenbankgestützten Untersuchungen solche, die sich aus der inhärenten Struktur des Datenmaterials, mithin aus den Quellen selbst ergeben. Die routinemässige Anwendung einfacher deskriptiver Verfahren vermittelt objektive Kriterien, um innerhalb der breiten Palette von möglichen Zusammenhängen gewisse Schwerpunkte zu erkennen. Der Bearbeiter kann dabei auf überraschende Muster hingelenkt werden, die seinem Vorverständnis, oft auch den Ergebnissen der Literatur, widersprechen und dadurch Anstösse vermitteln zum grundlegenden Überdenken ganzer Problemfelder. Im Verlaufe der Analyse können die Fragestellungen den Resultaten entsprechend immer schärfer eingegrenzt werden, wodurch sich allmählich die in der Struktur verborgenen Phänomene herausschälen. EDV-gestützte Statistik bietet sich als heuristisches Instrument an, um eine Datenlandschaft nach verborgenen Strukturen und Zusammenhängen abzusuchen. Sie weist dabei gleich der Wünschelrute des Pendlers oder dem Seismogramm des Geologen auf ungehobene Schätze hin und zeigt die Stellen an, wo es sich lohnt, weiter zu bohren und tiefer zu graben. Dabei müssen die Ergebnisse der quantifizierenden Forschung in der Regel durch narrative Quellen gestützt und ergänzt werden. Vom Erkenntnisgewinn her lässt sich ein solcher «Sprung zur Musterkennung» (Vester) durchaus mit der Entdeckung einer unbekannten, aussagekräftigen Quelle im Archiv vergleichen. Manche dieser Ergebnisse haben Anstösse vermittelt, um etablierte Lehrmeinungen zu bestätigen, zu erschüttern oder zu widerlegen(20). Was François Furet über die serielle Geschichte gesagt hat, gilt in abgewandelter Form auch für die datenbankorientierte Geschichte. Dank den neuen technologischen Möglichkeiten findet der Historiker heute eine neue Datenlandschaft vor, kommt er zu einem neuen Bewusstsein von den Voraussetzungen seines Metiers. Wir haben noch kaum begonnen, ihre Vorzüge auszuschöpfen(21).
Anmerkungen (sh. Quellen- und Fachliteratur):
01/97, © Historischer Verein des Kantons Bern
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