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KIŠIB. Digital Corpus of Ancient West Asian Seals and Sealings. Digitales Korpus vorderasiatischer Siegel und Siegelabrollungen


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    Siegel und Siegelabdrücke auf Tonverschlüssen und Keilschrifttafeln (sumerisch „kišib“) bilden das älteste und umfangreichste Corpus von Bildern, die aus der Region des heutigen Nahen Ostens (= Westasien) überliefert sind. Das Versiegeln von Behältern und Türen sowie das Siegeln von Urkunden und Briefen spielte im Leben der Menschen in Mesopotamien und angrenzenden Regionen (heute v.a. Irak, Syrien, Iran, Türkei) eine zentrale Rolle. In die persönlich oder institutionell genutzten Steinzylinder und -stempel gravierte man detailreiche figürliche Darstellungen, Symbole und Inschriften. Sie erlauben uns heute tiefe Einblicke in soziale, politische, wirtschaftliche, religiöse und künstlerische Zusammenhänge und ideelle Vorstellungen, insbesondere in materielle Mechanismen und visuelle Strategien zur Erzeugung von Vertrauen zwischen Menschen und innerhalb sozialer Gruppen.


    Altbabylonische Siegelabrollung auf einem in Ur ausgegrabenen Anhänger (1850 v.u.Z.) und die Zerlegung der Bild- und Textelemente in Codes (Fotomontage zur Veranschaulichung des Zusammenspiels traditioneller Siegelforschung und digitaler Techniken).

    KIŠIB. Digital Corpus of Ancient West Asian Seals and Sealings. Digitales Korpus vorderasiatischer Siegel und Siegelabrollungen

    Betreuende Akademie
    Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften
    Bayerische Akademie der Wissenschaften

    Arbeitsstelle und Sitzland
    München, Bayern; Berlin, Berlin

    Typ
    Editionen: Ältere Geschichte

    Vorhabennummer
    II.C.30-1/-2


    Dieser Bild- und Wissensschatz ist heute über zahlreiche Museen und Sammlungen weltweit verstreut und nur eingeschränkt digital auffindbar und nach kohärenten Parametern durchsuchbar. Das interakademische KIŠIB-Vorhaben mit Arbeitsstellen an der BAdW und der BBAW wird dies ändern. Es bereitet ein repräsentatives Korpus von ca. 80.000 Siegeln und Siegelabrollungen des 4.-1. Jt. v.u.Z. nach FAIR- und LOUD- Daten-Standards zur Weiternutzung für Wissenschaft und eine breite, internationale Öffentlichkeit auf, sammelt Artefakt-Informationen aus verschiedenen Quellen und segmentiert und annotiert Bild- und Text-Inhalte, auch unter Einsatz maschinellen Lernens.

    Das Vorhaben impliziert internationalen und interdisziplinären Wissensaustausch mit kuratierenden Institutionen, Forschenden und Projekten zur digitalen Erschließung altorientalischer Quellen, insbesondere mit Kolleginnen und Kollegen in Westasien.

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