Beschreibung:
Wissensgraphen und Netzwerkansätze sind in ganz verschiedenen Disziplinen ein immer lebhafteres Forschungsthema. Dieser Artikel würdigt ihre parallele Entwicklung in Anwendung und Mathematik und die verschiedenen gegenwärtigen Ansätze zwischen Informatik, Mathematik, Data Science und den Geistes- und Sozialwissenschaften. Daraus ergeben sich zentrale interdisziplinäre Perspektiven: Erstens müssen die Netzwerkansätze in den Geistes- und Sozialwissenschaften breiter gefasst werden, da sich durch die Verwendung von Linked Data bereits implizit Wissensnetzwerke ergeben. Zweitens ergeben sich durch die methodische Breite von Wissensgraphen, in der beispielsweise soziale Netzwerke als Wissensgraphen aufgefasst werden können, neue Werkzeuge und neue Analysemethoden. Insofern versteht sich dieser Beitrag als Plädoyer für den interdisziplinären Austausch und eine vertiefte Diskussion über Methoden, Algorithmen und Linked Data Ansätze.