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Stadtkunst digital (Aschaffenburg)

Mit „Stadtkunst“ konnte im Jahr 2023 ein grundlegendes Buch zur Kunst im öffentlichen Raum in Aschaffenburg publiziert werden. Das Werk, koordiniert seitens der Stadt Aschaffenburg, nahm sich der zahlreichen Denkmale, Kunstobjekte und Brunnen, aber auch der besonderen und künstlerischen Fassadengestaltungen an, die quasi eine „Galerie in der Öffentlichkeit“ bilden. Das Stadt- und Stiftsarchiv hat jetzt die Abbildungen sowie die Beschreibungen der Kunstobjekte in einem gesonderten Bereich des digitalen Stadtlabors „Aschaffenburg 2.0“ zusammengestellt und auf der Stadtkarte verortet und sichtbar gemacht: https://aschaffenburgzweinull.stadtarchiv-digital.de/projekt/stadtkunst/

Die einzelnen Einträge bestehen in der Regel aus einer Abbildung, dem Titel des Kunstwerks sowie weiteren Informationen, etwa zur Künstlerin oder zum Künstler, einer Beschreibung, dem Ort und Jahr. Die Navigationsmöglichkeiten der Stadtkunst-Seite werden in nächster Zeit noch optimiert, doch bereits jetzt bietet die digitale Zusammenstellung eine umfangreiche Möglichkeit zum Entdecken und Stöbern. Das Buch „Stadtkunst“ ist weiterhin im Buchhandel sowie unter anderem im Stadt- und Stiftsarchiv erhältlich (https://stadtarchiv-aschaffenburg.de/produkt/stadtkunst).

Abbildung:

Zeitgenössische Fassadenkunst. Wandverwandlung Zuversicht: Marc Robitzky, 2016 – Das große Fassaden-Portrait (Mural) im Streetart-Stil ist verbunden mit kleineren realen und irrealen Motiven. „Die auf dem zehn mal sieben Meter großen Bild dargestellte junge Frau zeigt sich von dem visuellen Trubel am rechten Bildrand unbeeindruckt. Dort versammeln sich eine auf einer fliegenden Eule reitende Frau mit Fernrohr, ein Mann mit Kind, eine Tanzende sowie aufgekratzte und zähnefletschende Comic-Figuren im Graffiti-Stil.“ (Main-Echo, 16. Juli 2016) Das Werk entstand anlässlich der Museumsnacht am 9. Juli 2016.

Walter Liehner, Archivar von Überlingen: Das Gedächtnis der alten Reichstadt

https://www.stuttgarter-nachrichten.de/inhalt.walter-liehner-der-archivar-von-ueberlingen-das-gedaechtnis-der-alten-reichstadt.9025f5f8-7b26-4dfc-80a5-5617376daf82.html

Über Überlingen: https://archivalia.hypotheses.org/?s=%C3%BCberlingen

Pflichtlektüre: Deutsche Stiftung Denkmalschutz legt erstmals Schwarzbuch vor

https://www.denkmalschutz.de/denkmale-erhalten/schwarzbuch-der-denkmalpflege.html

Dazu passen Schregs Anmerkungen zur Lage der Denkmalpflege in baden-Württemberg:

https://archaeologik.blogspot.com/2025/08/ein-mannheimer-parkhaus-als-denkmal.html

Württembergisches Urkundenbuch Online jetzt ohne Volltextsuche

Update zu: https://archivalia.hypotheses.org/223911

“Die Website des Württembergischen Urkundenbuchs wurde aus Sicherheitsgründen für das Internet gesperrt. Die Anwendung steht aber in den Lesesälen der Archivabteilungen des Landesarchivs Baden-Württemberg weiterhin zur Verfügung. Die Einträge zu den Urkunden des Württembergischen Urkundenbuchs (WUB) finden Sie jetzt im landeskundlichen Informationsportal LEO-BW. Dort erhalten Sie auch Hinweise zur Suche im Bereich des Urkundenbuchs.

Die Permalinks aus der früheren Website zum Württembergischen Urkundenbuch verweisen nun auf die PDF-Dateien in LEO-BW.” (www.wubonline.de/)

Ich bin nach wie vor sprachlos und entsetzt.

Es gibt keine Volltextsuche mehr. Historische Namensformen von Orten und Personen werden nicht gefunden.

Die Trefferliste ist ein Witz: Keine chronologische Reihenfolge, kein Datum.

Was für Stümper!

KI-Crawler verursachen immer mehr Internet-Traffic

https://www.heise.de/news/Analyse-KI-Crawler-koennen-Server-ueberlasten-10560038.html

Wir lernen: “KI-Bots sind in zwei Hauptgruppen unterteilt: KI-Crawler durchsuchen das Internet systematisch, um Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. Fetcher-Bots wie Agenten von ChatGPT rufen Inhalte in Echtzeit im Web ab, um die Anfragen von Nutzern zu beantworten.”

ChatGPT hat mir dazu eine Tabelle erstellt und den HTML-Code für dieses Blog angegeben.

Vergleich: KI-Crawler vs. Fetcher-Bots
Merkmal KI-Crawler Fetcher-Bots
Ziel Möglichst breite Abdeckung des Webs Gezielte Datensammlung aus ausgewählten Quellen
Strategie Folgen Links, durchsuchen ganze Domains (ähnlich Googlebot) Holen Inhalte gezielt per Domain, API oder Feed
Fokus Quantität, Vollständigkeit Qualität, Relevanz in einem Bereich
Typische Quellen Blogs, Foren, Social Media, offene Webseiten Newsfeeds, Fachportale, wissenschaftliche Datenbanken
Typische Nutzung Suchmaschinen-Index, Trainingsdaten für General-Purpose-KI Spezial-KI (z. B. medizinisch, juristisch, wirtschaftlich)
Vorteil Große Datenbasis, viele Perspektiven Hochwertigere Daten, thematische Tiefe
Nachteil Hoher Rauschanteil (Spam, Dubletten, irrelevanter Content) Einseitigkeit durch Auswahl (Bias in Richtung der bevorzugten Quellen)
Bias-Risiko „Zu viel Müll“ → Modell kann Unsinn oder toxische Inhalte lernen „Zu wenig Vielfalt“ → Modell spiegelt nur bestimmte Perspektiven wider
Beispiel Common Crawl für GPT-Modelle Fetcher für Börsendaten → KI mit Fokus auf Finanzmärkte