Erfolgsgeschichte
Veröffentlicht: Vor 4 Wochen

Das Pandetta-Projekt - Fondazione Banco di Napoli

Die Fondazione Banco di Napoli bewahrt das Historische Archiv des Banco di Napoli, den weltweit größten Komplex historisch-wirtschaftlicher Dokumentation. Dieser enorme Papierschatz sammelt die Dokumente der acht neapolitanischen öffentlichen Banken (1539-1809), der Banco delle Due Sicilie (1809-1861) und der Banco di Napoli. Es handelt sich um eine außerordentlich reichhaltige Dokumentation, in der nicht nur die Namen der Kunden der alten Schalter zu finden sind, sondern auch die Gründe für jede wirtschaftliche Transaktion. Ein großes Fresko über das tägliche Leben im barocken und zeitgenössischen Neapel.

Um diese wertvolle Quelle für die Geschichte des Mittelmeers zu bereichern, hat die Stiftung ein Projekt zur Digitalisierung und Transkription der Indizes der Kundennamen der neapolitanischen Banken gestartet. Das Projekt Pandetta (das ist der Name der Kundenkartei) wurde 2018 gestartet, wobei die Software Transkribus verwendet wird und die von der Europäischen Genossenschaft READ entwickelte Technologie zum Einsatz kommt. Außerdem wurde die Stiftung Banco di Napoli im Juli 2019 Gründungsmitglied der Genossenschaft READ.


Derzeit sind für die Banken, die von 1586 bis 1599 aktiv waren, sechzig Pandetten digitalisiert und transkribiert worden. Es gibt über 6.000 Seiten mit insgesamt etwa 190.000 transkribierten Namen von alten Kunden.

Beispiel für eine Pandetta

Dieses Material wird so bald wie möglich zur Verfügung gestellt und über ein Webportal der Öffentlichkeit und der Wissenschaft zugänglich gemacht. Auf diese Weise wird es möglich sein über eine digitale Suche das Vorhandensein eines Kontos, einer Person oder eines Nachnamens in den Kundenlisten der neapolitanischen Banken zu finden. Diese großartige Arbeit wäre ohne den Einsatz der wachsenden HTR-Technologien, die von der READ-Genossenschaft angeboten werden, nicht möglich gewesen. Insbesondere wenn man die angemessene Zeit berücksichtigt, in der sie abgeschlossen wurde (zwei Jahre). Während der Verarbeitung wurden Transkriptionsmodelle trainiert, die nur 5% an Zeichenfehlern zurückgeben können.

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