Apimanufaktur
Ein maßgeschneidertes, offline-first, verschlüsseltes Desktop-Archiv für jahrzehntelange Kula-Ring-Feldforschung — gebaut nach dem, wie in den Communities tatsächlich geforscht wird.
Die Herausforderung
Prof. Dr. Susanne Kuehling (Department of Anthropology, University of Regina) erforscht den Kula-Ring in der gesamten Massim-Region, mit Schwerpunkt auf Dobu und der südlichen Massim. Das eigentlich Innovative ist der Ansatz: geforscht wird mit und für die Community — ein Team von bis zu 15 Kula-Mastern hat die Daten vor Ort in den Communities selbst erhoben, ausgerichtet an deren eigenem Bedarf. Das Ergebnis: jahrzehntelang gewachsene, unersetzliche — und kulturell sensible, gemeinschaftlich erhobene — Dokumentation, verstreut in Excel. Sie brauchte Struktur, Suche, Karten und eine Zeitdimension — und durfte den Rechner der Forscherin nie verlassen.
Das Vorgehen
- Eine maßgeschneiderte Flutter-Desktop-App aus den echten Feldforschungs- Anforderungen gebaut — kein generischer CRUD-Klon.
- Verschlüsselt gespeichert (SQLCipher); saubere ETL-Pipeline + Datenmodell (Objekte → Beobachtungen → Stationen → Personen/Orte).
- Drei synchronisierte Ansichten derselben Daten über einen gemeinsamen Filterpfad: eine Excel-artige Tabelle, eine OpenStreetMap-Karte mit Objekt-Trajektorien und eine 3D-Zeitansicht, die die Reise jedes Stücks über Raum und Zeit aufsteigen lässt.
- Medien je Objekt (Foto/Audio/Video) mit lokaler, offline Transkription (Whisper) und optionalem lokalem LLM („Frage ans Archiv", Ollama) — kein Cloud.
- Ein mehrstufiges Sensibilitäts-Modell, das die Community-Kontrolle über Wissen abbildet, plus vollständiger Excel/JSON-Export — die Forscherin behält jederzeit die Datenhoheit.
Das Ergebnis
- Ein im Forschungsalltag genutztes Werkzeug: über tausend dokumentierte Wertstücke und ihre Reisen durch die Massim-Region — durchsuchbar, kartiert und 3D-visualisiert, komplett offline und verschlüsselt.
- Filter/Suche über alle Felder (Notizen, Quelle, Jahr, Halter, Orte, Personen); Tabelle, Karte und 3D bleiben über eine gemeinsame Engine konsistent.
- Getragen von einer ADR-getriebenen Architektur, einer breiten Test-Suite und CI.
Was das zeigt
- Bedarfsgetriebene, maßgeschneiderte Umsetzung — ein echter, anspruchsvoller Nutzer-Workflow, end-to-end ausgeliefert.
- Datensouveränität als Architektur (offline, verschlüsselt, kein Cloud-Zwang) — genau die Vertraulichkeits-/DSGVO-Sorge vieler kleiner Organisationen.
- Respektvoller Umgang mit sensiblen, gemeinschaftlich erhobenen Daten als Produkt-Prinzip (deshalb sind diese Screenshots datengeschützt).
- Moderne KI-gestützte Umsetzung, vom Menschen kuratiert — schnell und explorativ, gesteuert von jemandem, der Architektur → Build → Deployment → Doku verantwortet.
Technik auf einen Blick
Flutter · Dart · Riverpod · SQLite + SQLCipher · flutter_map / OSM · Whisper (lokal) · Ollama (lokal) · Excel I/O · CI
Hinweis zu den Screenshots: Die gezeigten Daten sind datengeschützt (hier geblurrte Platzhalter, künftig synthetische Demo-Daten). Die echten Datensätze sind gemeinschaftlich erhobenes Wissen und erscheinen in keinem öffentlichen Artefakt — genau dafür ist das Werkzeug gebaut.
