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In Arbeit · Work in ProgressEvidoxa — Forschungsdatenmanagement für Geisteswissenschaftler:innen
Historiker:innen arbeiten täglich mit komplexen Netzwerken aus Personen, Orten, Quellen und Ereignissen – aber kaum ein Tool ist für sie gemacht. Die existierenden Lösungen richten sich de facto an IT-Abteilungen: mächtig, aber mit steiler Lernkurve, spezialisiertem Vorwissen und einer Benutzeroberfläche, die Geisteswissenschaftler:innen eher abschreckt als einlädt. Viele kennen diese Tools nicht einmal.
Prozess
Phase 01
Problemerkennung
Im Gespräch mit Historiker:innen kristallisierte sich ein wiederkehrendes Bedürfnis heraus: historische Daten, Orte, Personen, Quellen und Beziehungen strukturiert an einem Ort zusammenführen und auswerten – ohne technisches Vorwissen.
Phase 02
Vibe Coding als Designmethode
Statt Wireframes kam Code. Mit Cursor AI, Next.js und MUI entstanden schnell nutzbare Interfaces – Prototyping nicht als Vorstufe zur Entwicklung, sondern als Designwerkzeug. Was funktioniert, bleibt. Was nicht überzeugt, fliegt raus.
Phase 03
Datenbankarchitektur als UX-Problem
Schnell wurde klar: Informationsarchitektur lässt sich nicht 1:1 in Datenbankstrukturen übersetzen. Eine intensive Lernreise in Datenbankmodellierung folgte – mit dem Ziel, eine Struktur zu schaffen, die maximale Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, ohne diese Komplexität an die Nutzer:innen weiterzugeben. Das Datenbankmodell wurde mehrfach grundlegend umgebaut.
Phase 04
Scope-Erweiterung nach Feedback
Historiker:innen forschen selten allein. Auf Basis von Nutzerfeedback kamen Projekte mit kollaborativer Bearbeitung hinzu sowie die Anbindung von Bibliographieplattformen zur Referenzierung von Sekundärliteratur.
Phase 05
POC-Vorbereitung
Der nächste Schritt: eine breit angelegte Validierung mit einer größeren Gruppe von Wissenschaftler:innen – weniger klassischer Usability Test, mehr Proof of Concept im echten Forschungskontext.
Methoden
AI-aided Development
Cursor AI als Denkpartner und Entwicklungswerkzeug – nicht zur Automatisierung, sondern zur Beschleunigung von Lernprozessen und Designentscheidungen.
Datenbankmodellierung
Iteratives Umbauen der Datenbankstruktur als integraler Teil des UX-Prozesses – weil das Backend die Grenzen des Frontends definiert.
Code als Prototyp
Kein Figma, kein Balsamiq – direkt in produktionsnahem Code prototypen, um echte Interaktion früh erfahrbar zu machen.
Nutzerzentrierte Scope-Entscheidungen
Features nicht aus der Idee heraus, sondern aus dem Gespräch mit der Zielgruppe – und den Mut, den Scope zu erweitern wenn das Feedback es verlangt.
Visuals
Hauptoberfläche / Dashboard
Komplexe Datenstruktur, simpel dargestellt
Key Takeaways
Prototyping mit Code
Der direkteste Weg vom Problem zur überprüfbaren Lösung – wenn man bereit ist, die Lernkurve in Kauf zu nehmen.
Komplexität ist eine UX-Entscheidung
Eine mächtige Datenstruktur im Hintergrund zwingt nicht zu einer komplexen Oberfläche im Vordergrund. Das eine zu entwerfen ohne das andere zu kennen, funktioniert nicht.
Bedürfnis ≠ Lösung
Ein technisch gedecktes Bedürfnis ist wertlos, wenn die Lösung an den mentalen Modellen und dem Alltag der Zielgruppe vorbeientwickelt wurde.
Modularität als Überlebensstrategie
Scope ändert sich. Wer das von Anfang an einplant, überlebt die Änderungen. Wer es nicht tut, baut zweimal.
Evidoxa befindet sich in aktiver Entwicklung. Der aktuelle Stand ist ein funktionsfähiger MVP mit Nutzerverwaltung, kollaborativen Projekten, flexiblem Datenmodell und Bibliographieanbindung. Der nächste Schritt ist die Validierung im echten Forschungskontext.