TY - GEN A1 - Vorndran, Angela T1 - Hervorholen was in unseren Daten steckt ! Mehrwerte durch Analysen großer Bibliotheksdatenbestände T1 - Getting the most out of our data! Benefits from the analysis of large-scale bibliographic metadata T2 - TK 6: erschließen & erhalten / Innovationen der Erschließung (13.06.2018, 16:30 - 18:00 Uhr, Saal D) N2 - Die Deutsche Nationalbibliothek verfolgt das Ziel, den unter Culturegraph.org verfügbaren großen Datenbestand von mehr als 150 Millionen Titeldaten deutschsprachiger Bibliotheksverbünde (BSZ, BVB, GBV, HBZ, HeBIS und OBV) sowie der Deutschen Nationalbibliothek über Analysen, Verknüpfungen und Auswertungen in größerem Umfang nutzbar zu machen. Der Vortrag soll die hierzu eingesetzten und geplanten Datenanalyseverfahren auf Metadatenebene vorstellen. Durch Anwendung eines Clustering-Algorithmus werden Werke im Sinne des Library Reference Models (LRM) zusammengefasst. Das bedeutet, dass verschiedene Ausgaben, Übersetzungen oder Auflagen eines inhaltlich gleichen Werkes zu Bündeln zusammengestellt werden. Die Bündel gleicher Werke bieten vielfältige Möglichkeiten, relevante Informationen von einzelnen Datensätzen auf alle Mitglieder eines Clusters zu übertragen, beispielsweise bei inhaltserschließender Information wie Klassifikation oder verbaler Erschließung. Verfügt ein Titel eines Clusters über solche Information, kann sie auf die weiteren Mitglieder des Clusters übertragen werden, da die Inhalte aller Manifestationen eines Werks laut Definition identisch sind. Eine weitere Nutzungsmöglichkeit besteht in einer umfangreicheren Normierung der Daten. Innerhalb eines Clusters können Angaben ohne Verknüpfung zur Gemeinsamen Normdatei (GND) durch entsprechende Verknüpfungen sowie solche zu Namensdatensätzen durch Personendatensätze ersetzt werden. Auch zur weiteren statistischen Exploration des in Deutschland verfügbaren Bibliotheksbestandes eignen sich die aggregierten Daten dieses Angebote S. Beispielsweise können mithilfe dieser Daten Entwicklungen der Publikationskultur der letzten Jahrzehnte, Zeitreihenanalysen und Interdependenzen einzelner Datensatzfelder illustriert werden, die u.a. zur Vorschlagsgenerierung bei der Datensatzerstellung genutzt werden können. KW - Metadatenanalyse KW - Normdatenanreicherung KW - metadata analysis KW - standard data enrichment Y1 - 2018 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/3627 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0290-opus4-36270 ER -