@misc{PianosHajra2020, author = {Pianos, Tamara and Hajra, Arben}, title = {Von Weit bis Nah: Author Profiles f{\"u}r die Wirtschaftswissenschaften - GND und co als Basis f{\"u}r automatisch erstellte Profile}, series = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Sacherschließung heute - kooperativ und automatisiert II (26.05.2020, 16:00 - 18:00 Uhr, Blauer Saal)}, journal = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / Sacherschließung heute - kooperativ und automatisiert II (26.05.2020, 16:00 - 18:00 Uhr, Blauer Saal)}, year = {2020}, abstract = {Die EconBiz Author Profiles nutzen Normdaten und verlinkte Datenquellen, um m{\"o}glichst umfassende Profile von Autor*innen in den Wirtschaftswissenschaften automatisch zu erstellen. Dabei werden alle relevanten Daten, die {\"u}ber Linked-Open-Data (LOD) oder andere Dienste bereit stehen und {\"u}ber Normdaten zusammengef{\"u}hrt werden k{\"o}nnen, genutzt. Dar{\"u}ber hinaus dienen die Publikationsnachweise, die {\"u}ber die EconBiz-API bezogen werden, als Grundlage f{\"u}r thematische Tag-Clouds und Co-Author-Networks. Der Entity Facts Service der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) sowie Wikidata fungieren als Quellen. Wobei Wikidata gleichzeitig als Hub zur Verlinkung weiterer Profile und Informationen sowie teilweise zur Bereitstellung von Fotos genutzt wird. Die Gemeinsame Normdatei (GND) ist der Dreh- und Angelpunkt f{\"u}r die weiterf{\"u}hrenden Verlinkungen. Neben einer Liste mit Tr{\"a}ger*innen des {\"O}konomie-Nobelpreises und anderen Auswahloptionen, ist die LOBID-Suche f{\"u}r eine Recherche nach Personen eingebunden. In diesem Beitrag werden die einzelnen Services wie beispielsweise thematische Suchoptionen mit Hilfe der Tagcloud vorgestellt. Da nicht 100\% der eingebundenen Quellen {\"u}ber GND-IDs verf{\"u}gen, stellt sich immer wieder die Frage nach dem besten Weg: GND- oder Stringsuche? {\"U}berdies pr{\"a}sentieren wir unsere {\"U}berlegungen, das Problem der fehlenden GNDs mittelfristig durch automatische Erg{\"a}nzungen zu umgehen. Die Profile werden seit September 2019 als Beta-Service im Fachportal EconBiz (https://www.econbiz.de/eb/de/beta/econbiz-author-profiles/) angeboten. Beispielsweise anhand der Profile von Nobelpreistr{\"a}ger*innen aus den Wirtschaftswissenschaften werden die wesentlichen Funktionen erl{\"a}utert: Esther Duflo 2019: (https://authors.econbiz.de/12925312X) William Nordhaus (https://authors.econbiz.de/12365291X) und Richard Thaler (https://authors.econbiz.de/124552080). Aber auch Erwin Weit und Fiona Nah aus dem Titel unseres Beitrags.}, language = {de} } @misc{HajraPianos2020, author = {Hajra, Arben and Pianos, Tamara}, title = {Von Weit bis Nah: Author Profiles f{\"u}r die Wirtschaftswissenschaften - GND und co als Basis f{\"u}r automatisch erstellte Profile}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-174094}, year = {2020}, abstract = {Die EconBiz Author Profiles nutzen Normdaten und verlinkte Datenquellen, um m{\"o}glichst umfassende Profile von Autor*innen in den Wirtschaftswissenschaften automatisch zu erstellen. Dabei werden alle relevanten Daten, die {\"u}ber Linked-Open-Data (LOD) oder andere Dienste bereit stehen und {\"u}ber Normdaten zusammengef{\"u}hrt werden k{\"o}nnen, genutzt. Dar{\"u}ber hinaus dienen die Publikationsnachweise, die {\"u}ber die EconBiz-API bezogen werden, als Grundlage f{\"u}r thematische Tag-Clouds und Co-Author-Networks. Der Entity Facts Service der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) sowie Wikidata fungieren als Quellen. Wobei Wikidata gleichzeitig als Hub zur Verlinkung weiterer Profile und Informationen sowie teilweise zur Bereitstellung von Fotos genutzt wird. Die Gemeinsame Normdatei (GND) ist der Dreh- und Angelpunkt f{\"u}r die weiterf{\"u}hrenden Verlinkungen. Neben einer Liste mit Tr{\"a}ger*innen des {\"O}konomie-Nobelpreises und anderen Auswahloptionen, ist die LOBID-Suche f{\"u}r eine Recherche nach Personen eingebunden. In diesem Beitrag werden die einzelnen Services wie beispielsweise thematische Suchoptionen mit Hilfe der Tagcloud vorgestellt. Da nicht 100\% der eingebundenen Quellen {\"u}ber GND-IDs verf{\"u}gen, stellt sich immer wieder die Frage nach dem besten Weg: GND- oder Stringsuche? {\"U}berdies pr{\"a}sentieren wir unsere {\"U}berlegungen, das Problem der fehlenden GNDs mittelfristig durch automatische Erg{\"a}nzungen zu umgehen. Die Profile werden seit September 2019 als Beta-Service im Fachportal EconBiz (https://www.econbiz.de/eb/de/beta/econbiz-author-profiles/) angeboten. Beispielsweise anhand der Profile von Nobelpreistr{\"a}ger*innen aus den Wirtschaftswissenschaften werden die wesentlichen Funktionen erl{\"a}utert: Esther Duflo 2019: (https://authors.econbiz.de/12925312X) William Nordhaus (https://authors.econbiz.de/12365291X) und Richard Thaler (https://authors.econbiz.de/124552080). Aber auch Erwin Weit und Fiona Nah aus dem Titel unseres Beitrags.}, language = {de} }