@misc{Neuboeck2015, author = {Neub{\"o}ck, Gregor}, title = {Quali{\"a}tsrichtlinien und Entwicklungen im Workflow der Retrodigitalisierung der "Digitalen Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (DLO{\"O}}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-21019}, year = {2015}, abstract = {Qualit{\"a}tsrichtlinien und Entwicklungen im Workflow der Retrodigitalisierung der „Digitalen Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (DLO{\"O}). Die „Digitale Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (http://digi.landesbibliothek.at) existiert nun seit M{\"a}rz 2010. Umfangreiche, {\"u}ber viele Monate hinweg andauernde Vorarbeiten, erm{\"o}glichten damals von Anfang an einen reibungslosen Start, aber damit war es nat{\"u}rlich nicht getan. Zu Beginn wurden fast ausschließlich urheberrechtsfreie „Obderennsia" (landeskundlich relevante Literatur) digitalisiert. Heute finden sich mehr als 3000 B{\"a}nde (Stand November 2014) in extrem breiter Streuung online. Monographien, mehrb{\"a}ndige Werke, Bandserien Zeitungsb{\"a}nde, Urkunden, Karten, Handschriften und Inkunabeln wurden mittlerweile digitalisiert und auch f{\"u}r den Bereich der „Elektronischen Pflichtexemplare" wurde ein eigener Workflow aufgesetzt. Neben den damit einhergehenden notwendigen Anforderungen gab es eine F{\"u}lle von weiteren Entwicklungen und Verbesserungen f{\"u}r die Benutzerinnen und Benutzer. Bei der Digitalisierung von B{\"u}chern denkt man zuerst an den Scanprozess, dieser ist aber im Workflow der DLO{\"O} nur einen von vielen Schritten. Mittlerweile gibt es eine F{\"u}lle an Qualit{\"a}tskriterien die einen konstanten Output erm{\"o}glichen und garantieren. Dabei stehen immer Benutzerfreundlichkeit und mittelfristige Zug{\"a}nglichkeit der Daten im Zentrum unseres Handelns. Beides kann nur durch eine konsequente, laufende Verbesserung und Entwicklung gew{\"a}hrleistet werden. Schon beim Scannen werden erste wichtige Voraussetzungen f{\"u}r die weitere Bearbeitung geschaffen, insbesondere aber bei der Struktur- und Metadatenbearbeitung werden die entscheidenden Schritte f{\"u}r eine qualit{\"a}tsvolle Darstellung festgelegt. Nicht nur das Produktionssystem (http://goobi.landesbibliothek.at) sondern auch das Frontend f{\"u}r den Endbenutzer muss laufend entwickelt und verbessert werden. In den letzten 5 Jahren wurden viele neuen Features in den Viewer eingebaut. Die Darstellungen und M{\"o}glichkeiten im Viewer basieren aber immer auf den zuvor im Produktionssystem eingespielten/eingegebenen/vorhandenen Daten. Hat man einen noch so tollen Viewer mit vielen benutzerfreundlichen Entwicklungen und qualit{\"a}tsvollen Datenbest{\"a}nden, kann dieser trotzdem schnell vom Benutzer als negativ erlebt werden, wenn er z.B. durch Suchmaschinen „ausgebremst" wird oder die Technik mit den Datenmengen nicht richtig umgehen kann. Schnell wird klar, dass viele verschiedene Komponenten hier zusammenspielen. Die Komplexit{\"a}t macht eine intensive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Spezialisten notwendig. In diesem Beitrag werden diese Entwicklungen sowie die Qualit{\"a}tskriterien n{\"a}her beleuchtet und erl{\"a}utert und Einblicke in die Prozesse der „Digitalen Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" gegeben.}, language = {de} } @misc{Neuboeck2015, author = {Neub{\"o}ck, Gregor}, title = {Das Crowdsourcing-Modul der "Digitalen Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (DLO{\"O}}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-21021}, year = {2015}, abstract = {Das Crowdsourcing-Modul der „Digitalen Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (DLO{\"O}). Die „Digitale Landesbibliothek Ober{\"o}sterreich" (http://digi.landesbibliothek.at) ist seit M{\"a}rz 2010 online. Viele verschiedene Entwicklungen wurden seither vorangetrieben. Zu eine der wichtigsten z{\"a}hlt die Entwicklung eines Crowdsourcing-Moduls. Im Juni 2013 h{\"o}rte ich auf einer Tagung zu unserer Viewer-Software zum ersten Mal von einem Crowdsourcing-Tool das die Zentral- und Landesbibliothek Berlin gemeinsam mit ihrer technischen Betreuungsfirma entwickelte und dazu benutzte den OCR-Text von Adressb{\"u}chern zu verbessern. Naturgem{\"a}ß sind verschachtelte Tabellen wie sie in Adressb{\"u}chern Verwendung finden neben unzureichender Druckqualit{\"a}ten und Frakturschriften als Hauptursache f{\"u}r schlechte OCRErgebnisse anzusehen. An der Landesbibliothek Berlin versuchte man die Erkennungsqualit{\"a}t durch den Einsatz eines Crowdsourcing-Moduls zu verbessern. Im Vorfeld gab es Bedenken wegen m{\"o}glicher Probleme mit elektronischem Vandalismus. Eine Mitarbeiterin der Landesbibliothek Berlin berichtete davon, dass sich derartige Bedenken nicht bewahrheitet h{\"a}tten. Ganz im Gegenteil, durch den breiten Einsatz vieler „freiwilliger" Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wurde die Qualit{\"a}t des OCR-Textes erheblich verbessert. Gerade im Bereich der Volltexte kann die Verbesserung von Volltexten kaum mehr von den Einrichtungen im Detail geleistet werden und so hat sich auch die O{\"O} Landesbibliothek dazu entschlossen ein derartiges Tool zu entwickeln. Seit J{\"a}nner 2014 arbeitete die O{\"O} Landesbibliothek an eben diesem Crowdsourcing-Modul gemeinsam mit der Betreuungsfirma. Rasch zeigte sich, dass es viele weitere und spezifische Anforderungen von unserer Seite her gab, die bisher noch gar nicht entwickelt waren. Diese standen auch unmittelbar im Kontext mit der bei uns vorhandenen Materialheterogenit{\"a}t. Neben Monographien k{\"o}nnen bei uns auch Zeitschriften, alte Drucke und Handschriften im Crowdsourcing-Modul bearbeitet und angereichert werden. In dem nun folgenden Prozess wurden {\"u}ber Monate hinweg vorhandene Funktionen angepasst und neue Features entwickelt. Im Nachhinein darf diese lange Phase der Entwicklung als Gl{\"u}cksfall f{\"u}r die DLO{\"O} bezeichnet werden, da erst durch diese tiefgehenden Tests und laufende Anpassungen, Innovation, Usabilty und Stabilit{\"a}t erm{\"o}glicht wurden. Um Besucher zu animieren an unserer Plattform teilzunehmen, wurden insbesondere vorhandene Zugangsbeschr{\"a}nkungen so weit als m{\"o}glich ausger{\"a}umt. Zur Mitarbeit gen{\"u}gt schon ein Open-ID-Account, wie er in vielen sozialen Netzwerken zum Einsatz kommt, gleichwohl man sich aber auch ganz herk{\"o}mmlich registrieren kann. Neben unserem Hauptziel bessere Volltexte zu erhalten, besteht auch die M{\"o}glichkeit Metadaten zu Personen, Einrichtungen, Adressen und Kommentaren mit unterschiedlichen Eingabefeldern zu erfassen. Mit J{\"a}nner 2015 wurde der Probebetrieb aufgenommen und seit M{\"a}rz dieses Jahres wird unser Modul zur Datenanreicherung im Vollbetrieb gef{\"u}hrt.}, language = {de} }