@misc{HertlingKlaes2021, author = {Hertling, Anke and Klaes, Sebastian}, title = {OCR on demand: Der Ansatz eines User-generated Content}, series = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / OCR, die Zukunft der Digitalisierung(17.06.2021, 15:30 - 16:30 Uhr, Studio 1 (vor Ort in Bremen \& virtuell))}, journal = {Themenkreis 5: Content und Digitalisierung / OCR, die Zukunft der Digitalisierung(17.06.2021, 15:30 - 16:30 Uhr, Studio 1 (vor Ort in Bremen \& virtuell))}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-176621}, year = {2021}, abstract = {Mit der Initiierung und Durchf{\"u}hrung von Massendigitalisierungsprojekten haben Bibliotheken grundlegende Voraussetzungen f{\"u}r den Zugang und die Nutzung digitaler Quellen geschaffen. Vor dem Hintergrund der Weiterentwicklung digitaler Forschungsmethoden u.a. im Bereich Digital Humanities stellt sich nun zunehmend die Frage nach der Qualit{\"a}t insbesondere der Volltexte. Die Volltextqualit{\"a}t in den digitalen Sammlungen ist dabei nicht nur abh{\"a}ngig von Materialbesonderheiten, sondern wird auch durch jeweils eingesetzte Texterkennungssysteme erheblich beeinflusst. Ausgangspunkt des Vortrags ist eine von der Forschungsbibliothek des Georg-Eckert-Instituts - Leibniz-Institut f{\"u}r internationale Schulbuchforschung (GEI) durchgef{\"u}hrte Studie zur Qualit{\"a}t der Texterkennung der seit 2009 im GEI digitalisierten Quellen. Auf Grundlage der Ergebnisse der Studie werden die aktuellen Herausforderungen er{\"o}rtert, die sich mit einer an der Forschung und das heißt Korpus orientierten Digitalisierung und Volltexterkennung ergeben und die Notwendigkeit aufgezeigt, die Digitalisierung und Volltexterkennung verst{\"a}rkt nach verschiedenen Nutzungsanspr{\"u}chen auszudifferenzieren. Digitalisierung muss als gemeinsamer Verst{\"a}ndigungsprozess zwischen Bibliothek und Forschung verstanden und verst{\"a}rkt agil an dem jeweiligen Bedarf der Nutzer*innen ausgerichtet werden. Rekurrierend auf dieses Selbstverst{\"a}ndnis wird im zweiten Teil des Vortrags das im OCR-D-Rahmen geplante Vorhaben vorgestellt, die Volltexterkennung anhand materialspezifischer Attribute zu steuern und zu optimieren. Zentral hierf{\"u}r ist der Ansatz, dass Forscher*innen als wichtige Zielgruppe mit Unterst{\"u}tzung von Bibliotheken in der Lage sein sollen, selbst{\"a}ndig OCR-D-Komponenten einzusetzen. Von diesem Angebot k{\"o}nnen Bibliotheken in zweierlei Hinsicht profitieren: Die von der Forschung optimierten Volltexte k{\"o}nnen sie f{\"u}r die Weiterentwicklung von OCR-Modellen nachnutzen und ihre Stellung im Bereich Services f{\"u}r die Forschung ausbauen.}, language = {de} }