TY - GEN A1 - Voß, Jakob A1 - Zumstein, Philipp T1 - WikiCite als kollaborativer Ansatz für offene Zitationsdaten T1 - WikiCite as a collaborative approach for open citation data T2 - TK 6: erschließen & erhalten / Publikationsoutput I (13.06.2018, 09:00 - 10:30 Uhr, Saal C) N2 - WikiCite ist eine Initiative zur Erstellung einer offenen bibliographischen Datenbank für alle Wikimedia-Projekte und darüber hinaus als Grundlage für freies Wissen allgemein. Die Umsetzung im Rahmen der freien Wissensdatenbank Wikidata läuft spätestens seit 2016. Inzwischen sind bereits bibliographische Angaben zu über 10 Millionen Publikationen verfügbar und werden im Sinne des Wiki-Prinzips kollaborativ erweitert. Ein besonderer Vorteil der Erschließung in Wikidata besteht in der Möglichkeit Publikationsdaten mit Personen, Schlagworten und anderen Publikationen zu verknüpfen. Diese Praxis hat viel mit bibliothekarischer Erschließung gemein und lässt sich durch Normdaten mit dieser verbinden, es gibt aber auch wesentliche Unterschiede und Besonderheiten.Zu den im Rahmen von WikiCite erfassten Informationen gehören auch Zitationsdaten, die zunehmend für bibliothekarische Anwendungen interessant werden. So lassen sich mit offenen Zitationsdaten die Recherchemöglichkeiten durch Kataloganreicherungen erweitern, Rankingverfahren von Suchergebnissen verbessern sowie transparente und replizierbare bibliometrische Analysen durchführen. Die Umsetzung ist bereits jetzt mit den für Wikidata bereitgestellten Techniken möglich.Der Vortrag soll am Beispiel offener Zitationsdaten eine Einführung in WikiCite geben und damit eine grundlegend neue Entwicklung bei der Erschließung von Publikationen aufzeigen. KW - WikiCite KW - Aufsatzkatalogisierung KW - Zitationsdaten KW - Offene Daten KW - Kollaboration KW - WikiCite KW - cataloguing of articles KW - citation data KW - Open Data KW - collaboration Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-36538 ER - TY - GEN A1 - Schumm, Irene A1 - Zumstein, Philipp T1 - Mensch vs. Maschine - Texterfassungsmethoden auf dem Prüfstand T1 - Human vs. machine - text recognition methods put to the test T2 - TK 6: erschließen & erhalten / OCR in der Praxis (13.06.2018, 16:30 - 18:00 Uhr, Raum I) N2 - Text- und Strukturerkennung sind bei Digitalisierungsvorhaben unerlässlich, um im Rahmen von Forschungsarbeiten Recherchen und Auswertungen auf effiziente Art und Weise zu ermöglichen. Eine Volltexterkennung inklusive der Erfassung von Strukturmerkmalen schreibt beispielsweise auch die DFG für Druckwerke ab Erscheinungsjahr 1850 folgerichtig verbindlich vor. Bei digitalisierten historischen Forschungsdaten ist darüber hinaus eine möglichst fein-granulare Strukturierung sinnvoll. Die Text- und Strukturerkennung ist damit eine umfassende Herausforderung und im Zuge eines Projekts muss entschieden werden, ob eine maschinelle Texterkennung (OCR) oder ein manuelles Erfassen der Texte (i.d.R. Double Keying) durchgeführt werden soll. Wichtige Faktoren sind hierbei die Güte der Text- und Strukturerkennung, Kosten, Nachnutzbarkeit usw. Anhand des DFG-Digitalisierungsprojekts "Aktienführer-Datenarchiv" (1870-2016) an der Universitätsbibliothek Mannheim sollen beide Methoden beleuchtet und ein Vergleich gezogen werden. In der ersten Projektphase (Erscheinungsjahre 1976-1999) wurde die Text- und Strukturerfassung mittels Double Keying-Verfahren durchgeführt, während in der zweiten Projektphase (Erscheinungsjahre 1953-1975) die maschinelle OCR und automatische Strukturierung für diese Aufgabe vorgezogen wird. KW - OCR KW - Double Keying KW - Digitalisierung KW - Strukturerfassung KW - Texterfassung KW - OCR KW - Double keying KW - Digitalization KW - Layout recognition KW - Text recognition KW - Structure recognition Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-36437 ER -