TY - GEN A1 - Walt, Roman T1 - Potentiale und Herausforderungen beim Georeferenzieren digitalisierter Karten mit der Crowd T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5) N2 - Die ETH-Bibliothek hat eine lange Tradition in der Nutzung von GIS-Technologien in der Erschliessung und Vermittlung ihres Kartenbestands. Sowohl in der Katalogisierung als auch im Zugang des Kartenbestandes wurden seit den 90er Jahren GIS-basierte Applikationen eingesetzt und in den letzten Jahren konsequent weiterentwickelt. Seit 2017 nutzt die ETH-Bibliothek auch den Georeferencer von Klokan Technologies, um digitalisierte Karten mit räumlichen Daten zu versehen. Ein wesentlicher Teil übernimmt dabei die «Crowd». In zwei Projekten konnte die ETH-Bibliothek so Erfahrungen mit «Crowdsourcing» beim Georeferenzieren von digitalisierten Karten sammeln. Das erste Projekt von 2017 dauerte nur knappe drei Monate, dann waren die 1000 Kartenblätter aus Einzelkarten durch die Öffentlichkeit georeferenziert. Da die angereicherten Karten insbesondere für Forschung und Lehre bereitgestellt werden sollen, galt eine besondere Aufmerksamkeit der Qualität der georeferenzierten Karten. Die gestellten Ansprüche hinsichtlich Präzision und korrektem Arbeiten wurden dabei erfüllt, die Auswertung der Ergebnisse war sehr positiv. Daher wurde im November 2019 ein zweites Projekt gestartet. Diesmal wurden mehrheitlich Karten aus digitalisierten Atlanten zugänglich gemacht. Die Herausforderungen bei der Arbeit mit diesen «versteckten Karten» waren aber höher: Anders als im ersten Projekt gab es für diese Karten noch keine Randkoordinaten, weshalb die Crowd einen höheren Aufwand bei der Verortung der Karten hatte. Schwankende Teilnehmerzahlen und Herausforderungen aus der Corona-Pandemie sorgten zusätzlich für eine längere Laufzeit, weshalb die Georeferenzierung der 1650 Karten erst im Dezember 2020 abgeschlossen werden konnte. Der Vortrag greift die Eigenheiten und Verläufe der beiden Projekte auf, zeigt deren unterschiedlichen Herausforderungen, aber auch Potentiale und Anknüpfungspunkte, sowohl für Bibliotheksnutzende und für Forschung und Lehre, als auch für die Institution selbst. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-178947 ER - TY - GEN A1 - Janíček, Milan T1 - Open Science as a New Opportunity for Czech Academic Libraries T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5) N2 - Open Science Support Centre was established by Central Library of Charles University in January 2020. Its main focus is to provide support in areas of Open Access and Research Data Management. Even though Open Science principles are not yet widely adopted in Czechia, Open Science Support Centre managed to find its place in the university's ecosystem and we would like to share our experience. The talk will briefly introduce the current situation regarding Open Science at our university and in Czechia in general, and summarize our goals and activities. It will also discuss inter-university cooperation on both national and international levels, which proves to be invaluable in mainstreaming of Open Science. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-178921 ER - TY - GEN A1 - Würzner, Kay-Michael A1 - Sachunsky, Robert A1 - Lasch, A. T1 - Verbesserung von automatischer Handschriftenerkennung durch bürgerwissenschaftlich unterstützte Transkription T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5) N2 - Im Kontext der Digitalisierung der Herrnhuter Nachrichten aus der Brüder-Gemeine in ihrer handschriftlichen, ungekürzten Version, die im Rahmen des Landesdigitalisierungsprojektes Sachsen gemeinsam durch das Unitätsarchiv Herrnhut und die Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden durchgeführt wird, experimentieren wir mit Verfahren der automatischen Texterkennung, um die entstehenden Bilder um einen maschinenlesbaren Volltext zu ergänzen. Verfügbare, quelloffene Lösungen liefern jedoch keine Modelle für die Handschriftenerkennung mit, sodass diese im Vorfeld mit Hilfe manuell transkribierter Volltexte trainiert werden müssen. Bei der Transkription von Materialien, die in historischen, heute nicht mehr verwendeten Schriftarten, wie zum Beispiel Kurrent oder Sütterlin, vorliegen, stellt sich das spezielle Problem, dass heute nur wenige Menschen in der Lage sind, diese lesen zu können. Die Einbindung von Freiwilligen, bspw. im Rahmen von Crowd-Sourcing-Projekten, in die Transkriptionsaufgabe stellt also nicht nur das quantitative Problem der Akquise von Beteiligung, sondern auch ein qualitatives Problem, der Beteiligungswilligen ein geeignetes, zugängliches Tooling bereitzustellen. Im Umfeld des Projekthubs Herrnhut Digital werden in einem Podcast ausgewählte Passagen aus den Nachrichten veröffentlicht, die Kurrentkundige eingesprochen haben. Um diese für die Optimierung der optischen Texterkennung nutzbar zu machen, verwenden wir eine akustische Texterkennung zur Erzeugung einer Vorstufe der benötigten Trainingsdaten. Dieser Umweg stellt somit eine einfache Brücke zwischen älteren, häufig nicht technikaffinen Bürgerinnen und Bürgern und der anspruchsvollen Transkriptionsaufgabe her. In unserem Vortrag illustrieren wir unser Vorgehen und zeigen außerdem, wie die gewonnenen Daten mit Hilfe eines iterativen Trainingsprozesses möglichst effizient für die Erstellung von Modellen für die Handschriftenerkennung eingesetzt werden können. KW - OCR KW - HTR KW - Bürgerwissenschaften KW - Transkription KW - OCR KW - HTR KW - Citizen Science Y1 - 2022 ER - TY - GEN A1 - Krüger, Nicole T1 - Die OER-Community der ZHAW: Wegbereiterin einer Kultur des Teilens? T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Beteiligungskulturen und Daten (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 5) N2 - Im Zusammenhang mit OER – Open Educational Resources spielt der Kulturwandel hin zu einer Kultur des Teilens eine grosse Rolle. Eine Umfrage unter Schweizer Dozierenden von 2019 (1) ergab, dass neben der technischen Infrastruktur für OER Best Practice-Beispiele, Kommunikation und grundsätzliche Diskussionen über OER ebenso wie die Anerkennung für die Veröffentlichung von Lehrmaterialien wesentlich für die Förderung einer Kultur des Teilens sind. Es gilt als unbefriedigend, wenn geteilte OER im Netz stehen, ohne dass eine Rückmeldung über die Form oder Häufigkeit der Nachnutzung erfolgt. Vor diesem Hintergrund schien es für die Förderung von OER an der ZHAW wesentlich zu sein, die Dozierenden in einen Austausch zu bringen und zusätzlich zu Einzelberatungen, Workshops oder E-Mail-Beratungen ein Netzwerk zu OER ins Leben zu rufen. In der entstandenen virtuellen Austauschplattform der Community können Fragen und Informationen zu OER gepostet werden. Eine Sammlung von OER-Materialien der ZHAW, dient dazu, die Nachnutzung innerhalb der Hochschule zu verstärken, Feedback zu ermöglichen und sichtbar zu machen, inwieweit die Kultur des Teilens bereits an der ZHAW etabliert ist. Im Oktober 2021 wurde zusätzlich zu der asynchronen Austauschplattform ein Auftakt-Event für die Community durchgeführt. Best-Practice-Beiträge, die von Mitgliedern der Community selbst vorgestellt wurden, waren Ausgangspunkt für Diskussionen und eine soziale Komponente ermöglichte das Kennenlernen und den Erfahrungsaustausch unter den Dozierenden. Im Beitrag soll die netzwerk-basierte Arbeit des OER-Teams der ZHAW vorgestellt werden, die wesentlich zum Erfolg der Einführung einer OER-Community beigetragen hat. Es wird ein Einblick in die Austauschplattform der Community gegeben und Planung, Durchführung und Ergebnisse des Auftakt-Events vorgestellt. (1) https://www.swissuniversities.ch/fileadmin/swissuniversities/Dokumente/Organisation/SUK-P/SUK_P-2/OER_Bericht_0.9_zhd_swissuniversities_enL.pdf KW - OER KW - Open Educational Recources KW - Community Building KW - Hochschule KW - Open Educational Recources KW - Community Building Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-178937 ER -