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Von Weit bis Nah: Author Profiles für die Wirtschaftswissenschaften - GND und co als Basis für automatisch erstellte Profile

  • Die EconBiz Author Profiles nutzen Normdaten und verlinkte Datenquellen, um möglichst umfassende Profile von Autor*innen in den Wirtschaftswissenschaften automatisch zu erstellen. Dabei werden alle relevanten Daten, die über Linked-Open-Data (LOD) oder andere Dienste bereit stehen und über Normdaten zusammengeführt werden können, genutzt. Darüber hinaus dienen die Publikationsnachweise, die über die EconBiz-API bezogen werden, als Grundlage für 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 für die weiterführenden Verlinkungen. Neben einer Liste mit Träger*innen des Ökonomie-Nobelpreises und anderen Auswahloptionen, ist die LOBID-Suche für 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 über GND-IDs verfügen, stellt sich immer wieder die Frage nach dem besten Weg: GND- oder Stringsuche? Überdies präsentieren wir unsere Überlegungen, das Problem der fehlenden GNDs mittelfristig durch automatische Ergänzungen 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 Nobelpreisträger*innen aus den Wirtschaftswissenschaften werden die wesentlichen Funktionen erläutert: 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.

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Metadaten
Author:Arben Hajra, Tamara Pianos
URN:urn:nbn:de:0290-opus4-174094
Document Type:Conference publication (Presentation slides)
Language:German
Date of Publication (online):2020/07/07
Year of Completion:2020
Publishing Institution:Berufsverband Information Bibliothek
Contributing Corporation:ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft
Release Date:2020/07/07
Tag:LinkedOpenData; Normdaten
Note:
Das Video des Vortrages auf der Konferenz #vBIB20 finden Sie auf dem AV-Portal der TIB UB Hannover unter der DOI https://doi.org/10.5446/47147
Themes:Erschließung, Linked Open Data, RDA
#vBIB:#vBIB20
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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