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Das Konsortium der Schweizer Hochschulbibliotheken bietet seit dem Frühjahr 2006 mit SEALS (Swiss Electronic Academic Library Service) u. a. auch eine Plattform für retrodigita-lisierte Zeitschriften an. Dieses im Rahmen des Projekts „E-Archiving“ entstandene Angebot wurde mit der Digitalisierung der „Schweizerischen Bauzeitung“ (340'000 Seiten) auf die ETH-Bibliothek als weiteren Partner ausgeweitet. Die retrodigitalisierten Zeitschriften bieten u.a. folgende Funktionalitäten: sie sind im Volltext durchsuchbar, es liegen die Inhaltsverzeichnisse und Einzelhefte von 130 Jahrgängen strukturiert mit weiteren Metadaten vor. Die Metadaten werden darüber hinaus über eine OAI-PMH-Schnittstelle weltweit zur Verfügung gestellt. Ein Plus ist hierbei, dass jeweils alle Zeitschriften unter Einhaltung einer Moving Wall Open Access sind und bei laufenden Zeitschriften die aktuelle Produktion integriert und gehostet werden kann. Ziel bis Ende 2008 ist es, eine repräsentative Auswahl der wichtigsten schweizerischen, wissenschaftlich und kulturhistorisch bedeutenden Zeitschriften in die Plattform zu integrieren. Geplant sind rund 20 Zeitschriften mit einem Umfang über einer Million Seiten. Die Digitalisierung der Zeitschriften wird jeweils in Absprache mit den Verlagen und Redaktionen vorgenommen. Die Projekt- und laufenden Archivierungskosten werden durch die Verlage mitfinanziert, dabei ist Sponsoring eine Möglichkeit der Refinanzierung. Mittelfristig angestrebtes Ziel ist die Überführung von SEALS in die derzeit entstehende digi-tale Bibliothek der Schweiz „E-lib.ch“ und damit einhergehend auch die Öffnung für weitere Bibliotheken, die ihre Digitalisate auf SEALS anbieten können.
Das Bildarchiv der ETH-Bibliothek setzt seit 2021 gezielt künstliche Intelligenz zur automatisierten Klassifikation seiner Bilder ein, weniger als Ersatz, sondern als Ergänzung zur intellektuellen Verschlagwortung. Nach dem ersten Durchlauf mit dem Computer-Vision-Modell «General» der Firma Clarifai sind über eine Million Bilder mit Keywords getaggt. Der Aufwand an Zeit und Rechenleistung war beträchtlich.
Erste Stichproben zeigten, dass die Qualität der Ergebnisse der automatisierten Erkennung sehr unterschiedlich ist. So gibt es Keywords mit nahezu 100 %iger Treffersicherheit, wie etwa «Schlagzeuger». Allerdings kommt es auch zu Übersetzungsfehlern, wie etwa «Relief» zu «Erleichterung», falschen Zuordnungen, wie etwa Berge und Gletscher als «Bechamélsauce» oder gar verzerrten Zuordnungen wie «Ritual»
Um die Qualität der KI-gestützten Klassifikation zu verbessern, wurde der Datenpool des Bildarchivs von über einer Million getaggten Bildern einer qualitativen Analyse unterzogen. Dazu wurden zunächst alle 4.600 Keywords einzeln visualisiert, um die Erkennungsqualität der KI zu bewerten und die Keywords zu validieren. Die Analyse ergab, dass etwa die Hälfte der Keywords fehlerhaft oder inhaltlich problematisch war und gelöscht werden musste. Die verbleibenden Keywords wurden anschließend einer semantischen Analyse unterzogen. Dabei wurden folgende Fragen untersucht: Gibt es Wortarten, die für die KI-basierte Bildklassifikation besser geeignet sind? Welche Inhalte funktionieren gut und welche führen zu problematischen Zuordnungen?
Die qualitative Analyse des Bildarchivs der ETH-Bibliothek liefert wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung und Anwendung von KI-gestützten Bildklassifikationsverfahren in der Praxis. Die Ergebnisse zeigen, dass die KI ein wertvolles Werkzeug für die Digitalisierung und Erschließung von Bilddaten sein kann. Allerdings ist es wichtig, die Grenzen der KI zu kennen und diese bei der Anwendung zu berücksichtigen.