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Im Vortrag wird ein im Projekt ORCID DE (https://www.orcid-de.org) entwickeltes Abgleichsverfahren vorgestellt, das Personendatensätze der Gemeinsamen Normdatei (GND) um Open Researcher and Contributor IDs (ORCiDs) anreichert. Mehr als fünf Millionen WissenschaftlerInnen weltweit präsentieren ihre Forschungstätigkeit über Publikationen und Affiliationen in ORCiD-Records und erhalten damit einen eindeutigen Identifikator (https://orcid.org/). Um das Ziel der Verknüpfung beider Quellen zu erreichen, wurde ein Abgleich von GND-Personendatensätzen und ORCiD-Records vorgenommen, die Ergebnisse initial in die GND eingespielt und ein Workflow für regelmäßige Abgleiche implementiert. Wir zeigen anhand von Beispielen auf, dass das Einbinden maschineller Verfahren in die Anreicherung von Normdaten sowohl die Qualität der Metadaten als auch Arbeitsgänge im Erschließungsprozess verbessern und erleichtern kann.Zur maschinellen Anreicherung der GND-Personendatensätze wurden zwei Ansätze verfolgt. Einerseits werden über ein Matching-Verfahren der Name und die eingetragenen Affiliationen der ORCiD-Records und der GND-Personendatensätze abgeglichen und ein Grenzwert für als gleich zu bewertende Personen festgelegt. Andererseits werden Titeldaten der Webseite culturegraph.org, die den größten Teil des deutschsprachigen Bibliotheksbestands umfasst, genutzt. Aus den Titeldaten und den in den ORCiD-Records erfassten Publikationen werden Matchkeys aus Autorennamen, Namensvarianten und Titeln erstellt, die für einen Abgleich verwendet werden.Insbesondere in der Formalerschließung kann durch Hinweise aus dem ORCiD-Record auf zusätzliche Informationen leichter ermittelt werden, ob ein Personendatensatz der GND in einem Titeldatensatz verknüpft werden kann. Als Nebenprodukt fallen im Abgleichsprozess auch Verknüpfungen zu falschen Personendatensätzen auf.Perspektivisch können diese beiden Verfahren auch auf andere externe Quellen mit Personendaten, wie VIAF und Wikidata, angewendet werden.