Erschließung, Linked Open Data, RDA
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Das Thema Nachhaltigkeit ist für Universitäten heute von zentraler Bedeutung: Neben der Durchführung von praktischen Nachhaltigkeitsmaßnahmen im Universitätsbetrieb wird dabei auch der Lehr- und Forschungsbetrieb unter dem Aspekt der Nachhaltigkeit betrachtet. Das Nachhaltigkeitsengagement von Universitäten wird zunehmend in Form von Indikatoren gemessen. Beispielsweise ist im THE-Nachhaltigkeitsranking im Bereich Forschung die Anzahl Publikationen, welche den Zielen für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (United Nations Sustainable Development Goals) zugeordnet werden, zentraler Bestandteil. Zudem können Publikationen innerhalb der Nachhaltigkeitsdimensionen des Drei-Säulen-Modells (triple bottom line) auf ökonomischer, sozialer sowie ökologischer Ebene gezählt werden.
Der vorliegende Beitrag liefert einen Überblick über die derzeit angewendeten Ansätze zur Zuordnung von wissenschaftlichen Publikationen zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung. Grundsätzlich können manuelle und automatisierte Ansätze zur Zuordnung von SDGs zu einzelnen Publikationen unterschieden werden. Manuelle Ansätze setzen auf die Zuordnung von Publikationen durch die Forschenden selbst oder durch andere Personen. Automatisierte Ansätze basieren dagegen auf systematischen Suchanfragen oder Machine-Learning- bzw. KI-Methoden, um Publikationen anhand des Textes einem oder mehreren Zielen zuzuordnen. Der Beitrag beschreibt und vergleicht Ansätze in verschiedenen bibliographischen Datenbanken wie Scopus, Web of Science, Dimensions, OpenAIRE und OpenAlex. Zudem wird die aktuelle Implementierung der Erfassung im Repositorium der Universität Mannheim vorgestellt und es werden mögliche Weiterentwicklungen diskutiert. Der Beitrag endet mit einer kritischen Betrachtung der grundlegenden Zuordnungsproblematik aufgrund von Faktoren wie Subjektivität und Fragen der Interpretation.
Identifying Open Data in Text Publications - A Systematic Comparison of Classification Algorithms
(2024)
Ein wichtiger Pfeiler nachvollziehbarer und reproduzierbarer Forschung ist der offene Zugang zu Forschungsergebnissen. Dazu gehört, zunehmend festgelegt in Projektförderbedingungen, die Veröffentlichung der im Forschungsprozess entstandenen Daten als Open Data. Die Publikation von Daten wird momentan, je nach Disziplin, sehr unterschiedlich praktiziert. Dies erschwert eine systematische Erfassung von Open Data, etwa über persistente Identifikatoren bzw. Relationen zwischen Text- und Datenpublikationen. Ein an der Charité Berlin entwickelter Text Mining Algorithmus zur automatisierten Identifikation von Open Data in Textpublikationen (ODDPub) bietet dafür eine mögliche Lösung. Das Vorgehen wurde hier anhand einer Stichprobe von Publikationen der TU bzw. des Universitätsklinikums Dresden erprobt und systematisch mit den Klassifikationsergebnissen des DataSeer Natural Language Processing Modells (extrahiert aus dem PLOS Open Science Indicators Datensatz) und einer manuellen Kodierung verglichen.
Die beiden automatisierten Klassifikationen stimmen zu einem großen Teil überein und haben vergleichbare F1-Scores, eine Metrik zur Bewertung von Klassifikationsmodellen. Allerdings hat ODDPub eine etwas höhere Precision als DataSeer, während DataSeer einen höheren Recall aufweist. D.h. DataSeer findet zwar fast alle tatsächlichen Datenpublikationen, identifiziert dafür aber einige fälschlicherweise als Open Data, während ODDPub weniger falsch klassifiziert, dafür aber einige tatsächlich Open Data enthaltende Publikationen verpasst. Abweichungen von der manuellen Kodierung fanden sich für beide Algorithmen u.a. für die Identifikation von Datennachnutzung oder bei fehlerhaften Verlinkungen.
Im Vortrag stelle ich das Vorgehen und die Ergebnisse der Untersuchung dar, wäge die Nutzungsmöglichkeiten der beiden Verfahren gegeneinander ab und geben einen Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungsszenarien zum standardisierten Auffinden veröffentlichter Forschungsdaten.
Die Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement FDM-BB vereint seit 2019 die acht staatlichen Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen aus Brandenburg in einem gemeinsamen Netzwerk Forschungsdatenmanagement (FDM). Aus dieser Landesinitiative FDM-BB ist das 2022 gestartete und durch das BMBF und das MWFK des Landes Brandenburg geförderte Projekt IN-FDM-BB hervorgegangen, welches die Etablierung nachhaltiger und institutionalisierter FDM-Strukturen, gemeinsamer FDM-Dienste und verteilter Kompetenzschwerpunkte in Brandenburg vorantreibt.
Das Hands-on Lab startet mit einer kurzen Projektvorstellung und einem Bericht aus der Landesinitiative FDM-BB. Im weiteren Verlauf wollen wir gemeinsam die Rolle und die Möglichkeiten der Bibliotheksbeschäftigten im FDM-Prozess schärfen. Zudem können Herausforderungen und Lösungsansätze anhand von Praxisbeispielen diskutiert werden. Einen besonderen Fokus wollen wir auf die potentiellen Gemeinsamkeiten und Unterschiede bezüglich der Anforderungen an das FDM und die Bibliotheksbeschäftigten an den Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, den Universitäten und den außeruniversitären Forschungseinrichtungen legen.
Im Rahmen eines World-Café-Formats werden wir gemeinsam verschiedene Themenbereiche im FDM-Prozess, z. B. Institutionalisierung, Qualifizierung, Berufsfelder (z.B. Data Stewards), FDM-Dienstleistungen, IT-Dienste sowie Zusammenarbeit und Vernetzung bearbeiten.
Bibliotheken sind derzeit mit Schlagworten wie Web 2.0, social software, e-science, open access usw. und den entsprechenden Technologien konfrontiert - da will natürlich niemand den Anschluss verpassen. Nicht nur die Konsequenzen dieser Entwicklungen sind aber unklar, manchmal sind es sogar schon die Definitionen, und Diskussionen über neuartige Informationskanäle wie Wikipedia ähneln oft eher Glaubenskriegen als sachlichen Auseinandersetzungen. Da empfiehlt es sich, in engem Kontakt mit den Benutzern zuerst deren Bedürfnisse festzustellen, und dabei das Kerngeschäft – Informationsbereitstellung und -vermittlung, Beratung und Betreuung, an einer Hochschule auch Schulung und Ausbildung - fest im Auge zu behalten. Neue Technologien und Trends sind daher zuerst einmal im Hinblick auf ihre Nützlichkeit für diese Aufgaben zu beurteilen. Andererseits sind offensichtlich die schon etablierten Datenbanken, e-Books und e-Journals durchaus noch nicht so präsentiert, integriert und genutzt, wie dies erforderlich wäre – nicht nur Benutzer, auch Bibliotheken und sogar die Produzenten haben damit noch zahlreiche Probleme. Eine Momentaufnahme aus dem Informationszentrum Chemie Biologie Pharmazie wird dies veranschaulichen.
Im Rahmen des Fachinformationsdienstes (FID) Pharmazie kooperieren die Universitätsbibliothek Braunschweig und das Institut für Informationssysteme (IfIS) der Technischen Universität Braunschweig bei der Erforschung und Entwicklung innovativer Zugriffspfade auf Informationsressourcen. Auf Basis von Grundlagenforschung in den Informationswissenschaften, durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz, künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Ansätzen, werden unter Einbeziehung und in Abstimmung mit der Fachcommunity prototypische Recherchedienste entwickelt. Erfolgreich positiv evaluierte Prototypen werden in die Rechercheplattform PubPharm (www.pubpharm.de) des FID Pharmazie integriert. Ein Beispiel für einen integrierten Dienst ist die Ausgabe von Suchvorschlägen auf Basis von Kontextähnlichkeit. Bei Suchen nach biologisch aktiven Substanzen in PubPharm werden kontextähnliche Substanzen, Erkrankungen/Symptome und Gene angezeigt. Die Kontextähnlichkeit wurde von künstlichen neuronalen Netzen auf Basis von Metadaten der Medline-Datenbank erlernt. In diesem Vortrag wird anhand dieses Beispiels der gemeinsame Weg von Universitätsbibliothek und IfIS vorgestellt: Von der Idee über die Grundlagenforschung und Prototypen bis hin zum stabilen Dienst.
Der Fachinformationsdienst (FID) Pharmazie hat das Ziel, die Literatur- und Informationsversorgung für die universitäre pharmazeutische Forschung zu verbessern. Als zentraler Dienst ist PubPharm (www.pubpharm.de) seit Oktober 2016 online und wird kontinuierlich ausgebaut. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Institut für Informationssysteme der TU Braunschweig fließt aktuelle Informatikforschung in innovative Recherche-Tools für PubPharm ein. Bereits realisierte und geplante Tools werden näher vorgestellt.
Learning Analytics (LA) befassen sich mit der Aggregation und Analyse von Lernendendaten und deren Kontext, um den Lernprozess zu verstehen und systematisch zu verbessern. Obwohl die Methoden der LA zum größten Teil digitale Daten generieren und komplexe Analyseverfahren verwenden, besitzt die Disziplin bisher weder eine Forschungsdatenkultur noch liegen fachspezifische Konzepte zur Nachnutzung der Daten vor. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass die Zahl der Probanden häufig ein kritisches Element der Studien darstellen, wäre diese auf einer übergreifenden Ebene zielführend. Wissenschaftliche Bibliotheken können hier mit ihrer Datenkompetenz eine entscheidende Rolle spielen, Wissenschaftler der LA bezüglich ihrer Datenhaltung zu unterstützen. Anhand eines Fallbeispiels aus der Hochschullehre, der Untersuchung kollaborativen Erlernens von Programmiersprachen, zeigen wir, wie die Arbeit eines beteiligten Data Librarians aussehen kann. Im Fokus soll die unterstützende Arbeit für den Wissenschaftler stehen, die einerseits auf die Analyse der LA Forschung und der sich daraus ergebenden fachspezifischen Bedarfe beruht. Andererseits soll das entwickelte Vorgehensmodell einen Mehraufwand bezüglich der professionellen Datenerhaltung für den Wissenschaftler verhindern, indem Maßnahmen und fachspezifische Lösungen entlang des Datenlebenszyklus in den Bereichen – Planung, Auswahl, Übernahme, Speicherung, Erhaltungsmaßnahmen, Zugriff und Nutzung – abgeleitet werden. Entsprechend zielt das Vorhaben ausgehend von der Analysephase auf eine weitgehend automatisierte Realisierung dieser Schrittfolge. In der Umsetzung des Konzepts entsteht auf der Basis der über mehrere Semester gesammelten Datensätze eine konsistente mehrstufige (Meta-)Datenstruktur, die den Austausch entlang notwendiger Bedarfe (bspw. Privacy) für die Arbeit im unmittelbaren Team, durch Projektpartner und durch Dritte gewährleistet.
Vielen wissenschaftlichen Untersuchungen dienen Forschungsdaten als Grundlage neuer Erkenntnisse. Um diese Grundlage nicht zu verlieren, sollten die Daten sicher gespeichert, nachhaltige archiviert und langfristig bereitgestellt werden. Der breite Zugang zu Forschungsdaten erlaubt neue Perspektiven für wissenschaftliches Arbeiten, indem bereits bestehende Ergebnisse reproduziert werden und einfacher zu neuen Erkenntnis gelangt wird. Learning Analytics (LA) nutzen Daten, die von Lernenden und Lehrenden produziert werden. Dabei verfolgen LA das Ziel, mit Analysemodellen, Informationen und soziale Verbindungen innerhalb des Lernprozesses sichtbar zu machen, um Lernverhalten zu unterstützen. Die statistischen Analysemethoden der LA benötigen eine große Anzahl an Datensätzen, um valide Aussagen treffen zu können. Oft ist die Anzahl der untersuchten Lernfälle jedoch gering, weshalb sich eine Zusammenlegung unterschiedlicher Forschungsdatensätze anbietet. Wir untersuchen das kollaborative Erlernen von Programmiersprachen an drei Standorten, um mehrere ähnliche Lernbereiche zusammenzubringen und zugleich eine hinreichend große Datenbasis für eine Analyse zu schaffen. Dabei soll eine einfache Transferierbarkeit der erhobenen Lernendendaten auf unterschiedliche Programmiersprachen, Übungskonzepte und Hochschulkontexte ermöglicht werden, mit dem Anspruch die heterogenen Daten untereinander nutzbar zu machen. Auf informationstechnischer Ebene erfolgte eine Bedarfsanalyse der LA, aus der heraus ein Objektmodell abgeleitet wurde. Dieses bildet relevante Charakteristika und Objekte des LA Forschungsprozesses ab und führt zu einem Metadatenmodell. Dieses wird in einem Forschungsdatenrepositorium genutzt, um eine Nachnutzbarkeit der Daten zu erzielen. Somit wird eine Grundlage für die nachhaltige Nutzung von Learning Analytics-Daten und -Ansätzen in Forschung und Lehre an deutschen Hochschulen gebildet.
Digital Scholarship: Mit diesem Begriff wird der zunehmende Einsatz von digitalen, datenbasierten Methoden in verschiedenen Wissenschaftszweigen (z.B. Computational Linguistics, Digital Humanities, Computational Social Sciences) beschrieben. Die Forschenden arbeiten auf Basis, mit und an spezifischen Datensets und -strukturen, nutzen Technologien der Datenanalyse, des Natural Language Processing und des maschinellen Lernens, und publizieren Forschungsergebnisse in neuen digitalen Formen. Gleichzeitig erfordert ein umfassendes Verständnis von Open Science bzw. Open Scholarship die Verfügbarmachung von Kulturerbe mit neuen Zugängen und Formen. Um diesen Entwicklungen gerecht zu werden, sind Bibliotheken aufgerufen eigene und fremde Bestände strukturiert als Datenkonvolute aufzubereiten und neue Zugänge zu diesen zu schaffen nötige Werkzeuge und Infrastrukturen der Data Science vorzuhalten Forschung, Lehre und Öffentlichkeit bei deren Nutzung beratend und vermittelnd zu unterstützen. Die Universitätsbibliothek Bern baut im Rahmen der universitären Digitalisierungsstrategie solche Dienstleistungen zur Unterstützung von Digital Scholarship auf. Grundlage hierfür bilden neuere Konzepte wie Collections as Data und die Vermittlung von digitalen Kompetenzen, insbesondere Data Literacy . Der Vortrag gibt zunächst einen Einblick in Methoden der datenbasierten Forschung. Zentral sollen Anforderungen und Herausforderungen – und Chancen – diskutiert werden, die im Umgang mit Daten und Datenkonvoluten auf wissenschaftliche Bibliotheken zukommen. Schliesslich werden neben dem Angebot der UB Bern internationale Beispiele von Digital Scholarship Services vorgestellt.
Wissenschaftskommunikation ermöglicht die Bekanntmachung und Qualitätsprüfung von Erkenntnissen und erfüllt Funktionen zur Sicherung der Wissenschaftlichen Integrität.[1] Durch generative künstliche Intelligenz (genKI) werden Praktiken des wissenschaftlichen Publizierens aktuell transformiert und zum Teil in Frage gestellt.[2]
KI-Assistenzsysteme versprechen Effizienzgewinne für alle beteiligten Parteien – bergen allerdings immanente Risiken wie wissenschaftliches Fehlverhalten[3] und die Beeinflussung von editorischen Entscheidungen.[4] Mittelbar droht eine weitere Verschärfung der quantitativ orientierten Publikationspraxis. Fragen der Verantwortung, Vertraulichkeit und Vertrauenswürdigkeit im Publikationsprozess müssen zur Sicherung der Wissenschaftlichen Integrität neu beantwortet werden. Herausgeber, Verlage und akademische Institutionen beteiligen sich daher intensiv an der Aushandlung neuer Normen bei der Nutzung von KI-basierten Werkzeugen.[5]
Für Bibliotheken, die begleitende, ermöglichende und beratende Funktionen in der Wissenschaftskommunikation wahrnehmen, bedeutet dies die notwendige Weiterentwicklung ihrer Aufgaben:
die aktive Verfolgung des Normendiskurses und geg. die Mitgestaktung von Governancedie kritische Evaluation von Produkten und Tools, die KI-Verfahren einsetzendie Förderung von Kenntnissen und Fähigkeiten im Umgang mit diesen.
[1] „DFG-Positionspapier zum wissenschaftlichen Publizieren als Grundlage und Gestaltungsfeld der Wissenschaftsbewertung“ 2022
[2] Birhane u.a. „Science in the Age of Large Language Models“ 2023
[3] Van Noorden und Perkel „AI and Science“ 2023
[4] Hosseini und Horbach „Fighting reviewer fatigue or amplifying bias?“ 2023
[5] „Stellungnahme des Präsidiums der DFG zum Einfluss generativer Modelle für die Text- und Bilderstellung auf die Wissenschaften und das Förderhandeln der DFG“ 2023; Kaebnick u.a. „Editors’ Statement on the Responsible Use of Generative AI Technologies in Scholarly Journal Publishing“ 2023
Gemeinsamer Verbünde Index: Sachstand und (Erfahrungs-)Bericht von drei unterschiedlichen Frontends
(2019)
Der Gemeinsame Verbündeindex (GVI) ist ein uniformer Suchindex über die Bestände der sechs deutschen Verbundsysteme sowie der DNB und der ZDB. Er wird in einem kollaborativen Open-Source-Modell unter der Führung von BSZ, HeBIS und KOBV entwickelt und betrieben. Die uniforme Indexierung der unterschiedlichen Datenquellen hilft nicht nur bei der Bearbeitung von Fernleihen. Sie ist auch eine potentielle Quelle für Fachportale und die Entwicklung von neuen Diensten wie Data Mining, Discovery-Systeme oder weiterer spezialisierter Webservices. Im Vortrag werden nach einer kurzen Einführung die Neuerungen der zweiten Version vorgestellt. Wir präsentieren die Erfahrungen aus dem Regelbetrieb und zeigen anhand von drei exemplarischen Frontends BOSS (BSZ/SWB), HeBIS-Portal und KOBV-Portal, wie von den neusten Index-Features wie z.B. das Zusammenfassen von Dubletten, profitiert werden kann. Fragen zur Nachnutzung werden von anwesenden Entwicklern beantwortet.
Mischen possible
(2015)
Bislang galt es als schwierig bis unmöglich, heterogene Datenquellen in einer gemeinsamen Treffermenge zu mischen und dennoch ein vernünftiges Relevance Ranking und gemeinsame Facetten zu gewährleisten. Traditionelle verteilte Metasuchmaschinen haben das Mischen daher gleich ganz unterlassen und präsentierten ihre Ergebnisse in getrennten Trefferlisten untereinander. Die Open Source Software Pazpar2 geht einen anderen Weg: Die Middleware sammelt während eines gewissen Zeitfensters die jeweils relevantesten Dokumente aus den zugrundeliegenden Quellen ein, mappt die Ergebnisse auf ein einheitliches Internformat und führt dann ein zweites, leicht abgewandeltes Relevance-Ranking durch. Der Algorithmus von Pazpar2 verwertet dabei - so vorhanden - Ranking-Scores aus den zugrundeliegenden Datenquellen und normiert sie entsprechend. Im Hybrid Book Shelf Projekt zusammen mit der Universität Konstanz hatte das BSZ die Aufgabe, die Backends der großen Resource Discoverysysteme (EDS, Summon, PrimoCentral) mit Bibliotheksdaten des Südwestdeutschen Bibliotheksverbunds zu einer Treffermenge zu mischen. Die zugrundeliegenden Datenquellen werden über Z39.50, Solr-REST oder SRU Schnittstellen angeschlossen. Für die APIs der angeschlossenen RDS-Systeme wurde im BSZ ein SRU-Konverter entwickelt, mit dem der RDS-Index über ein Standardprotokoll (SRU) durchsucht werden kann. Durch Verwendung des originären Datenschemas für die Treffer bleiben trotzdem alle Informationen incl. Ranking des RDS-Index erhalten. Der Vortrag berichtet von den Erfahrungen aus dem laufenden Projekt und gibt einen Ausblick auf das weitergehende Potential und die Nachnutzbarkeit dieser Methode, Daten aus heterogenen Quellen zu mischen. (Session: Kooperation in Verbünden; Raum: Sydney; 26. Mai 2015: 16:00 Uhr - 18:00 Uhr)
Egal, ob es sich um Citizen-Science-Projekte, ein Seminar zur Handschriftenkunde oder die eigene Ahnenforschung handelt: Schriftgut aus vergangenen Zeiten lässt sich oft nicht ohne Weiteres entziffern. Die Texterkennungs- und Transkriptionsplattform eScriptorium kann hier bei der Erschließung von historischen Quellen unterstützen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um eine Postkarte, eine historische Zeitung oder ein behördliches Dokument handelt. eScriptorium ist eine freie Open-Source-Alternative zu Transkribus, die sich auf dem eigenen PC oder Server betreiben lässt. Handschriftliche und gedruckte Texte können automatisiert oder manuell segmentiert und transkribiert werden. Segmentierung und Texterkennung lassen sich auch trainieren und die so neu erzeugten Modelle können weitergegeben werden. Die Universitätsbibliothek Mannheim betreibt seit Oktober 2021 eine eigene Instanz von eScriptorium und hat schon einige Projekte damit umgesetzt.
Beim Hands-On Lab erhalten die Teilnehmenden einen Einblick in das Tool und können die wichtigsten Funktionalitäten an eigenen oder bereitgestellten Dokumenten selbst ausprobieren. Notwendig dafür ist ein Laptop mit Internetzugang. So bietet das Lab auch Anfänger:innen einen spannenden Einstieg in die Welt der modernen Transkriptionsarbeit, von der Layouterkennung bis hin zur automatisierten Texterkennung. Bibliothekar:innen mit digitalisierten Altbeständen werden motiviert, diese – soweit noch nicht geschehen – mit Volltexten anzureichern.
Im Rahmen freier Kapazitäten sind auch Kurzentschlossene ohne vorherige Anmeldung herzlich willkommen.
Mit der ‘Bayerischen Landesbibliothek Online’ wurde im Jahr 2002 erstmalig ein landeskundliches Informationssystem freigeschaltet, das – verknüpft über zentrale Recherchemodule – Literaturnachweise, Fachzeitschriften und Quellenwerke im Volltext, Internet-Ressourcen, digitalisierte Karten sowie Bildmaterialien virtuell zusammenführt. Auch in anderen Ländern (u.a. Sachsen, Hessen, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz und Baden-Württemberg) wird daran gearbeitet, interessierten Bürgern und wissenschaftlich Forschenden integrierte landeskundliche Information anzubieten, wobei durchaus unterschiedliche Akzente gesetzt werden. Das baden-württembergische Projekt LEO (‘Landeskunde entdecken, erleben, erforschen online’) beispielsweise setzt bewusst auf eine große Bandbreite landeskundlicher Informationsdienstleister mit entsprechend heterogenen Datenangeboten: Neben den beiden Landesbibliotheken sind u.a. das Landesarchiv, das Landesdenkmalamt, das Landesmedienzentrum und das Statistische Landesamt beteiligt. In Rheinland-Pfalz wird vom Institut für Geschichtliche Landeskunde unter dem Titel ‘Regionet’ ein ausbaufähiges Internetportal für die Regionen des Landes angeboten, das neben der Integration bestehender Informationsangebote (u.a. der Landesbibliographie) auf die selbständige inhaltliche Anreicherung durch historische Vereine und Basisinitiativen zielt. Für alle Initiativen charakteristisch ist die zentrale Rolle der Landes- und Regionalbibliographien, die damit über ihre traditionelle Rolle hinauswachsen und sich neue Wirkungsfelder und Nutzerschichten erschließen. Typisch ist auch der Einsatz von Orts- und Personendatenbanken, die teils bereits in den Bibliographiedatenbanken angelegt sind, teils neu zu erarbeiten sind. Der Vortrag gibt einen Überblick über die aktuellen Aktivitäten in den Ländern und stellt beispielhaft verschiedene Ansätze vor.
Mit der Einführung von RDA müssen wir uns auch an die gewaltige Dynamik dieses Regelwerks gewöhnen. Seit seinem ersten Erscheinen im Jahr 2010 hat sich RDA bereits erheblich verändert. Größere Regeländerungen werden einmal jährlich in den Standard eingearbeitet, kleinere sogar viermal jährlich. Als Folge der verstärkten Internationalisierung, der Bedürfnisse des Semantic Web sowie der Einführung des "IFLA Library Reference Model" sind außerdem in den nächsten Jahren einschneidende Neuerungen zu erwarten. Jede Änderung im Standard zieht Anpassungen an zahlreichen Stellen nach sich: in der Übersetzung des Regelwerks, in den deutschsprachigen Anwendungsrichtlinien D-A-CH (und ihrer französischen Übersetzung), in Dokumentationen von Verbünden und einzelnen Bibliotheken, in Schulungsunterlagen und Lehrmaterialien. Aus der beschriebenen Dynamik erwachsen verschiedene Herausforderungen: Alle Änderungen im Standard müssen von einer zentralen Stelle beobachtet und geprüft werden; notwendige Anpassungen in der Übersetzung, in den D-A-CH und nationalen Unterlagen müssen eingeleitet und umgesetzt werden; alle Neuerungen sind an nachgelagerte Stellen zu kommunizieren, um auch in die regionalen und lokalen Dokumentationen eingehen zu können. Zu beachten ist, dass es sich dabei nicht um ein Übergangsphänomen handelt, sondern um eine Daueraufgabe, für die die benötigten Personalressourcen dauerhaft zur Verfügung gestellt werden müssen. Nicht zuletzt muss sichergestellt werden, dass die Anwenderinnen und Anwender mit allen für sie relevanten Informationen versorgt werden, ohne in einem Meer von Nachrichten und Meldungen zu "ertrinken". Dafür müssen entsprechende Workflows und geeignete Werkzeuge entwickelt werden. Besonders wichtig ist außerdem eine transparente und gut benutzbare Änderungshistorie bei allen relevanten Materialien. Im Vortrag werden die dynamischen Prozesse und ihre Folgen näher beschrieben und Lösungsansätze vorgestellt.
Im Juni 2017 ging die Betaversion des neuen RDA Toolkit online. Dieses bietet nicht nur ein neues Design und erweiterte Funktionalitäten, sondern enthält auch den Text des Regelwerks "Resource Description and Access" (RDA) in einem völlig neuen Gewand. In mehreren Updates soll die erste Textfassung weiter ausgearbeitet und ergänzt werden. Das "neue" RDA erfordert ein grundsätzliches Umdenken: An die Stelle eines linear geordneten Sets von Regeln tritt ein matrix-artiges "Data dictionary", dessen Anwendung durch "Application profiles" spezifiziert werden kann. Vielfach werden sich Katalogisierende an einen veränderten theoretischen Hintergrund und neue Terminologie gewöhnen müssen. Und manches, was bisher selbstverständlich war, wird aufgegeben - darunter das Konzept der Kernelemente. Auch bei der praktischen Katalogisierung sind in einigen Bereichen Neuerungen zu erwarten. Im Vortrag werden ausgewählte Aspekte dieser Neugestaltung vorgestellt und erläutert.
Schon seit längerem wurden wichtige Grundprinzipien des neuen Katalogisierungsregelwerks RDA an der Hochschule der Medien Stuttgart (HdM) in Lehrveranstaltungen thematisiert. Aber erst seit kurzem sind die deutschsprachigen Anwendungsrichtlinien D-A-CH so weit gediehen, dass man auch praktisches Katalogisieren mit RDA unterrichten kann. Dabei genügt es nicht, einfach nur die Lösungen für die bisher verwendeten Titelblätter auf RDA umzuarbeiten und ansonsten alles beim alten zu belassen. Vielmehr machen es die neuen Konzepte und Denkweisen von RDA vielfach nötig, neue Formen für die Vermittlung der Inhalte zu finden und den Unterricht anders zu strukturieren als bisher. Welche didaktischen Methoden sind für den RDA-Unterricht geeignet und wie kommen Studierende mit dem neuen Regelwerk zurecht? An der HdM liegen mittlerweile erste Erfahrungen mit RDA in der Lehre vor - sowohl für Umsteiger vom bisherigen Regelwerk RAK als auch für Anfänger ohne jegliche Vorkenntnisse. Seit dem Frühjahr 2014 werden RDA-Wahlmodule für fortgeschrittene Studierende angeboten; seit Herbst 2014 wird RDA vom ersten Semester an unterrichtet. Die Erkenntnisse, die im ersten Jahr des praktischen RDA-Einsatzes an der HdM gewonnen wurden, werden im Vortrag vorgestellt und diskutiert - ebenso wie offene Fragen, beispielsweise zur künftigen Bedeutung der ISBD in der Lehre. (Session: Treffpunkt Standardisierung: Fit für RDA; Raum: Sydney; 29. Mai 2015: 09:00 Uhr - 12:00 Uhr)
In einem sich rasant wandelnden Umfeld steht die Qualität von Katalogdaten in mehrfacher Hinsicht unter Druck: Der anhaltende Rationalisierungsdruck, die verstärkte Übernahme von Metadaten aus heterogenen Quellen sowie das Massenproblem bei den Netzpublikationen fordern Anpassungen an Methoden und Praxis der Katalogisierung. Der möglicherweise anstehende Umstieg auf das neue Regelwerk RDA birgt nicht nur Risiken für die Datenkonsistenz, sondern könnte auch zu einer Absenkung des Katalogisierungsniveaus führen - denn RDA reduziert die Mindestanforderungen erheblich. Umso wichtiger ist es, den Kern unserer Katalogisierung - das, was die bibliothekarische Erschließung von Google & Co. unterscheidet und ihren Mehrwert ausmacht - zu definieren und die Qualitätsanforderungen stringent daran auszurichten. Qualität ist dabei kein Selbstzweck, sondern muss sich stets an den Bedürfnissen unserer Nutzer orientieren. So sind etwa Abstriche bei den Formalia der bibliographischen Beschreibung vergleichsweise unschiedlich. Nicht gerüttelt werden darf hingegen an den zentralen Stärken bibliothekarischer Erschließung: Zu diesen gehört Verlässlichkeit beim gebotenen Informationsgehalt, vor allem aber auch das zuverlässige und vollständige Zusammenführen von Entitäten. Unsere Daten sollen - ganz gleich, ob sie in einem Bibliothekskatalog oder im Semantic Web zur Anwendung kommen - es ermöglichen, beispielsweise alle Titel eines Autors, alle Bände einer Schriftenreihe oder (im Sinne des FRBR-Modells) alle Ausgaben eines Werkes zu finden. An der Normdatenarbeit (inkl. der Individualisierung von Personen) darf daher nicht gespart werden. Gelingt es den Bibliotheken, die Qualität ihrer Daten in dieser Weise auch für die Zukunft zu sichern, so besitzen sie mit ihren enormen Datenpools gerade in der bunten Informationswelt von heute ein wertvolles "Pfund", mit dem sie "wuchern" können.