Erschließung, Linked Open Data, RDA
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(2018)
Automatisierte Sacherschließung: Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation (RVK)
(2018)
In der Präsentation stellt die SLUB Dresden ihre ersten Ergebnisse aus dem Pilotprojekt zur (semi)automatisierten Sacherschließung nach RVK mittels Verfahren der künstlichen Intelligenz vor. Die SLUB setzt damit den eingeschlagenen Weg der Automatisierung weiter fort, den sie bereits mit dem Dresdner Erwerbungsmodell begonnen hat. Ziel der automatisierten Sacherschließung ist neben der Gewinnung von Personalkapazitäten auch die Erweiterung der RVK-Vergabe auf Medien, die bisher nicht sachlich erschlossen wurden, besonders elektronische Ressourcen. Der anhaltende Trend im Angebot und der kundenseitigen Nachfrage nach digitalen Medien stellt Bibliotheken vor die Herausforderungen, ihre redaktionellen Prozesse an den aktuellen Stand der Technik anzupassen. Interne Studien haben gezeigt, dass jede intellektuelle Notationsvergabe durchschnittlich sechs Minuten in Anspruch nimmt. Bei 40.000 neu erworbenen Monographien pro Jahr kann dieser Prozessschritt zu zeitlichen Engpässen innerhalb der Erwerbung führen. Ziel des Pilotprojektes ist die Reduktion der Erschließungsdauer um 80 Prozent, d.h. auf eine Minute pro Notationsvergabe. Dies kann durch einen webbasierten Assistenten gelingen, der die Titeldaten analysiert und aus den ca. 800.000 möglichen Kategorien der RVK die fünf relevantesten dem Bibliothekar vorschlägt. Die intellektuelle Auswahl eines Vorschlags durch den Bibliothekar verbesserte gleichzeitig das Ergebnis von zukünftigen automatisierten Vorschlägen. Der Erschließungsassistent ist als selbstlernendes System konzeptioniert, wodurch sich die Vorschläge schrittweise an das Feedback des Bibliothekars anpassen sollen. Ein digitaler Assistent, der den bibliothekarischen Wissensarbeiter bei der Flut seiner Arbeit immer stärker unter die Arme greift. Die SLUB Dresden wird in ihrem Projekt von der Dresdner IT-Firma Avantgarde Labs GmbH unterstützt. SLUB: Dr. Konstantin Hermann Avantgarde Labs: Herr Torsten Hartmann
Die Publikation von Forschungsdaten wird vor allem im Rahmen der Forschungsförderung verstärkt eingefordert, auch um Forschungsergebnisse nachvollziehbar, reproduzierbar und nachnutzbar zu machen. Im Kontext des Umgangs mit Forschungsdaten im gesamten Forschungsprozess gibt es eine Reihe von rechtlich relevanten Regelungen und Vereinbarungen mit unterschiedlich beteiligten Akteuren. In der Regel werden diese unabhängig voneinander vereinbart, wenig aufeinander abgestimmt und auch im Rahmen von Datenmanagementplänen so getroffen, dass Datenpublikationen mitunter verhindert bzw. erschwert werden können.Im Rahmen dieses Vortrags stellen wir vor, wie im Hinblick auf die Rechtslage an den Daten Fallgruppen gebildet und rechtliche Regelungen identifiziert werden können. Dabei werden sowohl alle beteiligten Akteure wie Datenproduzenten, Forschungsförderer und Repositoriumsbetreiber als auch der jeweilige rechtliche Rahmen der Forschungsdaten betrachtet. Es werden Empfehlungen gegeben, zu welchem Zeitpunkt im Forschungsprozess welche Regelungen vereinbart und beachtet und welche Akteure einbezogen werden sollten. So können bereits die Datenmanagementpläne für den Forschungsprozess im Hinblick auf die Nachnutzung von Forschungsdaten gestaltet und im Rahmen von Schulungen und Beratungsgesprächen geeignete Lizenzempfehlungen für die Open-Access-Publikation von Forschungsdaten gegeben werden. Ziel ist, möglichst viele publikationsrelevante Daten im Sinne der FAIR Principles Open Access publizieren zu können und unnötige Restriktionen sowie Beschränkungen zu vermeiden.
Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) plant, die Sacherschließung in den nächsten Jahren weitestgehend auf automatische Methoden umzustellen. Ein bei Netzpublikationen schon länger angewendetes Verfahren zur automatischen Vergabe von Schlagwörtern kommt seit 2017 auch bei Printausgaben der Reihen B und H zum Einsatz. Handelt es sich dabei um einen zukunftsweisenden Weg oder um eine Sackgasse? Im Vortrag werden konkrete Beispiele aus der Produktion der DNB analysiert und auf ihre Qualität geprüft. Es werden typische Fehlerquellen erläutert, u.a. die falsche Einordnung von Autoren oder Herausgebern als Themen oder die bisher mangelhafte Named-entity recognition. Letztere führt dazu, dass die Software wichtige Konzepte nicht erkennt (z.B. Körperschaften als Themen) oder falsche Themen extrahiert (z.B. "Santiago de Chile" aus "Santiago-de-Chile-Platz"). Aus der Untersuchung ergibt sich auch ein frischer Blick auf den Vorgang der Inhaltsanalyse: Diese besteht nicht in einer bloßen "Übersetzung" von Wörtern aus Titel und Inhaltsverzeichnis in Schlagwörter, sondern umfasst komplexe Prozesse des Verstehens und Interpretierens von Sprache. So sind viele Formulierungen überhaupt nicht dazu gedacht, ein Thema zu benennen. Die Kapitelüberschrift "Geschichte in Jahreszahlen" sollte folglich nicht zum Schlagwort "Jahreszahl" führen oder die Gliederung eines Museumsführers nach Stockwerken nicht zum Schlagwort "Geschoss (Bauwesen)". Im Vortrag wird auch erörtert, welche alternativen oder zusätzlichen Verfahren zu Verbesserungen führen könnten. Hilfreich wäre beispielsweise ein Werk-Clustering zur Übernahme bereits vorhandener intellektueller Sacherschließungsdaten, eine vorgeschaltete Layoutanalyse der Inhaltsverzeichnisse sowie der Einbezug von Informationen, die in der Formalerschließung erfasst werden.