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Im Jahr 2022 wird das von der Deutschen Nationalbibliothek geleitete und im deutschsprachigen Raum kooperativ durchgeführte Projekt 3R für DACH-Bibliotheken abgeschlossen werden. Ziel des Projekts ist es, ein für den DACH-Raum in der Praxis einsetzbares Erschließungshandbuch zu erarbeiten. Dokumentiert als Webanwendung auf Basis von Wikibase, wird es die benötigten Elemente sowie zahlreiche Ressourcentypen beschreiben. Ergänzt werden diese Beschreibungen mit allgemeinen erklärenden Texten. Spezialmaterialien werden bereits in diesem ersten Schritt integriert, sofern hierfür schon Anwendungsrichtlinien vorliegen. Alle weiteren Regelungen für Spezialmaterialien sowie eventuelle neue Regelungen aufgrund von geänderten oder neuen Konzepten, werden nach dem Projekt fortlaufend im Rahmen der laufenden Regelwerksarbeit in das Erschließungshandbuch integriert werden. Alle Partnerinstitutionen des Standardisierungsausschusses, der dieses Projekt beauftragt hat, werden ab Ende 2022 Anpassungsschulungen durchführen und so den Übergang vom ursprünglichen RDA Toolkit zum neuen durchführen. Auch wenn das Projekt für den deutschsprachigen Raum konzipiert ist, wird die Anbindung an die internationale Regelwerksarbeit gesucht. Hierfür stehen z. B. die Mitarbeit im RDA Steering Committee (RSC), die Mitgliedschaft in der European RDA Interest Group (EURIG) sowie die internationale Vernetzung in den thematischen Arbeitsgruppen des Standardisierungsausschusses. Der Beitrag möchte umfassend über das Projekt berichten und kann dies in diesem Jahr bereits mit zahlreichen praktischen Ergebnisse tun.
Dienstleistungen rund um das Management von Forschungsdaten (FDM) sind seit Jahren fester Bestandteil im Portfolio vieler Bibliotheken. Dazu gehören Daten-Repositories, Webdienste, Software und Beratungsangebote aber auch die Entwicklung von Terminologien und Standards für Metadaten. Die Entwicklung von FDM-Diensten hat mit Gründung der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ein neues Momentum erhalten. So können wir in naher Zukunft mit der freien Verfügbarkeit von weitaus größeren Datenmengen aus den unterschiedlichsten Disziplinen rechnen. Die umfassende Nutzung dieser Forschungsdateninfrastrukturen erfordert semantische Interoperabilität. Nur so können Daten disziplinenübergreifend gefunden und wiederverwendet werden können. Die TIB - Leibniz-Informationszentrum für Naturwissenschaft und Technik leistet in zahlreichen NFDI-Konsortien einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung von semantischen Diensten für die NFDI. So wird der TIB Terminologie-Service (TS) ein integraler Bestandteil des Diensteportfolios zahlreicher NFDI-Konsortien mit TIB Beteiligung sein. Der TS ermöglicht die Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Daten und Metadaten für die NFDI, aber auch für andere Dateninfrastruktur-Initiativen, indem er (Meta-)Daten semantisch beschreibt. Die TIB TS ermöglicht die Suche, den Download und die Kuratierung von Terminologien verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen. Schnittstellen erlauben die Integration dieser Terminologien in Mehrwertdienste wie die Annotation von Daten in elektronischen Laborjournalen oder Daten-Repositorien. Der TIB TS liefert im ersten Schritt einen umfassenden Überblick über bestehende und relevante Terminologien für die Disziplinen. Lücken können so identifiziert und Qualitätsmetriken abgeleitet werden. Ziel ist ein Dienst für qualitativ hochwertige, für Menschen und und Maschinen lesbare Terminologien für einen FAIRen-Datenraum. Erste Ergebnisse dieser Entwicklungen werden vorgestellt.
Schlagwörter wie Künstliche Intelligenz (KI), Computer Vision, Objekt- und Bilderkennung oder künstliche neuronale Netze werden derzeit in den Medien inflationär gebraucht. KI-Anwendungen dringen immer stärker, oft unbemerkt, in Consumer-Bereiche ein. Gesichtserkennung u. a. bei der Handy-Fotografie, Mustererkennung in der diagnostischen Medizin, Bildverarbeitung auf Social Media oder visuelles Erkennen beim autonomen Fahren. Damit einher geht auch viel Verunsicherung und Unkenntnis. «Autotagging» ist das automatische Zuordnen von Keywords/Tags zu Bildern anhand des Bildinhalts ohne menschliches Zutun. Das Digital-Asset-Management-System Canto Cumulus , das im Bildarchiv der ETH-Bibliothek seit über 15 Jahren im Einsatz ist, bietet seit geraumer Zeit die anhand von künstlichen neuronalen Netzen trainierte Computer-Vision-Software Clarifai als Plugin fürs Autotagging an. Das Bildarchiv hat breite Tests mit dem Basismodell General von Clarifai gemacht. Die beachtliche Menge von 850'000 Bilder werden bis Ende 2021 autogetaggt sein. Ziel ist nicht, die intellektuelle Beschlagwortung mittels hierarchischer Kategorien abzulösen. Das Autotagging wird vielmehr als zusätzliche und komplementäre Suchmöglichkeit für Nutzende verstanden, künftig soll diese sicher auch zum Auffinden von Bildern mit Bildern eingesetzt werden können (Content Based Image Retrieval). Am Bibliothekartag sollen Tests und Erfahrungen, Vor- und Nachteile, wissenswerte Hintergrundfakten sowie Reaktionen der Nutzenden vermittelt werden. Ausserdem möchte der Vortrag dazu beitragen, die dringend notwendige Debatte über ethische Fragen zu KI in der GLAM-Community anzuregen.
Ob Zeitschriftenartikel, Buchkapitel, Datensatz, Probe oder Software – diese Resultate von Wissenschaft und Forschung gilt es, in einer zunehmend digitalen Wissenschaftslandschaft offen zugänglich und dabei eindeutig und dauerhaft auffindbar zu machen. Dies soll nicht nur den Informationsaustausch innerhalb der Wissenschaft von „Closed“ zu „Open“ Science unterstützen, sondern auch den Transfer der Erkenntnisse in die Gesellschaft fördern. Eine zentrale Rolle beim Kulturwandel hin zu Open Science spielen Identifikationssysteme, die unter dem Oberbegriff „Persistent Identifier“ (PID) gefasst werden. PIDs stellen die Zitierbarkeit und Referenzierbarkeit von wissenschaftlichen Ressourcen sicher. Für wissenschaftliche Publikationen hat sich hierbei der „Digital Object Identifier“ (DOI) als Standard etabliert. Dieser Identifikator ist ein wichtiges Element im Gefüge der digitalen Wissenschaftskommunikation. Um aber einen echten Mehrwert in den sich entwickelnden e-Infrastrukturen, wie der European Open Science Cloud (EOSC) oder der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), zu schaffen, ist es essenziell, verschiedene Identifikatoren miteinander zu verknüpfen und somit in Verbindung zu setzen (vgl. (1), S. 5). Im Vortrag werden verschiedene PIDs, wie DOI, GND, ORCID und ROR, betrachtet und aufgezeigt, wie diese im Zusammenspiel zu einem effektiveren und offeneren Informationsaustausch innerhalb der Wissenschaft beitragen können. Zudem werden aktuelle nationale und internationale Bestrebungen beschrieben, um eine vernetzte PID-Landschaft zu schaffen und Einrichtungen einen Rahmen für lokale PID-Anwendungen zu geben.(1) Ferguson, C., McEntrye, J., Bunakov, V., Lambert, S., van der Sandt, S., Kotarski, R., Stewart S., MacEwan, A., Fenner, M., Cruse, P., van Horik, R., Dohna, T., Koop-Jacobsen, K., Schindler, U. , McCafferty, S. (2018): D3.1 Survey of Current PID Services Landscape, 36 p. https://doi.org/10.5281/zenodo.1324296
Über 50 Jahre nach Erfindung des “Machine-Readable Cataloging” werden in Bibliotheken Metadaten noch immer primär in MARC oder verwandten feldbasierten Formaten (PICA, MAB2, ASEQ, allegro) verwaltet. Die Verarbeitung dieser, außerhalb des Bibliothekswesens praktisch irrelevanten Datenformate erfordert mitunter spezielle Werkzeuge. Mit wachsender Verfügbarkeit größerer Datenbestände bis zu Big Data und mit zunehmender Verbreitung von allgemeinen Data Science Verfahren ist in den letzten Jahren auch der Bedarf an Möglichkeiten zur flexiblen Analyse von Bibliotheksdaten gestiegen. Die Analysen reichen von einfachen Statistiken über Prozesse zur Datenanreicherung und Qualitätskontrolle bis zu Visualisierungen und komplexen Verfahren des Machine-Learning. In den letzten Jahren sind deshalb eine Reihe von offenene Werkzeugen für Bibliotheksdaten entstanden, über die im Rahmen dieses Vortrags ein Überblick gegeben werden soll. Im Gegensatz zu früheren Anwendungen lassen sich die vorgestellten Kommandzeilen- oder Browser-basierten Werkzeuge gut in allgemein Data Science Workflows integrieren. Der Einsatz von Analysewerkzeuge von der Idee bis zum Ergebnis wird am Beispiel des an der DNB entwickelten GND-Dashboard illustriert.
Zitationsdatenbanken und die ihnen zugrunde liegenden Zitationen eines Dokumentes durch ein anderes sind im wissenschaftlichen Sektor nicht wegzudenken. Zitation gelten darüber hinaus als - umstrittener - Erfolgsindikator für die Resonanz, die eine wissenschaftliche Publikation erzeugt. Informationen über Zitationsbeziehungen waren lange proprietär und kostspielig. Durch Bewegungen wie die Initiative for Open Citations hat sich diese Situation in den letzten Jahren grundlegend geändert. In diesem Vortrag möchten wir diese Entwicklung darstellen und darüber hinaus erklären, was offene Zitationsinformationen sind, welche Gestalt sie annehmen, wo sie zu finden (und nutzen) sind und welche Rolle sie in der Transformation zu einem Open-Access-Publikationswesen spielen können, zum Beispiel durch die Erhöhung der Sichtbarkeit von bibliotheksbetriebenen Journals. Bibliotheken nehmen im Ökosystem offener Zitationsinformationen eine Schlüsselstellung ein, da sie offene Zitationen sowohl bereitstellen als auch nutzen können. Einerseits leisten sie in ihrer Rolle als publikationsunterstützende Institutionen (zum Beispiel als Betreiber von Repositorien, Journal-Plattformen und Hochschulverlagen) einen gewichtigen Beitrag durch die Veröffentlichung des Long Tails der Zitationen. Auf der anderen Seite sind sie Nutzer offener Zitationsinformationen, zum Beispiel in Bibliothekskatalogen, Forschungsinformationssystemen, Hochschulbibliographien und allen anderen Orten, in denen bibliometrische Kennzahlen eine Rolle spielen. Wir werden diese Zusammenhänge im Kontext der Ergebnisse einer Erhebung von Betreibern von Open-Access-Zeitschriften und -Plattformen präsentieren und mit einem von uns entwickelten Plugin für die frei lizensierte Zeitschriftenpublikationssoftware Open Journal Systems (OJS) eine Lösung vorstellen, die Bibliotheken eine einfache Beteiligung an der Publikation offener Zitationsinformationen ermöglicht.