000 Informatik, Wissen, Systeme
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Digital qualifiziertes Personal ist die Grundlage für eine zukunftsfähige Wissenschaftslandschaft. Die Omnipräsenz von digitalen Daten und Informationen, von Tools für Kommunikation und Kollaboration stellt nicht nur Wissenschaft und Forschung vor neue Herausforderungen, sondern die gesamte Gesellschaft. Überall bedarf es digitaler Kompetenzen, um mit den Möglichkeiten der digitalen Transformation bewusst und mündig umgehen zu können. Hier bietet die Informationswissenschaft gemeinsam mit der Informatik als Basiswissenschaft für alle Wissenschaften Ansätze und Lösungen, so zum Beispiel im Bereich Data Science und Data Stewardship. Basierend auf einem Diskussionspapier (Attallah et al., 2020) widmeten sich 19 Expert*innen im Kontext eines Interview-Podcasts der AG 6 „Digital qualifiziertes Personal“ der Allianz der Wissenschaftsorganisationen diesem komplexen Thema. Die 15 durchgeführten (Doppel-) Interviews bildeten die Basis für die Datengrundlage und wurden explorativ und softwaregestützt qualitativ analysiert. Ziel war die ergebnisoffene, aber möglichst umfängliche Abbildung und Analyse der von den Expert*innen angesprochenen Handlungsfelder, um unter anderem folgende Forschungsfragen beantworten zu können: Welche Kompetenzen werden für die digitale Qualifikation in den Wissenschaftsorganisationen benötigt? Welche Möglichkeiten und Verantwortlichkeiten für eine Kompetenzvermittlung gibt es? Welchen Beitrag können die Informationswissenschaften leisten?
KEW@T ist ein anwendungsorientiertes Forschungsprojekt zur Verknüpfung von digitalen Inhalten aus den Bereichen digitales Kulturerbe und Kulturtourismus am Beispiel des Landes Brandenburg. Das Projekt, welches in Kooperation mit der Tourismus Marketing Brandenburg GmbH durchgeführt wurde, wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes Brandenburg gefördert.
Reflecting on the history and development of the knowledge management discipline from an academic and applied research perspective, this chapter will outline the KM essentials as core of the discipline and open questions to be addressed in the future. Secondly, the author will discuss in particular the role of KM within organizational practice in regard to the overall societal challenges all organizations are facing today globally. Thirdly, the chapter will provide an outlook of the discipline in the light of future developments and suggests some research topics to be addressed by interdisciplinary KM research in the future. Beside on drawing on more than 35 years of experience in the KM field, this contribution will profit from previous research undertaken on the future of KM (2002 and 2012), contributions to guidelines and standards for KM (e.g., CEN, DIN, ISO), as well as from working with European Fortune 500 companies over the past 25 years.
The five editions of the CheckThat! lab so far have focused on the main tasks of the information verification pipeline: check-worthiness, evidence retrieval and pairing, and verification. The 2023 edition of the lab zooms into some of the problems and - for the first time - it offers five tasks in seven languages (Arabic, Dutch, English, German, Italian, Spanish, and Turkish): Task 1 asks to determine whether an item, text or a text plus an image, is check-worthy; Task 2 requires to assess whether a text snippet is subjective or not; Task 3 looks for estimating the political bias of a document or a news outlet; Task 4 requires to determine the level of factuality of a document or a news outlet; and Task 5 is about identifying authorities that should be trusted to verify a contended claim.
In Zeiten, in denen soziale Netzwerke stetig weiterwachsen und rasant an Mitgliedern gewinnen, entstehen auch mehr Inhalte, als vor Jahrzehnten vorstellbar gewesen wären. Dadurch, dass ein Großteil der Gesellschaft Anteil an solchen sozialen Netzwerken nimmt und über deren Kommunikationswege auch diskutiert und Informationen austauscht, ist es zunehmend relevanter geworden, einen sicheren Rahmen für diesen Austausch zu bieten. Dabei ist vor allem die sogenannte hassgeladene Sprache (engl.: Hate-Speech) ein großes Problem. Um einen gesitteten Austausch gewährleisten zu können, werden Verfahren eingesetzt, um hassgeladene Aussagen automatisch zu erkennen. Diese Methoden bedienen sich Klassifikationsmethoden aus dem Bereich des Text Mining, welches diverse Methoden beinhaltet, um Informationen aus Texten zu extrahieren. Ein Teil davon sind die sogenannten Klassifikationsmethoden, welche durch Ensemble-Methoden noch verbessert werden können. Sie werden in diversen Forschungsfeldern des maschinellen Lernens eingesetzt und erzielen durchweg positive Ergebnisse (Dong et al., 2020, S. 251) (Tasci, 2020, S. 30416). In der vorliegenden Arbeit werden Ensemble-Methoden an einer Shared Task angewendet und dabei die GermEval2019 betrachtet, da diese sich mit deutschsprachigen, hassgeladenen Texten beschäftigt.
Die folgende Arbeit analysiert, ob und wie es theoretisch möglich ist, mit einem Discoverysystem gleichzeitig in den bestehenden Datenbanken der Bibliothek und des Archivs des Bundesarchives zu recherchieren. Dabei wird auch auf die derzeitigen Datenbanken und Suchoberflächen eingegangen. Ziel ist es, ein geeignetes Discoverysystem zu finden und dieses theoretisch umzusetzen. Die folgenden Forschungsfragen sollen mit dieser Arbeit beantwortet werden: Welche Datenbanken sollen gemeinsam durchsuchbar sein? Welche relevanten Metadatenformate für die Recherche sind je Datenbank vorhanden? Ist ein Sucheinstieg für die verschiedenen Datenbanken mit Hilfe eines Discoverysystems machbar?
Das Thema der algorithmischen künstlichen Intelligenz hat mit der Veröffentlichung des omnipräsent in den Medien behandelten Chatbots ChatGPT seit November 2022 erheblich an Fahrt aufgenommen. Als disruptive Technologie, wie das erwähnte Large Language Model auch schon des Öfteren bezeichnet wurde, könnte man für den Dienstleistungsbereich von Archiven durchaus auch das Aufkommen der OCR - gepaart mit der HTR-Technologie (Handwritten Text Recognition) bezeichnen. Die Möglichkeit alte maschinenschriftliche Texte von Unikaten in Unicode zu übersetzen und so am PC durchsuchbar zu machen, besteht zwar schon lange (OCR existiert als Prototyp-Technologie seit den 1950er Jahren), allerdings wurde die Anpassung der Technologie auf handschriftliche, historische Unterlagen lange Zeit als unüberwindbare Herausforderung angesehen. Dies hat sich zügig verändert, seitdem die HTR-Technologie durch die Plattform Transkribus 2015 mit Mitteln aus dem Rahmenprogramm der Europäischen Kommission als Teil des Projekts tranScriptorium (2013-2015) erhebliche Entwicklungssprünge tat. Erneut von der Europäischen Kommission finanziert, diesmal im Rahmen von Horizon 2020, zielt das Nachfolgeprojekt als Europäische Genossenschaft READ-Coop darauf ab, eine funktionierende Online-Forschungsinfrastruktur zu erhalten, zu entwickeln und zu fördern, in der neue Technologien Innovationen in der Archivforschung ermöglichen. Seitdem ist die Plattform bei Historikern, Archivaren, Bibliothekaren und Big-Data-Scientists stetig beliebter geworden. Transkribus ist nicht die einzige Software in der Welt der HTR-Software. Aber vor Anbietern wie eScriptorium (seit 2018), ist sie die beliebteste Plattform für die Anwendung an historischen Dokumenten.