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Abstract

Social Tagging ist eine Methode zur semantischen Datenorganisation. Im Unterschied zu traditionellen Ansätzen wird die Kategorisierung nicht von Experten vorgenommen, sondern von einer Vielzahl von Benutzern gemeinschaftlich entwickelt. Bezüglich der Daten existieren grundsätzlich keinerlei Einschränkungen. Dabei kann es sich sowohl um multimediale Inhalte als auch um wissenschaftliche Literatur handeln. Jeder Benutzer, unabhängig von Expertise oder Intention, ist aufgefordert, mithilfe von frei gewählten Tags die Kategorisierung der verwendeten Ressourcen zu unterstützen. Insgesamt entsteht dadurch eine Sammlung verschiedenster subjektiver Einschätzungen, die zusammen eine umfassende semantische Organisation bestimmter Inhalte darstellen. Ziel dieses Buches ist es, zunächst die Grundlagen und Anwendungen von Social Tagging zu erörtern und dann speziell die Effekte im Hinblick auf die Wissensorganisation und die sozialen Beziehungen der Benutzer zu analysieren. Eines der zentralen Ergebnisse dieser Arbeit ist die Erkenntnis, dass die gemeinschaftlich erzeugten Metadaten eine unerwartet hohe Qualität bzw. Bedeutsamkeit aufweisen, obwohl Mehrdeutigkeiten und verschiedene Schreibweisen diese negativ beeinflussen könnten. Social Tagging ist besonders effektiv für die Organisation von sehr großen oder auch heterogenen Daten-beständen, die mit herkömmlichen, experten-basierten Kategorisierungsverfahren nicht mehr verarbeitet werden können oder durch automatische Verfahren qualitativ schlechter indexiert werden. Durch Social Tagging wird nicht nur die Wissensorganisation gefördert, sondern darüber hinaus auch die Zusammenarbeit und der Aufbau von Communities, weshalb Social Tagging auch effizient in der Lehre eingesetzt werden kann.

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Abstract

"Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen." Trendforscher John Naisbitt drückt hiermit aus, dass es dem Menschen heute nicht mehr möglich ist die Informationsflut, die sich über ihn ergießt, effizient zu verwerten. Er lebt in einer globalisierten Welt mit einem vielfältigen Angebot an Medien, wie Presse, Radio, Fernsehen und dem Internet. Die Problematik der mangelnden Auswertbarkeit von großen Informationsmengen ist dabei vor allem im Internet akut. Die Quantität, Verbreitung, Aktualität und Verfügbarkeit sind die großen Vorteile des World Wide Web (WWW). Die Probleme liegen in der Qualität und Dichte der Informationen. Das Information Retrieval muss effizienter gestaltet werden, um den wirtschaftlichen und kulturellen Nutzen einer vernetzten Welt zu erhalten.Matthias Erbarth beleuchtet zunächst genau diesen Themenkomplex, um im Anschluss ein Format für elektronische Dokumente, insbesondere kommerzielle Publikationen, zu entwickeln. Dieses Anwendungsbeispiel stellt eine semantische Inhaltsbeschreibung mit Metadaten mittels XML vor, wobei durch Nutzung von Verweisen und Auswertung von Zusammenhängen insbesondere eine netzförmige Darstellung berücksichtigt wird.

Footnote

Zugl.: Pforzheim, Hochschule, Diplomarbeit, 2002 u.d.T.: Erbarth, Matthias: Abbildung einer Publikation als semantisches Netz unter Verwendung von XML-Technologien

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Classification

TYBA (E)

GHBS

TYBA (E)

Language

e

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Language

e

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Language

e

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Language

e

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Language

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Language

e