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Date

22. 6.2015 16:08:38

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Abstract

In Digitalen Bibliotheken als integrierten Zugängen zu in der Regel mehreren verschiedenen Dokumentsammlungen tritt Heterogenität in vielerlei Spielarten auf: - als technische Heterogenität durch das Zusammenspiel verschiedener Betriebs-, Datenbank- oder Softwaresysteme, - als strukturelle Heterogenität durch das Auftreten verschiedener Dokumentstrukturen und Metadaten-Standards und schließlich - als semantische Heterogenität, wenn Dokumente mit Hilfe unterschiedlicher Ontologien (hier verwendet im weiteren Sinn von Dokumentationssprachen wie Thesauri und Klassifikationen) erschlossen wurden oder aber Dokumente überhaupt nicht mit Metadaten ausgezeichnet wurden. Semantische Heterogenität lässt sich behandeln, indem die Standardisierung von Metadaten (z.B. von der Dublin Core Metadata Initiative oder das Resource Description Framework (RDF) im Kontext des Semantic Web) vorangetrieben und ihre Verwendung gefördert wird. Allerdings besteht auf Grund der unterschiedlichen Interessen aller beteiligten Partner (u.a. Bibliotheken, Dokumentationsstellen, Datenbankproduzenten, "freie" Anbieter von Dokumentsammlungen und Datenbanken) kaum die Aussicht, dass sich durch diese Standardisierung semantische Heterogenität restlos beseitigen lässt. Insbesondere ist eine einheitliche Verwendung von Vokabularen und Ontologien nicht in Sicht. Im Projekt CARMEN wurde unter anderem das Problem der semantischen Heterogenität einerseits durch die automatische Extraktion von Metadaten aus Internetdokumenten und andererseits durch Systeme zur Transformation von Anfragen über Cross-Konkordanzen und statistisch erzeugte Relationen angegangen. Ein Teil der Ergebnisse der Arbeiten am IZ Sozialwissenschaften waren statistische Relationen zwischen Deskriptoren, die mittels Kookurrenzbeziehungen berechnet wurden. Diese Relationen wurden dann für die Übersetzung von Anfragen genutzt, um zwischen verschiedenen Ontologien oder auch Freitexttermen zu vermitteln. Das Ziel dieser Übersetzung ist die Verbesserung des (automatischen) Überstiegs zwischen unterschiedlich erschlossenen Dokumentbeständen, z.B. Fachdatenbanken und Internetdokumenten, als Lösungsansatz zur Behandlung semantischer Heterogenität.

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Abstract

Im August 2009 wurde SKOS "Simple Knowledge Organization System" als neuer Standard für web-basierte kontrollierte Vokabulare durch das W3C veröffentlicht1. SKOS dient als Datenmodell, um kontrollierte Vokabulare über das Web anzubieten sowie technisch und semantisch interoperabel zu machen. Perspektivisch kann die heterogene Landschaft der Erschließungsvokabulare über SKOS vereinheitlicht und vor allem die Inhalte der klassischen Datenbanken (Bereich Fachinformation) für Anwendungen des Semantic Web, beispielsweise als Linked Open Data2 (LOD), zugänglich und stär-ker miteinander vernetzt werden. Vokabulare im SKOS-Format können dabei eine relevante Funktion einnehmen, indem sie als standardisiertes Brückenvokabular dienen und semantische Verlinkung zwischen erschlossenen, veröffentlichten Daten herstellen. Die folgende Fallstudie skizziert ein Szenario mit drei thematisch verwandten Thesauri, die ins SKOS-Format übertragen und inhaltlich über Crosskonkordanzen aus dem Projekt KoMoHe verbunden werden. Die Mapping Properties von SKOS bieten dazu standardisierte Relationen, die denen der Crosskonkordanzen entsprechen. Die beteiligten Thesauri der Fallstudie sind a) TheSoz (Thesaurus Sozialwissenschaften, GESIS), b) STW (Standard-Thesaurus Wirtschaft, ZBW) und c) IBLK-Thesaurus (SWP).

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