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  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Visualisierung"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Rohner, M.: Betrachtung der Data Visualization Literacy in der angestrebten Schweizer Informationsgesellschaft (2018) 0.05
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    Abstract
    Datenvisualisierungen sind ein wichtiges Werkzeug, um Inhalte und Muster in Datensätzen zu erkennen und ermöglichen so auch Laien den Zugang zu der Information, die in Datensätzen steckt. Data Visualization Literacy ist die Kompetenz, Datenvisualisierungen zu lesen, zu verstehen, zu hinterfragen und herzustellen. Data Visulaization Literacy ist daher eine wichtige Kompetenz der Informationsgesellschaft. Im Auftrag des Bundesrates hat das Bundesamt für Kommunikation BAKOM die Strategie "Digitale Schweiz" entwickelt. Die Strategie zeigt auf, wie die fortschreitende Digitalisierung genutzt und die Schweiz zu einer Informationsgesellschaft entwickelt werden soll. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, inwiefern die Strategie "Digitale Schweiz" die Förderung von Data Visualization Literacy in der Bevölkerung unterstützt. Dazu werden die Kompetenzen der Data Visualization Literacy ermittelt, Kompetenzstellen innerhalb des Bildungssystems benannt und die Massnahmen der Strategie in Bezug auf Data Visualization Literacy überprüft.
    Content
    Diese Publikation entstand im Rahmen einer Thesis zum Master of Science FHO in Business Administration, Major Information and Data Management.
  2. Brantl, M.; Ceynowa, K.; Meiers, T.; Wolf, T.: Visuelle Suche in historischen Werken (2017) 0.01
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    Abstract
    Die Bayerische Staatsbibliothek (BSB) zählt mit ihrem Bestand von knapp 11 Mio. Bänden zu den bedeutendsten Universalbibliotheken der Welt. Bereits 1,2 Mio. Werke sind digitalisiert, was die BSB zur größten digitalen Kulturinstitution in Deutschland macht. Dieser digitale Bestand umfasst vorwiegend urheberrechtsfreie Werke vom 8. bis ins 20. Jahrhundert, von der mittelalterlichen Bibelhandschrift bis zur Boulevardzeitung der 1920er-Jahre. Diese Vielfalt des zu digitalisierenden schriftlichen Kulturerbes und das hohe Tempo der Massendigitalisierung in den letzten Jahren haben ihren Preis - die inhaltliche Erschließung der Werke hinkt hinterher, insbesondere bei Werken, die nicht mittels Optical Character Recognition-Verfahren (OCR) automatisiert maschinenlesbar transformiert und zugänglich gemacht werden können. Dies gilt insbesondere für mittelalterliche Handschriften, Alte Druck- und Spezialbestände. Deshalb blieb auch der reichhaltige, in diesen Werken verborgene Bildbestand für den Nutzer weitestgehend verborgen und konnte lediglich durch das Durchblättern am Bildschirm entdeckt werden. Dies war Motivation für die Bayerische Staatsbibliothek, gemeinsam mit dem Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut in Berlin ein System zur ähnlichkeitsbasierten Bildsuche aufzubauen, welches sämtliche Bildinhalte aller 1,2 Mio. Digitalisate automatisch identifiziert. Hierbei werden mittels morphologischer Verfahren Bilder aus den Buchseiten extrahiert, die danach aufgrund von Farb- und Kantenmerkmalen klassifiziert werden. Bilder "ohne Informationswert" werden mit Hilfe von Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens herausgefiltert. Damit konnten aus den digitalisierten Werken der BSB bislang mehr als 43 Mio. einzelne Bilder identifiziert werden, die mittels einer hochperformanten Suchmaschine über eine frei verfügbare Web-Applikation dem Anwender direkt zur Verfügung stehen. Dank der Vielfalt und Reichhaltigkeit der indexierten Bestände spricht dieses Angebot nicht nur Historiker und Buchwissenschaftler an, sondern Interessierte aus den unterschiedlichsten Fachrichtungen. Die Ähnlichkeitssuche stellt dabei unbekannte, ungewöhnliche und oftmals überraschende Bezüge zwischen unterschiedlichsten Werken her.
  3. Reiterer, H.; Jetter, H.-C.: Informationsvisualisierung (2013) 0.00
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    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried
  4. Brockelmann, M.; Wolff, C.: 3D-Visualisierungen : Potenziale in Forschung und Lehre im Kontext von Informationswissenschaft und Medieninformatik (2013) 0.00
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    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 64(2013) H.4, S.209-213
  5. Jaklitsch, M.: Informationsvisualisierung am Beispiel des Begriffs Informationskompetenz : eine szientometrische Untersuchung unter Verwendung von BibExcel und VOSviewer (2016) 0.00
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    Source
    Young information scientists. 1(2016), S.31-43
  6. Maas, J.F.: SWD-Explorer : Design und Implementation eines Software-Tools zur erweiterten Suche und grafischen Navigation in der Schlagwortnormdatei (2010) 0.00
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    Abstract
    Die Schlagwortnormdatei (SWD) stellt als kooperativ erstelltes, kontrolliertes Vokabular ein aus dem deutschsprachigen Raum nicht mehr wegzudenkendes Mittel zur Verschlagwortung von Medien dar. Die SWD dient primär der Vereinheitlichung der Verschlagwortung. Darüber hinaus sind in der Struktur der SWD Relationen zwischen Schlagwörtern definiert, die eine gut vorbereitete Suche stark erleichtern können. Beispiel für solche Relationen sind die Unterbegriff-/Oberbegriffrelationen (Hyponym/Hyperonym) oder die Relation der Ähnlichkeit von Begriffen. Diese Arbeit unternimmt den Versuch, durch die Erstellung eines Such- und Visualisierungstools den Umgang mit der SWD zu erleichtern. Im Fokus der Arbeit steht dabei zum einen die Aufgabe des Fachreferenten, ein Medium geeignet zu verschlagworten. Diese Aufgabe soll durch die Optimierung der technischen Suchmöglichkeiten mit Hilfe von Schlagwörtern geschehen, z.B. durch die Suche mit Hilfe Regulärer Ausdrücke oder durch die Suche entlang der hierarchischen Relationen. Zum anderen sind die beschriebenen Relationen innerhalb der SWD oft unsauber spezifiziert, was ein negativer Seiteneffekt der interdisziplinären und kooperativen Erstellung der SWD ist. Es wird gezeigt, dass durch geeignete Visualisierung viele Fehler schnell auffindbar und korrigierbar sind, was die Aufgabe der Datenpflege um ein Vielfaches vereinfacht. Diese Veröffentlichung geht zurück auf eine Master-Arbeit im postgradualen Fernstudiengang Master of Arts (Library and Information Science) an der Humboldt-Universität zu Berlin.