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  1. Hartmann, S.; Haffner, A.: Linked-RDA-Data in der Praxis (2010) 0.06 
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    Abstract
    Durch den neuen Erschließungsstandard "Resource Description and Access" (RDA) lassen sich bibliografische Daten sowie Normdaten Semantic-Web-konform repräsentieren. Der Vortrag soll aufzeigen, welche Auswirkungen RDA auf die Katalogisierung in Bibliotheken und den Zugang zu den erschlossenen Ressourcen im Semantic Web hat. Anhand erster Erfahrungen aus praktischen Umsetzungen wird erläutert, wie bibliografische Daten durch RDA und Linked-Data-Technologien besser zugänglich gemacht und vor allem nachgenutzt werden können.
    Date
    13. 2.2011 20:22:23
  2. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.06 
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    Abstract
    Diese Publikation beschreibt die Zusammenhänge zwischen wissenshaltigen begriffsorientierten Terminologien, Ontologien, Big Data und künstliche Intelligenz.
    Date
    13.12.2017 14:17:22
  3. Eckert, K.: SKOS: eine Sprache für die Übertragung von Thesauri ins Semantic Web (2011) 0.05 
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    Abstract
    Das Semantic Web - bzw. Linked Data - hat das Potenzial, die Verfügbarkeit von Daten und Wissen, sowie den Zugriff darauf zu revolutionieren. Einen großen Beitrag dazu können Wissensorganisationssysteme wie Thesauri leisten, die die Daten inhaltlich erschließen und strukturieren. Leider sind immer noch viele dieser Systeme lediglich in Buchform oder in speziellen Anwendungen verfügbar. Wie also lassen sie sich für das Semantic Web nutzen? Das Simple Knowledge Organization System (SKOS) bietet eine Möglichkeit, die Wissensorganisationssysteme in eine Form zu "übersetzen", die im Web zitiert und mit anderen Resourcen verknüpft werden kann.
    Date
    15. 3.2011 19:21:22
  4. Stumpf, G.: "Kerngeschäft" Sacherschließung in neuer Sicht : was gezielte intellektuelle Arbeit und maschinelle Verfahren gemeinsam bewirken können (2015) 0.04 
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    Abstract
    Als "Kerngeschäft" des bibliothekarischen Berufsbildes ist die Sacherschließung starken Veränderungen unterworfen; als Kern des Metadatenangebots ist ein intellektueller Input unverzichtbar, gerade weil mit maschinellen Verfahren sehr viel Mehrwert daraus generiert werden kann. In dem Vortrag wird versucht, aus allgemeiner Perspektive den funktionellen Mehrwert der Sacherschließung zu beleuchten. Das Zusammenwirken der intellektuellen Erschließung und verschiedener Formen automatischer Metadatenerzeugung und -vermehrung muss neu justiert und standardisiert werden. Besondere Bedeutung haben Normdaten mit ihrem Potenzial für die Linked-Data-Welt; zugleich muss aber auch die Datenbasis für die durch Suchmaschinentechnologie geprägten Rechercheumgebungen quantitativ verbreitert und qualitativ aufgewertet werden.
    Content
    Es handelt sich um den leicht überarbeiteten Text eines Vortrags bei der VDB-Fortbildungsveranstaltung "Wandel als Konstante: neue Aufgaben und Herausforderungen für sozialwissenschaftliche Bibliotheken" am 22./23. Januar 2015 in Berlin.
  5. Franke-Maier, M.: Computerlinguistik und Bibliotheken : Editorial (2016) 0.04 
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    Abstract
    Vor 50 Jahren, im Februar 1966, wies Floyd M. Cammack auf den Zusammenhang von "Linguistics and Libraries" hin. Er ging dabei von dem Eintrag für "Linguistics" in den Library of Congress Subject Headings (LCSH) von 1957 aus, der als Verweis "See Language and Languages; Philology; Philology, Comparative" enthielt. Acht Jahre später kamen unter dem Schlagwort "Language and Languages" Ergänzungen wie "language data processing", "automatic indexing", "machine translation" und "psycholinguistics" hinzu. Für Cammack zeigt sich hier ein Netz komplexer Wechselbeziehungen, die unter dem Begriff "Linguistics" zusammengefasst werden sollten. Dieses System habe wichtigen Einfluss auf alle, die mit dem Sammeln, Organisieren, Speichern und Wiederauffinden von Informationen befasst seien. (Cammack 1966:73). Hier liegt - im übertragenen Sinne - ein Heft vor Ihnen, in dem es um computerlinguistische Verfahren in Bibliotheken geht. Letztlich geht es um eine Versachlichung der Diskussion, um den Stellenwert der Inhaltserschliessung und die Rekalibrierung ihrer Wertschätzung in Zeiten von Mega-Indizes und Big Data. Der derzeitige Widerspruch zwischen dem Wunsch nach relevanter Treffermenge in Rechercheoberflächen vs. der Erfahrung des Relevanz-Rankings ist zu lösen. Explizit auch die Frage, wie oft wir von letzterem enttäuscht wurden und was zu tun ist, um das Verhältnis von recall und precision wieder in ein angebrachtes Gleichgewicht zu bringen. Unsere Nutzerinnen und Nutzer werden es uns danken.
  6. Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018) 0.04 
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    Source
    https://www.heise.de/tp/features/Von-Big-Data-zu-Big-Brother-3946125.html?view=print
    Theme
    Data Mining
  7. Open Knowledge Foundation: Prinzipien zu offenen bibliographischen Daten (2011) 0.04 
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    Footnote
    Original unter: http://openbiblio.net/principles/ (Open Bibliography and Open Bibliographic Data)
  8. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.03 
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    Abstract
    Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.
    Date
    19. 8.2017 9:24:22
  9. Nohr, H.: Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung (2017) 0.03 
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    Abstract
    Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den Rahmenbedingungen für analytische Anwendungen wie Big Data, die durch das neue europäische Datenschutzrecht entstehen, insbesondere durch die EU-Datenschutz-Grundverordnung. Er stellt wesentliche Neuerungen vor und untersucht die spezifischen datenschutzrechtlichen Regelungen im Hinblick auf den Einsatz von Big Data sowie Voraussetzungen, die durch die Verordnung abverlangt werden.
    Theme
    Data Mining
  10. Bauckhage, C.: Moderne Textanalyse : neues Wissen für intelligente Lösungen (2016) 0.03 
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    Abstract
    Im Zuge der immer größeren Verfügbarkeit von Daten (Big Data) und rasanter Fortschritte im Daten-basierten maschinellen Lernen haben wir in den letzten Jahren Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz erlebt. Dieser Vortrag beleuchtet diese Entwicklungen insbesondere im Hinblick auf die automatische Analyse von Textdaten. Anhand einfacher Beispiele illustrieren wir, wie moderne Textanalyse abläuft und zeigen wiederum anhand von Beispielen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten sich heutzutage in Branchen wie dem Verlagswesen, der Finanzindustrie oder dem Consulting ergeben.
    Source
    https://login.mailingwork.de/public/a_5668_LVrTK/file/data/1125_Textanalyse_Christian-Bauckhage.pdf
    Theme
    Data Mining
  11. Gross, D.: Maschinelle Bilderkennung mit Big Data und Deep Learning (2017) 0.03 
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    Abstract
    Die Arbeit mit unstrukturierten Daten dient gerne als Paradebeispiel für Big Data, weil die technologischen Möglichkeiten das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen erlauben und die Mehrheit dieser Daten unstrukturiert ist. Allerdings ist im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten meist von der Analyse und der Extraktion von Informationen aus Texten die Rede. Viel weniger hingegen wird das Thema der Bildanalyse thematisiert. Diese gilt aber nach wie vor als eine Königdisziplin der modernen Computerwissenschaft.
    Source
    https://jaxenter.de/big-data-bildanalyse-50313
  12. Winterhalter, C.: Licence to mine : ein Überblick über Rahmenbedingungen von Text and Data Mining und den aktuellen Stand der Diskussion (2016) 0.03 
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    Abstract
    Der Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten der Anwendung von Text and Data Mining (TDM) und ähnlichen Verfahren auf der Grundlage bestehender Regelungen in Lizenzverträgen zu kostenpflichtigen elektronischen Ressourcen, die Debatte über zusätzliche Lizenzen für TDM am Beispiel von Elseviers TDM Policy und den Stand der Diskussion über die Einführung von Schrankenregelungen im Urheberrecht für TDM zu nichtkommerziellen wissenschaftlichen Zwecken.
    Theme
    Data Mining
  13. Hensinger, P.: Trojanisches Pferd "Digitale Bildung" : Auf dem Weg zur Konditionierungsanstalt in einer Schule ohne Lehrer? (2017) 0.02 
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    Abstract
    Wir hatten schon viele Schulreformen, und nun wird von der Kultusministerkonferenz eine weitere angekün-digt, die "Digitale Bildung": Unterricht mit digitalen Medien wie Smartphone und Tablet-PC über WLAN.1Medien und Bildungspolitiker predigen Eltern, ihre Kinder seien in Schule und Beruf chancenlos, wenn sie nicht schon in der Grundschule Apps programmieren lernen.Die Hauptinitiative der Digitalisierung der Bildung kommt von der IT-Branche. Im Zwischenbericht der Platt-form "Digitalisierung in Bildung und Wissenschaft" steht, wer das Bundeswissenschaftsministerium berät - nämlich Akteure der IT-Wirtschaft: Vom Bitkom, der Gesellschaft für Informatik (GI) über Microsoft, SAP bis zur Telekom sind alle vertreten (BUNDESMINISTERIUM 2016:23). Nicht vertreten dagegen sind Kinderärzte, Päda-gogen, Lernpsychologen oder Neurowissenschaftler, die sich mit den Folgen der Nutzung von Bildschirm-medien bei Kindern und Jugendlichen beschäftigen. Die New York Times schlägt in einer Analyse Alarm: "How Google Took Over the Classroom" (13.05.2017).2 Mit ausgeklügelten Methoden, den Hype um digitale Medien nutzend, greift Google nach der Kontrolle des US-Bildungswesens, auch der Kontrolle über die Inhalte. Wer bei der Analyse und Bewertung dieser Entwicklung nur fragt "Nützen digitale Medien im Unterricht?", verengt den Blick, reduziert auf Methodik und Didaktik und schließt Gesamtzusammenhänge aus. Denn die digitalen Medien sind mehr als nur Unterrichts-Hilfsmittel. Diesen Tunnelblick weitet die IT-Unternehmerin Yvonne Hofstetter. Sie schreibt in ihrem Buch "Das Ende der Demokratie": "Mit der Digitalisierung verwandeln wir unser Leben, privat wie beruflich, in einen Riesencomputer. Alles wird gemessen, gespeichert, analysiert und prognostiziert, um es anschließend zu steuern und zu optimieren"(HOFSTETTER 2016:37). Grundlage dafür ist das Data-Mining - das Sammeln von Daten - für BigData Analysen. Die Haupt-Schürfwerkzeuge dazu sind dasSmartphone, der TabletPC und das WLAN-Netz.
    Date
    22. 2.2019 11:45:19
  14. Svensson, L.: Linked data in der Deutschen Nationalbibliothek (und auch anderswo ...) (2013) 0.02 
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    Abstract
    Das World Wide Web hat den Informations- austausch grundlegend verändert. Auch Archive, Bibliotheken und Museen stellen ihre Information ins WWW. Wir haben oft nur eigene Datensilos. Die Zukunft ist aber eher ein organisationsübergreifendes Netzwerk. Durch Linked Data können wir Information netzwerkartig wiederverwenden. Das Konzept basiert auf vier einfachen Prinzipen: - Use URIs as names for things - Use HTTP URIs so that people can look up those names. - When someone looks up a URI, provide useful information, using the standards (RDF*, SPARQL) - Include links to other URIs. so that they can discover more things.
    Source
    http://de.slideshare.net/larsgsvensson/linked-data-in-der-deutschen-nationalbibliothek-und-auch-anderswo
  15. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.02 
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    Footnote
    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  16. Suominen, O.; Hyvönen, N.: From MARC silos to Linked Data silos? (2017) 0.02 
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    Abstract
    Seit einiger Zeit stellen Bibliotheken ihre bibliografischen Metadadaten verstärkt offen in Form von Linked Data zur Verfügung. Dabei kommen jedoch ganz unterschiedliche Modelle für die Strukturierung der bibliografischen Daten zur Anwendung. Manche Bibliotheken verwenden ein auf FRBR basierendes Modell mit mehreren Schichten von Entitäten, während andere flache, am Datensatz orientierte Modelle nutzen. Der Wildwuchs bei den Datenmodellen erschwert die Nachnutzung der bibliografischen Daten. Im Ergebnis haben die Bibliotheken die früheren MARC-Silos nur mit zueinander inkompatiblen Linked-Data-Silos vertauscht. Deshalb ist es häufig schwierig, Datensets miteinander zu kombinieren und nachzunutzen. Kleinere Unterschiede in der Datenmodellierung lassen sich zwar durch Schema Mappings in den Griff bekommen, doch erscheint es fraglich, ob die Interoperabilität insgesamt zugenommen hat. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer Studie zu verschiedenen veröffentlichten Sets von bibliografischen Daten vor. Dabei werden auch die unterschiedlichen Modelle betrachtet, um bibliografische Daten als RDF darzustellen, sowie Werkzeuge zur Erzeugung von entsprechenden Daten aus dem MARC-Format. Abschließend wird der von der Finnischen Nationalbibliothek verfolgte Ansatz behandelt.
  17. Mainzer, K.; Jellen, R.: ¬"Der Philosophie kommt die Aufgabe der Kommunikation zu" : Klaus Mainzer über "Big Data" und die Algorithmisierung der Welt (2016) 0.02 
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    Abstract
    Der Wissenschaftsphilosoph Klaus Mainzer (geb. 1947) forscht und lehrt an der Technischen Universität München und ist Direktor der Carl-Linde-Akademie. Bekannte von ihm verfasste Bücher sind "Leben als Maschine? - Von der Systembiologie zur Robotik und Künstlichen Intelligenz", "Der kreative Zufall - Wie das Neue in die Welt kommt" und "Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft". 2014 erschien sein bislang jüngstes Werk "Die Berechnung der Welt - Von der Weltformel bis zu Big Data". Im Gespräch mit Reinhard Jellen bekennt er sich dazu, Grundlagen erklären zu wollen, und beklagt, dass Mathematiklehrer heute häufig keine Ahnung mehr von Physik haben.
  18. Wolchover, N.: Wie ein Aufsehen erregender Beweis kaum Beachtung fand (2017) 0.02 
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    Date
    22. 4.2017 10:42:05
    22. 4.2017 10:48:38
  19. Hafner, R.; Schelling, B.: Automatisierung der Sacherschließung mit Semantic Web Technologie (2015) 0.02 
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    22. 6.2015 16:08:38
  20. "Research Data Vision 2025" - ein Schritt näher : ein Diskussionspapier der Arbeitsgruppe Forschungsdaten (2018) 0.02 
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