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  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Peters, I.: Folksonomies : indexing and retrieval in Web 2.0 (2009) 0.01
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    Abstract
    Kollaborative Informationsdienste im Web 2.0 werden von den Internetnutzern nicht nur dazu genutzt, digitale Informationsressourcen zu produzieren, sondern auch, um sie inhaltlich mit eigenen Schlagworten, sog. Tags, zu erschließen. Dabei müssen die Nutzer nicht wie bei Bibliothekskatalogen auf Regeln achten. Die Menge an nutzergenerierten Tags innerhalb eines Kollaborativen Informationsdienstes wird als Folksonomy bezeichnet. Die Folksonomies dienen den Nutzern zum Wiederauffinden eigener Ressourcen und für die Recherche nach fremden Ressourcen. Das Buch beschäftigt sich mit Kollaborativen Informationsdiensten, Folksonomies als Methode der Wissensrepräsentation und als Werkzeug des Information Retrievals.
    Footnote
    Zugl.: Düsseldorf, Univ., Diss., 2009 u.d.T.: Peters, Isabella: Folksonomies in Wissensrepräsentation und Information Retrieval Rez. in: IWP - Information Wissenschaft & Praxis, 61(2010) Heft 8, S.469-470 (U. Spree): "... Nachdem sich die Rezensentin durch 418 Seiten Text hindurch gelesen hat, bleibt sie unentschieden, wie der auffällige Einsatz langer Zitate (im Durchschnitt drei Zitate, die länger als vier kleingedruckte Zeilen sind, pro Seite) zu bewerten ist, zumal die Zitate nicht selten rein illustrativen Charakter haben bzw. Isabella Peters noch einmal zitiert, was sie bereits in eigenen Worten ausgedrückt hat. Redundanz und Verlängerung der Lesezeit halten sich hier die Waage mit der Möglichkeit, dass sich die Leserin einen unmittelbaren Eindruck von Sprache und Duktus der zitierten Literatur verschaffen kann. Eindeutig unschön ist das Beenden eines Gedankens oder einer Argumentation durch ein Zitat (z. B. S. 170). Im deutschen Original entstehen auf diese Weise die für deutsche wissenschaftliche Qualifikationsarbeiten typischen denglischen Texte. Für alle, die sich für Wissensrepräsentation, Information Retrieval und kollaborative Informationsdienste interessieren, ist "Folksonomies : Indexing and Retrieval in Web 2.0" trotz der angeführten kleinen Mängel zur Lektüre und Anschaffung - wegen seines beinahe enzyklopädischen Charakters auch als Nachschlage- oder Referenzwerk geeignet - unbedingt zu empfehlen. Abschließend möchte ich mich in einem Punkt der Produktinfo von de Gruyter uneingeschränkt anschließen: ein "Grundlagenwerk für Folksonomies".
    RSWK
    Information Retrieval
    Series
    Knowledge and information : studies in information science
    Subject
    Information Retrieval
  2. Catarino, M.E.; Baptista, A.A.: Relating folksonomies with Dublin Core (2008) 0.00
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    Abstract
    Folksonomy is the result of describing Web resources with tags created by Web users. Although it has become a popular application for the description of resources, in general terms Folksonomies are not being conveniently integrated in metadata. However, if the appropriate metadata elements are identified, then further work may be conducted to automatically assign tags to these elements (RDF properties) and use them in Semantic Web applications. This article presents research carried out to continue the project Kinds of Tags, which intends to identify elements required for metadata originating from folksonomies and to propose an application profile for DC Social Tagging. The work provides information that may be used by software applications to assign tags to metadata elements and, therefore, means for tags to be conveniently gathered by metadata interoperability tools. Despite the unquestionably high value of DC and the significance of the already existing properties in DC Terms, the pilot study show revealed a significant number of tags for which no corresponding properties yet existed. A need for new properties, such as Action, Depth, Rate, and Utility was determined. Those potential new properties will have to be validated in a later stage by the DC Social Tagging Community.
    Pages
    S.14-22
    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  3. Carlin, S.A.: Schlagwortvergabe durch Nutzende (Tagging) als Hilfsmittel zur Suche im Web : Ansatz, Modelle, Realisierungen (2006) 0.00
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    Abstract
    Nach dem zu Beginn der Ära des World Wide Web von Hand gepflegte Linklisten und -Verzeichnisse und an Freunde und Kollegen per E-Mail verschickte Links genügten, um die Informationen zu finden, nach denen man suchte, waren schon bald Volltextsuchmaschinen und halbautomatisch betriebene Kataloge notwendig, um den mehr und mehr anschwellenden Informationsfluten des Web Herr zu werden. Heute bereits sind diese Dämme gebrochen und viele Millionen Websites halten Billionen an Einzelseiten mit Informationen vor, von Datenbanken und anderweitig versteckten Informationen ganz zu schweigen. Mit Volltextsuchmaschinen erreicht man bei dieser Masse keine befriedigenden Ergebnisse mehr. Entweder man erzeugt lange Suchterme mit vielen Ausschließungen und ebenso vielen nicht-exklusiven ODER-Verknüpfungen um verschiedene Schreibweisen für den gleichen Term abzudecken oder man wählt von vornherein die Daten-Quelle, an die man seine Fragen stellt, genau aus. Doch oft bleiben nur klassische Web-Suchmaschinen übrig, zumal wenn der Fragende kein Informationsspezialist mit Kenntnissen von Spezialdatenbanken ist, sondern, von dieser Warte aus gesehenen, ein Laie. Und nicht nur im Web selbst, auch in unternehmensinternen Intranets steht man vor diesem Problem. Tausende von indizierten Dokumente mögen ein Eckdatum sein, nach dem sich der Erfolg der Einführung eines Intranets bemessen lässt, aber eine Aussage über die Nützlichkeit ist damit nicht getroffen. Und die bleibt meist hinter den Erwartungen zurück, vor allem bei denen Mitarbeitern, die tatsächlich mit dem Intranet arbeiten müssen. Entscheidend ist für die Informationsauffindung in Inter- und Intranet eine einfach zu nutzende und leicht anpassbare Möglichkeit, neue interessante Inhalte zu entdecken. Mit Tags steht eine mögliche Lösung bereit.
    Imprint
    Darmstadt : Hochschule Darmstadt, Fachbereich Informations- und Wissensmanagement
  4. Simon, D.: Anreicherung bibliothekarischer Titeldaten durch Tagging : Möglichkeiten und Probleme (2007) 0.00
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    Abstract
    Die Arbeit ist die untersucht dier Möglichkeiten von Tagging-Verfahren im Kontext bibliothekarischer Erschließung. Der Verfasser führt dazu in das Thema Social Tagging bzw. Folksonomy ein und erklärt die Funktionsweise von Tagging-Systemen. Die Untersuchung stützt sich im wesentlichen auf eine Analyse des KölnerUniversitätsGesamtkatalogs (KUG), der direktes Tagging durch Katalognutzer ebenso ermöglicht wie die Übernahme von Katalogeinträgen für das System BibSonomy. KUG und BibSonomy werden daher mit ihren Eigenschaften vorgestellt, bevor eine bewertende Analyse der Taggingmöglichkeiten und deren bisheriger tatsächlicher Nutzung vorgenommen wird. Dabei untersucht der Verfasser auch den möglichen Beitrag von Tagging-Verfahren in Ergänzung zu den Ergebnissen von Verfahren der inhaltlichen Erschließung und automatischen Indexierung.
    Imprint
    Köln : Fachhochschule, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften
  5. Güntner, G.; Sint, R.; Westenthaler, R.: ¬Ein Ansatz zur Unterstützung traditioneller Klassifikation durch Social Tagging (2008) 0.00
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    Abstract
    Der vorliegende Beitrag stellt einen Ansatz zur Kombination von traditionellen, geschlossenen Klassifikationsverfahren mit offenen, auf Social Tagging basierenden Klassifikationsverfahren vor. Die Darstellung geht von den grundsätzlichen Anforderungen an die Suche und Navigation in Dokumentenarchiven aus, erörtert die Vor- und Nachteile von geschlossenen und offenen Klassifikationsansätzen und präsentiert schließlich einen kombinierten Lösungsansatz, der im Rahmen eines Prototypen umgesetzt wurde. Der Lösungsansatz sieht vor, dass Dokumente grundsätzlich mit freien Tags klassifiziert werden können: Die Klassifikation wird jedoch durch ein kontrolliertes Vokabular unterstützt. Freie Tags werden in einem nachgeordneten, moderierten Prozess in das kontrollierte Vokabular übernommen. Das auf diese Weise wachsende und laufend gepflegte Vokabular unterstützt die Suche und Navigation im Dokumentenraum.
  6. Kim, H.L.; Scerri, S.; Breslin, J.G.; Decker, S.; Kim, H.G.: ¬The state of the art in tag ontologies : a semantic model for tagging and folksonomies (2008) 0.00
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    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  7. Shirky, C.: Ontology is overrated : categories, links, and tags (2005) 0.00
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    Abstract
    Today I want to talk about categorization, and I want to convince you that a lot of what we think we know about categorization is wrong. In particular, I want to convince you that many of the ways we're attempting to apply categorization to the electronic world are actually a bad fit, because we've adopted habits of mind that are left over from earlier strategies. I also want to convince you that what we're seeing when we see the Web is actually a radical break with previous categorization strategies, rather than an extension of them. The second part of the talk is more speculative, because it is often the case that old systems get broken before people know what's going to take their place. (Anyone watching the music industry can see this at work today.) That's what I think is happening with categorization. What I think is coming instead are much more organic ways of organizing information than our current categorization schemes allow, based on two units -- the link, which can point to anything, and the tag, which is a way of attaching labels to links. The strategy of tagging -- free-form labeling, without regard to categorical constraints -- seems like a recipe for disaster, but as the Web has shown us, you can extract a surprising amount of value from big messy data sets.