Search (146 results, page 1 of 8)

  • × theme_ss:"Social tagging"
  1. Müller-Prove, M.: Modell und Anwendungsperspektive des Social Tagging (2008) 0.04
    0.035383206 = product of:
      0.07076641 = sum of:
        0.014278769 = weight(_text_:in in 2882) [ClassicSimilarity], result of:
          0.014278769 = score(doc=2882,freq=8.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.24046129 = fieldWeight in 2882, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2882)
        0.032829512 = weight(_text_:und in 2882) [ClassicSimilarity], result of:
          0.032829512 = score(doc=2882,freq=6.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.33931053 = fieldWeight in 2882, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2882)
        0.02365813 = product of:
          0.04731626 = sum of:
            0.04731626 = weight(_text_:22 in 2882) [ClassicSimilarity], result of:
              0.04731626 = score(doc=2882,freq=2.0), product of:
                0.15286934 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043654136 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 2882, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=2882)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(3/6)
    
    Abstract
    Tagging-Systeme bieten eine neue Form der Organisation von digitalen Informationen. Der Artikel beleuchtet das Phänomen aus formaler Sicht und zeigt auf, welche Möglichkeiten sich für die Anwender ergeben, wenn sie mit sozialen Objekten interagieren und ihre persönlichen Keywords zur bedeutungstragenden Ebene, namens Folksonomy, aggregiert werden.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Pages
    S.15-22
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  2. Harrer, A.; Lohmann, S.: Potenziale von Tagging als partizipative Methode für Lehrportale und E-Learning-Kurse (2008) 0.03
    0.03391961 = product of:
      0.06783922 = sum of:
        0.013968632 = weight(_text_:in in 2889) [ClassicSimilarity], result of:
          0.013968632 = score(doc=2889,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23523843 = fieldWeight in 2889, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2889)
        0.03316972 = weight(_text_:und in 2889) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03316972 = score(doc=2889,freq=8.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.34282678 = fieldWeight in 2889, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2889)
        0.020700864 = product of:
          0.04140173 = sum of:
            0.04140173 = weight(_text_:22 in 2889) [ClassicSimilarity], result of:
              0.04140173 = score(doc=2889,freq=2.0), product of:
                0.15286934 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043654136 = queryNorm
                0.2708308 = fieldWeight in 2889, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=2889)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(3/6)
    
    Abstract
    Als dynamische und einfache Form der Auszeichnung von Ressourcen kann sich Tagging im E-Learning positiv auf Partizipation, soziale Navigation und das Verständnis der Lernenden auswirken. Dieser Beitrag beleuchtet verschiedene Möglichkeiten des Einsatzes von Social Tagging in Lehrportalen und E-LearningKursen. Hierzu werden zunächst drei konkrete Anwendungsfälle dargestellt. Anschließend werden aus den Anwendungsfällen gewonnene Erkenntnisse für Lehr-/Lernszenarien zusammengefasst.
    Date
    21. 6.2009 12:22:44
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  3. Niemann, C.: Tag-Science : Ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten (2011) 0.03
    0.025820032 = product of:
      0.051640064 = sum of:
        0.009274333 = weight(_text_:in in 164) [ClassicSimilarity], result of:
          0.009274333 = score(doc=164,freq=6.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.1561842 = fieldWeight in 164, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=164)
        0.024622133 = weight(_text_:und in 164) [ClassicSimilarity], result of:
          0.024622133 = score(doc=164,freq=6.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.2544829 = fieldWeight in 164, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=164)
        0.017743597 = product of:
          0.035487194 = sum of:
            0.035487194 = weight(_text_:22 in 164) [ClassicSimilarity], result of:
              0.035487194 = score(doc=164,freq=2.0), product of:
                0.15286934 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.043654136 = queryNorm
                0.23214069 = fieldWeight in 164, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=164)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(3/6)
    
    Abstract
    Social-Tagging-Systeme, die sich für das Wissensmanagement rapide wachsender Informationsmengen zunehmend durchsetzen, sind ein ambivalentes Phänomen. Sie bieten Kundennähe und entfalten ein beachtliches kreatives Potenzial. Sie erzeugen aber ebenso große Mengen völlig unkontrollierter Meta-Informationen. Aus Sicht gepflegter Vokabularien, wie sie sich etwa in Thesauri finden, handelt es sich bei völlig frei vergebenen Nutzerschlagwörtern (den "Tags") deshalb um "chaotische" Sacherschließung. Andererseits ist auch die These einer "Schwarmintelligenz", die in diesem Chaos wertvolles Wissen als Gemeinschaftsprodukt erzeugt, nicht von der Hand zu weisen. Die Frage ist also: Wie lassen sich aus Tagging-Daten Meta-Informationen generieren, die nach Qualität und Ordnung wissenschaftlichen Standards entsprechen - nicht zuletzt zur Optimierung eines kontrollierten Vokabulars? Der Beitrag stellt ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten vor.
    Source
    ¬Die Kraft der digitalen Unordnung: 32. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e. V., Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband, 22.-25. September 2009 in der Universität Karlsruhe. Hrsg: Jadwiga Warmbrunn u.a
  4. Schiefner, M.: Social Tagging in der universitären Lehre (2008) 0.02
    0.02114566 = product of:
      0.06343698 = sum of:
        0.016527908 = weight(_text_:in in 2887) [ClassicSimilarity], result of:
          0.016527908 = score(doc=2887,freq=14.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.27833787 = fieldWeight in 2887, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2887)
        0.04690907 = weight(_text_:und in 2887) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04690907 = score(doc=2887,freq=16.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.4848303 = fieldWeight in 2887, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2887)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    "Social Tagging" bezeichnet das gemeinsame Verwalten und Verschlagworten von Ressourcen und wird vor allem durch Dienste wie del.icio.us oder bibsonomy immer beliebter. Auch in Blogs wird mittlerweile getaggt. Der folgende Beitrag soll die Frage klären: Können Prozesse wie "wisdom of the crowd" und die Folksonomy mit strukturiert und hierarchisch arbeitenden Hochschulen in Verbindung gebracht werden? Obwohl Tagging im Kern verschiedene Dienste und Aufgaben an Hochschulen betrifft, bleibt die Frage bislang unbeantwortet, ob und wie dies an Hochschulen, vor allem im Prozess des Lehrens und Lernens integriert und nutzbar gemacht werden kann.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  5. Held, C.; Cress, U.: Social Tagging aus kognitionspsychologischer Sicht (2008) 0.02
    0.019800998 = product of:
      0.059402995 = sum of:
        0.012493922 = weight(_text_:in in 2885) [ClassicSimilarity], result of:
          0.012493922 = score(doc=2885,freq=8.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.21040362 = fieldWeight in 2885, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2885)
        0.04690907 = weight(_text_:und in 2885) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04690907 = score(doc=2885,freq=16.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.4848303 = fieldWeight in 2885, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2885)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Der vorliegende Artikel beschreibt Social-Tagging-Systeme aus theoretisch-kognitionspsychologischer Perspektive und zeigt einige Parallelen und Analogien zwischen Social Tagging und der individuellen kognitiven bedeutungsbezogenen Wissensrepräsentation auf. Zuerst werden wesentliche Aspekte von Social Tagging vorgestellt, die für eine psychologische Betrachtungsweise von Bedeutung sind. Danach werden Modelle und empirische Befunde der Kognitionswissenschaften bezüglich der Speicherung und des Abrufs von Inhalten des Langzeitgedächtnisses beschrieben. Als Drittes werden Parallelen und Unterschiede zwischen Social Tagging und der internen Wissensrepräsentation erläutert und die Möglichkeit von individuellen Lernprozessen durch Social-Tagging-Systeme aufgezeigt.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  6. Lüth, J.: Inhaltserschließung von Internetquellen durch Nutzerinnen und Nutzer : Ergebnisse eines Tests mit Internetquellen der Virtuellen Fachbibliothek EconBiz (2009) 0.02
    0.018100834 = product of:
      0.0543025 = sum of:
        0.009977593 = weight(_text_:in in 2784) [ClassicSimilarity], result of:
          0.009977593 = score(doc=2784,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.16802745 = fieldWeight in 2784, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2784)
        0.044324905 = weight(_text_:und in 2784) [ClassicSimilarity], result of:
          0.044324905 = score(doc=2784,freq=28.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.45812157 = fieldWeight in 2784, product of:
              5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
                28.0 = termFreq=28.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2784)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    EconBiz, die Virtuelle Fachbibliothek Wirtschaftswissenschaften, wird gemeinsam von der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) und der Universitäts- und Stadtbibliothek Köln angeboten. Ein zentraler Bestandteil von EconBiz ist der Fachinformationsführer für Internetquellen, der derzeit über 16.000 Datensätze umfasst. Der Fachinformationsführer dient der Recherche nach Internetquellen und frei verfügbaren Volltexten. Die Erschließung dieser Quellen erfolgt arbeitsteilig durch bibliothekarisches und wissenschaftliches Personal im LinkShare System, einem System für die kooperative Erschließung und Verwaltung digitaler Netzobjekte. Nutzerinnen und Nutzer von EconBiz haben die Möglichkeit, Quellen für die Aufnahme in den Fachinformationsführer vorzuschlagen. Eine Beteiligung an der inhaltlichen Erschließung der Quellen erfolgt nicht. In Social-Bookmarking-Portalen wie "deLicio.us", "Furl" oder "Mister Wong" haben Nutzerinnen und Nutzer die Möglichkeit, eigene Listen mit Lesezeichen, englisch "Bookmarks", zu verwalten. Dazu bieten die verschiedenen Anbieter dieser Dienste allerhand nützliche Funktionen, u. a. mit folgenden Merkmalen: - Vergabe von Kategorien oder Schlagworten, so genannten "Tags", - Anlegen privater oder öffentlicher Bookmarks, - Abspeichern einer Version der Quelle. Derzeit üben diese Dienste eine sehr hohe Anziehungskraft auf Nutzerinnen und Nutzer aus, zum einen für die Verwaltung der eigenen Lesezeichen, zum anderen als Instrument für die Recherche nach relevanten Quellen. Mehr über das Potential und die Einsatzmöglichkeiten von Social-Bookmarking-Diensten möchte die ZBW im Rahmen eines Projekts "Inhaltserschließung durch Nutzerinnen und Nutzer" erfahren. Dafür wurde über einen begrenzten Zeitraum eine Teilmenge der im EconBiz-Fachinformationsführer enthaltenen Internetquellen in Social-Bookmarking-Webseiten angeboten. Ziel ist es, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, in welchem Umfang diese von den Nutzerinnen und Nutzern der Socaial-Bookmarking-Dienste nachgenutzt und um eigene Schlagworte ergänzt werden.
    Source
    Kooperation versus Eigenprofil? 31. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e.V., Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband, 25.-28.9.2007 in der Technischen Universität Berlin. Hrsg.: Ursula Flitner u.a
  7. Heller, L.: Sacherschließung von Literatur in und mit der Wikipedia : eine Spielidee (2010) 0.02
    0.017885886 = product of:
      0.05365766 = sum of:
        0.012620768 = weight(_text_:in in 4428) [ClassicSimilarity], result of:
          0.012620768 = score(doc=4428,freq=4.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.21253976 = fieldWeight in 4428, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=4428)
        0.04103689 = weight(_text_:und in 4428) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04103689 = score(doc=4428,freq=6.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.42413816 = fieldWeight in 4428, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=4428)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Grundidee und die Potentiale einer kollaborativen Sacherschließung der Wikipedia-Community mittels der Wikipedia als Quasi-Thesaurus
    Footnote
    Fortsetzung "Sacherschließung von Literatur in und mit der Wikipedia - einfach anfangen?" unter: http://biblionik.de/2011/04/06/anfangen/.
  8. Derntl, M.; Hampel, T.; Motschnig, R.; Pitner, T.: Social Tagging und Inclusive Universal Access (2008) 0.02
    0.017774556 = product of:
      0.053323664 = sum of:
        0.013115887 = weight(_text_:in in 2864) [ClassicSimilarity], result of:
          0.013115887 = score(doc=2864,freq=12.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.22087781 = fieldWeight in 2864, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2864)
        0.040207777 = weight(_text_:und in 2864) [ClassicSimilarity], result of:
          0.040207777 = score(doc=2864,freq=16.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.41556883 = fieldWeight in 2864, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2864)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Der vorliegende Artikel beleuchtet und bewertet Social Tagging als aktuelles Phänomen des Web 2.0 im Kontext bekannter Techniken der semantischen Datenorganisation. Tagging wird in einen Raum verwandter Ordnungs- und Strukturierungsansätze eingeordnet, um die fundamentalen Grundlagen des Social Tagging zu identifizieren und zuzuweisen. Dabei wird Tagging anhand des Inclusive Universal Access Paradigmas bewertet, das technische als auch menschlich-soziale Kriterien für die inklusive und barrierefreie Bereitstellung und Nutzung von Diensten definiert. Anhand dieser Bewertung werden fundamentale Prinzipien des "Inclusive Social Tagging" hergeleitet, die der Charakterisierung und Bewertung gängiger Tagging-Funktionalitäten in verbreiteten Web-2.0-Diensten dienen. Aus der Bewertung werden insbesondere Entwicklungsmöglichkeiten von Social Tagging und unterstützenden Diensten erkennbar.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  9. Peters, I.: Folksonomies & Social Tagging (2023) 0.02
    0.017718678 = product of:
      0.053156033 = sum of:
        0.006246961 = weight(_text_:in in 796) [ClassicSimilarity], result of:
          0.006246961 = score(doc=796,freq=2.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.10520181 = fieldWeight in 796, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=796)
        0.04690907 = weight(_text_:und in 796) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04690907 = score(doc=796,freq=16.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.4848303 = fieldWeight in 796, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=796)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Die Erforschung und der Einsatz von Folksonomies und Social Tagging als nutzerzentrierte Formen der Inhaltserschließung und Wissensrepräsentation haben in den 10 Jahren ab ca. 2005 ihren Höhenpunkt erfahren. Motiviert wurde dies durch die Entwicklung und Verbreitung des Social Web und der wachsenden Nutzung von Social-Media-Plattformen (s. Kapitel E 8 Social Media und Social Web). Beides führte zu einem rasanten Anstieg der im oder über das World Wide Web auffindbaren Menge an potenzieller Information und generierte eine große Nachfrage nach skalierbaren Methoden der Inhaltserschließung.
    Source
    Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg
  10. Peters, I.; Schumann, L.; Terliesner, J.: Folksonomy-basiertes Information Retrieval unter der Lupe (2012) 0.02
    0.017017838 = product of:
      0.05105351 = sum of:
        0.013968632 = weight(_text_:in in 406) [ClassicSimilarity], result of:
          0.013968632 = score(doc=406,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23523843 = fieldWeight in 406, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=406)
        0.037084877 = weight(_text_:und in 406) [ClassicSimilarity], result of:
          0.037084877 = score(doc=406,freq=10.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.38329202 = fieldWeight in 406, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=406)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Social Tagging ist eine weitverbreitete Methode, um nutzergenerierte Inhalte in Webdiensten zu indexieren. Dieser Artikel fasst die aktuelle Forschung zu Folksonomies und Effektivität von Tags in Retrievalsystemen zusammen. Es wurde ein TREC-ähnlicher Retrievaltest mit Tags und Ressourcen aus dem Social Bookmarking-Dienst delicious durchgeführt, welcher in Recall- und Precisionwerten für ausschließlich Tag-basierte Suchen resultierte. Außerdem wurden Tags in verschiedenen Stufen bereinigt und auf ihre Retrieval-Effektivität getestet. Testergebnisse zeigen, dass Retrieval in Folksonomies am besten mit kurzen Anfragen funktioniert. Hierbei sind die Recallwerte hoch, die Precisionwerte jedoch eher niedrig. Die Suchfunktion "power tags only" liefert verbesserte Precisionwerte.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 63(2012) H.4, S.273-280
  11. Birkenhake, B.: Semantic Weblog : Erfahrungen vom Bloggen mit Tags und Ontologien (2008) 0.02
    0.016655292 = product of:
      0.049965877 = sum of:
        0.015144923 = weight(_text_:in in 2894) [ClassicSimilarity], result of:
          0.015144923 = score(doc=2894,freq=16.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.25504774 = fieldWeight in 2894, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2894)
        0.034820955 = weight(_text_:und in 2894) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034820955 = score(doc=2894,freq=12.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.35989314 = fieldWeight in 2894, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2894)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Der Begriff "Semantic Weblog" bezeichnet die Idee, zwei Konzepte - nämlich Bloggen und Semantic Web - zusammenzuführen. Ausgangspunkt ist dabei die Tatsache, dass Blogs, die länger bestehen, Wissen über bestimmte Domänen ansammeln. Dieses Wissen wird in einem ersten Schritt durch Volltextanalyse und in einem zweien Schritt durch Kategorie- und Tagging-Mechanismen erschlossen und kann durch weitere Schritte zu einfachen Ontologien ausgebaut werden. Dieser Beitrag gliedert sich in mehrere Teile. Zunächst wird das Konzept und seine ersten Implementierungen sowie mögliche Vernetzung von mehreren Semantic Weblogs vorgestellt. Dann wird ein Einblick in die Erfahrungen aus der Semantic Weblog-Praxis gegeben. Abgeschlossen wird der Artikel durch einen Ausblick.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  12. Seehaus, S.: Können Suchmaschinen von Sozialer Software profitieren? (2008) 0.02
    0.016507369 = product of:
      0.049522102 = sum of:
        0.0071393843 = weight(_text_:in in 2306) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0071393843 = score(doc=2306,freq=2.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.120230645 = fieldWeight in 2306, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2306)
        0.042382717 = weight(_text_:und in 2306) [ClassicSimilarity], result of:
          0.042382717 = score(doc=2306,freq=10.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.438048 = fieldWeight in 2306, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2306)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Im Rahmen eines Projekts gingen Stu­dierende an der HAW Hamburg für ihre Auftraggeber Lycos Europe und T-Online der Frage nach, wie sich Inhalte aus sozialen Suchdiensten in die algorithmische Suche einbinden lassen. Dazu analysierten und verglichen sie die Vor- und Nachteile der Systeme, die Relevanz der Sucher­gebnisse, die Benutzerfreundlichkeit sowie die Qualität der Inhalte. Für soziale Software ergaben sich daraus bedeutende Verbesserungspotentiale. Der Text beschreibt die Ergebnisse und die Empfehlungen für Lycos IQ.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 59(2008) H.5, S.293-296
  13. Simon, D.: Anreicherung bibliothekarischer Titeldaten durch Tagging : Möglichkeiten und Probleme (2007) 0.02
    0.016486328 = product of:
      0.049458984 = sum of:
        0.008834538 = weight(_text_:in in 530) [ClassicSimilarity], result of:
          0.008834538 = score(doc=530,freq=4.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.14877784 = fieldWeight in 530, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=530)
        0.040624447 = weight(_text_:und in 530) [ClassicSimilarity], result of:
          0.040624447 = score(doc=530,freq=12.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.41987535 = fieldWeight in 530, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=530)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    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
  14. Carlin, S.A.: Schlagwortvergabe durch Nutzende (Tagging) als Hilfsmittel zur Suche im Web : Ansatz, Modelle, Realisierungen (2006) 0.02
    0.016340978 = product of:
      0.049022935 = sum of:
        0.006310384 = weight(_text_:in in 2476) [ClassicSimilarity], result of:
          0.006310384 = score(doc=2476,freq=4.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.10626988 = fieldWeight in 2476, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2476)
        0.04271255 = weight(_text_:und in 2476) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04271255 = score(doc=2476,freq=26.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.441457 = fieldWeight in 2476, product of:
              5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
                26.0 = termFreq=26.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2476)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    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
  15. Schillerwein, S.: ¬Der 'Business Case' für die Nutzung von Social Tagging in Intranets und internen Informationssystemen (2008) 0.02
    0.016329244 = product of:
      0.04898773 = sum of:
        0.014166778 = weight(_text_:in in 2893) [ClassicSimilarity], result of:
          0.014166778 = score(doc=2893,freq=14.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23857531 = fieldWeight in 2893, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2893)
        0.034820955 = weight(_text_:und in 2893) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034820955 = score(doc=2893,freq=12.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.35989314 = fieldWeight in 2893, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2893)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Trendthemen, wie Social Tagging oder Web 2.0, bergen generell die Gefahr, dass Adaptionsentscheidungen auf Basis von im öffentlichen Internet vorgefundenen und den Medien lautstark thematisierten Erfolgsbeispielen getroffen werden. Für die interne Anwendung in einer Organisation ist dieses Vorgehen jedoch risikoreich. Deshalb sollte ein ausführlicher Business Case am Anfang jedes SocialTagging-Projekts stehen, der Nutzen- und Risikopotenziale realistisch einzuschätzen vermag. Der vorliegende Beitrag listet dazu exemplarisch die wichtigsten Aspekte für die Einschätzung des Wertbeitrags und der Stolpersteine für Social Tagging in Intranets und vergleichbaren internen Informationssystemen wie Mitarbeiterportalen, Dokumenten-Repositories und Knowledge Bases auf.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  16. Güntner, G.; Sint, R.; Westenthaler, R.: ¬Ein Ansatz zur Unterstützung traditioneller Klassifikation durch Social Tagging (2008) 0.02
    0.016329244 = product of:
      0.04898773 = sum of:
        0.014166778 = weight(_text_:in in 2897) [ClassicSimilarity], result of:
          0.014166778 = score(doc=2897,freq=14.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23857531 = fieldWeight in 2897, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2897)
        0.034820955 = weight(_text_:und in 2897) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034820955 = score(doc=2897,freq=12.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.35989314 = fieldWeight in 2897, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2897)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    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.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  17. Hotho, A.; Jäschke, R.; Benz, D.; Grahl, M.; Krause, B.; Schmitz, C.; Stumme, G.: Social Bookmarking am Beispiel BibSonomy (2009) 0.02
    0.016001623 = product of:
      0.048004866 = sum of:
        0.010096614 = weight(_text_:in in 4873) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010096614 = score(doc=4873,freq=4.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.17003182 = fieldWeight in 4873, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=4873)
        0.037908252 = weight(_text_:und in 4873) [ClassicSimilarity], result of:
          0.037908252 = score(doc=4873,freq=8.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.39180204 = fieldWeight in 4873, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=4873)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    BibSonomy ist ein kooperatives Verschlagwortungssystem (Social Bookmarking System), betrieben vom Fachgebiet Wissensverarbeitung der Universität Kassel. Es erlaubt das Speichern und Organisieren von Web-Lesezeichen und Metadaten für wissenschaftliche Publikationen. In diesem Beitrag beschreiben wir die von BibSonomy bereitgestellte Funktionalität, die dahinter stehende Architektur sowie das zugrunde liegende Datenmodell. Ferner erläutern wir Anwendungsbeispiele und gehen auf Methoden zur Analyse der in BibSonomy und ähnlichen Systemen enthaltenen Daten ein.
  18. Tschetschonig, K.; Ladengruber, R.; Hampel, T.; Schulte, J.: Kollaborative Tagging-Systeme im Electronic Commerce (2008) 0.02
    0.015712785 = product of:
      0.047138352 = sum of:
        0.013968632 = weight(_text_:in in 2891) [ClassicSimilarity], result of:
          0.013968632 = score(doc=2891,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23523843 = fieldWeight in 2891, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2891)
        0.03316972 = weight(_text_:und in 2891) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03316972 = score(doc=2891,freq=8.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.34282678 = fieldWeight in 2891, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2891)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Social-Tagging-Systeme bieten eine Vielzahl an Vorteilen gegenüber traditionellen und zurzeit eingesetzten Systemen und werden besonders in nicht-kommerziellen Web-2.0-Anwendungen erfolgreich verwendet. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Vor- und Nachteilen von Social Tagging für kollaborative Systeme des Electronic Commerce und stellt einige Beispiele aus der Praxis vor. Es gibt nur wenige Anwendungen aus dem Bereich des Electronic Commerce, die Social Tagging erfolgreich als kritischen Teil ihrer Systeme einsetzen. Deshalb wird das Potenzial von Tagging-Systemen beleuchtet, um eine fundierte Basis für neue Entwicklungen im Geschäftsbereich zu schaffen.
    Footnote
    Beitrag der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen.
    Series
    Medien in der Wissenschaft; Bd.47
    Source
    Good tags - bad tags: Social Tagging in der Wissensorganisation. Hrsg.: B. Gaiser, u.a
  19. Peters, I.: Folksonomies und kollaborative Informationsdienste : eine Alternative zur Websuche? (2011) 0.02
    0.015702762 = product of:
      0.04710828 = sum of:
        0.014278769 = weight(_text_:in in 343) [ClassicSimilarity], result of:
          0.014278769 = score(doc=343,freq=8.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.24046129 = fieldWeight in 343, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=343)
        0.032829512 = weight(_text_:und in 343) [ClassicSimilarity], result of:
          0.032829512 = score(doc=343,freq=6.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.33931053 = fieldWeight in 343, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=343)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Folksonomies ermöglichen den Nutzern in Kollaborativen Informationsdiensten den Zugang zu verschiedenartigen Informationsressourcen. In welchen Fällen beide Bestandteile des Web 2.0 am besten für das Information Retrieval geeignet sind und wo sie die Websuche ggf. ersetzen können, wird in diesem Beitrag diskutiert. Dazu erfolgt eine detaillierte Betrachtung der Reichweite von Social-Bookmarking-Systemen und Sharing-Systemen sowie der Retrievaleffektivität von Folksonomies innerhalb von Kollaborativen Informationsdiensten.
    Source
    Handbuch Internet-Suchmaschinen, 2: Neue Entwicklungen in der Web-Suche. Hrsg.: D. Lewandowski
  20. Beuth, P.: ¬Ein Freund weckt Vertrauen : Experten sehen im Online-Portal Twitter ein neues Massenmedium heranwachsen (2008) 0.02
    0.015655307 = product of:
      0.04696592 = sum of:
        0.010820055 = weight(_text_:in in 4273) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010820055 = score(doc=4273,freq=24.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.1822149 = fieldWeight in 4273, product of:
              4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
                24.0 = termFreq=24.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4273)
        0.036145866 = weight(_text_:und in 4273) [ClassicSimilarity], result of:
          0.036145866 = score(doc=4273,freq=38.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.3735868 = fieldWeight in 4273, product of:
              6.164414 = tf(freq=38.0), with freq of:
                38.0 = termFreq=38.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4273)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Content
    "Vinu schreibt: "Ich habe gerade eine weitere laute Explosion gehört. Das alles passiert nur zwei Gehminuten von meiner Wohnung entfernt." Netra schreibt: "Keine Panik. Nicht auf die Nachrichten hören. Die verbreiten Gerüchte und nehmen sie später zurück. Bleibt im Haus und bleibt ruhig." Vinu: "Die Schüsse kommen definitiv aus einer AK-47, und unsere Polizisten sind da draußen ohne schusssichere Westen und mit Scheiß-Gewehren." Sie waren näher dran als die meisten Journalisten - und sie berichteten unaufhörlich im Internet: Augenzeugen in Bombay nutzten beliebte Plattformen wie Twitter und Flickr, um aus erster Hand zu beschreiben, was in der indischen Metropole passierte. Auf der Seite Twitter.com schreiben User in 140 Zeichen, was sie gerade tun. Kaffee trinken, sich im Büro langweilen, eine Party suchen. Nun ist Twitter kurzzeitig zu einer Art Nachrichtenticker geworden: Über Filterbegriffe wie Bombay und Terror konnte jeder nachvollziehen, in welcher Lage sich die Menschen in der Stadt befanden, was sie von den Angriffen, Schießereien und Explosionen mitbekamen. Und wo sie bei Flickr.com ihre Bilder vom Geschehen hochgeladen haben. Das alles passierte beinahe in Echtzeit. Die Fotoplattform Flickr, sonst eher eine Sammelstelle für Urlaubsbilder und Material von ambitionierten Amateurfotografen, wurde zur Bilderstrecke über die Vorgänge in Bombay. Bewaffnete Terroristen, brennende Gebäude, verwüstete Hotellobbys und Blutlachen auf dem Boden - manche wagten sich gefährlich nahe an das Geschehen heran. Zumindest schien es so, denn ob die Bilder wirklich von denen gemacht wurden, die sie hochgeladen haben, war nicht immer klar. Manche dieser Bilder waren auch auf den Internetseiten von TV-Sendern zu sehen, und wer da von wem geklaut hat, ist schwer zu sagen. Auch im Wust der Twitter-Einträge, der sogenannten Tweets, ging unter, was authentisch ist, was einfach nur von anderen Medien abgeschrieben und hundertfach weitergetwittert wurde - und was schlicht und einfach unwahr ist. Blogger "Tom" (tomstechblog.com) aus der Umgebung von Los Angeles hat Botschaften entdeckt, nach denen auch das Marriott-Hotel in Bombay angegriffen wurde. Eine Falschmeldung. Für Menschen, deren Verwandte oder Freunde in dem Hotel wohnen, sei das extrem beängstigend, schreibt er.
    Die Spielzeuge des Web 2.0 werden in solchen Situationen trotzdem zu Nachrichtenkanälen, ungefiltert und schneller als etablierte Medien. Ihr Reiz ist gerade die Subjektivität, die Emotionalität und die Vernetzung von Tausenden Personen rund um den Erdball. Die reinen Fakten gibt es woanders. "Social Media" heißen solche Dienste schließlich. Trotzdem werden sie ernstgenommen. Nach Untersuchungen der Harvard-Soziologin Shoshana Zuboff glauben die Menschen heutzutage in erster Linie ihren Freunden, während das Vertrauen in Unternehmen und Institutionen abnimmt. Übertragen auf das Internet bedeutet das: Wenn Informationen von Freunden aus der jeweiligen Online-Community stammen, vertraut man ihnen schneller, als wenn sie von einem unbekannten Redakteur irgendeiner Zeitung verbreitet werden. Im Fall Bombay zeigten die Reaktionen vieler sogenannter "Follower", also Leser von Twitter-Einträgen einer Person: Hier wird nicht viel hinterfragt. Hier wird kopiert und weitergeschickt, an die eigenen Follower. Für manche markiert der 24-stündige Sturm von 140-Zeichen-Meldungen nicht weniger als eine "epochale Veränderung des Nachrichtenflusses". So diktierte es etwa der New Yorker Journalismus-Professor Jeff Jarvis dem Handelsblatt-Blogger Thomas Knüwer. Der legt sich, wie auch der prominenteste TechBlogger der USA, Michael Arrington von TechCrunch, fest: "Der heutige Tag wird ein Durchbruch werden auf dem Weg Twitters zum Massenmedium.""

Languages

  • e 102
  • d 43
  • i 1
  • More… Less…

Types

  • a 124
  • el 16
  • m 9
  • s 3
  • b 2
  • x 2
  • More… Less…

Classifications