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Abstract

Das Buch vermittelt Kenntnisse über die Modellierung dokumentbezogener Metadaten durch praktische Aufgabenstellungen, begleitende theoretische Erläuterungen sowie ergänzende Übungen. Als Beispiele dienen Bilddokumente und bibliografische Daten. Es wird vermittelt, wie entsprechende Datenbanken aufgebaut und mit geeigneten Suchumgebungen ausgestattet werden. Es wird dargestellt und praktisch geübt, wie Kenntnisse über die Struktur der Daten zum Import von Fremddaten genutzt werden können. Zielvorstellung ist der Aufbau von Datenbanken zur formalen und inhaltlichen Erschließung und die Gestaltung von Retrievalumgebungen, für bibliografische Daten auch die Erstellung von Bibliografien. Als Methoden zur inhaltlichen Erschließung werden besonders die semantische Strukturierung von Themenfeldern am Beispiel des aspektorientierten Thesaurus-Konzepts und das Automatische Indexieren bibliografischer Daten behandelt. Abgerundet wird die Darstellung durch die Diskussion von Bezügen zum Aufbau relationaler Datenbanken für bibliografische Daten sowie Hintergründe der Zeichencodierung und Ordnungsfragen.

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Abstract

Social Tagging ist eine Methode zur semantischen Datenorganisation. Im Unterschied zu traditionellen Ansätzen wird die Kategorisierung nicht von Experten vorgenommen, sondern von einer Vielzahl von Benutzern gemeinschaftlich entwickelt. Bezüglich der Daten existieren grundsätzlich keinerlei Einschränkungen. Dabei kann es sich sowohl um multimediale Inhalte als auch um wissenschaftliche Literatur handeln. Jeder Benutzer, unabhängig von Expertise oder Intention, ist aufgefordert, mithilfe von frei gewählten Tags die Kategorisierung der verwendeten Ressourcen zu unterstützen. Insgesamt entsteht dadurch eine Sammlung verschiedenster subjektiver Einschätzungen, die zusammen eine umfassende semantische Organisation bestimmter Inhalte darstellen. Ziel dieses Buches ist es, zunächst die Grundlagen und Anwendungen von Social Tagging zu erörtern und dann speziell die Effekte im Hinblick auf die Wissensorganisation und die sozialen Beziehungen der Benutzer zu analysieren. Eines der zentralen Ergebnisse dieser Arbeit ist die Erkenntnis, dass die gemeinschaftlich erzeugten Metadaten eine unerwartet hohe Qualität bzw. Bedeutsamkeit aufweisen, obwohl Mehrdeutigkeiten und verschiedene Schreibweisen diese negativ beeinflussen könnten. Social Tagging ist besonders effektiv für die Organisation von sehr großen oder auch heterogenen Daten-beständen, die mit herkömmlichen, experten-basierten Kategorisierungsverfahren nicht mehr verarbeitet werden können oder durch automatische Verfahren qualitativ schlechter indexiert werden. Durch Social Tagging wird nicht nur die Wissensorganisation gefördert, sondern darüber hinaus auch die Zusammenarbeit und der Aufbau von Communities, weshalb Social Tagging auch effizient in der Lehre eingesetzt werden kann.

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Date

24. 8.2016 14:03:22