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  1. Niemann, C.: Tag-Science : Ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten (2011) 0.09 
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    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
  2. BOND: Katalogisate-Pool BCS kommt gut an (2008) 0.03 
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    Abstract
    »Die rasante Entwicklung des BOND Community System (BCS) übertrifft unsere Erwartungen«, erklärt Andreas Serr, Produktmanager der BOND-Tochter BOND Library Service GmbH &Co. KG (BLS). Bereits über 10.000 neue Datensätze wurden in den letzten Monaten von BOND-Kunden für BOND-Kunden in den gemeinsamen Datenpool erfasst. Tendenz schnell steigend. Der komplette Katalogisate-Pool, der den Nutzern kostenlos zur Verfügung steht, umfasst inzwischen fast 700.000 Katalogisate. »Das Schöne an BCS ist, dass alle davon profitieren«, unterstreicht Serr. Den Teilnehmern entstehen weder Kosten noch Mehrarbeit. Die Datenübernahme erfolgt bequem per Mausklick aus dem Daten-Pool direkt in den eigenen Katalog. Fast noch einfacher ist es, Daten in BCS zur Verfügung zu stellen. Man erfasst sein Katalogisat wie immer. Mit dem Klick zum Abspeichern landen die Daten automatisch im BCS-Pool. »Damit macht man mit seiner täglichen Arbeit viele andere Bibliotheken glücklich«, ergänzt Serr. Dank der großen Zahl und der Kooperationsbereitschaft der BOND-Anwender funktioniert das System jetzt schon prächtig. »Irgendwie ist die Idee genial und einfach zugleich!« schrieb eine Kundin, die seit Mitte März am BCS teilnimmt. Wie wird man BCS Teilnehmer? Am BCS teilnehmen können alle Anwender von BIBLIOTHECA 2000 (ab Version 2.9) und BIBLIOTHECA.net (Version 2.1). Die Erst-Anmeldung erfolgt per Anmelde-PDF, das unter www.library-service.de/ bcs.htm zum Download bereitsteht. Die Freischaltung erfolgt dann in der Regel innerhalb 24 Stunden.
  3. Hotho, A.; Jäschke, R.; Benz, D.; Grahl, M.; Krause, B.; Schmitz, C.; Stumme, G.: Social Bookmarking am Beispiel BibSonomy (2009) 0.03 
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    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.
  4. Heck, T.: Analyse von sozialen Informationen für Autorenempfehlungen (2012) 0.02 
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    Abstract
    Kollaborationen mit Kollegen sind für fast alle Wissenschaftler bedeutend. Forscher bauen sich im Laufe ihrer Karriere ein soziales Netzwerk mit Kontakten zu anderen Wissenschaftlern mit ähnlichen Interessen und Forschungsschwerpunkten auf. Ein Empfehlungssystem könnte einer Person dabei helfen, geeignete Kollegen und neue Kooperationspartner zu finden. Für einen Wissenschaftler ist seine Reputation sehr wichtig, die mit Zitations- und Referenzdaten analysiert werden kann. Solche Daten können dazu dienen, Cluster mit ähnlichen Forschern zu ermitteln, die wiederum für ein Empfehlungssystem verwendet werden können. Darüber hinaus enthalten neue Dienste des sozialen Webs, wie Social-Bookmarking-Systeme, weitere Informationen über Wissenschaftler, auf Basis derer Personenvorschläge gemacht werden können. Im Folgenden wird ein Versuch beschrieben, verschiedene soziale Informationen über Wissenschaftler zu nutzen, um diesen relevante Kooperationspartner vorzuschlagen.
  5. Niemann, C.: Intelligenz im Chaos : erste Schritte zur Analyse des Kreativen Potenzials eines Tagging-Systems (2010) 0.02 
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    Abstract
    Die Auszeichnung digitaler Medien durch Tagging ist zur festen Größe für das Wissensmanagement im Internet avanciert. Im Kontext des zunehmenden information overload' stehen wissenschaftliche Bibliotheken vor der Aufgabe, die große Flut digital publizierter Artikel und Werke möglichst inhaltlich erschlossen verfügbar zu machen. Die Frage ist, ob durch den Einsatz von Tagging-Systemen die kollaborative Intelligenz der NutzerInnen für die Sacherschließung eingesetzt werden kann, während diese von einer intuitiven und individuellen Wissensorganisation profitieren. Die große Freiheit bei der Vergabe von Deskriptoren durch die NutzerInnen eines Tagging-Systems ist nämlich ein ambivalentes Phänomen: Kundennähe und kreatives Potenzial stehen der großen Menge völlig unkontrollierter Meta-Informationen gegenüber, deren inhaltliche Qualität und Aussagekraft noch unklar ist. Bisherige Forschungsbemühungen konzentrieren sich hauptsächlich auf die automatische Hierarchisierung bzw. Relationierung der Tag-Daten (etwa mittels Ähnlichkeitsalgorithmen) oder auf die Analyse des (Miss-)Erfolgs, den die NutzerInnen bei einer Suchanfrage subjektiv erfahren. Aus der Sicht stark strukturierter Wissensorganisation, wie sie Experten z. B. durch die Anwendung von Klassifikationen realisieren, handelt es sich bei den zunächst unvermittelt nebeneinander stehenden Tags allerdings kurz gesagt um Chaos. Dass in diesem Chaos aber auch Struktur und wertvolles Wissen als Gemeinschaftsprodukt erzeugt werden kann, ist eine der zentralen Thesen dieses Artikels.
  6. Müller-Prove, M.: Modell und Anwendungsperspektive des Social Tagging (2008) 0.01 
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    Pages
    S.15-22
  7. Hänger, C.; Krätzsch, C.; Niemann, C.: Was vom Tagging übrig blieb : Erkenntnisse und Einsichten aus zwei Jahren Projektarbeit (2011) 0.01 
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    Content
    "Was vom Tagging übrig blieb: Empfehlungen und Fazit - Akzeptanz des Taggings Es kann von einer grundsätzlich hohen Bereitschaft der Nutzer ausgegangen werden, wissenschaftliche Quellen durch Tags zu organisieren und zu erschließen. Diese Bereitschaft hängt allerdings wesentlich davon ab, ob ein System durch entsprechende Datenbestände genügend Ergebnisse liefert, um für eine Recherche reizvoll zu erscheinen. Tagging-Systeme, die als "Insellösung" auf die Nutzer einer einzelnen Institution beschränkt sind, werden deshalb nicht ausreichend angenommen. Anbindungen an externe Dienste, deren Datenbestand sich aus vielen verschiedenen Quellen und Verknüpfungen speist, erfahren dagegen eine sehr gute Resonanz. Wissenschaftlichen Bibliotheken wird deshalb empfohlen, möglichst schnelle und einfache Verlinkungen zu erfolgreichen Tagging-Plattformen wie BibSonomy oder Citeulike anzubieten. Die Anzeige der dort verfügbaren Daten im eigenen Katalog ist ebenfalls wünschenswert und wird von den Nutzern befürwortet. - Verfahren zur Analyse von Tagging-Daten Für die Analyse der äußerst heterogenen Textdaten, die in Tagging-Systemen entstehen, wurden spezifische Verfahren entwickelt und angewendet, die je nach Datenausschnitt und Erkenntniszweck optimiert wurden. Nach erfolgreichen Testläufen wurde der Methodenmix jeweils für größere Datenmengen eingesetzt, um die aus den explorativen Studien gewonnen Hypothesen zu überprüfen. Dieses Vorgehen hat sich als äußerst fruchtbar herausgestellt. Alle durchgeführten Schritte und die daraus gewonnenen Erkenntnisse wurden in diversen Artikeln und Beiträgen veröffentlicht sowie auf zahlreichen nationalen und internationalen Konferenzen vorgestellt, um sie der Wissenschaftsgemeinschaft zur Verfügung zu stellen.
    - Struktur der Tags Der Vergleich von zwei großen Tagging-Systemen hat große Ähnlichkeiten in der grammatikalischen Struktur der Tagging-Daten ergeben. Es werden mehrheitlich Substantive bzw. Eigennamen zur Erschließung sowie auch Verben zur Organisation der Quellen eingesetzt. Systembedingt kann außerdem eine große Menge von Wortkombinationen und Wortneuschöpfungen konstatiert werden, die aus den unterschiedlichsten Beweggründen und für sehr unterschiedliche Zwecke gebildet werden. Nur ein geringer Teil der Tags entspricht den formalen Kriterien kontrollierter Vokabulare. Eine besondere Hierarchisierung der Tags innerhalb eines Tagging-Systems über den Indikator der Häufigkeit der Nutzung hinaus hat sich nicht ergeben. In inhaltlicher Hinsicht hat sich eine klare Dominanz informatiknaher bzw. naturwissenschaftlicher Disziplinen gezeigt, wobei es sich hierbei um systemspezifische Präferenzen handelt. Insgesamt ist eine klare Tendenz zu zunehmender inhaltlicher Diversifikation in den Tagging-Systemen zu erkennen, was mit hoher Wahrscheinlichkeit der wachsenden Akzeptanz durch breitere Nutzergruppen zuzuschreiben ist. - Qualität der Tags Bei der Evaluation der Qualität der Tags bestätigte sich die Einschätzung, dass sich die Verschlagwortung mittels Tagging von jener durch Fachreferenten grundsätzlich unterscheidet. Nur ein kleiner Teil der Konzepte wurde in den beiden Systemen semantisch identisch oder wenigstens analog vergeben. Grundsätzlich liegen für eine Ressource fast immer mehr Tags als Schlagwörter vor, die zudem wesentlich häufiger exklusiv im Tagging-System zu finden sind. Diese Tatsache berührt jedoch nicht den inhaltlichen Erschließungsgrad einer Quelle, der sich trotz einer geringeren Anzahl an SWD-Schlagwörtern pro Ressource in beiden Systemen als gleichwertig gezeigt hat. Dennoch ist das Ausmaß der semantischen Abdeckung des Taggings überraschend, da sie der allgemeinen Erwartungshaltung von einer deutlich höheren Qualität der Verschlagwortung durch die professionelle Inhaltserschließung teilweise widerspricht. Diese Erwartung ist zumindest bezüglich der inhaltlichen Dimension zu relativieren.
  8. Catarino, M.E.; Baptista, A.A.: Relating folksonomies with Dublin Core (2008) 0.01 
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    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
  9. Harrer, A.; Lohmann, S.: Potenziale von Tagging als partizipative Methode für Lehrportale und E-Learning-Kurse (2008) 0.01 
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    Date
    21. 6.2009 12:22:44
  10. Kruk, S.R.; Kruk, E.; Stankiewicz, K.: Evaluation of semantic and social technologies for digital libraries (2009) 0.01 
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    Date
    1. 8.2010 12:35:22
  11. Rolla, P.J.: User tags versus Subject headings : can user-supplied data improve subject access to library collections? (2009) 0.01 
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  20. Vander Wal, T.: Welcome to the Matrix! (2008) 0.01 
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