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Abstract

Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und für Recherchezwecke bereitstellt. Die DIZ-Pressedatenbank (www.medienport.de) ermöglicht die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intra- und Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZ-Pressedatenbank enthält z. Zt. 7,8 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 durch Dokumentare inhaltlich erschlossen werden. Die Informationserschließung erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, die untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt sind. DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Qualitätssicherung der Dossiers auf. Im Zuge der Medienkrise mussten sich DIZ der Herausforderung stellen, bei sinkenden Lektoratskapazitäten die Qualität der Informationserschließung im Input zu erhalten. Auf der Outputseite gilt es, eine anspruchsvolle Zielgruppe - u.a. die Redakteure der Süddeutschen Zeitung - passgenau und zeitnah mit den Informationen zu versorgen, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt. Bezogen auf die Ausgangssituation in der Dokumentation der Süddeutschen Zeitung identifizierte DIZ drei Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: - (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) - Visualisierung des Wissensnetzes - Neue Retrievalmöglichkeiten (Ähnlichkeitssuche, Clustering) Im Bereich "Visualisierung" setzt DIZ auf den Net-Navigator von intelligent views, eine interaktive Visualisierung allgemeiner Graphen, basierend auf einem physikalischen Modell. In den Bereichen automatische Klassifizierung, Ähnlichkeitssuche und Clustering hat DIZ sich für das Produkt nextBot der Firma Brainbot entschieden.

Theme

Visualisierung

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Abstract

DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Oualitätssicherung der Dossiers auf. Nach der Umstellung auf den komplett digitalisierten Workflow im April 2001 identifizierte DIZ vier Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: 1. (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) 2. Visualisierung des Wissensnetzes (Topic Mapping) 3. (Voll-)Automatische Klassifizierung und Optimierung des Wissensnetzes 4. Neue Retrievalmöglichkeiten (Clustering, Konzeptsuche) Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" starteten zuerst und wurden beschleunigt durch zwei Entwicklungen: - Der Bayerische Rundfunk (BR), ursprünglich Mitbegründer und 50%-Gesellschafter der DIZ München GmbH, entschloss sich aus strategischen Gründen, zum Ende 2003 aus der Kooperation auszusteigen. - Die Medienkrise, hervorgerufen durch den massiven Rückgang der Anzeigenerlöse, erforderte auch im Süddeutschen Verlag massive Einsparungen und die Suche nach neuen Erlösquellen. Beides führte dazu, dass die Kapazitäten im Bereich Pressedokumentation von ursprünglich rund 20 (nur SZ, ohne BR-Anteil) auf rund 13 zum 1. Januar 2004 sanken und gleichzeitig die Aufwände für die Pflege des Wissensnetzes unter verstärkten Rechtfertigungsdruck gerieten. Für die Projekte 1 und 2 ergaben sich daraus drei quantitative und qualitative Ziele: - Produktivitätssteigerung im Lektorat - Konsistenzverbesserung im Lektorat - Bessere Vermarktung und intensivere Nutzung der Dossiers in der Recherche Alle drei genannten Ziele konnten erreicht werden, wobei insbesondere die Produktivität im Lektorat gestiegen ist. Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" sind seit Anfang 2004 erfolgreich abgeschlossen. Die Folgeprojekte 3 und 4 laufen seit Mitte 2004 und sollen bis Mitte 2005 abgeschlossen sein. Im folgenden wird in Abschnitt 2 die Produktauswahl und Arbeitsweise der Automatischen Klassifizierung beschrieben. Abschnitt 3 schildert den Einsatz der Wissensnetz-Visualisierung in Lektorat und Recherche. Abschnitt 4 fasst die Ergebnisse der Projekte 1 und 2 zusammen und gibt einen Ausblick auf die Ziele der Projekte 3 und 4.