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Abstract

In Hochschulen besteht derzeit ein großes Anliegen, die Digitalisierung effektiv und effizient für Prozesse in Steuerungsbereichen zu nutzen. Dabei steht die IT-Governance im Mittelpunkt der hochschulpolitischen Überlegungen und beinhaltet "die interne Steuerung und Koordination von Entscheidungsprozessen in Bezug auf IT-Steuerung beziehungsweise Digitalisierungsmaßnahmen."(Christmann-Budian et al. 2018) Strategisch kann die Bündelung von Kompetenzen in der deutschen Hochschullandschaft dabei helfen, die steigenden Anforderungen an die IT-Governance zu erfüllen. Passend zu diesem Ansatz realisieren aktuell im ZDT zusammengeschlossene Hochschulen das Projekt "IT-Konzepte - Portfolio gemeinsamer Vorlagen und Muster". Das Projekt schließt an die Problemstellung an, indem Kompetenzen gebündelt und alle Hochschulen befähigt werden, IT-Konzepte erarbeiten und verabschieden zu können. Dazu wird ein Portfolio an Muster und Vorlagen als Ressourcenpool zusammengetragen und referenziert, um eine Nachvollziehbarkeit der Vielfalt an Herausgebern gewährleisten zu können (Meister 2020). Um den Ressourcenpool, welcher einen Body of Knowledge (BoK) darstellt, effizient durchsuchen zu können, ist eine sinnvolle Struktur unabdinglich. Daher setzt sich das Ziel der Bachelorarbeit aus der Analyse von hochschulinternen Dokumenten mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und die daraus resultierende Entwicklung eines Thesaurus-Prototyps für IT-Konzepte zusammen. Dieser soll im Anschluss serialisiert und automatisiert werden, um diesen fortlaufend auf einem aktuellen Stand zu halten. Es wird sich mit der Frage beschäftigt, wie ein Thesaurus nachhaltig technologisch, systematisch und konsistent erstellt werden kann, um diesen Prozess im späteren Verlauf als Grundlage für weitere Themenbereiche einzuführen.

Theme

Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus

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Abstract

In the last few years, the size of Linked Open Data (LOD) describing artworks, in general or domain-specific Knowledge Graphs (KGs), is gradually increasing. This provides (art-)historians and Cultural Heritage professionals with a wealth of information to explore. Specifically, structured data about iconographical and iconological (icon) aspects, i.e. information about the subjects, concepts and meanings of artworks, are extremely valuable for the state-of-the-art of computational tools, e.g. content recognition through computer vision. Nevertheless, a data quality evaluation for art domains, fundamental for data reuse, is still missing. The purpose of this study is filling this gap with an overview of art-historical data quality in current KGs with a focus on the icon aspects. Design/methodology/approach This study's analyses are based on established KG evaluation methodologies, adapted to the domain by addressing requirements from art historians' theories. The authors first select several KGs according to Semantic Web principles. Then, the authors evaluate (1) their structures' suitability to describe icon information through quantitative and qualitative assessment and (2) their content, qualitatively assessed in terms of correctness and completeness. Findings This study's results reveal several issues on the current expression of icon information in KGs. The content evaluation shows that these domain-specific statements are generally correct but often not complete. The incompleteness is confirmed by the structure evaluation, which highlights the unsuitability of the KG schemas to describe icon information with the required granularity. Originality/value The main contribution of this work is an overview of the actual landscape of the icon information expressed in LOD. Therefore, it is valuable to cultural institutions by providing them a first domain-specific data quality evaluation. Since this study's results suggest that the selected domain information is underrepresented in Semantic Web datasets, the authors highlight the need for the creation and fostering of such information to provide a more thorough art-historical dimension to LOD.