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Abstract

Das Internet verändert die Informationswelt und Gesellschaft. Es bietet zum einen umfassenden Zugriff auf Informationen, zugleich stellt es einen komplexen, interessengesteuerten und teilweise intransparenten Informationsraum dar. Die Menge an verfügbaren Informationen nimmt stetig zu, was auch daran liegt, dass Informationen von jeder Person mühelos ins Netz gestellt werden können. So gelangen auch ungeprüfte Informationen in Umlauf, was wiederum die Bewertung und Bestimmung der Glaubwürdigkeit von Informationen erschwert. Das Internet macht es einfach, Fake News und Desinformation zu verbreiten. Im privaten Bereich haben Nutzer_innen es mit Phishing- oder Spammails, falschen Online-Shops oder irreführenden Gesundheitsinformationen zu tun. Im aktuellen Corona-Kontext kursieren diverse Falschinformationen zu gesundheitsbezogenen Themen. Kurz: Das Internet ist eine fordernde Informationsumwelt. Eine Informationsumwelt, die Nutzer_innen auch überfordern kann. Verfügt man nicht über hinreichende Informationskompetenz so läuft man Gefahr sich manipulieren zu lassen und sich dabei noch für informiert zu halten.
In Anbetracht einer komplexer werdenden Informationsumwelt unterstützt Informationskompetenz dabei, informierte Entscheidungen zu treffen. Informationskompetenz ist wichtig für private und beruflich Lebensbereiche und auch für öffentliche Diskurse elementar. Informationskompetenz schafft die Grundlage dafür, auf einer fundierten Informationsgrundlage selbstbestimmt entscheiden und sich sachlich-rational in Diskurse einbringen zu können. Informationskompetenz ist nicht schwer zu erlangen, man muss sich aber dafür entscheiden, sich informationskompetent zu verhalten. Das ist vor allem bei Themen und Entscheidungen, die auf eine fundierte Informationsgrundlage angewiesen sind wichtig.

Content

Dieser Artikel wurde im Rahmen des Projekts »Informationskompetenz und Demokratie (IDE): Bürger, Suchverfahren und Analyse-Algorithmen in der politischen Meinungsbildung« erstellt. Das Projekt wird durch das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur im Rahmen der Ausschreibung »Zukunftsdiskurse« aus Mitteln des Niedersächsischen Vorab gefördert.

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Abstract

Digitale Bildverarbeitung hat längst den Alltag erreicht: Automatisierte Passkontrollen, Gesichtserkennung auf dem Mobiltelefon und Apps zum Bestimmen von Pflanzen anhand von Fotos sind nur einige Beispiele für den Einsatz dieser Technologie. Digitale Bildverarbeitung zur Analyse der Inhalte von Bildern kann den Zugang zu Wissen verbessern und ist somit relevant für die Informationswissenschaft. Häufig greifen Systeme bei der Suche nach visueller Information nach wie vor auf beschreibende Metadaten zu, weil diese sprachbasierten Methoden für Massendaten meist robust funktionieren. Der Fokus liegt in diesem Beitrag auf automatischer Inhaltsanalyse von Bildern (content based image retrieval) und nicht auf reinen Metadaten-Systemen, welche Wörter für die Beschreibung von Bildern nutzen (s. Kapitel B 9 Metadaten) und somit letztlich Text-Retrieval ausführen (concept based image retrieval) (s. Kapitel C 1 Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval).

Source

Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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Abstract

Der Beitrag stellt Ergebnisse der Fachgruppe Informationskompetenz der KIBA vor, in der alle Lehrenden im Bereich der Vermittlung von Medien- und Informationskompetenz an bibliotheks- und informationswissenschaftlichen Studiengängen in Deutschland zusammenarbeiten. Ausgangspunkt ist das "Framework Informationskompetenz", ein Anforderungsrahmen, der gemeinsame Standards in der Qualifikation von Studierenden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft für das Aufgabenfeld der Förderung von Informationskompetenz sichern soll. Es wird aufgezeigt, wie die in diesem Rahmenmodell formulierten Qualifikationsstandards in den verschiedenen Studiengängen umgesetzt werden und wo es bedarfsbezogene Ausprägung und Gewichtung in den Qualifikationszielen gibt.

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Abstract

Text und Data Mining sind ein Bündel von Technologien, die eng mit den Themenfeldern Statistik, Maschinelles Lernen und dem Erkennen von Mustern verbunden sind. Die üblichen Definitionen beziehen eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren mit ein, ohne eine exakte Grenze zu ziehen. Data Mining bezeichnet die Suche nach Mustern, Regelmäßigkeiten oder Auffälligkeiten in stark strukturierten und vor allem numerischen Daten. "Any algorithm that enumerates patterns from, or fits models to, data is a data mining algorithm." Numerische Daten und Datenbankinhalte werden als strukturierte Daten bezeichnet. Dagegen gelten Textdokumente in natürlicher Sprache als unstrukturierte Daten.

Source

Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg