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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.

RSWK

Social Tagging / Virtuelle Gemeinschaft / Wissensorganisation

Subject

Social Tagging / Virtuelle Gemeinschaft / Wissensorganisation

Theme

Social tagging

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RSWK

Social Tagging

Subject

Social Tagging

Theme

Social tagging

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Abstract

Für Mitarbeiter in Unternehmen gestaltet sich der effiziente Umgang mit einer ständig wachsenden Menge elektronisch verfügbarer Informationen schwierig. Die wesentlichen Herausforderungen aus Anwendersicht sind die Fragmentierung von Informationen, die starren Strukturierungsmöglichkeiten in Datenspeichern und die Isolierung von Wissensarbeit. Das anwenderorientierte System TagIt verbindet aktuelle Ansätze aus dem Persönlichen Informationsmanagement (PIM) und Collaborative Tagging. Die Fragmentierung wid durch Unifizierung von Informationen auf Metadaten- und Zugriffsebene überwunden. Starre Strukturen werden durch freie, multiple Strukturen ersetzt

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Abstract

LIS professionals use structures for organizing knowledge when they catalog and classify objects in the collection, when they develop databases, when they design customized taxonomies, or when they search online. Structures for Organizing Knowledge: Exploring Taxonomies, Ontologies, and Other Schema explores and explains this basic function by looking at three questions: 1) How do we organize objects so that they make sense and are useful? 2) What role do categories, classifications, taxonomies, and other structures play in the process of organizing? 3) What do information professionals need to know about organizing behaviors in order to design useful structures for organizing knowledge? Taking a broad, yet specialized approach that is a first in the field, this book answers those questions by examining three threads: traditional structures for organizing knowledge; personal structures for organizing knowledge; and socially-constructed structures for organizing knowledge. Through these threads, it offers avenues for expanding thinking on classification and classification schemes, taxonomy and ontology development, and structures. Both a history of the development of taxonomies and an analysis of current research, theories, and applications, this volume explores a wide array of topics, including the new digital, social aspect of taxonomy development. Examples of subjects covered include: Formal and informal structures Applications of knowledge structures Classification schemes Early taxonomists and their contributions Social networking, bookmarking, and cataloging sites Cataloging codes Standards and best practices Tags, tagging, and folksonomies Descriptive cataloging Metadata schema standards Thought exercises, references, and a list of helpful websites augment each section. A final chapter, "Thinking Ahead: Are We at a Crossroads?" uses "envisioning exercises" to help LIS professionals look into the future.

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RSWK

Social Tagging

Subject

Social Tagging

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Footnote

Rez. in: IWP 60(1009) H.4, S.245-246 (C. Wolff): "Der von Andrea Back (St. Gallen), Norbert Gronau (Potsdam) und Klaus Tochtermann herausgegebene Sammelband "Web 2.0 in der Unternehmenspraxis" verbindet in schlüssiger Weise die systematische Einführung in die Themen Web 2.0 und social software mit der Darstellung von Möglichkeiten, solche neuen Informationssysteme für Veränderungen im Unternehmen zu nutzen und zeigt dies anhand einer ganzen Reihe einzelner Fallstudien auf. Auch zukünftige Anwendungen wie das social semantic web werden als Entwicklungschance erörtert. In einer knappen Einleitung werden kurz die wesentlichen Begriffe wie Web 2.0, social software oder "Enterprise 2.0" eingeführt und der Aufbau des Bandes wird erläutert. Das sehr viel umfangreichere zweite Kapitel führt in die wesentlichen Systemtypen der social software ein: Erläutert werden Wikis, Weblogs, Social Bookmarking, Social Tagging, Podcasting, Newsfeeds, Communities und soziale Netzwerke sowie die technischen Besonderheiten von social software. Die Aufteilung ist überzeugend, für jeden Systemtyp werden nicht nur wesentliche Funktionen, sondern auch typische Anwendungen und insbesondere das Potenzial zur Nutzung im Unternehmen, insbesondere mit Blick auf Fragen des Wissensmanagements erläutert. Teilweise können die Autoren auch aktuelle Nutzungsdaten der Systeme ergänzen. Auch wenn bei der hohen Entwicklungsdynamik der social software-Systeme ständig neue Formen an Bedeutung gewinnen, vermag die Einteilung der Autoren zu überzeugen.