Die Bewertung der Indexierungsqualitat bzw. -gute ist ein grundlegendes Problem von intellektuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Moglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Studie befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschlieungssoftware Mind Server Categorizer der Firma Recommind an der Deutschen Zentralbibliothek fur Wirtschaftswissenschaften. Grundlage der maschinellen Sacherschlieung und anschlieenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und Econ Stor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Schlagworter umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft wird der ursprunglich rein statistische Indexierungsansatz des Mind Server Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschlieung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Der zentrale Fokus dieser Studie liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, in Anlehnung an die hierzu von Stock und Lancaster vorgeschlagenen Kriterien: Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifitat, -effektivitat. Weiterhin wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt zusatzlich eine qualitative, stichprobenartige Bewertung der Ergebnisse seitens der zustandigen Fachreferenten und -referentinnen.
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