Die Bewertung der Indexierungsqualität bzw. -güte ist ein grundlegendes Problem von intellektuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Möglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Studie befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschließungssoftware Mind Server Categorizer der Firma Recommind an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften. Grundlage der maschinellen Sacherschließung und anschließenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und Econ Stor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Schlagwörter umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft wird der ursprünglich rein statistische Indexierungsansatz des Mind Server Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschließung 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, -spezifität, -effektivität. Weiterhin wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt zusätzlich eine qualitative, stichprobenartige Bewertung der Ergebnisse seitens der zuständigen Fachreferenten und -referentinnen.
Про автора
Thomas Groß, Jahrgang 1980, studierte von 2001 bis 2006 Politikwissenschaft auf Diplom mit den Nebenfächern Volkswirtschaftslehre und Rechtswissenschaft, zuerst an der Universität Leipzig, später an der Freien Universität Berlin. Seit 2007 ist er Fachreferent an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften in Kiel. Von 2008-2010 absolvierte der Autor berufsbegleitend ein Masterstudium der Bibliotheks- und Informationswissenschaft an der Humboldt-Universität zu Berlin.
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