Inhoudelijke ontsluiting in het perspectie van zoeken.bibiotheek.be

2,665 views
2,557 views

Published on

Studiedag Informatieontsluiting Hic et Nunc Bibliotheekschool Gent 3 december 2008

Published in: Technology
0 Comments
4 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
2,665
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
237
Actions
Shares
0
Downloads
31
Comments
0
Likes
4
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Inhoudelijke ontsluiting in het perspectie van zoeken.bibiotheek.be

  1. 1. Inhoudelijke ontsluiting Rosemie Callewaert Projectmanager Vlaams Centrum Openbare Bibliotheken in het perspectief van zoeken.bibliotheek.be Bibliotheekschool Gent, 3 december 2008 Inhoudelijke ontsluiting hic et nunc
  2. 2. De volgende 40 minuten zoeken.bibliotheek.be collecties openbare bibliotheken mensen machine van kaartcatalogus naar indexeerplatform werk van publieksvenster op via collectiebeschrijvingen in Open Vlacc
  3. 3. inleiding the three orders of order
  4. 4. The first order of order <ul><li>Organisatie van fysieke materialen </li></ul><ul><li>1 object op 1 plaats </li></ul><ul><li>vooraf ingedeeld </li></ul>
  5. 5. The second order of order <ul><li>Organisatie via metadata </li></ul><ul><li>1 object heeft verschillende “toegangspunten” </li></ul><ul><li>vooraf ingedeeld </li></ul>Auteurscatalogus Titelcatalogus Onderwerpencatalogus
  6. 6. The Third order of order <ul><li>Organisatie via metadata </li></ul><ul><li>1 object oneindig aantal “toegangspunten” </li></ul><ul><li>Gebruiker (her)sorteert en (her)groepeert zelf </li></ul><ul><li>Gebruiker voegt zelf metadata toe </li></ul><ul><li>Metadata als deel van de content </li></ul>
  7. 7. Erfenissen <ul><li>Zuinigheidsprincipe > nieuwe steekkaart per onderwerp </li></ul><ul><li>Onderwerpen kort en in meervoud > fiches “achter” een label </li></ul><ul><li>Precoördinatie > verschillende facetten in 1 onderwerp uitgedrukt </li></ul>
  8. 8. Enkele erfenissen als succesfactor
  9. 9. De lerende machine maximaal rendement van metadata
  10. 10. Metadatavertaling en -verrijking
  11. 11. Machine als informatiebemiddelaar ik zoek informatie over auteursrecht recente informatie? in welke vorm? in welke taal? zoek ook eens op leenrecht auteursrecht in België? auteursrecht en software? …
  12. 12. Facetten aangeleerd <ul><li>Afspraken voor het beschrijven </li></ul><ul><li>van de collectie </li></ul>http://www.vcob.be/portaal/DIGITALEBIBLIOTHEEK/OPENVLACC/VLACC_REGELGEVING
  13. 13. Machine als interpretator Relevantiesortering bijgestuurd door onderwerpen en plaatsing Sortering “on the fly”
  14. 14. Relevantiesortering aangeleerd
  15. 15. Machine als synoniemwoordenboek
  16. 16. Machine als tipgever thesaurustermen
  17. 17. Synoniemen en tips aangeleerd <ul><li>Zie ook verwijzingen </li></ul><ul><ul><ul><li>thesaurustermen in de woordenwolk </li></ul></ul></ul><ul><li>Zie verwijzingen </li></ul><ul><ul><ul><li>automatische uitbreiding van de zoekvraag </li></ul></ul></ul>
  18. 18. Machine begrijpt SISO-nummers
  19. 19. SISO aangeleerd
  20. 20. Machine als speller spellingsvarianten
  21. 21. Spelling aangeleerd
  22. 22. Machine als grammaticus
  23. 23. Grammatica aangeleerd
  24. 24. Machine als vertaler vertalingen
  25. 25. Vertalingen aangeleerd
  26. 26. Machine als associator associaties
  27. 27. Associaties aangeleerd <ul><li>Meest voorkomende titelwoorden in het zoekresultaat </li></ul>
  28. 28. Machine kent het “Werk”
  29. 29. Werkniveau aangeleerd
  30. 30. De machine geeft kennis terug collectiedoorkijken op onderwerp
  31. 31. Wat leren we over een auteur? <ul><li>waarover schrijft een auteur (het meest)? </li></ul>
  32. 32. Wat leren we over de collectie? Onderwerpen top 50 Non-fictie Onderwerpen top 50 Fictie
  33. 33. Wat leren we over de gebruiker? <ul><li>Gebruik van de verfijningsopties gemeten </li></ul>1 2 3
  34. 34. Nog meer kennis toevoegen volledige exploitatie van de third order of order
  35. 35. Zuinigheidsprincipe doorbreken
  36. 36. Bibliotheek of <ul><li>Kunnen anderen onderwerpen toekennen? Ja! anderen kunnen zijn: </li></ul><ul><ul><ul><li>mensen die het boek gelezen hebben, film gezien hebben, cd beluisterd hebben, … </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>mensen die het boek/muziek geschreven hebben </li></ul></ul></ul><ul><li>Zullen anderen onderwerpen toekennen? ? </li></ul><ul><li>1+1=3 </li></ul><ul><ul><ul><li>collectie kennen door alles inhoudelijk te ontsluiten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>alles vindbaar/groeperbaar maken </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>publiek kennen door mee te laten ontsluiten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>3 de orde exploiteren: elke zoekingang is nuttig, iedereen heeft zijn eigen criteria, inspelen op tijd- en trendgebonden woordenschat, … </li></ul></ul></ul>én iedereen
  37. 37. Open voor publiek en andere systemen <ul><li>“ The world is messy, like it or not, and it’s only going to get messier as the Web destroys rules and and rule makers. You can either complain about the chaos and wish for the good old days of order , or you can read this book and understand why delirious disorder will soon make us all smarter.” </li></ul>mijn trefwoorden en recensies
  38. 38. Meer dan trefwoorden en tags <ul><li>Samenvattingen </li></ul><ul><li>Recensies </li></ul><ul><li>Vorm/genre </li></ul><ul><li>Inhoudstafels </li></ul><ul><li>Luisterfragmenten </li></ul><ul><li>Trailers </li></ul><ul><li>Bekroningen en ander “lijstjes” </li></ul><ul><li>Lees-, kijk- en luistertips door datamining </li></ul><ul><li>Volledige tekst </li></ul><ul><li>Subjectieve of intuïtieve metadata: moods, gevoelens, … </li></ul><ul><li>Kenmerken van de schrijfstijl </li></ul><ul><li>Covers </li></ul><ul><ul><li>Beeld </li></ul></ul><ul><ul><li>Tekst </li></ul></ul><ul><li>… </li></ul>
  39. 39. Inhoudelijke ontsluiting als etalage http://moodstream.gettyimages.com
  40. 40. Third order of order verder exploiteren

×