Open Access

Inhalt dieser Seminararbeit ist eine Untersuchung 20 großer Open-Access-Publisher zur Beantwortung der Fragen, welche der Publisher die Artikel in den von ihnen herausgegebenen Journals neben PDF auch strukturiert anbieten und welche zusätzlichen Features gegebenenfalls angeboten werden. Der Untersuchung liegen jeweils mindestens zwei Journals eines Publishers zugrunde. Die Arbeit wurde als Leistungsnachweis für die Lehrveranstaltung „Aktuelle Entwicklungen im Informationsmanagement“ im WS 2014/15 angefertigt.

In den letzten Jahren ist, nicht zuletzt aufgrund der schnellen und einfachen Verfügbarkeit von Daten und Informationen, ein Anstieg an veröffentlichter Literatur zu beobachten. Bibliotheken stehen vor der Herausforderung, diese Ressourcen zu erschließen und damit verfügbar zu machen. Ein Teilaspekt ist hierbei die Klassifizierung. Die Arbeit untersucht Voraussetzungen und Möglichkeiten der automatischen Klassifizierung am Beispiel medizinischer Literatur. Der erste, theoretische Teil beinhaltet die Beschreibung der Grundlagen der Inhaltserschließung, des Data Mining und der automatischen Klassifizierung sowie eine umfassende Übersicht über den aktuellen Forschungsstand in diesem Bereich. Im zweiten Teil wird die Auswahl, Aufbereitung und Analyse eines aus Katalogdatensätzen der Bibliothek der Medizinischen Hochschule Hannover bestehenden Datenbestandes erläutert. Die Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens zur Klassifizierung bibliographischer Datensätze wird am Beispiel des Algorithmus k-nearest-neighbours verdeutlicht. Hierbei lässt sich eine korrekte Klassifizierung von rund 58 % der Dokumente erreichen. Abschließend werden Optimierungsansätze (z.B. semi-automatische Verfahren) und Herausforderungen automatischer Klassifizierungsverfahren (z.B. uneinheitlich erschlossene Datensätze oder ungleiche Verteilung der Klassen einer Systematik in den Dokumenten) aufgezeigt.

Open Educational Resources (OER) sind sich in Deutschland bisher hauptsächlich im Bereich der schulischen Bildung im Gespräch. Ihr Potential innerhalb der deutschen Hochschullehre wurde zwar bereits erkannt, wird aber bisher noch nicht genutzt. Die Arbeit gibt einen Überblick über die terminologischen Grundlagen von OER und ihren Entwicklungsmöglichkeiten im Hochschulbereich. In einer Zusammenfassung werden die Förderung von OER durch die Europäische Kommission und in Deutschland, sowie ihre Entwicklung im deutschen Hochschulbereich dargestellt. In einem theoretischen Abgleich aktueller Studien und Fachliteratur wird eine Bestandsaufnahme zu neuen Aufgabenbereichen für Wissenschaftlicher Bibliotheken durch OER durchgeführt. Eine Expertenbefragung, die beispielhaft unter Lehrenden der Leibniz Universität Hannover (LUH) durchgeführt wurde, gibt Aufschluss über deren aktuellen Nutzungsstand von OER. Die wird ergänzt durch eine Untersuchung zweier Sharingdienste (Zenodo und SlideShare) nach freien Lehrmaterialien von Angehörigen der LUH. Abschließend werden auf der Basis der theoretischen Möglichkeiten sowie der individuellen Bedürfnisse der Lehrenden Empfehlungen für neue Dienstleistungen und Serviceangebote Wissenschaftlicher Bibliotheken zur Unterstützung der Hochschulen bei der Einführung, Herstellung und Verbreitung von OER am Beispiel der Technischen Informationsbibliothek Hannover (TIB) gegeben, sowie neue Aufgabenbereiche für Hochschulbibliotheken skizziert, die sich daraus ergeben.

Das Thema Linked Open Data hat in den vergangenen Jahren im Bereich der Bibliotheken viel Aufmerksamkeit erfahren. Unterschiedlichste Projekte werden von Bibliotheken betrieben, um Linked Open Data für die Einrichtung und die Kunden nutzbringend einzusetzen. Ausgangspunkt für diese Arbeit ist die These, dass Linked Open Data im Bibliotheksbereich das größte Potenzial freisetzen kann. Es wird überprüft, inwiefern diese Aussage auch auf Öffentliche Bibliotheken zutrifft und aufgezeigt, welche Möglichkeiten sich daraus ergeben könnten. Die Arbeit führt in die Grundlagen von Linked Open Data (LOD) ein und betrachtet die Entwicklungen im Bibliotheksbereich. Dabei werden besonders Initiativen zur Behandlung bibliothekarischer Metadaten und der aktuelle Entwicklungsstand von LOD-fähigen Bibliothekssystemen behandelt. Danach wird eine Auswahl an LOD-Datensets vorgestellt, die bibliothekarische Metadaten liefern oder deren Daten als Anreicherungsinformationen in Kataloganwendungen eingesetzt werden können. Im Anschluss wird das Projekt OpenCat der Öffentlichen Bibliothek Fresnes (Frankreich) sowie das LOD-Projekt an der Deichmanske Bibliothek Oslo (Norwegen) vorgestellt. Darauf folgt ein Einblick in die Möglichkeiten, welche durch die Verwendung von LOD in Öffentlichen Bibliotheken verwirklicht werden könnten sowie erste Handlungsempfehlungen für Öffentliche Bibliotheken.

Anwendungen in Bibliotheken auf Basis von Augmented Reality (AR), der Erweiterung der Realität durch zusätzliche, virtuelle Informationen, existieren bislang nur vereinzelt. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderte Forschungsprojekt mylibrARy ermittelt seit Juni 2014 Szenarien für den Einsatz von AR in Bibliotheken und Informationseinrichtungen. Das Projekt zielt auf die Entwicklung einer deutschlandweit einsetzbaren Applikation (App). An diesen Gedanken knüpft die vorliegende Arbeit mit der Entwicklung eines Konzepts für Einführungen in Hochschulbibliotheken mittels AR-Technik. Aus der Analyse aktueller Führungsmodelle von Bibliotheken der Hochschulen im Exzellenzcluster 2012-2017, werden die für die Modellführung benötigten charakteristischen Merkmale einer Bibliotheksführung abgeleitet. Auf die technisch relevanten Grundlagen der AR folgt eine Bestandsaufnahme der bisherigen Augmented-Reality-Projekte im internationalen Bibliothekskontext. Daran schließt die Formulierung der theoretischen Anforderungen und die Ausarbeitung der Funktionen im Einzelnen. Nachfolgend lenkt eine kritische Betrachtung den Fokus auf Mehrwert und Risiken der AR für Bibliothek und Nutzer. Mit einer Zusammenfassung und dem Ausblick auf die zukünftige Entwicklung findet die Arbeit ihren Abschuss.