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hagbeck/Application-Profile-RVK-Abdeckungsanalyse

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Ein Application Profile für die Abdeckungsanalyse des Bestands der UB Dortmund mit RVK-Notationen

Dipl.-Math. Hans-Georg Becker (M.L.I.S.)

ORCID iD https://orcid.org/0000-0003-0432-294X

Technische Universität Dortmund

Universitätsbibliothek

Informationssysteme und Datenmanagement

https://www.ub.tu-dortmund.de

Version

  • 1.1 - Korrekturen - 2020-05-28
  • 1.0 - Initiale Version - 2020-05-24

License

CC BY 4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Einleitung

Für das Projekt, eine nach inhaltlichen Kriterien aufbereitete Navigation für den Katalog der UB Dortmund zu erstellen, wurde neben einer geeigneten Universalklassifikation auch eine Sammlung von Quellen für die Datenübernahme gesucht. Nach der Entscheidung für die Regensburger Verbundklassifikation (RVK), wurden die Daten des Projektes CultureGraph der Deutschen Nationalbibliothek (koordiniert durch die Arbeitsgemeinschaft Kooperative Verbundanwendungen, vgl. auch [1]) als geeignete Kandidaten angesehen.

Das CultureGraph-Projekt hat zum Ziel einen Dienst zur Anreicherung mit inhaltserschließenden Daten in den Verbundsystemen und der DNB zu implementieren.

Das vorliegende Dokument stellt das Verfahren vor, wie die Abdeckungsanalyse des Bestands der UB Dortmund mit RVK-Notationen durch CultureGraph-Daten erfolgte.

Die Herausforderung bei der Analyse ist die Vereinigung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen zur Analyse. Die Notwendigkeit zur Nutzung weiterer Quellen neben CultureGraph ergibt sich zum einen daraus, dass die Daten in CultureGraph „nur“ die Bündelinformation der Verbundaufnahmen als Ids und die daraus resultierenden inhaltserschließenden Elemente sowie Autorendaten enthalten. Weitere bibliographische Daten sind nicht enthalten. Zum anderen werden zur Analyse auch lokale Bestandsdaten und Daten zur lokalen Aufstellungssystematik sowie die RVK selber benötigt.

Als Quellen werden somit verwendet:

  • Abzug der CultureGraph-Daten vom September 2019
  • die Linked Data-Repräsentation der hbz-Verbunddaten via lobid.org [2]
  • die RVK als SKOS-Vokabular [3]
  • die lokale Aufstellungssystematik [4]
  • lokale Bestandsdaten ausdem Bibliothekssystem SISIS Sunrise

Die Daten lagen teilweise bereits als RDF-Daten vor bzw. sollten im Rahmen des Projektes in eine RDF-Version überführt werden.

Für die Abdeckungsanalyse verwenden wir das CIDOC CRM als Referenzontologie, da sich hier flexible Abfragen an die aggregierten Daten modellieren lassen.

Referenzontologie versus Anwendungsontologie

Die Herausforderung, mehrere unterschiedlich modellierte Datenquellen zu vereinen und abfragbar zu machen, mündet in der Anforderung, eine geeignet abstrahierte Ontologie zu finden, die die notwendigen Fragestellungen auch beantworten kann. Anstatt nun eine Ontologie für diesen Zweck zu entwickeln, setzt das in diesem Beitrag vorgestellte Application Profile auf das CIDOC CRM.

Beim CIDOC Conceptual Reference Model handelt es sich um eine Norm für den kontrollierten Austausch von Informationen im Bereich des kulturellen Erbes[5]. Die Ontologie soll unter anderem von Archiven, Bibliotheken und Museen zur Verbesserung der Verfügbarkeit von Wissen angewandt werden. Es wurde vom CIDOC, einem der 30 internationalen Komitees des International Council of Museums (Internationalen Museumsrats, ICOM) entwickelt.

Mit dem CIDOC CRM wird das Ziel verfolgt, die vielfältigen Informationen im Bereich des kulturellen Erbes gemeinsam zu erfassen und einen allgemeinen Rahmen ihrer formalen Semantik zur Verfügung zu stellen, damit jede Information dieses Bereichs den Begriffen des CIDOC CRM zugeordnet werden kann. Auf diese Weise werden wichtige Voraussetzungen für die Informationsintegration geschaffen, da auf der Grundlage des CIDOC CRM Werkzeuge zur Schematransformation und -integration entwickelt werden können.

Das CRM beruht auf zwei Hierarchien von Entitäten und Eigenschaften und erlaubt ein hohes Maß an semantischer Präzision. Es eignet sich daher als eine Art Zwischenformat, dessen Verwendung die Anzahl der notwendigen Mappings deutlich reduziert, wenn verschiedene Quellformate und mehrere Zielsprachen benötigt werden. Die wichtigste Eigenschaft des CIDOC CRM ist allerdings die Ereigniszentriertheit, d.h. es wird davon ausgegangen, dass jedes Objekt nur dann existiert, wenn vorher ein Ereignis stattgefunden hat, welches das Objekt zum Resultat hat.

Das CRM erlaubt Mappings beliebiger Datenmodelle. Für einige der im Bereich des kulturellen Erbes einschlägigen Modelle liegen generische Mappings vor, die von den Entwicklern des CRM veröffentlicht wurden. Im Rahmen dieses Projektes wird die Erweiterung FRBRoo verwendet.

FRBRoo[6] ist die objektorientierte Version der Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) und ermöglicht die gemeinsame Darstellung von Bibliotheks- und Museumsdokumentation. Damit ist es möglich, interoperable Informationssysteme für alle Nutzerinnen und Nutzer zu implementieren, die ein Interesse daran haben, auf gemeinsame oder verwandte Inhalte kultureller Einrichtungen zuzugreifen.

FRBRoo fügt damit den FRBR die dynamischen Aspekte des CRM hinzu (vgl. auch [7] für eine Betrachtung von Ereignissen in bibliographischen Metadaten mittels FRBRoo). Ferner erlaubt es, aufgrund der netzartigen Struktur des CRM, bibliographische Informationen in Linked Data Kontexte zu übertragen.

Die Ontologien des CIDOC CRM-Universums haben über die Jahre eine enorme Komplexität und einen hohen Abstraktionsgrad erreicht. Daher eignet sich das CIDOC CRM eigentlich "nur noch" in der Verwendung als Referenzontologie, zu der konkrete Anwendungsontologien in Beziehung gesetzt werden (vgl. auch [8]). In diesem Sinne ist es möglich, ein Application Profile auf Basis des CIDOC CRM zu definieren, welches allgemein im Retrieval bzw. konkret im Fall der Abdeckungsanalyse in diesem Beitrag durch das CIDOC CRM als Referenzontologie nutzbar wird.

Aspekte für das Application Profile

Bestandsdaten

Die Bestandsdaten der UB Dortmund werden aus zwei Quellen zusammengestellt. Für die "Titeldaten", also die Manifestationen im FRBR-Sinn, sind dies die hbz-Verbunddaten in der Linked Data-Repräsentation von lobid.org. Die Exemplardaten kommen aus dem Bibliothekssystem SISIS Sunrise, da hier auch "echte" Standortdaten zur Verfügung stehen, die im Verbund fehlen. Die Standortdaten sind insbesondere für die Verknüpfung zu den Sammlungen notwendig (siehe nächster Abschnitt).

Die Daten werden im Application Profile mittels Erlangen-FRBRoo (efrbroo)[9] modelliert. Beim Erlangen-FRBRoo handelt es sich um eine Umsetzung der FRBRoo. Hier kommt dann auch Erlangen-CRM (ecrm)[10] zum Einsatz. Zusätzlich sind sogenannte Instance Allignments zur Bibliographic Ontology (bibo)[11] durch die lobid.org-Daten enthalten. Für die spätere Analyse der Daten werden hier folgende Metadaten ins Modell übernommen (beschrieben mit Dublin Core Terms (dct)[12]):

  • Medientyp (dct:medium) für die Angabe, ob es sich um eine gedruckte oder digitale Manifestation handelt
  • Publikationsdatum (dct:issued), um die Erschließung aktuellster Literatur zu beurteilen
  • Publikationstyp (dct:type), um nach Erscheinungsformen zu unterscheiden

Zusätzlich wird mit dct:identifier die ID der Manifestation erfasst, die dann zugleich die ID des Bundle-Mitglieds ist.

Bei den Exemplaren (efrbroo:F5_Item) werden Mediennummer (dct:identifier) und Signatur (dct:title) erfasst.

Die Modellierung von Zeitschriften und Reihen nimmt hier eine Sonderrolle ein, die sich in der Modellierung dieser Publikationsformen in FRBRoo begründet. Kernkonzept ist bei "fortlaufenden Sammelwerken", dass sie sich als Ganzes erst manifestieren, wenn diese nicht mehr fortlaufend und somit abgeschlossen sind. Manifestationen können daher im Normalfall nur Hefte und im späteren Verlauf Jahrgänge oder, im Fall der Reihen, Bände sein. Daher werden Datensätze zu Zeitschriften und Reihen als FRBRoo-Werke, F18_Serial_Work, modelliert. Da diese Publikationsformen somit keine Exemplare im FRBR-Sinne haben, in Bibliotheken aber trotzdem Signaturen vergeben werden, stellen diese hier nur eine einfache Relation zu den Sammlungen dar (und nicht wie die Exemplare im Sinne von is part of).

Auch die Darstellung von mehrbändig begrenzten Werken weicht von der zu den "einfachen" Exemplaren ab. Hierbei wird berücksichtigt, dass bei mehrbändig begrenzten Werken die inhaltliche Erschließung situationsabhängig mal bei den Bänden und mal bei den Überordnungen erfolgt sein kann.

Bestandsklassen

Bilddatei: img/Datenmodell_virtuelle_Systematik_Holdings.jpg

Lokale Aufstellungssystematik

Die Aufstellungssystematik der UB Dortmund ist proprietär und hat sich über die Jahre - nicht immer zum Guten - weiter entwickelt. Der wesentliche Charakter der Systematik erschließt sich über die unterschiedlichen Philosophien der Bibliotheksstandorte. Während in der Zentralbibliothek hauptsächlich Freihandaufstellung, Lehrbuchsammlung und Dissertationen sowie gebundene Zeitschriftenjahrgänge bereitgestellt wurden, sind aktuelle Forschungsliteratur und Zeitschriftenhefte sowie besondere Bestände als Präsenzbestand in den Bereichsbibliotheken räumlich nah an den Fakultäten untergebracht. Hieraus resultiert auch eine unterschiedliche Aufstellungssystematik: die Zentralbibliothek mit grober Fachaufteilung und Numerus Currens, die Bereichsbibliotheken mit mehr oder weniger ausgefeilter Fachaufstellung.

Jedoch wurden die Ergbnisse dieser Erschließung nur als Signaturen und nicht als Titelangaben erfasst. Dieses Prinzip ist unproblematisch, solange es mit anderen Standorten keine Dubletten gibt. Insbesondere fehlt den Bänden in der Zentralbibliothek unter diesen Umständen die feinere fachliche Zuordnung, so dass die Systemstellen nur unzureichend zu einem guten Retrievalergebnis beitragen können.

Hinzu kommt, dass sich die Systematik an einigen Stellen an formalen und nicht an inhaltlichen Kriterien orientiert (z.B. eine riesige nicht weiter untergliederte Systemstelle "Sammelwerke").

Für die Modellierung der Aufstellungssystematik im Projekt zur Abdeckungsanalyse mit RVK-Notationen wurde daher auf den Charakter der Zuordnung der Bestände eher als physische Sammlungen anstatt auf thematische Kollektionen gesetzt. Die Bestände werden folglich als Sammlungen (Collections) und nicht mittels einer Klassifikation im Sinne von SKOS beschrieben.

CultureGraph Bundle

Bilddatei: img/Datenmodell_virtuelle_Systematik_Collections.jpg

Culture Graph

Die Daten aus CultureGraph (CG) liegen aktuell nicht als RDF-Daten sondern als MARC-Auszug vor. Für die Datenanalyse werden die Werk-Cluster aus CG mittels der Bundle-Ontologie[13] und die einzelnen Bündelmitglieder mittels Erlangen-FRBRoo beschrieben.

Die Tatsache, dass in den üblichen Bibliothekskatalogen die beiden FRBR-Klassen "Work" und "Expression" (WE) nicht abgebildet werden (die Bibliothekskataloge erfassen Manifestationen und als Bestandsverzeichnis noch die Exemplare; das Regelwerk RDA lässt auch die anderen Klassen zu, jedoch werden diese insbesondere nicht retrospektiv erfasst), hat zur Folge, dass für das FRBR-Modell nicht alle Entitäten vorhanden sind. Die für die Abdeckungsanalyse notwendigen inhaltserschließenden Elemente aus CultureGraph müssten aber bei den „Works“ erfasst werden.

Die Nutzung von CIDOC CRM und FRBRoo als Referenzontologie ermöglicht es nun, auf die FRBR-Klassen "Work" und "Expression" in der Abdeckungsanalyse zu verzichten und diese durch die CG-Bundles "zu ersetzen".

Die für unsere Zwecke relevanten Daten zur inhaltlichen Erschließung werden mittels SKOS[14] modelliert und an die Klassen des CIDOC CRM im Application Profile angehängt.

CultureGraph Bundle

Bilddatei: img/Datenmodell_virtuelle_Systematik_CG-Bundle_plus_Subjects.jpg

Provenienz

Die CultureGraph-Daten enthalten auch Angaben zur Provenienz der Bündel. Diese Daten werden ebenfalls modelliert, wobei die PROV-Ontologie[15] des W3C zu Einsatz kommt. Bei den CG-Bündeln ist zu beachten, dass deren ID/URIs nicht über die Datenlieferungen persistent sind, womit diese den Charakter von Snapshots erhalten. Die Darstellung der Provenienz mittels PROV-Ontologie ermöglicht es aber, genau diesen Sachverhalt darzustellen.

Es wird hier modelliert, dass ein Concept mittels eines Ereignisses dem CG-Bundle zugeordnet wird. Auch hier kommt die PROV-Ontologie zum Einsatz.

Provenienz CultureGraph Bundle

Bilddatei: img/Datenmodell_virtuelle_Systematik_CG-PROV.jpg

Beispiel: Bundle zur Manifestation HT011238108 inkl. Software als Agent (prov:Agent) und Datum des Snapshots (prov:endedAtTime)**

Die SPARQL-Query

PREFIX lobid_r: <http://lobid.org/resources/>
PREFIX bundle: <http://purl.org/net/bundle#>
PREFIX prov: <http://www.w3.org/ns/prov#>

SELECT * WHERE {
    lobid_r:HT011238108 bundle:encapsulated_in ?bundle .
    ?bundle prov:wasGeneratedBy ?activity.
    ?activity prov:endedAtTime ?timestamp .
    ?activity prov:wasAssociatedWith ?software .
    ?software prov:actedOnBehalfOf ?on_behalf_of .
}

liefert

bundle:Bundle prov:Activity timestamp prov:SoftwareAgent prov:Agent (on_behalf_of)
cg_bundle:CG_4995116> activity:CG_4995116> "2019-06-05T13:19:42.548Z"^^<xsd#dateTime> agent:CG_4995116> lobid_org:DE-101

Beispiel: Ausschnitt der inhaltserschließenden Elemente zur Manifestation HT011238108 inkl. Provenienzangaben

Die SPARQL-Query

PREFIX lobid_r: <http://lobid.org/resources/>
PREFIX bundle: <http://purl.org/net/bundle#>
PREFIX ecrm: <http://erlangen-crm.org/current/>
PREFIX prov: <http://www.w3.org/ns/prov#>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>

SELECT * WHERE {
    lobid_r:HT011238108 bundle:encapsulated_in ?bundle .
    ?bundle ecrm:P41i_was_classified_by ?activity .
    ?activity ecrm:P42_assigned ?concept .
    ?activity prov:wasAssociatedWith ?agent .
    OPTIONAL { ?activity dct:description ?description . }
}

liefert

bundle:Bundle prov:Activity skos:Concept prov:Agent dct:description
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-601_308533771 sdnb:18 lobid_org:DE-601
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-576_083062696 rvk:QC310 lobid_org:DE-576
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-576_083062696 gnd:4122827-3 lobid_org:DE-576
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-603_084860006 rvk:QV000 lobid_org:DE-603
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-604_BV012931983 rvk:QV200 lobid_org:DE-604
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-101_1167375963 sdnb:330 lobid_org:DE-101
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-101_1167375963 gnd:4002737-5 lobid_org:DE-101
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-101_e8e1bcbb-1e03-4e57-abbd-571f4d12fc2c gnd:4002730-2 lobid_org:DE-101 maschinell gebildet
cg_bundle:CG_4995116 activity:DE-101_d38816a3-8664-4224-9ee6-8401c431b08e gnd:4002733-8 lobid_org:DE-101 maschinell gebildet

Beispiele für Analyseabfragen

Beispiel: RVK-Notationen zu einem Exemplar in der Emil-Figge-Bibliothek (EFB)

Frage:

Gibt es RVK-Notationen zum Exemplar mit der Signatur "AA 600/5", welches aus einer der erwähnten Bereichsbibliotheken mit einer stärker fachlich ausgeprägten Aufstellung stammt?

SPARQL-Query:

PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX ecrm: <http://erlangen-crm.org/current/>
PREFIX efrbroo: <http://erlangen-crm.org/efrbroo/>
PREFIX lobid_r: <http://lobid.org/resources/>

SELECT DISTINCT ?shelfmark ?item ?manifestation ?bundle ?rvk WHERE { 
    ?item dct:title "AA 600/5" .
    ?item dct:title ?shelfmark .
    ?item rdf:type efrbroo:F5_Item .
    ?item efrbroo:R7_is_example_of ?manifestation .
    ?manifestation <http://purl.org/net/bundle#encapsulated_in> ?bundle .
    ?bundle dct:subject ?rvk .
}

Ergebnis:

?shelfmark ?item ?manifestation ?bundle ?rvk
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:AH26080
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:FN2501
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:FN2571
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:GB1498
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:HE309
AA 600/5 item:52537154 lobid_r:HT000171397 cg_wrk_bundle:109803 rvk:ND3250

Das Ergebnis befindet sich auch in der Datei data/AA_600_5.tsv.

Beispiel: Anzahl von RVK-erschlossenen Manifestationen zu Exemplaren einer Sammlung in der EFB.

Gesucht wird die Anzahl an Titeln aus der Sammlung "Musik" (MU) der Emil-Figge-Bibliothek (EFB), für die aus CultureGraph RVK-Notationen zu holen sind.

SPARQL-Query:

PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX efrbroo: <http://erlangen-crm.org/efrbroo/>

SELECT ?label (COUNT(distinct ?work) AS ?cnt) WHERE {
    <http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/collection:DE-290-12:MU> dct:hasPart ?collection .    
    ?collection rdf:type dct:Collection .
    ?collection dct:alternative ?label .
    ?item dct:isPartOf ?collection .
    ?item efrbroo:R7_is_example_of ?work .
    ?work <http://purl.org/net/bundle#encapsulated_in> ?bundle .
    FILTER EXISTS { ?bundle dct:subject ?rvk . }
}
GROUP BY ?collection ?label
ORDER BY ?label

Ergebnis:

?label ?cnt
MUA 228
MUB 144
MUC 3
MUD 68
MUE 324
MUF 689
MUG 629
MUH 185
MUJ 79
MUK 404
MUL 353
MUM 838
MUN 704
MUO 406
MUP 390
MUR 81
MUS 69
MUT 436
MUU 57
MUV 51
MUW 117
MUX 63
MUY 211

Das Ergebnis befindet sich auch in der Datei data/EFB_MU.tsv.

Inhaltserschließende Elemente zu einer Manifestation eines Exemplars

Gesucht sind die inhaltserschließenden Elemente für das Exemplar mit der Signatur "F 73317". Ausgegeben werden sollen auch weitere Angaben zu maschinell erzeugten Schlagwörtern.

SPARQL-Query:

PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX ecrm: <http://erlangen-crm.org/current/>
PREFIX efrbroo: <http://erlangen-crm.org/efrbroo/>
PREFIX lobid_r: <http://lobid.org/resources/>

SELECT DISTINCT ?shelfmark ?item ?manifestation ?bundle ?subject ?score ?prov WHERE { 
    ?item dct:title "F 73317" .
    ?item dct:title ?shelfmark .
    ?item rdf:type efrbroo:F5_Item .
    ?item efrbroo:R7_is_example_of ?manifestation .
    ?manifestation <http://purl.org/net/bundle#encapsulated_in> ?bundle .
    ?bundle ecrm:P41i_was_classified_by ?subject_activity .
    ?subject_activity ecrm:P42_assigned ?subject .
    OPTIONAL { ?subject_activity rdf:value ?score . ?subject_activity dct:description ?prov . }
}

Ergebnis:

?shelfmark ?item ?manifestation ?bundle ?subject ?score ?prov
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/z/mat
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/rvk/QV000
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/rvk/QV200
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sdnb/18
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/bkl/83.13
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/bkl/83.14
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002737-5
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/ddc/17
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sfb/SOP780
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4122827-3
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/BISAC/BUS069000
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/BISAC/POL024000
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/rvk/QC310
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sdnb/17
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sdnb/9.4a
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4322126-9
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sdnb/330
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 http://data.ub.tu-dortmund.de/resource/sswd/9.4a
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002730-2
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002733-8
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4112565-4
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4184470-1
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002730-2 0.06402 maschinell gebildet
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002733-8 0.07572 maschinell gebildet
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4002737-5 0.10497 maschinell gebildet
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4112565-4 0.09057 maschinell gebildet
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4184470-1 0.06249 maschinell gebildet
F 73317 item:10648006 lobid_r:HT011238108 cg_wrk_bundle:CG_4995116 https://d-nb.info/gnd/4322126-9 0.18638 maschinell gebildet

Das Ergebnis befindet sich auch in der Datei data/F_73317.tsv.

Bei diesem Beispiel sieht man auch, dass alle maschinell erzeugten Schlagwörter auch intellektuell in den am Bündel beteiligten Verbünden vergeben worden sind.

Fazit

Aufgabe war es, unterschiedlichste Quelldaten für eine Abdeckungsanalyse mit RVK-Notationen für die Bestände der UB Dortmund so zu strukturieren, dass möglichst flexibel Abfragen, aber auch Anpassungen vorgenommen werden können. Der Linked Data-Ansatz mit dem CIDOC CRM als Referenzontologie hat sich dabei bewährt.

Allerdings ist der Aufwand bei der Umsetzung nicht zu unterschätzen, da die Daten nur in geringem Maße bereits als Linked Data vorliegen und zunächst transformiert werden müssen. Zusätzlich sind selbst die Daten, die als Linked Data vorliegen, nicht mittels SPARQL abfragbar (z.B. mit Federated SPARQL Queries[16]), so dass auch diese Daten lokal vorgehalten werden müssen und somit den lokalen Speicherbedarf nochmals erhöht.

Die Ergebnisse der Abdeckungsanalyse können kurz zusammengefasst als sehr vielversprechend bezeichnet werden. Detailergebnisse sind auf GitHub [17] veröffentlicht.

Quellenverzeichnis

[1] Röschlau, Edith: Bericht aus der 75. Sitzung der Arbeitsgemeinschaft der Verbundsysteme am 20. und 21. November 2018 in Frankfurt am Main. In: o-bib. Das offene Bibliotheksjournal. - 2019, Vol. 6, Heft 1, S. 66 - 72. DOI: https://doi.org/10.5282/o-bib/2019H1S66-72. (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[2] https://lobid.org/resources (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[3] https://rvk.uni-regensburg.de/regensburger-verbundklassifikation-online/rvk-download (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[4] https://github.com/UB-Dortmund/ubdo_shelf_marks_classification_scheme (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[5] http://www.cidoc-crm.org/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[6] http://www.cidoc-crm.org/frbroo/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[7] Becker, Hans-Georg; Förster, Frank : Vernetztes Wissen – Ereignisse in der bibliografischen Dokumentation In: Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie. - 2010, Vol. 57, Heft 1, S. 15 - 25. DOI: http://dx.doi.org/10.3196/186429501057133 (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[8] Hohmann, Georg: Die Anwendung des CIDOC CRM für die semantische Wissensrepräsentation in den Kulturwissenschaften. In: Ohly, Peter; Sieglerschmidt, Jörn (eds.): Wissensspeicher in digitalen Räumen. Nachhaltigkeit, Verfügbarkeit, semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Konstanz 20.-22. Februar 2008. Würzburg, 2010: Ergon. pp. 210-222.

[9] Erlangen-FRBRoo: http://erlangen-crm.org/efrbroo (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[10] Erlangen-CRM: http://erlangen-crm.org/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[11] Bibliographic Ontology: https://github.com/structureddynamics/Bibliographic-Ontology-BIBO (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[12] DCMI Metadata Terms: https://dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[13] Bundle-Ontologie: Eine Beschreibung der Ontologie findet sich unter http://openbiblio.net/2010/11/17/bundling-instances-of-author-names-together-without-using-owlsameas/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020). Leider ist eine öffentliche RDF/OWL-Version aktuell nicht existent.

[14] SKOS: https://www.w3.org/TR/skos-reference/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[15] PROV: https://www.w3.org/TR/prov-o/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[16] SPARQL Federated Query: https://www.w3.org/TR/sparql11-federated-query/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

[17] https://hagbeck.github.io/Abdeckung-mit-RVK-Notationen-via-CultureGraph/ (zuletzt abgerufen: 24.05.2020)

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