Visualisierung bibliographischer Daten

  • Published on
    25-May-2015

  • View
    471

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Vortrag auf der Tagung: Buchhistorische Forschung und Digital Humanities Datenbankgesttzte Bibliografien, Bcherkataloge und Quellenverzeichnisse.

Transcript

<ul><li> 1. Buchhistorische Forschung und Digital HumanitiesDatenbankgestu tzte Bibliografien, Bu cherkataloge undQuellenverzeichnisseVisualisierungbibliographischer DatenRalf StockmannStaatsbibliothek zu Berlin</li></ul> <p> 2. Warum Visualisieren? Veranschaulichung eines Forschungsergebnisses Statisch Dynamisch (Web) Als Werkzeug im Forschungsprozess zur berprfung vonHypothesen Strukturierung/Navigation durch riesige Informationsrume Im Vorfeld des Forschungsprozesses zur explorativenThesenbildung 3. GIBT ES GENERISCHEVISUALISIERUNGENBIBLIOGRAPHISCHER DATEN?S. 3 4. GIBT ES GENERISCHEVISUALISIERUNGENBIBLIOGRAPHISCHER DATEN?NEIN. LEIDER.S. 5 5. WhatDo You Dowith aMillionBooks?Gregory Crane 6. Was fr Daten knnen wir visualisieren?MetadatenOPACDatenbanken 7. Was fr Daten knnen wir visualisieren?Metadaten VolltexteOPACDatenbankenDas einzelneWerkSammlungvon Werken 8. Was fr Daten knnen wir visualisieren?Metadaten VolltexteOPACDatenbankenDas einzelneWerkSammlungvon WerkenSuchindex 9. Was fr Daten knnen wir visualisieren?Metadaten Volltexte OrteSuchindex Personen / Institutionen ZeitOPACDatenbankenDas einzelneWerkSammlungvon Werken Konzepte/Begriffe Abstracts Sprache, Bilder, ... 10. RAUM UND ZEITEUROPEANA4DS. 11 11. MAP TIMELINE 12. MAP TIMELINE 13. NAMEdescriptionurlKMLDatenmodellWAS?WO? WANN?COORDINATESaddressTIMESTAMPrangeMANDATORYoptional 14. Austauschformat: KML (XML) 15. Europeana4D - Links http://wp1187670.server-he.de/e4d/ https://de.dariah.eu/geobrowser http://geobrowser.de.dariah.eu http://www.informatik.uni-leipzig.de:8080/geotemco/ http://ref.dariah.eu/workflow/ http://dev2.dariah.eu/e4d/| 16. DIE SAMMLUNG ALSPRIMRQUELLES. 18 17. BIGDATA 18. BIGUGLYDATA 19. GRAPHENVON KNOTEN UND KANTENS. 22 20. http://kalliope-verbund.info/de/index.html 21. DigiZeitschriften Metadaten vs. VolltextSet A Set BBibliographischeMetadatenInhaltsverzeichnisOCR Volltext 60 wiss. Zeitschriften Kompletter Erscheinungsverlauf Ca. 20.000 AufstzeAbstracts 22. DigiZeitschriften Set A: Sozialismus 23. S. 26DigiZeitschriften Set A: Mephistohttp://www.eaqua.net/~fbaumgardt/flare/GDZ/title_title/ 24. DigiZeitschriften Set B: Mephistohttp://www.eaqua.net/~fbaumgardt/flare/GDZ2/intraElement_filter2/ 25. http://voyant-tools.org 26. Frameworks Google Books ngram viewer http://books.google.com/ngrams Gregory Crane: What Do You Do with a Million Books? (2006) http://www.dlib.org/dlib/march06/crane/03crane.html Google Chart Tools https://developers.google.com/chart/ Anbindung an Google Docs Voyant Tools http://voyant-tools.org Textwerkzeuge bersicht https://digitalresearchtools.pbworks.com/w/page/17801661/Data-Visualization Auswirkungen: Steigende Unabhngigkeit der WissenschaftlerInnen von Visualisierern Steigende Erwartungshaltung, es mal eben selbst zu visualisieren 27. VerwertungszusammenhangPUBLIKATION:DATENJOURNALISMUSS. 30 28. Portale fr Datenjournalismus http://datadesk.latimes.com/ http://www.handelsblatt.com/infografiken/ http://blog.zeit.de/open-data/ http://www.zeit.de/datenjournalismus http://www.smallmeans.com/new-york-times-infographics/ http://blogs.taz.de/open-data/ http://www.guardian.co.uk/news/datablog http://www.datenjournalist.de/ http://daten.berlin.de/ http://www.dotcomblog.de/ http://www.spiegel.de/ http://www.data.gv.at/ http://www.washingtonpost.com/ 29. DatenJournalistenVisualisierung 30. DatenJournalistenWissen-schaftlerVisualisierung 31. DatenVisualisierungWissenschaftlerJournalistenVisualisierungsexperten 32. Varianten von Wissenschaftsjournalismus undVisualisierung Journalistische Vermittlung von Forschungsergebnissen Akteur: Wissenschaftler. Visualisierer und Journalist: Vermittler Illustration einer journalistischen Story Akteur: Journalist Illustration / Exploration neuer Visualisierungskonzepte Akteur: Visualisierungsexperte Mglich: Personalunion 33. Visualisierungsexperten(als Agenturdienstleistung) http://www.opendatacity.de http://driven-by-data.net 34. http://www.visualizing.org/visualizations/vizosphere 35. Distinktionsmerkmale gegenber klassischenVisualisierungen Interaktion durch Nutzer Komplexe Datengenerierung (Programmierung) auch ausverteilten Quellen Experminetelle Visualisierungsanstze sthetik (Formen, Farben)http://zugmonitor.sueddeutsche.de/ http://opendata.zeit.de/atomreaktoren/#/de/ 36. http://www.propz.de/2011/04/die-infografik-infografik/ 37. Kritikpunkte von Datenvisualisierung Zu verspielt? Lernaufwand bei Nutzern Aber: mglicherweise adquatere Informationsvermittlung Aggregierung bedeutet immer Reduktion von Komplexitt Aber: Quelldaten oft im Direktzugriff Visualisierung ist immer auch: Interpretation undManipulation Automatisierte Wissenschaft? Beispiel: Kommentar in Fuballspielen (aufbauend auf Statistiken) Erfordert neue Fhigkeiten computer-literacy 38. 5 THESENS. 42 39. Vielen Dank Die (populrwissenschaftliche) Vermittlung vonForschungsergebnissen mit Hilfe von Visualisierungen wird einezunehmende Rolle im Wissenschaftsbetrieb spielen. eResearch wird interaktives Datamining und Visualisierung verstrktfr die Entwicklung explorativer Fragestellungen nutzen. Mittelfristig werden Open (Linked) Data sich in vielen Bereichendurchsetzen. Dies wird zu einer verstrkten Demokratisierung (CitizenScience) und Reliabilitt der Forschungsprozesse fhren, nichtzwangslufig jedoch zu einer besseren Validitt. Bibliotheken sind als Datenkuratoren mit tausend Jahren Erfahrungglaubwrdige Anwlte der Datenqualitt Ansprechende und originelle Visualisierungen sind sowohl frWissenschaftlerInnen als auch fr Bibliotheken: ein erreichbaresZiel. </p>

Recommended

View more >