Sharing Knowledge: Scientific Communication - SSOAR
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Probleme der Integration digitaler Bibliothekssysteme 49<br />
aber im Normalfall auf den kostenlos absuchbaren Teil des Internet beschränken.<br />
Information Retrieval heißt in erster Linie Text Retrieval. Gesucht wird üblicherweise<br />
mit den jeweils effizientesten Suchmaschinen, im Augenblick z. B.<br />
häufig mit Google. Derzeit repräsentiert Google ungefähr 3 Milliarden Web-Pages<br />
und beantwortet täglich ca. 250 Millionen Suchanfragen. Über die Qualität<br />
der gefundenen Dokumente bzw. deren Passung zum intendierten Thema kann<br />
Google lediglich statistische Aussagen machen: Alle im Such-Corpus enthaltenen<br />
Dokumente werden nach bestimmten Heuristiken bzw. der Repräsentativität<br />
/ Zentralität der enthaltenen Suchbegriffe gerangreiht. Da die allermeisten<br />
Texte im Internet nicht semantisch qualifiziert sind - also keine Meta-Daten enthalten<br />
- haben Suchmaschinen auch keine andere Möglichkeit als die der Volltextsuche.<br />
Als Ergebnis einer Such-Anfrage erhält der Nutzer also eine eher<br />
heuristisch geordnete Menge von Dokumenten, die er nun entweder alle prüfen<br />
oder aber mit weiteren Spezifikationen von Suchbegriffen und entsprechenden<br />
Boole’schen Relationen einengen muss.<br />
Dieses Fehlen von Meta-Daten im Internet wird inzwischen auch von den<br />
verantwortlichen Gremien als zentrales Problem erkannt (Semantic Web, [1])<br />
und ist auf der Agenda immer weiter nach oben gewandert. Verschiedene Lösungsansätze<br />
werden seit einiger Zeit diskutiert (Dublin Core Metadata Initiative,<br />
[2]; Resource Description Framework, [3]; Ontology Layer, [4]), da aber<br />
parallel dazu eine weit reichende Diskussion über neue Strukturierungsmodelle<br />
(Extensible Markup Language, [5]) im Internet geführt wird, scheint zumindest<br />
für die nahe Zukunft keine Standardisierung in Sicht zu sein. Auch wird die Akzeptanz<br />
normierter Strukturen und damit deren Sinnhaftigkeit immer deutlicher<br />
generell infrage gestellt. Jede Kennzeichnung mithilfe von Meta-Daten setzt im<br />
Prinzip eine Übereinkunft über die zu verwendenden Terme voraus – und die<br />
Analyse der gegenwärtigen Ansätze im Hinblick auf Klassifikationen, Thesauri<br />
und Schlagwörter stimmt dabei alles andere als optimistisch [6]. Die historisch<br />
gewachsenen Regelwerke und Normen stammen aus einer Zeit, in der die im<br />
Wesentlichen wissenschaftlich tätige Klientel einerseits den großen Nutzen<br />
solcher Standards sah, als auch deren Verwaltung und Management durch<br />
kleine, elitäre Gremien akzeptierte.<br />
Die Veränderung der Publikationslandschaft durch das Internet zeigt, dass<br />
derartige Strukturen überholt sind. Ein wortgewandter Kryptographie-Spezialist,<br />
der auf seiner Web-Site einen avancierten Aufsatz zur Datensicherheit im<br />
Internet veröffentlicht, wird wahrscheinlich nicht seine Zeit darauf verschwenden,<br />
die entsprechenden Verwaltungsgremien zu kontaktieren, um deren Ansicht<br />
zur Verschlagwortung seiner Arbeit einzuholen. Will man trotz solcher<br />
Entwicklungen nicht auf die Effizienz intellektuell erschlossener Datenbestände<br />
verzichten, ist ein mehrdimensionaler Ansatz der semantischen Qualifizierung<br />
unumgänglich („Standardisierung von der verbleibenden Heterogenität