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Rezeption und Tradierung als Komplexes ... - Maximilian Schich

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III. Konkrete Anwendungen<br />

III.3 Die Extraktion von Erkenntissen<br />

Nachschlagen zu Detailfragen<br />

Eine der erfahrungsgemäß häufigsten Anwendungen einer großen Datensammlung<br />

wie der THERMAE-Datenmenge oder dem CENSUS ist das Nachschlagen<br />

von Detailfragen. 56 In den meisten Fällen begegnet der Benutzer dabei dem Problem,<br />

dass seine Detailfrage nicht direkt in der Problemstellung der Datenmenge<br />

berücksichtigt ist.<br />

Eine zusätzliche Schwierigkeit ist, dass im Gegensatz zum world wide web bei<br />

derartig spezialisierten Datenmengen die Anzahl der Benutzer nicht ausreicht,<br />

Methoden wie kollaboratives Filtern sinnvoll auszunutzen. Funktionen wie etwa<br />

beispielsweise Amazons others who have bought this book <strong>als</strong>o have bought… sind<br />

daher von geringem Nutzen.<br />

Die visuelle Klassifizierung der Dokumente in der THERMAE-Datenmenge löst<br />

das Zugangsproblem zur Datensammlung bis zu einem gewissen Grad, da sie<br />

nicht an einem hypothetischen Auau des Monuments, sondern an den tatsächlich<br />

vorliegenden Darstellungsarten orientiert ist. Da mehrere Bilder – im Gegensatz<br />

zu Texten – auf einen Blick miteinander verglichen werden können, ist es<br />

möglich auch nicht klassifizierte, d.h. implizite, nicht wörtlich explizite Monumentdetails<br />

zu untersuchen.<br />

Die zu empfehlende Suchstrategie ist an visuelle Konzepte <strong>und</strong> nicht an das Vorkommen<br />

von Wörtern geb<strong>und</strong>en:<br />

Zunächst wählt man anhand des Monumentbaumes in der Datenbank, anhand<br />

der Georeferenz (siehe Appendix 1.3) oder anhand der Beispielabbildungen<br />

(ebenda im Anschluss) die eventuell relevanten Klassifikationen (d.h. Monumentspalten<br />

in den Matrizen) aus.<br />

In einem zweiten Schri prü man deren Vorkommen in der entsprechenden<br />

Matrize.<br />

In einer fertigen Applikation lassen sich darauin die relevanten Spalten der Matrize<br />

markieren, entsprechend filtern sowie in eine Bildmatrize umwandeln (zur<br />

genauen Vorgehensweise siehe unten s.v. Extraktion von Stories...).<br />

Precision <strong>und</strong> recall der Suche, das heißt ob man überhaupt etwas findet oder<br />

genau das relevante Material, lässt sich selbstverständlich schwer voraussagen;<br />

schließlich ist das gesuchte Konzept in der Datenmenge eventuell überhaupt nicht<br />

explizit, sondern nur implizit im Bild vorhanden. 57<br />

In der Regel lassen sich Detailfragen in der vorhandenen Datenmenge so wie<br />

gerade Beschrieben innerhalb weniger Minuten beantworten. Entsprechende<br />

Beispiele sind zwei Anfragen von Tatjana Bartsch zum Auauchen von vier Kompositkapitellen<br />

im Frigidarium der Diokletiansthermen sowie von Rolf Michael<br />

Schneider zur Erhaltung des F<strong>und</strong>ortes des Herakles Farnese in den Caracallathermen.<br />

Beide Anfragen konnten in kurzer Zeit beantwortet werden, obwohl

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