Automatische Indexierung von Dokumenten in einer wissenschaftlichen Bibliothek

Die Bewertung der Indexierungsqualitt bzw. -gte ist ein grundlegendes Problem von intellektuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Mglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Studie befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschlieungssoftware MindServer Categorizer der Firma Recommind an der Deutschen Zentralbibliothek fr Wirtschaftswissenschaften. Grundlage der maschinellen Sacherschlieung und anschlieenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Schlagwrter umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft wird der ursprnglich rein statistische Indexierungsansatz des MindServer Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschlieung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Der zentrale Fokus dieser Studie liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, in Anlehnung an die hierzu von Stock und Lancaster vorgeschlagenen Kriterien: Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifitt, -effektivitt. Weiterhin wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt zustzlich eine qualitative, stichprobenartige Bewertung der Ergebnisse seitens der zustndigen Fachreferenten und -referentinnen.