R-Einführung in c't und anderswo

Ich verweise hier seit ein paar Jahren immer mal wieder auf R. R ist (laut Wikipedia) eine freie Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R sieht auf den ersten Blick ein wenig abschreckend aus. Aber es existieren sehr, sehr viele Tutorials und Einführungen für Ein- und Umsteiger mit jeden denkbaren Vorkenntnissen.

In der aktuellen c’t (Heft 3/2014, S. 182-187) wurde eine Artikelserie begonnen, in der Andreas Krause in R einführt. Zielgruppe sind Programmierer. Eine andere Einführung, die ich sehr empfehlen kann, ist als RRZN-Handbuch erschienen. Das RRZN heißt zwar jetzt LUIS, die Handbücher werden aber zumindest bis jetzt unter altem Namen vertrieben. Und auf Coursera hat kürzlich wieder der Kurs Computing for Data Analysis begonnen, in dem R-Grundlagen vermittelt werden.

Wissenschaftsjahr 2014: Digitale Gesellschaft

Das Wissenschaftsjahr 2014 ist der Digitalen Gesellschaft gewidmet. Dazu auf Heise.de:

Thematisch sollen im Wissenschaftsjahr drei „Handlungsfelder“ im Vordergrund stehen: Das „Digitale Wir“ beschäftigt sich mit digitaler Identität, der Netiquette und der Frage, ob mit E-Democracy die direkte Demokratie möglich ist. Die „Digitale Wirtschaft“ untersucht den Einfluss neuer Technologien wie dem 3-D-Druck und die Arbeit des Einzelnen im Home Office. Auch soll untersucht werden, ob „Crowd-Investing-Modelle“ eine neue Form der Geschäftsgrundlage bilden können und das Zeug haben, langfristig „gar das Bankensystem ersetzen“ können. Das „Digitale Wissen“ will untersuchen, welche Art der Intelligenz für die digitale Revolution benötigt wird, wie das Lernen in Webinaren und Online-Kursen vonstatten geht. Schließlich will man an den Fundamenten der Wissenschaft rütteln: „Wird Wird Big Data in der Wissenschaft das Prinzip der Theorie ablösen?

Die zentrale Plattform des Wissenschaftsjahres ist digital-ist.de. Dazu gibt es eine Forschungsbörse und die Möglichkeit, Veranstaltungen anzumelden. Überwachung und Zensur sind sicherlich naheliegende Themen. Aber auch im bibliothekarischen Umfeld gibt es da einiges: Open Access, Versorgung mit elektronischen Medien (vielleicht auch im ländlichen Raum), Open Data etc.

Wikipedia: Deuten viele Bearbeitungen auf gute Artikel hin?

Roth, Clemens ; Griesbaum, Joachim ; Kölle, Ralph: „Was bedeutet 11.882 Bearbeitungen? Die qualitative Inhaltsanalyse zur Untersuchung des Entstehungsprozesses von Wikipedia-Artikeln“

Abstract:

Der Wikipedia-Artikel „Deutschland“ ist trotz 11.882 Bearbeitungen kein als exzellent oder lesenswert ausgezeichneter Artikel. Man kann dementsprechend davon ausgehen, dass er im Sinne der Wikipedia-Qualitätskriterien nicht besonders hochwertig ist. Dieses Beispiel dient als Aufhänger für die Frage, ob und inwiefern Zusammenhänge zwischen der Anzahl und Art von Bearbeitungen und der Qualität von Beiträgen existieren. Was bedeutet eine Bearbeitung eines Wikipedia-Artikels hinsichtlich der Qualität des Beitrags und welche Aspekte sind bei der Untersuchung dieses Zusammenhangs wichtig? Um diese Frage zu adressieren, wurde eine explorative Studie in Form einer qualitativen Inhaltsanalyse von sechs Wikipedia-Artikeln durchgeführt. Der Artikel stellt den methodischen Ansatz dieser Studie sowie deren Ergebnisse dar.

Zum Volltext.

Neue Zitier-Norm: DIN ISO 690:2013-10

DIN ISO 690 ist da und löst die allseits bekannte und mancherorts sogar genutzte Norm DIN 1505-2 ab. In beiden Normen geht es ums Zitieren. Der Titel der neuen DIN ISO 690: Information und Dokumentation – Richtlinien für Titelangaben und Zitierung von Informationsressourcen (ISO 690:2010).

Der Beuth-Verlag ist für seine Schnäppchen bekannt. In diesem Fall ist die Norm (47 S. inkl. Titelblatt und Inhaltsverzeichnis) für nur 112,10 EUR verfügbar. [1] Bevor man das Geld ausgibt, lohnt allerdings ein Blick in Perinorm. Einige Bibliotheken bieten Zugang zum Volltext dieser Norm.

Die Norm enthält mindestens einen etwas ärgerlichen Punkt zu Zeitschriftenabkürzungen (S. 16):

Titel von Periodika, für die kein ISSN-Titel verfügbar ist, dürfen nach ISO 4 abgekürzt werden. Besteht ein Risiko der Mehrdeutigkeit, sollte der Titel vollständig angegeben werden.

Wie genau erkennt man, ob ein Risiko der Mehrdeutigkeit besteht? Woher soll man das als Zitierender wissen? Und warum sollte man sich damit beschäftigen müssen? Zeitschriftenabkürzungen stammen aus dem Postkutschenzeitalter und sollten möglichst gar nicht verwendet, erlaubt oder sogar empfohlen werden. Begründete Gegenmeinungen zu diesem Thema würden mich sehr interessieren.

In Citavi wurde die DIN-Norm noch nicht als Zitierstil umgesetzt, jedoch, wie in anderen Literaturverwaltungsprogrammen auch, eine ältere Fassung; hier die ISO 690:2010. Zotero bietet (via Citation Style Language) verschiedene Fassungen (slowakisch, litauisch) an, die deutsche Umsetzung gibt es noch nicht. Auch Endnote hat nur eine englische Fassung.

Achtung: Die in der Norm verwendete Typographie und Interpunktion ist ausdrücklich(!) nicht verpflichtend:

Um die Wichtigkeit der Konsistenz hervorzuheben, wird in den Beispielen in dieser Internationalen Norm ein einheitliches Interpunktionsschema verwendet. Dieses Schema dient nur der Veranschaulichung und stellt nicht Teil der Empfehlungen dar.

Gerade heute hatte ich ein Gespräch über die fürchterlichen Kapitälchen im Citavi-DIN-1505-2-Stil. Dies muss nicht sein, man kann also auch hübschere Interpretationen anfertigen.

References

References
↑1 Bevor man das Geld ausgibt, lohnt allerdings ein Blick in Perinorm. Einige Bibliotheken bieten Zugang zum Volltext dieser Norm.

Valeria Pesce: A Global Ontology-Driven RDF Store Based on a Distributed Architecture

Die Aufzeichnung des auf der SWIB 13 gehaltenen Vortrags ist (noch?) ab ca. der 13. Minute auf make.tv zu finden. Der Anfang fehlt leider, es beginnt auf Folie 9.

Freie Alternativen zur BASE-API gesucht

Das Base-HTTP-Interface (hier der „Interface Guide“ (PDF)) sieht sehr vielversprechend aus, nur leider kann man darauf nicht zugreifen. Zumindest ich darf es nicht. Nun wäre die API in geradezu fantastischer Weise geeignet, um die Open-Access-Landschaft in verschiedenen geographischen oder fachlichen Bereichen zu untersuchen. Stattdessen muss man sich auch für einfachste Fragen selbst ums Harvesting bemühen.

Da die BASE-API unter Verschluss steht: was gibt es sonst noch?

Zitationstracking in Google Scholar funktioniert nicht

Um die Tauglichkeit des Zitationstracking in Google Scholar zu überprüfen, bietet es sich an, Publikationen zu untersuchen, die man gut kennt. Also zum Beispiel die eigenen. Genau die habe ich mir vorgenommen und komme sehr schnell zu dem Urteil: das Zitationstracking bietet viel Serendipitität. Ich entdecke einiges, mit dem ich (zu Recht) nicht gerechnet habe, es taugt aber hinten und vorne nicht.

Schon ein kurzer Blick zeigt, dass da einiges im Argen ist. Eine Publikation von 2006 wurde schon 2004 zitiert? Nein, natürlich nicht. Und in „Gestión y preservación de la documentación electrónica. Material docente“ (PDF) wurde auch kein Libreas-Artikel zitiert. Vor allem nicht der, an dem ich mitgewirkt habe.

Auch ein in Scholar zu findendes Infobib-Posting hat falsche Zitationsangaben. In „Student Engagement and Library Use“ (PDF) finde ich keinen Hinweis darauf.

Abgesehen davon sind Zitationen verschwunden, die in Scholar schon mal angezeigt wurden, wenn mich meine Erinnerung nicht trügt.

Wenn sich schon bei der übersichtlichen Menge an Zitationen in meinen Publikationen so gravierende Fehler ergeben, spare ich mir eine eingehendere Analyse. Oder ist jemand zu anderen Schlüssen gekommen?

Bonusfrage: Ob sich das durch die angekündigte Zusammenarbeit zwischen Google und Thomson Reuters bessert?

Mölck, Letitia-Venetia: Möglichkeiten zur Unterstützung der automatischen Spracherkennung in wissenschaftlichen Videos mit Hilfe von Fachterminologie

Mölck, Letitia-Venetia: Möglichkeiten zur Unterstützung der automatischen Spracherkennung in wissenschaftlichen Videos mit Hilfe von Fachterminologie

Abstract:

Automatische Spracherkennungssysteme (Automatic Speech Recognition – ASR) können derzeit nicht alle Wörter korrekt erkennen und daher noch keine guten Transkriptionen erstellen. Die Qualität der automatischen Spracherkennung wird von vielen Faktoren beeinflusst. Einer davon ist das Vokabular. Je vielfältiger und komplexer die Themen, desto größer die Anzahl der fachspezifischen Wörter ist, die erkannt werden müssen, desto schwieriger ist die Erkennungsaufgabe und desto schlechter sind die Transkriptionsergebnisse. Die Sprachmodelle von automatischen Spracherkennungssystemen müssen durch Training angepasst werden, damit sie auch bei Gebieten mit speziellem Vokabular gute Resultate erzielen können.

In dieser Arbeit wird untersucht, ob der prozentuale Anteil der korrekt erkannten Wörter durch Training des Sprachmodells der automatischen Spracherkennung mit fachspezifischer Terminologie wirksam gesteigert werden kann. Anhand von Ergebnissen der durchgeführten Experimente wird dargelegt, welche Anzahl und Art von Daten benötigt wird, um den Prozentsatz der falsch erkannten Wörter zu senken. Die Ergebnisse der Domänen-Adaption bilden die Basis für den anschließenden Vergleich des fachspezifischen Vokabulars in Vorlesungsvideos und wissenschaftlichen Publikationen, um die Unterschiede hinsichtlich der verwendeten Fachsprache aufzuzeigen. Grundlage und Ausgangspunkt für die gesamte Untersuchung stellt die Erkennung der Fachterminologie und ihre Unterscheidung von der Allgemeinsprache dar.

Zum Volltext.

Frag doch einfach Wiri!

Talk to Wiri, obviously named after „Wiki“ with an „r“, and nothing else!

Obviously. Und hinter Wiri stecken Wikidata und Magnus Manske. Das sollte man sich unbedingt mal ansehen.

Beispielfragen:

  • What is information?
  • Who is Ranganathan?
  • Who are the children of Thomas Mann?
  • Who are you?
  • Where is Cuxhaven?
  • Where is Hochschule Hannover?
  • Where is Waldo?

Hier geht’s zu Wiri. Bitte selbst testen, der Screencast ist nämlich leider ohne Ton.