tags en/of themawoorden voor fictie in onze catalogi?

Tags en/of themawoorden voor fictie in onze catalogi?

Piet de Keyser2013

Wat is tagging?

Tag = etiket, label Woorden toekennen aan

Foto’s: bv. Flickr Filmpjes : bv. YouTube Muziek: bv. last.fm Bookmarks/favorieten: bv. CiteULike,

Delicious

Terminologie

Tags / tagging Web 2.0 / social Web Social indexing Folksonomy SOPAC …

Waarom tagging in bibliotheken?

Voor bibliotheek Meedoen met sociale media Interactie met publiek

Voor gebruiker Organiseren eigen “collectie” Mening geven, zich uiten

Verschil andere media

LibraryThing: eigen boeken Flickr: eigen foto’s + interactie YouTube: eigen filmpjes +

interactie Bookmark-sites: organiseren

eigen informatie Musea: helpen ontsluiten Amazon etc.: helpen ontsluiten, …

onder lichte dwang…

Verschillen met bib.catalogi

Materiaal niet in ons bezit Geen bezit van (virtuele) vrienden Materiaal hoeft niet meer ontsloten

te worden (<-> foto-archieven musea)

Bibliotheek kan boek wieden, inclusief onze tags

Tagging = vrije trefwoorden

Vrije trefwoorden ≈ ongecontroleerde trefwoorden

Ongecontroleerde trefwoorden Vroeger ook in onze catalogi Auteurstrefwoorden Trefwoorden in websites Tagging

Voor- en nadelen vrije trefwoorden

Voordelen Flexibel Volgen evolutie

sneller Ook diepte-

indexering Goedkoop

Nadelen Homoniemen?

Synoniemen? Varianten?

Enkelvoud / meervoud?

Misbruiken

Studies

Bewijzen vaak wat ze willen bewijzen: Vanuit bibliotheken: dat professioneel

indexeren tóch beter is Vanuit IT: dat tagging even goed is – en

goedkoper Cf. studies over automatische

indexering

Voorbeelden

Louise F. Spiteri (2007): Vergelijkt tags 3 bookmark-sites met de

NISO-norm van 2005 voor thesaurusbouw

Conclusie:“In short, the structure of the tags in all

three sites is well within the standard established and recognized for the construction of controlled vocabulary.”

<-> andere studie: 83% zelfstandige naamwoorden in enkelvoud !

Andere voorbeelden

Alleen Engelstalige tags Alleen top-zoveel in LibraryThing Evaluatieve tags schrappen “To read”, “not read” enz. als waardeloos

beschouwen Tags schrappen die niet corresponderen

met WordNet of Wikipedia, zodat er slechts 1/5 overblijven… => conclusie: niet het zelfde als MeSH…

Alleen kijken naar lexicale overeenkomst

Fictie – non-fiction

Studies: meestal non-fiction in academische bibliotheken

Zelden: openbare bibliotheken Zeer zelden: fictie

Tagging in bibliotheeksoftware

Tagging in catalogi -> algemeen ? Onderzoek Sharon Q. Yang (2012):

Tagging zeker niet overal mogelijk Waar mogelijk, niet overal toegepast “It is time to think outside the box.”

Onderzoek Sharon Q. Yang:situatie in 2012

Slechts 5% van ILS laten tagging toe (toen: vooral Koha) Slechts helft bibliotheken stellen het

dan ook in 47% van discovery tools (bijv.

Aquabrowser) Helft heeft tagging aan staan Daarvan: 40% gebruiken tagging om te

zoeken

Tagging in catalogi

Rechtstreeks -> meestal dus via discovery tools

Onrechtstreeks < LibraryThing“Preselected LTFL tags have been approved for usefulness and appropriateness by LibraryThing librarians. Highly personal tags (to read, gift from mom) have been excluded. As for risque words as tags, we have a rating system with three levels - each library can choose to include them or not.”

Tagging in catalogi

Rechtstreeks ingevoerd -> doorzoekbaar Bv. Vlacc: md_tags: 

Uit LibraryThing -> niet doorzoekbaar Bv. http://suncat.csun.edu/ Bv. http://aleph.library.uu.nl/

Ons onderzoek(je)

Analyse tags 100 fictie-boeken Lijst “Top 100 aller tijden boekhandels” 2004 Kans op tags = hoog Opzoeken in Open Vlacc-catalogus Situatie mei 2013 Slechts 6 zonder tags

Inhoudelijke ontsluiting Vlaamse openbare bibliotheken

Non-fictie Fictie

Volwassenen Trefwoorden Themawoorden+ genres

Jeugd Trefwoorden jeugd

Themaw. jeugd+ jeugdgenres

Inhoudelijke ontsluiting Vlaamse openbare bibliotheken: ruimer

Non-fictie Fictie

Volwassenen TrefwoordenSISO/ZIZO ??NUR ??

Themawoorden+ genres

Jeugd Trefwoorden jeugdSISO/ZIZO ??NUR ??

Themaw. jeugd+ jeugdgenres

Aantallen Vlacc

Aantal themawoorden 161

Aantal genres 114

Totaal 275

Aantallen tags per soort

Inhoudelijke 233 43,71 %

Genres 46 8,63 %

Formele 114 21,39 %

Klassen 26 4,88 %

Personages 23 4,31 %

Acties 27 5,07 %

Evaluaties 27 5,07 %

Andere 37 6,94 %

Totalen 533 100 %

Hoeveel tags doen wat Vlacc ook doet?

Themawoorden 233 43,71 %

Genres 46 8,63 %

Formele 114 21,39 %

Totalen 393 73,73 %

Tags voor onontsloten boeken?

Nee -> amper in paar % zo ! ¾ tags herhalen wat al gedaan is Waarom titel of auteur herhalen? Herhalen trefwoorden is begrijpelijk

Cf. trefwoorden in Libis-net Is dat hier wel zo?

Niet voor formele Genres? Themawoorden?

Overeenkomsten inhoudelijke elementen

Vlacc Tags Overeen-komst

Thema-woorden

161 233 68= 29,18%

Genres 114 46 8= 17,39%

Tags voor fictie

Christine DeZelar-Tiedman (2011) Fictie in academische catalogus Vergeleken met LCSH

Soort overeenkomst %

Exact 8,9

Gedeeltelijk 9,8

Niet: specificiteit 11,0

Niet: woordenschat 16,4

Niet: ander concept 53,9

Overeenkomsten?

Lexicale overeenkomst Semantische overeenkomst

Technieken: Stemming Automatische truncatie Semantic rings Fuzzy zoeken

Aanvullend op Vlacc

Klassen 26 4,88 %

Acties 27 5,07 %

Evaluaties 27 5,07 %

Personages 23 4,31 %

Klassen

Vooral lijstjes: 1001 boeken die je moet gelezen

hebben Met leeservaring 16+ (Leesweb) 100 boeken met x-factor …

Acties - evaluaties

Acties: wat lezer ermee deed/wil Nog te lezen Gelezen …

Evaluaties: beoordeling Goed Aanrader Formidastisch …

Conclusies

¾ tags doen wat professionele ontsluiting ook doet

Slechts 20-30% overlap in themawoorden geen alternatief oplossing voor het “aboutness”-probleem?

20% doen wat wij niet doen Externe rangschikkingen toevoegen Personages opsommen Waardering geven / acties weergeven

Tags beantwoorden aan behoefte

Cf. succes rek “net teruggebracht” Cf. vragen naar “goede boeken”

= die andere lezers goed vinden = die andere lezers gelezen hebben/willen lezen = die in top XX staan

Cf. vragen naar “de boeken van…” Maar: nadeel = Matheus-effect…

Stimuleren ?

Formuliertje met velden aanbieden Personages: Evaluatie: Prijzen/rangschikkingen:

Retrieval-technieken aanpassen Toch ook professionele ontsluiting

volhouden