Das Lesen der Zukunft

Büchereien erfreuen sich in Deutschland nach wie vor größter Beliebtheit: Mehr als 200 Millionen Besuche jährlich zählten die rund 10.000 Standorte in der Bundesrepublik zuletzt jedes Jahr.

Rund 10 Millionen Deutsche sind aktive Bibliotheksnutzer. Die Digitalisierung wird aber auch diese Branche verändern: Die Bücherei der Zukunft ist digital. Doch wie wird die digitale Bibliothek von morgen aussehen und wie soll sie organisiert sein? Das wollen Forscher der niederbayerischen Universität Passau jetzt herausfinden.

In dem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekt „Simulating Interactive Information Retrieval“ arbeitet ein Team der Passauer Hochschule gemeinsam mit der weltweit größten Spezialbibliothek für wirtschaftswissenschaftliche Literatur an den Konzepten für die digitale Bibliothek der Zukunft – und zwar mit Hilfe von simulierten Nutzungsdaten.

 Das Vorhaben ist gleich in zweierlei Hinsicht besonders. Zum einen passt sich die entwickelte Lösung an das Suchprofil des Nutzers an. Zum anderen ist bereits der Weg dorthin außergewöhnlich: Denn die Forscher arbeiten nach Angaben der Universität bei der Entwicklung fast ganz ohne reale Nutzungsdaten und ohne zeitaufwendige Tests.

„Uns geht es in dem Projekt darum, die Zugänge zu digitalen Bibliotheken zu optimieren“, sagt Professor Dr. Michael Granitzer, Inhaber des Lehrstuhls für Data Science an der Universität Passau. Er leitet das Projekt zusammen mit Matthias Hagen, Professor für Big Data Analytics an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, und Professor Dr. Klaus Tochtermann, Direktor des Leibniz-Informationszentrums Wirtschaft in Kiel. „Mit Hilfe unserer Methode können wir den Prozess der Entwicklung entscheidend abkürzen“, sagt Professor Granitzer.

 Das Forschungsteam simuliert ein Bibliothekssystem und speist in dieses System eine große Menge an künstlich generierten Nutzungsdaten ein. Diese Daten bilden möglichst viele Nutzungsvorlieben ab.

„Es gibt ganz unterschiedliche Suchprofile. Manche Nutzer suchen tagtäglich, andere kommen nur einmal und schauen dann ganz gezielt nach einem konkreten Buch“, so der Inhaber des Lehrstuhls für Data Science an der Passauer Uni.

Die Nutzungsmodelle simulieren also beispielsweise Anfragen, Klicks und Ergebnisinteraktionen. Ganz ohne den Einsatz vorhandener Daten geht es aber dann doch nicht: Einige Modelle trainieren die Forscher auf Basis von realen Logdaten – also jenen Dateien, die das Suchverhalten von realen Usern automatisch erfassen.

Diese Modelle wiederum reichert das Team mit künstlich generierten Daten an. Diese Nutzungsmodelle helfen, die digitale Suche zu verbessern: Sie lassen Rückschlüsse zu, wie Bibliotheksdaten verschlagwortet werden müssen, damit sie besser gefunden werden. Außerdem geben sie Hinweise auf die beste Reihenfolge der Suchergebnisse.

Das entwickelte Verfahren überprüft das Forschungsteam im Umfeld einer tatsächlich existierenden digitalen Bibliothek: der wirtschaftswissenschaftlichen Suchmaschine EconBiz. Projektpartner ist das „ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft“, die weltweit größte Spezialbibliothek für wirtschaftswissenschaftliche Literatur.

Das Ergebnis stellt das Forschungsteam, so der Plan, auch anderen digitalen Bibliotheken in Form eines Open-Source-Frameworks zur Verfügung.

© Fotos: Prasanna Kumar (1), Jaredd Craig (1), Unsplash / Quelle: obx-news