Bibliotheken und KI

Bach, Nicolas: KI in Bibliotheken vor und nach dem Aufkommen von ChatGPT: Eine kritische Diskursanalyse, zenodo 08.05.2024Anhand einer Gegenüberstellung von damaligem und dem aktuell in der Bibliothekscommunity geführten KI-Diskurs zeigt diese Arbeit, dass LLMs eine Veränderung in der Wahrnehmung von KI bewirkt haben und durch ihre niedrigschwellige Nutzbarkeit und universelle Einsetzbarkeit aktuell bereichsspezifische KI-Lösungen, an oder mit denen einzelne Bibliotheken arbeiten, in den Hintergrund drängen. Jedoch sind außer generischen Erleichterungen des Alltagsgeschäfts durch LLMs aktuell noch keine Durchbrüche bei den Kernaufgaben der bibliothekarischen Profession gelungen. Andererseits verhärtet sich die Diskussion darum, ob die bibliothekarische Aufbereitung von Informationsressourcen mittels Metadaten nicht bald obsolet sein könnte, sollten sich LLMs im Bereich der Suchsysteme durchsetzen”

Kritik an Google Scholar

Aaron Tay: Why EXACTLY is Google Scholar bad for evidence synthesis, systematic reviews?, in: Aaron Tay’s Musings about librarianship 12.05.2024
1. Google Scholar ranks at most 1,000 results.
2. Google Scholar has no official bulk export function
3. Google Scholar lacks features needed for high recall, high precision searching.
4. Google Scholar is not a database?!?! or Google Scholar crawls the web so it’s index is unstable
5. Google Scholar is a black box, the algorithm is not transparent or known
6. We do not understand how Google Scholar works, results are not interpretable or explainable
7. Google Scholar is just not reproducible

Grenzen der KI bei Profi-Suche

Heike Baller: Warum ich KI bei der Recherche nicht empfehlen kann. Profi-Wissen beschreibt die Grenzen der KI-Suche. “Doch die Sache hat bei den Tools rund um Recherche in der Regel einen Haken. Sie zeigen zwar, wie das Vorgehen und auch das Ergebnis aussehen, doch eine inhaltliche Auseinandersetzung mit den Ergebnissen findet in der knappen Zeit nicht statt. Mit anderen Worten, sie schauen nicht, ob die Treffer, die solche KI-gestützten Recherche-Tools auswerfen, auch tatsächlich den Anforderungen der Anfrage entsprechen. Das ist jedoch für mich ein ganz wichtiger Aspekt, der darüber entscheidet, ob ich ein Tool nutze oder nicht. Bei meinen eigenen Versuchen sehe ich häufig Ergebnisse, die mit der Anfrage nur sehr wenig zu tun haben.”

Recherchieren mit der GND Normdatei

Die Gemeinsame Normdatei (GND ) ist ein Dienst, um Normdaten kooperativ nutzen und verwalten zu können. Diese Normdaten repräsentieren und beschreiben Entitäten, also Personen, Körperschaften, Konferenzen, Geografika, Sachbegriffe und Werke, die in Bezug zu kulturellen und wissenschaftlichen Sammlungen stehen. Vor allem Bibliotheken nutzen die GND zur Erschließung von Publikationen. Zunehmend arbeiten mit der GND aber auch Archive, Museen, Kultur- und Wissenschaftseinrichtungen sowie Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen in Forschungsprojekten. Normdaten erleichtern die Erschließung, bieten eindeutige Sucheinstiege und vernetzen unterschiedliche Informationsressourcen.”
Siehe auch das Video “Über die GND”
Zur Einführung in die praktische Suche stellt die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) eine Anleitung zur Verfügung (31 Seiten)
Vom Suchen und Finden – Einführung in die Recherche mit der Gemeinsamen Normdatei 14.02.2024

KI-Bildgenerator für Buchstaben

Jens: Gentype: Google startet neuen KI-Bildgenerator für Buchstaben – nützlich für schicke Grußbotschaften, Google Watch Blog 16.06.2024
“Google hat den neuen Bildgenerator GenType vorgestellt. Dabei handelt es sich um einen sehr zielgerichteten Bildgenerator, der lediglich die 26 Buchstaben des Alphabets erstellen kann. Im Prompt kann der Stil vorgegeben werden, aus dem die Buchstaben erstellt werden sollen, wobei auch die üblichen längeren Beschreibungen zum Einsatz kommen können. Aber auch mit einigen wenigen Stichwörtern kommt ihr zum Ziel. Habt ihr den Generator angestoßen, wird Buchstabe für Buchstabe einzeln erstellt, wobei die Reihenfolge variiert. Unter dem Textfeld seht ihr alle Buchstaben in einer Vorschau. Sobald der Generator seine Arbeit erledigt hat, wird das Textfeld freigeschaltet und ihr könnt einen beliebigen Text eingeben, der mit diesen Buchstaben dargestellt wird.”
https://labs.google/gentype

Suchmaschinen durch SEO-Spam überflutet

Janek Bevendorff, Matti Wiegmann, Martin Potthast, Benno Stein: Is Google Getting Worse? A Longitudinal Investigation of SEO Spam in Search Engines. Leipzig March 2024 untersuchen, wie sich die Qualität der Suchergebnisse durch SEO-Spam verschlechtert hat. “We monitored Google, Bing and DuckDuckGo for a year on 7,392 product review queries. Our findings suggest that all search engines have significant problems with highly optimized (affiliate) content—more than is representative for the entire web according to a baseline retrieval system on the ClueWeb22. Focussing on the product review genre, we find that only a small portion of product reviews on the web uses affiliate marketing, but the majority of all search results do. Of all affiliate networks, Amazon Associates is by far the most popular. We further observe an inverse relationship between affiliate marketing use and content complexity, and that all search engines fall victim to large-scale affiliate link spam campaigns. However, we also notice that the line between benign content and spam in the form of content and link farms becomes increasingly blurry—a situation that will surely worsen in the wake of generative AI. We conclude that dynamic adversarial spam in the form of low-quality, mass-produced commercial content deserves more attention.”

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