Katalogisierung
Vokabulare und Ressourcenvorlagen
Ein Vokabular stellt eine Sammlung von veröffentlichten RDF Metadaten Klassen und Attributen/Eigenschaften dar, die der Beschreibung einer Ressource dienen.1 Manchmal wird auch der Begriff Ontologie verwendet, wobei es keine klare Unterscheidung zwischen den beiden Begrifflichkeiten zu geben scheint.2 Für verschiedene Arten von Ressourcen (z.B. Postkarten, Personen, Organisationen) können mithilfe von Ontologien dann eigene Ressourcenvorlagen («Ressource Templates») erstellt werden, die grundlegende Attribute (“Properties”) einer Ressource definieren. Die Metadatenfelder der Vorlagen können dabei sowohl mit Attributen von bereits mit der Installation von Omeka S integrierten Vokabularen (DCMI Terms, DCMI Type, Bibo, Foaf) oder mit zusätzlich importierten besetzt werden. Für den Import von zusätzlichen Vokabularen/Ontologien muss dabei nur der Namensraum-URI (zur Identifizierung der Klassen und Attribute des Vokabulars) sowie ein RDF Vokabular-URL oder eine RDF Vokabulardatei angegeben werden.3 Obwohl mit Dublin Core Terms – dem meistgebrauchten Vokabular – zahlreiche Metadaten abgedeckt werden, ging ich davon aus, dass es möglicherweise noch ein geeigneteres Vokabular für die Erschliessung von Postkarten gäbe. Dies z.B. für die Attribute Empfänger*in, Absende- und Empfangsort, Beziehungen zwischen Entitäten oder auch für die Transkription. Die schiere Menge an Vokabularen und Ontologien erleichterte die Suche nicht unbedingt, so finden sich allein auf der von der Ontology Engineering Group gehosteten Webseite lov.linkeddata.es über 700 Linked Open Vocabularies (LOV). Nach einigen Recherchen zu anderen Ontologien, die für einige der gesuchten Metadaten relativ passendere /Terms/Attribute hatten – aber z.T. andere Mankos – , wurde dennoch beschlossen, den Standard Dublin Core Terms zu verwenden – und mit anderen zu ergänzen. Die Entscheidung war auch dadurch bedingt, dass DCMI als häufig bzw. meistverwendetes Vokabular aufgrund seiner Bekanntheit vielen Nutzer*innen geläufig sein wird und einfacher mit anderen Datensets kombiniert werden kann, wenn ein Datenset damit beschrieben wird.4 Zusätzlich wurde die GND-Ontologie importiert, die Ontologie der Gemeinsamen Normdatei, welche Klassen und Relationen definiert, mit denen die Daten der Gemeinsamen Normdatei im Format RDF beschrieben werden.5 Vereinzelt wurden auch noch Attribute (Properties) von The Bibliographic Ontology oder vom «Relationship Vocabulary» genutzt, wobei letzteres vermutlich doch noch durch die «Agent Relationship Ontology» ersetzt wird, da diese eine grössere wie konkretere Auswahl an Klassen und Attributen anbietet.
Ariane Engler, Version vom 16.02.2022.