Es wird eine Konkordanz zwischen den beiden Klassifikationssystemen RVK und DDC für das Fach Psychologie vorgestellt. Eine im Vorfeld durchgeführte Befragung ergab, dass der Bedarf bei den Bibliotheksverbünden vorhanden ist. Bislang wurde aber der hohe individuelle Aufwand gescheut. Hintergrund für das Erarbeiten der Konkordanz war die Übernahme des Fachgebietes durch die Referentin. Für Bibliothekskataloge weltweit spielen Konkordanzen bei der Indexierung und beim Retrieval eine Rolle. Gegenüberstellungen zwischen verschiedenen Systemen sind essenzielle Vorraussetzungen für das Semantic Web. In der Kombination verschiedener Erschließungsverfahren wie z.B. social tagging Klassifizierung und normierter Sacherschließung können Konkordanzen dazu beitragen, in intelligenten, selbstlernenden Datenbanken zu stetig wachsenden, mit zusätzlichen Informationen angereicherten und verlinkten Datenpräsentation zu kommen. Für eine Weiterentwicklung bietet sich die Verknüpfung von Begriffen und Informationen an, die unter dem Begriff „Ontology learning“ beschrieben werden. Im Vorfeld der Konkordanzerstellung musste festgelegt werden, welche Klassifikation die Basis bildet, auf die das andere System abgebildet wird. Ebenso war zu prüfen, ob eine strukturierte Gegenüberstellung machbar ist. Kann die unterschiedliche Hierarchietiefe zwischen der RVK und sinnvoll abgebildet werden? Es ist denkbar, die Konkordanz in kollaborativer Zusammenarbeit mit anderen Bibliotheken weiterzuentwickeln sowie Crosswalks zu Thesauri und Metadaten zu schaffen. In der anschließenden Diskussion gibt es die Möglichkeit, den erreichten Stand nach inhaltlichen und formalen Aspekten zu bewerten und künftige Anwendungsmöglichkeiten zu erörtern. Dazu zählen u.a. Fragen der automatischen Konkordanzerstellung mittels statistischer Verfahren als auch die technischen Lösungsansätze des Inputs von Konkordanzen in Ontologien. In der Verzahnung von automatischen statistischen Verfahren und manuell erstellten Korrelationen sind weitere Synergien denkbar, die diskutiert werden können.

Es wird eine Konkordanz zwischen den beiden Klassifikationssystemen RVK und DDC für das Fach Psychologie vorgestellt. Eine im Vorfeld durchgeführte Befragung ergab, dass der Bedarf bei den Bibliotheksverbünden vorhanden ist. Bislang wurde aber der hohe individuelle Aufwand gescheut. Hintergrund für das Erarbeiten der Konkordanz war die Übernahme des Fachgebietes durch die Referentin. Für Bibliothekskataloge weltweit spielen Konkordanzen bei der Indexierung und beim Retrieval eine Rolle. Gegenüberstellungen zwischen verschiedenen Systemen sind essenzielle Vorraussetzungen für das Semantic Web. In der Kombination verschiedener Erschließungsverfahren wie z.B. social tagging Klassifizierung und normierter Sacherschließung können Konkordanzen dazu beitragen, in intelligenten, selbstlernenden Datenbanken zu stetig wachsenden, mit zusätzlichen Informationen angereicherten und verlinkten Datenpräsentation zu kommen. Für eine Weiterentwicklung bietet sich die Verknüpfung von Begriffen und Informationen an, die unter dem Begriff „Ontology learning“ beschrieben werden. Im Vorfeld der Konkordanzerstellung musste festgelegt werden, welche Klassifikation die Basis bildet, auf die das andere System abgebildet wird. Ebenso war zu prüfen, ob eine strukturierte Gegenüberstellung machbar ist. Kann die unterschiedliche Hierarchietiefe zwischen der RVK und sinnvoll abgebildet werden? Es ist denkbar, die Konkordanz in kollaborativer Zusammenarbeit mit anderen Bibliotheken weiterzuentwickeln sowie Crosswalks zu Thesauri und Metadaten zu schaffen. In der anschließenden Diskussion gibt es die Möglichkeit, den erreichten Stand nach inhaltlichen und formalen Aspekten zu bewerten und künftige Anwendungsmöglichkeiten zu erörtern. Dazu zählen u.a. Fragen der automatischen Konkordanzerstellung mittels statistischer Verfahren als auch die technischen Lösungsansätze des Inputs von Konkordanzen in Ontologien. In der Verzahnung von automatischen statistischen Verfahren und manuell erstellten Korrelationen sind weitere Synergien denkbar, die diskutiert werden können.