#structureddataoncommons is, in my view, the way to go for #wikicommons: Files and metadata become more findable, more interoperable and better reusable. Categories can be useful, but structured data is better. Here's a reasonably efficient way to get info from categories into structured data: Search for objects in category "incategory:Cateogory_name_here" -> Switch to SpecialSearch -> Select objects with Cat-a-lot -> add statement with AC/DC (cf. https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Awinkler3/Strukturierte_Daten_f%C3%BCr_mehrere_Objekte_erg%C3%A4nzen)

für #wikicommons -affine #Berlin -Expert:innen: Bilder der Berliner Akzisemauer, die nicht das Brandenburger Tor darstellen. Da muss es doch noch mehr geben, oder? https://qlever.dev/wikimedia-commons/kxQKTg

Falls hier jemand etwas kennt bzw. annotieren möchte, wäre das super. Schöne Entdeckungen gerne hier berichten! 🙂

The QLever SPARQL engine: fast, scalable, with autocompletion and text search

In der Annotation von Karten/Stadtplänen auf #wikicommons liegt ein wahnsinniges Potential (ad-hoc-'Gelegenheitsannotation' möglich, eindeutige Identifikation der Objekte durch #wikidata-Items, niedrigschwelliger Zugriff, optimale Nachnutzungsmöglichkeiten). Bislang ist das aber noch gar nicht etabliert. Es scheint überhaupt nur gut 40 Objekte auf Commons zu geben, die über entsprechende Annotationen verfügen (https://qlever.dev/wikimedia-commons/0NdmNO). Da braucht es Werbung, Tools und Veranstaltungen!
The QLever SPARQL engine: fast, scalable, with autocompletion and text search

Any ideas as to what would be good practices for annotating images on #wikicommons using structured data?

cf. annotations such as these, but with #wikidata items and not wikipedia links: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Prequile_lyon_1863.jpg

File:Prequile lyon 1863.jpg - Wikimedia Commons

Strukturierte Daten auf #wikicommons sind ungemein nützlich. Mit ihnen lassen sich z.B. Bildinhalte strukturiert und (dank Linked Open Data) wunderbar maschinenlesbar erfassen und dann auch mit #SPARQL abfragen. Bilder von SPD-Mitgliedern des Weimarer Reichtstags? Kein Problem: https://qlever.dev/wikimedia-commons/dgxrVL

Die Ergänzung von entsprechenden Statements geht mit ein paar Tools relativ bequem. Wie, das habe ich hier beschrieben: https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Awinkler3/Strukturierte_Daten_f%C3%BCr_mehrere_Objekte_erg%C3%A4nzen

Gibt es da Bedarf an einer kurzen Live-Einführung?

ja, würde mich interessieren
33.3%
nein, Text reicht
66.7%
Poll ended at .
The QLever SPARQL engine: fast, scalable, with autocompletion and text search

#WikimediaCommons #BibliotecaDigital (frecuentemente abreviado como #Commonswiki #Commons #WikiCommons) proyecto de la Fundación Wikimedia creado el 7 de septiembre de 2004, para servir como almacén de #archivos de #imágenes y otros #formatosmultimedia
Todos sus archivos deben haber sido liberados bajo licencias libres (como la licencia de documentación libre de GNU) o en el dominio público. Actualmente, preserva más de 100 millones de ficheros multimedia libres

https://es.wikipedia.org/wiki/Wikimedia_Commons

Wikimedia Commons - Wikipedia, la enciclopedia libre

Man kommt ja manchmal in die Verlegenheit, Buchcover auf Slides packen zu wollen. Rechtlich ist das im Grunde nicht möglich. Ich frage mich, ob das für Verlage nicht sogar betriebswirtschaft sinnvoll wäre, ihr ganzes Verlagsprogramm irgendwo offen lizenziert bereitzustellen (vielleicht sogar auf #wikicommons), damit man das rechtssicher nachnutzen kann? WIkipedia ist ja besser als jedes Bücherschaufenster.

it's high time that such tools were developed: https://wise.wmcloud.org/

Search in #wikicommons is a pain and mostly doesn't yield results that are in any sense representative of what commons actually has to offer. Using multimodal embeddings in this context is very promising (and a good example of reasonable AI application)

WISE Search Engine