Ich war diese Woche zu Gast beim Zukunftsgespräch der #Qcovery-Community von #VuFind und durfte einen Impulsvortrag zu #Discovery halten. Von so was lernst du ja auch als Vortragende, und mir ist ein altes Dilemma bewusst geworden.

Ein Thread 1/8
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Discovery hat es bibliotheksintern deswegen schwer, weil die Anzeige und die Services auf physische Medien so herausfordernd sind – ich hatte mir dazu das Zitat von @mblenkle ausgeliehen:
„Wenn ich das alles noch mal machen würde, würde ich viel weniger Zeit in das Management physischer Medien stecken“ . 2/8
Gleichzeitig sind die Auffindbarkeit physischer Medien und der Zugang zu Ausleihservices das Alleinstellungsmerkmal der bibliothekarischen Systeme die Alleinstellungsmerkmale bibliothekarischer Discovery, und wahrscheinlich der Haupt-Antreiber ihrer Nutzung ( hallo @whineywhippet) 3/8
Und auch die in dem Gespräch geäußerte Befürchtung, Discovery könne durch generative AI irrelevant werden, kann man zumindest für den Moment vielleicht widerlegen, weil ChatGPT dir zwar Literaturhinweise gibt, aber dir nichts zu deren lokaler Verfügbarkeit weiß. Wobei ich mich ja gerade in die ganze Wikidata/Wikicite-Sache einwühle und mich frage, ob in einer mittleren Zukunft Fragen wie „Welche Literatur gibt es in meiner Nähe zum Thema XY“? von generativen AIs beantwortet werden könnten. 4/8
Das Dilemma? Discovery könnte so viel mehr sein als ein OPAC-Nachbau mit Stärken für die herausfordernden physischen Medien. Wissenszusammenhänge darstellen! Ranking mit Einbeziehung von Ausleih- oder Exemplarzahlen! Aber vielleicht muss es das auch gar nicht. Vielleicht reicht der solide OPAC-Nachbau? 5/8
Ich glaube natürlich weiterhin, dass es mehr sein kann und soll, und die Zuspitzung ist möglicherweise auch unangebracht. Mein wichtigstes Argument für Discovery ist weiterhin, dass es eine nachvollziehbare Methode ist, anhand derer Bibliotheksmenschen lernen können, wie sich ihre Daten in anderen Umgebungen verhalten und welche Mehrwerte sich daraus ergeben könnten. 6/8
Klar: Für Visionen zur Darstellung von Wissenszusammenhängen kann man Bibliotheksmenschen gut begeistern. Um an diesen Punkt zu gelangen, muss man aber viel lernen – in der Diskussion zu dem Vortrag musste ich an mich halten, um nicht zu sagen „Learn to walk before you run“. 7/8
Ich bin jedenfalls der bibliothekarischen # Wikidata #Lobid-Community um @JensB @liberli @acka47 und @nichtich total dankbar, dass sie mir in diesen Tagen viel erklären, aber ich hab auch noch einen ganzen Weg vor mir. Und als Brückentechnologie, Testbed und Lernobjekt taugen Discovery-Projekte allemal – und ein bisschen nützlich sind sie für das Bibliothekspublikum ja doch. 8/8