# WikidataCon2021 Summaries

Zusammenfassung von ausgewählten Wikidata Con 2021 Sessions anhand von Fragen
* In welchem Kontext wird Wikidata in der vorliegenden Session behandelt - analytisch oder methodisch?
* Lassen sich Erkenntnisse oder Empfehlungen für das allgemeine Arbeiten mit Wikidata ableiten?
* In wie weit können die vorgestellten Überlegungen in einem eigenen Projekt eingesetzt werden? Ein Beispiel bringen
Die aufgezählten Sessions sind rein demonstrativ und können jederzeit ergänzt werden aus der Fülle der vielen Beiträge der WikidataCon 2021.
(Diese Summaries wurden initial als Aufgabe der Lehrveranstaltung Open Government und Open Data an der Hoschule der Medien, Stuttgart angelegt)

## Wikidata for authority control: sharing museum knowledge with the world

* Video: youtube.com
* Schlobido
In dem Vortrag wird erläutert, wie Wikidata von GLAMS (Galleries, Libraries, Archives, Museums), genutzt werden kann um mit ihren Daten Linked Open Data Landscapes zu bilden, um die Verbreitung von freien Wissen im Internet voranzutreiben. Wie kann also die Arbeit dieser Institutionen auf Wikidata integriert werden und welche Vorteile ergeben sich daraus? Wie können Mitarbeiter geschult werden und welche Tools bieten sich dafür an?
Üblicherweise geben GLAMs ihre Daten einfach frei und überlassen es dann der Community, diese zu säubern, zu bearbeiten und auf Wikidata hochzuladen. Es wäre jedoch von großen Vorteil für Wikidata und die GLAMS selbst, wenn deren Mitarbeiter auch als aktive Wikidata Contributors gewonnen werden können. Denn die Übertragung der Daten in Linked Data Landscapes ermöglicht es etwa, diese auf unterschiedlichste Art und Weise zu visualisieren und zu verknüpfen, sodass sich neue Erkenntnisse oder Forschungsansätze ergeben können.
Die GLAM Mitarbeiter lernen die benötigten Fähigkeiten dafür idealerweise in Workshops, die ihnen vermitteln, wie Wikidata funktioniert, wie Cultural Heritage Items dort modelliert werden können und wie man mit SPARQL arbeiten kann. Zwei besonders nützliche Tools die dabei vorgestellt werden sind dabei OpenRefine und InteGraality.
OpenRefine ist ideal, da es alle Schritte abdeckt um Daten für Wikidata aufzubereiten. Die Daten können analysiert, gereinigt, mit eventuel bereits vorhandenen Wikidata-Objekten in Übereinstimmung gebracht und anhand von Wikidata Schemata direkt hochgeladen werden. So können schnell Posts mit fehlenden Informationen oder Duplikate identifiziert werden. Außerdem bekommen auch die GLAM Mitarbeiter selbst einen besseren Überblick über die Daten in ihren Datenbanken. Hilfreich dabei ist, dass GREL auch für Menschen ohne große Coding-Erfahrung leicht anwendbar ist.
Bei dem zweiten Tool handelt es sich um InteGraality. Es ist in der Lage Dashboards von beliebigen Wikidata Objekten zu erstellen. Diese können dann zum Beispiel beliebig neu gruppiert werden. Dies bietet einen sehr guten Ansatz, um sich einen Überblick über Daten zu verschaffen und diese zu verbessern.

## Assessing the quality of sources in Wikidata across languages

* Video: youtube.com
* Bandersnatch Clumberdoodle
Gabriel Amaral möchte mit seiner Arbeit Qualität in Wikidata definieren und bewerten. Dabei liegt der Fokus auf den Verweisen in Wikidata. Es wurden 60.000 Verweise, wovon 2310 mit einer URL in 6 Sprachen identifiziert. Mithilfe von API-Aufrufen wurde nach speziellen Kirterien die Qualität der Verweise geprüft. Ein Teil wurde auch durch Croudsourcing verifiziert. Jedem Verweis wurden mehrere Labels gegeben, anhand derer anschließend Analysen gemacht wurden.

## From Google Scholar to Wikidata: The RIDC NeuroMat Experience

* Video: youtube.com
* CemWacholder
Die Arbeit, mit der sich der Beitrag befasst, rückt die qualitative sowie quantitative Arbeit bzgl. der wissenschaftlichen Weiterentwicklung von Forschung in den Themengebieten der Neurowissenschaften und interdisziplinären Forschungsquellen nahe, mithilfe von Wikipedia die Bekanntmachung sowie akkurate Darstellung von konsultierbaren Forschungsgegenständen ermöglicht werden soll. Der Fokus liegt hierbei bei der Weiterentwicklung von Neuromates, das als Projekt für das Forschungszentrum Innovation und Verbreitung der Neuromathematik dient. Gründüng des Forschungszentrums der Universität Sao Paolo Brasilien 2013; mit der Unterstützung der Sao Paulo Forschung Stiftung (FAPESP). Der 'NeuroMat ermöglicht die Schaffung eines interdisziplinären Forschernetzwerks, das unter anderem Mathematik, Informatik, Statistik, Neurowissenschaften, Biologie, Physik und Kommunikation umfasst. Koordinator des Forschungscenters ist der Mathematiker Antonio Galves.
Bezogen auf die wissenschaftlichen Arbeiten von NeuroMat haben die Forscher dessen akademische Inhalte auf der Google Scholar Suchmaschine analysiert und kritisch begutachtet. Dabei wurden die personenbezogenen Metriken (social indicators) der wissenschaftlichen Quellen überprüft (Anzahl der Publikationen, Anzahl der Zitationen, co-Authoren, Wissenschaftsbereich, Land, etc.). Die Nutzung von Google-Scholar, so die Forscher, brachte einige Kritikpunkte mit sich, die sich zum Nachteil bzgl. der akkuraten und effizienten Verbreitung der NeuroMat Forschungsquellen auswirkte; darunter begrenzte Möglichkeit zur Visualisierung de Datenanalyse sowie der Metadaten, Performanz der Suchanfragen, Verlust von relevanten Suchergebnisse durch Algorithmus, nicht akademische Resultate.
Um diese Nachteile zu umgehen haben sich die Forscher von einer Plattform namens Scholia leiten lassen – ins Leben gerufen von Fnielsen https://en.wikipedia.org/wiki/User:Fnielsen. Dabei wird die Visualisierung sowie Verwaltung von Inhalten auf Wikidata erklärt. Im Rahmen einer Wiki-Zitier-Initiative wurde Scholia von den Forschern als Inspirationsquelle genutzt, die darauf abzielt, bibliografische Metadaten in Wiki Daten zu indexieren - bietet ein akademisches Profil für viele Arten von Entitäten (Veranstaltungen, Institutionen, Autoren etc.) NeuroMat profile in Scholia [http://>Scholia.toolforge.org/organization/Q18477654<
Aus den Erfahrungen heraus haben sich letztlich die Forscher überlegt, die Inhalte der NeuroMat Plattform für eine breite Masse zugänglich zu machen sowie dabei wissenschaftlichen Kriterien Folge zu leisten. Dafür sollen Inhalte auf Wikipedia zur Verfügung gestellt sowie fortwährende Informationen hinzugefügt werden. Die Zusammenarbeit von NeuroMat mit Wikipedia begann vor etwas mehr als einem Jahr, und seither wurden mit Hilfe der Forscher rund 80 Einträge erstellt und verbessert.
Die Arbeit beschränkt sich daher nicht nur auf die ohnehin schon große Herausforderung, Mathematik zu entwickeln, um die Prozesse zu analysieren, die im menschlichen Gehirn und zwischen den Neuronen ablaufen, sondern umfasst auch die Kommunikation mit der Gesellschaft, um ihr das Verständnis für die Wissenschaft und ihr Engagement für die wissenschaftliche Entwicklung zu erleichtern, dabei soll Wikipedia helfen.
Official webpage neuromat.numec.prp.usp.br

## Improving Women's Biographies through Wikidata - Experiences from Women in Red and the Smiths. Inst.

* Video: youtube.com, Dauer: 43 min.
* SchallenderRauch
Die Session befasst sich mit Werkzeugen, die Verwendung in der women in red Kampagne finden können, einer Initiative, die sich dafür stark macht den Gender-Gap bezüglich Frauenbiographien in der Wikipedia zu verringern.
Mit dem denelezh tool können Geschlechterverhältnisse in den biographischen Wikipediaartikeln nach verschiedenen Gesichtspunkten visualisiert werden.
Mit humaniki lassen sich Geschlechterverhältnisse in Wikipedia, nach verschiedenen Facetten anzeigen.
Vorgestellt wird auch die Initiative because of her story der Museumsinstitution Smithsonian Institution
Die FunkList, eine Initiative von Dr. Vicki Funk sammelt Namen von Wissenschaftlerinnen um Wikipediaartikel über diese zu verfassen. Hierfür kann Mbabel genutzt werden, ein Werkzeug um aus Wikidatainformationen ein Template für Wikipediaartikel baut (diese Technikseite bietet sich für das Übersetzungsprojekt an)
Im Weiteren wird die Arbeit und Probleme mit dem Tool „listeria“ beschrieben.
Ein Wikidata Knowledge Graph wird vorgestellt und erläutert wie sich mittels diesem Spartenübergreifendes Wissen generieren lässt.
Der Status und Nutzen von maschineller Übersetzung auf Wikipedia ist ein weiteres Thema der Session.
Das Wikidata Edit Framework, eine JavaSkcript-Anwendung wird vorgestellt.
Fazit: Die Auseinandersetzung mit Wikidata in der besprochenen Session ist demnach eine methodische. Die Vorgestellten Tools lassen sich größtenteils auch für andere Vorhaben verwenden. Allerdings habe ich für mein (Haupt-)Projekt noch keinen UseCase ausmachen können.

## Integrating Wikidata into education

* Video: youtube.com

## IFLA Wikidata Working Group: Updates from the library field

* Video: youtube.com

## 50 cool new things you can now do with our collection highlights

* Video: youtube.com

## Einführung

Das Youtube-Video 50 cool new things you can now do with our collection highlights ist ein Beitrag der Nationale Bibliotheek KB der Niederlande. Präsentiert wird dieser Beitrag von Olaf Janssen, der Koordinator für Open Data und Wikimedia. Mit seiner Kooperation entlastet er die Zusammenarbeit zwischen den Sammlungen, dem Wissen, den offenen Daten und den Mitarbeitern der königlichen Bibliothek. Aber nicht nur das. Er Unterstützt durch seine freiwilligen Tätigkeiten auch Projekte der Wikimedia-Bewegung mit den Schwerpunkten Wikidata, Wikimedia Commons und Wikipedia. Zuvor machte er sich seinen Namen durch die Pionierarbeit in der Initiative Europeana und fungierte als einer der Gründer von The European Library.
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