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In der Theorie wird betont, dass die Art und Weise wie die Umwelt in Objekte gegliedert wird von Individuum zu Individuum, und zwischen sozialen Gruppen und Kulturen stark variieren kann. Darum können lokale Klassifikationen stark von offiziellen, von Experten geprägten Taxonomien, abweichen.
Lokale Variation bedeutet eine grosse Herausforderung für die Vereinheitlichung von räumlichen Daten einerseits, und andererseits für die Kommunikation zwischen Experten und Laien. Es gibt zwar eine Reihe von ethnographischen Untersuchungen die gezielt lokale Umweltbeschreibungen dokumentieren, solche Untersuchungen haben aber oft nur limitierte räumliche und zeitliche Ausdehnung.
Unser übergeordnetes Ziel ist es lokale Unterschiede in Kategorisierungen der Umwelt aus Textbeschreibungen automatisch zu extrahieren und damit grosse räumliche Ausschnitte und lange Zeitspannen abdecken zu können. Dazu müssen wir:
(i) Umweltbeschreibungen automatisch räumlich referenzieren können, und
(ii) diese referenzierten Beschreibungen auf relevante Information untersuchen und diese explizit erfassen.
Es ist wichtig, dass wir beim extrahieren von Information berücksichtigen, dass grosse Variationen und sogar Widersprüche in der Umweltbeschreibung erhalten bleiben.
Unsere Arbeit wird neue Methoden generieren, mit denen lokale Umweltbeschreibungen auf grossen zeitlichen und räumlichen Skalen erfasst und verglichen werden können. Wir erwarten, dass solche Information zentral ist um zwischen Experten und Laien zu vermitteln und, um Suchmaschinen um eine räumliche Komponente zu erweitern, die eben auch räumliche Spezialitäten berücksichtigt.