Novinky zahraniční knihovnické literatury

Zpracovaly Mgr. Lenka Bejlková, PhDr. Linda Jansová, PhD. a PhDr. Anna Machová

CARVALHO, Andrea V. a Miguel ESTEBAN-NAVARRO. Intelligence audit: Planning and assessment of organizational intelligence systems [Zpravodajský audit: Plánování a hodnocení zpravodajských systémů organizací]. Journal of Librarianship and Information Science [online]. March 2016, vol. 48, no. 1, s. 47–59 [cit. 2016-07-30]. ISSN 1741-6477. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://dx.doi.org/10.1177/0961000614536198.

Informace o konkurenci jsou v organizacích využívány při strategickém plánování, rozhodování, zavádění novinek a dále za účelem rozvoje obchodu, řešení problémů a získání konkurenční výhody. Pro organizace tedy představují velmi důležitý zdroj.

Některé organizace ke konkurenčnímu zpravodajství přistupují systematicky a vytvářejí celé zpravodajské systémy. Tyto systémy jsou tvořeny čtyřmi skupinami prvků, a to:

• osobami (dodavateli a zákazníky),
• vnitřními a vnějšími informačními zdroji,
• výrobními a komunikačními procesy a využitím informací o konkurenci,
• informačními technologiemi a komunikačními prostředky.

Vzhledem k důležitosti zpravodajských systémů je vhodné uvažovat o metodice provádění jejich auditu. Ta by měla pokrývat všechny výše uvedené prvky systému, umožňovat plánování a hodnocení systému a být obecně použitelná.

Výchozím bodem pro přípravu metodiky se stala teorie informační ekologie, kterou zformulovali Davenport a Prusak již v roce 1997. Jedná se o obecný model práce s informacemi v organizacích, který se zaměřuje především na důvody a způsoby využívání informací v organizacích. Tento model byl doplněn o podrobnější analýzu informačního prostředí. V tomto ohledu byly uplatněny především výsledky výzkumů realizovaných v oblasti informační vědy (zejména se jedná o studium uživatelů).

V literatuře jsou popsány různé typy auditu – audit informačních zdrojů, informační audit, znalostní audit, komunikační audit a zpravodajský audit. Obecně lze říci, že smyslem těchto auditů je porovnat vhodnost zdrojů a informačních procesů s ohledem na poslání a cíle organizace. Není však věnována dostatečná pozornost vztahu organizace k jejímu okolí a informačnímu prostředí, využívání informačních zdrojů ani vztahu mezi auditem informačního kapitálu a studiem uživatelů.

V rámci výzkumu bylo v roce 2009 provedeno pozorování osob v informačním oddělení společnosti Eulen Seguridad, tj. třetí největší bezpečnostní firmy ve Španělsku, a to po dobu 600 hodin.

Na základě studia literatury a pozorování byl zformulován návrh metodiky auditu. Ten byl pak ve stejné společnosti otestován. Testovací audit zahrnoval analýzu interních dokumentů, rozhovory se zaměstnanci a dotazníky.

Navrhovaná metodika je založena na čtyřech principech:

• organizace, její informační prostředí a okolí jsou spolu vzájemně provázány,
• zpravodajský systém by se měl neustále přizpůsobovat změnám,
• podstatnou úlohu hraje informační chování zainteresovaných osob,
• aby bylo zpravodajský systém možné pochopit, je nutné seznámit se s jeho fungováním v praxi.

Audit by měl vymezit smysl a funkčnost systému a vyhodnotit jeho vhodnost s ohledem na cíle a kulturu organizace. Činnosti vykonávané při auditu zpravodajského systému lze rozdělit do sedmi etap. Těmi jsou plánování, příprava, sběr, analýza, příprava zprávy z auditu včetně doporučení, komunikace a návod na zavedení do praxe.

V rámci dalšího výzkumu by navrhovaná metodika mohla být uplatněna u zpravodajských systémů různých typů, mohly by být zpracovány případové studie, podrobněji prozkoumán vztah mezi auditem zpravodajského systému a studiem uživatelů nebo navržen způsob vzdělávání informačních profesionálů v této oblasti.

COX, Andrew M., Stephan PINFIELD a Jennifer SMITH. Moving a brick building: UK libraries coping with research data management as a ‘wicked’ problem [Jak pohnout zeměkoulí: knihovny ve Spojeném království a řešení správy vědeckých dat jako „zapeklitého“ problému]. Journal of Librarianship and Information Science [online]. March 2016, vol. 48, no. 1, s. 3–17 [cit. 2016-07-30]. ISSN 1741-6477. Dostupné z: http://dx.doi.org/10.1177/0961000614533717.

Ve Spojeném království se v posledních letech věnuje stále více pozornosti správě vědeckých dat (research data management, RDM). O zlepšení správy těchto dat se snaží především grantové agentury. Většina z nich jako nedílnou součást přihlášky projektu požaduje také plán správy dat. Vlastní správa, sdílení a uchovávání leží na bedrech jednotlivých institucí (národní oborová úložiště dat prozatím neexistují).

Správa vědeckých dat je problematická z několika hlavních důvodů. V různých oborech vznikají různé typy dat, liší se i samotné pojetí dat (a sdílení dat) v jednotlivých oborech. Počet a objem vytvářených datových sad se neustále zvětšuje. Existují obory, v nichž jsou postupy pro správu dat velmi propracované (např. v medicíně), ale i obory, které se správou dat teprve začínají zabývat. Vyskytují se i obory, v nichž není sdílení dat z komerčních a právních důvodů příliš podporováno.

Řada autorů se již pokoušela o vymezení role knihoven v procesu správy vědeckých dat. Knihovníci by se mohli zapojit do tvorby pravidel pro správu vědeckých dat, která si vytvářejí jednotlivé instituce, do poskytování školení a poradenství, do tvorby datových úložišť či datových katalogů jednotlivých institucí.

Vzhledem k tomu, že správa vědeckých dat je velmi komplexní problém, může být vhodné jej začlenit mezi tzv. zapeklité problémy („wicked“ problems). Rozdělení vědeckých problémů na běžné (obvyklé pro přírodní vědy) a tzv. zapeklité (vyskytující se ve vědách společenských) navrhli Rittel a Webber již v roce 1973. Pokládáme-li problém za tzv. zapeklitý, nutí nás to přistupovat k němu jinak než k běžnému problému.

Zapeklité problémy se podle Rittela a Webbera vyznačují následujícími rysy:

• neexistuje nezpochybnitelná formulace problému,
• problém nelze (na rozdíl od experimentu) „zastavit“,
• existují pouze dobrá a špatná řešení, nikoliv řešení správná a nesprávná,
• není možné otestovat, zda řešení funguje nebo fungovalo,
• každé řešení je jednorázové,
• neexistuje konečný výčet možných řešení,
• každý problém je jedinečný,
• problém je symptomem jiných problémů,
• existuje řada možností, jak k problému přistoupit (zvolený pohled pak ovlivňuje volbu řešení),
• společenské problémy mají vliv na životy skutečných lidí.

Horn a Weber v roce 2007 tento seznam rozšířili o šest dalších položek:

• nastávají střety hodnot,
• vyskytují se ideologická, politická a ekonomická omezení,
• vůči změnám je kladen odpor,
• často je obtížné získat potřebné informace,
• existuje více možných míst provedení zákroku,
• důsledky konkrétních zákroků lze jen obtížně předjímat.

Mezi metodiky vhodné k řešení zapeklitých problémů patří tzv. návrhové myšlení (design thinking). Jedná se o tvůrčí proces, jehož první etapou je shromáždění informací potřebných k řešení problému a druhou etapou pak představování si možných řešení problému. Nejprve jsou vždy vytvářeny prototypy, teprve následně jsou řešení zaváděna do praxe.

Řešení tzv. zapeklitých problémů byla v informační vědě dosud věnována pozornost zejména v oblasti informačních systémů, v oblasti vysokoškolského knihovnictví ovšem nikoliv.

Cílem výzkumu bylo zjistit, do jaké míry knihovníci pokládají správu vědeckých dat za tzv. zapeklitý problém a zda se jejich odpovědi shodují s doporučeními z literatury, jak k řešení tohoto typu problému přistupovat.

Celkem bylo analyzováno 26 rozhovorů (25 se uskutečnilo telefonicky, jeden tváří v tvář), které byly realizovány v roce 2013 v návaznosti na výsledky online dotazníku pro vysokoškolské knihovny. Průměrná délka rozhovoru dosáhla 40 minut. Rozhovory byly zaměřeny na tři hlavní témata, a to na stávající stav podpory pro správu vědeckých dat, názor na dovednosti potřebné pro správu vědeckých dat a konkrétní situaci v dané instituci.

Z rozhovorů vyplynulo, že knihovníci by se správou vědeckých dat měli zabývat, přesnější představa o úloze knihovníků však zatím chybí. Ve většině institucí má aktivity vztahující se ke správě vědeckých dat na starosti prorektor pro výzkum, dohlíží na ně vědecká rada a podílejí se na nich oddělení podpory vědy a IT oddělení. Akademická obec zatím většinou příliš zapojena není.

Větší aktivitě institucí brání nutnost zaměřovat se na úkoly vyplývající z hodnocení kvality výzkumu, roztříštěnost a časová náročnost rozhodovacího procesu v institucích a nesnadné zavádění novinek do praxe. Z rozhovorů rovněž vyplynulo, že zatímco IT oddělení se v oblasti správy vědeckých dat obvykle zajímá především o ukládání aktivních dat a o bezpečnostní otázky, knihovníci se více zaměřují na uchovávání a sdílení dat.

Dotazovaní zmiňovali řadu možných přístupů k řešení problému – od zavedení nových technologií po zavedení nových poradenských služeb. Naopak nebyla zmíněna žádná instituce, která by podle nich problém zdárně vyřešila. Dotazovaní však uváděli, že při řešení problému mohou určitou úlohu sehrát Společný výbor pro informační systémy (Joint Information Systems Commitee, JISC) a Středisko pro správu digitálních dat (Digital Curation Centre, DCC).

Hlavní motivací pro řešení problému jsou požadavky grantových agentur. Zároveň dotazovaní přiznali, že nemají dostatečně podrobné informace o místní praxi a o postojích vědců. Neměli ani jednoznačný názor na to, kdo by měl činnosti související se správou vědeckých dat financovat.

Jako první krok zavedení systematického přístupu ke správě vědeckých dat bylo často uváděno vytvoření návrhu pravidel pro správu těchto dat. Ten by byl následně využit jako podklad pro diskusi v dané instituci. Jako nejvhodnější se jeví kombinace přístupu shora s přístupem zdola (navržené dílčí řešení se vyzkouší, vyhodnotí a případně se na něj dále naváže).

Dotazovaní instinktivně pochopili, jak přistupovat k řešení tzv. zapeklitého problému. Často zmiňovali potřebu lépe porozumět postojům dalších zainteresovaných stran. Je také nezbytné lépe pochopit životní cyklus výzkumu, postupy související s jeho financováním a rovněž způsob práce vědců.

Analýza ukázala, že (až na několik výjimek) způsob popisu problému ze strany dotazovaných odpovídá charakteristikám tzv. zapeklitého problému. Zdá se však, že za předpokladu dostatku času a finančních prostředků by se z tzv. zapeklitého problému mohl stát problém běžný.

K řešení tzv. zapeklitých problémů je třeba disponovat řadou dovedností, jejichž získání ovšem také není snadné. Inovativní přístup k výuce (spočívající mj. v práci ve skupinách a v uplatňování mezioborového pohledu) je v rámci projektu RDMRose testován na Univerzitě v Sheffieldu (University of Sheffield). Podrobnosti jsou k dispozici na adrese http://rdmrose.group.shef.ac.uk/ (je uvedena adresa aktuální k 3. 8. 2016, nikoliv adresa uvedená v článku, pozn. red.).

Další výzkum by mohl být zaměřen na proces shromažďování informací potřebných k řešení správy vědeckých dat.

IVANOVIĆ, Dragan a Yuh-Shan HO. Highly cited articles in the Information Science and Library Science category in Social Science Citation Index: A bibliometric analysis [Nejcitovanější články v kategorii Informační věda a knihovní věda v Citačním rejstříku pro společenské vědy: Bibliometrická analýza]. Journal of Librarianship and Information Science [online]. March 2016, vol. 48, no. 1, s. 36–46 [cit. 2016-07-30]. ISSN 1741-6477. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://dx.doi.org/10.1177/0961000614537514.

V odborných kruzích je vysoká citovanost pokládána za znak vysoké kvality výzkumu. K měření kvality výzkumu v konkrétní zemi se může používat poměr vysoce citovaných příspěvků ke všem příspěvkům vědců z dané země vytvořeným v určitém časovém období.

Předložený článek popisuje bibliometrickou analýzu vysoce citovaných článků vydaných v časopisech zařazených do kategorie Informační věda a knihovní věda (Information Science and Library Science) v systému Web of Science.

Již dříve byly zpracovány bibliometrické analýzy vysoce citovaných článků z knihovní a informační vědy, používaly však jiné metody a bibliometrické ukazatele a nezaměřovaly se na rozložení vysoce citovaných článků podle roku vydání, časopisu, autorů, zdrojových institucí a zemí.

Z bibliometrických ukazatelů je použit především Y-index, který se vztahuje k počtům publikací prvního autora a počtům publikací korespondenčního autora a může být uplatněn k hodnocení autorů, institucí a zemí. Dále byl použit ukazatel TC2012, tj. celkový počet citací od vydání článku do konce roku 2012. Výhodou tohoto ukazatele je skutečnost, že jeho hodnota se v čase nemění.

Analýza je založena na využití údajů z Citačního rejstříku pro společenské vědy (Social Science Citation Index). V roce 2012 bylo do kategorie Informační věda a knihovní věda zařazeno celkem 84 časopisů, což představovalo celkem 337 722 dokumentů. S využitím ukazatele TC2012 byly vybrány pouze dokumenty citované alespoň stokrát. Jednalo se celkem o 593 dokumentů. Vysoce citované dokumenty tedy představují 0,18 % všech dokumentů v dané kategorii. Z hlediska typu mezi nejvíce citovanými dokumenty výrazně převažují články (501 dokumentů, tj. 84 %). Ty obsahují úplný popis výzkumu včetně jeho výsledků. V dalších krocích byla proto pozornost věnována již pouze článkům.

Články byly rozřazeny do pěti kategorií:

• článek z jedné země, resp. z jedné instituce;
• článek vytvořený v mezinárodní spolupráci, resp. ve spolupráci více institucí;
• článek prvního autora;
• článek korespondenčního autora;
• článek jednoho autora.

Byl-li alespoň jeden z autorů článku z dané instituce, resp. země, byl daný článek pokládán za článek z dané instituce, resp. z dané země.

V souboru byly články vydané od roku 1956 do roku 2009. V období let 2010 až 2012 nebyly vydány žádné vysoce citované články, což je ovšem nutné připsat skutečnosti, že na získání vysokého počtu citací je obvykle třeba delší čas.

Vysoce citované články byly vydány v 37 časopisech, z nichž čtyři již v roce 2012 nebyly do kategorie zařazeny. Nejvíce (celkem 132, tj. 26 %) se jich objevilo v časopise MIS Quarterly.

Nejproduktivnější instituce (ty, jejichž autoři vydali deset nebo více vysoce citovaných článků) pocházejí výhradně z USA a Kanady. Vůbec nejproduktivnější institucí je Harvardova univerzita (22 článků), ta má rovněž má nejvíce článků vytvořených ve spolupráci více institucí (21 článků). Naopak Univerzita v Marylandu je první, pokud se jedná o počet vysoce citovaných článků prvního autora (11 článků) a článků korespondenčního autora (10 článků).

Z hlediska zemí se nejlépe umístily USA. Vědci z USA se autorsky podíleli na 337 z 501 článků, tj. na 71 % článků, následovala Kanada se 49 články a Spojené království se 43 články. Nejplodnější vědec napsal jedenáct článků. Téměř čtyři pětiny vysoce citovaných článků byly vydány v 90. letech 20. století a v prvním desetiletí 21. století.

Průměrný počet citací článku v souboru byl 221. Článek „Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology“ má nejvyšší hodnotu TC2012 (3 681), je tedy nejcitovanějším článkem ze souboru. Na druhém místě je článek „User acceptance of information technology: Toward a unified view“. Oba tyto články byly vydány v časopise MIS Quarterly. Je možné očekávat, že druhý zmíněný článek by se v budoucnu mohl stát nejcitovanějším článkem ve zkoumané kategorii systému Web of Science.

KEMPF, Andreas Oskar and Joachim NORBERT. The Role of Thesauri in an Open Web: A Case Study of the STW Thesaurus for Economics [Role tezaurů v otevřeném webu: případová studie ekonomického tezauru STW]. Knowledge Organization [online]. 2016, vol. 43, no. 1, s. 160–173 [cit. 2016-08-12]. ISSN 0943-7444. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?sid=95ebd99c-7a9a-4e4c-a291-4bd801c9ebf6%40sessionmgr107&vid=0&hid=104.

Autoři případové studie se snaží prokázat, že ani v době fulltextového vyhledávání neztrácejí tezaury svou funkci a mohou být poměrně dobře přizpůsobeny novým požadavkům na vyhledávání informací. STW (Standard-Thesaurus Wirtschaft / Thesaurus for Economics, http://zbw.eu/stw/version/latest/about) vyvíjí Leibniz Information Centre for Economics, které spadá pod ZBW (Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften / German National Library of Economics).

Počátky tezauru STW pro oblast ekonomických věd spadají do 70. let 20. století, pod současným názvem tezaurus funguje od roku 1998 a od té doby je dále rozvíjen v souladu s mezinárodními standardy pro vývoj tezaurů. Na jeho tvorbě od počátku spolupracovalo několik institucí, první verze byla k dispozici jen v německém jazyce, verze 8.02 z roku 2007 už je dvojjazyčná, německo-anglická. V současnosti se na vývoji podílí skupina odborníků v oboru ekonomie a informační vědy. Jednotlivé kategorie jsou stále revidovány a průběžně doplňovány novou terminologií. Do poslední verze 9.0 z roku 2015 bylo přidáno na 750 nových deskriptorů a naopak cca 1000 zastaralých či jinak nevyhovujících bylo odstraněno či změněno. Během prvních 10 let své existence existoval tezaurus STW pouze v tištěné podobě, teprve v roce 2009 byl zveřejněn na webu ZBW. Již od počátku byla snaha implementovat princip propojených otevřených dat (linked open data, LOD). Poprvé byla data zpřístupněna ve formátu SKOS (Simple Knowledge Organization System) doporučeném W3C, s využitím identifikátorů URI a standardu RDFa (Resource Description Framework in attributes). Jedním z prvních zdrojů, s nímž byla data z STW propojena, je DBpedia (čili reprezentace dat z Wikipedie na principu LOD).

Od chvíle, kdy byl publikován online, začal být tezaurus STW využíván i v mezinárodním měřítku a stal se uznávaným vyhledávacím nástrojem pro oblast ekonomických věd. Registrovaní uživatelé jsou automaticky upozorňováni na nové aktualizace ke stažení, případně mohou (prostřednictvím pro tyto účely speciálně zřízené elektronické konference) sdílet zkušenosti s STW mezi sebou. Na základě registrace mají přístup také ke starším verzím tezauru. Samotný tezaurus je rozdělen do 7 hlavních kategorií (subtezaurů), které se dále dělí a je možné je prohledávat hned několika způsoby. Každému termínu v němčině je přiřazen anglický ekvivalent, nepreferované termíny, užší termíny, příbuzné termíny, dále zařazení do předmětové kategorie, propojení do jiných tezaurů nebo například právě do Wikipedie. Ke každému deskriptoru je rovněž přiřazen jednoznačný identifikátor (Uniform Resource Identifier, URI).

Zatímco v minulosti byly tezaury určeny především informačním profesionálům, postupem času zesílila snaha přiblížit je běžným uživatelům. Práce s nimi by měla být tedy pokud možno intuitivní. Existuje snaha zapojit do procesu indexování vědeckých prací přímo jejich autory, tedy v tomto případě odborníky z ekonomických oborů. Ti mají možnost uložit svoji práci například ve volně dostupném repozitáři EconStor (https://www.econstor.eu/). Během ukládání je vkládající požádán o přiřazení deskriptorů z STW a současně o zadání kódu dle klasifikace JEL (Journal of Economic Literature Classification System). Také pokud autor při vkládání přidá pouze vlastní klíčová slova, systém se buď snaží najít ekvivalentní deskriptor dle STW, nebo tato klíčová slova mohou být využita jako inspirace pro tvorbu deskriptorů nových. Do budoucna je plánováno plně automatické indexování vkládaných vědeckých materiálů a také plně automatické přiřazení deskriptorů STW. Velkou výhodu představuje rovněž možnost mapování mezi tezaurem STW a dalšími slovníky/tezaury, jako je např. soubor autorit GND (Gemeinsame Normdatei / German Integrated Authority File, http://www.dnb.de/DE/Standardisierung/GND/gnd_node.html) nebo TSS (Thesaurus Sozialwissenschaften / Thesaurus for the Social Sciences).

ZWB nabízí svým uživatelům také další, pokročilé způsoby vyhledávání. Hlavním zdrojem vyhledávání informací pro obor ekonomie je portál EconBiz (http://econbiz.eu) obsahující více než 9 milionů položek. Vyhledávání v něm je stejně jako v případě repozitáře EconStor založeno právě na deskriptorech z STW, i když v každém ze systémů se vyhledává trochu jiným způsobem. Při vyhledávání v EconBiz může uživatel použít volně tvořená klíčová slova nebo termíny z řízeného slovníku. Výhodou druhého zmíněného způsobu vyhledávání je především to, že řízený slovník nezahrnuje pouze preferované termíny v angličtině a němčině, ale také jejich synonyma. Při vyhledávání v repozitáři EconStor systém analyzuje dotaz a nabídne uživateli relevantní termíny z STW. Z nich si uživatel dále vybere odpovídající termíny a vyhledávání proběhne znovu. Kromě toho systém umožňuje i fasetové vyhledávání.

Postupem času vyvstala otázka, jak co možná nejlépe využít nástrojů tezauru STW v prostředí sémantického webu. V roce 2012 knihovna ZWB zpřístupnila STW ve formátu využitelném pro webové služby. Služba pracuje s předem definovanými dotazy SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) a výsledky vrací ve formátu XML nebo JSON, což je užitečné pro vývojáře webových aplikací. Pomocí metody LOD využívající datový model RDF je možno propojit a vyhledávat nejrůznější typy dat v různých aplikacích. Jak vidno, jednou z klíčových složek rozvoje těchto nových technologií se mohou stát právě tezaury přizpůsobené novým podmínkám.

LOPATOVSKA, Irene a Ellie RANSOM. The state of L-Schools: Intellectual diversity and faculty composition [Stav knihovnických škol: Intelektuální rozmanitost a personální obsazení] Journal of Librarianship and Information Science [online]. March 2016, vol. 48, no. 1, s. 18–35 [cit. 2016-07-30]. ISSN 1741-6477 [cit. 2016-08-12]. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://dx.doi.org/10.1177/0961000614533718.

Od konce 80. let 20. století narůstal počet škol nabízejících vzdělání v oboru knihovní a informační věda. To vedlo ke vzniku hnutí iSchools (viz též http://ischools.org/, pozn. red.), které nyní sdružuje řadu škol realizujících studijní programy zaměřené na knihovní a informační vědu. Hnutí však má přísné podmínky pro získání členství, jeho členy proto nejsou všechny knihovnicko-informační školy ze Severní Ameriky. Členské školy iSchools podrobně zkoumali mj. Wigginsová a Sawyer (2012).

Aby bylo možné získat vyváženější pohled na vývoj knihovní a informační vědy, byl prozkoumán vzorek knihovnicko-informačních studijních programů akreditovaných Sdružením amerických knihoven (American Library Association, ALA). Byly vybrány školy, které v době zahájení výzkumu nebyly členy hnutí iSchools a zároveň nabízely doktorské studium. Pro zjednodušení budeme členské školy dále nazývat školami informačními, nečlenské školy pak školami knihovnickými.

Cílem předkládané studie bylo zjistit „míru mezioborovosti“ (vysvětleno níže, pozn. red.) knihovnických škol podle údajů o nejvyšším dosaženém stupni vzdělání jejich zaměstnanců a aktuálních výzkumných zájmech zaměstnanců, a dále rozdíly mezi oborovým zaměřením knihovnických a informačních škol.

Podle výše uvedených kritérií byl vybrán vzorek šestnácti škol. Na základě údajů z webových stránek škol byl zpracován seznam zaměstnanců na plný úvazek, kteří mají doktorát a působí jako profesoři, odborní asistenti, děkani či proděkani. Na seznam bylo zařazeno celkem 231 zaměstnanců. U nich byly dohledány: název disertace, název studovaného oboru a instituce, která doktorát udělila. Tyto údaje byly rozřazeny do devíti kategorií podle oborů.

V roce 2012 byl navíc proveden online dotazníkový výzkum, v němž si dotazovaní měli vybrat aktuální oblasti svého profesního (resp. výzkumného) zájmu, a to ze seznamu čítajícího 44 položek. Celkem bylo osloveno 222 zaměstnanců knihovnických škol. (Šest z dříve identifikovaných zaměstnanců již v době online dotazníku na daných školách nepůsobilo a u tří zaměstnanců nebyl uveden kontaktní e-mail.) Dotazník vyplnilo celkem 120 osob, návratnost tedy dosáhla 54 %.

Bylo zjištěno, že zaměstnanci knihovnických škol nejčastěji disponují vzděláním v oblasti knihovní vědy (44 %), na druhém místě se pak umístila informační věda (28 %). Většina škol ze vzorku zaměstnává více než 20 % zaměstnanců, kteří mají vzdělání v oblasti knihovní nebo informační vědy. Na informačních školách naproti tomu působí 30 % zaměstnanců se vzděláním z oblasti počítačové vědy, která je na knihovnických školách naopak zastoupena minimálně.

Bylo zjištěno, že studijní program Informační a mediální studia na Univerzitě v Západním Ontariu (University of Western Ontario) zajišťují pracovníci s nejrůznorodějším vzděláním, naproti tomu na Postgraduální škole knihovní a informační vědy na Simmonsově vysoké škole (Simmons College) je nejvyšší koncentrace pracovníků se stejnorodým vzděláním.

Vysoký počet zaměstnanců knihovnických škol se vzděláním a současnými profesními zájmy v oblasti knihovní a informační vědy může být vnímán jako oborové jádro těchto škol. Knihovnické školy navíc zaměstnávají pracovníky se vzděláním a současnými zájmy i v jiných oblastech, což naznačuje mezioborovost. Stanovit oborové jádro u informačních škol je naopak velmi obtížné, neboť vzdělání zaměstnanců je téměř rovnoměrně rozloženo mezi několika obory.

Ze skutečnosti, že ze 40 škol, které nejsou součástí členy hnutí iSchools, jich jen šestnáct nabízí doktorské studium, lze usoudit, že pro většinu těchto škole je důležitější oborové vzdělávání než výzkumná činnost. Naopak všechny členské školy nabízejí i doktorské studium (to je ovšem také jedním z kritérií, které členské školy musejí splňovat). Informační školy mají také v průměru více zaměstnanců než školy knihovnické. Nižší počet doktorských studijních programů a nižší počet zaměstnanců knihovnických škol může souviset s dostupností finančních zdrojů a s tradičním zaměřením škol (některé školy se více orientují na výzkum, jiné na vzdělávání).

MACFARLANE, Andrew. Knowledge Organisation and its Role in Multimedia Information Retrieval [Organizace znalostí a její role při vyhledávání multimediálních informací]. Knowledge Organization [online]. 2016, vol. 43, no. 3, s. 180–183 [cit. 2016-08-12]. ISSN 0943-7444. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://eds.a.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?sid=09b44319-a9c3-4dae-be5a-72823bdfa921%40sessionmgr4008&vid=0&hid=4208.

Autor se v příspěvku snaží prokázat, že tradiční nástroje pořádání informací, jako jsou například tezaury, nejsou přežité, naopak nadále plní důležitou funkci nejen při vyhledávání textového, ale zejména multimediálního obsahu. Textové informace lze poměrně jednoduše automaticky indexovat i vyhledávat – pouze s využitím slov, která obsahují. Multimediální obsah, tedy především dokumenty obsahující obraz, zvuk apod., musí být pro potřeby vyhledávání zpracováván zcela odlišným způsobem. Videozáznamy a mluvené slovo mohou být ještě poměrně dobře přepsány za pomoci technologií pro rozpoznávání řeči – viz např. Informedia Project (http://www.informedia.cs.cmu.edu/) realizovaný v roce 2009 na Mellonově univerzitě (Carnegie Mellon University), avšak automatické indexování obrázků a hudby je velmi problematická záležitost. Částečně mohou pomoci metadata, ale ne vždy je to dostačující. Existuje technologie CBIR (Content-based image retrieval), tedy vyhledávání založené na obsahu, kdy jsou multimediální objekty, resp. dokumenty, které je obsahují, indexovány podle určitých základních, tzv. „low-level“, vlastností (pro obrázky např. barva, tvary, textura). Obdobně funguje práce s hudebními materiály, které lze na základní úrovni indexovat např. podle tóniny, tempa, melodie apod. Do určité míry a v určitých aplikacích mohou být tyto nástroje dostačující, ale spíše vyvstává potřeba překlenout sémantickou mezeru mezi obsahem, který lze extrahovat přímo z objektu, a významem, který mu přiřadí lidská mysl. Je tedy žádoucí dosáhnout co nejvyššího stupně abstrakce a zachytit i sémantickou informaci na úrovni „high-level“.

Existuje celá řada nástrojů pro vyhledávání multimediálního obsahu, které jsou založeny právě na principu tezaurů, například Thesaurus for Graphic Materials (TGM, http://www.loc.gov/pictures/collection/tgm/) vyvíjený americkou Kongresovou knihovnou nebo tezaurus Iconclass (http://www.iconclass.nl/home), který spravuje Nizozemská královská akademie umění a vědy. TGM má obecnější schéma a širší záběr (v podstatě se orientuje na jakékoli grafické objekty), zatímco Iconclass se specializuje výhradně na oblast umění. Getty Research Institute provozuje například Art & Architecture Thesaurus (AAT, http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/) či Thesaurus of Geographic Names (TGN, http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/tgn/index.html), které již dlouho fungují na principu propojených dat (linked data). Kongresová knihovna vyvíjí rovněž tezaury pro oblast hudby.

Všechny tyto nástroje zatím vytvářejí a multimediální obsah indexují lidé, nikoli stroje. Jak už bylo výše zmíněno, automatická indexace multimediálního obsahu, která by přinášela srovnatelné výsledky, je prozatím tvrdý oříšek, právě proto, že stroj umí obrázek popsat, ale neumí vyjádřit, co je na něm zobrazeno a v jakém kontextu, a tedy neumožní vyhledávání podle popisu (concept-based retrieval). Je tedy pravděpodobné, že přes veškerý technologický pokrok se indexování a vyhledávání multimédiálních objektů ještě dlouho neobejde bez účasti lidského indexátora.

MÉNARD, Elaine a kol. A Second Life for TIIARA: From Bilingual to Multilingual! [Druhý život systému TIIARA: od dvojjazyčnosti k vícejazyčnosti]. Knowledge Organization [online]. 2016, vol. 43, no. 1, s. 22–34 [cit. 2016-08-12]. ISSN 0943-7444. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?sid=d006b302-45d3-47f0-91de-03f52bc39aaa%40sessionmgr103&vid=0&hid=104.

S narůstající množstvím netextového digitálního obsahu (především obrázky, videa, fotografie atd.) vyvstává také nutnost zdokonalovat možnosti jeho indexování a vyhledávání. Jedním z takových nástrojů je klasifikační systém (tezaurus) TIIARA (Taxonomy for Image Indexing and RetrievAl), který pracuje se sedmi základními kategoriemi netextových digitálních objektů. Kategorizace je založena na tom, k čemu se tyto objekty vztahují – např. k abstraktním pojmům, k přírodě, ke každodennímu životu, k práci, ke konkrétním místům atd. Základní kategorie se dále dělí do podkategorií, a to tak, aby orientace v nich a způsob práce s nimi byly pro uživatele co možná nejjednodušší. První verze uvedené klasifikace byla vytvořena v angličtině a ve francouzštině, v současné době se ukázalo jako žádoucí její rozšíření o další jazyky, konkrétně o arabštinu, španělštinu, portugalštinu, čínštinu, italštinu, němčinu, hindštinu a ruštinu (uvažuje se také o verzi pro polštinu, japonštinu, řečtinu aj.). Článek popisuje proces vzniku systému a výsledky jeho testování na nejrůznějších skupinách uživatelů. Přibližuje proces překládání do jednotlivých jazyků a s tím spojené obtíže, popisuje některé technické otázky a v neposlední řadě zmiňuje i problémy financování projektu.

PANDO, Daniel Abraão and Carlos Cândido de ALMEIDA. Knowledge Organization in the Context of Postmodernity from the Theory of Classification Perspective [Organizace znalostí v kontextu postmodernity z pohledu klasifikační teorie]. Knowledge Organization [online]. 2016, vol. 43, no. 2, s. 113–117 [cit. 2016-08-12]. ISSN 0943-7444. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?sid=2938ee49-e551-4535-a9ba-f080ce21ec55%40sessionmgr104&vid=0&hid=104.

Společenské změny probíhající v poslední době nutně ovlivňují také oblast vědy. Nevyhýbají se ani oborům jako je informační věda, a to zejména pokud jde o oblast organizace informací.

Mnoho odborníků se pokoušelo definovat, co vlastně označuje pojem postmodernita či postmoderní doba. Postmoderní doba podle některých autorů klade větší důraz na mezilidské vztahy, které v minulosti, tedy v době „moderní“, nebyly tak důležité (v popředí byl např. rozvoj technologií apod.). Zdá se, že zásadní změny probíhají v sociální oblasti, v oblasti myšlení a v neposlední řadě právě v oblasti informací. Způsob myšlení a nakládání s informacemi se výrazně mění. Lidskou mysl silně ovlivňují zejména faktory jako je globalizace, společný trh, společná nadnárodní měna, stírání hranic mezi národy apod. Informací (nebo chceme-li znalostí) je příliš velké množství a je potřeba vytvořit nový klasifikační systém, který by umožnil se v nich orientovat. Pohledy na tuto problematiku se různí, část vědců tvrdí (a z toho vychází klasifikace informací v moderní době), že svět myšlenkových konceptů a idejí existuje nezávisle na jazyku a způsobu komunikace a že svět těchto idejí může být zmapován a klasifikován bez ohledu na sociální, kulturní či jazykový kontext. Skupina vědců, kteří tento jev zkoumají v současnosti, dospěla k závěru, že tato „obecná“ klasifikace je v postmoderní době přežitá, a naopak jsou toho názoru, že „postmoderní“ klasifikace informací by měla sloužit jako účelný nástroj orientace v konkrétních oblastech či oborech.

Již v době moderní jsou jako užitečný nástroj pro tvorbu těchto klasifikací využívány informační technologie. V digitálním prostředí se jako vhodné řešení nabízí především indexování, které se na rozdíl od běžné „knihovnické“ klasifikace (tedy třídění typu tezaurů, předmětových kategorií, faset apod.) pokouší o sémantickou a tematickou analýzu textu. Nutnost brát v úvahu sociokulturní (a zejména pak jazykový) kontext můžeme ilustrovat na příkladu vícejazyčných a multikulturních společností (např. obyvatelstvo Brazílie), které můžeme do hloubky poznat pouze díky výše uvedenému „postmodernímu“ přístupu k jejich znalostem, jazykům a etnicitě. Za typické rysy „moderní“ a „postmoderní“ klasifikace informací můžeme považovat přechod od hierarchické struktury k propojení „všeho se vším“, dále přechod od hmatatelného k virtuálnímu, od analogového k digitálnímu, od slovního vyjádření ke zvuku, obrazu a textu, od neelektronických datových nosičů (např. papír) k elektronickým, od dat k metadatům, od předmětové klasifikace k indexování (jednoznačné významy versus mnohovýznamovost), od srozumitelnosti pro člověka ke srozumitelnosti pro člověka i stroj.

TUDHOPE, Douglas and Ceri BINDING. Still Quite Popular After All Those Years – The Continued Relevance of the Information Retrieval Thesaurus [Stále velmi populární po všech těch letech – pokračující význam tezaurů v oblasti vyhledávání informací]. Knowledge Organization [online]. 2016, vol. 43, no. 3, s. 174–179 [cit. 2016-08-12]. ISSN 0943-7444. Pro oprávněné uživatele dostupné z: http://eds.b.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?sid=7cfc99ac-ad83-4bef-8f01-11ef314c10c5%40sessionmgr105&vid=0&hid=104.

S příchodem možnosti plnotextového vyhledávání stále častěji vyvstává otázka, zda tezaury mají stále své místo v oblasti moderního vyhledávání informací. Debatu kolem této problematiky rozvířila mimo jiné i Mezinárodní společnost pro organizaci znalostí (International Society for Knowledge Organization – ISKO, debata viz http://www.iskouk.org/content/great-debate).

První tezaury vznikaly jako nástroje pro orientaci v konkrétní databázi. S rozvojem nových technologií se ukazuje, že tyto tezaury lze dobře využít „na pozadí“ vyhledávacích systémů, například prostřednictvím nabídky termínů, kterými může uživatel zpřesnit svou rešerši. Mnoho systémů úspěšně využívá například fasetové vyhledávání (za všechny jmenujme např. projekty Europeana nebo ArchSearch). Ne všechny fasety jsou založeny přímo na tezaurech, ale využívají prvků ze slovníků obdobného charakteru. Tezaury mohou být zveřejňovány také v rámci sémantického webu na základě modelu propojených dat (linked data). To ovšem vyžaduje, aby byly budovány víceméně jednotným způsobem, v současnosti to znamená v souladu s nejnovějším standardem pro budování tezaurů. Využívají formátu SKOS (Simple Knowledge Organization System) vycházejícího ze standardu RDF (Resource Description Framework). Řada projektů či vyhledávacích systémů využívá pro indexování a vyhledávání kombinaci metadat a řízených slovníků (tedy i tezaurů).

V současnosti je v ohnisku zájmu snaha co nejvíce zautomatizovat obohacování metadat a mapování mezi různými tezaury a klasifikacemi. Jakým způsobem to funguje a jaké výsledky přináší, ukazuje například případová studie datového modelu Europeany (Europeana Data Model, EDM) z roku 2014 (viz např. http://pro.europeana.eu/page/edm-documentation), která se zabývá obohacením dat v databázi projektu Europeana o data z tezauru AAT (Art and Architecture Thesaurus, Getty). Jiným příkladem může být projekt ARIADNE FP7 (http://ariadne-infrastructure.eu/ita/Media/Files/FP7-Research-Infrastructure-M.Theofilatou), jehož cílem je vytvořit nástroj, který by umožňoval vyhledávání napříč různými zdroji z oboru archeologie. Mapování mezi tezaury je klíčovým prvkem interoperability mezi propojenými daty, a to zejména s ohledem na možnost vícejazyčného vyhledávání. Zde můžeme uvést jako příklad tezaurus AGROVOC (produkt FAO – Food and Agriculture Organization, http://aims.fao.org/vest-registry/vocabularies/agrovoc-multilingual-agricultural-thesaurus), který díky tomu, že byl publikován ve formátu SKOS a v souladu s modelem „linked data“, je nyní propojen do 13 dalších tezaurů i jiných systémů včetně LCSH (Library of Congress Subject Headings), GEMET (General Multilingual Environmental Thesaurus) a STW (Standard-Thesaurus Wirtschaft / Thesaurus for Economics). Tezaury lze také zpřístupňovat prostřednictvím webových služeb. Díky existenci rozhraní pro programování aplikací (API, Application Programming Interface) mohou vývojáři využít celé datové infrastruktury založené na tezaurech i principu propojených dat bez nutnosti znát všechny konkrétní použité datové modely. Uživatelské rozhraní pak nabízí nejrůznější ovládací prvky a možnost konfigurace nastavení podle přání uživatele (návrhy termínů, nabídka souvisejících termínů apod.). Příkladem implementace webové služby s využitím formátu SKOS může být právě výše zmíněný tezaurus STW. Zajímavým projektem je rovněž finská služba Finto (https://finto.fi/en/), která je výsledkem projektu ONKI (Nationella ontologiservicen ONKI / Finnish Ontology Library Service). Sdružuje finské i mezinárodní tezaury a ontologie využitelné pro efektivní zpřístupnění dat v rámci sémantického webu.

Vrátíme-li se k původní otázce – tedy mají-li tezaury své místo a jsou-li využitelné pro moderní vyhledávání informací, pak odpověď zní jednoznačně: ano, mají a mohou i v budoucnu významně přispět k dalšímu rozvoji těchto služeb.