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den 6. August
2020

# 800

Künstliche Intelligenz und Bibliotheken – Automatisierte Auskunfts- und Beratungsdienste – Lucebro – Benjamin Flämig – Alexa – UB Bamberg – FH Burgenland – KIT-Bibliothek – Bildähnlichkeitssuche – Bayerische Staatsbibliothek – Automatische Texterkenung – QURATOR – Staatsbibliothek – Automatische Formal- und Sacherschließung – b.i.t.-Online - Starmind – Experten – Chatbots – Fehlerkultur – Partizipation – Medienecho – Digitaler Kanton Luzern – Nutzung – Registrierung – Schulungsangebote – Pepper-Roboter – Stadtbibliothek Zug – Stadtbibliothek Düsseldorf -
Elisabeth Simon – Stiftung Preußischer Kulturbesitz – Dietmar Kalwellis

Künstliche Intelligenz und Bibliotheken

Automatisierte Auskunfts- und Beratungsdienste: Eine gemischte Bilanz, aber kehren sie wieder?

Das Beispiel Lucebro

Benjamin Flämig ist seit 2018 Leiter E-Services / Digitale Dienste an der Zentral- und Hochschulbibliothek (ZHB) Luzern
Benjamin Flämig
Mittlerweile gibt es eine ausgiebige Diskussion über das Thema "Künstliche Intelligenz und Bibliothek". Wie weit hat uns diese Debatte mit Blick auf die Praxis bislang gebracht? In der bibliothekarischen Fachdiskussion ist das Thema mittlerweile tatsächlich gut vertreten. Es gibt vor allem Überblicksdarstellungen, Einschätzungen der bestehenden Potentiale und Erörterungen bibliotheksethischer Fragestellungen.[1] Ich meine, dass Bibliotheken sich dieser Technologie nicht nur theoretisch nähern sollten. Ganz ähnlich wie bei anderen technischen Neuerungen (VR, AR, IoT, 3D-Druck, Robotik) wird uns vor allem der praktische Versuch lehren, ob und wie KI-basierte Software konkret Mitarbeitende und Nutzende in Bibliotheken unterstützen kann. Insofern begrüße ich praktische Umsetzungsversuche wie zum Beispiel die Entwicklung eines Bibliotheks-Skills für „Alexa“ an der UB Bamberg, der FH Burgenland und an der KIT-Bibliothek[2] sowie den Einsatz von KI zur Bildähnlichkeitssuche an der Bayerischen Staatsbibliothek[3] und zur automatischen Texterkennung im QURATOR-Projekt an der Staatsbibliothek zu Berlin.[4]

Ich scheue mich fast, erneut die Diskussion rund um automatisierte Formal- und Sacherschliessung vom Zaun zu brechen. Andererseits kommt man an dieser Fragestellung kaum vorbei. Bibliotheken sollten lernfähige KI-Software nach ihren eigenen Qualitätsvorstellungen mitgestalten statt Dritten diesen Aspekt der Digitalisierung zu überlassen.

Welche viel versprechende Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz in Bibliotheken sehen Sie in naher und ferner Zukunft zusätzlich zum Auskunftsbereich? Bibliotheken mit großen und historisch wertvollen beständen haben im KI-Bereich die Themen automatische Bildanalyse und Texterkennung für sich entdeckt. Das erscheint mir extrem vielversprechend und würde ganz neue und sehr viel effektivere Recherchen erlauben. Die Bayerische Staatsbibliothek bietet Forschenden so schon jetzt einen nicht-textbasierten Recherchezugang zu 54 Millionen Abbbildungen an, die ansonsten mangels Metadaten kaum zugänglich gewesen wären (5) Im Bereich der KI-unterstützten Texterkennung könnte es zudem möglich werden, Strukturinformationen (Fußnoten, Kapitel, Abschnitte usw.) in gescannten Texten automatisch zu erfassen sowie Informationen aus dem Text direkt mit anderen Quellen aus dem eigenen Bestand oder von dritten (z. B. Wikidata) zu verknüpfen.

Ich scheue mich fast, erneut die Diskussion rund um automatisierte Formal- und Sacherschliessung vom Zaun zu brechen. Andererseits kommt man an dieser Fragestellung kaum vorbei. Bibliotheken sollten lernfähige KI-Software nach ihren eigenen Qualitätsvorstellungen mitgestalten statt Dritten diesen Aspekt der Digitalisierung zu überlassen.

[1] Bayerische Staatsbibliothek: Digitale Sammlungen. Bildähnlichkeitssuche, https://bildsuche.digitale-sammlungen.de/index.html?c=projekt&l=de [20. Mai 2020].

In b.i.t.-Online haben Sie Ihren Auskunftsdienst "Lucebro" ausführlich dargestellt. Fassen Sie bitte die Grundzüge zusammen. Sind Sie nach wie vor von Ihrem damaligen Konzept überzeugt? Wir haben mit „Lucebro“ eine KI-basierte Software in der täglichen Kommunikation mit Bibliotheksnutzenden getestet, um herauszufinden, ob uns diese bei wiederkehrenden Fragen, in Zeiten hoher Auslastung sowie in Randzeiten und sogar außerhalb der Öffnungszeiten unterstützen kann. Bei der zugrundliegenden Software („Starmind“)[6] handelt es sich um ein webbasiertes Frage-Antwort-Tool. Wie an der Infotheke, per E-Mail oder über ein Kontaktformular können Bibliotheksnutzende Fragen stellen und Antworten erhalten.

Die KI in „Lucebro“ hat dabei im wesentlichen zwei Dinge geleistet: Alle Fragen und Antworten wurden automatisch indexiert – nach einer Trainingsphase war die Software also zum Beispiel in der Lage, automatisch zu erkennen, dass sich eine Frage um das Thema „E-Medien“ drehte. Dies erlaubte das automatische Einblenden von passenden Antwortvorschlägen, noch während eine neue Frage gestellt wurde. Die eingeblendeten Lösungen waren solche, die ähnliche Schlagworte aufwiesen und trugen dazu bei, insbesondere wiederkehrende Fragen abzufangen („Wann hat die Bibliothek geöffnet?“ / „Wie funktioniert die Ausleihe?“).

In dem Fall, dass Fragen trotz der Antwortvorschläge abgesendet wurden, leitete die Software diese automatisch an mehrere sogenannte „Experten“ weiter, welche die offene Frage mit hoher Wahrscheinlichkeit sofort beantworten konnten. Für die Software waren „Experten“ alle Nutzenden im System, die in der Vergangenheit bereits ähnlich indexierte Fragen erfolgreich (d.h. mit guten Bewertungen) gelöst hatten. Es konnten also durchaus auch Bibliotheksnutzende zu „Experten“ werden und anderen Nutzenden im Sinne einer Community weiterhelfen. Dieser Mechanismus vermag die Antwortzeit bei komplexeren Fragen enorm zu verringern – statt eine Anfrage manuell per E-Mail/Telefon von Abteilung zu Abteilung weiterzureichen, landet sie direkt bei der potentiell besten Ansprechperson.

Das Konzept überzeugt mich nach wie vor – im Gegensatz zu vermeintlich „intelligenten“ Chatbots, die häufig unbefriedigende Antworten geben, schlug „Lucebro“ Antworten nur vor. Nutzende blieben „mündig“ – ihnen war es jederzeit selbst überlassen, einem Vorschlag zu folgen oder ihre Frage abzusenden. So war zudem sichergestellt, dass komplexe und individuelle Fragen, an denen auch besonders gut trainierte künstliche neuronale Netze immer scheitern dürften, nicht nur weiterhin zu unseren Mitarbeitenden durchkamen, sondern diese sogar viel schneller und direkter erreichten. Lucebro war also definitiv kein Ersatz von Mitarbeitenden, sondern eine zusätzliche Erleichterung.

Was funktionierte im Verlauf von "Lucebro" wie erhofft, was funktionierte weniger? Der Pilotversuch als solcher verlief absolut erfolgreich – wir konnten klären, ob und wie uns Lucebro bei den eingangs definierten Fragestellungen unterstützen kann. Das mag lapidar klingen, aber diese einleitende Feststellung ist mir im Sinne einer positiven Fehlerkultur wichtig. Pilotversuche sind zum Ausprobieren gedacht – wenn sie zu der Erkenntnis führen, dass es (noch) nicht für eine produktive Einführung reicht, ist das ein absolut gleichwertiger Erfolg. Schließlich konnte der praktische Nutzen ermittelt werden, bevor große zeitliche und finanzielle Ressourcen in die Umsetzung investiert wurden.

Als besonders positiv für den Verlauf des Pilotprojektes ist die große interne Beteiligung festzuhalten. Ungefähr 75 Prozent aller Bibliotheksmitarbeitenden haben aktiv mitgeholfen, Lucebro mit über 500 vorerfassten Fragen & Antworten zu trainieren. Ebenso erfreulich war das große Medienecho[7], welches uns zudem erlaubt habt, einem unserer Strategieziele nachzukommen. („Vermittlung von Aspekten des digitalen Wandels für unser öffentliches Publikum“).[8] Zu guter Letzt hat uns das Pilotprojekt in einen vielversprechenden Austausch mit den Verantwortlichen für das Projekt „Digitaler Kanton Luzern“ gebracht.

Allerdings waren wir im dreimonatigen Testzeitraum mit einer geringen externen Nutzung von Lucebro konfrontiert. Lediglich 67 Bibliotheksnutzende probierten das Tool aktiv aus und brachten die geringe Anzahl von 27 neuen Fragen ein. Die rein passiv-recherchierende Nutzung lag zwar mit insgesamt 5463 Aufrufen bestehender Lösungen höher, nahm aber nach dem ersten Testmonat sehr stark ab. Die geringe Nutzung hat sich leider auch negativ auf die Rücklaufquote der direkt in Lucebro eingebundenen Online-Umfrage ausgewirkt. Auch wenn wir so keine repräsentativen Schlussfolgerungen aus dem Feedback ableiten können, seien erste vorsichtige Hinweise erlaubt: Danach haben die Anonymität der Fragestellenden, die Usability des Systems sowie die Schnelligkeit und Qualität der Antworten die Fragenden überzeugt. Deutlich negativer wurde die einmal notwendige Registrierung bewertet. Auch in E-Mails und Kommentaren in den Sozialen Medien war dies der häufigste Kritikpunkt.

[1] Hier kann ich insbesondere das fiktive und lesenswerte Streitgespräch von Christine Burblies und Tamara Pianos empfehlen: Burblies, Christine; Pianos, Tamara: IK und KI – ein Herz und eine Seele. Ein Streit über künstliche Intelligenz im Kontext von Informationskompetenz, in: Information, Wissenschaft & Praxis 70 (2019) 2-3, S. 123-124.
[2] Dierolf, Uwe/ Skarupianski, Michael: „Alexa, frage KIT-Bibliothek wo ich lernen kann“ Einsatz von digitalen Sprachassistenten im Umfeld von Bibliotheken und Erweiterung um eigene Dienste, in: b.i.t. online 21 (2018) 2, S. 130.
[3] Forum Bibliothek und Information: Bildähnlichkeitssuche: Bayerische Staatsbibliothek erweitert digitales Angebot, https://b-u-b.de/bildaehnlichkeitssuche/ [31. März 2020].
[4] QURATOR-Projekt: Partner. Staatsbibliothek zu Berlin, https://qurator.ai/partner/staatsbibliothek-zu-berlin/ [31. März 2020].
[5] Bayerische Staatsbibliothek: Digitale Sammlungen. Bildähnlichkeitssuche, https://bildsuche.digitale-sammlungen.de/index.html?c=projekt&l=de [20. Mai 2020].
[6] Starmind International AG: How Starmind works, https://www.starmind.ai/how-starmind-works. [27. Mai 2020].
[7] Troxler, Roseline: Eine Mitarbeiterin, die pausenlos berät, in: Luzerner Zeitung, 27. April 2019, Seite 25, https://www.luzernerzeitung.ch/zentralschweiz/luzern/die-zentral-und-hochschulbibliothek-hat-eine-neue-mitarbeiterin-die-pausenlos-beraet-ld.1114017 [30. März 2020].; Oechslin, Christian: Künstliche Intelligenz. Neue Mitarbeiterin an der Luzerner ZHB, SRF Regionaljournal Zentralschweiz 28. April 2019, https://www.srf.ch/news/regional/zentralschweiz/kuenstliche-intelligenz-neue-mitarbeiterin-an-der-luzerner-zhb [30. März 2020].; Redaktion zentralplus: Luzerner Bibliothek testet künstliche Intelligenz, https://www.zentralplus.ch/luzerner-bibliothek-testet-kuenstliche-intelligenz-885723/ [30. März 2020].; Schneider, Oliver: KI von Starmind soll Luzerner Bücherwürmern zur Seite stehen, in: netzwoche.ch 16. April 2019, https://www.netzwoche.ch/news/2019-04-16/ki-von-starmind-soll-luzerner-buecherwuermern-zur-seite-stehen [30. März 2020].
[8] ZHB Luzern: Strategiefeld 4: Digitalen Wandel mitgestalten und vermitteln, https://www.zhbluzern.ch/ueber-uns/portrait/#WzQ0MDFd/ [20. Mai 2020].
Wie möchten Sie Ihre „Lessons Learned“ zu Lucebro zusammenfassen? Die Registrierung war die wesentliche Hürde, die der Nutzung von Lucebro entgegenstand – schon die Notwendigkeit, sich zu anzumelden, war für viele nicht verständlich. Gerade, um einfache, wiederkehrende Fragen schnell abzufangen, braucht es einen niederschwelligeren Ansatz. Es wäre wichtig, sich hier künftig stärker an erfolgreichen Onlinediensten zu orientieren: Der lesende Zugang sollte kein Login erfordern. Bestehende Lösungen könnten so zum Beispiel in Form eines dynamisch und interaktiv wachsenden FAQs präsentiert werden. Erst wenn Nutzende selbst im System aktiv werden wollen (etwa für Bewertungen, Kommentare, Einbringen eigener Fragen und Antworten) sollte ein Login notwendig werden.

Zudem wäre es bei der Erprobung neuer Technologien wichtig, regelmäßig und vor allem persönlich mit den Bibliotheksnutzenden zu kommunizieren. Website-, Newsletter- und Facebook-Meldungen sowie Plakate, Banner und Aufsteller vor Ort haben in unserem Fall nicht genügt. Eine Lösung wie Lucebro müsste stattdessen noch aktiver in bestehende Schulungs- und Beratungsangebote eingebunden werden – beispielsweise als Angebot, auch im Nachgang der Schulung Fragen stellen zu können.
Wir haben aber auch die Erfahrung gemacht, dass es einen Registrierungsprozess braucht. Für Lucebro war es lediglich notwendig, eine E-Mail-Adresse (für Benachrichtungen) sowie ein Passwort zu registrieren. In den Vorgaben zur Selbstregistrierung war allerdings ein allgemeinverständlicher Disclaimer zur Datennutzung und -verarbeitung eingebunden, der per Opt-In-Verfahren zu bestätigen war. Es ist enorm wichtig, beim Einsatz einer analysierenden und vernetzenden KI-Software in der persönlichen Kommunikation mit Bibliotheksnutzenden aufzuklären, wie die Software funktioniert, wo die Daten gespeichert und wie diese verarbeitet und gegebenenfalls sichtbar gemacht werden. Eine entsprechende Anfrage des kantonalen Datenschutzbeauftragen zu Lucebro hat uns bestätigt, dass wir auf dem richtigen Weg waren, wenn wir unsere Nutzenden mit der Registrierung um ihr persönliches Einverständnis baten.

Warum wurde "Lucebro" nicht in den Regelbetrieb übernommen? Bei der Entscheidungsfindung fragten wir, ob wir bereits das geeignete Tool für Anfragen von Bibliotheksnutzenden gefunden haben und ob sich der Aufbau einer Art Bibliotheks-Community, in der sich Nutzende auch untereinander weiterhelfen, lohnt.

Für die erste Frage unterschieden wir zwischen einfachen wiederkehrenden und komplexeren Anliegen. Für wiederkehrende Anfragen hat Lucebro mit seinen automatischen Antwortvorschlägen schon sehr gut funktioniert. Solche Fragen werden aber meistens von eher unerfahrenen Bibliotheksnutzenden gestellt. Da diese mit den bestehenden Kommunikationsmaßnahmen schlecht zu erreichen waren, wussten sie oftmals nichts von Lucebro. Hatten sie den Dienst gleichwohl zufällig für ihre Anfrage gefunden, scheuten sie meistens vor der Registrierungshürde zurück. Unsere erfahrenen Nutzenden haben wir dahingegen besser erreichen und über den Test informieren können. Diese stellten typischerweise aber komplexere und individuellere Fragen. Hier halfen die automatischen Antwortvorschläge selten und es bedurfte der Rückmeldung durch einen „Experten“. Dessen Antwort war aber zumeist genauso komplex und individuell wie die ursprüngliche Frage, so dass sie für andere Nutzende später nur bedingt eine Hilfe war.

Zum zweiten würden wir den Aufbau einer Bibliotheks-Community mit einem Tool wie Lucebro begrüßen. Dabei sind wir uns allerdings bewusst, dass sich Bibliotheksnutzende wie Studierende bereits jetzt schon in Online-Communities wie Facebook- und WhatsApp-Gruppen, Jodel usw.) gegenseitig unterstützen. Um für die Bibliotheksnutzung mit einem Tool wie Lucebro eine separate Community aufzubauen, wäre einiges an zeitlichem, kommunikativem und organisatorischem Aufwand erforderlich. Diese Investition erscheint allerdings nur mit einem Tool hinreichend erfolgversprechend, das mindestens ebenso niederschwellig nutzbar ist wie jene Lösungen, zu denen es in Konkurrenz tritt.

Wie soll es in Luzern mit KI weitergehen? Wir stehen weiterhin im Austausch mit dem Entwickler der Lucebro zugrundeliegenden Softwarelösung. Diese wurde zwar primär für das interne Wissensmanagement von Unternehmen entwickelt, soll nun aber auch verstärkt in externen Communities wie der unseren eingesetzt werden. Hier waren wir ein erster Entwicklungspartner. Sollte zum Beispiel der Registrierungsprozess überarbeitet werden und den lesenden Zugriff ohne Login erlauben, könnten wir uns durchaus eine Fortsetzung vorstellen.

Die erfassten Fragen und Lösungen aus Lucebro nutzen wir auchbeim Anlernen eines neuen Mitarbeitenden – noch in diesem Jahr wird uns ein Pepper-Roboter unterstützen, der auf die Wissensbasis von Lucebro zugreifen wird.

Sie stehen mit Ihren Kollegen in einem kontinuierlichen Erfahrungsaustausch. Was sind deren Erfahrungen mit KI in bibliothekarischen Auskunftsdiensten? Abgesehen von den bereits erwähnten praktischen Umsetzungsversuchen herrscht bei technischen Lösungen im bibliothekarischen Auskunftsdienst momentan der Eindruck vor, dass es diesem leider deutlich an „Intelligenz“ mangelt. So sind wir über das Lucebro-Projekt in einen spannenden Austausch mit den Kollegen der Stadtbibliotheken in Zug (CH) und Düsseldorf getreten, wo sich jeweils ein Pepper-Roboter im Beratungseinsatz befindet. Standardmäßig greifen diese aber auf vorerfasste Dialoge zurück, die beim Erkennen bestimmter Schlüsselwörter einfach abgerufen werden. Dies führt leider häufig zu fehlerhaften oder gar unfreiwillig komischen Antworten.

Dies dürfte auch ein Phänomen sein, das die Verantwortlichen für die diversen Chatbot-Lösungen deutschsprachiger Bibliotheken vermutlich bestätigen können und das dazu beigetragen haben dürfte, dass Albot, Emma, Hugo, Kornelia und Stella schon vor Jahren allesamt den Auskunftsdienst verlassen haben. Tatsächlich könnten Chatbots und Pepper-Roboter, angebunden an eine lernfähige KI-Lösung, nun aber sehr viel hilfreichere und dynamischere Antworten geben. Vielleicht sehen wir sie also doch wieder, jetzt wo KI-basierte Chatbots im ein Revival erleben?[1]

[1] Zalaznick, Matt: How AI in libraries provides answers on campus, in: University Business December 17, 2019, https://universitybusiness.com/artificial-intelligence-ai-in-libraries-answers-library-chatbot/ [27. Mai 2020]] siehe auch: University Libraries of Oklahoma: Project Highlight. Bizzy Chat Bot, https://libraries.ou.edu/content/project-highlight-bizzy-chat-bot [27. Mai 2020].
Briefe

Spuren der DDR in der Stiftung
Preußischer Kulturbesitz

Sehr geehrter Herr Bredemeier,

zunächst möchte ich Frau Simon herzlich danken für ihren hervorragenden Artikel "Das reiche kulturelle Erbe Preußens" in Open Password vom 30. Juli.

Etwas irritiert bin ich nur über den Satz "Die Behinderung und Verhinderung kreativen Wirkens traf freilich nicht nur für die Stiftung Preußischer Kulturbesitz zu, sondern auch für andere kulturelle Einrichtungen der DDR". Die SPK war doch eine westdeutsche Einrichtung?

Mit besten Grüßen Dietmar Kallwellis

Anmerkung der Redaktion: Dietmar Kallwellis befindet sich mit seiner kritischen Nachfrage im Recht. Der Beitrag hätte wohl um einen Satz ergänzt werden sollen, etwa diesem: Mit dem Einigungsvertrag von 1990 übernahm die Stiftung auch jene vormals preußischen Bestände, die in DDR-Einrichtungen aufbewahrt worden waren.
Minesoft

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with Patent Landscape Analysis

Dear Mr. Bredemeier,

Join our innovation experts on 20th August at 3PM BST in an exclusive live webinar to learn how you can improve your innovation strategy with a simple patent landscape analysis.
Patent landscape reports are a popular search report that are intended to give an overview of the patents covering a particular type of technology. They are a critical step in any company's innovation lifecycle.

Minesoft's second Strategic IP Webinar on "Patent Landscape Analysis in Six Simple Steps" will shine a light on the best methods for undergoing this transformative research strategy.

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- Defining and discovering whitespace
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Meet your patent expert:

Alex Spencer is well-known amongst many clients from Western Europe and South America, helping them to improve their innovation strategy with access to patent search and analysis tools.

Alex speaks English, Portuguese, Spanish, French and Italian and is able to articulate complex solutions to all levels of patent searchers around the world.

There will also be a Q&A at the end of the session for a chance to ask any questions you may have about patents and patent searching.
Join us on Thursday 20th August, at 3pm BST (10am EST) to discover “Patent Landscape Analysis in Six Simple Steps” and unlock an innovation strategy that keeps you informed and at an advantage.

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Regards, Caitlin Cavenaugh


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