Zur diesjährigen Open Access-Woche leistet auch das DHIP einen kleinen Beitrag: Wir haben die Katalogdaten der von uns seit 1958 herausgegebenen Veröffentlichungen als Open Data mit einer CC0-Lizenz (Public Domain) zur Verfügung gestellt. Behilflich war uns dabei der Gemeinsame Bibliotheksverbund GBV, an den unsere Bibliothek seit 2007 angeschlossen ist, und dem an dieser Stelle herzlich gedankt sei.
Es handelt sich um 9.185 Datensätze; der ganz überwiegende Teil sind Katalogdaten von gedruckten Aufsätzen, die in unseren Buchreihen und der Zeitschrift Francia seit 1958 erschienen sind. Diese Datensätze, die von den Mitarbeiter/innen unserer Bibliothek über die Jahre katalogisiert wurden, sind über eine Creative-Commons-Lizenz CC0 als gemeinfrei gekennzeichnet, d.h. es wird auf urheberrechtliche und verwandte Schutzrechte verzichtet. Jeder kann diese Daten nutzen. Das Projekt hat aufgrund der vergleichsweise niedrigen Zahl an Datensätzen sicherlich in erster Linie symbolischen Charakter: Wir wollen damit erneut das Engagement des DHI Paris in Sachen Open Access unterstreichen und andere Spezialbibliotheken zur Nachahmung anregen.
Der Export der Veröffentlichungen des Deutschen Historischen Instituts Paris wird fast täglich aktualisiert unter:
http://uri.gbv.de/downloads/database/proj-dhip/
Neben dem PICA+ Format gibt es eine sehr rudimentäre RDF-Variante. Weitere Formate (MARC) werden im Laufe der nächsten Monate folgen. Angedacht ist ebenso, die Daten zu verlinken (Linked Open Data), etwa mit den Daten aus der Gemeinsamen Normdatei. Neben den bibliographischen Daten gibt es auch eine aktuelle Statistik der Datensatztypen und eine Statistik der Verteilung der Veröffentlichungstypen über die Jahre.
Die Einstiegsseite des GBV zu Open Data-Projekten aus dem Verbund – von denen es in Zukunft hoffentlich mehr geben wird – sowie aus anderen Verbünden findet sich hier: http://uri.gbv.de/downloads/
Großes Vorbild für die offene Bereitstellung von Katalogdaten ist der Open-Data-Katalog der BnF, den wir natürlich weder in Quantität (Anzahl der Datensätze) noch in der Qualität – und hier insbesondere die schöne Umsetzung als Linked Open Data – erreichen können.
Quelle: http://dhdhi.hypotheses.org/1321