Digitalt søk, innsamling og analyse av tekster?

Det nasjonale biblioteket i Nederland, KB, gir gjennom sine nettjenester tilgang til historiske tekstsamlinger som digitaliserte aviser og bøker. KB observerte at det eksisterer et gap mellom brukervennlige søketjenester som Delpher og DBNL på den ene siden, og tjenesten Dataservices for avansert digital forskning på den andre siden. Dataservices er utilgjengelig for mange brukere, da det krever at man lagrer de forespurte dataene selv og programmerer algoritmer for dette. Samtidig ser KB stadig flere muligheter for digital forskning på tekstsamlingene sine. På denne bakgrunnen har KB gitt Dialogic i oppdrag å undersøke om det er et behov blant brukerne for en analyseplattform hvor flere samlinger (fra KB og utenfor) kan integreres og analyseres i en såkalt "tekst suite".

For å kartlegge hvordan en tekst suite kan støtte brukere i deres forskning på (historiske) tekstsamlinger, har vi basert på litteraturstudier utarbeidet et skjema som viser de ulike forskningsfasene og behovene som kan oppstå per fase. Dette skjemaet er vist i figuren nedenfor. Gjennom intervjuer og en spørreundersøkelse blant 873 brukere av KB-tjenester, har vi testet ulike potensielle funksjonelle behov for å avgjøre hvordan en tekst suite kan skape merverdi.

Vi konkluderer med at det ikke er et tydelig behov for avanserte muligheter for analysenfasen. Selv om dette var utgangspunktet for utforskningen, indikerer både samtalepartnere og respondenter fra den elektroniske spørreundersøkelsen at de har mindre behov for dette og ville bruke det i mindre grad hvis det ble tilbudt. Tre hovedargumenter ligger til grunn for dette. For det første, på grunn av den store heterogeniteten til kilde-materialet fra KB og andre steder, foretrekker forskere å samle alt på sin egen datamaskin for analyse. Alternativet er at en tekst suite tillater import av kilder, noe som reiser spørsmål om bærekraftig bevaring av sammensatte samlinger. For det andre ser samtalepartnere det som en risiko at KB tilbyr verktøy som raskt blir utdaterte, spesielt når de brukes for lite til å rettferdiggjøre store innsats for kontinuerlig utvikling. Til slutt fastslår vi at der analysefunksjonalitet tilbys i eksisterende plattformer (f.eks. n-grams visning i DBNL eller frekvensanalyse i Nederlab) ser det ikke ut til å føre i stor grad til gjenkjenning og bred anvendelse for nye forskningsspørsmål. Den potensielle etterspørselen etter slike funksjoner virker dermed begrenset.

Vi fastslår imidlertid at det er et tydelig behov for mer avanserte muligheter for fasene Oppdage og Velge. Vår anbefaling til KB er derfor å posisjonere en tekst suite som et brukervennlig verktøy for brukere og forskere til selv å velge data som de kan eksportere for analyse med sine egne verktøy.

Du kan laste ned hele rapporten via https://doi.org/10.5281/zenodo.6591571. Basert på våre funn har KB allerede bestemt seg for å utvikle en tjeneste som støtter avanserte funksjoner for oppdage og velge.

Vil du vite mer om denne undersøkelsen? Ta kontakt med Max Kemman.