Jupyter-Notebooks der Zentralbibliothek Zürich
Zürich | 17. Januar 2024
Die Daten der Zentralbibliothek Zürich istsind eineTeil der grössten Bibliotheken in der Schweiz und stellt eine breite Palette von Sammlungen, darunter Bücher, Zeitschriften, Audio- und Videomaterialien zur Verfügung. Die ZB Zürich hat Zugriff auf dendes SLSP-BibliothekskatalogBibliothekskatalogs, welcher Informationen zu allen in Schweizer Bibliotheken verfügbaren Medien enthält.
Da auf Swisscovery nur bis zu 50 Suchresultate heruntergeladen werden können und solche Daten unstrukturiert vorliegen, gibt es ab sofort die Jupyter Notebooks der ZB, die es erlauben aus dem schweizweiten SLSP-Bibliothekkatalog bis zu 10’000 Suchresultate in eine Excel-Datei abzuspeichern und diese strukturierten Metadaten der Medien mittels statistischer Methoden auszuwerten. Die flache Darstellung der Daten ist übersichtlich und lässt das einfache filtern, sortieren und berechnen der Daten in Excel zu.
Funktionalitäten
- eine einfache oder fortgeschrittene Suchabfrage über bibliographische Felder durchführen
- in Bibliotheksdaten schweizweit suchen → SLSP-Katalog (> 25 Mio. Einträge)
- für Suchbegriff bis zu 10'000 Suchresultate in einer Ergebnistabelle wie Excel, JSON, CSV mit den klassische, bibliographischen Feldern "Titel", "Autor", "Verlag", "Publikationsort", "Erscheinungsdatum" etc., berechnete Felder wie "Ressourcentyp", "Epoche" und GND-Feldern herunterladen
- Inhaltsverzeichnisse der Ergebnistabelle über die Inhaltsverzeichnis-Links als PDFs herunterladen
- Medien der Bibliotheken über die Swisscovery-Links einfach bestellen und ausleihen
- Ergebnistabelle mittels Häufigkeitsstatistiken, Balken- und Kreisdiagrammen, Weltkarten und Wortwolken auswerten
- statistische Datenanalyse des Suchbegriffs als PDF-Bericht exportieren
Nutzung
- Forschungsarbeit: Bibliographie oder Korpus für die datenbasierte Auswertungen erstellen
- Programmierung: (Web)-Apps oder Websites entwickeln
Beispiel
Person A sucht im Eingabefeld des Jupyter Notebooks nach dem Begriff "Schweiz". Die Anzahl Ergebnisse wird angezeigt und in einem weiteren Schritt werden diese Ergebnisse aus dem SLSP-Katalog in eine Ergebnistabelle heruntergeladen. Person A speichert die Ergebnistabelle als Excel-Datei ab. Nun ist Person A in der Lage, die folgenden Fragen zu beantworten:
- Wie viele Medien gibt es zum Thema "Schweiz"?
- Welcher Autor wird am häufigsten mit dem Thema "Schweiz" in Verbindung gebracht?
- Welcher Verlag publiziert am häufigsten zum Thema "Schweiz"?
- In welchem Jahr/in welchen Jahren wurden die meisten Medien zum Suchbegriff "Schweiz" veröffentlicht?
- In welchen Sprachen sind die Medien zum Suchbegriff "Schweiz" alles verfügbar?
- In welchen Ländern wurden die Medien zum Suchbegriff "Schweiz" publiziert?
- Welche Genres kommen am häufigsten vor?
- Werden mehr elektronische oder gedruckte Medien zum Thema "Schweiz" angeboten?
- Aus welcher Epoche stammen die meisten Medien zum Suchbegriff "Schweiz"?
- Welche Schlagwörter/Themen/Sachgruppe werden mit dem Wort "Schweiz" assoziiert?
- Welches Geschlecht haben mehrheitlich die Autoren, die zum Thema "Schweiz" publiziert haben?
- Was sind die häufigsten Berufe die mit dem Thema "Schweiz" assoziiert werden?
- In welchen Jahren waren die häufigsten Berufe zum Thema "Schweiz" am stärksten präsent?
Vorkenntnisse
Zur Nutzung der Jupyter Notebooks braucht man grundlegende Python-Programmierkenntnisse, um Code-Blöcke in Jupyter Notebooks ausführen zu können. Ausserdem sollte man in der Lage sein, für die lokale Installation eine Jupyter Notebook-Umgebung aufzusetzen. Für die Nutzung online über Jupyterlite und Jetbrains Datalore ist dies nicht nötig, jedoch sind die Funktionalitäten online eingeschränkt. Die Jupyter Notebooks sind einfach zu bedienen, erweiterbar und individuell anpassbar.
Quelle
Die Suchabfrage über den ganzen SLSP-Bibliothekskatalog von über 25 Millionen Einträgen schweizweit ist über die Search/Retrieve-URL (SRU)-Schnittstelle (Version 1.2) der ZB Zürich verfügbar. Über den SLSP-Bibliothekskatalog wird die ganze Netzwerkzone abgefragt. Der SLSP-Bibliothekskatalog, der mithilfe dieses Jupyter Notebooks abgefragt wird, ist Teil des allgemein genutzten Swisscovery-Katalogs, welcher allerdings über noch mehr Datenzuflüsse verfügt (SLSP, ZORA, HOPE, CMI Star, ZOP, e-rara, e-manuscripta). Deshalb können die Ergebnisse zwischen dem SLSP-Katalog und dem Swisscovery-Katalog voneinander abweichen.
Datenquelle: https://data.zb.uzh.ch/map/books/data-map-der-zentralbibliothek-zurich/page/alma-sru
Datenformat: MARCXML
Für weitere Fragen und Feedback wenden Sie sich bitte an metadatenmanagement@zb.uzh.ch.
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