Offene Infrastruktur für bibliothekarische Daten

Linked Open Data, JSON & OpenRefine in der Praxis

Adrian Pohl & Fabian Steeg

Offene Infrastruktur, Hochschulbibliothekszentrum NRW (hbz)

WWW, 2022-02-10
Zentrum für Bibliotheks- und Informationswissenschaftliche Weiterbildung, TH Köln (ZBIW)

Diese Präsentation:
https://slides.lobid.org/2022-zbiw/ (PDF)

Seminar-Etikette

Fragen sind stets willkommen

Hilf anderen, wo du kannst

Sei offen für unterschiedliche Fachkenntnisse & Erfahrungen

Adrian

Seit 2008 im hbz, seit 2019 Leitung Offene Infrastruktur

Schwerpunkte: Datenmodellierung, Offene Standards, Kommunikation/Koordination

Fabian

Seit 2012 im hbz, bis 2019 LOD, dann Offene Infrastruktur

Schwerpunkte: Webentwicklung und Datentransformation für lobid.org (etc.)

Und ihr?

Wo und was arbeitet ihr?

Was erwartet ihr von diesem Seminar?

Agenda

Grober Zeitplan

Teil 1:
Offene Infrastruktur

Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen, seit 1973

Dienstleistungs- und Entwicklungseinrichtung für digitale Services in Hochschulbibliotheken

Einige Arbeitsbereiche: Verbundkatalog, Suchportal DigiBib, Fernleihe, Konsortiale Erwerbung

hbz-Gruppe Offene Infrastruktur

Nutzung und Pflege von Infrastruktur für die Publikation strukturierter Daten im Web:

Offene Webstandards und darauf aufsetzend kooperative Entwicklung von Spezifikationen (z.b AMB)

Transformation von Alt- und Fremddaten in web-kompatible Strukturen (mit Metafacture)

Publikation strukturierter Daten im Web inkl. APIs (lobid, OERSI, SkoHub)

lobid steht für Linking Open Bibliographic Data

Seit über zehn Jahren die zentrale Komponente der offenen Infrastruktur im hbz

Stellt intuitive, web-basierte Rechercheoberflächen und Schnittstellen bereit

lobid-Dienste

lobid-resources: Daten des hbz-Verbundkatalogs

lobid-organisations: Daten des deutschsprachigen Sigelverzeichnisses und DBS-Stammdaten

lobid-gnd: Gemeinsame Normdatei

lobid-resources

Dokumentation der lobid-resources-API:
https://lobid.org/resources/api

lobid-organisations

Dokumentation der lobid-organisations-API:
https://lobid.org/organisations/api

lobid-gnd

Dokumentation der lobid-gnd-API:
https://lobid.org/gnd/api

lobid – ein zentraler Knoten bibliothekarischer Dateninfrastruktur

lobid: Nutzungsbeispiele

Verbundbibliotheken auf hbz-Website

Basiert auf lobid-Organisationsdaten

VZG-Standortverzeichnis

Basiert auf lobid-Organisationsdaten

Edoweb und Fachrepositorium Lebenswisschenschaften (FRL)

Enge Integration der lobid-Verbunddaten und des lobid-Datenmodells

In Publisso auch GND-ID-Lookup via lobid

GND-Lookup im Fachrepositorium Lebenswissenschaften

NWBib

Webanwendung, die nahezu vollständig auf lobid-Daten basiert

Nutzt das NWBib-Subset in den lobid-Verbunddaten

Informationen zu besitzenden Bibliotheken aus lobid-Organisationsdaten

Themenvorschläge auf Basis von lobid-gnd

NWBib-Suchergebnisliste

Anfrage gegen das NWBib-Subset in lobid-Verbunddaten

Informationen zu besitzenden Bibliotheken (Name, URL, Standort) werden aus lobid geladen

Bibliothekskatalog des Juristischen Seminars der ULB Bonn

Basiert auf täglich aktualisierten lobid-Daten

Discovery-Index der UB Dortmund

Titeldaten zu den Beständen der UB & einiger umliegender Bibliotheken
werden täglich von lobid geholt, transformiert und in den Index geladen

Virtuelle Deutsche Landesbibliographie

Seit 2018 ist nwbib.de in die VDL integriert

Kalliope

Anzeige von externen Links (z.B. Wikipedia) aus lobid-gnd auf Personenseiten

Abgleich und Anreicherung lokaler Archivdaten mit der GND

Infoboxen zu Personen aus der GND

Beispiel: lobid-gnd

Rechercheoberfläche & LOD-API für die GND

Die Gemeinsame Normdatei (GND)

Normdatei für Bibliotheken im deutschsprachigen Raum

Datensätze für Personen, Körperschaften, Konferenzen & Veranstaltungen, Geografika, Schlagwörter, Werke

Für die formale Erfassung einer Ressource und für die inhaltliche Erschließung

In den letzten Jahren wird die GND vermehrt auch von Archiven, Museen und Wissenschaftler*innen genutzt

Die GND-Kooperative

Verantwortlich für die GND ist die GND-Kooperative

Die GND-Kooperative besteht hauptsächlich aus den deutschsprachigen Bibliotheksverbünden, den angeschlossenen Bibliotheken sowie der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) als technischer Hoster

GND als LOD von der DNB

Die DNB publiziert die GND unter anderem als Linked Open Data (LOD) unter https://data.dnb.de/opendata/

Zusätzliche Anreicherungen, z.B. Links in EntityFacts

Diese Daten bilden die Grundlage für lobid-gnd

Die Oberfläche

Auto Suggest

Ergebnisliste

Einzeltreffer

Beziehungsgraph

Übung

Probiert die auf den vorigen Folien beschriebene Oberfläche von lobid-gnd aus (die Screenshots verlinken auf die entsprechenden Seiten)

Teil 2:
Linked Data & JSON-LD

Übung

Verschicke einen Link zum Buch "With Reference to Reference" von Catherine Elgin

1: OPAC -> http://okeanos-www.hbz-nrw.de/F

2: lobid-resources -> https://lobid.org/resources

Ziele

Überführung traditioneller bibl. Praktiken in das Web

Sichtbarkeit und Auffindbarkeit im Web erreichen

Nachnutzbarkeit ermöglichen

Synergieeffekte durch Verlinkung mit anderen Daten

Verbesserung der Recherchemöglichkeiten

Linked Data: Best Practices

1. Nutze URIs als Namen für Dinge
2. Nutze HTTP-URIs, so dass Menschen sie aufrufen können
3. Wenn jemand einen URI aufruft, biete nützliche Informationen an unter Nutzung der Standards (RDF, SPARQL)
4. Nimm Links zu anderen URIs auf, so dass weitere Dinge entdeckt werden können.

Tim Berners-Lee (2006ff): Linked Data – Design Issues

RDF & The Semantic Web
– cutting edge seit 1999

Linked Data

Ultimately, RDF and the Semantic Web are of no interest to Web developers. They also have a really negative public perception problem. We should stop talking about them. Let’s shift the focus to be on Linked Data, explaining the problems that Web developers face today, and concrete, demonstrable solutions to those problems.

Linked Open Data

Wissen ist offen, wenn jedeR darauf frei zugreifen, es nutzen, verändern und teilen kann – eingeschränkt höchstens durch Maßnahmen, die Ursprung und Offenheit des Wissens bewahren.

Linked Open Usable Data

Quelle: Rob Sanderson auf Twitter
Siehe auch Rob Sanderson's Europeanatech 2018 Keynote (Slides, Aufzeichnung)

"Using data"?

Zum Bsp. lobid-Datenquellen und -Anwendungen

Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces, API) entkoppeln Anwendungen von Datenquellen, Formaten und Systemen

APIs ermöglichen Integration in Drittanbieter-Software

Und wie APIs im Web bereitstellen?

The Rise and Rise of JSON

Quellen: Google Trends, Web Data Commons, W3Techs

JSON

Ein einfaches Key-Value-Format für strukturierte Daten

Key ist immer ein String

Value ist String, Number, Boolean, Array oder Object

{ "foo": "bar" }

z.B. JSON über HTTP GET
https://lobid.org/organisations/DE-1a

cURL

Kommandozeilen-Tool zum Datentransfer mit URLs

https://curl.haxx.se/download.html

https://reqbin.com/curl

$ curl "https://lobid.org"

Übung: cURL

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a"
									

# Kopieren und im Terminal einfügen (s. Hinweise unten)
$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a"
									

$ ↑ # Auf die Kommandozeilen-History zugreifen
$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a"
									

(Für Copy/Paste in GUI: CTRL+c bzw. CTRL+v.
Im Terminal: SHIFT+CTRL+c bzw. SHIFT+CTRL+v. )

Antwort

$ curl https://lobid.org/organisations/DE-1a
{
  "linkedTo" : {
    "id" : "http://lobid.org/organisations/DE-601#!",
    "label" : "Verbundzentrale des GBV (VZG)"
  },
  "rs" : "110000000000",
  "address" : {
    "addressLocality" : "Berlin",
    "type" : "PostalAddress",
    "addressCountry" : "DE",
    "postalCode" : "10772"
  },
...
				

JavaScript Object Notation (JSON)

var options = {
  url: 'https://lobid.org/organisations/DE-1a'
};

request(options, function (error, response, body) {
  var doc = JSON.parse(body);
  console.log('postal code:', doc.address.postalCode) // <--
});
				

> postal code: 10772
				

jq

Ein flexibles Kommandozeilen-Tool zur JSON-Verarbeitung

https://stedolan.github.io/jq/

https://jqplay.org/

$ jq --help

Übung: JSON mit jq (1)

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a" \
| jq .name # filter: .name
				

Übung: JSON mit jq (2)

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a" | jq <???> # dt. Bezeichner für den Kostenträger
								

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a" | jq <???> # Datum der letzten Modifikation
								

Übung: JSON mit jq (3)

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a" | jq .fundertype.label.de
								

$ curl "https://lobid.org/organisations/DE-1a" | jq .mainEntityOfPage.dateModified
								

JSON ist praktisch & verbreitet, aber was ist mit Linked Data & RDF?

JSON + Linked Data = JSON-LD

JSON-LD

JSON

$ curl -H "Accept: application/json" https://api.github.com/users/acka47

{
  "login": "acka47",
  "avatar_url": "https://avatars2.githubusercontent.com/u/160292?v=4",
  "url": "https://api.github.com/users/acka47",
  "type": "User",
  "name": "Adrian",
  "company": "hbz",
  "location": "Cologne, Germany",
  "bio": "Metadata, RDF, vocabularies. Working at @hbz. "
}
				

JSON + @id:
Subject-URIs für Triple-Struktur

{
  "@id": "https://github.com/users/acka47",
  "name": "Adrian",
  "location": "Cologne, Germany",
  ...
}
				

JSON + @context:
URIs als eindeutige Prädikate

{
  "@context": "http://schema.org/",
  "name": "Adrian",      # -> http://schema.org/name
  "location": "Cologne", # -> http://schema.org/location
  ...
}
				

JSON + @context + @id = JSON-LD

{
  "@id": "https://github.com/users/acka47",
  "@context": "http://schema.org/",
  "name": "Adrian",
  "location": "Cologne, Germany"
}
				

<https://github.com/users/acka47> <http://schema.org/location> "Cologne, Germany" .
<https://github.com/users/acka47> <http://schema.org/name> "Adrian" .
				

Von RDF zu LOD zu LOUD

2010-2013: lobid-Alpha-Betrieb mit RDF & SPARQL

2013-2017: lobid v1.x mit JSON-LD aber noch nicht sehr intuitiv nutzbar (JSON-LD als RDF-Serialisierung)

seit 2017: LOUD lobid v2 plus OpenRefine-Schnittstellen

Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz

Beispiel: lobid-gnd

a. Die Daten

JSON-LD-Link

JSON-LD-Daten

Browser-Plugin z.B. JSON Lite

JSON-LD-Daten

Hier mit curl und jq für Formatierung und Farbe

b. Web-API

Abfragemöglichkeiten

JSON-LD-Daten in Elasticsearch-Index

Elasticsearch- / Lucene-Suchsyntax

Für Einzeltreffer: RDF per Content Negotiation

API für Auto Suggest

API für Bulk Downloads

OpenRefine Reconciliation

Übung: Suchsyntax

Übung: Suchsyntax

??? # <field>:<term>
								

??? # AND, OR
								

??? # Trunkieren mit *
								

??? # <feld>:[* TO <???>]
								

??? # _exists_:<field>
								

Elasticsearch 'query string' Dokumentation

Suchsyntax: Lösungen

abbreviatedNameForTheCorporateBody:zbiw
								

Kunst AND (Kultur OR Wissenschaft)
								

professionOrOccupation.label:Politiker*
								

dateOfBirth:[* TO 1500]
								

_exists_:dateOfBirth
								

Elasticsearch 'query string' Dokumentation

Alles kombinierbar

Personen, die während der NS-Zeit in Köln geboren wurden

Übung

Suche nach allen Personen in der GND, die in Köln geboren wurden und in Düsseldorf gestorben sind

s. vorne, Rechercheoberfläche lobid-gnd | lobid-gnd: Formulierung komplexer Suchanfragen

Personen, die in Köln geboren wurden und in Düsseldorf gestorben sind

Pause

Beispiel: lobid-resources

a. Die Oberfläche

b. Die Daten

Datenherkunft & -generierung

Tägl. Bezug der XML-Daten über den Aleph-Publishing-Mechanismus

Konversion nach N-Triples mit Metafacture (Morph)

Dabei finden verschiedene Normalisierungsarbeiten statt

Labels für verlinkte Ressourcen ergänzen

Et voilà: Linked Open Usable Data (LOUD)

Verbesserung der Daten: Beispiele

MARC-Relator-Codes werden aus RAK-Nebeneintragungen generiert (Morph für Personennebeneintragungen)

Normalisierung von Jahresangaben

Mapping von Informationen aus 050, 057, 058, 334, 652a, 9--, 400/403 etc. auf eine Liste von Publikations- und Medientypen (Morph)

c. Web-API

Abfragemöglichkeiten

JSON-LD-Daten in Elasticsearch-Index

Elasticsearch- / Lucene-Suchsyntax

Abfrage nach gelöschten Titeln (ab 2018-04-04)

API für Auto Suggest

API für Bulk Downloads

Beispielabfragen

Ermitteln eines hbz-Titels anhand der OCLC-Nummer

RDA-Titel seit 2010

title:rda AND
publication.startDate:[2010 TO *]
				

Online-Medien mit Bestand

medium.id:
"http://rdaregistry.info/termList/ RDACarrierType/1018"
AND _exists_:hasItem
				

ZDB-Titel, die mit einer NWBib-Systematik erschlossen sind, aber nicht der NWBib zugerechnet werden und von der ULB Bonn erstellt wurden

subject.source.id:
  ("https://nwbib.de/subjects" OR
   "https://nwbib.de/spatial")
AND inCollection.id:
  "http://lobid.org/resources/HT014846970#!"
AND NOT inCollection.id:
  "http://lobid.org/resources/HT014176012#!"
AND describedBy.sourceOrganization.id:
  "http://lobid.org/organisations/DE-5#!"
				

Deletions Endpoint: Vom 14. bis 23.2.2019 gelöschte Titel

describedBy.deleted:[20190214 TO 2019023]
				

Kibana-Visualisierungen

Balkendiagramm: Häufigkeit von Berufsangaben in der GND

Balkendiagramm: Häufigkeit von sameAs-Links in lobid-GND

Kuchendiagramm: Bestand nach Einrichtung in lobid-resources

Balkendiagramm: Publikationsdatum in lobid-resources>

Tagcloud: Top 150 GND-Schlagwörter in lobid-resources

Teil 3:
OpenRefine Reconciliation

Was ist OpenRefine?

"A powerful tool for working with messy data"

"cleaning it; transforming it from one format into another; and extending it with web services and external data"

Oberfläche wie Tabellenkalkulation

Läuft im Browser

Wo ist OpenRefine?

Lokal, downloaden und installieren:
https://openrefine.org/download.html

Gehostet, z.B. zum Ausprobieren:
http://openrefine.labs.lobid.org

Wofür ist OpenRefine?

Gut geeigent wo UI/Tabellenkalkulation passt

Fachliche Arbeit

Manuelle Optimierung

Überschaubare Datenmengen

Wofür ist OpenRefine (noch) nicht?

Bisher nicht geeignet für große Dateien, aber eine neue Architektur für größere Datenmengen ist fast fertig

Automatisierung ohne UI nicht mit Bordmitteln, aber mit Zusatztool möglich: openrefine-batch

Was ist Reconciliation?

Abgleichen / Matchen eigener Daten (z.B. Namen von Personen) auf GND-Einträge

Anreicherung durch Übernahme von spezifischen Feldern der gematchten GND-Einträge

Projekt anlegen

Projekt anlegen

openrefine.labs.lobid.org | localhost:3333

name;beruf;ort
J. Weizenbaum;Informatiker;Berlin
Twain, Mark;Schriftsteller;
Kumar, Lalit;;
Jemand;;
				

(Daten und URL per CTRL+C in die Zwischenablage kopieren)

Abgleich / Reconciliation

Abgleich / Reconciliation

openrefine.labs.lobid.org | localhost:3333

https://lobid.org/gnd/reconcile
				

(Auf openrefine.labs.lobid.org muss der Dienst nicht ergänzt werden)

Anreicherung

Namen wurden mit GND-IDs assoziiert

Felder der GND-Entitäten stehen so zur Verfügung

Mit diesen können wir unsere lokalen Daten anreichern

d.h. konkret: neue Spalten in unserer Tabelle anlegen

Übung: Anreicherung

id,name
1,Haddaway
2,Johannes Geßner
3,Judith Kuckart
4,Rosa Luxemburg
5,Albert Einstein
6,Hazel Brugger
7,Anne Cuneo
8,Vitus Huonder
				

Projekt anlegen, Namen abgleichen und Berufe anreichern

Anreicherung mit GND-Entitäten

Angereicherte Felder sind z.T. GND-Entitäten

Sind automatisch abgeglichen / reconciled

Können als Grundlage für weitere Anreicherung dienen

Übung: Anreicherung mit GND-Entitäten

Wirkungsort und Darstellung des Wirkungsortes anreichern

Verbesserung des Matching auf GND-Einträge

Ergebnisse verbessern

Einschränkung der Typen der Zielentitäten

Verwendung zusätzlicher lokaler Daten

Gezielte Suche nach Treffern

Einschränkung der Entitätstypen

Verwendung zusätzlicher lokaler Daten

Gezielte Suche nach Treffern

Beispiele

Verwendung zusätzlicher lokaler Daten

1. Beispiel: Lebensdaten

2. Beispiel: Beruf & Parteizugehörigkeit

1. Beispiel: Lebensdaten

CSV lokal speichern oder direkt per URL: https://blog.lobid.org/data/persons.csv

Project anlegen und Namen abgleichen

openrefine.labs.lobid.org | localhost:3333

persons.csv

Ein erstes Ergebnis:

70% automatisch abgeglichen

Wir wollen die Lebensdaten zur Disambiguierung nutzen

In unseren abzugleichenden Daten z.B. "1904"

Womit gleichen wir ab? z.B. Ellen Frank

"dateOfDeath": [
  "1999-09-17"
],
"dateOfBirth": [
  "1904-03-09"
]
				

Expression Language

Für die Transformation verschiedene Sprachen

General Refine Expression Language (GREL)

Python/Jython & Clojure

Wildcards: ? für ein Zeichen, * für beliebig viele Zeichen

Daten bereit für neuen, verbesserten Abgleich

Vorherigen Abgleich zurücksetzen

>95% automatisch abgeglichen

2. Beispiel: Beruf & Parteizugehörigkeit

CSV lokal speichern oder direkt per URL: https://blog.lobid.org/data/politicians.csv

Project anlegen und Namen abgleichen

openrefine.labs.lobid.org | localhost:3333

politicians.csv

Ein erstes Ergebnis:

< 60% automatisch abgeglichen

Wir wollen die Parteizugehörigkeit nutzen

In unseren abzugleichenden Daten z.B. SPD

Womit gleichen wir ab? z.B. Willy Brandt

"affiliation": [
  {
    "id": "https://d-nb.info/gnd/2022139-3",
    "label": "Sozialdemokratische Partei Deutschlands"
  }
]
				

Abkürzungen auf eindeutige Identifier mappen

Welche Abkürzungen kommen in den Daten vor?

Wie finden wir die GND-Nummern? z.B. SPD:

Übung: Abkürzungen auf eindeutige Identifier mappen

• SPD → https://d-nb.info/gnd/???
• CDU → https://d-nb.info/gnd/???
• GRUENE → https://d-nb.info/gnd/???
• FDP → https://d-nb.info/gnd/???
• LINKE → https://d-nb.info/gnd/???
• PDS → https://d-nb.info/gnd/???

Mappings

• SPD → https://d-nb.info/gnd/2022139-3
• CDU → https://d-nb.info/gnd/7230-8
• GRUENE → https://d-nb.info/gnd/2124337-2
• FDP → https://d-nb.info/gnd/37037-X
• LINKE → https://d-nb.info/gnd/10173685-X
• PDS → https://d-nb.info/gnd/5010217-5

In der Text-Facette können wir alle Vorkommen der Werte entsprechend unseres Mappings editieren:

Diese manuelle Schritte können in der Undo/Redo-History extrahiert werden:

Wir bekommen die Editierhistorie als JSON:

[
  {
    "op": "core/column-addition",
    "engineConfig": {
      "facets": [],
      "mode": "row-based"
    },
    "baseColumnName": "parliamentary_group",
    "expression": "grel:value",
    "onError": "set-to-blank",
    "newColumnName": "affiliation",
    "columnInsertIndex": 2,
    "description": "Create column affiliation at index 2 based on column parliamentary_group using expression grel:value"
  },
  {
    "op": "core/mass-edit",
    "engineConfig": {
      "facets": [],
      "mode": "row-based"
    },
    "columnName": "affiliation",
    "expression": "value",
    "edits": [
      {
        "from": [
          "GRUENE"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/2124337-2"
      },
      {
        "from": [
          "NA"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": ""
      },
      {
        "from": [
          "FDP"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/37037-X"
      },
      {
        "from": [
          "CDU"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/7230-8"
      },
      {
        "from": [
          "SPD"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/2022139-3"
      },
      {
        "from": [
          "LINKE"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/10173685-X"
      },
      {
        "from": [
          "PDS"
        ],
        "fromBlank": false,
        "fromError": false,
        "to": "https://d-nb.info/gnd/5010217-5"
      }
    ],
    "description": "Mass edit cells in column affiliation"
  }
]
				

Operationen können angepasst und reproduziert werden:

Daten bereit für neuen, verbesserten Abgleich

Zwischenergebnis: > 70% automatisch abgeglichen

Implizites Wissen nutzen

Hintergrundwissen, das so gar nicht in den Daten ist

Formal ergänzen für die Disambiguierung

Hier z.B. wissen wir, dass es sich um Politiker:innen handelt

Beruf ergänzen

Daten bereit für neuen, verbesserten Abgleich

> 80% automatisch abgeglichen

Export und mehr

Fertige Daten können flexibel exportiert werden

https://lobid.org/gnd/reconcile

Weiterführende Informationen –
Rund um lobid und Linked Data

• lobid-Blog, Präsentationsfolien, lobid auf Twitter und Mastodon
• Kreutzer, Till (2011): Open Data – Freigabe von Daten aus Bibliothekskatalogen. Hg. v. Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen (PDF)
• Pohl, Adrian / Steeg, Fabian / Christoph, Pascal (2018): lobid – Dateninfrastruktur für Bibliotheken. In: Informationspraxis 4(1). https://doi.org/10.11588/ip.2018.1.52445
• Steeg, Fabian / Pohl, Adrian / Christoph, Pascal (2019): lobid-gnd – Eine Schnittstelle zur Gemeinsamen Normdatei für Mensch und Maschine. In: Informationspraxis 5(1). https://doi.org/10.11588/ip.2019.1.52673
• Steeg, Fabian / Pohl, Adrian (2021): Ein Protokoll für den Datenabgleich im Web am Beispiel von OpenRefine und der Gemeinsamen Normdatei (GND). In: Qualität in der Inhaltserschließung. https://doi.org/10.1515/9783110691597-013

Weiterführende Informationen – Nutzung von lobid-gnd

• Stefan Dumont: correspSearch: Neue Tools, neue Daten – und eine Auszeichnung https://dhd-blog.org/?p=10632
• Harald Lordick: Die Öffnung der GND und die historische Forschung: https://djgd.hypotheses.org/1511
• Harald Lordick & Beata Mache: Annotationen anhand der Gemeinsamen Normdatei aus einer anwendungsorientierten Perspektive historischer Forschung https://zenodo.org/record/1188230
• Christian Thomas: Humboldts ›Bekenntnisse‹ von 1801 nach der Original-Handschrift aus den Amerikanischen Reisetagebüchern im Deutschen Textarchiv der BBAW http://www.avhumboldt.de/?p=14447
• Christian Erlinger-Schiedlbauer et al.: Semantische Suchabfragen mit der Linked Open Data Cloud generieren https://www.societybyte.swiss/2018/10/24/semantische-suchabfragen-mit-der-linked-open-data-cloud-generieren/