Hashtags bei Twitter oder die Frage: wie entstehen Schlagwörter in New Social Media?
Schlagwörter sind wichtig, wichtig zum Archivieren, Suchen und Auffinden von bestimmten Dingen. Kurz, prägnant, aber auch nach Aufmerksamkeit haschend sollen sie sein. Klassischerweise werden sie in Archivierungs– und Informationsdiensten wie beispielsweise in Katalogen oder Registern genutzt. Grundsätzlich stellt sich dabei die Frage, wie verschlagwortet man. In einem System, welches individuell von nur einer Person genutzt wird, entstehen Schlagworte nach persönlichem Ermessen, nach der eigenen Logik. Aber was passiert bei einer Gruppe? Da sind ja die Auffassung, wie bestimmte Dinge benannt werden sollen, aufgrund der verschiedenen Persönlichkeiten unterschiedlich. Beispielsweise die Ereignisse um 1989: nennt man sie nun “Wende”, “Fall der Berliner Mauer”, “Wiedervereinigung”? Bibliothekare haben als eine Lösung für ihre Kataloge die Verschlagwortung nach der Systematik der Deutschen Nationalbibliothek gefunden. Schnell und gut kann man sich da zurechtfinden. Aber was ist mit New Social Media mit seinen Tags und Hashtags? Mit den Hashtags (=Schlagwörter, über denen die Suche auf Twitter funktioniert) bei Twitter beispielsweise? Sie entstehen im Fluß, aus den Gesprächen heraus. Manchmal sind sie eindeutig (beispielsweise alle Informationen über die Netzsperre wurden mit #zensurla gekennzeichnet), oft aber durch die Persönlichkeit der Twitterer uneindeutig (causa google hat mehrere Bezeichnungen: #gbs, #GoogleBookSettlement, im weitesten Sinne auch Heidelberger Appell mit #HdbA). Und dann? Dann gehen Informationen verloren, die Suche bringt nicht ein umfassendes Ergebnis. Damit wird es schwierig, Twitter als Auskunftsdienst zu nutzen. Das gleiche gilt auch für andere Dienste, z. B. bei Mr. Wong als Bookmarkdienst. Überall dort, wo die persönliche Komponente des Verschlagworters gegenüber einer Volltextsuche überwiegt. Was meinen Sie dazu? Welche Lösungsvorschläge haben Sie?
P. S.: Es gibt übrigens eine Schlagwortforschung, Wegbereiter sind der Literaturwissenschaftler Richard M. Meyer sowie der Leipziger Philologe Otto Ladendorf.
Der Hauptunterschied zwischen den Schlagwortsystemen in Bibliotheks– und Dokumentationssystemen und dem Tagging z.B. bei Twitter, delicious, connetea, etc. liegt darin, dass erstere auf ein so genanntes “kontrolliertes Vokabular” nutzen, wogegen Social Media-Anwendungen völlig frei persönliche (Personomien) oder Gruppenvokabulare (Folksonomien) zulassen, die obendrein beliebig vermischt angewendet werden.
Bei Twitter greifen der Nutzer dank die Zeichenbeschränkung hinzu obendrein zu diversen Abkürzungsmustern. Zudem taggen Nutzer natürlich in unterschiedlichen Sprachen, so dass es außer bei globalen Eigen– oder Markennamen (“Google”) auch hier wenige syntaktischen Überschneidungen gibt. Oft aber Homographen (angel und Angel, sense und Sense).
Ich glaube generell nicht, dass Folksonomien als Rechercheinstrument für den Anspruch eines “umfassenden Ergebnisses” geeignet sind. Ihre Stärke liegt vielmehr in der so genannten “Serendipity”, also dem ungeplanten Stoßens auf einen Inhalt. Sie sind interessant zum Browsen und lassen eventuell Rückschlüsse darauf zu, wie Inhalte von Nutzern rezipiert werden. Am Ende gleichen sie aber häufig mehr einem Greifen im Dunklen, als einer exakten Recherche.
Bei sehr populären Themen (Leitmeldungen der Nachrichtenagenturen o.ä.), wird die Unschärfe durch die Masse z.T. ausgeglichen: Es taggen derart viele Menschen einen Inhalt, dass die Chance auf jemanden zu stoßen, der das selbe Vokabular verwendet recht groß ist. Gleiches gilt für eng spezialisierte Themen, z.B. in der Wissenschaft, wo einzelne disziplinäre Bereiche von vornherein auf ein sozial kontrolliertes Vokabular zurückgreifen. Wie präzise eine Recherche über Tags ist, hängt also auch vom konkreten Themenfeld ab.
Zukünftig sind möglicherweise Mapping-Ansätze denkbar (z.B. beforscht man in der Bibliotheks– und Informationswissenschaft dieses Feld), die auf einem dynamischen Metavokabular aufbauen, in das neue Tags mit ihrem Bedeutungsgehalt eingehen und zu anderen Tags in Relation gesetzt werden.
Mit einem solchen Begriffs-Netzwerk wären gänzlich neue Rechercheansätze denkbar, die die auch bei kontrollierten Vokabularen eher beschränkte Recherche über Einzelschlagwörter ablösen könnten. Hier befänden wir uns dann in einer Facette des so genannten “Semantic Web”.
Nur sind solche Entwicklungen extrem aufwendig und komplex. Mancher vermutet, dass Google in diese Richtung strebt und das Scan Projekt vorwiegend dazu dient, einen Korpus an Vokabular zu erheben, auf dessen Grundlage dann solch eine semantisch auslesbare Strukturierung erfolgt. Ob wir später den Volltexten überhaupt noch Tags zuweisen müssen, oder die Maschine automatisch nach Anfrage die jeweils relevante Bestandteile extrahiert, steht auf einem noch anderen Blatt.
Aktuell ist es so, dass Tags durchaus hilfreich sind, wenn es darum gilt, Inhalte auszuzeichnen und aufzufinden. Einem bibliothekarischen/dokumentarischen Anspruch genügen sie aber bestenfalls in geschlossenen Systemen. Auch ist die Normierung nicht im Sinn der Folksonomies: Hier geht es ja explizit um die Freiheit der Verschlagwortung, die nicht mehr allein in den Händen von wenigen Experten liegt.
Als Auskunftsdienst sind Twitter und ähnliche Anwendungen aber immer dann geeignet, wenn an beiden Enden ein Mensch sitzt und beide Parteien — z.B. über ein fixes Tag — zueinander finden. Denn Menschen intepretieren natürlichsprachlichen Aussagen in der Regel weitaus besser als jede Maschine.
Die dabei auftretenden Ambiguitäten und Lücken sind momentan nicht überbrückbar und vielleicht auch gewünscht. Denn Unschärfen und Lücken gehören zum menschlichen Denken durchaus auch im positiven Sinn dazu.
Hallo Ben,
vielen Dank für den umfangreichen Kommentar und den ergänzenden Erläuterungen!
Eine recht anregende Lektüre (nicht nur) dazu ist z. B. das Buch “Everything is Miscellaneous”. Siehe http://www.everythingismiscellaneous.com/