„Hatten wir da nicht mal was…?!“ – Erstellung und Umsetzung eines Digital-Asset-Management (DAM-)Konzepts zur Bildverwaltung

von Elke Brown

Aussagekräftige Bilder sind wichtig für die Wissenschaftskommunikation. Um sie effizient zu nutzen und langfristig verfügbar zu machen, müssen sich thematisch passende Bilddateien einfach suchen und finden lassen. Eine Möglichkeit dafür sind Digital-Asset-Management-(DAM-)Systeme. In diesem Praxisprojekt wurde untersucht, wie aktuell in Laufwerksordnern archivierte Dateien systematisch in einer Bilddatenbank erfasst werden können. Dafür wurden die nötigen theoretischen und praktischen Grundlagen erarbeitet und dann in einem passenden System umgesetzt.

Um überhaupt den Status Quo eruieren zu können, wurden mithilfe eines selbst entwickelten Python-Skripts im ersten Schritt die Laufwerksordner durchsucht und die darin enthaltenen Bilddateien anhand der Dateiendungen identifiziert. Die Suchergebnisse wurden automatisch in eine Exceldatei übernommen, welche neben dem Dateipfad die Metadatenfelder „Beschreibung“ und „Schlagwörter“ in jeweils eigenen Spalten auflistet. Es stellte sich heraus, dass von den vorhandenen 2.690 Bilddateien nur 437 (16 %) bereits eine Bildbeschreibung und/oder Schlagwörter enthielten. Damit wurde die Aufbereitung der Metadaten zu einem der wichtigsten Aspekte des Projekts. Zu diesem Zweck wurden die in den Bilddateien verwendeten Metadatenfelder mithilfe von Adobe Photoshop analysiert, es wurde ein Kategorienschema sowie ein Entscheidungsdiagramm für die Bildauswahl erarbeitet und die Übertragbarkeit der theoretischen Überlegungen in zwei Datenbanksystemen überprüft.

Dies waren die Datenbanksoftware Midos, die unter anderem am Institut für Informationswissenschaft der TH Köln eingesetzt wird, und Adobe Experience Manager (AEM) von Adobe Systems. Für beide Datenbanken wurde ein Prototyp aufgesetzt. In den Betaversionen ließen sich grundlegende Funktionen testen und mit dem erstellten Anforderungskatalog abgleichen. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen entstanden die Versionen 1.0. Hierfür wurden 20 exemplarische Bilddateien mit unterschiedlichen Formaten, Größen und Inhalten ausgewählt, bzw. eigens erstellt und in die Datenbanken eingespeist.

Es zeigte sich, dass sowohl Midos als auch AEM von den grundlegenden Funktionalitäten als Bilddatenbank in wissenschaftlichen Einrichtungen geeignet sind. In Midos ist eine kooperative Bearbeitung zwar schwierig und alle Inhalte müssen manuell (ein)gepflegt werden. Auch die optische Darstellung erntete Kritik vom Projektteam. Dafür bietet die Datenbank volle Kontrolle über fast alles Aspekte – so lassen sich alle Datenfelder individuell anpassen und Bilder werden sehr gut gefunden. AEM bietet deutlich weniger Optionen, die Funktionen auf die eigenen Bedürfnisse anzupassen. So bilden die vorinstallierten Felder nicht alle Aspekte ab, die für dieses Projekt definiert wurden. Dafür lässt sich das Tool sehr einfach aufsetzen und pflegen; Bilder können schnell per Drag&Drop hinzugefügt werden. Dabei werden auch fast alle Metadaten übernommen: Dies bestätigten verschiedene Tests, in denen Feldinhalte beim Upload zu AEM bzw. nach dem Download von AEM überprüft wurden.

Im Fall der untersuchten außeruniversitären Einrichtung fiel die Wahl schlussendlich auf AEM, da die Muttergesellschaft einen kostenfreien Zugang zu AEM bietet und sich um Lizensierung sowie technische Fragen kümmert. In einem Folgeprojekt sollen nun Usability-Aspekte getestet und das Konzept gegebenenfalls angepasst werden. Damit wäre die Bilddatenbank für die Erfassung der identifizierten Dateien gerüstet und auch für zukünftige Anforderungen skalierbar.

 

Projektzeitraum: April 2022 – Februar 2023
Projektbetreuer*in: Prof. Dr. Klaus Lepsky
ORCID: 0000-0003-0284-551X