Das Wort Recherche leitet sich vom französischen Begriff „rechercher“ ab und bedeutet „suchen“ oder „nachforschen“. Dabei geht es um die gezielte Suche nach Informationen zu einem bestimmten Thema. Die Entwicklung des Internets hat es der breiten Öffentlichkeit erleichtert, auf eine enorme Menge an Inhalten zuzugreifen. Dies macht die Recherche zwar einfacher, bedeutet im Umkehrschluss aber auch, dass in vielen Fällen Tagging und Kategorisierung erforderlich sind, um die Flut an Daten zu bewältigen.
© Flickr by nggalaiHäufig muss die Fülle an Informationen im Web in bestimmte Formen organisiert werden. Dieser Prozess ist essenziell, da er es den Nutzern ermöglicht, einen Überblick über die Recherche zu gewinnen und die gefundenen Daten auszuwerten. Dies geschieht durch ein Kategorisierungssystem, in dem einzelne Objekte mithilfe von Schlagworten klassifiziert und zusammengestellt werden. Zusätzlich ist das Bildtagging (Image Tagging), also das Verknüpfen und Beschreiben von Bildern, ein effektives Mittel zur Erfassung visueller Informationen.
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Es gibt viele Gründe, warum ein Unternehmen oder eine Organisation die Kategorisierung von Daten benötigt. Technologien, die große Datenmengen verarbeiten, nutzen hierfür oft Computerprogramme. Dies ist jedoch nicht immer möglich, wenn Computer nicht eindeutig definieren können, welche Daten wohin gehören. In solchen Situationen sind Unternehmen wie clickworker ideal. Durch eine riesige Basis an qualifizierten Clickworkern kann ein Unternehmen seine Daten effizient und präzise kategorisieren lassen.
Sehr oft müssen Daten von Menschen analysiert werden, um zu bestimmen, worum es sich handelt und in welche Kategorie sie passen. Die Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein klassisches Beispiel hierfür. Um KI-Systemen beizubringen, mit wem oder was sie interagieren, müssen sie mit Daten trainiert werden. Darüber hinaus müssen diese Daten der KI erklärt werden, damit sie lernt, sie in Zukunft eigenständig zu identifizieren. Dies kann in vielen Formaten erfolgen, wie zum Beispiel:
Sobald diese Daten sortiert und identifiziert wurden, kann die Organisation sie nutzen, um ihre KI-Systeme zu verbessern, weiterzuentwickeln und zu trainieren. Dies umfasst Bereiche wie Spracherkennung, automatisierte Identitätsprüfung und mehr. Für ein tieferes Verständnis der Bedeutung von Bildannotation beim KI-Training besuchen Sie unseren Blogbeitrag: Bildannotation für KI.
Bildtagging umfasst das Kennzeichnen und Identifizieren der Inhalte eines Bildes. Obwohl Computer dies durch maschinelles Lernen erreichen können, müssen Bilder oft von Menschen überprüft werden. Dies geschieht entweder manuell von Grund auf oder um zu kontrollieren, wie gut ein Computerprogramm Bilder identifiziert. Früher konnten nur Menschen Bilder taggen, aber das hat sich mit dem Fortschritt der Algorithmen geändert. Heutzutage wird der Großteil des Taggings von Maschinen erledigt. Da diese jedoch nicht perfekt sind, empfiehlt es sich, die Ergebnisse zumindest von einem Menschen überprüfen zu lassen. Bei Bedarf können Personen die automatisierten Tags kontrollieren, verifizieren oder ändern. Die ausschließliche Nutzung von Auto-Tagging kann zu qualitativ minderwertigen Ergebnissen führen.
In manchen Situationen ist korrektes Tagging lebenswichtig, weshalb Organisationen oft Unternehmen wie clickworker beauftragen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen. Zuerst wird ein Bild analysiert, dann mit den relevanten Informationen versehen. Dies kann beispielsweise der Überprüfung dienen, ob ein Dokument oder ein Ausweis echt und gültig ist. Einige Bilder können sogar Standbilder von Überwachungskameras sein. Zu wissen, was diese Bilder enthalten, kann für die Sicherheit, Betrugsprävention, SEO oder einfach zur Beschleunigung grundlegender Prozesse entscheidend sein.
Bildtagging kann von vielen verschiedenen Unternehmen und Organisationen aus unterschiedlichen Gründen eingesetzt werden. Für einige ist es Routine, für andere ist es entscheidend für den Erfolg eines Produkts oder einer Dienstleistung, die sie entwickeln oder verkaufen wollen.
Natürlich fragen sich viele, warum man noch auf Menschen setzen sollte, wenn Maschinen heutzutage so schnell lernen. In manchen Fällen ist menschliches Eingreifen tatsächlich nicht nötig. Doch selbst in diesen Situationen wird das Tagging niemals so präzise sein wie der Blick eines Menschen. Es ist jedoch nicht nötig, ein neues Team einzustellen oder bestehende Mitarbeiter Überstunden machen zu lassen. clickworker liefert schnelle und präzise Ergebnisse durch eine Crowd von über 4,5 Millionen registrierten Nutzern weltweit.
Auto-Tagging kann Zeit und Geld sparen, da kein Personal eingestellt werden muss. Bei kleinen und sehr einfachen Projekten kann ein Computer die Aufgabe zudem schneller erledigen als ein Mensch. Informationen über ein Produkt oder eine Dienstleistung müssen nicht nach außen gegeben werden, was für Firmeninhaber wichtig sein kann, die besorgt um die Geheimhaltung neuer Erfindungen oder hochsicherer Daten sind.
Automatisches Tagging hat seine Grenzen. Es ist zwar effizient, aber nicht immer präzise. Zudem ist eine Maschine zwar schnell, aber nicht immun gegen Fehler – ein Systemabsturz kann die Arbeit komplett stoppen und einen ganzen Tag kosten. Die Nuancen, die Menschen erkennen, fehlen Maschinen oft völlig. Eine Maschine erkennt vielleicht eine Person, aber ein Mensch kann interpretieren, was deren Körperhaltung bedeutet oder was ihr Gesichtsausdruck vermittelt. Eine höhere Genauigkeit durch menschliches Tagging oder Verifizieren ist oft entscheidend für den Ruf eines Unternehmens. So gab es beim Bilderdienst Flickr massive Beschwerden, als das Auto-Tagging schwarze Menschen als Affen kategorisierte. Ein menschliches Auge hätte dies verhindert.
