Wie wir über 6400 Fotos vom WordCamp Europe 2025 mit Credits und korrektem Tagging hochgeladen haben

Über 6400 Fotos von einem Event hochzuladen ist schon für sich genommen eine Herausforderung. Wenn diese Bilder dann auch noch aus mehreren Räumen, über mehrere Tage und von knapp 20 Fotografen stammen, wird es schnell unübersichtlich. Spätestens dann reicht es nicht mehr, Bilder einfach nur zu exportieren und hochzuladen. Es braucht einen Workflow, der sauber skaliert.

Genau so eine Ausgangslage hatten wir am WordCamp Europe 2025 in Basel. Am 5. Juni fand der Contributor Day statt, am 6. und 7. Juni die eigentliche Konferenz. Ziel war, alle Bilder möglichst schnell zu veröffentlichen und dabei trotzdem sicherzustellen, dass die Credits korrekt sind und jede Session richtig angeschrieben wird.

Dafür habe ich auf Basis von Photo Mechanic einen Workflow entwickelt, der genau auf diese Anforderungen ausgelegt war. Die Grundidee hatte ich zuvor bereits in ähnlicher Form an der 3v3 Unihockey WM verwendet. Dort arbeiteten zwar weniger Fotografen mit, dafür mussten vier Spielfelder sowie parallel eine Männer und Frauen WM abgedeckt werden. Die Ausgangslage war also ähnlich komplex, einfach in einem anderen Kontext.

Ausgangspunkt: Wer hat welches Bild gemacht?

Der erste Schritt war, jede Fotografin und jeden Fotografen eindeutig identifizierbar zu machen. Dazu liessen wir uns vorab Beispielbilder schicken und notierten, wenn möglich, die Seriennummer der Kamera. Wenn eine Kamera diese Information nicht zuverlässig lieferte, gaben wir stattdessen ein fixes Buchstabenkürzel vor, das aus Vorname und Nachname abgeleitet wurde und im Dateinamen vorkommen musste.

So konnten wir später entweder über die Seriennummer in den Bilddaten oder über den Dateinamen erkennen, von wem ein Foto stammte. Diese Informationen sammelten wir im Google Sheet WCEU - Photographers, exportierten sie als TSV und importierten sie danach in Photo Mechanic.

Genau hier kamen die sogenannten Hot Codes ins Spiel. Vereinfacht gesagt sind Hot Codes in Photo Mechanic eine sehr mächtige Form von Code Replacements. Während klassische Code Replacements oft für einzelne Events oder einfache Kürzel genutzt werden, liessen sich bei uns damit ganze Tabellen mit Regeln und Metadaten verknüpfen.

Im Screenshot der Fotografen Liste sieht man das gut. Dort wird in den ersten Zeilen definiert, worauf Photo Mechanic überhaupt schauen soll. Einerseits ist das die Seriennummer der Kamera, andererseits können auch Teile des Dateinamens ausgewertet werden. Danach folgt die eigentliche Zuordnung: links steht der erkannte Code, rechts der Name der Fotografin oder des Fotografen. Wenn also eine bestimmte Seriennummer oder ein bestimmtes Kürzel auftauchte, konnte Photo Mechanic automatisch den korrekten Namen einsetzen.

Das war der entscheidende Baustein für die Credits. Statt diese später manuell ergänzen zu müssen, liess sich die Zuordnung direkt aus den Bilddaten ableiten.

Der zweite Baustein: Sessions als IDs

Der nächste Schritt war, auch die einzelnen Sessions eindeutig identifizierbar zu machen. Dafür bauten wir aus Uhrzeit, Track und Speaker eine eigene ID. Eine Session konnte zum Beispiel so aussehen:

0930_track1_Noel

Für Bilder ausserhalb der eigentlichen Tracks, etwa allgemeine Szenen oder Fotos rund um das Event, verwendeten wir generische IDs wie:

0000_D1_MOR_misc

Alle diese IDs legten wir als Ordner an. Die Struktur bereiteten wir im Dokument WCEU - Events auf, exportierten sie ebenfalls als TSV und importierten sie danach in Photo Mechanic.

Im Hot Code Screenshot für die Events sieht man, wie dieses Prinzip funktionierte. Dort ist als Grundlage nicht die Seriennummer oder der Dateiname hinterlegt, sondern der Ordnername. Das heisst: Sobald sich Bilder in einem Ordner mit einer bestimmten Session ID befanden, konnte Photo Mechanic genau für diesen Ordner die passenden Informationen nachschlagen und einsetzen.

Zu jeder Event ID waren mehrere Felder hinterlegt, zum Beispiel:

• EventName
• EventSubject
• SpeakerName
• EventDescription

Wenn Bilder also im Ordner 0930_track1_Noel lagen, wusste Photo Mechanic nicht nur, dass diese Session gemeint war, sondern konnte daraus auch automatisch den Titel des Talks, den Speaker und die Beschreibung übernehmen. Genau dadurch liess sich das Tagging konsistent halten, auch wenn sehr viele Sessions parallel oder nacheinander verarbeitet werden mussten.

Hot Codes als Brücke zwischen Ordnerstruktur und IPTC Metadaten

Der eigentliche Schlüssel war dann das Zusammenspiel dieser beiden Ebenen. Auf der einen Seite stand die Information, wer ein Bild aufgenommen hat. Auf der anderen Seite stand die Information, wo und in welchem Kontext es entstanden ist.

Damit diese Informationen sauber in den IPTC Metadaten landeten, musste das Metadaten Template entsprechend vorbereitet werden. Genau dafür nutzten wir die Hot Codes. Photo Mechanic konnte beim Anwenden des Templates die Werte aus den importierten Tabellen auflösen und in die passenden Felder schreiben.

Das heisst konkret:

• Über Seriennummer oder Dateinamenskürzel wurde der korrekte Fotograf ermittelt
• Über den Ordnernamen wurde die korrekte Session ermittelt
• Über das IPTC Template wurden diese Informationen automatisch in die Metadaten übernommen

Damit wurde aus einer grossen Menge unstrukturierter Bilder ein Bestand, der sauber beschriftet, korrekt gecreditet und schnell publizierbar war.

Vorab getestet und verfeinert

Bevor der Workflow am WordCamp Europe 2025 in Basel produktiv eingesetzt wurde, hatte Nilo Vélez ihn bereits an mehreren kleineren WordCamps ausgiebig getestet, unter anderem in Bilbao, Lissabon, Logroño und Málaga. Dabei wurden noch kleinere Anpassungen vorgenommen und der Ablauf weiter verfeinert.

Das war enorm wertvoll, denn so traf der Workflow nicht ungetestet auf ein Event mit dieser Grösse. Stattdessen war vieles bereits erprobt und konnte unter realen Bedingungen nochmals geschärft werden.

So lief es vor Ort ab

Am Contributor Day und an den beiden Konferenztagen funktionierte der Ablauf dann im Kern immer gleich. Die Fotografen gaben ihre Bilder ab, danach wurden diese Bilder auf die jeweiligen Session Ordner verteilt. Weil wir die Seriennummern aus den Bilddaten auslesen konnten oder alternativ das Kürzel im Dateinamen hatten, konnten wir den korrekten Credit automatisch setzen.

Durch die Bezeichnung der Ordner liessen sich gleichzeitig auch die Session Informationen mitgeben, also während welchem Talk oder in welchem Slot die Bilder entstanden waren. Genau das machte den Workflow so robust: Die Zuordnung zum Fotografen und die Zuordnung zur Session liefen unabhängig voneinander, griffen am Ende aber sauber ineinander.

Warum sich der Aufwand gelohnt hat

Der Aufwand im Vorfeld war nicht klein. Seriennummern sammeln, Kürzel definieren, Tabellen vorbereiten, Ordnerlogik aufbauen, Hot Codes konfigurieren, Templates abstimmen und alles testen. Aber genau diese Vorbereitung war der Grund, warum das Ganze am Event selbst funktionierte.

Am Ende konnten wir über 6400 Fotos mit korrekten Credits und sauberem Tagging hochladen. Noch wichtiger war aber etwas anderes: Die Bilder kamen schnell online. Und genau das machte sich bemerkbar. Bis und mit 30. Juni erzielten die Bilder fast 1.55 Millionen Views auf Flickr und machten damit rund 16 Prozent aller Views des gesamten Accounts aus.

Es zeigte sich sehr deutlich: Wenn Bilder zeitnah verfügbar sind, werden sie angeschaut, geteilt und auch tatsächlich verwendet. Und wenn der Workflow stimmt, lassen sich dabei sogar Credit und Metadaten in einer Qualität mitführen, die in den Vorjahren oft nicht zuverlässig erreicht wurde.

Für mich war das einer der spannendsten Teile dieses Projekts. Nicht nur, weil ich fotografiert habe, sondern weil sich gezeigt hat, dass ein guter Workflow am Ende fast genauso wichtig sein kann wie das Bild selbst.