Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? LIT 2003, Leipzig 25.09.2003 Dipl.-Wirtsch.-Inf.

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1 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? LIT 2003, Leipzig 25.09.2003 Dipl.-Wirtsch.-Inf. Lutz Maicher, Prof. Dr. Gerhard Heyer {maicher|heyer}@informatik.uni-leipzig.de Universität Leipzig

2 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 2 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Motivation – Werkzeuge für Wissensarbeiter es werden Werkzeuge benötigt, mit denen wissensintensive Prozesse produktiver gestaltet werden können wissensintensive Prozesse sind vornehmlich kooperativ: aktive Unterstützung dieser Kooperation muss zentrales Element sein Mitarbeiter in wissensintensiven Prozessen arbeiten oft an Projekten parallel: klare, intuitiv schnell zu erfassende, vertrauenswürdige Sichtweise auf den aktuellen Kontext wird benötigt die Nutzer der Werkzeuge sind durch automatische Methoden so stark wie möglich zu entlasten, doch gilt das Primat der menschlichen Intervention um die Akzeptanz des Werkzeuges zu erhöhen

3 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 3 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Agenda Motivation – Werkzeuge für Wissensarbeiter Wissen – Operationalisierung von Wissen? Wissensräume – Werkzeuge für Wissensarbeiter! Kurze Einführung Topic-Maps Funktionalitäten eines WRMS Suchen und Finden Integration und Separation von Informationsobjekten Bildung von Wissensräumen Prüfen und Kombinieren Visualisierung und Export Zusammenfassung und Ausblick

4 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 4 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Wissen – Operationalisierung von Wissen? Let´s assume we begin with data, add context to get information, add understanding to get knowledge, and judgement (values) to get wisdom. Jason Frand Wissen ist eine Struktur, die es ermöglicht und erleichtert mit Informationen umzugehen, d. h., Informationen als neu zu akzeptieren oder als irrelevant abzulehnen und Informationen mit anderen zu vergleichen und zu neuer zu kombinieren. Wissen in dieser Art zu formalisieren und zu operationalisieren ist teuer, stark domänenspezifisch und unflexibel in wissensintensiven Prozessen werden Systeme benötigt, die die Produktion und Nutzung von Wissen durch zielgerichtete Informationslogistik und Kommunikationsunterstützung für diese Prüf- und Kombinationsoperationen unterstützen

5 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 5 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Wissensräume – Werkzeuge für Wissensarbeiter! Ein individueller Wissensraum ist: eine individuelle, vertrauenswürdige Sichtweise auf eine Menge von Informationsobjekten; ein Monolog über diese Informationsobjekte (welche mit eingeschlossen sind), wobei dieser auch als Dokumentation aller individuellen Prüf- und Kombinationsoperationen bezüglich dieser Informationsobjekte betrachtet werden kann. Ein gemeinschaftlicher Wissensraum ist: eine gemeinschaftliche, vertrauenswürdige Sichtweise auf eine Menge von Informationsobjekten; ein Gespräch der Mitglieder der Gemeinschaft über die Informationsobjekte, respektive ein Monolog der gesamten Gemeinschaft. Ein Wissensraummanagementsystem (WRMS) implementiert einen Wissensraum und ist ein Werkzeug für wissensintensive Prozesse.

6 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 6 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Kurze Einführung Topic-Maps Topic-Maps sind eine durch die ISO standardisierte Wissensrepräsentationssprache mit XML-Syntax Ziel: Strukturierung, Verfügbarkeit und Verarbeitung von Informationen durch Hinzufügen von Metadaten zu vereinfachen. Sie beschreiben Graphen: Topics (typisierter Knoten), Associations (typisierte bidirektionale, typisierte Assoziationen), Occurrences (typisierte Verweise auf Gegenstände, die durch Topics repräsentiert werden) Besondere Leistungsfähigkeit von Topic-Maps eigene Beschreibungsschicht (Subjektivität) Scope-Konzept (Kontext; Sichtenbildung; Namespaces), Merge-Konzept (Zusammenführen von Topic-Maps).

7 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 7 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Funktionalitäten eines WRMS Suchen und Finden Explizite Recherche im Wissensraum Assoziative Recherche im Wissensraum Recherche außerhalb des Wissensraums Bildung von themenrelevanten Sichten Integration u. Separation von Informationsobjekten Automatische Integration Manuelle Integration Pflege des semantischen Raums Visualisierung und Export Visualisierung Integration in Applikationen (kontextsensitive) Hilfesysteme Bildung von Wissensräumen Bildung individueller Wissensräume Bildung neuer Wissensräume Bildung gemeinschaftlicher Wissensräume Prüfen und Kombinieren Prüfen und Kommunizieren Kombinieren und Kommunizieren

8 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 8 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Suchen und Finden Explizite Recherche im Wissensraum Integration externer Suchmaschinenfunktionalität (Topic-Map ist Text!) Nutzung eines TMQL-Derivats (z. B. TOLOG) als strukturorientierte Abfragesprache Assoziative Recherche im Wissensraum Assoziationen sind typisiert, bidirektional und n-stellig Recherche außerhalb des Wissensraums Entscheidung während Recherche ob aktuelles Element des Suchpfads bereits im Wissensraum enthalten ist (TMQL /XLINK) Bildung von themenrelevanten Sichten = aktueller Kontext Kontext für Recherche ist mit Vokabular der Topic-Map zu beschreiben Scopes für Namen, Assoziationen und Occurrences (Scope-Konzept) Entscheidungsspielräume bei Implementierung Beispiel OKS-Framework von Ontopia: Jedes Element erscheint nur in einem Kontext, der diesen Scope beinhaltet (u. a. keine Negativ- Aussagen möglich: z. B. keine Word-Dokumente anzeigen)

9 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 9 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Integration und Separation von Informationsobjekten jede durch URI referenzierbare Informationsentität (auch Zitate aus Dokumenten) sollen integrierbar sein Integration und Separation basierend auf bestehenden semantischen Raum (~Ontologie) oder mit Erweiterung des semantischen Raums Konzeptorientierung (Cluster inhaltlich naher Begriffe) zweistufiges Vorgehen Extraktion der Informationsobjekte und Erstellung eines Informationsobjektrepräsentanten innerhalb des Wissensraums Zuordnung dese Informationsobjektrepräsentanten zu Konzepten Automatische Integration Wissensrohstoff Text: Nutzung der Methoden der ASV (Wortschatzprojekt) [Drag&Drop] Manuelle Integration Pflege des Semantischen Raums Bedarf an Schema-Sprache TMCL (Topic Map Constraint Lang.)

10 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 10 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Bildung von Wissensräumen Bildung individueller Wissensräume Bildung gemeinschaftlicher Wissensräume Merge-Konzept ist von zentralem Interessen Entscheidungsfreiräume bei Implementierung von Topic-Map- verarbeitenden Applikationen durch Prozessmodell (Wann beschreiben zwei Knoten das selbe Subjekt?) Bildung neuer Wissensräume

11 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 11 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Prüfen und Kombinieren Dokumentationsformen von Prüf- und Kombinationsoperationen: Beschreibung von Texten (oder anderer Daten) zu einem Informationsobjekt, Hinzufügen typisierter Assoziationen, welche die Erkenntnis der Operation beschreiben, Zuordnung von Scopes zu bestimmten Namen, Assoziationen und Occurrences Vertrauensaspekte (Beispiel: Beitrag vom Controller wiegt mehr als Beitrag vom Praktikanten) Sichtenkonzept Prüfen und Kommunizieren Methoden des Beurteilens, Bewerten und Diskutieren Texte sind Bestandteil des Wissensraums, aber nicht der Topic-Map Kombinieren und Kommunizieren Nutzung des semantischen Raums (TMCL) Inferenzen mit TMQL-Derivat (TOLOG)

12 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 12 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Visualisierung und Export Visualisierung Integration in Applikationen Integration in die bestehende Applikationslandschaft durch unabhängige Schicht leichter möglich Problematik der Interpretationsspielräume beim Scope- und Mergekonzept kontextsensitive Hilfe

13 Lutz Maicher; Gerhard Heyer LIT 2003, 25.09.2003 Folie: 13 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume: Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen? Zusammenfassung und Ausblick ein kooperativer, humanzentrierter und durch Automatisierung unterstützter Wissensmanagementansatz erlaubt die Produktivität in wissensintensiven Prozessen zu erhöhen Topic-Maps sind für die Implementierung von WRMS eine geeignete Sprache der Wissensrepräsentation Limitationen: Freiräume im Merge- und Scope-Konzept Prototypische Umsetzung der Idee: Projektdokumentation für die interne Nutzung in einem Beratungsunternehmen