LIT 2003, Leipzig 25.09.2003

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.deUniversität Leipzig

2. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

3. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

4. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

5. 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. Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

6. 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). Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

7. Bildung von Wissensräumen Visualisierung Integration u. Separation von Informationsobjekten Integration in Applikationen Bildung individueller Wissensräume (kontextsensitive) Hilfesysteme Automatische Integration Suchen und Finden Bildung gemeinschaftlicherWissensräume Manuelle Integration Explizite Recherche im Wissensraum Bildung neuer Wissensräume Pflege dessemantischen Raums Assoziative Recherche im Wissensraum Visualisierung und Export Prüfen und Kombinieren Recherche außerhalb des Wissensraums Bildung von themenrelevanten Sichten Prüfen und Kommunizieren Kombinieren undKommunizieren Funktionalitäten eines WRMS Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

8. 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) Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

9. 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.) Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

10. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

11. 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) Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

12. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?

13. 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 Individuelle und gemeinschaftliche Wissensräume:Erfüllen Topic-Maps die technologischen Anforderungen?