wissensmanagement 3.0 bedarfsorientierter wissensaustausch mit social software und semantischen...
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ATIK
Wissensmanagement 3.0Bedarfsorientierter Wissensaustausch mit Social Software und Semantischen Technologien
Rudi Studer
Hans-Jörg Happel
Valentin Zacharias
LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 2
Basic ResearchApplied Research
Applied Research and & Technology TransferInnovative Application Scenarios
Applied ResearchProduct Development & Consulting
Technology TransferMarket Preparation
NetworkingTeaching
• Semantic Web Infrastructure• Social Software & Web 2.0• Data, Text & Web Mining• Intelligent Complex-Event Processing• Cloud Computing• Service Engineering & Management
• Personal + Organizational Knowledge Management
• Technology-enhanced learning• eBusiness, eScience, eGovernment• Ambient Intelligence
Semantische Technologien in Karlsruhe
•
Technologies Applications
LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 4
Übersicht
Motivation: On-Demand Infrastrukturen
Beispielanwendungen
Bedarfsgetriebener Wissensaustauschin Wikis
Semantic Need: Lenkung von Annotationenin Semantischen Wikis
Participatory Sensing: Dezentrale Erfassungvon Daten und Feedback
Fazit und Ausblick
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Motivation: On-Demand Infrastrukturen
Just-in-time und Dienstorientierung als Management-Prinzip Punktgenaue Lieferung von Rohstoffen und Vorprodukten in der gewünschten
Menge zum Zeitpunkt, an welchem sie tatsächlich gebraucht werden Spart Lagerkosten und reduziert Verwaltungsaufwand Ursprung in der Produktionslogistik (Automobil-Industrie)
Anwendung im IT-Kontext: Software-as-a-Service und Cloud Computing Hardwareressourcen und Lizenzen werden dynamisch und verbrauchsabhängig
bereitgestellt Bezahlung der tatsächlichen Nutzung – keine Verschwendung von ungenutzten
Kapazitäten Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen und Anpassung an Geschäfts-
prozesse möglich
Anwendung im Bereich der Informations- und Wissensverarbeitung denkbar?
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Motivation: On-Demand Bereitstellung von Informationen und Wissen Beobachtungen
Große Mengen an Informations- und Wissensinhalten in Organisationen werden zentral konzipiert und bereitgestellt
Gleichzeitig ändern sich Informations- und Wissensbedürfnisse der Anwender immer dynamischer
Anwender haben Expertenwissen und sind aktive Partizipationsmöglichkeiten aus dem Web 2.0 gewohnt („Prosumer“-Rolle)
Konsequenzen Anwender sind häufig unzufrieden mit Umfang und Qualität der vorhandenen
Inhalte und Dienste Viele Inhalte und Dienste werden am eigentlichen Bedarf vorbei produziert Potentielle Beiträge der Anwender werden selten systematisch genutzt
Wie kann die Rolle von Beitragenden systematisch unterstützt werden?
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BEDARFSGETRIEBENER WISSENSAUSTAUSCH IN WIKIS
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Wikis
“The simplest online database that could possibly work” [Cunningham]
Themenorientierte Seite im Internet, die eine Wiki-Software einsetzt
Netzwerk aus explizit benannten und untereinander verlinkten Seiten („Internet in klein“)
Größtes und populärstes Wiki: Wikipedia [DE, EN, …]
Darüber hinaus auch große Verbreitung in Web-Communities, Unternehmen und Organisationen
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Ausgewählte Eigenschaften von Wikis
Vorteile
Inkrementelle Verbesserung der Inhalte
Jeder darf beitragen
Beitrag basierend auf eigener Entscheidung
Offene Form ermöglicht flexible Strukturierung
Probleme
Inhalte sind inhärent unvollständig
Mangel an zentraler Ordnung
Evolution ist weitgehend zufallsgesteuert
Einhaltung von Standards und hoher Qualität der Artikel
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Umgang mit Qualität und (Un-)vollständigkeitin der Wikipedia
Soziale Praxis: Wartungsvorlagen Wartungsvorlagen kennzeichnen
verbesserungswürdige Artikel Die Mehrzahl wird manuell von
Editoren eingefügt und gepflegt
Technische Funktionen: „Rote Links“ zeigen fehlende Artikel
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Qualität: Mindestens 3% der Artikel in der (deutschsprachigen) Wikipedia haben Qualitätsmängel
Gesamtzahl der Artikel: 1.118.260 (Stand: 5.8.2010) Davon 31.036 mit Wartungsvorlagen gekennzeichnet (~3%)
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(Un-)Vollständigkeit: Nur wenige Sprachversionen der Wikipedia haben bisher eine signifikante Größe
279 Sprachversionen insgesamt 10 davon über 500.000 Artikel Weitere 26 mit >100.000 Artikel (darunter Chinesisch, Koreanisch, Türkisch, Indonesisch,
Arabisch)
Datengrundlage: Wikipedia Stand August 2010, Brockhaus 2006, Encyclopedia Britannica 2004
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(Un-)Vollständigkeit: Fehlende Artikel in der(deutschsprachigen) Wikipedia Gesamtzahl der Artikel: 1.118.260 (Stand: 5.8.2010)
Durchschnittlich 4,0 Links auf nicht vorhandene Artikel Insgesamt 1.994.758 verlinkte, aber noch nicht vorhandene Artikel
Jeder davon im Schnitt 2,2 Mal aus den vorhandenen Artikeln verlinkt
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Evolution der Wikipedia: Stagnation der Beiträge
Wenige Autoren müssen immer mehr Inhalte pflegen
Die Erstellung und Pflege neuer Inhalte ist nicht direkt am konkreten Bedarf der Wikipedia-Leser ausgerichtet
Übergang vom Wikipedia-Leser zum Beitragenden gelingt zu selten
Wie kann die Gemeinschaft besser bei der Pflege der Wikipedia unterstützt werden?
*Dabei sind neue Wikipedianer neue Wikipedia-Benutzeraccounts, die mindestens zehn Bearbeitungen an Artikeln vorgenommen haben und aktive Wikipedianer solche, die mehr als fünf Bearbeitungen an Artikeln in einem Monat vorgenommen haben.
(Quelle: Erik Zachte 2010)
Anzahl der neuen und aktiven Wikipedianer* im Zeitverlauf 2006 bis Mitte 2010(über alle Sprachversionen)
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Lösungsansatz 1: Intopedia.org
Fragestellungen Wie können Informationsangebot und -Nachfrage der Wikipedia
erhoben und besser aufeinander abgestimmt werden? Wie können potentielle Autoren größere Transparenz über fehlende
Inhalte und damit eigene Beitragsmöglichkeiten bekommen?
Prototyp: „Intopedia“ Eine Suchmaschine für verbesserungswürdige
Artikel in der Wikipedia Datengrundlage: Wartungsvorlagen und
„Rote Links“ auf fehlende Artikel Ranking nach Informationsbedarf:
Anzahl der Verlinkungen von anderen Artikeln Anzahl und Bewertung der Qualitätsmängel Anzahl der Aufrufe durch Leser der Wikipedia (geplant)
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http://de.intopedia.org
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Lösungsansatz 2: Woogle4MediaWiki
Fragestellungen Wie kann die Erstellung von relevanten Inhalten im Arbeitskontext
erleichtet werden? Wie können Suchende und Beitragende enger kooperieren und leichter
ihre Rolle wechseln?
Prototyp: „Woogle4MediaWiki“ Eine Erweiterung der Suche der Wiki-Software MediaWiki Woogle nutzt Suchanfragen und zusätzliche Metadaten (z.B. Links), um
den Bedarf nach gewünschten Seiten zu qualifizieren Nutzer werden informiert wie stark ein Informationsbedarf ist und in
welchem Kontext er besteht Ermöglicht die Bereitstellung von Inhalten auf Grund von
Informationsbedürfnissen in Unternehmens- und Organisationswikis
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Lösungsansatz 2: Woogle4MediaWiki
Beispielfunktion: Zusatzinformation für „Rote Links“ (fehlende Artikel)
MediaWiki-Standard
Woogle4MediaWiki
Annahme: Bedarfsinformation führt zu höherer Beitragsbereitschaft
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SEMANTIC NEED: LENKUNG VON ANNOTATIONEN IN SEMANTISCHEN WIKIS
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Das Semantische Web am Beispiel Semantic Media Wiki (SMW)
Ziel: Maschinelle Verarbeitung von Wissenauf Basis semantischer Annotationen
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Nutzung Semantischer Annotationen in Abfragen
SMW unterstützt strukturierte Anfragen
{{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}}
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SMW Anfrageergebnis
{{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}}
???
…?
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Weshalb fehlen die angefragten Annotationen zu „Nigeria“?
Information fehlt
…nicht korrekt
annotiert
Anderer Relations-
name
Externe Datenquelle
offline
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Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (1)
{{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}}
Egypt 1.001.449 km2 83.082.869 Cairo Egyptian pound
Fehlende Annotation:[[OnContinent::Africa]]
„Beinahe-Ergebnis“
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Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (2)
„Fehlende Ausgabewerte“
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Semantic Need: Bedarfsgestützte Annotation fehlender Informationen in Semantic MediaWiki
HinweisQuellen des
Informationsbedarfs
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Bedarfsgetriebener Wissensaustausch: Fazit
Wissensinfrastrukturen sind in der Praxis häufig evolutionär gestaltet und damit inhärent unvollständig; z.B.: Wikipedia (Semantische) Annotationssysteme Betriebliches Wissensmanagement
Neuartige Wissensdienste adressieren und unterstützen den Nutzer in der Rolle des Beitragenden Intopedia & Woogle4MediaWiki Semantic Need
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PARTICIPATORY SENSING: DEZENTRALE ERHEBUNG VON DATEN UND FEEDBACK
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?Wie kann man mit Smartphones und intelligenter Softwaredie kollektive Intelligenzvon Mitarbeitern,Kunden oder Bürgernfür die Verwaltung vonverteilter Infrastrukturnutzen
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Idee
Menschen mit Smartphones als „Fühler in die Realität“ um Räume, Flächen und verteilte Infrastruktur effektiver zu verwalten Automatische Erfassung von Sensordaten (z.B. Position,
Geschwindigkeit) Nutzern direktes, kontextbezogenes Feedback in einer
Situation ermöglichen
Insbesondere für Anwendungsfälle, in denen dedizierte Lösungen mit spezialisierter Hardware nicht finanzierbar sind
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Beispielszenarien (1)
Erfassung und Dokumentation von Sturmschäden
Aggregierte Sicht auf die Nutzung von Wegen über GPS-Spuren
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Beispielszenarien (2)
Ständige Erfassung des Standorts von Maschinen und Material auf großen Firmengeländen, Baustellen und Bergwerken
Periodische Kontrolle von verteilter Infrastruktur (wie verteilten Lagerhäusern mit Notfall Materialien)
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Die Senslet-Plattform des FZI: Motivation
Die Szenarien können von mobiler technischer Unterstützung profitieren Mehr Präzision in den erfassten Daten GPS, Bilder, Audio und Video anstelle oder ergänzend zu
Beschreibungen Tatsächliche Erfassung der Nutzung im Alltag statt nachträglicher
Befragung Schnellere Reaktion durch sofortige Übermittlung über das mobile Web Bessere und einfacherer Integration durch Datenerfassung, Sammlung
und Analyse ohne Medienbrüche
Technische Realisierung ist jedoch (noch) relativ komplex Teure, spezialisierte Lösungen die auf den Anwendungsfall angepasst
werden müssen Oft aufbauend auf spezialisierter und teurer Hardware Dadurch bisher nur wenige Anwendungsfälle für wenige Nutzer lösbar
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Der Senslet-Ansatz Realisierung solcher Anwendungsfälle ohne spezialisierte Hardware und mit
einer generischen Plattform, die auf viele Anwendungsfälle anpassbar ist Für kleinere Anwendungsfälle Für Anwendungsfälle mit sehr vielen Nutzern Als Prototyp vor der Erstellung einer dedizierten Lösung
Der Senslet-Ansatz des FZI schafft eine Plattform die all diese Anwendungsfälle abdeckt und keine spezielle Hardware benötigt
Dadurch werden mehr Anwendungsfälle und größere Nutzerzahlen kostengünstiger realisierbar
Die Senslet-Plattform: Ziele
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Die Senslet-Plattform: Architektur
Senslet-Server
Unternehmens- software
Sens-let
Sens-let
Sens-let
Sens-let App-Store
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Die Senslet-Plattform: Ablauf
Understand
ActDefine
Collect
Eine Organisation definiert ein
„Senslet“ dazu was/wer/wann/wo an Daten erfasst
werden soll
Die eigentliche Sammelphase über
verschiedene (mobile) Endgeräte:
Datensammlung erfolgt durch Nutzer,
System oder automatische
Protokollierung
Zusammenfassen, Visualisieren und Bereinigen der
gesammelten Daten
Durchführen von Aktionen auf Basis der gesammelten
Informationen
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Anwendungsfall „Stadtverbesserungen“:KA-Feedback
Ziel: Existierende Möglichkeiten für Verbesserungsvorschläge von Bürgernauf eine neue technische Basis stellen
Winterdienst und Schlaglochalarm (KA-News.de, 17.01.2011)
„Viele Karlsruher beklagen den Zustand der Karlsruher Straßen und wettern gegen den städtischen Winterdienst. Zu viele spiegelglatte Straßen, zu wenig Streusalz und jetzt die kraterförmigen Schlaglöcher verärgern die Bürger. […] Nach aktuellen Berechnungen des ADAC wird jede zweite Straße in Karlsruhe von Straßenschäden betroffen sein.“
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Existierende Möglichkeiten auf Karlsruhe.de (1)
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KA-Feedback auf dem iPhone (1)
Mobile Applikation mit der Bürger einfach Probleme & Schäden in der Stadt melden können
Direkte Zustellung an die Stadtverwaltung per E-Mail
Derzeit verfügbar für iPhone („KA-Feedback“ im AppStore)
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KA-Feedback auf dem iPhone (2)
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Participatory Sensing: Fazit
Mehrwert durch KA-Feedback Für den Bürger: Einfachere Möglichkeit sein Feedback mitzuteilen Für die Stadt:
Genauere Ortsangaben in den Meldungen Potentiell mehr Meldungen und die Beteiligung breiterer
Bevölkerungsschichten Mehr Bürgernähe
Grundsätzliche Herausforderungen Nutzbarkeit der Applikation Aufbereitung und Analyse der Daten (insb. unter Berücksichtigung von
teilweise falschen Angaben)
Aktuelle Forschungsansätze Automatische Verarbeitung komplexer Ereignisse (Complex Event
Processing; FZI) Qualitätsmanagement und -Sicherung im Crowdsourcing (KIT/KSRI)
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FAZIT UND AUSBLICK
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Zusammenfassung
Bedarfsorientierung ist ein wichtiges Prinzip zur Organisation von IT-Ressourcen
Auch im Wissens- und Informationsmanagement werden häufig Inhalte und Dienste unabhängig vom Bedarf der Nutzer vorgehalten
Grundprinzipien für neue Anwendungen und Werkzeuge Bessere Abstimmung von Informationsangebot und –Nachfrage Explizite Unterstützung der Anwender als Beitragende („Prosumer“) Vereinfachung von Feedback und Beitragsmöglichkeiten
KA-Feedback, Intopedia und Semantic Need sind Beispiele für die Umsetzung dieser Prinzipien
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Semantische InfrastrukturProdukte: OntoBroker & OntoStudio
Service Resolution Management
Effiziente Informationsverteilung
zwischen Experten für eine interaktive
Fehlerdiagnose.
Produkte: SemanticGuide
Referenczen: AVL DiTEST GE Jenbacher Heidelberger Druck SMA Solar Technology
Professionelle Semantic MediaWiki-Lösungenim Portfolio der ontoprise GmbH
Semantics for SharePoint
Optimale Wissensorganisation für kollaborative Prozesse in MS SharePoint.
Produkte: SemanticMiner for SP SemanticWiki for SP
Referenzen: Deutsche Telekom Sulzer Metco Voith Hydro
Content Discovery
Verstecktes Wissen in unstrukturierten und strukturierten Daten entdecken.
Produkte: Semantic Content Analytics SemanticXpress SemanticMiner
Referenzen: Roche Service-BW Swisscom Vector Informatik
Semantic Information Integration
Nutzerfreundliche Bereitstellung und Zusammenfassung von Daten unterschiedlichster Quellen.
Produkte: Semantic Integrator
Referenzen: Audi Partners HealthCare Johnson & Johnson
Semantic Enterprise Wiki
Integriertes Wissensmanagement – auf Wiki-Art!
Produkte: Semantic MediaWiki+
Referenzen: Siemens Unesco Vulcan Inc.
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Veranstaltungshinweis: Standvortrag und Gesprächsrunde zu Semantic MediaWiki
Weiterführende Informationen zur Open Source-Software „Semantic MediaWiki“ und ihren vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und Erweiterungen
Mit Basil Ell, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Heute, 16.15h am Stand C 43
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Prof. Dr. Rudi StuderFZI Forschungszentrum Informatik
undInstitute AIFB & KSRI
KIT Karlsruher Institut für Technologie
http://www.fzi.de/ipehttp://www.aifb.kit.edu
http://www.stigermany.de
Thank you for your attention !
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Publikationen
Hans-Jörg Happel: Semantic Need: Guiding Metadata Annotations by Questions People #ask. In Proc. 9th International Semantic Web Conference, Shanghai, 2010: 321-336.
Hans-Jörg Happel: Social search and need-driven knowledge sharing in Wikis with Woogle. In Proceedings of the 5th International Symposium on Wikis and Open Collaboration (WikiSym '09). ACM, New York, NY, USA 2009.
Hans-Jörg Happel: Towards Need-driven Knowledge Sharing in Distributed Teams. In Proceedings of the 9th International Conference on Knowledge Management (I-KNOW 2009) 128-139.
Hans-Jörg Happel: Woogle - On Why and How to Marry Wikis with Enterprise Search. In Proc. Wissensmanagement 2009: 194-205.
Markus Krötzsch, Denny Vrandecic, Max Völkel, Heiko Haller, Rudi Studer. Semantic Wikipedia. In Journal of Web Semantics 5/2007, pp. 251–261. Elsevier 2007.
Ben Romberg, Hans-Jörg Happel (Betreuer) und Ulrich Bröckl (Betreuer): Intopedia: Personalisierte Beitragsempfehlungen für die Wikipedia. Bachelorarbeit, Hochschule Karlsruhe und FZI Forschungszentrum Informatik, September 2010.
50
Danksagung
Dank für den Beitrag zu Folien und Inhalten an: Ben Romberg Denny Vrandečić
Dank für finanzielle Unterstützung an: Das Bundeswirtschaftsministerium, welches teilweise das THESEUS
Forschungsprogramm unterstützt (http://theseus-programm.de) Die Landesstiftung Baden-Württemberg, die teilweise das Projekt
„GlobaliSE“ unterstützt (http://www.globalise-projekt.de/) Das Land Baden-Württemberg für die Unterstützung des FZI
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