MATURE
Continuous Social Learning in Knowledge Networks

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Anwendungsbeispiel:
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  unterschiedlicher Spezialisierung
   • Barriere f...
Neue Wege:

Kollaboratives
Kompetenz-
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Semantisches People Tagging


 Grundprinzip
   • Bottom-up und partizipativ
   • Leichtgewichtig und arbeitsintegriert


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Potenziale & Risiken I

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Feldexperimente


 Zwei Feldexperimente mit People Tagging

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Herausforderungen


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Potenziale & Risiken II

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Feedback von HR-Experten-Fokusgruppen


 People Tagging kann ein Katalysator für die
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Feedback von HR-Experten-Fokusgruppen


 Vokabular-Restriktionen in Einklang mit strategisch-
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Design Framework
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 Die tatsächliche Umsetzung von People Tagging hängt
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Involvierte Personen


 Wer darf annotieren?
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Kontrolle & Semantik des Vokabulars


 Wie wird das Vokabular kontrolliert?
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Kontrolle & Semantik des Vokabulars


 Was ist die semantische Aussagekraft?
   • Tags ohne weitere Semantik
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Kontrolle von Tag-Zuweisungen


 Ist eine vorherige Freigabe nötig?
   • Explizite Freigabe durch die annotierte Person
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Sichtbarkeit von Tag-Zuweisungen


 Für wen sind Tags sichtbar?
   • Nur für die annotierte Person
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Indikatoren für Suchalgorithmen


   Tags der annotierten Person
   Häufigkeit der Tags
   Zeitpunkt der Tag-Zuweisung
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 People Tagging und das Konzept des kollaborativen
  Kompetenzmanagements adressieren Problematik der
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Lessons Learned


 Wechselwirkung zw. Technologie und organisationaler
  bzw. Team-Kultur ist wichtig:
   • People Taggin...
Kontakt

                                     Simone Braun
http://mature-ip.eu



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People Tagging - Aspekte und Möglichkeiten zur Gestaltung

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presentation of the paper "People Tagging - Aspekte und Möglichkeiten zur Gestaltung" at "Mensch und Computer 2010", Duisburg, Germany, Sept. 13 2010

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People Tagging - Aspekte und Möglichkeiten zur Gestaltung

  1. 1. MATURE Continuous Social Learning in Knowledge Networks People Tagging – Aspekte und Möglichkeiten zur Gestaltung Simone Braun Andreas Schmidt Valentin Zacharias http://mature-ip.eu Mensch & Computer 2010 Duisburg, Sept. 13, 2010
  2. 2. Kompetenzmanagement – eine gute Idee…  Kompetenzmanagement will Unternehmen ermöglichen, die Kompetenzentwicklung zu steuern  Dabei werden die Kompetenzen der Mitarbeiter explizit gemacht durch Profile, die mittels eines gemeinsamen Kompetenzkataloges formuliert werden …  … und Anforderungen und Ziele mit Hilfe dieses Kompetenzkataloges beschrieben …  … wie auch die entsprechenden Maßnahmen und ihre Ergebnisse MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 22
  3. 3. Allerdings … … wird es als Top-Down-Aktivität empfunden … … relevante Entwicklungen finden nur langsam in den gemeinsamen Katalog … … kaum Rückmeldung darüber, was tatsächlich benötigt wird … … Profile werden zu selten aktualisiert … … wird zu nutzlosen administrativen Übung … MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 33
  4. 4. Anwendungsbeispiel: Berufsberatungsunternehmen in UK
  5. 5. Connexions Northumberland  Geographisch verteilte Berufsberater mit unterschiedlicher Spezialisierung • Barriere für den Aufbau von Netzwerken  Klassische Kompetenzmanagementansätze werden als unpassend befunden – da zu rigide  Aber: Personalentwicklung benötigt Informationen darüber, welche Art von Expertise vorhanden ist bzw. benötigt wird Wie können wir Kompetenzmanagement partizipativer gestalten? MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 55
  6. 6. Neue Wege: Kollaboratives Kompetenz- management MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 66
  7. 7. Semantisches People Tagging  Grundprinzip • Bottom-up und partizipativ • Leichtgewichtig und arbeitsintegriert  Ansatz • Kollaboratives Taggen von Kollegen LMI plumbing • Verbreiten von Wissen, wer über specialist was Bescheid weiß • Kollektive “Bewertung” von Vacancy vorhandenen Kompetenzen data Edinburgh • Tags werden kollaborativ zum/mit Kompetenzkatalog weiterentwickelt MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 77
  8. 8. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 88
  9. 9. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 99
  10. 10. Potenziale & Risiken I MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 10 10
  11. 11. Feldexperimente  Zwei Feldexperimente mit People Tagging  Als positiv und nützlich erachtet • “Leute zu taggen zwingt einen darüber nachzudenken, was man tatsächlich über andere weiß” • “über andere zu lernen” und “neue Einblicke zu erhalten” • Tags “konvergieren zu den richtigen Ergebnissen”  Unterstützt Team Building durch nicht- fachliche Tags • z.B. über entdeckte gemeinsame Interessen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 11 11
  12. 12. Herausforderungen  Akzeptanz • hängt von klarer Botschaft über den Zweck ab  Offene Punkte & Bedenken: • Furcht vor Transparenz • Klassische Expert Finder Bedenken: Mehrbelastung, … • Kaltstarteffekt • Vorschläge & Unterstützung beim Tagging • Grad der Kontrolle für den Einzelnen (Löschen von Tags) • Grad der Transparenz (Tagger, Tags, aggregiert/einzeln) • Fachliche Themen vs. eher soziale/persönliche Themen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 12 12
  13. 13. Potenziale & Risiken II MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 13 13
  14. 14. Feedback von HR-Experten-Fokusgruppen  People Tagging kann ein Katalysator für die organisationale Entwicklung sein  People Tagging in Verbindung mit anderen existierenden Funktionen  Transparenz von Diskussionen und Änderungen kann mit organisationaler Hierarchie in Konflikt geraten MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 14 14
  15. 15. Feedback von HR-Experten-Fokusgruppen  Vokabular-Restriktionen in Einklang mit strategisch- orientiertem Kompetenzmanagement • Bewusste Reduktion (d.h. Priorisierung) • Neue Entwicklungen können Revisionen anregen, sollte aber kontrolliert ablaufen  Flexibilität in den Suchalgorithmen • Nicht nur um die Nutzungserfahrung des Einzelnen zu verbessern, sondern als organisationale Einschränkung  Flexibilität auf unterschiedlichen Ebenen • Individuum (micro), Abteilung (meso), Unternehmen (makro) MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 15 15
  16. 16. Design Framework
  17. 17. Umsetzung von People Tagging  Die tatsächliche Umsetzung von People Tagging hängt stark vom organisationalen Kontext ab (die Kultur eingeschlossen)  Die technische Ausführung eines People Tagging Systems kann unternehmensspezifisch angepasst werden: • Involvierte Personen • Kontrolle & Semantik des Vokabulars • Kontrolle von Tag-Zuweisungen • Sichtbarkeit von Tag-Zuweisungen • Suchalgorithmen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 17 17
  18. 18. Involvierte Personen  Wer darf annotieren? • Andere Personen o Einschränkung auf bestimmte Nutzer oder Nutzergruppen, wie z.B. Freunde oder Teamkollegen • Selbstannotation  Wer darf annotiert werden? • Nur interne/externe Kontakte • Annotierte Person kann aussteigen • Annotierte Person muss der Teilnahme zustimmen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 18 18
  19. 19. Kontrolle & Semantik des Vokabulars  Wie wird das Vokabular kontrolliert? • Fixes kontrolliertes vs. freies Vokabular • Schwarze Liste o Sperrung vs. “freundlicheren” Alternativen o A priori vs. a posterior Überprüfung • Tag-Vorschläge o Nur Tags aus dem Vokabular o Weitere Vorschläge • Soziale Regeln o Nur fachliche Tags o Auch nicht-fachliche Tags o Erlauben von negativen Tags MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 19 19
  20. 20. Kontrolle & Semantik des Vokabulars  Was ist die semantische Aussagekraft? • Tags ohne weitere Semantik • Tags mit bestimmter semantischer Relation o ‚interessiert an‘ o ‚hat Kompetenz‘ o ‚beschäftigt sich mit‘ o Gewichtung (auf Niveau XY) MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 20 20
  21. 21. Kontrolle von Tag-Zuweisungen  Ist eine vorherige Freigabe nötig? • Explizite Freigabe durch die annotierte Person • Automatische Sperrung über eine schwarze Liste • Sofortige Freigabe  Welche Löschoptionen gibt es? • Annotierte Person darf löschen • Annotierende Person darf löschen • Gardener darf löschen • Jeder darf löschen • System kann auf Basis einer schwarzen Liste löschen  Wie werden annotierende Personen beeinflusst? • Anzeige bereits vorhandener Tags für eine Person • Seeding über externe Quellen, z.B. Publikationen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 21 21
  22. 22. Sichtbarkeit von Tag-Zuweisungen  Für wen sind Tags sichtbar? • Nur für die annotierte Person • Für eine eingeschränkte Personengruppe • Für jeden  Welcher Detaillierungsgrad ist sichtbar? • Nur aggregiert und anonymisiert • Die annotierende Person ist sichtbar • Eingeschränkt nach Personengruppe • Niveau o Für jeden o Eingeschränkt auf bestimmte Personengruppe o Nur für die annotierte Person MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 22 22
  23. 23. Indikatoren für Suchalgorithmen  Tags der annotierten Person  Häufigkeit der Tags  Zeitpunkt der Tag-Zuweisung  Tags der annotierenden Person  Tagging-Aktivitäten der annotierenden Person  Weitere Aspekte: • Verfügbarkeit • Soziale Beziehungen • Semantisches Hintergrundwissen • Weitere Aktivitäten MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 23 23
  24. 24. Zusammenfassung MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 24 24
  25. 25. Zusammenfassung  People Tagging und das Konzept des kollaborativen Kompetenzmanagements adressieren Problematik der Pflege von Kompetenzkatalogen und -profilen  Sie unterstützen auf lange Sicht kompetenzorientierte Anwendungsfälle durch einen informellen und leichtgewichtigen Ansatz • Finden von Personen oder Experten • Personalentwicklungsplanung • kollektives Bewusstsein für Kompetenzen (wie beschreiben und mit Praxis verbinden) MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 25 25
  26. 26. Lessons Learned  Wechselwirkung zw. Technologie und organisationaler bzw. Team-Kultur ist wichtig: • People Tagging kann ein Katalysator für organisationale Entwicklung sein • Werkzeuge müssen an die kulturellen Eigenheiten und Zielkontext angepasst werden  Entwurfsentscheidungen sind nicht eindeutig an kulturellen Charakteristiken festzumachen  Besser: Guidelines für ein „System-Culture-Fit“ • Organisationanalyse & moderierter Einführungsprozess • Potenziale & Risiken von Design- & Konfigurationsaspekten aufzeigen MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 26 26
  27. 27. Kontakt Simone Braun http://mature-ip.eu Wiss. Mitarbeiterin FZI Forschungszentrum Informatik braun@fzi.de Andreas Schmidt Abteilungsleiter / Wiss. Koordinator MATURE FZI Forschungszentrum Informatik aschmidt@fzi.de Valentin Zacharias Bereichsleiter IPE FZI Forschungszentrum Informatik zach@fzi.de MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 27 27

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