SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo

Semantisches Web

Annegret Linder
Annegret Linder
Annegret LinderPraktikantin bei Edelman Digital um Edelman

Semantisches Web und sprechakttheoretische Untersuchung

Semantisches Web

1 von 15
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Hausarbeit

         Semantisches Web
Überblick und sprechaktheoretische Begriffskritik




                 Philosophische Fakultät
                 Medienwissenschaft
         Eberhard-Karls-Universität Tübingen
Inhaltsverzeichnis
1 Hinführung                                                                                     1

2 Vom Arpa-Net zum Web 3.0                                                                       1

3 Semantisches Web                                                                               2
  3.1   Resource Description Framework und Web Ontology Language . . . . . . .                   3
  3.2   Erweiterungen des Internets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        3
        3.2.1   Explizite Metadaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        3
        3.2.2   Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .       4
        3.2.3   Logik im Web . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .       4
        3.2.4   Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     4
  3.3   Bestehende Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .         5
        3.3.1   Reconnaissance-Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        5
        3.3.2   Suchmaschinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        5
  3.4   Das Semantic Web der Zukunft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .           6

4 Sprechakttheoretische Begriffskritik                                                            7
  4.1   Austin und Searle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .      7
  4.2   Grice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    9

5 Fazit                                                                                         10
1 HINFÜHRUNG                                                                                              1


    1     Hinführung
    Die provokative Formel “Semantik + Web 2.0 = Web 3.0“ kursiert im Internet seit sich der
    Begriff des Web 2.0 etabliert hat. Doch die Idee des semantischen Webs ist schon so alt wie
    das Internet selbst – war sie doch bereits 1980 Teil der Vision, die Tim Berners-Lee vom
World Wide Web hatte. Jetzt steht das Web 2.0 an der Schwelle zum Semantic Web. Mit
    Hochdruck arbeiten Entwickler an den proprietären Technologien, und erste Ansätze für
    das Semantic Web sind bereits zu erkennen und nutzbar.

    In dieser Hausarbeit wird zunächst geklärt, wie es zum Semantic Web kam (Siehe 2,
    Vom Arpa-Net zum Web 3.0). Anschließend wird im Detail geklärt was das Semantic
Web auszeichnet und wie es funktioniert, welche aktuellen Entwicklungen bereits zum
    semantischen Web gehören und wie das Semantic Web der Zukunft aussehen könnte (Siehe
    3, Semantisches Web). Abschließend soll der Begriff des semantischen Webs kritisch mit
    Hilfe der Sprechakttheorie reflektiert werden (Siehe 4, Sprechakttheoretische Begriffskritik),
    insbesondere in Bezug auf den Begriff der Semantik im Kontext manschinenverarbeitender
    Intelligenz.1


    2     Vom Arpa-Net zum Web 3.0
    Das ARPA-Net, ein Computernetzwerk, das von der Advanced Research Projects Agency
1969 aufgebaut wurde, bildete lange Zeit die Basis des Internets. Der ursprüngliche Zweck
    des ARPA-Nets bestand darin, online die Rechenzeiten der vorhandenen Computer für
    Forschungszwecke aufzuteilen. Andere Forschungseinrichtungen bauten nach dem erfolgrei-
    chen Einsatz des ARPA-Nets ebenfalls interne Computernetzwerke auf, oft mit dem Ziel
    untereinander Informationen austauschen zu können. So entstanden verschiedene Plattfor-
    men für Wissenschaftler, Forscher und Militär. 1972 begann ausgehend vom ARPA-Net
    die Verbindung dieser verschiedenen Netzwerke zu einem größeren Netzwerk. Parallel hier-
    zu entwickelte sich das Usenet aus einer Gemeinschaft von UNIX-Usern. Als es 1980 zu
    einer Verschmelzung beider Netzwerke kam, war das Internet geboren.2 In der weiteren
    Entwicklung des World Wide Webs spielte Tim Berners-Lee eine Schlüsselrolle, der 1990
    mit der Entwicklung eines Browser-Systems und der Einführung der URL sowie einem
    Vorläufer von HTML das eigentliche World Wide Web gestaltete, wie es heute genutzt
    wird. Inzwischen hat sich der Begriff Web 2.0 etabliert, der den interaktiven Umgang
    mit dem Internet, in dem jeder User gleichzeitig auch eine Autorenrolle innehaben kann,
    bezeichnet. Doch eigentlich hatte Berners-Lee eine andere Vision, als er das World Wide
Web entwickelte: Er hatte sich eine Art semantisches Web vorgestellt, das sich durch eine
    intelligente Informationserschließung auszeichnet.


1
      Mit maschinenverarbeitender Intelligenz ist nicht die Entwicklung und Nutzung einer künstlichen Intelli-
    genz, einer AI, gemeint. Im Kontext des Semantic Web meint maschinenverarbeitende Intelligenz vielmehr,
    dass das Web auf der Basis von vorhandenen Informationen und einer inkludierten Logik Schlussfolgerungen
    zieht, selektiert und präsentiert, um so den User bei seiner täglichen Nutzung des Internets zu unterstützen.
2
     Vgl. Castells 2008, S. 20.
3 SEMANTISCHES WEB                                                                                  2


    Das Web 3.0, das oft auch gleichgesetzt wird mit dem Semantischen Web, betrachten
    viele nun als die nächste Entwicklungsstufe des Webs. Das “Ziel des Semantic Web ist es,
    neuartige Anwendungen und Dienste zu ermöglichen, in dem Daten von Maschinen bzw. von
    Software interpretiert und für vorher nicht notwendigerweise vorgesehene Zwecke wieder-
    und weiterverwendet werden.“ 3 Diese Art der intelligenten Informationsverarbeitung war es
    auch, die Berners-Lee zu realisieren anstrebte.


    3    Semantisches Web
Wer die Begriffsfolge “Anzahl der Mitarbeiter der Eberhard-Karls-Universität Tübingen
    2009“ in eine Suchmaschine eingibt, erhält eine Vielzahl an möglichen Resultaten, in Form
    einer Auflistung von Websites die das Ergebnis enthalten könnten. Ob Google, Yahoo
    oder Bing, keine der heutigen Suchmaschinen ist in der Lage, eine solche Suchanfrage zu
    verstehen und eine präzise Antwort darauf auszugeben. Der Grund hierfür liegt daran, dass
    das Web für den Menschen als Endbenutzer ausgerichtet ist: “So kann ein menschlicher
    Nutzer die Bedeutung einer Information auf einer Website problemlos erfassen, in andere
    Darstellungsformen transformieren und zu anderen Informationen in Beziehung setzen,
    während eine Maschine dies in aller Regel nicht zu leisten imstande ist.“ 4 Gerade wenn es
    um implizite Informationen geht, als um Schlüsse, die aus mehreren Informationen gezogen
    werden können, sind die kognitiven Fähigkeiten eines menschlichen Endbenutzers von
    Relevanz. Faktoren, die eine maschinelle Informationsverarbeitung erschweren, sind unter
    anderem die Heterogenität der im Web vorliegenden Informationen, sowie die Ambiguität
    vieler Begriffe. Informationsverarbeitung im Web setzt momentan also noch voraus, dass ein
    agierender Mensch involviert ist, der Suchen durchführt, Websiten aufruft, Informationen
    extrahiert und Schlüsse zieht.

Was Berners Lee seit den späten 1980ern verfolgt ist allerdings eigentlich die Entwicklung
    von semantischen Technologien, mit deren Hilfe Computer die Inhalte des Webs besser
    verarbeiten können. Dafür benötigen Inhalte zunächst eine eindeutige ihnen zugewiesene
    Bedeutung, die von Maschinen auffindbar ist. Weiterhin müssen die Beziehungen zu anderen
    Bedeutungen herausgestellt werden, beispielsweise indem hierarchische Klassen gebildet
    werden. Damit die Verarbeitung solcher Angaben möglich wird, müssen standardisierte
    Methoden eingeführt werden, die die Interoperabilität gewährleisten.5 Das World Wide Web
Consortium (W3C)6 beschäftigt sich mit der Standardisierung von Internettechnologien,
    und legte zwei Informations-Spezifikationssprachen für ein semantisches Web fest: RDF


3
     Hitzler et al. 2007, S. 1.
4
     Ebd., S. 10.
5
     Vgl. ebd., S. 11.
6
      Das W3C Consortium hat etwa 230 Mitgliederorganisationen, die Software, Hardware, Netzwerke und
    Informationsstrukturen für das Web entwickeln. Dabei existiert das W3C Consortium “as a place for those
    companies for which the Web is essential to meet and agree on the common standards that will allow
    everyone to go forward.“ (Fensel et. al. 2003, S. XV)
3 SEMANTISCHES WEB                                                                             3


    und OWL.

    3.1       Resource Description Framework und Web Ontology Language
    Um Metadaten zuzufügen und um semantische Klassifizierungen für Maschinen interpretier-
    bar zu machen wurden das Resource Description Framework (RDF) sowie die Web Ontology
    Language (OWL) entwickelt.
    Mittels RDF kann bereits Bedeutung ausgedrückt werden: Das RDF-Modell ermöglicht drei
    Informationstypen: Ressource, Eigenschaftselement und Objekt, oft wird auch von Subjekt,
    Prädikat und Objekt gesprochen. Mit Hilfe dieser Informationstypen, die als Metadaten
    vorliegen, können beispielsweise Webseiten oder Objekte (Musik, Videos, Grafiken) von
    Computern erkannt und verarbeitet werden.7
    OWL ist eine formale Beschreibungssprache, die es Programmen erlaubt Inhalte zu erkennen
    und zu verarbeiten. Sie beruht auf RDF, offeriert aber mehr Variablen. OWL spielt insbe-
    sondere dann eine wichtige Rolle, wenn sogenannte Software-Agents (Siehe 3.2.4, Agents)
    ins Spiel kommen, da OWL “more vocabulary for describing properties and classes: among
    others, relations between classes (e.g. disjointness), cardinality (e.g. “exactly one“), equality,
    richer typing of properties, characteristics of properties (e.g. symmetry), and enumerated
    classes“ 8 zum bestehenden RDF hinzufügt, und somit mehr Verarbeitungsmöglichkeiten
    bietet.

    3.2       Erweiterungen des Internets
    Das Semantic Web ist also genau genommen kein “neues“ Internet, sondern eine Erweiterung
    der Funktionalität des bereits bestehenden Internets. Es geht hierbei auch nicht, wie oft
    fälschlicherweise angenommen, um die Erschaffung einer künstlichen Intelligenz. Zwar
    wären Methoden der künstlichen Intelligenz, die die kognitiven Aufgaben des Menschen
    anwenden würden, ebenfalls eine Möglichkeit – jedoch ist der Forschungsstand im Bereich
    der maschinenverarbeitenden Intelligenz längst nicht ausreichend für ein funktionierendes
    semantisches Web. Der Ansatz ist vielmehr der, dass der Webinhalt auf eine Form gebracht
    wird, die von Maschinen leichter zu verarbeiten ist. Die Technologien dafür sind größtenteils
    bereits entwickelt. Damit Semantic Web funktionieren kann braucht es neben RDF und
    OWL vier Ergänzungen des bestehenden Internets, die aber eng zusammenhängen: Explizite
    Metadaten, Ontologien, Logik im Web und Agenten.

    3.2.1      Explizite Metadaten

    Als Metadaten werden Daten bezeichnet, die über andere Daten Auskunft geben, also “data
    about data. Metadata capture part of the meaning of data, thus the term semantic in
    Semantic Web.“ 9 Im Quelltext von HTML- oder XML-Seiten sind Metadaten als unsichtbare


7
     W3Ca.
8
     W3Cb.
9
     Grigoris Antonuoi 2004, S. 9.
3 SEMANTISCHES WEB                                                                                   4


     Informationen über die Inhalte der Seiten eingebaut, um Suchrobotern das Auffinden der
     Informationen zu erleichtern. Personennamen, Themengebiete, Ortsangaben oder ein Datum
     sind typische in Metadaten untergebrachte Informationen, auch “Tags“ genannt. Tags können
     auf vielen Seiten auch von Nutzern vergeben werden und werden dann üblicherweise sichtbar
     angezeigt.

     3.2.2    Ontologien

     Tom Gruber definierte eine Ontologie als eine “explicit and formal specification of a concep-
     tualization.“ 10 Ontologien stellen also einen Bereich von etwas dar, indem sie spezifizieren.
     Im Web besteht ein solcher Bereich aus einer Taxonomie und Regeln. Die Taxonomie
     definiert Ausdrücke und die Beziehungen dieser Ausdrücke zueinander, die Regeln helfen
     bei der Verwertung der Informationen.11

     Somit sind Ontologien sehr nützlich, da sie bei der Organisation von Websites helfen und
     die Genauigkeit von Suchen im Internet verbessern. Geschrieben werden können Ontologien
     in XML, RDF, und OWL. Für das Semantic Web gelten insbesondere RDF und OWL als
     Standards, da beide – wie bereits angesprochen – Eigenschaften, Klassen und Beziehungen
     beschreiben können.

     3.2.3    Logik im Web

     Logik bietet drei für das Semantic Web essentielle Vorraussetzungen: Eine formale Sprache
     um Wissen auszudrücken, eine gut verständliche formale Semantik und die Möglichkeit
     auf Basis von vorhandenem Wissen Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Logik, die dem Web
     hinzugefügt wird, muss dabei leistungsfähig genug sein um komplexe Eigenschaften von
     Objekten zu beschreiben.

     3.2.4    Agents

 Agents sind selbstständig agierende Software, die Aufgaben und persönliche Präferenzen
     eines Users erhalten, Quellen im Web nach Informationen durchsuchen, mit anderen Agents
     kommunizieren, Informationen bewerten und vergleichen, eine Wahl treffen und diese Aus-
     wahl dann dem User präsentieren. Während diesem Prozess machen die Agenten Gebrauch
     von den Metadaten (Identifizieren und Extrahieren von Informationen), den Ontologien
 (Interpretieren der Informationen und Kommunikation mit anderen Agenten) und der Logik
 (Abfertigen von Informationen und Ziehen Schlussfolgerungen).12

     Ein wichtiger Aspekt der Funktionsweise von Agenten ist dabei der Austausch von Si-


10
      Gruber 1995, S. 907.
11
       Exemplarisch: Ein Bereich könnte die Universität sein, der die Ausdrücke Student, Dozent und Professor
     beinhaltet, die durch ihre aufsteigende Hierarchie in einer bestimmten Beziehung zueinander stehen. Die
     Regeln könnten beispielsweise festhalten, dass nur Dozenten und Professoren zu den Mitarbeitern zählen,
     nicht aber die Studenten.
12
      Vgl. Fensel 2003, S. 14ff.

Recomendados

Die "Semantic Web Recommendations" und das Jena Framework
Die "Semantic Web Recommendations" und das Jena FrameworkDie "Semantic Web Recommendations" und das Jena Framework
Die "Semantic Web Recommendations" und das Jena FrameworkJulian Maicher
 
soziales semantisches web
soziales semantisches websoziales semantisches web
soziales semantisches web_veronika_
 
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebWissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebKatrin Weller
 
Data Management im Zeitalter von Web 2.0 und Semantic Web
Data Management im Zeitalter von Web 2.0 und Semantic WebData Management im Zeitalter von Web 2.0 und Semantic Web
Data Management im Zeitalter von Web 2.0 und Semantic WebAndreas Schmidt
 

Más contenido relacionado

Ähnlich wie Semantisches Web

20080822barcamp Traunkirchen
20080822barcamp Traunkirchen20080822barcamp Traunkirchen
20080822barcamp TraunkirchenAndreas Blumauer
 
Web-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-GruppeWeb-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-GruppeChristoph Lange
 
Einführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic WebEinführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic WebJakob .
 
Web 3.0
Web 3.0Web 3.0
Web 3.0livpre
 
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und Nutzen
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und NutzenWhite Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und Nutzen
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und NutzenJustRelate
 
Web 3.0 konkret - Internet Briefing
Web 3.0 konkret - Internet BriefingWeb 3.0 konkret - Internet Briefing
Web 3.0 konkret - Internet Briefingbasis06 AG
 
Trend des web 2 0
Trend des web 2 0Trend des web 2 0
Trend des web 2 0Aysun Karge
 
Über die Rolle des Semantic Web im Zukunftsweb
Über die Rolle des Semantic Web im ZukunftswebÜber die Rolle des Semantic Web im Zukunftsweb
Über die Rolle des Semantic Web im ZukunftswebSemantic Web Company
 
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche Mythen
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche MythenDas Internet ist dezentral. Und andere gefährliche Mythen
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche MythenSebastian Deterding
 
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic WebAnforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic WebKatrin Weller
 
Lernen Im Social Semantic Web
Lernen Im Social Semantic WebLernen Im Social Semantic Web
Lernen Im Social Semantic WebAndreas Blumauer
 
Internetsoziologie Koeln Ws0910
Internetsoziologie Koeln Ws0910Internetsoziologie Koeln Ws0910
Internetsoziologie Koeln Ws0910Tina Guenther
 
Web 3.0 konkret - Venture Apéro
Web 3.0 konkret - Venture ApéroWeb 3.0 konkret - Venture Apéro
Web 3.0 konkret - Venture Apérobasis06 AG
 
090511 Orf Web20 Praesi2
090511 Orf Web20 Praesi2090511 Orf Web20 Praesi2
090511 Orf Web20 Praesi2Frank Weber
 
Semantic Web für Menschen wie du und ich
Semantic Web für Menschen wie du und ichSemantic Web für Menschen wie du und ich
Semantic Web für Menschen wie du und ichTobias Kuhn
 

Ähnlich wie Semantisches Web (20)

Web1.0 - 4.0
Web1.0 -  4.0Web1.0 -  4.0
Web1.0 - 4.0
 
20080822barcamp Traunkirchen
20080822barcamp Traunkirchen20080822barcamp Traunkirchen
20080822barcamp Traunkirchen
 
Web 3.0
Web 3.0Web 3.0
Web 3.0
 
Web-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-GruppeWeb-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
Web-2.0-Forschung der KWARC-Gruppe
 
Einführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic WebEinführung in das Semantic Web
Einführung in das Semantic Web
 
Web 3.0
Web 3.0Web 3.0
Web 3.0
 
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und Nutzen
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und NutzenWhite Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und Nutzen
White Paper Web 2.0 – Technologien, Anwendungen und Nutzen
 
Web 3.0 konkret - Internet Briefing
Web 3.0 konkret - Internet BriefingWeb 3.0 konkret - Internet Briefing
Web 3.0 konkret - Internet Briefing
 
Webtechnologien - Technische Anforderungen an Informationssysteme
Webtechnologien - Technische Anforderungen an InformationssystemeWebtechnologien - Technische Anforderungen an Informationssysteme
Webtechnologien - Technische Anforderungen an Informationssysteme
 
Trend des web 2 0
Trend des web 2 0Trend des web 2 0
Trend des web 2 0
 
Überblick Semantic Web
Überblick Semantic WebÜberblick Semantic Web
Überblick Semantic Web
 
Über die Rolle des Semantic Web im Zukunftsweb
Über die Rolle des Semantic Web im ZukunftswebÜber die Rolle des Semantic Web im Zukunftsweb
Über die Rolle des Semantic Web im Zukunftsweb
 
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche Mythen
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche MythenDas Internet ist dezentral. Und andere gefährliche Mythen
Das Internet ist dezentral. Und andere gefährliche Mythen
 
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic WebAnforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Anforderungen an die Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
 
Lernen Im Social Semantic Web
Lernen Im Social Semantic WebLernen Im Social Semantic Web
Lernen Im Social Semantic Web
 
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-08_semantic-web
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-08_semantic-webBit sosem 2016-wieners-sitzung-08_semantic-web
Bit sosem 2016-wieners-sitzung-08_semantic-web
 
Internetsoziologie Koeln Ws0910
Internetsoziologie Koeln Ws0910Internetsoziologie Koeln Ws0910
Internetsoziologie Koeln Ws0910
 
Web 3.0 konkret - Venture Apéro
Web 3.0 konkret - Venture ApéroWeb 3.0 konkret - Venture Apéro
Web 3.0 konkret - Venture Apéro
 
090511 Orf Web20 Praesi2
090511 Orf Web20 Praesi2090511 Orf Web20 Praesi2
090511 Orf Web20 Praesi2
 
Semantic Web für Menschen wie du und ich
Semantic Web für Menschen wie du und ichSemantic Web für Menschen wie du und ich
Semantic Web für Menschen wie du und ich
 

Último

Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power Point
Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power PointIrenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power Point
Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power PointMaria Vaz König
 
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.ppt
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.pptA1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.ppt
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.pptMaria Vaz König
 
Paul und Paulinchen: Tagesablauf im Praesens und Perfekt mit trennbaren Verben
Paul und Paulinchen: Tagesablauf  im Praesens und Perfekt mit trennbaren VerbenPaul und Paulinchen: Tagesablauf  im Praesens und Perfekt mit trennbaren Verben
Paul und Paulinchen: Tagesablauf im Praesens und Perfekt mit trennbaren VerbenMaria Vaz König
 
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptx
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptxKarins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptx
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptxMaria Vaz König
 
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...LUCO KIDS® - clever und stark
 
"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt
"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt
"haben" im Präsens,Präteritum und PerfektMaria Vaz König
 

Último (7)

Software Engineering (B.Sc.) an der Universität Duisburg-Essen
Software Engineering (B.Sc.) an der Universität Duisburg-EssenSoftware Engineering (B.Sc.) an der Universität Duisburg-Essen
Software Engineering (B.Sc.) an der Universität Duisburg-Essen
 
Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power Point
Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power PointIrenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power Point
Irenes Tagesablauf im Praesens und Perfekt - interaktive Power Point
 
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.ppt
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.pptA1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.ppt
A1_Anjas Tagesablauf_Praesens_Perfekt.ppt
 
Paul und Paulinchen: Tagesablauf im Praesens und Perfekt mit trennbaren Verben
Paul und Paulinchen: Tagesablauf  im Praesens und Perfekt mit trennbaren VerbenPaul und Paulinchen: Tagesablauf  im Praesens und Perfekt mit trennbaren Verben
Paul und Paulinchen: Tagesablauf im Praesens und Perfekt mit trennbaren Verben
 
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptx
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptxKarins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptx
Karins_Wochenkalender_Präpositionen_Satzstellung.pptx
 
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...
Opfervermeidungsstrategien - Wie kann ich mich schützen? Comic für Kids und T...
 
"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt
"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt
"haben" im Präsens,Präteritum und Perfekt
 

Semantisches Web

  • 1. Hausarbeit Semantisches Web Überblick und sprechaktheoretische Begriffskritik Philosophische Fakultät Medienwissenschaft Eberhard-Karls-Universität Tübingen
  • 2. Inhaltsverzeichnis 1 Hinführung 1 2 Vom Arpa-Net zum Web 3.0 1 3 Semantisches Web 2 3.1 Resource Description Framework und Web Ontology Language . . . . . . . 3 3.2 Erweiterungen des Internets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.2.1 Explizite Metadaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.2.2 Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3.2.3 Logik im Web . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3.2.4 Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3.3 Bestehende Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.3.1 Reconnaissance-Agents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.3.2 Suchmaschinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.4 Das Semantic Web der Zukunft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4 Sprechakttheoretische Begriffskritik 7 4.1 Austin und Searle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 4.2 Grice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 5 Fazit 10
  • 3. 1 HINFÜHRUNG 1 1 Hinführung Die provokative Formel “Semantik + Web 2.0 = Web 3.0“ kursiert im Internet seit sich der Begriff des Web 2.0 etabliert hat. Doch die Idee des semantischen Webs ist schon so alt wie das Internet selbst – war sie doch bereits 1980 Teil der Vision, die Tim Berners-Lee vom World Wide Web hatte. Jetzt steht das Web 2.0 an der Schwelle zum Semantic Web. Mit Hochdruck arbeiten Entwickler an den proprietären Technologien, und erste Ansätze für das Semantic Web sind bereits zu erkennen und nutzbar. In dieser Hausarbeit wird zunächst geklärt, wie es zum Semantic Web kam (Siehe 2, Vom Arpa-Net zum Web 3.0). Anschließend wird im Detail geklärt was das Semantic Web auszeichnet und wie es funktioniert, welche aktuellen Entwicklungen bereits zum semantischen Web gehören und wie das Semantic Web der Zukunft aussehen könnte (Siehe 3, Semantisches Web). Abschließend soll der Begriff des semantischen Webs kritisch mit Hilfe der Sprechakttheorie reflektiert werden (Siehe 4, Sprechakttheoretische Begriffskritik), insbesondere in Bezug auf den Begriff der Semantik im Kontext manschinenverarbeitender Intelligenz.1 2 Vom Arpa-Net zum Web 3.0 Das ARPA-Net, ein Computernetzwerk, das von der Advanced Research Projects Agency 1969 aufgebaut wurde, bildete lange Zeit die Basis des Internets. Der ursprüngliche Zweck des ARPA-Nets bestand darin, online die Rechenzeiten der vorhandenen Computer für Forschungszwecke aufzuteilen. Andere Forschungseinrichtungen bauten nach dem erfolgrei- chen Einsatz des ARPA-Nets ebenfalls interne Computernetzwerke auf, oft mit dem Ziel untereinander Informationen austauschen zu können. So entstanden verschiedene Plattfor- men für Wissenschaftler, Forscher und Militär. 1972 begann ausgehend vom ARPA-Net die Verbindung dieser verschiedenen Netzwerke zu einem größeren Netzwerk. Parallel hier- zu entwickelte sich das Usenet aus einer Gemeinschaft von UNIX-Usern. Als es 1980 zu einer Verschmelzung beider Netzwerke kam, war das Internet geboren.2 In der weiteren Entwicklung des World Wide Webs spielte Tim Berners-Lee eine Schlüsselrolle, der 1990 mit der Entwicklung eines Browser-Systems und der Einführung der URL sowie einem Vorläufer von HTML das eigentliche World Wide Web gestaltete, wie es heute genutzt wird. Inzwischen hat sich der Begriff Web 2.0 etabliert, der den interaktiven Umgang mit dem Internet, in dem jeder User gleichzeitig auch eine Autorenrolle innehaben kann, bezeichnet. Doch eigentlich hatte Berners-Lee eine andere Vision, als er das World Wide Web entwickelte: Er hatte sich eine Art semantisches Web vorgestellt, das sich durch eine intelligente Informationserschließung auszeichnet. 1 Mit maschinenverarbeitender Intelligenz ist nicht die Entwicklung und Nutzung einer künstlichen Intelli- genz, einer AI, gemeint. Im Kontext des Semantic Web meint maschinenverarbeitende Intelligenz vielmehr, dass das Web auf der Basis von vorhandenen Informationen und einer inkludierten Logik Schlussfolgerungen zieht, selektiert und präsentiert, um so den User bei seiner täglichen Nutzung des Internets zu unterstützen. 2 Vgl. Castells 2008, S. 20.
  • 4. 3 SEMANTISCHES WEB 2 Das Web 3.0, das oft auch gleichgesetzt wird mit dem Semantischen Web, betrachten viele nun als die nächste Entwicklungsstufe des Webs. Das “Ziel des Semantic Web ist es, neuartige Anwendungen und Dienste zu ermöglichen, in dem Daten von Maschinen bzw. von Software interpretiert und für vorher nicht notwendigerweise vorgesehene Zwecke wieder- und weiterverwendet werden.“ 3 Diese Art der intelligenten Informationsverarbeitung war es auch, die Berners-Lee zu realisieren anstrebte. 3 Semantisches Web Wer die Begriffsfolge “Anzahl der Mitarbeiter der Eberhard-Karls-Universität Tübingen 2009“ in eine Suchmaschine eingibt, erhält eine Vielzahl an möglichen Resultaten, in Form einer Auflistung von Websites die das Ergebnis enthalten könnten. Ob Google, Yahoo oder Bing, keine der heutigen Suchmaschinen ist in der Lage, eine solche Suchanfrage zu verstehen und eine präzise Antwort darauf auszugeben. Der Grund hierfür liegt daran, dass das Web für den Menschen als Endbenutzer ausgerichtet ist: “So kann ein menschlicher Nutzer die Bedeutung einer Information auf einer Website problemlos erfassen, in andere Darstellungsformen transformieren und zu anderen Informationen in Beziehung setzen, während eine Maschine dies in aller Regel nicht zu leisten imstande ist.“ 4 Gerade wenn es um implizite Informationen geht, als um Schlüsse, die aus mehreren Informationen gezogen werden können, sind die kognitiven Fähigkeiten eines menschlichen Endbenutzers von Relevanz. Faktoren, die eine maschinelle Informationsverarbeitung erschweren, sind unter anderem die Heterogenität der im Web vorliegenden Informationen, sowie die Ambiguität vieler Begriffe. Informationsverarbeitung im Web setzt momentan also noch voraus, dass ein agierender Mensch involviert ist, der Suchen durchführt, Websiten aufruft, Informationen extrahiert und Schlüsse zieht. Was Berners Lee seit den späten 1980ern verfolgt ist allerdings eigentlich die Entwicklung von semantischen Technologien, mit deren Hilfe Computer die Inhalte des Webs besser verarbeiten können. Dafür benötigen Inhalte zunächst eine eindeutige ihnen zugewiesene Bedeutung, die von Maschinen auffindbar ist. Weiterhin müssen die Beziehungen zu anderen Bedeutungen herausgestellt werden, beispielsweise indem hierarchische Klassen gebildet werden. Damit die Verarbeitung solcher Angaben möglich wird, müssen standardisierte Methoden eingeführt werden, die die Interoperabilität gewährleisten.5 Das World Wide Web Consortium (W3C)6 beschäftigt sich mit der Standardisierung von Internettechnologien, und legte zwei Informations-Spezifikationssprachen für ein semantisches Web fest: RDF 3 Hitzler et al. 2007, S. 1. 4 Ebd., S. 10. 5 Vgl. ebd., S. 11. 6 Das W3C Consortium hat etwa 230 Mitgliederorganisationen, die Software, Hardware, Netzwerke und Informationsstrukturen für das Web entwickeln. Dabei existiert das W3C Consortium “as a place for those companies for which the Web is essential to meet and agree on the common standards that will allow everyone to go forward.“ (Fensel et. al. 2003, S. XV)
  • 5. 3 SEMANTISCHES WEB 3 und OWL. 3.1 Resource Description Framework und Web Ontology Language Um Metadaten zuzufügen und um semantische Klassifizierungen für Maschinen interpretier- bar zu machen wurden das Resource Description Framework (RDF) sowie die Web Ontology Language (OWL) entwickelt. Mittels RDF kann bereits Bedeutung ausgedrückt werden: Das RDF-Modell ermöglicht drei Informationstypen: Ressource, Eigenschaftselement und Objekt, oft wird auch von Subjekt, Prädikat und Objekt gesprochen. Mit Hilfe dieser Informationstypen, die als Metadaten vorliegen, können beispielsweise Webseiten oder Objekte (Musik, Videos, Grafiken) von Computern erkannt und verarbeitet werden.7 OWL ist eine formale Beschreibungssprache, die es Programmen erlaubt Inhalte zu erkennen und zu verarbeiten. Sie beruht auf RDF, offeriert aber mehr Variablen. OWL spielt insbe- sondere dann eine wichtige Rolle, wenn sogenannte Software-Agents (Siehe 3.2.4, Agents) ins Spiel kommen, da OWL “more vocabulary for describing properties and classes: among others, relations between classes (e.g. disjointness), cardinality (e.g. “exactly one“), equality, richer typing of properties, characteristics of properties (e.g. symmetry), and enumerated classes“ 8 zum bestehenden RDF hinzufügt, und somit mehr Verarbeitungsmöglichkeiten bietet. 3.2 Erweiterungen des Internets Das Semantic Web ist also genau genommen kein “neues“ Internet, sondern eine Erweiterung der Funktionalität des bereits bestehenden Internets. Es geht hierbei auch nicht, wie oft fälschlicherweise angenommen, um die Erschaffung einer künstlichen Intelligenz. Zwar wären Methoden der künstlichen Intelligenz, die die kognitiven Aufgaben des Menschen anwenden würden, ebenfalls eine Möglichkeit – jedoch ist der Forschungsstand im Bereich der maschinenverarbeitenden Intelligenz längst nicht ausreichend für ein funktionierendes semantisches Web. Der Ansatz ist vielmehr der, dass der Webinhalt auf eine Form gebracht wird, die von Maschinen leichter zu verarbeiten ist. Die Technologien dafür sind größtenteils bereits entwickelt. Damit Semantic Web funktionieren kann braucht es neben RDF und OWL vier Ergänzungen des bestehenden Internets, die aber eng zusammenhängen: Explizite Metadaten, Ontologien, Logik im Web und Agenten. 3.2.1 Explizite Metadaten Als Metadaten werden Daten bezeichnet, die über andere Daten Auskunft geben, also “data about data. Metadata capture part of the meaning of data, thus the term semantic in Semantic Web.“ 9 Im Quelltext von HTML- oder XML-Seiten sind Metadaten als unsichtbare 7 W3Ca. 8 W3Cb. 9 Grigoris Antonuoi 2004, S. 9.
  • 6. 3 SEMANTISCHES WEB 4 Informationen über die Inhalte der Seiten eingebaut, um Suchrobotern das Auffinden der Informationen zu erleichtern. Personennamen, Themengebiete, Ortsangaben oder ein Datum sind typische in Metadaten untergebrachte Informationen, auch “Tags“ genannt. Tags können auf vielen Seiten auch von Nutzern vergeben werden und werden dann üblicherweise sichtbar angezeigt. 3.2.2 Ontologien Tom Gruber definierte eine Ontologie als eine “explicit and formal specification of a concep- tualization.“ 10 Ontologien stellen also einen Bereich von etwas dar, indem sie spezifizieren. Im Web besteht ein solcher Bereich aus einer Taxonomie und Regeln. Die Taxonomie definiert Ausdrücke und die Beziehungen dieser Ausdrücke zueinander, die Regeln helfen bei der Verwertung der Informationen.11 Somit sind Ontologien sehr nützlich, da sie bei der Organisation von Websites helfen und die Genauigkeit von Suchen im Internet verbessern. Geschrieben werden können Ontologien in XML, RDF, und OWL. Für das Semantic Web gelten insbesondere RDF und OWL als Standards, da beide – wie bereits angesprochen – Eigenschaften, Klassen und Beziehungen beschreiben können. 3.2.3 Logik im Web Logik bietet drei für das Semantic Web essentielle Vorraussetzungen: Eine formale Sprache um Wissen auszudrücken, eine gut verständliche formale Semantik und die Möglichkeit auf Basis von vorhandenem Wissen Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Logik, die dem Web hinzugefügt wird, muss dabei leistungsfähig genug sein um komplexe Eigenschaften von Objekten zu beschreiben. 3.2.4 Agents Agents sind selbstständig agierende Software, die Aufgaben und persönliche Präferenzen eines Users erhalten, Quellen im Web nach Informationen durchsuchen, mit anderen Agents kommunizieren, Informationen bewerten und vergleichen, eine Wahl treffen und diese Aus- wahl dann dem User präsentieren. Während diesem Prozess machen die Agenten Gebrauch von den Metadaten (Identifizieren und Extrahieren von Informationen), den Ontologien (Interpretieren der Informationen und Kommunikation mit anderen Agenten) und der Logik (Abfertigen von Informationen und Ziehen Schlussfolgerungen).12 Ein wichtiger Aspekt der Funktionsweise von Agenten ist dabei der Austausch von Si- 10 Gruber 1995, S. 907. 11 Exemplarisch: Ein Bereich könnte die Universität sein, der die Ausdrücke Student, Dozent und Professor beinhaltet, die durch ihre aufsteigende Hierarchie in einer bestimmten Beziehung zueinander stehen. Die Regeln könnten beispielsweise festhalten, dass nur Dozenten und Professoren zu den Mitarbeitern zählen, nicht aber die Studenten. 12 Vgl. Fensel 2003, S. 14ff.
  • 7. 3 SEMANTISCHES WEB 5 cherheiten, beispielsweise mit Hilfe von digitalen Signaturen. So können Informationen als vertrauenswürdig eingestuft werden. Das spielt insbesondere dann eine Rolle, wenn es um sensible Daten wie beispielsweise Bankverbindungen geht. Daher müssen Agents skeptisch sein, bis sie die Informationen überprüft und verifiziert haben, die sie über das Semantic Web erhalten haben. 3.3 Bestehende Ansätze Das Web 2.0 weist bereits einige Ansätze auf, die auf einen Entwicklungsprozess hin zu einem semantischen Web deuten. Insbesondere die sogenannten Reconaissance-Agents und einige Suchmaschinen nutzen teilweise bereits semantische Technologien. 3.3.1 Reconnaissance-Agents Reconaissance-Agents sind Web-Agenten, die bereits in der Lage sind Informationen in- telligent zu interpretieren. Beispiele hierfür sind Letizia und Powerscout, zwei Agents die vom MIT entwickelt wurden. Beide Agents beobachten das Verhalten eines Users im Web und schlagen diesem dann dynamisch Websites vor, die die bisherigen Präferenzen ideal ergänzen. Im Idealfall nennen die Agents also Websites, die dem Userverhalten in Gänze entsprechen. Das Prinzip ähnelt dem von Amazon (Der Online-Shop Amazon macht dem User Vorschläge für Artikel, aufgrund der bisherigen Käufe und Klicks) oder dem von Pan- dora (Das amerikanische Online-Radio optimiert einen individuell erstellten Radiosender nach den Präferenzen des Users, der die gespielten Lieder bewerten kann). 3.3.2 Suchmaschinen Das Versprechen einer semantischen Suchmaschine ist, dass sie konkrete Antworten liefert anstatt eine Liste von Webseiten als Suchergebnisse auszugeben. Damit das möglich wird muss die immense Menge an Internetinhalten des Web 2.0 zu einer Bibliothek von Inhalten indiziert werden, und diese entsprechend Ihrer Bedeutung an mögliche Fragen geknüpft werden. Google Die Suchmaschine von Google hat durch ihre weite Verbreitung bei Usern Zugriff auf viele Anfragen und Ergebnisse, und kann daher auf einen sehr großen virtuellen “Erfahrungsschatz“ zurückgreifen. Das Suchverhalten der User wird ausgewertet und gespeichert, wodurch Google der wohl wahrscheinlichste Kandidat für eine gute semantische Suchmaschine ist. Ansätze dafür, dass Google konkrete Antworten ausgibt, sind bereits vorhanden: Gibt man in die Eingabezeile bei Google beispielsweise Wortkombinationen wie “„Wetter Stuttgart“, “Kinoprogramm Tübingen“ oder “„10 Euro in Dollar“ ein, liefert Google über den normalen Suchergebnissen (in Form einer Websiten-Auflistung) eine ganz konkrete Antwort.13 Wolfram Alpha 13 Google.
  • 8. 3 SEMANTISCHES WEB 6 Die Suchmaschine Wolfram Alpha geht noch einen Schritt weiter. In das Eingabefeld der Suchmaschine kann der User Fragen eingeben, beispielsweise “Who is the inventor of the internet?“. Die Suchmaschine verweist den User dann nicht auf Websites, sondern gibt eine konkrete Antwort aus. Dabei greift die Suchmaschine nicht auf eine Wissensdatenbank zu, sondern extrahiert die Antwort aus einer Vielzahl von Websites und Datenbanken. Dennoch sind die korrekten Antworten vor allem auf den wissenschaftlichen Sektor beschränkt, zum einen da wissenschaftliche Inhalte im Internet heute schon gut strukturiert und semantisch aufbereitet sind, und zum anderen die Fragen auch meistens eindeutig beantwortet werden können.14 3.4 Das Semantic Web der Zukunft Eine große Entwicklergemeinde, insbesondere das W3C, forciert die Entwicklung hin zum Semantic Web. Auch die Deutsche Bundesregierung investiert ins Web 3.0, unter anderem mit dem Theseus-Projekt.15 Ob es tatsächlich in den nächsten Jahren eine Umstellung auf ein semantisches Web gibt ist aber weiterhin fraglich. Es fehlt die Akzeptanz der User, die eine so intensive Vernetzung von Daten und Diensten kritisch betrachten. Auch ist momentan noch unklar, wie die bereits vorhandenen Inhalte des Webs optimal semantisch aufbereitet werden können. Der Königswegs wäre eine Software, die bestehende Websites in semantische Websites umwandelt – die Fehlerquote, die mangelnde Zuverlässigkeit und die hohen Kosten sprechen allerdings dagegen. Eine andere Möglichkeit wäre Nutzerpartizipation, ähnlich wie bei der Online-Enzyklopädie Wikipedia soll die Internet-Gemeinde sich am Semantic Web beteiligen und mit speziellen Editoren vorhandenen Content rückwirkend taggen und semantisch aufbereiten. Hierzu könnte man Nutzern eine Art semantischer Werkzeugkasten zur Verfügung stellen, so dass sie selbst Inhalte, Regeln und Ordnungen erstellen und bearbeiten sowie multimediale Inhalte intelligent aufbereiten, sammeln und verknüpfen können. Neben der Entwicklung der Basistechnologien für ein semantisches Web wird ein weiterer Schwerpunkt in der Entwicklung von Verknüpfungen zwischen Mobilgeräten, Diensten und GPS liegen, sowie der Weiterentwicklung von Sprach- und Bilderkennungsprogrammen. Ein in diesem Kontext oft genanntes Beispiel einer Anwendung, die all diese Tools verwendet, ist das folgende: Ein Mensch fotografiert mit seinem Mobilgerät ein Filmplakat ab, und spricht in das Mikrofon eine Frage wie “Wo läuft dieser Film heute abend?“.r Das Mobilgerät interpretiert die Audioeingabe, lokalisiert den User per GPS, extrahiert den Filmtitel aus dem Bild, schickt eine Anfrage an die Dienste der umliegenden Kinos, und gibt dem User 14 Wolfram Alpha. 15 Das Theseus-Projekt der Bundesregierung ist der Versuch Basistechnologien einer semantischen Websuche wie Indexierungs- und Annotationsverfahren, automatische Metadatengenerierung und kontextbasierende Videoerkennung zu entwickeln. Gefördert wird das Theseus-Projekt mit 100 Mio. Euro. Eine große Gemeinde an Bloggern, Entwicklern und Nutzern steht dieser Investition kritisch gegenüber, und äußern Bedenken, dass Deutschland den Anschluss an diese Technik bereits verpasst habe.
  • 9. 4 SPRECHAKTTHEORETISCHE BEGRIFFSKRITIK 7 eine Liste aus, wann der gewünschte Film in den Kinos der Umgebung gezeigt wird. Hat der User einen persönlichen Agent installiert, könnte dieser zusätzlich abfragen ob Karten reserviert werden sollen. Bestätigt der User dies, sorgt der Agent für eine Reservierung und veranlasst die Bezahlung. Zusätzlich trägt er den Termin automatisch in den Terminkalender ein, gibt Hilfestellung bei der Anfahrt mit dem Auto oder den öffentlichen Verkehrsmitteln und macht Vorschläge zu weiteren Abendgestaltung vor und nach dem Kinobesuch, die thematisch oder zu Präferenzen des Users passen.16 Teile dieses Szenarios hängen auch eng mit der Entwicklung der sogenannten Augmented Reality zusammen. 4 Sprechakttheoretische Begriffskritik Die Bezeichnung “Semantisches Web“, die auch in dieser Hausarbeit verwendet wurde, hat sich als geläufige Begrifflichkeit für die bisher besprochene Weiterentwicklung des Web 2.0 etabliert. Das Wort “Semantik“ entstammt eigentlich dem Bereich der Linguistik und wird manchmal auch in der Philosophie oder der Mathematik gebraucht. Mit Hilfe der Semantik werden wörtliche Bedeutungen von sprachlichen Ausdrücken analysiert und beschrieben. So können semantische Beziehungen und die Beziehung der sprachlichen Ausdrücke zur außersprachlichen Wirklichkeit herausgestellt werden, die Bedeutung von Sätzen als Summe der Bedeutung ihrer Einzel-Lexeme sowie die zwischen ihnen bestehenden grammatischen Relationen erfasst werden und Phonetik sowie Prosodie beschrieben und analysiert werden. Jede Kommunikation hat dabei einen außersprachlichen Kontext, der die Interpretation der Phrasen beeinflusst. Mit Hilfe der Pragmatik, ebenfalls ein Teilgebiet der Linguistik das an die Semantik anschließt, können durch Regeln zum Gebrauch der Sprache Schlussfolgerungen gezogen werden, die diesen außersprachlichen Kontext in der Interpretation berücksichti- gen. Doch auch die Semantik benötigt Kenntnis des außersprachlichen Kontextes, auch Äußerungskontext genannt, um beispielsweise “die Analyse der Bedeutungsverschiebungen, denen die Ausdrucksbedeutung im Kontext unterliegen kann“ 17 , vornehmen zu können. 4.1 Austin und Searle Eine allgemein anerkannte Theorie der Linguistik, die sich mit den verschiedenen Ebenen einer Interpretation befasst, ist die sogenannte Sprechakttheorie. Der Grundgedanke der Sprechakttheorie ist der, dass mit jeder Äußerung Handlungen auf verschiedenen Ebenen vollzogen werden. Die erste Ebene nennt Austin, der Begründer der Sprechakttheorie, den lokutionären Akt. Die Lokution “besteht darin, in einem gegebenen ÄK (Äußerungskontext, Anm. d. V.) einen Ausdruck, in der Regel einen Satz, mit einer bestimmten Äußerungsbe- deutung zu sagen“. Der propositionale Akt, die zweite Ebene, beinhaltet die Referenzen auf die außersprachliche Welt und die Prädikation, das heißt eine Aussage über die Welt. Als dritte Ebene nennt Austin die Illokution. Searle fasst diese wie folgt zusammen: “The 16 Vgl. Lassila/Adler 2003, S. 12ff. 17 Löbner 2003, S. 12.
  • 10. 4 SPRECHAKTTHEORETISCHE BEGRIFFSKRITIK 8 production of the sentence token under certain conditions is the illocutionary act, and the illocutionary act is the minimal unit of linguistic communication“ 18 . Die Illokution bezieht also die Intention des Äußernden mit ein.19 Der perlokutive Akt, auf der vierten und letzten Ebene schließlich, inkludiert die Frage, welche Botschaft den Adressaten erreicht. Hier spielen indirekte Sprechakte eine wichtige Rolle: “Such cases, in which the utterance has two illocutionary forces (...) are indirect speech acts, cases, in which one illocutionary act is performed indirectly by way of performing another.“ 20 Grundlage des semantischen Webs sind nicht menschliche sprachliche Äußerungen in einem Äußerungskontext. Anstelle einer kommunikativen Mensch-Mensch-Schnittstelle liegt ei- ne Mensch-Maschine-Kommunikation vor, und im Falle der Kommunikation von Agents und Datenbanken sogar eine Maschine-Maschine-Kommunikation. Und diese Maschine- Maschine-Kommunikation beschränkt sich im Grunde auf den Austausch von angelegten Informationen und einer Selektion, beides basierend auf Datenbankabfragen. Betrachtet man diese Art der Kommunikation, die im Semantic Web stattfindet, mit Hilfe der Sprechakttheorie, stellt sich die Frage, ob sich der Begriff “semantisch“ zu Recht eta- bliert hat. Zunächst scheint dies naheliegend, da erklärtes Ziel des semantischen Webs der Transport von Bedeutung ist, und sich die Semantik mit Bedeutung beschäftigt. Allerdings vermag die Kommunikation zwischen Datenbanken oder Softwareagents nicht dasselbe zu leisten wie die Kommunikation zwischen Menschen. In einigen Bereichen weist die Maschine-Maschine-Kommunikation Defizite auf, doch die Schwierigkeiten auf der perloku- tiven Ebene sind die verhängnisvollsten: Wenn eine Maschine eine Äußerung interpretiert wird sie zumeist die wörtliche Bedeutung einer Aussage als Interpretation vorziehen, doch oft stimmt die grammatische Form einer Äußerung nicht mit der Intention des Äußernden überein. Typisch menschliches soziales Verhalten fördert die korrekte Interpretation von Äußerungen im Äußerungskontext. Searle schreibt dazu: “Meaning is more than a matter of intention, it is also a matter of convention.“ 21 Auf der ersten Ebene ist beispielsweise die Frage “Kannst du mir das Salz reichen?“ die Frage nach einer Fähigkeit. Die Intention des Äußernden ist aber eine andere, er bittet um das Salz, und möchte nicht wissen, ob der andere nur in Lage wäre, es ihm zu reichen. Die Aufforderung ist hier als impliziter Sprechakt enthalten. Doch auch bei anderen Sprechakten ist es für Maschinen weit schwieriger als für Menschen sie zu unterscheiden. So braucht es zusätzliche persönliche beziehungsweise individuelle Daten um beispielsweise Aussagen von Drohungen zu unterscheiden: “Ich weiß wo du wohnst“ ist grammatikalisch gesehen keine Drohung, erst die implizit enthaltenen zusätz- lichen Aussagen und der Äußerungskontext machen die Aussage als Drohung interpretierbar. 18 Searle 1965, S. 39. 19 Searle unterscheidet zwischen dem illokutionären Akt und dem propositionalen Inalt des illokutionären Aktes, wobei er schreibt, dass nicht alle illokutionären Akte auch einen propositionalen Inhalt haben, Beispiele wären “Hurra!“ oder “Aua“. 20 Searle 1975a, S. 60. 21 Searle 1965, S. 46.
  • 11. 4 SPRECHAKTTHEORETISCHE BEGRIFFSKRITIK 9 4.2 Grice Auch Grice beschäftigte sich mit den Problemen von Kommunikation, die auf die Maschine- Maschine-Kommunikation noch intensiver zutreffen. Insbesondere beschäftigte er sich mit sogenannten Implikaturen von Kommunikation. Seiner Theorie legt er ein Kommunikations- prinzip, er nennt es CP für Cooperative Principle, zugrunde, das für maximale Effizienz der Kommunikation sorgen soll: “Make your conversational contribution such as is required, at stage at which it occurs, by the accepted purpose or direction of the talk exchange in which you are engaged.“ 22 Außerdem legte er vier Kategorien fest, die durch Maximen für Kommunikation repräsentiert werden (Quantity, Quality, Relation und Manner ): 1. Quantity (a) Make your contribution as informative as is required (b) Do not make your contribution more informative than is required 2. Quality (Try to make your contribution one that is true) (a) Do not say what you believe to be false (b) Do not say that for which you lack adequate evidence 3. Relation (Be relevant) 4. Manner (Be perspicuous) (a) Avoid obscurity (b) Avoid ambiguity (c) Be brief (d) Be orderly Diese Maximen23 werden in der Umgangssprache allerdings ständig verletzt, und Maschinen sind nicht in der Lage die meisten Verletzungen der Maximen als solche zu erkennen und anschließend die Aussage richtig zu interpretieren. Insbesondere im Bereich Manner ergeben sich Schwierigkeiten, gerade was Ungenauigkeit oder Ambiguitäten betrifft. Ganz allgemein kommt hinzu, dass sprachliche Varianz nicht in Gänze einprogrammierbar ist. Zwar können Agents auf Synonymdatenbanken zugreifen, aber die Vielfalt menschlicher Äußerungen machen es schwer immer die richtige Deutung eines Satzes herauszufinden – die typisch menschliche Suggestivverneinung, Dialektwörter, umgangssprachliche Verwendung 22 Grice 1975, S. 45. 23 Ebd., S. 47ff.
  • 12. 5 FAZIT 10 von sprachlichen Quantoren24 und vieles mehr erschweren dies. Und zuletzt bleibt die Schwierigkeit der Sprechakttheorie selbst. Die Vielzahl an kritischen Auseinandersetzungen sowie eine große Uneinigkeit in diesem Forschungsbereich sind ein Indiz für die mögliche Unterdefiniertheit der Theorie. In einigen Bereichen ist die Sprech- akttheorie unterentwickelt, so sind beispielsweise nicht alle Sprechakte auf der Ebene der Illokution enthalten. Selbst wenn es also möglich wäre den Agents die Grundsätze der Sprechakttheorie beizubringen, blieben die Unzulänglichkeiten der Sprechakttheorie selbst. Der Begriff “Semantic“ Web etablierte sich also eigentlich nicht zu Recht im Kontext einer Maschine-Maschine-Kommunikation, die auf Datenbankabfragen beruht. Hitzler, beispiels- weise, umgeht dieses Problem, in dem er den Begriff der Semantik im Kontext der Informatik umdeutet, und als “die Bedeutung von Worten bzw. Zeichen(-ketten) und ihre Beziehungen untereinander“ 25 beschreibt. Aber der Begriff des “Semantic Webs“ entbehrt eigentlich einer Rechtfertigung für seine Verwendung und vermittelt einen falschen Eindruck der Technologie, die eben das, was die Semantik ausmacht, gar nicht zu leisten vermag. 5 Fazit “At present, the greatest needs are in the areas of integration, standardization, develop- ment of tools, and adoption by users.“ 26 , fasst Antoniou die Probleme des Semantic Webs zusammen. Doch das größte Hindernis für eine schnelle Entwicklung vom Web 2.0 zum Semantic Web sind die User, Antonious letzter Punkt: “The question is not so much a technological but rather a practical one: Will we be able to demonstrate the usefulness of this technology quickly and powerfully enough to create momentum (recreating something similar to the early stages of the World Wide Web)?“ 27 Die Technologien sind entwickelt, aber die Öffentlichkeit betrachtet die Entwicklung des semantischen Webs kritisch oder begegnet ihm mit Desinteresse und Unwissen. Und es ist eine wichtige Frage, die sich die Kritiker stellen: Überwiegen die Vorteile eines semantischen Webs die Nachteile? Ist der Datenschutz in Gefahr, wenn Agents im Web das Denken übernehmen, alle Dienste miteinander verbunden sind und Daten austauschen? Dennoch, gerade im Bereich e-Learning oder innerhalb von unternehmens- oder organi- sationsinternen Informationsstrukturen könnte eine semantische Aufbereitung der Daten von großem Vorteil sein. Verknüpfte Informationen, die von einem Computer intelligent verarbeitet werden, könnten Forschungen vorantreiben, Zeit sparen und für ein besseres Informationsmanagement sorgen. 24 In der Umgangssprache sind Äußerungen oft unterdeterminiert und unterquantifiziert. “Der Mensch ist ein Homo Sapiens“ ist eine definitorische Aussage, die alle Menschen meint. Die grammatikalisch ähnliche Aussage “Der Mensch ist gern auf Reisen“ meint, dass die Mehrheit der Menschen vermutlich gerne reist, wobei Ausnahmen nicht ausgeschlossen sind. 25 Hitzler et al. 2007, S. 13. 26 Grigoris Antonuoi 2004, S. 7. 27 Fensel 2003, S. 225.
  • 13. 5 FAZIT 11 Gegen eine schnelle Entwicklung und semantische Aufbereitung dieser Daten spricht also nichts. Ob und wie sich das semantische Web allgemein durchsetzen wird, wird die Zeit zeigen.
  • 14. Literatur 12 Literatur Berners-Lee, Tim: Weaving the Web. London: Orion Business, 1999. Castells, Manuel: Die Internet-Galaxie. Internet, Wirtschaft und Gesellschaft. Wiesbaden: VS-Verlag für Sozialwissenschaften, 2008. Densel, Dieter: The Semantic Web and Its Languages. IEEE Intelligent Systems, 2000 Nr. 15 (6), S. 67–73. Fensel, Dieter: Spinning the Semantic Web. Bringing the World Wide Web to Its Full Potential. Cambridge, Massachusetts, London: MIT Press, 2003. Google: www.google.de, Stand: Mai 2010. Grice, Herbert Paul: Logic and Conversation. In Cole, Peter/Morgan, Jerry (Hrsg.): Syntax and Semantics, Volume 3: Speech Acts. Academic Press, 1975, S. 41–58. Grigoris Antonuoi, Frank van Harmelen: A Semantic Web Primer. Cambridge, Massa- chusetts, London: MIT Press, 2004. Gruber, Tom: Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing. International Journal of Human-Computer Studies, 43 1995, S. 907–928. Hitzler, Pascal et al.: Semantic Web: Grundlagen. Berlin: Springer, 2007. Lassila, Ora/Adler, Mark: Semantic Gadgets: Ubiquitous Computing Meets the Se- mantic Web. In Fensel, Dieter (Hrsg.): Spinning the Semantic Web. MIT Press, 2003, S. 363–376. Löbner, Sebastian: Semantik. Eine Einführung. Berlin: Gruyter, 2003. Merschmann, Helmut: Das Internet soll klüger werden. www.spiegel.de/netzwelt/web/0,1518,561831,00.html, Stand: Mai 2010. Naughton, John: A brief history of the future - From radio days to internet years in a lifetime. Woodstock, United States of America: overlook press, 2000. Searle, John: What is a Speech Act? 1965, S. 39–53. Searle, John: Indirect Speech Acts. In Cole, Peter/Morgan, Jerry (Hrsg.): Syntax and Semantics, Volume 3: Speech Acts. Academic Press, 1975a, S. 59–82. Searle, John: A taxonomy of illocutionary acts. 1975b, S. 344–369. Tim Berners-Lee, James Hendler, Lassila Ora: The Semantic Web: a new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities. Scientific American, 2001 Nr. 284 (5), S. 34–43. W3Ca: Resource Description Framework (RDF). http://www.w3.org/RDF, Stand: August 2010.
  • 15. Literatur 13 W3Cb: Web Ontology Language (OWL). http://www.w3.org/2004/OWL, Stand: August 2010. Wolfram Alpha: www.wolframalpha.com, Stand: Mai 2010.