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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
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
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
Anwendungsbeispiel:
Berufsberatungsunternehmen in UK
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
Neue Wege:

Kollaboratives
Kompetenz-
management   MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   66
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
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   88
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   99
Potenziale & Risiken I

MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   10
                                                            10
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
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
Potenziale & Risiken II

MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   13
                                                            13
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
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
Design Framework
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
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
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
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
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
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
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
Zusammenfassung



MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks   24
                                                            24
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
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
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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People Tagging - Aspekte und Möglichkeiten zur Gestaltung

  • 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. 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. 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
  • 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. Neue Wege: Kollaboratives Kompetenz- management MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 66
  • 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. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 88
  • 9. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 99
  • 10. Potenziale & Risiken I MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 10 10
  • 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. 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. Potenziale & Risiken II MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 13 13
  • 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. 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
  • 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Zusammenfassung MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks 24 24
  • 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. 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. 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