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Wissensmanagement 3.0Bedarfsorientierter Wissensaustausch mit Social Software und Semantischen Technologien Rudi Studer Hans-Jörg Happel Valentin Zacharias
Applied Research and & Technology Transfer Innovative Application Scenarios Basic Research Applied Research Applied Research Product Development  & Consulting Technology TransferMarket Preparation Networking Teaching Semantische Technologien in Karlsruhe • LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 2
FZI – 25 Jahre erfolgreicher Wissenstransfer im Bereich IT ,[object Object]
Mitglied der Innovationsallianz Baden-WürttembergInnovationsdrehscheibe im Bereich IT in Baden-Württemberg ,[object Object],Der Forschungsbereich IPE Gestaltung intelligenter Informationsverarbeitung in Unternehmen und Wertschöpfungsnetzen Methoden und Werkzeuge zur effizientenVerarbeitung von Information und Wissen sowiezur Internet-basierten Bereitstellung von Diensten ,[object Object],3 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0
Übersicht Motivation: On-Demand Infrastrukturen Beispielanwendungen Bedarfsgetriebener Wissensaustauschin Wikis Semantic Need: Lenkung von Annotationenin Semantischen Wikis ParticipatorySensing: Dezentrale Erfassungvon Daten und Feedback Fazit und Ausblick LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 4
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 Anwendung im Bereich der Informations- und Wissensverarbeitung denkbar? 5
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 Wie kann die Rolle von Beitragenden systematisch unterstützt werden? 6
Bedarfsgetriebener Wissensaustausch IN WIKIS LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 7
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 8
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 9
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 10
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%) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 11
(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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 12 Datengrundlage: Wikipedia Stand August 2010, Brockhaus 2006, EncyclopediaBritannica 2004
(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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 13
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? LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 *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) 14 Anzahl der neuen und aktiven Wikipedianer* im Zeitverlauf 2006 bis Mitte 2010(über alle Sprachversionen)
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 verbesserungswürdigeArtikel 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 15
LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 16 http://de.intopedia.org
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 17
Lösungsansatz 2: Woogle4MediaWiki Beispielfunktion: Zusatzinformation für „Rote Links“ (fehlende Artikel) MediaWiki-Standard Woogle4MediaWiki  Annahme: Bedarfsinformation führt zu höherer Beitragsbereitschaft LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 18
SEMANTIC NEED: LENKUNG VON ANNOTATIONEN IN SEMANTISCHEN WIKIS LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 19
Das Semantische Web am Beispiel Semantic Media Wiki (SMW) Ziel: Maschinelle Verarbeitung von Wissenauf Basis semantischer Annotationen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 20
(Semantische) Annotationen Anwendungen Suche und Informationsaggregation Automatisierung von Abläufen (z.B. Vereinbarung eines  Arzttermins) Probleme Erstellung und Pflege sind aufwändig und teuer Erstellung ist entkoppelt von der Nutzung (in Bezug auf Akteure und Zeit) Nutzen für den Ersteller ist nicht unmittelbar klar LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 21
Nutzung Semantischer Annotationen in Abfragen SMW unterstützt strukturierte Anfragen {{#ask:    [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 22
SMW Anfrageergebnis {{#ask:    [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} ??? …? 23 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0
Weshalb fehlen die angefragten Annotationen zu „Nigeria“? Information fehlt …nicht korrekt annotiert Anderer Relations-name Externe Datenquelle offline LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 24
Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (1) {{#ask:    [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} Fehlende Annotation:[[OnContinent::Africa]] „Beinahe-Ergebnis“ Egypt 		1.001.449 km2   83.082.869         Cairo              Egyptian pound LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 25
Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (2) „Fehlende Ausgabewerte“ LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 26
Semantic Need: Bedarfsgestützte Annotation fehlender Informationen in Semantic MediaWiki Quellen desInformationsbedarfs Hinweis 27 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 28
PARTICIPATORY SENSING: Dezentrale Erhebung von Daten und Feedback LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 29
? Wie kann man mit Smartphonesund intelligenter Software die  kollektive Intelligenz von Mitarbeitern, Kunden oder Bürgern für die Verwaltung von verteilter Infrastruktur nutzen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 30
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 31
Beispielszenarien (1) Erfassung und Dokumentation von Sturmschäden Aggregierte Sicht auf die Nutzung von Wegen über GPS-Spuren LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 32
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)  LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 33
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 34
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 35 Die Senslet-Plattform: Ziele
Die Senslet-Plattform: Architektur LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 36 Senslet-Server Unternehmens- software Sens-let Sens-let Sens-let App-Store Sens-let
Die Senslet-Plattform: Ablauf Die eigentliche Sammelphase über verschiedene (mobile) Endgeräte: Datensammlung erfolgt durch Nutzer, System oder automatische Protokollierung Zusammenfassen, Visualisieren und Bereinigen der gesammelten Daten Eine Organisation definiert ein „Senslet“ dazu was/wer/wann/wo an Daten erfasst werden soll  Durchführen von Aktionen auf Basis der gesammelten Informationen  LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 37
Anwendungsfall „Stadtverbesserungen“:KA-Feedback Ziel: Existierende Möglichkeiten für Verbesserungsvorschläge von Bürgernauf eine neue technische Basis stellen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 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.“ 38
Existierende  Möglichkeiten auf Karlsruhe.de (1) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 39
Existierende  Möglichkeiten auf Karlsruhe.de (2) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 40
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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 41
KA-Feedback auf dem iPhone (2) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 42
ParticipatorySensing: 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 43
Fazit und Ausblick LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 44
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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 45
Service Resolution Management Effiziente Informationsverteilung zwischen Experten für eine interaktive Fehlerdiagnose. Produkte: ,[object Object],Referenczen: ,[object Object]

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Wissensmanagement 3.0 Bedarfsorientierter Wissensaustausch mit Social Software und Semantischen Technologien

  • 1. Wissensmanagement 3.0Bedarfsorientierter Wissensaustausch mit Social Software und Semantischen Technologien Rudi Studer Hans-Jörg Happel Valentin Zacharias
  • 2. Applied Research and & Technology Transfer Innovative Application Scenarios Basic Research Applied Research Applied Research Product Development & Consulting Technology TransferMarket Preparation Networking Teaching Semantische Technologien in Karlsruhe • LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 2
  • 3.
  • 4.
  • 5. Übersicht Motivation: On-Demand Infrastrukturen Beispielanwendungen Bedarfsgetriebener Wissensaustauschin Wikis Semantic Need: Lenkung von Annotationenin Semantischen Wikis ParticipatorySensing: Dezentrale Erfassungvon Daten und Feedback Fazit und Ausblick LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 4
  • 6. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 Anwendung im Bereich der Informations- und Wissensverarbeitung denkbar? 5
  • 7. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 Wie kann die Rolle von Beitragenden systematisch unterstützt werden? 6
  • 8. Bedarfsgetriebener Wissensaustausch IN WIKIS LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 7
  • 9. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 8
  • 10. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 9
  • 11. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 10
  • 12. 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%) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 11
  • 13. (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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 12 Datengrundlage: Wikipedia Stand August 2010, Brockhaus 2006, EncyclopediaBritannica 2004
  • 14. (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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 13
  • 15. 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? LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 *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) 14 Anzahl der neuen und aktiven Wikipedianer* im Zeitverlauf 2006 bis Mitte 2010(über alle Sprachversionen)
  • 16. 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 verbesserungswürdigeArtikel 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 15
  • 17. LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 16 http://de.intopedia.org
  • 18. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 17
  • 19. Lösungsansatz 2: Woogle4MediaWiki Beispielfunktion: Zusatzinformation für „Rote Links“ (fehlende Artikel) MediaWiki-Standard Woogle4MediaWiki  Annahme: Bedarfsinformation führt zu höherer Beitragsbereitschaft LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 18
  • 20. SEMANTIC NEED: LENKUNG VON ANNOTATIONEN IN SEMANTISCHEN WIKIS LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 19
  • 21. Das Semantische Web am Beispiel Semantic Media Wiki (SMW) Ziel: Maschinelle Verarbeitung von Wissenauf Basis semantischer Annotationen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 20
  • 22. (Semantische) Annotationen Anwendungen Suche und Informationsaggregation Automatisierung von Abläufen (z.B. Vereinbarung eines Arzttermins) Probleme Erstellung und Pflege sind aufwändig und teuer Erstellung ist entkoppelt von der Nutzung (in Bezug auf Akteure und Zeit) Nutzen für den Ersteller ist nicht unmittelbar klar LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 21
  • 23. Nutzung Semantischer Annotationen in Abfragen SMW unterstützt strukturierte Anfragen {{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 22
  • 24. SMW Anfrageergebnis {{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} ??? …? 23 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0
  • 25. Weshalb fehlen die angefragten Annotationen zu „Nigeria“? Information fehlt …nicht korrekt annotiert Anderer Relations-name Externe Datenquelle offline LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 24
  • 26. Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (1) {{#ask: [[Category:Country]] [[OnContinent::Africa]] |?area |?...}} Fehlende Annotation:[[OnContinent::Africa]] „Beinahe-Ergebnis“ Egypt 1.001.449 km2 83.082.869 Cairo Egyptian pound LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 25
  • 27. Idee: Heuristische Erkennung unvollständiger Informationen auf Basis existierender Anfragen von Nutzern (2) „Fehlende Ausgabewerte“ LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 26
  • 28. Semantic Need: Bedarfsgestützte Annotation fehlender Informationen in Semantic MediaWiki Quellen desInformationsbedarfs Hinweis 27 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0
  • 29. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 28
  • 30. PARTICIPATORY SENSING: Dezentrale Erhebung von Daten und Feedback LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 29
  • 31. ? Wie kann man mit Smartphonesund intelligenter Software die kollektive Intelligenz von Mitarbeitern, Kunden oder Bürgern für die Verwaltung von verteilter Infrastruktur nutzen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 30
  • 32. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 31
  • 33. Beispielszenarien (1) Erfassung und Dokumentation von Sturmschäden Aggregierte Sicht auf die Nutzung von Wegen über GPS-Spuren LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 32
  • 34. 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 33
  • 35. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 34
  • 36. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 35 Die Senslet-Plattform: Ziele
  • 37. Die Senslet-Plattform: Architektur LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 36 Senslet-Server Unternehmens- software Sens-let Sens-let Sens-let App-Store Sens-let
  • 38. Die Senslet-Plattform: Ablauf Die eigentliche Sammelphase über verschiedene (mobile) Endgeräte: Datensammlung erfolgt durch Nutzer, System oder automatische Protokollierung Zusammenfassen, Visualisieren und Bereinigen der gesammelten Daten Eine Organisation definiert ein „Senslet“ dazu was/wer/wann/wo an Daten erfasst werden soll Durchführen von Aktionen auf Basis der gesammelten Informationen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 37
  • 39. Anwendungsfall „Stadtverbesserungen“:KA-Feedback Ziel: Existierende Möglichkeiten für Verbesserungsvorschläge von Bürgernauf eine neue technische Basis stellen LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 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.“ 38
  • 40. Existierende Möglichkeiten auf Karlsruhe.de (1) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 39
  • 41. Existierende Möglichkeiten auf Karlsruhe.de (2) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 40
  • 42. 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 41
  • 43. KA-Feedback auf dem iPhone (2) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 42
  • 44. ParticipatorySensing: 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) LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 43
  • 45. Fazit und Ausblick LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 44
  • 46. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 45
  • 47.
  • 50. SMA Solar TechnologySemantische Infrastruktur Produkte: OntoBroker & OntoStudio Professionelle Semantic MediaWiki-Lösungenim Portfolio der ontoprise GmbH LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 46 Semantic Enterprise Wiki Integriertes Wissensmanagement – auf Wiki-Art! Produkte: Semantic MediaWiki+ Referenzen: Siemens Unesco Vulcan Inc. SemanticsforSharePoint 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 VectorInformatik Semantic Information Integration NutzerfreundlicheBereitstellung und Zusammenfassung von DatenunterschiedlichsterQuellen. Produkte: SemanticIntegrator Referenzen: Audi Partners HealthCare Johnson & Johnson
  • 51. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 47
  • 52. Thank you for your attention ! Prof. Dr. Rudi Studer FZI ForschungszentrumInformatik und Institute AIFB & KSRI KIT KarlsruherInstitutfürTechnologie http://www.fzi.de/ipe http://www.aifb.kit.edu http://www.stigermany.de LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 48
  • 53. Publikationen Hans-Jörg Happel: Semantic Need: GuidingMetadataAnnotationsbyQuestions People #ask. In Proc. 9th International Semantic Web Conference, Shanghai, 2010: 321-336. Hans-Jörg Happel: Socialsearchandneed-drivenknowledgesharing in Wikis withWoogle. In Proceedingsofthe 5th International Symposium on Wikis and Open Collaboration (WikiSym '09). ACM, New York, NY, USA 2009. Hans-Jörg Happel: Towards Need-drivenKnowledge Sharing in Distributed Teams. In Proceedingsofthe 9th International Conference on Knowledge Management (I-KNOW 2009) 128-139. Hans-Jörg Happel: Woogle - On WhyandHowtoMarry 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. LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 49
  • 54. 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 LEARNTEC 2011: Wissensmanagement 3.0 50