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Wissensrepräsentation  im Social Semantic Web Dr. Katrin Weller   Abteilung für Informationswissenchaft Institut für Sprache und Information Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Agenda Bridging the Semantic Gap? Einführung: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web Effekte & Potentiale des Social Semantic Web Diskussionsbereiche & Kernanforderungen 14.12.2010
1. Einführung Wissensrepräsentation 14.12.2010 Wissensrepräsentation   (im Sinne der Informationswissenschaft) KOS :  Knowledge Organization System Aufbau von KOS Indexierung Retrieval z.B. Thesaurus-  aufbau z.B. Schlagworte  vergeben,  klassifizieren z.B. Suche mit kontrolliertem Vokabular
1. Einführung Wissensrepräsentation 14.12.2010 Wissensrepräsentation   (im Sinne der Informationswissenschaft) KOS :  Knowledge Organization System Aufbau von KOS Indexierung Retrieval z.B. Thesaurus-  aufbau z.B. Schlagworte  vergeben,  klassifizieren z.B. Suche mit kontrolliertem Vokabular Tags? Ontology Engineering? Semantic Indexing? Semantic Search? Social Search?
1. Einführung KOS im Semantic Web und im Social Web 14.12.2010 Semantic Web Ontologien   als  neue Form von KOS.  Formale Representation. Social Web (Web 2.0) Folksonomies  als  neue Form von KOS.  Nutzer steht im Mittelpunkt. Wissensrepräsentation   Methodenspektrum an KOS wird erweitert.  Neue Forschungsfragen kommen auf.
2. Effekte & Potentiale Spektrum der Wissensrepräsentationsmethoden   14.12.2010 Ontologie Strukturelle Komplexität Größe der abgebildeten Domäne Thesaurus Klassifikation Nomenklatur Folksonomy Neu durch Semantic Web Forschung: mehr Struktur Neu durch Web 2.0  Nutzeraktivität: mehr Kapazität Klassische Methoden, normierte Formate
1. Einführung Semantic Web plus Social Web 14.12.2010 Semantic Web Zusätzliche formale Metadaten für Retrieval und Informationsintegration. Social Web (Web 2.0) Nutzergenerierter Content, Social Software, Nutzer-Interaktion. Social Semantic Web z.B. Nutzer-Content + formale Metadaten, semantisch verlinkte Communities.
1. Einführung Zusammenhang Social Semantic Web und KOS Je mehr Inhalte im WWW, desto mehr werden strukturierte Zugänge benötigt.  Idealvorstellung: Communities sollen bei Aufbau und Pflege von Metadaten sowie bei der Indexierung mithelfen.  14.12.2010 WWW User Activities Metadaten Social Semantic Applications
2. Effekte & Potentiale Beispiel: Semantic Wikipedia 14.12.2010 Quelle: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006).  Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.
2. Effekte & Potentiale Social Web-Effekte mit positivem Potential für die Wissensrepräsentation Nutzerbeteiligung und teilweise auch aktive Zusammenarbeit von Nutzern wird selbstverständlich. (Collaboration vs. Collection) Große Datensammlungen (user-generated content) sind neu verfügbar und spiegeln verschiedene Interessen und Perspektiven wider.  (plus  Mashups) Über Social Tagging kommen viele Nutzer erstmals mit den Grundprinzipien der Inhaltserschließung in Kontakt.  Netzwerke unterstützen die Verlinkung sowohl von Nutzern als auch von Dokumenten.   (plus Identifier) 14.12.2010
2. Effekte & Potentiale Collaboration vs. Collection 14.12.2010 „ Collaboration“ bei Wikipedia „ Collection“ bei Bibsonomy    „Emergent Knowledge“
2. Effekte & Potentiale  Social Semantic Web Bausteine  Nutzer-Communities Technologien, die den Nutzern einen einfachen Informationsaustausch ermöglichen Vernetzungen zwischen einzelnen Tools und zwischen deren „Elementen“, z.B. zwischen Nutzern oder Dokumenten Kennungen (Identifier) Metadaten und KOS Mash-Ups und Neu-Kombinationen 14.12.2010
Social Semantic Web als Antwort auf alle Fragen? 14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Vier große Diskussionsbereiche…
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 1.  Integrative Aspekte der Wissensrepräsentation  Anforderung: Vernetzung und Wiederverwertung 14.12.2010
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche:  „ klassisches“ Semantic Web Thema: Mapping, Merging, Integration Aktualität und Versionen Neu: Vernetzung verschiedenartiger KOS (Ontologien, klassische KOS, Web 2.0 Ressourcen, „Standard“ Web Ressourcen)  Einheitliche Formate  14.12.2010 Vernetzung und Wiederverwertung
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 Vernetzung und Wiederverwertung Lösungsansätze: Definitionen für KOS-Typen / Meta-KOS Identifikation von Wissensressourcen für die Wiederverwertung Transfer in semantische Formate: DBPedia, SKOS Semantische Upgrades und Tag Gardening Linked Data Ansätze
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 2.  Konzeptionelle Aspekte der Wissensrepräsentation     Anforderung: Standards
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: Semantic Web: technische Standards, z.B. Ontologiesprachen.  Dennoch: keine Standard-Ontologiesprache (Kandidaten: OWL, RDF, SKOS…) Es fehlen Standards auf konzeptioneller Ebene, vergleichbar zu DIN und ISO Normen für klassische KOS.  Z.B. Modellierung und Benennung von semantischen Relationen.  Was ist eine Ontologie im Vergleich zu anderen KOS? Darauf aufbauend: Vernetzungsproblem + Vernetzungsstandards 14.12.2010 Standards im Social Semantic Web
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Lösungsansätze: Thematisierung von Modellierungsfragen  in der Community Leitlinien für Ontologieplanung Standards z.B. für Semantische Relationen Meta-KOS Wünschenswert: Standard Referenzen (z.B. Wikipedia)  Problem: Einbeziehung der Social Semantic Web Nutzer 14.12.2010 Standards im Social Semantic Web
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 3.  Soziale Aspekte der Wissensrepräsentation    Anforderung: Einbeziehung der Nutzer 14.12.2010
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: Web Nutzer in den Ontologieaufbau einbeziehen? Collaborative Ontology Engineering ≠ Community-based Ontology Engineering Nutzermotivation (Anreizsysteme) Vermittlung von Prinzipien der Wissensrepräsentation Nutzertypen ? 14.12.2010 Einbeziehung der Nutzer
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Lösungsansätze Explizite Unterstützung von Community-Interaktion in Ontologieeditoren einfache Interfaces und „versteckte“ Semantik Übersetzung von informalen in formale Wissensbausteine Controlled Natural Languages Games with a Purpose (GWAP) – Anreizsysteme Community Knowledge Bases Auswertung bestehender sozialer Resourcen / Tag Gardening Beispiele: Open Mind Project, Cyc Factory Game, Freebase Nutzerstudien 14.12.2010 Einbeziehung der Nutzer
14.12.2010 Freebase  Quelle: http://www.freebase.com/view/user/tadhg/tsport/views/snooker_player. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen OpenMind. Quelle: http://commons.media.mit.edu/en/add/21/.
14.12.2010 Verbosity  Quelle: http://www.gwap.com/gwap/gamesPreview/verbosity./ 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 4.  Anwendungsorientierte Aspekte der Wissensrepräsentation    Anforderung: Indexierungsstrategien
3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche:  Social Web: Indexierung ↔ Semantic Web: Wissensrepräsentation? Können/wollen Laien mit kontrollierten Vokabularen arbeiten? Was ist ein „Dokument“ im Social Semantic Web? Indexierungskonsistenz? KOS Versionen? Indexierung mit komplexen OWL-DL Ontologien? Neue Retrievalmodelle?    Viele offene Fragen, wenige konkrete Ansätze.  14.12.2010 Indexierungsstrategien
14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
Fazit & Ausblick Trends:  Praktikable Ansätze wichtiger als Ontologiesprachenmächtigkeit Auswertung vorhandener Daten für neue Zwecke Auswertung von impliziten Nutzeraktivitäten (Kollektion vor Kollaboration) Verknüpfungen und Mehrfachverwertungen Zukunfts-Themen:  Indexierung und Retrieval im Social Semantic Web Interaktionen von Menschen und Daten Nutzerstudien und interdisziplinäre Ansätze 14.12.2010
14.12.2010 Für Kommentare, Rückfragen und Anregungen:  [email_address] Vielen Dank und viele Grüße aus Düsseldorf!
Literatur (Auswahl) ANKOLEKAR, Anupriya; KRÖTZSCH, Markus; TRAN, Duc T.; VRANDECIC, Denny: The Two Cultures: Mashing Up Web 2.0 and the Semantic Web. In:  Proceedings of the 16th International World Wide Web Conference (WWW 2007) . Red Hook: Curran, 2007, 825-834. AUER, Sören; BIZER, Chris; MÜLLER, Claudia; ZHDANOVA, Anna V. (Hrsg.):  The Social Semantic Web: Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW) .  GI-Edition Proceedings, 113. Bonn: Gesellschaft für Informatik, 2007. BIZER, Chris; HEATH, Tom; AYERS, Danny; RAIMOND, Yves: Interlinking Open Data on the Web. In: Proceedings of the Demonstrations Track, 4th European Semantic Web Conference (ESWC2007), 2007. BRESLIN, John G.; PASSANT, Alexandre; DECKER, Stefan:  The Social Semantic Web . Berlin: Springer, 2009. HEPP, Martin; BACHLECHNER, Daniel; SIORPAES, Katharina: Harvesting Wiki Consensus: Using Wikipedia Entries as Ontology Elements. In: IEEE Internet Computing, 11 (2007), Nr. 5, S. 54-65. KRÖTZSCH, Markus; VRANDECIC, Denny; VÖLKEL, Max: Wikipedia and the Semantic Web: The Missing Links.  In:  Proceedings of Wikimania 2005: The First International Wikimedia Conference . Wikimedia Foundation, 2005. PETERS, Isabella; WELLER, Katrin: Tag Gardening for Folksonomy Enrichment and Maintenance. In: Webology, 5 (2008), Nr. 3. VÖLKEL, M., KRÖTZSCH, M., VRANDECIC, D., HALLER, H., & STUDER, R. (2006).  Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM. 14.12.2010
Links DBPedia:  http://dbpedia.org/About   Cyc Factory:  http://game.cyc.com/game.html   Freebase:  http://www.freebase.com   FOAF:  www.foaf-project.org Google Image Labeler:  http://images.google.com/imagelabeler/   Linked Data:  http://linkeddata.org /   Open Mind Project:  http://commons.media.mit.edu/en / SKOS:  http://www.w3.org/2004/02/skos/   Verbosity:  http://www.gwap.com/gwap/gamesPreview/verbosity   14.12.2010
Quellen der verwendeten Abbildungen Screenshot „Wikipedia“ Folie 11:  http://de.wikipedia.org/wiki/Diskussion:R%C3%B6mische_Wandmalerei . Screenshot „Bibsonomy Tagcloud“ Folie 11:  http://www.bibsonomy.org / . Foto „Tunnel“, Folie 13, Foto „Brücke“, Folie 2: Windows Clip Art.  Foto „Wegweiser 1“ Folie 14:  http://www.mefmab.ch/html/kontakt.html . Foto „Wegweiser 2“ Folie 14:  http://www.drjost.ch/162,0,beispiele-gruppe-2,index,0.php . Foto „Kleiderschrank“ Folie 17:  http://www.flickr.com/photos/molamoni/754750979/ .  Foto „Großraumbüro“ Folie 20:  http://www.welt.de/wissenschaft/medizin/article3017482/Arbeit-im-Grossraumbuero-macht-krank.html .  Foto „Post-its“ Folie 26:  http://www.core77.com/corehome/2005/04/i-am-stuck-on-post-its-cuz-post-its.html   (jeweils Stand 12.12.2010) 14.12.2010

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Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

  • 1. Wissensrepräsentation im Social Semantic Web Dr. Katrin Weller Abteilung für Informationswissenchaft Institut für Sprache und Information Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
  • 2. Agenda Bridging the Semantic Gap? Einführung: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web Effekte & Potentiale des Social Semantic Web Diskussionsbereiche & Kernanforderungen 14.12.2010
  • 3. 1. Einführung Wissensrepräsentation 14.12.2010 Wissensrepräsentation (im Sinne der Informationswissenschaft) KOS : Knowledge Organization System Aufbau von KOS Indexierung Retrieval z.B. Thesaurus- aufbau z.B. Schlagworte vergeben, klassifizieren z.B. Suche mit kontrolliertem Vokabular
  • 4. 1. Einführung Wissensrepräsentation 14.12.2010 Wissensrepräsentation (im Sinne der Informationswissenschaft) KOS : Knowledge Organization System Aufbau von KOS Indexierung Retrieval z.B. Thesaurus- aufbau z.B. Schlagworte vergeben, klassifizieren z.B. Suche mit kontrolliertem Vokabular Tags? Ontology Engineering? Semantic Indexing? Semantic Search? Social Search?
  • 5. 1. Einführung KOS im Semantic Web und im Social Web 14.12.2010 Semantic Web Ontologien als neue Form von KOS. Formale Representation. Social Web (Web 2.0) Folksonomies als neue Form von KOS. Nutzer steht im Mittelpunkt. Wissensrepräsentation Methodenspektrum an KOS wird erweitert. Neue Forschungsfragen kommen auf.
  • 6. 2. Effekte & Potentiale Spektrum der Wissensrepräsentationsmethoden 14.12.2010 Ontologie Strukturelle Komplexität Größe der abgebildeten Domäne Thesaurus Klassifikation Nomenklatur Folksonomy Neu durch Semantic Web Forschung: mehr Struktur Neu durch Web 2.0 Nutzeraktivität: mehr Kapazität Klassische Methoden, normierte Formate
  • 7. 1. Einführung Semantic Web plus Social Web 14.12.2010 Semantic Web Zusätzliche formale Metadaten für Retrieval und Informationsintegration. Social Web (Web 2.0) Nutzergenerierter Content, Social Software, Nutzer-Interaktion. Social Semantic Web z.B. Nutzer-Content + formale Metadaten, semantisch verlinkte Communities.
  • 8. 1. Einführung Zusammenhang Social Semantic Web und KOS Je mehr Inhalte im WWW, desto mehr werden strukturierte Zugänge benötigt. Idealvorstellung: Communities sollen bei Aufbau und Pflege von Metadaten sowie bei der Indexierung mithelfen. 14.12.2010 WWW User Activities Metadaten Social Semantic Applications
  • 9. 2. Effekte & Potentiale Beispiel: Semantic Wikipedia 14.12.2010 Quelle: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.
  • 10. 2. Effekte & Potentiale Social Web-Effekte mit positivem Potential für die Wissensrepräsentation Nutzerbeteiligung und teilweise auch aktive Zusammenarbeit von Nutzern wird selbstverständlich. (Collaboration vs. Collection) Große Datensammlungen (user-generated content) sind neu verfügbar und spiegeln verschiedene Interessen und Perspektiven wider. (plus Mashups) Über Social Tagging kommen viele Nutzer erstmals mit den Grundprinzipien der Inhaltserschließung in Kontakt. Netzwerke unterstützen die Verlinkung sowohl von Nutzern als auch von Dokumenten. (plus Identifier) 14.12.2010
  • 11. 2. Effekte & Potentiale Collaboration vs. Collection 14.12.2010 „ Collaboration“ bei Wikipedia „ Collection“ bei Bibsonomy  „Emergent Knowledge“
  • 12. 2. Effekte & Potentiale Social Semantic Web Bausteine Nutzer-Communities Technologien, die den Nutzern einen einfachen Informationsaustausch ermöglichen Vernetzungen zwischen einzelnen Tools und zwischen deren „Elementen“, z.B. zwischen Nutzern oder Dokumenten Kennungen (Identifier) Metadaten und KOS Mash-Ups und Neu-Kombinationen 14.12.2010
  • 13. Social Semantic Web als Antwort auf alle Fragen? 14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Vier große Diskussionsbereiche…
  • 14. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 1. Integrative Aspekte der Wissensrepräsentation  Anforderung: Vernetzung und Wiederverwertung 14.12.2010
  • 15. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: „ klassisches“ Semantic Web Thema: Mapping, Merging, Integration Aktualität und Versionen Neu: Vernetzung verschiedenartiger KOS (Ontologien, klassische KOS, Web 2.0 Ressourcen, „Standard“ Web Ressourcen) Einheitliche Formate 14.12.2010 Vernetzung und Wiederverwertung
  • 16. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 Vernetzung und Wiederverwertung Lösungsansätze: Definitionen für KOS-Typen / Meta-KOS Identifikation von Wissensressourcen für die Wiederverwertung Transfer in semantische Formate: DBPedia, SKOS Semantische Upgrades und Tag Gardening Linked Data Ansätze
  • 17. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 2. Konzeptionelle Aspekte der Wissensrepräsentation  Anforderung: Standards
  • 18. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: Semantic Web: technische Standards, z.B. Ontologiesprachen. Dennoch: keine Standard-Ontologiesprache (Kandidaten: OWL, RDF, SKOS…) Es fehlen Standards auf konzeptioneller Ebene, vergleichbar zu DIN und ISO Normen für klassische KOS. Z.B. Modellierung und Benennung von semantischen Relationen. Was ist eine Ontologie im Vergleich zu anderen KOS? Darauf aufbauend: Vernetzungsproblem + Vernetzungsstandards 14.12.2010 Standards im Social Semantic Web
  • 19. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Lösungsansätze: Thematisierung von Modellierungsfragen in der Community Leitlinien für Ontologieplanung Standards z.B. für Semantische Relationen Meta-KOS Wünschenswert: Standard Referenzen (z.B. Wikipedia)  Problem: Einbeziehung der Social Semantic Web Nutzer 14.12.2010 Standards im Social Semantic Web
  • 20. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 3. Soziale Aspekte der Wissensrepräsentation  Anforderung: Einbeziehung der Nutzer 14.12.2010
  • 21. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: Web Nutzer in den Ontologieaufbau einbeziehen? Collaborative Ontology Engineering ≠ Community-based Ontology Engineering Nutzermotivation (Anreizsysteme) Vermittlung von Prinzipien der Wissensrepräsentation Nutzertypen ? 14.12.2010 Einbeziehung der Nutzer
  • 22. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Lösungsansätze Explizite Unterstützung von Community-Interaktion in Ontologieeditoren einfache Interfaces und „versteckte“ Semantik Übersetzung von informalen in formale Wissensbausteine Controlled Natural Languages Games with a Purpose (GWAP) – Anreizsysteme Community Knowledge Bases Auswertung bestehender sozialer Resourcen / Tag Gardening Beispiele: Open Mind Project, Cyc Factory Game, Freebase Nutzerstudien 14.12.2010 Einbeziehung der Nutzer
  • 23. 14.12.2010 Freebase Quelle: http://www.freebase.com/view/user/tadhg/tsport/views/snooker_player. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
  • 24. 14.12.2010 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen OpenMind. Quelle: http://commons.media.mit.edu/en/add/21/.
  • 25. 14.12.2010 Verbosity Quelle: http://www.gwap.com/gwap/gamesPreview/verbosity./ 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen
  • 26. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen 14.12.2010 4. Anwendungsorientierte Aspekte der Wissensrepräsentation  Anforderung: Indexierungsstrategien
  • 27. 3. Diskussionsbereiche & Anforderungen Bereiche: Social Web: Indexierung ↔ Semantic Web: Wissensrepräsentation? Können/wollen Laien mit kontrollierten Vokabularen arbeiten? Was ist ein „Dokument“ im Social Semantic Web? Indexierungskonsistenz? KOS Versionen? Indexierung mit komplexen OWL-DL Ontologien? Neue Retrievalmodelle?  Viele offene Fragen, wenige konkrete Ansätze. 14.12.2010 Indexierungsstrategien
  • 29. Fazit & Ausblick Trends: Praktikable Ansätze wichtiger als Ontologiesprachenmächtigkeit Auswertung vorhandener Daten für neue Zwecke Auswertung von impliziten Nutzeraktivitäten (Kollektion vor Kollaboration) Verknüpfungen und Mehrfachverwertungen Zukunfts-Themen: Indexierung und Retrieval im Social Semantic Web Interaktionen von Menschen und Daten Nutzerstudien und interdisziplinäre Ansätze 14.12.2010
  • 30. 14.12.2010 Für Kommentare, Rückfragen und Anregungen: [email_address] Vielen Dank und viele Grüße aus Düsseldorf!
  • 31. Literatur (Auswahl) ANKOLEKAR, Anupriya; KRÖTZSCH, Markus; TRAN, Duc T.; VRANDECIC, Denny: The Two Cultures: Mashing Up Web 2.0 and the Semantic Web. In: Proceedings of the 16th International World Wide Web Conference (WWW 2007) . Red Hook: Curran, 2007, 825-834. AUER, Sören; BIZER, Chris; MÜLLER, Claudia; ZHDANOVA, Anna V. (Hrsg.): The Social Semantic Web: Proceedings of the 1st Conference on Social Semantic Web (CSSW) . GI-Edition Proceedings, 113. Bonn: Gesellschaft für Informatik, 2007. BIZER, Chris; HEATH, Tom; AYERS, Danny; RAIMOND, Yves: Interlinking Open Data on the Web. In: Proceedings of the Demonstrations Track, 4th European Semantic Web Conference (ESWC2007), 2007. BRESLIN, John G.; PASSANT, Alexandre; DECKER, Stefan: The Social Semantic Web . Berlin: Springer, 2009. HEPP, Martin; BACHLECHNER, Daniel; SIORPAES, Katharina: Harvesting Wiki Consensus: Using Wikipedia Entries as Ontology Elements. In: IEEE Internet Computing, 11 (2007), Nr. 5, S. 54-65. KRÖTZSCH, Markus; VRANDECIC, Denny; VÖLKEL, Max: Wikipedia and the Semantic Web: The Missing Links. In: Proceedings of Wikimania 2005: The First International Wikimedia Conference . Wikimedia Foundation, 2005. PETERS, Isabella; WELLER, Katrin: Tag Gardening for Folksonomy Enrichment and Maintenance. In: Webology, 5 (2008), Nr. 3. VÖLKEL, M., KRÖTZSCH, M., VRANDECIC, D., HALLER, H., & STUDER, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM. 14.12.2010
  • 32. Links DBPedia: http://dbpedia.org/About Cyc Factory: http://game.cyc.com/game.html Freebase: http://www.freebase.com FOAF: www.foaf-project.org Google Image Labeler: http://images.google.com/imagelabeler/ Linked Data: http://linkeddata.org / Open Mind Project: http://commons.media.mit.edu/en / SKOS: http://www.w3.org/2004/02/skos/ Verbosity: http://www.gwap.com/gwap/gamesPreview/verbosity 14.12.2010
  • 33. Quellen der verwendeten Abbildungen Screenshot „Wikipedia“ Folie 11: http://de.wikipedia.org/wiki/Diskussion:R%C3%B6mische_Wandmalerei . Screenshot „Bibsonomy Tagcloud“ Folie 11: http://www.bibsonomy.org / . Foto „Tunnel“, Folie 13, Foto „Brücke“, Folie 2: Windows Clip Art. Foto „Wegweiser 1“ Folie 14: http://www.mefmab.ch/html/kontakt.html . Foto „Wegweiser 2“ Folie 14: http://www.drjost.ch/162,0,beispiele-gruppe-2,index,0.php . Foto „Kleiderschrank“ Folie 17: http://www.flickr.com/photos/molamoni/754750979/ . Foto „Großraumbüro“ Folie 20: http://www.welt.de/wissenschaft/medizin/article3017482/Arbeit-im-Grossraumbuero-macht-krank.html . Foto „Post-its“ Folie 26: http://www.core77.com/corehome/2005/04/i-am-stuck-on-post-its-cuz-post-its.html (jeweils Stand 12.12.2010) 14.12.2010

Hinweis der Redaktion

  1. Und spezieller: Wie kann die Entwicklung und die Anwendung formaler semantischer KOS (nämlich Ontologien) von aktuellen Entwicklungen des Web 2.0 bzw. Social Web profitieren. Die Doktorarbeit enthält: Einen ausführlichen Überblick über den Stand der Wissensrepräsentation sowohl aus klassischer Sicht, im Semantic Web und im Web 2.0. Dazu wurden verschiedene Perspektiven berücksichtigt, z.B. Informationswissenschaft und Informatik.
  2. Hier ansprechen, was es sonst noch gibt, z.B semantic Blogging.
  3. Computation and inference over collected information can lead to answers and discoveries that cannot be found in the individual contributions. In this way, new values are created from the collected data. He refers to this as “emergent knowledge” (Gruber, 2008).
  4. Ehem. Folie 11
  5. Die größten Chancen zur Einbeziehung großer Communities bestehen also dann, wenn die Nutzer wenig Vorarbeit leisten müssen (z.B. nicht zunächst OWL erlernen), wenn an kleinen Teilaufgaben gearbeitet werden kann oder vorgefertigte Datenstrukturen nur weiter angereichert werden müssen, sowie wenn geeignete Anreizmechanismen oder Belohnungen an eine Aufgabe gekoppelt sind (z.B. Reputation, Spaß oder ein unmittelbar verbesserter Zugang zu Informationen).