Semantisches und vernetztes Wissensmanagement für Forschung und Wissenschaft

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    Semantisches und vernetztes Wissensmanagement für Forschung und Wissenschaft - Presentation Transcript

    1. Semantisches und vernetztes Wissensmanagement für Forschung und Wissenschaft WissKom 2007 Jülich, November 2007 Katrin Weller Institut für Sprache und Information, Abteilung for Informationswissenschaft, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Dank an Indra Mainz, Dominic Mainz & Ingo Paulsen gefördert durch
    2. e-Science
      • „ Enhanced Science“
      • Ziele:
      • Entlastung in Organisationsaufgaben und bei technischen Routinearbeiten
      • Vereinfachung wissenschaftliche Arbeitsabläufe
      • Effizientere Infrastrukturen in der Forschung
      • Umfassende Vernetzung von wissenschaftlichen Einrichtungen
    3. e-Science
      • Anfänglicher Schwerpunkt: technische Möglichkeiten für verteilte Rechenleistung ( Grid-Computing bzw. Cyberinfrastructures)
      • Erste Ansätze, z. B. SETI@home.
      • Aktuelle deutsche Grid-Projekte, z. B.
        • MediGrid, Verknüpfung und Bereitstellung zahlreicher Daten der biomedizinischen Forschung
        • AeroGrid, Arbeitsumgebung für die deutsche Luftfahrtforschung
        • AstroGrid, Infrastruktur für die deutsche astronomische und astrophysikalische Forschung
        • TextGrid, Workbench für die gemeinschaftliche philologische Bearbeitung, Analyse, Annotation, Edition und Publikation von Textdaten der Geisteswissenschaften
        • Und weitere, siehe http://www.d-grid.de
    4. e-Science
      • “ Scientific progress increasingly depends on pooling resources, know-how and results; making connections between ideas, people, and data; and finding and interpreting knowledge generated by others, in ways that may have not been anticipated when it was created. “
      • Goble et al. (2006)
    5. Weitere relevante Entwicklungen
      • Open Access
        • Freier Zugang zu Daten, insbesondere zu wissenschaftlichen Publikationen.
      • Web 2.0
        • Vernetzung von Menschen in aller Welt (Social Networking) und Bereitstellung von Tools zur Zusammenarbeit (Social Software). Gemeinschaftliche Produktion neuer Inhalte.
      • Semantic Web
        • Abbilden von Informationen in formalen, semantischen Strukturen (Ontologien). Informationsvernetzung mittels semantischer Annotationen.
    6. Ebenen in e-Science
    7. Web 2.0
      • Das “Mitmach-Web”
      • Die Nutzer stehen im Mittelpunkt, Many-to-Many-Relationships, Community-Vernetzung.
      • Grenzen zwischen Konsumenten und Produzenten fallen weg.
      • Neue Kommunikationswege, “Matrix of Dialogues”.
      • Enorme Datensammlungen; Texte, Bilder, Multimedia.
      • Im Idealfall: „Collective Intelligence“
      • Social Software zur gemeinsamen Datensammlung und -aufbereitung, Vernetzung von Menschen und Content.
      • Chancen für wissenschaftliche Communities und gemeinschaftliches Wissensmanagement.
      • Social Networking
      • Abbildung von bestehenden Kontakten.
      • Eingabe von Personenprofilen, Interessen, Expertisen.
      • Suche nach Personen, auch über Personenprofile.
      • Leichte Kontaktaufnahme, Verwaltung von Kontaktdaten.
      • Oft können zusätzlich innerhalb der Plattform Gruppen gebildet und Diskussionen geführt werden.
      Networking & Communities Beispiel: Persönliches Profil bei XING.
      • XING beherbergt derzeit rund 5000 thematische Gruppen 129 davon in der Kategorie „Wissenschaft“
      • Beispiele:
        • „Metallpulverspritzguss: Hart wie Stahl – Formbar wie Kunststoff“, 10 Mitglieder
        • „Schlafmedizin“, 30 Mitglieder
        • derzeitige Spitzenreiter:
        • Promotion, 5.150 Mitglieder
        • Zeitgeist/Zukunft - international – Megatrends - Szenarien, Utopien und Visionen unserer Welt von Morgen, 4.741 Mitglieder
        • „Geistreich – Interdisziplinärer Dialog“, 3.017 Mitglieder
        • „Arbeits- und Organisationspsychologie“, 2.669 Mitglieder
        • „Life Sciences“, 2.340 Mitglieder
        • Stand vom 05.11.2007, deutschsprachiger Zugang zur Plattform XING.
      Networking & Communities
    8. Networking & Communities Interessengruppen auf den Social Networking Plattformen Facebook und Nature Network.
    9. Networking & Communities Alternative Networking Ansätze Beispiel Upcoming: Vernetzung über einen Kalender.
    10. Gemeinschaftliche Wissensaufbereitung
      • Aktuelles Erfolgsmodell der kollaborativen Wissens- und Datenorganisation: gemeinschaftliche Datenerstellung + gemeinschaftliche Indexierung
      • Social Software
      • Privatnutzerbereich: Verwalten von Fotos und Videos.
      • privat u. wissenschaftlicher Bereich: Verwalten von Weblinks und bibliographischen Angaben.
      • Künftig ggf. auch wissenschaftliche Bild- und Multimediadateien oder gar experimentelle und primäre Forschungsdaten.
      • Social Tagging
      • Nutzer vergeben frei gewählte Schlagworte (Tags) zu einzelnen Einträgen innerhalb einer Plattform.
      • Folksonomies als neue Erschließungsmethoden und Suchhilfen.
    11. Social Software und wissenschaftliche Daten Connotea & Bibsonomy: Ausrichtung auf Wissenschafter und Forscher, die hier ihre Favoritenlinks und Literaturangaben verwalten und mit Kollegen austauschen können.
    12. Social Software und wissenschaftliche Daten
      • Beispiele Swivel und IBM Many Eyes:
      • Gemeinschaftliche Sammlung und Aufbereitung von Daten als Tabellen und Graphiken.
      • Einsatzmöglichkeiten reichen von kleinen Arbeitsgruppen bis zu weltweiten Kollaborationen.
      • Probleme
      • aktive Teilnahme der Mitglieder erforderlich
      • Sorgfalt im Umgang mit Personendaten als Mindestanforderungen
      • Anreizsysteme, beispielsweise verfeinerte und explizite Möglichkeiten für den Aufbau von Reputation
      • Kennzeichnungen von Urheberschaften, explizite Nutzungsrechte als Gegenmaßnahme zu möglicher Zweckentfremdung und Missbrauch von Inhalten
      Web 2.0 Anwendungen in der Wissenschaft
    13. Ontologien und semantische Informationsintegration
      • Problem:
      • Gemeinschaftliches Taggen von Informationseinheiten reicht für die Forschungskontext langfristig nicht aus.
      • Probleme: Keine Synonymkontrolle, keine Homonymauflösung, Tippfehler, Mehrsprachigkeit, Spam, Personenbezüge etc.
      •  Weiterführende Ansätze zur semantischen Informationsintegration.
      • Bislang oberste und schwierigste Ebene einer vernetzten Wissenschaftslandschaft.
      • Kontrollierte und strukturierte Metadaten sollen eine Kontexteinbettung und semantische Suchen ermöglichen.
    14. Semantic Web
      • Semantic Integration : Wissen soll nicht nur besser auffindbar gemacht werden, sondern auch unmittelbar in einen globalen Kontext eingegliedert werden; neue Informationen werden zum bestehenden Informationsgeflecht in Beziehung gesetzt.
      • Zusammenhänge zwischen Wissensbausteinen müssen explizit gemacht werden.
      • Ansätze:
      • Semantische Annotationen – neue Indexierungsansätze.
      • strukturierte Umsetzung von Wissen in Form von Ontologien. Auch: Wissen einer Forschungsgemeinschaft in eine eindeutige Form bringen, und dabei möglichst einen aktuellen Konsens zum Wissenstand abzubilden.
    15. Ontologien und semantische Informationsintegration
      • Ontologien
      • = Systeme der Wissensrepräsentation bestehend aus Konzepten, Instanzen, und den Relationen zwischen ihnen.
      • Formalisierung von Wissen mit Hilfe von Ontologie-Editoren und Ontologiesprachen (z. B. OWL).
      • Konsens-Abbildung: Festhalten eines Wissensstandes mit expliziter Darstellung der Zusammenhänge.
      http://protege.stanford.edu
    16. Ontologien und semantische Informationsintegration Klassen: hierarchisches Klassenaufbau im Editor, Regeln für die Klassen-zugehörigkeit können ergänzt werden. Instanzen werden den Klassen zugeordnet. Auszug aus Generations Ontology: http://www.co-ode.org/ontologies/
    17. Beispiel Generations Ontology: http://www.co-ode.org/ontologies/, dargestellt mit Protege OntoViz Tab.
      • Einsatzbereich: Beispiel Life Sciences
      • Große Mengen heterogener Daten müssen zueinander in Bezug gesetzt werden, z. B. Nukleotidsequenzen, Aminosäuresequenzen, molekulare 3D-Strukturen.
      • Hochspezialisierte Forschungsbereiche müssen formal strukturiert werden.
      • Umgesetzt wird vor allem die Annotation von Literatur (z. B. mit UMLS) und Gen-Daten (z. B. mit Gene Ontology).
      Einsatz von Ontologien
    18. Einsatz von Ontologien
      • Semantisches Grid
      • Semantic Grid Projekte befassen sich mit einer Verbesserung der Interoperabilität aktueller Grid-Applikationen.
      • Ontologien helfen hier in erster Linie bei der Maschine-Maschine Kommunikationen und sollen einen verbesserten Workflow zwischen einzelnen Anwendungen gewährleisten.
      • Umfassende Infrastrukturen, in der alle Ressourcen (auch die Services selbst) maschinenlesbar beschrieben sind.
      Quelle: http://www.semanticgrid.org/vision.html
      • Semantisch angereicherte Social Software & Wikis
      • Beispiel DBin: Neue Informationen und Bilder werden direkt mit Instanzen der Ontologie verknüpft.
      Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0
              • Quelle: http://www.dbin.org/screendemo/dbintease.html
      • Semantisch angereicherte Social Software & Wikis
      • Beispiel Semantic Media Wiki:
      • Anwendung für Wikipedia.
      • Semantische Annotationen werden direkt in den Wiki-Text eingebaut.
      • Ermöglicht u. A. neue Formen der Suche, z. B.:
      • Alle Wiki-Artikel über Städte in NRW?
      • Alle Asteroiden, die nach Menschen benannt sind?
      • Alle bedeutenden Personen, die 1975 gestorben sind?
      Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0 Weitere Beispiele und Use-Cases unter http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki
    19. Semantic Media Wiki
    20. Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0 Aussage „Harry Osborn kennt Aunt Mary“ im FOAF Format. Quelle: http://www.foaf-project.org/2004/us/about.html Alternative Community-Repräsentation: FOAF
      • Kollaborativ erstellte Ontologien
      • Die Ontologien, die für die semantische Annotation verwendet werden, sollten im Idealfall den Konsens einer Gemeinschaft abbilden.
      • Benötigt werden Editoren, die speziell den gemeinschaftlichen Aufbau von Ontologien ermöglichen.
      • Angeschlossen sein sollten Diskussionsmöglichkeiten, Kommentarfunktionen und Möglichkeiten zum Anhang von zusätzlichen Daten (z. B. Konzeptskizzen).
      Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0
    21. Kollaborativer Ontologieaufbau: Ontoverse Plattform
    22. Neue Ebene der Vernetzung?
      • Nächste Herausforderung:
        • Vernetzung verschiedener Ontologien.
        • Formalisierungen verschiedener Wissensbereiche müssen auf einer weiter übergeordneten Ebene wiederum zueinander in Beziehung gesetzt werden, Konkordanzen und Querverweise müssen aufgebaut werden.
        • Aktuelle Forschungen im Bereich Ontology Mapping bereiten diese Aufgaben bereits vor.
        • Erschwert werden diese Bemühungen vor allem noch dadurch, dass sich Ontologien durch fortdauernde Aktualisierungen und Ergänzungen im ständigen Wandel befinden können
    23. Fazit
      • Aktuelle Trendbegriffe wie e-Science, Web 2.0 und Social Software oder Ontologien und Semantic Web bzw. die jeweils dahinter stehenden Techniken und Entwicklungen sind nicht isoliert zu betrachten. Zusammengenommen entwickeln sie Potential für grundlegende Veränderungen.
      • Es ergeben sich daraus für eine vernetzte Wissenschaftslandschaft insbesondere die folgenden Merkmale:
      • Ressourcenverknüpfung und freier Zugang zu Wissensbeständen
      • Soziale Netzwerke und Wissensaustausch
      • Kollaborative Wissensaufbereitung
      • Semantische Informationsintegration
    24. Ausblick
      • Idealfall?
      • Mit vernetzter Rechenleistung werden wissenschaftliche Fragestellungen bearbeitet und Daten gewonnen, welche dann in umfassende und allgemein zugängliche Archive abgelegt werden.
      • In diesen Archiven liegen sowohl wissenschaftliche Primärdaten (z. B. Ergebnisse aus Experimenten) wie auch wissenschaftliche Publikationen vor.
      • Diese werden kollaborativ gepflegt und von Communities mit neuen Ergebnissen angereichert.
      • Interessensgruppen kommentieren und diskutieren vorhandene Daten und nutzen bereitgestellte Portale für die strukturierte Aufbereitung der enthaltenen Informationen, wobei bestehende Ontologien und semantische Technologien für die Informationsvernetzung genutzt werden.
      • Viele Grüße aus Düsseldorf
      • Für Fragen, Anregungen, Anmerkungen:
      • [email_address]
      • Katrin Weller
      • Institut für Sprache und Information
      • Abteilung Informationswissenschaft
      • Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
      • Universitätsstraße 1, Geb. 23.21.04
      • 40225 Düsseldorf
      • www.phil-fak.uni-duesseldorf.de/infowiss
    25. Links
      • Bibsonomy: http://www.bibsonomy.org
      • Connotea: http://www.connotea.org
      • DBin: http://www.dbin.org
      • D-Grid Initiative: http://www.d-grid.de
      • del.icio.us: http://del.icio.us
      • Facebook: http://www.facebook.com
      • Flickr: http://www.flickr.com
      • FOAF: http:// www.foaf-project.org
      • Gene Ontology: http://www.geneontology.org
      • IBM Many Eyes: http://services.alphaworks.ibm.com/manyeyes/app
      • MetaCollab: http:// collaboration.wikia.com
      • MyExperiment: http:// myexperiment.org
      • Nature Network: http:// network.nature.com
      • Ontoverse: http://www.ontoverse.org
      • OntoWiki: http://ontowiki.net/Projects/OntoWiki
      • Protégé: http://protege.stanford.edu/
      • Semantic Media Wiki (Projekt): http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki
      • SETI@home: http:// setiweb.ssl.berkeley.edu /
      • Soboleo: http://soboleo.fzi.de:8080/webPortal/
      • Swivel: http:// www.swivel.com
      • UMLS: http://www.nlm.nih.gov/research/umls/
      • Upcoming: http://upcoming.yahoo.com
      • Wikipedia: http://www.wikipedia.org
      • Xing: http:// www.xing.com , ehemals openBC
    26. Literatur (Auszug)
      • Alby, T. (2007): Web 2.0. Konzepte, Anwendungen, Technologien. München, Wien: Carl Hanser Verlag.
      • Alexiev V, Breu M et al. (2005): Information Integration with Ontologies. Experiences from an Industrial Showcase, Chichester: Wiley & Sons.
      • Antoniou G, van Harmelen F (2004): A Semantic Web Primer, Cambridge, Mass.: MIT Press.
      • Davies J, Fensel D, van Harmelen F (Hrsg., 2003): Towards the Semantic Web. Ontology-Driven Knowledge Management, Chichester: Wiley & Sons.
      • Davies J, Studer R, Warren P (2006): Semantic Web Technologies. Trends and Research in Ontology-Based Systems, Chichester: Wiley & Sons.
      • Goble C, Corcho , O, et al. (2006): E-Science and the Semantic Web: A Symbiotic Relationship. In: Proceedings of Discovery Science, 9th International Conference, DS 2006, Barcelona, Spain , S. 1-12.
      • Gordon-Murnane , L. (2006). Social Bookmarking, Folksonomies, and Web 2.0 Tools. In: Searcher. The Magazine for Database Professionals, 14(6), S. 26-38.
      • Hey T, Trefethen A (2005) : Cyberinfrastructures for e-Science. In: Science 308, S. 817-821.
      • Leuf, B.; Cunningham , W. (2001): The Wiki Way. Quick Collaboration on the Web, London: Addison-Wesley.
      • Macgregor , G., McCulloch , E. (2006). Collaborative tagging as a knowledge organisation and resource discovery tool. In: Library Review, 55(5), 291-300.
      • Maness , J. (2006): Library 2.0 Theory. Web 2.0 and Its Implications for Libraries. In: Webology , 3 (2), Article 25. Verfügbar über: http://www.webology.ir/2006/v3n2/a25.html.
      • Neumann E, Prusak L (2007): Knowledge Networks in the Age of the Semantic Web. In: Briefings in Bioinformatics 2007 8 (3), S. 141-149.
      • Peters , I; Stock , W.G. (2007b): Folksonomy and Information Retrieval. In: Proceedings of the 70th Annual Meeting of the American Society for Information Science and Technology (Vol. 45) (CD-ROM).
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