Big [Data] Picture im Wissensmanagement

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1 Big [Data] Picture im Wissensmanagement Mit selbstlernenden Verfahren wichtiges internes und externes Wissen identifizieren und nutzen Jörg Hoffmann, Projektleiter; Dr. Gerhard Paaß, Senior Research Scientist; Dr. Melanie Knapp, Gruppenleiterin, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 1 Abstract. Die inhaltliche Erschließung von digitalen Dokumenten wird durch semantische Technologien immens vereinfacht. Mit Smart Semantics, die das Fraunhofer IAIS im Kontext des THESEUS-Programms 2 entwickelt hat, ist es möglich, wichtige Zusammenhänge in Texten zu finden und für neue Anwendungen zu nutzen. Anhand einer mobilen App und einem Firmenbeispiel zeigen wir, wie die Technologien funktionieren und aus großen Datenmengen wichtiges Wissen für einen Einsatz, z. B. in der Produktentwicklung, der Expertensuche oder bei der Wettbewerbsbeobachtung, liefern können. 1. Problemstellung und Vorgehen 267 Unternehmen sind aus Sicht des strategischen Managements gefordert, verlässliche Informationen über den Markt, den Wettbewerb und aufkommende Technologien zu beziehen und diese in den eigenen Kontext zu übersetzen. Darüber hinaus ist in Zeiten des Fachkräftemangels und einer weiterhin steigenden Bedeutung der Wissensarbeit, die Identifizierung geeigneter interner und externer Experten von immenser Bedeutung. Auch Fragen des Reputationsmanagements sind mit Blick auf die schnelle Verbreitung von Stimmungen über Social Media und vor dem Hintergrund von Corporate-Social-Responsibility von immer größerer Bedeutung. Hier gilt es, eigene Aussagen zum Unternehmen, dessen Marken und Produkte 1 Schloss Birlinghoven; Sankt Augustin; iais.fraunhofer.de, Tel.: ; Tel ; Tel THESEUS war ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) initiiertes Forschungsprogramm mit dem Ziel, neue Technologien und Methoden für das Internet der Dienste zu entwickeln (Laufzeit: 2007 bis 2011).

2 268 rechtzeitig zu erfassen und um gegenüber Investoren, Kunden, den eigenen und potenziellen Mitarbeitern sowie einer interessierten Öffentlichkeit vertreten zu können. Zusammengefasst lässt sich feststellen, dass die Anzahl der zur Verfügung stehenden und auszuwertenden Daten immens anwächst und Risiken und Potenziale von Big Data berücksichtigt und für die Wettbewerbsfähigkeit genutzt werden können [McKinsey (2011)]. Mit unseren Ansätzen der semantischen Textanalyse ist es möglich aus der Vielzahl an unstrukturierten Textdaten ein sogenanntes Big [Data] Picture zu erstellen. Das Big [Data] Picture ist mehr als nur ein Ausschnitt, es ermöglicht, dass aus einer großen Datenmenge die wesentlichen Aussagen und Themen extrahiert werden. Eine besondere Herausforderung liegt darin, die relevanten Informationen für die Analyse zu strukturieren. Daher wurden mit der Smart-Semantics-Technologie modulare, robuste und skalierbare Methoden entwickelt, die sich leicht auf verschiedene Anwendungsszenarien anwenden lassen. Die Übertragbarkeit dieser Technologien auf konkrete Fragestellungen des Wissensmanagements ist naheliegend: Welche internen oder externen Experten haben zu welchen Themen publiziert oder Berichte verfasst? Wie äußern sich unsere Unternehmensvertreter in der Öffentlichkeit? Was sagen unsere Wettbewerber? Welche Erwartungen haben Kunden an unsere Produkte? Ausgehend von einem Kundenbeispiel und einer bestehenden Lösung, sollen im folgenden Kapitel die Möglichkeiten der Übertragbarkeit auf Fragestellungen des Wissensmanagements dargestellt werden. So sind die Einsatzmöglichkeiten von Smart-Semantics-Technologien vielfältig und je nach Wissensbedarf und Wissensdomäne adaptierbar. Um diese Erwartungen an die Ergebnisse der Analyse zu erfüllen, kommt es vor allem darauf an, die Smart-Semantics-Komponenten auf die Wissensziele abzustimmen und die zu berücksichtigenden Quellen sehr bewusst auszuwählen.

3 Praxiseinsatz Die besondere Herausforderung aus Unternehmenssicht besteht nun darin, zum einen aus großen Textmengen die relevanten Themen und Wissensbestandteile für sich zu erkennen und zum anderen diese vielen Aussagen und unterschiedlichen Aspekte zu einem Überblick zusammenzuführen: Ein Bild, das die Gesamtsituation des Unternehmens gut abbildet und die relevanten Themen, die im Umfeld des Unternehmens Einfluss nehmen können, erkennt. Mit dem Big [Data] Picture auf Basis von Smart Semantics wird es möglich, die relevanten Themen zu identifizieren und die konkreten Schlüsse für das eigene Unternehmen abzuleiten. 2.1 Einsatz in der Produktentwicklung Verfahren des Text-Mining [Paaß 2012] sind heute immer besser in der Lage, wichtiges Wissen aus großen Textmengen zu extrahieren. Besonders für Unternehmen sind die Möglichkeiten dieser Techniken spannend, um Kundenfeedback aus Social Media effizient analysieren und für die Weiterentwicklung von Produkten und Dienstleistungen und damit für die Steigerung der Kundenzufriedenheit nutzen. Für einen Sportartikelhersteller war es wichtig zu erfahren, wie sein neues Produkt bei den Kunden angekommen ist. Die wenigsten Kunden melden sich beim Hersteller, um ihre Erfahrungen mitzuteilen. Solche Äußerungen finden sich vielmehr in Diskussionsforen, Blogs oder Bewertungsplattformen. Bei der Analyse dieser Quellen mit Smart Semantics wurden Aussagen von Nutzern und Konsumenten sowohl zu den eigenen Produkten als auch zu Produkten der Wettbewerber extrahiert und analysiert. Aus den Aussagen zum Spielverhalten und der Qualität der Produkte konnten wichtige Erkenntnisse für die Produktentwicklung gesammelt werden. So wurden durch Sentiment-Analysen positive oder negative Einstellungen deutlich, die konkrete Rückschlüsse auf die Produkteigenschaften zuließen (s. Abb. 1). Welche Eigenschaften haben sich als besonders gut oder schlecht herausgestellt? Das Unternehmen konnte sehen, von welchen Aussagen sich generelle Bewertungen des Produktes durch die Kunden ableiten lassen, die dazu führen ein Produkt bei der Kaufentscheidung zu wählen oder abzulehnen. Das Wissen um die entscheidenden Kriterien der Konsumenten, die auf Erfahrungen mit dem eigenen Produkt oder auch der Wettbewerbsprodukte beruhen, kann daraufhin direkt in der Entwicklung der Nachfolgemodelle berücksichtigt werden.

4 270 Abb. 1: Extrahierte Phrasen aus Nutzerforen 2.2 Erkennung von Experten, Talenten und Wettbewerbern Ein weiteres Anwendungsfeld der Smart-Semantics-Technologien zielt auf die Identifikation von Aussagen, die Personen zugeordnet werden können. Dies kann zum einen die Identifikation von Experten sein, die sich in der Vergangenheit zu einem Thema bereits geäußert haben, das aktuell für das Unternehmen von Bedeutung ist. Interne Dokumente, die auf unterschiedlichen Systemen im Unternehmen vorhanden sind oder fachliche Dokumentationen oder wissenschaftliche Publikationen, bilden dazu die Grundlage. So werden Themen in Topic-Maps extrahiert, zu denen im Unternehmen bereits Aussagen getätigt wurden oder konkrete Erfahrungen vorliegen. Zum anderen bieten das Internet, RSS-Feeds, Twitter und zahlreiche Blogs und Foren [Thurau et al. 2010] hervorragende Möglichkeiten, um persönliche Aussagen von Personen zu extrahieren, die sich über das eigene Unternehmen oder den Wettbewerb äußern. Deutlich wird dieses Potential anhand der aktuellen App Quote, die vom Fraunhofer IAIS als Demonstrator im Rahmen des THESEUS- Projektes entwickelt wurde und Zitate aus großen Textmengen analysiert

5 271 und extrahiert. Täglich werden Tausende von Zeitungsmeldungen, Presseerklärungen und Blogs publiziert, in denen Zitate von Personen eine hohe Glaubwürdigkeit und einen hohen Informationswert vermitteln. Besonders relevant können wörtliche Äußerungen von Werbeträgern, Politikern, Wirtschaftsführern oder Konkurrenten sein. Das Fraunhofer IAIS hat eine Technologie entwickelt, mit der solche Äußerungen mit hoher Zuverlässigkeit identifiziert werden können und z. B. von indirekter Rede unterschieden werden können. Abbildung 2 zeigt eine Smartphone-App, die die Analyseergebnisse zur Verfügung stellt. Ein Server überwacht kontinuierlich über 100 Newsfeeds und sammelt die neuesten Meldungen. Diese Dokumente werden dann durch die Smart-Semantics-Analyse-Pipeline verarbeitet und die Ergebnisse in einer Datenbank zur Verfügung gestellt. Es lassen sich Zitate von bestimmten Personen oder zu speziellen Themen finden, wobei die Themen einer Meldung durch Themenmodelle identifiziert werden. Zudem werden die Personen mit der Wikipedia verlinkt und deren Bilder und biographische Daten sind ebenfalls abrufbar. Abb. 2: Die Quote-Smartphone-App

6 272 Automatisch erstellte Tagclouds und Themenprofile der Zitategeber vereinfachen den schnellen Überblick über die Themen, die aktuell diskutiert werden und einzelne Personen auszeichnen: Ein Big [Data] Picture entsteht, das über direkte Verlinkungen zu den Quellen jederzeit die Vertiefung der Themen ermöglicht. 3. Fortschritte in der Textanalyse mit Smart Semantics Die Extraktion von Informationen aus Texten lässt sich in der Regel nicht mit einem Modul durchführen, sondern erfordert eine ganze Sequenz aufeinander abgestimmter Verfahren, die sukzessive relevante Merkmale in den Texten identifizieren und den nachfolgenden Analyseschritten zur Verfügung stellen. Wie in Abb. 3 dargestellt, gibt es drei große Gruppen von Analyseschritten: Die linguistische Verarbeitung erkennt Sätze, Wörter sowie Satzzeichen etc. in den fortlaufenden Texten und bestimmt mit statistischen Methoden die Wortarten und die Satzstruktur in Form von Syntaxbäumen. Text-Mining erkennt Eigennamen, identifiziert die Bedeutung von Worten aus dem Kontext und erkennt Relationen [Reichartz et al. 2009] [Horvarth et al. 2009] zwischen Argumenten, z. B. Anshu Jain ist Chef der Deutschen Bank. In der Anwendungsphase werden die extrahierten Fakten [Pilz and Paaß 2011] zusammen mit den Texten in einer Suchmaschine oder Datenbank abgelegt und stehen dem Anwender für beliebige Informationsanfragen zur Verfügung. Abb. 3: Analyse-Pipeline der Smart-Semantics-Extraktion

7 273 Bei der Extraktion von wörtlichen Zitaten wird diese Verarbeitungskette genutzt. Betrachten wir als Beispiel den Satz Frau Merkel betonte: Die Welt will wissen, wie stellen wir uns die politische Union zur Währungsunion vor. Hier wurde zunächst Merkel als Personenname identifiziert und Die Welt Währungsunion vor. als ein mögliches Zitat. Anschließend wurde untersucht, ob zwischen diesen beiden Argumenten die Relation existiert, dass das mögliche Zitat von Merkel ausgesprochen wurde. Im einfachsten Fall kann man die Relationsextraktion als ein Klassifikationsproblem auffassen: Der Eingabe aus zwei Entitäten, den Worten des Satzes und dem Syntaxbaum soll die Art der Relation zugeordnet werden, oder O, falls keine Relation existiert. Für den Vergleich von Syntaxbäumen wurden Tree-Kernel entwickelt, welche im Wesentlichen die gewichtete Anzahl der gemeinsamen Teile beider Syntaxbäume auszählen. Wir haben die bisherigen Verfahren [Zhang et al. (2006)] [Bunescu and Mooney (2005)] analysiert und die Art und Anzahl der zu vergleichenden Bestandteile der Dependenz- Bäume wesentlich erweitert, ohne die Rechenzeiten nennenswert zu erhöhen. Grundlage für die Relationsextraktion war eine Trainingsmenge mit Beispielen und Gegenbeispielen wörtlicher Rede. Mit Hilfe dieser Trainingsmenge wurde ein statistisches Modell trainiert, welches in der Lage ist, die Relation in neuen Texten zu identifizieren. Bei einer einfachen Version des Modelles waren auf neuen Testdaten 85,8 % der gefundenen wörtlichen Zitate korrekt (Präzision) und 74,2 % der vorhandenen Zitate wurden auch gefunden (Recall). Verwendete man zusätzlich grammatische Informationen aus dem Syntaxbaum als Eingabemerkmale, so waren auf neuen Testdaten 88,8 % der gefundenen wörtlichen Zitate korrekt (Präzision) und 79,9 % der vorhandenen Zitate wurden auch gefunden (Recall). Dieses Genauigkeitsniveau ist für die meisten Suchanwendungen ausreichend und ermöglicht eine schnelle und sehr gute Annäherung an einen Themen- oder Beobachtungsbereich. 4. Fazit Die steigende Menge an Informationen macht es nahezu unmöglich, ohne automatisierte Verfahren über alle für das eigene Unternehmen relevanten Entwicklungen informiert zu sein. Der Zeitaufwand ist zu groß, sich quasi händisch einen Überblick über die Veränderungen im Umfeld des Unternehmens und die rasante Entwicklung von Anforderungen und Problemlösungsansätzen des eigenen Unternehmens zu verschaffen. Unternehmen sind daher gefordert, sich über die sie betreffenden eigenen

8 274 Wissensfelder ein Big Picture zu verschaffen, das einerseits die Verortung und die Zusammenhänge zur Unternehmensumwelt aufzeigt, andererseits die konkreten Einflussfaktoren identifizieren hilft und Handlungsstrategien daraus ableiten lässt. Die Ansätze der Smart Semantics unterstützen diese Anforderungen durch die Analyse großer Datenmengen und versetzen Unternehmen damit in die Lage, wichtiges internes und externes Wissen gezielter zu finden und Einflussfaktoren auf relevante Themen und Wissensfelder zu identifizieren. Literatur [Bunescu and Mooney (2005)] R. Bunescu and R. Mooney. A shortest path dependency kernel for relation extraction. In Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, pages , [Horvath et al. (2009)] T. Horvath, G. Paaß, F. Reichartz, and S. Wrobel. A Logic-Based Approach to Relational Extraction from Texts, 19th Int. Conference on Inductive Logic Programming, ILP 09, [McKinsey (2011)] McKinsey & Company. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Online verfügbar unter zuletzt geprüft am [Paaß (2012)] G. Paaß. Document Classification, Information retrieval, Text and Web Mining. In Handbook of Technical Communication: 8 (Handbooks of Applied Linguistics [Hal]); A. Mehler, L. Ramary, [Pilz and Paaß (2011)] A. Pilz and G. Paaß. From Names to Entities using Thematic Context Distance. In Proc. of the 20th ACM international conference on Information and Knowledge Management, CIKM 11, [Reichartz et al. (2009)] F. Reichartz, H. Korte, and G. Paaß. Dependency tree kernels for relation extraction from natural language text. In Proc. European Conference on Machine Learning, ECML 09, [Thurau et al. (2010)] C. Thurau, K. Kersting, C. Bauckhage. Yes we can: simplex volume maximization for descriptive web-scale matrix factorization. In Proc. of the 19th ACM international conference on Information and Knowledge Management, CIKM 10, [Zhang et al. (2006)] M. Zhang, J. Zhang, and J. Su. Exploring syntactic features for relation extraction using a convolution tree kernel. In Proc. HLT/NAACL 06, pages , 2006.

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