Eine Wissenslandkarte der KnowTech

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1 Eine Wissenslandkarte der KnowTech Chris Biemann, Gerhard Heyer, Fabian Schmidt, Hans Friedrich Witschel (Universität Leipzig und Institut für Informations-, Wissens- und Dienstleistungsmanagement (IWD), Leipzig) 1 Am Beispiel der angenommenen Beiträge für die KnowTech2004 wird eine auf Text Mining basierende Form des Wissensmanagements präsentiert, mit der unter automatischer Auswertung von Texten eine graphische Übersicht verfügbarer Kompetenzen und Wissensressourcen erstellt werden kann. 1. Einleitung Ziel des Wissensmanagements ist im allgemeinen eine bessere Nutzung von Wissensressourcen in einem Unternehmen oder einer Organisation. Zu den konkreten Aufgaben des Wissensmanagements gehören dabei nach von Krogh und Venzin [1995] die folgenden Aufgaben: Erschließen von Wissen (Erfahrungen, Best Practices) für alle, die dieses Wissen im Rahmen ihrer organisatorischen Rolle benötigen, Verfügbarmachen von Wissen am Ort und zur Zeit der Entscheidung, Erleichtern des effektiven und effizienten Entwickelns von neuem Wissen, Sicherstellen, dass jeder in der Organisation weiß, wo Wissen verfügbar ist, und Umsetzen dieser Kompetenzen in neue Produkte und Dienstleistungen. Eine Lösung dieser Aufgaben erfordert einerseits den Einsatz innovativer Methoden des Managements, wobei organisatorische Aspekte im Vordergrund stehen, vgl. [Bullinger et al. 2000]. Sie kann und sollte andererseits aber auch den Einsatz innovativer Technologien involvieren. Von besonderem Interesse sind hierbei Technologien, mit deren Hilfe der Wissensrohstoff Text für das Wissensmanagement besonderes effizient genutzt werden kann. 1 {biem heyerasv fschmidt

2 Fachtagungen und Messen sind traditionell eine wesentliche Form des Wissensaustauschs. Im folgenden wird am Beispiel der angenommenen Beiträge der KnowTech 2004 ein Text Mining Verfahren vorgestellt, mit dem sich die wesentlichen Themenschwerpunkte und deren Schlüsselbegriffe, die Zuordnung von Autoren zu Themenschwerpunkten, die Zuordnung von Autoren zu Firmen sowie die Vernetzung von Themen, Autoren und Firmen verdeutlichen lassen. Als Anbieter erfahre ich, in welchem Wettbewerbsumfeld mein Angebot steht, welches meine Mitbewerber sind und wie mein Angebot im Gesamtzusammenhang einschlägiger Angebote platziert ist. Als Nachfrager erhalte ich einen Überblick über die für mich interessanten Angebote, erkenne Zusammenhänge zwischen Anbietern und kann meine Anfrage im Gesamtzusammenhang der verfügbaren Angebote einordnen und bewerten. Das dahinter stehende Prinzip lässt sich verallgemeinern. Das gewählte Beispiel steht somit exemplarisch für alle Formen des Wissensmanagements, in denen zunächst unter automatischer Auswertung von Texten eine marktbezogene Übersicht verfügbarer Kompetenzen und Wissensressourcen erstellt werden soll. Nach unserem Kenntnisstand gibt es keine weiteren Ansätze zur Visualisierung von automatisch erstellten Wissenslandkarten dieser Art. Während [Bergmann & Dachs 03] ebenfalls Dokumente auf Karten unter der Ausnutzung gemeinsamer Stichworte extrahieren, sind letztere jedoch manuell erstellt und eher konzeptionell als am Text selbst orientiert. Andere Ansätze für die Visualisierung semantischer Zusammenhänge, wie [Mertins et al. 03], [Paier 03] oder [Hees & Backhaus 04], welche die Organisationsund Kompetenzstrukturen sichtbar machen, nehmen als Voraussetzung wohldefinierte Ontologien bzw. Datenbanken an. Dagegen wird in unserem Ansatz die Datenbasis durch eine statistische Analyse von bereitgestellten Textressourcen selbst geschaffen. 2. SemanticTalk Als Grundlage unseres Verfahrens dient das Softwarewerkzeug SemanticTalk (siehe [Biemann et al. 04b]). Es wurde auf der CeBit 2004 erstmals vorgestellt und realisiert eine neuartige Interaktions- und Kommunikationsmetapher zur Visualisierung von Sprachinhalten. 2.1 Visualisierung von Inhalten gemäss semantischer Distanz In SemanticTalk wird die Graphenstruktur von Texten bzw. Dokumentsammlungen auf einer zweidimensionalen Fläche dargestellt. Am

3 Ende eines Analyseprozesses (siehe [Biemann et al. 04a]), der als Eingabe lediglich eine gewisse Menge an elektronisch verfügbarem Text benötigt, steht ein Graph, bestehend aus Knoten (den Wörtern) und Kanten (den Assoziationen). Sowohl Wörter als auch Assoziationen können getypt sein: Wörter können verschiedenen Klassen angehören bzw. mit gewissen Eigenschaften beschreibbar sein, Assoziationen lassen sich in verschiedene semantische Relationen einteilen. Bei einer sinnvollen Visualisierung eines derartigen Graphen muss sichergestellt sein, dass die Wörter gemäss ihrer semantischen Distanz angeordnet sind. Semantische Distanz ist nicht direkt messbar, sondern als Vergleichsgröße zu verstehen zwei Wörter haben eine kleinere semantische Distanz, je mehr sie miteinander zu tun haben, also je assoziierter sie im Sinne unseres Graphen sind. Wir benutzen für die Visualisierung des Graphen das Tool TouchGraph (http://prdownloads.sourceforge.net/touchgraph), welches den Graphen gemäß eines Ladungs-Feder-Modelles in gewünschter Weise anordnet. Auf diese Weise wird von der linearen Struktur der Sprache abstrahiert und eine graphische, netzartige Darstellung von Inhalten erreicht, bei der sich Schlagwörter aus der Dokumentkollektion nach Themengebieten anordnen, die voneinander unterscheidbar sind. Der Vorteil dieser Präsentationsform ist die adäquatere Repräsentation, die einen schnellen Überblick über die Inhalte der Dokumentkollektion ermöglicht. 2.2 Die Software SemanticTalk SemanticTalk kann in zwei Modi betrieben werden: dem Brainstorming- Modus zum Visualisieren von Assoziationen und dem Roter-Faden-Modus zur Visualisierung von Dokumenten auf vorberechneten Wissenslandkarten, für eine ausführliche Beschreibung siehe [Biemann et al. 04b]. Für die Zuweisung von Typen für Wörter und Assoziationen wurde eine Reihe von Tools entwickelt, darunter ein graphisches Annotationstool. Desweiteren unterstützt die Software das Hinterlegen von Inhalten sowohl für Wörter, als auch für Assoziationen. Auf diese Weise kann SemanticTalk als visueller Browser auf der Dokumentkollektion eingesetzt werden. Ferner kann die Ausblendung von Knoten auch anhand ihrer Typen geschehen, so dass Sichten auf Substrukturen möglich sind, was z.b. das Generieren von Ressourcenmodellen oder Personennetzwerken ermöglicht.

4 3. Wissenslandkarte KnowTech Berechnung der Wissenslandkarte Für die Berechnung der Wissenslandkarte müssen die Beiträge zunächst vorverarbeitet werden, damit eine Textanalyse stattfinden kann. Die Vorverarbeitung umfasst die Konvertierung der Texte in ein ASCII-Format und die Extraktion von Titel, Autoren und deren Organisationen für jeden Beitrag. Ein wichtiger erster Schritt für die Erstellung eines Graphen ist die Bestimmung geeigneter Schlagwörter zu jedem Beitrag mit Hilfe einer sogenannten Differenzanalyse: Wörter, deren relative Frequenz im Beitrag wesentlich höher ist als in einem gemeinsprachlichen Referenzkorpus, werden als interessante Schlagwörter extrahiert. Als Referenzkorpus verwendeten wir den Deutschen Wortschatz (vgl. [Quasthoff 98]) Schließlich wird ein Graph erstellt, indem jeder Beitrag mittels Kanten mit seinen Autoren und seinen Schlagwörtern verbunden wird, Autoren wiederum mit ihren Organisationen und Koautoren. Erfahrungsgemäß sind Graphen von Konferenzbeiträgen, bei denen es um ein zentrales Thema geht, sehr dicht und unübersichtlich. Dies liegt daran, dass einige Stichwörter in fast allen Beiträgen extrahiert wurden, so dass starke Assoziationen zwischen fast allen Beiträgen existieren. Diese häufigen Stichwörter, im Folgenden in Anlehnung an die Theorie der Small-World-Graphen (siehe [Barabasi et al. 00]) Hubs genannt, bilden eine generelle Beschreibung des Themengebietes und werden aus dem Graphen gelöscht, da sie keinerlei Strukturierungswert besitzen. Im Allgemeinen reicht es, die fünf größten Hubs zu entfernen, um der Übersichtlichkeit genüge zu tun. Die fünf größten Hubs für die Knowtech 2004, absteigend geordnet nach Verbindungsstärke: Wissensmanagement, Knowledge, Communities, Daten, Benutzer Wir erfahren also an dieser Stelle über unsere Kollektion, dass es in erster Linie um Wissensmanagement geht, was intuitiv auch zu erwarten war. In einem letzten Schritt werden Assoziationen zwischen Stichwörtern hinzugenommen, um die Stichwörter gemäss ihrer semantischen Distanz anordnen zu können. Zwei Stichwörter erhalten dann eine assoziative Verbindung im Graphen, wenn sie gemeinsame Stichwörter eines Beitrages sind und signifikant häufig miteinander in Sätzen der Kollektion vorkommen.

5 Bei dieser Wissenslandkarte werden folgende Typen von Knoten unterschieden: Beitragstitel, Person, Organisation, Stichwort Zwischen diesen gibt es folgende Typen von Assoziationen: Stichwort-von, Autor-von, Arbeitet-für, Ko-autor, Ungetypt Der gesamte Graph wird in SemanticTalk geladen und automatisch positioniert. 3.2 Ansichten einer Wissenslandkarte In diesem Abschnitt soll das Ergebnis die Wissenslandkarte der KnowTech mit Hilfe einiger Beispiele illustriert werden. Abb. 1: Gesamtüberblick über die Wissenslandkarte (links) und Ausschnitt als lokaler Kontext (rechts). Das durchgezogene Viereck gibt den Ausschnitt rechts an, das gestrichelte Viereck bezeichnet den Bereich von Abbildung 2. Abbildung 1 zeigt die Gesamtübersicht des Graphen sowie einen Ausschnitt. Links sind sternförmige Gebilde zu erkennen, deren Mitte die Titel der Beiträge ausmachen. In der Mitte befinden sich Beiträge, die gemeinsame Stichwörter mit vielen anderen Beiträgen aufweisen, also zentraler verortet sind. Rechts im Ausschnitt die Visualisierung des Einzelbeitrages Fit für den Wissenswettbewerb [Edvinsson et al. 04]. In Abbildung 1 (rechts) wird deutlich, wie sich die Stichwörter eines einzelnen Beitrages bezüglich der Anordnung verhalten: Autoren

6 gruppieren sich in einer Ecke, verbunden mit ihrem Arbeitgeber und dem zentral stehenden Beitragstitel, um den sich die Stichwörter verteilen. Assoziierte Stichwörter stehen zusammen, beispielsweise die Gruppe Prozessqualität, abhängig, Geschäftsbeziehung. Nun soll beleuchtet werden, wie Beiträge, die ähnliche Themen behandeln, auch im Graphen nah beieinander angeordnet sind. Ein Forschungsprojekt, das mehrere Beiträge auf dieser Knowtech verorten konnte, ist das PreBIS- Projekt (siehe [Böhm & Härtwig 04], [Engelbach & Delp 04], [Zagos & Radhakrishnan 04]). Abbildung 2 zeigt das Umfeld des Stichwortes PreBIS. Aus Abbildung 2 links ist ersichtlich, dass sich das PreBIS-Projekt mit der kontextabhängigen und prozessorientierten Modellierung von Informationsräumen befasst. Abb. 2: Umfeld des Stichwortes PreBIS, links mit allen Stichwörtern, rechts nur mit Beitragstiteln, Autoren und Organisationen. In Abbildung 2 rechts sind drei der PreBIS-Projektpartner nahe am Stichwort zu finden: das Fraunhofer IAO, die InTraCom GmbH und die Universität Leipzig. Dies liegt daran, dass PreBIS in allen drei Texten korrekt als Stichwort extrahiert wurde und dass diese ansonsten noch viele weitere Stichwörter gemeinsam haben, wie z.b Kontextualisierung und Informationsversorgung. 3.3 Welcher Beitrag passt zu meinem? Die Wissenslandkarte der Knowtech kann dazu benutzt werden, ähnliche Beiträge herauszufinden. Die Anwendung ist folgende: Ein Konferenzteilnehmer interessiert sich insbesondere für Beiträge, die aus

7 seinem eigenen Teilbereich stammen. Diese werden unter Annahme der Wahrung der semantischen Distanz in der Wissenslandkarte näher am eigenen Beitrag angezeigt als andere. Unter Ausnutzung dieser Eigenschaft können die Beiträge in eine subjektive Wichtigkeitsordnung gebracht werden, was die Auswahl der zu besuchenden Sessions erleichtert. Aber auch Besucher können von der Wissenslandkarte profitieren, indem sie die Beiträge nach örtlicher Distanz zu einem oder mehreren Stichwörtern ordnen. Tabelle 1 gibt die fünf nächsten Beiträge zu [Böhm & Härtwig 04] an, zusammen mit ihren gemeinsamen Stichwörtern: Beitrag [Engelbach & Delp 04] [Zagos & Radhakrishnan 04] Gemeinsame Stichwörter prozessorientiert, PreBIS, Informationsversorgung, Informationsraum, Informationssystem Modellierung, PreBIS, Kontext [Schomisch 04] - [Schlegel & Karapidis 04] Modellierung, Geschäftsprozess, explizit [Bick & Schubring 04] Vordergrund Tabelle 1: Die fünf nächsten Beiträge zu [Böhm & Härtwig 04] mit ihren gemeinsamen Stichwörtern 4. Kritische Würdigung und mögliche Anwendungen Das Konzept der Wissenslandkarte bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Auch wenn es das eigentliche Lesen von Konferenzbeiträgen nicht ersetzen kann und will, ist es doch bei der Orientierung innerhalb von Dokumentkollektionen hilfreich. Durch die Unterstützung verschiedener Sichten durch selektives Einblenden von Entitäten bestimmter Eigenschaften werden in Texten verborgene Strukturen übersichtlich und intuitiv erfassbar dargestellt. Weitere Anwendungen sind denkbar: Verwandt zu der hier vorgestellten wäre beispielsweise der Einsatz in Content-Management-Systemen zur Orientierungsunterstützung und zum Browsen oder die Analyse des innerbetrieblichen verkehrs zum Aufdecken von Kommunikationsförderern und hemmern. Weitere Einsatzgebiete wären beispielsweise die Erstellung von Branchenkarten mit der Darstellung von Partner- und Geschäftsbeziehungen zwischen Firmen oder die semiautomatische Erstellung von Prozess- und

8 Ressourcenmodellen über die Analyse von Produktbeschreibungen und der Verarbeitung von vorhandenen betriebsspezifischen Taxonomien. Literatur [Barabasi et al. 00] Barabási, A.L.; Albert, R.;Jeong, H. (2000): Scale-free characteristics of random networks: the topology of the World-wide web, Physica A (281)70-77, 2000 [Bergmann & Dachs 03] Bergmann, J.; Dachs, B. (2003): Mapping Innovation in Services. A Bibliometric Analysis. Proceedings of I- KNOW 03 International Conference on Knowledge Management, Graz, Austria [Bick & Schubring 04] Bick, M.; Schubring, O. (2004): Wissensmanagement in der öffentlichen Verwaltung am Beispiel des Baustellenmanagements der Stadt Essen - Nachhaltige Einführung mit Hilfe des ESCiO-Tools.Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Biemann et al. 04a] Biemann, Chr.; Bordag, S.; Heyer, G.; Quasthoff, U.; Wolff, Chr. (2004): Language-independent Methods for Compiling Monolingual Lexical Data, Proceedings of CicLING 2004, Seoul, Korea and Springer LNCS 2945, pp , Springer Verlag Berlin Heidelberg [Biemann et al. 04b] Biemann, C., Böhm, K., Heyer, G., Melz, R. (2004): Automatically Building Concept Structures and Displaying Concept Trails for the Use in Brainstroming Sessions and Content Management Systems, Proceedings of I2CS, Guadalajara, Mexico and Springer LNCS [Bullinger et. al. 2000] Bullinger, Hans-Jörg; Wagner, Kristina; Ohlhausen, Peter: Intellektuelles Kapital als wesentlicher Bestandteil des Wissensmanagements. In: Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement: Methodik und Anwendungen des Knowledge Management / Hrsg.: H. Krallmann. Stuttgart: Schäffer-Poeschel, S [Böhm & Härtwig 04] Böhm, K.; Härtwig, J. (2004) Prozessorientiertes Wissensmanagement durch Kontextualisierung von Geschäftsprozessen - bedarfsgerechte Informationsversorgung durch Kopplung an den wissensintensive Geschäftsprozesse. Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Edvinsson et al. 04] Edvinsson, L.; Mertins, K.; Heisig, P.; Alwert, K.; Kivikas, M.; Bornemann, M. (2004): Fit für den Wissenswettbewerb. Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band)

9 [Engelbach & Delp 04] Engelbach, W.; Delp, M. (2004) Unternehmensspezifische Einführungsprozesse zur kontextbezogenen Informationsversorgung - Eine Methode aus dem WissensMedia-Projekt PreBIS, Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Hees & Backhaus 04] Hees, F.;Backhaus, W. (2004): Wissensmanagement und Kompetenzentwicklung im Netzwerk SENEKA - Vernetzung von Wissenstransfer und Personalentwicklung, Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Heyer et. al. 2004] G. Heyer, U. Quasthoff, Th. Wittig, Wissensrohstoff Text Grundlagen und Anwendungen des Text Mining, W3L Verlag: Bochum 2004, im Druck [Mertens et al. 03] Mertins, K., Heisig, P. and Alwert, K. (2003): Processoriented Knowledge Structuring. Proceedings of I-KNOW 03 International Conference on Knowledge Management, Graz, Austria and Journal of Universal Computer Science (JUCS), Volume 9, Number 6, Pp , Juni 2003 [Paier 03] Paier, D. (2003): Network Analysis: A tool for Analysing and Monitoring Knowledge Processes, Proceedings of I-KNOW 03 International Conference on Knowledge Management, Graz, Austria [Quasthoff 98] Quasthoff, U. (1998): Projekt Der Deutsche Wortschatz. In Heyer, G.; Wolff, Ch. (eds.) (1998). Linguistik und neue Medien, Tagungsband zur GLDV-Tagung, März 1997 in Leipzig, Deutscher Universitätsverlag, 93-99, [Schlegel & Karapidis 04] Schlegel, T.; Karapidis, A. (2004): Wissen und Kreativität in der modellbasierten Dienstleistungsentwicklung - Fragestellungen und Ergebnisse aus dem Vorhaben LIKE, Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Schomisch 04] Schomisch, M. (2004): Effekte des Einsatzes von Wissensmanagement der integrierten Management- und Technologieberatung, Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band) [Von Krogh und Venzin 1995] Von Krogh, G.; Venzin, M.: Anhaltende Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement. In: Die Unternehmung 49 (1995) 6, S [Zagos & Radhakrishnan 04] Zagos, A.; Radhakrishnan, M. (2004): Verbesserung der Informationskultur durch virtuelle Informationsräume - Ein Anwendungsbeispiel aus der Praxis. Beiträge zur Knowtech 2004, München (in diesem Band)

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