WEB 2.0 SOCIAL SOFTWARE. Marcel Götze

Transkript

1 WISSENSMANAGEMENT IM WEB 2.0 SOCIAL SOFTWARE Marcel Götze

2 Wo stehen wir? Daten: für Rechner für Menschen Semantik Information: durch Menschen interpretierte Daten Wissen: Information eingebettet in persönlichen Ef Erfahrungskontext t Markup: Daten Semantik für Rechner Einschub: Formatierung durch Stylesheets

3 Wie weiter? Wissensmanagement im Web Web Web Wissensrepräsentation ti im Web 2.0: 20 Tools 4. Semantic Web 5. Wissensrepräsentation im Semantic Web

4 Der Fortschritt lebt vom Austausch des Wissens (Albert Einstein) Bildquelle:

5 Web 2.0 und Wissensmanagement Uwe Richter: Web 2.0 & Co. die sieben wichtigsten Trends im Wissensmanagement Wandel von Vorgangs- zu Aufgabenorientierten Wissensarbeit Einsatz neuer Suchtechniken Echtzeitkommunikation Wissensmanagement Wissenstransfer Partizipation Nutzung von kollektiver Intelligenz Richter (2008)

6 Historisches: World Wide Web 1989 Aufbau eines Informationsaustauschsystems t t am CERN durch Tim Berners-Lee, Basis: Hypertext Ziel: Austausch von Forschungsergebnissen g Idee schon älter: Vannevar Bush: Memex 1990 erster Browser: WorldWideWeb, später Nexus nur Anzeige von Text 1992 Graphikdarstellung in Browsern wie Viola 1993 Mosaic, erster erfolgreicher Browser Weiterentwicklung zu Netscape Communicator im Browserkrieg unter gegangen g g Weltweites Gewebe - Weltweite durch Hyperlinks verwobene Dokumente Bildquelle: Wikipedia

7 Vom Web 1.0 zum Web 2.0 Weiterentwicklung des WorldWideWeb Beispiele: Web 1.0 Web 2.0 DoubleClick Google AdSense Ofoto Flickr mp3.com Napster Britannica Online Wikipedia personal websites blogging domain name speculation search engine optimization publishing participation directories (taxonomy) tagging ( folksonomy ) content management systems wikis

8 Begriff: Web Grundlage: Weiterentwicklung der Web-Technologien Veränderung der Wahrnehmung des Webs technische Sicht vs. soziale Sicht Benutzung einer Versionsnummer, ähnlich wie bei Software Begriff nicht definiert aber umschrieben

9 Web 2.0 An increase of outsourcing with web services is nothing less than the start of what Scott Dietzen, CTO of BEA Systems, calls the Web 2.0, where the Web becomes a universal, standards-based integration platform. Web 1.0 (HTTP, TCP/IP and HTML) is the core of enterprise infrastructure. Eric Knorr (2003) Web 2.0 is the business revolution in the computer industry caused by the move to the Internet as a platform, and an attempt to understand the rules for success on that t new platform. Tim O Reilly (2006)

10 Web 2.0 Hauptmerkmale Partizipation: Grenzen zwischen Konsumenten und Produzenten von Medieninhalten verschwinden Vernetzung: Architektur des Mitwirkens Nutzung kollektiver Intelligenz, kollektiven Wissens Verschwinden der Trennung zwischen lokalen und zentralen Daten und Anwendungen vom lokalen Rechner zur Software im Web Personalisierung von Informationen Reinmann & Sporer (2007)

11 Web 2.0 weitere Kriterien 11 Daten als wichtigste t Grundlage Modulare Zusammenstellung von Systemen und Seiten im Netz Module von unterschiedlichen Entwicklern (Prinzip ähnlich OpenSource) verteiltes, gemeinsames Nutzen von Inhalten und technischen Diensten einfache Geschäftsmodelle Ende des klassischen Softwarelebenszyklus immerwährendes Beta-Stadium Die Software geht über die Fähigkeiten eines einzelnen Verwendungszwecks hinaus.

12 Wissensmanagement im Web Wissensmanagement Wissenserzeugung Wissensverteilung statisch Web 1.0 Distribution Datenbanken dynamisch Web 2.0 Kollaboration Lernende Organisation Bucher (2007)

13 Soziale Aspekte des Web Web 1.0: Autoren sind für Inhalte verantwortlich Web 2.0: Benutzer/innen wirken an Inhalten mit Architektur des Mitwirkens Nutzung kollektiver Intelligenz, kollektiven Wissens Organisation von persönlichen Informationen Rfl Reflexion und Sammlung von Efh Erfahrungen (Chronologische) Dokumentation von Ideen und Gedanken Reinmann & Sporer (2007)

14 Soziale Aspekte des Web Kollaborative Organisation von Informationen Öffentliche Sammlung von interessanten Informationen Auffinden von Kontakten mit gleicher Interessensbasis Soziales Suchen & Finden von Informationen Verknüpfung von Bibliographien mit bestimmten Nutzern Auffinden von Publikationen durch dessen Bibliographie Reinmann & Sporer (2007)

15 Social Software nicht iht nur im Web Wb allgemein: Software, die die Kommunikation unterstützt die Zusammenarbeit fördert erlaubt, Netzwerke aufzubauen Begriff nicht definiert Strukturierung Sozialer Software: Informationsmanagement: Werkzeuge zur Organisation von Wissen und Produktion von Wissensobjekten Beziehungsmanagement: Werkzeuge zur Teilung von Wissen und Vernetzung von Wissensträgern Identitätsmanagement: Werkzeuge zum Ausdruck und Präsentation des eigenen Selbst im Netz Reinmann & Sporer (2007), Wikipedia

16 Arten von Social Software, Beispiele Tagging: Gemeinschaftliches h Indizieren Kollaboratives Schreiben, Bookmarking, Katalogisieren Instant Messaging Content Syndication (RSS/Atom) Soziale Netzwerke Virtuelle Welten, Online Spiele Webforen Weblogs Wikis

17 Beispiele für Web 2.0: Folksonomy 17 f Gemeinschaftliches Indexieren Tagging Zuordnen von Descriptoren, Schlagwörtern (Tags) zu Objekten Lesezeichen Photos wissenschaftliche Paper Meist keine Festlegungen über Vokabular Jeder kann frei Taggen Herausbildung gemeinschaftlicher Wortschatz

18 Beispiel: Flickr

19 Del.iso.us Social Bookmarking

20 Beispiele für Web 2.0: Folksonomy 20 Probleme: Synonyme Unterschiedliche Sprachen Getrennt-, Zusammenschreibung WebDesktop, Web-Desktop, Web Desktop, Web_Desktop Kontextbedeutungen: Apple, Virgin Singular/Plural Bildung unterschiedlicher h Kategorien Vorteile: Arbeitsverteilung Benutzer fügen Schlagworte hinzu, nicht Autoren bessere Benutzbarkeit (Suchergebnisse)?

21 21 Anwendungen im Web 2.0: Folksonomy Phototagging: Flickr, Social Bookmarking: Del.icio.us Bibsonomy Digg Mister Wong Social Cataloging: Library Thing eher Soziales Netzwerk

22 Social Tagging und Wissensmanagement Social Tagging dient der Wissensverteilung Ermöglicht das Wiederfinden von Wissen Eingeschränkt: Kommunikation über ein Thema/Objekt

23 Soziale Aspekte des Web 2.0: Blogging 23 Blog Wortkreuzung aus Web b Log Web-Tagebuch Umfrage ergab: 73% der Blogger schreiben aus Spaß 27% nicht persönlich, zur Wissensvermittlung Beispiele für textuelle Blogs: d / kfil /i d h Blogs nicht nur textuell Podcasts VideoBlogs, Vlogs Webcasts

24 Anwendungen im Web 2.0: Webcasts 24 Beispiele: Podcasts: Deutschlandfunk, Mediathek von ARD und ZDF VideoBlogs: Rocketboom, Ehrensenf, Youtube, dopcast

25 Beispiele Web 2.0: Microblogging 25 Blog bei dem nur Kurznachrichten versandt werden Postings können abboniert werden Öffentlich oder privat zugänglich Bekanntester t Dienst: Twitter

26 Weblogs als individueller Wissensspeicher (Bucher, 2007) Kontinuierliche Dokumentation der eigenen Ideen und Arbeitsschritte Akkumulationsfunktion Dokumentation für den Dozenten Feedbackfunktion Dokumentation ti für andere Studierende d Transparenzfunktion Dokumentation für alle Webnutzer Öffentlichkeitsfunktion

27 Web 2.0: Wikis 27 Name stammt von Wikiwiki (hawaianisch für schnell) Content-Management-System (CMS) Erlaubt die gemeinsame Erstellung von Webseiten Prominentes Beispiel: i Wikipedia, DokuWiki Desktop Wikis: WikidPad, Tomboy, TiddlyWiki

28 Wikis als Wissensspeicher (Bucher, 2007) Kollektiver Wissensspeicher Folksonomy? Möglichkeiten: Verfassen von Artikeln Hypertext Wissensrepositorium Kollektiv Verfasst Multimedial Diskussion über Artikel Wissensgenerierung (Diskurs) Quellendiskussion

29 Webforen Platz/Plattform ttf zur asynchronen Kommunikation Austausch, Archivierung von Erfahrungen, Meinungen Wissen Themenorientiert, meist hierarchisch Threads Nutzer posten Fragen, Nachrichten Arten: Usenet, Newsgroups Mailingliste Webforum Board Webforen Wissensspeicher

30 Interaktive Anwendungen im Web 30 Erlauben die Zusammenarbeit Mindmaps Chart- und Diagrammerstellung Bildbearbeitung, b it Fotogalerien Textverarbeitung Speicherplatz für Dateien Übersicht: go2web20.net

31 Gemeinschaftliches Bearbeiten von Dokumenten GoogleDocs, WizIQ, Zoho, ThinkFree

32 Mindmeister

33 Bildbearbeitung nicht gemeinschaftlich

34 Social Networking 34 Webseiten mit denen Menschen in Kontakt treten/bleiben können Management von sozialen Netzwerken Zweck: Kommunikation Bildung neuer Geschäftsverbindungen Entwicklung neuer Projekte Terminmanagement, -abstimmung

35 Social Networking Beispiele 35 Interessen: Fotocommunity, StudiVZ Dating: Tickle, NachtlebenMD (Urbanite) Beziehungsorientiert: OpenNetworX, LinkedIn, Friendster Geschäftsorientiert: Ecademy, OpenBC (Xing) Social Networking für Wissensmanagement?

36 Personalisiertes Web 36 Wb Web 1.0: 10 Webseite Wb statisch, alle konsumieren die gleichen lih Inhalte Web 2.0: Benutzer/innen können Inhalte ihren Interessen entsprechend anpassen Personalisierung, Definition: Anpassen an persönliche Bedürfnisse Bei digitalen Dokumenten: Anpassung des Inhalts Anpassung der Darstellung Grundsätzliche Unterscheidung: Für den Benutzer/Benutzerin Durch den Benutzer/Benutzerin

37 Personalisiertes Web 37 Personalisierung i durch den Benutzer/in: Inhalte von Webseiten Beispiel: NetVibes, Pageflakes Webradio: Last.fm, MusiMap, musiclens Personalisierung für den Benutzer/in: Google AdSense Vorschläge von Amazon, Google Personalisierung zum Wissensmanagement? Identifizierung personengebundenen Wissens Zugänglichmachen von personengebundenem Wissen

38 Beispiele für Web 2.0: Abonnementdienste 40 Bereitstellung von Inhalten, die abonniert werden können Feeds: RSS, Atom RSS: Really Simple Syndicate Zusätzliches Programm erforderlich: Feedreader Abonnement durch Eingabe der Feedadresse Feedreader lädt Feed automatisch (zeitgesteuert)

39 Ausblick: Semantic Web 42 Codierung von Bedeutung im Web In Rechnerverständlicher Form Ermöglicht Automatische Auswertung von Bedeutungen Vorteile: Daten können in Beziehung zueinander gesetzt t werden Neue Erkenntnisse können gewonnen werden

40 Zusammenfassung 43 Web 1.0: statische Präsentation von Informationen Web 2.0: Webseite als Plattform für Anwendungen Daten wichtiger als Aussehen Nutzung verteilter Daten und Anwendungsteile Ausnutzen der Kompetenz vieler Web-Nutzer Umfangreiche Möglichkeiten Wissen zu Managen -> Partizipation

41 Semantic Web

42 Übersicht Wissensrepräsentation Semantische Netze Semantic Web Motivation Semantic Web Prinzipien Ontologien Anwendungen

43 Möglichkeiten der Wissensrepräsentation Katalog, Glossar, Taxonomie (einfache Kontrollierte Vokabularien), Klassifikation, Thesaurus (begrenzte Zahl von Relationen in der Regel ohne Vererbungsrelation), semantisches Netz, Ontologie, Frames, Produktionsregeln, Axiomensystem, Prädikatenlogik mehrschichtige Erweiterte Semantische Netze (MultiNet).

44 Semantisches Netz formales Modell von Begriffen und deren Relationen Beispiele: Mindmap ConceptMap TopicMap

45 Zusammenfassung Semantik = Bedeutung Semantik Web = ein Netz von Bedeutungen Web traditionell: ein Netz von verlinkten Seiten(teilen) Semantik Web: beschreibt Beziehungen zwischen Dingen

46 I have a dream for the Web [in which h computers] become capable of analyzing all the data on the Web the content, links, and transactions between people and computers. A Semantic Web, which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The intelligent agents people have touted for ages will finally materialize. Tim Berners-Lee, 1999

47 The Semantic Web is not a separate Web, but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. Tim Berners-Lee, James Hendler Ora Lassila From a Web of Documents to a Web of Data

48 Das Web Probleme oder warum Semantic Web? Inhalte des Webs auf Menschen zugeschnitten Layout, Struktur einfache Nutzung Problem: Finden von (gesuchten) Informationen Suchmaschinen können Fundstellen suchen Stichwortbasiert, ohne Kontext Bsp.: Suche nach Apple bringt Frucht und Rechner Wahl des richtigen Stichwortes ist entscheidend e d Ergebnisse sind immer einzelne Webseiten müssen von Menschen interpretiert und kombiniert werden oft ist gesuchte Info auf mehrere Webseiten verteilt Informationsintegration Relevanz kann nur schwer durch Maschine geprüft werden

49 Web Probleme Web ist heterogen: unterschiedliche Informationsdarstellung: Bilder, Text, Audio unterschiedliche Codierung: ASCII, Unicode, ISO unterschiedliche Sprachen Informationen zu einem Thema sind nur schwer Informationen zu einem Thema sind nur schwer aufzufinden

50 Beispiele Gegenüberstellung von Informationen zum Wahlprogramm einzelner Parteien Verknüpfung von verteilt im Netz liegenden Informationen: Vortrag, Termin in Hawthorne/NY Reisebuchung von Berlin nach Hawthorne: Berlin liegt in Deutschland/Europa Hawthorne liegt in den USA/Amerika Flugbuchung notwendig, Anschlusszug notwendig oder Mietwagen

51 Beispiel: Abendliche Planung Essen gehen, Kino gehen, Cocktailbar Problem: Finden eines guten Restaurants (je nach persönlicher Vorliebe, Preisklasse, Einschätzung durch andere) Ermittlung des Kinoprogramms in unterschiedlichen Kinos mit Genrevorgabe, Reservierung von Karten Cocktailbar sollte in der Nähe des Kinos liegen Mögliche Anfrage: Finde ein Restaurant mit italienischer Küche in mittlerer Preislage, und zeige mir die Kritiken zu den neuen Filmen der letzten zwei Wochen Beispiel aus:

52 Mögliche Anwendungsbereiche allgemein: wissensintensive Prozesse Beispiel: kontextbezogene Informationsvernetzung intelligentes Information Retrieval personalisierte Wissensportale Helpdesk-Systeme Anwendungssoftware muss logisch denken neues Wissen aus vorhandenem erschließen

53 Semantic Web Beschreibung von Daten und deren Semantik in rechnerverständlicher/-verarbeitbarer Form Daten brauchen Informationen darüber, wie sie zu strukturieren und zu interpretieren sind Wissensrepräsentation im Web

54 Semantic Web Prinzipien 1. Alles kann durch eine URI identifiziert werden mailto:

55 Semantic Web Prinzipien 2. Ressourcen und Links können typisiert sein Ressource Software href href erzeugt erzeugt Ressource Ressource Buch Report href geschrieben hi von href Ressource gelesen von Autor href kommuniziert mit Ressource Lektor

56 Semantic Web Prinzipien 3. Unvollständige Informationen sind unproblematisch Ressource Software href href erzeugt erzeugt Ressource Ressource Buch Report href Ressource href href geschrieben von Ressource gelesen von Autor kommuniziert mit 404 not found Lektor 404 not found S W f f im Semantic Web können fehlende Informationen rekonstruiert werden

57 Semantic Web Prinzipien 4. Eine absolute Wahrheit ist nicht notwendig neues Wissen kann aus vorhandenen Informationen geschlussfolgert werden Marcel arbeitet in der Otto-von-Guericke- Universität Stefan ist Kollege von Marcel Stefan arbeitet ebenfalls an der OvG-Uni

58 Semantic Web Prinzipien 5. Evolution wird unterstützt Informationen können auf einfache Weise in einen neuen Kontext gesetzt werden Beispiel: Stefan bekommt einen Ruf an eine andere Universität neue Verknüpfung

59 Semantic Web Prinzipien 6. Minimalistisches Design keep things simple einfache Dinge bleiben einfach und komplexe Zusammenhänge sind beschreibbar Semantic Web bringt Objecte in sinnvolle Zusammenhänge und erlaubt die Reduzierung der Informationsmenge Standardisierung nur soweit wie notwendig

60 Semantic Web Grundlagen wichtige Grundlagen: Metadaten Ontologien Logik Berechenbarkeit wichtig: einheitliche Standards gewährleistet Austauschbarkeit zwischen Plattformen und Anwendungen

61 to be continued (am )

62 Metadaten Semantic Web benötigt Informationen, wie Daten zu interpretieren sind Daten über Daten Metadaten Beispiel: Schlüsselwörter, Beschreibungen, Name des Autors Semantic Web Beschreibung von Semantic Web: Beschreibung von Sinnzusammenhängen Ontologien

63 Ontologien Begriff aus der Philosophie: Lehre vom Sein hier: Wissensbasis, Modellierung von Wissen innerhalb einer Anwendungsdomäne An ontology is an explicit specification of an conceptualization. Konzeptualisierung: ng abstrakte Sicht auf einen Teil der Welt: Domäne Spezifikation: präzise Beschreibung des Modells explizit: mittels Sprache/Symbolen

64 Ontologie besteht aus einem Vokabular von Begriffen Beschreiben Konzepte aus der realen Welt Beispiel: i Auto, Tier, Person Instanzen: Ausprägung eines Begriffs Beispiel: i Volvo, Elefant, Professor Beziehungen zwischen Konzepten (Relationen) Beispiel: i Ein Elephant ist ein Tier, Der Professor hält die Vorlesung Axiomen: Aussagen über Begriffe, die immer wahr sind Beispiel: Ein Elefant ist immer afrikanisch oder indisch.

65 inf.uni-konstanz.de/dbis/teaching/ws0708/web/essays/ /paper_leitner.pdf Ontologie: Beispiel

66 Ontologie: Beispiel Domäne: Universität Konzepte: Personen, Lehrveranstaltungen Dozent hält Vorlesung name Informatik sitzt in findet statt in Raum Nr. Raum Nr.

67 Logik aus gegebenen müssen neue Informationen geschlussfolgert werden Dazu müssen Informationen logisch verknüpft werden Beispiel: Zeige alle Kinos mit mindestens drei Sälen, die heute Kinotag haben. Welche Dozenten halten heute in Gebäude 51, Raum 206 im Zeitraum von 9.00Uhr bis 17.00Uhr Vorlesungen?

68 Logik neues Wissen kann aus vorhandenen Informationen geschlussfolgert werden Marcel arbeitet in der Otto-von-Guericke- Universität Stefan ist Kollege von Marcel Stefan arbeitet t ebenfalls an der OvG-Uni GUi

69 Wie kommen die Daten ins Web? Wissensrepräsentation im Web Wb Web Ressourcen werden mit Metadaten versehen Annotationen Tim Berners-Lee dazu: das Semantische Web ist eine Erweiterung des herkömmlichen Webs, in der Informationen mit eindeutigen Bedeutungen versehen werden, um die Arbeit zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern Scientific American ( ) XML-basierte Beschreibung von Webressourcen und Ontologien RDF Resource Description Framework OWL Web Ontology Language

70 Wiki vs. Semantic Wiki Wiki: Entwicklung von Wissensdomänen durch eine Community Zusammenführung und Strukturierung des Wissens der Nutzer Folksonomy, Weisheit der Masse Trotzdem: nur Verlinkung von Webseiten

71 Semantic Wiki Erweiterung herkömmlicher Wikis Hinzufügen von Metadaten zu Verweisen und Seiten Beispiel Semantic Mediawiki: normaler Link: [[Name des Links]] Typisiert: [[Hauptstadt von::sachsen-anhalt]]

72 Semantic Desktop Anwendung von Semantic Web für die lokale Informationsverwaltung Problem: Auf einem PC sind tausende von Dokumenten, s, Photos, Musik usw. gespeichert Browsen durch Dateien, Dokumente, Freunde, Photos, Musik, ähnlich wie im WWW Suche, Bookmarks, Links Organisation von Persönlichen Informationen in einem Semantischen Netz

73 Beispiele Gnowsis: Semantic Desktop

74 Beispiele: Deepametha Wissensmanagement in einem Semantischen Netz

75 Zusammenfassung Web bisher: keine Wissensrepräsentation Verweise zwischen Dokumenten Semantic Web: Verweise zwischen Daten Wissensrepräsentation in Semantischen Netzen Grundlage: Ontologien Automatischen Analyse von Sinnzusammenhängen