Browsing by Author "Kunz, Christoph Daniel"

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Ein integrierter Ansatz zur wissensbasierten Informationsrecherche
(2006) Kunz, Christoph Daniel; Bullinger, Hans-Jörg (Prof. Dr.-Ing. habil. Prof. e. h. Dr. h. c. mult.)
Dokumente im Internet als auch in betrieblichen Kontexten (Intranet, Portal, Wissensdatenbank) liegen selten in strukturierter Form vor und besitzen fast keine Metainformationen bezüglich ihres Inhalts. Schon die schiere Menge, aber auch das Nichtvorhandensein einer einheitlichen Zugangsstruktur erschwert sowohl deren menschliche als auch deren maschinelle Verarbeitung und Wahrnehmung, im Besonderen das Entdecken relevanter Information, deren Zusammenhang und deren Synthese zu einem umfassenden Gesamtbild. Gerade in Unternehmen des Wirtschaftssystems wird es inzwischen als unabdingbar angesehen, durch einen schnellen und reibungslosen Informationszugriff eine Erhöhung organisationaler Lern- und Wandlungsfähigkeit zu fördern, um dadurch auf eine immer turbulenter werdende Umwelt reagieren zu können. Um dieses zu erreichen, werden Instrumente wie Intranets oder Wissensdatenbanken im Rahmen von Expertengemeinschaften eingesetzt, um vorhandenes (bereits kodifiziertes) Wissen zu konservieren und zugänglich zu machen. Dabei sind effiziente und nutzerfreundliche Zugriffs- und Recherchemechanismen von besonderer Bedeutung, um eine schnelle Lokalisierung von gerade wichtiger Information zu ermöglichen. Auf Grundlage dieser Ausgangssituation wird in der vorliegenden Arbeit ein nutzerorientierter und ganzheitlicher Ansatz beschrieben und evaluiert, welcher eine semantische Erschließ- und Recherchierbarkeit von großen und vernetzten Informationsräumen unter Einbeziehung der menschlichen Nutzung und Interpretation ermöglicht. Unter dem Begriff Informationsraum werden außer Dokumentkollektionen auch sonstige Ressourcen zusammengefasst, deren Inhalt von Interesse ist (Dienste, Produktdaten, etc.). Den Anwendungskontext stellen Intranets und komplexe Portalseiten, sowie spezialisierte Dokumentkollektionen dar, welche von Expertengruppen zur Dokumentation gemeinsamer Erfahrungen erstellt werden. In diesen Anwendungsgebieten ist ein effektiver und nutzerfreundlicher Informationszugriff essentiell. Der Ansatz verbindet eine herkömmliche stichwortbasierte Volltextsuche mit einer semantischen Suche auf Grundlage einer lernenden Themenontologie, welche einen Informationsraum abstrahiert und verdichtet. Ausgangspunkt ist dabei die Annahme, dass in Situationen der Informationssuche ein Kommunikationsprozess zwischen dem menschlichen Nutzer und dem benutzen Werkzeug statt findet. Neue ontologische Begriffe werden dabei durch Beobachtung der in diesem Kommunikationsprozess entstandenen Artefakte erzeugt, wie explizierte Präferenzen und persönliche Klassifikationssysteme, die sich in Lesezeichen zur Merkhilfe manifestieren. Eine Ontologie als Modellierungsformalismus ermöglicht zudem die einfache Verknüpfungsmöglichkeiten dieser mit nicht textuellen, strukturierten Informationsquellen (z.B. Datenbankschemata). Diese können dadurch parallel mit stichwortbasierten Suchanfragen ausgewertet und gemeinsam als Antworten dargestellt werden. Die verschiedenen damit geschaffenen Arten des Informationszugriffs erfolgen über eine einheitliche und bedarfsgerechte Nutzerschnittstelle. Deren Hauptmerkmal ist die Visualisierung der Ontologie als Abstraktion und Verdichtung der semantischen Struktur des suchbaren Informationsraums. Die dabei eingesetzte Technik beruht auf der hochinteraktiven Darstellung einer Adjazenzmatrix des Ontologiegraphen. Diese Strukturvisualisierung ist mit einer Präsentation von Suchergebnissen zu einem wählbaren Thema eng gekoppelt. Zusätzlich sind damit stichwortbasierte und semantische Abfragemöglichkeiten verbunden. Semantische Suchanfragen können innerhalb der Nutzerschnittstelle unter Verwendung der dargestellten Ontologie visuell konstruiert werden, womit die Erlernung einer logischen Abfragesprache (z.B. F-Logik ) entfällt. Damit werden drei Arten von Informationszugängen geschaffen: Auf Strukturebene kann navigatorisch durch Verbreiterung und Einengung eines Themas, sowie der Verfolgung von bedeutungsvollen Querbeziehungen gestöbert und unmittelbar die zugehörigen Inhalte eingesehen und recherchiert werden. Eine Volltextsuche ermöglicht eine ungenaue Suche auf Basis von Stichwörtern, während die semantische Suche eine präzise Lokalisierung von gewünschter Information ermöglicht. Mit Hilfe dieser Mechanismen soll auch das Verständnis des eigenen Informationsbedarfs der Nutzer gefördert werden, welcher das Ziel einer Recherche bestimmt. Eine umfangreiche Evaluation des Ansatzes zeigt Leistungsvorteile gegenüber der herkömmlichen Volltextsuche und belegt dessen Nützlichkeit in den Anwendungsbereichen. Es konnte gezeigt werden, dass die prototypische Umsetzung des Ansatzes gleichermaßen von Experten und durchschnittlichen Nutzern zu bedienen war. Ebenfalls konnte die Machbarkeit der kollaborativen Wissensakquise durch Beobachtung des Ablageverhaltens und die hohe Qualität der daraus entstandenen Wissensbasis nachgewiesen werden. Neben der Güte der dadurch erzeugten neuen Begrifflichkeiten ist die damit erreichte Klassifikationsquote hervor zu heben, welche weit über rein maschinellen Verfahren liegt.