Interaktive Angleichung als Modell für die Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web

Abstract

Derzeit umfasst das World Wide Web (WWW) mehr als 23 MilliardenWebseiten, Tendenz steigend. Die Menge der in diesen Webseiten enthaltenen Informationen ist enorm und ein geeigneter Zugriff darauf daher von großem Interesse. Meist liegen Informationen im WWW jedoch nur in Form von natürlich-sprachlichen Texten, Bildern oder Videos vor; eingebettet in HTML-Dokumente. Auf Grund der Mehrdeutigkeit dieser Inhalte ist eine rein automatische Suche oft nur beschränkt möglich. So lassen sich z.B. Texte häufig nur auf Grundlage ihrer Syntax durchsuchen, nicht aber auf Grundlage der in den Texten enthaltenen Semantik. Dies stellt jedoch eine entscheidende Einschränkung für den Zugriff auf im WWW gespeicherte Informationen dar. Um diesem Problem zu begegnen, wurde mit dem Semantic Web eine Erweiterung des Webs vorgeschlagen. In dieser Erweiterung sind alle Informationen mit eindeutigen Bedeutungen versehen, die von Computern interpretiert werden können. Damit wird es möglich, Inhalte auch auf Grundlage ihrer Semantik automatisch zu durchsuchen und somit die Qualität des Zugriffs auf Informationen im Web deutlich zu verbessern. Allerdings müssen hierfür die Bedeutungen der Informationen im Web in expliziter Form, nämlich als semantische Daten, vorliegen. Automatische Verfahren zur Extraktion semantischer Daten aus bestehenden Webseiten haben jedoch nur in den wenigsten Fällen eine ausreichende Qualität. Rein manuell erstellte semantische Daten existieren hingegen nur für einen sehr geringen Teil der im Web verfügbaren Information, da die Erstellung sehr aufwendig ist. Aus diesem Grund ist nur ein kleiner Prozentsatz der im WWW vorhandenen Informationen bereits im Semantic Web repräsentiert. Ein weiteres Problem (neben dem Problem bei der Erstellung von semantischen Daten) ist der Zugriff auf Informationen im Semantic Web, da mit herkömmlichen Ansätzen die Bedeutung des Gesuchten nicht eindeutig definiert werden kann. Solange es Nutzern jedoch nicht möglich ist, semantisch eindeutige Suchanfragen zu formulieren, ist der Mehrwert von eindeutig definierten Informationen im Semantic Web zumindest fragwürdig. Um diese Probleme zu lösen, wird in dieser Arbeit ein Modell der Mensch- Computer-Interaktion vorgestellt, das die besonderen Eigenschaften des Semantic Web nutzt, um sowohl die interaktive Erstellung von Informationen im Semantic Web als auch den interaktiven Zugriff darauf zu verbessern. Um dabei die Probleme der Interpretation von Informationen bei der Mensch-Computer-Interaktion in den Griff zu bekommen, verwendet das Modell die aus der Mensch-zu-Mensch- Kommunikation bekannte Strategie der interaktiven Angleichung. Bei dieser Strategie tauschen sich Mensch und Computer iterativ und in kurzen Intervallen dar- über aus, in welcher Weise sie den jeweils anderen verstanden haben, um auf diese Weise Fehlinterpretationen schnell erkennen und somit frühzeitig korrigieren zu können. Als Nachweis für die Tauglichkeit des Ansatzes der interaktiven Angleichung für die Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web werden Anwendungen vorgestellt, die das neue Modell umsetzen. Die Anwendungen bieten Lösungen zur interaktiven Erstellung von ontologischen Strukturen, zur semantischen Annotation von natürlich-sprachlichen Texten, zur Erstellung eindeutiger Suchanfragen, zum Auffinden relevanter Informationen und zur Analyse und Visualisierung von Zusammenhängen. Alle Anwendungen wurden speziell für die Mensch-Computer- Interaktion im Semantic Web entwickelt und mit Hilfe von Nutzerstudien evaluiert. Die Ergebnisse der Nutzerstudien zeigen sowohl die Vorteile der jeweiligen Anwendungen als auch das große Potential des generellen Ansatzes der interaktiven Angleichung für das Semantic Web. In dieser Arbeit wird damit erstmalig ein generelles Modell für die Interaktion speziell im Semantic Web definiert und als Grundlage für Arbeiten in diesem Bereich vorgeschlagen. Das Modell vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Abläufe, Abhängigkeiten und Arten der Kooperation zwischen Mensch und Computer bei der Interaktion im Semantic Web und bildet so die Grundlage für neue Ideen und Innovationen in diesem Bereich. Sobald der konkrete Nutzen von Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web verstanden ist, können neue Einsatzmöglichkeiten erdacht und neue Geschäftsfelder erschlossen werden. Damit sind die Vorteile dieser Technologie auch für die breite Masse nutzbar und die Erfolgsgeschichte des Semantic Web kann beginnen.

Currently, the WWW includes more than 23 billion Web pages and this trend is rising. The amount of information contained in these websites is enormous and a suitable access to it therefore of great interest. Most information in the WWW, however, exists only in the form of natural language texts, images or videos; embedded in HTML documents. Due to the ambiguity of these contents, a purely automatic search is often limited. Thus, for example, texts can often only be searched based on their syntax but not their semantics. This, however, represents an important limitation for the access to information in the WWW. To address this problem, the Semantic Web was proposed as an extension of the WWW. All information in this extension is provided with a clear meaning, which can be interpreted by computers. This allows to automatically search for information based on its semantic and thus to improve the quality of information access in the Web considerably. However, it requires the semantic of all the information in the Web to be available in explicit form, namely as semantic data. The problem is that, on the one hand, automatic methods for extracting semantic data from existing websites have a satisfactory quality only in very few cases; on the other, purely manually created semantic data exist only for a small fraction of the available information in the Web, because the creation is very time-consuming. For this reason, only a small percentage of the information that is available in the WWW is already represented in the Semantic Web. Another problem, besides the difficulty to create semantic data, is the difficulty to access information in the Semantic Web. By using conventional approaches, users are often not able to clearly define the meaning of what they are looking for. But as long as users are not able to formulate semantically unambiguous search queries, the value of clearly defined information in the Semantic Web is at least questionable. In order to solve these problems, this work presents a model of human-computer interaction, which exploits the special properties of the Semantic Web to improve both the interactive creation of information in the Semantic Web as well as the interactive access to it. The model builds on the strategy of interactive alignment, which is well-known from human-to-human communication and especially suitable to solve the problem of misinterpretation in human-computer interaction. According to this strategy, human and computer iteratively and in short intervals exchange information about how they have understood each other's in order to quickly recognize misinterpretations and thus be able to correct them at an early stage. As proof of the suitability of the approach of interactive alignment for human-computer interaction in the Semantic Web, several applications are presented that implement the new model. The applications offer solutions for the interactive creation of ontological structures, for the semantic annotation of natural language texts, for the creation of unique search queries, for finding relevant information, and for the analysis and visualization of relationships. All applications are developed specifically for human-computer interaction in the Semantic Web and evaluated by means of user studies. The results of the user studies show both the advantages of the respective applications and the great potential of the general approach of interactive alignment for the Semantic Web. In this work, a general model for the interaction in the Semantic Web is defined for the first time and proposed as the basis for work in this area. The model provides a comprehensive understanding of the processes, dependencies and ways of cooperation between human and computer in the interaction in the Semantic Web and thereby forms the basis for new ideas and innovations in this area. Once the concrete value of human-computer interaction in the Semantic Web is understood, new applications can be designed and new business areas can be developed. This allows the benefits of this technology to also be used by the masses and the success story of the Semantic Web can begin.