Semantisches und vernetztes Wissensmanagement für Forschung und

WissenschaftWissKom 2007

Jülich, November 2007

Katrin WellerInstitut für Sprache und Information,

Abteilung for Informationswissenschaft, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dank an Indra Mainz, Dominic Mainz & Ingo Paulsen

gefördert durch

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e-Science

„Enhanced Science“

Ziele:• Entlastung in Organisationsaufgaben und bei technischen

Routinearbeiten

• Vereinfachung wissenschaftliche Arbeitsabläufe

• Effizientere Infrastrukturen in der Forschung

• Umfassende Vernetzung von wissenschaftlichen Einrichtungen

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e-Science

• Anfänglicher Schwerpunkt: technische Möglichkeiten für verteilte Rechenleistung (Grid-Computing bzw. Cyberinfrastructures)

• Erste Ansätze, z. B. SETI@home.

• Aktuelle deutsche Grid-Projekte, z. B. – MediGrid, Verknüpfung und Bereitstellung zahlreicher Daten

der biomedizinischen Forschung – AeroGrid, Arbeitsumgebung für die deutsche

Luftfahrtforschung – AstroGrid, Infrastruktur für die deutsche astronomische und

astrophysikalische Forschung– TextGrid, Workbench für die gemeinschaftliche philologische

Bearbeitung, Analyse, Annotation, Edition und Publikation von Textdaten der Geisteswissenschaften

– Und weitere, siehe http://www.d-grid.de

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e-Science

“Scientific progress increasingly depends on pooling resources, know-how and results; making connections between ideas, people, and data; and finding and interpreting knowledge generated by others, in ways that may have not been anticipated when it was created.“

Goble et al. (2006)

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Weitere relevante Entwicklungen

• Open AccessFreier Zugang zu Daten, insbesondere zu wissenschaftlichen Publikationen.

• Web 2.0Vernetzung von Menschen in aller Welt (Social Networking) und Bereitstellung von Tools zur Zusammenarbeit (Social Software). Gemeinschaftliche Produktion neuer Inhalte.

• Semantic WebAbbilden von Informationen in formalen, semantischen Strukturen (Ontologien). Informationsvernetzung mittels semantischer Annotationen.

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Ebenen in e-Science

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Web 2.0

Das “Mitmach-Web”

• Die Nutzer stehen im Mittelpunkt, Many-to-Many- Relationships, Community-Vernetzung.

• Grenzen zwischen Konsumenten und Produzenten fallen weg.

• Neue Kommunikationswege, “Matrix of Dialogues”. • Enorme Datensammlungen; Texte, Bilder, Multimedia.• Im Idealfall: „Collective Intelligence“• Social Software zur gemeinsamen Datensammlung

und -aufbereitung, Vernetzung von Menschen und Content.

Chancen für wissenschaftliche Communities und gemeinschaftliches Wissensmanagement.

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Social Networking• Abbildung von bestehenden Kontakten.• Eingabe von Personenprofilen, Interessen, Expertisen.• Suche nach Personen, auch über Personenprofile. • Leichte Kontaktaufnahme, Verwaltung von Kontaktdaten.• Oft können zusätzlich innerhalb der Plattform Gruppen

gebildet und Diskussionen geführt werden.

Beispiel: Persönliches Profil bei XING.

Networking & Communities

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XING beherbergt derzeit rund 5000 thematische Gruppen 129 davon in der Kategorie „Wissenschaft“

Beispiele: – „Metallpulverspritzguss: Hart wie Stahl – Formbar wie

Kunststoff“, 10 Mitglieder– „Schlafmedizin“, 30 Mitglieder

derzeitige Spitzenreiter: – Promotion, 5.150 Mitglieder– Zeitgeist/Zukunft - international – Megatrends -

Szenarien, Utopien und Visionen unserer Welt von Morgen, 4.741 Mitglieder

– „Geistreich – Interdisziplinärer Dialog“, 3.017 Mitglieder– „Arbeits- und Organisationspsychologie“, 2.669 Mitglieder– „Life Sciences“, 2.340 Mitglieder

Stand vom 05.11.2007, deutschsprachiger Zugang zur Plattform XING.

Networking & Communities

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Interessengruppen auf den Social Networking Plattformen Facebook und Nature Network.

Networking & Communities

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Alternative Networking AnsätzeBeispiel Upcoming: Vernetzung über einen Kalender.

Networking & Communities

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Gemeinschaftliche Wissensaufbereitung

• Aktuelles Erfolgsmodell der kollaborativen Wissens- und Datenorganisation: gemeinschaftliche Datenerstellung + gemeinschaftliche Indexierung

• Social SoftwarePrivatnutzerbereich: Verwalten von Fotos und Videos.privat u. wissenschaftlicher Bereich: Verwalten von Weblinks und bibliographischen Angaben. Künftig ggf. auch wissenschaftliche Bild- und Multimediadateien oder gar experimentelle und primäre Forschungsdaten.

• Social Tagging Nutzer vergeben frei gewählte Schlagworte (Tags) zu einzelnen Einträgen innerhalb einer Plattform. Folksonomies als neue Erschließungsmethoden und Suchhilfen.

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Connotea & Bibsonomy: Ausrichtung auf Wissenschafter und Forscher, die hier ihre Favoritenlinks und Literaturangaben verwalten und mit Kollegen austauschen können.

Social Software und wissenschaftliche Daten

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Social Software und wissenschaftliche Daten

Beispiele Swivel und IBM Many Eyes:Gemeinschaftliche Sammlung und Aufbereitung von Daten als Tabellen und Graphiken.

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Einsatzmöglichkeiten reichen von kleinen Arbeitsgruppen bis zu weltweiten Kollaborationen.

Probleme• aktive Teilnahme der Mitglieder erforderlich • Sorgfalt im Umgang mit Personendaten als

Mindestanforderungen• Anreizsysteme, beispielsweise verfeinerte und explizite

Möglichkeiten für den Aufbau von Reputation• Kennzeichnungen von Urheberschaften, explizite

Nutzungsrechte als Gegenmaßnahme zu möglicher Zweckentfremdung und Missbrauch von Inhalten

Web 2.0 Anwendungen in der Wissenschaft

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Ontologien und semantische Informationsintegration

Problem: Gemeinschaftliches Taggen von Informationseinheiten reicht für die Forschungskontext langfristig nicht aus.Probleme: Keine Synonymkontrolle, keine Homonymauflösung, Tippfehler, Mehrsprachigkeit, Spam, Personenbezüge etc.

Weiterführende Ansätze zur semantischen Informationsintegration.

• Bislang oberste und schwierigste Ebene einer vernetzten Wissenschaftslandschaft.

• Kontrollierte und strukturierte Metadaten sollen eine Kontexteinbettung und semantische Suchen ermöglichen.

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Semantic Web

Semantic Integration: Wissen soll nicht nur besser auffindbar gemacht werden, sondern auch unmittelbar in einen globalen Kontext eingegliedert werden; neue Informationen werden zum bestehenden Informationsgeflecht in Beziehung gesetzt.

Zusammenhänge zwischen Wissensbausteinen müssen explizit gemacht werden.

Ansätze: • Semantische Annotationen – neue Indexierungsansätze.• strukturierte Umsetzung von Wissen in Form von

Ontologien. Auch: Wissen einer Forschungsgemeinschaft in eine eindeutige Form bringen, und dabei möglichst einen aktuellen Konsens zum Wissenstand abzubilden.

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Ontologien und semantische Informationsintegration

Ontologien = Systeme der Wissensrepräsentation bestehend aus Konzepten, Instanzen, und den Relationen zwischen ihnen.

• Formalisierung von Wissen mit Hilfe von Ontologie-Editoren und Ontologiesprachen (z. B. OWL).

• Konsens-Abbildung: Festhalten eines Wissensstandes mit expliziter Darstellung der Zusammenhänge.

http://protege.stanford.edu

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Klassen: hierarchisches Klassenaufbau im Editor, Regeln für die Klassen- zugehörigkeit können ergänzt werden. Instanzen werden den Klassen zugeordnet.

Auszug aus Generations Ontology: http://www.co-ode.org/ontologies/

Ontologien und semantische Informationsintegration

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Beispiel

Generations Ontology: http://www.co-ode.org/ontologies/, dargestellt mit Protege OntoViz Tab.

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Einsatzbereich: Beispiel Life Sciences

• Große Mengen heterogener Daten müssen zueinander in Bezug gesetzt werden, z. B. Nukleotidsequenzen, Aminosäuresequenzen, molekulare 3D-Strukturen.

• Hochspezialisierte Forschungsbereiche müssen formal strukturiert werden.

• Umgesetzt wird vor allem die Annotation von Literatur (z. B. mit UMLS) und Gen-Daten (z. B. mit Gene Ontology).

Einsatz von Ontologien

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Einsatz von Ontologien

Semantisches Grid

• Semantic Grid Projekte befassen sich mit einer Verbesserung der Interoperabilität aktueller Grid-Applikationen.

• Ontologien helfen hier in erster Linie bei der Maschine-Maschine Kommunikationen und sollen einen verbesserten Workflow zwischen einzelnen Anwendungen gewährleisten.

• Umfassende Infrastrukturen, in der alle Ressourcen (auch die Services selbst) maschinenlesbar beschrieben sind.

Quelle: http://www.semanticgrid.org/vision.html

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Semantisch angereicherte Social Software & Wikis

Beispiel DBin: Neue Informationen und Bilder werden direkt mit Instanzen der Ontologie verknüpft.

Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0

Quelle: http://www.dbin.org/screendemo/dbintease.html

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Semantisch angereicherte Social Software & Wikis

Beispiel Semantic Media Wiki:• Anwendung für Wikipedia. • Semantische Annotationen werden direkt in den Wiki-Text

eingebaut.

Ermöglicht u. A. neue Formen der Suche, z. B.: • Alle Wiki-Artikel über Städte in NRW? • Alle Asteroiden, die nach Menschen benannt sind? • Alle bedeutenden Personen, die 1975 gestorben sind?

Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0

Weitere Beispiele und Use-Cases unter http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki

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Semantic Media Wiki

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Aussage „Harry Osborn kennt Aunt Mary“ im FOAF Format.Quelle: http://www.foaf- project.org/2004/us/about.html

Alternative Community-Repräsentation: FOAF

Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0

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Kollaborativ erstellte Ontologien

• Die Ontologien, die für die semantische Annotation verwendet werden, sollten im Idealfall den Konsens einer Gemeinschaft abbilden.

• Benötigt werden Editoren, die speziell den gemeinschaftlichen Aufbau von Ontologien ermöglichen.

• Angeschlossen sein sollten Diskussionsmöglichkeiten, Kommentarfunktionen und Möglichkeiten zum Anhang von zusätzlichen Daten (z. B. Konzeptskizzen).

Zusammenführung von Semantic Web und Web 2.0

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Kollaborativer Ontologieaufbau: Ontoverse Plattform

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Neue Ebene der Vernetzung?

• Nächste Herausforderung:Vernetzung verschiedener Ontologien.

– Formalisierungen verschiedener Wissensbereiche müssen auf einer weiter übergeordneten Ebene wiederum zueinander in Beziehung gesetzt werden, Konkordanzen und Querverweise müssen aufgebaut werden.

– Aktuelle Forschungen im Bereich Ontology Mapping bereiten diese Aufgaben bereits vor.

– Erschwert werden diese Bemühungen vor allem noch dadurch, dass sich Ontologien durch fortdauernde Aktualisierungen und Ergänzungen im ständigen Wandel befinden können

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Fazit

Aktuelle Trendbegriffe wie e-Science, Web 2.0 und Social Software oder Ontologien und Semantic Web bzw. die jeweils dahinter stehenden Techniken und Entwicklungen sind nicht isoliert zu betrachten. Zusammengenommen entwickeln sie Potential für grundlegende Veränderungen.

Es ergeben sich daraus für eine vernetzte Wissenschaftslandschaft insbesondere die folgenden Merkmale:

• Ressourcenverknüpfung und freier Zugang zu Wissensbeständen • Soziale Netzwerke und Wissensaustausch• Kollaborative Wissensaufbereitung• Semantische Informationsintegration

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Ausblick

Idealfall?Mit vernetzter Rechenleistung werden wissenschaftliche Fragestellungen bearbeitet und Daten gewonnen, welche dann in umfassende und allgemein zugängliche Archive abgelegt werden. In diesen Archiven liegen sowohl wissenschaftliche Primärdaten (z. B. Ergebnisse aus Experimenten) wie auch wissenschaftliche Publikationen vor. Diese werden kollaborativ gepflegt und von Communities mit neuen Ergebnissen angereichert. Interessensgruppen kommentieren und diskutieren vorhandene Daten und nutzen bereitgestellte Portale für die strukturierte Aufbereitung der enthaltenen Informationen, wobei bestehende Ontologien und semantische Technologien für die Informationsvernetzung genutzt werden.

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Viele GrViele Grüßüße aus De aus Düüsseldorfsseldorf

Für Fragen, Anregungen, Anmerkungen: weller@uni-duesseldorf.de

Katrin WellerInstitut für Sprache und InformationAbteilung Informationswissenschaft

Heinrich-Heine-Universität DüsseldorfUniversitätsstraße 1, Geb. 23.21.04

40225 Düsseldorfwww.phil-fak.uni-duesseldorf.de/infowiss

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Links

• Bibsonomy: http://www.bibsonomy.org• Connotea: http://www.connotea.org• DBin: http://www.dbin.org• D-Grid Initiative: http://www.d-grid.de• del.icio.us: http://del.icio.us• Facebook: http://www.facebook.com• Flickr: http://www.flickr.com• FOAF: http://www.foaf-project.org• Gene Ontology: http://www.geneontology.org• IBM Many Eyes: http://services.alphaworks.ibm.com/manyeyes/app• MetaCollab: http://collaboration.wikia.com• MyExperiment: http://myexperiment.org• Nature Network: http://network.nature.com• Ontoverse: http://www.ontoverse.org• OntoWiki: http://ontowiki.net/Projects/OntoWiki• Protégé: http://protege.stanford.edu/• Semantic Media Wiki (Projekt): http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki• SETI@home: http://setiweb.ssl.berkeley.edu/• Soboleo: http://soboleo.fzi.de:8080/webPortal/• Swivel: http://www.swivel.com• UMLS: http://www.nlm.nih.gov/research/umls/• Upcoming: http://upcoming.yahoo.com• Wikipedia: http://www.wikipedia.org• Xing: http://www.xing.com, ehemals openBC

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Literatur (Auszug)

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• Antoniou G, van Harmelen F (2004): A Semantic Web Primer, Cambridge, Mass.: MIT Press.

• Davies J, Fensel D, van Harmelen F (Hrsg., 2003): Towards the Semantic Web. Ontology-Driven Knowledge Management, Chichester: Wiley & Sons.

• Davies J, Studer R, Warren P (2006): Semantic Web Technologies. Trends and Research in Ontology-Based Systems, Chichester: Wiley & Sons.

• Goble C, Corcho, O, et al. (2006): E-Science and the Semantic Web: A Symbiotic Relationship. In: Proceedings of Discovery Science, 9th International Conference, DS 2006, Barcelona, Spain, S. 1-12.

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• Neumann E, Prusak L (2007): Knowledge Networks in the Age of the Semantic Web. In: Briefings in Bioinformatics 2007 8 (3), S. 141-149.

• Peters, I; Stock, W.G. (2007b): Folksonomy and Information Retrieval. In: Proceedings of the 70th Annual Meeting of the American Society for Information Science and Technology (Vol. 45) (CD-ROM).