Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight

Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar. Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen. Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence. Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration. Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale. Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2 Danksagung 3 Inhaltsverzeichnis 5 Tabellenverzeichnis 9 Abbildungsverzeichnis 10 A – EINLEITUNG 13 1 Hintergrund und Motivation 13 2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16 B – THEORIE 20 B0 – Digital Intelligence 20 3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21 4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23 5 Übersicht über unterschiedliche Textsorten 24 6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29 7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31 B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36 8 Strategische Frühaufklärung 37 8.1 Facetten und historische Entwicklung 37 8.2 Methoden 41 8.3 Prozess 42 8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44 8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49 B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57 9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59 9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59 9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59 9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62 9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62 9.1.4 Zeitliche Granularität 63 9.2 Text 63 9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63 9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65 9.3 Daten 65 9.3.1 Herkunft 65 9.3.2 Datengröße 66 9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66 9.3.4 Datenstruktur 67 9.3.5 Dimensionalität 68 9.4 Metadaten 69 9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70 10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73 10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76 10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78 10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79 10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81 10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86 10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91 10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98 10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107 10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110 10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110 10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111 10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112 10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116 10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117 10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121 10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123 10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124 10.5.1 Web Content Mining 125 10.5.2 Web Structure Mining 126 10.5.3 Web Usage Mining 127 10.5.4 Temporal Web Mining 127 10.6 Informationsvisualisierung 128 10.6.1 Visualisierungstechniken 130 10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130 10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132 10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137 10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139 10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139 10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140 10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141 10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145 10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147 10.7 Zusammenfassung 152 11 Konzeptuelle Strukturen 154 12 Synopsis für die zeitorientierte Datenexploration 163 C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166 13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167 14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171 15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174 15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175 15.1.1 Portalnutzung 177 15.1.2 Steckbriefe 178 15.1.3 Tiefenanalysen 180 15.1.4 Technologiescanning 185 15.2 Relevante Daten für die Digital Intelligence (Beispiel) 187 15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188 15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197 15.5 SemanticTalk 200 15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204 15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205 15.6.2 HD-SOM-Scanning 207 D – ZUSAMMENFASSUNG 217 Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223 Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230 Literaturverzeichnis 231 Selbstständigkeitserklärung 285 Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286 Veröffentlichungen 28

Ontologie-basierte Monosemierung - Bestimmung von Referenzen im SemanticWeb

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik, insbesondere mit der Problematik der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentierten Wissen auftritt

Ontologie-basierte Monosemierung

Ontologien verlangen eine eindeutige Identifikation der darin beschriebenen Elemente. Mit der Einbindung natürlicher Sprache erhält auch die Thematik der Mehrdeutigkeit Einzug in die formal geordnete Darstellung. Eine eindeutige Suche anhand natürlicher Sprache erscheint daher zunächst als unmöglich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Lösung des Problems der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentieren Wissen auftritt

Reflektierte algorithmische Textanalyse. Interdisziplinäre(s) Arbeiten in der CRETA-Werkstatt

The Center for Reflected Text Analytics (CRETA) develops interdisciplinary mixed methods for text analytics in the research fields of the digital humanities. This volume is a collection of text analyses from specialty fields including literary studies, linguistics, the social sciences, and philosophy. It thus offers an overview of the methodology of the reflected algorithmic analysis of literary and non-literary texts

Situationsbewusste Informationsdienste für das arbeitsbegleitende Lernen

Zunehmend werden Lernen und Arbeiten als miteinander verwobene Aktivitäten verstanden, was von existierenden Ansätzen nur unzureichend unterstützt wird, da sie kaum die Arbeitssituation berücksichtigen, in der sie benutzt werden. In dieser Arbeit geht es darum, eine Methodik für die Lernunterstützung zu erarbeiten und auf technischer Ebene situationsbewusste Informationsdienste mittels Kompetenzontologien und Kontextmanagement zu konzipieren und in realen Unternehmensumgebungen zu evaluieren

Automatisierte Kontextmodellierung bei kollektiver Informationsarbeit

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Prüfung eines semantischen Informationssystems zur Unterstützung des Informations- und Wissenstransfers bei kollektiver, internetbasierter Informationsarbeit – sowohl innerhalb des Teams, als auch in dessen Übertragung in das Unternehmen. Als Informationssystem wird dabei ein System verstanden, welches die menschlichen Aufgabenträger, die organisationale und technische Ausgestaltung, aber auch die zu unterstützende Aufgabe determiniert und beinhaltet und von der Systemumwelt abgrenzt. Der Fokus der Arbeit ist in den Gegenstandsbereich der Wirtschaftsinformatik einzuordnen. Die Wirtschaftsinformatik besitzt nach dem Verständnis des Autors einen transdisziplinären Charakter und der Nukleus der Fachdisziplin ist als Intermediär verschiedener beteiligter, angrenzender Disziplinen zu verstehen. So sind bei der Betrachtung der avisierten Arbeit ebenso Einflüsse der Betriebswirtschaftslehre, der Informations- und Kommunikationstechno- logie, soziologischer sowie psychologischer Aspekte und nicht zuletzt linguistischer Grundlagen von Interesse für das Resultat bzw. Einflussdimensionen des Ergebnisses.:GRUNDLEGUNG I Problemkontext II Motivation zu dieser Arbeit III Ziel der Arbeit IV Forschungsdesign V Gang der Arbeit TEIL A: VERSTEHEN, LERNEN, WISSEN 1 Wissen und dessen Konstitution 1.1 Gegenstand des Wissens 1.2 Organisationale Epistemologie von Wissen 1.3 Einige Daten und Informationen zum Wissen 1.4 Die Natur des Wissens 1.5 Systematisierung der Arten von Wissen 1.6 Implikationen für diese Arbeit 2 Kommunikation & Verstehen 2.1 Partnerorientiertes Handeln 2.2 Kommunikation, Sprache und Textproduktion 2.3 Wahrnehmen, Verstehen & Rezipieren 2.4 Symbolische Interaktion 2.5 Barrieren der symbolischen Interaktion 2.6 Konsolidierung 3 Wissen & Lernen 3.1 Lernen in Schleifen 3.2 Theorien des individuelles Lernen 3.3 Kollektives Lernen 3.4 Die lernende Organisation 3.5 Kontinuum des Lernens 4 Wissenstransfer und die lernende Organisation 4.1 Strategien des Wissensmanagements 4.2 Wissens(re-)konstruktion 4.3 Erfolgsfaktoren für Wissenstransfer 4.4 Zyklische Wissensentstehung 4.5 Organisationale Wissensschaffung TEIL B: KOLLEKTIVE INFORMATIONSARBEIT & ORGANISATIONALES LERNEN 5 Informationsarbeit & Wissensschaffung 5.1 Vom Suchen und Finden von Informationen 5.2 Information Literacy & Recherchekompetenz 5.3 Informationsarbeit 5.4 Recherchestrategien 5.5 Phasen der internetbasierten Recherche 6 Organisation kollektiver Informationsarbeit 6.1 Intensität von Zusammenarbeit 6.2 Formale & informelle Arbeitsgruppen 6.3 Informationsarbeit im Team 6.4 Die Aufgabe als konstituierendes Merkmal 6.5 Individuelle Dispositionen 6.6 Gruppendynamik im Projektteam 6.7 Externe Unterstützung des Teams 6.8 Soziotechnischer Rahmen 6.9 Kollektive, internetbasierte Informationsarbeit 7 Die suchende Hypertextorganisation 7.1 Die organisationale Wissensbasis 7.2 Soziales Kapital & soziale Netzwerke 7.3 Wissen aus kollektiver Informationsarbeit 7.4 Kollektive Informationsarbeit und die lernende Organisation 7.5 Die lernende Organisation als Community of Communitys TEIL C: AUTOMATISIERTE KONTEXTMODELLIERUNG KOLLEKTIVER INFORMATIONSARBEIT 8 Konzeptuelle & technische Prämissen 8.1 Kernfunktionen der kollektiven Rechercheumgebung 8.2 Multidimensionalität vs. Multiperspektivität 8.3 Das Kontinuum semantischer Strukturmodelle 8.4 Konzepte der technischen Realisierung 9 Kontextschaffung bei kollektiver Informationsarbeit 9.1 Rechercheprozess und formale Objekte 9.2 Kollektive Terminologiearbeit und formale Rechercheobjekte 9.3 Kollektive Schaffung informationeller Mehrwerte 9.4 Explikation von Wissensträgern 10 Konzeption des soziotechnischen Informationssystems 10.1 Aufbau und Grundlegung des Systems 10.2 Grammatisches Metamodell – das Template der Templates 10.3 Templates der Nutzerkontexte und Gültigkeiten 10.4 Konzeptuelle Templates des Rechercheprozesses 10.5 Konzeptuelle Templates der kollektiven Informationsarbeit 10.6 Das Object Repository und die realen Objekte 10.7 Anwendung, Vernetzung & Synopsis des Systems 11 Wissensrepräsentation und kontextbasierte Wiederverwendung 11.1 Grundlagen der Wissensrepräsentation 11.2 Barrieren der Kognition expliziter Wissensrepräsentationen 11.3 Repräsentationsformen bei kollektiver Informationsarbeit 11.4 Dissemination & Zusammenarbeit: Nutzung der Rechercheumgebung 11.5 Six Pieces kollektiver Informationsarbeit für die lernende Organisation SYNOPSIS 12 Erkenntnisse der Arbeit und kritische Würdigung 12.1 Grundlegende Erkenntnisse der theoriegeleiteten Exploration 12.2 Hypothesenbildung: Synopsis der Erfahrungen 12.3 Hypothesenprüfung: Machbarkeit des System

Informations- und Wissenstransfer in kollaborativen Lernsystemen: Eine strukturelle und relationale Analyse über den Einfluss sozialer Organisationsstrukturen in Wissensnetzwerken am Beispiel der Lernplattform OPAL

In der Netzwerkgesellschaft des 21. Jahrhunderts gilt die kollaborative Verteilung und Nutzung von Information und Wissen als Schlüsselstrategie für den webbasierten Informations- und Wissenstransfer. Durch die technologischen Möglichkeiten werden technische Zugangsbarrieren weitestgehend überwunden und traditionelle Formen der Wissensvermittlung durch moderne webbasierte Lernumgebungen ergänzt. Der Umgang mit kollaborativen Lehr- und Lernszenarien im dynamischen Informations- und Wissenstransfer bildet die Grundlage für den soziokulturellen Fortschritt innerhalb der Bildungsforschung. Der Schwerpunkt dieser Arbeit lag auf der strukturellen und relationalen Analyse sozialer Organisationsstrukturen innerhalb von Wissensnetzwerken. Ziel war es, Einflussfaktoren offenzulegen, die sich auf das Innovations- und Distributionspotential von Information und Wissen innerhalb von kollaborativen Wissensnetzwerken auswirken. Es wurden dazu Interaktionsprozesse von Teilnehmern innerhalb von Diskussionsforen am Beispiel der Lernplattform OPAL – dem aktuell populärsten Lernmanagementsystem in der Hochschulbildung Sachsens, Deutschland – untersucht. Unter der Annahme, dass soziale Interaktion besonders im Umgang mit kollaborativen Medien den Bildungsablauf und der Aufbau von Wissensnetzwerken die Lehr- und Lernprozesse beeinflusst, wurden in dieser Arbeit die strukturellen Bedingungen des kollaborativen Wissensnetzwerkes in OPAL exploriert und soziale Rollenkonstrukte relational identifiziert, um die Auswirkungen kollaborativer Aktivitäten auf den Informations- und Wissenstransfer in Wissensnetzwerken zu erklären. Es wurden vornehmlich beziehungsorientierte kommunikationstheoretische Modelle zugrunde gelegt und relationale Forschungsmethoden wie SNA (Social Network Analysis) und DNA (Dynamic Network Analysis) angewandt, um eine Basis für die weiterführende Implementierung sozial vernetzter Lehr- und Lernstrategien in der Bildungsforschung zu schaffen. […]In the network society of the 21st century, a key strategy for web-based exchange of information and knowledge is their collaborative distribution and use. Technical hurdles of access are mostly being overcome with technological advances and traditional forms of passing on knowledge are being complemented by modern, e-learning environments. Within research into education, the foundation for socio-cultural progress is formed by involvement with collaborative teaching and learning scenarios in a dynamic exchange of information and knowledge. The emphasis of this work lay in the analysis of structures and relationships of social organisations within knowledge networks. The aim was to describe the exchange of information and knowledge in collaborative learning systems and to explore its influence on the potential for innovation and distribution of information and knowledge. A study was undertaken of the interaction of participants in discussion forums as exemplified by the learning platform OPAL – currently the most popular learning management system in secondary school education in Saxony, Germany. On the assumption that social interaction, particularly involving collaborative media, the progress of education and the construction of knowledge networks do influence teaching and learning processes, this work explored the structural conditions of OPAL's collaborative knowledge network and identified relationships between social role constructs in order to explain the effect of collaborative activities on the process of diffusion of information and knowledge in knowledge networks. Primarily the study was based on relationship oriented sociological models and communication theory models, and research methods for relationships, including SNA (Social Network Analysis) and DNA (Dynamic Network Analysis) were applied, so as to create a basis for further implementation of social network teaching and learning strategies in educational research. [...

Lernen, Lehren und Forschen in einer digital geprägten Welt. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik. Jahrestagung in Aachen 2022

Die Tagung der Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik (GDCP) fand vom 12. bis zum 15. September 2022 an der RWTH Aachen statt. Der vorliegende Band umfasst die ausgearbeiteten Beiträge der Teilnehmenden zum Thema: "Lernen, Lehren und Forschen in der digital geprägten Welt"

Foundations and applications of human-machine-interaction

Der vorliegende Tagungsband zur 10. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme gibt einen Einblick in die aktuelle Forschung im Bereich der Mensch-Maschine- Interaktion. Einen besonderen Fokus stellt das Wechselspiel von Grundlagenforschung und anwendungsbezogener Forschung dar, was sich im breiten Themenspektrum widerspiegelt, welches von theoretischen und methodischen Betrachtungen bis hin zu anwendungsnahen Fragestellungen reicht. Dabei finden Inhalte aus allen Phasen des Forschungsprozesses Beachtung, sodass auch im Rahmen der 10. Berliner Werkstatt MMS wieder sowohl neue Untersuchungskonzepte als auch abschließende Befunde diskutiert werden. Zentrale Themengebiete sind u. a. Fahrer-Fahrzeug-Interaktion, Assistenzsysteme, User Experience, Usability, Ubiquitous Computing, Mixed & Virtual Reality, Robotics & Automation, Wahrnehmungsspezifika sowie Psychophysiologie und Beanspruchung in der Mensch-Maschine-Interaktion.The proceedings of the 10th Berlin Workshop Human-Machine-Systems provide an insight into the current research in the field of human-machine-interaction. The main focus lies on the interplay between basic and applied research, which is reflected in the wide range of subjects: from theoretical and methodological issues to application oriented considerations. Again all stages of the research process are represented in the contributions of the 10th Berlin Workshop HMS. This means new research concepts as well as final results are subject of this volume. Central topics include driver-vehicleinteraction, assistance systems, user experience, usability, ubiquitous computing, mixed and virtual reality, robotics & automation, perception specifics, as well as psychophysiology and workload in human-machine-interaction