Entwicklung eines Modells zur Anwendung inferenzfähiger Ontologien im Software Engineering

Die Arbeit beschreibt die Entwicklung und Anwendung eines Modells zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen auf dem Gebiet des Software Engineering. Im Fokus stehen die Strukturierung, Visualisierung und automatisierte Weiterverarbeitung von Expertenwissen unter Einbezug modellbasierter Inferenzmechanismen. Dabei dienen verschiedene Deduktionsalgorithmen zur Ableitung automatisierter Schlussfolgerungen, die zur Lösung einer Software Engineering Fragestellung beitragen. Darüber hinaus werden unterschiedliche Möglichkeiten dargestellt, um Wissen induktiv, automatisiert aus bereits modelliertem Wissen ableiten zu können. Das entwickelte Modell soll Akteuren des Software- und Knowledge Engineering gleichermaßen dazu dienen, Expertenwissen in Entscheidungsprozesse einzubeziehen, um somit die Entwicklung von Softwarelösungen zu beschleunigen.The thesis describes the development and application of a model for representation and processing knowledge in the field of software engineering. It focuses on the structuring, visualization and automated processing of expert knowledge, including model-based inference mechanisms. Different deductive algorithms are used to derive automated conclusions that contribute for solving a software engineering problem. In addition, different possibilities are presented in order to be able to inductively and automatically derive knowledge. The developed model is intended to help software and knowledge engineering stakeholders to include expert knowledge in decision-making processes, thus speeding up the development of software solutions

Wissensmanagement Reloaded - Ein Ordnungsrahmen für den systemischen Umgang mit Wissen im Enterprise 2.0

Gegenstand dieser Arbeit ist die Konstruktion eines Ordnungsrahmens für den systemischen Umgang mit Wissen im Enterprise 2.0. Dieser Ordnungsrahmen zeigt Einsatzpotentiale und Handlungsfelder des Enterprise 2.0-Konzepts für Wissensmanagement systematisch auf und vermittelt ein Verständnis über die Zusammenhänge zwischen den Gestaltungsdimensionen Mensch, Organisation und Technologie im speziellen Fall des Enterprise 2.0. Ergänzend zu den theoretisch erarbeiteten Aspekten wird der konzipierte Ordnungsrahmen verwendet, um die Eignung eines realen Enterprise 2.0-Ansatzes (Wiki-Plattform) für Wissensmanagement zu bewerten.:ABKÜRZUNGEN III ABBILDUNGEN IV TABELLEN V 1 Einleitung 1 1.1 Problemstellung 2 1.2 Zielsetzung 2 1.3 Aufbau der Arbeit 4 2 Theorie des Wissensmanagements 6 2.1 Überblick zum Wissensmanagement 6 2.1.1 Probleme in Theorie und Praxis 8 2.1.2 Wissensbegriff und Abgrenzung 10 2.1.3 Wissensprozesse 12 2.2 Das SECI-Modell 13 2.2.1 Konzeptionelle Probleme 16 2.2.2 Kritische Würdigung 21 2.3 Systemisches Wissensmanagement mit IDEA 22 2.3.1 IDEA-Ordnungsrahmen 22 2.3.1.1 Interaktion 23 2.3.1.2 Dokumentation 24 2.3.1.3 Evolution 24 2.3.1.4 Adoption 25 2.3.2 Anwendung des IDEA-Ordnungsrahmens 25 3 Enterprise 2.0 28 3.1 Vom Web 2.0 zum Enterprise 2.0 28 3.2 Enterprise 2.0 als Organisationsparadigma 30 3.3 Social Software und Groupware 30 3.3.1 Anwendungsklassen 32 3.3.1.1 Wiki 32 3.3.1.2 Weblog 33 3.3.1.3 Social Networking-Dienste 33 3.3.1.4 Microblog 33 3.3.1.5 Social Tagging 34 3.3.1.6 Social Bookmarking 34 3.4 Systematisierung 34 4 Wissensmanagement im Enterprise 2.0 37 4.1 Erfolgsfaktoren 37 4.1.1 Interaktion 37 4.1.1.1 Identitäts- und Reputationsmanagement 39 4.1.1.2 Beziehungs- und Kollaborationsmanagement 39 4.1.1.3 Kultivierung von Communities 40 4.1.1.4 Robuste Wissensnetzwerke 40 4.1.2 Dokumentation 41 4.1.2.1 Webbasierte Wissensarbeit 41 4.1.2.2 Flexible Wiki-Anwendungsmodi 42 4.1.2.3 Motivation der Wissensarbeiter 44 4.1.3 Evolution 45 4.1.3.1 Perpetual Beta-Wissenskultur 46 4.1.3.2 Kreativität im Netzwerk 47 4.1.3.3 Kollektive Objektivierung 48 4.1.4 Adoption 48 4.1.4.1 Navigationskonzepte 49 4.1.4.2 Ganzheitliche Awareness 50 4.1.4.3 Kontextualisierung 51 4.2 Herausforderungen 52 4.2.1 Information Overload und Orientierungslosigkeit 52 4.2.2 Organisationale Destabilisierung 53 4.3 Neue Aufgaben des Wissensmanagements 53 5 Fallstudie: T-Systems MMS 56 5.1 Vorstellung des Unternehmens 56 5.2 Das TeamWeb 58 5.3 Zielsetzung und Vorgehen 60 5.4 Ergebnisse der Umfrage 61 5.5 Handlungsempfehlungen 66 6 Zusammenfassung und Ausblick 70 6.1 Ergebnisse der Arbeit 70 6.2 Kritische Betrachtung 72 6.3 Ausblick und weiterer Forschungsbedarf 73 LITERATUR VI GLOSSAR IV ANHANG I

Knowledge Management Reloaded: A Framework for the Systemic Handling of Knowledge within the Enterprise 2.0

In this paper, I examine the convergence of knowledge management and Enterprise 2.0, and subsequently describe the possibilities for an overarching exchange and transfer of knowledge in Enterprise 2.0. This is typified by the decentralized development of common ideas, collaboration and the assistance available to performing responsibilities as provided by Enterprise 2.0 tools. Therefore a framework will be developed for knowledge management to serve as a template for the systematization and definition of specific Enterprise 2.0 activities. The paper will conclude by stating factors of success and supporting Enterprise 2.0 activities, which will facilitate the establishment of a practical knowledge management system for the optimization of knowledge transfer

Wissensintegration von generischem und fallbasiertem Wissen, uniforme Repräsentation, Verwendung relationaler Datenbanksysteme sowie Problemlösen mit Concept Based und Case Based Reasoning sowie Bayesschen Netzen in medizinischen wissensbasierten Systemen

Ein wissensbasiertes System soll den Mediziner im Rahmen der Diagnosestellung unterstützen, indem relevante Informationen bereitgestellt werden. Aus komplexen Symptomkonstellationen soll eine zuverlässige Diagnose und damit verbundene medizinische Maßnahmen abgeleitet werden. Grundlage dafür bildet das im System adäquat repräsentierte Wissen, das effizient verarbeitet wird. Dieses Wissen ist in der medizinischen Domäne sehr heterogen und häufig nicht gut strukturiert. In der Arbeit wird eine Methodik entwickelt, die die begriffliche Erfassung und Strukturierung der Anwendungsdomäne über Begriffe, Begriffshierarchien, multiaxiale Komposition von Begriffen sowie Konzeptdeklarationen ermöglicht. Komplexe Begriffe können so vollständig, eindeutig und praxisrelevant abgebildet werden. Darüber hinaus werden mit der zugrunde liegenden Repräsentation Dialogsysteme, fallbasierte und generische Problemlösungsmethoden sowie ihr Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken in einem System vorgestellt. Dies ist vor allem im medizinischen Diskursbereich von Bedeutung, da zur Problemlösung generisches Wissen (Lehrbuchwissen) und Erfahrungswissen (behandelte Fälle) notwendig ist. Die Wissensbestände können auf relationalen Datenbanken uniform gespeichert werden. Um das vorliegende Wissen effizient verarbeiten zu können, wird eine Methode zur semantischen Indizierung vorgestellt und deren Anwendung im Bereich der Wissensrepräsentation beschrieben. Ausgangspunkt der semantischen Indizierung ist das durch Konzepthierarchien repräsentierte Wissen. Ziel ist es, den Knoten (Konzepten) Schlüssel zuzuordnen, die hierarchisch geordnet und syntaktisch sowie semantisch korrekt sind. Mit dem Indizierungsalgorithmus werden die Schlüssel so berechnet, dass die Konzepte mit den spezifischeren Konzepten unifizierbar sind und nur semantisch korrekte Konzepte zur Wissensbasis hinzugefügt werden dürfen. Die Korrektheit und Vollständigkeit des Indizierungsalgorithmus wird bewiesen. Zur Wissensverarbeitung wird ein integrativer Ansatz der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning vorgestellt. Concept Based Reasoning kann für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generisches Wissen verwendet werden. Mit Hilfe von Case Based Reasoning kann Erfahrungswissen von Patientenfällen verarbeitet werden. Weiterhin werden zwei neue Ähnlichkeitsmaße (Kompromissmengen für Ähnlichkeitsmaße und multiaxiale Ähnlichkeit) für das Retrieval ähnlicher Patientenfälle entwickelt, die den semantischen Kontext adäquat berücksichtigen. Einem ausschließlichen deterministischen konzeptbasiertem Schließen sind im medizinischen Diskursbereich Grenzen gesetzt. Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit werden Bayessche Netze untersucht. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach deren Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification featuresA knowledge-based system is designed to support the medical professionals in the diagnostic process by providing relevant information. A reliable diagnosis and associated medical measures are to be derived from complex symptom constellations. It is based on the knowledge adequately represented in the system, which is processed efficiently. This knowledge is very heterogeneous in the medical domain and often not well structured. In this work, a methodology is developed that enables the conceptual capture and structuring of the application domain via concepts, conecpt hierarchies, multiaxial composition of concepts as well as concept declarations. Complex concepts can thus be mapped completely, clearly and with practical relevance. Furthermore, the underlying representation introduces dialogue systems, \acrlong{abk:CBR} and generic problem solving methods as well as their interaction with relational databases in one system. This is particularly important in the field of medical discourse, since generic knowledge (textbook knowledge) and experiential knowledge (treated cases) are necessary for problem solving. The knowledge can be stored uniformly on relational databases. In order to be able to process the available knowledge efficiently, a method for semantic indexing is presented and its application in the field of knowledge representation is described. The starting point of semantic indexing is the knowledge represented by concept hierarchies. The goal is to assign keys to the nodes (concepts) that are hierarchically ordered and syntactically and semantically correct. With the indexing algorithm, the keys are calculated in such a way that the concepts are unifiable with the more specific concepts and only semantically correct concepts may be added to the knowledge base. The correctness and completeness of the indexing algorithm is proven. An integrative approach of the problem-solving methods of Concept Based and \acrlong{abk:CBR} is presented for knowledge processing. Concept Based Reasoning can be used for diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation via generic knowledge. Case Based Reasoning can be used to process experiential knowledge of patient cases. Furthermore, two new similarity measures (compromise sets for similarity measures and multiaxial similarity) are developed for the retrieval of similar patient cases that adequately consider the semantic context. There are limits to an exclusively deterministic Concept Based Reasoning in the medical domain. For diagnostic inference under uncertainty, vagueness and incompleteness Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification feature

Freie Netze. Freies Wissen : ein Beitrag zum Kulturhauptstadtjahr Linz 2009

FREIE NETZE. Noch nie war es einfacher, Menschen und ihr Wissen in Form von Texten, Bildern oder Tönen zusammenzubringen und zu vernetzen. Freie Netze sind der Versuch, dieses Potential von Internet und PC auszuschöpfen und möglichst alle Menschen daran teilhaben zu lassen. FREIES WISSEN. Der Zugang zu digitalen Netzen bedeutet noch nicht den Zugang zu Inhalten. Ein freier Zugang zu Wissen ist aber die Basis für Innovation und Emanzipation. Den neuen Möglichkeiten für freien Zugang zu Wissen stehen neue und alte, soziale und rechtliche Barrieren gegenüber. Von siebzehn Autorinnen und Autoren werden die verschiedenen Anwendungsbereiche von Freien Netzen und Freiem Wissen dargestellt. In jedem der neun Kapitel kommen in Interviews Menschen wie Lawrence Lessig oder Richard Stallman zu Wort, die mit dem Thema als ExpertInnen, PionierInnen oder unmittelbar Betroffene zu tun hatten oder haben. Am Ende jedes Kapitels finden sich konkrete Projektvorschläge zur Umsetzung auf lokaler Ebene als Beitrag für das Linzer Kulturhauptstadtjahr 2009