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Abstract

Nach dem zu Beginn der Ära des World Wide Web von Hand gepflegte Linklisten und -Verzeichnisse und an Freunde und Kollegen per E-Mail verschickte Links genügten, um die Informationen zu finden, nach denen man suchte, waren schon bald Volltextsuchmaschinen und halbautomatisch betriebene Kataloge notwendig, um den mehr und mehr anschwellenden Informationsfluten des Web Herr zu werden. Heute bereits sind diese Dämme gebrochen und viele Millionen Websites halten Billionen an Einzelseiten mit Informationen vor, von Datenbanken und anderweitig versteckten Informationen ganz zu schweigen. Mit Volltextsuchmaschinen erreicht man bei dieser Masse keine befriedigenden Ergebnisse mehr. Entweder man erzeugt lange Suchterme mit vielen Ausschließungen und ebenso vielen nicht-exklusiven ODER-Verknüpfungen um verschiedene Schreibweisen für den gleichen Term abzudecken oder man wählt von vornherein die Daten-Quelle, an die man seine Fragen stellt, genau aus. Doch oft bleiben nur klassische Web-Suchmaschinen übrig, zumal wenn der Fragende kein Informationsspezialist mit Kenntnissen von Spezialdatenbanken ist, sondern, von dieser Warte aus gesehenen, ein Laie. Und nicht nur im Web selbst, auch in unternehmensinternen Intranets steht man vor diesem Problem. Tausende von indizierten Dokumente mögen ein Eckdatum sein, nach dem sich der Erfolg der Einführung eines Intranets bemessen lässt, aber eine Aussage über die Nützlichkeit ist damit nicht getroffen. Und die bleibt meist hinter den Erwartungen zurück, vor allem bei denen Mitarbeitern, die tatsächlich mit dem Intranet arbeiten müssen. Entscheidend ist für die Informationsauffindung in Inter- und Intranet eine einfach zu nutzende und leicht anpassbare Möglichkeit, neue interessante Inhalte zu entdecken. Mit Tags steht eine mögliche Lösung bereit.

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Abstract

Die populären Web 2.0-Dienste werden von Prosumern - Produzenten und gleichsam Konsumenten - nicht nur dazu genutzt, Inhalte zu produzieren, sondern auch, um sie inhaltlich zu erschließen. Folksonomies erlauben es dem Nutzer, Dokumente mit eigenen Schlagworten, sog. Tags, zu beschreiben, ohne dabei auf gewisse Regeln oder Vorgaben achten zu müssen. Neben einigen Vorteilen zeigen Folksonomies aber auch zahlreiche Schwächen (u. a. einen Mangel an Präzision). Um diesen Nachteilen größtenteils entgegenzuwirken, schlagen wir eine Interpretation der Tags als natürlichsprachige Wörter vor. Dadurch ist es uns möglich, Methoden des Natural Language Processing (NLP) auf die Tags anzuwenden und so linguistische Probleme der Tags zu beseitigen. Darüber hinaus diskutieren wir Ansätze und weitere Vorschläge (Tagverteilungen, Kollaboration und akteurspezifische Aspekte) hinsichtlich eines Relevance Rankings von getaggten Dokumenten. Neben Vorschlägen auf ähnliche Dokumente ("more like this!") erlauben Folksonomies auch Hinweise auf verwandte Nutzer und damit auf Communities ("more like me!").

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Date

3. 5.1997 8:44:22