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Abstract

Über die letzten Jahrzehnte ist die Menge digitaler Publikationen exponentiell angestiegen. Doch die digitalen Bestände sind durch die schleichende Obsoletheit von Datenformaten, Software und Hardware bedroht. Aber auch die zunehmende Komplexität neuerer Dokumente und zugehöriger Abspielumgebungen stellt ein Problem dar. Das Thema der Langzeitarchivierung wurde lange vernachlässigt, rückt aber zunehmend ins Bewusstsein der Verantwortlichen und der Öffentlichkeit, nicht zuletzt wegen spektakulärer Datenverluste. Ziel dieser Studie ist es, Grundlagen und Bausteine für eine technische Lösung zu entwickeln und deren Einbettung in die Aufgabenbereiche einer Archivierungsorganisation aufzuzeigen. Es fehlt eine systematische Herangehensweise zum Aufbau technischen Wissens, die der Heterogenität und Komplexität sowie der bereits vorhandenen Obsoletheit in der Welt des digitalen Publizierens gerecht wird. In einem ersten Schritt entwickeln wir deshalb ein Modell, das sich spezifisch den technischen Aspekten digitaler Objekte widmet. Dieses Modell erlaubt es, digitale Objekte bezüglich der Archivierungsaspekte zu charakterisieren und zu klassifizieren sowie technische Grundlagen präzise zuzuordnen. Auf dieser Basis können u. a. systematisch modulare Metadatenschemata gewonnen werden, die den Langzeiterhalt gezielt unterstützen. Das Modell liefert außerdem einen Beitrag zur Formulierung von zugehörigen Ontologien. Des Weiteren fördern die Modularität der Metadatenschemata und die einheitliche Begrifflichkeit einer Ontologie die Föderation und Kooperation von Archivierungsorganisationen und -systemen. Die Abstützung auf das entwickelte Modell systematisiert in einem weiteren Schritt die Herleitung von technisch orientierten Prozessen zur Erfüllung von Archivierungsaufgaben. Der Entwicklung eines eigenen Modells liegt die Einschätzung zu Grunde, dass Referenzmodelle, wie OAIS (Open Archival Information System), zwar eine geeignete Ausgangsbasis auf konzeptioneller Ebene bieten, aber sie sind zu generell und beschreiben vor- oder nachgelagerte Prozesse nur als Schnittstelle. Die aus dem Modell hergeleiteten Lösungsansätze sind zunächst unabhängig von einer konkreten Realisierung. Als Beitrag zur Umsetzung wird in einem eigenen Abschnitt der Einsatz von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) als Implementierungsbasis ausführlich diskutiert.

Imprint

München : Universität der Bundeswehr / Fakultät f¨ur Informatik / Institut für Softwaretechnologie

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Abstract

Dieses Whitepaper befasst sich mit der Integration semantischer Technologien in bestehende Ansätze des Information Retrieval und die damit verbundenen weitreichenden Auswirkungen auf Effizienz und Effektivität von Suche und Navigation in Dokumenten. Nach einer Einbettung in die Problematik des Wissensmanagement aus Sicht der Informationstechnik folgt ein Überblick zu den Methoden des Information Retrieval. Anschließend werden die semantischen Technologien "Wissen modellieren - Ontologie" und "Neues Wissen ableiten - Inferenz" vorgestellt. Ein Integrationsansatz wird im Folgenden diskutiert und die entstehenden Mehrwerte präsentiert. Insbesondere ergeben sich Erweiterungen hinsichtlich einer verfeinerten Suchunterstützung und einer kontextbezogenen Navigation sowie die Möglichkeiten der Auswertung von regelbasierten Zusammenhängen und einfache Integration von strukturierten Informationsquellen. Das Whitepaper schließt mit einem Ausblick auf die zukünftige Entwicklung des WWW hin zu einem Semantic Web und die damit verbundenen Implikationen für semantische Technologien.

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Abstract

Consolidated statement of financial position of MOZILLA FOUNDATION AND SUBSIDIARY (Mozilla) as of December 31, 2006 and 2005 and the related consolidated statements of activities and changes in net assets and cash flows for the years then ended. - Angaben zu den Einnahmen der Mozilla Foundation durch die Einbindung des Google-Suchfesters in den Browser.

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Abstract

Das VZG-Projekt Colibri/DDC beschäftigt sich seit 2003 mit automatischen Verfahren zur Dewey-Dezimalklassifikation (Dewey Decimal Classification, kurz DDC). Ziel des Projektes ist eine einheitliche DDC-Erschließung von bibliografischen Titeldatensätzen und eine Unterstützung der DDC-Expert(inn)en und DDC-Laien, z. B. bei der Analyse und Synthese von DDC-Notationen und deren Qualitätskontrolle und der DDC-basierten Suche. Der vorliegende Bericht konzentriert sich auf die erste größere automatische DDC-Klassifizierung und erste automatische und intellektuelle Bewertung mit der Klassifizierungskomponente vc_dcl1. Grundlage hierfür waren die von der Deutschen Nationabibliothek (DNB) im November 2007 zur Verfügung gestellten 25.653 Titeldatensätze (12 Wochen-/Monatslieferungen) der Deutschen Nationalbibliografie der Reihen A, B und H. Nach Erläuterung der automatischen DDC-Klassifizierung und automatischen Bewertung in Kapitel 2 wird in Kapitel 3 auf den DNB-Bericht "Colibri_Auswertung_DDC_Endbericht_Sommer_2008" eingegangen. Es werden Sachverhalte geklärt und Fragen gestellt, deren Antworten die Weichen für den Verlauf der weiteren Klassifizierungstests stellen werden. Über das Kapitel 3 hinaus führende weitergehende Betrachtungen und Gedanken zur Fortführung der automatischen DDC-Klassifizierung werden in Kapitel 4 angestellt. Der Bericht dient dem vertieften Verständnis für die automatischen Verfahren.

Imprint

Göttingen : Verbundzentrale des Gemeinsamen Bibliotheksverbundes (VZG)

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Abstract

SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.

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Abstract

Der wirkungsvolle und erfolgreiche Umgang mit Wissen wird erst durch aufeinander abgestimmte Management-Bausteine erreicht, wie sie heute im Rahmen von Konzeptionen eines Wissensmanagements formuliert werden. Bausteine eines solchen Wissensmanagements sind auf strategischer wie auf operativer Ebene angesiedelt. Auf der strategischen Ebene geht es vor allem um die Formulierung von Wissenszielen der Organisation, basierend auf den als kritisch erkannten Erfolgsfaktoren. Auf der operativen Ebene benennen verschiedene Konzeptionen eines Wissensmanagement heute unterschiedlich differenzierte Bausteine der Realisierung. Generalisiert lassen sich in nahezu allen Konzeptionen jedoch drei Gruppen von Bausteinen identifizieren, die je nach Ansatz weiter differenziert werden können: - Wissensgenerierung und Wissenserwerb - Wissensidentifikation und Wissenstransparenz - Wissensverteilung und Wissensnutzung Wissenstransparenz bzw. die Identifikation von Wissen werden in den gängigen Konzeptionen also als ein zentrales Element der operativen Aufgaben im Wissensmanagement erkannt (vgl. Probst/Romhardt 1996; Probst et al. 1998) Bullinger et al. 1998; Davenport/Prusak 1998). Im Gegensatz zum Datenmanagement und auch zum Informationsmanagement, spielen in diesen Konzepten vor allem auch die individuellen Wissensressourcen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. Es ist eine Schlüsselerkenntnis modernen Managements, dass wesentliche Werte der Unternehmung 2in den Köpfen der Mitarbeiter" zu finden sind. Dabei ist Wissen als eine Ressource erkannt, die von Menschen generiert wird, an diese Menschen gebunden ist, auf Erfahrungen und Einstellungen beruht und sich nur in sehr eingeschränktem Masse externalisieren und übertragen lässt (tacit knowledge). In diesem Sinne geht es uns in der Hauptsache um Handlungswissen, um das "gewusst wie". Wie können mühsam erworbene Erfahrungen dokumentiert und transparent gemacht werden, wie kann dafür gesorgt werden, dass sie dem Unternehmen insgesamt und jederzeit zugute kommen können? Wie können erfolgreich durchgefiihrte Aktivitäten und Prozesse als Muster dienen, wenn analoge Aufgaben an anderen Orten und zu anderen Zeiten zu erfüllen sind? Wie gelangen wir vom individuellen Wissen einzelner Mitarbeiter zur Fähigkeit von Organisationen oder Teams, komplexe Probleme und Aufgaben zu lösen? Wenn generiertes, durch Erfahrung gewonnenes oder eingekauftes Wissen dem Unternehmen insgesamt, d.h. den Mitarbeitern die dieses Wissen jeweils benötigen, zugute kommen soll, muss für eine Transparenz über das unternehmensweit vorhandene Wissen gesorgt werden, ebenso über Wissen im Umfeld eines Unternehmens (bspw. bei Partner, Kunden, Behörden usw.). Dabei ist beim Wissensmanagement zunehmend die Tendenz einer räumlich dezentralen - oft sogar globalen - sowie zeitlich flüchtigen und virtuellen Organisation der Unternehmungen zu berücksichtigen (Faisst 1996). Unternehmen suchen nach best practices zur Organisation von Team- und Gruppenprozessen. Unternehmerische Prozesse und unternehmensrelevantes Wissen besitzen heute eine hohe Komplexität, die eine Erfassung, Speicherung und Verteilung des benötigten Wissens selbst ausgeschlossen erscheinen lässt bzw. nur unter Einsatz enormer Ressourcen möglich macht. Die angesprochenen Schwierigkeiten der Externalisierung des jeweils individuellen Erfahrungswissens von Experten stehen diesem Unterfangen ohnehin unüberbrücklich im Wege.