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Classification

ST 205

Footnote

Rez. in: IWP 60(1009) H.4, S.245-246 (C. Wolff): "Der von Andrea Back (St. Gallen), Norbert Gronau (Potsdam) und Klaus Tochtermann herausgegebene Sammelband "Web 2.0 in der Unternehmenspraxis" verbindet in schlüssiger Weise die systematische Einführung in die Themen Web 2.0 und social software mit der Darstellung von Möglichkeiten, solche neuen Informationssysteme für Veränderungen im Unternehmen zu nutzen und zeigt dies anhand einer ganzen Reihe einzelner Fallstudien auf. Auch zukünftige Anwendungen wie das social semantic web werden als Entwicklungschance erörtert. In einer knappen Einleitung werden kurz die wesentlichen Begriffe wie Web 2.0, social software oder "Enterprise 2.0" eingeführt und der Aufbau des Bandes wird erläutert. Das sehr viel umfangreichere zweite Kapitel führt in die wesentlichen Systemtypen der social software ein: Erläutert werden Wikis, Weblogs, Social Bookmarking, Social Tagging, Podcasting, Newsfeeds, Communities und soziale Netzwerke sowie die technischen Besonderheiten von social software. Die Aufteilung ist überzeugend, für jeden Systemtyp werden nicht nur wesentliche Funktionen, sondern auch typische Anwendungen und insbesondere das Potenzial zur Nutzung im Unternehmen, insbesondere mit Blick auf Fragen des Wissensmanagements erläutert. Teilweise können die Autoren auch aktuelle Nutzungsdaten der Systeme ergänzen. Auch wenn bei der hohen Entwicklungsdynamik der social software-Systeme ständig neue Formen an Bedeutung gewinnen, vermag die Einteilung der Autoren zu überzeugen.
Das dritte Kapitel "Social Software als Treiber für Veränderungen im Unternehmen" hat eine Brückenfunktion zwischen der systematischen Systemeinführung und den konkreten Fallstudien zum praktischen Einsatz von social software, da hier zunächst systematische das Potenzial des social software-Einsatzes skizziert wird. Dabei arbeiten die Autoren wesentliche Faktoren für den Einsatz elektronischer Kommunikationsmedien heraus und diskutieren ausführlich den Zusammenhang zwischen Produktivität der Wissensarbeit und Chancen der social software-Nutzung. Erste Fallstudien (Communities in der Medienbranche, Alumnimanagement bei großen Unternehmen, Crowdsourcing als Verfahren der Wissensgewinnung, Einsatz sozialer Geotagging-Systeme, Strategien zum Aufbau von Unternehmenswikis) zeigen mögliche Einsatzstrategien im Unternehmen auf und fokussieren jeweils auf eine spezifische Funktion einer social software-Anwendung. Der vierte Teil stellt anhand mehrerer großer Fallstudien konkrete Einsatzszenerien für social software-Formen wie Wikis und Blogs vor. Dabei sind die Studien in unterschiedlichen Unternehmenstypen angesiedelt: Großkonzerne wie die Deutsche Bahn AG (Wissensmanagement in der Managementberatung mit Wikis), die Siemens AG (Einsatz von Mitarbeiter-Blogs) oder die Adam Opel AG (Podcasts in der Vertriebsschulung) finden ebenso Beachtung wie Software-Firmen (PSI AG: Wiki als Intranet-Anwendung, Sun Microsystems: Wikis und Blogs) oder IT-Mittelständler (Namics AG: Einsatz von Blogs im Unternehmen). Die sehr plastisch beschriebenen Fallstudien machen sowohl die Breite der Einsatzmöglichkeiten als auch die Vielfalt des Lösungsangebotes und der bei der Umsetzung auftretenden Probleme deutlich. Wünschenswert wäre ein noch einheitlicherer Aufbau der Studien, der eine bessere Vergleichbarkeit gewährleisten würde.

RVK

ST 205

Theme

Internet

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Date

3. 3.2010 18:23:21

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Classification

ST 205

RVK

ST 205

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Classification

ST 205 (SWB)

RVK

ST 205 (SWB)

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Classification

ST 205

RVK

ST 205

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Footnote

Rez. in: iwp 62(2011) H.4, S.205-206 (C. Carstens): "Welche Arten der Wissensrepräsentation existieren im Web, wie ausgeprägt sind semantische Strukturen in diesem Kontext, und wie können soziale Aktivitäten im Sinne des Web 2.0 zur Strukturierung von Wissen im Web beitragen? Diesen Fragen widmet sich Wellers Buch mit dem Titel Knowledge Representation in the Social Semantic Web. Der Begriff Social Semantic Web spielt einerseits auf die semantische Strukturierung von Daten im Sinne des Semantic Web an und deutet andererseits auf die zunehmend kollaborative Inhaltserstellung im Social Web hin. Weller greift die Entwicklungen in diesen beiden Bereichen auf und beleuchtet die Möglichkeiten und Herausforderungen, die aus der Kombination der Aktivitäten im Semantic Web und im Social Web entstehen. Der Fokus des Buches liegt dabei primär auf den konzeptuellen Herausforderungen, die sich in diesem Kontext ergeben. So strebt die originäre Vision des Semantic Web die Annotation aller Webinhalte mit ausdrucksstarken, hochformalisierten Ontologien an. Im Social Web hingegen werden große Mengen an Daten von Nutzern erstellt, die häufig mithilfe von unkontrollierten Tags in Folksonomies annotiert werden. Weller sieht in derartigen kollaborativ erstellten Inhalten und Annotationen großes Potenzial für die semantische Indexierung, eine wichtige Voraussetzung für das Retrieval im Web. Das Hauptinteresse des Buches besteht daher darin, eine Brücke zwischen den Wissensrepräsentations-Methoden im Social Web und im Semantic Web zu schlagen. Um dieser Fragestellung nachzugehen, gliedert sich das Buch in drei Teile. . . .

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Abstract

In this title, a leading philosopher of the internet explains how knowledge and expertise can still work - and even grow stronger - in an age when the internet has made topics simply Too Big to Know. Knowing used to be so straightforward. If we wanted to know something we looked it up, asked an expert, gathered the facts, weighted the possibilities, and honed in on the best answer ourselves. But, ironically, with the advent of the internet and the limitless information it contains, we're less sure about what we know, who knows what, or even what it means to know at all. Knowledge, it would appear, is in crisis. And yet, while its very foundations seem to be collapsing, human knowledge has grown in previously unimaginable ways, and in inconceivable directions, in the Internet age. We fact-check the news media more closely and publicly than ever before. Science is advancing at an unheard of pace thanks to new collaborative techniques and new ways to find patterns in vast amounts of data. Businesses are finding expertise in every corner of their organization, and across the broad swath of their stakeholders. We are in a crisis of knowledge at the same time that we are in an epochal exaltation of knowledge. In "Too Big to Know", Internet philosopher David Weinberger explains that, rather than a systemic collapse, the Internet era represents a fundamental change in the methods we have for understanding the world around us. Weinberger argues that our notions of expertise - what it is, how it works, and how it is cultivated - are out of date, rooted in our pre-networked culture and assumptions. For thousands of years, we've relied upon a reductionist process of filtering, winnowing, and otherwise reducing the complex world to something more manageable in order to understand it. Back then, an expert was someone who had mastered a particular, well-defined domain. Now, we live in an age when topics are blown apart and stitched together by momentary interests, diverse points of view, and connections ranging from the insightful to the perverse. Weinberger shows that, while the limits of our own paper-based tools have historically prevented us from achieving our full capacity of knowledge, we can now be as smart as our new medium allows - but we will be smart differently. For the new medium is a network, and that network changes our oldest, most basic strategy of knowing. Rather than knowing-by-reducing, we are now knowing-by-including. Indeed, knowledge now is best thought of not as the content of books or even of minds, but as the way the network works. Knowledge will never be the same - not for science, not for business, not for education, not for government, not for any of us. As Weinberger makes clear, to make sense of this new system of knowledge, we need - and smart companies are developing - networks that are themselves experts. Full of rich and sometimes surprising examples from history, politics, business, philosophy, and science, "Too Big to Know" describes how the very foundations of knowledge have been overturned, and what this revolution means for our future.

LCSH

Internet / Social aspects

RSWK

Informationsmanagement / Wissensmanagement / Informationstechnik / Internet

Subject

Informationsmanagement / Wissensmanagement / Informationstechnik / Internet
Internet / Social aspects

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Theme

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Footnote

Stattdessen präferiert er in erster Näherung A. Endres' Definition, die auch von vielen Wirtschaftsinformatikern - und auch von BID-Fachleuten - akzeptiert wird: "Information, so Spitta, sind interpretierbare, d.h. mit Bedeutung verknüpfte, meist neue Nachrichten, die von einem Empfänger für das Verfolgen seiner Ziele als nützlich gewertet werden." (S. 44, Hervor. i. Org.). Damit kann sich Spitta jedoch noch nicht begnügen, da er Bezug zur Informatik, insbesondere jedoch zur Wirtschaftsinformatik oder Informationswirtschaft herstellen muss. A. Endres definiert Information als ein Tripel I = (A*, S, K), "wobei A* (...) eine Menge von Wörtern (...) über einem Alphabet A, S eine Menge von Symbolen und K einen Kontext bedeutet" (S. 45) "Information", so Spitta, wäre dann "eine Nachricht über einem definierten Alphabet und anderen Symbolen, die für den Empfänger neu und relevant ist und deren Kontext er kennt." (S. 45) In der betrieblichen Praxis sind jedoch mehrere Akteure involviert, sodass es sinnvoll ist "Datenspeicher als Puffer für Nachrichten" (S. 46) einzuführen. Nun fehlt noch eine Definition von Wissen, um betriebliche Prozesse computergestützt abzubilden. "Wissen ist wegen seiner impliziten Bestandteile ebenso individualisiert wie Information. Explizites Wissen basiert auf Daten. Implizites Wissen kann explizit gemacht werden, wenn wir über einen allgemein verstehbaren Formalismus zur Beschreibung verfügen. Der Unterschied zur Information ist die Handlungskompetenz und die mehrfache Verwendbarkeit der zur Grunde liegenden Daten, die im Allgemeinen nur einmal (individuelle) Information sein können." (S. 50, Hervor. i. Orig.) Im Kapitel 5 stehen die "Inhalte betrieblicher Daten" im Mittelpunkt, wo es unter anderem um Grunddaten (wie Sachanlagen), Vorgangsdaten (wie aufzeichnungspflichtige Vorgänge) oder abgeleitete Daten (wie Führungsinformation) geht. Das 6. Kapitel "Die Struktur betrieblicher Daten" geht auf verschiedene Datenmodelle, wie das Relationsmodell, das grafische Objektmodell oder das Vorgehensmodell zur Datenmodellierung ein. Im 7. Kapitel geht es um "Anwendungssysteme", d.h. um betriebliche Informationssysteme und deren Strukturierungsmöglichkeiten.