Arbeitsgerechte Bereitstellung von Wissen - Ontologien für das Wissensmanagement

Arbeitsgerechte Bereitstellung von Wissen – Ontologien für das Wissensmanagement Forschungsgruppe Wissensmanagement Institut AIFB, D-76128 Karlsruhe Leitung: Prof. Dr. Rudi Studer Michael Erdmann, Alex Mädche, Henrik Oppermann, Hans-Peter Schnurr, Dr. Steffen Staab, York Sure, Christoph Tempich http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS mailto: studer@aifb.uni-karlsruhe.de Zusammenfassung Effektiver Zugriff auf Wissensinhalte benötigt eine gemeinsame Sprache zur Beschreibung der Wissensinhalte, sowie Methoden und Werkzeuge, die in der Lage sind, diese Beschreibung zu nutzen. In der Forschungsgruppe "Wissensmanagement" an der Universität Karlsruhe wurde ein ganzheitlicher Ansatz für Wissensmanagement- systeme konzipiert, der auf "Ontologien", das sind eine Art formaler Begriffssysteme, beruhend, verschiedene Methoden zum intelligenten Ablegen und Zugreifen auf Wissen bereitstellt. Im Rahmen dieses Ansatzes wurde diverse Techniken erforscht, in Werkzeuge umgesetzt und ihre Prinzipien an Wissensportalen aufgezeigt. In diesem Artikel beschreiben wir die erste Implementierung eines kommerziellen ontologiebasierten Wissensma- nagementsystems. 1 Einleitung Bedarfsgerechte Bereitstellung und Austausch von Wissen ist das zentrale Anliegen von in- formationstechnischen Wissensmanagementsystemen. Um diese Funktion zu erfüllen benötigt man a. eine geeignete Infrastruktur, die Kommunikation auf technischer Ebene, d.h. mög- lichst unabhängig von Ort und Zeit, ermöglicht, b. Komponenten, die organisationale Anforderungen, wie z.B. nach Privatheit von In- formationen oder nach der Eigenständigkeit von Wissensgruppen erfüllen, c. Eine informationstechnische Grundlage, die inhaltsorientierte Methoden für den Aus- tausch und die Weitergabe von Wissen bereitstellen. Konventionelle Wissensmanagementsysteme stellen vorwiegend Funktionalitäten für eine gute Infrastruktur (z.B. Intranet) und für organisatorische Abläufe und Kontrollfunktionen bereit (z.B. durch Content Management Systeme). Die zentrale Frage danach, welche Inhalte in einem Wissensmanagementsystem bereitstehen, wird selten beantwortet. Unsere Arbeiten in den vergangenen Jahren zielten darauf hin, inhaltsorientierte Methoden zu entwickeln und daraus Anwendungen für bedarfsgerechte Wissensmanagementsysteme abzu- leiten. Kernpunkt unserer Forschungen und Entwicklungen war die Verwendung von „Onto- logien“, das sind eine Art formaler Begriffssysteme (vgl. Abschnitt 2), um eine bessere inhalt- 1 liche Kommunikation zwischen den beteiligten Akteuren (d.h. Mensch mit Maschine, Ma- schine mit Maschine, und Mensch mit Mensch) zu erreichen. Hierfür haben wir eine Metho- dologie für die Einführung von ontologiebasierten Wissensmanagementsystemen entwickelt, die in Abschnitt 3 beschrieben wird (vgl. [1]). Diese beruht auf Erfahrungen aus verschiede- nen Fallstudien für Wissensmanagementsysteme (vgl. auch [2]) und auf Entwicklungen von Wissensportalen im WWW (vgl. [3]). Die praktische Machbarkeit unserer Konzepte wird derzeit in der AIFB Spin-Off Firma On- toprise GmbH gezeigt, die Werkzeuge für ontologiebasiertes Wissensmanagement, wie zum Beispiel Inferenzmaschine (vgl. [4]) oder Ontologieeditor (vgl. [5]) in marktfähige Produkte umsetzt, und ihre Anwendbarkeit an einem eigenen Wissensportal im Bereich IT Marktanaly- se demonstriert. Kapitel 4 widmet sich kurz dem prinzipiellen Wissensmanagementproblem des „TIME2Research“ Portals, um darauf aufbauend, die zuvor eingeführte Wissensmanage- mentmethodik zu erläutern und die Anwendung der am AIFB entwickelten Wissensmanage- mentwerkzeuge zu illustrieren (vgl. Kapitel 5). Im Schlusskapitel diskutieren wir an, wie sich durch das Semantic Web der Zukunft völlig neue Möglichkeiten für ontologiebasierte Wis- sensmanagementmethoden bieten. 2 Ontologien für das Wissensmanagement Wissensmanagement erfordert Kommunikation, um Wissen und Informationen zwischen zwei Parteien auszutauschen. Auch wenn die Beteiligten – Mensch und/oder Maschine - über das gleiche Vokabular verfügen, so ist damit noch nicht sichergestellt, dass sie die Bedeutung der ausgetauschten Informationen auch verstehen. Aneinander vorbei zu reden hat seine Ursa- che zumeist darin, dass bestimmte Worte den Beteiligten zwar bekannt sind, aber mit anderen Bedeutungen in Verbindung gebracht werden. Das gilt umso mehr, wenn das Hintergrund- wissen des Gesprächspartners oder der Kontext, aus dem heraus Aussagen getroffen wurden nicht oder nur unzureichend bekannt sind. Verdeutlichen lässt sich die Problematik am soge- nannten Bedeutungs-Dreieck (vgl. Abbildung 1), welches das Zusammenspiel zwischen Symbolen oder Wörtern, Gedanken und realen Dingen der Welt beschreibt. Die Beziehung zwischen einem Wort und dem Gegenstand auf den es sich bezieht ist indirekt. Die Verbin- dung wird nur dadurch vollzogen, dass ein Akteur das Wort verarbeitet, wodurch bei ihm eine bestimmte Bedeutung (Begriff) des Wortes hervorgerufen wird. Diesen Begriff bringt er mit einem bestimmten Gegenstand oder Sachverhalt der realen Welt in Verbindung. Es wird also klar, dass ein Wort weder das Wesen der Bedeutung eines realen Objektes noch des realen Objektes selbst vollständig erfassen kann, dass aber zumindest ein Zusammenhang zwischen 2 diesen besteht. Die indirekte Verbindung zwischen Wort und realem Gegenstand kann allen- falls subjektiv eindeutig sein, das heißt sie hängt vom Verarbeitungsprozess des Akteurs ab. So kann das Wort „Bank“ von einem Beteiligten mit dem realen Gegenstand „Finanzinstitut“ in Verbindung gebracht werden. Ein anderer Interpreter versteht darunter eher eine „Sitzgele- genheit“. Dieser Interpretationsschritt wird beeinflusst vom Hintergrundwissen des Beteilig- ten und dem Kontext, in dem er sich bewegt. Er ist also abhängig vom internen Modell der Welt (Weltbild) oder eines entsprechenden Teilausschnittes davon, das der Akteur hat. Das Fehlen eines geteilten oder gemeinsamen Verständnisses führt zu Missverständnissen und fehlerhafter Kommunikation in Organisationen, bzw. zu mangelhafter Interoperabilität und eingeschränkter Wiederverwendbarkeit von Software Systemen. Ziel muss es folglich sein, konzeptuelle und terminologische Verwirrungen und Unklarheiten zu beheben und zu einem gemeinsamen Verständnis zu kommen. Durch die Verwendungen von Ontologien kommt man dem Ziel einer eindeutigen Verständigung wesentlich näher – auch wenn man sie wohl nie vollständig erreichen wird. ,QWHUSUHWDWLRQ PLW EHVWLPPWHP .RQWH[W $JHQW :RUW IíKUW ]X :RUW UHDOHU *HJHQVWDQG 6\PERO UHDOHU *HJHQVWDQG 6\PERO 6\QWD[ UHDOH :HOW Abbildung 1: Bedeutungsdreieck Abbildung 2 verdeutlicht die Problematik der Kommunikation ohne gemeinsame Sprache. Sie zeigt anhand von Bedeutungsdreiecken, wie das selbe Wort oder Symbol bei Agenten mit ähnlichem, aber verschiedenem Kontext und Hintergrundwissen mit sehr verschiedenen Ge- genständen der realen Welt in Verbindung gebracht werden kann. Zum Beispiel ist effiziente Kommunikation ohne ein gemeinsames, geteiltes Sprachmodell auch unter Zugehörigen eines bestimmten Fachbereichs nicht möglich. 3 UHDOHU *HJHQVWDQG  UHDOHU *HJHQVWDQG  $JHQW  :RUW :RUW 6\PERO 6\PERO $JHQW  UHDOHU *HJHQVWDQG  UHDOHU *HJHQVWDQG  Abbildung 2: Die Problematik der Kommunikation ohne gemeinsame Sprache Definition: Eine Ontologie ist eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Kon- zeptualisierung[6]. Unter Konzeptualisierung versteht man ein abstraktes Modell bestimmter Phänomene und Domänen mit deren identifizierten relevanten Begriffen. Explizit bedeutet, dass Art und Bedingung eines jeden Begriffes explizit angegeben und definiert werden. For- mal müssen Ontologien sein, um maschinenverstehbar zu sein, was eine natürlichsprachliche Darstellung ausschließt. Gemeinsam signalisiert, dass es sich bei einer Ontologie nicht um eine einzelne, individuelle Ansicht von Wissen handelt, sondern um eine Darstellung, auf die sich eine bestimmte Benutzergruppe geeinigt hat und über die folglich ein Konsens besteht. Ontologien zielen darauf ab, Wissen einer Domäne explizit zu modellieren. Sie vermitteln ein allgemein anerkanntes Verständnis dieser Domäne, welches von Anwendungen und Perso- nengruppen gemeinsam geteilt und wiederverwendet werden kann. Sie beinhalten notwendi- gerweise die relevanten Begriffe der Domäne und ordnen diese in einer Taxonomie an. Diese Begriffshierarchie wird erweitert um Beschreibungen und Attribute der Begriffe und deren Relationen untereinander (vgl. Abbildung 7). Dadurch entsteht ein Modell, das zu einem be- stimmten Wort immer die eindeutige Verbindung zu dem entsprechenden realen Gegenstand gewährleistet.