Dr. Christoph Trattner
Das Themenfeld Knowledge Evolution beschäftigt sich mit Fragestellungen rund um das Thema Wissensreifung in sozialen Informationsnetzwerken. Dazu gehören vor allem die Schwerpunkte Wissenskonstruktion, Wissensstrukturierung und Informationsqualität.
Thematische Schwerpunkte
Das Ziel des Themenfeldes ist es, innovative, richtungsweisende neue Konzepte und Technologien zu entwickeln und diese für Organisationen nutzbar zu machen. Der Transfer von Konzepten, Modellen und Technologien aus Forschungsprojekten in produktnahe Prototypen stellt dabei eine besondere Herausforderung dar.
Ein Schwerpunkt unserer Arbeiten ist hierbei das Modellieren und Erforschen von sozialen Informationsnetzwerken (Socio-Content Networks). Diese stellen eine Kombination aus Ressource-Modellen, die Eigenschaften und Verwendung von digitalen Ressourcen und physikalischen Objekten beschreiben, und sozialen Netzwerken, die Interaktionen von Nutzern untereinander und mit dem Informationssystem beschreiben, dar. Durch die Analyse von Eventlogs (Nutzerinteraktionen, Usage Pattern), maschinelle Lernverfahren (automatische Extraktion von Metadaten) und explizite Annotation (Tagging, Kollaborative Modellierung) werden die Informationsnetzwerke mit semantischen Informationen angereichert. Dies erlaubt es Informationsqualität zu beurteilen, Wissensreifung zu unterstützen und Inhalte bzw. Aktivitäten zu empfehlen.
In diesem Bereich tragen wir in laufenden Forschungsprojekten mit europaweiten Partnernetzwerken zur Lösung und Erforschung verschiedener Problemstellungen bei.
- Im Projekt MATURE (http://www.mature-ip.eu) untersuchen wir Wissensreifungsprozesse in Unternehmen. Hier entwickeln wir sowohl Indikatoren zur Messung des Reifegrades in Informationsnetzwerken als auch Werkzeuge zur Verbesserung der Informationsqualität.
- Organic Lingua (http://www.organic-lingua.eu) untersucht die Wissenskonstruktion und -strukturierung durch Anreicherung von Ressourcen mit Metadaten. Ziel dieses Projekt ist es den Austausch und die Bereitstellung von Wissen für die biologische Landwirtschaft zu erleichtern.
- Als Mitglieder des Network of Excellence – STELLAR (http://www.stellarnet.eu) tragen wir dazu bei, Informationsnetzwerke innerhalb der wissenschaftlichen Community zu analysieren. Mit Hilfe dieser Netzwerke lassen sich Interessensgebiete ermitteln und Experten vorschlagen.
Forschungsthemen
- Wissensreifung – Unterstützung des Wissensreifungsprozesses durch Analyse von Informationsnetzwerken und Bereitstellung von Tools zur Verbesserung der Informationsqualität
- Wissenskonstruktion – Bereitstellung von Systemen und Interfaces zur einfachen Dokumentation und Verteilung von Wissen
- Wissensstrukturierung – Nutzung von Web2.0 Technologien im organisationalen Umfeld zur Strukturierung und expliziten Annotation von großen Datenmengen
Auf diesen Kompetenzen bauen wir auf
- Modellierung von Benutzerinteraktionen in Informationsnetzwerken
- Wiki-basierte kollaborative Modellierung von semantischen Modellen
- Widgetbasierte Benutzerinterfaces zur expliziten Annotation und Strukturierung von Dokumenten und Webinhalten
