Direkt manipulatives graphisches Dokumentenmanagement in ...gcc.uni-paderborn.de/www/wi/wi2/wi2_lit.nsf/0... · beiter das Wissen aktiv erschließen kann. Da die zeitnahe automatisierte

Universität Paderborn

Diplomarbeit

Direkt manipulatives graphisches

Dokumentenmanagement in Groupware-Datenbanken

Konzeption und prototypische Realisierung eines generischen Werkzeugs zur

graphischen Darstellung und dynamischen Modifikation von Datenobjekten in

groupwarebasierten Systemumgebungen.

Prof. Dr. L. Nastansky

Sommersemester 2001

Betreuer:

Dipl.-Inform. Carsten Huth

vorgelegt von:

Ingo Erdmann

Wirtschaftsinformatik

Matrikel Nr.: 3269475

Zur Warthe 30

33106 Paderborn

II

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung.................................................................................................................1

1.1 Szenario.............................................................................................................1

1.2 Zielsetzung ........................................................................................................3

1.3 Vorgehensweise ................................................................................................4

2 Thematische Abgrenzung.......................................................................................6

2.1 Begriffe des Computer Supported Cooperative Work ......................................6

2.1.1 Groupware.................................................................................................7

2.1.2 Groupware-Datenbank und Groupware-Applikation................................8

2.1.2.1 Note-Objekt, Maske und Dokument .....................................................9

2.1.2.2 Datentypen ..........................................................................................10

2.2 Begriffe des Knowledge Management............................................................10

2.2.1 Information und Wissen..........................................................................11

2.2.2 Klassifikations- und Ablageverfahren.....................................................14

2.2.2.1 Ablage in Kategoriestrukturen ............................................................15

2.2.2.2 Klassifikation durch Stichwortvergabe ...............................................17

2.2.2.3 Die Begriffe Taxonomie und Information Scent ................................18

2.2.3 Knowledge Management Systeme..........................................................20

2.2.4 Benutzungsgruppen von Knowledge Management Systemen................20

2.2.4.1 Knowledge Manager ...........................................................................20

2.2.4.2 Knowledge Worker .............................................................................21

2.3 Konzepte von Benutzungsschnittstellen .........................................................22

2.3.1 Browser ...................................................................................................22

2.3.2 Ansichten ................................................................................................23

2.3.3 Fokus + Kontext Technologien...............................................................25

2.3.4 Landmarks...............................................................................................26

2.3.5 Direktmanipulation und Interaktionsobjekte ..........................................28

2.4 Datenstrukturen und Geometrie ......................................................................30

2.4.1 Bäume .....................................................................................................30

2.4.2 Graphen...................................................................................................31

2.4.3 Hyperbolische Geometrie .......................................................................32

III

3 Navigation von Hierarchiestrukturen.................................................................34

3.1 Arten von hierarchischen Strukturen in Ansichten .........................................34

3.1.1 Kategoriehierarchie .................................................................................34

3.1.2 Antworthierarchie ...................................................................................35

3.2 Degeneration von Hierarchiestrukturen ..........................................................36

3.2.1 Breite Ebenenstruktur .............................................................................37

3.2.2 Schmale Ebenenstruktur .........................................................................38

3.3 Anforderungen an ein effizientes Navigationswerkzeug für Hierarchien.......39

3.4 Konzepte zur Navigation von Hierarchien......................................................41

3.4.1 Treemap ..................................................................................................41

3.4.2 Cone Tree ................................................................................................43

3.4.3 Fisheye Views .........................................................................................45

3.4.4 Hyperbolic Tree ......................................................................................46

3.5 Verwendung des Hyperbolic Tree in Groupware-Datenbanken.....................49

3.5.1 Navigation der Kategoriestruktur............................................................50

3.5.2 Filtermechanismen und Informationslokation ........................................51

3.5.2.1 Zeilenselektion und Schnellsuche .......................................................51

3.5.2.2 Suchen/Ersetzen ..................................................................................51

3.5.2.3 Volltextsuche ......................................................................................52

3.5.2.4 Verwendung eines Zoomfilters ...........................................................52

3.5.2.5 Knotensuche in Graph-Projektionen...................................................53

3.5.3 Verwendung von Landmarks ..................................................................53

3.5.4 Direkte Manipulation der Kategoriestruktur...........................................54

3.6 Anwendungsszenarien des Hyperbolic Tree in Groupware-Umgebungen.....54

3.6.1 Knowledge Location und Knowledge Browsing ....................................55

3.6.2 Manipulation und Reorganisation von Wissensstrukturen .....................55

3.6.3 Dynamisches Struktur-Balancing............................................................56

3.6.4 Workflow Management ..........................................................................57

3.6.5 Dokumentenmanagement........................................................................58

3.6.6 Sitemaps und Navigation im WWW.......................................................59

IV

4 Prototypische Realisierung des HyperbolicModeler .........................................60

4.1 Architektur des HyperbolicModeler ...............................................................60

4.2 Die Technologie Java in Lotus Notes .............................................................61

4.3 Phase 1: Generierung des Hyperbolic Tree.....................................................63

4.3.1 Analyse der Kategoriestruktur und Aufbau des Baumes ........................63

4.3.2 Verwendung von Landmarks ..................................................................64

4.3.3 Wahl der Bezeichner von Dokumenten ..................................................66

4.4 Phase 2: Direkte Manipulation der Baumstruktur...........................................66

4.4.1 Arbeiten im HyperbolicModeler .............................................................66

4.4.2 Löschen von Teilbäumen ........................................................................67

4.4.3 Verschieben von Teilbäumen..................................................................68

4.4.4 Kopieren von Teilbäumen.......................................................................69

4.4.5 Verwendung eines Zoomfilters ...............................................................69

4.5 Phase 3: Rückspeicherung einer modifizierten Baumstruktur ........................70

4.5.1 Analyse der Ansichtsspalten ...................................................................70

4.5.2 Speicherung der Struktur ........................................................................71

4.5.3 Einsatz von Schreibfiltern .......................................................................71

4.6 Aspekte der Sicherheitsarchitektur .................................................................71

5 Ausblick..................................................................................................................73

5.1 Erweiterungen des Prototypen ........................................................................74

5.2 Die nächste Generation von Lotus Notes/Domino..........................................75

6 Zusammenfassung.................................................................................................76

7 Literaturverzeichnis..............................................................................................77

Index...............................................................................................................................89

Anhang - Herstellerverzeichnis....................................................................................91

V

Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung

ACL Access Control List (dt. Zugriffskontrollliste)

API Application Programming Interface

CORBA Common Object Request Broker Architecture

CSCW Computer Supported Cooperative Work

DOI Degree of Interest (Grad des Interesses)

Email Electronic Mail

GCC Groupware Competence Center an der Universität Paderborn

GUI Graphical User Interface (Grafische Benutzungsschnittstelle)

HCI Human-Computer-Interaction

(dt. Mensch-Computer-Interaktion)

IT Informationstechnologie

JDK Java Development Kit

JVM Java Virtual Machine

KKV Komparative Konkurrenzvorteile

KM Knowledge Management

KMS Knowledge Management System

OOI Object of Interest (aktuell zu bearbeitendes Objekt)

PDA Personal Digital Assistant

SDK Software Development Kit

UI User Interface (dt. Benutzungsschnittstelle)

URL Uniform Resource Locator

WWW World Wide Web

VI

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Mehrstufige einfache Kategoriestruktur ............................................................16

Abb. 2: Mehrstufige Mehrfachkategorisierung...............................................................17

Abb. 3: Kategorisierte Ansicht in einer Groupware-Datenbank.....................................24

Abb. 4: Parallele Geraden im euklidischen und hyperbolischen Raum..........................33

Abb. 5: Baumstruktur und entsprechende Tree Map ......................................................42

Abb. 6: Beispiele für Cone Trees....................................................................................44

Abb. 7: Unverzerrter Graph und Fisheye View ..............................................................45

Abb. 8: Hierarchische Outline Struktur mit entsprechendem Hyperbolic Tree..............47

Abb. 9: Kategorisierte Ansicht im Domino Designer. Die selektierte Spalte enthält

Piktogramme. ..........................................................................................................65

Abb. 10: Der HyperbolicModeler visualisiert die Struktur einer Ansicht ......................66

Abb. 11: Ausschnitt aus einem Hyperbolic Tree mit Kontext sensitivem Popup Menü 67

Abb. 12: HyperbolicModeler mit angewendetem Zoom Filter.......................................69

Einleitung 1

1 Einleitung

1.1 Szenario

Zu Beginn des neuen Jahrtausends haben die Technologien, die in den 90er Jahren die

Art zu kommunizieren in den Industriestaaten revolutioniert haben, einen hohen Grad

der Reifung und große Akzeptanz in breiten Schichten der Bevölkerung erreicht. Dies

ist insbesondere auf das rasante Wachstum des World Wide Web (WWW) und die

preiswerte allgemeine Verfügbarkeit von leistungsfähiger Hardware zurückzuführen.

Die Menschen verwenden E-Mail, Chat und Video Conferencing nicht mehr aus-

schließlich für berufliche Zwecke, sondern setzen sie auch für ihre Kommunikation im

privaten Umfeld ein.

Informationen zu vielfältigen Themen und Lösungen zu einer großen Anzahl von Auf-

gabenstellungen sind allgegenwärtig und für jeden schnell verfügbar. Die Gesellschaft

wandelt sich zur Informationsgesellschaft. Durch diese Entwicklung entstehen jedoch

auch neue Problemfelder. Menschen werden mit einer großen Anzahl an Informationen

überflutet. Es stellt sich die Frage, wie ein Individuum in der unübersichtlichen und

unstrukturierten Informationsfülle qualitativ hochwertige Informationen identifizieren

oder gar gesuchte Ressourcen präzise lokalisieren kann. Suchmaschinen liefern hun-

derttausende von Treffern auf eine Suchanfrage und sind daher in der Regel nicht aus-

reichend, um die Effizienz und Effektivität der Informationsnutzung angemessen zu

erhöhen. Internet Kataloge helfen, mit standardisierten Kategorien Strukturen im WWW

zu etablieren, doch auch dies kann nur ein Anfang sein, um die Nutzung von Informati-

onen und vorhandenem Wissen zu verbessern.

Die Notwendigkeit der Informationsstrukturierung im WWW hatte und hat eine kataly-

satorische Wirkung auf die informationstechnologischen Entwicklungen in den Unter-

nehmen, da hier die Verfügbarkeit von Informationen von noch größerer Bedeutung ist.

Durch den Einsatz von IT haben sich verkürzte Produkt- und Entwicklungszyklen und

ein erhöhter Wettbewerbsdruck durch die zunehmende Globalisierung ergeben. Auch

hat sich aufgrund der Verfügbarkeit von Informationstechnologie die Transparenz der

Märkte für die Kunden deutlich erhöht. Dies führt zu zusätzlichem Wettbewerbsdruck.

In diesem gegenüber traditionellen unternehmerischen Strukturen und Vorgehensweisen

radikal veränderten Umfeld kommt immateriellen Unternehmenswerten wie dem Wis-

sen der Mitarbeiter und der Lernkultur des Unternehmens eine immer größere Bedeu-

Einleitung 2

tung zu. Die Unternehmen haben begonnen, das Wissensmanagement (engl. Knowledge

Management, KM) als einen der wichtigsten Faktoren zu erkennen, um ihre Wettbe-

werbsfähigkeit zu sichern oder zu verbessern. Aktuelle, vollständige und wiederauf-

findbare Wissensressourcen zur Entscheidungs- und Problemlösungsunterstützung stel-

len bereits in vielen Unternehmen ein Produkt oder eine Dienstleistung, in fast allen

Unternehmen jedoch zumindest einen wichtigen Wettbewerbsfaktor dar, und dominie-

ren somit zunehmend die Bedeutung der klassischen Produktionsfaktoren bei der Erlan-

gung von komparativen Konkurrenzvorteilen (KKV).

Zudem haben diese dynamischen Entwicklungen zu einer Beschleunigung der Erosion

von Wissen geführt, der durch die effiziente Erfassung und Aktualisierung von Infor-

mationen und Wissen zunehmend begegnet werden muss. Die traditionellen Methoden

des Wissensmanagements sind den heutigen Anforderungen in Bezug auf Aktualität

und Verfügbarkeit nicht mehr gewachsen und werden es zukünftig noch weniger sein.

Getragen vom Konkurrenzdruck werden die ineffizienten papierbasierten Methoden in

den Unternehmen sukzessive verdrängt und durch IT basierte Knowledge Management

Systeme (KMS) abgelöst.

Begleitet von entsprechenden organisatorischen Maßnahmen wird versucht, einen mög-

lichst großen Teil des Wissens der Unternehmung und seiner Mitarbeiter, in möglichst

hoher Qualität, in einem KMS zu speichern, um bei Bedarf effizient darauf zugreifen zu

können. Groupware-Systeme spielen hier eine sehr wichtige Rolle, da sie ideal geeignet

sind, die Zusammenarbeit von verteilten Teams bei der Erstellung, Aktualisierung und

Ablage von Wissensressourcen zu unterstützen. Es müssen jedoch Konzepte gefunden

werden, wie das im KMS vorhandene Wissen des Unternehmens allen Mitarbeitern

effizient zur Verfügung gestellt werden kann, und wie in der großen Fülle verfügbaren

Wissens das Gesuchte lokalisiert werden kann.

Am Groupware Competence Center (GCC) der Universität Paderborn wurden im Laufe

langjähriger Forschungstätigkeit im Bereich groupwarebasierter Office und Knowledge

Management Umgebungen verschiedene Metamodelle zur strukturierten Ablage von

elektronischen Dokumenten in Groupware-Datenbanken entwickelt. Diese ermöglichen

durch Stichwortvergabe und Kategorisierung eine kontextbasierte Klassifizierung der

Einleitung 3

Dokumente.1 Die dabei geschaffenen komplexen hierarchischen Wissensstrukturen stel-

len einen wichtigen Teil der Qualität dieser Wissensressourcen dar.

Eine weiterer wichtiger Bereich des Knowledge Managements ist die Bereitstellung und

Verteilung der bereits verfügbaren Wissensressourcen. Dabei muss die Ressource ent-

weder dem Mitarbeiter zum richtigen Zeitpunkt automatisch zur Verfügung gestellt

werden, oder sie muss intuitiv und effizient lokalisierbar sein, so dass sich der Mitar-

beiter das Wissen aktiv erschließen kann.

Da die zeitnahe automatisierte Bereitstellung von Wissensressourcen häufig schwierig

zu leisten ist, stellt sich die Frage, wie in den Gebrauchsfeldern des KM und der Nut-

zung von Wissensdatenbanken eine erhöhte Gebrauchstauglichkeit und Zufriedenheit

bei der Benutzung der Systeme geschaffen werden kann. Die gestalterischen und techni-

schen Möglichkeiten der Systeme entwickeln sich rasant weiter und machen neue For-

men der Interaktion zwischen Mensch und Maschine möglich und nötig. Aber nicht nur

Benutzbarkeit, sondern auch Ästhetik kann als ein Qualitätsaspekt für Benutzungs-

schnittstellen verstanden werden.

Um für komplexe hierarchische Strukturen effiziente und ergonomische Navigations-

konzepte zu entwickeln, wurden in den 90er Jahren von verschiedenen Forschungs-

teams aus dem Bereich der Mensch-Computer-Interaktion (Human-Computer-Interac-

tion, HCI) innovative Konzepte für Navigationswerkzeuge vorgestellt, die die Effizienz

bekannter Konzepte wie beispielsweise die des Microsoft Windows Explorers, steigern

sollten. Eines dieser Konzepte, der Hyperbolic Browser, wurde am Xerox Palo Alto

Research Center (Xerox PARC) entwickelt und auf der 1995 Conference on Human

Factors in Computing Systems (CHI’95) vorgestellt.2 Eine Implementierung des

Hyperbolic Browsers gewann auf der CHI’97 einen Wettbewerb als effizientestes Navi-

gationswerkzeug für hierarchische Strukturen.3

1.2 Zielsetzung

Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, wie durch die Integration des Hyperbolic Brow-

ser in Groupware-Umgebungen eine Steigerung der Arbeitseffizienz erreicht werden

1 Vgl. Ott/Nastansky 1997 sowie Nastansky et al. 2000, S. 281 f .

2 Vgl. Lamping/Rao/Pirolli 1995.

3 Vgl. Mullet/Fry/Schiano 1997.

Einleitung 4

kann. Des weiteren wird diskutiert, welchen Einfluss der Hyperbolic Browser auf die

Erhöhung der Zufriedenheit und der Akzeptanz bei den Benutzern des Systems hat.

Da die Kategorie- und Stichwortstruktur in einem intensiv genutzten Knowledge Mana-

gement System sehr komplex werden kann, werden zunächst die Anforderungen an eine

Benutzungsschnittstelle definiert, die es den verschiedenen Benutzungsgruppen des

Systems erleichtert, in vorhandenen Wissensstrukturen zu navigieren und diese effizient

zu nutzen und zu verwalten.

Dabei soll untersucht werden, inwieweit der Hyperbolic Browser diesen Anforderungen

innerhalb der Systemumgebung gerecht wird, und ob er insbesondere zur Direktmani-

pulation der Wissensstrukturen eingesetzt werden kann. Dies beinhaltet die Implemen-

tierung eines Prototypen, in dem das zu erstellende Konzept umgesetzt und die Mach-

barkeit eines solchen Werkzeugs innerhalb der Groupware-Umgebung experimentell

gezeigt wird.

1.3 Vorgehensweise

Im anschließenden Kapitel wird zunächst das Themengebiet eingegrenzt und die dazu-

gehörigen Begrifflichkeiten, die überwiegend aus den Bereichen Knowledge Manage-

ment und Benutzungsschnittstellen stammen, näher erläutert. So werden Grundlagen der

Navigationskonzepte innerhalb von Groupware-Umgebungen, sowie Klassifizierungs-

verfahren in groupwarebasierten KM-Systemen vorgestellt.

Das dritte Kapitel umfasst die Darstellung der Anforderungen an ein effizientes und

effektives Werkzeug zur Navigation von Wissensstrukturen. Dabei werden die Mög-

lichkeiten des Hyperbolic Browsers im Hinblick auf die Visualisierung der in Group-

ware-Datenbanken üblichen hierarchischen Kategoriestrukturen untersucht und mit dem

klassischen Ansichtenkonzept verglichen. In diesem Rahmen wird sowohl auf die her-

kömmliche Navigation in Kategoriestrukturen, als auch auf die Suchmechanismen in-

nerhalb von Ansichten eingegangen.

Außerdem werden spezielle Problematiken, wie verschiedene Arten der Degeneration

von Wissensstrukturen, dargestellt. Anhand dieser Erkenntnisse wird diskutiert, welche

der vorgestellten, sich bereits in der Anwendung befindlichen Toolkonzepte, für das

vorliegende Szenario eine geeignete Wahl darstellen und Möglichkeiten aufgezeigt, wie

die Problemszenarien im Bereich von Wissensstrukturen gelöst werden können. Zudem

werden verschiedene Anwendungsszenarien des entwickelten Konzeptes beschrieben.

Einleitung 5

Dabei wird auch die Verwendung des Werkzeugs durch die unterschiedlichen Benut-

zungsgruppen dargestellt.

Im Mittelpunkt des vierten Kapitels steht die Beschreibung der Umsetzung des Kon-

zeptes und die damit verbundenen Anforderungen an den Prototypen eines Werkzeugs

zur direkten Manipulation und Navigation von Wissensstrukturen in Groupware-Daten-

banken. Hier werden auch grundlegende konzeptionelle Merkmale der Java Technolo-

gie erläutert, die zur Realisierung des Prototypen verwendet wurde.

Im darauffolgenden Ausblick wird auf mögliche Erweiterungen des Prototypen in An-

betracht der nächsten Generation der Systemumgebung eingegangen. Außerdem werden

Features diskutiert, die den vorhandenen Prototypen sinnvoll ergänzen können.

Die abschließende Zusammenfassung der wichtigsten Gesichtspunkte bildet das letzte

Kapitel dieser Arbeit.

Thematische Abgrenzung 6

2 Thematische Abgrenzung Neben einem Überblick über die Grundbegriffe des Computer Supported Cooperative

Work (CSCW) werden in diesem Kapitel die für diese Arbeit wichtigsten Begriffe aus

den Bereichen Knowledge Management und Benutzungsschnittstellen erläutert.

Abschließend werden einige notwendige Grundlagen aus den Bereichen der Geometrie

und der Datenstrukturen dargestellt.

2.1 Begriffe des Computer Supported Cooperative Work

Computer Supported Cooperative Work ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das

sich ganz allgemein mit der Verbindung zwischen Informations- und Kommunikati-

onstechnologien und teambasierten Arbeitsprozessen beschäftigt.4 Hierbei werden

insbesondere Systeme betrachtet, die die Kommunikation, Kooperation und Koordina-

tion von Arbeitsgruppen effizienter und produktiver gestalten.5

Damit spiegelt sich im Bereich des CSCW der organisatorische Trend zu flexiblen und

dynamischen Teams wider. Zu den grundlegenden Elementen des CSCW zählt die

Entwicklung eines Verständnisses für die Kooperation und Koordination, sowie die

Realisierung und Bewertung von Konzepten und Werkzeugen, die die Gruppenarbeit

unterstützen.6

Aus dem Forschungsgebiet des CSCW haben sich im Laufe der Zeit zwei wesentliche

Einsatzkonzepte herauskristallisiert, das Workgroup Computing und das Workflow

Management. Aufgabengebiet des Workgroup Computing ist die Analyse der

Zusammenarbeit in vorwiegend kleinen Arbeitsgruppen, die oftmals einen geringen

Grad an Strukturiertheit und Koordination aufweist. Im Bereich des Workflow Mana-

gements werden komplementär dazu primär die koordinierten und strukturierten Ar-

beitsprozesse untersucht.7 In beiden Einsatzgebieten können Groupware-Systeme als

Systemplattform zum Einsatz kommen.

4 In Anlehnung an Hasenkamp/Syring 1994, S. 15 ff.

5 Vgl. Lotus Development 1995.

6 Vgl. Bild 1.1 in: Hasenkamp/Syring 1994, S. 16.

7 Vgl. Hasenkamp/Syring 1994, S. 26 f.


2.1.1 Groupware

Wagner bezeichnet CSCW als den akademischen Vorläufer der Groupware-Systeme.8

Während CSCW in der Literatur fast ausschließlich als wissenschaftliches Rahmenwerk

betrachtet wird, welches das gesamte Forschungsgebiet der computerunterstützten

Teamarbeit umfasst, ist der Begriff Groupware eng mit der informationstechnischen

Implementierung der im Forschungsbereich CSCW diskutierten Konzepte verbunden.

Unter Groupware wird im Allgemeinen eine Software verstanden, welche die Zusam-

menarbeit von Personengruppen unterstützt.

Groupware unterstützt dabei die zuvor genannten Basisprozesse teamorientierten Ar-

beitens Kommunikation, Kooperation und Koordination. Bei Kommunikation handelt

es sich um einen aktiv initiierten Transfer von Informationen oder Wissen, was z. B.

durch E-Mail, SMS oder Instant Messaging Werkzeuge geschehen kann. Der Begriff

Kooperation bezieht sich auf das unstrukturierte Zusammenarbeiten im Team, wobei ein

gemeinsamer Arbeitsbereich genutzt wird. Groupware unterstützt Kooperationsprozesse

z. B. durch Shared Databases, asynchrone Diskussionsforen, oder Video Conferencing

Systeme. Demgegenüber stehen strukturierte und häufig standardisierte Prozesse. Koor-

dinationssysteme sind z. B. Workflow Management Systeme oder organisatorische Ko-

ordinationsmechanismen wie Gruppenkalender.

Alle diese genannten Applikationen können als Elemente einer Groupware-Umgebung

betrachtet werden.9 Dabei sind Groupware Applikationen auf Desktop Systemen, Lap-

tops, Personal Digital Assistants (PDA) oder Mobiltelefonen sowie unter allen Betriebs-

systemen anzutreffen.

In der Literatur existieren bereits zahlreiche Definitionen des Begriffs Groupware,10 die

einen eher konzeptionellen Charakter aufweisen. Da im Rahmen dieser Arbeit insbe-

sondere Applikationen betrachtet werden, die über ausgeprägte Klassifikationsmecha-

nismen verfügen und auf einer Datenbankarchitektur basieren, wie z. B. bei Reporting-,

8 Vgl. Wagner 1995, S. 71.

9 Für eine umfassendere Liste von Groupware Anwendungskategorien sowie Beispielprodukte aus den

einzelnen Kategorien siehe Coleman 1997, S. 3 ff.

10 Vgl. Ellis/Gibbs/Rein 1992, Papows 1997, S. 352 ff, Coleman 1997, S. 2 f, Chaffey 1998, S. 2,

Nastansky et al. 2000, S. 239 f.


Dokumentenmanagement- oder KM-Systemen üblich, ist eine eingeschränktere Defini-

tion von Groupware hinreichend.

Als Groupware wird demnach eine Anwendung definiert, die menschliche Kommuni-

kations-, Kooperations- und Koordinationsvorgänge durch Informationstechnologie

unterstützt und sich durch die Verfügbarkeit der Services Shared Databases, Offline

Funktionalitäten und Messaging Services auszeichnet.11

Unter einer Groupware-Plattform wird die Middleware verstanden, auf der Groupware-

Applikationen basieren. Der Begriff umfasst Server Dienste wie Messaging und Shared

Databases, eine integrierte Entwicklungsumgebung, mit der Groupware-Applikationen

entwickelt werden können, sowie die Clientsoftware, für die die Groupware-

Applikationen konzipiert sind. Wichtiger Bestandteil der Plattform ist außerdem ein

integriertes Sicherheitskonzept, das den Zugriff auf Ressourcen differenziert und benut-

zerabhängig regelt. Die Bezeichnungen Groupware-Plattform und Groupware-System

werden im Rahmen dieser Arbeit synonym verwendet.

Der Begriff groupwarebasierte Systemumgebung beinhaltet darüber hinaus infrastruktu-

relle Aspekte wie die Netzwerkinfrastruktur oder Dial-Up-Services, die zur Kommuni-

kation zwischen Client und Server notwendig sind. Synonym dazu wird der Begriff

Groupware-Umgebung verwendet.

2.1.2 Groupware-Datenbank und Groupware-Applikation

Eine Groupware-Datenbank, im Folgenden verkürzt als Datenbank bezeichnet, ist Teil

der Architektur der Groupware-Plattform. Die Datenbank ist die Basis für Groupware-

Applikationen, die aus einer oder mehreren Datenbanken bestehen können. In ihr wer-

den strukturiert sowohl die Datenobjekte, die mit der Applikation verarbeitet werden,

als auch die dazugehörige Verarbeitungslogik und die Designelemente der Applikation

gespeichert. Als Designelemente werden die Navigationswerkzeuge der Applikation

sowie die Präsentationselemente, mit denen die Datenobjekte dargestellt werden, be-

zeichnet.

Die Datenbank ist eine physikalische Einheit und befindet sich in der Regel auf einem

Server. Auf die Datenbank wird zugegriffen, indem der Server dem Groupware-Client

die Dienste zur Verfügung stellt, die in der Applikation implementiert sind. Die Art des

11 In Anlehnung an Lotus Development 1995.


Zugriffs hängt dabei auch von der Benutzungsschnittstelle des Clients ab. Dies kann

sowohl ein spezialisierter Groupware-Client, als auch ein anderer geeigneter Client wie

z. B. ein Web Browser sein. Die Datenbank kann von mehreren Benutzern gemeinsam

verwendet werden. Es besteht folglich die Möglichkeit eines gemeinsamen Zugriffs auf

die Datenobjekte und andere Elemente der Applikation. Daher wird auch der Begriff

Shared Database (gemeinsam genutzte Datenbank) verwendet.12 Die Datenbank

beinhaltet außerdem Sicherheitseinstellungen, die den Zugriff auf die Applikation und

die Datenobjekte hoch differenziert im Rahmen der vom System bereitgestellten Si-

cherheitsarchitektur regeln.

2.1.2.1 Note-Objekt, Maske und Dokument

Für die in Groupware-Datenbanken gespeicherten Datensätze wird die Bezeichnung

Note-Objekt verwendet. Dabei werden die Datenelemente in sogenannten Items gespei-

chert. Diese elementarste Einheit in einer Datenbank enthält eine Liste von Datenob-

jekten. Ein Note-Objekt besitzt eine sehr flexible Datenstruktur, die bei jedem Objekt

unterschiedlich sein kann. Dies unterscheidet das Note-Objekt fundamental von Daten-

sätzen in relationalen Datenbanken,13 da dort zur Vermeidung von Redundanzen zusam-

mengehörige Daten über mehrere Tabellen (Relationen) verteilt sind, während in einem

Note-Objekt alle Daten gespeichert sind, die zu dem entsprechenden Datensatz gehören.

Wenn der Inhalt eines Note-Objekts auf einem Ausgabegerät, z. B. einem Drucker oder

einem Monitor, darstellt werden soll, wird eine sogenannte Maske verwendet. Eine

Maske besteht aus statischen Elementen, Verarbeitungsintelligenz und benannten Fel-

dern. Felder ermöglichen die Eingabe von Daten, sowie die Darstellung von Daten, die

sich bereits in einem Note-Objekt befinden. Stimmt der Name eines Feldes mit dem

eines Items überein, werden die im Item enthaltenen Daten in der Maske an der Stelle

des Feldes angezeigt. Diese Kombination von Note-Objekt und Maske wird als Doku-

ment bezeichnet.

Ein Dokument in einer Groupware-Datenbank ist vergleichbar mit einem Dokument

oder einem ausgefüllten Formular in der papierbasierten Büroorganisation, mit stati-

schen Bereichen und Daten, die nur in diesem speziellen Dokument enthalten sind. Ob-

wohl die Begriffe Dokument und Note-Objekt genau genommen wie beschrieben zu

12 Vgl. Papows 1997, S. 347 ff.

13 Vgl. z. B. Hagen/Will 1993, S. 22 ff oder Meier 1995.


differenzieren sind, wird diese Unterscheidung in der Praxis häufig nicht getroffen. Im

allgemeinen Sprachgebrauch wird für die Datensätze in Groupware-Datenbanken der

Begriff Dokument verwandt. Daher wird auch im weiteren Verlauf dieser Arbeit, falls

nicht explizit auf eine Unterscheidung hingewiesen wird, der Begriff Dokument syn-

onym für ein Note-Objekt verwendet.

2.1.2.2 Datentypen

Daten bilden die Grundelemente der Speicherung von Datensätzen. Sie werden als Liste

in Items gespeichert (siehe Kapitel 2.1.2.1). Dabei wird zwischen strukturierten und

unstrukturierten Datentypen unterschieden. Groupware-Applikationen ermöglichen die

Verarbeitung von Daten jeglichen Typs, da in Büroumgebungen sowohl strukturierte als

auch unstrukturierte Daten vorkommen. Zu den strukturierten Daten gehören Daten der

Typen Text, Zahl und Datum/Zeit. Zu den unstrukturierten Datentypen zählen indes

Grafiken, formatierter Text, multimediale Objekte und aktive Elemente wie Java

Applets oder eingebettete Objekte. Diese werden unter dem Datentyp Rich Text zu-

sammengefasst und können gemeinsam in einem Item gespeichert werden. Da dieser

Datentyp viele verschiedene mediale Objekte verbindet, werden Dokumente in Group-

ware-Datenbanken, die Daten vom Typ Rich Text enthalten, als Verbunddokumente

(Compound Documents) bezeichnet.

Ein Datum hat immer einen eindeutig festgelegten Datentyp. Obwohl Items Listen von

Daten enthalten können, kann ein Item immer nur Daten eines Typs enthalten. Alle Da-

ten in der Liste eines Items haben also den gleichen Datentyp.

2.2 Begriffe des Knowledge Management

Knowledge Management (KM) ist nicht nur ein vorübergehender Trendbegriff oder eine

leere Worthülse. Die Unternehmen haben erkannt, dass Wissen nicht nur ein entschei-

dender, sondern vielleicht zunehmend sogar der einzige Faktor ist, der Wettbewerbs-

vorteile für das Unternehmen sichern kann.14 KM ist daher ein Bereich, der bei der

Unternehmensentwicklung eine hoch priorisierte Rolle spielen muss. So geht Badaracco

beispielsweise bereits 1991 davon aus, dass 60 Prozent aller Mitarbeiter Wissensarbeit

14 “Increasingly, companies will differentiate themselves on the basis of what they know.”

(Davenport/Prusak 1998, S. 13).


verrichten.15 Alle Bereiche einer Organisation sind von den Auswirkungen des KM

betroffen. Ein erfolgreiches unternehmensweites KM Konzept hat Auswirkungen auf

das Management und ebenso auf jeden Mitarbeiter. Es wirkt sich auf die Organisations-

struktur, die Unternehmensprozesse und die Unternehmenskultur aus.

Die Voraussetzungen für erfolgreiches KM sind intensiv erforscht, und die Auswirkun-

gen dieser neuen Konzepte auf die Organisation sind in der Literatur ausführlich disku-

tiert worden.16 Im Bereich der technischen Systeme ist das Spektrum von Werkzeugen,

die Knowledge Management unterstützen groß. Davenport/Prusak (1998, S. 128 ff) be-

trachten z. B. Video Conferencing unter bestimmten Umständen als Knowledge Mana-

gement Werkzeug. Die Gesamtheit aller IT basierten Knowledge Management Werk-

zeuge in einem Unternehmen wird als Knowledge Management System (KMS) bezeich-

net.

Für diese Arbeit sind jedoch insbesondere groupwarebasierte KMS von Bedeutung, die

Dokumente verwalten. Da jedes Dokument potentiell Träger von Wissen der Unter-

nehmung ist, wird im Rahmen dieser Arbeit jegliche Art von Applikation, die die

strukturierte Ablage von elektronischen Dokumenten in Groupware-Datenbanken er-

laubt, als KMS bezeichnet.

2.2.1 Information und Wissen

Wenn über Knowledge Management diskutiert wird, werden häufig die Begriffe Daten,

Informationen und Wissen unterschieden. Probst/Raub/Romhardt (1997, S. 36 f) be-

schreiben, dass sich diese Begriffe nicht streng trennen lassen. Vielmehr finden die

Übergänge von Daten, über Informationen zu Wissen in Form eines Kontinuums statt.

Da jedoch im Rahmen dieser Arbeit eine präzise Unterscheidung von Bedeutung ist,

werden im Folgenden die Begriffe in Anlehnung an Davenport/Prusak (1998, S. 1 ff)

eingegrenzt.

Dabei sind Daten für sich genommen bedeutungsfrei und kontext-unabhängig. Die Zahl

800.000, die sich als Datum des Typs Zahl in einer Datenbank befindet, sagt nichts über

ihre Bedeutung aus. Werden Daten interpretiert oder kombiniert, so dass sie eine Aus-

15 Vgl. Badaracco 1991, S. 17 ff.

16 Vgl. z. B. Davenport/Prusak 1998, Probst/Raub/Romhardt 1997, Nonaka/Takeuchi 1997,

Schwartz/Divitini/Brasethvik 2000.


sagekraft erhalten, oder werden sie in einen bestimmten Kontext gesetzt, so werden die

Daten zu Informationen.17 Wird beispielsweise die Zahl 800.000 als Angebot in ein

Ausschreibungsformular für ein öffentliches Projekt eingetragen, so hat sie einen In-

formationsgehalt im Kontext dieses Formulars, nämlich dass das Projekt für 800.000

DM realisiert werden kann.

Werden Informationen von Individuen in Handlungen umgesetzt, so entsteht Wissen.

Sieht beispielsweise ein Konkurrent das zuvor beschriebene Formular der Ausschrei-

bung, so erlangt er Wissen über den Ausschreibungsprozess, das er zu seinem Vorteil

nutzen kann, um so etwa ein günstigeres Angebot zu unterbreiten. Dieses Wissen kann

aber nicht ohne das Individuum existieren, das Träger des Wissens ist. Eine vollständige

Konservierung von Wissen durch Dokumentation kann demnach nicht sichergestellt

werden. Schreibt der Konkurrent z. B. über seine Kenntnisse des Formulars einen Be-

richt für den eigenen Vertrieb, so kann das Wissen an den Vertriebsmitarbeiter transfe-

riert werden. Liest jedoch ein Unbeteiligter den Bericht, kann er aufgrund mangelnder

Kenntnisse über den gesamten Vorgang den Wert der Information nicht einschätzen und

auch keine Vorteile daraus generieren. Der Wissenstransfer konnte in diesem Fall nicht

erfolgreich durchgeführt werden.

Folglich wird in einem Knowledge Management System präzise ausgedrückt kein Wis-

sen, sondern Informationen gespeichert, die erst durch die Individuen, die diese Infor-

mationen verwenden, erneut zu Wissen werden können. Die Träger dieser Informatio-

nen, in einem groupwarebasierten KMS sind dies Dokumente, werden daher als Wis-

sensressourcen bezeichnet. Die Person, die Wissensressourcen nutzt, muss das Wissen

mithilfe der Informationen erst neu erwerben, was wie beschrieben ebenso misslingen

kann, wenn die nötigen Vorkenntnisse nicht vorhanden sind. Informationen und auch

Wissen sind daher immer subjektiv, da die Bedeutung einer Information durch die In-

terpretation eines Individuums entsteht und der Erwerb von Wissen ebenfalls vom Indi-

viduum abhängt.

Es wird im Allgemeinen zwischen implizitem und explizitem Wissen unterschieden.18

Implizites Wissen ist unstrukturiert und eng an Individuen gebunden. Es beinhaltet ihre

Erfahrungen, ihr Expertenwissen, ihr Urteilsvermögen, ihr Wissen um externe Wissens-

17 Für eine präzise Auseinandersetzung mit dem Begriff Information siehe Krcmar 1991, S. 168 ff.

18 „Tacit and explicit Knowledge“. Vgl. Polanyi 1985 sowie Davenport/Prusak 1998, S. 95.


quellen und ihre speziellen Fertigkeiten. Das implizite Wissen macht einen Mitarbeiter

für das Unternehmen sehr wertvoll.19 Implizites Wissen kann aber auch in den informel-

len Prozessen des Unternehmens enthalten sein, an denen Individuen beteiligt sind.20

Explizites Wissen ist strukturiert und dokumentiert, z. B. durch eine textuelle Reprä-

sentation des Wissens. Ein mathematisches Verfahren oder ein Patent beschreiben prä-

zise die Vorgänge die nötig sind, um ein Problem zu lösen oder ein Produkt herzustel-

len. Häufig ist explizites Wissen das Resultat von transformiertem implizitem Wissen.

Wissensressourcen sind in der Regel Träger von Informationen, die durch Benutzung in

explizites Wissens transformiert werden. Daher wird die Betrachtung von Wissen im

Rahmen dieser Arbeit auf explizites Wissen beschränkt. Dabei werden die notwendigen

organisatorischen und motivationstheoretischen Konzepte, die für die Umwandlung von

implizitem in explizites Wissen, also die Konservierung des Wissens der Unterneh-

mung, benötigt werden, als vorhanden vorausgesetzt.

Das gesamte Wissen der Unternehmung stellt die Wissensbasis des Unternehmens dar.

Diese beinhaltet sowohl die in KMS verfügbaren Wissensressourcen, als auch das Wis-

sen, das sich in Form von Mitarbeiterwissen oder Prozesswissen in der Organisation

befindet. Da diese Arbeit auf die Werkzeuge zur Navigation und Manipulation von Da-

tenstrukturen fokussiert, wird im Folgenden die Bedeutung des Begriffs Wissensbasis

auf die in KMS verfügbaren Wissensressourcen reduziert.

In der Literatur wird zwischen sechs Kernprozessen des Knowledge Management unter-

schieden.21 Im Rahmen dieser Arbeit werden hauptsächlich Teilbereiche der Prozesse

Wissensidentifikation, Wissensnutzung, Wissensverteilung und Wissensbewahrung

betrachtet. Wissensnutzung ist Ziel und Zweck des Knowledge Managements. Dabei

handelt es sich um den produktiven Einsatz von vorhandenem Wissen im Unternehmen.

Voraussetzung der Wissensnutzung ist Transparenz über vorhandenes Wissen. Wissen,

dessen Existenz unbekannt ist, kann nicht genutzt werden. Der Prozess, der Transparenz

schafft und die Mitarbeiter des Unternehmens bei seinen Suchaktivitäten unterstützt,

wird als Prozess der Wissensidentifikation bezeichnet.

19 „Companies hire for experience...“ (Davenport/Prusak 1998, S. 12).

20 Vgl. Huth/Erdmann/Nastansky 2001.

21 Vgl. Probst/Raub/Romhardt 1997, S. 51 ff.


Der Prozess der Wissensverteilung beinhaltet nicht nur das aktive Verteilen von Wis-

sen, sondern auch die Bereitstellung von Wissen, wobei Groupware-Systeme dazu bei-

tragen, die Konsistenz des Wissens durch zentrale Ablage in gemeinsam genutzten Da-

tenbanken zu erhalten und auch die Koordination der Wissensverteilung zu unterstüt-

zen. Groupware kann daher einen Katalysatoreffekt auf die Wissensverteilung haben.22

Als Wissensbewahrung wird der Prozess bezeichnet, bei dem vorhandenes Wissen se-

lektiert, gespeichert und aktualisiert wird. Wissensbewahrung ist eine notwendige Vor-

aussetzung, um eine Abnahme der Effizienz der Wissensnutzung zu verhindern. Im

Rahmen dieser Arbeit wird nur der Teilbereich der Wissensbewahrung betrachtet, der

der Pflege und Aktualisierung von Wissensressourcen in Groupware-Datenbanken

dient.

2.2.2 Klassifikations- und Ablageverfahren

„Wissensmanagement muss [..] Kontexte schaffen, in denen das mühsam erarbeitete

Wissen auch tatsächlich genutzt wird.“23 Dies ist eine von vielen Forderungen an

modernes Wissensmanagement. Die Nutzer von vorhandenem Wissens arbeiten in ver-

schiedenen Kontexten und müssen in die Lage versetzt werden, die zur Erledigung ihrer

Aufgaben benötigten Wissensressourcen auch diesen Kontexten entsprechend zu lokali-

sieren.

So kann z. B. der Abschlussbericht eines Projektes zur Einführung einer Kommunikati-

onsplattform in einer internationalen Großbank mit einem Kostenrahmen von mehreren

Millionen DM in verschiedenen Arbeitskontexten betrachtet werden. Ein Projektmitar-

beiter, der in einem Projekt bei einem Kreditinstitut eingesetzt ist, kann aus dem Glossar

des Berichtes einen Fachbegriff aus der Finanzbranche nachschlagen. Ein Projektmana-

ger, der eine Kommunikationsplattform in einem Versicherungsunternehmen einführen

muss, kann dem Bericht wertvolle Anregungen entnehmen, wie eine Kommunikati-

onsplattform in einem Unternehmen eingeführt werden kann, während ein neu in der

Firma eingestellter Controller aus dem Bericht lernen kann, wie im Unternehmen die

Abrechnung von Großprojekten durchgeführt wird. Der Bericht ist also in drei ver-

schiedenen Arbeitskontexten eine wertvolle Wissensressource.

22 Vgl. Probst/Raub/Romhardt 1997, S. 247.

23 Vgl. Probst/Raub/Romhardt 1997, S. 269. Siehe außerdem S. 307 f für detailliertere Aussagen über

Klassifikations- und Ablageverfahren.


Ein geeignetes Ablage- und Klassifikationsverfahren sollte sicherstellen, dass eine Wis-

sensressource in allen Kontexten, für die sie von Bedeutung ist, möglichst effizient lo-

kalisiert werden kann. Dadurch wird der Prozess der Wissensnutzung unterstützt. Im

zuvor beschriebenen Beispiel sollte der Bericht also unter Finanzbranche, Großprojekte

und Kommunikationsplattform abgelegt sein. In einem elektronischen Dokumentenma-

nagement- bzw. KM System sorgt im Unterschied zur papierbasierten Büroorganisation

das System dafür, das die Ressource zwar in allen Kontexten erscheint, aber nur einmal

in der Datenbank vorhanden ist. Dies ist wichtig, um bei der Pflege und Aktualisierung

des Berichts die Konsistenz der Informationen zu erhalten.

Klassifikations- und Ablageverfahren können mehrstufige Verfahren sein. Mehrere Do-

kumente, die zu einer Klasse gehören, können ihrerseits Teil einer übergeordneten

Klasse sein. So entstehen Klassifikations- und Ablagehierarchien. Jedes Level der Hie-

rarchie repräsentiert dabei einen anderen Abstraktionsgrad. Auf dem untersten Level der

Hierarchie befinden sich die Wissensressourcen. Jedes höhere Level in der Hierarchie

ist eine Abstraktion des vorangegangenen Levels, die oberste Ebene repräsentiert also

den größten Abstraktionsgrad. Dabei können sich auf der obersten Ebene mehrere Klas-

sen befinden. Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei Arten von Ablageverfahren diffe-

renziert, die im Folgenden abgegrenzt werden.

2.2.2.1 Ablage in Kategoriestrukturen

Die Ablage in Kategoriestrukturen ist ein mehrstufiges Ablageverfahren. Zwar wird in

der Praxis auch die einstufige Verstichwortung als Kategorisierung bezeichnet, für diese

Arbeit ist jedoch eine präzise Abgrenzung zwischen Kategorisierung und Stichwortver-

gabe unerlässlich.

Ähnlich den Ablageverfahren in der papierbasierten Büroorganisation kann eine Ablage

in Kategoriestrukturen in einem elektronischen System mehrstufig sein. Ein Buch in

einer Bibliothek befindet sich beispielsweise auf Stockwerk 2, in Regal 15, auf Regal-

boden 4 an Position 34. Die Signatur zum Auffinden des Buches ist folglich mehrstufig

und könnte 2-15-4-34 lauten. Es befindet sich aber an genau einem Ort innerhalb der

Bibliothek. Diese Art der Ablage ist dann sehr effizient, wenn die Person, welche die

Ressourcen benötigt, die Signatur kennt. In diesem Fall muss nicht nach der Ressource

gesucht, sondern es kann direkt auf sie zugegriffen werden, indem sich die Person zu

der entsprechenden Position begibt.


In einer Bibliothek sind Bücher in der Regel nach Themen sortiert, so dass die Signatur

implizit auch etwas über den Inhalt eines Buches aussagt, wenn die Person, die das

Buch benötigt weiß, dass in dem entsprechenden Regal beispielsweise Bücher über

Knowledge Management stehen. Die Signatur sagt jedoch explizit nichts über den In-

halt des Buches aus. Um seine physische Position herauszufinden, benötigt man zusätz-

liches Wissen darüber, wie die Bibliothek aufgebaut ist. Elektronisch verfügbare Wis-

sensressourcen müssen nicht physisch lokalisiert werden. Die Lokalisierung der Res-

sourcen wird durch die Navigationsmechanismen des Systems bzw. der Applikation

unterstützt, wobei die interne Signatur der Ressource dem Benutzer des Systems ver-

borgen bleibt.

Abb. 1: Mehrstufige einfache Kategoriestruktur

Daher wird die Kategorie, die den Navigationsweg zu einer Ressource markiert und

gleichzeitig Aussagen über den Inhalt der Ressource enthält, im Rahmen dieser Arbeit

als Navigationssignatur, oder verkürzt als Signatur bezeichnet. In Abb. 1 lautet die

Navigationssignatur der Ressource Budgetplan 2 beispielsweise „Budgetpläne“, „Jahr

2000“, „Budgetplan 2“.

Da durch die Signatur von elektronischen Dokumenten nicht der eindeutige physische

Standort der Ressource beschrieben wird, kann ein Dokument mehr als eine Signatur

haben. Die Zuweisung von mehr als einer Kategorie wird als Mehrfachkategorisierung

bezeichnet. So kann die Ressource durch die Einordnung in verschiedene Arbeitskon-

texte auf mehreren Wegen erreicht werden, während sie tatsächlich nur einmal im Sys-

tem vorhanden ist. In Abb. 2 ist der Projektbericht zu Projekt 1 durch

Mehrfachkategorisierung in den Kategorien Banken und Großprojekte abgelegt.

Durch die Kategorisierung werden Daten aus den Wissensressourcen in einem be-

stimmten Kontext dargestellt. Allein durch diesen Vorgang entstehen aus den Daten

Informationen, die dem Benutzer das Auffinden von benötigten Wissensressourcen er-


leichtern oder überhaupt erst ermöglichen. Die Kategorisierungsstruktur einer Menge

von Dokumenten wird als Wissensstruktur der Wissensbasis bezeichnet.

2.2.2.2 Klassifikation durch Stichwortvergabe

Unter dem Begriff Stichwortvergabe wird die Zuordnung einer beliebigen Anzahl an

Stichworten zu einer Wissensressource verstanden, die den Inhalt dieser Ressource

möglichst treffend beschreiben. Wie bei der Mehrfachkategorisierung können Wissens-

ressourcen demnach bei der Stichwortvergabe in mehreren Kontexten erscheinen. Die

Stichwortstruktur einer Menge von Dokumenten wird wie bei der Kategorisierung als

Wissensstruktur bezeichnet, die hier in der Regel jedoch einstufig ist. Die Navigation in

einer Wissensstruktur aus Stichwörtern dient in der Regel nicht zur Lokalisierung einer

ganz bestimmten Ressource, sondern dem Auffinden von inhaltlich zusammen gehöri-

gen Wissensressourcen. Der Navigationsvorgang ähnelt demnach einer Art Erforschung

der vorhandenen Wissensbasis und weniger der gezielten Lokalisierung von Ressour-

cen.

Abb. 2: Mehrstufige Mehrfachkategorisierung

Der Prozess, durch die Einordnung von Ressourcen in mehrere bestimmte, für den Be-

nutzer interessant erscheinende Kontexte, das Interesse an einer Wissensressource zu

wecken, wird als Kontextsteuerung24 bezeichnet. Dabei wird versucht, durch die Einord-

nung einer Ressource in möglichst alle Kontexte, für die sie von Bedeutung sein kann,

den Wert der Ressource, der durch die Möglichkeit der Nutzung und Wiederverwertung

entsteht, zu steigern oder gar zu optimieren. Kontextsteuerung kann also sowohl durch

Stichwortvergabe als auch durch Mehrfachkategorisierung erfolgen. In Abb. 2 ist der

Projektbericht zu Projekt 1 in den Kontexten Banken und Großprojekte eingeordnet.

24 Vgl. Probst/Raub/Romhardt 1997, S.185 f.


Erst die mehrfache Einordnung ermöglicht die Kontextsteuerung, da nur ein Kontext

pro Wissensressource in der Regel nicht ausreichend ist.

Durch die Kontextsteuerung kann der Nutzen von Wissensressourcen erheblich erhöht

werden. Daher fördert die Kontextsteuerung den Prozess der Wissensnutzung (siehe

Kapitel 2.2.1). So kann z. B. durch die Einordnung einer Ressource unter einem

bestimmten aktuellen, interessant erscheinenden Begriff eine vorhandene selten ge-

nutzte Wissensressource reaktiviert werden.

Werden Dokumente durch mehrere Ablageverfahren referenziert, so wird das Ablage-

verfahren als multidimensionale Referenzierung bezeichnet. Dies ist z. B. der Fall, wenn

Dokumente sowohl durch Kategorisierung als auch durch Stichwortvergabe abgelegt

werden.

2.2.2.3 Die Begriffe Taxonomie und Information Scent

Die Taxonomie ist ein „[...] Teilgebiet der Linguistik, auf dem man durch Segmentie-

rung u. Klassifikation sprachlicher Einheiten den Aufbau eines Sprachsystems be-

schreiben will.“25 Im Bereich des Knowledge Managements wird dieser Begriff häufig

verwendet, um die in einem Unternehmen zulässigen Stichwörter und Kategorien fest-

zulegen, die Wissensressourcen zugewiesen werden dürfen. Probst/Raub/Romhardt

(1997, S. 307) bezeichnen eine in diesem Sinne verbindliche Taxonomie als „controlled

vocabulary“. Bei Verwendung einer Taxonomie kann es vorkommen, dass die Stich-

wortvergabe mehrstufig durchgeführt wird, indem in der Taxonomie eine Reihe an

Hauptstichwörtern vorgegeben wird. Dies können z. B. abstrakte Stichworte wie „Per-

sonen“, „Organisationen“ oder „Orte“ sein, denen in der zweiten Stufe konkrete Stich-

wörter aus der Taxonomie untergeordnet werden. In der Regel wird jedoch keine höhere

Abstraktionsstufe als zwei verwendet.

Eine Taxonomie unterstützt die Benutzer bei der Kategorisierung von Wissensressour-

cen, indem sie die Abstraktionsstufen bei mehrstufiger Kategorisierung vorgibt. Bei der

Stichwortvergabe wird die Menge verfügbarer Stichworte einschränkt, die einer Wis-

sensressource zugewiesen werden können. Beide Arten der Taxonomie helfen, eine

Degeneration der Wissensstruktur zu verhindern. Wenn beispielsweise die Anzahl der

einem Stichwort zugeordneten Wissensressourcen bei vielen Stichwörtern gegen eins

25 Vgl. Drosdowski 1994, S. 1345.


tendiert, sinkt die Navigationseffizienz und somit der Wert der Wissensstruktur, da die

Anzahl der Stichwörter im Verhältnis zu den verfügbaren Ressourcen zu groß wird.

Ebenso führen zu viele Dokumente in einer Kategorie zu Effizienzminderungen wäh-

rend der Navigation, da der Abstraktionsgrad der Struktur nicht mehr adäquat gewählt

ist und der Benutzer zu viele Ressourcen auf der gleichen Ebene durchsuchen muss.

Eine sorgfältig ausgearbeitete Taxonomie kann folglich entscheidend dazu beitragen,

dass ein Mitarbeiter bei der Suche nach Informationen die benötigte Wissensressource

automatisch in der richtigen Kategorie oder dem zutreffenden Stichwort vermutet und

diese daher effizient auffinden kann. Die Eigenschaft eines Begriffes, dem Benutzer

intuitiv zu vermitteln, welche Informationen sich darunter befinden, bzw. unter welchen

Begriffen eine gesuchte Information lokalisiert werden kann, wird als Information

Scent26 bezeichnet.

Der Begriff Information Scent wurde von Pirolli/Card/van der Wege (2000) geprägt.

Dabei handelt es sich um einen empirisch ermittelten Wert, der operationalisiert die

Vertrautheit von Personen mit bestimmten Stichworten angibt. Je höher dieser Wert für

einen Begriff ist, umso vertrauter sind viele Personen bereits mit dem Begriff, und umso

gezielter kann ein Benutzer die gesuchte Information in einer hierarchischen Wissens-

struktur anhand der Begriffe lokalisieren, die sich auf einer hohen Abstraktionsebene

der Hierarchie befinden.

Da die Personen in einem Unternehmen in der Regel mit der Fachsprache ihrer Branche

sehr vertraut sind, spielt diese eine wichtige Rolle bei der Erstellung einer Taxonomie.

Mit den entsprechenden Fachtermini lassen sich Inhalte präziser und prägnanter be-

schreiben, so dass sich für Begriffe der Taxonomie, die stark an die Fachsprache ange-

lehnt sind, ein hoher Information Scent Wert annehmen lässt.

Eine Taxonomie kann manuell entwickelt oder automatisch generiert werden. So kann

das Glossar einer Organisation als Grundlage für die erste Version einer manuell er-

26 Der Begriff Information Scent bedeutet übersetzt in etwa „Witterung von Informationen“. Er kann aber

sinngemäß auch als „Gespür für Informationen“ oder „Vertrautheit mit einem Begriff“ übersetzt werden.

Für eine exakte Definition des Begriffes siehe Pirolli/Card/van der Wege 2000.


stellten Taxonomie dienen. Sie kann aber auch durch spezialisierte Werkzeuge27

automatisch aus einem vorhandenen Datenbestand generiert und danach schrittweise

manuell verbessert werden.

2.2.3 Knowledge Management Systeme

Knowledge Management Systeme (KMS) sind elektronische Systeme, welche die Ar-

beit mit Wissensressourcen unterstützen. Dabei stehen den verschiedenen Benutzungs-

gruppen des Systems unterschiedliche Werkzeuge zur Verfügung. Das KMS unterstützt

die Benutzer des Systems bei der Erstellung, Ablage (siehe Kapitel 2.2.2) und der Ver-

waltung von Wissensressourcen. Außerdem stellt es Mechanismen zur Verfügung, auf

bereits vorhandenes Wissen zuzugreifen. Im Rahmen dieser Arbeit werden groupware-

basierte KMS betrachtet.

2.2.4 Benutzungsgruppen von Knowledge Management Systemen

Wissen befindet sich ständig im Wandel.28 Die dynamischen Entwicklungen in der

Wirtschaft haben zu einer Beschleunigung der Erosion von Wissen geführt, der durch

die effiziente Erfassung und Aktualisierung von Informationen zunehmend begegnet

werden muss. Dies ist ein Prozess, der zwar durch IT unterstützt werden kann, jedoch

letztendlich von Personen durchgeführt werden muss. Da die in dieser Arbeit entwi-

ckelten Konzepte verschiedene Zielgruppen haben, werden diese Benutzungsgruppen

im folgenden abgegrenzt. Es wird insbesondere darauf eingegangen, welche Werkzeuge

primär von bestimmten Benutzungsgruppen verwendet werden.

2.2.4.1 Knowledge Manager

In der Literatur ist es üblich, Personen sehr weit gefasst als Knowledge Manager zu

bezeichnen, die in einer Organisation für die Schaffung einer Wissenskultur auf Mana-

gement Ebene verantwortlich sind.29 Da diese Arbeit die organisationalen Aspekte des

Knowledge Managements jedoch unbetrachtet lässt, und stattdessen auf die technischen

27 Produkte, die eine automatischen Generierung von Taxonomien ermöglichen, sind z. B. Inxight

Categorizer, C-Lab Virtual Knowledge Center oder das Lotus Knowledge Discovery System. Siehe

Anhang A für ein Verzeichnis der Hersteller dieser Produkte.

28 Siehe dazu auch Davenport/Prusak 1998. Sie kommen zu dem Schluss, dass Wissen, das sich nicht

verändert, zur Meinung oder zu dogmatischen Aussagen degeneriert.

29 Vgl. Davenport/Prusak 1998, S. 112 ff.


Aspekte von KMS fokussiert, wird der Begriff hier enger gefasst und auf den Funkti-

onskreis des für die Strukturierung der Wissensbasis Verantwortlichen reduziert.

Der Knowledge Manager ist also für die Pflege der Wissensstruktur im KMS zuständig.

So müssen falsch abgelegte Ressourcen korrekt eingeordnet werden. Des weiteren ist

der Knowledge Manager für die Entwicklung und Pflege der Taxonomie (siehe Kapitel

2.2.2.3) des Unternehmens zuständig. Dabei muss dafür Sorge getragen werden, dass

die Kontextsteuerung (siehe Kapitel 2.2.2.2) möglichst sinnvoll eingesetzt wird. Wird

die Taxonomie beispielsweise um neue Begriffe erweitert, sollten diesen neuen Kon-

texten vorhandene Wissensressourcen zugeordnet werden.

Zu den Zielen der Arbeit des Knowledge Managers gehört außerdem, jeden einzelnen

Mitarbeiter bei der Suche nach vorhandenem Wissen zu unterstützen. Durch ihre Tätig-

keit sind sie außerdem am Prozess der Wissensbewahrung (siehe Kapitel 2.2.1) betei-

ligt. Zudem fördern die durch die Pflege der Kategorien geschaffenen einheitlichen

Strukturen den Prozess der Wissensverteilung.30 Die Einführung des Begriffs

Knowledge Manager mit der genannten Bedeutung dient dem Zweck der Abgrenzung

zum Knowledge Worker, der im nächsten Unterkapitel definiert wird.

2.2.4.2 Knowledge Worker

Während Knowledge Manager für die Pflege der Struktur der Wissensbasis des Unter-

nehmens verantwortlich zeichnen, sind Knowledge Worker die Produzenten und Träger

immaterieller wissensbasierter Vermögenswerte eines Unternehmens. Knowledge Wor-

ker setzen ihr Expertenwissen ein, um die Inhalte von Wissensressourcen zu erstellen

und in einem KMS abzulegen. Die Inhalte sollten nach Möglichkeit ansprechend ges-

taltet und übersichtlich strukturiert sein. Die Knowledge Worker sind außerdem dafür

verantwortlich, die korrekte Kategorisierung und Stichwortvergabe der produzierten

Ressourcen nach Möglichkeit schon bei der ersten Speicherung zu gewährleisten.

Des weiteren sind sie neben dem Prozess der Wissensidentifikation, an dem sie durch

die Erstellung von Ressourcen teilhaben,31 auch am Prozess der Wissensnutzung

maßgeblich beteiligt (siehe Kapitel 2.2.1). Um bereits verfügbare Wissensressourcen zu

30 Vgl. Probst/Raub/Romhardt 1997, S. 253.

31 Nach Probst/Raub/Romhardt (1997, S. 51 ff) beinhaltet der Prozess der Wissensidentifikation nicht nur

die Identifikation von Wissensressourcen, sondern auch deren Erstellung.


lokalisieren, verwenden sie Navigations- und Suchmechanismen des KMS. Sie nutzen

vorhandenes Wissen als Produktionsfaktor, indem sie es zur Lösung von Problemen

oder zur Entscheidungsunterstützung verwenden. Sie verbessern außerdem die Qualität

der Ressourcen, indem sie die Inhalte durch eigene Erfahrungen anreichern, verfeinern

und aktualisieren.

Aufgrund dieser vielfältigen Anforderungen an die Knowledge Worker und der Bedeu-

tung, die die Qualität der produzierten Wissensressourcen für das Unternehmen hat,

sind die Anforderungen an Ihre Arbeitsumgebung hoch. Das System muss die Know-

ledge Worker bei der Navigation, Erstellung und Ablage effizient und ansprechend un-

terstützen, und damit sowohl zur Akzeptanz als auch zur Zufriedenheit bei den Nutzern

beitragen.

2.3 Konzepte von Benutzungsschnittstellen

„A user interface is the set of techniques and mechanisms that a person uses to in-teract with an object. Any kind of object has a user interface. The user interface of a computer is the means by which a user communicates with a computer and vice versa.” (IBM 1991, zitiert nach Eberleh 1994)

Eine Benutzungsschnittstelle (engl. User Interface, UI) ist also die Schnittstelle zwi-

schen einem Softwaresystem und dessen Benutzer. Im Rahmen dieser Arbeit handelt es

sich bei dem System um eine groupwarebasierte Applikation. Die in diesem Zusam-

menhang relevanten Begriffe aus dem Bereich der Benutzungsschnittstellen werden im

Folgenden erläutert.

2.3.1 Browser

Unter einem Browser wird im Allgemeinen eine Software verstanden, die zur Darstel-

lung von Dokumenten des World Wide Web (WWW) verwendet wird.32 Der Begriff

wird im Rahmen dieser Arbeit jedoch weiter gefasst, ähnlich seiner Verwendung im

Bereich des Wissenschaftsgebietes der Mensch-Computer-Interaktion (engl. Human

Computer Interaction, HCI). Dabei wird unter einem Browser jegliches Hilfsmittel zur

visuellen Navigation von Daten und Informationen verstanden. Im Fall des WWW wer-

32 Vgl. Fuhrberg 2000, S. 241 ff.


den HTML Dokumente durch den Browser dargestellt und die Navigation im WWW

durch Hyperlinks ermöglicht.33

In anderen Umgebungen kann sich ein Browser unterschiedlich verhalten. Der Micro-

soft Windows Explorer34, als Beispiel für einen Browser, arbeitet auf dem Dateisystem

und visualisiert dessen Struktur in einer hierarchischen Darstellung der Ordnerstruktur.

In dieser Struktur kann mit der Tastatur oder der Maus navigiert werden. Der Vorteil

dieses Browsers liegt in der besseren Orientierung in der Struktur und der schnelleren

Handhabung vieler Aktionen des Dateisystems im Betriebssystem Microsoft Windows

gegenüber der syntaxorientierten Befehlszeile des Betriebssystems MS-DOS.35 Im

allgemeinen Sprachgebrauch bezieht sich der Begriff Browser primär auf den Funkti-

onsbereich Navigation. Dennoch werden Navigationswerkzeuge, die auch eine Mani-

pulation des visualisierten Datenbestandes ermöglichen, ebenfalls als Browser bezeich-

net.

2.3.2 Ansichten

Eine Ansicht ist das Standard Navigationswerkzeug in Groupware-Datenbanken. Sie

enthält eine Kollektion von Dokumenten, die alle, oder nur einen Teil der in der Daten-

bank enthaltenen Dokumente umfassen kann. Eine Ansicht hat die Struktur einer Ta-

belle, bestehend aus Zeilen und Spalten. Jede Zeile repräsentiert ein Dokument der

Kollektion. Die Spalten enthalten Informationen über das jeweilige Dokument. Dies

können strukturierte Daten aus Feldern des Dokumentes, allgemeine Informationen über

das Dokument wie z. B. Größe oder Autor oder dynamisch berechnete Werte sein. Da-

ten vom Typ Rich Text können nicht in Ansichten dargestellt werden.

Unter dem „Bezeichner eines Dokumentes“ wird der Inhalt der ersten

nichtkategorisierten Spalte einer Ansicht verstanden, der die aussagekräftigsten

Informationen über den Inhalt des Dokumentes enthält. In der Regel sind dies textuelle

Informationen. Der Bezeichner wird laut dieser Definition subjektiv durch den

Betrachter festgelegt. Im Rahmen dieser Arbeit wird jedoch eine eindeutige, objektive

Definition des Begriffs benötigt. Daher wird ein Bezeichner als der Inhalt einer

33 Vgl. Nastansky et al. 2000.

34 Microsoft Windows Explorer ist ein Produkt der Microsoft Corporation.

35 Microsoft Windows und MS-DOS sind Produkte der Microsoft Corporation.


nichtkategorisierten Spalte einer Ansicht definiert, die die größte Anzahl an Zeichen des

Datentyps Text enthält. Der Bezeichner des ersten Dokumentes der Ansicht in dem in

Abb. 3 gezeigten Bildschirmausschnitt lautet „Websphere“.

Die Dokumente in der Ansicht können anhand der in den Spalten dargestellten Daten

aufsteigend bzw. absteigend sortiert sein, um ein schnelleres Auffinden der gewünsch-

ten Dokumente zu gewährleisten.36 Ist eine Ansicht sortiert, kann eine Zeile auch eine

Kategorie repräsentieren. Eine Kategorie ist die Bezeichnung einer Gruppe von Doku-

menten und beschreibt eine gemeinsame Eigenschaft dieser Dokumente. Es ist dabei

wichtig, zwischen dem Begriff Kategorie als technischer Bezeichnung zur Visualisie-

rung der Gruppenzugehörigkeit von Dokumenten in Ansichten, und dem Konzept der

Kategorisierung, das in 2.2.2.1 erläutert wurde, zu unterscheiden. Denn eine Kategorie

in einer Ansicht wird verwendet, um sowohl die einfache und mehrfache Kategorisie-

rung, als auch die Stichwortvergabe (siehe Kapitel 2.2.2.2) abzubilden. In diesem Unter-

kapitel ist im Folgenden die technische Bezeichnung gemeint.

Abb. 3: Kategorisierte Ansicht in einer Groupware-Datenbank37

Bei der Kategoriestruktur handelt es sich also um die Navigationssignaturen der Doku-

mente, wobei mehrfach kategorisierte Dokumente mehr als eine Navigationssignatur

aufweisen. Abb. 3 zeigt eine kategorisierte Ansicht. Die unterschiedlichen

Abstraktionsebenen einer mehrstufigen Kategorisierung werden in den Dokumenten

durch das Zeichen „\“ getrennt gespeichert. Das Dokument mit dem Bezeichner

36 Siehe auch Papows 1997, S. 348 f.

37 In dem Bildschirmausschnitt sind Kategorien in grüner Schrift, und Dokumente in schwarzer bzw. roter

Schrift dargestellt. Rote Schrift bedeutet, dass das entsprechende Dokument vom aktuellen Benutzer noch

nicht geöffnet wurde. Die Farben sind nur in der elektronischen Abgabeform dieser Arbeit erkennbar.


„Websphere“ hat im gezeigten Bildschirmausschnitt also die Signatur „Lotus

Produkte\Business Lösungen\Websphere“. In Ansichten wird die Signatur eines

Dokumentes somit durch die Kategorie und den Bezeichner gebildet.

Die Bezeichnung der Kategorie hängt von der Spalte ab, in der sie sich befindet. So

könnten z. B. in einer Datenbank mit Budgetplänen alle Dokumente eines Jahres in ei-

ner Kategorie mit der Bezeichnung „2001“ angeordnet sein oder alle Budgetpläne mit

einer Planungsgröße zwischen 10.000,- und 100.000,- DM in einer Kategorie mit der

Bezeichnung „Mittlere Budgetgröße“. Ein multidimensional kategorisiertes Dokument

erscheint dabei in mehreren Kategorien. Im genannten Beispiel ist das z. B. sinnvoll,

wenn der Planungszeitraum eines Budgetplans sich über mehrere Jahre erstreckt. Ein di-

rektes Bearbeiten der Kategorie in der Ansicht ist nicht möglich, da der Bezeichner der

Kategorie sich aus den Eigenschaften der Dokumente herleitet, die sich in der Kategorie

befinden. Eine Kategorie ändert sich demzufolge nur dann, wenn sich die Eigenschaften

der Dokumente dieser Kategorie ändern.

Um die Dokumente in einer Datenbank auf Basis verschiedener Kriterien aufzufinden,

kann eine Datenbank beliebig viele Ansichten enthalten, die unterschiedliche Kollektio-

nen von Dokumenten mit unterschiedlichen Spalteninhalten und Sortierungen darstellen

können. So könnte die Datenbank aus dem vorangegangenen Beispiel eine Ansicht ent-

halten, die alle Budgetpläne nach Zeitraum sortiert, eine weitere, in der nach Budget-

höhe kategorisiert dargestellt wird, sowie eine dritte Ansicht, die nur mittlere Budget-

größen anzeigt. Erscheinen Dokumente in verschiedenen Ansichten in unterschiedlichen

Kategorien, liegt eine multidimensionale Referenzierung vor (siehe Kapitel 2.2.2.2).

2.3.3 Fokus + Kontext Technologien

Als Fokus + Kontext Technologien bezeichnet man eine Klasse von Visualisierungs-

konzepten, die strukturierte Informationen so darstellen, dass eine möglichst große

Menge relevanter Informationen gleichzeitig auf dem Bildschirm angezeigt werden

kann. Dabei wird der Bereich, auf den sich die Aufmerksamkeit des Benutzers richtet

als Fokus, und der den Fokus umgebende Bereich als Kontext bezeichnet. Die Grund-

annahme dieser Technik ist, dass Fokus und Kontext gleichzeitig auf dem Bildschirm

sichtbar sein sollen, um dem Benutzer einen Überblick über die gesamte Informations-

struktur zu ermöglichen. Dabei wird unterstellt, dass im Fokus andere, in der Regel de-

tailliertere Informationen benötigt werden, als im Kontext.


Dies rührt daher, dass die Sehschärfe und somit die Wahrnehmungsfähigkeit des Bet-

rachters außerhalb des fokussierten Bereichs stark abnimmt38 und es somit nicht

notwendig ist, Informationen, die aktuell nicht benötigt werden, anzubieten.39 Daher

wird bei der Darstellung der Informationen im Fokus mehr Fläche pro Informationsob-

jekt für die Darstellung verwendet, als im Kontextbereich. Diese Bereiche sind aller-

dings nicht strikt getrennt. Vielmehr wird die zur Verfügung gestellte Fläche pro Infor-

mationsobjekt mit zunehmender Entfernung vom Fokus, proportional zum Wahrneh-

mungslevel des Benutzers, stetig verringert. Da die Fläche pro Informationsobjekt ab-

nimmt, wird auch die Anzahl der dargestellten Informationen reduziert. Häufig einge-

setzte Techniken zur Informationsreduktion im Kontextbereich sind Filterung, selektive

Aggregation, Hervorhebung und Verzerrung.40

Ein großer Vorteil der Fokus + Kontext Technologien ist, dass zusätzlich zu den aktuell

betrachteten Informationen, der Kontext, in den die Information eingebettet ist, sichtbar

ist. Sollte die im Kontext befindliche Information folglich nicht die Gesuchte sein, ist

die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie sich nahe dem aktuellen Fokus in der Struktur

befindet, und sie sich so effizient durch Neuausrichtung des Fokus im angrenzenden

Bereich lokalisieren lässt. Ausführliche Grundlagen und Beispiele der ersten Imple-

mentierungen von Fokus + Kontext Technologien finden sich in Furnas 1981 und

Spence/Apperley 1982. Aktuellere Beispiele werden in Rao/Card 1994, Lam-

ping/Rao/Pirolli 1995, Pirolli/Card/van der Wege 2000 und Pirolli/Card/van der Wege

2001 vorgestellt.

2.3.4 Landmarks

Wenn der Mensch sich im Raum orientiert, ist er nicht in der Lage, alle zur Verfügung

stehenden visuellen Informationen zu verarbeiten.41 Daher werden markante Orientie-

rungspunkte identifiziert und gespeichert, anhand derer dann die Orientierung und Na-

vigation im Raum stattfindet. Dies gilt ebenso für die Navigation in virtuellen Räumen

oder in erdachten Szenarien. Wird beispielsweise eine im Ort Salzkotten lebende Person

38 Siehe Glaser 1994, S. 34.

39 „Unnötige Information kann aufgrund der Leistungsgrenzen des menschlichen Nervensystems

belastend wirken.“ (Stary 1994, S. 42).

40 Vgl. Card/Mackinley/Shneiderman 1999, S. 307 f.

41 Vgl. Ark et al. 1998.


gefragt, in welcher Stadt sie wohnt, so wird sie unter Umständen antworten „Salzkotten,

das liegt in der Nähe von Paderborn“.

Paderborn ist in dieser Beschreibung also ein Orientierungspunkt, mit dem der Ge-

sprächspartner die Position von Salzkotten einschätzen kann, sofern ihm Paderborn be-

kannt ist. Er kann sich den Ort auch auf einer erdachten Landkarte vorstellen. Kennt der

Gesprächspartner Paderborn nicht, könnte auf Nachfrage hin eine weitere Beschreibung

der Art „Paderborn liegt zwischen Dortmund und Kassel, in der Nähe der Autobahn

A44“ abgegeben werden. Das Gespräch wird sich soweit fortsetzen, bis der Gesprächs-

partner den Ort Salzkotten aufgrund von bereits gespeicherten, also bereits bekannten,

Orientierungspunkten grob einordnen kann. Diese visuell hervortretenden Orientie-

rungs- bzw. Referenzierungspunkte werden als Landmark (dt. Landmarke) bezeichnet.42

In komplexen unbekannten Umgebungen findet die Navigation zum großen Teil über

Landmarks statt. Befindet sich ein Tourist in einer unbekannten Stadt, so findet die Ori-

entierung beispielsweise mithilfe von Kirchtürmen oder Hochhäusern statt. Landmarks

wecken außerdem auch das Verlangen des Besuchers, sich ein auffälliges entferntes

Objekt aus der Nähe zu betrachten.

In einer bekannten Umgebung bilden Individuen räumliche mentale Modelle, die aus

groben Beziehungen zwischen Landmarks bestehen. Daher hat ein Mensch bei der Na-

vigation in bekannten Räumen das Gefühl sich auszukennen, obwohl sich Einzelheiten

der Umgebung seit der Speicherung des Modells verändert haben können. Dieser Effekt

macht die Navigation in bekannten Umgebungen sehr effizient.

Bei der Orientierung in virtuellen Umgebungen können Landmarks ebenfalls eine

wichtige Rolle bei der Orientierung spielen. Insbesondere wirken sie sich effizienzstei-

gernd aus, wenn in der Umgebung bereits zuvor navigiert wurde. Im Bereich der gra-

phischen Benutzungsschnittstellen können Landmarks z. B. Grafiken, Farben oder

Textauszeichnungen wie Kursivschrift sein.

Da bei Fokus + Kontext Technologien im Kontextbereich Informationsreduktionen

durchgeführt werden müssen, ist hier der Einsatz von Landmarks sehr sinnvoll, um z. B.

farblich bestimmte Arten von Informationen zu kennzeichnen. Bei der Navigation in

hierarchischen Strukturen mithilfe von Fokus + Kontext sollte beispielsweise die Wur-

42 Vgl. Ark et al. 1998.


zel durch ein Landmark ausgezeichnet sein, um jederzeit zum Ursprung zurückkehren

zu können.

2.3.5 Direktmanipulation und Interaktionsobjekte

„Direct manipulation systems offer the satisfying experience of operating on visible objects. The computer becomes transparent, and users can concentrate on their tasks.” (Shneiderman 1983, S. 13).

Direktmanipulation ist eine Eigenschaft von Benutzungsschnittstellen, die dem Benut-

zer erlaubt, mit sichtbaren Objekten direkt zu interagieren, und diese zu modifizieren

oder zu manipulieren. Der Begriff wurde 1983 durch Ben Shneiderman zu einer Zeit

geprägt, in der graphische Benutzungsschnittstellen sich noch in einer sehr frühen Phase

ihrer Entwicklung befanden.43 Er stellte fest, dass interaktive Systeme, die bestimmte

Eigenschaften aufweisen, eine sehr hohe Zufriedenheit, Vertrauen zum System und so-

gar Begeisterung bei ihren Nutzern hervorrufen. Eigenschaften, die es den Benutzern

erlauben, ihre Arbeitsaufgaben am Rechner zu lösen, ohne vorher eine komplexe Syntax

zu erlernen. Dadurch werden solche Systeme leicht und intuitiv erlernbar und auch für

Nutzer, die das System nur selten nutzen, beherrschbar.

Dies wird erreicht, indem eine permanent sichtbare graphische Repräsentation von Ob-

jekten,44 die im aktuellen Arbeitskontext benötigt werden (Object of Interest, OOI),

direkt manipulierbar ist. Wenn für abstrakte Aufgaben eine geeignete graphische Reprä-

sentation gefunden werden kann, wird die Transparenz des Systems dadurch entschei-

dend erhöht. Dabei geschieht die Manipulation direkt und modusfrei, d. h. es muss nicht

in einen speziellen Modus gewechselt werden, um Zustandsänderungen des OOI her-

beizuführen, wie dies z. B. bei frühen Textverarbeitungssystemen nötig war. Das Er-

gebnis einer Manipulation ist dabei unmittelbar am Objekt oder seiner Umgebung, nach

dem „What you see is what you get“-Prinzip sichtbar,45 sollte jedoch nach Forderung

Shneidermans auch rückgängig gemacht werden können, so dass der Benutzer gefahrlos

Aktionen ausprobieren kann. Graphische Objekte, die Direktmanipulation erlauben

werden als Interaktionsobjekte46 bezeichnet.

43 Vgl. Shneiderman 1983, Oberquelle 1994, S. 133 ff, sowie Shneiderman 1998, S. 185 ff.

44 Siehe auch „Objekte in Benutzerschnittstellen“ in Langmann 1994, S. 84 ff.

45 Vgl. Langmann 1994, S. 81 f.

46 Vgl. Voss/Nentwig 1998, S. 4 f.


Die direkte Manipulation von Objekten wird dabei zusätzlich zur Tastatur durch Steuer-

und Eingabegeräte wie Maus und Joystick, oder spezialisierte Eingabegeräte wie

Touchscreens oder elektronische Zeichenbretter, unterstützt. Eine direkte Manipulation

der Verzeichnisstruktur im Windows Betriebssystem ist z. B. mit dem Windows Explo-

rer47 möglich, indem eine Datei mit der Maus per Drag and Drop von einem Verzeich-

nis in ein anderes verschoben wird. Ebenso kann das Ändern des Namens einer Datei

durch doppelten Einfachklick auf die Datei und anschließende Eingabe eines neuen

Namens als Direktmanipulation bezeichnet werden. Der Windows Explorer ist also ein

direktmanipulativer Browser für die Struktur des Dateisystems in Microsoft Windows

Betriebssystemen.

Direktmanipulative Systeme können aber auch durch ihre Eigenschaft, graphische Ob-

jekte darzustellen, einige Probleme mit sich bringen. Wird für ein Objekt aus der physi-

schen Realität z. B. ein Symbol als graphische Repräsentation gewählt, muss die Be-

deutung der Symbolik durch einen Benutzer erst erlernt werden. Außerdem ist im Ge-

gensatz zu einer wohldefinierten Syntax, ein Symbol niemals eindeutig. Es kann in ver-

schiedenen Kontexten, z. B. in unterschiedlichen kulturellen Kreisen oder unterschiedli-

chen Branchen verschiedene Bedeutungen haben, so dass eine Missinterpretation durch

den Benutzer zu Fehlern bei der Benutzung des Systems führen kann. Des weiteren be-

nötigen graphische Objekte häufig eine größere Fläche als eine textuelle Information.

Auch können Experten, die mit einem System sehr vertraut sind, unter Umständen

durch die Eingabe eines präzisen Befehls über die Tastatur schneller eine Aufgabe erle-

digen, als wenn sie zuerst das Eingabemedium z. B. zur Maus wechseln müssen, um das

OOI zu bearbeiten. Es kann also durchaus auch zu Effizienzminderungen durch den

Einsatz von direktmanipulativen Systemen kommen. Daneben müssen die Grenzen von

direktmanipulativen Systemen erkannt und berücksichtigt werden. So sind komplexe

Befehle, wie z. B. das Löschen aller Textdateien in einem Verzeichnis, in der Regel

durch die Eingabe von Befehlen mithilfe einer spezialisierten Syntax effizienter durch-

zuführen.48

Um diesen Problemen zu begegnen ist die sorgfältige Auswahl von Symbolen, Meta-

phern und Analogien beim Systemdesign sehr wichtig und sollte in jedem Fall vor dem

47 Microsoft Windows und Microsoft Windows Explorer sind Produkte der Microsoft Corporation.

48 Vgl. Langmann 1994, S. 85.


Einsatz auf seine Wirkung auf die Benutzer empirisch überprüft werden.49 Außerdem ist

Direktmanipulation demnach nicht eine geeignete Lösung für alle Aufgaben. Es muss

abgewogen werden, in welchen Bereichen der Einsatz von direktmanipulativen Syste-

men zu Effizienz- und Zufriedenheitssteigerungen führen kann, und in welchen dieser

Effekt nicht zu erwarten ist.

Durch die Kombination des Konzeptes der Direktmanipulation mit Fokus + Kontext

Technologien (siehe Kapitel 2.3.3) können einige nützliche Synergieeffekte erzielt wer-

den. Der Platznachteil, den die graphische Repräsentation von Objekten mit sich bringt,

kann kompensiert werden, da Fokus + Kontext Technologien mehr Informationen

gleichzeitig darstellen können, mit detaillierten Informationen im Fokus, in dem sich

das OOI befindet, und reduzierter Detaillierung im Kontextbereich der Informations-

struktur. Auch kann der Fokus z. B. durch Drag and Drop Technologien stufenlos neu

ausgerichtet werden, um eine möglichst präzise Kontrolle des Systems zu ermöglichen.

2.4 Datenstrukturen und Geometrie

2.4.1 Bäume

Bei Bäumen handelt es sich um ein in der Informatik häufig verwendetes Konzept zur

Darstellung von Hierarchiestrukturen. Ein Baum ist eine zweidimensionale verkettete

Struktur aus Knoten und Kanten. Ein Knoten ist ein Objekt, das einen Namen, und wei-

tere mit ihm verknüpfte Informationen tragen kann. Eine Kante ist eine Verbindung

zwischen zwei Knoten. Ein Pfad in einem Baum ist ein eindeutig bestimmter Weg zwi-

schen zwei Knoten.

Genau ein Knoten des Baumes wird als Wurzel definiert. Von der Wurzel aus existiert

zu jedem anderen Knoten im Baum genau ein Pfad. Die Kanten in einem Baum sind

ungerichtet. Ein Baum wird in der Regel von der Wurzel über die Kanten zu den Knoten

aufgebaut bzw. durchlaufen. Nachdem der Baum aufgebaut ist, ist es jedoch auch mög-

lich, von einem beliebigen Knoten zu einem seiner Vorgänger zu navigieren.50

Jeder Knoten, außer der Wurzel, besitzt genau einen direkten Vorgänger, der als Eltern-

knoten bezeichnet wird, sowie eine beliebige Anzahl an Nachfolgern. Jeder direkte

49 Vgl. Shneiderman 1998, S. 205.

50 Diese Eigenschaft ist für die technische Implementierung relevant. Siehe hierzu Kapitel 4.


Nachfolger eines Knotens wird als Kind bezeichnet. Besitzt ein Knoten kein Kind, so

wird er als Blatt bezeichnet. In einem sogenannten ausgeglichenen Baum unterscheidet

sich die Länge der Pfade von der Wurzel zu jedem Blatt des Baumes höchstens um die

Länge eins.51

Jeder Knoten ist gleichzeitig die Wurzel eines Unterbaums, welcher aus ihm und seinen

Nachfolgern besteht. Knoten mit dem gleichen Elternknoten werden als Geschwister

bezeichnet.52 Die Knoten eines Baumes können in Ebenen eingeteilt werden. Die Ebene

eines Knotens ist die Anzahl der Knoten auf dem Pfad von diesem Knoten zur Wurzel.

Soll eine Kategoriestruktur (siehe Kapitel 2.2.2.1) in einem Baum dargestellt werden,

muss zuerst eine Wurzel definiert werden, da die Struktur auf der obersten

Abstraktionsebene mehr als eine Kategorie aufweisen kann. Der Name jeder einzelnen

Kategorie wird zum Bezeichner der Knoten im Baum, die Unterkategorien werden zu

Kindern und Nachfolgern. Auf diese Weise spiegelt sich die Navigationssignatur der

kategorisierten Objekte als Pfad im Baum wider. Ein Beispiel für einen Baum, der eine

Kategoriestruktur darstellt ist in Abb. 1 zu finden. Ein Baum ist nicht dazu geeignet,

Mehrfachkategorisierung oder Stichwortvergabe abzubilden, weil jeder Knoten nur ei-

nen Elternknoten haben darf.

2.4.2 Graphen

Ebenso wie bei Bäumen, handelt es sich bei Graphen um eine verkettete Struktur aus

Knoten und Kanten. Eine vollständige Beschreibung der Eigenschaften von Graphen ist

im Rahmen dieser Arbeit nicht notwendig, da im weiteren Verlauf nur Kenntnisse über

Graphen mit sehr speziellen Eigenschaften benötigt werden.53 Diese Graphen werden

durch eine Erweiterung der Eigenschaften eines Baumes beschrieben, und infolgedessen

als baumartige Graphen bezeichnet. Ein baumartiger Graph wird definiert als eine

Struktur ähnlich der eines Baumes, in der ein Knoten mehrere Elternknoten besitzen

kann. Daher gibt es in diesem Graphen mehrere Pfade, auf denen ein Knoten erreicht

werden kann. Folglich sind Wege zwischen Knoten im Graphen nicht eindeutig. Im

folgenden wird der Begriff Graph im Sinne dieser Definition als verkürzte Schreibweise

für baumartiger Graph verwendet.

51 Für nähere Erläuterungen zu ausgeglichenen Bäumen siehe Sedgewick 1992, S. 255 ff.

52 Vgl. Sedgewick 1992, S. 58 f.

53 Für eine vollständige Beschreibung von Graphen siehe Sedgewick 1992, S. 473 ff.


Werden die Knoten eines Graphen in Ebenen eingeteilt, so lässt sich feststellen, dass

sich ein Knoten auf mehreren Ebenen befinden kann, da er sich unter Umständen auf

verschiedenen Pfaden mit unterschiedlicher Länge erreichen lässt. Ein Graph ist geeig-

net, um Mehrfachkategorisierung und Stichwortvergabe korrekt abzubilden. Da sich ein

Objekt in einer mehrfachen Kategorie- oder Stichwortstruktur in verschiedenen Kon-

texten befinden kann, muss für jede Navigationssignatur ein Pfad im Graphen existie-

ren.

2.4.3 Hyperbolische Geometrie

Die allgemein geläufige und häufig bereits in der Schule erlernte Geometrie wurde um

300 v. Chr. von Euklid begründet. Sie wird daher auch als euklidische Geometrie be-

zeichnet. Die Grundlage einer Geometrie ist ein sogenanntes Axiomensystem54. Die in

dem System angenommenen Axiome dienen als Grundlage für die Geometrie und wer-

den unbewiesen akzeptiert. Alle in der Geometrie verwendeten Beweise und Sätze dür-

fen als Grundlagen nur diese Axiome verwenden. Die euklidische Geometrie beruht auf

fünf voneinander unabhängigen Axiomen.55 Werden eines oder mehrere dieser Axiome

durch anderslautende Axiome ersetzt, so wird die auf dem neuen Axiomensystem basie-

rende Geometrie als nichteuklidische Geometrie bezeichnet.56

Eines der euklidischen Axiome ist das sogenannte Parallelenaxiom. Es besagt, dass es

zu jeder Geraden g und jedem nicht auf dieser Geraden gelegenem Punkt x genau eine

Parallele zu g gibt, die durch x verläuft. Dabei ist die Parallelität zweier Geraden g und

h so definiert, dass der kleinste Abstand zwischen einem Punkt x auf g und der Geraden

h gleich ist, für alle x auf g (siehe Kapitel Abb. 4). Geometrien, in denen das Parallelen-

axiom verletzt wird, werden als hyperbolische Geometrien bezeichnet.57 Durch den

Austausch von Axiomen werden auch die Folgerungen und Beweise der zugrunde lie-

genden Geometrie ungültig, die aus dem ausgetauschten Axiom hergeleitet worden

54 Vgl. Filler 1993, S. 58 ff.

55 Vgl. Eaves/Robinson 1957 und Filler 1993.

56 Der Begriff nichteuklidische Geometrien wurde von Gauss geprägt (siehe Coxeter 1965). Für

Grundlagen zu nichteuklidischen Geometrien, siehe Martin 1932.

57 Für Grundlagen zur hyperbolischen Geometrie siehe Ramsay/Richtmyer 1995.


sind. So gilt z. B. der in der euklidischen Geometrie bekannte Satz des Thales58 nicht in

der hyperbolischen Geometrie.59

Abb. 4: Parallele Geraden im euklidischen und hyperbolischen Raum60

Durch die Verletzung des euklidischen Parallelenaxioms können parallele Geraden in

der hyperbolischen Geometrie die Eigenschaft haben, voneinander zu divergieren. Der

Abstand zweier Geraden, die keinen Schnittpunkt besitzen, wird also mit zunehmender

Entfernung vom Ursprung größer (siehe Kapitel Abb. 4). Das führt u. a. auch dazu, dass

der Umfang eines Kreises auf der hyperbolischen Ebene exponentiell mit dem Radius

wächst. Daher steht mit wachsender Entfernung vom Mittelpunkt exponentiell mehr

Platz zur Verfügung.61 Dies gilt auch für den gesamten hyperbolischen Raum.

Hierarchien haben die Eigenschaft, mit wachsender Tiefe ebenfalls exponentiell zu

wachsen. Durch das ähnliche Wachstum von benötigtem Platz in der Hierarchie und

verfügbarem Platz im hyperbolischen Raum kann für alle Knoten, Kinder und Nachfol-

ger in der Hierarchie, bei gleichbleibendem Abstand, ähnlich viel Platz für die Darstel-

lung, gemessen in hyperbolischer Metrik, zur Verfügung gestellt werden. Daher eignet

sich der hyperbolische Raum besonders gut, um hierarchische Strukturen anzuordnen

und darzustellen.

58 Der Satz des Thales besagt, dass ein Dreieck, das durch einen Punkt x auf einem Kreis k, und die

Schnittpunkte von k mit einer Geraden g durch den Mittelpunkt von k, aufgespannt wird, im Punkt x

einen rechten Winkel besitzt.

59 Für Darstellungen der Beziehungen zwischen den verschiedenen Geometrien siehe Klein 1928.

60 Übersetzt aus Munzner 1997.

61 Vgl. Lamping/Rao/Pirolli 1995 sowie als Grundlage Coxeter 1965. Detaillierte Ausführungen

insbesondere über die hyperbolische Ebene finden sich in Martin 1932.

Navigation von Hierarchiestrukturen 34

3 Navigation von Hierarchiestrukturen In der thematischen Abgrenzung ist die Notwendigkeit von Ablagemechanismen in

KMS, aber auch anderen Systemen ausgeführt worden. Die durch multidimensionale

Referenzierung entstehenden komplexen hierarchischen Wissensstrukturen müssen

durch die Benutzer der Systeme beherrschbar sein. Das dritte Kapitel umfasst deshalb

die Darstellung der Anforderungen an ein effizientes und effektives Werkzeug zur Na-

vigation von Wissensstrukturen. Dabei werden die Möglichkeiten des Hyperbolic

Browser im Hinblick auf die Visualisierung der in Groupware-Datenbanken üblichen

Wissensstrukturen untersucht und sowohl mit dem klassischen Ansichtenkonzept, als

auch mit weiteren Navigationskonzepten verglichen. In diesem Rahmen wird sowohl

auf die herkömmliche Navigation in Kategoriestrukturen, als auch auf die Suchmecha-

nismen innerhalb von Ansichten eingegangen. Des weiteren werden die Möglichkeiten

des Hyperbolic Browser untersucht, direktmanipulative Konzepte zu unterstützen.

Darüber hinaus werden spezielle Problematiken von komplexen Wissensstrukturen auf-

gezeigt. Unter anderem werden die verschiedenen Arten der Degeneration dargestellt.

Anhand dieser Erkenntnisse wird diskutiert, welche der vorgestellten, sich bereits in der

Anwendung befindlichen Toolkonzepte für das vorliegende Szenario die am besten ge-

eignete Wahl darstellen.

Des weiteren werden verschiedene mögliche Anwendungsszenarien des entwickelten

direktmanipulativen Prototypen im Bereich von strukturierten Hierarchien beschrieben,

von denen KM Systeme nur ein Beispiel darstellen. Abschließend wird auch auf die

Verwendung des Werkzeugs durch die unterschiedlichen Benutzungsgruppen eingegan-

gen.

3.1 Arten von hierarchischen Strukturen in Ansichten

3.1.1 Kategoriehierarchie

Ist eine Ansicht kategorisiert, so können sich auf der obersten Ebene der Hierarchie nur

Kategorien, nicht aber Dokumente befinden. Die oberste Hierarchiestufe in dieser

Struktur wird als Hauptkategorie bezeichnet. Die Stichwortvergabe ist ein einstufiges

Verfahren und entspricht aus technischer Sicht einem Sonderfall der Kategoriestruktur.

Da alle Aussagen über die Kategoriestruktur auch für Stichwörter gelten, wird dieses

Verfahren im Folgenden nicht gesondert betrachtet.


Ist der Inhalt einer kategorisierten Spalte leer, so wird ein Standardbezeichner eingefügt,

der die Dokumente ohne Kategorie zusammenfasst. In einer kategorisierten Ansicht ist

also zwangsläufig jedes Dokument mindestens einer Hauptkategorie zugeordnet. Kate-

gorien können ihrerseits Kategorien enthalten, die bei relativer Betrachtung zur der Ka-

tegorie, in der sie enthalten sind, als Unterkategorie bezeichnet werden. Die gesamte

Hierarchie aller Kategorien und Unterkategorien einer Ansicht wird als Kategorie-

struktur der Ansicht bezeichnet. Abb. 3 zeigt eine kategorisierte Ansicht. Die Kategorie

„Lotus Produkte“ ist expandiert und zeigt deren Unterkategorien sowie Dokumente, die

sich in expandierten Kategorien befinden. Ist eine Ansicht nicht kategorisiert, existiert

also keine Kategoriestruktur, so wird die Ansicht als flache Ansicht bezeichnet.

Eine Mehrfachkategorisierung muss als gerichteter Graph abgebildet werden. Dies ist

möglich, da Dokumente als Nachfolger keine Kategorien haben können. Die

Nachfolgerstruktur ist also an allen Stellen im Graphen gleich und besteht nur aus Ant-

wortdokumenten, die selbst nicht kategorisiert werden, es sein denn, die Antworthierar-

chie wird in der gesamten Ansicht aufgehoben. In diesem Fall werden Antwortdoku-

ment wie Hauptdokumente behandelt und können ebenfalls kategorisiert werden.

3.1.2 Antworthierarchie

Während Dokumente durch die Kategoriehierarchie nach gemeinsamen Eigenschaften

klassifiziert werden, spiegelt die Antworthierarchie eine Eltern-Kind-Beziehung der

Dokumente untereinander wider. Dokumente, die auf der obersten Ebene einer Ant-

worthierarchie angeordnet sind, werden als Hauptdokumente bezeichnet.

Zu einem Hauptdokument kann ein sogenanntes Antwortdokument erstellt werden. Das

Antwortdokument ist in der Antworthierarchie als Kind des Hauptdokumentes zu be-

trachten. Der Autor des Antwortdokumentes bezieht sich mit dem Inhalt seines Doku-

mentes direkt auf den Inhalt des Hauptdokumentes. Auch zu Antwortdokumenten kön-

nen wiederum Antwortdokumente erstellt werden. Diese sind in der Hierarchie als Kin-

der des Antwortdokumentes zu betrachten, und als Nachfolger des Hauptdokumentes.

Ein gebräuchliches Beispiel für eine Antworthierarchie ist ein Diskussionsthread62. Dort

wird auf einen Diskussionsbeitrag ein Kommentar erstellt, der seinerseits wiederum

kommentiert werden kann.

62 Als Diskussionsthread wird die hierarchische Darstellung der Beziehung aller Antwortdokumente zu

dem zugehörigen Hauptdokument in Diskussionsdatenbanken bezeichnet.


Antworthierarchien können sowohl in kategorisierten, als auch in flachen Ansichten

vorhanden sein. Hauptdokumente können sich an jeder beliebigen Position in einer Ka-

tegoriehierarchie befinden. Antwortdokumente hingegen können nur dann in einer Ka-

tegoriestruktur außerhalb der Antworthierarchie erscheinen, wenn die Antworthierarchie

für die gesamte Ansicht deaktiviert wurde. In diesem Fall wird das Antwortdokument

wie ein Hauptdokument angezeigt, wodurch jedoch der Antwortkontext verloren geht.

Eine Antworthierarchie kann nachträglich nicht verändert werden, da die Eltern-Kind-

Beziehung beim Erstellen eines Dokumentes unveränderlich festgelegt wird. Da diese

technische Restriktion vorliegt, wird in den folgenden Kapiteln davon ausgegangen,

dass keine Antworthierarchie vorliegt. Daher wird der Begriff Wissensstruktur so defi-

niert, dass er in seiner Bedeutung Antworthierarchien im Rahmen dieser Arbeit aus-

schließt, wenn dies nicht explizit erwähnt wird.

3.2 Degeneration von Hierarchiestrukturen

Stellt man eine hierarchische Wissensstruktur als Baum dar, so dauert das Auffinden

einer gesuchten Ressource umso länger, je länger der Pfad von der Wurzel bis zur Res-

source ist, die immer als Blatt im Baum vorkommt. Hierarchische Strukturen können,

wenn sie evolutionär wachsen, degenerieren. Eine degenerierte Struktur liegt vor, wenn

für die Suche nach einer Wissensressource mehr Schritte benötigt werden, als dies im

optimalen Fall notwendig wäre. Um optimierte Suchalgorithmen zu verwenden, werden

in der Informatik Daten häufig in hierarchischen Strukturen gespeichert, da diese ein

sehr effizientes Auffinden der gesuchten Ressource ermöglichen.63 Weisen diese

Strukturen zudem einen möglichst geringen Grad an Degeneration auf, führen diese zu

einer noch effizienteren Suche.

Die Suche in Wissensstrukturen ist jedoch nicht direkt mit der algorithmischen Suche

vergleichbar, da die kognitiven Fähigkeiten des Menschen dazu beitragen, Suchschritte

einzusparen, indem mit dem Auge mehr als ein Knoten der Hierarchie zur gleichen Zeit

erfasst werden kann.

Pirolli/Card/van der Wege (2000) verwenden daher als Maß für die Suchschritte die

Anzahl der Fixierungen der Augen eines Benutzers des Systems auf dem Bildschirm,

die benötigt werden, die gesuchte Ressource aufzufinden. Es kann jedoch davon ausge-

63 Vgl. Sedgewick 1992, S. 231 ff.


gangen werden, dass die Anzahl der algorithmischen Suchschritte positiv mit der An-

zahl der notwendigen Fixierungen korreliert ist. Deshalb wird im weiteren Verlauf der

Arbeit davon ausgegangen, dass eine hierarchische Struktur von Menschen effizienter

durchsucht werden kann, je geringer die Anzahl der notwendigen algorithmischen Such-

schritte ist.

Ein weiterer Unterschied des menschlichen Suchens zum algorithmischen Suchen ist

der positive Effekt von Information Scent (siehe Kapitel 2.2.2.3) auf den Suchvorgang.

Für die Effizienz der Suchvorgänge ist also nicht allein die Struktur, sondern auch der

Inhalt der Struktur wichtig. Daher werden in den folgenden Unterkapiteln nur Extrem-

formen der Degeneration erläutert, denen durch Kontrollmechanismen entgegengewirkt

werden kann. So können z. B. bei der Stichwortvergabe für Wissensressourcen die zur

Verfügung stehenden Stichwörter durch den Einsatz eine Taxonomie (siehe Kapitel

2.2.2.3) beschränkt werden. Außerdem kann ein Knowledge Manager eingesetzt wer-

den, um die Entwicklung der Struktur zu kontrollieren und unerwünschte Tendenzen zu

unterbinden.

Die nachfolgend betrachteten Arten der Degeneration können für jegliche Art von Hie-

rarchiestrukturen auftreten. In dieser Arbeit werden jedoch nur hierarchische Wissens-

strukturen betrachtet.

3.2.1 Breite Ebenenstruktur

Eine breite Ebenenstruktur liegt vor, wenn die Anzahl unterschiedlicher Kategorien

oder Ressourcen auf einer Ebene der Struktur sehr groß wird. Der Worst Case

(Schlimmster anzunehmender Fall) bei der Suche nach einer Ressource tritt ein, wenn

sich alle Ressourcen in der selben Kategorie befinden und die letzte dieser Ressourcen

die Gesuchte ist. Die Anzahl der Suchschritte ist mit n+164 sogar um 1 größer, als bei

gänzlich fehlender Struktur. Eine breite Ebenenstruktur wirkt sich effizienzsenkend auf

die Navigation aus, weil die Anzahl der Schritte, die zur Lokalisierung einer Ressource

notwendig sind, höher ist, als bei einer weniger breiten Struktur. Schon bei der Eintei-

lung der Ressourcen in nur zwei Kategorien, reduziert sich der algorithmische Such-

aufwand auf weniger als die Hälfte.

64 n entspricht der Anzahl an Wissensressourcen in der Struktur.


Ein Ziel der Strukturpflege muss es also sein zu verhindern, dass zu breite Ebenen ent-

stehen. Es ist dabei nicht das Ziel, möglichst schmale Ebenen zu erreichen, da auch eine

zu schmale Ebenenstruktur, wie im nächsten Unterkapitel beschrieben, eine Form der

Degeneration darstellt. Folglich muss eine sinnvolle Konvention für eine Höchstgrenze

gefunden werden, deren Einhaltung regelmäßig kontrolliert werden sollte. Aufgrund der

Eigenschaften von Kategorien in Ansichten, muss dies jedoch manuell geschehen, da

die Kategorie von Eigenschaften der Dokumente abhängig ist, die sich in ihr befinden.

Es ist nicht möglich, die Kategorien in einer Ansicht dynamisch in Abhängigkeit vom

Zustand der gesamten Struktur zu generieren.65 Hier ergeben sich durch die technischen

Restriktionen des Ansichtenkonzeptes Möglichkeiten, mit alternativen Navigations-

werkzeugen zu versuchen, die gefundenen Richtlinien automatisch umzusetzen.

Da die Stichwortvergabe ein einstufiges Verfahren ist, lässt sich die Entstehung von

breiten Ebenenstrukturen auf der obersten Hierarchieebene häufig nicht verhindern, so

dass diese Art der Degeneration sehr häufig in Ansichten anzutreffen ist, in denen Do-

kumente nach den ihnen zugewiesenen Stichwörtern kategorisiert sind. Die Stichwort-

vergabe dient aber in der Regel nicht zur Lokalisierung einer ganz bestimmten Res-

source, sondern dem Auffinden von inhaltlich zusammengehörigen Wissensressourcen.

Daher führt eine breite Ebenenstruktur im Falle von Stichwörtern nicht notwendiger-

weise zu Effizienzminderungen bei der Nutzung der Wissensressourcen. Nähert sich

jedoch die Anzahl der verschiedenen Stichworte der Anzahl der verfügbaren Wissens-

ressourcen, lassen sich die einzelnen Stichworte nicht mehr hinreichend differenzieren.

In diesem Fall sollte auch bei Stichwortstrukturen die zu breite Struktur abgebaut wer-

den.

3.2.2 Schmale Ebenenstruktur

Eine schmale Ebenenstruktur liegt vor, wenn sich in einer Kategorie nur sehr wenige

Unterkategorien oder Ressourcen, im Worst Case nur eine, befinden. In einem solchen

Fall ist der Abstraktionsgrad der Kategorien nicht adäquat gewählt. Eine solche Struktur

ist nicht effizient, weil die Ressource ohne Kategorie schneller gefunden werden kann.

Dieser negative Effekt wird durch mehrere Kategoriestufen, die alle nur sehr wenige

65 Dies ist eine vereinfachte Aussage. Mithilfe von Agenten ist es möglich, die Struktur automatisiert zu

verändern. Diese Methode beinhaltet allerdings in den meisten Fällen inakzeptable Nebeneffekte und

findet daher hier keine Berücksichtigung. Die Nebeneffekte werden in Kapitel 3.6.3 näher erläutert.


Unterkategorien oder Ressourcen enthalten, noch verstärkt. Trifft dieser Zustand der

Struktur zudem auf viele Hauptkategorien zu, so lässt sich nur sehr ineffizient in der

Struktur navigieren.

Aufgrund der im vorausgegangenen Kapitel aufgezeigten Eigenschaft von Kategorien in

Ansichten, lässt sich eine schmale Ebenenstruktur ebenfalls nur manuell auflösen. Bei

der Darstellung der Struktur in einem Baum wird in der Informatik zur Verhinderung

von schmalen Ebenenstrukturen häufig die Forderung nach ausgeglichenen Bäumen

gestellt (siehe Kapitel 2.4.1). Dabei ist die Anzahl der Nachfolger, die ein Knoten besit-

zen kann, jedoch fest vorgegeben, während diese Obergrenze in Wissensstrukturen in

der Regel nicht festgelegt ist.66 Wird demnach eine ausgeglichene Baumstruktur gefor-

dert, so muss gleichzeitig eine Obergrenze an zulässigen Nachfolgern pro Knoten ange-

geben werden, da ohne diese Grenze ein ausgewogener Baum eine Degeneration durch

breite Ebenenstruktur aufweisen würde, denn die größte Ebene des Baums wäre in die-

sem Fall eins.

Weist eine hierarchische Struktur degenerative Merkmale sowohl einer schmalen als

auch einer breiten Ebenenstruktur auf, wird die Struktur auch als gemischt degenerierte

Ebenenstruktur bezeichnet. Dabei treten in Teilhierarchien schmale wie auch breite

Strukturen auf. Da sich die Fixierungspfade der Augen des Benutzers nicht an eine ein-

heitliche Struktur gewöhnen können, wirkt eine solche Degeneration sehr verwirrend

und verringert erneut die Effizienz der Navigation.

3.3 Anforderungen an ein effizientes Navigationswerkzeug für Hierarchien

Nachdem die Eigenschaften von hierarchischen Strukturen im Umfeld dieser Arbeit

beschrieben worden sind, sollen nun Forderungen an ein Werkzeug festgelegt werden,

deren Einhaltung zur Erfüllung der Ziele dieser Arbeit beitragen. Dies sind in erster

Linie Effizienz bei der Arbeit mit dem Werkzeug, sowie Ergonomie des Werkzeugs, um

die Zufriedenheit der Benutzer und die Akzeptanz des Systems zu erhöhen.

66 Eine Obergrenze kann per Konvention existieren, um Degeneration zu breiten Ebenenstrukturen zu

verhindern (siehe Kapitel 3.2.1). Eine fest definierte Obergrenze ist aus technischer Sicht jedoch häufig

nicht durchsetzbar, da einer Kategorie jederzeit weitere Dokumente hinzugefügt werden können.


Interaktionstechniken, zu denen auch Navigationswerkzeuge gehören, lassen sich in drei

Klassen einteilen.67 Systemgeführte Techniken sind schnell erlernbar und weisen eine

geringe Fehleranfälligkeit auf. Diese Technik erweist sich aber zunehmend als ungeeig-

net, „[...] da sie beim Benutzer ein Gefühl der Hilflosigkeit und Inkompetenz erzeugen

kann.“68 Die Benutzer fordern also zunehmend Techniken, die ihnen mehr Einfluss auf

die Steuerung des Systems erlauben. Diese Klasse von Interaktionstechniken wird als

benutzergeführt bezeichnet. Benutzergeführte Techniken erlauben eine hohe Effizienz

und Flexibilität bei der Steuerung und vermitteln dem Benutzer das Gefühl der Kon-

trolle über das System. Sie sind jedoch häufig schwer zu erlernen und bergen ein höhe-

res Fehlerrisiko als systemgeführte Techniken.

Mischformen der beiden Techniken werden als multimodale Interaktionstechniken be-

zeichnet. Diese Techniken weisen unter anderem die geforderten Eigenschaften von

direktmanipulativen Systemen (siehe Kapitel 2.3.5) auf. Da ein Ziel dieser Arbeit ist,

ein Werkzeug zur Direktmanipulation einzusetzen, ist eine Grundanforderung, durch die

Möglichkeit der direkten Manipulation die Zufriedenheit der Benutzer und die Akzep-

tanz des Systems zu erhöhen. Dies setzt voraus, positive Merkmale beider Interaktions-

techniken zu vereinen ohne die Nachteile übernehmen zu müssen.

In Bezug auf hierarchische Strukturen trägt z. B. die Unterstützung von Landmarks dazu

bei, dass sich die Benutzer schnell in der Struktur zurecht finden. Landmarks wirken

sich zudem sowohl bei Personen, die häufig in der Struktur navigieren und diese daher

schon gut kennen, als auch bei Personen, die noch nie oder selten in der Struktur gear-

beitet haben, positiv auf die Arbeitseffizienz aus (siehe Kapitel 2.3.4). Zusätzlich stei-

gern sie das Gefühl der Benutzer, sich in der Struktur auszukennen und erhöhen damit

die Akzeptanz des Systems und die Zufriedenheit der Benutzer. Daher sollte das Navi-

gationswerkzeug Landmarks in Form von Farben, Textauszeichnungen und insbeson-

dere Grafiken und Piktogrammen unterstützen. Die Auszeichnung von bestimmten Be-

reichen der Hierarchie durch Landmarks sollte dabei sowohl automatisch, als auch ma-

nuell durch die für die Struktur verantwortliche Person geschehen können. Als eine

weitere Form der Auszeichnung von sehr wichtigen Ressourcen sollte eine Gewichtung

der Knoten darstellbar sein.




Insbesondere im Bereich der explorativen, kollaborativen Systeme ist es erforderlich,

dass der Benutzer sich völlig in seine Aufgabe vertiefen kann, ohne von Einflüssen des

Systems gestört zu werden.69 Um das Werkzeug an die individuellen Bedürfnisse der

Benutzer anpassen zu können, sollten nach Möglichkeit die visuellen Parameter durch

den Benutzer modifizierbar sein. Das System muss jedoch auch konfigurationsfrei

nutzbar sein. Es sollte weiterhin in der Lage sein, auch degenerierte Strukturen in der

gleichen Qualität darzustellen, wie ausgeglichene Strukturen, um den Benutzer nicht

hilflos einer degenerierten Struktur auszusetzen.

Zusammenfassend lassen sich als wichtigste Anforderungen an ein Navigationswerk-

zeug für hierarchische Strukturen die Aspekte Effizienz bei der Navigation, Eignung für

degenerierte Strukturen, leichte Erlernbarkeit der Benutzung des Werkzeugs, Unterstüt-

zung von Landmarks und Konfigurierbarkeit nennen.

3.4 Konzepte zur Navigation von Hierarchien

Um für komplexe hierarchische Strukturen effiziente und ergonomische Navigations-

konzepte zu entwickeln, wurden in den 90er Jahren von verschiedenen Forschungs-

teams aus dem Bereich der Mensch-Computer-Interaktion (Human-Computer-

Interaction, HCI) innovative Konzepte für Navigationswerkzeuge vorgestellt, die die

Effizienz bekannter Konzepte wie beispielsweise die des Microsoft Windows Explo-

rer70, steigern sollten. Beispielimplementierungen für eine Auswahl dieser Konzepte

werden nach einer Beschreibung in den folgenden Unterkapiteln jeweils auf die Erfül-

lung der in 3.3 genannten Anforderungen überprüft. Ein umfassender Überblick über

weitere Visualisierungskonzepte findet sich in Card/Mackinley/Shneiderman (1999)

sowie Gloor (1997).

3.4.1 Treemap

Die ursprüngliche Motivation zur Entwicklung des Treemap Konzeptes war es, die Na-

vigation im Dateisystem zu vereinfachen und effizienter zu gestalten. Das Konzept lässt

sich jedoch auf jegliche Art von hierarchischer Struktur übertragen. Die Idee basiert auf

der Erkenntnis, dass die menschliche Wahrnehmung in der Lage ist, den Inhalt eines

Bildes schneller zu erfassen als den von Texten. Eine Treemap bildet daher eine hierar-

69 „[...] users become completely absorbed in their task domain.“ (Shneiderman 1998, S. 17 f).



chische Struktur vollständig und unter voller Ausnutzung der verfügbaren

Bildschirmfläche auf ein Rechteck ab. Dabei wird jeder Knoten als Rechteck innerhalb

eines umgebenden Rechtecks dargestellt. Die Größe jedes Knotens ist proportional zu

seiner Gewichtung.

Die Struktur der Hierarchie wird dabei implizit durch die Beziehung der Rechtecke zu-

einander dargestellt. Ein aus mehreren kleineren Rechtecken gebildetes größeres Recht-

eck stellt den Elternknoten der kleineren Rechecke dar. Die kleineren Rechtecke sind

Geschwisterknoten. Einen Hinweis auf den Inhalt der Knoten, also z. B. Dateien oder

Wissensressourcen, gibt die Farbgebung des Rechtecks.

Wird als Beispiel das Dateisystem herangezogen, kann der Dateityp durch die Farbe der

Rechtecke dargestellt werden, die Größe der Dateien durch die Größe der Rechtecke

sowie die Ordnerstruktur durch die Inhalte der umgebenden Rechtecke. Das äußerste

Rechteck repräsentiert das Laufwerk. Die darin enthaltenen Rechtecke sind die Ver-

zeichnisse bzw. Dateien, die sich in keinem Unterverzeichnis befinden. Enthält ein

Rechteck kein weiteres Rechteck, so handelt es sich um ein Blatt in der Hierarchie und

somit im vorliegenden Beispiel um eine Datei.

Abb. 5: Baumstruktur und entsprechende Tree Map71

Hierbei sind Darstellungsparameter wie Farbe oder Aufteilung der zur Verfügung ste-

henden Fläche dynamisch durch den Benutzer wählbar. Es kann also die Zuordnung von

Farbe zu Dateiendungen oder anderen Eigenschaften konfiguriert werden. Auch tex-

tuelle Informationen wie der Dateiname können im Rechteck angezeigt werden, was bei

größeren Hierarchien allerdings in der Regel nicht sinnvoll ist. Fährt der Benutzer über

71 Aus: Gloor 1997, S. 85.


die Rechtecke, erscheinen detaillierte Informationen über den Knoten bzw. die Datei in

einem Popup Fenster.

Vorteilhaft wirkt sich bei der Treemap die Tatsache aus, dass die Visualisierung der

kompletten Hierarchie unter Verwendung von Farbgebung zur schnelleren Lokalisie-

rung von Informationen und der Gewichtung von Knoten stattfindet. Eine gesuchte In-

formation kann ohne scrollen des Bildschirms auch in großen Hierarchien direkt und

damit effizient gefunden werden. Eine weitere Stärke des Konzeptes ist die Darstellung

von Strukturen mit schmaler Ebenenstruktur. Diese wird automatisch aufgelöst, da

übergeordnete Knoten nicht explizit, sondern implizit durch die Blätter der Hierarchie

dargestellt werden. Die Möglichkeit einer Zoom-Funktion in bestimmte Bereiche der

Hierarchie existiert zwar noch nicht in der Praxis, ist aber mit dem Konzept vereinbar.

Das Gleiche gilt für direkte Manipulation.

Bei den Treemaps handelt es sich nicht um eine Fokus + Kontext Technologie, so dass

der Bereich, der für den Benutzer besonders interessant ist, nicht mehr Informationen

darstellt als der Kontextbereich. Dies wirkt sich insbesondere bei sehr breiten Ebenen-

strukturen negativ aus, da in diesem Fall sehr viele Rechtecke in einem kleinen Bereich

gezeichnet werden müssen und der Benutzer nicht die Möglichkeit hat, Informationen in

diesem Bereich detaillierter darstellen zu lassen als im Rest der Struktur.

Nachteilig wirkt sich außerdem aus, dass die Gewichtung der Knoten ausschließlich

über die Größe der Rechtecke visualisiert wird. Interessiert sich der Benutzer des Sys-

tems für einen niedrig gewichteten Knoten, kann das Auffinden ineffizient werden.

Unter Umständen muss die Gewichtung auf ein anderes Kriterium umgestellt werden.

Außerdem ist das Konzept der Darstellung sehr gewöhnungsbedürftig, da redundante

Teile der Hierarchie ausgelassen werden. Es muss also eine gewisse Eingewöhnungs-

phase akzeptiert werden. Detailliertere Informationen über Treemaps lassen sich in

Johnson/Shneiderman (1991) sowie Card/Mackinley/Shneiderman (1999, S. 29 f) fin-

den.

3.4.2 Cone Tree

Ein Cone Tree (dt. Kegelbaum) visualisiert hierarchische Strukturen in Form von ver-

knüpften Kegeln im dreidimensionalen Raum. Alle Nachfolger eines Knotens werden

auf der Grundfläche eines Kegels angeordnet, während der Knoten selbst die Spitze

bildet. Jede Ebene der Struktur hat die gleiche Höhe im Cone Tree. Die Größenverhält-

nisse des Baumes werden anhand des verfügbaren Raumes so berechnet, dass immer die


gesamte Hierarchie gleichzeitig auf dem Bildschirm dargestellt werden kann. Der

Durchmesser der einzelnen Kegel wird so angepasst, dass die tiefste Ebene in die ver-

fügbare Weite des dargestellten Raums passt. Ein Cone Tree kann ein vertikales oder

horizontales Layout aufweisen. Abb. 6 zeigt einen einfachen vertikalen Cone Tree so-

wie die Vergrößerung eines Ausschnitts eines horizontalen Cone Trees.

Die Hülle der einzelnen Kegel ist transparent, so dass die im Hintergrund liegenden

Kegel nicht verdeckt werden und der Benutzer die Gesamtstruktur des Baums erkennen

kann. Wird ein Knoten mit der Maus selektiert, so rotiert der Kegelbaum solange, bis

der selektierte Knoten in den Fokus gerückt ist. Der selektierte Knoten wird visuell her-

vorgehoben. Die Rotation der Teilstrukturen erfolgt gleichzeitig, entlang des kürzesten

Rotationsweges. Um die Gesamtstruktur zu studieren, kann der Baum auch kontinuier-

lich animiert werden.

Abb. 6: Beispiele für Cone Trees72

Durch die Nutzung des dreidimensionalen Raums und der Möglichkeit der Rotation ist

der Cone Tree gut geeignet, um auch sehr breite Ebenenstrukturen zu visualisieren. Die

Benutzung ist einfach erlernbar und der Betrachter der Hierarchie bekommt einen guten

Eindruck von der Gesamtstruktur.

Jedoch sind die visuellen Parameter, wie der Abstand zwischen den Ebenen, nur unzu-

reichend konfigurierbar. Die präzise Lokalisierung von Ressourcen ist nicht sehr effi-

zient und der Fokus kann nicht stufenlos ausgerichtet werden. Die Knoten lassen sich

nicht gewichten und Landmarks werden nur unzureichend unterstützt. Der Cone Tree

zählt zu den Fokus + Kontext Technologien. Der Kontext wird dargestellt und durch die

Rotation der fokussierte Knoten in den Vordergrund geholt. Allerdings verändert sich

72 Aus: http://www.parc.xerox.com/istl/projects/uir/projects/InformationVisualization.html am

17.04.2001.

http://www.parc.xerox.com/istl/projects/uir/projects/InformationVisualization.html


die Position des Knotens nicht entlang der Rotationsachse, so dass zwar der Kontext der

Geschwisterknoten mehr Platz erhält, jedoch nicht die Nachfolger oder die Vorgänger.

Da die Rotationsachse immer in Richtung der Tiefe des Baumes ausgerichtet ist, sollten

Cone Trees nicht für die Darstellung von sehr tiefen hierarchischen Strukturen einge-

setzt werden. Für weitere Informationen zu Cone Trees siehe Robert-

son/Mackinley/Card 1991.

3.4.3 Fisheye Views

In der Fotografie wird unter einer Fisheye Lens (Fischaugen Linse) eine extrem weit-

winkelige Linse verstanden, die das fotografierte Objekt verzerrt darstellt. Dabei wird

der Fokus vergrößert dargestellt, während mit zunehmender Entfernung vom Fokus die

Umgebung verkleinert erscheint. Dieser Verzerrungseffekt, der auch als Distortion be-

zeichnet wird, eignet sich sehr gut zur Realisierung von Fokus + Kontext Konzepten

und ermöglicht eine ausgewogene Balance zwischen lokaler Detailsicht und globalem

Kontext. Ein Fisheye View ist ein Visualisierungskonzept zur Darstellung von struktu-

rierten Daten, das den Verzerrungseffekt einer Fisheye Lens nutzt, um die kognitiven

Fähigkeiten des Menschen bei der Navigation in Datenstrukturen zu unterstützen.

Abb. 7: Unverzerrter Graph und Fisheye View73

Durch eine sogenannte Degree of Interest-Funktion (DOI) wird für jeden Punkt in der

Struktur festgelegt, wie hoch das Interesse des Betrachters an dem entsprechenden

Punkt wahrscheinlich ist. Der Wert der DOI-Funktion nimmt mit größer werdendem

Abstand zum aktuellen Object of Interest (siehe Kapitel 2.3.5), das sich im Fokus der

Betrachters befindet, ab.

Dabei wird der Fokus über die Struktur bewegt, um einen anderen Bereich zu betrach-

ten. Bei jeder Neuausrichtung wird für jeden Punkt der DOI Wert neu berechnet. Das

73 Aus: Gloor 1997, S. 112.


Konzept ist sehr flexibel und erlaubt verschiedene Arten der Verzerrung, um für den

jeweiligen Anwendungszweck optimale Bedingungen zu erreichen. So kann die Verzer-

rung auf die vertikale oder die horizontale Achse beschränkt werden. Oder sie findet in

Stufen und nicht kontinuierlich statt.

Aufgrund dieser Flexibilität sind Fisheye Views für die Visualisierung einer großen

Anzahl an unterschiedlichen Datenstrukturen geeignet, z. B. Listen, Bäume und allge-

meine Graphen74. Eine Stärke von Fisheye Views ist die Darstellung von Graphen. Sie

sind aber auch beispielsweise geeignet, einen verzerrten Blick auf eine Landkarte zu

richten und so den aktuell betrachteten Kartenausschnitt hervorzuheben. Fisheye Views

sind leicht bedienbar und einfach zu erlernen. Sie unterstützen Landmarks und sind in

der Lage, auch sehr komplexe Hierarchien, je nach Verzerrungswinkel, komplett darzu-

stellen. Die visuellen Parameter sind konfigurierbar. Fisheye Views unterstützen den

Benutzer insbesondere bei der Navigation in ausgeglichenen Strukturen. Degenerierte

Strukturen lassen sich mit Fisheye View nicht effizienter navigieren als mit bekannten

Browser Konzepten.

Fisheye Views wurden erstmals von Furnas (1981) vorgestellt. Erweiterungen dieses

ursprünglichen Fisheye Konzepts und weitere Ausführungen zum Thema sind in Gloor

(1997, S.107 ff) und Rauschenbach/Jeschke/Schumann (2000) zu finden.

3.4.4 Hyperbolic Tree

Der Hyperbolic Tree nutzt die speziellen Eigenschaften der hyperbolischen Geometrie

(siehe Kapitel 2.4.3), um komplexe Baumstrukturen auf einer begrenzten Anzeigefläche

in ihrer Gesamtheit darzustellen. Beim Aufbau des Baumes wird dabei die Wurzel im

Mittelpunkt einer hyperbolischen Ebene visualisiert. Von dort aus werden die Nachfol-

ger in der Regel radial ausgelegt. Um diese Struktur auf einem Bildschirm anzeigen zu

können, wird die hyperbolische Ebene auf einen kreisförmigen Bereich im euklidischen

Raum abgebildet. Dadurch liegt die Wurzel im Fokusbereich, während im Bereich des

Kontexts Verzerrungen entstehen, die eine Informationsreduktion mit sich bringen.

Es handelt sich beim Hyperbolic Tree Konzept also um eine Fokus + Kontext Techno-

logie. Dabei wird, anders als bei Fisheye Views, nicht der Fokus bewegt, sondern der

gesamte Baum. Folglich befindet sich der Fokus immer in der Mitte des Anzeigebe-

74 Vgl. Sedgewick 1992, S. 473 ff.


reichs. Die stufenlose Neuausrichtung geschieht durch das Ziehen mit der Maus oder

durch Klicken auf einen beliebigen Knoten, woraufhin dieser in den Fokus gebracht

wird.

Der Abstand zwischen den Knoten kann mit der Maus durch den Benutzer konfiguriert

werden. Auch Ausrichtung (radial, von links nach rechts, von oben nach unten etc.),

Farben, Linienbreite und andere visuelle Parameter können modifiziert werden. Zusätz-

lich kann jedem Knoten eine Gewichtung zugeordnet werden. Die Gewichtung kann in

Form von Thermometeranzeigen oder in Form eines Kreises geschehen, dessen Radius

die Gewichtung widerspiegelt.

Landmarks in Form von Piktogrammen und Grafiken werden unterstützt und können

den Knoten zugeordnet werden. Unterbäume können expandiert und kollabiert werden,

um nur Teilbereiche der Struktur anzuzeigen. Der Hyperbolic Tree ist in der Lage, ne-

ben Baumstrukturen auch baumartige Graphen (siehe Kapitel 2.4.2) darzustellen. Wird

ein Knoten selektiert, der mehr als einen Elternknoten besitzt, so werden alle anderen

Positionen dieses Knotens im Graphen durch Hervorhebung markiert.

Abb. 8: Hierarchische Outline Struktur mit entsprechendem Hyperbolic Tree75

75 Aus: Czerwinski/Larson 1998.


Abb. 8 zeigt eine hierarchische Struktur in Form einer Outline, die daneben in einem

Hyperbolic Tree dargestellt ist. Der Hyperbolic Tree wurde nicht radial, sondern von

links nach rechts ausgelegt. Der aktuell selektierte Knoten, der sich somit im Fokus be-

findet, trägt die Bezeichnung „Mathematics“, während sich die Wurzel mit der Be-

zeichnung „Top“ am linken Rand des Anzeigebereichs befindet.

Der Hyperbolic Tree ist durch seine große Vielfalt an visuellen Parametern ein sehr

flexibles Navigationswerkzeug mit einem ansprechenden Design.

Der Gewinn eines Wettbewerbs als effizientestes Navigationswerkzeug für hierarchi-

sche Strukturen auf der CHI’97 Konferenz deutet außerdem darauf hin, dass die Navi-

gation mit dem Hyperbolic Tree sehr effizient ist.76 Ein empirischer Vergleich zwischen

hierarchischen Browsern wie dem Microsoft Windows Explorer77 und dem Hyperbolic

Tree hat ergeben, dass der Hyperbolic Tree bei Navigationsaufgaben mit hohem Infor-

mation Scent Wert ein schnelleres Auffinden von gesuchten Ressourcen und das Erfas-

sen von mehr Knoten, sowie das tiefere Eindringen in die Struktur, pro Zeiteinheit er-

möglicht, als klassische Hierarchiebrowser. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn

sich ein Lerneffekt bei der Navigation einstellt, der durch den Einsatz von entsprechen-

den Landmarks noch verstärkt werden kann.78

Der Hyperbolic Tree hat jedoch Schwierigkeiten bei der Darstellung von sehr breiten

Hierarchien, da sich das Layout der auf eine euklidische Darstellungsfläche projizierten

Knoten überschneiden kann. Bei noch breiteren Hierarchien kann sogar die Ebene der

Kinder des Fokusknotens durch die Informationreduktion im Kontextbereich erfasst

werden, so dass zu wenig Informationen über die Inhalte der Knoten dargestellt werden.

Weitere Informationen zum Hyperbolic Tree finden sich in Lamping/Rao/Pirolli (1995)

und Pirolli/Card/van der Wege (2000).

76 Vgl. Mullet/Fry/Schiano 1997.


78 Vgl. Pirolli/Card/van der Wege 2000.


3.5 Verwendung des Hyperbolic Tree in Groupware-Datenban-ken

„Unternehmen können Weltmeister in Prozessen der Wissensentwicklung oder der Wissensidentifikation sein und scheitern dennoch.“ (Probst/Raub/Romhardt 1997, S. 265).

Das vorhandene Wissen zu nutzen ist demzufolge eine der wichtigsten Aufgaben des

Knowledge Managements. Im vorausgegangenen Unterkapitel sind Werkzeuge vorge-

stellt worden, um die Navigation in hierarchischen Strukturen, also auch in Wissens-

strukturen, auf innovative Art und Weise effizienter und ergonomischer gestalten. Diese

Werkzeuge, die das vorhandene Wissen einfach und intuitiv navigierbar machen, und

eine nutzergerechte Darstellung von Informationen sicherstellen, können einen großen

Beitrag zu verbesserter Wissensnutzung leisten.

Jedes der vorgestellten Werkzeuge hat Stärken in bestimmten Bereichen. Durch eine

Tree Map können besonders gut Hierarchien dargestellt werden, bei denen der Schwer-

punkt der Darstellung auf der Gewichtung der Knoten liegen soll. Die Eigenschaften

von Fisheye Views prädestinieren sie für die Visualisierung von allgemeinen Graphen

und Landkarten Informationen. Die in Groupware Datenbanken häufig vorkommenden

Kategorisierungsstrukturen sind baumartig, und lassen sich somit am besten durch einen

Cone Tree oder einen Hyperbolic Tree darstellen. Die Kategoriestrukturen sind in der

Regel breit geartet. Selten übertrifft die Tiefe der Struktur das mit einem Cone Tree

sinnvoll darstellbare Level. Um das Ansichtenkonzept von Groupware-Datenbanken

sinnvoll zu ergänzen, sind Cone Trees jedoch zu unflexibel. Der Hyperbolic Tree ver-

fügt nicht nur über eine sehr große Flexibilität in Bezug auf Konfigurierbarkeit und Ein-

flussnahme durch den Benutzer, er bietet sich auch aufgrund der mit ihm erreichbaren

hohen Performance bei der Erledigung von Navigationsaufgaben an.

Die Struktur eines Hyperbolic Tree wird bei der Integration in eine Groupware-Umge-

bung dynamisch aus der Kategoriestruktur generiert. Wird dabei eine sehr breite Ebe-

nenstruktur angetroffen, so kann diese automatisch aufgelöst werden, indem eine Zwi-

schenebene eingefügt wird. Mithilfe dieses Konzeptes ist es möglich, die Schwäche des

Hyperbolic Tree bei der Darstellung von sehr breiten Strukturen auszugleichen. Da-

durch wird die Struktur tiefer, was jedoch durch die hohe Effizienz bei der Navigation

in tiefe Ebenen des Baumes kein Problem darstellt. Die Implementierung eines Prototy-

pen wird folglich unter Verwendung der Hyperbolic Tree Konzeptes stattfinden.


In den nächsten Unterkapiteln werden die Mittel zur Navigation und Lokalisierung von

Informationen zwischen Ansichten und dem Hyperbolic Tree verglichen, um Stärken

und Schwächen auszumachen und festzustellen, wie sich die beiden Konzepte ergänzen

können.

3.5.1 Navigation der Kategoriestruktur

Aufgrund der Eigenschaft einer Ansicht, pro Zeile ein Dokument darzustellen, ist die

Möglichkeit, einen Überblick über die gesamte Kategoriestruktur zu bekommen nicht

gegeben. In der Regel sind weniger als 60 Einträge auf dem Bildschirm sichtbar. Hat

die für die Struktur verantwortliche Person dafür Sorge getragen, dass die Anzahl der

Hauptkategorien nicht die Anzahl der auf dem Bildschirm darstellbaren Einträge über-

schreitet, kann sich der Benutzer durch komprimieren der Kategoriestruktur einen

Überblick verschaffen. Ist dies nicht der Fall, muss er die Bildschirmansicht scrollen.

Sind die Hauptkategorien komprimiert, so verliert der Betrachter die Übersicht über

tiefere Ebenen der Struktur. Ist hingegen eine komplexe Kategoriestruktur komplett

expandiert, ist es häufig schwierig, genau zu erkennen, welcher Eintrag zu welcher Ka-

tegorie gehört, insbesondere wenn der Kategorieeintrag bereits über den oberen Bild-

schirmrand hinaus gescrollt ist. Auch die Unterbäume des Hyperbolic Tree lassen sich

expandieren und kollabieren, um Teilbäume ein- und auszublenden. In der Regel ist ein

Ausblenden von Teilbäumen hier jedoch nicht nötig, da der Betrachter auch in expan-

diertem Zustand aufgrund der Fokus + Kontext Technologie einen Überblick über den

gesamten Baum hat.

Nachteilig wirkt sich jedoch im Hyperbolic Tree die Tatsache aus, dass nur Landmarks,

evtl. eine Gewichtung und der Bezeichner des Dokumentes im Knoten angezeigt wer-

den können, während in der tabellenartigen Ansicht noch eine große Anzahl weiterer

Informationen zur Verfügung stehen kann. Infolgedessen kann in der Ansicht unter

Umständen das Öffnen eines Dokumentes unterbleiben, weil alle notwendigen Infor-

mationen bereits in der Ansicht vorhanden sind. Darüber hinaus hat eine Ansicht ein

sogenanntes Vorschaufenster, das in einem Bildschirmausschnitt das Dokument bereits

zum Zeitpunkt der Selektion anzeigen kann, so dass auch in diesem Fall das Öffnen des

Dokumentes nicht mehr notwendig wird.

Demnach bieten Ansichten mehr Informationen und ersparen so unter Umständen das

Öffnen von Dokumenten, während der Hyperbolic Tree eine effizientere Navigation in


der Gesamtstruktur ermöglicht, aber nur einen geringen Teil der Informationen darstellt,

die in der Ansicht sichtbar sind.

3.5.2 Filtermechanismen und Informationslokation

Um Informationen schneller aufzufinden, stellen Ansichten verschiedene Mechanismen

bereit, die den Benutzer bei der Suche unterstützen. In den folgenden Unterkapiteln

wird diskutiert, wie die einzelnen Methoden auf den Hyperbolic Tree übertragbar sind

und welche Hilfsmittel in Ansichten nicht zur Verfügung stehen.

3.5.2.1 Zeilenselektion und Schnellsuche

Um Aktionen auf mehreren Dokumenten auszuführen, können diese in einer dafür vor-

gesehenen Selektionsspalte der Ansicht ausgewählt werden. Auch im Hyperbolic Tree

gibt es die Möglichkeit, mehrere Dokumente zu selektieren, jedoch stehen dort die Ak-

tionen der Ansicht nicht zur Verfügung, da diese von der Applikation oder der Group-

ware-Plattform zur Verfügung gestellt werden. Der Benutzer ist also in den Aktionen,

die auf einem Dokument ausgeführt werden, bei der Navigation mit dem Hyperbolic

Tree eingeschränkt.

Um ein Dokument aufzufinden, bietet eine Ansicht die Möglichkeit der Schnellsuche.

Die Schnellsuche wird aktiviert, wenn der Benutzer in der Ansicht beginnt, einen belie-

bigen Text einzutippen. Nach dem Druck auf die Enter-Taste wird das Dokument se-

lektiert, dessen Eintrag in der ersten sortierten Spalte mit dem eingegebenen Wert be-

ginnt. Ist die Ebene der Hauptkategorie sehr breit, ist dies eine sehr effiziente Methode,

um ein gesuchtes Dokument zu selektieren oder zu öffnen. Dieser Mechanismus funkti-

oniert jedoch ausschließlich in der ersten sortierten Spalte. Schon ab der zweiten Ebene

ist die Schnellsuche nicht mehr einsetzbar. Dieser Nachteil ließe sich bei einer Imple-

mentierung des Hyperbolic Tree ausgleichen, indem die Schnellsuche nach der Selek-

tion eines Knotens auf der nächsten Ebene weitersucht. Ein Unterschied ist, dass die

Suche im Hyperbolic Tree immer auf dem Bezeichner eines Dokumentes stattfindet, da

der Inhalt der ersten sortierten Spalte der Ansicht unter Umständen im Hyperbolic Tree

nicht angezeigt wird. Dies kann vom Benutzer sowohl als Nachteil, aber auch als Vor-

teil empfunden werden.

3.5.2.2 Suchen/Ersetzen

Suchen/Ersetzen ist die Bezeichnung der Suchfunktion in Ansichten. Da entgegen der

Bezeichnung keine Ersetzen Operation auf dem gefundenen Text durchgeführt werden


kann, wird die Funktion im Rahmen dieser Arbeit vereinfacht Suchfunktion genannt.

Die Suchfunktion arbeitet auf dem gesamten verfügbaren Text der Ansicht und lässt den

Benutzer nach einem Text suchen. Ist die Ansicht kollabiert, so werden nur die

Hauptkategorien durchsucht, sind einzelne Unterkategorien oder die gesamte Ansicht

expandiert, wird der expandierte Bereich mit durchsucht. Die Funktion geht dabei

streng sequentiell vor. Es werden nacheinander alle Dokumente selektiert, die einen

Treffer für den eingegebenen Wert in ihrer Zeile der Ansicht enthalten. Im Hyperbolic

Tree könnte eine Suchen Operation auf dem gesamten Baum gleichzeitig erfolgen.

Dabei wäre es anders als in Ansichten auch möglich, Teilbäume automatisch

auszublenden, die keine Treffer enthalten. Die Suchfunktion würde aber nur Kategorien

oder Bezeichner durchsuchen, da die weiteren Informationen im Hyperbolic Tree nicht

enthalten sind.

3.5.2.3 Volltextsuche

Die Volltextsuche durchsucht im Gegensatz zur Suchfunktion nicht den Inhalt der An-

sicht, sondern den Inhalt der Dokumente. Sie hat jedoch die Eigenschaft, die Kollektion

von Dokumenten, die einen Treffer für den gesuchten Begriff enthalten, als Liste darzu-

stellen, die z. B. nach Relevanz der Treffer sortiert ist. Dabei wird jedoch die Kategorie-

struktur ausgeblendet, so dass der Benutzer den Kontext des Dokumentes nicht mehr

ersehen kann.

Der Hyperbolic Tree kann ebenfalls die Möglichkeiten der Volltextsuche der Group-

ware-Umgebung nutzen. Das Ergebnis kann er jedoch nicht als Liste darstellen, sondern

nur, indem die Dokumente, die keine Treffer enthalten, aus der Struktur ausgeblendet

werden. Die Trefferrelevanz kann als Gewichtung der Knoten dargestellt werden. Es ist

jedoch nicht möglich, das Ergebnis nach Relevanz sortiert anzeigen zu lassen. Daher

weisen beide Navigationswerkzeuge im Bereich der Volltextsuche Vor- und Nachteile

auf und ergänzen sich, je nach dem welche Funktionalität der Benutzer bevorzugt.

3.5.2.4 Verwendung eines Zoomfilters

Möchte sich beispielsweise ein Knowledge Manager um die Pflege der Kategoriestruk-

tur kümmern, kann der Fall eintreten, dass er sich nur auf einen bestimmten Bereich der

Struktur konzentrieren möchte. In diesem Fall hilft das Setzen eines Zoomfilters. Im

Hyperbolic Tree bewirkt das Setzen eines Zoomfilters auf einen Knoten, dass dieser als

neue Wurzel des Baumes definiert wird. Es werden also nur noch Teilbäume angezeigt,

deren Wurzeln Nachfolger des Knotens sind, für den der Filter definiert wurde. Der Be-


nutzer kann sich also in einen beliebigen Teilbaum hinein und wieder heraus zoomen.

Dies ist in Ansichten nicht möglich.

3.5.2.5 Knotensuche in Graph-Projektionen

Enthält eine Ansicht Dokumente, die mehrfach kategorisiert sind, so erscheinen Knoten

mehrfach in der Ansicht. Um diese Struktur korrekt als Hyperbolic Tree abzubilden,

muss ein baumartiger Graph verwendet werden (siehe Kapitel 2.4.2). Bei Verwendung

von Graphen im Hyperbolic Tree besteht jedoch der Nachteil, dass nur maximal eine

Darstellung des Knotens zur gleichen Zeit expandiert sein darf. So kann es vorkommen,

dass ein Benutzer bei der Navigation auf einen kollabierten Knoten trifft, was seine

Navigationseffizienz senkt, da der Unterbaum erst expandiert werden muss. Da es für

den Benutzer bei der Suche nach Informationen in den meisten Fällen nur maßgeblich

ist, dass die Information gefunden wird, und nicht, wo in der Hierarchie sie sich außer-

dem noch befindet, kann der baumartige Graph auf einen Baum projiziert werden. Jeder

Knoten mit mehreren Elternknoten wird dabei durch eine entsprechende Anzahl an

Knoten mit gleichen Eigenschaften ersetzt.

In diesem Fall würde bei der Selektion eines Knotens nicht mehr automatisch angezeigt

werden, wo in der Struktur sich ein weiterer Verweis auf den selben Knoten befindet.

Falls es für den Benutzer allerdings doch von Bedeutung sein sollte, alle weiteren Ver-

weise auf den aktuellen Knoten in Erfahrung zu bringen, muss in Graph-Projektionen

ein Suchmechanismus implementiert sein, der es ermöglicht, Projektionen von identi-

schen Knoten zu identifizieren.

3.5.3 Verwendung von Landmarks

„Landmarks are often inherent in a GUI, but we can extract the most important fea-tures of landmarks and strategically map them so that we help the users locate the information for which they are searching.” (Ark et al. 1998)

Landmarks erleichtern die Identifikation von Schlüsselpunkten im Baum. Ansichten

unterstützen Landmarks in Form von Spaltenpiktogrammen. Eine Auswahl der Farbe

und Auszeichnung des Textes ist allerdings nur pro Spalte, nicht jedoch pro Dokument

möglich, so dass diese Eigenschaft kein Landmark für die einzelnen Ressourcen dar-

stellt. Der Hyperbolic Tree unterstützt Farben und Piktogramme als Landmarks, erlaubt

jedoch pro Knoten nur ein Piktogramm, während Ansichten beliebig viele Piktogramme

zulassen. Darüber hinaus kann im Hyperbolic Tree jedoch pro Knoten auch eine Mini-

grafik in Form eines Thumbnails dargestellt werden. Dies kann z. B. eine Grafik aus


dem entsprechenden Dokument sein, was als Landmark eine ausgesprochen hohe Wir-

kung auf den Betrachter ausüben kann.

In Ansichten können Piktogramme nicht für Kategorien, sondern nur für Dokumente

angezeigt werden. Während dies im Hyperbolic Tree zwar möglich ist, ergibt sich je-

doch das Problem, wie die Grafik einer Kategorie zugeordnet werden soll. Da die Gra-

fik in der Ansicht nicht angezeigt wird, muss sie dem entsprechenden Knoten, der die

Kategorie repräsentiert, manuell zugeordnet werden. Dabei ergibt sich jedoch das

Problem, diese Zuordnungsinformation zu speichern, da eine Kategorie keine Daten

aufnehmen kann. Eine Lösung kann das Anlegen von Systemdokumenten sein, die eine

Speicherung der Landmark Informationen zulassen.

Im Hyperbolic Tree haben Landmarks den großen Vorteil, dass sie auch noch im Kon-

textbereich sichtbar sind. So ist beispielsweise die Wurzel des Baumes jederzeit identi-

fizierbar, da sie sich durch rote Farbe in der Regel von den restlichen Knoten deutlich

abhebt und so die Orientierung im Baum jederzeit gewährleistet ist.

3.5.4 Direkte Manipulation der Kategoriestruktur

Die Kategoriestruktur in einer Ansicht kann nicht direkt manipuliert werden, da der

Name der Kategorie von Daten abhängt, die in den Dokumenten der Kategorie gespei-

chert sind. Es kann ebenso wenig per Drag and Drop eine Menge von Dokumenten von

einer in eine andere Kategorie verschoben werden. Um Kategorien zu verändern oder

Dokumente in andere Kategorien zu verschieben, müssen die Daten der entsprechenden

Dokumenten modifiziert werden. Dies ist für den Verantwortlichen der Struktur sehr

mühsam, da die Pflege der Struktur manuell in jedem Dokument oder durch entspre-

chende spezialisierte Werkzeuge geschehen muss. Im Hyperbolic Tree dagegen ist es

möglich, per Drag and Drop oder Cut and Paste die Struktur der Kategorien direkt zu

manipulieren. Anschließend müssen die Daten der Dokumente aktualisiert werden. Dies

wird für den Knowledge Manager selbständig vom System durchgeführt. Mit dem Hy-

perbolic Tree ist also die direkte Manipulation der Kategoriestruktur möglich.

3.6 Anwendungsszenarien des Hyperbolic Tree in Groupware-Umgebungen

Wird der Hyperbolic Tree in Groupware-Umgebungen eingesetzt, so sind verschiedene

Anwendungsszenarien denkbar, in denen er die vorhandenen Mechanismen der Group-

ware-Umgebung erfolgreich ergänzen oder erweitern kann. Eine Auswahl dieser Szena-


rien wird in den folgenden Unterkapiteln dargestellt. Dabei müssen, mit Ausnahme der

in Kapitel 3.6.1 und 3.6.6 geschilderten Szenarien, die Funktionalitäten des

ursprünglichen Hyperbolic Tree Konzeptes erweitert werden. In welchen Szenarien der

im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prototyp eingesetzt werden kann, wird in Kapitel

4 ausgeführt.

3.6.1 Knowledge Location und Knowledge Browsing

Um Wissensressourcen zu lokalisieren, kann der Hyperbolic Tree die vorhandenen

Suchmechanismen der Groupware-Umgebung wie in Kapitel 3.5.2 gezeigt nutzen.

Beim Begriff Knowledge Location handelt es sich um das gezielte Auffinden einer

gesuchten Wissensressource. Dies kann z. B. durch Volltextsuche, die Suchfunktion

oder durch Navigation in der Kategoriestruktur geschehen.

Knowledge Browsing hingegen ist eher vergleichbar mit dem „Stöbern“ nach Informati-

onen. Dabei ist dem Benutzer noch nicht klar, nach welcher Information er sucht, son-

dern ihm ist lediglich ein grober Themenbereich bekannt. Durch die Eigenschaft des

Hyperbolic Tree, während der Navigation in sehr kurzer Zeit viele Knoten besuchen zu

können und auch viele Hierarchiestufen zu durchsuchen, ist er insbesondere für das

Knowledge Browsing gut geeignet.

3.6.2 Manipulation und Reorganisation von Wissensstrukturen

Durch die Möglichkeit der Direktmanipulation der Kategoriestruktur kann der Hyper-

bolic Tree ein sehr wichtiges Werkzeug für den Knowledge Manager sein. Kategorien

können beispielsweise direkt bearbeitet werden, während das System die notwendigen

Änderungen der Datenstruktur der Dokumente durchführt, oder ganze Unterbäume kön-

nen innerhalb des Baumes verschoben, kopiert oder gelöscht werden. Durch das Kopie-

ren eines Unterbaumes werden die Dokumente mehrfach kategorisiert, durch das Lö-

schen werden die Dokumente aus den entsprechenden Kategorien entfernt, nicht jedoch

gelöscht.

Zwar existieren in Standardprodukten häufig spezialisierte Werkzeuge, um eine einfa-

che Umkategorisierung zu ermöglichen, diese sind jedoch jeweils nur in der Applika-

tion funktionsfähig, für die sie entwickelt wurden.79 Ein generisches Werkzeug auf

79 Ein Beispiel für ein solches Werkzeug ist die Smartcopy-Funktion in der PAVONE Enterprise Office.

PAVONE Enterprise Office ist ein Produkt der PAVONE AG.


Basis des Hyperbolic Trees kann die Kategoriestruktur jeder beliebigen Ansicht lesen

und häufig auch die Struktur nach einer Modifikation konfigurationsfrei in die

Datenbank zurück schreiben. Voraussetzung dafür ist, dass der Inhalt der kategorisierten

Spalten direkt einem Feld in den dargestellten Dokumenten zugeordnet werden kann. Ist

dies nicht möglich, können die Änderungen durch die Verwendung eines Schreibfilters

in die Datenbank übertragen werden, der durch ein sogen. „Mapping“ die Zuordnung

zwischen den Inhalten einer Spalte und den entsprechenden Feldern beschreibt.

3.6.3 Dynamisches Struktur-Balancing

Dynamisches Struktur-Balancing bedeutet, dass degenerierte Hierarchiestrukturen au-

tomatisch und ohne manuelle Einwirkung aufgelöst werden. Eine zu breite Ebenen-

struktur kann durch das Einfügen von Zwischenkategorien aufgelöst werden. Enthält

eine Ebene textuelle Informationen, kann beispielsweise der Anfangsbuchstabe des

Textes verwendet werden, um eine zusätzlich Abstraktionsebene einzufügen. Bei Zeit-

werten könnte die Jahreszahl verwendet werden. Befinden sich noch immer zu viele

Dokumente auf der entsprechenden Ebene, wird in einem nächsten Schritt der Monat als

weitere Abstraktionsebene verwendet. Ist eine Ebene zu schmal, kann diese

weggelassen werden.

Soll dieses Struktur-Balancing in einer Datenbank automatisiert durchgeführt werden,

so dass die Struktur in den entsprechenden Ansichten balanciert dargestellt wird, ist dies

nur mithilfe von automatisierten Agenten möglich, die zur Auflösung von degenerierten

Strukturen in regelmäßigen Abständen die Struktur überprüfen und sie entsprechend

ihren Vorgaben verändern. Dabei würde jedoch regelmäßig eine große Anzahl an

Dokumenten modifiziert werden. Dies kann zu unerwünschten Nebeneffekten führen,

wie einem hohen Replikationsaufkommen, fehlender Dokumentenechtheit oder der

Nichterfassung von lesegeschützten Dokumenten.

Da die Struktur des Hyperbolic Tree bei seiner Erstellung dynamisch generiert wird,

können degenerierte Ebenen automatisch ausgeglichen oder entfernt werden, ohne Ver-

änderungen der Dokumente in der Datenbank vorzunehmen. Daher wird es durch den

Hyperbolic Tree möglich, in dynamisch balancierten Hierarchiestrukturen zu

navigieren, ohne dass die Struktur in der Datenbank selbst ausgeglichen sein muss.


3.6.4 Workflow Management

Im Bereich von unstrukturierten Ad hoc Workflows genügt es in manchen Fällen, ein

Dokument nach der Bearbeitung direkt an eine bestimmte Person weiterzuleiten.80 Ist in

einer Applikation, die die Verarbeitung von Ad hoc Prozessen erlaubt, z. B. eine An-

sicht nach dem aktuellen Bearbeiter eines Dokumentes kategorisiert, so kann mithilfe

der direktmanipulativen Fähigkeiten des Hyperbolic Trees ein Dokument per Drag and

Drop an eine andere Person weitergeleitet werden.

Durch die Möglichkeit, Knoten mithilfe von Grafiken auszuzeichnen ist es möglich,

Bilder und Piktogramme als Knoten zu verwenden, so dass ein Dokument nur noch auf

das Foto einer Person oder das Symbol einer Organisationseinheit im Baum gezogen

werden muss. Auch das Statusmanagement der Vorgänge kann mit einbezogen werden,

indem der Vorgang nicht direkt auf eine Person, sondern beispielsweise in deren Unter-

baum für hoch priorisierte Aufgaben verschoben wird.

Da es sich bei der Weiterleitung eines Vorgangs in einem Workflow nicht um eine trivi-

ale Schreiboperation in die Datenbank handelt, sondern unter Umständen eine

Workflow Engine zur Weiterleitung des Vorgangs verwendet wird, muss für einen

solchen Fall ein spezieller Schreibfilter verwendet werden, der den Erfordernissen der

Workflow Engine angepasst ist. Der Schreibfilter definiert, in welches bzw. welche

Felder die modifizierten Kategorien geschrieben werden sollen. Wird ein Dokument an

den nächsten Bearbeiter weitergeleitet, müssen unter Umständen mehrere Felder

bearbeitet werden, z. B. ein Feld, das den aktuellen Status des Dokumentes im

Workflow, und ein Feld, das den nächsten Bearbeiter enthält. Der Filter kann weiterhin

definieren, ob diese Felder direkt modifiziert werden sollen, oder die Workflow Engine

veranlasst werden soll, das Dokument weiterzuleiten, z. B. durch das Starten eines

dedizierten Agenten.

Hat eine Person im Unternehmen zum aktuellen Zeitpunkt keinen Vorgang zur Bear-

beitung, erscheint diese Person auch nicht in einer Ansicht, die alle aktuellen Bearbeiter

auflistet. Um sicherzustellen, dass jederzeit alle notwendigen Personen, die einen

Vorgang zugewiesen bekommen können, auch zur Auswahl stehen, könnte der

Hyperbolic Tree an eine Organisationsdatenbank angebunden werden. Da

80 Vgl. Huth/Nastansky 2000.


Organisationen häufig hierarchisch strukturiert sind, ist der Hyperbolic Tree ein

geeignetes Werkzeug, um organisationale Strukturen darzustellen.

3.6.5 Dokumentenmanagement

Dokumentenmanagement-Systeme erlauben es, große Mengen an papierbasierten Do-

kumenten zu scannen und elektronisch zu verarbeiten. Es ist möglich, Dokumente wie

z. B. Textdateien, die sich im Dateisystem befinden, in einer Datenbank mit entspre-

chenden Referenzierungsmöglichkeiten abzulegen. In Dokumentenmanagement-Syste-

men erfolgt die Ablage ebenfalls in hierarchischen Strukturen, z. B. in so genannten File

Cabinets81.

Dabei kann der Hyperbolic Tree nicht nur zur Navigation innerhalb eines File Cabinets

oder des Dateisystems eingesetzt werden, sondern auch für den Dateitransfer zwischen

File Cabinet, Groupware-Datenbank oder Dateisystem. Wenn eine virtuelle Wurzel des

Baumes definiert wird, von der aus jeweils Unterbäume verzweigen, die das Dateisys-

tem, das File Cabinet und eine Datenbank repräsentieren, können durch Direktmanipu-

lation per Drag and Drop beliebige Dokumente ausgetauscht werden. Ordner im File

Cabinet oder im Dateisystem werden auf entsprechende Kategorien abgebildet.

Wird der Knoten eines Unterbaums ausgewählt, der das Dateisystem repräsentiert, so

kann das gesamte Unterverzeichnis in eine Groupware-Datenbank importiert werden,

wobei die Verzeichnisstruktur auf die Kategoriestruktur abgebildet wird und die Dateien

als Attachments in neu erzeugten Dokumenten abgelegt werden. Umgekehrt ist es mög-

lich, aus einem Unterbaum der Kategoriestruktur alle vorhandenen Attachments zu ent-

fernen und in einer entsprechenden Ordnerstruktur im Dateisystem abzulegen. Auf diese

Art und Weise ließe sich der Hyperbolic Tree als Import und Export Werkzeug für Da-

teien im Bereich des Dokumentenmanagements verwenden.

81 Z. B. in Domino.Doc. Domino.Doc ist ein Produkt der Lotus Development Corporation.


3.6.6 Sitemaps und Navigation im WWW

Da Websites eine hierarchische Linkstruktur aufweisen, eignet sich der Hyperbolic Tree

besonders gut als Sitemap, um sich einen Überblick über die Struktur einer Site zu

verschaffen und schnell und effizient in ihr zu navigieren.82

Bei der Navigation im WWW ergibt sich jedoch häufig die Situation, dass unterschied-

liche Sites sich gegenseitig verlinken, so dass es sich bei der Linkstruktur des WWW

nicht mehr um einen Baum, sondern um einen allgemeinen Graphen handelt. Die

Graphstruktur ist für den Suchenden im Web jedoch nicht relevant. Links, die zu einer

Seite verzweigen, die bereits durch einen Vorgänger Knoten des aktuellen Knotens rep-

räsentiert wurde, können daher ausgelassen werden. Mit einer definierten Startseite als

Wurzel und einer vorgegebenen Suchtiefe reduziert sich damit die Struktur des WWW

auf einen Baum bzw. einen baumartigen Graph gemäss Kapitel 2.4.2, die sich mit dem

Hyperbolic Tree darstellen und navigieren lassen.

82 Um die Eignung des Hyperbolic Tree als Sitemap zu testen, kann mithilfe eines in Java

implementierten Hyperbolic Tree auf der Homepage der Firma Inxight Software

(http://www.inxight.com) navigiert werden.

http://www.inxight.com/

Prototypische Realisierung des HyperbolicModeler 60

4 Prototypische Realisierung des HyperbolicModeler In Kapitel 3 wurden die Anforderungen für ein direktmanipulatives Navigationswerk-

zeug festgelegt und verschiedene existierende Konzepte vorgestellt. Für das vorliegende

Szenario ist demnach das Hyperbolic Tree Konzept am besten geeignet, die Anforde-

rungen innerhalb der Systemumgebung zu erfüllen. Im Mittelpunkt dieses Kapitels steht

daher die Beschreibung der Umsetzung des Konzeptes und der damit verbundenen An-

forderungen an den Prototypen eines Werkzeugs zur Manipulation und Navigation von

Wissensstrukturen in Groupware-Datenbanken. Dabei werden auch grundlegende kon-

zeptionelle Merkmale der Java Technologie erläutert, die zur Realisierung des Prototy-

pen verwendet wurde.

4.1 Architektur des HyperbolicModeler

Der Prototyp wurde auf Basis der Hyperbolic Tree Technologie von Inxight Software

realisiert. Inxight stellt im Rahmen des Produktes Hyperbolic Tree SDK for Java 2.0

eine Klassenbibliothek zur Verfügung, die das Layout eines Baumes oder eines

baumartigen Graphen im hyperbolischen Raum sehr effizient gewährleistet. Der

HyperbolicModeler stellt die Kategoriestruktur einer Ansicht in einem Hyperbolic Tree

dar und bietet somit eine Möglichkeit, die Funktionalitäten des Ansichtenkonzeptes in

Groupware-Datenbanken zu ergänzen.

Eine der Anforderungen an den Prototypen ist die nahtlose Integration in die Group-

ware-Umgebung Lotus Notes/Domino Release 583, um die Installation des Werkzeugs

in der Umgebung des Benutzers (engl. Deployment) über den Lotus Notes

Replikationsmechanismus zu gewährleisten und eine optimale Zusammenarbeit mit der

Umgebung des Benutzers zu ermöglichen. Mit dieser Integration in die

Systemumgebung und in die Applikation des Benutzers wird die umgehende

Nutzbarkeit und eine kurze Lernphase gewährleistet.

Jede Applikation kann eine beliebige Anzahl an unterschiedlichen Ansichten enthalten.

Daher ist der HyperbolicModeler unabhängig vom Design der Ansichten implementiert

und ohne vorherige Konfiguration in jeder Groupware-Applikation einsetzbar.

83 Lotus Notes Release 5 und Lotus Domino Release 5 sind Produkte der Lotus Development

Corporation.


Der HyperbolicModeler lässt innerhalb der Navigationsumgebung des Hyperbolic Tree

eine direkte Modifikation der Kategoriestruktur der dargestellten Ansicht zu. Diese

Funktionalität steht jedoch nur dem verantwortlichen Knowledge Manager zur

Verfügung, denn sie ist in die Sicherheitsarchitektur der Groupware-Datenbank

eingebettet. Hat ein Benutzer nicht die erforderlichen Rechte, die Struktur der Ansicht

zu manipulieren, kann er nur die Navigationskomponente des HyperbolicModeler

nutzen. Diese Komponente wird als HyperbolicView bezeichnet und von den

Knowledge Workern verwendet.

Der Einsatz des HyperbolicModelers lässt sich in drei Phasen einteilen. In der ersten

Phase wird die Kategoriestruktur aus der Ansicht ausgelesen. Der HyperbolicView um-

fasst nur die erste Phase. In der zweiten Phase wird die Struktur direkt manipuliert und

in der dritten Phase zurück in die Datenbank geschrieben. Eine detaillierte Beschreibung

dieser Phasen folgt ab Kapitel 4.3.

4.2 Die Technologie Java in Lotus Notes

„Java: Eine einfache, objektorientierte, verteilte, interpretierte, robuste, sichere, ar-chitekturneutrale portable, hochleistungsfähige, Multithread-fähige und dynamische Sprache.“ (Flanagan 1998, S. 3)

Java ist eine an C++ orientierte, objektorientierte Programmiersprache. Der Programm-

code wird bei der Compilierung in einen Bytecode umgewandelt, der zur Laufzeit un-

abhängig vom Betriebssystem durch einen Interpreter ausgeführt wird. Dieser Interpre-

ter wird als Java Virtual Machine (JVM) bezeichnet. Java Programme sind daher Platt-

form unabhängig und auf jedem Betriebssystem lauffähig, für das ein Laufzeit Inter-

preter existiert. Aufgrund dieser Tatsache ist die Sprache ideal für die Entwicklung von

Anwendungen für das WWW geeignet, da hier viele unterschiedliche Hard- und Soft-

waresysteme anzutreffen sind. Gleiches gilt für den Einsatz in Groupware Umgebungen,

da diese in der Regel ebenfalls Plattform unabhängig sind, um in heterogenen IT-Sys-

temumgebungen eingesetzt werden zu können.

Die Sprache Java kann in einer Lotus Notes/Domino Umgebung in Form von Java

Agenten, Servlets, Applets und Applikationen eingesetzt werden.84 Servlets sind der

Standard für Server seitige Java Programmierung und bedienen einen Web Client wie

beispielsweise den Microsoft Internet Explorer. Da der Fokus des Prototypen der Lotus

84 Vgl. Tamura 2000, S. 346 ff.


Notes Client ist, werden Servlets nicht näher betrachtet. Java Agenten werden vor-

nehmlich im Bereich des Backend Processing in Domino Datenbanken eingesetzt und

sind somit für eine Benutzungsschnittstelle ungeeignet.

Eine Applikation ist ein eigenständiges Java Programm mit eigenem UI, das unabhän-

gig von einer Ausführungsumgebung ist. Das Konzept ist ähnlich der ausführbaren Da-

teien (.exe) in Windows Betriebssystemen. Diese Eigenständigkeit ist jedoch für die

Implementierung des HyperbolicModeler nachteilig. Denn dieser soll nach Möglichkeit

in eine Notes Umgebung integriert werden. Würde eine Applikation verwendet werden,

müsste der Benutzer der Applikation erst bekannt geben, auf welche Datenbank und

welchen Domino Server zugegriffen werden soll, um die Kategoriestruktur einer An-

sicht auslesen zu können. Daher kommt als Art der Implementierung nur das Applet in

Frage.

Es wird zwischen Java Applets und Domino Java Applets unterschieden.85 Ein Java

Applet ist ein Java Programm, das in der Regel durch den Client von einem Web Ser-

ver, z. B. dem Domino Server, geladen und in der JVM eines Web Clients ausgeführt

wird. Ein Domino Applet hat alle Eigenschaften eines Java Applets. Es kann darüber

hinaus jedoch auch auf Domino Objekte zugreifen. Es ist also z. B. möglich, eine An-

sicht nach Einträgen zu durchsuchen oder auf Dokumente in der Datenbank zuzugrei-

fen. Ein Domino Java Applet kann sowohl in Web Browsern, als auch im Notes Client

ausgeführt werden.

Ein Domino Applet kann in einer Notes Umgebung in Dokumente, Masken und Seiten

eingebettet werden. Das Einbetten hat einige Vorteile. Beispielsweise müssen Parameter

an das Applet nicht statisch übergeben werden, sondern können das Ergebnis komplexer

Berechnungen mithilfe der Notes Formelsprache sein. URLs unterstützen das interne

Notes-Protokoll, so dass auf Dateien und Dokumente innerhalb der Datenbank zugegrif-

fen werden kann. So können z. B. Grafikdateien, die im Applet benötigt werden, direkt

in einer Datenbank abgelegt sein.

Ist das Applet beispielsweise in einer Maske eingebettet, so lässt sich im Programmcode

feststellen, in welcher Datenbank auf welchem Server sich das Applet befindet, so dass

eine Auswahl der Datenbank, auf die zugegriffen werden soll, nicht mehr notwendig ist.

Dies ist eine wichtige Voraussetzung zur Konfigurationsfreiheit. Des weiteren kann

85 Vgl. Tamura 2000, S. 350 f.


durch die Einbettung das Deployment des Werkzeuges durch Replikation erfolgen. Da-

her wird der HyperbolicModeler bei der vorliegenden Systemkonzeption als Applet in

eine Maske eingebettet, die modular in jede beliebige Datenbank kopiert werden kann.

Das Hyperbolic Tree SDK unterstützt das Java Development Kit (JDK) 2.0. Aufgrund

der Restriktionen des Lotus Notes Clients, der in Release 5 nur das JDK 1.1.8 unter-

stützt, wurde der Prototyp unter Verwendung dieser älteren Java Version entwickelt.86

4.3 Phase 1: Generierung des Hyperbolic Tree

In der ersten Phase wird die Kategoriestruktur der dazustellenden Ansicht analysiert und

mit dem Hyperbolic Tree visualisiert, so dass in der Struktur navigiert werden kann. Da

das Applet in einer Maske eingebettet ist, braucht der Benutzer nur ein Dokument vom

Typ HyperbolicModeler zu erstellen, um das Navigationswerkzeug zu verwenden. Die

Ansicht kann durch ein Feld in der Maske ausgewählt werden, das eine Auswahl aller

Ansichten der aktuellen Datenbank anbietet. Diese Liste wird beim Erstellen des Do-

kumentes generiert. Wenn in der Datenbank eine Standardansicht definiert ist, wird

diese geöffnet, ansonsten wird die erste Verfügbare verwendet, um den Hyperbolic Tree

aufzubauen. Die Ansicht kann in der Maske jederzeit geändert werden, woraufhin der

Baum neu aufgebaut wird. In den folgenden Unterkapiteln wird der Ablauf von Phase

eins detailliert beschrieben.

4.3.1 Analyse der Kategoriestruktur und Aufbau des Baumes

Die Kategoriestruktur einer Ansicht setzt sich aus den Inhalten der kategorisierten

Spalten der Ansicht zusammen. Der Inhalt einer Spalte wird durch die Spaltenformel

bestimmt. Diese kann aus dem Namen eines Feldes oder einer komplexe Formel der

Notes Formelsprache bestehen. Da der HyperbolicModeler konfigurationsfrei einsetzbar

sein soll und die Spaltenstruktur jeder Ansicht unterschiedlich ist, können nicht die

Spaltenformeln zur Generierung der Baumstruktur herangezogen werden, sondern es

muss eine Analyse der Einträge der Ansichten erfolgen.

Dabei erfolgt aus den in Kapitel 3.5.2.5 genannten Gründen eine Graph-Projektion, so

dass mehrfach in der Ansicht dargestellte Dokumente als mehrere individuelle Knoten

im Baum auftreten. Über die interne Signatur eines Dokumentes, die sogenannte

86 Java Development Kit 1.1.8 und Java Development Kit 2.0 sind Produkte von Sun Microsystems.


Document Unique ID, die im korrespondierenden Knoten gespeichert wird, lassen sich

Knoten, die identische Dokumente repräsentieren später im Baum finden.

Es existieren drei Arten von Einträgen in Ansichten. Dies sind Kategorien, Dokumente

und Endsummen. Endsummeneinträge können aufsummierte Werte aus der gesamten

Spalte enthalten und bleiben im Prototypen unberücksichtigt. Befindet sich an der ersten

Stelle der Ansicht keine Kategorie, so handelt es sich bei der Ansicht um eine flache

Ansicht und der Baum muss nur eine Wurzel und alle Dokumente der Ansicht als Blät-

ter der Wurzel enthalten.

Befindet sich an erster Stelle eine Kategorie, so wird im Hyperbolic Tree ein Wurzel-

knoten mit dem Namen der aktuellen Ansicht als Bezeichner angelegt. Anschließend

wird die Ansicht sequentiell vom ersten bis zum letzten Eintrag durchlaufen. Die erste

Kategorie wird als Kind an die Wurzel angefügt. Jeder Eintrag in der Ansicht befindet

sich auf einer entsprechenden Ebene in der Baumstruktur. Ist die Ebene des nachfolgen-

den Eintrags höher als die des Aktuellen, wird an den entsprechenden Knoten ein Kind

angehängt. Im Falle einer Kategorie wird eine rekursive Funktion aufgerufen, die den

weiteren Unterbaum aufbaut. Handelt es sich bei dem Eintrag um ein Dokument, kann

die Bearbeitung mit dem nächsten Eintrag fortgesetzt werden, da ein Dokument keine

Nachfolger haben kann.

Antworthierarchien bleiben im vorliegenden Prototypen unberücksichtigt. Dies kann

jedoch in einer zukünftigen Version implementiert werden, indem das Dokument auf

Antwortdokumente überprüft wird, und ein entsprechender Unterbaum mit der

Antworthierarchie angehängt wird.

Folgt auf ein Dokument ein weiteres Dokument, so wird ein Geschwisterknoten in den

Baum eingefügt. Ist der nächste Eintrag eine Kategorie, so wird diese auf der entspre-

chenden Ebene angeordnet und rekursiv dessen Unterbaum aufgebaut. Während der

Generierung des Baumes werden alle Eigenschaften des Knotens bereits gesetzt. Ge-

nauere Ausführungen über ausgewählte Eigenschaften der Knoten folgen in den nächs-

ten Unterkapiteln.

4.3.2 Verwendung von Landmarks

Der HyperbolicModeler unterstützt Landmarks in Form von Hintergrundfarbe der

Knoten sowie die Verwendung von Piktogrammen und Thumbnail Grafiken.


Abb. 9 zeigt eine kategorisierte Ansicht im Domino Designer. An den Eigenschaften

der selektierten Spalte lässt sich erkennen, dass in der zweiten Spalte ein Piktogramm

angezeigt wird, das den Dokumententyp symbolisiert. Abb. 10 zeigt die gleiche Ansicht

im HyperbolicModeler. Dabei wird das Piktogramm verwendet, das sich in der ersten

Spalte der Ansicht befindet, die ein Piktogramm enthält. Bei den Knoten befindet sich

das Piktogramm in der linken oberen Ecke neben dem Bezeichner des Knotens.

Abb. 9: Kategorisierte Ansicht im Domino Designer. Die selektierte Spalte enthält Piktogramme.

Ansichten unterstützen jedoch keine weiteren Grafiken außer der 175 vordefinierten

Piktogramme des Systems. Für die Verwendung von Thumbnail Grafiken im

HyperbolicModeler wird daher beim Aufbau des Baumes jedes Dokument nach einem

Attachment mit der Endung .JPG oder .GIF durchsucht. Wird eine solche Grafikdatei

gefunden, wird der Inhalt der Datei als Thumbnail Grafik unterhalb des Knotens ange-

zeigt, der das entsprechende Dokument repräsentiert.

In Abb. 9 lässt sich durch das Piktogramm einer Büroklammer erkennen, dass das

entsprechende Dokument ein Attachment enthält. Das Dokument mit dem Bezeichner

„Lotus Translation Services“ enthält kein Attachment, folglich auch kein Graphik

Attachment, so dass im HyperbolicModeler folglich auch keine Thumbnail Graphik

angezeigt wird. Thumbnails und Piktogramme lassen sich durch den Benutzer ein- und

ausschalten. Aus Gründen der Performance werden Grafikdateien, die größer als 100 kB

sind, bei der Anzeige nicht berücksichtigt. Befinden sich mehr als eine Grafikdatei in

einem Dokument, so wird die erste gefundene Datei ausgewählt.


Die Hintergrundfarbe der Knoten ist in der aktuellen Version des HyperbolicModeler

einheitlich und kann durch den Benutzer gewählt werden. In der nächsten Version von

Lotus Notes, Codename RNext, kann Einträgen in Ansichten eine Hintergrundfarbe

zugeordnet werden. Es ist vorgesehen, diese Farbe daher in einer zukünftigen Version

des HyperbolicModeler als Hintergrundfarbe für die Knoten zu verwenden.

Abb. 10: Der HyperbolicModeler visualisiert die Struktur einer Ansicht

4.3.3 Wahl der Bezeichner von Dokumenten

Der Bezeichner der Knoten wird entsprechend des Bezeichners der Dokumente auto-

matisch gewählt. Es handelt sich dabei wie bereits in Kapitel 2.3.2 beschrieben um den

Inhalt einer nichtkategorisierten Spalte der Ansicht, die die größte Anzahl an Zeichen

des Datentyps Text enthält. Diese automatische Wahl des Systems kann aber vom Be-

nutzer durch explizite Auswahl einer Spalte überschrieben werden.

Die Farbe des Bezeichners eines Knotens wird entsprechend der Farbe des Eintrags in

der Ansicht ausgewählt. Es ist jedoch nicht möglich, Textauszeichnungen wie Fett oder

Kursiv aus der Ansicht in den HyperbolicModeler zu übernehmen.

4.4 Phase 2: Direkte Manipulation der Baumstruktur

4.4.1 Arbeiten im HyperbolicModeler

Der HyperbolicModeler wird mit der Maus gesteuert. Der Fokus kann durch das Ziehen

der Maus stufenlos neu ausgerichtet werden. Durch einen einfachen Mausklick auf ei-


nen Knoten wird dieser in den Fokus gerückt und, da sich der Fokus immer in der Mitte

der Darstellungsfläche des Modelers befindet, zentriert. Ein doppelter Mausklick auf

einen Knoten führt eine Aktion aus. Wird ein Doppelklick auf die Wurzel ausgeführt,

wird die aktuell visualisierte Ansicht geöffnet, während ein Doppelklick auf ein Blatt

das entsprechende Dokument öffnet. Ein einfacher rechter Mausklick auf einen der

Knoten öffnet das zur Direktmanipulation der Struktur notwendige kontextsensitive

Popup Menü (siehe Kapitel Abb. 11).

4.4.2 Löschen von Teilbäumen

Ein Teilbaum der Struktur wird gelöscht, indem ein rechter Mausklick auf den Wurzel-

knoten des zu löschenden Teilbaums ausgeführt, und der Befehl „Remove“ aus dem

Popup Menü ausgewählt wird. Dabei werden die entfernten Dokumente nicht gelöscht,

sondern nur aus der entsprechenden Kategorie entfernt. Information über die Löschung

muss jedoch bis zur Speicherung erhalten bleiben. Daher wird der Knoten nach der Ent-

fernung aus der Struktur in eine Modifikationsliste aufgenommen, die alle modifizierten

Dokumentenknoten enthält.

Sollten Dokumente durch die Entfernung aus einem Unterbaum keiner Kategorie mehr

zugeordnet sein, werden sie beim Zurückspeichern der Struktur in die Datenbank in der

Kategorie angezeigt, die die Dokumente ohne Kategorie zusammenfasst. Diese Tatsa-

che wird jedoch erst beim Speichern überprüft und wirkt sich demzufolge nicht unmit-

telbar auf den Baum aus. Erfüllt ein Dokument nach dem Entfernen aus einer Kategorie

nicht mehr die Selektionsformel der Ansicht, so kann es sein, dass das Dokument nicht

mehr in der Ansicht angezeigt wird.

Abb. 11: Ausschnitt aus einem Hyperbolic Tree mit Kontext sensitivem Popup Menü

Wird durch das Entfernen eines Teilbaums der letzte Nachfolger eines Knotens ge-

löscht, der eine Kategorie repräsentiert, so wird dieser Knoten ebenso entfernt, da in


Ansichten keine Kategorie angezeigt werden kann, die weder Unterkategorien noch

Dokumente enthält. Dies geschieht ebenfalls für alle weiteren Kategorien, die durch die

automatische Entfernung einer Kategorie leer geworden sind. Dieser Vorgang des Ent-

fernens von Kategorieknoten die zu Blättern geworden sind, wird als Cleanup der

Baumstruktur bezeichnet. Nach einem Cleanup wird das Layout des Baumes neu be-

rechnet, so dass frei werdender Platz optimal verwendet werden kann.

Jeder Knoten, der ein Dokument repräsentiert, hat zwei Eigenschaften, in denen Ände-

rungen der Kategorie gespeichert werden. Die Originalsignatur enthält die Kategorie, in

der das Dokument bei der Generierung des Baums eingeordnet war. Die Modifikations-

signatur enthält die neue Kategorie nach der Modifikation. Die Modifikationssignatur

eines gelöschten Dokumentknotens ist leer.

4.4.3 Verschieben von Teilbäumen

Das Verschieben von Teilbäumen wird durch Cut and Paste über das kontextsensitive

Popup Menü durchgeführt. Zuerst wird auf der Wurzel des Teilbaumes, der verschoben

werden soll, eine Cut Operation ausgeführt. Dieser wird als Quellknoten bezeichnet.

Danach wird auf dem Knoten, an den die Wurzel des Teilbaums angehängt werden soll,

eine Paste Operation durchgeführt. Dieser wird als Zielknoten bezeichnet.

Der Zielknoten darf kein Dokument sein, da Dokumente keine Nachfolger haben kön-

nen. Die Wurzel des gesamten Baumes kann nur dann der Zielknoten sein, wenn es sich

beim Quellknoten um eine Kategorie handelt, da sich in einer kategorisierten Ansicht

auf der niedrigsten Ebene keine Dokumente befinden können. Beim Verschieben bleibt

bei Dokumentenknoten die Originalsignatur unverändert und die Modifikationssignatur

wird mit der neuen Kategorie gefüllt. Wird ein Knoten mehrfach verändert, wird jeweils

die Modifikationssignatur überschrieben, während die Originalsignatur immer erhalten

bleibt.

Nach einem erfolgreichen Verschieben eines Teilbaumes wird wie bei einem Löschvor-

gang ein Cleanup durchgeführt und alle verschobenen Knoten, die Dokumente reprä-

sentieren, werden der Modifikationsliste hinzugefügt. Die Hintergrundfarbe aller Kno-

ten des verschobenen Teilbaums wird in einer Markierfarbe eingefärbt, um zu kenn-

zeichnen, in welchen Bereichen sich die Struktur des Baumes verändert hat. Die

Markierfarbe ist durch den Benutzer konfigurierbar. In Abb. 11 ist der gleiche Baum

dargestellt wie in Abb. 10. Hier wurde jedoch der Teilbaum, dessen Wurzel den

Bezeichner „Domino.Doc“ trägt, aus der Kategorie „Knowledge Management“ in die


Kategorie „Echtzeit Kollaboration“ verschoben. Dieser Vorgang wird auch als

Umkategorisierung bezeichnet.

4.4.4 Kopieren von Teilbäumen

Das Kopieren findet analog zum Verschieben statt. Ein Quellknoten wird per Copy Be-

fehl festgelegt und per Paste Befehl an einen Zielknoten angehängt. Alle Nachfolger des

Quellknotens werden mit all ihren Eigenschaften kopiert und an den Zielknoten ange-

fügt. Dabei wird der Quellknoten als nicht verändert betrachtet. Lediglich die Kopien

der Knoten werden als modifiziert angesehen. Sie enthalten keine Originalsignatur,

sondern nur eine neue Modifikationssignatur.

Beim Kopieren werden nicht die Dokumente kopiert, sondern die vorhandenen Doku-

mente werden zusätzlich in die Kategorie eingeordnet, die der Zielknoten repräsentiert,

also mehrfach kategorisiert.

4.4.5 Verwendung eines Zoomfilters

Die Verwendung eines Zoomfilter dient der Verbesserung der Übersicht im

HyperbolicModeler und ermöglicht es, Teilbereiche der Struktur zu vergrößern. Der

Zoomfilter wird auf einen beliebigen Knoten angewendet, der daraufhin zur neuen

Wurzel des gesamten Baumes wird. Der Rest der hierarchischen Struktur des Baumes

wird verworfen. Abb. 12 zeigt, wie ein Zoomfilter auf den Knoten mit dem Bezeichner

„Knowledge Management“ in dem schon bekannten Baum angewendet wurde. Ein

Zoomfilter kann nicht auf Dokumente angewendet werden.

Abb. 12: HyperbolicModeler mit angewendetem Zoom Filter


4.5 Phase 3: Rückspeicherung einer modifizierten Baumstruk-tur

Wenn die Struktur des Baumes in Phase 2 modifiziert wurde, müssen die Änderungen

nach Abschluss der Arbeit in die Datenbank zurückgeschrieben werden, um die Ände-

rungen auch in der Ansicht zu reflektieren. Die notwendigen Aktualisierungsschritte

werden in den folgenden Unterkapiteln erläutert.

4.5.1 Analyse der Ansichtsspalten

Beim programmatischen Zugriff auf eine Ansicht wird der Eintrag eines Dokumentes

durch ein Array von Spaltenwerten repräsentiert. Um die modifizierte Kategoriestruktur

in die Dokumente zurück zu speichern, muss zunächst der Name des Feldes gefunden

werden, das die Kategorie enthält. Der Name des Feldes kann den Eigenschaften der

entsprechenden Spalte entnommen werden.

Zunächst wird geprüft, an welcher Stelle des Arrays sich der veränderte Wert befindet.

Der Index des Wertes im Array stimmt jedoch nicht notwendigerweise mit dem Index

der korrespondierenden Spalte überein, denn es existieren häufig Spalten, in denen

sogenannter „Special Text“ angezeigt wird.

Special Text ist das Ergebnis von einigen @Funktionen der Notes Formelsprache. Dies

sind z. B. @DocDescendants, @DocLevel oder @IsExpandable. Special Text wird in

der Ansicht zwar angezeigt, ist jedoch nicht im Wertearray des Eintrags der Ansicht

enthalten. Daher müssen alle Spalten nach diesen kritischen Formeln durchsucht

werden. Werden Spalten gefunden, deren Formeln eine dieser @Funktionen enthalten,

muss eine Verschiebung des Index der gesuchten Spalte in Bezug auf den

korrespondierenden Wert im Array berücksichtigt werden. Der Inhalt einer

Kategoriespalte, die sich beispielsweise an Position 2 in einer Ansicht befindet,

korrespondiert demnach mit dem Wert an Position 1 im Array, wenn sich an Position 1

der Ansicht eine Spalte befindet, die Special Text enthält.

Der Index der mit dem Wert korrespondierenden Spalte kann also höher sein, als der

Index des modifizierten Wertes im Array. Und zwar genau um die Anzahl an Spalten,

deren Index niedriger ist, als der der gesuchten Spalte und die gleichzeitig Special Text

enthalten. Ist der Index der Spalte bekannt, die den modifizierten Wert darstellt, kann

der Name des gesuchten Feldes ausgelesen werden. Dieses Feld wird als Kategoriefeld

bezeichnet.


4.5.2 Speicherung der Struktur

Während der Modifikation der Struktur wird jeder modifizierte Knoten, der ein Doku-

ment repräsentiert, in eine Modifikationsliste aufgenommen. Bei der Speicherung wird

diese Liste sequentiell durchlaufen. Dabei wird der aktuelle Wert des Kategoriefeldes

für jedes Dokument ausgelesen, dessen Kategorie verändert wurde. Es wird davon aus-

gegangen, dass das Feld mit der Kategorie eine Liste mit mehreren Einträgen enthält. Ist

das Dokument nur einfach kategorisiert, enthält die Liste nur ein Element.

Wurde der Knoten aus der Struktur entfernt, wird das Listenelement mit der Original-

signatur aus dem Feld gelöscht. Fand eine Verschiebung des Knotens innerhalb der

Struktur statt, wird die Originalsignatur aus der Liste entfernt, sowie die Modifikations-

signatur dem Feld hinzugefügt. Wurde der Knoten kopiert, wird die Modifikationssig-

natur dem Feld hinzugefügt. Es kann bei dieser Methode vorkommen, dass ein Doku-

ment mehrfach bearbeitet wird, da es sich beim HyperbolicModeler um eine Graph-

Projektion handelt und so ein Dokument durch mehrere Knoten repräsentiert werden

kann.

4.5.3 Einsatz von Schreibfiltern

Im aktuell vorliegenden Prototypen kann Phase 3 nur dann erfolgreich ausgeführt wer-

den, wenn die visualisierte Ansicht eine einzelne Kategoriespalte enthält und die Spal-

tenformel dieser Spalte den Namen eines Feldes enthält. Wird der Inhalt der Kategorie-

spalte jedoch durch eine Formel berechnet, ist die Rückspeicherung einer modifizierten

Baumstruktur nicht möglich. Aus diesem Grund ist es im Prototypen vorgesehen, einen

sogenannten Schreibfilter zu verwenden. Der Schreibfilter definiert, in welches bzw.

welche Felder die modifizierten Kategorien zurück geschrieben werden sollen. Die

Verwendung eines Schreibfilters setzt jedoch im aktuellen Prototypen eine Veränderung

des Programmcodes voraus. In einer zukünftigen Version sollte eine konfigurierbare

Lösung implementiert werden.

4.6 Aspekte der Sicherheitsarchitektur

In Phase 1 werden durch die Integration des HyperbolicModeler in die Sicherheitsar-

chitektur der Groupware-Umgebung automatisch etwaige Sicherheitsbeschränkungen

berücksichtigt. Da der Benutzer nur lesend auf die Datenbank zugreift, bestehen die

einzigen Einschränkungen dieser Rechte in Leser-Feldern und verschlüsselten Felder.

Dokumente mit Lesebeschränkung sind jedoch automatisch für Personen, die kein Le-


serecht auf dem Dokument haben, nicht in den Ansichten der Datenbank enthalten, so

dass diese im HyperbolicModeler ebenfalls nicht sichtbar sind. Bei verschlüsselten Fel-

dern handelt es sich in der Regel um Rich Text Felder, die in Ansichten, und somit auch

im Hyperbolic Tree nicht dargestellt werden können. Ist ein Rich Text Feld verschlüs-

selt und für den aktuellen Benutzer nicht lesbar, unterbleibt lediglich die Suche nach

einem Grafik Attachment zur Darstellung als Thumbnail Grafik.

In Phase 2 finden im aktuell vorliegenden Prototypen keinerlei Sicherheitsmechanismen

Anwendung, um eine größere Flexibilität beim Testen des Applets zu erreichen. Jeder

Nutzer des HyperbolicView kann den Baum beliebig verändern und sich so seine eigene

Sicht auf die Datenbank verschaffen. Einschränkungen bei den Operationen Verschie-

ben, Kopieren und Entfernen werden im Benutzungsinterface nicht berücksichtigt. In

zukünftigen Versionen kann dies in Abhängigkeit vom Zugriffslevel des aktuellen Be-

nutzers jedoch implementiert werden, indem der entsprechende Menüpunkt bei zu ge-

ringen Rechten ausgegraut oder nicht angezeigt wird.

In Phase 3 ist die Betrachtung der Sicherheitsmechanismen von großer Relevanz, da

hier die Datenbasis verändert wird. Im vorliegenden Prototypen werden nur Felder ver-

ändert, die als Kategorien Verwendung in der Ansicht finden und die daher nicht ver-

schlüsselt sind. Wenn ein Benutzer in der verwendeten Datenbank mindestens Editor

Rechte hat, so wird die komplette modifizierte Struktur zurück geschrieben. Hat der

Benutzer hingegen nur Autorenrechte, so kann er lediglich die Dokumente modifizieren,

für die er als gültiger Autor eingetragen ist.

Änderungen an den Kategorien aller anderen Dokumente werden im vorliegenden Pro-

totypen verworfen. Hier sollte in zukünftigen Versionen der Benutzer darauf hingewie-

sen werden, dass sich unter Umständen nicht alle seine Änderungen durchführen lassen.

Ein Protokoll sollte außerdem darüber Auskunft geben, welche Änderungen durchge-

führt wurden und welche aufgrund unzureichender Rechte verworfen wurden. Durch die

Implementierung von Sicherheitsstufen in Phase 2 würde gewährleistet, dass der Benut-

zer Änderungen, zu denen er nicht berechtigt ist, gar nicht durchführen darf.

Des weiteren besteht ein Problem in der möglichen Entstehung von Speicherkonflikten.

Wurde ein Dokument während des Arbeitens mit dem HyperbolicModeler von einer

anderen Person verändert, kann es beim Rückschreiben der Struktur zu Speicherkon-

flikten kommen. In zukünftigen Versionen sollte vor der Speicherung auf einen mögli-

chen Speicherkonflikt geprüft werden, und die vorgesehene Änderung an den gefähr-

73

deten Dokumenten sollte verworfen werden. Dies sollte auch in einem Protokoll des

Schreibvorgangs vermerkt sein.

5 Ausblick Der verstärkte Einsatz von innovativen Navigationskonzepten ist aufgrund der wach-

senden Verfügbarkeit von Informationen sowie des steigenden Bedarfs an qualitativ

hochwertigen Information absolut notwendig. Bereits heute wird der Hyperbolic Tree z.

B. in Call Centern mit hohen Produktivitätszuwächsen gegenüber herkömmlichen In-

formationsbrowsern zur Navigation in Wissensstrukturen eingesetzt und verschafft so

Kosten- und Wettbewerbsvorteile.

In der vorliegenden Arbeit wurde ein Navigationswerkzeug realisiert, das sich nahtlos in

die Groupware-Umgebung Lotus Notes/Domino integriert und dessen Funktionalitäten

sinnvoll ergänzt und erweitert. Der Prototyp weist in der vorliegenden Version bereits

viele Merkmale direktmanipulativer Systeme auf. Einige Anforderungen an direktmani-

pulative System, wie z. B. die Reversibilität von Aktionen, müssen in zukünftigen Ver-

sionen des HyperbolicModelers umgesetzt werden, um die Benutzungsfreundlichkeit

des Werkzeugs weiter zu optimieren.

In praktischen Fallstudien sollte überprüft werden, ob sich die Ergebnisse der bisherigen

Studien in der hier beschriebenen Groupware-Umgebung des Prototypen bestätigen

lassen und somit zu erhöhter Effizienz sowie zu verbesserter Akzeptanz und Nutzungs-

zufriedenheit führen.

Im folgenden Abschnitt 5.1 werden zunächst wünschenswerte Funktionalitäten vorge-

schlagen, die in zukünftigen Versionen des HyperbolicModelers umgesetzt werden

könnten. Weiterhin ist in dem sich rasant entwickelnden Bereich der Groupware-Tech-

nologien für das erste Quartal 2002 die Veröffentlichung der nächsten Generation der

hier eingesetzten Groupware-Plattform Lotus Notes/Domino R5 angekündigt, die sich

unter dem Codenamen RNext zur Zeit in einer Testphase befindet. Vor dem Hinter-

grund dieser neuen Version werden sich auch für den HyperbolicModeler neue Mög-

lichkeiten für sinnvolle Erweiterungen ergeben, die im zweiten Teil des Ausblicks (Ab-

schnitt 5.2) dargestellt werden.

Ausblick 74

5.1 Erweiterungen des Prototypen

Im Bereich der Effizienz und Benutzungsfreundlichkeit kann neben einer Undo-Funkti-

onalität die Implementierung der in Kapitel 3.5.2 geforderten Suchfunktionalitäten dazu

beitragen, den Nutzen des HyperbolicModeler weiter zu steigern. Auch sollten die

Möglichkeiten der Manipulation, die in der vorliegenden Version aus Cut, Copy and

Paste besteht, um Drag and Drop Funktionalitäten von Teilbäumen erweitert werden.

Die Unterstützung von Antworthierarchien ist ein weiterer Schritt zu einer umfassende-

ren Integration in die Groupware Umgebung. Im Bereich des Rückspeicherns der

Struktur sollte die Option ermöglicht werden, mehr als eine kategorisierte Spalten pro

Ansicht konfigurationsfrei, also ohne Schreibfilter, zu ermöglichen. Die Schreibfilter

selbst sollten stark erweitert werden, um vor dem Hintergrund der in Kapitel 3.6

genannten Szenarien, beispielsweise den HyperbolicModeler als Benutzungsschnitt-

stelle für das Lotus Knowlede Discovery System (KDS) oder Domino.Doc. einsetzen zu

können. Durch die Integration eines Dateisystem Browsers kann der Modeler als Werk-

zeug zum Transfer zwischen der Groupware-Umgebung und dem Dateisystem einge-

setzt werden. Auch der Einsatz in Ad hoc Workflow Anwendungsszenarien wäre mit in

ihrer Funktionalität erweiterten Schreibfiltern möglich.

Im Bereich der Performance bei Datenbanken mit einer großen Anzahl an Dokumenten

kann der Aufbau der Baumstruktur sehr lange dauern. Insbesondere muss für die Aktu-

alisierung der Struktur der Baum vollständig neu aufgebaut werden. Hier sollte ein in-

krementelles Update der Struktur ermöglicht werden. Auch wird zur Zeit für jeden Be-

nutzer der Baum aufgebaut, und dazu die gesamte Ansichtenstruktur durchlaufen. Wenn

der Baum z. B. in einem Dokument zwischengespeichert würde, würde nur noch ein

geringer Änderungsaufwand entstehen, wenn sich der Inhalt der dargestellten Ansicht

ändert. Zudem kann ein bereits aufgebauter Baum von allen Benutzern wiederverwen-

det, und so die Ressourcennutzung des Domino Servers verringert werden. Dazu könnte

das Applet und in einem Dokument abgelegt werden.

Für die Verwendung des HyperbolicModelers als Message Objekt87 sollte die

Konfiguration des Applets nicht über Felder in einer Maske geschehen, sondern über

ein in das Applet integriertes Menü, um die vollständige Mobilität zu ermöglichen.

87 Vgl. Nastansky 1998.

Ausblick 75

Dynamisches Struktur-Balancing (siehe Kapitel 3.6.3) ist eine Funktionalität, die insbe-

sondere im Bereich des Knowledge Management einen wichtigen Fortschritt bei der

Nutzung von Wissensstrukturen bietet, das sich jedoch bisher aufgrund der technischen

Restriktionen des Ansichtenkonzeptes nicht umsetzen ließ. Dies könnte sich mit einer

zukünftigen Version des HyperbolicModeler jedoch ändern.

5.2 Die nächste Generation von Lotus Notes/Domino

Die nächste Generation von Lotus Notes/Domino setzt den Weg zur kontinuierlichen

Integration von Web Technologien in die Groupware-Plattform fort. So wird die JVM

auf den aktuellen Stand gebracht und die SWING API integriert. Dadurch lassen sich

erweiterte Funktionalitäten des Hyperbolic Tree SDK nutzen, z. B. die direkte Ände-

rung der Knotenbezeichner. Des weiteren wird eine verbesserte Verbindung zwischen

Applet und umgebenden Maske existieren, da die Live Connect Technologie, die heute

nur von JavaScript nach Java implementiert ist, bidirektional ausgebaut wird.

Neue Features auf Seiten des Clients haben Auswirkungen auf die Implementierung des

HyperbolicModeler. So wird es für den Benutzer möglich sein, die Reihenfolge der

Spalten in einer Ansicht individuell zu konfigurieren. Bei einer möglichen Anpassung

des HyperbolicModeler and die neue Lotus Notes Version sollte der Einfluss dieser

neuen Optionen auf die Generierung der Baumstruktur untersucht werden.

Des weiteren wird es möglich sein, Grafiken in Ansichten dazustellen. Diese können als

Thumbnail Grafiken im HyperbolicModeler verwendet werden. Auch wird es möglich

sein, die Hintergrundfarbe einer Zeile in einer Ansicht anhand von Formeln berechnen

zu lassen. Diese Farbe könnte im HyperbolicModeler als Hintergrundfarbe für die

Knoten des Baumes verwendet werden, um so die Navigation durch Landmarks noch

umfassender zu unterstützen.

Sowohl die noch nicht umgesetzten Ideen und Funktionen, wie auch der vorauseilende

Schatten von RNext sind verheißungsvoll und lassen hoffen, dass im Bereich der gra-

phischen Navigationswerkzeuge in Kombination mit einer Groupware Umgebung in

naher Zukunft Forschung und Entwicklung rasant voran schreiten werden.

Zusammenfassung 76

6 Zusammenfassung Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung eines Werkzeugs zur direkten

graphischen Manipulation von Datenobjekten in Groupware Datenbanken. Hierzu

wurde zunächst untersucht, in welchen Anwendungsfeldern Modifikationen und perma-

nente Pflege der Strukturen notwendig ist. Knowledge Management Systeme als Syste-

menklasse mit stark ausgeprägten Ablage- und Referenzierungsmechanismen sowie

hohem Strukturierungs- und Aktualisierungsbedarf benötigen effiziente Navigations-

und Manipulationswerkzeuge. Da KMS häufig auf der Basis einer Groupware-Plattform

realisiert werden, bietet sich in diesem Bereich ein interessantes Forschungspotential.

Aus verschiedenen vorgestellten Konzepten wurde daraufhin ein Geeignetes ausge-

wählt, das ein hohes Maß an Effizienz mit Benutzungsfreundlichkeit und ansprechen-

dem, innovativem Design vereint, um dieses als prototypisches Werkzeug in die

Groupware-Umgebung Lotus Notes/Domino zu integrieren.

Sowohl das Konzept des HyperbolicModeler als auch das Ansichten Konzept weisen

Schwächen aber auch viele Stärken auf. Durch die alternative Verwendung und Kombi-

nation beider Konzepte ergeben sich Synergieeffekte, die ein wichtiges Argument sein

können, die Forschung und Entwicklung im Bereich der alternativen Navigationsme-

chanismen innerhalb von Groupware-Umgebungen voranzutreiben.

Die Java Technologie hat sich bei der Umsetzung entgegen ihrem Ruf als sehr perfor-

mante und komfortable Programmiersprache zur Entwicklung von Benutzungsschnitt-

stellen erwiesen, und sich insbesondere in Kombination mit der Groupware-Umgebung

Lotus Notes/Domino bewährt.

Das sich explosionsartig entwickelnde Anwendungsfeld des Knowledge Managements

kann die Synergieeffekte der Existenz alternativer Navigationsmechanismen noch ver-

stärken. Im Hinblick auf die bereits im Ausblick erwähnte kommende Groupware Gene-

ration ist es sehr wahrscheinlich, dass es viele neue Möglichkeiten zur UI Gestaltung

geben wird und sollte. Damit ergibt sich für das Projekt HyperbolicModeler auch in

Zukunft erhebliches Potential für eine Weiterführung.

Literaturverzeichnis 77

7 Literaturverzeichnis Ark et al. 1998:

Ark, Wendy; Dryer, D. Christopher; Selker, Ted; Zhai, Shumin: Landmarks to Aid

Navigation In a Graphical User Interface, in: Proceedings of Workshop on

Personalized and Social Navigation in Information Space, Schweden 1998.

Badaracco 1991:

Badaracco, Joseph L. jr.: Strategische Allianzen: wie Unternehmen durch Know-

How-Austausch Wettbewerbsvorteile erzielen, Verlag Carl Ueberreuter, Wien 1991.

Breu/Ward/Murray 2000:

Breu, Karin; Ward, John; Murray, Peter: Success Factors in Leveraging the

Corporate Information and Knowledge Resource Through Intranets, in: Malhotra,

Yogesh: Knowledge Management and Virtual Organizations, Idea Group

Publishing, Hershey/London 2000, S. 306-320.

Card/Mackinley/Shneiderman 1999:

Card, Stuart K.; Mackinlay, Jock D.; Shneiderman, Ben: Readings in Information

Visualization: Using Vision to Think, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco

1999

Carpendale/Cowperthwaite/Fracchia 1997:

Carpendale, M. Sheelagh T.; Cowperthwaite, David J.; Fracchia, F. David:

Extending Distortion Viewing from 2D to 3D, in: Card, Stuart K.; Mackinlay, Jock

D.; Shneiderman, Ben: Readings in Information Visualization: Using Vision to

Think, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco 1999, S. 312-330.

Chaffey 1998:

Chaffey, Dave: Groupware, Workflow and Intranets – Reengineering the Enterprise

with collaborative Software, Digital Press, Boston usw. 1998.

Collins et al. 1999:

Collins, Fiona; Morrison, David; Nielsen, Søren Peter; Serpola, Sami; Strobl,

Reinhold: Lotus Domino R5: A Developer’s Handbook, Second Edition, IBM

Direct Publishing, Austin, Texas, USA 1999.


Coleman 1997:

Coleman, David: Groupware - The Changing Environment; in: Coleman, David

(Hrsg.): Groupware - Collaborative Strategies for Corporate LANs and Intranets,

Prentice-Hall, London usw. 1997, S. 1-37.

Coxeter 1965:

Coxeter, H. S. M.: Non-Euclidean Geometry, Fifth Edition, University of Toronto

Press, Toronto 1965.

Czerwinski/Larson 1998:

Czerwinski, Mary; Larson, Kevin: Trends in future Web designs: what's next for the

HCI professional? In ACM Interactions, Volume 5 (1998), Issue 6, November-

December, S. 9-14, ACM, New York 1998.

Davenport/Prusak 1998:

Davenport, Thomas H.; Prusak, Laurence: Working Knowledge – How

Organizations Manage What They Know, Harvard Business School Press, Boston,

USA, 1998.

Diemers 2000:

Diemers, Daniel: Information Quality and Its Interpretative Reconfiguration as a

Premise of Knowledge Management in Virtual Organizations, in: Malhotra, Yogesh:

Knowledge Management and Virtual Organizations, Idea Group Publishing,

Hershey/London 2000, S. 365-379.

Drosdowski 1994:

Drosdowski, Günther (Hrsg.): Duden, Das große Fremdwörterbuch, Dudenverlag,

Mannheim usw. 1994.

Eaves/Robinson 1957:

Eaves, J. C.; Robinson, A. J.: An Introduction to Euclidean Geometry, Addison-

Wesley, Reading, Massachusetts, USA 1957.


Eberleh 1994:

Eberleh, Edmund: Industrielle Gestaltungsrichtlinien für graphische

Benutzungsoberflächen, in: Eberleh, Edmund; Oberquelle, Horst; Oppermann,

Reinhard (alle Hrsg.): Einführung in die Software-Ergonomie, 2. Auflage, Walter de

Gruyter, Berlin, New York 1994, S. 145-195.

Ellis/Gibbs/Rein 1992:

Ellis, C.A.; Gibbs S.J.; Rein, G.L.: Groupware: Some Issues and Experiences, in:

Marca, D.; Bock, G.: Groupware: Software for Computer Supported Cooperative

Work, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 1992; aus: Marca, D.A.; Bock,

G.E.: Designing Groupware: a guidebook for designers, implementors, and users,

McGraw-Hill, New York 1995.

Filler 1993:

Filler, Andreas: Euklidische und nichteuklidische Geometrie, BI-

Wissenschaftsverlag, Mannheim usw. 1993.

Flanagan 1998:

Flanagan, David: Java in a Nutshell, 2. Auflage, O’Reilly, Köln usw. 1998.

Fuhrberg 2000:

Fuhrberg, Kai: Internet-Sicherheit – Browser, Firewalls und Verschlüsselung, 2.

Auflage, Carl Hanser Verlag, München, Wien 2000.

Furnas 1981:

Furnas, G. W.: The Fisheye View: A New Look at Structured Files, in: Card, Stuart

K.; Mackinlay, Jock D.; Shneiderman, Ben: Readings in Information Visualization:

Using Vision to Think, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco 1999, S. 312-

330.

Geffner et al. 1999:

Geffner, S.; Agrawal, D.; El Abbadi, A; Smith, T.: Browsing Large Digital Library

Collections Using Classification Hierarchies, in: Gauch, Susan (Editor): Proceedings

of the Eighth International Conference on Information Knowledge Management

CIKM’99, November 2-6, 1999, Kansas City, Missouri, ACM Press, New York

1999, S. 195-201.


Glaser 1994:

Glaser, Wilhelm R.: Menschliche Informationsverarbeitung, in: Eberleh, Edmund;

Oberquelle, Horst; Oppermann, Reinhard (alle Hrsg.): Einführung in die Software-

Ergonomie, 2. Auflage, Walter de Gruyter, Berlin/New York 1994, S. 7-51.

Gloor 1997:

Gloor, Peter A.: Elements of hypermedia design: techniques for navigation and

visualization in cyberspace, Birkhäuser, Boston 1997.

Hagen/Will 1993:

Hagen, Manfred; Will, Liane: Relationale Datenbanken in der Praxis, Verlag

Technik, Berlin, München 1993.

Hao et al. 2000:

Hao, Ming C.; Hsu, Meichun; Dayal, Umesh; Krug, Adrian: Navigating Large

Hierarchical Space Using Invisible Links, in: Proceedings of SPIE - The

International Society for Optical Engineering, Volume 3960, Visual Data

Exploration and Analysis VII, 24-26 January 2000.

Hasenkamp/Syring 1994:

Hasenkamp, Ulrich; Syring, Michael: CSCW in Organisationen – Grundlagen und

Probleme, in: Hasenkamp, Ulrich; Kirn, Stefan; Syring, Michael (Hrsg.): CSCW -

Computer Supported Cooperative Work - Informationssysteme für dezentralisierte

Unternehmensstrukturen, Addison-Wesley, Bonn usw. 1994, S. 13-38.

Herczeg 1986:

Herczeg, Michael: Eine objektorientierte Architektur für wissensbasierte

Benutzerschnittstellen, Dissertation, Universität Stuttgart 1986.

Holbein/Teufel 1991:

Holbein, Ralph; Teufel, Bernd: Beschreibung von Bürodokumenten durch

kontextsensitive Merkmale, in: Killenberg, Harald; Kuhlen, Rainer; Manecke, Hans-

Jürgen (Hrsg.): Wissensbasierte Informationssysteme und Informationsmanagement,

Universitätsverlag Konstanz, Konstanz 1991, S. 81-93.


Hongo/Stone 1997:

Hongo, Ellen; Stone, Gordon: Groupware, Knowledge Creation and Competitive

Advantage, in: Coleman, David (Hrsg.): Groupware - Collaborative Strategies for

Corporate LANs and Intranets, Prentice-Hall, London usw. 1997, S. 647-678.

Huth/Nastansky 2000:

Huth, Carsten; Nastansky, Ludwig: GroupProcess: Partizipatives, verteiltes Design

und simultane Ausführung von Ad hoc Geschäftsprozessen, in: Engelien, Martin;

Neumann, Detlef (Eds.): GeNeMe 2000: Gemeinschaften in Neuen Medien, TU

Dresden, 5. und 6. Oktober 2000, Josef Eul Verlag, Lohmar 2000.

Huth/Erdmann/Nastansky 2001:

Huth, Carsten; Erdmann, Ingo; Nastansky, Ludwig: Using Process Knowledge from

the Practical Operation of Ad Hoc Processes for the Participative Design of

Structured Workflows, in: Proceedings, Thirty-Fourth Annual Hawaii International

Conference on System Sciences, January 2001.

IBM 1991:

IBM Corporation: SAA/CUA guide to user interface design, IBM Report SC34-

4289-00, Cary, USA 1991.

Johnson/Shneiderman 1991:

Johnson, Brian; Sheiderman, Ben: Treemaps: a space-filling approach to the

visualization of hierarchical information structures, in: Proceedings of the second

International IEEE Visualization Conference, San Diego 1994, S. 284-291, in:

Sheiderman, Ben (Editor): Sparks of Innovation in Human-Computer Interaction,

Second Printing, Ablex Publishing Corporation, Norwood, USA 1995, S. 309-325.

Klein 1928:

Klein, Felix: Vorlesungen über nicht-euklidische Geometrie, Springer, Berlin 1928.

Krcmar 1991:

Krcmar, Helmut: Annäherung an Informationsmanagement - Managementdisziplin

und/oder Technologiedisziplin? In: Staehle W.H./Sydow J. (Hrsg.):

Managementforschung 1, Walter de Gruyter, Berlin/New York 1991, S. 163-203.


Krüger 1991:

Krüger, Frank: Navigationsstrategien in der Informationssuche – vom Information

Retrieval zu Hypertext, in: Killenberg, Harald; Kuhlen, Rainer; Manecke, Hans-

Jürgen (Hrsg.): Wissensbasierte Informationssysteme und Informationsmanagement,

Universitätsverlag Konstanz, Konstanz 1991, S. 104-114.

Labrou/Finin 1999:

Labrou, Yannis; Finin, Tim: Yahoo! As an Ontology – Using Yahoo! Categories to

Describe Documents, in: Gauch, Susan (Editor): Proceedings of the Eighth

International Conference on Information Knowledge Management CIKM’99,

November 2-6, 1999, Kansas City, Missouri, ACM Press, New York 1999, S. 180-

187.

Lamping/Rao/Pirolli 1995:

Lamping, John; Rao, Ramana; Pirolli, Peter: A Focus+Context Technique Based on

Hyperbolic Geometry for Visualizing Large Hierarchies, in: Proceedings of 1995

Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’95), Denver, Colorado,

USA, May 7-11, 1995.

Langmann 1994:

Langmann, Reinhard: Graphische Benutzerschnittstellen: Einführung in und Praxis

der Mensch-Prozess-Kommunikation, VDI Verlag, Düsseldorf 1994.

Leung/Apperley 1994:

Leung, Y. K. ; Apperley, M. D.: A Review and Taxonomy of Distortion-Oriented

Presentation Techniques, in: Card, Stuart K.; Mackinlay, Jock D.; Shneiderman,

Ben: Readings in Information Visualization: Using Vision to Think, Morgan

Kaufmann Publishers, San Francisco 1999, S. 350-367.

Liu et al. 2000:

Liu, Jin; Pastoor, Siegmund; Seifert, Katharina; Hurtienne, Jörn: Three-dimensional

PC: toward novel forms of human-computer interaction, in: Proceedings of Three-

Dimensional Video and Display: Devices and Systems SPIE (The International

Society for Optical Engineering) CR76, 5-8 Nov. 2000 Boston, MA USA.


Lotus Development 1995:

Lotus Development o. V.: Groupware - Communication, Collaboration,

Coordination, Lotus Development Corporation (Hrsg.), Cambridge, Massachusetts

1995.

Lotus Development 1999:

Lotus Development o. V.: Domino 5 Designer Help, Version 5.3.10.9; aus

http://doc.notes.net/domino_notes/5.0/help5_designer.nsf am 01.08.1999.

Mackinley/Robertson/Card 1991:

Mackinlay, Jock D.; Robertson, George G.; Card, Stuart K.: The Perspective Wall:

Detail and Context smoothly integrated, in: Proceedings of the CHI 1991

Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '91), New Orleans, LA,

1991.

Martin 1932:

Martin, George E.: The Foundations of Geometry and the Non-Euclidean Plane,

Nachdruck, Springer Verlag, New York usw. 1975

Massing 2000:

Massing, Marianne: Wissensmanagement - eine der wichtigsten Führungsaufgaben

heute, Pressemitteilung des Institut der deutschen Wirtschaft vom 23.10.2000, aus:

http://www.iw-klug.de/presse/pm231000.htm am 17.04.2001.

Meier 1995:

Meier, Andreas: Relationale Datenbanken – Eine Einführung in die Praxis, 2.

Auflage, Springer-Verlag, Berlin usw. 1995.

Müller 1998:

Müller, Michael: Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken,

Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg, 1998.

Mullet/Fry/Schiano 1997:

Mullet, Kevin; Fry, Christopher; Schiano, Diane: On Your Marks, Get Set, Browse!

(The Great CHI'97 Browse Off), in: Proceedings of the CHI 1997 Conference on

Human Factors in Computing Systems (CHI '97), Atlanta, Georgia, USA, 22-27

March 1997.

http://doc.notes.net/domino_notes/5.0/help5_designer.nsf


Munzner 1997:

Munzner, Tamara: Laying Out Large Directed Graphs in 3D Hyperbolic Space, in:

Proceedings of the 1997 IEEE Symposium on Information Visualization, S. 2-10,

1997.

Munzner/Burchard 1995:

Munzner, Tamara; Burchard, Paul: Visualizing the Structure of the World Wide

Web in 3D Hyperbolic Space, In: Proceedings of VRML '95, San Diego, California,

December 14-15, 1995, Special issue of Computer Graphics, ACM SIGGRAPH,

New York 1995, S. 33-38.

Nastansky 1998:

Nastansky, Ludwig: Message-Objekte und Team-Kommunikation –

Systembausteine für die Unternehmensführung in neuen Organisationsformen, in:

Franke, Günter; Laux, Helmut (Hrsg.), Unternehmensführung und Kapitalmarkt,

Springer, Berlin usw. 1998, S. 175-209.

Nastansky et al. 2000:

Nastansky, Ludwig; Bruse, Thomas; Haberstock, Philipp; Huth, Carsten; Smolnik,

Stefan: Büroinformations- und Kommunikationssysteme: Groupware, Workflow-

Management, Organisationsmodellierung und Messaging-Systeme, in: Fischer,

Joachim; Herold, Werner; Dangelmaier, Wilhelm; Nastansky, Ludwig; Suhl, Leena:

Bausteine der Wirtschaftsinformatik – Grundlagen, Anwendungen, PC-Praxis, 2.

Auflage, Erich Schmidt Verlag, Berlin 2000.

Nonaka/Takeuchi 1997:

Nonaka, Ikujiro; Takeuchi, Hirotaka: The Knowledge-Creating Company - How

Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, Oxford University Press,

New York/Oxford 1995.

Oberquelle 1994:

Oberquelle, Horst: Formen der Mensch-Computer-Interaktion, in: Eberleh, Edmund;

Oberquelle, Horst; Oppermann, Reinhard (alle Hrsg.): Einführung in die Software-

Ergonomie, 2. Auflage, Walter de Gruyter, Berlin/New York 1994, S. 95-143.


Ott/Nastansky 1997:

Ott, Marcus; Nastansky, Ludwig: Kommunikationsmanagement zwischen Teams -

Paperless Office am Beispiel GroupOffice, in: Kommunikationsmanagement in

verteilten Unternehmen - Fünf Jahre Wirtschaftsinformatik an der Universität-GH

Paderborn, Dangelmaier, W., Fischer, J., Herold, W., Nastansky, L., Suhl, L., Wolff,

R. (Hrsg.), VDI Verlag, Reihe 10, Nr. 478, Düsseldorf 1997.

Pohs 2001:

Pohs, Wendi: Building a Corporate Taxonomy with the Lotus Discovery Server,

Presentation at Lotusphere 2001, January 14-18, Orlando, Florida, USA, aus:

http://www.notes.net/sandbox.nsf/ViewByApplicationNameNonJava/0dbe620a9b44

ad53852569d7006ff22e!OpenDocument am 17.04.2001.

Papows 1997:

Papows, Jeff: Deploying Second-Generation Intranets with Lotus Notes, in:

Coleman, David (Hrsg.): Groupware - Collaborative Strategies for Corporate LANs

and Intranets, Prentice-Hall, London usw. 1997, S. 347-369.

Pirolli/Card/van der Wege 2000:

Pirolli, Peter; Card, Stuart K.; van der Wege, Mija: The Effect of Information Scent

on Searching Information - Visualizations of Large Tree Structures, in: Proceedings

of the Advanced Visual Interfaces 2000 Conference (AVI2000), May 23-26,

Palermo, Italy 2000.

Pirolli/Card/van der Wege 2001:

Pirolli, Peter; Card, Stuart K.; van der Wege, Mija: Visual Information Foraging in a

Focus + Context Visualization, in: Proceedings of the CHI 2001 Conference on

Human Factors in Computing Systems (CHI '2001), Seattle, 31 March-5 April 2001.

Polanyi 1985:

Polanyi, Michael: Implizites Wissen, Suhrkamp, Frankfurt am Main 1985.

Probst/Raub/Romhardt 1997:

Probst, Gilbert; Raub, Steffen; Romhardt, Kai: Wissen Managen, Frankfurter

Allgemeine, Zeitung für Deutschland, Frankfurt am Main; Gabler, Wiesbaden 1997.


Ramsay/Richtmyer 1995:

Ramsay, Arlan; Richtmyer, Robert D.: Introduction to Hyperbolic Geometry,

Springer Verlag, New York usw. 1995.

Rao/Card 1994:

Rao, Ramana; Card, Stuart K.: The Table Lens: Merging Graphical and Symbolic

Representations in an Interactive Focus + Context Visualization for Tabular

Information, in: Card, Stuart K.; Mackinlay, Jock D.; Shneiderman, Ben: Readings

in Information Visualization: Using Vision to Think, Morgan Kaufmann Publishers,

San Francisco 1999, S. 343-349.

Rao et al. 1995:

Rao, Ramana; Pedersen, Jan O.; Hearst, Marti A.; Mackinlay, Jock D.; Card, Stuart

K.; Masinter, Larry; Halvorsen, Per-Kristian; Robertson, George G.: Rich

Interaction in the Digital Library, in: Communications Of The ACM Volume 38

(April 1995), No. 4, S. 29-39.

Rao/Sprague 1998:

Rao, Ramana; Sprague, Ralph H. Jr.: Natural Technologies for Knowledge Work:

Information Visualization and Knowledge Extraction, in: Journal of Knowledge

Management, Volume 2 (1998), No. 2, S. 70-80.

Rauschenbach/Jeschke/Schumann 2000:

Rauschenbach, Uwe; Jeschke, Stefan; Schumann, Heidrun: General Rectangular

FishEye Views for 2D Graphics, in: Proceedings of Intelligent Interactive

Assistance & Mobile Multimedia Computing (IMC 2000), Rostock-Warnemünde,

Germany - November 9-10, 2000.

Robertson/Mackinley/Card 1991:

Robertson, George G.; Mackinlay, Jock D.; Card, Stuart K.: Cone Trees: Animated

3D Visualizations of Hierarchical Information, in: Proceedings of the CHI 1991

Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '91), New Orleans, LA,

1991.


Schwartz/Divitini/Brasethvik 2000:

Schwartz, David G.; Divitini, Monica; Brasethvik, Terje: Internet-Based

Organizational Memory and Knowledge Management, Idea Group Publishing,

Hershey/London 2000.

Sedgewick 1992:

Sedgewick, Robert: Algorithmen in C++, 2. korrigierter Nachdruck 1995, Addison-

Wesley, Bonn usw. 1992.

Shneiderman 1983:

Shneiderman, Ben: Direct Manipulation: A Step Beyond Programming Languages,

IEEE Computer 16(8), S. 57-69, 1983, in: Sheiderman, Ben (Editor): Sparks of

Innovation in Human-Computer Interaction, Second Printing, Ablex Publishing

Corporation, Norwood, USA 1995, S. 13-37.

Shneiderman 1998:

Shneiderman, Ben: Designing the user interface: strategies for effective human-

computer-interaction, Third Edition, Addison-Wesley, Reading usw. 1998.

Spence/Apperley 1982:

Spence, Robert; Apperley, Mark: Data base navigation: an office environment for

the professional, in: Card, Stuart K.; Mackinlay, Jock D.; Shneiderman, Ben:

Readings in Information Visualization: Using Vision to Think, Morgan Kaufmann

Publishers, San Francisco 1999, S. 333-340.

Stary 1994:

Stary, Christian: Interaktive Systeme – Software-Entwicklung und Software-

Ergonomie, Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden 1994.

Tamura 2000:

Tamura, Randall A.: Domino 5 Web Programming with XML, Java, and JavaScript,

Que Corporation, Indianapolis, 2000.

Vennemann 2001:

Vennemann, Eva: Pressemitteilung - Die Online-Dienste der WEB.DE AG, Web.de

AG (Hrsg.), Karlsruhe, 2001, aus: http://webde-ag.de/file/11923.Dokument/A01-05-

04_H042.doc am 19.04.2001.

http://webde-ag.de/file/11923.Dokument/A01-05-04_H042.doc

http://webde-ag.de/file/11923.Dokument/A01-05-04_H042.doc


Vogel 1992:

Vogel, Elisabeth: Informationsmanagement: berufliche Anforderungen und

Konsequenzen für die Ausbildung, Universitätsverlag Konstanz, Konstanz 1992.

Voss/Nentwig 1998:

Voss, Josef; Nentwig, Dietmar: Entwicklung von graphischen

Benutzungsschnittstellen: Modelle, Techniken und Werkzeuge der User-Interface

Gestaltung, Carl Hanser Verlag, München/Wien 1998.

Wagner 1995:

Wagner, M. P.: Groupware und neues Management: Einsatz geeigneter

Softwaresysteme für flexiblere Organisationen, Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden

1995.

Woodruff/Faulring/Rosenholtz 2001:

Woodruff, Allison; Faulring, Andrew; Rosenholtz, Ruth; Morrison, Julie; Pirolli,

Peter: Using Thumbnails to Search the Web, in: SIGCHI’01, March 31-April 4,

2001, Seattle, WA, USA, 2001.

Index 89

Index Ablageverfahren.......................................14

Ad hoc Workflows...................................57

Ansicht .....................................................23

Antwortdokument ....................................35

Applet.......................................................61

Axiomensystem........................................32

Bäume ......................................................30

Benutzungsschnittstellen..........................22

Bezeichner eines Dokuments ...................23

Browser ....................................................22

Compound Document ........................................................... Siehe Verbunddokument

Cone Tree.................................................43

CSCW ........................................................6

Dateien

Import/Export von.......................... 58

Daten ........................................................11

Datenbank ......Siehe Groupware-Datenbank

Datenbank, gemeinsam genutzte................9

Datentypen ...............................................10

Degeneration ............................................36

Deployment........................................60, 63

Direktmanipulation ............................28, 54

Distortion .................................................45

Dokument.............................................9, 10

Dokumentenmanagement ........................58

Domino Java Applets ...............................62

Ebenen in Bäumen ...................................31

Ebenenstruktur ...................................37, 38

Filtermechanismen...................................51

Fisheye View ...........................................45

Fixierungen ..............................................36

Fokus + Kontext .......................... 25, 30, 44

Geometrie ................................................ 32

Graphen ................................................... 31

Graph-Projektionen ................................. 53

Groupware ................................................. 7

Groupware-Datenbank .............................. 8

Groupware-Plattform................................. 8

Groupware-Umgebung.............................. 8

Hauptdokument ....................................... 35

Hauptkategorie ........................................ 34

Human Computer Interaction ............................. Siehe Mensch-Computer-Interaktion

Hyperbolic Tree................................. 46, 60

HyperbolicModeler ................................. 60

HyperbolicView ...................................... 61

Hyperbolische Geometrie........................ 32

Information.............................................. 11

Information Scent .................................... 19

Interaktionsobjekte .................................. 28

Interaktionstechniken .............................. 40

Java.......................................................... 61

Kante ....................................................... 30

Kategorie ................................................. 24

Kategoriestruktur..................................... 35

Kategorisierung ....................................... 15

Kegelbaum......................... Siehe Cone Tree

Klassifikationsverfahren.......................... 14

Knoten ..................................................... 30

Knowledge Browsing .............................. 55

Knowledge Location ............................... 55

Knowledge Management......................... 10

Knowledge Management System............ 11

Index 90

Knowledge Management Systeme...........20

Knowledge Manager ..........................20, 61

Knowledge Worker............................21, 61

Kontextsteuerung .....................................17

Landmarks .........................................26, 53

Maske...................................................9, 63

Mehrfachkategorisierung .........................16

Mensch-Computer-Interaktion.................22

Multidimensionale Referenzierung..........18

Navigation....................................34, 41, 50

Navigationssignatur ...............16, 24, 31, 32

Note-Objekt................................................9

Notes-Protokoll ........................................62

Object of Interest (OOI)...........................28

Schnellsuche ............................................51

Shared Database.....................................8, 9

Signatur .............. Siehe Navigationssignatur

Sitemap ....................................................59

Stichwortvergabe ...............................15, 17

Struktur-Balancing .................................. 56

Suche in Bäumen..................................... 36

Suchen/Ersetzen ...................................... 51

Systemumgebung, groupwarebasierte ....... 8

Taxonomie............................................... 18

Treemap................................................... 41

Unterkategorie ......................................... 35

URL......................................................... 62

User Interface .......................................... 22

Verbunddokument ............. Siehe Dokument

Verzerrung..........................Siehe Distortion

Volltextsuche........................................... 52

Wissen ..................................................... 11

Wissensbasis............................................ 13

Wissensstruktur ........................... 17, 36, 55

Workflow Management....................... 6, 57

Workgroup Computing.............................. 6

Wurzel ..................................................... 30

Zoomfilter................................................ 52

Anhang - Herstellerverzeichnis 91

Anhang - Herstellerverzeichnis Im Rahmen dieser Arbeit verwendete Softwareprodukte:

Allaire Corporation (http://www.allaire.com)

Kawa Professional Edition Version 5.0

Inxight Software (http://www.inxight.com)

Hyperbolic Tree SDK for Java Version 2.05

Lotus Development Corporation (http://www.lotus.com)

Lotus Notes Release 5

Lotus Domino Designer Release 5

Lotus Notes Release RNext beta

Lotus Domino Designer Release RNext beta

PAVONE AG (http://www.pavone.com)

PAVONE Enterprise Office 5

Sun Microsystems (http://www.sun.com)

Java Development Kit (JDK) 1.1.8

http://www.allaire.com/

http://www.inxight.com/

http://www.lotus.com/

http://www.pavone.com/

http://www.sun.com/

Anhang - Herstellerverzeichnis 92

Softwareprodukte, die darüber hinaus in dieser Arbeit genannt wurden:

C-Lab (http://www.c-lab.de)

Virtual Knowledge Center

Inxight Software (http://www.allaire.com)

Inxight Categorizer

Lotus Development Corporation (http://www.lotus.com)

Knowledge Discovery System (KDS)

Domino.Doc

Microsoft Corporation (http://www.microsoft.com)

MS-DOS

Microsoft Windows

Microsoft Windows Explorer

Sun Microsystems (http://www.sun.com)

Java Development Kit (JDK) 2.0

http://www.c-lab.de/

http://www.allaire.com/

http://www.lotus.com/

http://www.microsoft.com/

http://www.sun.com/

Eidesstattliche Erklärung 93

Eidesstattliche Erklärung Ich erkläre hiermit an Eides Statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig und nur

unter Verwendung der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe; die aus fremden

Quellen direkt oder indirekt übernommenen Gedanken sind als solche kenntlich ge-

macht.

Die Arbeit wurde bisher keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegt und auch noch nicht

veröffentlicht.

Paderborn, 25. April 2001