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Wissensrepräsentation im Social Semantic Web: Zwischen Ontologien und Folksonomies Dr. Katrin Weller, M.A. Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz 10. Mai 2011

Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

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Vortrag an der Karl-Franzens-Universität, 10.05.2011

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Page 1: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Wissensrepräsentation im Social Semantic Web:

Zwischen Ontologien und Folksonomies

Dr. Katrin Weller, M.A.

Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz

10. Mai 2011

Page 2: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Motivation

Bridging the Semantic Gap?

Page 3: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Hintergrund

Wissensrepräsentation (im Sinne der

Informationswissenschaft)

KOS: Knowledge Organization System

Aufbau von KOS (z.B.

Thesaurus-aufbau)

Indexierung (Klassifizierung,

Abstracting)

Retrieval (z.B. Suche mit

Thesaurus-Termen)

Page 4: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Entwicklung

KOS im Semantic Web und im Social Web

Social Web (Web 2.0) Folksonomies als neue

Form von KOS. Nutzer im

Mittelpunkt

Semantic Web Ontologien als neue Form

von KOS. Formale

Repräsentation.

Wissensrepräsentation Methodenspektrum an KOS wird

erweitert. Neue

Forschungsfragen.

Page 5: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Folksonomies & Social Web

Quelle: Flickr, User Gernot Poetsch: http://www.flickr.com/photos/gernot/201679364/

Page 6: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Broad Folksonomies und Narrow Folksonomies

http://www.delicious.com/

Page 7: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Vor- und Nachteile von Folksonomies

kontrolliert lebendig

Page 8: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Inhalts-beschreibung Daten-

Management

Vor- und Nachteile von Folksonomies

Page 9: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

sozial persönlich

Vor- und Nachteile von Folksonomies

Page 10: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Retrieval Exploration

Vor- und Nachteile von Folksonomies

Page 11: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Informationsgewinnung aus Folksonomies

Einblicke in Nutzerverhalten & Sprachgebrauch: Quelle für andere Vokabulare

Neue Pfade zur Navigation: ähnliche Dokumente, ähnliche Nutzer, ähnliche Tags

Identifikation von Communities mit gemeinsamen Interessen, Expertenprofile basierend auf Tags

Einblicke in zeitliche Entwicklungen – z.B. Tags im Zeitverlauf

Page 12: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Ontologien & Semantic Web

Page 13: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Die Idee zum Semantic Web

• Berners-Lee, Hendler & Lassila (2001) veröffentlichen die wohl

berühmteste Vision vom Semantic Web:

Maschinenlesbare Daten

• Nicht nur Menschen sondern auch Computer sollen Informationen interpretieren und weiterverarbeiten können (jedoch ≠ Basis künstlicher Intelligenz).

Verbesserte Suche

• z.B. „find me a doctor who offers specific treatments, who is located close to my home and whose appointment times match my personal time schedule„

• Information Integration

Schlussfolgerungen

• Kombination von Faktenwissen

• Folgerungen über nicht explizit eingegebene Informationen

Page 14: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Semantic Web Grundlagen

• z.B. Heinrich Heine ist eine Person, Düsseldorf ist eine Stadt.

Detaillierte Metadaten für kleinste

Informationseinheiten

• z.B. Heinrich Heine lebte in Düsseldorf / Düsseldorf war Wohnort von Heinrich Heine.

Zusätzliches Hintergrundwissen

• z.B. wenn Person A einen Bruder (Person B) und einen Sohn (Person C) hat, weiß man, dass Person B der Onkel von Person C ist. (nach Dakota, et al., 2003)

Strukturen und Zusammenhänge

Page 15: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Konzepte werden meist als Klassen angelegt, die weiter mit Instanzen versehen werden können.

Relationen können frei definiert werden breiter Spielraum für Designer.

Weiter können Regeln für die Klassenzugehörigkeit und für Verbindung von Konzepten angelegt werden, formale Logik soll eingesetzt werden.

Ontologien: Merkmale & Struktur

Page 16: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

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Ontologien: Merkmale & Struktur

Page 17: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Indexierung im Semantic Web?

• Mit Hilfe von Ontologien sollen Informationseinheiten indexiert

(annotiert) werden.

Institution Person

Universität Professor

is_a is_a

is_member_of / has_members

Page 18: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Semantic Web Umsetzung

Guha, R., McCool, R., & Miller, E. (2003). Semantic Search. In G. Hencsey & B. White (Eds.), WWW 2003: Proceedings of the

Twelfth International World Wide Web Conference, Budapest, Hungary (pp. 700–709). New York, NY: ACM.

Page 19: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Ontologiesprachen und Editoren

Page 20: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Verschiedene Ontologiesprachen werden zur Abbildung von Ontologien entwickelt, z. B.: DAML, XOL, OIL, OWL; genutzt werden aber auch z. B. XML, RDF. Einige unterstützen Beschreibungslogik (z. B. OWL-DL).

Editoren werden entwickelt, um den Aufbau von Ontologien zu vereinfachen. Beispiele: Protégé, OntoStudio.

Reasoner werden eingesetzt, um logische Inkonsistenzen innerhalb der Ontologie aufzuspüren. Beispiele: FACT, Pellet.

Ontologiesprachen und Editoren

Page 21: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Ontologiesprachen und Editoren

Page 22: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

KOS-Spektrum

Ontologie

Str

uktu

relle

Ko

mple

xität

Größe der abgebildeten Domäne

Thesaurus

Klassifikation

Nomenklatur

Folksonomy

Neu durch Semantic Web Forschung: mehr Struktur

Neu durch Web 2.0 Nutzeraktivität: mehr Kapazität

Klassische Methoden, normierte Formate

Page 23: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

KOS-Spektrum

Ontologie

Str

uktu

relle

Ko

mple

xität

Größe der abgebildeten Domäne

Thesaurus

Klassifikation

Nomenklatur

Folksonomy

Abstraktionsrelation, Instanz-Relation (is-a), frei-definierbare Assoziationsrelationen

Keine paradigmatischen (semantischen) Relationen

Äquivalenzralation (Assoziationsrelation)

Hierarchie- und Äquivalenzrelation

(spezifizierte ) Hierarchie-, Äquivalenz- und Assoziationsrelation

Page 24: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Semantic Web + Social Web = Social Semantic Web?

Semantic Web

Zusätzliche Metadaten für Retrieval und Informations-

integration.

Social Web (Web 2.0)

Nutzergenerierter Content, Social Software, Nutzer-

Interaktion.

Social Semantic Web

z.B. Nutzer-Content + formale Metadaten, semantisch verlinkte

Communities.

Page 25: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Social Web Effekte mit Potential für das Semantic Web

Nutzerbeteiligung und teilweise auch aktive Zusammenarbeit von Nutzern wird selbstverständlich. (Collaboration vs. Collection)

Große Datensammlungen (user-generated content) sind neu verfügbar und spiegeln verschiedene Interessen und Perspektiven wider. (plus Mashups)

Netzwerke unterstützen die Verlinkung sowohl von Nutzern als auch von Dokumenten.

Über Social Tagging kommen viele Nutzer erstmals mit den Grundprinzipien der Inhaltserschließung in Kontakt.

Page 26: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Zusammenhang Social Semantic Web und KOS

• Je mehr Inhalte im WWW, desto mehr werden strukturierte

Zugänge benötigt.

• Idealvorstellung: Communities sollen bei Aufbau und Pflege

von Metadaten sowie bei der Indexierung mithelfen.

WWW

User Activities

Metadaten

Social Semantic

Applications

Page 27: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Social Semantic Web Bausteine

• Nutzer-Communities

• Technologien, die den Nutzern einen einfachen

Informationsaustausch ermöglichen

• Vernetzungen zwischen einzelnen Tools und zwischen deren

„Elementen“, z.B. zwischen Nutzern oder Dokumenten

• Kennungen (Identifier)

• Metadaten und KOS

• Mash-Ups und Neu-Kombinationen

Page 28: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Social Semantic Web Beispiel: Semantic Wikipedia

Quelle: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.

Page 29: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Beispiel: FOAF (Friend of a friend)

(zwei Personen und ihre Beziehung im FOAF Format)

Quelle: http://www.foaf-project.org/2004/us/about.html.

Page 30: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Herausforderungen

Integrative Aspekte Konzeptionelle Aspekte

Soziale Aspekte Anwendungsorientierte

Aspekte

Page 31: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Tag Gardening

Page 32: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Some problems of unstructured folksonomies

Tag cloud of the user„MarmaladeToday‟s“ for

1.157 bookmarks. Source: del.icio.us (5.03.2008).

Page 33: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Tag Gardening

Seeding, Weeding, Harvesting, Landscape Architecture, Fertilizing

Page 34: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Versteckte Semantische Relationen in Folksonomies

Source for image: http:// www.flickr.com

Page 35: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Zwei Möglichkeiten für „Fertilizing“

Page 36: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Communities im Ontologieaufbau

Quelle: http://commons.media.mit.edu/en/add/21/.

Beispiel: OpenMind Project

Page 37: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Auswerten anderer Wissensressourcen

Quelle: http://www.freebase.com/edit/topic/en/vfl_bochum.

Beispiel: Freebase

Page 38: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Auswerten anderer Wissensressourcen

Beispiel: Freebase

Quelle: http://www.freebase.com/view/en/psycho_1960

Page 39: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Vocabulary Onion

Quelle: Breslin, J. G., Passant, A., & Decker, S. (2009). The Social Semantic Web. Berlin: Springer.

Page 40: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Verlinkungen & Interaktion

Quelle: “Linking Open Data cloud diagram, by Richard Cyganiak and Anja Jentzsch. http://lod-cloud.net/”.

Beispiel: Linking Open Data

Page 41: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Fazit & Ausblick

Trends:

• Praktikable Ansätze wichtiger als

Ontologiesprachenmächtigkeit

• Auswertung vorhandener Daten für neue Zwecke

• Auswertung von impliziten Nutzeraktivitäten (Kollektion

vor Kollaboration)

• Verknüpfungen und Mehrfachverwertungen

Zukunfts-Themen:

• Indexierung und Retrieval im Social Semantic Web

• Interaktionen von Menschen und Daten

• Nutzerstudien und interdisziplinäre Ansätze

Page 42: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Beste Grüße aus Düsseldorf!

Dr. Katrin Weller Abteilung für Informationswissenschaft

Institut für Sprache und Information

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Universitätsstr. 1, Geb. 23.21.04.68, 40225 Düsseldorf

E-Mail: [email protected]

Twitter: @kwelle

Page 43: Wissensrepräsentation im Social Semantic Web

Quellen der verwendeten Abbildungen • Folie 2, Word ClipArt.

• Folie 4, Flickr Screenshot: www.flickr.com, photo uploaded by user „Richard and Gill‟ on Feb. 17th 2007.

• Folie 5, Flickr Screenshots: http://www.flickr.com/photos/gernot/201679364

• Folie 6, Delicious Screenshot: http://www.delicious.com/url/16587db643d9c04b30c638c92c4ac5e3

• Folie 12, Schema der BIO2Me Ontologie: Mainz, I., Weller, K., Paulsen, I., Mainz, D., Kohl, J., & von Haeseler, A. (2008).

Ontoverse: Collaborative Ontology Engineering for the Life Sciences. Information - Wissenschaft und Praxis, 59(2), 91–99.

• Folie 16, Schematische Ontologiedarstellung: Weller, K. (2010). Knowledge Representation in the Social Semantic Web.

(Knowledge and Information, Vol. 3). De Gruyter, Saur: Berlin.

• Folie 17, Screenshot Informationswissenschaft Uni Düsseldorf: http://www.phil-fak.uni-

duesseldorf.de/infowiss/mitarbeiter/professor/wolfgang-g-stock/

• Folie 18: Guha, R., McCool, R., & Miller, E. (2003). Semantic Search. In G. Hencsey & B. White (Eds.), WWW 2003:

Proceedings of the Twelfth International World Wide Web Conference, Budapest, Hungary (pp. 700–709). New York, NY:

ACM.

• Folie 21, Protégé Editor (http://protege.stanford.edu/): Weller, K. (2009). Ontologien: Stand und Entwicklung der Semantik für

das World Wide Web. LIBREAS - Library Ideas, 5(2/15).

• Folie 28: Völkel, M., Krötzsch, M., Vrandecic, D., Haller, H., & Studer, R. (2006). Semantic Wikipedia. In Proceedings of the

15th International Conference on World Wide Web (pp. 585–594). New York: ACM.

• Folie 30, oben links: http://www.drjost.ch/162,0,beispiele-gruppe-2,index,0.php, unten links:

http://www.welt.de/wissenschaft/medizin/article3017482/Arbeit-im-Grossraumbuero-macht-krank.html, oben rechts:

http://www.flickr.com/photos/molamoni/754750979/, unten rechts: http://www.core77.com/corehome/2005/04/i-am-stuck-on-

post-its-cuz-post-its.html

• Folie 31, TagCare, Screenshot des Prototyps, Dittmann, C., Dittmann, M., Peters, I., & Weller, K. (2009). Persönliches Tag

Gardening mit tagCare. In M. Ockenfeld (Ed.), Generation international - die Zukunft von Information, Wissenschaft und

Profession. Proceedings der 31. Online-Tagung der DGI, Frankfurt a.M., Germany (pp. 117-128). Frankfurt am Main: DGI .

• Folie 32: Tag cloud of the user„MarmaladeToday‟s“ for 1.157 bookmarks. Source: del.icio.us (5.03.2008).

• Folie 33: Hintergrund: Flickr Tag Cloud, www.flickr.com.

• Folie 34: Peters, I., & Weller, K. (2008). Tag Gardening for Folksonomy Enrichment and Maintenance.Webology, 5(3).

• Folie 35: Weller, K. (2010). Knowledge Representation in the Social Semantic Web. (Knowledge and Information, Vol. 3). De

Gruyter, Saur: Berlin.

• Folie 36 bis Folie 40: siehe Quellenangaben auf den Folien.

• Folie 42, Foto: Katrin Weller.