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Wikis in UnternehmenTools & Research

Hans-Jörg Happel ([email protected])Max Völkel ([email protected])

© 2007 FZI, Creative Commons Share-Alike

mailto:[email protected]



Was wünscht das Online-Volk?

Why?


Social Software im Mittelstand?

Unternehmenskultur passt nicht zum Wiki-Ansatz

Worin besteht der konkrete Mehrwert? Wie argumentiert man?

Welche Technologie ist die richtige? Wikis, Blogs, Tagging, …

Einführung und Akzeptanz

Integration in bestehende IT-Infrastruktur

Wiki oder Intranet-Portal? Aggregation von Informationen mit Wikis?


Woogle

Idee Interne Suche & Wiki Funktionalität verbinden Austausch der Nutzer über Suche ermöglichen Eine Wiki-Seite für jeden Suchbegriff

Vorteile Verzeichnis von Suchbegriffen „Social Did you mean“ Sofort neue Inhalte erstellen Wiki-Akzeptanz steigern Unternehmens-Brille über Internet

Project X Project XDeveloper 1 Developer 2

Index

Query

„Project X“ G „Project X“ G

Query

Wiki


JWiki + WIF

Problem: Migration von Wikis Migration von X nach Wiki Migration von Wiki nach Y

JWiki: Open-source Java library für Extraktion von Wikiseiten aus

bestehenden Wikis Bisher: JSPWiki, MediaWiki

WIF XHTML-basiertes Standardformat für Austausch von Wikiseiten Wiki-Syntax nach Wahl kann per XSLT erzeugt werden

Kontakt: [email protected]



SemFS – ein semantisches Dateisystem

Interpretation Pfadangabe als Suchanfrage Dateien in einem Ordner als

Suchergebnisse Unterordner als vorgeschlagene Such-

Verfeinerungen

Zugriff Window: per WebDAV Unter Linux per fuse (user-

level file system)


Comparison

File system: partition of the adress space

Tagging: overlapping sets

ab

a+b+ca+c

b+c

a+b

c

ab

c

/a/a/b/a/c

/a/a/b/a/b/c/a/c/a/c/b/c/c/b/c/b/a/c/a/c/a/b/b/b/a/b/a/c/b/c/b/c/a


What is a file system? Organising files …

An address given as path expression := Letter “:“ (“\“ name)*

File System

dir!

response

files

folders

name metadata

metadata


What is a semantic file system?Organising files and managing binary

data.

op

Semantic File System

metadata data

XFlickrCMSFile System

Flexible implementation. Unified metadata unified search


SemFS

Zugriff auf „beliebige“ Daten per Windows-Explorer

Such-Verfeinerung kann intuitiv genutzt werden

Passt gut zum Tagging-Paradigme

Kann auch geteilt genutzt werden (WebDAV)

Kontakt: [email protected] (Projekt ist eine Kooperation von FZI, AIFB, Uni Koblenz)



WAVES


MindMeister


Nepomuk means…

Networked P2P-technology for

efficient on-the-fly exchange

Environment for existing applications can be interlinked

Personal Ontology-based every user maintains own structures shared semantics emerge, like folksonomies

Management of Unified Knowledge knowledge is connected across desktop borders semantically enhanced browsing and searching


Service registry and middleware

Peer-to-Peer storage

Services(search,

text analysis,adaptors)

Local storage(RDF know-ledge base)

User Interfacecomponents

(mapping, wiki, search interface, ontology browser)


colleague

friend

acquaintance

NEPOMUK enabledpeers

Personal Semantic Web:a semantically enlarged intimate supplement to memory

Social protocolsand distributed search

e-mail

person

Topic

website document

image

event

person

Desktop: Help to manage personal knowledge/information(documents, files, e-mail, bookmarks, notes)

Semantic:Make content available to automated processing

Social: Enable exchange across individual boundaries

Social Semantic Desktop


NEPOMUK

Ziele:

Vernetzen von Applikationsobjekten auf dem Desktop Z.B. Outlook-Kontakt mit Word-Datei Z.B. Excel-File mit Tags Z.B. Tags mit Personen

Semantische Desktop-Suche Zeige mit alle Fotos, die in Italien gemacht wurden und auf denen

Hans-Jörg drauf ist!

Einfacheres Teilen von Informationen (P2P

Einfacheres erstellen strukturierter Informationen 2. Teil

Kontakt: http://nepomuk.semanticdesktop.org

http://nepomuk.semanticdesktop.org/


Mash-Up: Beispiel


Mash-Ups

„Aus zwei (webseiten) mach eins“ Craigs List: Google Maps und Immobilien-Inserate

Programmableweb.com: 1535 web-APIs

» Amazon» Delicious» Flickr» Google» GoogleMaps» Technorati» Yahoo» YouTube


Mash-Up: Zukunft

1. Yahoo Pipes

2. Semantic Web

22 FZI Forschungszentrum Informatik (fzi.de) | Forschungsbereich IPE: Information, Process, Engineering

Semantic Wikipedia

Siehe auch http://wiki.ontoworld.org


Semantic Wikipedia: Vorteile

Strukturiertes Wissen wird exportiert (im RDF-Standard)

Neue Web 2.0 Anwendungen möglich Wie IMDB, CDDB, Amazon, Wikipedia-Daten im Mediaplayer

Wiederverwendung von Wissen über Sprachgrenzen hinweg Berlin, Einwohner, 2800000 = Berlin, population, 2800000

Aggregierte Suche über mehrere Seiten Liste aller Filme, die einen gebürtigen Italiener als Regisseur haben? Welche Städte in Europa haben mehr als 1 Mio Einwohner? Listen können automatisch generiert werden

Qualität: Finden von Fehlern und Widersprüchen Hat jedes Land eine Hauptstadt? Wird jede Person geboren bevor sie stirbt? Passen die Geburtstagsjahreslisten zu den Geburtstagen der Personen? Passt die Bevölkerungsdichte zu Bevölkerung und Fläche?

Offene Fragen Benutzungsschnittstellen zum Formulieren der strukturierten Anfragen


Semantic Wiki = Wiki + Semantic Web

Semantic MediaWiki Erweiterung der MediaWiki-Software (Technik der Wikipedia)

Syntaxerweiterung erlaubt getypte Links Seite Karlsruhe

Bisher: … liegt im Süden von [[Deutschland]] … Neu: … liegt im Süden von [[liegt in::Deutschland]] …

Syntaxerweiterung erlaubt annotieren von Werten Seite Karlsruhe

Bisher: … hat eine Bevölkerung von 280,000 Einwohnern. …

Neur: … hat eine Bevölkerung von [[Bevölkerung:=280000]] Einwohnern.


Semantic MediaWiki


What is located in California?


Inline queries

<ask>

[[Category:Country]]

[[located in::Africa]]

[[population:=>1,000,000]]

[[population:=<10,000,000]]

[[population:=*]]

[[area:=*km²]]

[[borders::*]]

</ask>


Inline query results


Fazit Semantic MediaWiki

Stabile Erweiterung der MediaWiki software

Neue Browse-Möglichkeiten (Simple Semantic Search)

Neue Suchmöglichkeiten (Aggregation von Informationen über mehrere Seiten hinweg mit Inline-Queries)

Kontakt: http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki

http://ontoworld.org/wiki/Semantic_MediaWiki


Social Software im Mittelstand?

Unternehmenskultur passt nicht zum Wiki-Ansatz

Worin besteht der konkrete Mehrwert? Wie argumentiert man?

Welche Technologie ist die richtige? Wikis, Blogs, Tagging, …

Einführung und Akzeptanz Woogle

Integration in bestehende IT-Infrastruktur JWiki + WIF SemFS Woogle NEPOMUK

Benutzbarkeit WAVES Rich client wiki + Refactoring iMapping

Wiki oder Intranet-Portal? Aggregation von Informationen mit Wikis? Mash-Ups Semantic MediaWiki

Enterprise 2.0

Martin Koser


Struktur und Suche

Zuviele unstrukturierte Daten Nur Volltextsuche

Erstellung „hochwertiger Daten“ ist teuer

Lösung: Weicherer Übergang


Persönliches Wissensmanagement


Wikiseek


Web.de SmartSearch


Semantic Web

Idee: Webseiten angereichert mit maschinenlesbaren Annotationen Suche über eindeutige Konzepte statt ambige Stichworte

• Bsp: Bank (Finanzinstitut) statt „Bank“ Strukturierte Suche statt nur Stichwortsuche

• Bsp: <*, liegt in, Europa> statt „Stadt Europa“ Inferenz findet auch nicht explizites Wissen

• Bsp: <Karlsruhe, liegt in, Deutschland> und <Deutschland, liegt in, Europa>

<Karlsruhe, liegt in, Europa>

Stand der Technik: Austauschformate RDF, OWL sind W3C-Standards (HTML, CSS,

XML) RDF & OWL Tools incl. Inferenz vorhanden

Beispiel: Friend-of-a-Friend (FOAF) „semantische Visitenkarte“


Semantic Web + Web 2.0 = Web 3.0?

Web 2.0 Web 3.0

Tagging • annotieren mit ambigen Stichwörtern

• Singular/Plural-Problem• Synonyme• Keinerlei Intelligenz

• annotieren mit eindeutigen Stichwörtern

• Inferenz (Tag „Hund“ folgert Tag „Tier“)

Rekombination von Daten verschiedener Quellen

• Mesh-Ups vorab von Hand programmiet

• Spontan durch End-Nutzer (siehe Piggybank)

Suche • Stichwortsuche oder Tag-Suche findet Dokumente

• Strukturierte Suche kombiniert Daten und erzeugt Dokumente

Zeithorizont • 2004 - 2007 • 2007 – 2010

40 FZI Forschungszentrum Informatik (fzi.de) | Forschungsbereich Information Process Engineering – Intelligente Informationslogistik für eine vernetzte Welt

Von Dokumenten zu Wissensmodellen


Technological Developments

accelerated distribution by many orders of magnitude

lower costs

timewritten languagein

tern

et

Analog Digital

Communicationspeed

printing press

cost


Cost of Communication Data transmission is cheap now

Total cost of communication to send content to n people:

| choosing relevant parts of the personal model | + | encoding of model parts in document parts |+ | order document parts strictly linear/hierarchical | + n ·( | data transmission |

| linear reading of the document | + | decoding of model parts from document parts | + | creating a networked model out of model parts | + | integrate new model to existing model | )


Cost of Communication Where can we save, if n is small?





Cost of Communication





Current process – culture is document-centric

Sender

Recipient(s)

Cost


Ideal process - What if not documents, but knowledge models would be exchanged between people?

Sender

Recipient(s)

Cost


Realistic (improved) process – use both

Sender

Recipient(s)

Cost


Von Dokumenten zu Wissensmodellen

A document consists of information atoms (words)

Document

Author, audience, goal

Packaging – establishes a context

Reference-ability – reference to a published document can act as a placeholder for the content expressed within.

Process metadata – should be sent along such as authors, audience, goal


Dokumente enthalten bereits eine Menge (impliziter) Struktur

A document is a knowledge artefact consisting of several layers:

Linearity

Visual Structure

Logical Structure

Argumentative Structure

Content Semantics

– content means something. Building upon logical and argumentative structure, the author

encodes statements about a domain within the content.

– defined order for navigating through all information

items

– guides the reader informally type-setting (i.e. bold, italics, different font styles and

size), placement of figures, pages – carries additional information

– can reference smaller parts within a document i.e. paragraphs, headlines, footnotes, citations, and title

– to convey its content to the reader. Argumentative structures appear on all scales. A typical

structure is the “Introduction - Related work – Contribution - Conclusion”-pattern of scientific articles. On smaller scales, patterns like “claim-proof” and “question-answer” are used.


Trend zu kleineren Content-Einheiten


Conceptual Data StructuresDie 4 Grund-Relationen zur

Wissensstrukturierung

context

detail

before after

target

source

annotationmember

annotation

Item

M. Völkel and H. Haller: Conceptual Data Structures (CDS) - Towards an Ontology for Semi-Formal Articulation of Personal

Knowledge In Proc. of the 14th International Conference on Conceptual Structures

2006. Aalborg University - Denmark, July 2006.

AIFB

Denny Vrandečić – AIFB, Universität Karlsruhe (TH) Semantics to the people 52www.aifb.uni-karlsruhe.de IME 2006 December 7, 2006

iMapping: a graphical approachto semi-structured knowledge modelling

iMapping core principles

Freely place any information items on an infinite canvas

like a pinboard

examples

Rudi

HeikoMax

wor

ks_f

orworks_fo

r

simplicityspatial layoutnesting, zoominggraphical authoringallow vague structurescapture implicit semanticsminimize cognitive overheaduse Conceptual Data

Structures


Zusammenfassung des Ausblicks

Trend: Persönliches Wissensmanagement

Struktur und Suche Zuviele unstrukturierte Daten

Nur Volltextsuche Erstellung „hochwertiger Daten“ ist teuer Lösung: Weicherer Übergang & Schrittweise Verfeinerung

Von Dokumenten zu Wissensmodellen Woogle Semantic MediaWiki iMapping Semantische Wissensmodelle CDS


Fazit


Thesen

- Jeder hat sein persönliches Wiki

- Mash-Ups enttäuschen

- Von Dokumenten zu Wissensmodellen

- Semantic Web + Web 2.0 Web 3.0

wikis in unternehmen tools & research hans-jörg happel ([email protected])[email protected] max...

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