Commune: Entdeckung von Interessengruppen in kooperativen Verschlagwortungssystemen

Ansprechpartner: Prof. Dr. Gerd Stumme
Laufzeit: Januar 2010 bis Dezember 2012
Fördernde Einrichtung: Hertie-Stiftung
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Kurzbeschreibung

Mit dem Wandel zur Informationsgesellschaft ist der Umfang der zur Verfügung stehenden Informationen exponentiell gewachsen und stellt alte Konzepte in Frage. Der Archetyp des “Allwissenden” ist abgelöst worden vom Archetyp des “Schnellfindenden”. An Schulen und Universitäten hat sich das Prinzip “Man muss nicht alles wissen, man muss nur wissen wo es steht” durchgesetzt, was sich im umgangsprachlichen Gebrauch darauf reduziert, nach einer Information zu “googlen”. Dies führt zu einem zentralen Problem: Es stehen zu viele Informationen zur Verfügung, als dass ein Einzelner diese überschauen könnte. Deshalb muss vor der eigentlichen Sichtung und Wahrnehmung von Informationen eine Vorauswahl und Vorsortierung stehen. Im schlimmsten Fall geschieht diese Vorauswahl intransparent und zentral, so dass z.B. politisch motivierte Zensur möglich wird (etwa die Google-Zensur in China). Im sogenannten “Web 2.0” werden demokratische Prinzipien auf die Informationsbereitstellung und Informationsbeschaffung angewendet. Jeder Einzelne kann Wissen darstellen, bewerten und Verschlagworten. Dies führt zu einer Vielzahl von neuen Problemen. So wird z.B. ein Soziologe mit ganz anderen Erwartungen nach dem Schlagwort “Migration” suchen als ein Informatiker, und die Bewertung des einen wird irrelevant oder sogar irreführend sein für den anderen. Eine solche Unterscheidung nach Interessen hängt nicht nur vom Beruf ab. So vielfältig eine Gesellschaft ist, so vielfältig sind auch die in ihr vertretenen Interessensgruppen. Definiert man eine Interessensgruppe lediglich über die gemeinsam generierten, bewerteten und “konsumierten” Informationen, lassen sich technische Verfahren entwickeln, die solche Gruppen automatisiert erkennen und somit eine neue, interessensgewichtete Sicht auf die Wissensbasis ermöglichen. Selbst Randgruppen, deren Präferenzen sonst im statistischen Mittelwert als Ausreißer untergehen, können so berücksichtigt werden. Der Hertie-Stiftungslehrstuhl Wissensverarbeitung betreibt seit einigen Jahren BibSonomy, ein System zur gemeinschaftlichen Verwaltung von Literatur und Lesezeichen im Internet. Vorwiegend von Wissenschaftlern und Studenten genutzt, unterstützt dieses System Forschung und Lehre bei der Informationsbereitstellung und -beschaffung. Viele Verfahren zur Auswertung und Nutzung des so dargestellten Wissens wurden entwickelt und finden auch bereits Anwendung. Als nächstes sollen neue Verfahren zur automatischen Erkennung von Interessensgruppen entwickelt und getestet werden. Diese werden insbesondere eine neue Sicht auf die Literatursammlung von BibSonomy ermöglichen, aber so allgemein sein, dass Sie an vielen anderen Stellen verwendet werden können. Damit werden Forschung und Lehre auf eine breitere Basis gestellt, da der Bewertung von fachbezogener Literatur durch die Literaturliste eines einzelnen Lehrenden die Bewertung der entsprechenden (fachlichen) Interessensgruppe gegenübersteht. Ein Student, der sich in ein neues, für ihn fremdes Fachgebiet einarbeiten will, kann – unterstützt durch die Interessensgruppe – gezielt nach entsprechender Literatur suchen.

In dem Forschungsvorhaben werden Algorithmen für die Entdeckung von Interessensgruppen in sozialen Verschlagwortungssystemen entwickelt und evaluiert. Hierzu ist es nötig, existierende Verfahren auf die neuartigen Datenstrukturen zu übertragen bzw. neue Verfahren zu entwerfen. Die verschiedenen Verfahren müssen objektiv evaluiert werden. Da für kooperative Verschlagwortungssysteme keine Benchmarkdatensätze existieren, müssen hierfür geeignete Qualitätsmaße entwickelt werden. Das Verfahren, das sich in der Evaluierung als das beste herausstellt, soll dann in BibSonomy implementiert werden und dort unter Praxisbedingungen erprobt werden.