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Topic maps - an enabling technology for knowledge management and its implementation

Supervisor: Univ.-Prof. Dr. Roland Wagner
Student: Knud Steiner
End: 2001

Abstract(DE)
Der Status von Wissen als wertvolle und strategisch bedeutsame Ressource von Organisationen ist unbestritten. Von einem technologischen Standpunkt aus betrachtet, ist der Aufbau einer organisationalen Wissensbasis, also die Identifizierung, Erschließung, Entwicklung, Verbreitung, (Wieder-)Verwendung und Bewahrung von organisationalem Wissen, bestmöglich durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie zu unterstützen. Im Idealfall geschieht das durch Anwendungssysteme (sog. ,Wissensmanagementsysteme‘), mit deren Hilfe die Erfassung von sowohl explizitem als auch implizitem Wissen, seine Speicherung in digitalen Wissensobjekten und -einheiten, deren systematische Ordnung (z.B. durch Kategorisierung), und deren kontextbezogene Verknüpfung und Bereitstellung bewerkstelligt werden kann. Zwei etablierte Ansätze für Wissensmanagementsysteme sind der auf sog. ‚Superimposed Information‘ basierende Ansatz und der ontologiebasierte Ansatz. Superimposed Information überlagert bereits vorhandene explizite Wissensressourcen (z.B. elektronische Dokumente) mit dem Zweck, deren Erschließung qualitativ zu verbessern, ohne dabei die Struktur und den Inhalt dieser Ressourcen zu verändern (z.B. durch Klassifizierung und/oder Kommentierung mit Metadaten). Ontologien werden hingegen häufig dazu verwendet, noch nicht explizit vorhandenes organisationales Wissen zu formalisieren (z.B. in Form von Taxonomien). In vorliegender Arbeit wird das mit ISO/IEC 13250 standardisierte abstrakte Modell fokussiert und aufgezeigt, dass Topic Maps — semantische Netze als Instanzen dieses Modells — sowohl für die Repräsentation von Superimposed Information als auch für die Repräsentation von Ontologien geeignet sind. Ferner wird demonstriert, dass Topic Maps eingesetzt werden können, um beide Ansätze für den evolutionären Aufbau von elektronischen organisationalen Wissensbasen zu kombinieren. Als anwendungsorientiertes Ergebnis vorliegender Arbeit wird ein Ansatz zur persistenten Speicherung und Wartung von Topic Maps vorgestellt, der auf relationaler Datenbanktechnologie basiert. Ein wesentliches Merkmal dieser ‚Topic Map Engine‘ ist die Implementierung von Mechanismen, mit deren Hilfe ein sog. ‚Topic Map Schema‘ (ein ‚Topic Map Template‘ und eine Menge von grundlegenden semantischen Konsistenz- und Gültigkeitsbedingungen) verwaltet werden kann. Obwohl solche Mechanismen sowohl für den Entwurf als auch für die Wartung von umfangreichen und komplexen Topic Maps als unabdingbar angesehen werden können, sind entsprechende Konzepte in der aktuellen Version von ISO/IEC 13250 nicht spezifiziert.

Abstract(EN)
The treatment of organizational knowledge as a valuable strategic asset and its management is becoming widely accepted. From a technological point of view, the identification, acquisition, development, dissemination, (re-)use, and preservation of an organization’s knowledge are to be optimally supported with information and communication technologies, mainly by means of organizational memory (or knowledge management) systems. Ideally, such systems capture knowledge, define, store, categorize, index, and link digital objects corresponding to knowledge units, and provide an interface for searching for (‘pulling’) and subscribing to (‘pushing’) relevant knowledge that is presented with sufficient flexibility to render it meaningful and applicable across multiple contexts of use. In this thesis, the author shows how Topic Maps (semantically structured, self-describing link networks standardized by ISO/IEC 13250) can be used to represent superimposed information as well as domain ontologies — two established approaches to organizational memory systems. Superimposed information enriches explicit knowledge resources (e.g. electronic documents) for purposes like retrieval or connection, without modifying this base information. Domain ontologies are frequently used to capture and formalize former implicit domain-specific knowledge. Since the underlying abstract model of topic maps provides a high degree of power and flexibility, topic maps can also be used to combine both approaches as a framework supporting the evolutionary construction of computer-based organizational memories that grow both in structure and extent. The applicative outcome of this thesis is an approach towards the persistent storage and maintenance of large and complex topic maps with relational database technology. A major feature of this ‘Topic Map Engine’ is that it provides support for the specification of a so-called ‘topic map schema’ (i.e. a ‘topic map template’ and a set of basic constraints) using native concepts of the topic map model. Although topic map schemas are an indispensable requirement for the design and maintenance of semantically valid topic maps, they are not covered by ISO/IEC 13250 in its current version.