Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf qualitative Literaturanalyse

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  Die Unterstützung wissenschaftlicher Workflows durch semantische Technologien ist in den letzten Jahren zu einem eigenen Forschungsfeld geworden. Enorme Anstrengungen werden unternommen, um standardbasierte Metadaten sowie maschinelle Analysen unstrukturierter Inhalte wissenschaftlicher Publikationen bereitzustellen. Dies hilft den Forschern, sich in ständig wachsenden und zunehmend komplexeren Handlungsfeldern zu orientieren. Semantische Technologien haben auch das Potenzial, die Tiefenanalyse wissenschaftlicher Literatur zu unterstützen, wie sie in Forschungsseminaren praktiziert wird. Der Beitrag berichtet über ein Vorhaben zur kollaborativen Dokumentation und flexiblen Bereitstellung von qualitativen Analysen wissenschaftlicher Publikationen in einer Forschungsgruppe für angewandte Modellierung fachlichen Wissens. Dabei wird auf eine semiautomatische Population der Wissensbasis mit Hilfe eines standardbasierten Vokabulars gesetzt. Das System ist auf der Basis von OntoWiki implementiert und offen zugänglich.
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  • 1. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 1 Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse Prof. Dr. Vera G. Meister, Wenxin Hu, Jan M. Beckert · AKWI-Jahrestagung 2018, Hamburg
  • 2. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 2 Agenda Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse ▪ Definition Community-Wissensgraph ▪ Forschungsfrage & Kernkonzepte ▪ Forschungsstand zur Population von Wissensgraphen ▪ Vokabular und Schema des Wissensgraphen ▪ Prototyp auf Basis von OntoWiki ▪ Semiautomatischer Populationsprozess ▪ Evaluation der frühen Einsatzerfahrungen 05.05.2019
  • 3. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 3 A CKG is a central infrastructure which acquires, integrates, shares and manages knowledge in the community by i. mainly describing real world entities and their interrelations, organized in a graph, ii. based on possible classes and relations of entities in an community knowledge schema, iii. ensuring all basic functions through specific support processes and roles. Hereby it iv. allows for potentially interrelating arbitrary entities with each other, v. covers a multitude of community-related domains, vi. and eventually may generate new knowledge by analysis and reasoning. Definition Community Knowledge Graph (CKG) Knowledge Schema Analysis & Reasoning Graph Management SupportProcesses&Roles Data Integration Data Access Functions Sources: H. Paulheim: Knowledge Graph Refinement. Semantic Web 2016; J. Jetschni, V. Meister: Schema Engineering for EKG, ICICIS 2017 05.05.2019Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 4. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 4 Forschungsfrage: Wie kann eine nachhaltige Infrastruktur aufgebaut werden, um das in Seminaren kollaborativ erarbeitete Wissen systematisch, strukturiert und leicht wiederverwendbar abzuspeichern? 05.05.2019Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 5. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 5 Kernkonzepte der Wissensdomäne „Wissenschaftliche Paper“ 05.05.2019 Forscher Organisationen Orte Konferenzen Veröffentlichungen Resulte der qualitativen Analyse Bibliografische Metadaten • Titel • Abstrakt • Schlüsselworte • Autorennamen • … • Forschungsziele • Forschungsmethoden • Forschungsergebnisse • Künftige Arbeiten • Kritik Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 6. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 6 Forschungsstand zur Population von Wissensgraphen 05.05.2019 Forschungsansatz Beispiel Forschungsziele Hauptergebnisse Anwendbarkeit Extraktion von Metadaten Digitale Bibliotheken mit Semantik anreichern [Asl+16] standardbasierte Metadaten strukturiert bereitstellen Linked-Open-Data- Plattformen für Publikationen für bibliografische und andere Metadaten Kollaborative Annotation OpenResearch als kollaboratives Management [Vah+16] strukturierte Daten über wissenschaftliche Arbeiten und Events kollaborativ zusammentragen Datenmodell und Sys- temarchitektur von Semantic MediaWiki, LOD-Dienste für Ergebnisse der qualitativen Analyse Produktion nativ strukturierter Daten RASH Framework für HTML+RDF- Einreichungen [DiI+15] Standards, Formate und Frameworks für die native Bereitstellung strukturierter Daten etablieren Spezifikation für Forschungsartikel in vereinfachter HTML- Sprache (RASH) künftig anwendbar, wenn mehr Publikationen nativ strukturiert sind Textanalyse, Data Mining und Maschi- nelles Lernen Wissensextraktion aus wissenschaftlichen Publikationen [RoSa16] verborgene Semantik in Texten, Abbildungen und anderen unstrukturierten Daten entdecken Text-Mining-Framework Dr. Inventor für die automatische Analyse wiss. Publikationen teilweise anwendbar, wenn ein passender “Gold-Standard” verfügbar wäre Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 7. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 7 Forschungsmethoden • Aktionsforschung • Argumentativ-deduktive Analyse • Design Science • Fallstudie • Konzeptionell-deduktive Analyse • … Strukturierungsansätze für die Ergebnisse qualitativer Analyse 05.05.2019 • Forschungsziele • Forschungsmethoden • Forschungsergebnisse • Künftige Arbeit • Kritik als kanonische Listen modelliert als Listen von Texten modelliert Forschungsaktivitäten • analysieren • definieren • entwerfen • konzeptualisieren • modellieren • … Forschungsartefakte • Anwendung • Blaupause • Dokumentation • Geschäftsprozess • Prototyp • … Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 8. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 8 Vokabular und Schema des Wissensgraphen 05.05.2019 http://lov.okfn.org/dataset/lov/vocabs/spvqa unter umfassender Nutzung von Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 9. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 9 Prototyp auf Basis von OntoWiki 05.05.2019 Aktueller „Füllstand“ • 50 Wissensch. Paper • 12 Wissensch. Events • 160 Personen • 65 Organisationen • 65 Orte Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 10. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 10 Semiautomatischer Populationsprozess 05.05.2019 Implementierungsdetails: • läuft auf Camunda BPM • DOIs für wissenschaftliche Publikationen • Metadaten werden über CrossRef abgefragt • Wikidata IDs für Organisa- tionen und Orte • ORCIDs für Autoren • liegen keine öffentlichen IDs vor, werden interne im Namensraum spe kreiert • RDF wird in KB importiert • Ergebnisse der qualitativen Analyse werden direkt im OntoWiki-GUI eingegeben Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 11. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 11 ▪ Erfolgte in früher Implementierungsphase, Erfassung in Fragebogen ▪ Studierende des Wahlpflichtmoduls “Enterprise Knowledge Engineering”, Wirtschaftsinformatik Master, 2. Semester ▪ Nutzungsszenarien adressieren wesentliche Aufgaben von Wissensarbeitern: Analyse und Wissensorganisation, Fokus auf Usability und Aufgabensupport ▪ Steuerung durch Rechercheaufgaben: (1) Welche Mitarbeiter der Universität Leipzig haben an einem der im System gelisteten Artikel mitgearbeitet? Wie viele davon haben eine ORCID? (2) Mit wie vielen Personen von wie vielen Organisationen hat Sören Auer Artikel verfasst, die im System gelistet sind? Wie viele solcher Artikel gibt es? (3) Wie viele Artikel folgen der Forschungsmethode „Referenzmodellierung“? Erlaubt das System den direkten Zugriff auf alle oder einige dieser Artikel? Evaluation von Nutzungsszenarien 05.05.2019Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse
  • 12. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 12 Evaluation der Usability des System 05.05.2019Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse direkte Aufgabenangemessenheit Aufgabenangemessenheit der Ausgabe Selbstbeschreibungsfähigkeit Erwartungskonformität Fehlertoleranz Visualisierung Steuerbarkeit Lernförderlichkeit sehr gut gut eher gut eher schlecht schlecht sehr schlecht
  • 13. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 13 Ableitung von Anforderungen für die Weiterentwicklung 05.05.2019Entwurf eines Wissensgraphen für die kollaborative Arbeit in Forschungsgruppen mit Fokus auf die qualitative Literaturanalyse Aus Befragung Verlaufsanzeige Navigation ergänzen Häufige Abfragemuster als facettierte Suche bereitstellen Lesbare Namen in Suchergebnissen anzeigen Kontextbezogene Hilfe, spezifische Fehlermeldungen Weitere Ausgabeformen anbieten (Karten, Diagramme) Aus Nutzung Nutzungsszenarien weiter erfor- schen, Kompetenzfragen ableiten SPARQL-Abfragen für relevante Kompetenzfragen entwickeln Semiautomatischen Publikationsprozess ausrollen Templates für Ergebnisse der qualitativen Analyse bereitstellen
  • 14. Technische Hochschule Brandenburg • Brandenburg University of Applied Sciences Seite 14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Zugänge: https://bmakewiki.th-brandenburg.de https://bmake.th-brandenburg.de/spv https://github.com/bmake/scholarlygraph/ Prof. Dr. Vera G. Meister • vera.meister@th-brandenburg.de • +49-175-5634180 Research Group Business Modeling and Knowledge Engineering (BMaKE)
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