KommentareDie KnowNet-Projekt-Papiere sind per Termin eingefroren, diese Dokumnetation entwickelt sich gemäss unserem Projektmanagement weiter. Die einzelnen Teilprojekte haben zusätzlich spezifische Benutzeranforderungen (vergleiche MailTack-Dokumentation) |
Wie in den ganzheitlichen Ueberlegungen erläutert, kümmern uns in diesem Projekt spezifisch um datenbezogene Handlungen, die sich in elektrisch geschriebenen Texten niederschlagen, die man auf dem Computer (Inter- und Intranet) verarbeiten kann. Unsere Werkzeuge und Methoden müssen uns beim Organisieren unserer Texte unterstützen. Dabei unterscheiden wir eine eigentlich individuelle Situation, in welcher ausschliessliche eigene Texte für den eigenen Gebrauch organisiert werden, von mehr interpersonellen Situationen, in welchen auch andere Menschen auf die Texte zugreifen.
Die Organisation von Text hat einen vordergründigen Sinn. Es geht darum, bestimmte Texte wieder zu finden. In dieser Hinsicht konzentriert sich das Wissensmanagement im allgemeinen und das Know-Net-Projekt im speziellen auf Find-Verfahren, die auf einer guten Suchstrategie beruhen.
Wir konzentrieren uns auf die Input-Seite der Textverwaltung, so dass die Retrival-Anforderungen kleiner werden. Wir wollen den Prozess unterstützen, in welchem Informationen in die Wissens-Basis eingebunden werden. Die Organisation von Text hat dabei nicht in erster Linie den Sinn, dass Texte als solche wieder gefunden werden, sondern dass Texte in sinnvolle Kontexte gebettet werden.
Wir wollen unsere Texte als Netzwerke organisieren, die nicht einer textexternen Hierarchie unterliegen. Wir unterscheiden zwei verschiedene Verknüpfungsverfahren, die wir beide implementieren wollen: äussere Verknüpfung, die Texte mit Texte verbinden und innere Verknüpfungen, die Wörter mit Texten verbinden.
Die äusseren Verknüpfungen beruhen auf einer Kagegoriesierung der Texte, die mittels einer Ontologie geschieht. Die inneren Verknüpfungen beruhen auf Hyperlinks und begründen einen eigentlichen Hypertext.
Beide Fälle lassen sich Attributierungen von Objekten auffassen. Die Dokumente sollten als Objekte mit beliebigen Eigenschaften wie Autor, Datum, Version usw. ausgezeichnet werden können.
Texte und Textteile, die zu verschiedenen Zeiten produziert wurden, sollen in Sequenzen gebracht werden können.
Klassifizierungen sollten durch Ontologien und Thesauri unterstützt werden. Da die automatische Ableitung von Inhaltsbeschreibungen noch experimentell ist, ist ein mixed mode mit kurzen, eher allgemeinen, von Hand zugewiesenen Inhaltsbeschreibungen zusätzlich zu automatisch abgeleiteten möglicherweise die beste Lösung. Die Klassifizierung vom Dokumenten gelingt am besten innerhalb der Domäne eines Thesaurus oder einer Ontologie. Solche konzeptuellen Modelle müssen zuerst aufgebaut und kontinuierlich gewartet werden. Beide Aufgaben erfordern eine Handarbeit, können aber von automatischen Verfahren gestützt werden.
Ganz wesentlich ist eine graphische Unterstützung, die die Verknüpfungen sichtbar macht.
Optimal wäre, wenn die graphische Oberfläche selbst so manipuliert werden kann, dass die Manipulationen sich unmittelbar auf die Textverknüpfungen auswirken. Insbesondere sollten auch Ontologien auf der graphische Oberfläche verändert werden können.
Suchkriterien sollen in der Graphik aktivierbar sein.
Die Beziehung zwischen der graphischen und der textlichen Darstellung soll so sein, dass das jeweilige Aequivalent mit angezeigt wird, wenn ein Objekt aktiviert wird.
4.1. Hardware- und Softwareplattform
Unsere Werkzeug sollen auf den gängigen Computern/Betriebssystemen einsetzbar sein, vorab (resp. zuerst) auf PC und Workstation mit Windows und Netzbrowsern.
4.2 Integration mit gängigen Tools
Texte werden in vielen verschiedenen Zusammenhängen und vor allem mit vielen verschiedenen SW-Tools produziert und verwaltet. Deshalb soll darauf geachtet werden, dass möglichst offene Schnittstellen gegeben sind.
4.3. Integration von bestehenden Dokumenten
Die Integration von bestehenden Dokumenten ist ein anzustrebendes Ziel. Insbesondere HTML-Dokumente sollten mit ihrer Verlinkung übernommen werden können. Das Abgleichen von bearbeiteten Dateien sollte im Sinne des Windows-Aktenkoffers unterstützt werden. Die Integration von gedruckten Dokumente (scannen und OCR lesen) sollte unterstützt werden. Hier sind Brain-artige Verfahren denkbar.
4.4. Integration von Dokumenttypen und -formate
Es sollten möglichst viele Dokumenttypen und -formate unterstützt werden, insbesondere die Formate der verbreiteten Text- und Graphik-Softwarepakete (Word, Exel, Adobe, Correl usw).
4.5. Dokument und Link-Unterhalts-Werkzeuge
Werkzeuge sollten dem Wissensmanager helfen, unverbundene Links, veraltete Dokumente (d.h. das nach einem gewissen Datum nicht modifizierte), zyklische Links, etc zu finden.
5. Ergonomische Anforderungen
Die Werkzeuge sollen an verbreitete Softwareoberflächen angeglichen werden, so dass sich der Benützer nicht umgewöhnen muss, wo dies nicht mit massiven Vorteilen verbunden ist. Die Werkzeuge sollen deutliche feedbacks geben und keine unsinnigen Fragen stellen.
6. Organisatorische Anforderungen
Unsere Werkzeuge sollen keine bestimmte Organisationsstrukturen erzwingen. Wissen muss beliebig zerlegt und verlinkt werden können. Es ist extrem wichtig, dass das Werkzeug das Reorganisieren der Daten-/Wissensbasis ermöglicht. Dies umfasst die Neuerstellung, Neubenennung und das Löschen von Kategorien, das Verschieben und verlinken von Dokumente etc. Solche Aktivitäten sollten jederzeit möglich sein.
7. Sicherheit, Zuverlässigkeit
Sicherheit, Zuverlässigkeit und sind im Bereich der vorhandenen Hardware/Software definiert. Das persönliche Wissensmanagement stellt keine zusätzlichen Anforderungen.
8. Und noch einige Utopien
Mustererkennung ist auf verschiedenen Ebenen einsetzbar. Sie kann benutzt werden um domänenspezifische Thesauri zu vergrößern. So könnten die automatische Ableitung von Inhaltsbeschreibungen verbessert werden. Raffiniertere Analysewerkzeuge können typische Zugangsmuster von verschiedenen Benutzern erkennen und unterstützen.