FB Wissensmanagement

Social Media Miner – Web 2.0-Trenderkennung für Unternehmen

Meinungsbildungsprozesse finden längst nicht mehr nur über traditionelle Medien wie Zeitung, Radio und Fernsehen statt - das World Wide Web spielt dabei eine zunehmend wichtige Rolle. Mit dem immer tieferen Vordringen des Web 2.0 in das tägliche Leben steigt die Anzahl der Benutzer, die mit eigenen Beiträgen im Netz Content generieren. Sie äußern ihre Meinung in Blog-Artikeln, schreiben Bewertungen für Produkte in E-Commerce-Plattformen, etc.

Unternehmen haben daher erkannt, dass sie im Rahmen ihrer Innovationsprozesse und der Kundenkommunikation über Diskussionen in einer Domäne (z.B. ein Produkt oder eine Person) permanent und zeitnah auf dem Laufenden bleiben müssen. Aufgrund der Informationsfülle im Web 2.0 wäre das Lesen aller relevanten Beiträge sehr zeit- und kostenintensiv. Der Social Media Miner (SMM) unterstützt teilautomatisiert die Marktforscher in den Unternehmen dabei, den Überblick über die diskutierten Themen in einer Domäne nicht zu verlieren und emergente Trends frühzeitig zu erkennen.

SMM aggregiert hierzu Blog-Artikel zu ausgewählten Domänen von unterschiedlichen Suchmaschinen. Durch eine Kombination von Algorithmen aus der sozialen Netzwerkanalyse (SNA) und dem Text-Mining können Themengruppen innerhalb der Domäne erkannt werden und je Thema die einflussreichsten Blog-Artikel als Leseempfehlungen vorgeschlagen werden. Die Investitionsbank Berlin (IBB) fördert das Projekt im Rahmen des PROFIT-Programms, Industriepartner ist trommsdorff + drüner innovation + marketing consultants GmbH.

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http://socialmediaminer.wordpress.com

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Dr. Stephan Baumann
Forschungsbereich Wissensmanagement
E-Mail: stephan.baumann@dfki.de
Tel.: +49 (0)30 / 3949-1829

RADAR – Resource Annotation and Delivery for Mobile Augmented Reality Services

„Hier gehe ich jeden Tag Mittag essen“ oder „Dies ist meine Lieblingskneipe in Kaiserslautern“ sind Aussagen, die nur in Verbindung mit standortbezogenen Informationen einen Sinn ergeben. Standortbezogene Services verbinden Informationen mit Geodaten und stellen sie nicht nur im virtuellen Raum, sondern in realen, mobilen Kontexten zur Verfügung. Eine besondere Rolle nehmen in diesem Zusammenhang „Augmented Reality Services“ ein, die dem Benutzer Informationen zu Objekten in seiner Umgebung anzeigen und seine Realität digital erweitern. „Reality Browser“ auf mobilen Endgeräten stellen nun erstmals eine Infrastruktur zur Verfügung, die Augmented Reality Services ohne zusätzliche aufwändige Instrumentierung oder die Entwicklung entsprechender Oberflächen erlaubt.

Das Kernproblem aktueller Augmented Reality Services besteht darin, Daten so zur Verfügung zu stellen, dass sie in verschiedenen Services genutzt werden können. Allgemeingültige Standards gibt es nicht. Die Services nutzen eigene, proprietäre Datenformate, was eine spezielle Aufbereitung der Daten erforderlich macht. Aufgrund dieser Heterogenität können zudem Daten aus Nutzungskontexten verschiedener Services derzeit kaum integriert und aggregiert werden.

Um diesen Problemen zu begegnen, wurde im Projekt RADAR eine offene Infrastruktur zur Verwaltung und Aggregation beliebiger ortsbezogener, multimedialer Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Social und Semantic Web oder digitalen Bibliotheken entwickelt. Neben einem eigenen Mobilclient zur personalisierten Inhaltsbereitstellung stellt RADAR auch Adapter für existierende Services wie Layar, Wikitude und ALOQA zur Verfügung. Mit "Augmented City Kaiserslautern" wird derzeit ein erster Anwendungsfall realisiert.

RADAR wurde gefördert durch die Stiftung Rheinland-Pfalz für Innovation und basiert auf der am DFKI entwickelten Social Media Plattform ALOE.

Weitere Informationen

www.dfki.de/radar

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Martin Memmel
Forschungsbereich Wissensmanagement
E-Mail: Martin.Memmel@dfki.de
Tel. +49 (0)631 20575-1210

SmartOffice – Wissensmanagement Plugins für Microsoft Office

Die Menge an relevanten Informationen, mit denen Büroarbeiter täglich konfrontiert sind, ist enorm und nimmt kontinuierlich zu. Besonders betroffen sind Vertreter sogenannter wissensintensiver Berufe, die mit faktenreichen und wissensintensiven Aufgaben beschäftigt sind, wie Wissenschaftler, Journalisten oder Ingenieure. Dabei werden E-Mails und Dokumente nicht nur als Hilfsmittel zur Lösung einer aktuellen Aufgabe gesehen, sondern auch als wichtige Wissensquelle über Prozesse im Unternehmen, die in der Zukunft abgerufen und wiederverwendet werden könnte. Aus diesem Grund werden Dokumente wie E-Mails sorgfältig strukturiert und archiviert.

Um die Aufgabe der Strukturierung von elektronischen Dokumenten zu erleichtern, wurden am DFKI Erweiterungen für die Microsoft Office-Anwendungen Outlook und Word entwickelt, die das Office-Paket mit zusätzlichen intelligenten Funktionen ausstatten und so den Umgang mit E-Mails oder Textdokumenten besser strukturieren helfen. SmartOffice Plugins (PID4Look und PID4Word) erlauben es, E-Mails oder Textdokumente semantischen Kategorien automatisiert zuzuweisen und sie mit Informationen aus einer Wissensbasis zu annotieren.

PID4Look generiert Vorschläge zur Klassifikation von E-Mails in Outlook und bietet eine einfache Explorationsmöglichkeit in einer Wissensdatenbank: der Nutzer kann Kategorien visualisieren und weitere, damit verbundene Kategorien oder Informationsobjekte aus der Wissensbasis durchsuchen. Zusätzlich liefert PID4Look dem Nutzer Informationsobjekte wie bereits versendete oder eingegangene E-Mails, Dokumente, Termine, Tasks oder Kontaktdaten, die für die aktuelle Aufgabe relevant sind.

PID4Look wird bereits eingesetzt im Forschungsvorhaben Allianz Digitaler Warenfluss – AdiWa. Das Plugin wird dort für die Bearbeitung unstrukturierter Aufgaben in der Auftragsabwicklung beim Projektpartner Globus SB-Warenhaus Holding genutzt. PID4Look ordnet eingehende E-Mails und Dokumente einem Auftragsvorgang zu. Werden diese zusätzlich mit semantischen Informationen, z.B. über die Art des Auftrags oder den Lieferanten, angereichert, können sie einfacher wiedergefunden werden und sind jederzeit abrufbar. Die Integration von PID4Look in ein Altsystem zur Auftragsabwicklung erlaubt den Aufbau eines hochvernetzten auftragsbezogenen Dokumentenarchivs.

PID4Word integriert Funktionen zur Erkennung semantischer Kategorien in Word-Dokumenten. Zusätzlich erlaubt das Plugin, Passagen im Dokument mit Hilfe von SmartTags automatisiert zu annotieren und macht Dokumente interaktiv: Werden die Kategorienamen im Dokument gefunden – werden automatisch SmartTags angelegt, die eine Verknüpfung zur Wissensbasis bereitstellen – klickt der User einen solchen Tag an, wird die entsprechende Kategorie im Ontologie-Browser geöffnet.

In der nächsten Zeit ist geplant, SmartOffice mit Plugins für weitere Office-Applikationen wie Excel oder Powerpoint zu erweitern.

Weitere Informationen

www.adiwa.net

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Oleg Rostanin
Forschungsbereich Wissensmanagement
E-Mail: Oleg.Rostanin@dfki.de
Tel.: +49 (0)631 20575-1440

iGreen - Öffentlich-Privates Wissensmanagement in der Landwirtschaft

Öffentlich-Privates Wissensmanagement in der Landwirtschaft

iGreen bringt Dienste und Wissen auf den Punkt.

Ziel

Das Ziel des Forschungsprojekts iGreen ist die Konzeption und Realisierung eines standortbezogenen Dienste- und Wissensnetzwerks zur Verknüpfung verteilter, öffentlicher und privater Informationsquellen im Pflanzenbau. Entwickelt werden mobile Entscheidungsassistenten mit modernsten Technologien, die dieses Netzwerk nutzen, um energieeffiziente, ökonomische, umweltangepasste und von vielen Gruppen gemeinsam organisierte Produktionsprozesse dezentral zu unterstützen und zu optimieren.

Anwendung

Anwendern bietet iGreen eine standardisierte, branchenweite Verbindung mit intelligenten Technologien und datenabhängige, gemeinsam organisierte Dienstleistungen. Insbesondere ermöglicht iGreen auch kleinen Unternehmen den Zugang zu übergreifenden Strukturen des Wissensaustauschs und des eBusiness, sichert aber gleichzeitig lokale Datenhoheit. Infrastruktur und Wissensgewinn führen zu Effizienzsteigerung, Ressourcenschonung und besserer Wirtschaftlichkeit und erhöhen so die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, die sich in das innovative Dienste- und Wissensnetzwerk integrieren.

Im Pflanzenbau, dem erstes Kernanwendungsfeld von iGreen, ist die Entscheidungsfindung wesentlich von raum- und zeitbezogenen Informationen geprägt. iGreen macht verschiedene Informationsquellen, wie z. B. raumbezogene Informationen, einem mobilen Entscheidungsassistenten zugänglich, um so eine individuelle, zeitnahe und effiziente Beratung vor Ort zu ermöglichen. iGreen trägt so in erheblichem Maße zu einer ergebnisorientierten und ressourcenschonenden landwirtschaftlichen Produktion bei.

Domänenspezifische Anwendungen werden in Zusammenarbeit mit Endanwendern, großen und mittelständischen Landmaschinenherstellern realisiert und in praktischen Feldtests erprobt. Die Einbeziehung bundesweiter Branchenorganisationen und repräsentativer öffentlicher Einrichtungen, wie z.B. Landwirtschaftskammern, verspricht eine hohe Akzeptanz und Marktdurchdringung.

Ergebnisse

Die angestrebten Ergebnisse umfassen

eine integrierte Infrastruktur für ein Netzwerk des Wissens und der Dienste auf der Basis einer inhaltlich unterstützten, diensteorientierten Softwarearchitektur
die Bereitstellung der in ihren Grundelementen nachhaltig unterstützten Open-Source-Software
mobile Entscheidungsassistenten und technologische Lösungen für effektiven Wissensaufbau und –austausch
die praktische Erprobung der geschaffenen Strukturen und spezifischen Anwendungen in realen Feldtests, einschließlich der Integration innovativer Software mit mit moderner Agrartechnologie
den Aufbau vernetzter nachhaltiger Strukturen, insbesondere zwischen Innovatoren, Beratern und Anwendern, sowie die technisch unterstützte kontinuierliche Zusammenarbeit in öffentlich-privaten Partnerschaften.

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