Topic Maps

Diplomarbeit von Knud Steiner

Einleitung:

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.

Inhaltsverzeichnis:

1.	Introduction	1
1.1	Structure	2
2.	Knowledge and Knowledge Management	3
2.1	Knowledge	3
2.1.1	Types of Knowledge	4
2.2	Knowledge Management	5
2.2.1	An Interdisciplinary Field of Research	6
2.2.2	Knowledge Work	8
2.2.3	Knowing' Organizations	10
2.2.4	Organizational Memory	12
2.2.5	Organizational Point of View	15
2.2.6	Technological Point of View	19
2.2.7	Knowledge Management vs. Information Management	25
3.	The Topic Map Model	29
3.1	Introduction and Background	29
3.2	Topic Map and Topic Map Document	31
3.3	Key Concepts	33
3.3.1	Topic and Topic Type	33
3.3.2	Topic Names	34
3.3.3	Topic Occurrence and Occurrence Role Type	36
3.3.4	Topic Association, Association Type, and Association Role Type	37
3.4	Advanced Concepts	38
3.4.1	Scope and Theme	38
3.4.2	Facet, Facet Type, and Facet Value Type	42
3.4.3	Public Subject	44
4.	Contributions of the Topic Map Model to Organizational Memory Systems	45
4.1	Representation of Superimposed Information	45
4.1.1	Topic Map Schema	48
4.1.2	Topic Maps vs. the Resource Description Framework	53
4.2	Representation of Domain Ontologies	56
4.2.1	Basic Association Types	58
4.2.2	Association Properties	60
4.3	Evolutionary Construction of Organizational Memories with Topic Maps	61
4.3.1	Early Evolution Stage	61
4.3.2	Ongoing Evolution Stage	62
5.	Design and Implementation of a Relational Database-Based Topic Map Engine	64
5.1	Motivation	64
5.2	Overall System Architecture	66
5.3	Data Models	67
5.3.1	Conceptual Data Model	68
5.3.2	Logical Data Model	69
5.3.3	Relational Database Schema	70
5.4	Modules	81
5.4.1	Core Module	81
5.4.2	Schema Module	83
5.4.3	Instance Module	87
5.5	Application Programming Interfaces	90
5.5.1	Core Interface	90
5.5.2	Topic Map Designer's Interface	95
5.5.3	Topic Map Editor's Interface	101
6.	Conclusions and Related Work	106
	Appendix A: Sample Topic Map Instance	108
	Appendix B: Sample Topic Map Schema	110
	List of Figures	112
	References	113