Semantic Web-Technologie

Was ist semantische Web-Technologie?

Semantische Web-Technologie, ein Konzeptvorschlag von Internet-Gründer Tim Berners-Lee aus dem Jahre 1995, macht eine effiziente, kostengünstige Integration dieser sehr unterschiedlich strukturierten Datenbanken und dennoch teils unstrukturierten Datenbeständen möglich. Damit ist eines der wichtigsten Hindernisse bei der Nutzung der unstrukturierten Internet-Daten in Verbindung mit den professionellen, semistrukturierten Datenbanken elegant aus dem Wege geräumt.

Semantische Intelligenz-Software löst ein weiteres Dilemma: Computer konnten bisher die meist unstrukturierten Texte nicht verarbeiten, d.h. die webbasierten unstrukturierten Daten und die semistrukturierten Datenbanken können nicht automatisch in kontext-relevantes Wissen umgewandelt werden. Die Lösung besteht nun darin, diese Daten automatisiert mittels maschinenlesbarem Wissen (RDF, SPARQL, OWL,..) anzureichern und zugleich linguistische Software zu entwickeln, die die Sprachregeln abbildet, so dass der Inhalt eines Textes vom Computer verstanden werden kann.

Smarte Business Intelligence Lösungen, die für konkrete Fragestellungen wertvolle Antworten liefern, bestehen aus drei fundamentalen Erfolgsfaktoren:

Die Quelllandschaft muss intelligent gewählt werden, damit jene Quellen erfasst sind, die relevante Daten enthalten, die das Verhalten der wichtigen Stakeholder dokumentieren und die für die Meinungsbildung der Zielgruppen von Bedeutung sind. Dies wird meist professionelle Datenprovider, klassische News Channels und webbasierte Kanäle umfassen.

Ontologien, die für die Fragestellung optimiert sind, bilden die Voraussetzung, dass die semantischen Analysen hochwertige Resultate liefern können. Dies gelingt dann, wenn eine für die Fragestellung optimierte Ontologie (Themenliste, Taxonomien, Topictree) entwickelt werden kann, die nicht nur die abstrakten Begriffe, sondern auch die umgangssprachlichen Versionen enthält, die die relevanten Stakeholder benutzen könnten.

Die semantische Intelligenz muss in der Lage sein, sowohl quantitative, qualitative als auch statistische Ergebnisse zu liefern, die dann auch in einer Form abgebildet werden, die für die Entscheidungsprozesse unmittelbar genutzt werden können.