Semantische Suche für die Wissensentwicklung in wissensintensiven Prozessen - am Beispiel des Semantic Desktop in der Angebotsentwicklung bei Siemens IT Solutions und Services:
Gespeichert in:
| Beteilige Person: | |
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| Format: | Hochschulschrift/Dissertation Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Berlin
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2010
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8 SEMANTISCHE SUCHE FUER DIE WISSENSENTWICKLUNG IN WISSENSINTENSIVEN
PROZESSEN
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT DES AUTORS 3
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 5
TABELLENVERZEICHNIS 6
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS 7
INHALTSVERZEICHNIS 8
ZUSAMMENFASSUNG 12
SUMMARY (ENGL.) 13
1 MOTIVATION 15
1.1 WISSENSVERTEILUNG IST NICHT AUSREICHEND FUER AKTIVE UNTERSTUETZUNG
WISSENSINTENSIVER PROZESSE 15
1.2 FEHLENDE PROZESSE UND STATISCHE TOOLS ERLAUBEN KEINE AKTIVE
PROZESSUNTER- STUETZUNG 16
1.3 LEISTUNGSFAEHIGKEIT NEUER, INTELLIGENTER UND SEMANTISCHER
TECHNOLOGIEN NOCH NICHT HINREICHEND DEUTLICH 18
1.4 REPRAESENTATION DES SUBJEKTIVEN CHARAKTERS VON WISSEN DERZEIT NICHT
TECHNOLOGISCH ABGEBILDET 19
1.5 HOHER REDAKTIONSAUFWAND FUER EINSATZ VON WISSENSMANAGEMENT-
TECHNOLOGIE 19
1.6 MONODISZIPLINAERE ANSAETZE DER WISSENSTHEORIE BLOCKIEREN DAS
VERSTAENDNIS
DER INDIVIDUELLEN WISSENSENTWICKLUNG 20
2 ZIEL UND BEITRAG DER ARBEIT 21
3 FORSCHUNGSANSATZ UND -METHODE 23
3.1 WISSENSCHAFTSTHEORIE - FORSCHUNGSANSATZ ODER
WISSENSENTWICKLUNGSPROZESS 23
3.2 BESONDERHEITEN NATURWISSENSCHAFTLICHER ANSAETZE 24
3.3 BESONDERHEITEN SOZIALWISSENSCHAFTLICHER ANSAETZE 24
3.4 BESONDERHEITEN BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHER ANSAETZE 25
3.5 BESONDERHEITEN KOMBINIERTER ANSAETZE 25
3.5.1 ACTION RESEARCH 26
3.5.2 DESIGN SCIENCES 26
3.5.3 GROUNDED THEORY 27
3.6 WAHL DER FORSCHUNGSMETHODE 28
4 ANWENDUNG DER FORSCHUNGSMETHODE ALS FORSCHUNGSVORGEHEN 31
5 FORSCHUNGSFRAGEN UND AUFBAU DER ARBEIT 33
6 WISSENSINTENSIVE PROZESSE 37
6.1 ANGEBOTSPROZESS DER SIS 38
6.2 ERSTELLUNG VON MANAGEMENT SUMMARIES 40
63 VALUE SELLING UND VALUE PROPOSITION 41
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1003297064
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
SEMANTISCHE SUCHE FUER DIE WISSENSENTWICKLUNG IN WISSENSINTENSIVEN
PROZESSEN 9
6.4 BEDEUTUNG DER ROLLEN IM PROZESS 43
6.4.1 ROLLE SALES MANAGER 44
6.4.2 ROLLE PROPOSAL MANAGER 44
6.5 ZWISCHENFAZIT 44
7 VERSTAENDNIS VON WISSEN 47
7.1 WISSEN - BEGRIFFLICHE ABGRENZUNG ALS WIEDERVERWENDBARE RESSOURCE 47
7.2 WISSEN - WISSENSENTWICKLUNG UND KONSTRUKTION 49
7.3 EXKURS - KONSTRUKTIVISMUS 50
7.3.1 GRUNDLAGEN UND VERTRETER DES KONSTRAKTIVISMUS 50
7.3.2 DER REALISMUS ALS ABGRENZUNG DES KONSTRUKTIVISMUS 51
7.3.3 KERNELEMENTE DES KONSTRUKTIVISMUS AUS DER ERKENNTNISTHEORIE 52
7.3.3.1 REALITAET UND WIRKLICHKEIT IM NEUROBIOLOGISCHEN KONSTRUKTIVISMUS
BEI MATURANA UND ROTH 52
7.3.3.2 WISSEN ALS ANWENDBARE WIRKLICHKEIT IM RADIKALEN KONSTRUKTIVISMUS
53
7.3.3.3 REALITAET ALS KONSENS INDIVIDUELLER WIRKLICHKEITEN IM SOZIALEN
KONSTRUKTIVISMUS 53
13 .4 KERNAUSSAGEN KRITIK UND SCHLUSSFOLGERANG 54
7.4 ZWISCHENFAZIT 55
8 WISSENSENTWICKLUNG - BEGRIFFLICHE EINORDNUNG 57
8.1 WISSENSENTWICKLUNG - IM BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHEN, ORGANISATIONALEN
RAHMEN DES WISSENSMANAGEMENTS 57
8.1.1 WISSENSENTWICKLUNG IM MODELL VON PROBST 59
8.1.2 WISSENSENTWICKLUNG BEI NONAKA UND TAKEUCHI 59
8.1.3 WISSENSENTWICKLUNG BEI BOISOT 60
8.1.4 WISSENSENTWICKLUNG IM MODELL DER SIEMENS AG 62
8.1.5 ZWISCHENFAZIT BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHER DISKUSSION 62
8.2 WISSENSENTWICKLUNG - EINE FRAGE DER KOMMUNIKATION 63
8.3 WISSENSENTWICKLUNG - LERNTHEORETISCHE GRUNDLAGEN 63
8.3.1 LERNEN ALS WISSENSERWERB 64
8.3.2 LERNEN ALS VERHALTENSAENDERUNG 66
8.3.3 LERNEN ALS (NEURO-)BIOLOGISCHE VERAENDERUNG 67
8.4 WISSENSENTWICKLUNG - PSYCHO-LINGUISTISCHE SPRACHPRODUKTION 67 8.5
WISSENSENTWICKLUNG - PSYCHOLOGISCHE DISKUSSION DER BEWUSSTSEINSBILDUNG
69 8.6 ZWISCHENFAZIT 69
9 RELEVANTE METHODEN UND TECHNOLOGIEN DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ FUER
DIE WISSENSENTWICKLUNG 73
9.1 REPRAESENTATION 75
9.1.1 FEATURE-MAPS UND NETZE ALS SYMBOLISCHE REPRAESENTATION AUF
SIGNALEBENE 77 9.1.2 ONTOLOGIEN ALS SYMBOLISCHE REPRAESENTATION AUF
BEDEUTUNGSEBENE 77
9.1.2.1 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (SCHEMA) - RDF (S) 78
9.1.2.2 WEB ONTOLOGY LANGUAGE - OWL 79
IMAGE 3
10 SEMANTISCHE SUCHE FUER DIE WISSENSENTWICKLUNG IN WISSENSINTENSIVEN
PROZESSEN
9.1.3 KONNEKTIONISTISCHE NETZE ALS SUBSYMBOLISCHE REPRAESENTATION AUF
KONZEPTEBENE 79
9.2 MUSTERERKENNUNG 83
9.2.1 STOCHASTIK UND UEBERWACHTES LERNEN ALS SYMBOLISCHE MUSTERERKENNUNG
AUF SIGNALEBENE 85
9.2.2 ONTOLOGY MAPPING UND MERGING ALS MUSTERERKENNUNG AUF
BEDEUTUNGSEBENE 86 9.2.3 HOLISTISCHE ANSAETZE ALS SUBSYMBOLISCHE
MUSTERERKENNUNG AUF KONZEPTEBENE 87
9.3 PROBLEMLOESUNG 88
9.3.1 REASONING ALS ALLGEMEINES, SYMBOLISCHES PROBLEMLOSEN AUF
SIGNALEBENE 89 9.3.2 MULTI-PERSPECTIVE UND CASE-BASED REASONING ALS
SYMBOLISCHES PROBLEMLOSEN AUF BEDEUTUNGSEBENE 89
9.3.3 AGENT-BASED SOLVING ALS SUBSYMBOLISCHES PROBLEMLOESEN AUF
KONZEPTEBENE 91 9.4 ZWISCHENFAZIT 94
10 SEMANTIC DESKTOP IM APPLIKATIONSUMFELD 99
10.1 WISSENSMANAGEMENTSYSTEME (WMS) UND PORTALE 99
10.2 PROPOSAL AUTOMATION TOOLS 100
10.3 RECOMMENDERSYSTEME 100
10.4 SEMANTIC DESKTOP 100
10.5 ZWISCHENFAZIT 103
11 GNOWSIS - SEMANTISCHE SUCHE IM SEMANTIC DESKTOP 107
11.1 KONTEXT DES INFORMATION RETRIEVALS 107
11.2 FORMEN UND ARTEN SEMANTISCHER SUCHEN 110
11.3 BESONDERHEITEN VON GNOWSIS 112
11.3.1 AUFBAU VON GNOWSIS 112
11.3.2 KLASSIFIKATION MIT DEM BRAINFILER 113
11.3.3 ONTOLOGY MAPPING UND MATCHING 114
11.3.4 PERSONAL INFORMATION MODEL (PIMO) ALS KATALYSATOR FUER
PEER-TO-PEER 115 11.4 GNOWSIS IM SPEKTRUM SEMANTISCHER SUCHEN 118
11.5 TESTANSATZ 119
11.5.1 TESTMETHODE 120
11.5.2 TESTSZENARIEN 121
11.6 TESTBASIS 123
11.6.1 DATENBASIS UND ORDNERSTRUKTUREN 123
11.6.2 ORGANISATORISCHE ONTOLOGIE 124
11.6.3 SYSTEMVORAUSSETZUNGEN 126
11.7 TESTERGEBNISSE 126
11.7.1 ERFAHRUNGSBERICHTE WERDEN BESTAETIGT 127
11.7.2 IN HOMOGENEN GRUPPEN WIRKT DIE ROLLE AUF DIE ERGEBNISSCHAERFE 128
11.7.3 IN HETEROGENEN GRUPPEN WIRKT DIE ROLLE AUF DIE ZUGAENGLICHKEIT
RELEVANTER OBJEKTE 130
11.7.4 IN UNSTRUKTURIERTEN GRUPPEN WIRKT DIE ROLLE EHER
ERGEBNISSCHAERFEND 132 11.7.5 INSGESAMT WIRKT DIE ROLLE, ABER
GRUPPENSPEZIFISCH 133
11.8 TESTGUETE X34
11.8.1 SIGNIFIKANZANALYSE DER TESTERGEBNISSE 134
IMAGE 4
SEMANTISCHE SUCHE FUER DIE WISSENSENTWICKLUNG IN WISSENSINTENSIVEN
PROZESSEN N
11.8.1.1 STANDARDABWEICHUNG UND VARIANZ 134
11.8.1.2 WILCOXON-TEST FUER PAARWEISE STICHPROBEN 137
11.8.2 RELEVANZANALYSE DER TESTERGEBNISSE 139
11.8.2.1 ROC-KURVE MIT SIGNIFIKANZ-UND EINFLUSSANALYSE 139
11.8.2.2 F-MASS UND COST-BENEFIT KENNZAHL 142
11.9 ZWISCHENFAZIT 146
12 MODELL DER WISSENSENTWICKLUNG 149
12.1 ERKENNTNISSE AUS DER LITERATUR UND DEM TECHNOLOGIETEST 149
12.2 KNOWLEDGE CREATION FRAMEWORK (KCF) 150
12.2.1 SAMMELN UND INKUBATION 151
12.2.2 EINSEHEN UND SELEKTIEREN 151
12.2.3 VERIFIZIEREN 152
12.2.4 FORMEN 152
12.2.5 VERGESSEN UND SPEICHERN 152
12.2.6 FRAGEN UND ZERLEGEN 153
12.3 BEITRAG UND EINORDNUNG DES KCF 153
12.4 ANWENDUNG DES BEWUSSTEN, SYMBOLISCHEN KCF 155
12.5 ZWISCHENFAZIT 157
13 AUSWIRKUNGEN UND AUSBLICK 159
13.1 AUSWIRKUNGEN AUF DIE WISSENSENTWICKLUNG 159
13.2 AUSWIRKUNGEN AUF ORGANISATIONALE WISSENSINTENSIVE PROZESSE 162
13.3 AUSWIRKUNGEN AUF DEN SEMANTIC DESKTOP 165
13.3.1 OPTIMIERUNG BESTEHENDER FUNKTIONALITAETEN FUER HOEHERE ABSTRAKTIONEN
166 13.3.2 ERGAENZUNG UND WEITERENTWICKLUNG NEUER FUNKTIONEN ZU EINER
AGENTEN- BASIERTEN ARCHITEKTUR 168
13.4 AUSWIRKUNGEN AUF DAS SEMANTIC WEB 170
14 ZUSAMMENFASSUNG UND FAZIT 173
LITERATURVERZEICHNIS 179
ANHANG: EINZELNE TESTERGEBNISSE 193
SUCHE MIT LIVELINK 193
KONZEPTSUCHE MIT ONTOLOGIEN 197
SEMANTISCHE SUCHE 202
REFERENZTABELLE WILCOXON-TEST (GRENZWERTE) 206
REFERNZTABELLE WILCOXON-TEST (EXPLIZITE SIGNIFIKANZNIVEAUS) 207
SCREENSHOTS 208
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| spellingShingle | Siebert, Mark Semantische Suche für die Wissensentwicklung in wissensintensiven Prozessen - am Beispiel des Semantic Desktop in der Angebotsentwicklung bei Siemens IT Solutions und Services Dissertation.de Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Konstruktivismus Philosophie (DE-588)4032237-3 gnd Semantic Web (DE-588)4688372-1 gnd Wissensmanagement (DE-588)4561842-2 gnd |
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