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Ein Problem unserer heutigen Informationsgesellschaft ist, dass Ärzte neuen technischen Systemen immer mit großem Argwohn begegnen und dies nicht zu unrecht. Denn immer wieder wird unser Vertrauen in Systeme durch große Missbrauchsskandale erschüttert. Doch sind technische Systeme wie medizinische Semantic Web Anwendungen ein nächster Schritt zu einer verbesserten medizinischen Versorgung.
Deshalb ist das Ziel dieser Arbeit für medizinische Semantic Web Anwendungen Ansätze für Normen und Architekturen zur Schaffung von Vertrauen zu finden. Hierzu wird erst das Vertrauen aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet und danach medizinische Semantic Web Anwendungen als sozio-technisches System. Dazu wird der der soziale Kontext des deutschen Gesundheitswesens betrachtet. Zusätzlich wird untersucht wie ein technisches System diesen Kontext verändern könnte.
Aus diesen drei Kategorien werden Normen definiert. Auf diesen Normen aufbauend werden Ansätze für Architekturen formuliert, welche das Vertrauen steigern sollen. Dazu werden schon vorhandene medizinische Ontologien beleuchtet, um den Ansätzen eine Basis zu geben.
Diese Ansätze für Architekturen werden als einzelne Bausteine zu einem größeren Ansatz zusammengefügt. Zuerst wird dieser größere Zusammenhang vorgestellt und danach werden einige Bausteine im Folgenden weiter beschrieben. Unter diese Bausteine fallen Kontrollinstanzen und deren Services sowie Zertifizierungsstellen mit unterschiedlichen Arten von Zertifikaten. Die meisten dieser Bausteine
sind jedoch Agenten mit den verschiedensten Aufgaben, auf welche genauer eingegangen wird. Die Qualität der Ontologien sollen diese einerseits als wichtigen Aspekt des Vertrauens verbessern und überwachen. Andererseits dienen weitere Agenten wiederum der Kommunikation untereinander oder der üblichen Akquisition von Informationen.
DesWeiteren bauen diese Agenten ein Vertrauensnetzwerk untereinander auf. Das Vertrauen zu anderen Agenten wird dabei mit unterschiedlichen Attributen dargestellt und liegt dezentral bei jedem Agenten oder kann ebenfalls von zentralen Services erfragt werden. Ein Austausch der Informationen unter den Agenten ist ebenso möglich. Diese Architektur mit einer Vielzahl von Agenten und das daraus
resultierende Vertrauensnetzwerk soll schließlich ein grundlegendes Vertrauen schaffen, auf welchem medizinische Semantic Web Anwendungen aufbauen können.
PubMed stellt mit 21 Mio. Aufsatzzitaten eines der umfangreichsten Informationssysteme in Bereich der Medizin. Durch die Verwendung einer einheitlichen Terminologie (Medical Subject Heading - MeSH) bei der Indizierung von PubMed Inhalten kann die Orientierung in solch großen Datenbeständen optimiert werden. Zwar bietet ein kontrolliertes Vokabular bei der Informationsbeschaffung zahlreiche Vorteile gegenüber einer Freitextsuche doch fällt Nutzern das Abbilden eines Informationsbedarfs auf die verwendete Terminologie oftmals schwer. In dieser Arbeit wird eine Systemunterstützung geschaffen, die den Abbildungsprozess automatisiert indem eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte unter Verwendung eines kontrollierten Vokabulars vorgenommen wird. Durch die Verwendung einer einheitliche Terminologie kann so eine konsistente Integration von PubMed Inhalten erreicht werden.
There is a dramatic shift in credit card fraud from the offline to the online world. Large online retailers have tried to establish countermeasures and transaction data analysis technologies to lower the rate of fraudulent transactions to a manageable amount. But as retailers will always have to make a trade-off between the performance of the transaction processing, the usability of the web shop, and the overall security of it, one can assume that e-commerce fraud will still happen in the future. Thus, retailers have to collaborate with relevant business partners on the incident to find a common ground and take coordinated (legal) actions against it.
Trying to combine the information from different stakeholders will face issues due to different wordings and data formats, competing incentives of the stakeholders to participate on information sharing, as well as possible sharing restrictions that prevent them from making the information available to a larger audience. Moreover, as some of the information might be confidential or business-critical to at least one of the parties involved, a centralized system (e.g. a service in the public cloud) can not be used.
This Master Thesis is therefore analysing how far a computer supported collaborative work system based on peer-to-peer communication and Semantic Web technologies can improve the efficiency and effectivity of e-commerce fraud investigations within an inter-institutional team.
Der Einsatz von Ontologien wird bereits in vielen Anwendungsbereichen als Werkzeug für die Strukturierung und die Verbesserung der Zugänglichkeit von Informationen unterschiedlichster Art genutzt. Sie ermöglichen die explizite Formulierung der Bedeutung von Konzepten und Strukturen beliebiger Domänen. Auch im Rahmen der Zusammenarbeit in und zwischen Gruppen ist der Austausch und die Verarbeitung von Informationen für den Verlauf und den Erfolg der Kooperation von erheblicher Bedeutung. Daher liegt es nahe, auch kollaborative Aktivitäten durch den Einsatz von Ontologien zu unterstützen. Aktuelle Arbeiten in diesem Themenbereich fokussieren jedoch meist auf ausgewählte Aspekte der Zusammenarbeit wie etwa der Kommunikation zwischen den Gruppenmitgliedern oder die Unterstützung durch eine konkrete Softwarekomponente. In dieser Arbeit wird dagegen von einer ganzheitlichen Betrachtung von Kooperationssituationen ausgegangen. Dabei werden die an einer Kooperation beteiligten Personen und die eingesetzten technischen Komponenten als ein gesamtes soziotechnisches System betrachtet, dessen Elemente nicht losgelöst voneinander betrachtet werden können. Das Ziel dieser Arbeit besteht einerseits darin, zu untersuchen, wie sich der Einsatz von Ontologien auf die Unterstützung der Zusammenarbeit auswirkt und andererseits, welche Möglichkeiten sich hieraus für die Gestaltung von Kooperationssystemen ableiten lassen. Einige dieser Möglichkeiten werden im praktischen Teil prototypisch implementiert, um die technische und wirtschaftliche Umsetzbarkeit zu evaluieren.
Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.
Das Wissen nutzbar zu machen steht an zentraler Stelle. Heute wird der Mensch mit Informationsmengen konfrontiert und steht dadurch vor dem Problem einer enormen Informationsflut. In der schnelllebigen Zeit der IT-Technik (Information und Telekommunikation) soll eine innovative Methode die Informationsrecherche zeitlich verkürzen und eine individuell optimale Lösung für den Benutzer gefunden werden. Die gebrauchstaugliche Unterstützung heißt: Eine semantisch-webbasierte Visualisierung zur Unterstützung des Findens innerhalb des Semantic Web. Der Ansatz der Visualisierung liegt darin begründet, dass Menschen hauptsächlich über die Augen wahrnehmen und schnell Zusammenhänge erkennen können. Sogar blinde Menschen nutzen dazu ein mentales System, das visuell räumliches Skizzenblatt (scratch-pad), um Bilder bzw. die Umwelt zu verarbeiten. Der Vorteil liegt darin begründet, dass es einen schnellen direkten Zugriff auf das Arbeitsgedächtnis ermöglicht. Ein Anwendungsszenario im Bereich des Mobilfunks soll als Praxisbeispiel dienen. Bei der Vielzahl der angebotenen Handys mit den homogenen Leistungen findet kaum ein Kunde die Unterscheidungen und es gibt zurzeit keine Möglichkeit unter den Handys benutzungsfreundlich zu differenzieren noch ein optimales Handy zu finden. Am Beispiel von selbst dargestellten Szenarien und einer Evaluation wird erörtert, wie anhand von angenommenen Stakeholder, ein Zusammenspiel der Semantic Web Technologien eine jeweilige Lösung von verfügbaren Informationen aufgefunden und bearbeitet werden kann. Ziel bei der Anwendung ist es, ein Prototypen zu realisieren, dass gebrauchstauglich bei der Visualisierung von großen Datenmassen, auf Grundlage einer Empfehlung von Mobilgeräten in einem Webinterface, unterstützt. Das bereits geschriebene Praxisprojekt-Referat in Form eines Konzepts mit dem Thema: „Graphische Visualisierung von semantischen Daten in einem Webinterface“ dient dabei als Grundlage für diese Bachelorarbeit (siehe Kap. 8.2). Grundlage, Innovationen und Beispiele aus der Praxis sind ausführlich dort beschrieben worden. Dabei wurden die neusten Technologien unter den Kriterien der Häufigkeit in der Praxis, Plattformunabhängigkeit und der Flexibilität betrachtet. Künstlerisch gestalterische Disziplinen, die Produkte graphisch zum Glänzen bringen möchten oder welche, die sich mit den grundlegenden Technologien für semantische Daten sich beschäftigen, bleiben bei dieser Arbeit unbehandelt. Es geht im Schwerpunkt um eine Beantwortung der folgenden Forschungsfrage: Inwieweit sind graphische Repräsentationen vorteilhafter, um Wissen zu vermitteln, in Verhältnis zu textuellen Repräsentationen?
Das Erstellen von Textzusammenfassungen ist bei Recherchearbeiten die gängigste Praxis, um einem Text seine Kernaussage zu entnehmen. Aus einer Zusammenfassung leitet man die essenzielle Information ab, mit dem Ziel, einen Text einem Themengebiet zuzuordnen. Dem Benutzer hilft hierbei ein software-gestütztes System zur Textzusammenfassung. Texte beinhalten aus Sicht eines Computersystems eine Aneinanderreihung von Wörtern bzw. Sätzen und besitzen demnach keine feste Struktur. Aus den unstrukturierten Daten im Text müssen Wörter extrahiert werden, die den Kerninhalt eines Textes widerspiegeln. Auf Basis der extrahierten Wörter erfolgt die endgültige Zusammenfassung und anschließend die semantische Auszeichnung des Gesamttextes, was der Themengebietszuordnung entspricht. Bewährte Methoden für die Textzusammenfassung sind das statistische Verfahren und das sogenannte Signalwort-Verfahren. Grundlage dafür sind die theoretischen Arbeiten von H. P. Luhn und Edmundson. Als weitere Hilfsmittel dienen statistische Methoden aus dem Text Mining. Für die Zuordnung des Textes zu einem Themengebiet eignen sich die Semantic Web Standards des W3C. Der auf Basis dieser Theorien entwickelte Lösungsweg dient als Standardverfahren für eine software-gestützte Textzusammenfassung. Durch die definierten Standards ist die Software in der Lage, jegliche Textarten aus beliebiger Quelle einzulesen, zusammenzufassen und semantisch auszuzeichnen. Benutzer, deren Aufgabe im Unternehmen darin besteht, Recherchearbeiten zu betreiben, verwenden diese software-gestützte Textzusammenfassung. Durch diese Unterstützung spart der Benutzer bei einer Zusammenfassung von mehreren Textdaten Zeit und Aufwand, da der Vorgang durch die Software automatisch abläuft. Aus Sicht eines Unternehmens liegt das Hauptaugenmerk auf der schnellen Informationsgewinnung aus Texten, was essenziell für eine Weiterverarbeitung der Textdaten ist.
This paper is grounded in the emerging field of web science and shall contribute to its further classification and demarcation by illustrating the current state of »web-native research methods«. It builds upon an initial arraying work of Richard Rogers, who coined the term »Digital Methods« for research with methods that were »born« in the web, and illustrated and organized them in his eponymous book in 2013. This paper attempts to develop a more appropriate illustration of the Digital Methods by following the web’s very own, hypertextual, network-like nature, in particular by construing an ontological representation on the base of the Web Ontology Language (OWL). By virtue of decomposing the book into granular information units and their subsequent reassembly into OWL entities, immediate access to the entire knowledge domain can be provided, and coherencies, interrelations and distinctions between concepts become apparent. The ontology’s structure was induced narrowly along the provided examples of research projects and subsequently clustered in topic groups, of which the three most important ones were (a) the Digital Methods as an arraying space of web-native methodology, (b) a collection of concrete applications of these Digital Methods in research projects, and (c) a hierarchical scheme of traditional sciences with a distinct interest in answering research questions with help of Digital Methods. Subsequently, the ontology was evaluated in three general dimensions: Deriving user stories and scenarios provided means to validate the utilization quality; the accuracy and reliability of the resulting structure was validated with help of a control group of web-native research projects; and process control instruments served as a validator for the ontology’s correctness. Despite the ontology itself, this paper also resulted in a first interpretation of the produced information: Statements about research practise in social science, politics and philosophy were as possible as findings about commonly applied varieties of methods. Concluding, the present paper proposes a process of ontology engineering, an evaluation of the ontology’s value, and an interpretation of the ontology’s content.
The amount of data produced and stored in multiple types of distributed data sources is growing steadily. A crucial factor that determines whether data can be analyzed efficiently is the use of adequate visualizations. Almost simultaneously with the ongoing availability of data numerous types of visualization techniques have emerged. Since ordinary business intelligence users typically lack expert visualization knowledge, the selection and creation of visualizations can be a very time- and knowledge-consuming task. To encounter these problems an architecture that aims at supporting ordinary BI users in the selection of adequate visualizations is developed in this thesis. The basic idea is to automatically provide visualization recommendations based on the concrete BI scenario and formalized visualization knowledge. Ontologies that formalize all relevant knowledge play an important role in the developed architecture and are the key to make the knowledge machine-processable.