DGI-Blog

Monthly Archives: Februar 2013

DGI-Praxistage 25. bis 26. April 2013 in Frankfurt am Main

By | Ankündigung, Bibliothek und Information, Datenbanken, DGI-Praxistage, Dokumentation, HTML5, Informationspraxis, Linked (open) Data, Sprachtechnologie, W3C, Webstandardisierung | No Comments

Nach den erfolgreichen Praxistagen 2012 veranstaltet die DGI vom 25, bis 26. April 2013 ihre 3. DGI-Praxistage und zugleich ihre 65. Jahrestagung mit Mitgliederversammlung in Frankfurt am Main. Im Fokus steht das Thema „Viel Information ist nicht genug: semantische Technologien in wissensbasierten Unternehmen“.

Längst sind erhebliche Teile des Unternehmenswissens und der -prozesse digitalisiert. Wissensarbeiter von heute müssen Lösungsmodelle für den Umgang mit „Big Data“ und die Auswertung dieser betrieblichen Datenmengen für den wirtschaftlichen Erfolg ihres Unternehmens finden und sich dabei veränderten Anforderungen flexibel anpassen können. Semantische Technologien sind Werkzeuge, um Struktur in die unstrukturierte Datenmenge zu bringen, Inhalte sinnvoll miteinander zu verbinden und gerade auf diese Anforderungen zu reagieren.

Welche Instrumente kann und sollte man einsetzen, welche Vorteile bringt dies und wo lauern Fallsticke? Die Teilnehmer erwartet im Gästehaus der Goethe Universität ein attraktives Programm, das viel Raum für Diskussionen und aktuelle Einblicke in die Praxis bietet:

  • Stefan Zillich berichtet über „Wissensarbeit in modernen Arbeitswelten: Ein Zukunftsbild“.
  • „Copyright Compliance in der digitalen Welt“ betrachtet Joerg Weizendörfer (RightsDirect, München).
  • Clemens Weins, M.A. (Cocomore AG) spricht über die Notwendigkeit von internationalen Standards bei der Nutzung von „MultilingualWeb LT“.
  • „Die deutsche Fassung des Getty Art & Architectur Thesaurus“ stellen Axel Ermert und Monika Hagedorn-Saupe (Staatliche Museen Berlin) vor.
  • Dr. Ulrich Wieneke (Roche Diagnostics GmbH) berichtet über Erfahrungen mit „Industriesemantik“.
  • „Vom semantischen Vorschlagswesen für intelligentes Business-Matching bis zur Rückverfolgbarkeit von Produkten zur Endverbrauchersicherheit“ spannt Dr. Achim Steinacker (i-views) den Bogen.
  • Über „Wissensextraktion aus vorhandenen Quellen“ berichtet Petra Hauschke (MIRA Consulting GmbH).
  • „Semantic Publishing“ stellt Drs Johannes (Jan) Velterop (Academic Concept Knowledge Ltd. (AQnowledge)) aus Großbritannien in den Fokus.
  • Gleichfalls werden die „Probleme mit Linked (Open) Data“ von Dr. Sören Auer (Leipzig School of Media) beleuchtet.

Eine gute Gelegenheit zum Netzwerken und weiteren Austausch bieten die Gesprächsrunde und das anschließende Get-together während unseres Kaminabends am 25. April (sehen Sie den Kaminabend des letzten Jahres). Das aktuelle Programm, Abstracts und Informationen zu den Referenten sowie die Anmeldung sind zu finden unter:

http://www.dgi-info.de/index.php/dgi-eigenveranstaltungen/dgi-praxistage/dgi-praxistage-2013/programm

 

 

DGI Praxistage 2012 – Kamingespräch. Vom wertvollsten Gut zum nervtötenden Zeitfresser … Viel Information | Wenig Kompetenz

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DGI 2012 Kamingespräch: Vom wertvollsten Gut zum nervtötenden Zeitfresser … Viel Information | Wenig Kompetenz from DGI on Vimeo.

DGI 2012 Kamingespräch (Teil 2): Vom wertvollsten Gut zum nervtötenden Zeitfresser … Viel Information | Wenig Kompetenz from DGI on Vimeo.

Wir leben im Social Web, wir sind das Social Web. Jeder kann kommunizieren, über 20 Millionen Smartphone-Nutzer in Deutschland sprechen für sich. Eine technologische Errungenschaft für unsere Gesellschaft! Eine individuelle Herausforderung für jeden Nutzer: Helfen uns die neuen Kommunikationswerkzeuge alte Probleme zu lösen oder schaffen sie auch neue? Wie gehen Unternehmen, Mitarbeiter und die Gesellschaft mit rechtlichen Fragen, mit den steigenden Anforderungen und der Informationsflut um? Ist das allumfassende Informationsangebot Chance oder Fluch? Welche Informations- und Medienkompetenzen werden benötigt? Werden diese schon ausreichend vermittelt und wenn ja, von wem? Was „kostet“ es, die neuen Optionen zu ignorieren?

Wer die Gegenwart verpasst, kommt für die Zukunft zu spät

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Wir leben im Gestern, verpassen das Jetzt und ignorieren das Morgen. So meint es Reinhard Karger, Unternehmenssprecher des DFKI und ehrenamtlicher Innovations-Beauftragter. In seinem Vortrag in Köln, am 25. Januar 2013 auf der Veranstaltung „Gedanken tanken“ , geht Karger auf die Entwicklung des Internets ein. „Alte Kamellen“, so könnten Sie meinen. Doch eigentlich haben wir heute keine wirklichen Vorstellung davon, was vernetzt sein morgen bedeutet. Nach diesem Vortrag können Sie es vielleicht erahnen:

Ist Big Data auch neutrale Data?

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Wenn man das große Potenzial von Big Data sowie die Tatsache, dass diese Daten sowohl positiv als auch negativ verwendet werden können, in Betracht zieht, lässt es sich vermuten, dass Big Data per se neutral sein sollte.

Das war eine ähnliche Aussage aus einem Podcast (von @breitband), die am Wochenende eine rege Diskussion angestoßen hat. Jedoch behaupte ich, dass Big Data einiges sein kann, nur nicht neutral.

BIG? data.

Kurz zusammengefasst: mit Big Data sind große Datenmengen gemeint, deren Erfassung, Speicherung, Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung spezielle Methoden voraussetzen. Big Data wird dann verwendet, um Mustern (bzw. Anomalien) zu erkennen.

Weiterhin, Big Data ist zur Zeit ein Trend in Marketing und weiteren Geschäftsbereichen. Diese Unmengen an Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Social Media, Online-Shopping, Finanztransaktionen, gelesene Nachrichten und Artikeln, Mobiltelefonen usw. gesammelt. Die gesammelten Daten werden dann ausgewertet und, natürlich, verkauft.

Vieles wurde bereits über die Nutzung von Big Data und dessen ethische Aspekte geschrieben. An dieser Stelle empfehle ich zwei Artikel von Evgeny Morozov und Danah Boyd als Beispiel.

(Nicht wirklich) neutrale Data

Der zugrunde liegenden Behauptung über die Neutralität von Daten (anders als Information), nämlich dass eine Sammlung von Zeichen bzw. 0 und 1 auf verschiedene Arten und Weisen verwendet werden können, kann ich nur zum Teil zustimmen, weil in der Praxis die Sache etwas komplizierter ist.

Der Komplexitätsgrad Daten→Information→Wissen steht in umgekehrte Relation zur „Neutralität“. Dies allerdings, bedeutet nicht, dass Daten neutral sind.
Die Informationsphilosophie hat bereits die Annahme, dass Informations- und Kommunikationstechnologie (u.a. Algorithmen und Online-Plattformen) neutral seien, annulliert. Das heißt, technologische Gegenstände (technological artifact) können für verschiedene Zwecke verwendet werden, positive wie auch negative, aber sie haben einen werte-geladene (value-laden) Charakter durch ihr Design (und die Sozialisation der verwendenden Person). Dieser werte-geladene Charakter begünstigt bestimmte Verwendungen des Gegenstandes und verhindert andere.
Dies ist für die Algorithmen, die Daten auswerten, und deren Anwendung zutreffend.

Aber dies gilt auch für die Daten selbst. Und das möchte ich zu erklären versuchen:
Eine willkürliche Sammlung von ‚0‘ und ‚1‘ dürfte eventuell neutral sein. Big Data allerdings (oder die meisten künstlich erzeugten und gesammelten Daten was das betrifft), ist keine willkürliche Sammlung von Bits. Das sind ganz bestimmte Arten von Daten, die durch gewisse Praktiken gesammelt wurden, in bestimmten Strukturen abgelegt wurden und all das für bestimmte Zwecke:

  • Big Data sind ganz bestimmte Arten von Daten: hauptsächlich persönliche und personenbezogenen Daten aber auch allgemeine Daten über Gewohnheiten, Verhalten, Ortsangaben usw. von Menschen.
  • Big Data wird durch gewisse Praktiken gesammelt: Harvesting, Zählpixel, Cookies, Verkauf und Ankauf an/durch Dritte, Mobiltelefone u.v.m.
    Sie können Ghostry installieren, um einen Einblick darin zu gewinnen, wer Sie überall im Internet verfolgt.
  • Strukturen: auch bevor man Algorithmen verwendet, um die Daten auszuwerten, werden diese in bestimmten Strukturen und Verlinkungen abgelegt. Diese Strukturen dienen natürlich den Zwecke derjenigen, die diese Daten sammeln. Und allein diese Strukturen können bestimmte Verwendungen der Daten begünstigen oder verhindern.
  • Intentionen: wie bereits erwähnt, all diese Daten dienen den Zwecken derjenigen, die sie sammeln und analysieren. Das heißt, die Daten werden mit gewissen Intentionen/Interessen gesammelt, sodass diese Intentionen wiederum einen Einfluss auf den Inhalt (Art) der Daten, auf ihre Strukturen und auf die Sammlungspraktiken haben.
    Diese Intentionen können, z.B., wirtschaftliche oder politische Interessen sein.

Diese Aspekte sind alles andere als neutral, auch wenn man mit einer Sammlung von Bits zu tun hat.

 

Eine Ausführliche (englischsprachige) Fassung dieses Artikels wurde auf dem Drawer 2.0 Blog veröffentlicht.