In der Übersicht
Das Management persönlicher Daten wird für die wertschöpfende Wissensarbeit für alle Wirtschaftsakteure des 4. Sektors immer wichtiger, da die Datenflut exponentiell wächst und die Werkzeuglandschaft zunehmend fragmentierter wird. Da keine Standardlösung des persönli- chen Datenmanagements für alle User und für jedes Team passt, entwickeln sich Insellösungen.
Ziel der Vision X-MAS (sprich "Cross-mas") ist, dass geschäftliche, öffentliche, geteilte und persönliche Geschäftsdaten über Silo-Plattformen hinweg (Cross-Plattform, Cross = X) in einem Meta-Service möglichst einfach und intuitiv miteinander in Kontext gesetzt (Mediation), verknüpft (Assoziation) und gefunden (Search) werden können. Dazu untersuchen wir automatisierte Ansätze mit Machine Learning, und Ansätze aus Social Media wie Tagging und Linking.
Folgende Forschungsfragen werdenbeantwortet:
1. Automatisches Tagging: Wie kann der Keyword-Extraction-Algorithmus von Kaufmann et al. (2014) auf Keyphrase-Extraction erweitert werden?
2. Automatische Vernetzung: Wie können Zusammenhänge zwischen Dokumenten mit Relationship Extraction maschinell erkannt werden?
3. Knowledge Sharing: Wie können dezentral redundant gespeicherte geteilte Wissensgraphen gemeinsam bearbeitet werden?
4. User Interaction: Wie können diese Algorithmen so in die Wertschöpfungskette der Wissensarbeit integriert werden, dass die Effizienzsteigerung quantitativ messbar wird?
