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oder wie ein CMS Semantik lernt: Die Semantic Web Ernüchterung

Hypertext ist mit dem Versprechen angetreten, menschliches Denken und Wissen angemessener abzubilden. Nichtlineare Inhalte sollten nichtlinear organisierbar sein. Das funktioniert auch in übersichtlichen Systemen, ist aber für das größte aller Hypertextsysteme – das WWW – weit weniger erfolgreich. Im Moment organisiert das menschliche Wissen im Web vor allem die größte aller Suchmaschinen: Google. Und das mit wachsenden Problemen.

10 Min. Lesezeit
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Suchmaschinen arbeiten in erster Linie mit statistischen Methoden und
Zeichenketten. Das kann keine gute Abbildung von Wissen sein und führt bei
wachsenden Datenmengen zwangsläufig zu schlechteren Suchergebnissen. Das „Semantic
Web“ tritt an, mehr Ordnung in das Wissen im Web zu bringen um Inhalte und
Wissen nicht nur menschen-, sondern auch maschinenlesbar und damit besser
verwaltbar zu machen. Dabei ist der eigentliche Ansatz gar nicht neu: Es geht
um Metadaten. Was man zuvor in Metatags und Keywords unterbringen wollte, wurde
schon 1998 von Sir Tim Berners-Lee persönlich durch die Vision des großen
semantischen Netzes ersetzt.

Der Stoff aus dem die Träume sind

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Um die heutigen Inhaltsrepräsentationen in
Wissensrepräsentationen zu verwandeln, auf denen Maschinen sinnvoll operieren
können, bedarf es eines formalen Modells. Das Semantic Web stellt dazu
Werkzeuge und Standards zur Verfügung. Dabei sind die Grundkonzepte recht
übersichtlich.

Die
kleinste Einheit des Semantic Web ist eine Entität. Je nachdem wen man
fragt ist eine Entität eine URL, eine Zeichenkette oder eine
andere Form von Information. Zwischen Entitäten können getypte
Relationen
bestehen. Eine Summe von Entitäten und Relationen bezeichnet man auch
als
Ontologie. Mit diesem Konzept ist es möglich, viele kleine
Wissenseinheiten zu
einem großen Wissen zu vereinen und zentral verfügbar zu machen. So wie
heute
unzählige HTML-Seiten das sicht- und surfbare WWW bilden, sollen in
Zukunft
XML-Standards wie RDF, RDFS und OWL ein Wissensnetz bilden.

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Der
Morgen danach

Einer der zentralen Ansprüche des Semantic Web liegt in der
Erschließung implizit vorhandenen Wissens. Die dabei einfachste Operation ist
eine logische Schlussfolgerung, ein Syllogismus. Man kann Entitäten und
Relationen als Aussagen verstehen. Beispielsweise ist es formal korrekt aus den
beiden Aussagen (Prämissen) „Jeder Mensch ist sterblich“ und „Aristoteles ist
ein Mensch“ die neue Aussage (Schlussfolgerung) „Aristoteles ist sterblich“ zu
ziehen. Die Technologien des Semantic Web zielen darauf ab solche Schlüsse
(Inferenzen) automatisch zu ziehen.

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Im Web könnte man folgende Situation vorfinden: Website A
definiert „Nirvana“ als eine Rock-Band und Website B definiert „Nevermind“ als
ein Album der Band Nirvana. Dem aufmerksamen Leser erschließt sich die triviale und
logische Schlussfolgerung intuitiv: „Nevermind“ ist ein „Rock-Album“. Bedenkt
man das im Web herrschende Chaos und erweitert das Beispiel in diesem Sinne,
offenbaren sich sofort die Schwachstellen des Konzepts: Wenn Website C
„Nirvana“ als religiösen Erlösungszustand definiert, dann folgt daraus, dass
„Nevermind“ das Werk eines religiösen Erlösungszustands ist, der es in
Deutschland auf zwölf Chart-Platzierungen gebracht hat.

Die Autoren von Webseiten sind für verwertbare Metadaten
verantwortlich. Mit dem Grad an Detailtreue steigt der Nutzwert, aber auch die
Komplexität. Die konsequente Einhaltung von Konventionen zur Formulierung von
Metadaten spielt eine zentrale Rolle für die Qualität späterer
Operationsergebnisse. Die latente Angst eines jeden Webmasters, trotz oder
gerade wegen zu detaillierter Metadaten vielleicht nicht mehr oft genug
gefunden zu werden, macht es offenbar schwierig den Motor des Semantic Web zum
Laufen zu bringen. Wenn wir ehrlich sind werden Meta-Tags heute eher unter dem
Gesichtspunkt einer optimalen Suchmaschinenplatzierung formuliert als durch
altruistische Tugenden motiviert. Es wird sich zeigen in welcher Form
Technologien des Semantic Web einen tatsächlichen Mehrwert für das gesamte Web
leisten werden.

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Ein weiteres Problem für das Semantic Web stellt der hochgradig
generische Ansatz dar. In HMTL ist noch klar, dass das Tag „h1“ eine Überschrift ersten Grades
auszeichnet. Die Interpretation der Semantik einer RDF-Aussage findet hingegen in der
Implementierung statt und wird nur geringfügigst von den Standards
des W3C-Konsortiums vorgeschrieben. Engere Konventionen zur Interpretation schränken die
universelle Einsetzbarkeit zur Abbildung vielfältiger Wissensbereiche
deutlich ein. Als Konsequenz daraus kann es zum einen zu mangelnder
Austauschbarkeit der Informationen zwischen unterschiedlichen Wissensinseln
kommen. Zum anderen besteht die Gefahr, dass ein Monopolist mit einer
miserablen Implementierung die Ausschöpfung des Semantic-Web-Potenzials
vereitelt.

Dem hehren Konzept drohen allerdings weit profanere Probleme
als die bisher beschriebenen. Wenn man sich erinnert aus welchen Gründen das
Meta-Tag den Tod der Bedeutungslosigkeit gestorben ist wird klar, dass dem Semantic Web
ein ganz ähnliches Schicksal droht. Dem Missbrauch semantischer Information
zur Förderung des Umsatzes von zweifelhaften Waren hat auch das Semantic Web nur wenig
entgegenzusetzen. Aus dem Tag-Abuse in HTML wird RDF-Abuse.

„Unfortunately,
much of the Web is like an anthill
built by ants on LSD.“

– Jakob Nielsen –

Semantic Web und Content
Management

Das Semantic Web als großes Ganzes, als die zweite
Ausbaustufe des Internet, ist noch in weiter Ferne. Wir können heute nur schwer
abschätzen ob es das Semantic
Web, wie es sich Tim Berners-Lee wünscht, geben wird. Das heißt aber nicht,
dass die Konzepte dahinter schlecht oder sinnlos wären. Im Gegenteil: Content
Management Systeme (CMS) sind bereits auf einem guten Weg, nur eben nicht zu einem
Semantic Web, sondern zu vielen semantischen Netzen. Die Konzepte hinter
dem Semantic Web lassen sich in kleineren, geschlossenen Systemen –
wie sie
häufig von Content Management Systemen verwaltet werden – sogar
deutlich besser etablieren als
im Großen. Gängige CMS-Lösungen bringen bereits ein paar Tugenden für
zukünftige Semantic-Web-Systeme mit. Für einen sinnvollen
Einsatz von Semantic-Web-Technologien (SW-Technologien) gibt es aber Grundvoraussetzungen.

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Eigentlich könnte man in einem CMS fast alle Daten mit
SW-Technologien implementieren: die Benutzer-Verwaltung, die Rechteverwaltung, die Workflow-Verwaltung und
selbstverständlich die Content-Verwaltung. Das ist allerdings nur sehr bedingt
sinnvoll. SW-Technologien einzusetzen bedeutet in der Regel höhere
Anforderungen an Personal und Software. Daher sollte sich der erhöhte Einsatz
gerade in geschlossenen Systemen lohnen. Die internen Verwaltungsprozesse eines
CMS mit SW-Technologien zu realisieren führt zwar zu einer stark generischen
System-Architektur, die auch ihre Vorteile hat. Aber am Ende des Tages sind
semantische Netze eher etwas das mit Inhalten zu tun hat.

Vom Stichwort zum Wissensnetz

Im Bereich der Inhaltsverwaltung gibt es in bestehenden
Content Management Systemen bereits Semantic-Web-Konzepte, fast ohne Kenntnis der
Entwickler: Schlag- und Stichwortkataloge mit denen man einzelne Inhalte
auszeichnen kann finden sich in praktisch jedem besseren CMS. Ein solcher
Katalog kann unter bestimmten Umständen als kontrolliertes Vokabular
bezeichnet werden und ist dann eine sehr simple Form einer Ontologie. In
einem Musikportal könnte es einen
Schlagwortkatalog mit dem Titel „Genre“ geben, der Begriffe wie „Jazz“,
„Rock“, „Pop“, „Elektro“, „Hip Hop“ und
„Klassik“ enthält.

Damit endet in der Regel die Funktionalität der meisten CMS,
nicht aber die Wünsche der Benutzer. Schnell würde sich eine Beispielredaktion
genötigt fühlen, den Schlagwortkatalog um „Heavy Metal“, „Stoner Rock“,
„Grunge“, „House“, „Techno“ oder „Drum and Bass“ zu ergänzen. Die Einordnung
dieser Begriff neben die bereits bestehenden Begriffe ist ebenso naheliegend
wie falsch, denn „Grunge“ ist offensichtlich ein Unterbegriff von „Rock“. Ist ein
Artikel über ein Album als „Grunge“ gekennzeichnet so wird er nicht gefunden,
wenn ein Besucher nach „Rock“ sucht, obwohl es sich doch dabei um Rock-Musik handelt.
Für dieses Problem gibt es eine richtige und eine falsche Lösung. Die Falsche
wäre, den Artikel zusätzlich als „Rock“ auszuzeichnen. Das würde bereits
kurzfristig in einen erheblichen Mehraufwand für die Redakteure ausarten, was
praktisch der Untergang jedes Semantic-Web-Konzepts ist. Der Einsatz von SW-Technologien
steht und fällt mit der Disziplin der Redakteure und Autoren, auch in geschlossenen
Systemen.

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Die richtige Lösung wäre also einen Baum aufzubauen, in dem
„Grunge“ als Unterbegriff von „Rock“ eingeordnet ist. Die Baumstruktur
erlaubt dem CMS alle als „Grunge“ ausgezeichneten Artikel zu
präsentieren wenn
nach „Rock“ gesucht wurde. Diese baumartige Taxonomie ist schon eine
etwas
reichere Ontologie. Die Entitäten dieser Ontologie sind einzelne Genre
und die
Äste stellen eine Oberbegriffs-Unterbegriffs-Relation dar.

Der nächste Schritt ist ebenso logisch wie einfach: Aus dem
Baum wird ein Netz. Hat man, wie unsere Beispielmusikredaktion, ein sehr
differenziertes Verständnis von einem Themenbereich, empfindet man einen Baum
zur Strukturierung dieses Bereichs nach einiger Zeit nicht mehr als
angemessen. Zum einen kann es mitunter schwer sein einen neuen Begriff
eindeutig in dem Baum einzuhängen. Das Genre „Crossover“ verrät bereits im
Namen, dass es mehrere Ursprünge hat. Man kann „Crossover“ nicht einfach entweder
unter „Rock“ oder unter „Hip Hop“ einhängen. Zum anderen verbirgt die
Hierarchie andere, diffizilere Zusammenhänge, wie etwa die chronologische
Ordnung. Die Lösung in diesem Fall ist ein semantisches Netz mit
unterschiedlichen, getypten Relationen. Das Typen der Relationen sind wichtig
damit das System weiterhin Schlüsse ziehen kann, wie: Wer nach „Rock“ sucht
sollte auch „Crossover“ finden.

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Wo Semantic Web drauf steht muss nicht immer XML drin sein

Verwendet man Semantic-Web-Konzepte in einem geschlossenen System,
spielt es kaum eine Rolle für welches Speicherformat man sich entscheidet. In
einem solchen Rahmen spricht in der Tat einiges für Datenbanklösungen: Das
generische Konzept des Semantic Web lässt sich sauber und deutlich performanter in eine
Datenbank bringen. Und da der Mehrwert semantischer Arbeit nur an den Besucher
und die Redakteure unseres Portals weitergegeben wird, entfällt der Bedarf die
Daten über XML zu syndizieren. So kann man Semantic-Web-Funktionalität in bestehende CMS-Architekturen
integrieren, die in der Regel auf relationalen Datenbanken aufbauen.

Content Management Systeme haben aber neben den eben
beschriebenen Metadatenkonzepten eine weitere „natürliche“ Verbindung zum Semantic Web.
Legt der Redakteur einer Musikredaktion eine neue Plattenkritik an, so wird er
sich in der Regel einem Formular gegenübersehen, das unter anderem Felder wie
„Interpret“, „Titel“ und „Plattenfirma“ enthält. Bei einem guten CMS sollte man
wenigstens bei den Feldern „Interpret“ und „Plattenfirma“ die bereits von
anderen Redakteuren eingetragenen Interpreten und Label zur Auswahl bekommen.
Der hier ursprüngliche Zweck – die Vermeidung von Redundanzen – führt dazu, dass die Daten bereits in Bezug
auf ihre Semantik im System gehalten werden. Content Management Systeme fangen
semantische Entitäten auf und verwalten diese in bestimmten Kontexten. In
unserem Beispielportal hätte so ein Besucher die Möglichkeit, durch alle
Artikel nach einem Interpreten zu suchen.

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Damit hat man bereits ziemlich viele Entitäten für eine
Ontologie beisammen. Jetzt fehlen noch die Relationen. Auch diese werden teilweise
bereits durch die vorgegebenen Formulare implizit erzeugt und lassen sich
explizit ausdrücken: Schreibt ein Redakteur eine Plattenkritik zu Nirvanas
Album „Nevermind“, ließen sich daraus die Entitäten „Nirvana“ und „Nevermind“
generieren. Außerdem die Relationen „Nirvana ist ein Interpret“, „Nevermind ist
ein Werk“ und „Nirvana ist der Interpret von Nevermind“. Diese Entitäten und
Relationen können zusätzlich zu der
neuen Plattenkritik und automatisch in das semantische Netz des Portals
übernommen werden. Dort können dann die Entitäten von Hand über weitere
Relationen mit anderen Entitäten in Verbindung gesetzt werden, wie z.B. „Foo Fighters
sind Nachfolgeband von Nirvana“.

Da es sich hier um eine kontrollierte Umgebung
handelt, ist keine Verwechslung mit religiösen Erlösungszuständen zu
befürchten.

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit von semantischen Netzen
in geschlossenen Systemen ist ein semantisches Glossar. Jede Entität wird dabei
automatisch als ein Glossareintrag exportiert. Die mit dieser Entität über
Relationen verknüpften Entitäten werden ebenfalls und mit der Art ihrer
Relation zum eigentlichen Eintrag präsentiert. Dabei unterstützt die graphische
Präsentation durch die Position der assoziierten Entitäten die Interpretation
des Benutzers. So steht der zentrale Begriff hier in der Mitte. Oberbegriffe
finden sich darüber, Unterbegriffe darunter. Aus dem Glossar heraus kann dann
wiederum automatisch zu einzelnen Inhaltsobjekten verlinkt werden die mit dem
Begriff verbunden sind. Die Erzeugung des gesamten semantischen Glossars ist
vollständig automatisierbar.

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Die Verhältnismäßigkeit der Mittel

Unser Beispiel zeigt einen Aspekt von Semantic-Web-Lösungen im
CMS-Kontext: Es macht in der Regel erst dann Sinn wenn man es mit
verhältnismäßig viel und verhältnismäßig wertvollem Content zu tun hat. Für
Malermeister Müller kann ein CMS zwar eine gute Lösung sein, weil er so seine
Inhalte selber pflegen kann, aber er wird wohl kaum ein Schlagwort-Netz von dem
Umfang brauchen wie eine Musikredaktion. Die Frage, ab wann der Einsatz von
SW-Technologien in Content Management Systemen sinnvoll ist, bleibt aus
Ermangelung einer weiten Verbreitung dieser Technologie bisher offen. Sicher
ist, dass Verlage, die große Mengen Wissen und vielfach wiederverwendbare
Inhalte verwalten, bereits in der einen oder anderen Form auf SW-Technologien
setzen.

Sicher ist auch, dass die Konzepte hinter dem Semantic Web in erster
Linie Metadaten-Konzepte sind. Und eins muss man dem W3C-Konsortium lassen: Über
Metadaten
haben sie sehr gründlich nachgedacht. Hat man also die Anforderung,
komplexe
Metadaten zu bestimmten Content-Einheiten für ein geschlossenes System
zu
verwalten, wie es etwa im Knowledge-Management oder im E-Learning der
Fall ist,
drängt es sich geradezu auf, Konzepte und Know-how aus der
SW-Technologie zu verwenden. Ob man dafür auf die Formate des W3C
zurückgreift
oder eigene Implementierungen verwendet ist am Ende des Tages fast
irrelevant.
Wichtig ist in erster Linie die saubere Implementierung der richtigen
Konzepte
innerhalb des eigenen Systems. Ist dies
gewährleistet, ist die Distribution der semantischen Inhalte in
vielfältige
Semantic-Web-Formate jederzeit mit geringem Aufwand möglich. So kann
dann die
geschlossene Wissensinsel doch noch Teil des großen Semantic-Web-Ozeans
werden.

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