Ausgangspunkt des studentischen Projektes im Rahmen des Moduls “Enterprise Knowledge Engineering” war das Handbuch zur Elvis-Software sowie zwei zu bearbeitende Use Cases. Der fachliche Hintergrund in Bezug auf die Software Elvis wurde dabei von einer Mitarbeiterin der Cornelsen Verlags GmbH, im weiteren Sinne dem Auftraggeber dieses Projektes, an die Studierenden vermittelt.
Was aber ist eigentlich dieses Elvis? Elvis (siehe http://www.elvisdam-plus.de/) ist eine Software zur Verwaltung und Weiterverarbeitung von digitalen Assets und wird vom Cornelsen Verlag als zentrales Digital Asset Management-System (DAM-System) für interne und externe MitarbeiterInnen bzw. Redakteure/Innen eingesetzt. Assets im Sinne dieses Kontextes sind dabei alle für die Produktion von Titeln bzw. Büchern relevanten Dateien, wie z. B. Bild-, Audio-, Video-Dateien bis hin zu Manuskripten. Im Elvis-System sind damit ein Großteil der zentralen Unternehmenswerte des Cornelsen Verlages enthalten.
Übergeordnetes Ziel des Projektes war es, ein Wissensmodell (Enterprise Knowledge Modell) zu entwerfen, welches im Anschluss ggf. zur automatischen Weiterverarbeitung mittels eines IT-Systems (z. B. Webseiten-Navigation, Suchmaske, Chatbot) genutzt werden kann.
In Use Case 1 sollte daher von den Studierenden eine Taxonomie, als Wissensbasis mit den wichtigsten Begriffen, Begriffs-Varianten (als Synonym) sowie Ober- und Unterbegriffen zum Elvis-System auf der Grundlage des Handbuches entwickelt werden. Diese Taxonomie sollte dann ins RDF-Format (Resource Description Framework) überführt und mittels des SKOS-Modells formalisiert werden. Letztlich sollte dadurch erreicht werden, dass es mittels einer IT-Anwendung möglich ist, in der Begriffshierarchie über die Ober- und Unterbegriffe zu navigieren sowie über eine Suchmasken-Anwendung über die verschiedenen Synonyme die zentralen, relevanten Fundstellen zum gesuchten Thema bzw. Problem im Elvis-Handbuch zu finden.
In Use Case 2 sollte dann auf Basis häufig auftretender Supportanfragen durch die Nutzer der Elvis-Software, die Taxonomie aus Use Case 1 überprüft und sofern erforderlich, das Wissensmodell um weitere Beziehungen erweitert werden. Letztlich sollte dadurch ein Ontologie-Modell entworfen werden, welches es dem Nutzer ermöglicht, seine Supportanfragen in ein IT-System (z. B. Chatbot) einzugeben, um an die relevante Stelle des (digitalen) Elvis-Handbuches weitergeleitet zu werden. Eine Auswahl der relevanten Supportanfragen wurde dabei von der Mitarbeiterin des Cornelsen Verlages im Kick-Off-Gespräch, wie die Software und das Handbuch selbst, kurz vorgestellt und im Anschluss das Handbuch, den Studierenden zur Verfügung gestellt.
Zu Beginn des Studienmoduls wurden alle Teilnehmer in zwei Arbeitsgruppen mit jeweils vier bis fünf Mitgliedern aufgeteilt. Für das Projekt wurde das bereitgestellte Handbuch des Elvis-Systems unter den beiden Gruppen in zwei Teile aufgeteilt, so dass es pro Person jeweils ca. 20 Seiten zu untersuchen galt. Vorab wurde von jedem Studierenden das gesamte Handbuch überflogen und dann der jeweils eigene Teil des Handbuches intensiv durchgelesen und relevante Begriffe markiert.
Die markierten Begriffe wurden anschließend in eine dafür vorgesehene Excel-Tabelle je Gruppenmitglied eingetragen. Als Grundlage diente den einzelnen Studierenden dabei eine zuvor selbst erstellte, einheitliche Vorlage im Excel-Format. In einem nächsten Schritt wurden alle Einzeltabellen der Gruppenmitglieder zu einer gemeinsamen Gruppen-Tabelle zusammengeführt und als Mindmap veranschaulicht, um eine gute Diskussionsgrundlage zur Abstimmung innerhalb der Gruppe zu erhalten. Nach zahlreichen Online-Treffen zur Konsolidierung der Gruppentabelle, was viel Zeit für Diskussionen erfordert hatte, war der erste Entwurf der Gruppe fertig.
Die folgende Grafik zeigt den mittels eines Mindmaps ersten Entwurf der Gruppe 2.
Auf Basis des ersten Taxonomie-Entwurfs folgte in einem Online-Meeting mit zwei Vertreterinnen des Auftraggebers ein Feedback-Gespräch, zu den bisherigen Ergebnissen der eigenen Gruppe, als auch zu den Ergebnissen der zweiten Projektgruppe. Nach dem Feedback der Cornelsen-Expertinnen hatte sich der Blickwinkel auf die Modellierungsanforderungen und insbesondere auf den Umgang mit Synonymen verändert. Mit Hilfe dieses neuen Wissens wurde daraufhin die Tabelle der Gruppe erneut überarbeitet, in dem Versuch nur noch „echte“ Synonyme als Synonyme zu modellieren. Dies hat dazu geführt, dass die Taxonomie mit weniger Synonymen insgesamt „breiter“ geworden ist, da nicht so viele alternative Bezeichnungen vorhanden waren.
Im Anschluss wurden die Tabellen der beiden Projektgruppen zu einer “großen” Tabelle mit allen bisher modellierten Konzepten zusammengeführt. Diese gesamtheitliche Tabelle wurde dann schrittweise manuell nochmals überarbeitet, wodurch die Anzahl der Konzepte reduziert werden konnte. Positiv dabei hervorzuheben ist, dass die erste Gruppe sich bereit erklärte, viele eigene Konzepte zu löschen bzw. in den Bestand der zweiten Gruppe zu integrieren und teilweise nur die Synonyme in die Gesamttabelle zu übertragen, so dass viele Dopplungen schnell eliminiert werden konnten. Anschließend wurde die gesamte Tabelle je Gruppe mit einem entsprechendem Status versehen, ob zu dem jeweiligen Konzept Einverständnis oder Rücksprachebedarf mit der anderen Gruppe bestand. In der gemeinsamen, online durchgeführten, Abschlussbesprechung wurden dann die erklärungsbedürftigen Konzepte nochmals gemeinsam besprochen.
Bevor abschließend die Nummerierung der gesamten Tabelle implementiert und die Tabelle zur
Einholung von erneutem Feedback an die Mitarbeiterinnen vom Cornelsen Verlag geschickt wurde.
Die untenstehende Darstellung gibt eine Zusammenfassung der oben beschriebenen
Vorgehensweise wieder.
Auf Basis eines Impulsvortrages durch einen Terminologie-Experten, wurde die zusammengeführte Taxonomie-Tabelle im Anschluss eine weiteres Mal überarbeitet und für alle Konzepte (bis zu Ebene 3) versucht eine Definition zu implementieren.
Da die Studierenden keinen Zugriff auf das System hatten, konnte die Wichtigkeit der einzelnen Begriffe aus dem Handbuch nicht genau eingeschätzt werden. Deshalb haben die Gruppenmitglieder zuerst viele Begriffe als Konzept nach ihrem Verständnis modelliert. Weiterhin wurden am Anfang viele Begriffe mehrmals aufgeschrieben und einige Aspekte konnten nicht klar differenziert werden, denn das Handbuch wurde jeweils für zwei Gruppen in diverse Teile aufgeteilt.
Vor dem ersten Feedback-Meeting mit den Cornelsen-Expertinnen war die Bedeutung von “Synonymen” in Zusammenhang mit Elvis nicht ganz klar, d.h. einige Begriffe konnten auf semantische Sicht nicht als Synonym berücksichtigt werden. Darüber hinaus war es für die Studierenden auch schwierig, die relevanten Konzepte zur Strukturierung der Taxonomie zu identifizieren und zu klassifizieren. Im Rahmen des Feedback-Meetings wurden dann die Anforderungen bzw. das Ziel in Bezug auf den Umgang mit Synonymen deutlicher, so dass dies sehr hilfreich für das Verständnis und die weitere Modellierung war.
Da Gruppenarbeit ein ständiges Auf und Ab ist, stießen die Studierenden der Gruppe 2 sowohl bei der Kommunikation als auch bei der Bearbeitung des Projekts selbst auf einige Herausforderungen, die es zu bewältigen galt. Die erste große Herausforderungen bestand darin, das Projekt ausschließlich online durchführen zu müssen. Dadurch konnte nicht einfach in einem gemeinsamen Raum diskutiert und für alle Teilnehmer gleichermaßen sichtbar der Diskussionsinhalt an einer Wand aufgezeigt werden. Anstelle dessen musste die Präsentation und Diskussion online erfolgen, was zu einem höheren Abstimmungsaufwand führte. Zudem gab es von Zeit zu Zeit technische Probleme und einige Teilnehmer hatten Schwierigkeiten bei der Nutzung der Online-Tools wie Google-Drive oder Onedrive, so dass dies die Projektzusammenarbeit weiter erschwerte. Darüber hinaus hatten die Gruppenmitglieder, zuvor in dieser Zusammensetzung noch nie gemeinsam in einem Projekt zusammengearbeitet, so dass sich die einzelnen “Puzzleteile” erst zu einem Team entwickeln mussten. Weiterhin kam hinzu, dass die Projektmitglieder nicht alle Deutsch-Muttersprachler waren und das Projektteam somit international besetzt war.
Als weitere Herausforderung ergab sich, dass vorab nicht vorhandene Wissen über die konkreten Anforderungen im Hinblick auf die Wissensmodellierung seitens des Cornelsen Verlages. Zwar war den Studierenden der grobe Rahmen des Projektes bewusst, jedoch hatten die einzelnen Teilnehmer zu Beginn des Projektes unterschiedliche Sichtweisen auf das Modellierungsvorhaben. Diese Anforderungen wurden dann mit der Vorstellung und Einführung der Cornelsen-Expertin in das Elvis-System weiter geschärft, jedoch wie sich im Rahmen des Feedback-Meetings zeigte, war eine regelmäßige Iteration bzw. Rückkopplung mit dem Auftraggeber unerlässlich und sehr wichtig für den Projektfortschritt. Wie in jedem anderen interdisziplinären Projekt, führte dies teilweise zu einem erhöhten Kommunikations- und Diskussionsbedarf, der jedoch insgesamt gut von der Projektgruppe bewältigt werden konnte.
Im Hinblick auf die gruppenübergreifende Zusammenarbeit ergaben sich schließlich weitere Herausforderungen bezüglich der Kommunikation. Beispielsweise erfolgten Reaktionen auf Terminvorschläge, um das Projekt gemeinsam vorantreiben zu können, nur sehr spät. Zudem hatten beide Gruppen zum Handbuchteil der jeweils anderen Gruppe nur ein sehr geringes Wissen aufgebaut, was die Abstimmung zu einem gemeinsamen Modellierungsansatz weiter erschwerte und nur durch sehr zeitintensive Rücksprachen ausgeglichen werden konnte.
Als weitere Herausforderung ergaben sich die unterschiedlichen Strukturen der beiden Gruppen, die anfangs nicht übereinstimmten sowie auch eine Vielzahl von Dopplungen zwischen den beiden Gruppentabellen. Dadurch funktionierte eine einfache Integration der beiden Gruppentabellen ineinander nur teilweise, so dass die Gesamttabelle ebenfalls durch viele Online-Abstimmungen, bis hin zum aktuellen Stand, bereinigt werden musste.
Durch den iterativ gestalteten Prozess gelang es den Studierenden aus beiden Gruppen das jetzige Taxonomie-Modell (siehe Anhang 4) vorzulegen. Zu Anfang sah das Modell noch ganz anders aus und hatte noch keinen Input von der anderen Gruppe oder von den Cornelsen-Expertinnen.
Um sich in die Systemstrukturen von Elvis einzuarbeiten, wurde auf Basis der ersten Gruppenversion eine Grafik (Mindmap) erstellt mit den Vermutungen und Vorstellungen zur Hierarchie. In dieser ersten Version (siehe Abbildung 1 bzw. Anhang 1 und Anhang 2) hatte die Gruppe 2 sieben Oberbegriffe, mit diversen Unterbegriffen und Gruppierungen, modelliert.
Nach dem Feedback vom Cornelsen Verlag wurde versucht, das Problem der Synonyme zu lösen
(siehe Kapitel 3) und dadurch wurde die zweite Gruppenversion insgesamt breiter, da nur echte
Synonyme verwendet werden sollten.
Zuvor gelöschte Konzepte oder als Synonym eingesetzte Konzepte wurden wieder eingesetzt (siehe
Anhang 3).
Im letzten Schritt wurde versucht, die Strukturen der beiden Gruppen zu einer verschmelzen zu lassen. Was, wie schon erwähnt, nicht einfach war. Im aktuellen Modell sind 315 einzelne Konzepte und 12 Oberbegriffe enthalten. Das Ganze wird unter dem Elvis-Thesaurus geführt (siehe Anhang 4).
Um die Qualität des Projektes bzw. der Taxonomie zu sichern, wurden in einem ersten Schritt die Tabellen zwischen den Gruppen ausgetauscht und die Modelle der jeweils anderen Gruppe gesichtet und kommentiert. Im Anschluss wurden dann die Tabellen von den Gruppen nochmals überarbeitet und schließlich zu einer Gesamttabelle zusammengeführt. Im nächsten Schritt des Qualitätssicherungsprozesses wurde jede einzelne Zeile (anfangs über 400 Zeilen) der zusammengeführten Excel-Tabelle mit der Logik der Elvis-Struktur geprüft und die Konzepte durch beide Projektgruppen abgestimmt. Unter der Verwendung der “...ist ein...”-Logik konnten fälschlicherweise angenommene Beziehungen erkannt und verbessert werden. Durch die Anmerkung der jeweiligen Studierendengruppe konnten zudem Redundanzen minimiert und Synonyme an deren richtige Stelle platziert werden. Alle Konzepte, die nicht mit dem aktuellen Release von Elvis möglich waren, wurden nach dem Feedback von den Cornelsen-Expertinnen, ebenfalls gelöscht.
Zudem wurde ein Großteil der Qualitätssicherung durch das wiederholte, iterative Diskutieren und Besprechen der einzelnen Konzepte, sowohl während der Arbeit an der gruppeneigenen Tabelle als auch nach der Zusammenführung der beiden Gruppentabellen, erreicht.
Mit Hilfe von OpenRefine (siehe https://openrefine.org/) wurde anschließend unter Anwendung von SKOS (Simple Knowledge Organisation System) die zusammengeführte Excel-Tabelle der Taxonomie (siehe Anhang 4) in das RDF-Format überführt. Die dabei erzeugte Turtle-Datei (siehe Anhang 5) sollte dann die Daten-Grundlage für die Weiterverarbeitung bilden.
Um schließlich auf die Daten mittels SPARQL-Abfragen zugreifen zu können wurde der Apache Jena Fuseki-Server (siehe https://jena.apache.org/documentation/fuseki2/) als SPARQL-Endpoint genutzt. Zu Testzwecken wurde dieser anfänglich von den Studierenden lokal betrieben und anschließend ins Web überführt und mit Hilfe der Cloud Application Platform Heroku (siehe https://www.heroku.com/) öffentlich als Endpoint bereitgestellt.
Die Entwicklung der Webapp (siehe Anhang 7, Link zur WebApp) erfolgte dann auf Basis des JavaScript Frameworks Vue.js
(siehe https://vuejs.org/), welches für die Erstellung von Single-Page-Webanwendungen geeignet ist. Als Dienst zum Konsumieren von REST APIs
wurde dabei Axios (siehe https://axios.nuxtjs.org/) genutzt und so mittel HTTP-Requests (GET-Requests) der SPARQL-Endpoint-Server abgefragt.
Um die Webbapp schließlich auch vom Design her ansprechend zu gestalten wurde abschließend als CSS das Framework mini.css (siehe https://minicss.org/) implementiert,
welches die Webbapp optisch ansprechend, modern und zugleich im responsive Design (für die mobile Nutzung) darstellt.
Am 17.06.2020 wurden dann die Ergebnisse der beiden Gruppen in Form eines Posters (siehe Anhang 6) auf dem Leipziger Semantic Web Tag vorgestellt. Dort konnten Fragen zum Projekt und zu den vorgestellten entwickelten Webapps gestellt werden. Eine weitere Vorführung der beiden Demos und des Posters wurde zusätzlich innerhalb des Modulkurses durchgeführt.
Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass das Projektziel, ein Taxonomie-Modell zu entwerfen, welches durch den Auftraggeber für die Automatisierung mittels eines IT-Systems weiterverwendet werden könnte, durch die Projektgruppe erreicht wurde. Positiv ist anzumerken, dass trotz der Umstände, die zuvor beschriebenen Herausforderungen innerhalb der Gruppe 2, aber auch gruppenübergreifend, durch viel Einsatzwillen und regelmäßige Online-Meetings der Studierenden größtenteils gut bewältigt werden konnten. Zudem hat das Projekt dazu beigetragen, die Kommunikationskompetenzen der Studierenden weiter zu entwickeln und in Bezug auf den Einsatz der Online-Medien einen wichtigen Schulungsbeitrag für alle Beteiligten geleistet.
Andererseits hätte der Verlauf des Projekts verbessert werden können, wenn die Studierenden Zugang zum Elvis-System oder zu Videos in Bezug auf die Nutzung gehabt hätten, um sich das System bildlich vorzustellen. Des Weiteren wäre die Abstimmung mit der anderen Projektgruppe vermutlich einfacher verlaufen, wenn die Definitionen zu den einzelnen Konzepten bereits von Beginn an implementiert worden wären. Darüber hinaus bleibt zu vermuten, dass die Kommunikationsherausforderungen einfacher zu lösen gewesen wären, wenn das Projekt nicht ausschließlich online durchgeführt worden wäre. Alle diese Punkte haben das Projekt insgesamt vielseitiger, aber auch die Abstimmung aufwendiger und teilweise schwieriger gemacht.
Weiterhin ist für alle Beteiligten sehr deutlich geworden, wie wichtig eine regelmäßige Rückkopplung mit dem Auftraggeber in einem derartigen Projekt ist. Insbesondere das Feedback der Cornelsen-Expertinnen hat für alle Studierenden einen großen Mehrwert hervorgebracht, da es dazu beigetragen hat, die Zielrichtung des Verlages besser zu verstehen und somit das Modell dementsprechend zu entwerfen. Zudem hat das Projekt dazu beigetragen Erfahrungswerte in Bezug auf Modellierungsprojekte und in Bezug auf den Auftraggeber zu gewinnen, so dass in einem nächsten gemeinsamen Projekt, davon profitiert werden könnte. Anders gesagt, mit dem heutigen Wissen zum Projekt und zum Auftraggeber, würde die gleiche Projektgruppe sicherlich einen anderen ersten Modellierungsentwurf erstellen und schneller zum Ergebnis kommen.
Insgesamt hat dieses Projekt einen bisher, größtenteils unbekannten, Lernprozess offenbart, der von allen Studierenden ein Umdenken und viel Flexibilität in Bezug auf altbekannte Gewohnheiten erfordert hat. Dennoch kann abschließend zusammengefasst werden, dass auch reine Online-Projekte mit entsprechendem Einsatz und Aufwand zu einem guten Ergebnis führen können.