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Marcus Baumgarten authoredMarcus Baumgarten authored
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<title level="a">Academic Meta Tool – Ein Web-Tool zur Modellierung von Vagheit </title>
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<title level="j">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</title>
<title level="m">Sonderband: Die Modellierung des Zweifels – Schlüsselideen und
-konzepte zur graphbasierten Modellierung von Unsicherheiten.</title>
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<edition>Elektronische Ausgabe nach TEI P5</edition>
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<date when="2019-02-28">28.02.2019</date>
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<name>Forschungsverbund MWW</name>
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<p> Available at <ref target="workID">http://www.zfdg.de"> (c) Forschungsverbund
MWW</ref>
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<p>Ausgewählte Beiträge der Tagung 19.–20.01.2018 an der Akademie der Wissenschaften und
der Literatur, Mainz</p>
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<p>Transformation der WORD-Vorlage nach XML/TEI-P5 durch Apache TIKA 1.7 und XSLT</p>
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<p xml:lang="de">Lektorat des Textes durch die Akademie der Wissenschaften und der
Literatur, Mainz und die ZfdG.</p>
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<p>Medienrechte liegen bei den Autoren</p>
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<p>All links checked<date when="2019-02-26">26.02.2019</date>
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<creation>Einreichung für den Sonderband 4 der Zeitschrift für digitale
Geisteswissenschaften</creation>
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<term>konzeptionelle Modellierung<ref target="4123555-1"/></term>
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<div>
<div type="abstract">
<argument xml:lang="de">
<p>In diesem Artikel stellen wir eine Methodik zur Modellierung von Vagheit in
Graphen vor. Neben der Modellierung behandeln wir auch die automatisierte
Generierung von implizit gespeichertem Wissen unter Berücksichtigung von
Vagheit. Diese wendet Verfahren aus dem Gebiet der Beschreibungslogik auf
graphbasierte Daten an. Ebenfalls präsentieren wir in diesem Artikel unsere
Softwareentwicklungen, welche die beschriebene Methodik umsetzen und zeigen
deren Nutzen anhand von drei Fallbeispielen in den Geistes- und
Kulturwissenschaften auf.</p>
</argument>
<argument xml:lang="en">
<p>In this article, we introduce a methodological proposal for modelling vagueness
in graphs. In addition to the modelling, we also deal with the automatic
generation of implicitly stored knowledge when considering vagueness. We use
the ideas of algorithms designed for description logics and apply them on graph
data. We also present our software development that implements the proposed
methodology. We will demonstrate the use of our applications based on three use
cases in humanities and cultural studies.</p>
</argument>
</div>
<div type="chapter">
<head>1. Einleitung</head>
<p>Graphdatenbanken und Triplestores stellen bei der Modellierung von Forschungsdaten
eine Alternative zu relationalen Datenbanken dar. In den letzten Jahren
entwickelten sich in den digitalen Geistes- und Kulturwissenschaften umfangreiche
Communities wie <ref target="http://commons.pelagios.org">Pelagios Commons</ref>,
welche graphbasierte Netzwerke in Graphdatenbanken und Triplestores modellieren
und Forschungsdaten zur Verfügung stellen. Im Vergleich zu einer Tabellenstruktur
eignet sich eine Modellierung der Daten in einem Graphen besser um hochvernetzte
Forschungsdaten interoperabel zur Verfügung zu stellen, indem man zwei Knoten aus
verschiedenen Ressourcen miteinander über eine Kante verbindet. Dieser Technik
bedienen sich viele Forschungsprojekte durch die Verwendung von Linked Open Data
(LOD).</p>
<p>Dabei ist in den meisten Fällen jedoch keine Modellierung von Vagheit oder
Unsicherheit möglich. Speziell in der Archäologie und hier insbesondere bei der
Zuweisung von Darstellungen zu übergeordneten Konzepten tritt das Problem der
Modellierung des Zweifels in hohem Maße auf. Werden zum Beispiel Motive auf Münzen
oder Darstellungen auf südgallischer Terra Sigillata detektiert und gespeichert,
so trifft die Übereinstimmung häufig nur zu einem gewissen Grad zu. Diese Zweifel
werden traditionell und aus historischen Gründen, wie bei der Samian Research-Datenbank des Römisch-Germanischen Zentralmuseums (RGZM), in einer relationalen
Tabellenstruktur gespeichert und beinhalten das Zeichen ›?‹ oder andere
Kombinationen, wie beispielsweise ›15/17R or 18/31R‹. Abgesehen davon gibt es auch
Bestrebungen, diese Datenbanken mittels LOD zur Verfügung zu stellen und somit
auch die grundlegenden Daten transparent und nachvollziehbar bereitzustellen.</p>
<p>In den Digital Humanities werden zur Verschlagwortung häufig Fachthesauri und
Taxonomien verwendet, die zumeist als LOD via ›<ref
target="https://www.w3.org/2004/02/skos/">Simple Knowledge Organisation
System</ref>‹, kurz SKOS, im Web zur Verfügung stehen oder gestellt werden.
Hierbei werden jedoch bewusst nur vage Aussagen über den Grad der Verbindung
zweier Knoten zugelassen (A skos:related B) und die Transitivität eingeschränkt,
da sonst ungewollte Schlussfolgerungen auftreten.</p>
<p>Neben der Herausforderung der Verschlagwortung spielen in den Geistes- und
Kulturwissenschaften auch Personennetzwerke eine Rolle. Hier bestehen Verbindungen
zwischen den jeweiligen Personen-Instanzen oft nur zu einem gewissen Grad, welche
sich spezifisch semantisch modellieren lassen – zum Beispiel Verwandtheitsgrad vs.
lockere Bekanntschaft. Hier bietet das Semantic Web die <ref
target="http://xmlns.com/foaf/spec/">Friend of a Friend (FOAF) Ontologie</ref>
an, in welcher der Grad der Verbindung mittels foaf:knows jedoch nur mit null-
oder hundertprozentiger Intensität angegeben werden kann. Es gibt also mit FOAF keine Möglichkeit etwas über die Intensität der Beziehung aussagen zu können.
Diese Modellierungen, welche zum Beispiel in Social-Media-Netzwerken (Twitter,
Facebook, Instagram, etc.) genutzt werden, bieten keine adäquaten Verfahren für
die Anwendung in wissenschaftlichen Personennetzwerke an.</p>
<p>In allen Modellierungen von Graphen, ob nun in einer Graphdatenbank oder in einem
Triplestore, tritt ein wie zuvor beschrieben häufiges Problem auf: die Vagheit von
Kanten bzw. Aussagen. Das bedeutet, dass eine Verbindung zwischen zwei Knoten bzw.
Ressourcen nur zu einem gewissen Grad besteht. Dies ist nicht zu verwechseln mit
Unsicherheit, bei der unbekannt ist, ob die Verbindung überhaupt besteht. Bei
Personen-Netzwerken wäre ein Beispiel, wenn die Beziehung nicht besonders intensiv
ist, es sich also subjektiv eher um eine Bekanntschaft als eine Freundschaft
handelt. Sind in einem Datensatz viele Freundschaftsbeziehungen vorhanden, die
aber eine unterschiedliche Intensität bedeuten, müsste man entweder alle auf
gleiche Weise verknüpfen oder sehr viele verschiedene Verknüpfungen erfinden, die
aber im Wesentlichen das Gleiche bedeuten.</p>
<p>Sowohl gängige Graphdatenbanken als auch gebräuchliche Triplestores bieten jedoch
keine Möglichkeit, Unsicherheiten oder Vagheiten zu modellieren. Das ›Academic
Meta Tool‹ (AMT) greift dieses Problem auf und bietet dem oder der Nutzer*in an,
Kantengewichte einzufügen und darauf Inferenz unter Berücksichtigung von Vagheit
vorzunehmen. AMT bietet also die Chance, sämtlichen Kanten eine Gewichtung
hinzuzufügen, um dadurch die Vagheit dieser Kante auszudrücken. Eine Beziehung
zwischen zwei Knoten besteht also nur zu einem gewissen Grad. Dieser Grad, d.h.
das Kantengewicht, wird üblicherweise in Prozent angegeben. AMT beinhaltet
zusätzlich ein Verfahren, mit dem – unter Zuhilfenahme einer vordefinierten
Ontologie – aus vorhandenen graphbasierten Daten automatisch Schlussfolgerungen
gezogen werden können (Reasoning).</p>
<p>Dieser Artikel ist wie folgt gegliedert: <ref type="intern" target="#hd2">Zunächst</ref> stellen wir Arbeiten vor, die
mit unserer Studie verwandt sind. Wir gehen ebenfalls auf ähnliche
Softwarelösungen ein und grenzen diese gegenüber unserer Entwicklungen ab. Danach
folgt ein <ref type="intern" target="#hd3">einleitendes Kapitel</ref> zum Thema Vagheit in Graphen. Es fasst kurz die
wichtigsten theoretischen Informationen rund um das Thema Vagheit zusammen. Im
<ref type="intern" target="#hd4">vierten Kapitel</ref> beschreiben wir die von uns entwickelte
Methodik und gehen auch bereits auf mögliche Implementierungen in Form von
Programmcode ein. Im <ref type="intern" target="#hd7">fünften Kapitel</ref> präsentieren wir
konkrete Web-Anwendungen und deren Einsatz in Projekten der Digital Humanities.
Zum Schluss fassen wir die wichtigsten Punkte des Artikels zusammen und ziehen ein
<ref type="intern" target="#hd11">Fazit</ref>.</p>
</div>
<div type="chapter">
<head>2. Verwandte Arbeiten</head>
<p>Karsten Tolle und David Wigg-Wolf<note type="footnote">vgl. <ref
type="bibliography" target="#tolle_uncertainty_2015">Tolle / Wigg-Wolf
2015</ref>.</note> beschreiben in ihrer Arbeit ›Uncertainty Handling for
Ancient Coinage‹ einen Vorschlag zur semantischen Modellierung von Linked Data –
genauer geht es um die Beschreibung von Unsicherheiten bei der Bestimmung von
Münzdarstellungen. Hier wird insbesondere die W3C Uncertainty Ontology<note
type="footnote">vgl. <ref type="bibliography" target="#laskey_uncertainty_2008"
>Laskey et al. 2008</ref>.</note> genutzt.</p>
<p>Die W3C Uncertainty Ontology (un) basiert darauf, dass eine Aussage (un:Sentence)
mit einer Unsicherheit behaftet ist (un:Uncertainty), welche unterschiedliche
Ausprägungen besitzt: un:UncertaintyType (Klassifikation der Unsicherheit, wie
Ambiguity, Empirical, Vagueness, Inconsistency, Incompleteness),
un:UncertaintyNature (Aleatory oder Epistemic), un:UncertaintyDerivation (Angaben,
wie die Unsicherheit entstanden ist, z.B. objektiv oder subjektiv) und
un:UncertaintyModel (mathematische Theorien für Uncertainty Types wie Probability
oder RandomSets).
</p>
<p>Die in den Editionswissenschaften weit verbreitete Auszeichnungssprache Text
Encoding Initiative (TEI) nutzt das Element ›certainty‹ und ›precision‹ zur
Beschreibung einer Unsicherheit.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#tei_guidelines_2018">Text Encoding Initiative
Consortium 2018</ref>.</note>
</p>
<p>Aussagen oder Annotationen ohne genaue Angabe eines Grades können im Semantic Web
mit der ›<ref target="http://www.openannotation.org/">Open Annotation
Ontologie</ref>‹ verarbeitet werden. Hier werden zwei Ressourcen über eine
Annotation und Body- und Target Attributen miteinander verknüpft.<note
type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#sanderson_introduction_2017">Sanderson et al. 2017</ref>.</note>
Die ›Pelagios Commons Initiative‹ nutzt z.B. diese Ontologie zur Verknüpfung von Datensätzen und Ressourcen des Gazetteers Pleiades.<note type="footnote"> vgl.
<ref type="bibliography" target="#muccigrosso_2018">Muccigrosso
2018</ref>.</note>
</p>
<p>Das ›Simple Knowledge Organisation System‹, kurz SKOS, ist eine formale Sprache
zur Kodierung von Schlagworten in Thesauri und Klassifikationen oder anderen
kontrollierten Vokabularen mit Hilfe des Resource Description Framework (RDF) und
RDFS-Schemas.<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#miles_knowledge_2009">Miles / Bechhofer 2009</ref>.</note> SKOS
bietet die Möglichkeit über semantische Relationen und mapping properties vage
Beziehungen zwischen skos:Concepts auszudrücken. Hierbei stellt sich jedoch das
Problem der (nicht ermöglichten) Transitivität sowie die generelle Problematik
ungenauer Aussagen der Relationen, die nicht quantitativ messbar und auswertbar
sind:</p>
<p>
<quote type="grosszitat">The property skos:related is used to assert an
associative link between two SKOS concepts.</quote><note type="footnote"> vgl.
<ref type="bibliography" target="#miles_knowledge_2009">Miles / Bechhofer
2009</ref>, Kapitel 8.1.</note>
</p>
<p>
<quote type="grosszitat">A skos:closeMatch link indicates that two concepts are
sufficiently similar that they can be used interchangeably in some information
retrieval applications. A skos:exactMatch link indicates a high degree of
confidence that two concepts can be used interchangeably across a wide range of
information retrieval applications.</quote><note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#miles_knowledge_2009">Miles / Bechhofer
2009</ref>, Kapitel 10.6.8.</note>
</p>
<p>
<quote type="grosszitat">Note that skos:related is not a transitive
property.</quote><note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#miles_knowledge_2009">Miles / Bechhofer 2009</ref>, Kapitel 8.6.4.
</note>
</p>
<p>
<quote type="grosszitat"><A>skos:exactMatch<B>. <B> skos:exactMatch <C>. entails
<A> skos:exactMatch <C> . All other SKOS mapping properties are not
transitive.</quote><note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#miles_knowledge_2009">Miles / Bechhofer 2009</ref>, Kapitel 10.6.3.
</note>
</p>
<p>Aus der SKOS Ontologie haben sich bereits einige SKOS-Editoren wie ›<ref
target="http://www.vocabularyserver.com/"/>‹ oder ›<ref
target="http://skosmos.org/"/>‹ im Web etabliert. Darüber hinaus arbeitet das
<ref target="http://mainzed.org/">Mainzer Zentrum für Digitaltität in den
Geistes- und Kulturwissenschaften</ref> (mainzed) an einer eigenen, für
geisteswissenschaftliche Belange angepassten, Web-App: dem Labeling System<note
type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography" target="#thiery_system_2016"
>Thiery / Engel 2016</ref> und <ref type="bibliography"
target="#piotrowski_system_2014">Piotrowski et al. 2014</ref>.</note>.</p>
<p>Ein Beispiel für eine Erweiterung des CIDOC Conceptual Reference Model (CRM) um
Attribute der Unsicherheit haben bereits Bruhn et al.<note type="footnote"> vgl.
<ref type="bibliography" target="#bruhn_datasets_2015">Bruhn et al.
2015</ref>, S. 345–346.</note> in ihren Arbeiten mit dem <ref
target="https://www.archesproject.org/">Arches Project System</ref>
vorgestellt. Dabei werden die Unsicherheiten mit dem Typ E55 in den Zeitangaben,
sowie die in den Fundzuweisungen modelliert.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#kohr_component_2014">Kohr 2014a</ref>, <ref
type="bibliography" target="#kohr_phase_2014">Kohr 2014b</ref>.</note>
</p>
<p>Die Behandlung von Vagheit in formal aufbereiteten Wissensbeständen, insbesondere
für Beschreibungslogiken, ist bereits in einer Vielzahl an
Programmen umgesetzt.<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#stoilos_uncertainty_2005">Stoilos et al. 2005</ref>, <ref
type="bibliography" target="#bobillo_description_2008">Bobillo et al.
2008</ref>, <ref type="bibliography" target="#bobillo_reasoning_2013"
>Bobillo et al. 2013</ref>, <ref type="bibliography"
target="#tsatsou_reasoner_2014">Tsatsou et al. 2014</ref>.</note> Eine
Implementierung, die unserer sehr nahe kommt, ist die Web-Anwendung THRILL on SWISH.<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#bellodi_system_2017">Bellodi et al. 2017</ref>.</note> Allerdings
verwendet sie Unsicherheit statt Vagheit. Wir werden im <ref type="intern" target="#hd3">nächsten Kapitel</ref> noch
näher auf die Unterschiede zwischen diesen beiden eng verwandten Theorien
eingehen.</p>
</div>
<div type="chapter">
<head>3. Vagheit in Graphen</head>
<p>In diesem Kapitel stellen wir grundlegende Begriffe und Ideen zur Behandlung von
Vagheit in Graphen vor. Zunächst grenzen wir den Begriff der Vagheit gegenüber dem
Begriff der Unsicherheit ab. Anschließend befassen wir uns mit der Modellierung
von Vagheit in graphbasierten Daten, sowie deren Verarbeitung. Dabei legen wir ein
besonderes Augenmerk auf die automatisierte Generierung von implizit gespeichertem
Wissen mit Hilfe von Regelwerken.</p>
<p>Vagheit ist ein Maß für die Präzision einer Aussage. Eine vage Aussage trifft also
nur zu einem gewissen Grad zu. Trifft beispielsweise der Wetterbericht die Aussage
<quote>Morgen wird es Niederschlag geben</quote>, so könnte morgen ein leichtes
Nieseln, ein mäßiger Regen oder ein schweres Gewitter stattfinden. Abhilfe könnte
hier beispielsweise die Angabe der Niederschlagsmenge leisten. Doch nicht zu
verwechseln ist eine solche vage Aussage mit einer unsicheren Aussage. Bei
Unsicherheit ist gänzlich unbekannt, ob die getroffene Aussage überhaupt wahr ist.
Trifft der Wetterbericht beispielsweise die Aussage <quote>Morgen regnet es mit
75 %-iger Wahrscheinlichkeit</quote>, dann handelt es sich um eine unsichere
Aussage. Sie sagt aus, dass in drei von vier Fällen die Kernaussage wahr ist, es
also morgen regnet und in einem von vier Fällen falsch ist, es also morgen nicht
regnet. Dubois und Prade beschreiben eine ausführlichere Klarstellung der
Unterschiede zwischen Vagheit und Unsicherheit.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#dubois_possibility_2001">Dubois et al.
2001</ref>.</note> In diesem Artikel behandeln wir nur vage (und keine
unsicheren) Aussagen und wir gehen davon aus, dass alle vagen Aussagen mit Werten
zwischen 0 und 1 ausgedrückt werden können. Beispielsweise könnte ein schwacher
Regen mit dem Wert 0.25 (25 %) zur Aussage <quote>Morgen wird es Niederschlag
geben</quote> angegeben werden.</p>
<p>Vagheit kann theoretisch an verschiedenen Stellen in einem Graphen auftreten,
entsprechend komplex kann auch die Speicherung von Vagheit in Graphdatenbanken
werden. Der am häufigsten auftretende Fall ist die Zuordnung eines Gewichts zu
einer vagen Kante, das ausdrückt, zu welchem Grad oder mit welcher Intensität die
Verbindung zwischen den zwei Knoten, besteht. Man könnte analog auch andere
Informationen in einem Graphen mit einem Vagheitswert versehen, zum Beispiel die
Typisierung der Knoten. Wir beschränken uns hier allerdings auf die Verwendung von
Vagheit als Kantengewicht, genau genommen erlauben wir sogar nur Werte zwischen 0
und 1 für die Gewichtung. Ein solches Kantengewicht kann relativ einfach in
Graphdatenbanken gespeichert werden, da diese Werte nicht besonders
außergewöhnlich sind. Interessanter ist allerdings die Verarbeitung der
Kantengewichte, wenn regelbasiert Schlussfolgerungen getroffen werden sollen, das
heißt, wenn automatisiert neue Kanten entstehen, die ebenfalls Vagheitswerte
tragen.</p>
<p>Dazu bedienen wir uns den Techniken, die üblicherweise für Beschreibungslogiken
Anwendung finden und wenden diese auf graphbasierte Daten an. Das hat den Vorteil,
dass die dadurch entstehenden Graphen unmittelbar anschlussfähig an andere
Ontologien und Linked Open Data sind. Eine in Aussagenlogik interpretierte
Transformation einer vagen Beschreibungslogik erfolgt durch die Verwendung einer
mehrwertigen Logik.<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#lukasiewicz_uncertainty_2008">Lukasiewicz / Straccia 2008</ref>.
</note> Der Nachteil mehrwertiger Logiken ist, dass innerhalb dieser nicht alle
Gesetze der klassischen Aussagenlogik gelten können, wie zum Beispiel das Gesetz
von De Morgan oder das der doppelten Negation. Da dieser Nachteil ohnehin besteht,
haben wir uns entschieden, dem Benutzer unserer Software verschiedene mehrwertige
Logiken anzubieten, die er beliebig kombinieren kann. Dadurch ist es möglich,
jeder Regel eine individuelle Interpretation zuzuweisen. Die folgende Grafik
veranschaulicht die Verknüpfung zweier vager Aussagen durch Konjunktion und
Disjunktion.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_001" url=".../medien/metatool_2018_001.png">
<desc>
<ref target="#abb1">Abb. 1</ref>: Verknüpfung zweier vager Aussagen durch
Konjunktion und Disjunktion. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref
type="graphic" target="#metatool_2018_001"/></desc>
</graphic>
</figure> <p>Für weitere Ausführungen zum Thema Vagheit in Beschreibungslogiken verweisen wir
auf das Literaturverzeichnis. Für die Verarbeitung von Vagheit in graphbasierten
Datenbanken empfehlen wir insbesondere die Werke von Borzooei et al., Akram et al.
und Castelltort et al..<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#borzooei_concepts_2017">Borzooei et al. 2017</ref>, <ref
type="bibliography" target="#akram_types_2014">Akram et al.2014</ref>, <ref
type="bibliography" target="#castelltort_queries_2014">Castelltort et al.
2014</ref>.</note> Im <ref type="intern" target="#hd4">folgenden Kapitel</ref> erläutern wir unsere
Implementierungen näher.</p>
</div>
<div type="chapter">
<head>4. Implementierung ›Academic Meta Tool‹</head>
<p>Nachdem wir im <ref type="intern" target="#hd3">vorangegangenen Kapitel</ref> die theoretischen Grundlagen dargelegt
haben, beschäftigen wir uns nun mit der Umsetzung unserer Überlegungen. Dabei
beschreiben wir in diesem Kapitel vor allem die konzeptuellen Lösungsideen.
Zunächst stellen wir die für das Academic Meta Tool entwickelte Meta-Ontologie
vor. Diese Meta-Ontologie beschreibt eine Sprache zur Erstellung konkreter
Ontologien für Anwendungsszenarien, stellt aber selbst kein Anwendungsszenario
dar. Im Anschluss präsentieren wir die Umsetzung des Reasoning-Programms als
JavaScript-Bibliothek. Auch diese Bibliothek ist kein vollständiges Programm,
sondern lediglich ein Framework, das bei der Implementierung von konkreten
Anwendungen für das Academic Meta Tool sehr nützlich sein kann. Die
Implementierung einer Software, die direkt in Fallbeispielen eingesetzt werden
kann, ist also erst Bestandteil des <ref type="intern" target="#hd7">nächsten Kapitels</ref>.</p>
<div type="subchapter">
<head>4.1 Meta-Ontologie</head>
<p>Um das Academic Meta Tool zu nutzen, ist es zunächst erforderlich, eine
Ontologie<note type="footnote"> Ontologie vgl. <ref type="bibliography"
target="#unold_ontology_2018">Unold / Thiery 2018c</ref> und <ref
type="bibliography" target="#unold_ontologyleonard_2018">Unold / Thiery
2018f</ref>, Vokabular vgl. <ref type="bibliography"
target="#unold_vocabularypenny_2018">Unold / Thiery 2018d</ref> und <ref
type="bibliography" target="#unold_vocabulary_2018">Unold / Thiery
2018e</ref>.</note> zu entwickeln, welche das Schema und die Axiome für
ein gewisses Anwendungsszenario beschreibt. Um eine solche Ontologie für das
Academic Meta Tool zu erstellen, stehen bisher vier Typen von Aussagen zur
Verfügung, die wir im Folgenden genauer erläutern werden. Wir demonstrieren die
einzelnen Typen von Aussagen anhand einer Beispiel-Ontologie zur Modellierung
von Orten, die in verschiedenen Himmelsrichtungen zueinander liegen. Außerdem
ziehen wir jeweils einen Vergleich zu entsprechenden Ausdrücken in der Web
Ontology Language (OWL).</p>
<p>Zunächst einmal ist es möglich, Kategorien für Knoten vorzugeben. Wir nennen
solche Kategorien auch Konzepte. In OWL entspricht dies dem Prädikat owl:Class.
Jedem Konzept kann ein Name und eine Kurzbeschreibung zugeordnet werden. In
unserer Beispiel-Ontologie gibt es nur das Konzept ›Place‹. Analog können auch
Kategorien für Kanten vorgegeben werden, die wir als ›Rollen‹ bezeichnen. In
OWL entspricht dies dem Prädikat owl:ObjectProperty. Jeder Rolle kann ein Name
zugeordnet werden sowie ein Konzept für Quellknoten (entspricht rdfs:domain)
und Zielknoten (entspricht rdfs:range). In unserer Beispiel-Ontologie gibt es
die Rollen northOf, eastOf, southOf und westOf. Sie haben alle jeweils Place
sowohl als Quell- als auch als Zielknoten. Die folgende Grafik illustriert die
Konzepte und Rollen.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_002" url=".../medien/metatool_2018_002.png">
<desc>
<ref target="#abb2">Abb. 2</ref>: Das Konzept Place und die Rolen
northOf, eastOf, southOf, westOf. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref
type="graphic" target="#metatool_2018_002"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Zusätzlich können zwei Typen von Axiomen formuliert werden. Der eine Typ ist
die Rollen-Kettenregel. Sie entspricht ungefähr owl:ObjectPropertyChain in OWL
2. Allerdings ist im Academic Meta Tool neben der Angabe der Rollen in der
Kette direkt die daraus resultierende Rolle anzugeben. Zusätzlich muss
ebenfalls festgelegt werden, nach welcher mehrwertigen Logik (Lukasiewicz,
Produkt oder Goedel) das Reasoning erfolgen soll. In unserem Beispiel
formulieren wir das Axiom, dass sämtliche Rollen transitiv sind, unter
Verwendung der optimistisch agierenden Goedel-Logik. In <ref type="graphic" target="#metatool_2018_003">Abbildung 3</ref> ist dies
illustriert.</p>
<figure> <graphic xml:id="metatool_2018_003" url=".../medien/metatool_2018_003.png">
<desc>
<ref target="#abb3">Abb. 3</ref>: Schematische Darstellung des
Role-Chain-Axioms (Rollen-Kettenregel). [Eigene Darstellung, CC BY
4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_003"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Der andere Typ von Axiomen ist die Inverse (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_004">Abbildung 4</ref>). Sie entspricht
dem Prädikat owl:inverseOf in OWL. Hier sind eine Rolle und ihre Inverse
anzugeben. In unserem Beispiel wären dies die Axiome, dass northOf die Inverse
von southOf ist und dass eastOf die Inverse von westOf ist.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_004" url=".../medien/metatool_2018_004.png">
<desc>
<ref target="#abb4">Abb. 4</ref>: Schematische Darstellung des
Inverse-Axioms. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_004"/></desc>
</graphic>
</figure>
</div>
<div type="subchapter">
<head>4.2 JavaScript Bibliothek</head>
<p>Zur Implementierung von Web-Editoren für konkrete Anwendungsfälle haben wir
eine JavaScript-Bibliothek entwickelt. Diese bietet Funktionalitäten zur
Datenverwaltung, zur Kommunikation mit einem Datenbank-Server (hier: RDF4J
Triplestore), sowie ein Reasoning-Programm. An dieser Stelle möchten wir die
Funktionalitäten nicht im Detail ausführen und verweisen auf die
Veröffentlichung der Bibliothek.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#unold_amt_2018">Unold / Thiery
2018a</ref>.</note>
</p>
<p>Die genannte JavaScript-Bibliothek dient dazu, eigene Ontologien, die sich des
Academic Meta Tools bedienen, im Web zu veröffentlichen und Benutzern für die
Dateneingabe zur Verfügung zu stellen. Jede Beispielontologie benötigt die
Implementierung eines individuellen Webviewers zur Anzeige und zum Editieren
der Daten. Ein generischer Ansatz wäre zwar auch denkbar, es hat sich
allerdings herausgestellt, dass die Benutzerführung mit angepassten Oberflächen
besser funktioniert.</p>
</div>
</div>
<div type="chapter">
<head>5. Anwendungsbeispiele</head>
<p>Anhand von drei Anwendungsbeispielen werden wir in den folgenden Unterkapiteln die
konkrete Implementierung der AMT-Ontologie in geisteswissenschaftliche
Fragestellungen erörtern. <ref type="intern" target="#hd8">Kapitel 5.1</ref> befasst sich mit einer Ontologie zu einem
Expert*innen-Netzwerk des mainzed.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#unold_webtool_2018">Unold / Thiery 2018g</ref>.
</note> In <ref type="intern" target="#hd9">Kapitel 5.2</ref> wird ein Töpfer-Netzwerk
südgallischer Terra Sigillata-Punzen mittels einer AMT-Ontologie beschrieben.<note
type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography" target="#thiery_pots_2018"
>Thiery / Mees 2018c</ref>.</note> Im dritten Anwendungsbeispiel
beschäftigen wir uns mit der Beschreibung von Darstellungen auf archäologischen
Kleinfunden mit Hilfe des Academic Meta Tools.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#thiery_pots_2018">Thiery / Mees
2018d</ref>.</note>
</p>
<div type="subchapter">
<head>5.1 mainzed Expert*innen-Netzwerk</head>
<p>Das mainzed ist eine Verbundinitiative und ein offenes Netzwerk zur Sammlung von
digitalen Kompetenzen in Mainz.<note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#klammt_flyer_2018">Klammt 2018</ref>.</note>
</p>
<p>Mainzed bietet Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern am Standort Mainz eine
gemeinsame Plattform zum Austausch von Wissen, der Entwicklung von Projekten
und dem Ausbau von eigenen mainz(ed)-spezifischen Forschungsschwerpunkten. Alle
Mitglieder des mainzed-Netzwerks stehen in fachlichen und auch hierarchischen
Beziehungen zueinander. Zudem haben die Mitglieder des sehr heterogenen
Netzwerks viele unterschiedliche Interessen, die in einer SKOS-ähnlichen
Taxonomie (z.B. skos:broader, skos:narrower, skos:related) modellierbar sind.
An einem Community Day haben die Mitglieder des Interessennetzwerks jeweils ihre Sicht auf das Netzwerk dargestellt, das heißt
ihre Beziehungen und Interessen, sowie deren Vagheitsgrad angegeben. AMT eignet
sich nun dazu, dieses Netz zu visualisieren und weitere Schlussfolgerungen zu
ziehen – das heißt neue Beziehungen zwischen mainzed-Mitgliedern und mögliche
neue Interessensgebiete aufzeigen, welche bei der Eingabe nicht erkennbar
waren. Dieses Verfahren kann zu einem intelligenten
Personen-Interessen-Netzwerk des mainzed führen, was einen Mehrwert für jedes
Individuum des Netzwerks darstellt.</p>
<p>Zur Implementierung dieses mainzed Personen-Interessen-Netzwerks muss eine
eigene mainzed-Ontologie nach der bereits in <ref type="intern" target="#hd4">Kapitel 4</ref>
vorgestellten Academic Meta Tool-Ontologie entwickelt werden. Diese Ontologie
besteht aus zwei Konzepten, fünf Rollen und zwölf Axiomen.<note type="footnote">
vgl. <ref type="bibliography" target="#unold_mainzedontology_2018">Unold /
Thiery 2018b</ref>.</note>
</p>
<p>Die mainzed-Ontologie beinhaltet das Konzept <term>Person (P)</term> und das Konzept <term>Interest</term>
(I). Zur Verknüpfung dieser Konzepte sind Rollen implementiert, welche sowohl
assoziative Beziehungen wie auch inverse Beziehungen zwischen den Personen und
Interessen beinhalten: P connectedWith P, P interestedIn I, I interestOf P, I2
subInterestOf I1, P1 superInterestOf P2, vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_005">Abbildung 5</ref>.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_005" url=".../medien/metatool_2018_005.png">
<desc>
<ref target="#abb5">Abb. 5</ref>: Konzepte und Rollen der mainzed-Ontologie. [Eigene Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY
4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_005"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Zur Bildung neuen Wissens im Netzwerk werden fünf Rollen-Kettenregeln (vgl.
<ref type="graphic" target="#metatool_2018_006">Abbildung 6</ref>) eingeführt, welche
durch Wahl einer geeigneten mehrwertigen Logik Schlussfolgerungen ziehen
lassen. Diese sind: </p>
<list type="unordered">
<item xml:id="axiom01">Axiom 01: connectedWith connectedWith connectedWith(ProductLogic)</item>
<item xml:id="axiom02">Axiom 02: subInterestOf subInterestOf subInterestOf(GoedelLogic)</item>
<item xml:id="axiom03">Axiom 03: superInterestOf superInterestOf
superInterestOf(GoedelLogic)</item>
<item xml:id="axiom04">Axiom 04: interestedIn interestOf connectedWith(LukasiewiczLogic)</item>
<item xml:id="axiom05">Axiom 05: interestedIn subInterestOf interestedIn(GoedelLogic).</item>
</list>
<p>Zudem werden fünf inverse Axiome und zwei disjunkte Axiome
hinzugefügt:</p>
<list type="unordered">
<item>Axiom 06: interestOf interestedIn</item>
<item>Axiom 07: interestedIn interestOf</item>
<item>Axiom 08: subInterestOf superInterestOf</item>
<item>Axiom 09: superInterestOf subInterestOf</item>
<item>Axiom 10: connectedWith connectedWith</item>
<item>Axiom 11: selfdisjoint(subInterestOf)</item>
<item>Axiom 12: selfdisjoint(superInterestOf).</item>
</list>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_006" url=".../medien/metatool_2018_006.png">
<desc>
<ref target="#abb6">Abb. 6</ref>: Rollen-Kettenregeln der mainzed-Ontologie. [Eigene Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY
4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_006"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Aus der Ontologie und den Rollen-Kettenregeln entstehen folgende
Schlussfolgerungen: Beziehungen zwischen Personen sind invers und transitiv.
Somit ergeben sich hier Beziehungsketten, vgl. <ref type="intern" target="#axiom01">Axiom 01</ref>. Hierarchische
Beziehungen zwischen Interessen sind ebenfalls invers und transitiv aufgebaut,
vgl. <ref type="intern" target="#axiom02">Axiom 02</ref> / <ref type="intern" target="#axiom03">03</ref>. Interessieren sich zwei Personen für das Gleiche, so stehen
sie miteinander in Verbindung, vgl. <ref type="intern" target="#axiom04">Axiom 04</ref>. Interessiert sich eine Person für
etwas, so interessiert sie sich auch für das ›Super-Interesse‹, vgl.
<ref type="intern" target="#axiom05">Axiom 05</ref>.</p>
<p>Führen wir dies nun an einem konkreten Beispiel aus: Im mainzed-Netzwerk
existieren die virtuellen Personen Emma, Ben und Fynn. Aus einer Vielzahl von
Interessen im Netzwerk und der genannten Personen entnehmen wir Informatik,
Programmieren und Java. Auf dem zuvor erwähnten Community Day wurden die
persönlichen Beziehungen wie folgt angegeben: (Person:Ben)-[connectedWith:0.8]->(Person:Fynn) und
(Person:Fynn)-[connectedWith:0.6]->(Person:Emma). Die Interessen stehen in
einer Kette wie folgt in Verbindung:</p>
<p>(Interest:Informatik)-[superInterestOf:0.6]->(Interest:Programmieren)</p>
<p>und </p>
<p>(Interest:Programmieren)-[superInterestOf:0.5]->(Interest:JAVA). </p>
<p>Zum Interesse JAVA stehen Ben und Fynn mit einem gewissen Grad in
Verbindung:</p>
<p>(Person:Ben)-[interestedIn:0.7]->(Interest:JAVA)</p>
<p>und </p>
<p>(Person:Fynn)-[interestedIn:0.9]->(Interest:JAVA). </p>
<p>Die mainzed-Ontologie erlaubt es nun, Schlussfolgerungen aus diesen Eingaben zu
ziehen: <ref type="intern" target="#axiom01">Axiom 01</ref> ermöglicht durch die Produkt-Logik die Verknüpfung zwischen Ben
und Emma via Fynn zu 48 %, <ref type="intern" target="#axiom03">Axiom 03</ref> die Verknüpfung durch die Goedel-Logik
zwischen Informatik zu JAVA via Programmieren zu 50 %, <ref type="intern" target="#axiom04">Axiom 04</ref> die Verknüpfung
durch die Lukasiewicz Logik zwischen Ben und Fynn via JAVA zu 60 % und <ref type="intern" target="#axiom05">Axiom 05</ref>
die Verknüpfung durch die Goedel Logik zwischen Fynn und Programmieren via JAVA
zu 50 %.</p>
<p>Nach einer Eingabe der zuvor beschrieben Daten in den prototypischen <ref
target="http://academic-meta-tool.xyz/playground/">Academic Meta Tool
Playground</ref> (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_007">Abbildung 7</ref>) bietet dieser ein Reasoning der Daten,
einen Download als RDF, cypher, Knoten und Kanten als CSV, sowie als
JSON-Objekt.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_007" url=".../medien/metatool_2018_007.png">
<desc>
<ref target="#abb7">Abb. 7</ref>: Schlussfolgerungen der mainzed-Ontologie
im Web-Viewer. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_007"/></desc>
</graphic>
</figure>
</div>
<div type="subchapter">
<head>5.2 Töpfer-Netzwerk südgallischer Terra Sigillata</head>
<p>Betrachten wir eine konkrete archäologische Problematik, die es zu modellieren
gilt: In den römischen Sigillata-Manufakturen wurde vom 1. Jahrhundert v. Chr.
bis zum 3. Jahrhundert n. Chr. sehr hochwertiges, reliefverziertes
Tafelgeschirr hergestellt, das flächendeckend im Römischen Reich vermarktet
wurde. Darüber hinaus wurden die einzelnen Gefäße mit dem Namen des Töpfers
gestempelt, was die namentliche Zuweisung der Zierzonen ermöglicht. Die
Online-Datenbank <ref target="http://www.rgzm.de/samian">Samian Research</ref>
des Römisch-Germanischen Zentralmuseums beinhaltet zurzeit mehr als 245.000
Töpferstempel aus ganz Europa und auch ein Katalog der Reliefverzierungen
befindet sich momentan im Aufbau. Das Ziel dieser Katalogerstellung ist es,
einzelne Figurenpatrizen (z.B. Bogenschützen), womit die Gefäße innerhalb einer
Sigillata-Zierzone dekoriert wurden, einem Töpfer zuordnen zu können. Da diese
Figurenpunzen von den Töpfern nicht nur miteinander geteilt, sondern die
Figurenstempel auch voneinander abgeformt wurden, spielt in diesem
Bestimmungsprozess eine genaue Identifikation eine sehr große Rolle.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_008" url=".../medien/metatool_2018_008.png">
<desc>
<ref target="#abb8">Abb. 8</ref>: Darstellung von Bogenschützen-Punzen.
[Eigene Darstellung, © RGZM / Mees, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_008"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>So müssen z.B. im Zuge des Forschungsprojektes dutzende Bogenschützen-Punzen
(vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_008">Abbildung 8</ref>) miteinander abgeglichen werden um die einzelnen Patrizen zu
benennen. Jedoch gibt es zwischen der originalen Punze aus Ton und einer
möglichen Abformung einen transitiven Schwund, der durch Trocknung entsteht.
Dieser Schwund beträgt ca. 10 % pro Abformungsschritt.<note type="footnote">
vgl. <ref type="bibliography" target="#hoffmann_rolle_1983">Hoffmann
1983</ref>.</note>
</p>
<p>Analog zur mainzed-Ontologie muss hierzu eine eigene samian ontology
implementiert werden. Diese folgt ebenfalls der Academic Meta Tool-Ontologie.
Die samian ontology besteht aus zwei Konzepten, sechs Rollen und ebenfalls zwölf
Axiomen.<note type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#thiery_samianontology_2018">Thiery / Mees 2018a</ref>.</note> </p>
<p>Die samian ontology beinhaltet hier das Konzept Töpfer (T) und das Konzept
Punze (P). Zur Verknüpfung dieser Konzepte sind Rollen implementiert, welche
sowohl assoziative Beziehungen, wie auch inverse Beziehungen zwischen den
Töpfern und den Punzenabformungen beinhaltet. Dabei ist zu beachten, dass aus
archäologischer Perspektive die Rollen ›isCreatorOf‹ und ›wasCreatedBy‹ mit
einem Grad von 1.0 zu versehen sind und die Abformungen ›istMutterpunzeVon‹ und
›istTochterpunzeVon‹ mit einem Grad von 0.9 notiert werden. Die Rollen sind: T
isConnectedWith T, T isCreatorOf P, P wasCreatedBy P, P1 istMutterpunzeVon P2,
P2 istTochterpunzeVon P1, T arbeitetInWerkstattMit P.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_009" url=".../medien/metatool_2018_009.png">
<desc>
<ref target="#abb9">Abb. 9</ref>: Konzepte und Rollen der samian ontology.
[Eigene Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY 4.0].<ref
type="graphic" target="#metatool_2018_009"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Zur Verdeutlichung von Beziehungen zwischen Töpfern und Punzen werden nun sechs
Rollen-Kettenregeln mit geeigneten Logiken eingeführt (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_009">Abbildung 9</ref>),
welche Schlussfolgerungen zulassen. Diese sind: </p>
<list type="unordered">
<item xml:id="axiom01b">Axiom 01: isConnectedWith isConnectedWith
isConnectedWith(ProductLogic)</item>
<item xml:id="axiom02b">Axiom 02: istTochterpunzeVon istTochterpunzeVon
istTochterpunzeVon(GoedelLogic)</item>
<item xml:id="axiom03b">Axiom 03: istMutterpunzeVon istMutterpunzeVon
istMutterpunzeVon(GoedelLogic)</item>
<item xml:id="axiom04b">Axiom 04: isCreatorOf wasCreatedBy
isConnectedWith(LukasiewiczLogic)</item>
<item xml:id="axiom05b">Axiom 05: isCreatorOf istTochterpunzeVon
arbeitetInWerkstattMit(GoedelLogic).</item> </list>
<p>Zudem werden fünf inverse Axiome und zwei disjunkte Axiome
hinzugefügt:</p>
<list type="unordered">
<item xml:id="axiom06b">Axiom 06: istTochterpunzeVon istMutterpunzeVon</item>
<item xml:id="axiom07b">Axiom 07: istMutterpunzeVon istTochterpunzeVon</item>
<item xml:id="axiom08b">Axiom 08: isCreatorOf wasCreatedBy</item>
<item xml:id="axiom09b">Axiom 09: wasCreatedBy isCreatorOf</item>
<item xml:id="axiom10b">Axiom 10: isConnectedWith isConnectedWith</item>
<item xml:id="axiom11b">Axiom 11: selfdisjoint(istTochterpunzeVon)</item>
<item xml:id="axiom12b">Axiom 12: selfdisjoint(istMutterpunzeVon).</item>
</list>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_010" url=".../medien/metatool_2018_010.png">
<desc>
<ref target="#abb10">Abb. 10</ref>: Rollen-Kettenregeln der samian
ontology. [Eigene Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY
4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_010"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Die samian ontology zeigt durch die Rollen-Kettenregeln (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_010">Abbildung 10</ref>)
auf: Beziehungen zwischen Töpfern sind, wie bei den Personen in der mainzed-Ontologie, invers und transitiv. Somit ergeben sich hier Beziehungsketten, vgl.
<ref type="intern" target="#axiom01b">Axiom 01</ref>. Hierarchische Beziehungen zwischen Punzen aufgrund der Abformungen
sind ebenfalls invers und transitiv aufgebaut, vgl. <ref type="intern" target="#axiom02b">Axiom 02</ref> / <ref type="intern" target="#axiom03b">03</ref>. Haben zwei
Töpfer eine Beziehung zu einer Punze, so stehen sie miteinander in Verbindung,
vgl. <ref type="intern" target="#axiom04b">Axiom 04</ref>. Hat ein Töpfer eine Punze erstellt, so kann aus einer
Tochterpunze geschlossen werden, dass der Töpfer wahrscheinlich in der gleichen
Werkstatt gearbeitet hat, vgl. <ref type="intern" target="#axiom05b">Axiom 05</ref>. Somit ergibt sich ein
Töpfer-Personen-Netzwerk, welches zum Beispiel eine Grundlage für die
wissenschaftliche Untersuchung von Pachtverhältnissen in den antiken Töpfereien
bildet.</p>
<p>Ein ebenfalls für diesen Fall prototypisch entwickelter <ref
target="http://academic-meta-tool.xyz/gt18-samian/">Academic Meta Tool
Punzen-Viewer</ref> zeigt nun neue Verknüpfungen durch ein Reasoning auf und
ermöglicht den Export in gängige Formate zur Weiterbearbeitung in externer
Software (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_011">Abbildung 11</ref>).</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_011" url=".../medien/metatool_2018_011.png"> <desc>
<ref target="#abb11">Abb. 11</ref>: Schlussfolgerungen der samian
ontology im Web-Viewer. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref
type="graphic" target="#metatool_2018_011"/></desc>
</graphic>
</figure>
</div>
<div type="subchapter">
<head>5.3 Darstellungen auf archäologischen Kleinfunden</head>
<p>Bereits in den Ausführungen von Karsten Tolle und David Wigg-Wolf auf der CAA
2014 in Paris zum ›Uncertainty Handling for Ancient Coinage‹ wurde versucht,
eine Lösung zur semantischen Modellierung mittels Linked Data für das folgende
Problem zu finden: Auf einem archäologischen Kleinfund, hier einer Münze, ist
ein Portrait abgebildet. Wichtig ist hier die eindeutige Identifizierung der
Person zur weiteren Bearbeitung. Bei einer Befragung von Expert*innen konnte eine
einhundertprozentige Sicherheit nicht gegeben werden: <quote>Ich bin mir zu 80 % sicher,
dass es sich bei der portraitierten Person um Titus handelt, aber es könnte
auch 60 % Titus und 40 % Nero sein.</quote><note type="footnote"> vgl. <ref
type="bibliography" target="#tolle_uncertainty_2015">Tolle / Wigg-Wolf
2015</ref>, S.173. </note></p>
<p>Eine ähnliche Problematik ergibt sich bei den <ref
target="http://www.rgzm.de/navis">NAVIS Schiffsdatenbanken</ref> des
Römisch- Germanischen Zentralmuseums. In <ref
target="http://www.rgzm.de/navis2">NAVIS II</ref> werden Darstellungen von
Schiffen auf Mosaiken, Monumenten etc. im Web zur Verfügung gestellt, in <ref
target="http://www.rgzm.de/navis3">NAVIS III</ref> sind Schiffsdarstellungen
auf Münzen für die Scientific Community verfügbar. In beiden Datenbanken werden
analog zum Fall von Tolle und Wigg-Wolf die Darstellungen einem Attribut
zugeordnet, z.B. Titus und Nero, aber auch Handel und Krieg oder Paddeln und
Rudern. Bislang werden diese Verknüpfungen 1:1 mit einer im Datenmodell 100 %
möglichen Sicherheit modelliert. Um dieser sehr subjektiven Wahrnehmung eine
Objektivität zu geben, wäre eine vage Verknüpfung, die nur zu einem gewissen
Grad existiert, transparent und nachvollziehbar. Darüber hinaus wird heutzutage
zur Standardisierung der Verschlagwortung (Keywords) von Objekt-Darstellungen
zu Thesauri-Konzepten der Linked Data Cloud gelinkt (z.B. Getty AAT, English
Heritage, etc.). In diesen Thesauri bestehen jedoch wiederum Abhängigkeiten zu
einem gewissen Grad, welche zumeist mittels der benutzte SKOS Ontologie nicht
exakt abgebildet werden kann. Zur inhaltlichen Erschließung ist dies jedoch
nötig. Das Academic Meta Tool ist hervorragend dazu geeignet, den Prozess von
der Darstellung auf dem Objekt zur Verschlagwortung in einem Keyword bis hin
zur Verlinkung in ein Thesaurus-Konzept semantisch zu modellieren.</p>
<p>Für diesen Fall muss eine eigene navis ontology implementiert werden. Sie
besteht aus drei Konzepten, sechs Rollen und ebenfalls 18 Axiomen.<note
type="footnote"> vgl. <ref type="bibliography"
target="#thiery_navisontology_2018">Thiery / Mees 2018b</ref>.</note>
</p>
<p>Die navis ontology enthält die Konzepte Object (O), Keyword (K) und Concept
(C). Zur Verknüpfung zwischen Objekt und Keyword werden die Rollen ›O
hasDepiction K‹ und ›K isDepictionOf O‹ genutzt. Zur Verknüpfung zwischen
Keyword und Thesaurus-Konzept gibt es die die Rollen ›K matchesWith C‹ und ›C
matchedBy K‹, sowie zur hierarchischen Ordnung im Thesaurus die Rollen ›C
broaderThan C‹ und ›C narrowerThan C‹. Wir gehen hier davon aus, dass der Grad
der Verknüpfung zunimmt, je weiter es in Richtung des Top-Level-Konzepts geht –
der Grad der anderen Verbindungen ist von dem oder der Wissenschaftler*in selbst zu bestimmen.
<ref type="graphic" target="#metatool_2018_012">Abbildung 12</ref> zeigt die Konzepte und Rollen auf.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_012" url=".../medien/metatool_2018_012.png">
<desc>
<ref target="#abb12">Abb. 12</ref>: Konzepte und Rollen der navis
ontology. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_012"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Hier werden nun drei Rollen-Kettenregeln (einschließlich der jeweiligen
Inverse) mit geeigneten Logiken eingeführt (vgl. <ref type="graphic" target="#metatool_2018_013">Abbildung 13</ref>): Diese sind: </p>
<list type="unordered">
<item xml:id="axiom01c">Axiom 01: hasDepiction matchesWith matchesWith(ProductLogic)</item>
<item xml:id="axiom02c">Axiom 02: matchesWith broaderThan broaderThan(ProductLogic)</item>
<item xml:id="axiom03c">Axiom 03: broaderThan broaderThan broaderThan(ProductLogic).</item>
</list> <p>Zudem werden sechs inverse Axiome und sechs disjunkte Axiome hinzugefügt.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_013" url=".../medien/metatool_2018_013.png">
<desc>
<ref target="#abb13">Abb. 13</ref>: Rollen-Kettenregeln der navis
ontology. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_013"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Durch die Rollen-Kettenregeln in der navis ontology ergeben sich folgende
Schlussfolgerungen: Wird ein Objekt mit einem Keyword verschlagwortet und
dieses mit einem Konzept in einem Thesaurus verknüpft, besteht zu einem
gewissen Grad auch eine Verknüpfung zwischen Objekt und dem Thesaurus-Konzept,
vgl. <ref type="intern" target="#axiom01c">Axiom 01</ref>. Ist dieses Thesaurus-Konzept ein broader-Konzept, wird auch das
Keyword mit einem gewissen Grad damit verknüpft, vgl. <ref type="intern" target="#axiom02c">Axiom 02</ref>. Zudem besitzen
alle hierarchisch organisierten Keywords in den Thesauri Beziehungen in einem
bestimmteren Grad zueinander, vgl. <ref type="intern" target="#axiom03c">Axiom 03</ref>.</p>
<p>Wir zeigen hier zwei konkrete Beispiele aus den NAVIS Schiffsdatenbanken (vgl.
<ref type="graphic" target="#metatool_2018_014">Abbildung 14</ref>). Eine Darstellung zeigt ein Schiff
– es stellt sich die Frage: Ist es ein Ruder- oder ein Segelschiff? Hier kann
der Wissenschaftler oder die Wissenschaftlerin sich für ≥ 50 % Segelschiff bzw. ≥ 50 % Ruderschiff
entscheiden. Eine weitere Darstellung zeigt ein Relief. Das darauf abgebildete
Schiff könnte ein Transport- oder Militärschiff darstellen, da sowohl
Weinfässer, als auch Soldaten abgebildet sind. Auch hier kann sich der
Wissenschaftler oder die Wissenschaftlerin nun entscheiden, wohl ≥ 40 % Transportschiff bzw. ≥ 60 %
Millitärschiff.</p>
<figure>
<graphic xml:id="metatool_2018_014" url=".../medien/metatool_2018_014.png">
<desc>
<ref target="#abb14">Abb. 14</ref>: links: Darstellung einer römischen
Münze mit Schiffsdarstellung (O41650 aus NAVIS III) und eines Monuments
(NeumagenMonument1 aus NAVIS II). [Eigene Darstellung, © RGZM, CC BY
4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_014"/></desc>
</graphic>
</figure>
<p>Ein kleiner Einblick kann auch hier über einen prototypischen <ref
target="http://academic-meta-tool.xyz/caa2018/">Viewer</ref> angesehen
werden.</p>
</div>
</div>
<div type="chapter">
<head>6. Ausblick</head>
<p>In diesem Artikel haben wir das von uns entwickelte Academic Meta Tool (AMT)
vorgestellt, mit dem man Vagheit in Graphen modellieren kann. Es bietet die
Möglichkeit, eine Ontologie mit vagen Inferenzregeln zu erstellen. Diese Regeln
sind auf die in <ref type="intern" target="#hd4">Kapitel 4</ref> beschriebenen limitiert – wir
planen jedoch weitere Regeln in neueren Versionen von AMT hinzuzufügen. Allerdings
können die AMT-Regeln nicht bis zur Ausdrucksstärke von OWL erweitert werden, da
hier Beschränkungen in der Berechenbarkeit vorliegen. Dennoch wird insbesondere
die Kettenregel, eine speziell bei Graphen sehr wichtige Regel, von vielen
OWL-Reasonern nicht unterstützt – weder mit noch ohne Berücksichtigung von
Vagheit.</p>
<p>Durch die Verwendung von Web-Standards wie RDF und OWL ist eine unmittelbare
Anbindung an andere Linked Open Data (LOD) problemlos möglich. Somit können die
mit AMT erstellten Informationen mit anderen Ressourcen verknüpft werden und zur
Anreicherung des Giant Global Graphs beitragen. Leider ist die Modellierung von
Vagheit im Semantic Web noch nicht vom W3C standardisiert, daher nutzen wir zur
Repräsentation von Vagheit eine Eigenentwicklung, da das W3C bisher nicht geplant
hat Vagheit in das RDF-Format aufzunehmen.</p>
<p>Wie in <ref type="intern" target="#hd3">Kapitel 3</ref> bereits erläutert, möchten wir noch
einmal darauf hinweisen, dass das Academic Meta Tool lediglich Vagheit unterstützt
und keine Unsicherheit. Die Software ist also zur Modellierung solcher
geisteswissenschaftlichen Fragestellungen geeignet, in denen viel Wissen vorhanden
ist, aber eine klassische Modellierung (ohne Vagheit) an zu feinteiliger
Kategorisierung scheitert – Beispiele hierfür haben wir in <ref type="intern" target="#hd7"
>Kapitel 5</ref> behandelt. Durch die Verwendung von AMT ist die
Datenmodellierung nicht auf eine binäre Entscheidung (ja oder nein) beschränkt und
es ist möglich, eine Information so abspeichern, dass sie nur zu einem gewissen Grad zutrifft.</p>
<p>Mehr Informationen sind auch über die <ref
target="https://github.com/search?q=topic:academicmetatool+org:mainzed">GitHub
Repositorien des mainzed</ref> verfügbar.</p>
</div>
<div type="chapter">
<head>7. Danksagung</head>
<p>Wir möchten an dieser Stelle bei allen bedanken, die uns bei der Erstellung der
Idee und der Use-Cases unterstützt haben. Für den Bereich der Informatik geht der
Dank an Christophe Cruz (Université Bourgogne Franche-Comté) und für den Bereich
der Digitalen Geisteswissenschaften an Prof. Dr. Kai-Christian Bruhn (Hochschule
Mainz). Wir bedanken uns ebenfalls bei Katharina Kiefer (Studentin des
Studiengangs Digitale Methodik in den Geistes- und Kulturwissenschaften an der
Universität Mainz und der Hochschule Mainz) für das Korrekturlesen dieses
Artikels.</p>
</div>
<div type="bibliography">
<head>Bibliographische Angaben</head>
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</div>
<div type="abbildungsnachweis">
<head>Abbildungslegenden und -nachweise</head>
<desc type="graphic" xml:id="abb1">Verknüpfung zweier vager Aussagen durch
Konjunktion und Disjunktion. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_001"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb2">Das Konzept Place und die Rolen northOf, eastOf,
southOf, westOf. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_002"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb3">Schematische Darstellung des Role-Chain-Axioms
(Rollen-Kettenregel). [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_003"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb4">Schematische Darstellung des Inverse-Axioms.
[Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_004"
/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb5">Konzepte und Rollen der mainzed ontology. [Eigene
Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_005"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb6">Rollen-Kettenregeln der mainzed ontology. [Eigene
Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_006"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb7">Schlussfolgerungen der mainzed ontology im
Web-Viewer. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_007"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb8">Darstellung von Bogenschützen-Punzen. [Eigene
Darstellung, © RGZM / Mees, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_008"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb9">Konzepte und Rollen der samian ontology. [Eigene
Darstellung, Figuren und Geräte: ©mainzed, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_009"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb10">Rollen-Kettenregeln der samian ontology. [Eigene
Darstellung, Figuren und Geräte: © mainzed, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_010"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb11">Schlussfolgerungen der samian ontology im
Web-Viewer. [Eigene Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_011"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb12">Konzepte und Rollen der navis ontology. [Eigene
Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_012"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb13">Rollen-Kettenregeln der navis ontology. [Eigene
Darstellung, CC BY 4.0].<ref type="graphic" target="#metatool_2018_013"/></desc>
<desc type="graphic" xml:id="abb14">links: Darstellung einer römischen Münze mit
Schiffsdarstellung (O41650 aus NAVIS III) und eines Monuments (NeumagenMonument1
aus NAVIS II). [Eigene Darstellung, © RGZM, CC BY 4.0].<ref type="graphic"
target="#metatool_2018_014"/></desc>
</div>
</div>
</body>
</text>
</TEI>