Knoten und Kanten im Wissensmanagement

Moderne Wissensmanagement-Systeme setzen auf intelligente Empfehlungen von Personen und Inhalten. Dabei können diese Systeme eine Menge vom menschlichen Gehirn lernen.

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Moderne Wissensmanagement-Systeme nutzen Empfehlungsmechanismen: Für anstehende Arbeits-aufgaben oder Themen werden mit Empfehlungs-systemen passende ExpertInnen und/oder Dokumente empfohlen. Ziel der Empfehlungen ist es, nur aktuell benötigtes Wissen im Unternehmen sichtbar zu machen und alles andere in den Hintergrund zu stellen. Voraussetzung für Empfehlungen sind semantische Verbindungen zwischen Wissenseinheiten. Zum Beispiel muss eine Verbindung zwischen „Frau Maier“ und dem Thema „Datenbanken“ bestehen, um Frau Maier als Expertin für Datenbanken vorzuschlagen.

Das menschliche Gehirn als Empfehlungssystem

Diese Technik der Empfehlung haben sich Empfehlungssysteme vom menschlichen Gehirn ‚abgeschaut‘. Unser Gehirn umfasst eine riesige Menge an Informationen und stellt in einer konkreten Situation die passenden Informationen mit unglaublicher Geschwindigkeit bereit. Dabei nutzt das Gehirn semantische Netze, die aus Knoten und Kanten bestehen: Knoten sind Konzepte, die ‚Wissenseinheiten‘ darstellen und die durch sogenannte Kanten verbunden sind. Diese Kantensind gewichtet: Beispielsweise ist die Verbindung zwischen den Begriffen ‚Tag‘ und ‚Nacht‘ bei den meisten Personen stärker als die Verbindung zwischen ‚Tag‘ und ‚Haus‘.

Semantische Netze bestehen aus

  • Knoten: Entitäten wie z.B. Personen („Frau Maier“), das Thema „Datenbanken“, ein Dokument mit dem Titel „Einführung in Datenbanken“
  • Kanten: Verbindungen zwischen Knoten; z.B. „weiß etwas über“, „arbeiten am gleichen Projekt“

Anderson’s ACT-R Theorie

Eine der einflussreichsten und empirisch fundiertesten Theorien zur Funktionsweise des menschlichen Gehirns ist Anderson’s ACT-R Theorie. Neben einer Vielzahl weiterer Erkenntnisse liefert die Theorie eine in zahlreichen Studien belegte mathematische Formel zum Abruf von Wissen im Gehirn, deren Grundaussagen wie folgt lauten:

Eine „Suchanfrage“ im Gehirn aktiviert ein Konzept, für das weitere Konzepte (und zugehörige Informationen) gesucht werden sollen. Die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Konzept für eine konkrete „Suchanfrage“ vom Gehirn „aktiviert“ (und daraufhin „empfohlen“) wird, hängt von der „Aktivierungsenergie“ dieses Konzeptes ab. Die Aktivierungsenergie setzt sich zusammen aus:

  • „Grundaktivierung“:Wie häufig wurde ein Konzept in der Vergangenheit benutzt?
  • „kontextuelles Priming“ des Konzeptes: Welche Konzepte sind eng mit dem in der Suchanfrage aktivierten Konzept verbunden?

Grundgleichung der Aktivierungsenergie in ACT-R

Aktivierungsenergie eines Konzeptes = Grundaktivierung + Kontextuelles ‚Priming‘

Knoten und Kanten in Empfehlungssystemen

Das menschliche Gehirn empfiehlt also für eine „Suchanfrage“ diejenigen Konzepte, die eng mit dem gesuchten Konzept verbunden sind und die in der Vergangenheit häufig abgerufen wurden. Wie können nun Verbindungen zwischen Wissenseinheiten in Empfehlungssystemen identifiziert und genutzt werden? Während ältere Empfehlungssysteme manuell generierte, explizite semantische Modelle benutzen, geht der Trend zunehmend hin zu automatisch generierten, impliziten semantischen Modellen. Das heißt, intelligente Empfehlungssysteme lernen buchstäblich aus „Erfahrung“: Vergangene Benutzerinteraktionen werden gespeichert, analysiert und für zukünftige Empfehlungen von Inhalten genutzt. Für solche Analysen existiert eine Vielzahl an Algorithmen. Beispielsweise kann ein Empfehlungssystem feststellen, dass das Wort „Datenbanken“ ein häufig benutzter Suchterm ist. Weil nun Frau Maier mehrere Artikel zum Thema „Datenbanken“ verfasst hat, stellt das Empfehlungssystem eine Verbindung zwischen der Person „Frau Maier“ und dem Thema „Datenbanken“ her. Wenn nun wieder eine Person den Suchterm „Datenbanken“ benutzt, schlägt das Empfehlungssystem „Frau Maier“ als Suchergebnis vor.

Fazit: Da das menschliche Gehirn aus heutiger Sicht das effizienteste Informationsverarbeitungssystem ist, liegt es nahe, ähnliche Prinzipien für die Entwicklung moderner Empfehlungssysteme im Wissensmanagement zu nutzen. ACT-R ist dabei eine der Theorien, die viel versprechende Algorithmen dafür liefern kann.

Literaturnachweis: Anderson, J. R. (1996). ACT: A simple theory of complex cognition. American Psychologist, 51, 355-365.

Zitieren als: Kump, B. (2011). Knoten und Kanten im Wissensmanagement. wissens.blitz (31). https://www.wissensdialoge.de/Knoten_und_Kanten_im_Wissensmanagement

Barbara Kump

Barbara Kump ist Professorin für Organisationsentwicklung an der Fachhochschule Wien, Assistant Professor am Institut für KMU-Management an der WU Wien, Expertin für Veränderungsprozesse, sowie ausgebildete Supervisorin und Business-Coach. Als promovierte Organisations- und Kognitionspsychologin publiziert sie regelmäßig in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und Branchenmagazinen und hält Vorträge auf internationalen Konferenzen. Auf wissensdialoge.de schreibt sie vor allem über die Themen organisationales Lernen, Organisationsentwicklung, sowie Wissensprozesse in Zusammenhang mit Veränderung.

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