Auswahl, Kategorisierung, Klassifizieren, Einordnen, Ranking

Einmal akquirierte Daten werden gespeichert, umgehend indexiert und nach den entsprechend festgelegten Auswahl-Parametern gefiltert. In dieser Weise werden alle einschlägigen Informationen ausgewählt, ungeachtet des Datenformats und der Speicherart.

Zuvor formulierte Konzepte, Thesen, Themen, Fragen, Ziele, Ablaufpläne liefern die Kriterien und bilden nun die Grundlage für die Auswahl der Informationen. Mit Hilfe semantischer Technologien lassen sich jetzt Auswahlprozesse automatisieren. Relevante Informationen werden automatisch aufgefunden und kategorisiert (zum Beispiel nach IPTC-standard*). Das bedeutet, Analysten und Wissensarbeiter erhalten die für sie relevanten Informationen (precision) und damit korrelierende Inhaltskonzepte (recall)**.

Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und Informationen ist – salopp gesagt – inkompatibel mit der begrenzten Verfügbarkeit kluger Köpfe (Rechercheure, Analysten, Knowledge-Worker). Daher ist es von fundamentaler Bedeutung, deren verfügbare aber limitierte Zeit in optimaler Weise zu nutzen. Indem ein System eingesetzt wird, das die relevanten Informationen in Vorschlag bringt (push mode) – in Übereinstimmung mit den entscheidenden, zuvor vom Analysten festgelegten Kriterien (Alerts, Warnautomatismen), Musterergebnissen (model outcome) oder anderen Parametern – wird Wissensarbeit wieder effizient.

Hier kommen ganz klar die Vorzüge semantischer Technologien ins Spiel, die über individuell anpassbare Ranking-Werkzeuge passend zu den vordefinierten Kriterien des Analysten und im Einklang mit den „semantischen“ Inhalten der Texte Einstufungen durchführen können. Unter all den potenziell interessanten Informationen lassen sich so diejenigen automatisiert auffinden und dem Anwender vorschlagen, die mit höherer Priorität verarbeitet werden müssen.

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* IPTC: International Press Telecommunications Council.

** Mit recall ist dabei die Fähigkeit eines Systems gemeint, soviel Information wie möglich zu finden, die mit der gesuchten Entität verbunden ist, während mit precision die Fähigkeit gemeint ist, nur nützliche oder relevante Informationen zu finden.

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