Anwendungsmöglichkeiten von Semantic Web in sozialen Netzen
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1 Titel
Nadine N. D., Oliver K., Dennis W.
Anwendungsmöglichkeiten von Semantic Web in sozialen Netzen
FOM Essen
2 Einleitung
Web 2.0 ist ein Buzzword, das momentan noch in aller Munde ist. Allerdings erscheint dieser Begriff abgegriffen sodass sich, für die Informatik typisch, das Web 3.0 ankündigt. Was genau steht aber hinter diesem Begriff? Tim Berners-Lee war einst einer der Köpfe hinter dem mittlerweile allgegenwärtigem World Wide Web. Eine weitere Idee von ihm, die schon fast visionär anmutet, war im Jahre 2001 das Semantic Web. Maschinen sollen Informationen nicht nur verarbeiten sondern auch verstehen und Schlüsse daraus ziehen können. Was genau bedeutet diese Vision für das Medium Internet und was sind die Auswirkungen auf bestehende soziale Netze? Wie steht es nach nun mehr fast acht Jahren mit dieser Idee? Ist der Gedanke des Berners-Lee wirklich so visionär und kann er in der Praxis überhaupt sinnvoll und praktikabel umgesetzt werden?
Diese Fragen sollen im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit beleuchtet und dabei die Anwendungsmöglichkeiten von Semantic Web in sozialen Netzen analysiert, bewertet und kritisch hinterfragt werden.
Dazu werden im ersten Schritt die Grundlagen, technischen Begriffe und Standards analysiert, um aufzuzeigen wie genau das recht komplexe Semantic Web funktioniert. Auch Grundlegendes zum Thema soziale Netze wird behandelt. Anschließend liegt das Augenmerk auf den eigentlichen Chancen und den Problemfeldern des Semantic Web. Im Hauptteil werden die bestehenden Anwendungsmöglichkeiten von Semantic Web in sozialen Netzen mit ihren zu Grunde liegenden Ideen untersucht, die Umsetzung beleuchtet und die konkreten Vor- und Nachteile aufgezeigt.
Darüber hinaus folgt noch ein kurzer Ausblick auf die zukünftige Entwicklung und eine abschließende Bewertung.
3 Grundlagen
3.1 Semantic Web
3.1.1 Allgemein
Die Idee hinter dem Begriff Semantic Web besagt, gespeicherte Informationen für Maschinen verwertbar zu machen. Dies ist bislang nicht der Fall: eine Maschine kann nicht "begreifen" was hinter einer beliebigen Webseite steht. Sie kann lediglich die Informationen, die bei dem Lesen einer Webseite anfallen, nur zum Zwecke der Darstellung in einem Browser verwerten. Eine Interpretation der verarbeiteten Daten erfolgt nicht[1]. Die Maschine "weiß" also inhaltlich nicht, was sie da "liest". Im Jahre 2001 hatte Tim Berners-Lee die Idee vom Semantic Web, welches diesen Zustand ändern soll[2] [3]. Web-Dokumente sollen neben den mit für Menschen lesbaren Informationen auch mit maschinenlesbaren Daten angereichert werden. Dazu bedient sich das Semantic Web des Konzepts der Ontologie. Ein weiterer Aspekt sind die Methoden zur Schlussfolgerung von Neuen aus gegebenen Informationen. [4] Man spricht davon impliziertes Wissen zu generieren oder auch von Inferenz. Inferenz ist eine Begrifflichkeit der Informatik, die eben dieses Schlussfolgern beschreibt.
3.1.1.1 Syntax
Der Begriff Syntax steht im Allgemeinen für die formale Beziehung zwischen sprachlichen Zeichen. Die Syntax enthält Regeln zur Strukturierung von Zeichen und Zeichenketten. Im Sinne der Informatik steht die Syntax für eine Menge von Regeln um eine gültiges Programm oder ein gültiges Dokument in einem bestimmten, standardisierten Format zu erzeugen.
3.1.1.2 Semantik
Die Semantik ist ein Teilgebiet der Sprachwissenschaft (Linguistik) und befasst sich mit der Bedeutung und dem Sinn der sprachlicher Zeichen. In der Informatik, und insbesonderes im Bereich des Semantic Web, versteht man unter Semantik die Bedeutung von Worten bzw Zeichenketten und ihre Beziehung zu einander. Syntax steht also für die Struktur von Daten, welche durch die Semantik eine Bedeutung erhält[5].
3.1.2 Technik und Standards
3.1.2.1 Ontologie
Das Konzept der Ontologie, der Terminus ist der Philosophie entlehnt, beschreibt die Dinge einer bestimmten Domäne. Eine Domäne, ist ein zusammenhängender Teilbereich eines hierarchischen Namensraumes. Die Ontologie befasst sich mit Konzepten, Instanzen und Relationen und beschreibt Objekte und deren Beziehungen zueinander und stellt somit ein Wissensnetz dar. Um diese Elemente näher zu erklären, soll als Beispiel hier die Domäne der Arbeitswelt dienen.
3.1.2.1.1 Konzepte und Relationen
Die Begriffe Unternehmen, Führungskraft, Angestellter und Mensch gelten in diesem Beispiel als relevante Konzepte. Ein Konzept ist also ein Objekt der Wirklichkeit, das aus einem bestimmten Kontext isolierbar ist. Die Objekte stehen in einer Relation zueinander, z.B. in der "ist-ein-Beziehung". Jeder Angestellter ist ein Mensch. Auch jede Führunskraft ist ein Mensch. Aber nicht jeder Angestellter ist ein Mensch und auch nicht jeder Mensch ist eine Führungskraft.
3.1.2.1.2 Instanzen
Eine Instanz in diesem Beispiel wäre eine konkrete Person, nennen wir sie Steve Jobs. Diese Person ist eine Instanz des Konzepts Angestellter. Die Ontologie besagt nun, dass jeder Angestellter auch ein Mensch ist. Eine Maschine kann daraus nun schlussfolgern, dass die betrachtete Person nicht nur ein Angestellter sondern auch ein Mensch ist. Ferner steht die besagte Person mit z.B. der Apple Inc. in der Beziehung "arbeitet-bei". Hieraus wiederum kann die Maschine den Schluss ziehen, dass es sich bei Apple Inc. um ein Unternehmen handeln muss.
Ontologien definieren also konkrete Zusammenhänge in einem Modell der realen Welt, welche die ausführenden Maschinen in die Lage versetzen, Schlussfolgerungen zu ziehen. Beim deklarieren der Relationen ist es somit wichtig, dass diese genau der Realität entsprechen um das Ziehen falscher Schlüsse zu unterbinden. Um die unterschiedlichen Elemente in der Domäne noch genauer zu beschreiben, bedient sich die Ontologie weiterer Techniken und Standards die nachfolgend erläutert werden.
3.1.2.2 URI
Die Techniken des Semantischen Webs sind in Schichten aufgebaut. Die unterste Schicht bilden die sogenannten Uniform Resource Identifiers (URI). Diese sind den bekannten Uniform Resource Locators (Url) sehr ähnlich. URIs bedienen sich der Struktur der Urls. Sinn und Zweck der URIs ist es, ein Konzept eindeutig zu identifizieren. Steve Jobs ist für den einen ein "Mann", für den anderen ein "Herr". Engländer wiederum würden den Ausdruck "man" verwenden. Alle diese Begriffe beziehen sich auf ein und dasselbe semantisch äquivalente Konzept. In der URI Schreibweise hingegen ist die Ausdrucksweise eindeutig, sowohl für den Mensch als auch für die Maschine:
http://genealogy.org/concepts#man
Ob sich hinter dem URI Inhalte verbergen, ist in dem Fall irrelevant. Es geht einzig und allein um die Klassifizierung des betrachteten Konzepts als männlich.
3.1.2.3 XML
Die im vorangegangenen Kapitel beschriebenen URIs sind in XML-Dokumente eingebettet. XML gehört nicht im engeren Sinne zum Semantic Web, dient aber als synkatische Grundlage und wird zum Austausch und zur Speicherung von strukturierten Informationen verwendet. Es ist eine Empfehlung des sogenannten World Wide Web Consortium[6], kurz W3C, ein Gremium zur Standardisierung der Technik des World Wide Webs. XML steht für eXtensible Markup Language und ist damit eine Auszeichnungssprache. Auszeichnungssprachen dienen zur Beschreibung von Daten, in der Regel in dem sie durch Tags angereichert werden. XML-Dokumente sind Plain-Text, also ohne Umwege z.B. in einem Texteditor zu lesen. Neben den altbekannten HTML ist XML eine Standardformat für den Transport von Daten im Internet.
3.1.2.4 RDF
Das Resource Description Framework (RDF) ist eine formale Sprache zur Beschreibung strukturierter Informationen [7] und der Kern des Semantic Webs. Auch RDF wurde von der W3C veröffentlicht. U.a. vereint es die URIs miteinander zu einem sogenannten Tripel. Ein Tripel besteht immer aus Subjekt, Prädikat und Objekt. Diese drei Elemente des Tripels werden semantisch in Relation zueinander gesetzt. Die Aussage: "Steve Jobs arbeitet bei Apple Inc." sähe also in der Kombination von URI- und RDF-Schreibeweise wie folgt aus:
http://person.org/Steve-Jobs -> http://roles.org/work#arbeit-bei -> http://companies.org/Apple-Inc.
Durch die Verknüpfung mehrere RDF Triple entsteht so nach und nach ein Semantiknetz. So könnte man dieses Beispiel durch die Tripel "Apple Inc. ist eine Computerfirma", "Microsoft ist eine Computerfirma" und "Apple Inc. ist Konkurrent von Microsoft" erweitern. Dabei wir das Subjekt des einen Tripels zum Objekt des anderen.
Ein RDF-Dokument umfasst in der Regel eine Vielzahl von miteinander in Relation gesetzten URIs, durch das letztendlich ein großer Pool von Informationen entsteht. Man sieht also, wie die Kern-Idee des Semantic Web, nämlich Informationen für Maschinen lesbar zu machen, durch das RDF umgesetz worden ist. Ein weiterer Vorteil ist, dass sich die Informationen unter der Entstehung eines RDF-Graphen, grafisch auswerten lassen. Technisch wird ein RDF-Dokument im XML Format gespeichert. Der weitere Zweck von RDF ist ebenfalls das Generieren von Metadaten. Metadaten sind z.B. bei einem elektronischen Dokument der Autor oder die Anzahl der Seiten.
3.1.2.4.1 RDF Schema
Wie oben beschrieben generiert RDF alleine für sich nur Tripel. Diese lassen sich zwar von Maschinen gut auswerten, allerdings enthalten die Tripel nach wie vorher nicht detailiertere Angaben zur näheren Bedeutung der dagestellten Sachverhalte oder Beziehungen. Nur auf RDF basierend wäre das Semantic Web also nicht sehr semantisch. RDF Schema, kurz RDFS, soll die bestehenden Instanzen und Relationen ordnen, die möglichen Beziehung zwischen diesen exakter Beschreiben und mit weiteren Informationen anreichern. RDFS bringt somit beispielsweise zu tragen, dass die Beziehung "arbeitet-bei" stets eine Person und ein Unternehmen verbindet. Der erste Grundstein zur Generierung von impliziten Wissen ist damit gelegt. Eine Maschine kann mit diesen Informationen schließen, dass Steve Jobs eine Person ist, da er Subjekt der Relation vom Typ "arbeitet-bei" ist. Demnach sind für die Maschine fortan alle Subjekte dieser Relation Personen und alle Objekte der Relation Unternehmen.
3.1.2.4.2 SPARQL
SPARQL ist eine Abfragesprache für RDF und eng mit dem bekannten SQL verwandt. Es steht für Simple Protocol and RDF Query Language. Es ist damit möglich gezielt Informationen aus einem RDF-Graphen zu gewinnen und diese auch für den Menschen Auszuwerten. Mit SPARQL lässt sich z.B. folgende Abfrage generieren: "Zeige alle männliche Angestellten die für einen Konkurreten der Firma Mircosoft arbeiten". Dem obigen Datenbeispiel folgend, würde das Ergebnis einer solche Abfrage "Steve Jobs" lauten. Charakteristisch für Abfragesprachen ist der Umgang mit sehr großen Datenmengen. SPARQL selber ist im Prinzip vom W3C noch nicht als Standard verabschiedet, sondern liegt bis jetzt nur als Candidate Reccommendation vor[8], der Vorstufe zur Standardisierung.
Der Grundaufbau einer SPARQL-Abfrage besteht aus den folgenden Schlüsselwörtern: PREFIX, SELECT und WHERE. Das Schüsselwort PREFIX legt den Namensraum fest, SELECT bestimmt die Projektion und WHERE stellt die eigentlich Selektion da. Beispielsweise:
PREFIX ex: <http://persons.org/>
SELECT ?name
WHERE
{ ?name ex:arbeitet-bei <http://companies.org/Apple-Inc>.
}
Die Abfrage würde als Ergebnis alle Personen zurück geben, die bei der Firma Apple arbeiten.
3.1.2.4.3 OWL
Wie oben dargestellt kann durch RDF Schema impliziertes Wissen von den Maschine generiert werden. Damit wäre die Möglichkeit, logische Schlüsse zu ziehen, bereits gegeben. Allerdings nur in einem sehr beschränktem Umfang. Die Schlussfolgerungen ähneln eher dem Horizont eines Kleinkindes und nicht dem eines erwachsenden Menschen. Daher wurde die Web Ontology Language (OWL) geschaffen und im Februar 2004 vom W3C standardisiert. [9]. Sie ist der Nachfolger von DAML+OIL, [10], ebenfalls eine Beschreibungssprache für Ontologien, welche im Jahre 2006 eingestellt wurde. OWL geht über die Ausdrucksfähigkeit von RDF Schema hinaus, setzt aber weiterhin darauf auf. Genauso wie RDF Schema auf RDF aufsetzt. An dieser Stelle sieht man, wie die Schichten des Semantic Web auf einander aufbauen und dadurch immer feinere Definitionen der logischen Verknüpfungen und Zusammenhänge ermöglichen. OWL stellt die Sachverhalte also komplexer als RDF mit seinen Tripeln und RDF Schema dar, bietet aber im Gegenzug umfangreichere Informationen. Beispielsweise: "Ein Student ist eine Person, die für mindestens eine Instanz der Klasse Vorlesung eingeschrieben ist." Eine Maschine kann aus diesen Informationen Schlüsse ziehen, die den Anschein von Intelligenz vermitteln. Wenn die Maschine also weiß, dass die Fächer BWL und Informatik Instanzen des Konzepts Vorlesung sind und das eine Person mit dem Namen Steve ein Mensch ist, der für diese Fächer eingeschrieben ist, kann sie daraus folgern, dass Steve auch ein Student ist. OWL gibt es in drei verschiedenen Ausrichtungen: OWL Lite, OWL DL und OWL Full. Das Modulieren mit OWL DL ist dabei das gebräuchlichste. [11]. OWL Lite ist schlank, aber semantisch weniger ausdrucksstark. OWL Full hingeben ist sematisch sehr ausdrucksstark, schafft dadurch aber logische Inkonsistenzen. [12]. OWL DL bewegt sich dazwischen.
3.1.2.5 Weitere
Neben den oben genannten elementaren Techniken und Standards besteht das Semantic Web noch aus weiteren Komponenten. Der Vollständigkeitshalber soll auf diese nur am Rande eingegangen werden.
Mit RDF, RDF-Schema und OWL ist es möglich Abhängigkeiten auszudrücken und impliziertes Wissen zu generieren. Die Maschine "weiß" also jetzt im Prinzip, was mit den vorgesetzten Informationen anzufangen. Um die Maschine mit eben diesem generierten Wissen nun für den Menschen einzuspannen, z.B. in Form einer konkreten Handlungsanweisung, benötigt es weitere Werkzeuge und Techniken. Eine Sprache zur Erzeugung von RULES für eben diese Handlungsanweisung nennt sich Rule Markup Language (RuleML). Damit sind Anweisungen wie: "Schicke alle Bekannten von Steve Jobs am Geburtstag eine Grußkarte" möglich. Gerade in sozialen Netzen eine denkbare Anwendung von Semantic Web. Freilich benötigt die ausführende Maschine die besagten Informationen wie "ist-Bekannter von" und "hat-Geburtstag-am" noch zusätzlich in unserem Beispiel. Ein weiteres Format zu Erzeugung von RULES ist das Rule Interchange Format (RIF), welches der W3C als Entwurf vorliegt. Die obersten beiden Schichten von Semantic Web nennen sich Proof und Trust. In der Schicht Proof geht es ebenfalls, wie in der Schicht RULES darum, den Menschen einen Benefit aus den Semantischen Aktionen der Maschine zu geben. Außerdem sollen die Inferenzschritte und Gedankengänge transparent dargestellt und nachvollziehbar gemacht werden. Vergleichbar mit dem Feature: "Warum wurde mir dieses Produkt vorgeschlagen?" in dem Online Shop von z.B. Amazon.
Der Aspekt der Sicherheit wurde in der Betrachtung bis jetzt gänzlich außer acht gelassen. Genau darum kümmert sich die Schicht Trust. Diese wird oft auch mit dem Synonym "Soft Security" umschrieben. [13] Durch RDF ist es möglich im Semantic Web jeder Zeit, jede beliebige Information zu generieren. Ein denkbares Szenario in Sozialen Netzen wäre das Fälschen von Identitäten. Ähnlich wie Crawler-Robots bei den Suchmaschinen durchstreifen die Maschinen das Netz, sammeln selbstständig Informationen, verarbeiten diese und stellen sie letztendlich den Menschen zur Verfügung. Die Trust-Schicht soll hier als Schutzmechanismus dienen. Die zugrunde liegende Idee besagt, das bekannten Quellen und Agenten mehr Glauben geschenkt werden soll als Unbekannten. Dabei wird ein "Web of Trust" generiert. Wenn A -> B vertraut, und B -> C vertraut dann kann A auch C vertrauen. Die Trust-Schicht nutzt also die Transivität der Vertrauensstellungen.
3.2 Soziale Netze
3.2.1 Allgemein
Soziale Netze sind Anwendungen im Internet, die mit modernen Web-Technologien einen einfachen Austausch von Informationen, Konversationen und Daten zwischen ihren Usern ermöglichen. Heute haben die verschiedenen Sozialen Netze Millionen von Usern, die miteinander interagieren. Die Motivation der User ist dabei so unterschiedlich wie der Inhalt des jeweiligen sozialen Netzes.
Die genaue Ausprägung der Daten ist dabei vielgestaltig und reicht von einfachem Messaging über den Austausch von Links bis hin zu Fotos oder Stellenbeschreibungen. Üblich sind Profile der User, die Möglichkeit Diskussionsgruppen beizutreten und zu gründen sowie Bewertungsmöglichkeiten für eingestellte Inhalte.
Eine Suchfunktion ist ebenfalls ein essentieller Bestandteil eines jeden sozialen Netzes und teilweise, z.B. um alte Schulfreunde online wieder zu finden, auch das zentrale Element. Oftmals stellen User auch fest, dass neu gefundene Freunde bereits mit anderen Freunden befreundet sind.
Dieses "Jeder-kennt-Jeden" Prinzip wird auch in vielen Benutzeroberflächen von sozialen Netzwerken benutzt, um die Vernetzung des eigenen Freundeskreises untereinander darzustellen oder um neue Freunde aufgrund von übereinstimmenden gemeinsamen Freunden vorzuschlagen. Durch diese unterstützenden Technologien bilden sich relativ schnell große Netzwerke von Freunden.
3.2.2 Entwicklung
Soziale Elemente sind im Prinzip so alt wie das Internet selbst. Das Usenet mit seinen unzähligen Newsgroups bietet schon seit den Achtziger Jahren Möglichkeiten, sich über so gut wie jedes Thema mit Gleichgesinnten auszutauschen.
Das erste soziale Netz, das dem oben erläuterten Verständnis des Begriffs schon sehr nahe kam, war SixDegrees.com im Jahr 1997 [14]. Man konnte Profile anlegen, seine Freunde auf seinem Profil anzeigen und, seit 1998, auch die Listen anderer Freunde durchsuchen.
Ein weiteres wichtiges Jahr für die Entwicklung der sozialen Netzwerke war 2002. Es war das Geburtsjahr von Friendster, das erstmals darauf ausgelegt war, nicht nur schon bestehende Freundschaften ins Internet zu transportieren, sondern mit Hilfe des Internets Fremde zu Freunden zu machen.
Der große Aufschwung zu heutiger Größe begann aber erst ab 2003. In diesem Jahr startete unter anderem MySpace und OpenBC das heute besser als Xing bekannt ist. In den nachfolgenden Jahren kamen dann noch Dienste wie Flickr, Youtube und Facebook hinzu. Erstmals war es möglich seine eigenen Medien in einem sozialen Netzwerk zu verwenden.
Heute ist es ein großes Problem für User, die eigenen sozialen Beziehungen über die Grenzen der verschiedenen sozialen Netzwerke zu verfolgen und zu pflegen. Wenn ein Facebook User mit einem MySpace User in direkte Interaktion treten will, so kann das nur geschehen indem beide auch im jeweils anderen Netzwerk Accounts unterhalten.
3.2.3 Web 2.0 Technologien
Ein wichtiges Element für den fortschreitenden Erfolg der sozialen Netze sind die Technologien die unter dem Stichwort Web 2.0 zusammenzufassen sind. Mit Hilfe dieser Technologien ist es auch technisch wenig versierten Anwendern möglich ihre Inhalte ins Web zu stellen und an einer online Gemeinschaft teilzunehmen.
Die prominenteste dieser Techniken ist Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). Durch den Einsatz von AJAX ist es möglich, Daten mit einer Website auszutauschen, ohne dass die Seite komplett neu geladen werden muss. Durch diese Ausführung im Hintergrund werden Webseiten ähnlich einfach nutzbar wie Desktop-Programme.
3.2.4 Frameworks und APIs
Die offene Bereitstellung von Application Programming Interfaces (APIs) ist ein weiterer Baustein des Erfolgs von sozialen Netzwerken. Die kreative Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen durch die User führt zu teilweise bemerkenswerten Ergebnissen. Diese Mashups genannten Verbindungen stellen beispielsweise die Nachrichten oder Fotos von Usern auf einer animierten Karte dar.
Die großen Anbieter von sozialen Netzwerken gehen erst in allerjüngster Vergangenheit dazu über, ihre Walled Gardens zu öffnen. Facebook Connect und Google Friend Connect sind Versuche, den zukünftigen Austausch der Userdaten zu kontrollieren und auf die eigene, proprietäre Technologie als de Facto Standard zu drängen.
Als alternative Möglichkeit zu den beiden bisher veröffentlichten Möglichkeiten der großen Anbieter bieten sich die OpenStack Technologien an[15]. Diese bieten mit OpenID, OpenAuth und OpenSocial alle wichtigen Bestandteile für ein dezentrales, verknüpftes soziales Netzwerk mit semantischen Eigenschaften.
Wer in diesem Wettbewerb um einen wichtigen Teil des Webs als Sieger hervorgehen wird ist derzeit noch nicht abzusehen.
4 Umsetzung
4.1 Chancen
"The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers an people to work in cooperation"[16]
"Das Semantische Web ist eine Erweiterung der gegenwärtigen Form des Web, die Information mit einer wohldefinierten Bedeutung versieht, um die verbesserte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer zu ermöglichen."
[Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila]
Das oben genannte Zitat zeigt drei Ziele auf, die sich auf das Semantic Web beziehen lassen.
Zum einen soll das existierende WWW nicht ersetzt oder neu definiert werden. Vielmehr stellt das Semantic Web eine Erweiterung des WWW dar. Da das bestehende WWW durch die Browserdarstellung für viele Anwender leicht umgänglich ist, hat es allgemein eine sehr hohe Akzeptanzt, somit würde sich eine Ablösung des WWW als eher poblematisch erweisen. Es ist vielmehr die Aufgabe des Semantic Webs, das vorhandene WWW zu erweitern. So bleiben bereits bestehende Daten vorhanden und Anwender, die das Semantic Web nicht nutzen möchten, haben die Möglichkeit, weiterhin mit dem ihnen vertrauten Browser zu arbeiten und im ihnen bekannten WWW zu agieren. Das WWW wird demzufolge nicht eliminiert, vielmehr baut das Semantic Web auf das WWW, das von Menschen für Menschen entwickelt worden ist, auf. Es wird zu einem Web erweitert, dass von Menschen für Mensch und Maschine erstellt ist.
Die vorhandenen Daten des WWW werden also explizit um ihre Bedeutung (Semantik) erweitert. Diese Daten können allerdings schlecht durch Maschinen erkannt werden, da Maschienen die bestehenden Dateien auf unterschiedliche Weise interpretieren. Metadaten können somit nicht problemlos automatisch erstellt werden und um eine manuelle Annotation hinzuzufügen, muss der Anwender schließlich selbst aktiv werden. Eine zweite Möglichkeit wäre, dass ein Anbieter Informationen bereits bei der Erstellung von Webseiten so zur Verfügung stellt, dass eine Maschine die Möglichkeit hat, die semantische Struktur zu erkennen. Dazu liegen Daten in einer standartisierten Form vor und können interpretiert und auch automatisch in Beziehung gesetzt werden.
Ziel des Semantic Web ist es, den User bei der Anwendung des Webs zu unterstützen. Diese Unterstützung findet vor allem darin statt, relevante Informationen zu filtern. Somit werden dem Anwender durch die Semantik Schlussfolgerungen zur Verfügung gestellt, durch die z.B. Ergebnisse bei Suchanfragen optimiert werden können.
4.2 Problemfelder
4.2.1 Allgemein
Dadurch, dass die oben beschriebenen Technologien des Semantic Webs nicht so einfach sind, wie HTML, ist die Erstellung des Semantic Web ein wesentlich schwerer Prozess. Ausschließlich Anwender, die spezielle Kenntnisse aufweisen, können mit diesen Technologien umgehen. Dies hat zur Folge, dass der Kreis derer, die das Semantic Web nutzen, eher begrenzt ist. Auch ist in vielen Fällen ein Fachwissen von Nöten, welches gegebenenfalls nicht immer vorhanden ist. So kann eine Ontologie mit Hierarchien und Beziehungen nicht korrekt erstellt und einwandfrei umgesetzt werden.
Wenn den Maschinen, die die Daten auslesen, vom Anbieter semantische Beschreibungen zur Verfügung gestellt werden, so ist es für den Menschen einfach, diese Beschreibungen zu manipulieren. So könnten zum Beispiel bei der Beschreibung absichtlich falsche Beschreibungen bei der Erstellungen angegeben werden. Dadurch werden Suchmaschinen und deren Inhalte manipuliert und es wird möglich, illegale Daten zu präsentieren oder auch, gesuchte Texte zu fälschen.
Das WWW nimmt heutzutage ein solches Ausmaß an, dass es nahezu unmöglich ist, alle bereits existierenden Seiten manuell mit Semantik zu versehen. Dies ist unter anderem einer der Gründe, weshalb die Nutzung des Semantic Web bis dato nur bei kleineren Projekten angewandt wird, die mit einer Inselgruppe im Ozean verglichen werden können.
Ein großer Teil der Ergebnisse, die bei einer Web-Recherche gefunden werden, beruhen auf dem Zufallsprinzip. Suchanfragen im WWW liefern in der Regel häufig mehr Ergebnisse, als eigentlich notwendig. Dass heißt, dass man neben den Informationen, die gesucht werden, oft auch auf Ergebnisse stößt, die weniger wichtig bzw. relevant sind. Unter Umständen können diese Ergebnisse aber in Hinblick auf weitere Recherchen interessant sein und sollten somit nicht komplett außer Acht gelassen werden. Diese beschriebenen Zufallsfunde wird es mit semantischer Technik nicht mehr geben. Dem Menschen wird so die Möglichkeit entzogen, Informationen zu filtern und sie eigenständig in die Bereiche wichtig bzw. weniger wichtig zu unterteilen.
4.2.2 Generierung von Metadaten
4.2.2.1 Manuell
Um Metadaten manuell generieren zu können, haben Forscher der Carnegie Mellon University ein Spiel entwickelt. Dieses bietet die Möglichkeit, das Annotieren von Bildinhalten zu erleichtern.
Per Zufallsprinzip werden vom ESP Game zwei registrierte User ausgewählt. Im Anschluss daran wird beiden Anwendern dasselbe Bild gezeigt, welches mit einem einzelnen Wort beschrieben werden soll. Wählen beide User zur Umschreibung ein übereinstimmendes Wort, so werden vom System Punkte vergeben und das nächste Bild wird angezeigt. Da auf dem Bild meistens mehrere Gegenstände dargestellt sind, die es zu erkennen gilt, wäre ein einziges Wort zur Beschreibung nicht ausreichend. Auf einer sogenannten Ausschussliste befinden sich deshalb Wörter, die frühere Spieler zur Erläuterung des jeweiligen Bildes eingegeben haben. Da die bereits benutzen Wörter nicht wiederverwendet werden dürfen, müssen die Anwender ihre Aufmerksamkeit auf die restlichen Inhalte des Bildes konzentrieren. Eine weitere Möglichkeit der Beschreibung der Bilder besteht darin, Synonyme zu finden.
Das Annotieren von Bildinhalten wird durch das Spiel nicht langweilig, so dass in kurzer Zeit eine große Anzahl an Bildern von vielen Anwendern annotiert werden können.
4.2.2.2 Automatismen
4.2.2.2.1 Folksonomie
Der Begriff "Folksonomie" setzt sich aus dem englischen "folk" und "taxonomy" zusammen. Seit den Anfängen des Web 2.0 wird Folksonomie zur Kategorisierung von Web-Inhalten genutzt wie zum Beispiel von Fotos, Videos oder Blogeinträgen. Das heißt, dass den Web-Inhalten von Usern einer Community Schlagworte -sogenannte Tags- zugeordnet werden, die dazu dienen, Web-Inhalte in eine bestimmte Struktur zu bringen. So kann das Auffinden bestimmter Inhalte erleichtet werden.
Beim Tagging gibt es keine festgelegten Vorgaben, vielmehr hat jede Community ihre eigenen Regeln, nach denen die User agieren. Im Großen und Ganzen ist das Tagging nicht mit großem Aufwand verbunden, da die Vergabe eines Tags durch den User nur wenige Sekunden in Anspruch nimmt. Schlagworte werden vom Nutzer so zugeordnet, wie sie ihm in den Sinn kommen. Wichtig ist, dass sie dazu geeignet sind, das gerade dahinterstehende Konzept richtig zu beschreiben. Diese Art des Brainstorming nennt man "Folksonomie". Eine Folksonomie wirkt eher chaotisch und unstrukturiert, da verschiedene Tags in keinem Bezug zueinander stehen. Aus diesem Grund stellt man die Folksonomie häufig als Tag-Cloud dar, da es sich lediglich um eine lose Ansammlung von Tags handelt. Um dennoch eine Art Rangordnung zu erstellen, wird das am häufigstens verwendete Tag optisch vergrößert dargestellt. Die nicht so häufig verwendeten Tags werden rundherum aufgelistet, so dass optisch ein wolkenähnliches Gebilde mit unterschiedlich großen Schlagwörtern entsteht.
Ein großer Vorteil der Folksonomie ist, dass sich der Aufwand auf mehrere Köpfe verteilt. Dadurch, dass die Schlagworter von jedem User der Community selber eingetragen werden, verteilt sich die Arbeit auf die einzelnen Mitglieder. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Inhalte von den Usern selbst kategorisiert werden, dass heißt von denjenigen, die sie auch benutzen [17]. Somit wird ein schnelleres Finden von Informationen ermöglicht.
Ein Vorzug des Tagging besteht außerdem darin, soziale Netzwerke zu bilden. Das heißt, anhand identischer Tags können User mit ähnlichen Interessen in Verbindung gebracht werden. Da die Tags eines jeden Users frei eingegeben werden können, kann es so zu einer Zersplitterung der Kategorien kommen. Dies passiert zum Beispiel dann, wenn dasselbe Schlagwort einmal im Singular und einmal im Plural eingegegeben wird. Für eine korrekte Zuweisung der Kategorien ist es ebenfalls erschwerend, dass internationale Communities unterschiedliche Sprachen nutzen. So ist es problemtisch wenn ein Schlagwort zum Beispiel einmal in Deutsch und einmal in Englisch eingegeben wird. Ein weiterer Nachteil der Folksonomie besteht auch darin, dass Wörter unterschiedliche Bedeutungen haben können. So kann es für einen Begriff mehrere Wörter geben, das heißt, dass die Wörter synonym verwendet werden können oder ein Wort bezeichnet mehrere Begriffe, dass heißt, es wird homonym verwendet. Meistens ist die richtige Bedeutung dann nur noch aus dem Kontext zu erkennen.
Um eine mögliche Zersplitterung der Kategorie zu vermeiden, ist eine Autovervollständigung der eingegeben Worte anhand von bereits eingegeben ähnlichen Worten möglich. Auf diese Art und Weise wird dem User die Eingabe so erleichtert und möglicherweise ein geeignetes Schlagwort vorgegeben. Eine weitere Möglichkeit besteht weiterhin darin, nach der Eingabe eines Schlagwortes aufzuzeigen, mit welcher Häufigkeit es bereits benutzt wurde. Der User wird seinen Web-Inhalt dann sinnvollerweise einer Kategorie zuweisen, die bereits häufiger benutzt worden ist.
4.2.2.2.2 Wrapper-Generatoren
Programme, die Daten aus HTML-Seiten extrahieren können, nennt man Wrapper. Sie erkennen eine immer wiederkehrende Struktur in den HTML-Seiten und versehen sie mit einer beschreibenden Bezeichnung. Dies wird dann in einer strukturierten Form abgelegt, z.B. XML oder RDF. Man kann generell zwischen automatischen und semi-automatischen Wrapper Generatoren unterscheiden.
Der Anwender spielt bei semi-automatischen Wrappern noch eine entscheidene Rolle. Dem System wird durch den Anwender zunächst ein Dokument (eine HTML-Seite) zur Verfügung gestellt, so dass das System daraus einen Wrapper erzeugen kann. Bei nur einem Dokument wird man allerdings nicht zum gewünschten Ergebnis kommen. Aus diesem Grunde stellt der Benutzer dem System ein weiteres Dokument zur Verfügung. Der zuvor erzeugte Wrapper wird auf dieses Dokument angewendet und kann durch den vorherigen Vorgang lernen. Generell wird eine repräsentative Menge von HTML-Seiten benötigt, die alle den selben Typ von Informationen erhalten, um einen guten Wrapper zu erzeugen. Umso mehr Dokumente zur Verfügung gestellt werden, desto genauer kann ein Wrapper erzeugt werden. Der Wrapper erstellt Markierungen, in denen er ein Muster erkennen kann. Der Benutzer hat die Möglichkeit diese Markierungen noch anzupassen bzw. zu verändern. Bei semi-automatischen Wrappern dient häufig eine graphische Oberfläche als Interface. Für jedes erkennbare Muster einer HTML-Seite wird ein Template erzeugt. Wenn z.B. eine Tabelle in einer Tabelle vorliegt, werden zwei Templates benötigt - ein Template für die äußere Tabelle und ein Template für die innere Tabelle. Als Beispiel könnte man die Produktseiten des Online-Versandhauses Amazon nehmen. Die Struktur der Produktseite ist immer gleich aufgebaut, so steht z.B. der Name eines Buches oder der Preis immer an der selben Stelle. Diese Struktur wird von den Wrappern genutzt.
Das Ziel von automatischen Wrapper-Generatoren ist es, die semantische Strukur von Web-Seiten zu erkennen. Dafür werden Algorithmen verwendet, die bestimmte Daten aus HTML-Seiten extrahieren.
5 Anwendungsmöglichkeiten von Semantic Web in sozialen Netzen
In diesem Abschnitt werden exemplarisch einige Möglichkeiten dargestellt, wie die zukünftige Verbindung von sozialen Netzwerken mit semantischen Technologien aussehen kann.
5.1 FOAF
"I express my network in a FOAF file, and that is a start of the revolution."
- Tim Berners-Lee[18]
Das Friend of a Friend Projekt (FOAF) ist eine der ersten reellen Anwendung von semantischen Web Technologien. Es startete bereits im Jahr 2000 und ist im Kern ein Standard, um Menschen und ihre sozialen Netzwerke untereinander in einer elektronischen, maschinenlesbaren Form abzubilden. Es ist für den dezentralen Einsatz im Internet vorgesehen und damit im Prinzip als unabhängiges soziales Netz mit derzeit geringer Verbreitung anzusehen.
5.1.1 Grundidee
Um sein Ziel zu erreichen bedient sich FOAF dem weiter oben unter Punkt 3.1.2.4 bereits erwähnten RDF und definiert daraus ein Schema, in dem sich Eigenschaften wie z.B. Name, Email-Adresse, Postanschrift und Telefonnummer hinterlegen lassen. Diese Eigenschaften stehen üblicherweise in einer XML-Datei die über das Internet abrufbar ist. Zusätzlich zu den Basisinformationen ist es auch möglich, Beziehungen zu anderen Personen zu hinterlegen und deren eigene FOAF-Datei zu verlinken. Da all diese Eigenschaften nicht nur in reiner Textform hinterlegt sind, sondern ihre Bedeutung durch den Einsatz semantischer Technologie für Maschinen erkennbar ist, werden ganz neue Möglichkeiten der Verbindungen untereinander möglich.
5.1.2 Umsetzung
Eine einfache FOAF-Datei als Beispiel:
<foaf:Person> <foaf:name>Peter Parker</foaf:name> <foaf:title>Mr</foaf:title> <foaf:firstName>Peter</foaf:firstName> <foaf:surname>Parker</foaf:surname> <foaf:nick>Spidey</foaf:nick> <foaf:knows> <foaf:Person> <foaf:name>Ben Parker</foaf:name> <foaf:name>May Parker</foaf:name> <foaf:name>Mary Jane Watson</foaf:name> </foaf:Person> </foaf:knows> <!-- etc --> </foaf:Person>
In dieser, eine Person namens Peter Parker beschreibende Datei, kann ein semantisches Suchprogramm, neben einigen Basisinformationen (inklusive deren Bedeutung) über Peter, auch die Verknüpfung zu einer anderen Person namens Mary Jane Watson, bzw. zu deren FOAF-Datei erkennen. In Mary Janes FOAF-Datei sind dann auch wieder Informationen und Beziehungen zu finden die auf weitere Personen verlinken können.
<foaf:Person>
<foaf:name>Mary Jane Watson</foaf:name>
<foaf:title>Ms</foaf:title>
<foaf:firstName>Mary Jane</foaf:firstName>
<foaf:surname>Watson</foaf:surname>
<foaf:nick>MJ</foaf:nick>
<foaf:knows>
<foaf:Person>
<foaf:name>Peter Parker</foaf:name>
<foaf:name>Harry Osborn</foaf:name>
<foaf:name>John Jameson</foaf:name>
</foaf:Person>
</foaf:knows>
<!-- etc -->
</foaf:Person>
Diese Beziehungen untereinander lassen sich auch noch zusätzlich klassifizieren. So ist es z.B. möglich, Familienmitglieder, Freunde und Arbeitskollegen zu unterscheiden.
Um die Erstellung der FOAF-Dateien auch für technisch wenig versierte Anwender zu ermöglichen, gibt es die Möglichkeit eine FOAF-Datei über ein einfach zu bedienendes Web-Formular, FOAF-a-Matic, zu erstellen[19]. Ausserdem ist eine Desktop-Anwendung, FOAF-a-Matic Mark 2, in der Entwicklung die plattformunabhängig in Java programmiert wird[20].
Auf diese Weise ist es nicht erforderlich, dass sich jeder FOAF-User mit RDF und XML auseinandersetzen muss.
Diese völlige Offenheit ist aber auch der Grund für zwei Kernprobleme von FOAF: Echtheit und Privatheit der veröffentlichten Daten. Es ist durchaus möglich, dass die oben stehende FOAF-Datei gar nicht von Peter Parker erstellt wurde, sondern von einer anderen Person die sich Vorteile von der Tatsache verspricht sich als Peter Parker auszugeben. Ein Lösungsansatz für dieses Problem könnte ein Web of Trust auf der Basis von PGP sein[21]. Durch die Signierung der eigenen FOAF-Datei mit einem privaten PGP-Schlüssel kann die Echtheit und Herkunft, sowie die Nicht-Veränderbarkeit auf dem Transfer sicher gestellt werden. Vorraussetzung dafür ist ein etabliertes Web of Trust in dem User sich ihre Echtheit als Person gegenseitig versichern. Da PGP bereits für die sichere Verschlüsselung von Emails eingesetzt wird, ist die Erweiterbarkeit des Konzeptes gut vorstellbar.
Da die persönlichen Daten in einer FOAF-Datei üblicherweise im Web erreichbar sind, sind die darin enthaltenen Informationen für jeden einsehbar. In sozialen Netzwerken ist es aber üblich, dass es abgestufte Formen der Freigabe von persönlichen Informationen gibt. So ist es gut denkbar, dass die private Anschrift und Telefonnummer nur für Freunde und Familie sichtbar sein soll, die dienstliche Email-Adresse aber für jeden einsehbar sein soll. Je feiner man dieses Konzept abstuft, um so mehr Kontrolle erhält der User über seine eigenen Daten. Dieses Problem ist in FOAF nicht einfach lösbar, da Offenheit ein Kernpunkt des Designs ist. Einer der ersten Ansätze dieses Problem zu lösen setzt auf verschlüsselte Datenübertragung mit dem durch Jabber bekannt gewordenen Extensible Messaging and Presence Protocol (XMPP)[22]. Eine andere Möglichkeit wäre die Verwendung von OpenID. Gewiss ist, dass das Problem der Sicherheit privater Daten in einem dezentralen sozialen Netzwerk das auf semantischen Technologien aufbaut, nur durch eine dezentrale Authentifikationsmöglichkeit gelöst werden kann.
5.1.3 Benefit
Durch die Unabhängigkeit von großen, zentralen Anbietern sozialer Netze wie Facebook erlangen die User eine bis dato nicht erreichte Hoheit über ihre eigenen Daten und ihre sozialen Verknüpfungen im Internet. Durch die semantische Technologie ist so ein verteiltes soziales Netzwerk vorstellbar, welches trotzdem leicht durchsucht und dargestellt werden kann. Die Probleme der Authentifizierung, der Sicherheit privater Daten und der allgemeinen Akzeptanz von FOAF als Grundlage für dieses Netz sind derzeit allerdings noch nicht gelöst und werden die Akteure in diesem Bereich vor einige Herausforderungen stellen.
5.2 Delicious.com
So gut wie alle Webbrowser bieten eine Favoritenfunktion, mit deren Hilfe man Lesezeichen auf besuchten Webseiten abspeichern kann. Delicious.com bietet seinen Usern die Möglichkeit, diese Lesezeichen im Internet abzuspeichern. Ursprünglich entwickelt wurde Delicious im Jahr 2003 von Joshua Schachter. Er benötigte eine Möglichkeit seine gesammelten Lesezeichen an einem zentralen Ort abzulegen. Im Jahr 2005 wurde Delicious von Yahoo gekauft und verzeichnete zu diesem Zeitpunkt bereits 300.000 User [23].
5.2.1 Grundidee
Zur Sortierung der eigenen Lesezeichen bietet Delicious Tags an. Mit diesen kann der User, wie oben unter Folksonomie beschrieben, die eigenen Lesezeichen in ein beliebig sortierbares System einordnen. Durch die große Anzahl an Usern (Über 30.000 im Dezember 2004) [24] und Lesezeichen kommen ausserdem soziale Aspekte hinzu. Das System ist in der Lage User anzuzeigen, die die gleichen Lesezeichen wie man selber gespeichert haben oder die gleichen Tags benutzen, um ihre Lesezeichen zu sortieren.
User können sich auch gegenseitig zu Netzwerken hinzufügen, um so immer über neue Lesezeichen dieses Personenkreises informiert zu werden. Zu diesem Zweck werden alle Tags, User und Netzwerke über RSS-Feeds syndiziert. Wenn zwei User sich gegenseitig über Lesezeichen informieren wollen von denen sie denken, dass sie für den anderen interessant sein könnten, besteht ebenfalls die Möglichkeit Lesezeichen direkt an andere User zu schicken.
Auf der Hauptseite von Delicious sind auch ohne Anmeldung die aktuell am meisten gespeicherten Lesezeichen zu sehen. Über die ebenfalls angezeigten populärsten Tags haben User die Möglichkeit schnell ihre jeweiligen Interessengebiete zu finden.
5.2.2 Umsetzung
Da Delicious-User ihre Tags frei wählen können, kommt es auch hier zu den oben beschriebenen Problemen mit Synonymen, Homonymen und den restlichen Problemen, die zu der Zersplitterung der Kategorien führen können.
Dennoch konnte in einer Untersuchung gezeigt werden[25], dass Delicious.com in der Zukunft möglicherweise selbst für eine aufkommende Ontologie (emerging ontology) aus der ursprünglichen Folksonomie sorgen könnte.
5.2.3 Benefit
"Considering the dynamics of the community and the extent of neologism, the ontologies emerging from folksonomies such as del.icio.us also have a large potential for enriching established, but slowly evolving linguistic ontologies such as Wordnet."
- Peter Mika [26]
Diese Bewegung von unten könnte eines der Grundprobleme des semantischen Webs lösen, nämlich sich auf einheitliche Ontologien einigen zu können. Durch die relativ starre Struktur der Tags und der simplen Eingabemöglichkeiten für die User, sind die Voraussetzungen für aufkommende Ontologien auf Seiten wie Delicious.com offenbar eher gegeben als auf regulären Webseiten.
Da soziale Netzwerke ihre Inhalte über RSS-Feeds zur Verfügung stellen, ist es ausserdem leichter an die jeweiligen relevanten Information zu kommen als auf herkömmlichen Webseiten. Diese müssen, wie oben unter Wrapper-Generatoren beschrieben, erst aufwändig gescannt werden, um die semantische Struktur zu erkennen und weiterverarbeiten zu können.
5.3 Flickr.com
Bei Flickr ist der Austausch von Fotos, nicht wie bei den meisten anderen sozialen Netzwerken, das zentrale Element. Seit der Gründung im Februar 2004 nahm Flickr mehr und mehr an Popularität zu und legte gemeinsam mit Delicious die Grundlage für den Erfolg der Tagging-Technologie. Im März 2005 wurde Flickr zusammen mit seiner Mutterfirma Ludicorp von Yahoo gekauft[27].
5.3.1 Grundidee
User laden ihre Fotos in ihren eigenen Fotostream hoch und können sich daraus Alben anlegen. Ausserdem können die einmal hochgeladenen Fotos auch in Gruppen, so genannten Pools, eingestellt werden. Diese sind thematisch, geografisch oder z.B. auch nach Farben oder Tageszeiten sortiert. Über diese Pools findet man schnell User die ähnliche Interessen haben und über Diskussionen in den Gruppen oder auch durch Kommentare zu einzelnen Bildern entsteht schnell ein Netz von Kontakten.
5.3.2 Umsetzung
Auch Flickr setzt, wie Delicious, stark auf Tags um die riesige Anzahl an Fotos (Anfang 2006 wurde die 100 Millionen Marke erreicht[28], im November 2008 zählte Flickr bereits drei Milliarden Fotos[29]) sortierbar und durchsuchbar zu machen. Eine API wird ebenfalls angeboten und ermöglicht es externen Entwicklern neue Suchmöglichkeiten (beispielsweise nach Farbkombinationen) zu entwerfen und zu betreiben.
Aber auch hier gibt es die gleichen Probleme auf die Folksonomies überall treffen: Zersplitterung durch uneinheitliche Schreibweisen, Tags in anderen Sprachen, etc. Da es sich hier aber um Fotos handelt kann man mit einem Wrapper-Ansatz der Text scannt nicht sehr viel anfangen. Eine viel versprechende Alternative können hier spezielle semantische Technologien bieten, die es ermöglichen semantische Informationen in Bildern zu hinterlegen.
Die aktuell am weitesten fortgeschrittene Lösung ist das am Forschungszentrum Informatik Karlsruhe entwickelte imagenotion.com. Mit ihr ist es möglich ganze Bilder oder auch nur Bildteile mit semantischen Konzepten visuell zu beschreiben[30]. Dieser Vorgang findet in einer benutzerfreundlichen Weboberfläche statt, die stark auf Web 2.0 Techniken basiert um Funktionen wie Drag & Drop und automatische Textvervollständigung zu ermöglichen.
Die Imagenotions genannten semantischen Informationen bestehen jeweils aus einem Bild und mehreren schriftlichen Beschreibungen. Diese können durch die Drag & Drop Technologie sehr einfach kombiniert werden. So ist es auch möglich das große Problem der Mehrsprachigkeit zu lösen. Jeder Imagenotion lassen sich Synonyme in anderen Sprachen zuordnen ohne das extra neue Tags angelegt werden müssen[31]. Zusätzlich wird in einem EU geförderten Projekt (imagination-project.org) unter der Leitung des FZI an der Automatisierung der Annotation gearbeitet. Hierzu werden Technologien wie Gesichtserkennung und Identifizierung, Objekt und Personenerkennung und Texterkennung von Partnern in das Projekt eingebracht.
5.3.3 Benefit
Die User von Flickr könnten durch den breiten Einsatz von semantischen Technologien auf der Flickr-Website profitieren. Da die Imagenotion-Technologie bereits in professionellen Bildagenturen wie photo12.com eingesetzt wird, ist ein Erfolg in einem großen sozialen Netz wie Flickr wahrscheinlich. Die Interessengebiete der User sind leichter zu finden und eindeutiger zu identifizieren. Durch diese Erleichterung wird das Knüpfen von sozialen Beziehungen komfortabler zu handhaben. Auch die Bewegung der emerging ontologies (s. o.) würde von der großen Userbasis und den schieren Bildermassen profitieren und relativ schnell viele passende Imagenotions erhalten. Die Qualitätskontrolle der großen Zahl an Imagenotions könnte sich durch die Masse an Usern und der Möglichkeit der automatisierten Bild-Annotation leichter darstellen als in klassischen Bilddatenbanken. Zusätzlich besteht die Möglichkeit die in vielen Bildern enthaltenen GPS-Daten, sogenannte Geotags, auszuwerten und dadurch die Treffsicherheit der automatischen semantischen Systeme zu verbessern.
Letztlich wird man aber auf absehbare Zeit auch hier um eine Kontrolle durch Menschen nicht herum kommen können.
5.4 Ausblick
5.4.1 Weiterentwicklung der Technologie
Die Möglichkeiten die die Techniken des Semantic Web für soziale Netzwerke bieten scheinen sehr groß zu sein. Gleichzeitig ist ihre Umsetzung in den heute etablierten sozialen Netzen eher unwahrscheinlich. Neben den nicht unerheblichen technischen Schwierigkeiten stehen vor allem die Interessen der jeweiligen Betreiber einer großflächigen, dezentralen Implementation entgegen. Denn ohne die zentralisierte Userbases ist jedem heute bestehendem traditionellem sozialen Netzwerk die Grundlage des Geschäftsmodells entzogen. Nicht von ungefähr versuchen derzeit mit Google und Facebook zwei der ganz großen die weltweite Community auf ihre eigenen proprietären Lösungen einzuschwören. Wer den de Facto Standard im zukünftigen sogenannten Web 3.0 (eine Zusammenführung der Technologie des Semantic Web mit sozialen Ansätzen des Web 2.0 wird auch als „Social Semantic Web“[32] oder als „Web 3.0“ bezeichnet) definieren kann, wird nach den Erwartungen der Unternehmen auch kommerziell die Nase vorn haben.
Ob sich die User in der Zukunft für die Walled Gardens der großen Anbieter oder für eine dezentralisierte und offene Architektur entscheiden werden ist heute noch nicht abzusehen.
5.4.2 Auswirkungen auf soziale Beziehungen
Die Auswirkungen von sozialen Netzwerken auf bereits bestehende Beziehungen aus der Offline-Welt sind bereits jetzt sichtbar. Die eigenen, ohne Unterstützung aus dem Web geschlossenen Freundschaften, sind oft die ersten die auch in der Online-Welt der sozialen Netzwerke verknüpft werden. Durch den vermehrten Einsatz von semantischen Technologien wird sich dieser Trend verstärken, da es leichter wird aus den Augen verlorene Freunde online wieder zu finden. Ebenso wird es leichter neue Freunde mit ähnlichen Interessen und Neigungen online zu finden die in geographischer Nähe leben und mit ihnen "echte" Freundschaften zu etablieren. Gerade heutige Kinder und Jugendliche die mit den Möglichkeiten einer vernetzten Gesellschaft aufwachsen verlagern ihre soziale Interaktion teilweise ins Netz. Die Zugriffszahlen der auf Kinder und Jugendliche zugeschnittenen sozialen Netzwerke wie MySpace SchülerVZ und StudiVZ sprechen eine deutliche Sprache. Gleichzeitig sinkt die Zeit, die Menschen der jungen Altersgruppen mit den klassischen Medien Fernsehen, Radio und Zeitung verbringen[33].
Zukünftige Generation werden deutlich webaffiner sein und die neuen Möglichkeiten, die das semantische Web dann bieten wird, ebenso selbstverständlich nutzen wie unsere Eltern heute das Telefon und den Fernseher. Dabei entstehende Gefahren für die Privatsphäre eines jeden und Unannehmlichkeiten die sich heute z.B. in unerwünschter Werbung am Telefon äussern, wird es auch im Web 3.0 geben und es werden sich entsprechende Verhaltensweisen und Techniken bilden müssen, um ihnen angemessen zu begegnen.
6 Bewertung
6.1 Pro
- Keine dedizierte Plattform mehr nötig
Der größte Vorteil des Semantic Web in sozialen Netzen besteht darin, dass keine eigene Plattform mehr nötig ist, um sich auf sozialer Ebene zu vernetzen. Nachteilig an Plattformen wie Facebook, Studivz und Xing ist, dass man sich bei derartigen Plattformen anmelden muss und dadurch ein Konto errichtet. Dies ist für eine Teilnahme unabdingbar. So liegen bei Studivz wohlmöglich andere Kontakte als bei Xing. Der Einfachheit halber wäre es erstrebenswert, ein soziales Netz zu errichten, in dem alle bestehenden Kontakte hinterlegt sind. Dies wird durch das Projekt FOAF ermöglicht, da dahinter die Idee steckt, seine persönlichen Informationen in einem RDF-Dokument zur Verfügung zu stellen und dieses zentral und auch öffentlich zugänglich zu machen. So hat jeder auf die hinterlegten Daten Zugang und kann sofort partizipieren, ohne Account und auch ohne vorherige Anmeldung. FOAF hätte also das Potential Studivz, Xing und weiteren derartigen Plattformen in dieser Beziehung den Rang abzulaufen.
- Personalisierte Werbung
Ein weiterer Vorteil des Semantic Web besteht in der Möglichkeit personalisierter Werbung. Das heißt, das zu einzelnen Personen und deren Interessensgebieten detaillierte Informationen hinterlegt und genutzt werden können. Automatische Software-Agenten verschiedener Marketing-Unternehmen könnten die Profile der User in den durch Semantic Web Technologie angereicherten sozialen Netzen scannen und bedarfsgerechte Werbung daraus generieren. Neben den Nachteilen des Datenschutzes (siehe Privatsphäre) hätte dies sowohl für den Werbetreibenden, als auch für den Beworbenen Vorteile. Die Werbung ist dann perfekt auf die Interessensgebiete des potentiellen Kunden zugeschnitten und dies erweist sich als eindeutiger Vorteil in Zeiten von Spam und zunehmender Flut von per Email beworbenen Produkten.
- Personalisieren der Suchergebnisse
Auf Grund der Personalisierung der Suchergebnisse, wird die Qualität der Ergebnisse gesteigert und unpassende Beiträge und Informationen werden herausgefiltert, so dass diese gar nicht erst angezeigt werden. Bisher ist es so, dass passende und unpassene Informationen vom Anwender selbst herausgefiltert und klassifiziert werden müssen. Bei der personalisierten Suche werden die zuvor ausgeführten Suchanfragen eines jeden Anwenders in seinem Profil gespeichert, so dass man immer wieder bei späteren Suchanfragen darauf zurückgreifen kann, was die Suche wiederum eindeutig erleichtert. Wenn ein Nutzer zum Beispiel verstärkt nach Informationen aus dem Automobilbereich besucht hat und gibt bei seiner nächsten Suche den Begriff 'Jaguar' ein, so werden ihm zunächst bevorzugt Informationen zu der Automarke angezeigt.
- Bessere Vorschläge zu neuen Interessensgebieten
Da die Informationen der Interessensgebiete einzelner Personen hinterlegt sind, ist es möglich bessere Vorschläge zu neuen Interessensgebieten zu bekommen. Ähnliche oder verwandte Interessensgebiete können besser herausgefiltert werden und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden.
6.2 Contra
- Henne Ei Paradoxum
Um ein tadelloses Funktionieren des Semantic Web zu garantieren, sind Ontologien notwendig. Diese Ontologien müssen einem Anspruch auf Vollständigkeit gerecht werden. Zunächst einmal müssten diese Ontologien erstellt werden, was in der Regel mit der Hilfe von Fachexperten geschieht. Einzelne Konzeptwelten können hierbei mitunter sehr umfangreich werden und diese verschiedenen Inseln müssen dann im Anschluss wiederum passend und richtig miteinander verknüpft werden. Im Prinzip müssten also alle von Menschen erdachten Informationen von Hand aufbereitet werden. Dies würde ein sehr amitioniertes Unterfangen darstellen. Bei einer maschinellen Aufbereitung, die den Menschen dabei unterstützen würde, würde das Paradoxon aufgeworfen werden, dass eine Maschine menschliche Texte maschinenlesbar aufbereiten soll. Dies kommt einem scheinbar wie eine Zwickmühle vor. In Bezug auf soziale Netze sieht es hier schon besser aus. Ein soziales Netz umfasst in der Regel nur einen kleinen Auszug aus der Realität, in dem Personen und soziale Kontakte nur grob erfasst werden. So werden die notwendigen Ontologien von jedem Teilnehmer des sozialen Netzes selbstständig angelegt. Daraus resultiert, dass eine maschinelle Unterstützung hier nur begrenzt von Nöten zu sein scheint.
- Hemmschwelle für weniger technisch versierte Anwender
Menschen, die das soziale Netz nutzen, sind in der Regel meistens keine Informatiker. Damit die sozialen Netze im Semantic Web aber einwandfrei funktionieren können, müssen die Anwender Informationen über sich im RDF-Format generieren und sie zum Beispiel auf ihrer Homepage generieren. Nachteilig ist allerdings, dass die wenigstens Benutzer das Wissen und die notwendigen Informationen dazu haben, noch sind sie dazu bereit, sich mit diesen Dingen zu beschäftigen. Der Erfolg eines sozialen Netzes und die Annahme durch die breite Masse steht und fällt in der Regel damit, wie viele Mitglieder man darin findet und wieviele davon insgesamt potentiell in den Bekanntenkreis fallen. Die technische Hemmschwelle zollt somit hier ihr Tribut. Das soziale Netz im Semantic Web scheint an dieser Stelle eher eine Spielwiese für solche zu sein, die sich für Technik begeistern und ein starkes Interesse haben, sich vermehrt mit ihr zu beschäftigen.
- Privatsphäre
Das Prinzip von FOAF besagt, wie schon beschrieben, dass die Informationen für jedermann zugänglich im Internet veröffentlicht werden. Neben den beschriebenen Vorteilen birgt dieses Prozedere auch den Nachteil einer sehr geringen Privatsphäre mit sich. Solche öffentlich zugänglichen Informationen mit teils äußerst detaillierten, persönlichen Angaben wie sie in sozialen Netzen gängig und notwendig sind, wecken natürlich Begehrlichkeiten. Der Anwender muss zwischen Privatspäre und Komfort/Auffindbarkeit abwägen. Einstellung zur Privatsphäre in FOAF existieren derzeit nicht und würden das Prinzip ad absurdum führen.
- Mangelnde Kontrolle auf Korrektheit der Informationen
Ein weiteres Problem des Semantic Web ist die Kontrolle der eingestellten Informationen. Im Prinzip kann jeder jede Information angeben und veröffentlichen. Somit kann sich z.B. in sozialen Netzen jeder eine x-beliebige Identität erstellen und sich damit als eine andere Person ausgeben. Dieses Problem gibt es natürlich auch heute schon in den normalen sozialen Netzen. Der Unterschied besteht allerdings darin, dass die Identitäten in der Regel durch menschliche Intelligenz und Erfahrung geprüft werden können, z.B. durch die Sichtung der Profilbilder. In der Regel wird ein Fake-Account wenige Bilder in wenigen Lebenslagen zeigen. Die durch arglose Agenten und Robots generierten Informationen im Semantic Web sind trotz aller KI und Inferenzen nicht annähernd so transparent und nachvollziehbar. Wie im Kapitel 3.1.2.5 aufgezeigt, existieren zwar Maßnahmen dagegen aber 100%ige Sicherheit gibt es nie. Mit genügend krimineller Energie ist es immer möglich die Mechanismen auszuspielen; die menschliche Intelligenz ist durch nichts zu ersetzen. Trotz jahrelanger Erfahrung und ausgeklügelter Algorithmen gelingt es z.B. Spam-Versendern immer wieder, die Spam-Filter auszutricksen. Das menschliche Auge entlarvt solchen Spam im Vergleich in der Regel relativ zielsicher. Das man sich im Semantic Web auf die in der Regel zum größten Teil durch Maschinen aufbereiteten Informationen verlassen muss, könnte in der Realität für die sozialen Netze im Semantic Web ein Problem darstellen.
- Entzug des Geschäftsmodells durch das Fehlen der Notwendigkeit einer Anmeldung
Der Größte Vorteil von FOAF ist gleichzeitig auch sein größter Nachteil: Es ist nicht mehr notwendig einen Account anzulegen um an den sozialen Netzwerken teilhaben zu können. Dies birgt das Risiko, dass das elementare Geschäftsmodell der sozialen Netzwerke, nämlich den Aufbau einer großen zentralen Userbase, entzogen wird. Damit macht sich FOAF für kommerzielle Betreiber uninteressant.
7 Fazit
Die Idee des Bernes-Lee hätte zweifelsohne das Zeug dazu das World Wide Web zwar nicht zu revolutionieren aber für den Menschen ein ganzes Stück zu vereinfachen bzw. die Maschinen für die Zwecke des Menschen besser einzuspannen. Denn wenn die Maschine den Schluss ziehen kann, dass sich z.B. hinter dem String "02.09.1980" ein Geburtsdatum verbirgt und das eben dieses Geburtsdatum einem konkreten Kontakt in den sozialen Netzen zugeordnet ist, sind dadurch im alltäglichen Umgang gewisse Vorteile nicht von der Hand zu weisen. Denkbar wäre das Versenden automatischer Geburtstagsgrußkarten, um nur ein sehr triviales Beispiel zu nennen. Mit FOAF - Friend of a Friend - dem Vorreiter-Projekt in Bezug auf Semantic Web Technologien in sozialen Netzen wird ebenfalls aufgezeigt, dass Semantic Web in sozialen Netzen Sinn machen kann. Dabei hat jeder Anwender die Möglichkeit, ein entsprechendes FOAF-Dokument mit seinen persönlichen Daten zu veröffentlichen und damit sofort weltweit von jedem auffindbar zu sein. Ganz ohne Anmeldung in einem dediziertem sozialen Netzwerk, in dem der Gesuchte wohlmöglich gar nicht eingetragen ist. FOAF hat das Potenial das EINE soziale Netzwerk zu sein, in dem ALLE bekannten Kontakte hinterlegt sind. Ob dies allerdings alleinig auf die Technologie des Semantic Web zurückzuführen ist, ist fraglich. Hierfür zeigt sich eher der ausgeklügelte Ansatz hinter FOAF verantwortlich.
Seit der Idee von Berners-Lee im Jahre 2001 sind nun mehr fast acht Jahre vergangen. Für die üblichen Zeitspannen in der stark von Innovationen und immer kürzeren Produkt-Zyklen geprägten IT-Welt ein beachtlicher Zeitrahmen. Zu einem erwähnenswerten Durchbruch hat es das Semantic Web dabei allerdings noch nicht geschafft. Dies kann daran liegen, dass ein funktionierendes und weltumspannendes Semantic Web fertige Ontologien benötigt. Fertige Ontologien mit Anspruch auf Vollständigkeit. Momentan ist das Semantic Web (Stand Januar 2009) aber weiterhin nur Gegenstand verschiedener wissenschaftlicher Forschungsprojekte oder Spielwiese für Technikbegeisterte. Die dadurch entstandenen inhomogenen Ontologie Inseln müssten im Idealfall aufwendig miteinander verknüpft werden. Eine eher schwieriges Unterfangen.
"Es fehlt der Brückenschlag. Bislang fruchteten sämtliche Bestrebungen und groß angelegten Forschungsprojekte wenig. Heraus kamen meist Einzellösungen von fraglichem Mehrwert, jeder kocht sein eigenes semantisches Süppchen, und statt einer Landschaft aus über alle Grenzen hinweg kommunizierenden Maschinen liegt eher ein Meer aus isolierten kleinen Inseln vor: jede davon eine eigene Ontologie, die allein und verlassen ihr Dasein fristet. Der große Wurf blieb aus. Das Projekt Semantic Web ist darum eher als Fehlschlag zu bewerten, so sehr mancher das bedauern mag." [34]
- Cai Ziegler
Ferner ist der typische Durchschnittsanwender sozialer Netze in der Regel kein Informatiker. Die Bereitschaft oder das technische Know How um ein FOAF-Dokument über die eigene Person standardkonform im RDF-Format zu generieren und in einem Webauftritt einzubinden, wird bei den meisten Anwendern eben nicht vorhanden sein. Ob ein soziales Netz jedoch erfolgreich ist und von einer breiten Masse angenommen wird, steht und fällt aber in der Regel damit, wieviele Mitglieder man darin findet und wieviele davon potentiell in den Bekanntenkreis fallen. Die technische Hemmschwelle zollt hier ihren Tribut.
Vor diesem Hintergrund ist es fraglich ob das Semantic Web in den sozialen Netzen einen nennenswerten Erfolg haben wird. Unter dem Strich hat sich das Semantic Web in sozialen Netzen nicht merklich durchgesetzt[35]. Einen wirklich elementarer Mehrwert entsteht durch die Verwendung nicht. Eine sogenannte Killeranwendung, die einer neuen Technologie in der Regel zum finalen Durchbruch verhilft, gibt es momentan noch nicht. Viel mehr besteht im Moment die Chance darin, dass die Technologie des Semantic Web im Hintergrund ihren Dienst verrichtet und dadurch einen zusätzlichen Komfortgewinn für den Anwender ermöglicht. Nicht weniger aber auch nicht mehr. Ob dieser Benefit im Bezug auf den aufzubringen Aufwand gerechtfertigt ist, bleibt allerdings fraglich.
8 Abkürzungsverzeichnis
| Abkürzung | Bedeutung |
|---|---|
| ASCII | American Standard Code for Information Interchange |
| FOAF | Friend of a Friend |
| HTML | Hypertext Markup Language |
| KI | Künstliche Intelligenz |
| OWL | Web Ontology Language |
| RDF | Resource Description Framework |
| RDFS | Resource Description Framework Schema |
| SPARQL | Simple Protocol and RDF Query Language |
| URI | Uniform Resource Identifiers |
| URL | Uniform Resource Locator |
| W3C | World Wide Web Consortium |
| XML | Extensible Markup Language |
| XMPP | Extensible Messaging and Presence Protocol |
9 Abbildungsverzeichnis
| Abb.-Nr. | Abbildung |
|---|---|
| Abbildung 1: | Tim Berners-Lee |
| Abbildung 2: | Semantisches Web Schichttorte |
| Abbildung 3: | RDF Beispiel |
| Abbildung 4: | Startdaten einiger sozialer Netzwerke |
| Abbildung 5: | ESP Game |
| Abbildung 6: | Tagcloud |
| Abbildung 7: | FOAF-a-Matic Mark 2 |
| Abbildung 8: | Delicious.com Hauptseite |
| Abbildung 9: | Flickr Weltkarte |
10 Fußnoten
- ↑ Vgl. Braun, in: c`t (2007) S.172
- ↑ Vgl. Berners-Lee et al. (2001), S.34
- ↑ Vgl. Vossen/Hagemann (2007), S.282
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.12
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.13
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.17
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.35
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.202
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.125
- ↑ Vgl. Braun, in: c`t (2007) S.174
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.157
- ↑ Vgl. Hitzler et al. (2007), S.152
- ↑ Vgl. Braun, in: c`t (2007) S.174
- ↑ Vgl. Boyd/Ellison (2007)
- ↑ Vgl. Hughes-Croucher (2008)
- ↑ Vgl. Vgl. Berners-Lee et al. (2001), S.2
- ↑ Vgl. Blumauer/Pellegrini (2008), S.71
- ↑ Vgl. Berners-Lee (2008)
- ↑ Vgl. Dodds
- ↑ Vgl. Dodds (2003)
- ↑ Vgl. Smarr (2004)
- ↑ Vgl. Heuer (2008)
- ↑ Vgl. Vossen/Hagemann (2007), S. 196
- ↑ Vgl. Mika (2007), S. 200
- ↑ Vgl. Mika (2007), S. 198 ff.
- ↑ Vgl. Mika (2007), S. 203
- ↑ Vgl. Vossen/Hagemann (2007), S. 185
- ↑ Vgl. Vossen/Hagemann (2007), S. 185
- ↑ Vgl. Flickr-Blog http://blog.flickr.net/de/2008/11/03/3-milliarden/, 11.01.2009, 13:40
- ↑ Vgl.Walter/Nagypal (2007) S. 161-166
- ↑ Vgl. Koch (2008) S. 126-130
- ↑ Vgl. Blumauer/Pellegrini (2008), S.88
- ↑ Probst/Ikrath (2008), S.25 ff.
- ↑ Vgl. Cai Ziegler, in: iX (2006) S.56
- ↑ Vgl. Cai Ziegler, in: iX (2006) S.76
11 Anhänge
11.1 Literaturverzeichnis
Monographien
Blumauer/Pellegrini (2008): Blumauer, Andreas; Pellegrini, Tassilo: Social Semantic Web: Web 2.0 - Was nun?, Springer, Berlin 2008
Mika (2007): Mika, Peter: Social Networks and the Semantic Web, Springer, New York 2007
Probst/Ikrath (2008): Probst, Martina; Ikrath, Philipp: Timescout 2008 - Die junge Trendstudie von heute für morgen, tfactory, Wien/Hamburg 2008
Vossen/Hagemann (2007): Vossen, Gottfried; Hagemann, Stephan: Unleashing Web 2.0: From Concepts to Creativity, Academic Press, 2007
Sammelbände
Walter/Nagypal (2007): Walter, Andreas / Nagypal, Gabor: Imagenotion - Collaborative Semantic Annotation of Images and Image Parts and Work Integrated Creation of Ontologies, in: Auer, Sören; Bizer, Christian; Müller, Claudia; V. Zhdanova, Anna: The Social Semantic Web 2007, Gesellschaft für Informatik, Bonn 2007, S. 161-166
Berners-Lee et al. (2001): Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora: The Semantic Web, in: Scientific American 2001
Hitzler et al. (2007): Hitzler, Pascal; Krötzsch, Markus; Rudolph Sebastian; Sure, York: Semantic Web, Springer, Berlin 2007
Zeitschriften
Ziegler (2006): Ziegler, Cai: RDF-Anwendungen FOAF, RSS, CC/PP und XUL - Sinnsucher; in: iX 2006, Heft 3, S. 76-79
Ziegler (2006): Ziegler, Cai: Web 2.0 versus Semantic Web - Smartes Chaos; in: iX 2006, Heft 11, S. 54-59
Braun (2007): Braun, Herbert: Sinn oder nicht Sinn - Vom Suchen und Finden der Semantik im Web; in: c`t 2007, Heft 21, S.172-179
Koch (2008): Koch, Daniel: Weltbeschreibung - Bildannotationen im semantischen Web; in: iX 2008, Heft 11, S. 126-130
Internet-Quellen
Berners-Lee (2008): Berners-Lee, Tim: Timbl's blog - Giant Global Graph, http://dig.csail.mit.edu/breadcrumbs/node/215, 31.12.2008, 00:19
Boyd/Ellison (2007): Boyd, Danah M., Ellison, Nicole B.: Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), article 11, http://jcmc.indiana.edu/vol13/issue1/boyd.ellison.html, 30.12.2008, 23:38
Heuer (2008): Heuer, Jan Torben: Privacy in the semantic web - Social Networks based on XMPP, http://events.ccc.de/congress/2008/Fahrplan/attachments/1199_heuer_25c3_privacy_semantic_web_xmpp.pdf, 11.01.2009, 16:08
Smarr (2004): Smarr, Joseph: Technical and Privacy Challenges for Integrating FOAF into Existing Applications, http://www.w3.org/2001/sw/Europe/events/foaf-galway/papers/fp/technical_and_privacy_challenges/, 11.01.2009, 13:42
Technische Dokumentation
Dodds: Dodds, Leigh: FOAF-a-Matic, http://www.ldodds.com/foaf/foaf-a-matic.de.html, 13.01.2009, 19:37
Dodds (2003): Dodds, Leigh:FOAF-a-Matic Mark 2, http://www.ldodds.com/wordtin/Wiki.jsp?page=FOAFaMaticMark2, 13.01.2009, 19:38
Hughes-Croucher (2008): Hughes-Croucher, Tom: Yahoo Developer Network Blog - The Open Stack: An Introduction, http://developer.yahoo.net/blog/archives/2008/12/the_open_stack.html, 13.01.2009, 21:13
