In Kürze werden wir Werbung in Twick.it schalten. Warum? Weil die Entwicklung der Erklärmaschine und das Hosting der Server Geld kostet; weil wir euch im Gegensatz zur Wikipedia nicht nach Spenden fragen wollen und weil uns noch kein besseres Monetarisierungskonzept eingefallen ist. Du willst doch auch, dass Twick.it eine unabhängige Plattform bleibt, auf der du dein Wissen frei mit allen teilen kannst, oder? Wenn du keinen besseren Vorschlag hast, führt also mittelfristig kein Weg an Werbung vorbei. Außerdem haben wir eine Vision von Werbung, die dir mittels unserer Semantik-Algorithmen themenverwandte Dinge vorschlägt. Das könnte ein bisschen wie bei Amazon funktionierten: Leute, die sich für dieses Thema interessiert haben, fanden diese Werbung gut. Diese soziale, kontextsensitive Werbung müssen wir im praktischen Einsatz testen, um sie weiterzuentwickeln.

Ist Werbung anrüchig oder alltäglich?

Seit der Cebit 2010 befindet sich unsere Wissensplattform in der offenen Beta-Phase und bisher haben wir uns standhaft geweigert, Werbung zu schalten oder Sponsoring zu betreiben. Warum?

1. Waren und sind wir der Ansicht, dass es ein wenig anrüchig ist, mit dem Wissen der Crowd Geld zu verdienen. Andererseits scheint sich ja bei Facebook, Twitter & Google. niemand daran zu stören. Auch bei Wikipedia wird das riesige Spendenbanner seit Anbeginn geduldet.
2. Sollte das Wissen im Mittelpunkt stehen. Präzise und auf den Punkt. Werbung erschien uns als eine überflüssige Ablenkung. Andererseits nutze ich Google täglich und nehme die Werbung überhaupt nicht mehr bewusst war. Für mich existiert sie gar nicht. Darum habe ich mich immer gefragt, wie man mit Werbung auf Websites überhaupt Geld verdienen kann.

Und genau das wollen wir raus finden.

Klüger und schöner durch Werbung

Was ändert sich durch das Einblenden von Werbung? Werden mehr oder weniger Seiten aufgerufen? Steigt die Verweildauer (gut) oder die Ladezeit (schlecht)? Wonach suchen die passiven Benutzer von Twick.it eigentlich: Klicken sie direkt auf die Werbung oder doch auf den Link mit weiterführenden Informationen unterhalb deiner Erklärung? Wie hoch sind die CTR und die Conversion Rate bei unterschiedlichen Suchbegriffen? Wie reagiert ein Benutzer, der bei einem Suchbegriff auf einem Thema landet, dass noch nicht erklärt wurde? Durch die Werbung erfahren wir viele Dinge über die Nutzung von Twick.it, die wir konstruktiv verwerten können. Nicht zuletzt werden wir ein paar Euro einnehmen, die wir in dringend benötigte Änderungen des Webdesigns stecken können. Durch Werbung wird die Erklärmaschine im Endeffekt also klüger und schöner werden.

+++ Die klügste Werbung aller Zeiten +++

Außerdem wollen wir ja nicht einfach Werbeflächen an den Meistbietenden verhökern, sondern Werbung, die Sinn macht, erfinden. Durch unsere Semantik-Analyse können wir ziemlich gut und vollautomatisch Beziehungen zwischen verwandten Themen erkennen. Das ermöglicht es uns, kontextsensitive Werbung zu schalten. Du suchst nach John Lennon? Dann könnte eine Biografie von Paul McCartney für dich interessant sein. Das ist der ominöse Serendipity-Effekt. Wir zeigen dir Sachen, von denen du noch gar nicht wusstest, dass du die suchst Nicht zuletzt hoffen wir, durch die eindeutig messbaren Klickzahlen die semantische Verknüpfung der Twicks weiter zu optimieren. Hier hat die Erklärmaschine gegenüber traditionellen Suchmaschinen einen klaren Vorteil.

Sag uns deine Meinung!

Letztlich wird die Werbung dazu führen, dass wir Twick.it nicht nur weiter betreiben, sondern noch besser machen können. Uns ist sehr wichtig, dass sich die aktiven Erklärer dadurch nicht gestört fühlen! Darum gebt uns euer Feedback. Wir werden alles genau prüfen und (sofern möglich) kurzfristig umsetzen. Vielleicht wird es bald eine Funktion für aktive Twicker geben, um die Werbung auszublenden. Auch unsere Vision von einem Sozialen Bezahlsystem zur Förderung Freien Wissens haben wir noch nicht aufgegeben…

Was meinst du? Ist Werbung das Anfang vom Ende, ist sie dir egal oder lässt sich Werbung sogar sinnvoll zur Weiterentwicklung von Twick.it nutzen?

Wie eine Suchmaschine funktioniert, ist klar: Man gibt ein Suchwort ein, die Maschine prüft den Index und liefert eine Liste von Treffern in den so genannte Search Engine Result Pages SERP. Bis auf das Eintippen des Suchbegriffs läuft der gesamte Prozess automatisiert ab. Entscheidend ist jedoch: Welche Ergebnisse ganz oben in der Liste erscheinen, wird allein durch die Algorithmen der Suchmaschine berechnet und bestimmt. Und diese lassen sich durch Suchmaschinenoptimierung SEO manipulieren. Im Gegensatz dazu haben bei Twick.it Menschen das Sagen. In diesem Artikel versuche ich, den Unterschied zwischen Suchmaschine und Erklärmaschine zu erläutern.

Suchmaschinen und das Semantik-Problem

Das Hauptproblem der Suchmaschinen? Sie sind dumm. Ihr größter Vorteil? Sie sind schnell und können ungeheure Datenmengen sichten. Allerdings konnten Suchmaschinen bisher den Kontext einer Information oder Suchanfrage nicht deuten. Alles, was Google überprüft, ist der PageRank einer bestimmten Internetadresse und ihre Relevanz für die jeweilige Suchanfrage. Wenn wir nach John Lennon suchen, erhalten wir dazu Millionen Ergebnisse, aber nicht zu Liverpool oder Imagine. Der Maschine sind diese Zugehörigkeiten, die für den Menschen natürlich und wichtig sind, fremd. Das ist das Semantik-Problem: eine Maschine kann aus sich heraus keine sinnvollen Zusammenhänge erkennen und deuten. Sie kennt nur Nullen und Einsen. Für alles, was dazwischen liegt, benötigt die Suchmaschine entweder gesunden Menschenverstand oder Künstliche Intelligenz.

Intelligente Datenbasis ermöglicht sinnvolle Verknüpfung

Auch Twick.it ist nicht intelligent – aber sie hat eine „intelligente“ (hoch strukturierte) Datenbasis. Durch das Prinzip der Kürze haben wir eine besonders hohe Informationsdichte in den Definitionen, die wir analysieren können. Unsere semantische Algorithmen erfassen automatisch die wichtigsten Schlagworte und verwandte Themen. So werden bei Twick.it automatisch alle Erklärungen kontextsensitiv miteinander verknüpft. Was Wikipedianer in mühevoller Kleinarbeit per Hand erledigen, geschieht hier von ganz alleine!

Menschen sind glaubwürdiger als Maschinen

Bei Twick.it steht der Mensch im Mittelpunkt, nicht die Maschine. Bei Twick.it erklären Menschen Begriffe und andere Menschen bewerten diese Erklärungen. Anhand des Profils und der Bewertungen kann der Suchende schnell erkennen, ob eine Erklärung vertrauenswürdig und nützlich ist. Suchmaschinen hingegen liefern keine Erklärungen, sondern Ergebnisse in Form von Trefferlisten. Diese werden automatisch durch geheime Algorithmen erstellt und können durch Suchmaschinenoptimierung manipuliert werden. Sie sind also nicht besonders vertrauenswürdig. Google +1 oder Facebook-Likes oder Twitter-Retweets ändern daran nichts. Ich zweifle auch, dass das Facebook zur Semantikmaschine mutiert.  Am Ende des Tages sind es doch nur wir Nutzer, die den Input geben.

Social Search führt zur Filter Bubble

Google, Bing und Co haben die Problematik erkannt und versuchen deswegen zwanghaft Statusmeldungen aus sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter in ihre Suchergebnisse einzubauen. Das nennen sie dann etwas hochtrabend „Social Search“. Wenn zufällig ein Bekannter von mir etwas zu „John Lennon“ gepostet hat, erscheint es auch in den Suchergebnissen. Na, toll. Natürlich sagen Google & Co., dass sie auch die Qualität des Absenders bewerten. In der Realität führt das jedoch zu einer Verschlechterung der Suchergebnisse durch die Entstehung der Filter Bubble.

Social Search Made by Twick.it

Twick.it hingegen ist durch und durch “Social”. Wir analysieren keinen Index, sondern fragen einfach die Community, welches die beste Erklärung für ein Thema ist. Ob die Suche nach „John Lennon“ eine Mini-Biografie in 140 Zeichen auswirft mit Link zum entsprechenden Wikipedia-Artikel oder eine Lobeshymne mit Link zu einer Amazon-Wunschliste – das entscheidet allein ihr. Wir glauben sogar, dass sich die beste Definition für ein Thema mit der Zeit wandeln kann. Während der Anfangszeit im Cavern Club hätte die Erklärung für John Lennon sicher anders gelautet als während der Beatlemania.

In der Kürze liegt die Würze

Ist es für die Erst-Information wirklich wichtig zu wissen, dass John Lennon mehrere verschiedene Zweit-Vornamen hatte und an welchem Tag er starb? Nö. Wichtig ist, was wichtig ist. Und das Wichtige lässt sich in der Regel auch in einem Satz zusammenfassen. Ein entscheidender Unterschied zu Suchmaschinen ist also die Schnelligkeit. Auch wenn unsere Ladezeiten niemals so schnell sein werden wie Google, sind die Nutzer bei der Erklärmaschine doch schneller am Ziel. Man muss sich nicht erst durch Millionen Google-Treffer wühlen.

Finden statt suchen: Das Prinzip der Erklärmaschine

Google hat es sich zur Aufgabe gemacht, das Wissen der Welt zu organisieren. Darin sind sie verdammt gut. Zu jeder Suchanfrage wird eine Vielzahl an Informationsquellen in den SERP gelistet. Das Schöne an Twick.it ist jedoch: Wenn die Suchmaschine die Twick.it-Erklärung richtig indexiert hat, erübrigt sich ein weiterer Klick auf die Quelle. Denn die Antwort steht schon da. Probiert es mal selber aus: Mit Twoogle kannst du gleichzeitig bei Twick.it und Google nach Suchbegriffen suchen. Das sieht dann so aus:

Menschliche Erklärung sinnvoller als Millionen Links

Vorteile einer Suchmaschine

• Objektivität
• Quantität
• Schnelligkeit

Vorteile der Erklärmaschine

• Authentizität
• Vertrauenswürdigkeit
• Qualität
• Menschlichkeit („Social“)
• Verständlichkeit
• Semantische Verknüpfung der Begriffe
• Kein Filter Bubble

Social Search, Location Based Services, Social Networks und die semantische Sprachsteuerung Siri werden die Suche in Zukunft prägen. Aber vielleicht können wir Nutzer mit der Erklärmaschine auch einen Beitrag dazu leisten, dass das online-gesammelte und strukturierte Wissen noch menschlicher, noch sinnvoller, wird.

Was meinst du? Wie sieht die SuchMenschine der Zukunft aus?

Im Artikel Das Semantic Web ist ein Traum spricht Peter Kruse von dem grundsätzlichen Problem des Internets: Informationen werden aus dem Kontext gerissen und können kaum verstanden werden. In diesem Video-Interview erklärt er, wie in einem Wiki das Semantik-Problem entschärft werden kann – nämlich durch einen Fokus auf Fakten, ein überschaubares redaktionelles Netzwerk und Einigung auf grundlegende Qualitätskriterien. Erfolgreiche Kollaboration im Web 2.0 beruht demnach auf gemeinschaftlichen Werten und das Teilen einer gemeinschaftlichen Bedeutungswelt.

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Nicht umsonst lautet der Leitspruch von Peter Kruses Unternehmensberatung „A matter of fact in a world of values”. Sein Anspruch ist es, durch die qualitative Auswertung von Fakten bedeutungsvolle Muster zu erkennen, die sich in unterschiedlichen Systemen und Konstellationen bilden. Diese Herangehensweise lässt sich auch auf das Web 2.0 und die sozialen Medien anwenden. Das hat nichts mit Mystifizierung zu tun, wie ihm von FAZ-Redakteur Edo Reents vorgeworfen wurde. Im Gegenteil. Im Gespräch mit Twick.it hat Peter Kruse mehrmals betont: „Alles, was ich mache, ist Daten auswerten und Muster erkennen.“ Ein wenig erinnert mich dieser Ansatz an die tiefenpsychologischen Interviews, die ein guter Freund von mir jahrelang für das Marktforschungsinstitut Rheingold durchgeführt hat. Qualitative Auswertung und Verdichtung: Ich finde diesen Ansatz auf jeden Fall sinnvoll.

Gemeinschaftliches Verstehen ist Voraussetzung

Im Interview sagt Peter Kruse, dass Zusammenarbeit an gemeinschaftliches Verstehen gebunden ist. Wenn die Teilnehmer eines Projektes unterschiedliche Bedeutungswelten haben, wird die Kollaboration deutlich schwerer – wenn nicht sogar unmöglich. Ich denke, hiermit spielt Peter Kruse auf den Begriff vom „Kulturraum" an, den er im ZDF-Interview mit Sascha Lobo und Mario Sixtus geprägt hat. Teilt man diese soziale Bedeutungswelt nicht, kommt es zum Clash der Kulturen, wie Peter Kruse im re:publica-Vortrag „Wie die Netzwerke Wirtschaft und Gesellschaft revolutionieren“ gezeigt hat. Die aktuelle Diskussion um Street-View, die Digitale Öffentlichkeit und die vollkommen unzulänglichen Regulierungsversuche des Innenministers bieten unterhaltsame Beispiele für das Aufeinanderprallen der Weltsicht von Digital Native und Nonliner.

Ist ein Wiki ein faktenbezogenes System?

In einem Wiki ist das Semantik-Problem nicht so ausgeprägt, da es um „definitorische Wahrheit“ bemüht ist. In den Augen von Peter Kruse ist Wikipedia ein System, dass in erster Linie auf Fakten und nicht auf Meinungen basiert. Ich kann mir vorstellen, dass diese Aussage bei vielen Wikipedianern auf Widerspruch stoßen wird. Auch wenn Quellennachweis, Faktchecking, Objektivität und Verifizierung elementare Kriterien für die Erstellung eines Wikipedia-Artikels sind, zeigen sich in der täglichen Praxis, wie fundamental die Diskussionsseiten und die persönliche Einflussnahme von Autoren und Administratoren sind.

Es gibt keinen neutralen Gesichtspunkt!

Auch für die Erklärmaschine gibt es gemeinschaftliche Werte, die in unseren Grundsätzen zur Diskussion gestellt werden. Im Angesicht der fortgesetzten Relevanzdebatte bei Wikipedia wurde dort etwas provokativ formuliert: „Es gibt keinen neutralen Gesichtspunkt.“ Weiterhin heißt es in unseren Grundsätzen: „Wissen wird durch Persönlichkeiten geprägt.“ und „Relevanz ist abhängig vom Standpunkt.“ Das heißt natürlich nicht, dass wir bei Twick.it keinen Wert auf Fakten legen. Aber statt auf der vermeintlich objektiven Darstellung einer Wahrheit wie bei Wikipedia liegt der Fokus unserer Erklärungen eher auf dem Aspekt der konkreten, individuell abhängigen Nützlichkeit im Alltag.

Qualität durch Restriktion der Redakteure

Im Interview räumt Professor Kruse ein, dass in einem Wiki über Ethik oder Kunst das Semantik-Problem wieder größer sei. Bei diesen Themen steht der Diskurs im Vordergrund, da es weniger vergleichbare Fakten gibt. Unabhängig davon gilt jedoch: Das grundlegende Kriterium für ein funktionstüchtiges Wiki ist das gemeinschaftliche Sammeln von Realdaten und deren Einbindung in einen sinnvollen Kontext. Zu welchen fruchtbaren Resultaten diese Kollaboration führt, beschreibt der Medienprofessor Clay Shirky in seinem neuesten Buch Cognitive Surplus.

Weiterhin gilt es, ein überschaubares redaktionelles Netzwerk aufzubauen, das grundlegende Prinzipien der Qualitätssicherung akzeptiert. Wikipedia ist also keinesfalls eine Plattform, an der JEDER mitarbeiten kann oder auch nur sollte. Peter Kruse schmunzelt: „Wenn alle mitarbeiten würden, würde das zu einem Turmbau zu Babel führen.“ Die These von der beschränkten Anzahl an Redakteuren zur Sicherung der Qualität wird übrigens auch von Wikipedia-Gründer Jimmy Wales immer wieder betont. Zitat Jimmy Wales: „Zum engeren Kern – das sind nach unserer Definition Wikipedianer, die mehr als 100 Beiträge monatlich neu schreiben oder ändern – zählen etwa 800 bis 900 deutschsprachige Autoren. Wikipedia ist also weit individueller als gemeinhin angenommen. Update: Laut aktuellen Zahlen der Wikimedia sind für die Deutsche Wikipedia mit ihrer Millionen Artikel gut 1.100 aktive Redakteure (mit mehr als 100 Edits) zuständig.

Twick.it löst das Semantik-Problem

(Auch die Erklärmaschine ist ja eine Art Wiki. Zwar arbeiten bei uns nicht viele Autoren an einem Text, aber viele Nutzer ermitteln gemeinsam aus vielen möglichen Erklärungen die nützlichste. Darüber habe ich mich bereits im Artikel Wikipedia und das Web 2.0-Prinzip ausgelassen.)

Bei Twick.it lösen wir das Semantik-Problem ganz pragmatisch: Jeder erklärt, was er will und wie er will. Aber in maximal 140 Zeichen. Alles Unwesentliche muss weggelassen werden. So produzieren die Autoren zwangsläufig eine hohe Informationsdichte in den Definitionen. Das ist die grundlegende Idee einer User Generated Description. Dann kommen die semantischen Algorithmen der Erklärmaschine ins Spiel und generieren automatisch Verwandte Themen, die Schlagwort-Wolke und den Wissensbaum. Durch die Veröffentlichung des Autors, das kollektive Bewertungssystem, den Link mit weiterführenden Informationen und die automatische Vernetzung mit verwandten Begriffen wird die einzelne Information wieder in einen Kontext eingebettet, der das Verstehen erleichtert.

Übrigens: Eine sehr interessante Idee zur Lösung des Semantik-Problems präsentiert Jeff Sayre – er nennt es dezentralisiertes semantisches Microblogging.

Fazit

Die Gespräche mit Peter Kruse haben uns darin bestätigt, dass wir mit der Idee von Twick.it den richtigen Weg eingeschlagen haben. Während bei Twitter die Mitteilungen in Echtzeit verpuffen und bei Wikipedia oftmals die gesuchte Information in endlosen Textwüsten untergeht, baut die Erklärmaschine Twick für Twick ein detailgetreues, facettenreiches Abbild der Wirklichkeit. Mit authentischen Worten von denen, die es am besten wissen müssen – den „Lebensexperten“.

Anmerkung der Redaktion: Ich möchte mich beim geneigten Leser noch für den nervigen Pleonasmus „Kollaborative Zusammenarbeit“ entschuldigen. Beim nächsten Interview wird alles besser

Das Internet stellt Menschen vor ein grundsätzliches Bedeutungsproblem: Die bereitgestellten Informationen sind zumeist aus dem Kontext gerissen. Durch den fehlenden Kontext, die schiere Menge und die Komplexität der verfügbaren Daten wird das Verstehen und Einordnen der einzelnen Informationen zur Herkules-Aufgabe. Viele Wissenschaftler forschen darum an dem Semantic Web. Der Interneterklärer Peter Kruse sagt jedoch, dass das Semantic Web ein Traum bleiben wird. Stattdessen hat sich konsequenterweise ein Soziales Netz entwickelt. Denn die Empfehlungen unseres sozialen Netzwerkes ermöglichen uns, bedeutungsvolle Muster im Informations-Chaos zu erkennen.

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Sintflut der Daten

In der gesamten Geschichte des Internets wurden bis 2003 zwei Exabyte an Informationen produziert. Nach neuesten Rechnungen produzieren wir die gleiche Menge an Informationen inzwischen alle zwei Tage – hat Eric Schmidt von Google vor kurzem behauptet. Auch wenn ich diesem Rechenbeispiel misstraue, verdeutlicht es doch die ungeheure Datenvermehrung, die unter anderem durch das Internet und die Sozialen Medien möglich gemacht wurde.

Space-Time Intelligence: Präsentiert auf der CeBIT 2010 vom Fraunhofer Institut

Kontrollverlust durch Komplexität

Nicht nur die Menge der verfügbaren Daten, sondern auch die Anzahl der anzapfbaren Quellen hat sich vervielfacht. Dadurch wird das Einordnen und Verstehen der Informationen weiter erschwert. Schließlich erreichen mich die Informationen in Echtzeit – ungefiltert, ungeprüft, ungeordnet. Aus ihrem ursprünglichen Kontext gerissen. Das stellt mich vor eine Reihe von Problemen:

1.    Ich weiß nicht, welche Quellen vertrauenswürdig sind.
2.    Ich kenne den ursprünglichen Kontext nicht.
3.    Ich kann widersprüchliche Daten kaum oder gar nicht miteinander vergleichen.

Aufgrund dieser ohnmächtigen Erfahrung ist es nur konsequent, sagt Peter Kruse, dass sich ein soziales Netz gebildet hat.

Mit besten Empfehlungen: Das Soziale Netz

Das Besondere am Sozialen Netz ist nicht nur das Teilen von Informationen, sondern das Empfehlen und Bewerten. (Der Social Media-Experte Thilo Specht hat dazu kürzlich einen lesenswerten Artikel veröffentlicht.) Nicht durch den Klappentext des Verlags, sondern durch die Kunden-Rezensionen erkenne ich bei Amazon, ob mir ein Buch gefällt. Ist ein Händler bei eBay vertrauenswürdig? Ein Blick auf die Bewertungen genügt. Lohnt es sich einen Blog-Artikel zu lesen? Mal sehen, wie viele Facebook-Empfehlungen er erhalten hat. Auch Informationsplattformen wie Digg oder Twitter beruhen auf dem Empfehlungsprinzip. Ein legendäres Beispiel sind die FollowFriday-Empfehlungen. Ähnlich wie bei dem Semantic Browser von Twick.it setzen diese Internetdienste in erster Linie auf Menschen – was aber ist mit den Maschinen?

Der Traum vom Semantic Web

Spieglein, Spieglein an der Wand: Wie sieht es aus in meinem Verstand?

Schon jetzt können Maschinen die emotionale Bedeutung von Worten analysieren (Stichwort: Sentimentanalyse) , Gesichtsausdrücke deuten und mittels Opinion Mining sogar den Zustand einer Gesellschaft darstellen. Soziale Suchmaschinen sind auf dem Vormarsch, die den Datenstrom nach den Empfehlungen meines persönlichen Netzwerkes sortieren. Trotzdem wird das Semantic Web (vorerst) ein Traum bleiben. Denn unsere „Desambiguierungsmaschine“ (O-Ton Kruse), das menschliche Gehirn, hatte eine ganze Evolution Zeit, die Mustererkennung zu perfektionieren, um die Vieldeutigkeit auf ein verständliches Maß zu reduzieren. Social Media und des Echtzeit-Internet befinden sich jedoch noch in der Kinderstube. Sie wachsen…

Was ist deine Meinung zum Semantic Web? Wird es die Informationssuche verbessern oder bleibt es ein Traum? Wird eine Maschine jemals verstehen können, was ein Mensch im Sinn hat und wonach er sucht?

Ein nettes Gimmick von Twick.it ist, dass Themen automatisch verschlagwortet werden. Diese Schlagworte dienen dann u.a. dazu, dass die Erklärmaschine verwandte Themen zuordnet. Durch die Schlagworte ist aber noch mehr möglich.

Auf den Themenseiten findet ihr oben den Umschalter zwischen Suchfeld und Wissensbaum. Der Wissensbaum führt die Schlagworte des Themas auf und ermöglicht so eine Navigation zu einem anderen Thema. Klickt man auf ein Schlagwort, öffnet sich seine Erklärung. Auch die Schlagworte des Schlagwortes werden im Wissensbaum angezeigt.

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Dadurch ist es bequem möglich, durch einen Wissenskomplex zu navigieren. Aber Vorsicht: Suchtgefahr!

Semantic Web = Web 3.0?

Da sich der Begriff Semantic Web nicht besonders sexy anhört, reden viele lieber vom Web 3.0 Damit wird versinnbildlicht, dass es sich um eine Weiterentwicklung, eine neue Stufe des Internet handelt. Die Journalismus-Studentin Kate Ray hat darüber gerade eine sehenswerte Dokumentation ins Netz gestellt. Darin kommen viele Vordenker des Semantic Web, wie Tim Berners-Lee und Clay Shirky zu Wort. Sehr sehenswert, wie ich finde.

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Ziel des Semantic Web

Im Buch „Semantic Web – Wege zur vernetzten Wissensgesellschaft“ schreiben Klaus Tochtermann und Hermann Maurer: „Die grundlegende Idee [des Semantic Web] besteht darin, Inhalte im Web so anzureichern, dass sie nicht nur für Menschen verständlich sind, sondern auch von Maschinen zumindest soweit erfasst werden können, dass Automatisierung auch auf der Ebene der Bedeutung möglich wird.“ Leider ist das nicht so ganz einfach.

Semiotik statt Semantik

Wenn man über Bedeutung (Semantik) reden will, muss man nämlich zuerst über Semiotik reden. Wenn ich mich recht an mein Studium erinnere, besagt die Lehre der Semiotik, dass jedes Zeichen untrennbar mit dem Bezeichneten (Gegenstand) und dem Interpret (Referent) verbunden ist. So weit, so gut. Jetzt muss man sich noch auf universelle Standards für die Metadaten einigen und schon kann man eine Ontologie entwickeln. Was?!

Ontologien: die Bausteine des Semantic Web

Eine Ontologie kann vereinfacht als „Begriffswelt“ bezeichnet werden. Es ist also nichts weniger als ein gemeinsames Modell, um die Wirklichkeit zu interpretieren. Laut Andreas Blumauer und Tassilo Pellegrini sind Ontologien die „zentralen Bausteine des Semantic Web: Mit ihnen kann Wissen einer Domäne formal repräsentiert und prinzipiell unabhängig von Programmen verwendet werden. Sie beschreiben also Konzepte und ihre Beziehungen innerhalb einer Wissensdomäne und unterstützen Maschinen dabei, Inhalte im Web interpretieren zu können, [...].“

Das Einfache ist das Schwere

Jetzt kommt der schwerste Punkt des Semantic Web – die Einfachheit. Wenn man die Komplexität der Semiotik verinnerlicht, universelle Standards für Metadaten etabliert und umfassende Ontologien geschaffen hat, muss das, was hinten dabei rauskommt, so leicht sein, dass es Menschen wie du und ich auch in der täglichen Praxis nutzen können – ohne Mehraufwand. Das ist ziemlich unrealistisch. Im Film Web 3.0 von Kate Ray kommen die Zweifel an der Realisierbarkeit des Semantic Web auch deutlich zur Sprache.

Warum ich über Semantic Web schreibe?

Weil es interessant ist und weil wir mit den semantischen Algorithmen von Twick.it schon die ersten Schritte auf der „Semantischen Treppe“ erklimmen: Glossar, Folksonomy, Taxonomie, Thesaurus, Topic Map. Ansätze davon passieren bei der Erklärmaschine täglich – fast nebenbei. Vielleicht können wir mit unseren Erklärungen einen bescheiden Beitrag zu mehr Ordnung im Datenchaos liefern. Das wäre doch schön.

Unsere Vision von einem universal verfügbaren Sozialen Glossar – auf der CeBIT

Diesen Samstag gegen 12.20 Uhr ist es soweit: Die große weite Welt wird Zeuge einer unglaublichen Vision. Im Rahmen der Global Ignite Week werden wir auf einer „offenen Bühne“ (Webciety, Halle 6) das geniale Prinzip von Twick.it auf der CeBIT präsentieren. Zum Vorgeschmack ein paar Buzzwords aus unserer Rede: Soziales Glossar, auf Knopfdruck in allen Medien verfügbar, Web 3.0, Semantik-Browser, Karl Klammer, User generated description …

Flashmob für die Verbreitung des freien Wissens

Markus und ich würden uns über viele kreischende Twicker freuen, die Schlüpfer und Teddybären auf die Bühne schmeißen, sich „spontan“ entkleiden und so für einen aufmerksamkeitsstarken Skandal sorgen. Zugegeben: Bis Hannover ist es ein weiter Weg. Aber Jesus Jünger haben auch nicht gemurrt. Lasst uns also einen Flashmob für die Verbreitung des freien Wissens praktizieren. Plan B ist, dass ich als Engel verkleidet in einem Ufo auf der Bühne lande und die inzwischen wahr gewordene Zukunftsvision in jedermanns Gehirn funke.

Oh, verdammt! Höre gerade von unserer Marketing-Abteilung, dass aufgrund der Weltwirtschaftskrise das Budget für Plan B gestrichen wurde. Ihr seid also gefragt. Plan C ist übrigens ein stinklangweiliges Video. Ihr seid also gewarnt worden.

Was ist ein Ignite Vortrag?

Laut Info von Sascha Lobo, einer der Initiatoren der Webciety, ist Ignite: „ein vom Pecha-Kucha-Format abgeleitetes Event-Format, welches aus einer Reihe von „inspirierenden” 5-Minuten-Vorträgen besteht.“ Zum vierjährigen Bestehen der weltweiten Event-Bewegung hat Brady Forrest, Technical Evangelist bei O’Reilly und Conference Chair der Web 2.0 Expo Formate, die Global Ignite Week ausgerufen. Da unsere Vision des universell verfügbaren Tool-Tips für die offizielle Ignite-Bühne zu werblich ist, werden wir eben auf der „offenen Bühne“ den Pausenclown spielen. Seit dabei.

Damit du schon mal in Stimmung kommst, kannst du dir hier ein paar englischsprachige Ignite-Vorträge reinziehen. Ehrlich gesagt war bis jetzt nichts dabei, was mich vom Hocker gehauen hätte. Immer diese penetranten Selbstdarsteller

Kleine Graphenkunde

Mathematisch betrachtet handelt es sich hierbei um einen Graphen. Ein Graph besteht aus Knoten, die mit Kanten verbunden sind. Übersetzt in die Sprache der Semantik stellen die einzelnen Wörter die Knoten dar. Besteht eine Assoziation zwischen zwei Wörtern, werden diese mit einer Kante verbunden.

Nun stellt sich die Frage, ob es sich bei solchen Netzen um einen gerichteten oder einen ungerichteten Graphen handelt. Kurze Erklärung: Bei einen gerichteten Graphen kann eine Kante nur von einem Knoten zu einem Nachbarn, nicht aber zurück durchlaufen werden. Es handelt sich somit um eine Einbahnstrasse. Der ungerichtete Graph macht keine Aussage darüber, in welcher Richtung die Kanten durchlaufen werden können. Hier sind beide Richtungen möglich.

Was bedeutet dies nun für Twick.it und die Semantik im Allgemeinen?

Nehmen wir als Beispiel die Begriffe „schwarz“ und „Erdöl“. Viele Menschen dürften bei der Erklärung von Erdöl das Wort „schwarz“ verwenden. Zweifellos besteht im Graphen eine Verbindung von „Erdöl“ nach „schwarz“. Wie sieht es aber aus der anderen Blickrichtung aus? Nur wenige Personen erklären den Begriff „schwarz“ mit „Erdöl“. Bedeutet das nun, dass es in dieser Richtung keine Verbindung gibt? Hat „Erdöl“ etwas mit „schwarz“ zu tun, „schwarz“ aber nicht mit „Erdöl“?

Dies führt zur allgemeineren Semantik-Frage: Wenn der Begriff A mit Begriff B in Verbindung steht, steht dann auch B zwangsläufig in direkter Verbindung mit A?

Aktuelle Situation

Zum aktuellen Zeitpunkt gäbe es bei Twick.it keine Verbindung zwischen „schwarz“ und „Erdöl“, wohl aber in der umgekehrter Richtung. Bedeutet die Tatsache, dass kaum jemand (oder gar niemand) den Begriff „schwarz“ mit „Erdöl“ beschreibt, das diese Begriffe so in keiner Verbindung stehen? Ist der Tag-Graph wirklich gerichtet?

Bei Twick.it werden zu einem Begriff auch verwandte Themen angezeigt. Diese Liste wird u.a. mit Themen gespeißt, in deren Tagcloud das betrachtete Thema vorkommt. Im Beispiel wird bei „schwarz“ auch „Erdöl“ als verwandtes Thema angezeigt, da dort „schwarz“ in der Tagcloud vorkommt.

Spitzfindigkeit oder Kretchen-Frage

Wenn die Umkehrrichtung durch verwandte Themen abgedeckt ist, was soll das ganze Hin-und-Her von wegen gerichtet und ungerichtet dann? Betrachtet man den Twick.it-Pfadfinder, erkennt man, dass dieser die Tagclouds durchläuft. Er erkennt dadurch nur die Verbindung „Erdöl“ nach „schwarz“. Die Umkehrrichtung ist für ihn unsichtbar. So gelangt man von „Erdöl“ nach „Farbe“ über den Pfad „Erdöl ist schwarz. Schwarz ist eine Farbe“. Der Weg von „Farbe“ zu „Erdöl“ ist aber entweder nicht vorhanden oder geht ganz andere Wege. „Farbe lässt sich aus Erdöl herstellen“. Für den Pfadfinder ist es somit essentiell wichtig, ob ein Semantik-Netz gerichtet oder ungerichtet ist. Und vor allen Dingen: Kann der Weg in die eine Richtung ein anderer sein als die Umkehrrichtung?

Doppelt hält besser?

Neben dem oben skizzierten Beispiel gibt es auch viele Wörter, zwischen denen eine Verbindung in beide Richtungen besteht. Nehmen wir als Beispiel „Farin Urlaub“, den Sänger und Gitaristen der Band „die Ärzte“. Ihn dürften viele mit dem Bandnamen beschreiben. Auch umgekehrt ist davon auszugehen, dass sein Name bei der Bandbeschreibung auftaucht. Hier besteht also sowohl eine Verbindung von „Farin Urlaub“ zu „die Ärzte“ als auch umgekehrt.

Im Sinne der Graphentheorie bedeutet das nicht, dass es sich zwangsläufig um einen ungerichteten Graphen handeln muss. Vielmehr bestehen eine Kante von A nach B und eine Kante von B nach A.

Ungeachtet der Frage nach dem Graphentyp ist zu hinterfragen, ob solche Beziehungen stärker sind als Einfachbeziehungen. Stehen „Farin Urlaub“ und „die Ärzte“ in stärkerer Verbindung als „weiß“ und „Schnee“?

Gleich und gleich gesellt sich gern

Eine weitere Verbindung, die untersucht werden sollte, sind Wörter, die anhand ihrer Tagcloud nicht direkt als zusammengehörend bezeichnet werden können. Begriff A verweißt dabei genauso wenig auf Begriff B wie umgekehrt. Trotzdem stehen die Begriffe in einer Beziehung. Nämlich über einen weiteren Begriff als „Mittelsmann“.

Auch hier ein Beispiel: Bei „Herbert Grönemeyer“ und „Heino“ ist nicht davon auszugehen, dass bei einem Begriff der jeweils andere Begriff in der Erklärung auftaucht. Bei beiden Themen können aber die Begriffe „Sänger“ und „deutsch“ eine wichtige Bedeutung einnehmen. Vielleicht sind auch weitere gemeinsame Tags wie „erfolgreich“, „Goldene Schaltplatte“ etc. denkbar. Beide Begriffe gehören somit demselben Themengebiet (hier erfolgreiche deutschsprachige Sänger mit goldenen Schaltplatten) an. Ist diese Zugehörigkeit zu einem Themengebiet auch eine Assoziation im Sinne der Semantik? Bedeutet A verweißt auf C und B verweißt auf C auch immer, dass A und B in Verbindung stehen?

Teil vom Ganzen

Als letzte Verbindung ist die Teil-von-Beziehung zu nennen. Ist John Malkovich Teil vom Film "Being John Malkovich"? Oder Oskar Schindler von "Schindlers Liste". Wie verhalten sich Pythagoras und der Satz des Pythagoras, Freud und der Freudsche Versprecher oder das Schild und der Schilderwald? In allen diesen Fällen ist der eine Begriff Teil des anderen Begriffs. Und in allen Fällen besteht ein Zusammenhang zwischen beiden Begriffen. Läßt sich daraus nun eine Gesetzmäßigkeit ableiten? Leider nein. So steht der Zitronenfalter nur sehr entfernt in Verbindung zu Zitronen und das KISS-Syndrom hat keinerlei Assoziationen zu der Rockband KISS.

So bleibt es ein offener Punkt für weitere Untersuchung zu klären, ob eine automatische Teil-von-Beziehung tendenziell gute oder eher schlechte Ergebnisse bringt.

Nichts als Fragen

Abschließend lassen sich folgende Fragestellungen formulieren:

• Wenn das Thema A mit B erklärt wird, besteht dann zwangsläufig eine Verbindung von B nach A?
• Ist die Verbindung über die verwandten Themen genauso stark wie die über die Tagcloud?
• Kann der Weg von A nach B ein anderer sein als von B nach A?
• Ist die Verbindung zwischen Begriffen, die sich gegenseitig in der Tagcloud aufführen stärker als bei anderen Begriffen?
• Besteht eine Assoziation zwischen Begriffen, die nicht in direktem Zusammenhang stehen, aber ein gemeinsames Themengebiet als „Mittelsmann“ haben?
• Kann man sagen, dass Begriffe, bei denen der eine Teil des anderen ist, oftmals thematisch zusammenhängen.

Der Semantik-Browser beruht auf einem Algorithmus, der überprüft, wie oft Worte in einem bestimmten Themen genutzt werden. Füllwörtern und Satzzeichen werden rausgefiltert, um eine hohe Intensität der Schlagworte zu erzielen. Darüber hinaus werden mehrere Ebenen von Schlagwort-Wolken im Wissensbaum netzartig miteinander verknüpft, ganz ähnlich wie im mentalen Lexikon des menschlichen Gehirns. Um Manipulationen des Semantik-Browsers (zum Beispiel durch Wortwiederholungen) zu vermeiden, werden einige Parameter abgeglichen, die im Folgenden exemplarisch beschrieben werden.

Wie entsteht die Tag-Cloud?

• Die Tag-Cloud (Schlagwort-Wolke) zeigt die 10 Wörter an, die am häufigsten in allen Erklärungen zu einem Thema vorkommen.
• Wenn es zu einem Thema weniger als 10 Schlagworte gibt, werden natürlich auch weniger angezeigt.
• Wir arbeiten an einer Verfeinerung des Algorithmus, damit zusammenhängende Namen und der Wortstamm von konjugierten Wörtern erkannt werden.
• Diverse Füllwörter, Satzzeichen, Sonderzeichen und einzelne Zahlen werden gefiltert.
• Wörter, die in ein und derselben Erklärung mehrfach vorkommen, werden nur einmalig gewertet.
• Nur Erklärungen mit positiver Bewertungssumme fließen in die Tag-Cloud ein.
• Bei mehreren Twicks eines Users zu einem Thema wird nur der besser bewertete Twick in der Tag-Cloud ausgewertet.

Cloud-Surfing mit dem Wissensbaum

Wenn man in der Tag-Cloud auf einen Begriff klickt, landet man sofort auf der entsprechenden Seite in der Twick.it-Enzyklopädie. Dort kann man eine eigene Erklärung oder Bewertung abgeben oder sich mittels der Schlagworte den nächsten Begriff anzeigen lassen. Unser Wissensbaum geht aber noch weiter: Nachdem man einen Begriff im Wissensbaum angeklickt hat, wird automatisch die nächste Ebene an Schlagworten nachgeladen. Statt sich mit einzelnen Beschreibungen aufzuhalten, kann man sich an den Ästen des Wissensbaums von Begriff zu Begriff hangeln. Das macht großen Spaß. Darum nennen wir es Cloud-Surfing.

Ein Pfadfinder für Begriffe

Schöner Nebeneffekt vom Wissensbaum: Jeder angeklickte Begriff wird in der Assoziations-Kette abgebildet. So kann man nachvollziehen, wie man von Hölzchen aufs Stöckchen gekommen ist. Mehr noch: Mit dem Twick.it-Pfadfinder kannst du dir den kürzesten Weg zwischen zwei willkürlichen Begriffen anzeigen lassen. Du wolltest schon immer wissen, über welche Assoziation du mit Michael Jackson in Verbindung gebracht werden kannst? Was ist die kürzeste Verbindung zwischen „Twick.it“ und „Gott“? Mit dem Pfadfinder findest du es raus. Einzige Voraussetzung für eine einwandfreie Funktion sind positiv bewertete Beschreibungen zu einer Vielzahl von Themen. Aber wird sind ja dabei diese zu sammeln.

Was hat Cloud-Surfing mit Semantik zu tun?

Laut den Erkenntnissen der Semantik werden Begriffe in unserem Gehirn kategorisiert und miteinander verknüpft. Das erstaunliche ist, dass diese Verknüpfung immer auf eine sehr ähnliche Art und Weise geschieht. Darum rufen bestimmte Wörter bei den meisten Menschen die gleichen Assoziationen hervor: Zum Beispiel weiß–schwarz oder Mutter-Vater. Durch Assoziationen ist es also möglich, Begriffe auf der semantischen Ebene miteinander zu verbinden, d.h., dass Wörter aus einem bestimmten Grund eine Beziehung zueinander haben.

Twick.it bringt dein mentales Lexikon auf den Bildschirm

Im mentalen Lexikon des menschlichen Gehirns werden Wörter und Bedeutungen nicht alphabetisch oder willkürlich, sondern netzartig gespeichert. Die Bedeutung eines Wortes wird in einem solchen Netz durch Knoten repräsentiert sowie durch Nachbarschaftsbeziehungen zu anderen Inhalten bzw. Begriffen. Und wenn wir Twick.it richtig programmiert haben und viele Nutzer sinnvolle Erklärungen und Bewertungen abgeben, sollten diese Assoziationen ansatzweise in den Schlagwort-Wolken und im Wissensbaum dargestellt werden können.

(Um noch realistischere Verknüpfungen zu erzielen, müssten gezielte Gewichtungen zwischen einzelnen Themen erlaubt sein. Daraus lässt sich zum Beispiel ein Twick.it-Stammbaum-Generator ableiten. Für die erste Phase ist diese Programmierung jedoch zu aufwändig.)

Jede Bewertung verbessert die Qualität

Der Semantik-Browser zeigt, wie wichtig das Bewerten der vorhandenen Erklärungen für die Relevanz der Inhalte ist. Nur wenn ein Twick von der Mehrheit der Nutzer als positiv bewertet wird, werden die darin enthaltenden Schlagworte im Semantik-Browser angezeigt. Im Umkehrschluss werden unsinnige (irrelevante) Erklärungen durch negative Bewertungen aus dem Semantik-Browser ausgeschlossen. Mit jedem Klick auf „Daumen hoch“ bzw. „Daumen runter“ steigerst du also die Qualität der Twick.it-Enzyklopädie.

PS: Wir sind keine Professoren und haben von Semantik eigentlich überhaupt keine Ahnung. Wenn wir etwas nicht richtig beschrieben haben, freuen wir uns über Kommentare. Darüber hinaus gibt es noch viele weitere Möglichkeiten, die Erklärungen aus der Twick.it-Enzyklopädie darzustellen. Wenn du weitere Ideen hast, lass es uns wissen!

Bestes Beispiel: Michael Jackson

Das Leben, Leiden, die Musik und der Tod von Michael Jackson lassen nur wenige Menschen unberührt. Was wäre, wenn es Twick.it schon gegeben hätte als der Kinder-Musiker im Alter von 11 Jahren das erste Mal mit den Jackson Five aufgetreten ist?
Zweifellos hätten viele Nutzer ihre Beschreibung zu dem Wunderkind abgegeben, der von seinem Vater zum Star geprügelt wurde. Die fünf wichtigsten Schlagworte wären wahrscheinlich gewesen: Jackson Five, Musiker, Wunderkind, Geschwister, Boy Group. Oder so ähnlich. Als Michael Jackson als Solo-Künstler mit seinem Album Thriller Musikgeschichte schrieb, wären die Beschreibungen sicher vollkommen anders, noch subjektiver und enthusiastischer ausgefallen. Schlagworte wie „Genie“ und Moonwalk wären sicher häufiger gefallen.

Vom Superstar zum Kinderschänder?

Wie aber hätten die Twick.it-Erklärungen ausgesehen, als die ersten Vorwürfe der Kindesmisshandlung aufkommen? Vielleicht so: pervers, Kinderschänder, Name des Anklägers, US-Musiker, Freak. Wer weiß? Diese Erklärungen und Schlagworte hätten in Twick.it mit den vorherigen konkurriert. Denn Wissen beruht immer auf Konsens.
Welcher Erklärungsansatz sich durchgesetzt hätte, ist im Nachhinein nicht zu beurteilen. Meine Vermutung ist, dass die beste Erklärung des Solokünstlers auf dem ersten Platz im Ranking erschienen wäre, da die zahlreichen Fans diese Position durch nachhaltiges Abstimmen verteidigen wollten. An eine der folgenden Positionen wäre aber sicher eine kritischere Definition aufgetaucht. So bietet Twick.it Nutzern die Möglichkeit, sich hoch aktuell über Themen der öffentlichen Wahrnehmung zu informieren.

Viele Bedeutungen, kein Konsens?

Durch den Tod des King of Pop hat sich die öffentliche Wahrnehmung zum Thema „Michael Jackson“ noch einmal nachhaltig gewandelt. Tablettensucht, Einsamkeit, Superstar, erfolgreichster Künstler aller Zeiten, geplante This is it-Abschiedstournee. Die Bedeutungen von Michael Jackson für den Einzelnen sind so vielfältig wie es Menschen gibt. Die interessante Frage aber ist: Wie setzt sich welcher Erklärungsansatz durch? Dazu bietet der Twick.it-Trendbarometer ein interessantes Monitoring-Tool.

Beschreibung des Trend-Barometers

• Der Twick.it Trend-Barometer zeigt die Anzahl der Erklärungen an, die zu einem bestimmten Zeitpunkt zu einem Thema abgegeben wurden und natürlich den Inhalt der Erklärungen inklusive Verfasser sowie die Anzahl der positiven und negativen Bewertungen.
• Der Nutzer kann einen bestimmten Zeitraum angeben, auf „Abspielen“ klicken und den Wandel der Erklärungen in Bezug auf Häufigkeit und Inhalt beobachten.
• Der Nutzer kann den Trend-Barometer an jedem beliebigen Zeitpunkt anhalten, um einzelne Erklärungen  genauer zu studieren.
• Sehr schön wäre eine Funktion der historischen Echtzeit-Wiedergabe. So kann der Nutzer jederzeit quasi LIVE beobachten, wie sich bestimmte Erklärungen zu historisch relevanten Ereignissen durchgesetzt haben. Fans von Michael Jackson können so den ergreifenden Moment des Todes und die Verbreitung dieser Nachricht auf Twick.it jederzeit virtuell wieder erleben.

Fazit

Mit dem Twick.it-Trendbarometer kann die wandelnde Bedeutung von Stars, Unternehmen und Marken widergespiegelt werden. Zu Zeiten von Thriller und dem Tod durch einen Tablettencocktail dürfte die Anzahl der Erklärungen sprunghaft in die Höhe steigen, eine klar dominierende Definition ist aufgrund der Vielzahl der Erklärungsansätze und der Polarisierung des Themas nicht zu erwarten. Vielleicht setzen sich konsensfähige Erklärungen also vor allem in ruhigeren Zeiten durch, wenn Zeit für Reflektion ist?

Sehr genau würden Marketing-Manager aber auch beobachten können, wie das öffentliche Interesse an „Michael Jackson“ nachlässt. Es könnte verglichen werden, wie viel weniger Feedback zum Beispiel das Album „History“ im Vergleich zu „Thriller“ beim Publikum hinterlassen hat. Für Stars, die ihr Geld mit öffentlicher Wahrnehmung verdienen, könnte Twick.it innerhalb kürzester Zeit ungleich wichtiger werden als andere Social Monitoring Tools wie Twitter oder Wikipedia. Denn während Twitter im Augenblick verhaftet ist, widmet sich Wikipedia ausschließlich der „zeitlosen“, wissenschaftlichen Beschreibung.

Der Twick.it Trend-Barometer aber bringt Gegenwart und Geschichte zusammen.

Über die Auswirkungen des Trend-Barometers für die Semantik kann und will ich an dieser Stelle nicht spekulieren. Möglich ist aber, dass Sprach- und Erkenntnis-Wissenschaftler die Bedeutung der Masse stärker wahrnehmen und sich ein Begriff der Volkssemantik einbürgert.