Semantic Web - Nutzbarmachung von Semantic-Web-Technologien zur Verbesserung des Kundenservices in einer Tourismusdestination

INHALTSVERZEICHNIS

Abstract.

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Ausgangslage
1.2 Problemstellung
1.3 Zielsetzung und Forschungsfrage
1.4 Aufbau der Arbeit

2. Semantic Web
2.1 Definition und Ziele des Semantic Web
2.2 Zentrale Begriffe
2.2.1 Semantik.
2.2.2 Metadaten
2.2.3 Ontologie
2.3 Semantic-Web-Technologien
2.3.1 Resource Description Framework (RDF)
2.3.2 RDF-Schema (RDFS)
2.3.3 Ontologien und Web Ontology Language (OWL).

3. Anwendungspotentiale semantischer Technologien in Tourismusdestinationen.
3.1 Semantic-Web-Technologien im E-Commerce.
3.1.1 Semantische Empfehlungssysteme
3.1.2 Mobile Dienste.
3.1.3 Werbung
3.2 Semantic-Web-Technologien im Wissensmanagement.
3.2.1 Textbasierte Suchmaschinen
3.2.2 Social Software und das Semantic Web
3.2.3 Entwicklungsperspektiven von Social Software

4. Empirische Untersuchung
4.1 Ziel der Untersuchung
4.2 Forschungsfrage und Hypothesen.
4.3 Forschungsdesign

5. Ergebnisdiskussion und Überprüfung der Hypothesen
5.1 Überprüfung der Hypothesen
5.2 Zusammenfassung der Ergebnisse und Beantwortung der Forschungsfrage

6. Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

Verzeichnis der sekundär zitierten Quellen

Verzeichnis der sonstigen Quellen

Expertengespräche

Anhang

Interviewleitfade

ABSTRACT

Das Internet befindet sich zurzeit an einer wichtigen Schwelle. Mit Hilfe des Semantic Web wird es ermöglicht, Daten im Netz maschineninterpretierbar darzustellen und weiter zu verarbeiten. Tourismusdestinationen müssen heute mehr denn je die Fä- higkeit haben, sich an die Gegebenheiten und Veränderungen der Märkte schnell und flexibel anpassen zu können. Hierbei muss die IT touristischer Organisationen und Leistungsträger in einer Destination in der Lage sein, dies zu unterstützen.

Die forschungsleitende Frage geht auf die Verwendung von semantischen Technolo- gien in Bezug auf die Verbesserung der Kundenorientierung ein. Der Leser wird auf- bauend an die Thematik herangeführt, indem zu Beginn der Arbeit näher auf das Semantic Web, die damit verbundenen Ziele und Technologien eingegangen wird. Ferner werden die Anwendungspotentiale semantischer Technologien von zwei Sichtweisen betrachtet. Einerseits wird auf den Einsatz von Semantic-Web- Technologien im E-Commerce-Bereich eingegangen, und andererseits werden se- mantische Technologien im Bereich des Wissensmanagement näher betrachtet. Das Augenmerk in der Empirie wird auf den Bereich des E-Commerce gelegt, weil aus den Erkenntnissen der Theorie ersichtlich wurde, dass sich in diesem Bereich we- sentliche Vorteile für Tourismusdestinationen ergeben, sowie eine Verbesserung der Kundenorientierung beziehungsweise der Dienstleistungsgesinnung festgestellt wer- den. Als Schlussbetrachtung wird ein Anwendungsszenario dargestellt, wie in Zu- kunft semantische Technologien im Tourismus sinnvoll genutzt werden könnten.

Semantische Technologien haben das Potential den E-Commerce im Tourismus nachhaltig zu verändern. Anbieter haben die Möglichkeit, die eigenen Wettbewerbsvorteile besser zu kommunizieren, und Kunden finden passende Produkte und Dienstleistungen, die den individuellen Bedürfnissen entsprechen. Jedoch führt die gesteigerte Transparenz am Markt gleichzeitig zu neuen Herausforderungen, und damit zu einem härteren Wettbewerb zwischen den Anbietern.

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abb. 1: RDF-Triple, Eigene Darstellung (vgl. www.altova.com 2009)

Abb. 2: RDF-Triples, Eigene Darstellung (vgl. www.altova.com 2009).

Abb. 3: Ausschnitt einer Gastronomie-Ontologie, Eigene Darstellung (vgl. ebsemantics.net 2008b)

Abb. 4: Urlaubsberater der Kärnten Werbung (net4you.net 2009)

Abb. 5: Navigationsdialog durch die Kombination von mehreren Webdiensten (Wahlster 2007a, S. 11)

Abb. 6: Stichwortbasierte Suche versus Fragebeantwortung (Wahlster 2007a, S. 1)

Abb. 7: Verlinkungen bei der Semantic-Wiki (Meißner et al. 2007, S. 10)

Abb. 8: Schema qualitativer Forschung, Eigene Darstellung (vgl. Lamnek 2005, S. 292)

Abb. 9: Darstellung der Interviewpartner

1.EINLEITUNG

1.1 Ausgangslage

Die Entwicklungen in der Informations- und Kommunikationstechnologie haben seit dem Aufkommen des World Wide Web Anfang der neunziger Jahre die Tourismusbranche nachhaltig verändert. Das so genannte Web 1.0, dessen Bestehen Tim Berners-Lee zu verdanken ist, orientierte sich an der Funktionsweise der klassischen Massenmedien und daher auch der Einweg-Kommunikation. Die Nutzer waren von den übrigen Teilnehmern abgekapselt und galten als anonyme Masse, die lediglich lesen, kaufen und Werbebanner anklicken sollten. Der zentrale Aspekt war damals die strikte Trennung zwischen Produzent und Konsument der angebotenen Informationen. Mit dem Aufkommen von Web 2.0 entstand eine neue Generation von Aktivitäten und Diensten. Web 2.0 bietet dem Nutzer die Möglichkeit, Inhalte aktiv mitzugestalten und ist zugleich Konsument sowie Produzent von Inhalten (vgl. Sack 2006, S 6-9).

Heute sind Internet-basierte Anwendungen in den vielfältigen Bereichen des Tourismus nicht mehr wegzudenken. Leistungsanbieter setzen zunehmend auf das Internet als Kommunikations- und Transaktionskanal, die Konsumenten nutzen das Internet verstärkt zur Informationssuche, Reiseplanung und -buchung (vgl. Freyer 2006, S. 281). Aufgrund des Erfolges des WWW wurden unzählige Informationen, Angebote und Daten unkontrolliert im Web publiziert. Laut einer Studie aus dem Jahre 2005 (vgl. Gulli/Alessio 2005, o.S.) gibt es mehr als 11,5 Milliarden indizierbare Webseiten. Durch diese Datenflut ist es für die Internetbenutzer zunehmend schwieriger, die richtigen Informationen und Angebote zu finden. Diese Ausgangslage führt uns nun zu der Problemstellung der vorliegenden Arbeit.

1.2 Problemstellung

Die große Herausforderung ist derzeit, diese Datenmenge semantisch anzureichern, damit sie von Maschinen interpretiert werden kann. Ein menschlicher Nutzer kann die Informationen auf einer Webseite ohne Probleme erfassen und zu anderen Informationen in Beziehung setzen. Eine Maschine hingegen scheitert an diesem Versuch. Das nützlichste Werkzeug beim Suchen und Verwenden von Informationen sind zurzeit Suchmaschinen. Mit den auf Schlagwörtern basierenden Suchmaschinen wie z.B. Google oder Yahoo sind allerdings einige Probleme verbunden. Sie liefern eine hohe Trefferzahl, leider aber auch oft geringe Genauigkeit, denn zu viele Suchergebnisse sind letztendlich genauso unbrauchbar wie zu wenige. Außerdem können Wortdoppeldeutungen nicht unterschieden werden und die Ergebnisse sind stets nur auf einzelnen Webseiten zu finden. Benötigen wir Informationen, die sich über mehrere Webseiten verteilen, müssen wir die Informationen selbst einzeln entnehmen und zusammenfügen (vgl. Hitzler et al. 2008, S. 10).

Das folgende Beispiel soll die Problematik des heutigen Web besser verdeutlichen. Nehmen wir an, jemand sucht im Internet nach einer Pension für den Urlaub. Die Unterkunft soll familienfreundlich und mit Halbpension sein, ein Wellnessangebot haben und einen Sportkurs in der Umgebung anbieten - und all diese Anforderungen sollen natürlich zum gewünschten Urlaubszeitpunkt passen. Schon beim Begriff „Pension“ treten die ersten Schwierigkeiten auf. Hier muss der Mensch selbst selektieren, ob man eine Unterkunft oder die Rente meint. Spätestens beim Sportkurs steigt die herkömmliche Technologie aus und ist nicht mehr in der Lage mit vertretbarem Aufwand gute Ergebnisse zu liefern. Durch semantische Technologien ist es dagegen auf sehr einfache Weise möglich, Verbindungen zwischen einer Unterkunft und einem Event, die beide in der gleichen Region sind, herzustellen. Dabei handelt es sich hierbei noch um ein eher einfaches Beispiel. Je individueller und komplexer die Kundenwünsche werden, umso deutlicher wird der Vorteil der semantischen Technologien sichtbar (vgl. ebsemantics 2008a, S. 7 f.).

Betrachtet man diese Entwicklung genauer im Kontext Tourismus, so wird deutlich, dass es auf wissenschaftlicher Ebene bis dato noch kaum Erkenntnisse darüber gibt, welche Möglichkeiten, Chancen und Herausforderungen sich durch den aktiven Einsatz von semantischen Technologien in Tourismusdestinationen ergeben. Auch der Blick in die Praxis zeigt, dass sich die aktive Nutzung von Semantic-Web- Anwendungen in österreichischen Tourismusdestinationen gerade erst in der Entwicklung befindet. Es handelt sich somit um ein dynamisches Forschungsfeld, dem unbedingt Beachtung geschenkt werden sollte.

Bereits im Jahr 2006 nutzten 77% der deutschen Urlauber die Suchmaschine Google zur Vorbereitung, Planung und Informationssuche für ihren Österreich-Urlaub (vgl. Österreich Werbung 2006, S. 4). Diese Aussage untermauert das Nutzenpotential der Semantic-Web-Technologie vor allem im Bereich des E-Commerce.

1.3 Zielsetzung und Forschungsfrage

Im Gegensatz zum Web 2.0 hat das Semantic Web noch keine starke Verbreitung in den Medien gewonnen und ist der Masse noch relativ unbekannt. Seit Jahren wird viel in diesem Bereich geforscht, doch in den meisten Publikationen wird dieses Thema hauptsächlich von der technischen Seite betrachtet. Vor diesem Hintergrund ist das primäre Ziel dieser Arbeit, die Anwendungspotentiale der semantischen Technologien für jeden Menschen verständlich zu machen und den Mehrwert dieser Technologie für Benutzer und Unternehmen in einer Tourismusdestination darzustellen. Ein weiteres Ziel ist das Beleuchten von Etablierungsbarrieren sowie das Aufzeigen von Möglichkeiten und Chancen, welche sich bei der Verwendung von semantischen Technologien in einer Tourismusdestination ergeben. Auf diesen Aspekt wird hauptsächlich im empirischen Teil näher eingegangen.

Die forschungsleitende Frage der vorliegenden Arbeit kann auf Basis der zuvor erläuterten Problemstellung und den erwähnten Forschungszielen wie folgt zusammengefasst werden:

- Wie ist die Verwendung von semantischen Technologien in Bezug auf die Verbesserung der Kundenorientierung in einer Tourismusdestination zu bewerten?

1.4 Aufbau der Arbeit

Im Folgenden soll nun ein Überblick über den Aufbau der Arbeit und den Gang der Argumentation erfolgen.

Kapitel 2 gibt einen Überblick über den Begriff Semantic Web und die damit verbundenen Ziele und Begrifflichkeiten. Weiters wird näher auf die Semantic-Web- Technologien eingegangen. Ergänzend wird ein Teil einer Gastronomie-Ontologie dargestellt, die zur Beschreibung von Restaurants dient. Ziel ist es, die Grundlage für die weitere wissenschaftliche Auseinandersetzung zu bilden.

Kapitel 3 grenzt das Themengebiet ab, indem die Anwendungspotentiale semantischer Technologien von zwei Sichtweisen betrachtet werden. Einerseits wird auf den Einsatz von Semantic Web im E-Commerce-Bereich eingegangen, und andererseits wird das Semantic Web im Bereich des Wissensmanagements näher betrachtet.

Kapitel 4 beschäftigt sich mit dem empirischen Teil dieser Arbeit und erläutert als Erstes das Ziel der Untersuchung. Zur besseren Verständlichkeit werden nochmals die forschungsleitende Frage sowie die zu überprüfenden Hypothesen aufgezeigt. In einem weiteren Unterkapitel wird das Forschungsdesign, inklusive Vor- und Nachteile der qualitativen Befragung, beschrieben, und die Experten werden vorgestellt.

Kapitel 5 diskutiert anhand der zuvor gebildeten Kategorien und Hypothesen die Ergebnisse der Empirie. Weiters werden die Erkenntnisse aus Theorie und Empirie dazu verwendet, die Forschungsfrage zu beantworten, und eine Grundlage für die im Kapitel 6 diskutierte Schlussbetrachtung zu gewinnen.

Kapitel 6 ist der abschließende Teil dieser Arbeit und umfasst eine Schlussbetrachtung, in der eine Sichtweise dargestellt wird, wie in Zukunft semantische Technologien im Tourismus sinnvoll genutzt werden könnten.

2.SEMANTIC WEB

Um eine Basis für das im Verlauf der Arbeit relevante Wissen über das Semantic Web und dessen Technologien zu schaffen, werden in einem ersten Schritt die Definition des Semantic Web und dessen Ziele erläutert. Weiters wird auf zentrale Begriffe wie Semantik, Metadaten und Ontologien eingegangen. Zum Schluss dieses Kapitels werden die Semantic-Web-Technologien diskutiert, um ein Verständnis für die jeweiligen Annwendungspotentiale zu gewinnen.

2.1 Definition und Ziele des Semantic Web

Tim Berners-Lee, Erfinder des World Wide Web und Direktor des World Wide Web Konsortiums (W3C), definiert das Semantic Web folgendermaßen:

„ The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation (Berners-Lee 2001, S. 10, zitiert nach Werres 2009,

S. 8). “

Die Definition von Tim Berners-Lee in der wissenschaftlichen Zeitschrift Scientific American, verschaffte erstmalig der breiten Öffentlichkeit einen Einblick in dieses Thema. Das semantische Web verfolgt somit das Ziel, die Bedeutung von Informationen im WWW auch für Computer verständlich zu machen und den Sinneszusammenhang zwischen verschiedenen Quellen zu erkennen. Dadurch soll das Finden relevanter Informationen vereinfacht und das Verknüpfen ermöglicht werden (vgl. Geisler 2009, S. 16).

Anhand des einleitenden Beispiels mit der Unterkunftssuche im Internet wurde diese Technologie veranschaulicht. Es handelt sich jedoch nicht um ein separates Web, sondern um eine Reihe von Konzepten und Technologien, die das aktuelle Web in Zukunft ausbauen sollen.

Das World Wide Web Konsortium (W3C) ist die wichtigste Vereinigung bei der allgemeinen Entwicklung des Internet, und insbesondere zur Verwirklichung der Idee des semantischen Web. Die bedeutendste Aufgabe des W3C ist die Entwicklung von Webstandards. Das Konsortium veröffentlicht hierfür Recommendations, also festgelegte und offizielle Standards. Damit das gesamte Potential des Internets ausgeschöpft werden kann, müssen die fundamentalen Web-Technologien kompatibel untereinander sein und mit jeder beliebigen Hard- und Software, die auf das Internet zugreift, zusammenarbeiten. Deshalb werden nicht proprietäre, offene Computersprachen entwickelt, um die in der Vergangenheit vorherrschende Marktspaltung zu verhindern. Dieses Ziel wird vom W3C als „Web-Interoperabilität“ bezeichnet (vgl. www.w3.org 2009a).

Das World Wide Web Konsortium legte folgende Ziele des Semantic Web fest (vgl. www.w3.org 2009b):

- Wissensteilung und -austausch: Intelligente Software-Agenten verhelfen im Semantic Web zu einer besseren Wissensteilung und einem besseren Wissensaustausch.
- Datenintegration: Es sind Daten vorhanden, die man jeden Tag nutzt und die in Büchern, Blogs, Wikis, Kalendern, Fotos und PDF-Dokumenten vorhanden sind. Einige dieser Daten werden von verschiedenen Applikationen genutzt. Ein zentrales Ziel des Semantic Web ist, Daten mit verschiedenen Formaten und aus diversen Orten in eine Applikation zu integrieren. Beispielsweise könnte man in einem Online-Kalender Fotos ansehen und genau wissen, was man an diesem Tag machte, als man diese aufnahm, und auch, wie viel Geld man damals auf dem Konto hatte.

- Quellen entdecken und klassifizieren: Durch semantische Technologien können Informationen im Internet besser gefunden und klassifiziert werden. Dadurch werden die Ergebnisse einer Suchmaschine optimiert und besser an die individuellen Anforderungen der Benutzer angepasst.

2.2 Zentrale Begriffe

Nachstehend werden ausschlaggebende Begriffe geklärt, welche ein Verständnis über das Konzept eines Internets der nächsten Generation geben sollen.

2.2.1 Semantik

„ Die Semantik (Bedeutungslehre) ist das Teilgebiet der Sprachwissenschaft (Linguistik), das sich mit dem Sinn und Bedeutung von Sprache beziehungsweise sprachlichen Zeichen befasst (Galinski 2006, S. 54). “

Speziell in der Informatik, insbesondere im Bereich semantisches Web, versteht man unter Semantik die Bedeutung von Worten bzw. Zeichen (-ketten), ihre Beziehung untereinander und die logische Dimension. Suchmaschinen wie Google finden, vereinfacht ausgedrückt, Webseiten, auf denen aneinander gereihte Zeichen vorkommen (=Syntaktik), verstehen jedoch weder wonach User suchen noch die Bedeutung der Suchergebnisse (vgl. Hitzler et al. 2008, S. 13).

Angelehnt an das Beispiel aus der Einleitung, kann das Web 1.0 nicht unterscheiden, ob unter dem Wort Pension eine Unterkunft, die Rente oder ein Gästehaus gemeint ist. Des Weiteren kann das WWW keine Beziehung zu einem bevorzugten Sportkurs in der Umgebung herstellen, da es über kein Wissen der individuellen Wünsche des Gastes verfügt.

2.2.2 Metadaten

Metadaten enthalten Informationen, die weiterführende Daten beschreiben. Mit Metadaten kann der Sinn der Daten ausgedrückt werden. Dies bezieht sich wiederum auf die zuvor diskutierte Semantik. Um Informationsressourcen zu beschreiben, und dadurch eine bessere Auffindbarkeit erzielen und Beziehungen zwischen Inhalten herstellen zu können, werden Metadaten eingesetzt. Die Erschließung mit einer gewissen Standardisierung ist die Voraussetzung. Im Semantic Web werden Metadaten mittels RDF (Ressource Description Framework) organisiert und strukturiert. Sie bilden so die Basis für den Einsatz von Domänenontologien. In der bibliothekarischen Praxis kommen Metadaten schon seit Jahrhunderten zum Einsatz. Typische Metadaten zu einem Buch sind beispielsweise der Name des Autors, das Erscheinungsjahr, die Auflage und der Verlag (vgl. Blumauer/Pellegrini 2006, S. 11).

2.2.3 Ontologie

Ontologien sind in der fachlichen Diskussion über das semantische Web nicht wegzudenken, da sie die zentralen Bausteine des Semantic Web sind, sozusagen die „künstliche Intelligenz“. Unabhängig vom Programm kann Wissen einer Domäne formal repräsentiert und wieder verwendet werden. Es werden also Konzepte und ihre Beziehungen innerhalb einer Wissensdomäne beschrieben. Maschinen werden dadurch unterstützt, Inhalte im Web interpretieren zu können, anstatt sie einfach darzustellen, und damit sämtliche Vernetzungstätigkeiten dem Menschen zu überlassen (vgl. Blumauer/Pellegrini 2006, S. 12).

Ontologien werden entwickelt und eingesetzt, um (Blumauer/Pellegrini 2006, S. 12):

- den Datenaustausch zwischen Programmen zu ermöglichen
- die Vereinheitlichung und Übersetzung zwischen verschiedenen Wissensrepräsentationsformen zu ermöglichen
- die Semantik strukturierter und semi-strukturierter Informationen auszudrücken
- die Kommunikation zwischen Menschen zu unterstützen und zu erleichtern

Im Unterschied zur Taxonomie, die nur eine hierarchische Untergliederung (Klassen, Unterklassen) bildet, stellt eine Ontologie ein Netzwerk von Informationen mit logischen Relationen dar. Wie auch bei einer Datenbank, in welcher Inhalt (Daten) und Struktur ein Ganzes bilden, gehören auch bei einer Ontologie die Begriffe und Regeln zusammen. Klassische Datenbanken haben keine Informationen über die Bedeutung der gespeicherten Daten. Ontologien hingegen besitzen eine formale Beschreibung der Daten und Regeln über deren Zusammenhang. Anhand dieser Regeln können Schlussfolgerungen gezogen werden, Widersprüche in den Daten erkannt werden und fehlendes Wissen selbständig aus den vorhandenen Daten ergänzt werden. Diese Schlussfolgerungen werden durch logisches Folgern (Inferenz) abgeleitet (vgl. Stock/Stock 2008, S. 255).

Prinzipiell werden Ontologien in zwei Typen unterteilt (vgl. Stock/Stock 2008, S. 256 f.):

- Lightweight-Ontologien:

Diese beinhalten Begriffe, Taxonomien und Beziehungen zwischen Begriffen und Eigenschaften, welche diese beschreiben.

- Heavyweight-Ontologien:

Diese sind eine Erweiterung von lightweight-Ontologien und fügen diesen Axiome (Aussagen, innerhalb der Ontologie, die immer wahr sind) und Einschränkungen hinzu, wodurch die beabsichtigte Bedeutung einzelner Aussagen innerhalb der Ontologie klarer wird.

Diese kurze Zusammenfassung der wichtigsten Basis-Begriffe des semantischen Web soll das Verständnis von Semantic-Web-Technologien vereinfachen, die im nächsten Kapitel diskutiert werden.

2.3 Semantic-Web-Technologien

Zur Verwendung des Semantic Web müssen Daten zunächst ein einheitliches Format erhalten. Ein grundlegendes Erfordernis auf dem Weg zum semantischen Web ist daher eine einheitliche Auszeichnungssprache, um Daten für alle digitalen Systeme der Zukunft verständlich zu machen. Des Weiteren ist eine Klassifizierung der Daten aus verschiedenen Domains anhand ihrer Eigenschaften und Beziehungen zueinander nötig. Hierfür werden Semantic-Web-Technologien wie RDF, RDFS und OWL verwendet (vgl. www.altova.com 2009).

XML (Extensible Markup Language) ist eine Vorläuferauszeichnungssprache des Semantic Web. Diese erlaubt zwar eine strukturierte Annotation von elektronischen Ressourcen, doch sie kann keinen Bezug zwischen den Objekten herstellen. XML- Namespaces ermöglichen es, XML-Vokabulare weltweit eindeutig zu definieren. Diese Schemata erlauben die Syntax von Vokabeln eindeutig festzulegen (vgl. Birkenbihl 2006, S. 80). Ähnlich wie in der Auszeichnungssprache HTML werden Tags verwendet. Von der Konzeption her ermöglicht XML jedoch nur dann syntaktische Interoperabilität, wenn sich Sender und Empfänger auf eine gemeinsame Struktur des XML-Dokuments festlegen, d.h. die verwendeten Elementnamen kennen und verstehen. Wenn ein Element in einem System mit dem Tag <Preis>12,00</Preis> und in einem anderen System mit dem Tag <Betrag>12,00<Betrag> bezeichnet wird, ist eine Maschine nicht in der Lage zu wissen, dass es sich um dasselbe Element handelt. Dieses Problem wird durch das Resource Description Framework (RDF) gelöst, indem es Tags nicht nur für Menschen sondern auch für Maschinen verständlich macht (vgl. Daconta et al. 2003, zitiert nach Sistig 2008, S. 35 f.).

2.3.1 Resource Description Framework (RDF)

RDF, eine offizielle Empfehlung des W3C-Konsortiums, ist ein XML-basierter Standard zur Beschreibung von Ressourcen im Internet, Intranet und Extranet. Ressourcen sind Personen oder sachliche Objekte, wie zum Beispiel Orte, Hotels oder Zimmer. Das RDF wird benutzt, um Wissen in kleine Segmente aufzuteilen, beschreibt Ressourcen nach einem bestimmten Modell mit einer bestimmten Syntax, aber kann nur einfache Beziehungen darstellen (vgl. Tauberer 2006, S. 2).

RDF baut auf existierenden XML- und URI (Uniform Resource Identifier)- Technologien auf, wobei URIs zum Identifizieren der einzelnen Ressourcen und zur Angabe von Statements über Ressourcen dienen. RDF-Statements beschreiben die Eigenschaften einer Ressource und die Werte dieser Eigenschaften. RDF- Statements werden oft als "Triples" bezeichnet. Diese Triples bestehen aus einem Subjekt (Ressource), einem Prädikat (Eigenschaft) und einem Objekt (Wert) (vgl. www.altova.com 2009).

In Abbildung 1 wird ein einfaches Beispiel für ein RDF-Triple illustriert. Das Subjekt wird durch eine Ellipse dargestellt und das Objekt durch ein Rechteck.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: RDF-Triple, Eigene Darstellung (vgl. www.altova.com 2009)

Es sind auch komplexe Konstrukte durch Kombination von Einzelaussagen möglich. Beispielsweise kann man das in Abbildung 1 dargestellte Triple erweitern.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: RDF-Triples, Eigene Darstellung (vgl. www.altova.com 2009)

Maschinen können durch Erstellung von Triples mit Subjekt, Prädikat und Objekt in RDF logische Annahmen auf Basis der Assoziationen machen. Ressourcen identifizieren sich über die vorher besprochenen URIs und sind somit mit einer eindeutigen Definition verknüpft, die so das Problem der Wortdoppeldeutungen löst (vgl. www.altova.com 2009). Bezug nehmend auf das Eingangsbeispiel mit der Pensionssuche, könnte der Pension als Unterkunftsart ein eindeutiger URI zugeteilt werden, wodurch die Doppeldeutigkeit (Unterkunft oder Rente) behoben wird.

Das RDF kann für drei wesentliche Anwendungszwecke eingesetzt werden. Erstens verwendet man das RDF zum Finden von Daten für die Bereitstellung von besseren Suchmaschinenkapazitäten. Zweitens kann man die Inhalte und Beziehungen von Objekten einer Webseite oder einer digitalen Bibliothek beschreiben und drittens kann man das Wissen im Web durch Software-Agenten besser teilen und austauschen (vgl. Andersen 2003, S. 36).

Der bekannteste Vertreter um Ontologien zu konstruieren, ist wohl das RDF. Das Ziel aus technischer Sicht ist es, möglichst viele touristische Angebote strukturiert im semantischen RDF-Format zu beschreiben, und so für alle intelligenten Anwendungen verfügbar zu machen. Damit sich das Semantic Web in der Praxis durchsetzt, müssen so viele Daten wie möglich in diesem Format beschrieben werden (vgl. ebsemantics 2008a, S. 14 f.).

Es gibt derzeit verschiedene Applikationen, die es ermöglichen, sehr einfach ohne technisches Know-how Daten mit RDF-Annotationen zu versehen. Beispiele dafür sind das Firmen A-Z der WKÖ oder die Eventplattform OpenEvents.at. Auf diese Applikationen wird im späteren Verlauf der Arbeit noch genauer eingegangen.

Wie nun festgestellt werden kann, ermöglicht das RDF, in Form eines Triples aus Subjekt, Prädikat und Objekt, Aussagen über Ressourcen zu machen. Allerdings sind nur einfache Beziehungen zwischen Subjekt und Objekt darstellbar.

Strukturierungen durch Hierarchien oder Klassenbildungen sind erst mit dem Resource Description Framework-Schema (RDFS) und der Web Ontology Language (OWL) möglich (vgl. Geisler 2009, S. 97).

2.3.2 RDF-Schema (RDFS)

Das RDF-Schema ist eine Erweiterung des klassischen RDF Ansatzes. Genauso wie RDF ist auch RDFS eine Empfehlung des W3C-Konsortiums und somit ein offizieller Standard. Das RDF-Schema ist eine auf RDF aufgesetzte Vokabular- Beschreibungssprache, die aus einem Bündel von RDF-Ressourcen besteht und deren Beziehung und Bedeutung zueinander beschreibt. Mit RDF hat man die Möglichkeit, Aussagen (statements) über Ressourcen, deren Eigenschaften und Werte zu treffen. RDFS bietet nun die Möglichkeit, ein Vokabular festzulegen, in dem man RDF-Ressourcen an bestimmte Domains zuweisen und Ressourcenklassen festlegen kann, die ähnliche Eigenschaften haben (vgl. Sistig 2008, S. 42). RDFS bietet die Option, Klassen hierarchisch zu organisieren. Ressourcen werden als Instanzen von Klassen definiert, wobei jede Klasse eine Unterklasse von einer anderen sein kann. Diese Hierarchie erlaubt den Maschinen, die Bedeutung der Informationen auf Basis der Eigenschaften und Klassen von Ressourcen zu erfassen (vgl. Geisler 2009, S. 102 f.).

Die Möglichkeit, solches Schemawissen zu spezifizieren, macht RDFS zu einer Ontologiesprache, die es ermöglicht, schon eine ganze Reihe der in einer Domäne vorkommenden semantischen Abhängigkeiten zu beschreiben. Dennoch hat auch diese Technologie ihre Grenzen, und wird als Beschreibungssprache für einfachere, weniger komplexe Anwendungsfälle verwendet (vgl. Hitzler et al. 2008, S. 67).

2.3.3 Ontologien und Web Ontology Language (OWL)

Im nun folgenden Abschnitt wird näher auf Ontologien und die spezielle Web Ontology Language (OWL) eingegangen.

Ontologien sind, wie schon im oberen Kapitel erwähnt, Strukturen und Eigenschaften, die als Grundlage einer Angebotsbeschreibung dienen und folglich mit Daten befüllt werden können. OWL ist neben RDF und RDFS die dritte offizielle Empfehlung des W3C-Konsortiums, und somit eine Standard-Beschreibungssprache von Ontologien. Diese Sprache soll dazu dienen, Ontologien erstellen und zwischen Computersystemen austauschen zu können. Aufbauend auf RDF und RDFS definiert OWL die Arten von Beziehungen, die in RDF mittels eines XML-Vokabulars ausgedrückt werden können, um die Hierarchien und Beziehungen zwischen verschiedenen Ressourcen zu veranschaulichen. Das Ziel von OWL ist es das Problem zu lösen, Terminologien für einen bestimmten Zusammenhang zu erstellen, Eigenschaften besser einschränken zu können, logische Charakteristiken von Eigenschaften und die Äquivalenz von Begriffen zu definieren. Aufgrund der detaillierten Beziehungsinformationen in der OWL-Ontologie können Applikationen logische Schlussfolgerungen ziehen (vgl. Birkenbihl 2006, S. 83).

Ontologie Darstellung

In der Abbildung 3 wird ein Teil einer Gastronomie-Ontologie dargestellt, die im Rahmen der Projektgruppe „ebSemantics“ entwickelt wurde, und zur Beschreibung von Restaurants dient. Das Restaurant wird in der Ontologie mit dem Namen „Inn“ demonstriert. Von diesem Restaurant werden unter anderem das Menü und die Öffnungszeiten dargestellt. Diese Ontologie stellt einen Inhaltsstandard dar, der von der Gastronomie-Branche genutzt werden kann, um die Restaurants einheitlicher zu beschreiben. Je mehr Restaurants mit dieser Ontologie beschrieben werden, desto besser können sie im Internet gefunden werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Ausschnitt einer Gastronomie-Ontologie, Eigene Darstellung

(vgl. ebsemantics.net 2008b)

Damit sich das Semantic Web durchsetzt, ist es notwendig, gute Ontologien zu entwickeln, die Inhaltsstandards schaffen. Es gibt verschiedene Initiativen, die Ontologien für bestimmte Einsatzbereiche entwickeln. Auf eine Initiative der Projektgruppe „ebSemantics“ wird im Folgenden näher eingegangen, da sie gut im Tourismus Anwendung findet.

Die kollaborative Entwicklungsplattform „myOntology“ basiert auf Wiki-Technologien und ermöglicht eine dynamische und zeitnahe Weiterentwicklung von Produkt- und Dienstleistungs-Ontologien. Zusammen mit Experten von touristischen Organisa- tionen (die das Angebot ihrer Region gut kennen), Portalbetreiber (die Input aus ihren Beschreibungen aus ihren Portalen bringen können) sowie mit Software- und Ontologie-Experten versuchte man nachhaltige Standards für die österreichische Tourismuswirtschaft zu entwickeln. Es wurden Ontologien von Unterkünften, Event- und Freizeitangeboten und gastronomischen Angeboten geschaffen (vgl. ebsemantics 2008a, S. 12).

In einer Tourismusdestination beispielsweise beschreibt man mittels Ontologien, welche Eigenschaften eine Unterkunft haben kann (Name, Typ. Zimmer, usw.). Damit die Unterkünfte in einer Struktur stehen, können Verbindungen zugewiesen werden. So liegt z.B. eine Unterkunft in einem Ort. Dieser Ort liegt wiederum in einer Region. In dieser Region gibt es ein entsprechendes gastronomisches Angebot. So entsteht ein Zusammenhang zwischen Unterkünften und gastronomischen Angeboten, die der Computer verstehen und verarbeiten kann. Dadurch wird dem Konsumenten die Suche nach passenden Angeboten erleichtert und liefert ihm ein optimales Ergebnis.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass heutzutage nicht die Quantität, sondern die Qualität der Informationen für das Erlangen von Wettbewerbsvorteilen entscheidend ist. Die zuvor vorgestellten semantischen Technologien sollen helfen, bestehende Internetanwendungen zu erweitern, um die Bedeutung von Informationen maschinell verwertbar zu machen und Wissen miteinander verknüpfen zu können. Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine sowie zwischen Maschine und Maschine wird auf diese Weise enorm verbessert.

Die Semantic-Web-Technologien verschaffen den Vorteil, dass eine zielgruppen- orientierte Darstellung der Angebote auf geeigneten Internetportalen möglich ist, ein optimiertes Erscheinungsbild auf den gängigsten Suchmaschinen erzielt und eine neue Dimension der Angebotsvernetzung erlangt wird (vgl. www.ebsemantics.net 2008c).

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