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ScienceGRAPH

Trotz eines verbesserten digitalen Zugangs zu wissenschaftlichen Publikationen in den letzten Jahrzehnten bleiben die Grundprinzipien der wissenschaftlichen Kommunikation unverändert und sind weiterhin weitgehend dokumentenbasiert. In ScienceGRAPH wollen wir ein neuartiges Modell zur Darstellung, Analyse, Erweiterung und Nutzung der wissenschaftlichen Kommunikation auf wissensbasierte Weise entwickeln, indem wir wissenschaftliche Beiträge und verwandte Artefakte durch semantisch reichhaltige, vernetzte Wissensgraphen ausdrücken und miteinander verbinden.

Beschreibung

Trotz eines verbesserten digitalen Zugangs zu wissenschaftlichen Publikationen in den letzten Jahrzehnten bleiben die Grundprinzipien der wissenschaftlichen Kommunikation unverändert und sind weiterhin weitgehend dokumentenbasiert. Die dokumentorientierten Arbeitsabläufe in der Wissenschaft haben die Grenzen der Angemessenheit erreicht, wie die jüngsten Diskussionen über die zunehmende Verbreitung wissenschaftlicher Literatur, den Mangel an Peer-Review und die Reproduzierbarkeitskrise zeigen. In ScienceGRAPH wollen wir ein neuartiges Modell zur Darstellung, Analyse, Erweiterung und Nutzung der wissenschaftlichen Kommunikation auf wissensbasierte Weise entwickeln, indem wir wissenschaftliche Beiträge und verwandte Artefakte durch semantisch reichhaltige, vernetzte Wissensgraphen ausdrücken und miteinander verbinden. Das Modell basiert auf einer tiefen semantischen Repräsentation wissenschaftlicher Beiträge, deren manueller und automatischer Ergänzung und schließlich der intuitiven Exploration und Interaktion auf der resultierenden ScienceGRAPH-Wissensbasis. Derzeit sind Wissensgraphen noch darauf beschränkt, enzyklopädische, Fakten-Informationen darzustellen. ScienceGRAPH wird die Darstellung komplexer interdisziplinärer wissenschaftlicher Informationen ermöglichen, einschließlich feingranularer Provenienzerhaltung, Diskurserfassung, Evolutionsverfolgung und Konzeptdrift. Außerdem streben wir eine synergistische Kombination automatisierter Extraktions- und Augmentationstechniken mit groß angelegter Zusammenarbeit an. Als Ergebnis erwarten wir einen Paradigmenwechsel in den Methoden des akademischen Diskurses hin zu stärker wissensbasierten Informationsflüssen, die völlig neue Wege der Suche und Exploration ermöglichen. Die Effizienz und Effektivität der wissenschaftlichen Kommunikation wird zunehmen, da Unklarheiten reduziert, die Reproduzierbarkeit erleichtert, Redundanzen vermieden, Herkunft und Beiträge besser nachvollziehbar sind und die Zusammenhänge der Forschungsbeiträge deutlicher und transparenter werden.

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E-Science
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