In Conrad, J. (2010): Semantische Netze zur Erfassung und Verarbeitung von Informationen und Wissen in der Produktentwicklung geht der Autor von folgendem Zusammenhang aus: “Innerhalb der gezeigten Ansätze rechtfertigt insbesondere die als netzartig beschriebene Sicht auf den Wissensbegriff zudem eine nähere Betrachtung Semantischer Netze zu dessen Erfassung in der Produktentwicklung” (Seite 25). Erfassung bezieht sich hier auf Wissen und unterstellt somit ein wenig dynamisches Konstrukt. Berücksichtigt man, dass Wissen aus Daten und Informationen situativ konstruiert wird, so kann dieser Prozess durch Technologie nur ermöglicht werden. Taxonomie, Ontologie und Semantik sind im Wissensmanagement wichtig, dennoch nicht isoliert zu betrachten. Siehe dazu auch Baier (2008): Semantische Technologien in Wissensmanagementlösungen (Studie). Technologiegetriebenes Wissensmanagement ist von den Rahmenbedingunegn abhängig (Kontext is King).
Taxonomie, Ontologie und Semantik im Wissensmanagement
Befasst man sich mit Wissensmanagement und den entsprechenden Technologien, so kommt man schnell auf die genannten Begriffe. Ich möchte hier die recht einleuchtende Erklärung aus Hüttenegger, G. (2006:182-183): Open Source Knowledge Management anbieten:
“Im engeren Sinn ist eine Taxonomie eine Einteilung von Tier- und Pflanzenarten. Im Kontext von KM (Knowledge Management) und KM-Systemen geht es um eine Einteilung von Dingen, ein Klassifikationssystem. Als Ergebnis hat man eine Hierarchie von Begriffen wie etwa Säugetier als Überbegriff für Katze. Der Begriff Ontologie an sich ist aus dem 19. Jahrhundert (ontos für das Sein und logos für das Wort) und wurde von den deutschen Philosophen eingeführt. Traditionellerweise geht diese Art der Klassifizierung auf die Griechen zurück; im Speziellen auf die 10 prinzipiellen Kategorien von Aristoteles. Kurz gesagt ist eine Ontologie eine hierarchische Ordnung von Begriffen zusammen mit der jeweiligen semantischen Bedeutung (genau diese fehlt bei der Taxonomie) und oft auch Beziehungen. Damit gibt es Über- und Unterbegriffe und jeweils eine exakte Bedeutung. Ein ganz einfaches Beispiel ist etwa für die Begriffe ´hat´, ´Peter als Mensch´ und ´Katze´: ´Peter hat eine Katze´. Damit ergibt sich etwa als Folgerung, dass Peter ein Säugetier hat. Zusätzlich liefert die Ontologie auch zu den Begriffen ´Mensch´, ´Katze´ und ´Säugetier´ deren semantische Bedeutung.”
Siehe dazu auch Hitzler et al. (2008): Semantic Web, Baier (2008): Semantische Technologien in Wissensmanagement-Lösungen
