Digitale Inhalte werden umfassender

Im Streben nach einem besseren Verstehen der digitalen Inhalte im Internet wurde im Rahmen des VICODI-Projekts der Prototyp einer Kontextmaschine für die innovative textliche und visuelle Kontextualisierung entwickelt.

Die effektive Formalisierung des generischen Begriffskontexts ist eine der schwierigsten Aufgaben für Wissenschaftler des IT-Bereichs, und die meisten Bestrebungen richten sich auf kleinere Unterpunkte dieser Theorie. Die durch die Wurman-Methode charakterisierte Kontextualisierung beinhaltet den Ort, die alphabetische Ordnung, die Zeit, die Kategorie und die Hierarchie (Location, Alphabetical order, Time, Category and Hierarchy – LATCH).

Auf der Grundlage der LATCH-Methode wurde im Rahmen des VICODI-Projekts die ontologische Aufzeichnung und ein Autoren-Wissenstool eingesetzt, um die Kategorie und die Hierarchie erstellen zu können. Zusätzlich dazu wurden für den lokalen Kontext Landkarten eingebunden und Thesauri für historische Informationen zum Experimentieren mit zeitlicher Kontextualisierung auf dem Gebiet der europäischen Geschichte verwendet.

Ein weiterer Bestandteil des Projekts war die Entwicklung des Prototypen einer Kontextmaschine (Context Engine) zum Verbinden der Kontextualisierungen textlicher und grafischer Quellen. Genauer gesagt, umfasst diese Innovation eine Transformationsmaschine zur Generierung kontextualisierter Textquellen und zur Unterstützung von Visualisierungen auf XML-Basis wie z.B. Skalierbare Vektorgrafiken (SGV) historischer Landkarten.

Die Kontextmaschine verfügt über einen Server, der die Umwandlung von Testdaten in geeignete Korrelationsvektoren ermöglicht, um Beziehungen zwischen den Systemeinheiten, wie Begriffe oder Beispiele, zu beschreiben. Abgesehen von den Testfunktionen unterstützt der Server auch vektorähnliche Funktionen einschließlich Term-Term-, Term-Dokument- und Dokument-Dokument-Funktionen. Auch die wichtigsten Konzepte wie Ort, Kategorie, Person, Ereignis, Gegenstand, abstrakter Begriff und soziale Organisation werden mit ontologischen Einheiten festgehalten.

Darüber hinaus verfügt der Prototyp über einen Client, der den Kontext dynamisch abgeleiteter oder aufgezeichneter Quellen sowie die Ontologie zur Umsetzung der logischen LATCH-Prozesse verwendet. So können beispielsweise Abfragen an historische Karten eingeschränkt werden, um wichtige Orte, Kategorien und zeitliche Abschnitte vorauszuberechnen, die einen umfangreicheren Zeitraum für die Benutzerreferenz einsetzen.

Die moderne Kontextmaschine erlaubt die Integration von Standardprozeduren zur Informationsabfrage und Abfragemechanismen, die auf Wissen oder Ontologie basieren. Obwohl dieses alles eigentlich eigens für das VICODI-System erarbeitet wurde, ist die Plattform unabhängig und in Java programmiert.

Es werden verschiedene Kollaborationsmöglichkeiten auf den Gebieten der Wissens- und semantischen Webanwendungen sowie der Unterstützung von Visualisierungen, des E-Learning und des kulturellen Erbes gesucht.