Wie Vernetzung das akademische Wissensmanagement voranbringen kann
Um die Wirtschaft anzukurbeln, ist die EU ständig auf der Suche nach neuen Wegen, den Wissenstransfer zwischen öffentlichem und privatem Sektor sowie zwischen den verschiedenen Interessengruppen in Europa zu fördern. In diesem Sinne verknüpfte man im EU-finanzierten Projekt TEAM (Transferring knowledge on academic knowledge management) die Technischen Universität Graz (TUG) in Österreich mit einem estnischen Zentrum für Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) und einem britischen Informationstechnologie (IT)-Unternehmen. Die TUG ist auf Wissensmanagement und semantische Technologien spezialisiert, während die beiden KMU über fortgeschrittenes Ingenieurwissen zur Entwicklung von kommerziellen Lösungen und Produkten für das Wissensmanagement verfügen. Durch die dynamische Vernetzung konnte das Projektteam dazu beitragen, die Produkte und Dienstleistungen der beiden gewerblichen Unternehmen zu verbessern. Obwohl beide Unternehmen für ihr Geschäft auf eine umfassende Informationsdatenbank angewiesen sind, sind die Inhalte jedoch sehr unterschiedlich. Beim britischen Unternehmen handelt es sich dabei um wissenschaftliche Online-Artikel, während die Datenbank des estnischen Unternehmens Informationen über touristische Attraktionen und Sehenswürdigkeiten enthält. Vor diesem Hintergrund konzentrierte sich das Projekt TEAM auf Themen wie Ähnlichkeit von Dokumenten und Deduplizierung, Entity Recognition, Metadaten-Extraktion, Nutzerprofilanalyse, Tag-Empfehlungen und Analysen der Volks-Taxonomie (Folksonomy) sowie auf Recommender Engines. Man organisierte Workshops und Schulungen, um die gemeinsame Nutzung und den Wissensaustausch mithilfe von leistungsstarken Kooperationsinitiativen voranzutreiben. Durch das Projekt TEAM konnten die Forscher bei diesen Gelegenheiten Wissen austauschen und Fähigkeiten erwerben. Darüber hinaus konnten sie zusätzliche Mitarbeiter zur Mitarbeit am Projekt gewinnen. Die Projektbeteiligten, von denen 12 speziell zu diesem Zweck eingestellt wurden, veröffentlichten 20 wissenschaftliche Artikel zum Thema und lieferten unterstützende Informationen für Interessenten. Darüber hinaus wurden die im Rahmen von TEAM entwickelten Tools und Lösungen in die Recommendation Engines beider Partnerunternehmen integriert. Durch das Projekt konnten in allen drei Institutionen das Wissen gefördert, neue Netzwerke gebildet und die Serviceleistungen verbessert werden. Darüber hinaus wurden die Beschäftigung gefördert und Schulungen angeboten. Die Ergebnisse unterstützen die Forschung in vielen wissenschaftlichen Gebieten, verstärken die wissensbasierte Wirtschaft Europas und steigern ihre Wettbewerbsfähigkeit. Das Projekt ist ein hervorragendes Beispiel für öffentlich-private Zusammenarbeit auf höchstem Niveau.
Schlüsselbegriffe
Wissenstransfer, Wissensmanagement, semantische Technologien, Deduplizierung, Entity Recognition, Metadaten-Extraktion, Nutzerprofilanalyse, Tag-Empfehlung
