Projektbeschreibung
Neuer Ansatz für die wissenschaftliche Kommunikation
Der Zugang zu wissenschaftlichen Publikationen ist seit der Einführung der digitalen Technologie und der künstlichen Intelligenz besser geworden. Leider können die traditionellen Verfahren der wissenschaftlichen Kommunikation, basierend auf dokumentengestützten Arbeitsabläufen, dem rasanten Wachstum akademischer Literatur nicht mehr genügen. In Zusammenarbeit mit Fachexperten, Datenvernetzung und maschinellen Lernalgorithmen wird jetzt ein neuer Wissensgraph entwickelt. Das EU-finanzierte Projekt ScienceGraph wird eine hochmoderne Lösung zur Darstellung, Analyse, Erweiterung und Verwertung wissenschaftlicher Kommunikation entwickeln, die auf Wissen aufbaut. Wissenschaftliche Ergebnisse werden durch miteinander vernetzte, semantisch umfassende Wissensgraphen ausgedrückt und verbunden, welche die Darstellung komplexer interdisziplinärer wissenschaftlicher Informationen, die Verfolgung von deren gesamter Entwicklung, den damit verbundenen Diskurs und Abweichungen vom Ausgangskonzept ermöglichen.
Ziel
Despite an improved digital access to scientific publications in the last decades, the fundamental principles of scholarly communication remain unchanged and continue to be largely document-based. The document-oriented workflows in science have reached the limits of adequacy as highlighted by recent discussions on the increasing proliferation of scientific literature, the deficiency of peer-review and the reproducibility crisis.
In ScienceGRAPH we aim to develop a novel model for representing, analysing, augmenting and exploiting scholarly communication in a knowledge-based way by expressing and linking scientific contributions and related artefacts through semantically rich, interlinked knowledge graphs. The model is based on deep semantic representation of scientific contributions, their manual, crowd-sourced and automatic augmentation and finally the intuitive exploration and interaction employing question answering on the resulting ScienceGRAPH base.
Currently, knowledge graphs are still confined to representing encyclopaedic, factual information. ScienceGRAPH advances the state-of-the-art by enabling to represent complex interdisciplinary scientific information including fine-grained provenance preservation, discourse capture, evolution tracing and concept drift. Also, we will demonstrate that we can synergistically combine automated extraction and augmentation techniques, with large-scale collaboration to reach an unprecedented level of knowledge graph breadth and depth.
As a result, we expect a paradigm shift in the methods of academic discourse towards knowledge-based information flows, which facilitate completely new ways of search and exploration. The efficiency and effectiveness of scholarly communication will significant increase, since ambiguities are reduced, reproducibility is facilitated, redundancy is avoided, provenance and contributions can be better traced and the interconnections of research contributions are made more explicit and transparent.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-COG - Consolidator GrantGastgebende Einrichtung
30167 Hannover
Deutschland