Auf dieses lustige Problem bin ich bei der Überprüfung einer Seite im Internet Explorer 6 getroffen. Die Fehlersuche hat mich einige Zeit gekostet, deshalb möchte ich sie hier mitteilen, falls jemand anderes sucht.

Es hat daran gelegen, dass der IE6 und der IE5 (IE5.5 lustigerweise nicht?!?!) nicht mit einer (geschachtelten) Komprimierung der Inhalte zurecht kommt. Ich habe meine CSS-Dateien per ob_start(”ob_gzhandler”) verschlüsselt. Das war fatal. Hier mein etwas schlechter Hack, wie ich die Seite vernünftig ausgegeben bekomme (welche Hacks im Browserkrieg sind auch nicht schlecht…):


php:
if(preg_match(”/MSIE 6/”, @$_SERVER['HTTP_USER_AGENT'])
|| preg_match(”/MSIE 5/”, @$_SERVER['HTTP_USER_AGENT'])){
return;
}
else{
$encode = getenv(”HTTP_ACCEPT_ENCODING”);
if(ereg(”gzip”,$encode)) {
ob_start(”ob_gzhandler”);
} else {
ob_start();
}
}


Ich habe mich entschlossen, den Fokus dieses Blogs etwas zu erweitern.

Da ich relativ viel programmiere, werde ich auch ein paar Einträge darüber verfassen. Mein Lernen mit E sozusagen

Meistens wird es dabei vermutlich auch zumindest indirekt um Lernen gehen, weil ich viel für Moodle o.ä. programmiere. Wir werden sehen.

Ich möchte einem älteren Eintrag von mir widersprechen bzw. präzisieren, in dem ich die Umweltinformatik als ein Teil der angewandten Informatik bezeichnet habe.

Ich denke inzwischen, dass der Schritt zu einer eigenen Disziplin schon relativ weit fortgeschritten ist. Wissenschaftssoziologisch ist es immer nicht einfach zu entscheiden, wann dieser Schritt vollzogen ist, aber da es eigene Kongresse, Zeitschriften, Lehrstühle und eine Fachgruppe in der Gesellschaft für Informatik (GI) gibt, denke ich, dass inzwischen von einer eigenständigen Disziplin gesprochen werden kann. Es gibt eine eigene Scientific Community, die auch ihre eigenen Belohnungsmechanismen in Form von Reputation hervorgebracht hat. Dies ist immer ein deutliches Anzeichen eines Reifens einer Bindestrich-Disziplin.

Die Umweltinformatik ist im Forschungsnetz der Umweltwissenschaften aufgestellt und tauscht sich hier interdisziplinär mit verschiedensten anderen Umwelt-Forschungsrichtungen aus: BWL, Ökologie, Kommunikation, Jura, Physik etc. Damit ist es schwierig, einzelne Brücken zwischen zwei Disziplinen zu bauen, wie es für Bindestrich-Disziplinentypisch ist.

Interdisziplinarität wird hier aufgefasst als ein Zusammenarbeiten mit anderen Disziplinen nicht im Sinne einer Multidisziplinarität, in der nur die Forschungsergebnisse und Perspektiven der einzelnen Fachdisziplinen zusammengetragen werden. Interdisziplinäres Arbeiten bedeutet das Finden einer gemeinsamen Problemsicht und Entwickeln gemeinsamer Methoden, die zur Lösung des Problems herangezogen werden.
Interdisziplinarität gibt es nicht ohne Disziplinarität. Jede Disziplin muss sich ihrer Wurzeln und Grenzen bewusst sein, um einen fruchtbaren interdisziplinären Austausch zu ermöglichen. Diese Heimatdisziplin ist für die Umweltinformatik die in dem vorherigen Eintrag angesprochene angewandte Informatik.

Mit dieser Argumentation gehe ich konform mit:
Möller, Andreas/Bornemann, Basil (2005): Kyoto ist anderswo - Zwischen Interdisziplinarität und Nachhaltigkeit. In: Informatik Spektrum, 28 (1), S. 15-23.

Neben dem Hype um Web2.0 ist der Begriff des Semantic Web in vieler Munde. Dabei werden die beiden Entwicklungen teilweise gegeneinander ausgespielt, stehen aber eher nebeneinander und befruchten sich gegenseitig.

Bei dem Semantischen Web geht es darum, die Inhalte, die im Internet veröffentlicht werden, auch für Maschinen verständlich zu machen. Dabei geht es tatsächlich um ein “verständlich machen”, nicht um ein zugänglich machen. Das Ziel ist, dass Maschinen eine Seite nach ihrem Inhalt sinnvoll erfassen können und so ein Hilfsmittel zur inhaltlichen Suche nach Informationen werden. Es sollen intelligente Ergebnisse für die Suche geliefert werden, nicht 2.983.293 Treffer. Sie sollen genau das widerspiegeln, was der Suchende gemeint hat, auch ohne, dass die Begriffe, nach denen gesucht wurde auf der Seite auftauchen müssen.

Dies wird über Ontologien versucht, bei denen im Stile eines einfachen Satzes (Subjekt - Prädikat - Objekt) Verbindungen und Beziehungen zwischen Objekten hergestellt werden, die zu einem Netzwerk an Eigenschaften zusammengeschlossen werden. Als simples Beispiel kann vielleicht die Ontologie herhalten: “Ein Hund ist ein Säugetier”. Wenn nun eine Anfrage abgesetzt wird: “Was definiert einen Hund?”, kann der Computer die Anfrage inhaltlich “verstehend” verarbeiten und sämtliche Eigenschaften eines Hundes mit ausgeben, eben auch die, dass ein Hund ein Säugetier ist, ohne dass das explizit in der Suchanfrage gesucht wurde. Über das dichte Netz an Ontologien kann eine Gewichtung erstellt werden, welche Information die vermutlich relevanteste ist, damit sie an erster Stelle ausgegeben wird. Es wird ersichtlich, dass hier eine spannende und enge Zusammenarbeit von Linguisten und Informatikern gefragt ist.

Um mit Ontologien arbeiten zu können, braucht es natürlich Metadaten (also Informationen über Daten), um Ontologien erstellen zu können bzw. sie sinnvoll anwenden zu können. Diese müssen entweder manuell (was in den meisten Fällen nicht stattfinden würde, weil Mehrarbeit) oder zumindest halbautomatisch erstellt werden. Es laufen einige Forschungen in die Richtung, Metadaten aus den entsprechenden Internetseiten automatisch zu generieren. Die dazu genutzte Auszeichnungssprache RDF beruht auf der XML-Technologie.

Ein Beispiel: Nachrichten sind sehr häufig geolokalisiert sprich einem (oder mehreren) bestimmten Ort zugehörig. Diese können automatisch aus dem Text gezogen, als Metadaten veröffentlicht und über bestimmte Schnittstellen auf einem WebGIS wie GoogleMaps o.ä. ausgegeben werden. Es gibt eine ganze Menge Forschung zu dem “Geospatial Web“. Sehr lesenswert dazu ist Scharl, A./Tochtermann, K (Hrsg.)(2007): The Geospatial Web, London

Für die Umweltinformatik ergeben sich viele Aufgaben und Fragen aus den Potentialen des Semantic Web.

- Wie können aus umweltrelevanten Daten (halb-)automatisch Metadaten generiert werden?

- Gibt es bestimmte Anforderungen umweltrelevanter Daten an Metaangaben?

- Wie können die vorhandenen “offiziellen” fragmentierten Datenbestände zusammengeschlossen und gecrawlt werden?

- Dazu generell: Wie erreichen wir das “Deep Web“, dass sich in Datenbanken verbirgt und nur bei den entsprechenden Anfragen zum Vorschein kommt?

- Wie können die Ergebnisse aus der GeospatialWeb-Forschung in andere Domänen übertragen werden? Erste Versuche in Form von Wissenslandkarten gibt es hier bereits.

Für den Umweltbereich in Deutschland versucht das PortalU eine solche semantische Suche bereit zu stellen. Dort können Suchabfragen abgesetzt und räumlich, zeitlich und natürlich inhaltlich eingegrenzt werden. Das klappt schon einigermaßen gut, es werden die Datenbestände vieler Behörden durchgesucht und nach Relevanz ausgegeben. Die Technik dahinter ist beschrieben und frei verfügbar. Die Ergebnisse sind auch über einen Webservice abrufbar. Schade ist, dass nur auf die Originalseiten verlinkt wird und die Daten dort bleiben. So kann auch über das PortalU nicht auf die Daten z.B. von www.hamburger-luft.de zugegriffen werden, damit sie automatisch (z.B. in Mashups) weiterverarbeitet werden können.

Es gibt unzählige Definitionsversuche und Beschreibungen, was Web2.0 denn sein soll bzw. könnte. Viele versuchen sich an dem Buzzword, andere kritisieren ihn heftig, Ableger wie E-Learning2.0 bilden sich - inspiriert von der Diskussion um den Begriff - aus.

Jeder Begriff steht nicht nur für sich, sondern in einem spezifischen Diskurszusammenhang. Nur mit dem Hintergrund kann der Begriff “richtig” verstanden werden.

Ich denke, dass es gar nicht notwendig ist, Web2.0 zu definieren. Ich möchte nicht den vielen Versuchen einen weiteren unvollkommenen hinzufügen, sondern versuchen, einige Leitplanken aufzuzeigen, wo Prinzipien des Web2.0 für die Umweltinformatik relevant sein können.

Im Anschluss an den letzten Beitrag liegt es nahe, den User Generated Content noch einmal unter die Lupe zu nehmen. Mit dem Nutzen des Wissens der User können implizite Daten (in Analogie zum impliziten/expliziten Wissen) zugänglich gemacht werden. Damit ist gemeint, dass Informationen, die die User normalerweise für trivial empfinden, weil sie in ihrer Domäne liegen durch geeignete Anreizumgebungen trotzdem einsgespiesen werden und damit dem Gesamtsystem und den anderen Nutzern zur Verfügung stehen. Auch Informationen, die den Nutzern nicht beständig bewusst sind, durch entsprechende Anreize vom System oder anderen Nutzern aber benannt werden können, gehören dazu.
Dass viele Nutzer etwas beisteuern zeigt sich auch im Bereich des partizipativen GIS (PGIS). Die openstreetmap wächst und wächst.

Mittels Folksonomy können die Daten mit Metatags versehen werden, damit sie auch für eine semantische Suche zur Verfügung stehen. Hier ist allerdings eine Verknüpfung eines Bottom-up-Ansatzes (Folksonomy) mit einem Top-Down-Ansatz (Verschlagwortung von “Schlagwortprofis”) anzustreben, um hier die besten Ergebnisse zu erzielen (vgl. Gruber 2005).

User Generated Content gibt es nicht nur im Internet, auch in abgeschlossenen Unternehmensnetzwerken können die Vorteile genutzt werden. Bestehende ERP-Systeme wie bspw. SAP R/3 funktionieren zwar auch nur, wenn jeder Daten mit einbringt, allerdings ist dort vorher genau definiert, wer welche Daten einzubringen hat.

Die Maßgabe, den Nutzer schon frühzeitig in die Erstellung des Softwaretools mit einzubeziehen kann in der UI auch stärker genutzt werden. Dies geht mit Forderungen der Informatik einher, partizipativ zu entwickeln (z.b. Christane Floyd mit ihrem STEPS-Konzept).

Damit werden die UI-Tools auch zur “perpetual beta“, die sich wandelnden Nutzerinteressen und -bedürfnissen anpassen kann. Dazu sind moderne und flexible Programmierparadigmen notwendig.

Der “long tail” kann dadurch genutzt werden, dass es dem Nutzer möglich ist, eigene Datenkategorien aufzumachen und Daten einzuspeisen, an die die Programmiererin nicht gedacht hat. Damit kommt eine Menge mehr an Daten zusammen, die auch für “Mainstreamanfragen” genutzt werden können.

Kooperative Planungsprozesse erfordern Umgebungen, die es dem Nutzer ermöglichen in das Geschehen einzugreifen und Dinge verändern zu können. Tools wie Wikis, Foren oder Whiteboards können hierzu genutzt werden.

Kooperatives Modellieren ist ein weiterer Punkt, den die UI aus der Bewegung des Web2.0 lernen könnte. Die UI könnte Werkzeuge bereitstellen, die es Nutzern sehr einfach und intuitiv ermöglicht, eigene Modellierungen durchzuführen bzw. in bestehende, von anderen begonnene Modellierungen und Simulationen Variablen einzubringen, die relevant sind, vom Ersteller aber nicht beachtet wurden. Auf diese Weise kann eine interdisziplinäre Zusammenarbeit stattfinden und disziplinübergreifende Modelle mit weniger blinden Flecken erstellt werden. (Es sei denn, es sind Disziplinen bzw. Falken bestimmter Forschungsrichtungen dabei, die eine Modellierung generell als unmöglich ablehnen )

Ein weiteres spannendes Feld für die UI könnte das Erstellen von Mashups sein, die bei der Verwirklichung der Ziele der UI unterstützend wirken können. Hier könnte für den Kommunikations- und Bildungsauftrag der UI einiges getan werden.
Problematisch ist allerdings, dass viele der vorhandenen Daten fragmentiert in irgendwelchen (”offiziellen”) Datenbanken vorliegen und es keine APIs gibt, über die auf diese Datenbanken zugegriffen werden kann. Aufgabe der UI ist es also auch zu versuchen, diese Datenbanken zu öffnen und APIs bereit zu stellen, damit sie für neue Mashups zur Verfügung stehen.

Zusammenfassend möchte ich mit einem sehr treffenden Zitat von Tim O’Reilly aus dem Film Web2.0 (27:09) schließen, das auch für die Umweltinformatik gesehen werden kann:

Web2.0 is not about software, it is about Data
]]> http://lernenmite.wordpress.com/2008/05/04/web20-und-umweltinformatik/feed/ Sami Mussbach http://lernenmite.wordpress.com/2008/05/04/die-rolle-von-daten-in-der-umweltinformatik/ http://lernenmite.wordpress.com/2008/05/04/die-rolle-von-daten-in-der-umweltinformatik/#comments Sun, 04 May 2008 09:57:15 +0000 Sami Mussbach http://lernenmite.wordpress.com/?p=45

Um die These vorweg zu stellen:

Daten sind das Lebenselixier der Umweltinformatik.

Bei der Beschäftigung damit, was denn UI eigentlich ist oder möchte ist mir aufgefallen, dass die UI als Teil der angewandten Informatik vor allem Werkzeuge bereitstellt, mit denen Daten manipuliert werden können, um komplexe Sachverhalte handhabbar zu machen und Entscheidungen treffen zu können.
Egal, ob es ein Modellierungs-, Visualisierungs- oder Simulationswerkzeug ist, es muss mit Daten gefüttert werden. Ganz deutlich wird das auch bei Betrieblichen Umweltinformationssystemen (BUIS). Auch Werkzeuge, die ein kooperatives Arbeiten im Sinne einer (interdisziplinären) Zusammenarbeit verschiedenster Akteure fördern, sind nutzlos ohne Daten, die verarbeitet werden können.

Es muss also ein Blick auf die zu Grunde liegenden Daten geworfen werden.
Mögliche Quellen sind:

• “offizielle” Daten - Daten werden von einer (anerkannten) Instanz bereit gehalten.
• eigene Daten - Sie können in einer Datenbank als historische/bestehende Daten vorliegen oder aus Messungen generiert werden
• User Generated Content - Die Nutzerinnen eines Angebotes bringen “ihre” Daten ein

Offizielle Daten sind meist gut gepflegt und werden von Institutionen (privat oder öffentlich) gepflegt, die Kompetenz in ihrem Spezialbereich besitzt. Problematisch ist meist der Zugang und die Wiederverwendung der Daten. Sie sind zwar oft über ein Webinterface abrufbar, stehen damit aber nicht anderen Anwendungen zur Verfügung. Steht ein Mechanismus zur Verfügung, der die Daten maschienenlesbar vorhält (z.B. über Webservices), besteht oft das Problem der unterschiedlichen Dateiformate. Hier hat sich mit XML-Derivaten eine Menge getan.

Eigene Daten sind in der Regel spezifischer und haben damit meist einen höheren Informationsgehalt, sind aber auch aufwändiger und damit teurer zu pflegen. Sie können aus einem eigenen Datenbestand kommen oder direkt aus Messungen generiert werden. Auch hier besteht oft das Problem der unterschiedlichen Dateiformate bei der Integration verschiedener Quellen.

User Generated Content wird von den Nutzern des Dienstes beigesteuert und umfasst somit das Wissen und die Perspektiven Vieler. Damit kann viel implizites Wissen nutzbar gemacht werden, problematisch bleibt die unterschiedliche Nomenklatur der Begriffe (typisches Problem [und Chance!] der Folksonomies) und die unterschiedliche Qualität der Beiträge (Stichwort: Weisheit der Masse).

Mit der Nomenklatur ist ein weiterer Zweig der Daten angesprochen: Metadaten. Sie werden benötigt, um Daten zu clustern und sie in sinnvolle Zusammenhänge zu stellen. Das Stichwort ist hier das Semantic Web, über das sehr viel gehaltvollere Informationen generiert werden können als bisher. Ein Beispiel, das eine semantische Suche probiert ist das PortalU.
Mehr zum Semantic Web für die UI in einem gesonderten Beitrag.

So lautet der wohlklingende Titel meiner Diplomprüfung, die ich als nächstes zu absolvieren habe. Die Einträge im Blog werden also erst mal etwas mehr in diese Richtung gehen.

Ich habe mich früher schon mit dem Entstehen und Abgrenzen von wissenschaftlichen Disziplinen beschäftigt und hier stellt sich ganz akut wieder die Frage: Was ist eigentlich Umweltinformatik? Was will sie? Was gehört dazu? Was nicht mehr?

Nach meinem bisherigen Erkenntnisstand und Recherchen in Texten und auf Internetseiten der entsprechenden Institute sind die Selbstverständnisse vielfältig. Es geht um die Steigerung der Ressourceneffizienz, dazu können Stoffstromanalysen oder auf neudeutsch Life Cycle Assessments durchgeführt werden. Betriebliche Umweltinformationssysteme (BUIS) bzw. ERPs werden aufgebaut, um eine Umweltrechnungslegung zu ermöglichen. Die Modellierung nimmt einen wichtigen Stellenwert ein. Dabei werden (diskrete und kontinuierliche) Simulationen durchgeführt, um komplexe Probleme zu vereinfachen und greifbarer zu machen. Dies geschieht häufig über eine Visualisierung von (Umwelt-)Daten zum Beispiel auch über Geografische Informationssysteme (GIS). Damit hat die Umweltinformatik nicht zuletzt die Aufgabe, Kommunikationsprozesse zu fördern und Werkzeuge bereitzustellen, Menschen zu helfen, kreativ und kommunikativ mit dem Computer arbeiten zu können.

Eben hier stellt sich die Frage danach, was denn nun alles noch zur Umweltinformatik gehört und was nicht mehr. Fällt alles, sobald es einen Raumbezug hat, in den Kompetenzbereich der Umweltinformatik? Wohl kaum, nicht jede Adresse eines Pizzalieferanten ist für die UI relevant, kann aber georeferenziert werden. Was ist hier die Abgrenzung zur Geoinformatik?
Hat mit Google Earth die Umweltinformatik Einzug in (fast) jeden Haushalt gehalten? Mit diesem “GIS-für-alle-Tool” kann sich jeder umweltrelevante Informationen auf seinen Bildschirm ziehen. Aber ist es damit ein Werkzeug der UI?

Zur Zeit denke ich in die Richtung, dass eine wesentliche Komponente der UI im Gegensatz zu anderen angewandten Informatiken die kommunikative Komponente ist. Computer sollen genutzt werden, um zu “Strukturieren, Analysieren, Konzipieren, Kooperieren, Kommunizieren und Kontrollieren” (http://umweltinformatik.uni-lueneburg.de/Portal/index_d.htm 2.5.08). Die UI hat einen interdisziplinären Ansatz, der die Sichtweisen verschiedener Disziplinen auf ein Problem einbinden möchte. Auf diese Weise sollen komplexe Zusammenhänge beleuchtet und dargestellt werden können. Hier ist auf jeden Fall eine Schnittstelle zum Web2.0 vorhanden, die in einem späteren Eintrag noch einmal beleuchtet werden soll. Mit dem Einbinden von verschiedenen Nutzern kommt auch eine Vielzahl von Perspektiven dazu.

Die Unklarheit in der Abgrenzung, was Umweltinformatik ist und was nicht mehr bleibt aber noch größtenteils.

Schon seit ich mir das Buch gekauft habe, wollte ich das Buch Döring (2003): Sozialpsychologie des Internet hier wärmstens empfehlen.

Nicola Döring behandelt das Thema Internet aus einer sozialwissenschaftlichen Richtung und geht dabei sehr fundiert vor und definiert die verschiedenen Kommunikationsweisen, die über das Internet und seine Dienste möglich sind.

Dazu führt sie Kommunikationstheorien ein, die generelle zwischenmenschliche Kommunikation betrachten und fokussiert sie auf ihre Anwendung im Internet. Modernere Theorien direkt zur computervermittelten Kommunikation (cvK) sind natürlich auch dabei. Nicola Döring setzt sich intensiv mit der Rolle der Emotionen in der cvK auseinander und vertritt fundiert die Auffassung, dass sich auch in nicht-face-to-face-Situationen gut und effektiv kommunizieren lässt. Nur eben anders als f2f. Verschiedene Theorien und Ansätze gegeneinander ausspielen zu wollen, ist unsinnig.

Nicola Döring räumt den Konzepten Identität, Soziale Beziehungen und Gruppen im Internet einen großen Raum ein. Methoden der Onlineforschung und Quellen zur sozialwissenschaftlichen Onlineforschung runden das Buch ab.

Obwohl es für Publikationen, die das Internet betreffen schon “uralt” ist, sind die vorgestellten Konzepte weiterhin aktuell.

Dieses Buch kann man sich tatsächlich auch selbst kaufen

Nun habe ich sehr lang nichts mehr geschrieben. Ich habe einige Ideen, die ich schon eine ganze Weile mit mir herumtrage, aber sie sind noch nicht herausgekommen.

Das Problem ist, dass es immer schwieriger wird, Leichtgewichtiges zu schreiben, je länger die Pause ist.
Jetzt habe ich mit einer Reflexion begonnen, jetzt kann das Schreiben auch kleinerer Einträge weitergehen

Eine Pressemitteilung der Datenschutzbeauftragten niedersächsischer Hochschulen hat mich wieder einmal nachdenklich gemacht. Dort wird zurecht moniert, dass die personenbezogenen Daten teils rechtswidrig zu lange gespeichert werden.

Hier wird wieder einmal das Spannungsfeld von Datenschutz und Dauerhaftigkeit deutlich. Wenn ich in Richtung einer Personal Learning Environment (PLE) gehen möchte, die dem Lerner idealerweise ein Leben lang verfügbar ist, auf der anderen Seite aber sämtliche Daten löschen muss, die während eines Kurses angefallen sind, habe ich ein Problem, oder?

Wie lässt sich das vereinbaren?

Die einzige Idee, die ich im Moment habe wäre eine PLE, die komplett in der Hand des Lerners ist (bzw. von diesem zu einem Anbieter delegiert wurde) und er somit die Kontrolle über die Daten behält. Diese PLEs können während eines Kurses zusammengeschaltet werden und bilden die Lernumgebung des jeweiligen Kurses.

So weit die Theorie. Im Detail gibt es dann aber viele Fragen. Müssen die Daten redundant in jeder PLE gehalten werden? Gibt es das Wiki und die hochgeladenen Dateien des Kurses dann nicht nur ein mal, sondern auf jeder beteiligten PLE?