Achim Reiz hat am 15. April seine Dissertation zum Thema „Ontology Evaluation Using Metrics: Bringing Metrics Into Practice“ erfolgreich verteidigt. Die Promotionskommission hat nach der Disputation die Verleihung des Titels „Dr.-Ing.“ empfohlen. Wir gratulieren!
Das Foto zeigt den Doktorvater Prof. Kurt Sandkuhl (links) und Achim Reiz.
Kurzfassung
Ontologien sind die Bausteine der regelbasierten künstlichen Intelligenz. Sie ermöglichen die Verknüpfung und Nutzung von ansonsten heterogenen Daten und ver-setzen den Computer in die Lage, implizites Wissen zu inferieren. Die Entwicklung und Auswahl von Ontologien ist nicht trivial und oft werden diese Aufgaben von Mitarbeitern ohne Knowledge Engineering-Hintergrund durchgeführt. Diese Diskrepanz rückt die Qualitätskontrolle in den Vordergrund: Sie soll den Entwickler dabei unterstützen, die richtigen Änderungen vorzunehmen und den Ontologiemanagern helfen zu überprüfen, ob die Entwicklungen mit den strategischen Zielen der Ontologie übereinstimmen.
Metriken sind ein automatisch berechenbarer, objektiver Ansatz zur Bewertung von Ontologien. In den vergangenen Jahren hat die Forschungsgemeinschaft eine Viel-zahl von Metrik-Rahmenwerken sowie einige Berechnungssoftware vorgeschlagen. Keines der Ergebnisse wurde jedoch als Open Source veröffentlicht und die meisten sind nicht mehr verfügbar. Dies erschwert, auf der bestehenden Forschung aufzubauen und führte zu isolierten und geringen Forschungsanstrengungen und mini-malen praktischen Anwendungen. Es besteht zwar ein Konsens darüber, dass die Messung von Ontologien hilfreich ist, aber es gibt weder die notwendigen Werk-zeuge für ihre Berechnung noch hilfreiche Anleitungen für ihre Interpretation.
Diese Arbeit zielt darauf ab, die Implementierungslücke zu schließen und Ontologiemetriken in die Praxis zu bringen. Sie zeigt das Potenzial einer evolutionären Sicht auf Ontologien auf und stellt mit NEOntometrics die notwendige Werkzeugunterstützung für die Berechnung von Metriken in großem Umfang bereit. Eine Met-rik-Ontologie für Ontologiemetriken bringt die oft isolierten und heterogenen Metrik-Vorschläge in eine formalisierte, gemeinsame Notation. Sie macht die NEOntometrics-Anwendung äußerst flexibel: Neue Messwerte können durch einfache Änderung der Ontologie eingeführt werden.
Die neuartige Anwendung ermöglichte Fortschritte bei drängenden Forschungsfragen zur Umsetzung von Ontologiemetriken in die Praxis. Zunächst wurde das OQuaRE-Qualitätsframework kritisch untersucht, das mehrere Ontologiemetriken vor-schlägt und sie mit einer Qualitätsbewertung verbindet. Die Analyse hat gezeigt, dass die vorgeschlagenen Metriken inkonsistent sind und die vorgeschlagenen Bewertungen nicht die modellierte Realität widerspiegeln. Zweitens zeigte sich, dass sich Ontologien sehr heterogen entwickeln und allgemeine Annahmen über stereo-type Entwicklungsprozesse nicht zutreffen. Basierend auf diesen Erkenntnissen schlägt die Arbeit schließlich einen Auswahlprozess für Ontologiemetriken vor, der sich an den individuellen Anforderungen der Metriknutzer orientiert.
Diese Arbeit kann Ontologiemetriken für ein breiteres Publikum zugänglich machen. Die Software ermöglicht es einerseits Forschern, den Entwicklungsprozess von Ontologien zu untersuchen, und andererseits Praktikern, Metriken zur Qualitätskontrolle einzusetzen.