Web 2.0 Web 2.0 - Die Otto-von-Guericke
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Web 2.0 Web 2.0 - Die Otto-von-Guericke
61 Web 2.0 62 Begriff: Web 2.0 Cloud Computing Social Web Blogs Weiterentwicklung der Web‐Technologien Tagging Social Cataloging Kollaboration Veränderung der Wahrnehmung des Webs Wikis W b 2.0 Web 20 ttechnische Sicht vs. soziale Sicht h i h Si ht i l Si ht Benutzung einer Versionsnummer, ähnlich wie bei Software Definition des Begriffs schwierig Webservices Communitys Virtuelle Welten Folksonomy Grundlage: Semantic Web Social Bookmarking → Versuch einer Annäherung Podcasting 63 Web 2.0 – Kriterien Web 2.0 - Konkretisierung Beispiele die die Veränderung des Webs charakterisieren: Web 1.0 DoubleClick Ofoto mp3.com Britannica Online personal websites domain name speculation publishing directories (taxonomy) content management systems das Web als Plattform (anstatt des lokalen Rechners) Daten als wichtigste Grundlage „Architektur des Mitwirkens Architektur des Mitwirkens“ → Verstärkung → Verstärkung der Vernetzung Modulare Zusammenstellung von Systemen und Seiten Web 2.0 64 Google AdSense Flickr Napster Wikipedia blogging search engine optimization participation tagging ("folksonomy") Module von unterschiedlichen Entwicklern wikis (Prinzip ähnlich OpenSource) Was unterscheidet aber nun eine Web 1.0Anwendung von einer Web 2.0-Anwendung? 65 Web 2.0 – Kriterien verteiltes, gemeinsames Nutzen von Inhalten und technischen Diensten → einfache Geschä smodelle Ende des klassischen So warelebenszyklus‘ → immerwährendes Beta‐Stadium Die Software geht über die Fähigkeiten eines einzelnen Verwendungszwecks hinaus. 66 Web als Plattform Vom Desktop zum Webtop zentrales Ziel von Web 2.0 – Webbrowser als Plattform Plattform Vorteile gegenüber Anwendung keine Portierung auf andere Betriebssysteme keine neuen Software Ausgaben kontinuierliche Verbesserung Software als Service, Vermittler 1 67 Web als Plattform Web als Plattform: WebDesktop WebOS WebOs eigentlich im Hintergrund → Funktionalität WebDesktop im Vordergrund → Sichtbare Schnittstelle zur Steuerung und Verwaltung Schnittstelle zur Steuerung und Verwaltung von Webanwendungen Meist ähnlich Windows „Betriebssystem“ für Webanwendungen Kein Betriebssystem im eigentlichen Sinne OS stellt Schnittstelle zwischen Hardware und Software dar Verantwortlich für Dateisystem WebOS: Schnittstelle zur Programmierung von Webanwendungen 68 Zwischen Anwendung und Hardware WebOS ist mehr eine Art Oberfläche → WebDesktop Bietet aber auch Funktionen zur Verwaltung von Dateien 69 Web als Plattform 70 Web als Plattform: eyeOS Beispiele für WebDesktop, WebOS: eyeOS: http://eyeos.org GlideOS: http://www.glideos.com O li OS htt //i b t/h j OnlineOS: http://icube.at/home.jsp Übersicht siehe: http://en.wikipedia.org/wiki/Web_desktop 71 Aspekte des Web 2.0: Cloud Computing Rechnen in der Wolke Bereitstellung von Diensten, on‐demand: 72 Aspekte des Web 2.0: Abonnementdienste Bereitstellung von Inhalten, die abonniert werden können RSS R ll Simple Syndicate RSS: Really Si l S di t Feeds: RSS, Atom Rechner, Speicher, Netz Anwendungen, Betriebssysteme, Tools Lokale Anschaffung/Installation entfällt Lediglich Zugangssystem muss vorhanden sein Zusätzliches Programm erforderlich: Feedreader Abonnement durch Eingabe der Feedadresse Feedreader lädt Feed automatisch (zeitgesteuert) 2 73 74 Aspekte des Web 2.0: WebServices Interaktive Anwendungen im Web Web 1.0: alles auf einem Rechner Web 2.0: Software‐Bausteine, die auf verschiedenen Rechnern laufen → komponentenbasierte Webservices → komponentenbasierte Webservices Verbindung zu einer Anwendung über das Internet Service kann Daten bereitstellen, auswerten Beispiel: Google‐Maps, Suchmaschinen, LibraryThing, Interaktive Anwendungen im Web Mindmaps Chart‐ und Diagrammerstellung Bildbearbeitung, Fotogallerien Communities Speicherplatz für Dateien … Übersicht: go2web20.net 76 Gemeinschaftliches Bearbeiten von Dokumenten GoogleDocs, WizIQ, Zoho, ThinkFree http://mashable.com/2008/02/11/13‐word‐processors/ Gliffy 78 Mindmeister Soziale Aspekte des Web 2.0 Web 1.0: Autoren sind für Inhalte verantwortlich Web 2.0: Benutzer/innen wirken an Inhalten mit → Architektur des Mitwirkens Nutzung kollektiver Intelligenz, kollektiven Wissens Nutzung kollektiver Intelligenz kollektiven Wissens Organisation von persönlichen Informationen Reflexion und Sammlung von Erfahrungen (Chronologische) Dokumentation von Ideen und Gedanken Reinmann & Sporer (2007) 3 80 79 Soziale Aspekte des Web 2.0 Soziale Aspekte I ‐ Folksonomy Gemeinschaftliches Indexieren → Tagging Zuordnen von Descriptoren, Schlagwörtern (Tags) zu Objekten Kollaborative Organisation von Informationen Öffentliche Sammlung von interessanten Informationen Auffinden von Kontakten mit gleicher Interessensbasis Soziales „Suchen & Finden“ von Informationen Soziales „Suchen & Finden von Informationen Lesezeichen Verknüpfung von Bibliographien mit bestimmten Photos Nutzern Auffinden von Publikationen durch dessen Bibliographie wissenschaftliche Paper Meist keine Festlegungen über Vokabular Jeder kann frei Taggen Herausbildung gemeinschftlicher Wortschatz Reinmann & Sporer (2007) 81 Soziale Aspekte I ‐ Folksonomy Probleme: Synonyme Unterschiedliche Sprachen Getrennt‐, Zusammenschreibung WebDesktop, Web‐Desktop, Web Desktop, Web_Desktop Kontextbedeutungen: Apple, Virgin Singular/Plural 82 Soziale Aspekte I - Folksonomy „Delicious“, „Bibsonomy“ Digg → Bildung unterschiedlicher Kategorien Vorteile: Arbeitsverteilung Benutzer fügen Schlagworte hinzu, nicht Autoren → Phototagging: „Flickr“, Social Bookmarking: Online Journalismus: Spiegel: kein Folksonomy Social Cataloging: Library Thing bessere Benutzbarkeit (Suchergebnisse)? 84 Beispiel: Flickr Soziale Aspekte II ‐ Blogging Blog – Wortkreuzung aus Web Log Umfrage ergab: Web‐Tagebuch 73% der Blogger schreiben aus Spass 27% nicht persönlich, zur Wissensvermittlung Beispiele für textuelle Blogs: … Blogs nicht nur textuell Podcasts VideoBlogs, Vlogs 4 85 Soziale Aspekte II ‐ Blogging 86 Soziale Aspekte III: Microblogging Beispiele: Blog bei dem nur Kurznachrichten versandt werden Postings können abboniert werden Öffentlich oder privat zugänglich Ö Bekanntester Dienst: Twitter Podcasts: Deutschlandfunk, Mediathek von ARD und ZDF VideoBlogs: Rocketboom, Ehrensenf, Youtube VideoBlogs: Rocketboom Ehrensenf Youtube 87 88 Soziale Aspekte IV: Wikis Soziale Aspekte V: Social Networking Name stammt von Wikiwiki (hawaianisch für schnell) Content‐Management‐System (CMS) Erlaubt die gemeinsame Erstellung von Webseiten Prominentes Beispiel: Wikipedia Desktop Wikis: WikidPad, Tomboy, TiddlyWiki Webseiten mit denen Menschen in Kontakt treten/bleiben können Management von sozialen Netzwerken Zweck: Kommunikation Bildung neuer Geschaftsverbindungen Entwicklung neuer Projekte Terminmanagement, ‐abstimmung 90 Social Networking Beispiele Interessen: Fotocommunity, StudiVZ, Flickr Dating: Urbanite Beziehungsorientiert: OpenNetworX, LinkedIn, Friendster, StayFriends Geschäftsorientiert: Ecademy, Xing 91 Personalisiertes Web Web 1.0: Webseite statisch, alle konsumieren die gleichen Inhalte Web 2.0: Benutzer/innen können Inhalte ihren Interessen entsprechend anpassen Personalisierung, Definition: Anpassen an persönliche g p p Bedürfnisse Bei digitalen Dokumenten: Anpassung des Inhalts Anpassung der Darstellung Grundsätzliche Unterscheidung: Für den Benutzer/Benutzerin Durch den Benutzer/Benutzerin 5 92 Personalisiertes Web 93 Netvibes Personalisierung durch den Benutzer/in: Inhalte von Webseiten Beispiel: NetVibes, Pageflakes Webradio: Last.fm, MusiMap, musiclens, pandora Personalisierung für den Benutzer/in: Google AdSense 94 95 Daten‐getriebene Anwendungen Musiclens Web 1.0: Wer Inhalte konsumiert war unbekannt Web 2.0: Nutzung von Daten über Benutzer/innen → Profile jede erfolgreiche Internet Anwendung basiert auf einer speziellen Datenbasis eBay: Produkte und Verkäufer Amazon: Produkte und Rezensionen Amazon: Produkte und Rezensionen Google: Webseiten Teleatlas, Geocontent: Geo‐Daten Kontrolle über Daten=Kontrolle über Markt Management einer Datenbasis ist die Kernkompetenz von Web 2.0 Firmen Software wird zu „Infoware“ 96 Sicherheit im Web 2.0 Allgemeine vs. Persönliche Daten Allgemein: Rezensionen, Statistiken, Landkarten Persönliche Datenspuren im Netz: Einkaufsverhalten → Vorlieben B Browseverhalten → h lt → Interessen I t Persönliche Daten: Geburtstag, Adresse, Bankverbindung, Telefonnummer, Kreditkartendaten → komple es Nutzerprofil, Identitätssubsystem für Web 2.0? Was passiert mit diesen Informationen? Wie sicher sind sie? Daten resultieren nicht nur aus Web‐Verhalten, auch von Payback u.ä. Datensammlern 97 News im Web 2.0 Web 1.0: Traditionelle Medien stellen ihre Informationen im Web zur Verfügung Web 2.0: alle sind Journalisten? Stirbt der traditionelle Journalismus? Sib d di i ll J li ? Werden Nachrichten nur noch elektronisch gefiltert und aufbereitet? Journalist als Moderator zwischen bloggenden Bürgern? Graswurzel oder Bürgerjournalismus 6 98 99 Aspekte des Web 2.0: Bürgerjournalismus Semantic Web Wikimedia IndyMedia The Huffington Post Verbindung zwischen Radio und Blog: Blogspiel (Deutschlandfunk) Google News Codierung von Bedeutung im Web In Rechnerverständlicher Form Ermöglicht Automatische Auswertung von B d t Bedeutungen Vorteile: Daten können in Beziehung zueinander gesetzt werden Neue Erkenntnisse können gewonnen werden I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web – the content, links, and transactions between people and computers. A ‘Semantic Web’, which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the this possible, has yet to emerge, but when it does, the day‐to‐day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The ‘intelligent agents’ people have touted for ages will finally materialize. Tim Berners‐Lee, James Hendler Ora Lassila – Tim Berners‐Lee, 1999 Das Web – Probleme oder warum Semantic Web? Inhalte des Webs auf Menschen zugeschnitten Layout, Struktur → einfache Nutzung Stichwortbasiert, ohne Kontext h b h Wahl des richtigen Stichwortes ist entscheidend Ergebnisse sind immer einzelne Webseiten Web ist heterogen: unterschiedliche Informationsdarstellung: Bilder, Text, Audio unterschiedliche Codierung: ASCII, Unicode, ISO… unterschiedliche Codierung: ASCII Unicode ISO Bsp.: Suche nach Apple bringt Frucht und Rechner müssen von Menschen interpretiert und kombiniert werden oft ist gesuchte Info auf mehrere Webseiten verteilt → Informa onsintegra on Relevanz kann nur schwer durch Maschine geprüft werden From a Web of Documents to a Web of Data Web – Probleme Problem: Finden von (gesuchten) Informationen Suchmaschinen können Fundstellen suchen „The Semantic Web is not a separate Web, but an extension of the current one, in which information is given well‐defined meaning, better enabling computers and people to better enabling computers and people to work in cooperation.” unterschiedliche Sprachen → Informa onen zu einem Thema sind nur schwer aufzufinden 7 Beispiele Beispiel: Abendliche Planung Gegenüberstellung von Informationen zum Wahlprogramm einzelner Parteien Verknüpfung von verteilt im Netz liegenden Informationen: Essen gehen, Kino gehen, Cocktailbar Problem: Finden eines guten Restaurants (je nach persönlicher Vorliebe, Preisklasse, Einschätzung durch andere) Ermittlung des Kinoprogramms in unterschiedlichen Ermittlung des Kinoprogramms in unterschiedlichen Vortrag, Termin in Hawthorne/NY Kinos mit Genrevorgabe, Reservierung von Karten Reisebuchung von Berlin nach Hawthorne: Berlin liegt in Deutschland/Europa Cocktailbar sollte in der Nähe des Kinos liegen Hawthorne liegt in den USA/Amerika → Flugbuchung notwendig, Anschlusszug notwendig oder Mietwagen Mögliche Anfrage: Finde ein Restaurant mit italienischer Küche in mittlerer Preislage, und zeige mir die Kritiken zu den neuen Filmen der letzten zwei Wochen Beispiel aus: http://www2.informatik.hu-berlin.de/mac/lehre/WS04/Ausarbeitungen/SemanticWeb.pdf Mögliche Anwendungsbereiche allgemein: wissensintensive Prozesse Beispiel: kontextbezogene Informationsvernetzung intelligentes Information Retrieval intelligentes Information Retrieval personalisierte Wissensportale Helpdesk‐Systeme Semantic Web Beschreibung von Daten und deren Semantik in rechnerverständlicher/‐verarbeitbarer Form Daten brauchen Informationen darüber, wie sie zu strukturieren und zu interpretieren sind sie zu strukturieren und zu interpretieren sind → Wissensrepräsenta on im Web → Anwendungsso ware muss „logisch denken“ → neues Wissen aus vorhandenem erschließen http://rewerse.net/press_releases_approved/www.uni-protokolle.de/id/105246/index.html Semantic Web Prinzipien (Auswahl) Semantic Web Prinzipien (Auswahl) 1. Alles kann durch eine URI identifiziert werden 2. Ressourcen und Links können typisiert sein http://www.magdeburg.de Software Ressource href href mailto: ilt marcel.goetze@ovgu.de l t @ d Ressource Ressource href href erzeugt erzeugt Buch Report geschrieben von Ressource gelesen von href Ressource http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw Autor kommuniziert mit Lektor http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw 8 Semantic Web Prinzipien (Auswahl) Semantic Web Prinzipien (Auswahl) 3. Unvollständige Informationen sind unproblematisch href href Ressource Ressource href href erzeugt erzeugt Buch Report geschrieben von Ressource gelesen von href Ressource • 4. Eine absolute Wahrheit ist nicht notwendig neues Wissen kann aus vorhandenen Informationen geschlussfolgert werden Marcel arbeitet in der Otto‐von‐Guericke‐ Universität Stefan ist Kollege von Marcel → Stefan arbeitet ebenfalls an der OvG‐Uni Software Ressource Autor kommuniziert mit 404 not found Lektor 404 not found im Semantic Web können fehlende Informationen rekonstruiert werden http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw 113 Semantic Web Prinzipien (Auswahl) Web 3.0? 5. Evolution wird unterstützt Informationen können auf einfache Weise in einen neuen Kontext gesetzt werden Beispiel: Stefan bekommt einen Ruf an eine andere Universität → neue Verknüpfung Weiterführende semantische Vernetzung? Internet 2.0: jedes Gerät hat eine eigene IP‐Adresse IPv6: 128 Bit lange Adresse = 2128 Adressen reicht, für 6,65 ∙ 1023 Adressen/m2 Erdoberfläche Jeder kann jederzeit online sein Vielleicht aber auch nicht nur jedes Gerät sondern jeder Blog, jeder Artikel, Autor,… Verarbeiten von Informationen erfolgt dezentral, getrennt vom Medium, unabhängig vom Autor Man liest nicht mehr ein Blog sondern von einem Autor in mehreren Blogs Orte wären irrelevant. Bild wird durch IP bestimmt, nicht Position Neue Zugangswege wären notwendig Artikel werden nicht mehr in einem Blog veröffentlicht sondern „zur Verfügung gestellt“ Informationen werden anhand ihrer IP identifiziert und entsprechend zusammengestellt http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw 114 116 Zusammenfassung Vom URL‐Raten zur Suchmaschine WWW: Dienst im Internet Weltweites Gewebe durch Verlinkung Protokoll: Hypertext Transfer Protokoll Robots durchforsten das Web, in der Regel durch das Folgen von Links Web 2.0: Webseite als Plattform für Anwendungen Daten wichtiger als Aussehen Nutzung verteilter Daten und Anwendungsteile Ausnutzen der Kompetenz vieler Web‐Nutzer Web 1.0: URL‐Raten, Web 2.0: Suchmaschinen Letztere analysieren Webseiten Analyse des Anfangs oder des gesamten Textes (Altavista, Fireball) Auswertung von Metatags Auswertung von Verlinkung: PageRank (Google) 9 117 Dienste und deren Nutzung Suchmaschinen, der manuell erstellte Katalog Suchmaschinen 118 Arten von Suchmaschinen: Manuell erstellte Kataloge Automatisch erstellte Indizes Meist hierarchische Präsentation des Katalogs Eignung: Suche nach einem Thema, Sachgebiet, Stichwort Vorteil: Redaktion kann Inhalt eines Dokuments berücksichtigen Nachteil: Zusammenhänge können verloren gehen: Datenbank von Suchmaschinen: http://www.suchlexikon.de/ Von einer zusammen arbeitenden Gruppe → Redak on Von vielen Beteiligten unabhängig voneinander → Folksonomy Suchmaschinen für spezielle Zwecke S h hi fü i ll Z k Generell: von Menschen gemacht Beispiel: Yahoo Web de Beispiel: Yahoo, Web.de Beispiel: Name einer Person + Sachverhalt http://www.suchfibel.de http://www.suchfibel.de 119 Suchmaschinen, der automatisch erstellte Katalog Software (Robot, Crawler, Spider) browsen vollautomatisch durchs Netz Indexierungssoftware analysiert und strukturiert Daten Suchmaschinen arbeiten auf Begriffen Suchmaschinen arbeiten auf Begriffen, ohne die Relevanz eines Wortes für den Inhalt des Dokumentes zu berücksichtigen → für die Suchanfrage wich g zu wissen Eingrenzen des Suchraumes: Welche Begriffe könnten im Zusammenhang mit dem Suchwort stehen 120 Suchmaschinen, wichtigste Befehle Plus (+): Verknüpfung zweier Wörter, beide müssen im Ergebnisdokument vorkommen Minus (‐): schließt ein Wort aus, das nachfolgende darf nicht im Ergebnisdokument vorkommen im Ergebnisdokument vorkommen Anführungsstriche: Verbinden von Worten zu einer Phrase. Wird wie ein Wort behandelt Trotzdem: nicht jede Suchmaschine erfasst das gesamte Web Von Link zu Link explizites Ausschließen von Begriffen +Fahrrad ‐preis „Der oide Depp“ http://www.suchfibel.de http://www.suchfibel.de 121 Barrieren für Suchmaschinen 122 Suchmaschinen, Google Die Internetseite … … ist nicht verlinkt Automa sches Browsen durch Links → Robot Relevanzsortierung durch PageRank … ist zu versteckt Larry Page und Sergey Brin … ist zu aktuell Grundprinzip: Je mehr Links auf eine Seite verweisen, p p , … darf nicht indexiert werden … hat zuviel Text desto höher ist das „Gewicht“ der Seite Je höher das „Gewicht“ der verweisenden Seiten, desto höher der Effekt → wich ger die Seite … hat keinen Text ... ist nicht frei zugänglich Ziel: Liste der zu einem Suchbegriff wichtigsten Seiten … hat ein unbekanntes Dateiformat → Unsichtbares Netz http://www.suchfibel.de http://www.ub.uni-bielefeld.de/biblio/search/help/invisibleweb.htm 10 123 Suchmaschinen, Google → Benutzung Suchmaschinen, Google → Erweiterte Syntax Plus (+), Minus (‐), Anführungsstriche Oder (|): Verknüpfung zweier Wörter, beide können im Ergebnisdokument vorkommen 124 Strand | Beach Berechnungen ((3*8)/6)^2 Berechnungen: ((3*8)/6)^2 Einheiten umrechnen: foot in cm Zug, Kino und Wetterauskunft Erweiterte Syntax cache: Sucht in von Google gespeicherten Seiten define: Suche nach Definitionen filetype: Suche nach bestimmten Dateiendungen inanchor: Suche nur in Links intitle: Suche nur im Titel einer Seite inurl: Suche nur in der Adresse intext: Suche nach Begriffen, die nur im Text vorkommen link: Ausgabe aller Seiten, die auf eine bestimmte verlinken site: Suche auf eine bestimmte Domain eingrenzen. related: Sucht nach ähnlichen Seiten http://de.wikipedia.org/wiki/Google http://de.wikipedia.org/wiki/Google 125 126 127 128 Spezielle Suchmaschinen, Wolfram Alpha Weniger Suchmaschine, eher Antwortmaschine Entwickelt vom Mathematica‐Erfinder Stephen Wolfram Daten wurden von 100 Mitarbeitern manuell Daten wurden von 100 Mitarbeitern manuell aufbereitet Fragen können in Suchbegriffen oder direkt gestellt werden Sehr gut bei Fakten zu Mathematik, Technik, Naturwissenschaften, Linguistik, Wirtschaft Beispiel: How old is Barack Obama? Neue Suchmaschinen, Microsoft Bing Neue Suchmaschine von Microsoft Seit 3. Juni 2009 online Entscheidungsmaschine Hilfe bei Kaufentscheidungen, Reservierungen, Hilfe bei Kaufentscheidungen Reservierungen Reisevorbereitungen, etc. Gute Suche nach Bildern und Videos Incl. Interaktiver Vorschaufunktion 11 129 Spezielle Suchmaschinen, Bildindex 130 Spezielle Suchmaschinen, Spezielle Suchmaschine für Bilder Bildindex der Kunst und Architektur 2 Millionen Bilder aus 13 europäischen Ländern Nach Künstler Ort Porträt und Themen katalogisiert Nach Künstler, Ort, Porträt und Themen katalogisiert Suche in unterschiedlichen Bereichen möglich Metasuchmaschinen Weiterleiten einer Suchanfrage an viele Suchmaschinen Oft langsamer Erste Metasuchmaschine: MetaCrawler Deutsche Metasuchmaschine: MetaGer Jahr, Genre, Weitere Spezialsuchmaschinen: Medienarchive, Bildarchive, Menschsuchmaschinen Nachrichtendienste, Bibliotheken und Buchkataloge 131 Zusammenfassung Suchmaschinen: manuell erstellt oder automatisch Automatisch: Robots browsen durchs Netz → Indexierung von Webseiten nach Suchbegriffen und Schlüsselwörtern Suchanfragen haben spezielle Syntax +, ‐, „“, |, Größter Teil des Netzes ist nicht sichtbar Zugang zu Informationen teilweise über spezielle Suchmaschinen 12