Identifizierung neuer Ideen aus
Textinformationen
Fraunhofer INT
Anwendung
Ausgangspunkt jeder erfolgreichen Innovation ist eine gute Idee. Hierzu sind
potentielle Ideen aus internen und externen Ideenquellen (Bücher, Journale, Patente, E-mails, Forschungspapiere, Datenbanken, Protokolle etc.) zu identifizieren.
Besonders im Bereich der Technologieentwicklung ist die Kenntnis über neue Produktideen von Konsumenten sowie neue technologische Ideen aus Forschung und Wissenschaft
sinvoll. Zudem werden im Bereich der Technologieentwicklung kontinuierlich neue
Lösungsideen für aufkommende technologische Problemstellung benötigt.
Problem: Wir werden heute mit Textinformationen, die technologische Entwicklungen und Konsumentenbedürfnisse beschreiben, überflutet.
Das manuelle Auffinden von neuen (Lösungs-) Ideen aus diesen Textinformationen gestaltet sich sehr zeit- und kostenaufwendig.
Lösung: Mit diesem web-basierten Werkzeug auf Grundlage von Textmining werden neue Ideen aus aktuellen technologischen Entwicklungen und aus Konsumentenbedürfnissen automatisiert erfasst, um den Prozess der Technologieentwicklung im Unternehmen voranzubringen und um Lösungsideen für aktuelle technologische Problemstellungen bereitstellen zu können.
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Nehmen Sie sich die Zeit, den "Technological Idea Miner" online
zu testen.
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Die zur Evaluierung verwendeten Daten (Patentdaten und zugehörige
Referenzen) erhalten Sie
hier. Zum Vergleich der Ergebnisse ist eine Applikation auf Grundlage
des Jaccard's Coefficient erstellt worden. Zugang finden Sie
hier.
Der "Technological Idea Miner" wird ständig weiterentwickelt. Die aktuelle
Version erhält im Vergleich zur Testversion erweiterte Funktionalitäten und
Einstellmöglichkeiten für eine Integration in Ihren Technologieplanungs- und
Entwicklungsprozess.
Beschreibung
Ausgangspunkt jeder erfolgreichen Innovation ist eine gute Idee. Eine nicht zu unterschätzende Aufgabe des Innovationsmanagements [1] ist es, potentielle Ideen aus internen und externen Ideenquellen zu identifizieren. Dies stellt den ersten Schritt einer Technologieentwicklung dar. Möglichkeiten einer systematischen Ideengenerierung ergeben sich dabei z.B. durch Befragung von Beteiligten, unter Anwendung von Kreativitätstechniken oder aus konkreten Aufträgen heraus. Neben den o.g. drei Ansätzen zur Erzeugung von Ideen wird im Folgenden ein weiterer Ansatz vorgestellt und vertieft.Die heutige Zeit ist gekennzeichnet durch eine kontinuierlich ansteigende Datenmenge. Schätzungsweise 80 % aller Daten liegen in Form von (unstrukturierten) Texten vor [2]. Diese verteilen sich auf Bücher, Zeitschriftenartikel, Forschungspapiere, Datenbanken, Protokolle, E-Mails sowie Inter- und Intranetseiten etc. Die dort enthalten Textinformationen sind in Form der natürlichen Sprache verfasst und je nach Thema und Fachgebiet durch entsprechende Fachbegriffe angereichert.
Durch die Methode „Knowledge Discovery from Text” (KDT) [3] / Text-Mining sollen die Textinformationen einer maschinellen, inhaltlichen Analyse zugänglich gemacht werden. Ähnlich wie Data-Mining die Analyse strukturierter und numerischer Daten bezeichnet, beschreibt der Begriff des Text-Mining eine Menge von Methoden zur (teil-) automatischen Auswertung natürlich sprachlicher Texte. Ziel ist nicht die umfassende und exakte semantische Analyse eines Textes, sondern partielle und robust handhabbare Auswertungen in Hinblick auf spezielle Aufgabenstellungen [4].
Die hier betrachtete Aufgabenstellung ist die (halb-) automatische Erfassung von bis dahin nicht entdeckten technischen Ideen und Erfindungen aus der Vielzahl fachbezogener Texte. Die erfassten Textphrasen sollen die Eigenschaften Verständlichkeit (Neues soll mit Bezug zum Bekannten dargestellt werden), Gültigkeit im Rahmen von statistischen Maßen, (subjektive) Neuheit und Nützlichkeit im Rahmen einer gegebenen Aufgabenstellung besitzen [5].
Der hierzu entwickelte Text Mining Ansatz lehnt sich an die Aussagen der Technikphilosophie an. Demnach konzipiert eine neue Idee / Erfindung nicht lediglich ein neues Mittel, sondern eine neue Zweck-Mittel-Kombination [6]. Durch systematische Analyse der Zweck-Mittel-Kombinationen in neuen Texten lassen sich Textphrasen identifizieren, bei denen - vor dem Hintergrund fachbezogener Vergleichstexte - die Zwecke oder Mittel zwar bekannt sind, ihre Kombination jedoch neu ist.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass mit Hilfe einer (teil-) automatisierten Entdeckung von neuen technischen Ideen und Erfindungen die Forschung unterstützt und der Prozess der Technologieentwicklung beschleunigt werden kann.
Vorgestellt wird dieser Ansatz in Thorleuchter, D.:
Finding technological ideas and inventions with text mining
and technique philosophy. In: Schmidt-Thieme, L.: Data
Analysis, Machine Learning, and Applications. Springer,
Berlin, Heidelberg, 2007/2008.
Als erste prototypischen Applikation auf diesem Gebiet ist
der "Technological Idea Miner" (Ideenfinder) erstellt
worden, mit dem das automatische Auffinden neuer Ideen aus
Texten demonstriert werden kann.
Literatur
1. Harland P. E.: Kooperationsmanagement. (2002), S. 23-45
2. Gentsch, P., Hänlein, M.: Text Mining. In: WISU 12/99,
(1999), S. 1646
3. Feldman, R., Dagan, I.: Kdt - knowledge discovery in
texts. In: Proceedings of the First International Conference
on Knowledge Discovery (KDD). (1995), S. 112–117
4. KI Zeitschrift 2/02: Text Mining. (2002), S.4
5. Hotho, A.: Clustern mit Hintergrundwissen. Diss.,
Universität Karlsruhe, (2004), S. 29
6. Rohpohl, G.: Das Ende der Natur. In: Schäfer, L.,
Sträker, E. (Hrg.): Naturauffassungen in Philosophie,
Wissenschaft und Technik. Bd. 4, Freiburg, München, (1996),
S. 151
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