Grundlegende Architektur der „Semantically Enriched E-Working Platform”

Mit dem Terminus Crowdsourcing wird die Auslagerung von Aufgaben auf eine große Menge von Personen (Schlagworte: Intelligenz der Massen, Schwarmintelligenz) zur Arbeitsteilung bezeichnet, die ihre Arbeitskraft und Intelligenz über das Internet zur Verfügung stellen. Derzeit handelt es sich dabei um meist intrinsisch motivierte Amateure, die oft ohne oder gegen geringe Bezahlung diverse Aufgaben lösen. Ein typischer Vertreter einer solchen Crowdsourcing Plattform ist ein Web-basierter Arbeitsmarktplatz namens Amazon Mechanical Turk (http://www.mturk.com) , der seit November 2005 besteht. Er ermöglicht es Anforderern (Unternehmen) jene Personen zu finden, die in der Lage sind Aufgaben auszuführen, die von einer Software nicht oder nur schlecht gelöst werden können (z.B.: Transkription von Audio- oder Videodateien, Datenverifikation- oder Bereinigung, Generierung von großen Testdatenbeständen, Sentiment Analyse, Übersetzung etc.). Diese Aufgaben werden Human Intelligent Tasks (HITs) genannt und sind sehr kleinteilig angelegt. Dementsprechend braucht ihre Verarbeitung nur sehr wenig Zeit, sodass sie üblicherweise auch nur mit wenigen Dollarcents pro HIT abgegolten werden. Es gibt allerdings auch andere Plattformen, die bereits jetzt Crowdsourcing für die Erbringung von Kreativleistungen (meist in Form von Wettbewerben), für das kollaborative Arbeiten, zur Ideenentwicklung bis hin zur Entwicklung von technischen Geräten nutzen. Hauptziel des Projekts Semantically Enriched E-Working Platform (SEEWOP) ist es, Crowdsourcing auch für Unternehmen als E-Working Methode für spezielle Aufgabenbereichen in Ergänzung zu konventionellen Arbeitsmethoden attraktiv zu machen. Dazu werden nicht nur konventionellen Web 2.0 sondern auch Semantic Web Technologien verwendet, die es ermöglichen, Tasks und deren Anforderungen, E-Worker und deren Qualifikationen genauso wie Ergebnisse und deren Qualität in maschinell verarbeitbarer Form mittels entsprechender Vokabulare und Ontologien zu annotieren um eine weitgehend automatische und intelligente Verteilung der Tasks auf die E-Worker Community zu ermöglichen. Zusätzlich soll speziell für Routinetätigkeiten eine semantische Beschreibung des Prozesses oder des Regelwerks entwickelt werden, die eine automatische Generierung von Tasks ermöglicht. Um Crowdsourcing auch in Unternehmen effizient in Ergänzung zu herkömmlichen Arbeitsformen einsetzen zu können, stellen sich folgende Herausforderungen: •Größere Aufgaben sind so in einzelne Tasks aufzuteilen, dass sie über Crowdsourcing abgearbeitet werden können. Dazu soll eine automatisierte Task-Erstellung auf Basis einer entsprechenden Prozessdefinition bzw. eines definierten Regelwerks ermöglicht werden. •Tasks müssen nicht nur für die E-Worker eindeutig und leicht verständlich beschrieben sein, sondern sollten möglichst zielgerichtet den „richtigen“ E-Workers angeboten werden, um eine hohe Lösungsqualität zu erzielen. Dazu sollen einerseits E-Workers und deren Qualifikationen in E-Portfolios semantisch beschrieben und andererseits die Tasks und deren Anforderungen in entsprechenden Profilen definiert werden. •Die Qualität der Ergebnisse muss überprüfbar sein und so beurteilt werden können, dass sie bei der Auswahl der E-Workers berücksichtigt werden können. Der Beitrag beschreibt die geplante SEEWOP-Systemarchitektur als Kombination einer klassischen Web 2.0 Lösung mit Semantic Web Technologien. Die semantische Anreicherung mittels Annotationen, definiert durch Vokabulare und Ontologien (in RDF/S und OWL), ermöglicht eine maschinell verarbeitbare Beschreibung von Tasks, Anforderungsprofilen und E-Worker Portfolios. Prozesse und Regelwerke werden in OWL und SWRL definiert und können zur Laufzeit über Inferenzmaschinen und die Abfragesprache SPARQL ausgewertet werden. Zusammen mit Bewertungsmöglichkeiten der Task-Ergebnisse wird das intelligene Management von E-Work in einer Crowdsourcing Plattform ermöglicht.