… und mögliche Auswirkungen

Geosemantische Probleme führen häufig zu kleineren und größeren Schwierigkeiten bei Fachleuten und Laien. Diese sind vermeidbar, wenn Anbieter geographischer Informationen beschreiben können, was gemeint ist, und Anwender diese Beschreibungen auswerten können.

Wo liegt Sydney?

Dass Ortsnamen selten eindeutig sind, mussten mehrere Reisende erfahren, als sie statt in Australien in Kanada landeten. Das Buchungssystem der Fluggesellschaft hatte die Mehrdeutigkeit von „Sydney“ bei der Flugplanung nicht erkannt.

Was bedeutet Distanz?

Am 3. Mai 2003 stellte die renommierte Zeitschrift The Economist die Reichweiten nordkoreanischer Raketen durch konzentrische Kreise auf einer Weltkarte dar, die zudem viel zu klein waren. In der verwendeten Kartenprojektion sind aber Linien gleichen Abstands von einem Punkt auf der Erde keine Kreise, sondern kompliziertere Kurven. In einer korrigierten Karte, die der Economist zwei Wochen später unter der Überschrift „Flat-earth thinking“ publizierte, befanden sich ganze Kontinente, die vorher außerhalb der Reichweite der Langstreckenraketen lagen (Afrika, Europa, Nordamerika), plötzlich innerhalb.

Was bedeuten Maßeinheiten?

Die Marssonde Climate Orbiter bog 1999 in eine zu niedrige Umlaufbahn um dem Planeten ein und verglühte dort, weil ein beteiligtes Unternehmen den Zahlenwert für ein Bremsmanöver, der in der metrischen Einheit Newton-Sekunden angegeben war, in Pfund-Sekunden interpretierte.

Der griechische Mathematiker, Geograph und Astronom Eratosthenes verbesserte die Messung des Erdumfangs außerordentlich. Er drückte sein Ergebnis allerdings in der Längeneinheit Stadien aus. Da es in der Antike aber mehrere Einheiten dieses Namens gab, bleibt die Genauigkeit seiner Messung ungewiss.

Was bedeutet Straßenbreite?

Manche Straßendatensammlungen definieren Straßenbreite als Breite der Fahrbahn, andere als Breite des Lichtraumprofils. Bei der Berechnung von versiegelten Flächen oder von Routen für Schwertransporte mit Überbreite führen solche Abweichungen zu erheblichen Unterschieden.

Was ist eine Unterkunft?

Bei der einfachen Anfrage „finde alle Unterkünfte in Amsterdam“ an eine Suchmaschine wie Google muss geklärt werden, was mit „Unterkunft“ gemeint ist: gehören z. B. ein Botel oder ein Zeltplatz mit Bungalows dazu? Je nach verwendeter Interpretation kann das Suchergebnis sehr unterschiedlich ausfallen oder zu unvollständigen Ergebnissen führen.

Semantische Interoperabilität und Integration

Web-Dienste und andere Softwarekomponenten müssen Information verwenden und weitergeben können, ohne zu Missverständnissen zu führen. Es gilt zwei grundlegende Typen solcher Interoperabilität zu unterscheiden – die syntaktische und semantische Interoperabilität. So können sich zwei Dienste darüber einigen, dass sie ihre Daten in einem bestimmten Format beschreiben. Jedoch kann diese syntaktische Übereinkunft nicht verhindern, dass ein Dienst die Daten des anderen unterschiedlich interpretiert. Zum Beispiel kann ein Datenanbieter eine Verkehrsverbindung als Straße klassifizieren, solange sie eine minimale Breite aufweist, während für eine bestimmte Anfrage der Straßenbelag kritisch sein kann. Solch fehlende semantische Interoperabilität kann dazu führen, dass Touristenbusse im Schlamm stecken bleiben.

Semantik-basierte Suche nach Geoinformation

Methoden der Informationswiedergewinnung (Information Retrieval) befassen sich mit der Suche relevanter Information aufgrund eines bestimmten Informationsbedürfnisses. Dazu gehören die Indizierung von Daten, die Relevanzbewertung von Ergebnissen und die Berechnung von Qualitätsmaßen wie Trefferquote und Genauigkeit. Geographische Informationswiedergewinnung (Geographic Information Retrieval) erweitert das klassische Problem um räumliche und zeitliche Komponenten. Eine beispielhafte Suche nach „Kneipen in der Wiener Altstadt“ erfordert sowohl thematische als auch topologische Übereinstimmung zwischen Anfrage und Suchergebnissen. Ein Verständnis der Datenquellen und Anfragen erfordert Methoden in den folgenden Bereichen:

• Das Ermitteln geographischer Referenzen im Text als Spezialfall von Computerlinguistik.
• Das Auflösen von Mehrdeutigkeiten von Ortsnamen in eine explizite geographische Referenz.
• Vage geographische Terminologie beschreibt die Herausforderung, geographische Referenzen von (häufig umgangssprachlichen) Ortsnamen mit undefinierten Grenzen, zum Beispiel der Wiener Altstadt, zu behandeln.
• Räumliche und textuelle Indizierung der raumzeitlichen Komponente von Geoinformation zusätzlich zur textbasierten Indizierung.
• Geographische Relevanzbewertungen erweitern typische Relevanzmaße um eine raum-zeitliche Komponente. Eine Bewertung ergibt sich somit nicht nur aus der textbasierten Übereinstimmung, sondern zum Beispiel auch nach der Entfernung zum Stadtzentrum.

Methoden zur Semantik-basierten Gewinnung von Geoinformation erfordern semantisch annotierte Datenquellen. Folglich kombinieren diese Methoden klassische Informationsgewinnung mit deduktiven und induktiven Schließverfahren, insbesondere des räumlichen Schließens. Eine Anwendungen sind etwa ähnlichkeitsbasierte Benutzerschnittstellen zum Arbeiten mit Ortslexika.

Nutzbarkeit

Geographische Informationssysteme (GIS) bieten Operatoren zur Datenanalyse an, z. B. zur Formulierung von Abfragen anhand topologischer Beziehungen („Welche Gebäude liegen im Überschwemmungsgebiet?“) oder zur Berechnung metrischer Eigenschaften („Wie weit entfernt liegt mein Haus vom Überschwemmungsgebiet?“). Die vom Systementwickler beabsichtigte, die tatsächlich implementierte, die dokumentierte und die vom Nutzer erwartete Bedeutung solcher Operatoren können voneinander abweichen. Bis heute fehlen aber effektive Methoden, sie zu beschreiben. Grafiken mit Beispielen (wie die folgende für den räumlichen Überlappungsoperator in einem GIS) sind oft unklar oder mehrdeutig.

Mit einer maschinenlesbaren Semantik der Operatoren wären GIS außerdem in der Lage, dem Nutzer nur die für ausgewählte Objekte zulässigen Operatoren anzubieten. Zum Beispiel könnte die Darstellung von Linien gleichen Abstands auf der Erdoberfläche durch konzentrische Kreise in einer Mercator-Projektion vermieden werden, wie es im obigen Beispiel der Fall war. Beim Aufruf von GIS-Funktionen über Web-Dienste und bei deren automatischer Verkettung werden solche semantik-basierten Auswahlkriterien unabdingbar.

Prüfung der Datenintegrität

Ein wesentlicher Aspekt der Qualität von Geoinformation ist die Integrität der einzelnen Objekte. Ob die Daten ein widerspruchsfreies Abbild der Realität liefern, lässt sich mit der Geosemantik automatisiert überprüfen. Die Sinnhaftigkeit der Attributwerte und räumliche Relation zu anderen Objekten werden mit Hilfe der logischen und topologischen Konsistenz beschrieben (näher beschrieben im ISO-Standard 19113). Logische Inkonsistenz betrifft einzelne Objekte, insbesondere die Werte ihrer Attribute. Zum Beispiel darf die Breite eines als Straße klassifizierten Objektes nicht unter drei Metern betragen, ansonsten ist dieses Objekt inkonsistent, weil es fälschlicherweise als Straße gekennzeichnet ist. Topologische Inkonsistenz bezieht sich auf wohldefinierte Beziehungen zwischen Objekten. Das eine Autobahn-Ausfahrt repräsentierendes Objekt muss notwendigerweise mit der Autobahn und einem weiteren Straßen-Objekt verbunden sein. Des Weiteren darf sich ein Straßen-Objekt nicht mit einem See-Objekt schneiden, falls das Datenmodell zusätzlich Brücken-Objekte erlaubt. Regeln können allerdings nicht nur auf Inkonsistenz prüfen. Im letzteren Fall kann das System für das Straßen-Objekt auch alternative Objektarten wie „Brücke“ oder „Fährverbindung“ vorschlagen und letztendlich den Nutzer bei der Beschreibung unterstützen.

Qualitätsmaßstäbe: Was erreicht werden soll

Die verfügbaren semantischen Strategien lassen sich danach bewerten, welche Art von Übereinkunft sie zwischen den Kommunikationsteilnehmern ermöglichen. Jede Interpretation verknüpft Begriffe mit den zugrunde liegenden Ideen und einem bestimmten beobachtbaren Kontext. Im Fall von Geosemantik ist der beobachtbare Kontext die menschliche Umwelt. Daraus lassen sich drei Arten von Übereinkünften ableiten:

• Eine terminologische Übereinkunft über Basisbegriffe, die in Definitionen verwendet werden sollen, beispielsweise über den Namen einer Straße und die „Teil-Ganzes“-Beziehung zwischen Lebensräumen.
• Eine ontologische Festlegung (ontological commitment), welche die Objekte näher bestimmt, über die kommuniziert wird. Zum Beispiel, dass es bestimmte Arten von Straßen gibt, dass diese eine erkennbare Breite haben, und dass sie stets Teil eines Straßennetzes sind.
• Die Festlegung des Kontexts um sicherzustellen, dass Ausdrücke nur innerhalb der Grenzen einer bestimmten Domäne oder eines Anwendungsgebietes benutzt werden und so mögliche Mehrdeutigkeiten vermieden werden. Zum Beispiel, dass Straßenbreite sich auf die befestigte Straßenoberfläche bezieht, jedoch Radwege ausschließt.

Ein anschauliches Beispiel über unterschiedliche Auffassungen der gleichen Begriffe und die daraus entstehenden Konsequenzen zeigt der Film „Der Engländer, der auf einen Hügel stieg und von einem Berg herunterkam“. Die Einwohner des fiktiven walisischen Dorfes Ffynnon Garw verstanden etwas völlig anderes unter dem Begriff „Berg“ als zwei englische Landvermesser. Die beiden definierten „Berg“ vom Standpunkt der nationalen Höhenverteilung aus als Erhebung mit mehr als 1000 Fuß; die Einwohner jedoch als eine lokal dominante Erhebung. Die beiden Parteien benutzten beide dieselben Begriffe „Berg“, „Hügel“, „Höhe“ und waren sich sicherlich darüber einig, dass man Landschaftsgebilde nach Höhe klassifiziert oder dass Hügel kleiner als Berge sind. Aber der Kontext, in dem sie die Begriffe „Berg“ und „Hügel“ benutzten, blieb mehrdeutig. Als die Einwohner erkannten, dass der nationale Kontext außerhalb von Wales zählt und ihr Berg so zum Hügel würde, errichteten sie ein Steinmännchen auf der Spitze ihres Berges Garth Hill um ihn an die nationalen Klassifikationsanforderungen anzupassen. Sie hätten natürlich ebenso gut zwei unterschiedliche Kontexte gelten lassen können und die Erhebung lokal einen Berg und national einen Hügel nennen können. In sehr ähnlicher Weise hatten die Ingenieure des Mars Climate Orbiters es versäumt, den Kontext ihrer Längenmessung explizit zu machen, was die Benutzung von Längenstandards und passenden Umrechnungsvorschriften erforderlich gemacht hätte.

Semantisches Engineering: Wie man Übereinkunft erreicht

Wie oben gezeigt, verlangt erfolgreiche Kommunikation nicht, dass man sich auf alle Begriffe innerhalb einer Informationsgemeinschaft einigt. Es reicht aus, sich auf einige wenige definierende Basisbegriffe, auf ontologische Festlegung bzgl. der Nutzung dieser Begriffe sowie auf Kontexte zu verständigen. Geosemantik kann als Ingenieurwissenschaft aufgefasst werden, die gerade einen solchen Einigungsprozess unterstützt. Diese Aufgabe erfordert Methoden und Werkzeuge um Interpretationen gezielt einzuschränken. Solche Methoden können als Kombinationen dreier Strategien verstanden werden:

Methoden für die Wiedergewinnung von Geoinformation

Die Suche nach Geodaten erfordert die Formulierung von Suchanfragen mit Georeferenzen, die Indizierung georeferenzierter Dokumente und Geodaten, auf Geoinformation angepasste Relevanzbewertung und die Unterstützung des Nutzers bei der Evaluierung der Suchergebnisse. Alle Schritte werden von Methoden der Geosemantik unterstützt.

Finden von Information

Eine üblicherweise angewandte Methode ist die Unterstützung von Nutzern bei der Verfeinerung und Erweiterung von Anfragen durch das Vorschlagen von Konzepten für Ontologien oder eindeutige Ortsnamen von Gazetteers. Die Suchmaschine SPIRIT ist ein Beispiel für semantisch unterstützte Anfragenerweiterung für Geoinformationsgewinnung. Eine verfeinerte Methode beruht auf expliziten semantischen Anfragen, die über ein Regel-ähnliches Format und mit einem aus Ontologien und Ortsverzeichnissen kommenden Vokabular dargestellt werden. Anfragen auf der Basis von Semantic Web Rule Language (SWRL) können räumliches Schließen unterstützen und liefern eventuell bessere Ergebnisse, wenn Erweiterungen für räumliche Funktionen integriert werden.

Indizierung

Indizierungsalgorithmen für die Kategorisierung von georeferenzierten Dokumenten beruhen zum Teil auf externen Wissensdatenbanken. Traditionelle Suchmaschinen verlassen sich auf die Indizierung von Text (unterstützt von linguistischen Prozessen wie Stemming oder Lemmatisierung). Data-Mining-Techniken wie Latent Semantic Indexing identifizieren Schlüsselkonzepte und Ortsnamen innerhalb von Dokumenten, die dann automatisch über semantische Annotierung mit räumlichen Ontologien verbunden werden.

Bewertung

Basierend auf den Konzepten der Anfrage und ihrer Übereinstimmung mit den indizierten Dokumenten kann ein Informationswiedergewinnungssystem die Relevanz des Dokumentes für die Anfrage bestimmen. Die räumliche Distanz der Georeferenzen kann dabei ein zusätzliches Bewertungskriterium darstellen.

Methoden für Semantik-gestützte automatische Datenintegration

Bei der Informationswiedergewinnung sollen Nutzer beim Finden relevanter Information unterstützt und mit möglichst relevanten Dokumenten als Ergebnis bedient werden. Der Benutzer evaluiert die Ergebnisse und wählt die passendsten Treffer aus. Datenintegration entbindet den Nutzer von diesem Evaluationsschritt. In diesem Fall sollte das System automatisch die benötigten Dokumente und andere Datenquellen erkennen und sie in bestehende Arbeitsabläufe einbeziehen. Bei der Informationswiedergewinnung hilft die Semantik dem Nutzer Suchanfragen zu formulieren und die Ergebnisse zu verstehen. Bei der Datenintegration ist dies die Aufgabe des Reasoners. Im SWING-Projekt wurden verschiedene Methoden basierend auf WSMX getestet.

Methoden zur Konsistenzprüfung von räumlichen Daten

Fehler im Datenerhebungsprozess können zu nicht miteinander verknüpften Flüssen oder zu Bäumen innerhalb von Seen führen. Reasoning-Algorithmen können die logische und topologische Konsistenz von Daten sichern, wenn einzelne geographische Objekte mit Konzepten innerhalb von Ontologien verknüpft werden sollen. Semantische Regeln können solche Widersprüche explizit darstellen. Reasoner führen diese Regeln aus und identifizieren Fehler.

Methoden zum Erstellen von Geoontologien

Das Erstellen von Geoontologien ist ein zeitaufwändiges Unterfangen, das durch verschiedene Methoden unterstützt werden kann.

Die Wissenserfassung zum Bau von Wissensmodellen in der Geosemantik verläuft ähnlich wie in anderen Disziplinen. Eine Besonderheit von Domänen wie Geologie, Geographie oder Hydrologie ist die Verankerung in der Realität. Man unterscheidet zwischen Top-down- und Bottom-up-Strategien. Meistens wird jedoch eine Kombination aus beiden angewendet. Eine Einbindung eines bereits etablierten Vokabulars kann die Wiederverwendbarkeit der Ontologien gewährleisten.

Top-Down – Zusammenarbeit mit Experten

Eine Literaturrecherche im betroffenen Teilgebiet hilft den Wissensingenieuren (Knowledge Engineer) den gewünschten Umfang des Ontologien zu definieren und Kernbegriffe des Fachgebiets zu identifizieren. Dies wird idealerweise von Data-Mining-Techniken begleitet. Die Existenz impliziten Wissens sowie häufig vorkommende Inkonsistenzen zwischen Definitionen erfordern die Zusammenarbeit mit Experten des jeweiligen wissenschaftlichen Fachgebietes, um die häufig komplexen Bedeutung der Begriffe eindeutig zu erklären

Bottom-Up – Wissensbeschaffung als eine gemeinsame Leistung

Beispiele wie Wikipedia zeigen, dass eine Informationsgemeinschaft manchmal selbst die beste Quelle für das Aufbauen von explizitem Wissen über eine Domäne ist. OpenStreetMap, ein kollaborativer Versuch zum Aufbau eines Kartensystems, fordert die Bearbeiter auf, einzelne Objekte zu kategorisieren. Die Kategorienamen können hierbei vom Nutzer frei gewählt werden, auch wenn die Nutzung bereits existierender Begriffe erwünscht ist. Dieses Vokabular ist eine wertvolle Quelle für Ontologien.

Ermittlung und Wiederverwendung von existierenden Modellen

Semantische Suchmaschinen wie Swoogle ermöglichen bereits das Durchsuchen von existierenden Ontologien. Ein Beispiel aus der Geographie ist die SWEET-Ontologie. Die Wiederverwendung einzelner Konzepte aus bereits bestehenden und etablierten Thesauri wie dem General Multilingual Environmental Thesaurus GEMET oder dem AGROVOC der FAO gewähren breite Akzeptanz über Anwendungsgrenzen hinaus.

Inferenzmethoden für Geoontologien

Geoontologien können genutzt werden um logische Schlüsse aus modellierten Tatsachen der wahrnehmbaren Umwelt zu ziehen und um Wissen aus geographischen Daten abzuleiten, oder mittels deduktiver Inferenz hinzuzufügen. Ein häufig genutzter Ansatz aus dem Semantischen Web ist entscheidbare Teillogiken der Prädikatenlogik erster Stufe wie Beschreibungslogik (DL) zu nutzen um aus Taxonomien logisch schließen zu können. Zum Beispiel um zu entscheiden, ob eine Klasse eine andere beinhaltet (Subsumption), ob zwei Klassen Individuen teilen, ob Klassen leer sind, oder um alle Instanzen einer Klasse zu finden. Eine wichtige Methode ist der automatische Test auf Widerspruchsfreiheit einer Theorie in diesem Kalkül. Spezielle Tableau- und Resolutions-basierte automatische Beweiser sind für DL-Sprachen wie die Web Ontology Language OWL entwickelt worden.

Typische Aufgaben sind: Test auf Erfüllbarkeit, Subsumption, Instanztest, das Auffinden der kleinsten gemeinsamen Oberklasse und der spezifischsten Klasse, sowie ähnlichkeitsbasiertes Schließen. Einige Aufgaben, wie das Regel-basierte Schließen und Abfragen, z. B. mit SWRL, können vergleichsweise effizient mit Hilfe von Horn-Klausel-basierten Verfahren gelöst werden, d. h. mit Vorwärts- oder Rückwärtsverkettung. Viele räumliche Theorien jedoch, beispielsweise „Region Connection Calculus“, Mereologie oder Euklidische Geometrien, benötigen die volle Ausdrucksfähigkeit der Prädikatenlogik erster oder sogar zweiter Ordnung (siehe „Region Based Geometry“), und benötigen daher halbautomatische Schlussverfahren, wie Resolution oder natürliches Schließen. Oft werden in der Geosemantik auch vorberechnete „Composition Tables“ oder konzeptionelle Nachbarschaftsgraphen zum Beweisen benutzt, beispielsweise im 9-Schnittmodell der Regionstopologie. Ein üblicher Ansatz besteht darin aus einer ausdrucksstarken aber unentscheidbaren Basistheorie aufgabenspezifische und effizienter berechenbare Teiltheorien herauszulösen, z. B. in Form von Horn-Klauseln oder Beschreibungslogiken.

Von digitalen Karten zu räumlichem Schließen (bis 1990)

Der Übergang von papierbasierten zu digitalen Geodaten in den sechziger Jahren führte zunächst zu der Annahme, dass Geographische Informationssysteme vor allem Werkzeuge zum Speichern und Verändern von digitalen Karten seien. Es dauerte zwei Jahrzehnte, geprägt durch Fortschritte in der Datenbankforschung, bis der Unterschied zwischen graphischen Zeichen auf einer Landkarte und der dadurch dargestellten räumlichen und thematischen Information deutlich wurde. Zur gleichen Zeit begannen Wissenschaftler der Künstlichen Intelligenz und der Informatik an Schließverfahren und Problemen der Repräsentation von räumlichen Daten zu arbeiten. Vertreter dieser beiden Gruppen sowie Geographen, Linguisten, Philosophen und Kognitionswissenschaftler kamen im Juli 1990 im einflussreichen zweiwöchigen „Las Navas Meeting“ zusammen, um kognitive und linguistische Aspekte des geographischen Raums zu diskutieren und den damaligen Stand in einem wegweisenden Buch zu publizieren.

Geographische Darstellung und Schließverfahren (von etwa 1990 bis 2000)

Die Auseinandersetzung mit der Bedeutung georeferenzierter Daten und deren Anwendung in Schließverfahren wurde nun in der Geoinformatik, den Kognitionswissenschaften und der Künstlichen Intelligenz zu einem zentralen Thema. Die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) förderte ab 1988 das „National Center for Geographic Information and Analysis“ (NCGIA) als Konsortium bestehend aus der University of California, Santa Barbara, der State University of New York in Buffalo und der University of Maine. Dadurch wurde anerkannt, dass der geographische Raum besondere Herausforderungen der Repräsentation und Analyse stellt. Das Forschungsprogramm von NCGIA war geprägt von fünf Kernthemen mit starkem Bezug zur Semantik. In dieser Zeit wurden außerdem die COSIT (Conference series on Spatial Information Theory) und GIScience (Conference series on Geographic Information Science) Konferenz-Reihen gegründet. Neben der Modellierung kognitiver und linguistischer Aspekte rückten nun auch kulturelle Aspekte und Differenzen ins Zentrum des Interesses.

Verbreitung von Geodaten im World Wide Web (ab ca. 1995)

Mittlerweile hatten Industrie und Behörden erkannt, dass Versuche zur Standardisierung des Vokabulars (wie im Amtlichen Topographisch-Kartographischen Informationssystem) den Geodaten-Markt auf Nutzer mit ähnlichen Konzeptualisierungen einschränken, solange sie nicht mit semantischer Übersetzung einhergehen. Der entstehende Massenmarkt für Navigationssysteme konfrontierte gleichzeitig den Mann und die Frau auf der Straße mit semantischen Problemen. Das Open GIS Consortium (OGC, heute Open Geospatial Consortium) wurde unter dem Banner der Interoperabilität gegründet. Anbieter existierender Systeme sollten ihre zugrunde liegenden Datenmodelle nicht überarbeiten, dafür aber offene Schnittstellen implementieren, um die Kommunikation über technische und semantische Grenzen hinweg zu ermöglichen. Das OGC prägte den Begriff der Informationsgemeinschaften (information communities) und reagierte früh mit der Gründung einer Arbeitsgruppe zur Semantik. Dennoch konzentriert es sich bis heute auf syntaktische Interoperabilität und die Verknüpfung räumlicher Daten mit der allgemeinen Informationstechnologie und überlässt semantische Fragestellungen den Anwendern. In enger Zusammenarbeit mit dem OGC wurden jedoch frühzeitig ein Expertentreffen und zwei Konferenzen zur Interoperabilität organisiert. Zusätzlich begann die Forschung, sich schwerpunktmäßig mit Fragestellungen über Veröffentlichung und Nutzung von Geosemantik in dienste-orientierter Architekturen auseinanderzusetzen.

Verbreiten von Geoinformation im interaktiven Web (ab ca. 2005)

Die Entstehung und verbreitete Akzeptanz interaktiver Kommunikationsformen in den ersten Jahren des neuen Jahrtausends resultierte im Sozialen Netz des Web 2.0. Auf dieser neuen Stufe des Internets wird Geoinformation von Nutzern nicht nur konsumiert, sondern aktiv beigesteuert (z. B. durch GPS Daten und Fotos). Dies verändert die ganze Geoinformatik und mit ihr die Geosemantik. Der traditionelle hierarchische Ansatz der Geodatenproduktion und die damit verbundene hierarchisch kontrollierte Semantik wird nun in vielen Anwendungsgebieten durch eine breite, von Nutzern kommende, Datenbasis ergänzt. Das beeindruckende Wachstum von OpenStreetMap zeigt exemplarisch diese Entwicklung, aber deren semantische Herausforderungen. Der größte potenzielle Gewinn solcher durch Crowdsourcing gewonnenen Information für die Geosemantik liegt in der Analyse verschiedener Interpretationen von Begriffen in Form von Tags. Solche empirischen Daten sind von höchstem Wert für die Geosemantik und die dadurch gestellten Forschungsfragen werden einen Schwerpunkt der Geosemantikforschung kommender Jahre darstellen.

Semantik von Prozessen

Geosemantik befasst sich mit Phänomenen in der Umwelt. Diese sind in den meisten Fällen jedoch nicht statisch, sondern Prozesse oder Ereignisse. Beispielsweise setzt das Verständnis von Messergebnissen aus Sensoren voraus, dass man die Prozesse versteht, durch die diese Ergebnisse gewonnen werden. Dies sind einerseits solche, die die Beobachtung in der realen Welt in ein elektronisches Signal umwandeln, als auch die Prozesse die zu der Beobachtung geführt haben. So setzte das Verständnis eines Anemometers voraus, dass man die druckabhängige Zirkulation von Luftmassen versteht. In viel stärkerem Maße gilt das für komplexe Prozesse wie den Klimawandel. Um beurteilen zu können, ob sich das Klima entscheidend ändert, muss man die zugrunde liegenden Prozesse und deren Auswirkungen verstehen. Während sich die Forschung hierzu derzeit noch mit statischen Modellen begnügt, wird sich die Geosemantik daher zunehmend mit der Formalisierung solcher Prozesse und deren Beobachtbarkeit befassen.

Vagheit

Der Gebrauch von Begrifflichkeiten in den Geowissenschaften ist häufig vage und im Gegensatz zu Disziplinen wie der Bioinformatik fällt es schwer sich auf kanonische Definitionen zu einigen. So kann man beispielsweise sagen, dass eine gesunde und der Norm entsprechende menschliche Hand fünf Finger hat, für die Definition von Fluss ist dies nur bedingt möglich. Das Problem ist jedoch noch vielschichtiger. Einerseits lassen sich Begriffe nicht kontext- und domänenfrei festlegen. Andererseits erlauben die genutzten formalen Methoden, wie etwa Ontologien, nur eine Einschränkung der möglichen Interpretationen ohne jedoch unerwünschte vollständig ausschließen zu können. Die zukünftigen Forschungsfragen lassen sich in zwei Gebiete aufteilen. Einerseits muss man zunehmend Methoden erarbeiten, die erlauben effektiv mit vagen Begriffen umzugehen, andererseits muss sich die Geosemantik zukünftig der Herausforderung der semantischen Übersetzung stellen.

Semantische Übersetzung

Die Kernidee von semantischem Übersetzen (bzw. eines semi-automatischen semantischen Übersetzers) ist nicht eine allumfassende Übereinkunft über die Definition von Begriffen zu erlangen, sondern Heterogenität zuzulassen. Es gibt gute Gründe dafür warum einzelne Domänen innerhalb der Geowissenschaften unterschiedliche Auffassungen über die gleichen Dinge in der Welt haben. Das in der Einleitung beschriebene Straßenbeispiel zeigt dies eindrucksvoll. Straßen können sowohl als Verbindungen zwischen Orten als auch als dessen Gegenteil angesehen werden, nämlich als Hindernisse für Tiere die einen Lebensraum zerschneiden. Beide Sichten sind nicht vereinbar und dennoch für ihre Anwendungsfälle sinnvoll. Mit Hilfe von semantischer Übersetzung, semantischen Ausrichtungsverfahren und Ähnlichkeitsmaßen können jedoch Brücken zwischen diesen Weltsichten gebaut werden. Diese Brücken dienen nicht nur dem Austausch von Daten, sondern helfen auch Experten einen Konsens zu finden.

Vertrauenswürdigkeit

In der Vision des Semantischen Web bildet das Problem der Vertrauenswürdigkeit von Information und Inferenzen die oberste Schicht Semantic Web Layer Cake. Es gibt viele mögliche Interpretationen des Begriffs Vertrauen oder Vertrauenswürdigkeit. In der Geosemantik zeigt sich derzeit die Tendenz, Vertrauenswürdigkeit als Maß für die Informationsqualität (im Sinne der Brauchbarkeit von Daten für eine bestimmte Aufgabe) zu definieren. Dies geht weit über klassische Ansätze zur Datenqualität hinaus, die sich gewöhnlich mit Fragen der Konsistenz oder Vollständigkeit befassen. Der zugrunde liegende Gedanke ist, dass vertrauenswürdige Nutzer auch künftig qualitativ bessere Ergebnisse zu einer Informationsgemeinschaft oder einem Projekt wie etwa OpenStreetMap beitragen als Nutzer, deren bisherige Beiträge sich als ungenau herausgestellt haben.

Evolution von Semantik

Konzeptionalisierungen und die Verwendung der Sprache ändern sich im Laufe der Zeit. Das wird von heutigen Ontologien noch nicht erfasst und von Folksonomien noch nicht ausgenutzt. Viele Anwendungen im Bereich der Geoinformation müssen mit sich ändernder Semantik umgehen können, beispielsweise mit wechselnden Bezeichnungen von Ortsnamen oder überarbeiteten Klassifikationen. Zeitliches Indizieren von Ontologien wäre der einfachste Ansatz, wird aber normalerweise weder durchgeführt noch für Schlussfolgerungen verwendet. Darüber hinausgehende Ansätze für Modelle der Semantischen Entwicklung sind mit den derzeit verfügbaren Techniken größtenteils noch außer Reichweite.