Technologieentwicklung: Theoretische und praktische Unterstützung mit Data Mining

Abstract

Durch den zunehmenden globalen Wettbewerb kommt der Entwicklung neuer Technologien und deren Einsatz in innovativen Produkten immer gröβere Bedeutung zu. Zur Unterstützung der Technologieentwicklung wird in der Innovationsforschung häufig der Ansatz verfolgt, Begleitprozesse zu systematisieren und zu optimieren. Aufgrund der damit verbundenen Wissensintensität kann dies jedoch nicht zielführend ohne IT-Unterstützung erfolgen. In einem Präsidialprojekt der Fraunhofer-Gesellschaft wurde hierzu der Ansatz der Nutzung mathematischer Verfahren sowie moderner IT-Technologien verfolgt. Zur Datenbeschaffung und - aufbereitung liegt der Fokus insbesondere auf Verfahren zur Verarbeitung von Texten in natürlicher Sprache, dem Einsatz statistischer Methoden des Data und Text Mining zur automatischen Klassifikation und zum Clustering von Dokumenten sowie der Extraktion formalen Wissens aus unterschiedlichsten Quellen und dessen Repräsentation auf Basis von Ontologien mit Methoden aus dem Bereich des Semantic Web. Diese Verfahren erlauben die praktische Realisierung von Indikatoren für die quantitative Beschreibung der Technologieentwicklung und ermöglichen den Einsatz von Vergleichsmethoden zur Entscheidungsunterstützung. Der integrierte Unterstützungsansatz wird detailliert beschrieben und anhand eines Technologieentwicklungsszenarios veranschaulicht.