Social Knowledge Graph - Civic Innovation Platform

Akkordeon Social Knowledge Graph

• Was ist der Kerngedanke eures Projektes?

  Der Social Knowledge Graph fördert die Zusammenarbeit vieler Akteure zur Pflege eines dynamischen Datenpools. Als Open-Source-Projekt können Entwickler und Nutzer die Software verbessern und auf lokale Bedürfnisse anpassen. Open Data sorgt für transparente Nutzung und fördert Innovationen. Die Kompatibilität mit Schema.org erweitert die thematische Reichweite und ermöglicht Verknüpfungen, z. B. zwischen Bildung und Karriere. Die Kollaboration stärkt den sozialen Zusammenhalt durch verbesserten Informationszugang und gemeinschaftliches Engagement.

  KI-Übersetzungstechnologien verbessern die Barrierefreiheit, indem sie Texte in Leichte Sprache und unter Berücksichtigung der Ontologie übersetzen, was den Kontext und die Bedeutung innerhalb eines Wissensgebiets einbezieht. Zukünftig könnte KI auch multimediale Inhalte übersetzen und somit die Zugänglichkeit weiter erhöhen. Dies trägt zur Partizipation und Chancengleichheit bei und schafft ein informiertes, engagiertes, vernetztes soziales Gefüge.

• Was macht euer Projekt besonders?

  Der Social Knowledge Graph zeichnet sich durch seine breite Vernetzung von Daten und Akteuren aus und schafft dadurch ein einzigartiges Informationsökosystem. Indem es eine Vielzahl von Stakeholdern einbezieht, entsteht ein Netzwerk, das über traditionelle Informationsquellen hinausgeht.

  Open-Source und Open-Data sind das Fundament dieses Ansatzes. Durch die Standardisierung mittels Schema.org werden die Daten maschinenlesbar und semantisch reichhaltig.

  KI ermöglicht es komplexe Datenmengen zu strukturieren und Informationen nutzerfreundlich aufbereiten. Sie spielt die entscheidende Rolle dabei, die Barrierefreiheit zu erhöhen, indem sie automatisierte Übersetzungen in Leichte Sprache anbietet. So entsteht ein adaptives Netzwerk, das Wissen nicht nur zugänglicher macht, sondern auch individuell an die Bedürfnisse der Nutzer anpasst.

  Das Projekt fördert den Informationsaustausch und stärkt den sozialen Zusammenhalt und das Gemeinschaftsgefühl durch das Teilen von Ressourcen und Know-how.

• Welche gesellschaftliche(n) Herausforderung(en) oder Bedarfe haben euch dazu bewogen, das Projekt zu konzipieren?

  Die Entwicklung des Social Knowledge Graphs ist die Reaktion auf die gesellschaftliche Herausforderung der Informationsfragmentierung. In einer Welt, in der Informationen exponentiell wachsen und zunehmend digitalisiert werden, bleibt der Zugang zu verständlichen und handlungsorientierten Informationen vielen verwehrt. Dieses Defizit betrifft vor allem soziale und berufliche Angebote von staatlichen und zivilgesellschaftlichen Akteuren.

  Eine wesentliche Herausforderung ist, dass Informationen verstreut, unstrukturiert, in Fachjargon, für Laien schwer verständlich verfasst sind. Die Folge ist die Wissenskluft, die besonders benachteiligte Gruppen trifft, die nicht die Fähigkeiten haben, um die benötigten Informationen zu suchen und anzuwenden. Der Social Knowledge Graph ist die Reaktion auf das grundlegende Bedürfnis nach Informationszugänglichkeit und -demokratisierung und bietet eine Lösung, die das Potenzial hat, die Teilhabe an der Gesellschaft und die soziale Gerechtigkeit zu erhöhen.

• Welche technologischen Mittel setzt ihr ein und welche Rolle spielen dabei KI-Technologien?

  Der Social Knowledge Graph ist ein fortschrittliches System, erbaut auf einer robusten technischen Grundlage: MongoDB als flexible NoSQL-Datenbank, Elasticsearch für leistungsstarke Suchfunktionen und Javascript als dynamische Programmiersprache. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sowie eine benutzerfreundliche Interaktion. KI wird dabei in unterschiedlichsten Ausprägungen und in allen Ebenen eingesetzt. Zum Beispiel wird ein neuronales Sprachmodell, ein sogenannter Transformer, dazu verwendet um Standard-Deutsch in Leichte Sprache zu übertragen. NER – also Named Entity Recognition (= die automatische Erkennung benannter Entitäten) – wird eingesetzt, um zukünftige Redakteure zu unterstützen.

• Wer ist an dem Projekt beteiligt, was zeichnet euch als Team aus und wie organisiert ihr die Arbeit im Verbund?

  Am Projekt sind vier Partner beteiligt, bei denen der praktische Nutzen und Nachhaltigkeit im Mittelpunkt stehen. Die Venus GmbH sowie die T2K GmbH als Technologiepartner waren bei der ersten CIP-Wettbewerbsrunde mit ihren jeweiligen Projekten erfolgreich und haben in der Folgezeit damit begonnen die beiden Projektideen zu kombinieren.

  Die T2K GmbH verbindet das Wissen um die Sprache mit KI-Kompetenz. Die Venus GmbH entwickelt und betreibt Knowledge Graphen für unterschiedlichste Anwendungsbereiche.

  Um die Belange der Zielgruppen besonders berücksichtigen zu können, wurde die Pfennigparade Sigmeta als führender Dienstleister im Umfeld der technischen Barrierefreiheit ins Team geholt.

  Als Praxispartner für die vernetzte Datenpflege wurde der Landkreis Wunsiedel gewonnen. Im Rahmen von Vorgängerprojekten wurden hier umfangreiche Erfahrungen in der vernetzten Pflege von Daten gesammelt.

  Die Abstimmung im Projekt erfolgt durch gemeinsame Online-Boards und effiziente Meetings.

• Welche langfristigen Visionen habt ihr für euer Projekt?

  Wir möchten zusätzliche Projektpartner gewinnen und den Social Knowledge Graph in allen größeren kommunalen Einheiten in Deutschland sehen. Die KI-Übersetzung in leichtes Deutsch soll als Ergänzung für eine Vielzahl von Content Management Systemen zur Verfügung stehen.