Zusammenfassung
Die gegenwärtige Softwareunterstützung für Communities of Practice bietet ihren Mitgliedern eine Vielzahl von Funktionalitäten zur Inhaltserstellung und Kommunikation. Die insbesondere im Unternehmenseinsatz relevante Zielgruppe der Community Koordinatoren wird jedoch bisher nicht ausreichend berücksichtigt. Für sie sind zur Entwicklung ihres Netzwerkes Analysen und Bewertungen der Struktur, des Wissenstransfers und des Wachstums des Wissensnetzwerkes hilfreich. Um diesem Bedarf Rechnung zu tragen, stellt der Artikel ein Softwareprojekt vor, welches eine Auswertung und Bewertung von virtuellen Wissensgemeinschaften ermöglicht. Hierzu werden automatisch verfügbare elektronische Daten verschiedener Kommunikationsnetzwerke wie z.B. E-Mail, Diskussionsforen oder Instant Messaging extrahiert und mit Hilfe eines speziellen Ansatzes zur Messung und Bewertung der Netzwerke über quantitative Messzahlen und Indikatoren systematisch ausgewertet. Des Weiteren entstehenden strukturelle Visualisierungen, welche Social Network Intelligence Verfahren mit Keywordanalysen verbinden. Mit diesem Ansatz kann der professionelle Einsatz von Communities of Practice im Rahmen eines betrieblichen Wissensmanagements erleichtert werden, indem z.B. die Identifikation von wichtigen Teilnehmern, Wissensbereichen oder Expertengruppen im Netzwerk, aber auch die Beobachtung der Entwicklung der Community im Zeitablauf ermöglicht wird.
Summary
Current software support for Communities of Practice provides its members with many sophisticated features for generating content and for communicating with each other via Internet or Intranet. However, functionalities to monitor, evaluate and communicate the quality and development of the underlying electronic networks between experts is largely missing. To meet this need, this contribution introduces a Social Network Intelligence software project which aims at supporting the analysis of the structure and value of Knowledge Communities by automatically extracting and mining available electronic data of various types of virtual communication networks, like e-mail archives, discussion groups, or instant messaging communication. The project's structural visualizations utilize an integration of Social Network Intelligence and Keyword Extraction in order to develop a Knowledge Management perspective for virtual communication networks. Next to the comprehensive visualization concept, an approach for knowledge network measurement and evaluation is introduced. It supports the identification of important participants, topics, or clusters in the network, evaluates the communication structure, and traces the evolvement of the knowledge exchange over time.
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