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Die Stecknadel im Heuhaufen

 

Stecknadel im Heuhaufen

 

Um Neues zu entwickeln, muss das Vorhandene bekannt sein; diese an sich ganz einfache Tatsache lässt sich in der Praxis oft nur schwer realisieren.


Der Grund dafür liegt darin, dass wir heute in Informationen ertrinken, und einen großen Teil unserer Zeit damit verbringen, Wichtiges von Unwichtigem zu unterscheiden. Was wir also durch die Nutzung des Internets an Zeit gewinnen, verlieren wir bei der Trennung von Spreu und Weizen. Es lohnt sich also, Mühe in die Verbesserung der Erntemethoden zu investieren, wobei hier nicht von der Getreide-, Kartoffel- oder Maisernte, sondern von der Informationsernte die Rede ist. Ein ganzer Zweig der Messtechnik lebt bekanntlich davon, das Verhältnis von Signal und Rauschen zu Gunsten des Signals zu verschieben.

 

Bereits im Dezember 2009 hatten wir in einem Artikel mit der Überschrift "Suchen ist einfach - finden schwer" über unsere Suchmaschine STS informiert; STS steht dabei als Abkürzung für "Science and Technologie Search". Mit STS ist es uns möglich,
  • Universitäten und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen in Deutschland, Österreich und der Schweiz,
  • Universitäten im restlichen Europa, sowie
  • Universitäten und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen in den USA und Kanada

gezielt nach Begriffen zu durchsuchen. Alles andere wird ausgeblendet.

STS kommt bei uns immer dann zu Einsatz, wenn es darum geht,

  • Personen mit bestimmten Kenntnissen,
  • Forschungsergebnisse zu einem Thema, oder
  • die Möglichkeit zur Nutzung bestimmter Herstellungs- oder Analysemethoden

aufzufinden, die für ein Projekt gebraucht werden.

In diesem Artikel möchten wir auf einen weiteren Aspekt der Informationssuche eingehen: das Gruppieren von Suchergebnissen, auch Clustern genannt.

 

Patentdatenbanken stellen bei Entwicklungsvorhaben aus mindestens zwei Gründen eine hervorragende Informationsquelle dar:

  • Ermittlung des Stands der Technik für die Beantragung eines eigenen Patents, und
  • Ermittlung des Stands der Technik für Technologien, die das eigene Portfolio ergänzen.


Klassich gesehen wird man nun nach bestimmten Erfindern, Organisationen oder Begriffen (oder Kombinationen davon) suchen, die nach dem eigenen Kenntnisstand relevant sind. Wie bei einer Internetrecherche auch wird man feststellen, dass folgender Effekt eintritt: je weniger Suchbegriffe benutzt werden, desto unspezifischer präsentiert sich das Suchergebnis und umgekehrt. Man hat also die Wahl zwischen der breiten, unspezifischen Abdeckung eines Fachgebiets einerseits sowie der Fokussierung auf ein ausgewähltes Thema unter Verlust des Überblicks andererseits. Gerade dann, wenn man dabei ist, sich ein neues Wissensgebiet zu erarbeiten, hat man die Qual der Wahl: entweder den Blick auf das Große Ganze zu behalten, und Details zu übersehen, oder umgekehrt.

Genau hier zeigt sich der Vorteil des clusterns: indem die Rechercheergebnisse in relevante Gruppen zerlegt werden, behält man einerseits den Überblick, und kann sich andererseits weiter in Details vertiefen.


ClusterCeramicFPO-Baum-1-400x291

Abbildung 1 zeigt als Beispiel eine Patentrecherche mit dem Stichwort "Ceramic", und der Beschränkung auf die 500 am meisten relevanten Suchergebnisse. Neben einer nach Relevanz sortierten Liste (rechts), wie man sie auch von Suchen im Internet kennt, ist auf der linken Seite eine Baumstruktur zu sehen, wobei die einzelnen Verzeichnisse des Baums nach den Begriffen benannt sind, die zur Gruppenbildung innerhalb des Themas "Ceramic" benutzt worden sind. Zeitgleich dazu wird die Anzahl der Dokumente genannt, die zur jeweiligen Gruppe gehören (im Fall von Ceramic Layer also 67, links, ganz oben). Durch Klicken auf die Gruppe "Ceramic Layer" werden die Dokumente in der Ergebnisliste ausgewählt, in denen beide Begriffe vorkommen.

 

ClusterCeramicFPO-400x400

Abbildung 2 zeigt - visualisiert durch räumliche Nähe - die thematische Verwandschaft der Dokument untereinander.

Um die Suche in einem zweiten Schritt auf das Thema "Ceramic Layer" einzugrenzen, werden beide Begriffe für die Suche verwendet.

 

ClusterCeramicFPO-Baum-2-400x291

Als Ergebnis erhält man wiederum eine nach Relevanz sortierte Liste der 500 wichtigsten Dokumente (Abbildung 3), ergänzt um eine Baumstruktur (links), die das Themenfeld "Ceramic Layer" weiter in Gruppen unterteilt (hier: 59). Zur Gruppenbildung werden alle Dokumente automatisch nach Stichworten durchsucht, die das Themenfeld "Ceramic Layer" sinnvoll unterteilen. Als Ergebnis entstehen Gruppen, die - wie ersichtlich - folgende Namen haben:

  • Metal Layer
  • Insulating Layer
  • Porous
  • Base
  • Bonding
  • Making
  • Deposition
  • Matrix
  • etc.

Abbildung 4 zeigt wiederum die thematische Verwandtschaft der Dokumente untereinander (diesmal beschränkt auf das Thema "Ceramic Layer").

 

ClusterCeramicFPO2-400x396

Die Vorteile der Recherchetechnologie liegen auf der Hand: ein unbekanntes Themengebiet sinnvoll zu strukturieren ist
praktisch nicht möglich, aus vorgegebenen Gruppen passende auszuwählen, dagegen schon.

Natürlich lassen sich beide Verfahren kombinieren: zuerst wird die Suche wird auf relevante Quellen beschränkt, danach im zweiten Schritt die Suchergebnisse automatisch gruppiert. Damit kann der Rechercheaufwand auch in unbekannten Wissensgebieten drastisch verringert werden.

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