INAS

In wissenschaftlichen Argumentationsprozessen ist eine sorgfältig entwickelte und durchdachte Hypothese oft entscheidend dafür, dass Forschende eine erfolgreiche Studie durchführen und am Ende ein neues, hochwertiges Ergebnis oder Argument präsentieren können. Eine Ausgangshypothese muss also spezifisch genug sein, damit Forschende diese anhand von Daten überprüfen können, aber gleichzeitig sollte sie sich auch auf frühere allgemeine Behauptungen in der Gemeinschaft beziehen und diese erweitern. In diesem Projekt untersuchen wir, wie Argumentationsmaschinen (i) konkretes und abstrakteres Wissen über Hypothesen und die ihnen zugrundeliegenden Konzepte darstellen können, (ii) automatisch semantische Beziehungen zwischen Hypothesen in wissenschaftlichen Publikationen und zwischen Hypothesen und Datensätzen berechnen können und (iii) Benutzer*innen interaktiv bei der Entwicklung ihrer eigenen Hypothese auf der Grundlage dieser Ressourcen unterstützen können. Dieses Projekt wird also Methoden aus verschiedenen Disziplinen kombinieren: Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensrepräsentation und semantisches Web und - als Beispiel für einen wissenschaftlichen Bereich - Invasionsbiologie. Unser Ausgangspunkt ist eine bestehende Ressource in der Invasionsbiologie, die Kernhypothesen in diesem Bereich organisiert und miteinander in Beziehung setzt und sie mit Metadaten zu verwandten Publikationen und Studien in Form eines Netzwerks verbindet (https://hi-knowledge.org). Dieses Netzwerk ist jedoch derzeit statisch (d.h. es bedarf einer umfangreichen manuellen Kuratierung, um neue Hypothesen aufzunehmen) und ist darüber hinaus für Benutzer*innen, die über kein spezifisches Hintergrund- und Fachwissen in der Invasionsbiologie verfügen, nicht leicht zugänglich. Unser Ziel ist es, (i) ein semantisches Modell für die Darstellung von Wissen über Konzepte und Hypothesen zu entwickeln, so dass auch Nicht-Expert*innen das Netzwerk nutzen können; (ii) ein Werkzeug, das automatisch Links von Publikationsabstracts (und Daten) zu diesen Hypothesen berechnet und neue Hypothesen erkennt, um ein dynamisches Netzwerk zu erhalten; und (iii) ein interaktives System, das Benutzer*innen bei der Verfeinerung und Verknüpfung ihrer anfänglichen, möglicherweise unterentwickelten Hypothese unterstützt.

Website: https://inas-argumentation.github.io/
Dieses Projekt ist Teil unserer Hi Knowledge-Initiative: https://hi-knowledge.org.