Kryteria oceny edytorów ontologii

Problemy ZarzÈdzania, vol. 13, nr 2 (52), t. 1: 78 – 87
ISSN 1644-9584, © Wydziaï ZarzÈdzania UW
DOI 10.7172/1644-9584.52.6
Kryteria oceny edytorów ontologii
Nadesïany 28.10.14 | Zaakceptowany do druku 01.12.14
Helena Dudycz*
Moĝna zauwaĝyÊ rosnÈce zainteresowanie zastosowaniem w systemach informatycznych ontologii, która
ma za zadanie zobrazowaÊ model okreĂlonej dziedziny. W tym celu korzysta siÚ z edytorów pozwalajÈcych na jej zapisanie. Pojawia siÚ coraz wiÚcej programów open source, jak równieĝ komercyjnych,
majÈcych wspomóc proces tworzenia ontologii. W artykule omówiono propozycjÚ jedenastu kryteriów
sïuĝÈcych ocenie edytorów ontologii. Dla kaĝdego przedstawiono skalÚ ocen. Zaproponowany wykaz
kryteriów moĝe posïuĝyÊ do przeprowadzenia badania i oceny edytorów ontologii z uĝyciem metod
punktowych (scoringowych).
Sïowa kluczowe: ontologia, edytor ontologii, ocena wielokryterialna.
Criteria of Ontology Editors Evaluation
Submited 28.10.14 | Accepted 01.12.14
An increasing interest in using ontology, which is to illustrate a model of a specific field, in information
systems may be noticed. In order to do that, editors that allow for creating an ontology are used. There
is an increasing amount of both open source and commercial software to support the process of creating
an ontology. In this article we discussed the suggestion of eleven criteria to evaluate ontology editors.
For each of them, we presented a marking scale. The proposed list of criteria may be used to conduct
research and evaluation of ontology editors with the use of scoring methods.
Keywords: ontology, ontology editor, multi-criteria evaluation.
JEL: O300
*
Helena Dudycz – prof. UE, dr hab., Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocïawiu, Katedra Technologii
Informacyjnych.
Adres do korespondencji: Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocïawiu, Katedra Technologii Informacyjnych,
ul. Komandorska 118/120, 53-345 Wrocïaw; e-mail: [email protected].
Kryteria oceny edytorów ontologii
1. Wprowadzenie
Ontologia w informatyce stanowi swoisty model opisujÈcy w sposób sformalizowany okreĂlony obszar dziedziny. Jednym z gïównych celów tworzenia ontologii jest dzielenie siÚ zgromadzonÈ wiedzÈ. PoczÈtkowo ontologiÚ
wbinformatyce rozwijano zbmyĂlÈ obdanych wbInternecie. Obecnie jej zastosowania sÈ szersze, oparte równieĝ na moĝliwoĂciach ontologii do reprezentacji
okreĂlonej wiedzy (m.in. w celu jej wymiany) oraz do stanowienia elastycznej
platformy integrowania informacji oraz elementów z róĝnorodnych systemów informatycznych. Wzrasta zainteresowanie oprogramowaniem, które
wspiera tworzenie modelu ontologii dla okreĂlonych obszarów. Istotne jest,
aby ich funkcjonalnoĂÊ wbznaczÈcy sposób uïatwiaïa ten proces oraz wspomagaïa pracÚ zespoïów (obejmujÈcych równieĝ ekspertów) specjalizujÈcych
siÚ wb róĝnych dziedzinach wiedzy, np. w sferze ekonomii.
Na rynku informatycznym pojawia siÚ coraz wiÚcej programów do ontologii, zarówno open source, jak i komercyjnych o róĝnorodnej funkcjonalnoĂci1. Problemem staje siÚ wybór najlepszego programu do tworzenia
ontologii przy realizacji konkretnego rozwiÈzania informatycznego. W niniejszych artykule skoncentrowano siÚ na przedstawieniu propozycji kryteriów
oceny edytorów, które mogÈ posïuĝyÊ do przeprowadzenia analizy tych
programów, m.in. przy zastosowaniu metod punktowych (scoringowych).
WbzwiÈzku zbtym w nastÚpnym punkcie krótko scharakteryzowano ontologiÚ
jako metodÚ reprezentacji wiedzy, w kolejnym zaĂb przedstawiono kryteria
oceny edytorów ontologii.
2. Ontologia jako metoda reprezentacji wiedzy
Jednym ze sposobów reprezentowania wiedzy w systemach informatycznych jest podejĂcie ontologiczne. W kontekĂcie informatycznym termin ontologia2 pojawiï siÚ juĝ w 1967 r. wb pracach S.H. Mealy’ego, które
dotyczÈ modelowania danych (Mealy, 1967). W literaturze moĝna znaleěÊ
wiele definicji ontologii3, mimo to nie ma jednej powszechnie uznawanej
wbinformatyce. NajczÚĂciej podawane jest ogólne wyjaĂnienie ontologii sformuïowane przez T.b Grubera, który opisuje jÈ jako formalnÈ specyfikacjÚ
warstwy pojÚciowej (Gruber, 1993). Ab zatem jest to formalna konceptualizacja okreĂlonej dziedziny (m.in. Godard, Andres i Ono, 2004), dotyczÈca modelu opisanego przez pojÚcia oraz relacje istniejÈce miÚdzy tymi
pojÚciami. OntologiÚ moĝna okreĂliÊ równieĝ jako graf uporzÈdkowanych
pojÚÊ semantycznych, gdzie wÚzïy stanowiÈ wyróĝnione pojÚcia, natomiast
istniejÈce miÚdzy nimi relacje to ïuki. Oprócz zdefiniowania pojÚÊ oraz
relacji miÚdzy nimi, dodatkowo moĝna równieĝ okreĂliÊ: instancje pojÚÊ,
zastosowane funkcje oraz wyraĝenia logiczne. Zdaniem B. Smitha ontologia powinna zapewniÊ ostatecznÈ i wyczerpujÈcÈ klasyfikacjÚ podmiotów4
we wszystkich sferach bytu (Smith, 2003, s. 155). Oznacza to, ĝe ontologia
Problemy ZarzÈdzania vol. 13, nr 2 (52), t. 1, 2015
79
Helena Dudycz
wb informatyce stanowi swoisty model opisujÈcy w sposób sformalizowany
okreĂlony obszar dziedziny.
Opracowano kilkanaĂcie metod wskazujÈcych procedurÚ budowania ontologii (szerzej scharakteryzowane m.in. w: Dudycz, 2013, s. 65–71; 135–142;
Gliñski, 2011; Gomez-Perez, Corcho i Fernandez-Lopez 2004; Goïuchowski, 2012, s. 56–59; Noy i McGuinness, 2005; Sobczak, 2006). Sam proces
tworzenia jej nie jest ïatwym zadaniem i wymaga zaangaĝowania czÚsto
kilkuosobowych zespoïów, jak teĝ jest procesem czasochïonnym, gïównie
ze wzglÚdu na jego wieloetapowoĂÊ, niezaleĝnie od zastosowanej metody.
Zbudowanie ontologii oznacza zawsze analizÚ i uporzÈdkowanie wiedzy
dotyczÈcej okreĂlonej dziedziny zapisanej w sformalizowanej strukturze.
Ontologie mogÈ byÊ zapisane w sposób nieformalny (wyraĝone w jÚzyku
naturalnym), póïformalny (wyraĝone w jÚzyku sformalizowanym) oraz formalny (opisane takĝe zb uĝyciem twierdzeñ i dowodów)5. Ontologie posiadajÈce postaÊ bardziej formalnÈ wymagajÈ uĝycia odpowiedniego jÚzyka
do ich tworzenia. Do standardów uznawanych przez W3C6 naleĝÈ (szerzej
m.in.: Goczyïa, 2011):
– RDF (Resource Description Framework) – stanowi rozszerzenie XML;
powstaï jako standard kodowania metadanych;
– RDFS (RDF Schema) – stanowi rozszerzenie RDF; umoĝliwia dokonanie
kategoryzacji oraz hierarchizacji, opisujÈc klasy poszczególnych zasobów;
– OWL (Web Ontology Language) – stanowi rozszerzenie RDF z semantykÈ opartÈ na logice opisowej; umoĝliwia definiowanie zïoĝonych relacji
miÚdzy klasami oraz ich wïaĂciwoĂci, instancji klas, wïaĂciwoĂci typów
danych oraz atrybutów.
JÚzyki uznawane przez W3C jako standard umoĝliwiajÈ zapis wiedzy oraz
weryfikacjÚ. Aby wykorzystaÊ ich moĝliwoĂci, niezbÚdne jest uĝycie narzÚdzi
do tworzenia i edycji ontologii. Powstaje wiele rozwiÈzañ wspomagajÈcych
budowanie ontologii oraz zarzÈdzanie niÈ, które moĝna ogólnie podzieliÊ
na (m.in.: Goczyïa, 2011, s.b 160–161):
– edytory ontologii (ontology editors) – wspomagajÈce tworzenie ontologii, umoĝliwiajÈce sprawdzanie ich syntaktycznej poprawnoĂci, a takĝe
pomagajÈce wbich rozwoju; pzykïadowe narzÚdzia to: Protégé, SWOOP,
Neon Toolkit;
– silniki wnioskujÈce (inference engines) – wspomagajÈce rozwiÈzywanie
problemów wnioskowania o róĝnym stopniu komplikacji, bÚdÈce teĝ podstawÈ konstrukcji baz wiedzy, rozumianych jako systemy przeznaczone
do przechowywania ib przetwarzania ontologii; przykïadowe narzÚdzia
to: Fact++, Pellet, RacerPro, Hermit, KAON2.
Rozwój narzÚdzi wspomagajÈcych tworzenie ontologii jest potrzebny ze
wzglÚdu na rosnÈce zainteresowanie zastosowaniem ontologii w róĝnych systemach informatycznych. SÈ prowadzone m.in. zawansowane prace zwiÈzane
z uĝyciem ontologii w celu opracowania modelu reprezentacji wiedzy ekonomicznej w systemach informacyjno-analitycznych dedykowanych kadrze
80
DOI 10.7172/1644-9584.52.6
Kryteria oceny edytorów ontologii
kierowniczej (m.in. Dudycz, 2013; Korczak, Dudycz i Dyczkowski, 2013).
Wynika to z zalet ontologii, którymi sÈ: ïatwiejsze zrozumienie zapisanego
modelu, co daje moĝliwoĂÊ dyskutowania z innymi ekspertami lub specjalistami dziedzinowymi przy jego konceptualizacji, lepsza efektywnoĂÊ przygotowania i uĝycia wiedzy wyraĝonej wb ten sposób, ïatwoĂÊ wspóïdzielenia
tak zapisanej wiedzy przez róĝne aplikacje oraz reuĝywalnoĂÊ stworzonych
w ten sposób komponentów wiedzy w innych systemach.
3. Propozycja wykazu kryteriów oceny edytorów ontologii
Ontologia jest tworzona w ĂciĂle okreĂlonym celu, a zatem powinna
byÊ zapisana wb najbardziej adekwatny sposób, aby móc zrealizowaÊ swoje
zadania. Zaletami wielu narzÚdzi do budowania ontologii powinna byÊ ich
zrozumiaïoĂÊ i przyjaznoĂÊ. Aby zbnich korzystaÊ, nie powinna byÊ wymagana
biegïa znajomoĂÊ rozwiÈzañ informatycznych, co umoĝliwi ich bezpoĂrednie
wykorzystanie przez osoby bÚdÈce ekspertami w danej dziedzinie.
Powstaje coraz wiÚcej edytorów usprawniajÈcych tworzenie ontologii,
zarówno rozwiÈzañ open source, jak i komercyjnych. W literaturze przedmiotu moĝna spotkaÊ opracowania, w których autorzy przeprowadzajÈ szerokÈ analizÚ dostÚpnych narzÚdzi do budowania ontologii. WĂród nich sÈ
prace, które podajÈ ogólnÈ charakterystykÚ wybranych rozwiÈzañ (m.in.
Denny, 2002), szerzej opisujÈ kilkanaĂcie produktów (m.in. Górka, 2014)
oraz prace, które przeprowadzajÈ ich analizÚ wedïug zaproponowanej syntetycznej miary (m.in. Pïaĝuk, 2014). Liczba dostÚpnych edytorów ontologii Ăwiadczy o znaczÈcym rozwoju prac zwiÈzanych z ontologiÈ wb ramach
technologii informatycznych. WĂród tych rozwiÈzañ wystÚpuje jednak wiele
takich, które sÈ w trakcie powstawania, stanowiÈ rozwiÈzania testowe lub
istniejÈ na rynku stosunkowo krótko (np. oprogramowanie TM4L).
RóĝnorodnoĂÊ narzÚdzi do tworzenia ontologii i ich charakterystyki
wbróĝnych publikacjach oraz prowadzone badania zwiÈzane z budowaniem
ontologii wiedzy ekonomicznej w celu uĝycia w systemach dedykowanych
kadrze kierowniczej (m.in. Dudycz, 2013) skïoniïy do podjÚcia próby okreĂlenia kryteriów ich oceny. Ma to uïatwiÊ analizÚ i wybór najbardziej adekwatne
rozwiÈzanie do opracowywanej ontologii. Wyróĝniono nastÚpujÈce kryteria
(na podstawie: Denny, 2002; Górka, 2014; Pïaĝuk, 2014; Stal, 2009), dla
których skalÚ ocen przedstawiono wb tabeli 1:
1. JÚzyk kodowania ontologii – decyduje o moĝliwoĂci wykorzystania zapisanej ontologii w róĝnych systemach funkcjonujÈcych na róĝnych platformach. Preferowanym edytorem jest rozwiÈzanie pozwalajÈce na zapisanie
tworzonej ontologii w jÚzykach zgodnych ze standardem W3C (m.in.
OWL, RDF, EDRS).
2. WielomoduïowoĂÊ – wskazuje na moĝliwoĂÊ rozszerzania funkcjonalnoĂci
edytora poprzez doïÈczanie wszelkiego rodzaju dodatkowych moduïów
(np. mechanizmy wnioskowania) choÊby w postaci plug-inu. Preferowany
Problemy ZarzÈdzania vol. 13, nr 2 (52), t. 1, 2015
81
Helena Dudycz
jest edytor, który moĝna rozbudowywaÊ ob nowe funkcjonalnoĂci oraz
zawiera wiele moduïów.
3. Forma dostÚpu – okreĂla moĝliwoĂÊ korzystania z edytora: lokalnie czy
online. Wb przypadku dostÚpu online wystÚpuje moĝliwoĂÊ odczytu oraz
edycji tworzonej ontologii w dowolnym miejscu (pod warunkiem, ĝe jest
dostÚp do Internetu). Taka funkcjonalnoĂÊ jest istotna, kiedy ontologia
jest tworzona przez zespóï osób znajdujÈcych siÚ w róĝnych miejscach lub
kiedy wymagana jest weryfikacja jej przez dodatkowych ekspertów z danej
dziedziny. Preferowane rozwiÈzanie pozwala pracowaÊ w trybie online.
4. Praca grupowa – pozwala na wspóïpracÚ kilku osób przy tworzeniu ontologii, czÚsto bÚdÈcych specjalistami z róĝnych dziedzin. Preferowany jest
edytor, który posiada funkcjonalnoĂÊ wspomagajÈcÈ pracÚ grupowÈ.
5. Interfejs uĝytkownika – uïatwia budowanie ontologii, gdzie wskazany jest
udziaï ekspertów (np. z wiedzy ekonomicznej), którzy czÚsto nie majÈ
przygotowania programistycznego czy informatycznego. Preferowanym
edytorem jest rozwiÈzanie zb interfejsem graficznym, który jest bardziej
intuicyjny od znakowego, co moĝe wpïynÈÊ na poprawÚ efektywnoĂci
zapisywania tworzonej ontologii w edytorze.
6. Wizualizacja ontologii – umoĝliwia wyĂwietlenie ontologii w postaci grafu.
Jest to istotna funkcjonalnoĂÊ zarówno w trakcie tworzenia ontologii,
jak i jej uĝycia, zwïaszcza przez tzw. osoby nietechniczne (np. ekspertów
zb danej dziedziny wiedzy ekonomicznej). Preferowanym edytorem jest
rozwiÈzanie pozwalajÈce na wizualizacjÚ ontologii.
7. Import/export – wskazuje na moĝliwoĂÊ wczytania utworzonej juĝ ontologii wb innym narzÚdziu, jak i zapisania w formacie pozwalajÈcym na
skorzystanie z niej w innych rozwiÈzaniach informatycznych. Preferowany
edytor pozwala na zapisanie utworzonej ontologii w standardzie W3C,
ale równieĝ naleĝy braÊ pod uwagÚ te programy, które pozwalajÈ zapisaÊ
ontologiÚ w postaci plików z szeroko stosowanymi rozszerzeniami, np.
pakietu MS Office czy html.
8. Eksport postaci graficznej do pliku – pozwala na zapisanie wizualizacji utworzonej ontologii (grafu) w jednym ze standardowych formatów
plików graficznych (np. jpg). Preferowanym edytorem jest rozwiÈzanie
posiadajÈce takÈ funkcjonalnoĂÊ.
9. Integracja – pozwala na ïÈczenie zbudowanych juĝ ontologii lub ich
wybranych fragmentów, co usprawnia tworzenie rozbudowanych ontologii. Preferowanym edytorem jest rozwiÈzanie pozwalajÈce na integracjÚ
istniejÈcych juĝ ontologii.
10. Aktualizacja oprogramowania – zapewnienia stabilnoĂÊ korzystania
zb danego edytora oraz budowanych z jego wykorzystaniem systemów
informatycznych. Dlatego przy wyborze edytora naleĝy zwróciÊ uwagÚ,
czy pojawiajÈ siÚ kolejne aktualizacje, jak równieĝ na takie aspekty,
jak: czy dany program przeszedï fazy testowania oraz jak dïugo istnieje
82
DOI 10.7172/1644-9584.52.6
Kryteria oceny edytorów ontologii
na rynku. Preferowany edytor jest ciÈgle rozwijany ibdostosowywany do
obowiÈzujÈcych standardów7.
11. Koszt oprogramowania – w tym zakresie moĝna rozpatrywaÊ dwie grupy
edytorów, tj. rozwiÈzania komercyjne lub open source. PrzyjmujÈc tylko
aspekt finansowy, interpretowany jako koszt pozyskania danego edytora,
preferowanym rozwiÈzaniem jest oprogramowanie open source.
Krótkiego wyjaĂnienia wymagajÈ dwa ostatnie kryteria. Pierwsze z nich
dotyczy aktualizacji oprogramowania. Kryterium to, mimo ĝe umieszczone
prawie na koñcu przedstawionego wykazu, jest kluczowym parametrem
decydujÈcym o wyborze edytora. Oznacza to, ĝe przeprowadza siÚ analizÚ i ocenÚ tylko tego oprogramowania, które jest na bieĝÈco aktualizowane, czyli wedïug pozostaïych pozycji zaproponowanej listy. W przypadku
zastosowania metody punktowej zïoĝonej (lub innej metody scoringowej),
gdzie kryteriom przypisuje siÚ wspóïczynnik istotnoĂci, ta pozycja powinna
otrzymaÊ najwyĝszÈ wagÚ (rangÚ). Przy wyborze edytora ontologii naleĝy
siÚ kierowaÊ przede wszystkim jego aktualnoĂciÈ oraz tym, czy obsïuguje
standardowe jÚzyki zapisu wspierane przez W3C. Jest to kluczowe, zwïaszcza, gdy tworzona ontologia bÚdzie edytowana i wykorzystywana w wielu
Ărodowiskach programistycznych. Kryterium to umieszczono w tym wykazie
w celu zaproponowania w miarÚ kompletnej listy pozwalajÈcej na wielokryterialnÈ ocenÚ istniejÈcych edytorów ontologii, jak teĝbumoĝliwiajÈcej wybór
najlepszego rozwiÈzania. Aspekt aktualizacji oprogramowania jest bardzo
czÚsto pomijany w literaturze w charakterystykach tego typu narzÚdzi.
Drugim kryterium, które wymaga komentarza, jest koszt oprogramowania. Gdy analizuje siÚ ten parametr, w którym nie tylko uwzglÚdni siÚ
koszt pozyskania (zakupu licencji) edytora do ontologii, ale równieĝ aspekty
zb utrzymaniem i rozwijaniem systemu informatycznego opartego na tym
narzÚdziu, to skala ocen przedstawiona wbtabelib1 moĝe byÊ inna. JeĂli edytor
ontologii ma byÊ wykorzystywany w projektach prowadzonych przez mikro,
maïe i Ărednie przedsiÚbiorstwa do zapisania wiedzy ekonomicznej dotyczÈcej choÊby analizy wskaěników ekonomicznych oceniajÈcych ich firmÚ, to najwaĝniejszym czynnikiem moĝe byÊ koszt pozyskania tego oprogramowania,
a zatem preferowanym rozwiÈzaniem jest open source. W tej sytuacji skala
ocen skïada siÚ tylko z dwóch opcji (tabela 1). Wb przypadku prowadzenia
prac badawczych istotne sÈ zarówno programy open source, ale równieĝ
komercyjne, udostÚpniane bezpïatnie w celach naukowych. Ab zatem skala
ocen moĝe zawieraÊ trzy opcje: 1 punkt – za licencjÚ komercyjnÈ, 2 punkty –
za licencjÚ komercyjnÈ oraz open source dla prac badawczych oraz 3 punkty
– za licencjÚ open-source. Natomiast dla duĝych przedsiÚbiorstw lub firm
informatycznych preferowanym rozwiÈzaniem mogÈ siÚ okazaÊ narzÚdzia
komercyjne lub open source, które moĝna samodzielnie rozwijaÊ. W tym
przypadku skala ocen moĝe zawieraÊ tylko dwie opcje, ale zb odwróconÈ
punktacjÈ dla tego kryterium, niĝ to jest w tabeli 1.
Problemy ZarzÈdzania vol. 13, nr 2 (52), t. 1, 2015
83
Helena Dudycz
Lp.
Kryterium oceny
Skala oceny
1.
JÚzyk kodowania
ontologii
1 punkt – kodowanie w jÚzykach zdefiniowanych przez
dostawcÚ (nienaleĝÈcych do standardu W3C)
2 punkty – kodowanie w jednym z jÚzyków zgodnych
ze standardem W3C
3 punkty – kodowanie w wiÚcej niĝ jednym jÚzyku
zgodnym ze standardem W3C
2.
WielomoduïowoĂÊ
0 punktów – brak moĝliwoĂci doïÈczania dodatkowych
moduïów
1 punkt – moĝna doïÈczaÊ dodatkowe moduïy
3.
Metoda dostÚpu
1 punkt – dostÚp lokalny
2 punkty – dostÚp online
4.
Praca grupowa
0 punktów – brak takiej funkcji
1 punkt – wystÚpuje taka funkcja
5.
Interfejs uĝytkownika
1 punkt – interfejs znakowy
2 punkty – interfejs graficzny
6.
Wizualizacja ontologii
0 punktów – brak takiej funkcji
1 punkt – wystÚpuje taka funkcja
7.
Import/export
1 punkt – zapisanie w postaci zdefiniowanej dla
danego edytora (nienaleĝÈcej do standardu W3C)
2 punkty – zapisanie równieĝ w postaci plików
zb popularnymi rozszerzeniami (np. MS Office)
3 punkty – zapisanie w postaci zgodnej ze standardem
W3C
8.
Eksport postaci
graficznej do pliku
0 punktów – brak takiej funkcji
1 punkt – wystÚpuje taka funkcja
9.
Integracja
0 punktów – brak takiej funkcji
1 punkt – wystÚpuje taka funkcja
10.
Aktualizacja
oprogramowania
0 punktów – brak na bieĝÈco aktualizacji programu
1 punkt – wystÚpuje na bieĝÈco aktualizacja programu
11. Koszt oprogramowania
1 punkt – za licencjÚ komercyjnÈ
2 punkty – za licencjÚ open source
Tab. 1. Kryteria oceny edytorów do budowania ontologii. ½ródïo: opracowanie wïasne
na podstawie A. Pïaĝuk (2014). Propozycja uĝycia ontologii w analizie fundamentalnej na
przykïadzie wskaěników pïynnoĂci oraz zadïuĝenia. Niepublikowana praca dyplomowa,
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocïawiu, Wrocïaw.
Przedstawiona propozycja kryteriów nie stanowi listy zamkniÚtej, natomiast obejmuje najistotniejsze zagadnienia istotne przy wyborze edytora
ontologii.
4. Podsumowanie
W literaturze wskazuje siÚ na okoïo 180 róĝnych narzÚdzi do ontologii
(http://wiki.opensemanticframework.org/index.php/Ontology_Tools, 2010).
WĂród nich sÈ m.in. edytory, mechanizmy wnioskujÈce, do zarzadzania
ontologiami, jak i ich integracji. Na sprawnoĂÊ opracowania ontologii dla
84
DOI 10.7172/1644-9584.52.6
Kryteria oceny edytorów ontologii
wybranego obszaru oraz póěniejsze jej zastosowanie ma wpïyw wybór odpowiedniego do danego projektu edytora ontologii. Przy mnogoĂci propozycji
jest to trudne ibobarczone ryzykiem wybrania nieadekwatnego rozwiÈzania.
W zwiÈzku z tym wb niniejszym artykule zaproponowano kryteria, które
powinny uïatwiÊ analizÚ dostÚpnych edytorów ontologii, porównaÊ je ze
sobÈ w celu wybrania wïaĂciwego oprogramowania.
Zaproponowany wykaz kryteriów wraz ze skalÈ ocen moĝe posïuĝyÊ do
przeprowadzenia oceny porównawczej edytorów, opierajÈc siÚ na metodach
punktowych (scoringowych). Moĝna tutaj zastosowaÊ procedurÚ prostÈ lub
zïoĝonÈ (szerzej opisanÈ m.in. w: Chmielarz, Szumski, Zborowski, 2011).
Wbprzypadku metody prostej edytory ocenia siÚ ze wzglÚdu na kaĝde kryterium,
stosujÈc dla kaĝdego z nich wyznaczonÈ skalÚ punktacji. Najlepszym rozwiÈzaniem do tworzenia ontologii bÚdzie oprogramowanie, które otrzyma najwiÚkszÈ sumÚ uzyskanych punktów spoĂród analizowanych programów. Natomiast wbprzypadku zastosowania metody zïoĝonej kaĝdemu kryterium, oprócz
skali punktów, jest przypisywany wspóïczynnik istotnoĂci (tzw. waga/ranga),
który wskazuje na jego znaczenie w kontekĂcie przeprowadzanej oceny. Najlepszym rozwiÈzaniem do tworzenia ontologii bÚdzie oprogramowanie, które
otrzyma najwiÚkszÈ sumÚ iloczynów uzyskanych punktów wbramach danego
kryterium pomnoĝonÈ przez jego wagÚ spoĂród analizowanych programów.
Wb przypadku metody zïoĝonej otrzymane wyniki moĝna przeanalizowaÊ
wielopïaszczyznowo, tzn. nie tylko uzyskanÈ sumÚ koñcowÈ, ale równieĝ
oceny czÈstkowe kaĝdego kryterium, poniewaĝ opracowane wspóïczynniki
istotnoĂci okreĂlajÈ tzw. wektor preferencji wartoĂciujÈcych cechy wymaganego oprogramowania.
Przeprowadzenie oceny porównawczej edytorów ontologii w celu wybrania najlepszego rozwiÈzania dla realizacji okreĂlonego projektu informatycznego, kiedy jest zdefiniowany zestaw kryteriów, nie wymaga duĝego nakïadu
pracy (bezproblemowoĂÊ opracowania i stosowania metody punktowej oraz
ïatwoĂÊ interpretacji wyników).
Przypisy
1
Obszerny wykaz programów sïuĝÈcych do budowy, rozwijania oraz integracji ontologii
przedstawiono w: Bergmann, 2010; Górka, 2014; http://wiki.opensemanticframework.
org/index.php/Ontology_Tools, 2010.
2
W literaturze moĝna spotkaÊ wiele interpretacji pojÚcia „ontologia”, m.in.: dyscyplina filozoficzna, nieformalna konceptualizacja systemu, formalny opis semantyczny,
specyfikacja konceptualizacji, reprezentacja koncepcyjna systemu za poĂrednictwem
rachunków logicznych, okreĂlenie (metapoziom) logicznej teorii. Zagadnienie to szerzej opisano w pracy: Almeida i Barbarosa, 2009.
3
Obszerniejszy przeglÈd przedstawiono m.in. w nastÚpujÈcych publikacjach: Abramowicz, 2008, s. 133–135; Dudycz, 2013, s. 58–64; Gliñski, 2011, s. 32–38; Grand i Soto,
2010, s. 63; Goïuchowski, 2012, s. 43–48; Goïuchowski i Smolarek, 2014, s.b 30–31;
Smith, 2010.
Problemy ZarzÈdzania vol. 13, nr 2 (52), t. 1, 2015
85
Helena Dudycz
4
WyczerpujÈca klasyfikacja podmiotów jest rozumiana jako uwzglÚdnienie w niej
wszystkich rodzajów istnieñ oraz relacji, za pomocÈ których jednostki sÈ ze sobÈ
powiÈzane, tworzÈc wiÚkszÈ caïoĂÊ (Smith, 2003, s. 155).
5
W literaturze, ze wzglÚdu na to kryterium, wyróĝnia siÚ nastÚpujÈce rodzaje ontologii: wysoce nieformalne (highly informal), nieformalne ustrukturalizowane (structured
informal), póïformalne (semi-formal) oraz rygorystycznie formalne (rigorously formal)
(Goïuchowski, 2012, s. 49).
6
The World Wide Web Consortium (W3C) to miÚdzynarodowa spoïecznoĂÊ, która
rozwija otwarte standardy w celu zapewnienia dïugoterminowego wzrostu WWW
(http://www.w3.org).
7
W przypadku tego kryterium istotne jest, czy nastÚpuje aktualizacja oprogramowania
w kontekĂcie choÊby ciÈgle zmieniajÈcych siÚ uwarunkowañ programowo-sprzÚtowych
(np. kolejnych wersji systemów operacyjnych). Jako przykïad moĝe posïuĝyÊ TM4L
(Topic Maps for e-learning), który skïada siÚ z dwóch narzÚdzi – TM Editor oraz
TM Viewer. Jest to oprogramowanie do edycji ontologii w celu wykorzystania jej
zgodnie ze standardem mapy pojÚÊ. Dobrze dziaïajÈcy program przestaï praktycznie
istnieÊ, poniewaĝ kilka lat temu nie przeprowadzono jego aktualizacji w zwiÈzku ze
zmianÈ systemu operacyjnego MS Windows.
Bibliografia
Abramowicz, W. (2008). Filtrowanie informacji. Poznañ: Akademia Ekonomiczna wbPoznaniu.
Almeida, M.B. i Barbarosa, R.R. (2009). Ontologies in Knowledge Management Support: A Case Study. Journal of the American Society for Information Science and
Technology, 10 (60), 2032–2047.
Bergmann, M. (2010). The Sweet Compedium of Ontology Building Tools. Pozyskano z:
http://www.mkbergman.com/862/the-sweet-compendium-of-ontology-building-tools/
(20.09.2014).
Chmielarz, W., Szumski, O. i Zborowski, M. (2011). Kompleksowe metody ewaluacji jakoĂci
serwisów internetowych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Wydziaïu ZarzÈdzania
Uniwersytetu Warszawskiego.
Denny, M. (2002). Ontology Editor Survey Results. Pozyskano z: http://www.xml.
com/2002/11/06/Ontology_Editor_Survey.html (24.09.2014.
Dudycz, H. (2013). Mapa pojÚÊ jako wizualna reprezentacja wiedzy ekonomicznej. Wrocïaw:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocïawiu.
Gliñski, W. (2011). Ontologie jako systemy reprezentacji wiedzy. Warszawa: Stowarzyszenie
Bibliotekarzy Polskich.
Goczyïa, K. (2011). Ontologie w systemach informatycznych. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
Godard, J., Andres, F. i Ono, K. (2004). ASPICO: Advanced Scientific Portal for International Cooperation on Digital Cultural Content. Journal Information Theories
&b Applications, 11 (2), 103–112.
Goïuchowski, J. (red.).b (2012). Inĝynieria wiedzy 2. Warszawa: Difin.
Goïuchowski, J., ib Smolarek, M. (red.). (2014). Semantyczne modelowanie organizacji.
Warszawa: Difin.
Gomez-Perez, A., Corcho, O. i Fernandez-Lopez, M. (2004). Ontological Engineering: With
Examples from The Areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic
Web. London: Springer-Verlag.
86
DOI 10.7172/1644-9584.52.6
Kryteria oceny edytorów ontologii
Górka, W. (2014). NarzÚdzia do budowy ontologii i narzÚdzia wnioskujÈce. Pozyskano
z: http://library.lts-portal.org/bitstream/handle/123456789/19/Narz%C4%99dzia%20
do%20budowy%20ontologii%20i%20narz%C4%99dzia%20wnioskuj%C4%85ce.
pdf?sequence=1 (20.09.2014).
Grand, B.L. i Soto, M. (2010). Topic Maps, RDF Graphs, and Ontologies Visualization.
W: V.bGeroimenko i C. Chen (red.), Visualizing the Semantic Web. XML-Based Internet
and Information Visualization (s. 59–79). London: Springer-Verlag.
Gruber, T.R. (1993). Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge
Sharing, Technical Report KSL. Knowledge Systems Laboratory, Stanford University.
Pozyskano z: http://tomgruber.org/writing/onto-design.pdf.
Korczak, J., Dudycz, H. i Dyczkowski, M. (2013). Specification of Financial Knowledge
– The Case of Intelligent Dashboard for Managers. Business Informatics (Informatyka
Ekonomiczna), 2 (28), 56–76.
Mealy, G.H. (1967), Another Look at Data. Referat wygïoszony na The Fall Joint Computer Conference, Anaheim.
Noy, F.N. i McGuinness, D.L. (2005). Ontology Development 101: A Guide to Creating
Your First Ontology. Pozyskano z: http://www.ksl.stanford.edu/people/dlm/papers/ontology101/ontology101-noy-mcguinness.html.
Pïaĝuk, A. (2014). Propozycja uĝycia ontologii w analizie fundamentalnej na przykïadzie
wskaěników pïynnoĂci oraz zadïuĝenia. Niepublikowana praca dyplomowa, Uniwersytet
Ekonomiczny we Wrocïawiu, Wrocïaw.
Smith, B. (2003). Blackwell Guide to the Philosophy of Computing and Information. Oxford:
Blackwell.
Smith, B. (2010). Ontology and Information Systems. Pozyskano z: http://ontology.buffalo.
edu/ontology%28PIC%29.pdf.
Sobczak, A. (2006). Analiza wybranych metod budowy ontologii. W: T. PorÚbska-MiÈc
ibH. Sroka (red.), Systemy Wspomagania Organizacji SWO’2006 (s. 183–191). Katowice:
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach.
Stal, J. (2009). Charakterystyka narzÚdzi wspierajÈcych modelowanie ontologii. Zeszyty
Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, (798), 233–244.
Sunitha, A. (2012). A Survey on Ontology Reasoners and Comparison. International
Journal of Computer Applications, 57 (17), 33–39.
Problemy ZarzÈdzania vol. 13, nr 2 (52), t. 1, 2015
87