YouTube:Staffel 3

Die dritte Staffel hat alles verändert.

2022-10-30 Summary

Vor fast 3 Monaten haben wir über

Modelle und Sprachen, um die Welt zu verstehen

geredet. Haben mit

Cinema Therapy

arbeiten und die

Modellierung von Cinema Therapy

übernehmen dürfen. Haben

dank Cinema Therapy

herausfinden können, wie so viele verschieden Werke in ein Gesamtbild passen. Dieses Gesamtbild haben wir um

Weitere Kanäle

erweitert, das Edutainment beleuchtet, bevor der Bruch kam, der die Zukunft dieses Projekts maßgeblich beeinflussen sollte: Mit der

Erklärbarkeit von künstlicher Inteligenz

wurde mir gezeigt, wie viele fantastische Menschen und Projekte auf genau diesem Weg sind, den wir hier bestreiten möchten. Als

Startup

tauchen wir ein in die Möglichkeiten und Hilfestellungen, die dieses Projekt hat, und wie wir mit

Wissensmanagement

Menschen helfen und befähigen können. Wir haben genau dafür das 4-monatige Projekt, die

Einführung in die Wikipedia

, abgeschlossen und zu dem - wie ich finde - besten Video bis jetzt gebracht. So sehr hat mir die Recherche gefallen, das Vertiefen in die Komplexität des menschlichen Wissens, dass ich im

Vorstellungsgespräch: Tim

meine Arbeitskraft neu ausgeschrieben und bis heute nach einer neuen Schule für meinen Wissensdurst gesucht habe. Mit der

Vorstellung: BorgNetzWerk

ist auch der Hafen des BorgNetzWerks bereitet, und viele viele neue Verknüpfungen gezogen worden.

Und auf die und deren Möglichkeiten will ich mich nun konzentrieren. BorgNetzWerk geht in die nächste Phase, wird größer, wir greifbarer, wird handfester. Und dafür brauche ich ein wenig Zeit, in der ich wertschaffend arbeiten und meine Öffentlichkeitsarbeit in Mails und Streams verschieben werde. Wir haben mit 36 Videos das Fundament geschaffen, auf dem dieses Projekt fußen kann. Lassen wir diesen Zement nun trocknen, bereiten die nächsten Schritte vor und errichten dann das Haus der kleinsten gemeinsamen Wirklichkeit.

Bis dahin

Stay safe
and stay critical

2022-08-14 SysML, Modellierung und Lernen

Bevor wir in die Modellierung von Cinema Therapy eintauchen, betrachten wir erstmal die Modellierungen selbst:
Was ist ein Modell, was bedeutet Modelliersprache und warum ist das alles falsch?

Wenn wir an ein Modell denken, ist vermutlich das Planetenmodell ein guter Einstieg. Jeder kennt die neun - acht - Planeten, die in Kreisen - Ellipsen um die Sonne rotieren. Schon hier merken wir, dass selbst ein so großes, vielerforschtes Modell immer wieder angepasst wurde. Darum ist es nicht falsch, sondern eben nur das: ein Modell. Modelle werden wohl nie 1:1 die Wirklichkeit darstellen, dafür ist die Wirklichkeit viel zu komplex. Mit Modellen können wir jedoch die Welt auf die Eigenschaften reduzieren, die gerade wichtig sind. Dass macht es einfacher, Aussagen zu treffen, und ebenso einfacher, das Modell zu verbessern.

Diese Verbesserung muss nicht unbedingt vom Autor des ursprünglichen Modells kommen, Kopernikus verwaltet heute auch nicht mehr das Planetenmodell, das haben andere übernommen. Wird ein Modell komplexer als ein paar Himmelskörper, braucht man auch eine komplexere Sprache - wie das in der Wissenschaft so üblich ist. Die Informatik hat sich irgendwann für ihre immer komplexer werdenden Programme die "UML", die vereinte Modelliersprache ausgedacht. Für allgemeinere Systeme gibt es die kleine Schwester, SysML. Und SysML wollen wir nun benutzen, denn Systeme sind es, was uns hier auf BorgNetzWerk interessieren. Wir wollen alles verstehen - jede einzelne Verbindung, jeden Zusammenhang. Und damit uns das nicht zu Kopf steigt, vereinfachen wir das als Modell, und wenn wir genaueres wissen müssen, schauen wir da genauer nach. Man nennt das auch "Breitenwissen". Wir sind vielleicht nicht so detailgenau, aber decken dafür ein breites Verständnis der Welt ab.

Also - schauen wir uns die Welt der SysML-Modellierung einmal an:
Es gibt Knoten und Kanten. Knoten sind Punkte und Kanten verbinden diese Punkte.
In SysML heißen diese Punkte meist "Blöcke", und hinter den Kanten verbergen sich alle möglichen Arten von Verbindungen. Da gibt es Abhängigkeit, Generalisierung, Komposition, alles mögliche. Wer es einfach haben will, merkt sich folgendes:
Gibt's ne Linie zwischen zwei Knoten, gibt's ne Verbindung. Breitenwissen eben. Keep it simple. Wer möchte, schaut dann nochmal tiefer rein, ich werde auch immer wieder was dazu erklären, wenn ich neue Kanten benutze.
Und als Knoten gibt es zum einen viele vorgefertigte, so wie Anforderungen oder eben der generische "Block", aber auch speziellere Eigenschaften, Einheiten und weitere. Man sich sogar neue Blöcke ausdenken, was wir sehr häufig machen werden, um im Gewusel noch den Überblick zu behalten.

Und um diesen Überblick soll es gehen. Das ist mein Beitrag zur kleinsten gemeinsamen Wirklichkeit. Und bis ich das nächste Woche für Cinema Therapy einmal durchspiele, wünsche ich dir das gleiche wie immer:

Stay safe
And stay critical

De revolutionibus orbium coelestium – Wikipedia. (n.d.). Wikipedia. Retrieved August 10, 2022,

from https://de.wikipedia.org/wiki/De_revolutionibus_orbium_coelestium

OMG® Unified Modeling Language® (OMG UML® ). (2017, January 11). omg.org. Retrieved August 10, 2022,

from https://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF S. 685

sysml.org. (n.d.). SysML Open Source Project - What is SysML? Who created it? Retrieved August 10, 2022,

from https://sysml.org/

2022-08-21 Cinema Therapy

Jonathan Decker, licensed therapist; Alan Seawright, professional filmmaker.

Diese beiden Menschen beeindrucken seit über 2 Jahren auf dem Channel “Cinema Therapy” mittlerweile fast eine Millionen Menschen. Sie analysieren Filme, genauer gesagt die darin vorkommenden Figuren, Motive und Handlungsstränge, und arbeiten Aspekte sowie Tipps heraus, die für das Thema Psychologie bzw. psychische Gesundheit relevant sind. Heute möchte ich euch die Hintergründe diesen Channel vorstellen, damit ihr ein bisschen besser verstehen könnt, warum Ihre Arbeit so wertvoll ist.

Fangen wir an:
Jonathan Decker und Alan Seawright bereichern die YouTube-Welt um 2 Experten und Freunde, die in ihren jeweiligen Disziplinen studiert und jeweils mindestens 15 Jahre Berufserfahrung haben. Jonathan ist studierter Familien- und Beziehungstherapeut mit Master-Abschluss und arbeitet als ebensolcher. Alan hat einen Bachelor of Arts in Russischer Sprache und Literatur und begann schon im Studium, sich mehr auf den Bereich Film zu konzentrieren. Allein infolge ihrer akademischen Ausbildung sammelten Alan und Jonathan gemeinsam gut 12.000 Stunden bewussten und reflektierten Lernens, auf denen dieser Channel fußt.
Diese Kombination aus akademischer und beruflicher Erfahrung, kombiniert mit ihrem Erfolg in ihren jeweiligen Disziplinen, validiert durch Auszeichnungen wie Alan’s Emmy Award und fast eine Millionen Subscriber auf YouTube macht das die folgende Aussage einfach.

Diese beiden sind Experten.

Sie üben in einer validen Umgebung mit vielen, vielen Wiederholungen und unmittelbarem Feedback ihre Berufung bewusst aus. (vgl. Muller, 2022) Wenn ich, als Laie, jetzt versuchen würde, in Ihre Fußstapfen zu treten, würde mich das mindestens 5, realistischer 10 Jahre kosten, voraussichtlich mehr, vorraussichtlich werde ich niemals an den Punkt kommen, an dem diese beiden jeweils gerade stehen. Und durch all diese Zertifizierungen muss ich das vermutlich auch gar nicht. Die beiden treten als Experten auf, und soweit meine persönliche Expertise zum Gegenprüfen einer jeden ihrer Aussagen genügte, wurde ich nie enttäuscht. Ich darf also nach kritischem Hinterfragen dieser Expertise einen Schritt weiter gehen:

Ich vertraue diesen beiden.

Und das ist etwas Wunderbares. Das heißt, ich kann von ihnen lernen. Das heißt, ich darf jetzt hier guten Gewissens euch diese beiden Menschen und ihren Kanal Cinema Therapy vorstellen. Dort gibt es mittlerweile über 100 Videos mit insgesamt über 70 Millionen Aufrufen, und seit ich angefangen habe, mir bemerkenswerte Zitate von den beiden aufzuschreiben, komme ich auf gut 5 Seiten Mitschrift, und alle paar Wochen werden es mehr. Meine eingeschränkte Perspektive durch diese beiden zu erweitern, die Verbindungen in der Welt besser zu verstehen und dabei unterhalten zu werden - das ist es, was man Edutainment nennt. Das ist es, was kurzgesagt und CinemaTherapy verbindet.

Cinema Therapy lehrt und unterhält zugleich - und beides ausgesprochen gut.

Und das wollen wir uns näher anschauen, mindestens die nächsten 2 Wochen, sehr gern noch lange darüber hinaus.

Doch bis dahin

Stay safe
and stay critical.

Muller, D. (2022, August 2). The 4 things it takes to be an expert. YouTube. Retrieved August 6, 2022

from https://youtu.be/5eW6Eagr9XA

https://www.youtube.com/c/CinemaTherapySolutions

https://thecinematherapy.com/

Cinema Therapy

2022-08-28 Modellierung von Cinema Therapy (1/2)

Liebe Grüße aus dem Zug, während das Video online geht, Pendel ich gerade mit dem Interrail durch Europa - also sorry schonmal, wenn das ein oder andere hier zu kurz kommt ;) Schreibts mir einfach in die Kommentare, holen wir alles nach :)

Also - Cinema Therapy und ihre ersten 100 Videos - ganz cool, oder?

Dieses Netz habe ich über die letzten Wochen erstellt, habe mir jeden Video-Titel, Thumbnail und Beschreibung angeschaut. Hier werden die Verbindungen aufgezeigt, die die Videos zu psychologischen Themen aufspannen. Da haben wir ganz zentral die Helden-Ecke, geführt von Samwise Gamgee, die Selbstfindungs-Ecke, die Toxic-Ecke, die Narzissmus-Ecke - alles mögliche. Das Schöne daran ist - wir können jetzt anfangen, ein Verständnis darüber zu gewinnen, was wie zusammenhängt. Wir können sehen, dass sehr unterschiedliche Filme wie Luca und Love, Simon eigentlich dasselbe Thema behandeln, und augenscheinlich ähnliche Filme wie Harry Potter und Herr der Ringe psychologisch betrachtet auf einer ganz anderen Seite sind.

Basierend darauf können (und haben auch schon vorher) Jonathan und Alan Playlists erstellen, die das meiste davon schon abdecken - und viele, viele gute Einstiegspunkte liefern. Und diese Analyse hilft dabei:
Wir wissen jetzt, dass in der Hero-Playlist Samwise Gamgee fehlt. Wichtiger Punkt.
Aber mehr noch: Wie bei Sam und Hero können wir jetzt von jedem Punkt ausgehen und uns erfragen, was die umliegenden, verbundenen Inhalte sind. Wenn wir vor einem Video stehen, können wir schauen, ob es ähnliche Videos zum gleichen Thema oder zum gleichen Film gibt. Auch können wir die Filme indirekt Themen zuordnen und darüber in Relation setzen.

Für dich heißt das, du kannst auf diese Grafik schauen und wissen, welche Themen ein Film behandelt, oder andersrum, welche Ressourcen du nutzen kannst, wenn dich ein Thema interessiert.Mit dieser Übersicht kannst du dir deinen eigenen, ganz individuellen Einstiegspunkte wählen. Und darum geht es beim Wissensmanagement: jeden einzelnen ermächtigen, eigene, geschulte Entscheidungen zu treffen. Perspektive.

Und dies ist die psychologische Perspektive, das heißt, wir vernetzen nur durch psychologische Phänomene, nur dadurch können gerade Verbindungen gezogen werden. Und nur darüber können durch dieses Modell Aussagen getroffen werden. Ob die Filme gut oder schlecht sind, animiert oder mit echten Schauspielern, einzelne Filme oder ganze Reihen - verbunden sind sie nur durch ihre psychologischen Gemeinsamkeiten.

Und diese Gemeinsamkeiten kommen, denke ich, ganz gut rüber. Was mir für dieses Modell noch wünsche, sind die folgenden 3 Dinge:

Mehr Tiefe

Und darum werden wir uns gleich nächste Woche kümmern, wenn wir eines dieser Videos Mal im Detail durchgehen und genauer analysieren, welche Inhalte sich dahinter verbergen.

Mehr Autoren

Denn dadurch wächst die Perspektive und sinkt die Einschränkung meiner persönlichen, limitierten Expertise. Würde Jonathan oder Dr. K. diese Liste sehen, würden sie vermutlich noch 10, 20 neue Linien ziehen, die ich nicht gesehen habe. Vermutlich 10 neue Karten hinzufügen, die diese Boxen ganz neu verbinden.

Ein neuer Algorithmus

Das Programm, was ich hier verwende, kann sehr viel, und für viele Darstellungen und Operationen, die ich hier noch gar nicht erwähnt habe, ist es extrem mächtig. Aber in genau dieser Netz-Darstellung geht noch mehr, da könnten gewisse Knoten und Kanten besser platziert werden, damit die eigentliche Nähe der Karten auch wieder mehr an Aussagekraft gewinnt.

Und das ist es, was diese Aufgabe so schön, so ergiebig, so unendlich macht:
Wir beginnen hier ein Modell, ein Fundament für die Unendlichkeit zu gießen. Die Welt ist unendlich komplex, und um darin Zusammenhänge zu finden, müssen wir auch da auch zusammen reinhängen, müssen halt zusammen schaffen, was Zusammenhalt schafft.

Wir bauen diese kleinste Gemeinsamkeit. Modellbasiert, wissenschaftlich, objektiv und kooperativ.

Und nächste Woche schließen wir unseren kleinen Exkurs in Cinema Therapy ab, der gerne größer werden darf. Lasst mir gerne Kommentare dazu da, was ihr euch fragt und wünscht. Und wenn ich das hier für einen anderen Kanal oder sowas machen soll - lasst es mich wissen, und vor allem: lasst sie es wissen.

Und bis dahin

Stay safe
And stay critical!

https://www.reddit.com/r/cinema_therapy/comments/wmv24y/topic_map_of_the_first_100_videos_videos_will/

2022-09-11 Wertvolle Kanäle: Edutainment

Was macht einen wertvollen Kanal aus? Wie wählt man aus, wem man Gehör schenkt?
Wir haben uns schon 2 Kanäle genauer angeschaut:
Ultralativ und Cinema Therapy
Beide würde ich als wertvoll erachten, beiden höre ich regelmäßig zu.
Ich teile solche Kanäle in 2 Richtungen ein: Entertainment und Education. Unterhaltung und Bildung. Beide sind im Edutainment Sektor zu finden. Im selben Sektor finden sich auch unser Gold Standard der Wissenschaftskommunikation: kurzgesagt. Darum herum sind weitere Kanäle wie MrWissen2Go, MaiLab, Veriasium und Co. Sie alle zeichnen sich durch einen hohen Bildungsanteil aus, das heißt, dass ihre Worte durchdacht und reflektiert sind und zur Bildung eines eigenen Wissensbestands helfen. Wenn man etwas vom Chemielehrer oder von Mai lernt, oder vom Geschichtslehrer oder von MrWissen2Go, dann stehen die Chancen gut, dass dieses Wissen unser Stand der Technik ist, unsere kleinste gemeinsame Wirklichkeit. Doch, selbst wenn man nur ein paar Schritte weiter herab geht, beispelsweise Shadiversity oder eben Ultralativ, dann sinkt diese Wahrscheinlichkeit. Sie ist immer noch sehr gut, weit über dem Level, dass ich eine Empfehlung als unbedenklich empfinde, aber sie wird geringer. Dafür wächst der Unterhaltungsgrad, diese beiden weisen dort höhere Expertise auf. Darum möchte ich mit keiner dieser Positionierungen im Diagramm aussagen darüber treffen, wie "gut" oder "schlecht" irgendeiner dieser Kanäle ist. Ich persönlich habe auch manchmal Interesse an einem MrWissen2Go Video, möchte aber gerade lieber etwas mehr Entertainment haben und schaue deswegen bei Shadiversity rein. Oder ich höre sogar etwas, was im negativen Bildungssektor ist, wo man gut unterhalten wird, aber Dinge vermittelt bekommt, die ich weder empfehlen noch gutheißen würde - im Bewusstsein, dass ich so etwas gerade höre. Alligatoah formulierte das beispielsweise so:

"Und weil ein Songtext noch lang nicht ihr Gewissen ersetzt, hört sie verdammt gern sexistischen Rap"
- "Meine Hoe", Alligatoah

Welche Medien man konsumiert, definiert nicht, ob man "zu den guten" oder "zu den schlechten" gehört, es ist der Umgang mit den Informationen, mit der Unterhaltung, den Umständen, der einen Mehrwert ausmacht.

Ein weiteres gutes Beispiel:

Viele, viele unter den deutschen Zuhörern werden Coldmirror und ihre Synchros kennen. Die Synchros sind nicht als Bildungsinhalte zu verstehen, sie erheben nicht den Anspruch, kritisch reflektiert oder fundiert zu sein - sie sind albern, ironisch, überzeichnet, Kunst. Womöglich könnte man sie im negativen Bildungssektor positionieren, tendenziell jedoch vermutlich eher auf exakt bei 0. Die Inhalte sind so offensichtlich nicht zur Bildung gedacht, dass sich ein vernunftbegabter Zuschauer sicher sein kann, dass er nichts, was er hier gelernt hat, unhinterfragt in die Realität mitnehmen sollte. Zugleich würde ich - und alle, die mich kennen, - mich jederzeit dafür aussprechen und verteidigen, dass Kaddie die Krönung des Humors ist und es kaum Unterhaltung gibt, die es mir ihren Inhalten aufnehmen kann. Ich würde jedem Empfehlen, Coldmirror zu hören, zu schauen, und so tun es auch der ARD, Funk und viele andere. Eine Position in dieser von mir subjektiv zusammengeklickten Diagramm ist kein Gütesiegel, ist keine Empfehlung - es ist eine relative Verordnung in die 2 Faktoren Bildung und Unterhaltung, so wie ich sie empfinde. Und das kann gerne wieder und wieder hinterfragt, kritisiert und verändert werden, dass kann gerne jeder anders sehen. Ich möchte auf die Möglichkeit hinweisen, sich beim Konsumieren von Bildungs- und Unterhaltungsmedien zu fragen, wo auf dieser Skala der Inhalt wohl steht.

Und auf dieser Skala möchte ich nun die folgenden Hervorheben, mit denen ich persönlich gute Erfahrungen gemacht habe und mit denen ich mich gerne weiter inhaltlich und gerne auch kooperativ auseinander setzen möchte:

Unbouble

ein ZDF-Format, was ähnlich wie "change my mind" kontroverse Themen zur Diskussion stellt - nur besser moderiert, mit guten Gästen und gut aufbereitet.

CCC

ein sehr beeindruckender Verein, der vielen wichtigen und gut reflektierten Beiträgen eine Bühne bietet und dabei gelegentlich auch so gut unterhält, dass der YouTube Algorithmus David Kriesel das sechste Mal im Jahr empfiehlt

Breaking Lab

ich hatte noch nicht viel Zeit, mich mit seinen Inhalten auseinanderzusetzen, aber als Physik-Doktorand mit Didaktik-Interesse wurde mir Jacob und sein Kanal schon oft empfohlen.

Rezo

eine Internetpersönlichkeit für sich, ausgezeichnet als Journalist, auffallend durch kritisch reflektierte und gut recherchierten, strukturierte und fundierte Beiträge. Definitiv sehr hilfreich für YouTube Deutschland, gerade was die vulnerable Meinungsbildung jüngerer Zuschauer:innen angeht.

Hagrids Hütte

ein Harry-Potter-Podcast mal nicht von Kaddie, der sich durch zwei coole Moderatoren auszeichnet, die unterhaltsam und sehr bewusst ihrer Kompetenzgrenzen immer mal wiede ins wissenschaftliche abschweifen.

Das sind nur 5 mögliche, deutssprachige Kanäle, Referenzpunkte ihrere jeweiligen Disziplinen. Jeder von ihnen weist eine gewisse Affinität zum Reflektieren, zum Hinterfragen, zum Bilden einer gesunden Meinung auf. Sie sind als wertvoll zu klassifizieren, wenn auch wieder und wieder zu prüfen, weshalb ich beispielsweise Breaking Lab noch nicht genauer verorten möchte.

Und dafür möchte ich Kontakt aufnehmen zu ihnen und zu allen, die ebenfalls zu ihnen aufschauen. Lasst uns zusammenarbeiten für ein vertrauensvolles Netzwerk wertvoller Inhalte. Gemeinsam mit den Riesen wie Mai und kurzgesagt über den Nachwuchs wie Breaking Lab und Hagrids Hütte bis hin zum winzigen Tropfen hier und jetzt in diesem Moment auf diesem Kanal. Unsere kleinste gemeinsame Wirklichkeit.

Und bis dahin

Stay safe
And stay critical

2022-09-18 XAI - Explainable AI: Erklärbare Künstliche Intelligenz

Was passiert in einer KI, einer "künstlichen Intelligenz"? Warum tut sie, was sie tut? Und wann würdest du ihr vertrauen?

Diese Woche war ich auf einem sehr spannenden Event. Spannend deshalb, weil ich dort viele Überschneidungen mit BorgNetzWerk gefunden habe, die ich gar nicht gesucht habe. Viele meiner Fragen wurden beantwortet, aber auch viele, von denen ich noch gar nicht wusste, dass ich sie hatte - und das ist für mich immer ein sehr schönes Gefühl.
Als Wissenschaftler:innen wissen wir nie alles, wir stehen beruflich vor Fragen, auf die es noch keine Antworten gibt. Und um einige dieser neuen Antworten soll es jetzt gehen, speziell: KI verstehen, KI erklären.

Ich möchte 3 Fragen hervorheben:
Was macht die KI?
Warum macht die KI das?
Wann vertrauen wir?

Vorab: Ich bin kein KI-Experte. Ich bin auch über die 2 Tage keiner geworden. Ich bin Ingenieurinformatiker mit Faszination für Computersysteme und ihre Anwendungen, und ich konnte durchaus folgen, aber replizieren könnte ich wenig bis gar nichts von dem, was dort gezeigt wurde. Wenn euch die Beiträge der Sprecher:innen interessieren, schaut in die Beschreibung. Ich weiß nicht, ob die individuellen Autor:innen möchten, dass ich auf ihre jeweiligen Paper oder gar Slides verlinke, darum lasse ich das erstmal. Wenn einer der Sprecher:innen das hier sehen sollte: Lasst mich wissen, wenn ich einen Link ergänzen soll :)

Also: Was macht die KI?
"Die KI" ist erstmal sehr plakativ. Das ist wie "Was macht die Politikerin?" - hängt vom Fall ab. In jedem Fall gibt sie uns eine Antwort auf eine Frage, die wir ihr stellen. Lasst uns erst einmal über sogennante "neuronale Netze", das "Gehirn" einer KI, reden. Die könnt ihr euch vielleicht so vorstellen:

Denkt an einen Wochenmarkt.
Auf diesem Wochenmarkt stehen 30 Händler:innen, alle mit einem einzigartigen Stand.
Manche verkaufen Eier, andere Käse, andere Tierfutter, andere ganze Hühner, manch eine Geschirr und wieder ein anderer was ganz anderes. Jetzt stellt euch vor, ihr würdet mit einem Blumenkohl über diesen Wochenmarkt laufen und jede Verkäufer:in fragen, was das ist.
Tierproduktverkäuferin: "Kenn ich net. Hau ab!"
Plfanzenverkäuferin: "Das müsste ne Pflanze sein. Ziemlich sicher."
Blumenverkäufer: "Vielleicht ist das ne Blume. Frag mal den Kollegen da."
Blumenkohlverkäufer: "Des is Blumenkohl. 100%".
Und dann weißt du, dass ist Blumenkohl. Zumindest laut Hernn Blumenkohlverkäufer.
Die Ki stellt sich wieder und wieder Fragen, auf die sie Antworten finden kann - durch Erinnerungen und Training von früher, wo sie weiß, wann sie richtig und wann falsch gelegen hat. Wannimmer ich mir meine Nichte anschaue, sehe ich das gleiche Phänomen: Try - Learn - Apply - Be happy.
Also: Was die KI macht, lässt sich leicht beobachten, leicht messen, leicht(er) erklären. Das schaffen wir.

Kniffeliger wird’s, wenn wir fragen, warum sie das macht. Fragt euch, warum ihr wisst, was jedes Wort bedeutet, was ich gerade sage - Warum seid ihr sicher, zu wissen, was ich meine? Warum ist sich der Blumenkohlverkäufer so sicher? Vermutlich hat in seinem Leben schon zigtausend Blumenkohle gesehen und erkennt das halt. Er ist Blumenkohlexperte, er weiß sowas. Jeder Stand, jeder kleine Knoten im Gehirn der KI ist für irgendwas Experte, und die Summe ihrer Antworten ist die Antwort, die sie dir geben kann. Kein Huhn, kein Ei, vielleicht ne Blume, defintiv nen Blumenkohl. Wenn du wissen willst, wie genau diese Antwort zustande kommt, musst du den Lebenslauf jedes Experten aufklappen und nachvollziehen - lernen, wie sie Experten geworden sind. Genau das versuchen Forscher bei der KI auch, nur das die Knoten weder ihren Lebenslauf noch wofür sie Experten sind selbst schreiben. Und während wir dafür immer interessantere Wege finden, diese "Warum" Frage zu beantworten, die uns schon von Kind auf beschäftigt, gehen wir weiter zur letzten Frage:

Wann?

Wann vertrauen wir?

Diese Frage ist der Grund, warum ich dieses Video eingeschoben habe.
Diese Frage ist der Grund, warum ich mit diesem Kanal angefangen habe.

Hier ein gedankliches Experiment, was mich seit über einem Jahr beschäftigt:

Stell dir vor, wir halten die Welt für einen Moment an. Alles Leben der Welt macht für eine Sekunde Pause. Dann, gespendet von allen Lebewesen, die existieren, und meinetwegen auch allen, die je existiert haben - wird alles Wissen gesammelt. An einem Punkt. In einer großen, leuchtenden Kugel - die Dragon Ball Fans unter euch werden wissen, was ich meine.

Und aus dieser Genkidama des Wissens entsteht jetzt eine Intelligenz. Nennt es Gott, wenn ihr wollt, nennt es skynet, V.I.K.I., HAL - mir egal. Ich nenn es Egg.

Wenn die Welt sich jetzt weiter dreht und wir diesem Egg fragen stellen könnten - würden wir ihm vertrauen?
Selbst, wenn das Egg alles erklären könnte - Was es gemacht hat, warum es das gemacht hat, alles - würden wir ihm vertrauen?

Ich glaube, so sind wir nicht. Ich weiß es aber auch nicht. Ich glaube, wennauch mich die Antworten brennend interessieren, die so ein Egg geben kann, und ebenso mich die Durchbrüche der KI noch jahrelang faszinieren werden - Ich glaube, zum menschlichen Vertrauen wird das kein Shortcut werden. Ich glaube, der Weg dahin geht immer noch durch ganz andere Kanäle geht, durch Bias und unsere beschränkte Willenskraft, unangenehmen Schlussfolgerungen Gehör zu schenken.

Und genau dort kommen wir zu der Quintessenz, die ich aus diesem Workshop, diesem Symposium mitnehmen konnte, die auch nochmal ganz konkret wurde, als es um Wissen und Forschung im Gesamtbild ging:
Wir schaffen das alles nicht alleine. Kein Ingenieur, kein Informatiker, und auch kein Linguist, Soziologe, Psychologe oder Philosoph. Wir brauchen ein Team, wir brauchen Teamwork, wir brauchen den interdisziplinäre Forschung und Kooperation.

Und wenn wir KI verstehen wollen, brauchen wir dich. Aber nicht heute, sondern dann, wenn in 2 Jahren die fachkompetente psychologische Studie kommt, die von dir wissen will, was du von der KI wissen willst. Bis dahin bauen du und ich weiter an der kleinsten gemeinsamen Wirklichkeit, bis auch darin kompetente Psycholog:innen hausen, die dich dann an meiner Stelle um deinen Input bitten können. Bis dahin

"Start to do these things.

Bring such an idea into live.

Support literacy.

Build trust tools."

- Prof. Dr. F. Meyer auf der Heide, 11th HNI Symposium

And as always:

Stay safe and stay critical

Links zum Event

11th HNI Symposium

https://www.hni.uni-paderborn.de/symposium2022/program/

https://www.hni.uni-paderborn.de/symposium2022/program/1st-parallel-session/

https://www.hni.uni-paderborn.de/symposium2022/program/2nd-parallel-session/

https://www.hni.uni-paderborn.de/symposium2022/keynote-speakers/

Wie man nach den Texten der Sprecher:innen (Speakers) sucht:

Google Scholar Beispiel

https://scholar.google.de/scholar?hl=de&as_sdt=0%2C5&q=author%3A%22Philipp+Cimiano%22&btnG=

Images from "craiyon":

https://www.craiyon.com/terms

2022-09-25 Startups

Was genau ist ein Startup? Warum erzähle ich euch davon? Und was genau hat die Garage33 damit zu tun?

Hier würde ich gerne eine Defintion von "Startup" geben, doch so richtig bin ich dabei noch nicht fündig geworden. Eine "junge Firma", ein "Unternehmen kurz nach der Gründung", so in etwa.

Interessant war dieser Absatz aus "businessinsider":

"Denkt man an ein Startup, existiert bei vielen das klischeehafte Bild von potenziellen Gründern, die ihre Ideen während Nachtschichten in unauffälligen Garagen entwickeln, um sie anschließend auf den Markt zu bringen. Doch auch wenn diese Vorstellung etwas klischeehaft ist, steckt in ihr viel Wahres – denn am Anfang eines erfolgreichen Startups stehen fast immer eine innovative Idee und geringe finanzielle Ressourcen."

Diese "garagen" sind mitkerweile sogar etwas geräumiger, ich stehe hier in der ikonischen "garage33", die mich wieder und wieder begleitet hat in meinem Leben. Hier habe ich als Werksstudent in einem Startup angefangen, jetzt bin ich als eigenes quasi-Startup wieder hier. Doch - was genau heißt das jetzt?

Ein Startup ist ein Projekt in der Startphase, jeder Partner weiß bescheid, dass die Unternehmer:innen noch nicht alle Ecken ausgefeilt haben. Startups sind ein wenig wie Fahrräder mit Stützrädern oder betreutes fahren ab 17 - man ist mit den großen unterwegs, bekommt aber noch Hilfestellung, damit man sicherer wird und irgendwann auf eigenen Beinen steht. Diese Hilfestellung bietet mir zum Beispiel die Garage33, wo ich Fragen stellen, auf Kontakte zugreifen und Räumlichkeiten nutzen durfte. Das Podcast-Projekt, was wir Mal angestoßen hatten, haben wir auch dort ausprobiert, dort gibt es technische Beratung, Know-How, wie die Business-Welt funktioniert - und immer wieder beeindruckte Augen, wenn ich erzähle, dass ich mit der Idee gar nicht primär Geld machen mochte. Das macht die Sache mit dem Startup auch so kompliziert. Ohne Geld läuft fast nix, und alles, was ohne Geld läuft, läuft sehr schnell aus. Eine Anwältin verschenkt nicht mehr als 30, 60 Minuten ihrer Zeit, eine Steuerberaterin auch nicht viel mehr. Würde ich mich jetzt in dieser Sekunde gar dafür namentlich bedanken, dass mir jemand mehr geschenkt hat, könnte dies als Werbung empfunden werden, wofür ich wieder monetäre Konsequenzen tragen könnte, die ich nicht tragen könnte, weil hinter dem Projekt ja kein Geld steht.

Und so dreht sich der Kreis. Startups sind kleine Unternehmen im großen Jungle, die sich noch orientieren müssen. Da gibt es auch immer wieder großartige Hilfe, so wie die Garage33 und all ihre Projekte, und auch Sponsoren und Förderungen. Da ich 40 Stunden die Woche in der Uni arbeite, bin ich zwar nicht förderberechtigt, aber es ist sehr beruhigend zu wissen, dass der große Jungle da draußen einen Sandkasten hat, wo die Kleinen - wie BNW - aufwachsen können, betreut und gefördert werden, damit neue Ideen Einzug in die große Welt finden können.

Und darum möchte ich mich nochmal bei der Garage33 bedanken, für all die Hilfe, die schon war, für die hoffentlich kommenden Jahre der Zusammenarbeit und für alles, was sie für Startups schon bereitgestellt haben. Es sind wirklich sympathische Menschen, die dort arbeiten. Vielleicht werden wir uns irgendwann tiefer damit auseinander setzen, was der Garage schon alles entsprungen ist, und was man für und mit anderen Startups noch so bereitstellen kann - doch das vielleicht lieber ein ander Mal.

Bis dahin

Stay safe
And stay critical

"Definition" Startup

https://www.businessinsider.de/gruenderszene/lexikon/begriffe/startup/

2022-10-02 Wissensmanagement

Ist schon ein großes Wort. "Wissensmanagement". Lange Zeit wusste ich nicht, dass genau das beschreibt, was mir mein Leben lang schon so wichtig war:

"Wie können wir aus Fehlern lernen? Wie können wir anderen helfen, leichtere Wege zu gehen, als wir es selbst damals mussten? Und was brauchen wir in der Gesellschaft dafür?"

Fangen wir mit den Fehlern an. Wie lang habt ihr Zeit? Ich hätte ne Menge Fehler aufzuzählen, die ich in meinem Leben so gemacht habe. Die Eieruhr beim Kekse backen vergessen, ein Stecheisen als Brecheisen verwendet, das Hostel nicht rechtzeitig rausgesucht und nachts in Schottland gestrandet - alles schon passiert, alles schon erlebt. Wir alle machen wieder und wieder Fehler, und so lernen und wachsen wir. Jetzt gibt's ne Menge schöner Kalendersprüche dazu, und das ironische daran ist, dass die meisten davon es verdient haben, der ganzen Welt tagtäglich gezeigt zu werden.

"Lerne aus den Fehlern anderer. Du kannst nicht lange genug leben, um sie alle selbst zu machen." - Eleanor Roosevelt

"Fehler sind eine Tatsache des Lebens. Es ist die Reaktion auf Fehler, die zählt." - Nikki Giovanni

"Im Leben geht es darum, aus Fehlern zu lernen und sie nicht zu wiederholen." - Lindsay Fox

"Wenn du den Mut hast, immer wieder Fehler zu machen, werden deine Weisheit und deine Intelligenz einen gewaltigen Sprung nach vorne machen." - Holly Near

"Wir leben auf einer Insel, umgeben von einem Meer der Unwissenheit. So wie unsere Insel des Wissens wächst, so wächst auch das Ufer unserer Unwissenheit." - John Archibald Wheeler

"Eine Investition in Wissen bringt immer die besten Zinsen." - Benjamin Franklin

"Wir ertrinken in Informationen, aber wir hungern nach Wissen." - John Naisbitt

"Warum sollte ein Mensch, der über so viel fantastisches Wissen verfügt, es nicht nutzen, um den Menschen beizubringen, wie man gütig ist?" - Castlevania

Disclaimer: Außer bei ein, zwei Zitaten habe ich nicht nachgeprüft, ob sie wirklich von diesen Autor:innen stammen. Wer Korrekturen findet, lässt es mich gerne wissen.

Was jetzt gerade im Vordergrund steht: Was hat das jetzt alles mit "Wissensmanagement" zu tun? Ganz einfach: Es ist nicht wichtig, was wir an Fehlern machen, sondern, wie wir daraus lernen. Wenige meiner Fehler habe ich zweimal gemacht. Ich habe mir Strukturen aufgebaut, aus denen ich lernen kann, "Lessons learned" nennt man das auch. Und was noch viel wichtiger ist: ich habe die meisten dieser Strukturen aufbereitet und geteilt, damit auch andere aus meinen Fehlern lernen können. Und genau da kommt die Aufgabe der Wissensmanager:innen. Ein Beispiel:

Realer Irrsinn: Falsche Bordsteinfarbe in Nittel | extra 3 | NDR

In diesem Video wird von einem Bürgermeister berichtet, der eine Vereinbarung mit dem Gemeinderat getroffen hat, die den Bau von Straßen betrifft - diese dem Bauherren der Straßen aber nicht mitgeteilt. Hier ist Wissen im Transit verloren gegangen, weil es beispielsweise keine gemeinsame Wissensbasis, zum Beispiel ein Wiki der Stadt gab, wo man nachlesen könnte, wie die Stadt ihre Straßen gebaut haben möchte. Spätestens jetzt, NACH dem Fehler, sollte man sich daran setzen und für sowas eine Wissensbasis aufsetzen.
Wer jemals an einem größeren Projekt gearbeitet hat, wird das kennen - alles, was nicht festgehalten wurde, ist nach wenigen Monaten vergessen oder per stille Post verzerrt.
Wissensmanager:innen sind wie Bildhauer oder Maler, wie Fotographen, die Momentaufnahmen machen und dokumentieren. Darauf können alle zugreifen und daraus lernen, damit alle in die gleiche Richtung gehen und nicht die Fehler ihrer Vorgänger:innen machen.

Das schöne daran ist: Dieses Wissen ist eine Aufwärtsspirale, die uns allen Werke ermöglicht, die unseren Vorgängern komplett verborgen bleibt. Wisst ihr, was eine der größten Revolutionen der Menschheit war?

Der Buchdruck.

Ich habe damals meine Studienarbeit über "inhärente Vorteile der Digitalisierung" geschrieben, und war überrascht, wie hoch der Buchdruck in der Geschichte menschlicher Revolutionen angesiedelt war. Wie auch bei der Digitalisierung ist einer der Gründe, dass wir in nie zuvor dagewesenem Ausmaß die Möglichkeit haben, von dem Wissen unserer Vorgänger und Zeitgenossen zu profitieren. Jemand verfasst in den USA ein Buch, und im selben Jahr noch konnte man es überall auf der Welt lesen. Heute sind wir noch weiter: Wir haben das Wissen von Millionen Büchern in unserer Hand, wir können uns mit Milliarden Menschen vernetzen, und wir können all das nutzen, um es besser zu machen als unserer Vorgänger:innen, besser, als wir selbst es gestern noch gekommt haben.

Und dafür müssen wir keine Genies sein. Nicht Millionen Bücher lesen, nicht Milliarden Menschen fragen - wir müssen lernen, Wissen zu bewahren, zu teilen und zu nutzen. Wissensmanager:innen helfen uns dabei, und wir sollten sie so verstehen wie Gärtner:innen unseres Wissens-Garten:

Wenn wir den Garten weiter nutzen wollen, sollten wir zusehen, dass wir den Gärtner:innen unter die Arme greifen, sie einstellen, oder eben selbst zu Gärtnern unserer eigenen Welt werden. Wie immer mit dem Ziel, ein besseres Morgen zu schaffen, auf dass morgen Bäume wachsen, unter denen unsere Kinder dann sitzen können. Im Garten der kleinsten gemeinsamen Wirklichkeit.

Und während ihr dieses Video schaut, bereite ich vermutlich gerade die Video-Reihe vor, die sich mit dem größten Wissensmanagement-Projekt der Welt beschäftigt: Ab nächster Woche tauchen wir ein in die Wikipedia. Vielen Dank schonmal an Ziko, DWI, Martin Rulsch, Dominik Scholl und all die anderen, deren Wissen ich nun gerade aufbereiten darf und deren Einblicke in die Wikipedia ich schon bald mich euch teilen darf.

Und bis dahin, wie immer:

Stay safe,
and stay critical.

Literatur:

Wissensmanagement

Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung

https://books.google.de/books/about/Wissensmanagement.html?id=ChcaEAAAQBAJ&redir_esc=y

Zitate:

https://www.ellevatenetwork.com/articles/7716-quotes-about-making-mistakes

https://www.brainyquote.com/topics/knowledge-quotes

Realer Irrsinn: Falsche Bordsteinfarbe in Nittel | extra 3 | NDR

https://www.ardmediathek.de/video/extra-3/realer-irrsinn-falsche-bordsteinfarbe-in-nittel/ndr/Y3JpZDovL25kci5kZS8yMThmZGY2MS1mN2RjLTQwNjMtYmJkZi0yY2U0M2IzN2VkZTU

Credits to Castlevania

https://www.netflix.com/title/80095241

2022-10-09 Wikipedia

Du weißt nichts über die Wikipedia.
Steile These? Korrekt.
Weiß ich mehr? Möglicherweise.
Weiß ich genug? Ganz sicher nicht.

Warum die letzten 4 Monate Vorbereitung für dieses Video trotzdem ein voller Erfolg waren, möchte ich euch heute zeigen:

Vorab ein Blick hinter die Kulissen: Mit diesem Video möchte ich mir ein wenig deiner Zeit borgen, um deinem Bild von Wikipedia ein wenig mehr Tiefe zu geben. Ich möchte dir zeigen, dass hinter Wikipedia-Artikeln nicht eine Meinung, sondern lange Iterationen, viele viele Menschen und große Prinzipien stehen. Dass durch Meinungsbilder und Diskussionen eine Art Konsens gebildet wird, von der, Achtung, steile These, selbst wir Wissenschaftler noch etwas lernen können. Obacht: Dieser Konsens ist nicht "besser" als der wissenschaftliche Konsens, er ist tatsächlich ganz anders, und in diesem anders sein steckt eben noch einiges, was unsere kleinste gemeinsame Wirklichkeit lernen kann. Evidenzbasierter Konsens ist immer unser höchstes Gut, wenn etwas wie die Klimakatastrophe hinreichend erforscht ist, kann keine Wikipedia-Diskussion ihre Validität ändern - Aber sie kann uns helfen, nachhaltig Wissen zu befreien, zu vermitteln, und den wissenschaftlichen Konsens in den gesellschaftlichen Konsens zu tragen.

Ich teile dieses Video in 3 Kategorien ein:

Community

Wie Wikipedia mit 100 Millionen Nutzern dennoch gut strukturiert funktioniert.

Forschung

Warum wir immer noch nicht wissen, warum Wikipedia funktioniert, aber froh sind, dass sie es tut.

Mitmachen

Warum du, ob mit oder ohne Vorwissen, schon morgen anfangen kannst, dich einzubringen.

Community

Also: Wikipedia. Ich möchte gar nicht so tief reingehen in "Die englische Wikipedia hat 6 Millionen Artikel" oder "die deutsche fast 3 Millionen" - ich möchte darauf eingehen, wie das alles zusammenhängt. Warum ein deutscher Artikel nicht unbedingt einfach nur eine Übersetzung vom englischen ist. Was alles dahinter steckt. Und dahinter steckt sehr viel. Fangen wir also an:

Erst einmal: Was ist Wikipedia überhaupt? Wikipedia ist ein Projekt der Wikimedia Bewegung. Diese "Wikimedia Bewegung" ist das, was das Gesamtbild so kompliziert macht. Um von dort zurück zur Wikipedia zu kommen, schauen wir uns einmal diese Grafik an. Dabei blenden wir direkt die Wikimedia Foundation, movement affiliates und stakeholder aus - zu denen kommen wir später. Wir gehen erstmal zur Community, innerhalb derer sich die Globalen, Inhaltlichen und im Hintergrund laufenden Projekte befinden. Und innerhalb derer - innerhalb der inhaltlichen Projekte - da findet sich Wikipedia. 318 Sprachen mit mehr als 100 Artikeln, 70 davon mehr als 100.000, 18 Sprachen mit je über einer Millionen. Dahinter stehen über 100 Millionen Nutzer, 3700 Admins, hunderte unterschiedlichst organisierte Projekte, aber eben ein gemeinsames Ziel:

"Menschen auf der ganzen Welt zu befähigen und zu motivieren, Bildungsinhalte unter einer freien Lizenz oder im öffentlichen Bereich zu sammeln und zu entwickeln und diese effektiv und weltweit zu verbreiten."

Zumindest ist das das Ziel der Wikimedia Fundation, also der Organisation dahinter, die wir ja eben außer Acht gelassen haben. Für die Community selbst lässt sich nur schwer sagen, was ihr "Ziel" ist - derHexer, ein Steward der Wikimedia, zählte viele verschiedene Gründe auf - Altruismus, das Streben nach Vervollständigung, alles mögliche. Martin Rulsch aka derHexer ist zugleich längst stehender Steward der Wikimedia Foundation, als auch Projektmanager für Communitys und Engagement bei der Wikimedia Deutschland – Gesellschaft zur Förderung Freien Wissens (WMDE, Wikimedia Deutschland – Association for the Promotion of Free Knowledge). Mit 37 anderen Stewards ist er Ansprechpartner letzter Instanz, Admin der Admins, wobei das, was dahinter steckt, komplizierter ist, als ich es zusammenzufassen vermag. Lasst es euch von ihm selbst erklären, im Interview mit Niklas erklärt er all das und viel mehr. Wichtig für euch, jetzt gerade, ist das Wissen, dass hinter jedem Rechte-Inhaber der Wikipedia eine lange Vertrauenskette steht, hinter jedem Admin steht die Community, die ihn dazu gewählt haben. Die Community wählt Admins, wählt Bürokraten, wählt Stewards, und diese vergeben wiederum die Rechte an die gewählten Kandidaten, oder entziehen sie, wenn sie sich nicht mehr entsprechend verhalten. Da gibt es gut organisierte, öffentliche Wahlen mit pro und contra-Argumenten, die jeder Wahlberechtigte beisteuern darf. Und am Ende dieser Wahl steht dann ein neuer Admin, ein neuer Check-User, Overseer, Schlichter, Sichter, ...

Um zu verstehen, wie all diese 20+ Nutzergruppen zusammenhängen, muss man die Wikipedia erlebt oder eine ganze Zeit lang erforscht haben. Ziel dieses Videos ist es nicht, dies mir anzumaßen oder von euch zu verlangen - ich möchte hervorheben, wo genau das schon getan wurde. Kommen wir zu genau dem Thema:

Forschung

Danke Ziko. Danke Herr Scholl. Aber vor allem: Danke Ziko. Wer ist [1]? Ziko van Dijk ist vieles, promoviert, Autor vieler öffentlich zugänglicher Werke, Co-Founder des Klexikons und Wikipedia-Kulturbotschafter. Und ein verdammt netter Mensch, soweit ich das beurteilen kann, nachdem ich ihm 2 Stunden seines Samstagmorgens borgen durfte. Ziko hat ein Buch geschrieben, "Wikis und die Wikipedia verstehen". Dieses Buch steht dank Ziko und der Wikipedia kostenlos zum Download zur Verfügung und ich kann jedem empfehlen, gleich in die Beschreibung zu schauen und es sich anzuschauen. Wie derHexer hat auch Ziko einen einzigartigen Einblick in die Wikipedia, und ich kann ihm nicht genug danken für die Vorarbeit, die er geleistet hat. Die Wikipedia verstehen ist definitiv kein leichtes Unterfangen, aber durch Wikis und die Wikipedia verstehen" konnte ich Sprünge schaffen, Kontakte knüpfen und meinen Wortschatz aufstocken, wie ich es sonst nicht gekonnt hätte - also nochmal: Danke Ziko.

Im Zuge dessen kam ich auch an den Kontakt zu Herrn Scholl, dem Leiter der Gruppe Bildung, Wissenschaft und Kultur in der Wikimedia Deutschland. Seine Worte zur Forschung in und an der Wikipedia will ich hier einfach mal wiedergeben, seine Links findet ihr ebenfalls in der Beschreibung:

Ein guter Anlaufpunkt ist sicherlich der Research-Bereich im Meta-Wiki von Wikimedia. Hier finden Sie laufenden Projekte, veröffentlichte Papers sowie verschiedene Ressourcen wie den Research Newsletter und die wiki-research-Mailingliste, die die Vernetzung mit anderen Wiki-Forscher*innen und Wikipedianer*innen ermöglicht.

Und dazu Ergänzend von derHexer:

Im Bereich Bildung gibt es ein eigenes Team bei Wikimedia Deutschland. Es gibt einige Initiativen, von https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Lehre (eingeschlafen) bis https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:TrainingsKit/Mitwirkende (aktuell nicht vollumfänglich von WMDE betreut, aber vorhanden).

All diese Informationen helfen mir, zu verstehen, wie die Wikipedia funktioniert. Wie Wikis funktioniert, wie Wissen funktioniert. Was Konsens eigentlich ist. Und ich verstehe es noch nicht, aber was gut ist, ist, dass es scheinbar noch keiner versteht.

"Wikipedia funktioniert nur in der Praxis, nicht in der Theorie."

Diesen Satz habe ich viel gehört, und viele Meinungen dazu. Mitlerweile teile ich Ziko's:

"Wir kennen einfach noch nicht die richtige Theorie."

Und genau da möchte ich ansetzen. Wissen verstehen. Verstehen, was uns antreibt, so viel Wissen zu teilen, unser aller Wohl dadurch verbessern, dass wir dem "sinnvollste Hobby der Welt" unsere Zeit, unsere Ressourcen schenken.

Und darum möchte ich dich dazu aufrufen.

Mitmachen

Be bold.

Geh los und beteilige dich an der größten freien Wissensbasis der Welt. Wie?

• Vielleicht wie im Lehrbuch beschrieben, wenn das deine Art ist.
• Vielleicht wie Shaun und eine Lawine des Unverständnisses auslösen, weil man Systeme kritisiert, die man selbst noch nicht hinreichend verstanden hat?
• Vielleicht wie ich, indem man Artikel findet oder eben nicht findet, und sich einfach mal auf die Suche macht, wie man die denn selbst schreibt, Mentor:innen erreichen?
• Vielleicht einfach losschreiben und durch die Relfexion von erfahrenen Nutzern lernen?

Und was auch immer passiert: Lern daraus. Allein durch den Discord der deutschsprachigen Wikipedia (join) lerne ich jeden Tag ein Stückchen mehr. Da auch nochmal ein großes Dankeschön an DWI, codc, The Other Karma und alle anderen, die dort meine Fragen beantworteten und auch von sich aus den Discord so beleben, dass ich die meisten Tage nicht zu fragen brauche, um zu lernen. Vielen Dank auch an euch.

Schluss

Und damit komme ich zum Ende dieses Videos. Ich konnte nicht auf alles eingehen, die Wikipedia ist einfach zu groß, aber ich hoffe, ich konnte dir genau das vermitteln. Ich lade dich ein, durch die Links in der Beschreibung zu blättern:

• Schaut dir dort die WikiCon 2022 an, die dieses Wochenende gelaufen ist.
• Schau dir den Kategorienbaum an, mit all seinen faszinierenden Zweigen und Blättern, die ich in meiner Forschung hoffentlich noch detailliert studieren darf:
• Schau dir die Portale und exzellenten Artikel an und finde selbst heraus, was die Welt über die Dinge weiß, die dich interessieren.
• Und trag selbst dazu bei, diese Quelle der freien Inhalte weiter zu tragen, direkt auf Wikipedia, in einem der vielen Wikimedia Projekten, hier im BorgNetzWerk oder auf deine ganz eigene Art.

Und auf diesem Weg:

Stay safe
and stay critical

Still needs sorting

Spiel mit Artikel erzeugen

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikimedia#/media/Datei:Mindmap-wikimedia-movement-december-2019.svg

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Index

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Codex

https://de.wikipedia.org/wiki/Benutzer:TimBorgNetzWerk/Artikelentwurf

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedistik

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedistik/Ethik

https://de.wikipedia.org/wiki/Benutzer:MBq/MedQuali#Studien_zur_Qualit%C3%A4t_der_medizinischen_Wikipedia-Artikel

https://d-nb.info/1014315190/34#:~:text=Wikis%20unterst%C3%BCtzen%20zahlreiche%20Wissensmanagement%2DFacetten,und%20Netzwerken%20innerhalb%20des%20Unternehmens.

Ontologien als Basis für ein semantic web

Am 17.9.2006 fand an der Humboldt-Universität zu Berlin in Berlin-Adlershof im Rahmen der Open-Source-Tagung Wizards of OS ein Wikipedia-Forschungssymposium statt, auf dem zehn Forschungsprojekte zur Wikipedia vorgestellt wurden, die zum Teil aus Fördermitteln der EU oder der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert werden. Etwa fünfzehn Teilnehmer diskutierten über die Projekte und konnten sich auf diese Weise erstmals in größerer Runde kennenlernen und austauschen. Die Forschungsprojekte betrafen sehr unterschiedliche Fächer und Fachbereiche: allen voran Soziologie und Psychologie, Kommunikationswissenschaft, Künstliche-Intelligenz, Informatik, Systemwissenschaft, Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Linguistik und Publizistik.

Unter den vorgestellten Forschungsprojekten überwiegen Fragestellungen nach der Motivation für kollaboratives Arbeiten und somit danach, wie sich Kooperation konstituiert. Diese Fragen werden aus soziologischer, psychologischer und kommunikationswissenschaftlicher Perspektive beleuchtet. Informatik und KI-Forschung interessieren sich vor allem für die Weiterverwendung des in der Wikipedia vorhandenen Wissens, zum Beispiel für das Erstellen von so genannten Ontologien als Basis für ein semantic web. Auch die qualitative und quantitative Auswertung von Wikipedia wird in verschiedenen fachlichen Zusammenhängen (und somit auf unterschiedliche Weise) vorgenommen, vor allem in den Geistes- und Kulturwissenschaften einschließlich der Bibliothekswissenschaft. Die große interdisziplinäre Bandbreite ist eine Herausforderung, denn die Methoden unterscheiden sich von Fach zu Fach sehr stark. Der Austausch über die Fächergrenzen hinaus ist allerdings auch eine Chance, weil sich die Erkenntnisse eines Forschungsansatzes befruchtend auf einen anderen auswirken können. So ergaben sich in Berlin Ideen für die weitere Zusammenarbeit.

Es wurde daran gedacht, in der Zukunft enger zu kooperieren. Dazu wurde ein weiteres Treffen interessierter Wikipedia-Forscher anvisiert und die Konstituierung eines Forschungsnetzwerks. Auf jeden Fall vermittelte das Berliner Symposium bereits jetzt die Vielfalt der Forschungen zur Wikipedia. Über die Online-Enzyklopädie wird inzwischen mehr geforscht als über alle anderen modernen Enzyklopädien zusammen in den letzten zwanzig Jahren.

Autonomously Semantifying Wikipedia https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1321440.1321449

https://meta.wikimedia.org/wiki/WikiJournal_User_Group

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x

Informationswissenschaft

Universalwissenschaft Strukturwissenschaft reinen Vernunftwissenschaft Formalwissenschaft Positive Wissenschaft Metawissenschaft Transdisziplinäre Forschung Interdisziplinäre Wissenschaft Multidisziplinäre Wissenschaft Grundlagenwissenschaft Exakte Wissenschaft

https://de.wikipedia.org/wiki/Wissenschaft#Einteilung_der_Wissenschaften

https://de.wikipedia.org/wiki/Kategorie:Wissenschaftskategorie

https://meta.wikimedia.org/wiki/Grants:Programs/Wikimedia_Research_%26_Technology_Fund

https://meta.wikimedia.org/wiki/Grants:Programs/Wikimedia_Research_%26_Technology_Fund/Wikimedia_Research_Fund

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedistik/Theoriebildung

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedistik/Themenstreuung

https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedistik/Hypothesen

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Resources#Bibliographies_and_References

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Resources#Research_Tools:_Statistics.2C_Visualization.2C_etc.

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:People

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Data

https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Wikimedia_Research_Showcase

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Newsletter

https://meta.wikimedia.org/wiki/Research:Resources