Semantische Interoperabilität
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liehe Eigenschaften übernommen werden. Werden
die Modelle auf wissenschaftlicher Grundlage erstellt,
so können die bestehenden wissenschaftlichen
Methoden auf das Modell angewandt werden und zu
neuen Erkenntnissen führen.
Modelle können für einzelne Objekte oder Sachver-
halte, aber auch für größere Mengen von zu beschrei-
benden Objekten aufgestellt werden (Klassenmodel-
le). Letzteres ist typisch für Datenbanken und auf-
grund deren Bedeutung werden wir uns in diesem
Artikel immer wieder auf sie beziehen. Bei Datenban-
ken gilt das Modell (Datenbankschema) für eine
ganze Klasse von Objekten, wobei sich die Eigen-
schaften des Klassenmodells auf die einzelnen kon-
kreten Objekte vererben. Diese einzelnen konkreten
Objekte werden dann wiederum durch Attributwerte
näher beschrieben. Und auch diese Attributwerte
können wiederum einem Modell entstammen, bei-
spielsweise in Form eines Thesaurus.
Moderne Modelle sind oft theoretischer und formeller
Natur, weil sie so computergestützt aufgestellt und
verarbeitet werden können. Typische Vertreter dazu
sind zum Beispiel Listen, Tabellen oder Datenbanken,
in denen die Eigenschaften der zu modellierenden
Objekte nach bestimmten Regeln und Vereinbarun-
gen erfasst sind. Für eine gesicherte Interpretation sol-
cher Modelle muss ihre Struktur auch inhaltlich
beschrieben werden. Diese Anforderung wird leider
allzu oft vernachlässigt, weil man als Bearbeiter die
Inhalte als naheliegend und selbsterklärend begreift.
In der Praxis wird daher häufig auf der Ebene der
Daten diskutiert, wo man eigentlich das Modell
betrachten müsste.
Es gibt einige grundsätzliche Probleme der Model-
lierung, die sich ungünstig auf die Harmonisierung
auswirken können (Abb. 2). Modellierung ist ein sub-
jektiv beeinflusster Prozess, daher werden die Modelle
verschiedener Experten zum gleichen Sachverhalt
nicht exakt übereinstimmen. Außerdem werden die
Modelle in ihrer „Form" von äußeren Randbedin-
gungen mitbestimmt, für eine Harmonisierung kom-
men natürlich nur die Teilbereiche in Betracht, die ein-
ander überschneiden. Nicht zuletzt werden neue
Modelle' wesentlich durch ihre Vorgänger bestimmt,
wenn der Datenbestand es erfordert oder die Tradi-
tion. Dabei treten dann moderne Modellierungsan-
sätze eher in den Hintergrund. Für eine Harmonisie-
rung sollte man diese Probleme so weit wie möglich
reduzieren. Auf jeden Fall sollten die benutzten
Methoden gegen solche Modell-„Abweichungen"
tolerant sein.
Modellierungsprobleme
Durch unterschiedliche
Sichtweisen entstehen
abweichende Modelle für
identische Sachverhalte.
Die Modelle überlappen sich
nur teilweise, eine gemein-
same Semantik lässt sich nur
für Teilbereiche herleiten.
Die Modelle werden
durch traditionelle
Rahmen begrenzt
und beschnitten.
2 Modellierungsprobleme.
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liehe Eigenschaften übernommen werden. Werden
die Modelle auf wissenschaftlicher Grundlage erstellt,
so können die bestehenden wissenschaftlichen
Methoden auf das Modell angewandt werden und zu
neuen Erkenntnissen führen.
Modelle können für einzelne Objekte oder Sachver-
halte, aber auch für größere Mengen von zu beschrei-
benden Objekten aufgestellt werden (Klassenmodel-
le). Letzteres ist typisch für Datenbanken und auf-
grund deren Bedeutung werden wir uns in diesem
Artikel immer wieder auf sie beziehen. Bei Datenban-
ken gilt das Modell (Datenbankschema) für eine
ganze Klasse von Objekten, wobei sich die Eigen-
schaften des Klassenmodells auf die einzelnen kon-
kreten Objekte vererben. Diese einzelnen konkreten
Objekte werden dann wiederum durch Attributwerte
näher beschrieben. Und auch diese Attributwerte
können wiederum einem Modell entstammen, bei-
spielsweise in Form eines Thesaurus.
Moderne Modelle sind oft theoretischer und formeller
Natur, weil sie so computergestützt aufgestellt und
verarbeitet werden können. Typische Vertreter dazu
sind zum Beispiel Listen, Tabellen oder Datenbanken,
in denen die Eigenschaften der zu modellierenden
Objekte nach bestimmten Regeln und Vereinbarun-
gen erfasst sind. Für eine gesicherte Interpretation sol-
cher Modelle muss ihre Struktur auch inhaltlich
beschrieben werden. Diese Anforderung wird leider
allzu oft vernachlässigt, weil man als Bearbeiter die
Inhalte als naheliegend und selbsterklärend begreift.
In der Praxis wird daher häufig auf der Ebene der
Daten diskutiert, wo man eigentlich das Modell
betrachten müsste.
Es gibt einige grundsätzliche Probleme der Model-
lierung, die sich ungünstig auf die Harmonisierung
auswirken können (Abb. 2). Modellierung ist ein sub-
jektiv beeinflusster Prozess, daher werden die Modelle
verschiedener Experten zum gleichen Sachverhalt
nicht exakt übereinstimmen. Außerdem werden die
Modelle in ihrer „Form" von äußeren Randbedin-
gungen mitbestimmt, für eine Harmonisierung kom-
men natürlich nur die Teilbereiche in Betracht, die ein-
ander überschneiden. Nicht zuletzt werden neue
Modelle' wesentlich durch ihre Vorgänger bestimmt,
wenn der Datenbestand es erfordert oder die Tradi-
tion. Dabei treten dann moderne Modellierungsan-
sätze eher in den Hintergrund. Für eine Harmonisie-
rung sollte man diese Probleme so weit wie möglich
reduzieren. Auf jeden Fall sollten die benutzten
Methoden gegen solche Modell-„Abweichungen"
tolerant sein.
Modellierungsprobleme
Durch unterschiedliche
Sichtweisen entstehen
abweichende Modelle für
identische Sachverhalte.
Die Modelle überlappen sich
nur teilweise, eine gemein-
same Semantik lässt sich nur
für Teilbereiche herleiten.
Die Modelle werden
durch traditionelle
Rahmen begrenzt
und beschnitten.
2 Modellierungsprobleme.