Identifizierung neuer Ideen
 

Fraunhofer INT

Anwendung

Neue Ideen liefern Lösungen für bestehende (technologische) Probleme. Neben der Erzeugung eigener Ideen sollte man auf bestehende Ideen aus internen und externen Ideenquellen zurückgreifen, wie z.B. das Internet, Bücher, Journale, Patente, E-Mails, Datenbanken etc. Hier finden sich viele Ideen, die ggf. zur Lösung der bestehenden Probleme beitragen. Dies könnten neue Produktideen von Konsumenten sowie neue technologische Ideen aus Forschung und Wissenschaft sein.

Problem: Wir werden heute mit Textinformationen überflutet und damit auch mit vielen Ideen. Das manuelle Auffinden von neuen (Lösungs-) Ideen aus diesen Textinformationen gestaltet sich sehr zeit- und kostenaufwendig.

Lösung: Mit Ansätzen auf Grundlage von Textmining werden neue Ideen aus aktuellen technologischen Entwicklungen und aus Konsumentenbedürfnissen automatisiert erfasst, um zur Weiterentwicklung von Technologien beitragen zu können bzw. um Lösungsideen für aktuelle technologische Problemstellungen bereitstellen zu können.

Fallstudie

Ansätze zur Identifikation neuer Ideen einschließlich Fallstudien sind publiziert worden in

Thorleuchter, D., Van den Poel, D.: Web Mining based Extraction of Problem Solution Ideas. Expert Systems with Applications, 40 (10), 2013, 3961-3969.

Thorleuchter, D., Van den Poel, D., Prinzie, A.: Mining Ideas from Textual Information. Expert Systems with Applications 37 (10), 2010, 7182-7188.

Thorleuchter, D., Herberz, S. and Van den Poel, D.: Mining Social Behavior Ideas of Przewalski Horses. In: Yanwen Wu (Ed.) Advances in Computer, Communication, Control and Automation. Lecture Notes in Electrical Engineering 121, Springer, Berlin, pp. 649-656, 2012.

Thorleuchter, D., Van den Poel, D.: Extraction of Ideas from Microsystems Technology. In: David Jin, Sally Lin (Eds.) Advances in Computer Science and Information Engineering. Advances in Intelligent and Soft Computing 168, Springer, Berlin, pp. 563-568, 2012.

Thorleuchter, D., Van den Poel, D.: Using NMF for Analyzing War Logs. In: N. Aschenbruck et al. (Eds.): Future Security 2012, Communications in Computer and Information Science, 318, Springer, Berlin, pp. 73-76, 2012.

Thorleuchter, D., Van den Poel, D. and Prinzie, A.: Extracting Consumers Needs for New Products. In: Proceedings of WKDD 2010, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, pp. 440-443, 2010.

Thorleuchter, D.: Finding technological ideas and inventions with text mining and technique philosophy. In: Schmidt-Thieme, L. (editor): Data Analysis, Machine Learning, and Applications. Springer, Berlin-Heidelberg-New York, pp. 413-420, 2008.

Wir unterstützen Sie gerne bei der Identifikation neuer Ideen für Ihr Unternehmen.

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Der "Technological Idea Miner" wird ständig weiterentwickelt. Die aktuelle Version erhält im Vergleich zur Testversion erweiterte Funktionalitäten und Einstellmöglichkeiten für eine Integration in Ihren Technologieplanungs- und Entwicklungsprozess.



Nehmen Sie sich bitte Zeit, den "Idea Web Miner" online zu testen. Dieses Werkzeug dient der automatisierten Erfassung von neuen technologischen Lösungsideen aus dem Internet.

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Die gezielte Suche nach neuen technologischen Lösungsideen aus im Internet vorhandenen Patentdaten ermöglicht der "Idea Patent Miner".

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Eine gezielte Suche nach neuen technologischen Lösungsideen in mehreren hundert Nachrichtenquellen, die im Internet zeitnahe aktualisiert werden ist mit dem "Idea News Miner" möglich.

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Weiterhin bieten wir Ihnen die Möglichkeit, den "Product Idea Web Log Miner" online zu testen. Dieses Werkzeug dient der automatisierten Erfassung von Produktideen aus Konsumentenbedürfnissen, die in Internet Blogs veröffentlicht sind.

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Der "Idea Web Miner", der "Idea Patent Miner", der "Idea News Miner" und der "Product Idea Web Log Miner" werden ständig weiterentwickelt. Die aktuellen Versionen erhalten im Vergleich zu den o.g. Testversionen erweiterte Funktionalitäten und Einstellmöglichkeiten für eine Integration in den Technologieplanungs- und Entwicklungsprozess.

Beschreibung Idea Miner

Ausgangspunkt jeder erfolgreichen Innovation ist eine gute Idee. Eine nicht zu unterschätzende Aufgabe des Innovationsmanagements [1] ist es, potentielle Ideen aus internen und externen Ideenquellen zu identifizieren. Dies stellt den ersten Schritt einer Technologieentwicklung dar. Möglichkeiten einer systematischen Ideengenerierung ergeben sich dabei z.B. durch Befragung von Beteiligten, unter Anwendung von Kreativitätstechniken oder aus konkreten Aufträgen heraus. Neben den o.g. drei Ansätzen zur Erzeugung von Ideen wird im Folgenden ein weiterer Ansatz vorgestellt und vertieft.

Die heutige Zeit ist gekennzeichnet durch eine kontinuierlich ansteigende Datenmenge. Schätzungsweise 80 % aller Daten liegen in Form von (unstrukturierten) Texten vor [2]. Diese verteilen sich auf Bücher, Zeitschriftenartikel, Forschungspapiere, Datenbanken, Protokolle, E-Mails sowie Inter- und Intranetseiten etc. Die dort enthalten Textinformationen sind in Form der natürlichen Sprache verfasst und je nach Thema und Fachgebiet durch entsprechende Fachbegriffe angereichert.

Durch die Methode „Knowledge Discovery from Text” (KDT) [3] / Text-Mining sollen die Textinformationen einer maschinellen, inhaltlichen Analyse zugänglich gemacht werden. Ähnlich wie Data-Mining die Analyse strukturierter und numerischer Daten bezeichnet, beschreibt der Begriff des Text-Mining eine Menge von Methoden zur (teil-) automatischen Auswertung natürlich sprachlicher Texte. Ziel ist nicht die umfassende und exakte semantische Analyse eines Textes, sondern partielle und robust handhabbare Auswertungen in Hinblick auf spezielle Aufgabenstellungen [4].

Die hier betrachtete Aufgabenstellung ist die (halb-) automatische Erfassung von bis dahin nicht entdeckten technischen Ideen und Erfindungen aus der Vielzahl fachbezogener Texte. Die erfassten Textphrasen sollen die Eigenschaften Verständlichkeit (Neues soll mit Bezug zum Bekannten dargestellt werden), Gültigkeit im Rahmen von statistischen Maßen, (subjektive) Neuheit und Nützlichkeit im Rahmen einer gegebenen Aufgabenstellung besitzen [5].

Der hierzu entwickelte Text Mining Ansatz lehnt sich an die Aussagen der Technikphilosophie an. Demnach konzipiert eine neue Idee / Erfindung nicht lediglich ein neues Mittel, sondern eine neue Zweck-Mittel-Kombination [6]. Durch systematische Analyse der Zweck-Mittel-Kombinationen in neuen Texten lassen sich Textphrasen identifizieren, bei denen - vor dem Hintergrund fachbezogener Vergleichstexte - die Zwecke oder Mittel zwar bekannt sind, ihre Kombination jedoch neu ist. 

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass mit Hilfe einer (teil-) automatisierten Entdeckung von neuen technischen Ideen und Erfindungen die Forschung unterstützt und der Prozess der Technologieentwicklung beschleunigt werden kann.



Literatur
1. Harland P. E.: Kooperationsmanagement. (2002), S. 23-45
2. Gentsch, P., Hänlein, M.: Text Mining. In: WISU 12/99, (1999), S. 1646
3. Feldman, R., Dagan, I.: Kdt - knowledge discovery in texts. In: Proceedings of the First International Conference on Knowledge Discovery (KDD). (1995), S. 112–117
4. KI Zeitschrift 2/02: Text Mining. (2002), S.4
5. Hotho, A.: Clustern mit Hintergrundwissen. Diss., Universität Karlsruhe, (2004), S. 29
6. Rohpohl, G.: Das Ende der Natur. In: Schäfer, L., Sträker, E. (Hrg.): Naturauffassungen in Philosophie, Wissenschaft und Technik. Bd. 4, Freiburg, München, (1996), S. 151

Screenshots Idea Miner

Fraunhofer-Gesellschaft
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Beschreibung Idea Web Miner

Das Internet stellt eine enorme Menge an Textinformationen über nahezu jedes Themengebiet zur Verfügung. In diesem Ansatz soll untersucht werden, in wieweit sich geeignete Textinformationen zur technischen Problemlösung identifizieren lassen. Hierzu soll der Idea Mining Ansatz, der für eine automatisierte Entdeckung von neuen technischen Problemlösungsideen konzipiert worden ist, für die Analyse von Texten aus dem Internet modifiziert werden. Der Zugriff auf Text aus dem Internet erfolgt über die Verwendung von Google als Suchmaschine und „Google Ajax Web Api“ als Programmierschnittstelle.

Vorgestellt wird dieser Ansatz in Dirk Thorleuchter, Dirk Van den Poel and Anita Prinzie: Extracting Consumers Needs for New Products. In: Proceedings of WKDD, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, 2010.

Als erste Applikation auf diesem Gebiet ist der "Idea Web Miner" erstellt worden, mit dem die automatische Entdeckung von technischen Problemlösungsideen aus dem Internet demonstriert werden kann. Durch die Begrenzung des Suchraumes auf Internet-Patentdatenbanken und Internet-Nachrichtenquellen kann über "Idea Patent Miner" und "Idea News Miner" gezielt nach Ideen gesucht werden. Als weitere Applikation ist der "Product Idea Web Log Miner" erstellt worden, mit dem die automatische Entdeckung von neuen Produktideen aus Internet Blogs erfolgen kann.

Screenshots Idea Web Miner

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