Kontextmodellierung

Kontextmodellierung bezeichnet den Prozess, Informationen über den Kontext eines Systems zu erfassen, zu strukturieren und zu nutzen, um Verhalten, Entscheidungen oder Antworten zu steuern. Kontext kann zeitliche, räumliche, soziale oder situative Merkmale umfassen, darunter Ort, Zeit, Nutzeraktivität, Gerätefähigkeiten, Präferenzen, Umgebungsbedingungen und Beziehungs- oder Rolleninformationen.

Ziele der Kontextmodellierung sind die Unterstützung kontextabhängiger Anwendungen, verbessertes Personalizieren von Diensten, effizientere Informationsgewinnung und robustere Interaktion in Mensch-Maschine-Systemen. Typische Einsatzgebiete finden sich in der mobilen und ubiquitären Computernutzung, im Bereich intelligenter Umgebungen, im Informationsmanagement sowie in der Sprach- und Dialogverarbeitung.

Modeling-Ansätze verbinden formale Repräsentationen, Semantik und Logik. Häufig verwendete Techniken sind Ontologien (z. B. OWL), Kontext-Ontologien und Description Logics, ergänzt durch regelbasierte Systeme (z. B. SWRL) oder Entscheidungslogiken. Zur Unterstützung der Interoperabilität dienen Standards und Formate wie CC/PP oder kontextspezifische Erweiterungen. Datenmodelle reichen von einfachen Key-Value- oder Tabellendarstellungen bis zu komplexen modellgetriebenen Ansätzen (UML-Profile, DSLs). Zusätzlich kommen probabilistische oder statistische Modelle zum Einsatz, etwa Bayessche Netze, um unsicheren Kontext zu behandeln, sowie maschinelles Lernen zur Kontextinferenz aus Sensor- und Nutzungsdaten.

Typische Kontextarten sind zeitlicher und räumlicher Kontext, Nutzerzustand, Aktivität, Umweltbedingungen, Geräteeigenschaften und soziale Kontexte. Zentrale Herausforderungen sind Datenschutz und Privatsphäre, Datenqualität, Heterogenität, Realzeit-Anforderungen und Skalierbarkeit.