Gaulke, WernerZiegler, JürgenButz, AndreasKoch, MichaelSchlichter, Johann2017-11-222017-11-222014978-3-11-034448-6https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/7542Semantisch modellierte Daten in Form von Ontologien bilden eine Grundlage für unterschiedlichste intelligente Funktionen, insbesondere ermöglichen sie eine verbesserte Unterstützung bei der Suche und Filterung von Information. Dies gilt auch im Bereich des Electronic Commerce, wo semantische Produktdatenmodelle eine zunehmende Rolle spielen. Typischerweise werden diese Modelle aber von Domänenexperten erstellt, die mit semantischen Modellierungstechniken nicht oder nur wenig vertraut sind. Dieser Beitrag stellt einen auf die E-Commerce-Domäne zugeschnittenen Editor vor, der nicht-technische Benutzer dabei unterstützt, formal und fachlich korrekte Modelle zu erstellen. Auf Grundlage einer erstellten Fehlerklassifizierung wird dieser Editor empirisch mit einer generischen Modellierungs-methode verglichen. Die Ergebnisse zeigen einerseits einen Vorteil des domänenspezifischen Werkzeugs, andererseits werden aus einer Fehleranalyse Gestaltungsvorschläge zur weiteren Optimierung domänenspezifischer Modellierungswerkzeuge abgeleitet.desemantic dataeditorontology developmente-commerceUser Experience DesignText/Conference Paper