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| Kriterium |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Knowledge Modeling Linked Open Terms |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Linked Open Terms verbindet Begriffsarbeit mit Linked-Data-Denken und macht Terminologie technisch anschlussfähig. Vokabular, Bedeutungen und Verweise lassen sich dadurch konsistent pflegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen bis Monate | 1-5 Tage | 1-2 Wochen pro Iteration | Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | Nutzertraffic | 2-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan |
Tagskeine Überschneidung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | OntologieMethodikAgilSemantik |