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| Kriterium |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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. | 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 | 60-90 min | 1-5 Tage | Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | 3-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan |
Tagskeine Überschneidung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | OntologieMethodikAgilSemantik |