Anwendung semantischer Technologien fr die Modellierung und Analyse von Lizenzen im Bereich der Open Source Software

Diplomarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,2, Universitt der Knste Berlin (Institute of Electronic Business), Sprache: Deutsch, Abstract: Gem einer Studie zur wirtschaftlichen Bedeutung von Open Source Software im Auftrag der europischen Kommission im November 2006 ist der Marktanteil dieser Software in den vergangenen fnf Jahren kontinuierlich gestiegen. Private und ffentliche Organisationen setzen Open Source Software vermehrt ein. Der ffentliche Sektor in Europa verbucht dabei vor Asien und Latein-Amerika die hchste
Penetration weltweit.

Lizenzen stellen bezglich der Weiterverwertung von Open Source Software einen entscheidenden Faktor dar. Alle Open Source Lizenzen gengen den Richtlinien der Open Source Initiative, einer Non-profit-Gemeinschaft, die sich als Untersttzer, Frsprecher und Integrator der Open Source Gemeinde sieht, unterscheiden sich jedoch mehr oder weniger stark. Diese Abweichungen innerhalb der Lizenzen behindern den Prozess der Weiterentwicklung von Open Source Software und schaffen rechtliche Unsicherheit. Die Programme lassen sich nicht mehr beliebig kombinieren, sofern das Ergebnis weitergegeben werden soll. Die einzelnen Lizenzen in einem zusammengesetzten Werk treten in Wechselwirkung und erlauben aufgrund ihrer oft sehr restriktiven Bestimmungen keine freie Lizenzwahl. Um das Potential bei der Entwicklung freier Software vollstndig auszuschpfen, ist es fr die Entwickler von entscheidender Bedeutung, zu wissen, welche Funktionen bereits bestehender Software sie in den von ihnen entwickelten Programmen nutzen knnen. Dieses Wissen kann jedoch nur durch Kenntnis der Lizenzbedingungen erlangt werden.

Diese Arbeit hat sich bezglich des eben beschriebenen Problems zum Ziel gesetzt, ein Expertensystem zu beschreiben, dass die komplexen Abhngigkeiten verschiedener Lizenzmodelle im Bereich freier Software in einen maschinell verarbeitbaren semantischen Zusammenhang setzt. Inf