Modulare Informationsarchitekturen gewinnen in der Technischen Kommunikation seit Jahren an Bedeutung. Die zunehmende Digitalisierung verändert nicht nur die Art und Weise, wie Informationen erstellt, verwaltet und publiziert werden. Sie stellt zugleich neue Anforderung an ihre Struktur, Verfügbarkeit und Kontextsensitivität. Dokumentzentrierte Modelle, lange Standard in der Technischen Redaktion, geraten dabei immer stärker in den Fokus. Sie bieten kaum Automatisierung, erfüllen Wiederverwendungsanforderungen nur teilweise und unterstützen moderne Bereitstellungsformen unzureichend. Vor diesem Hintergrund hat sich die Topic-Orientierung als tragfähiges Konzept etabliert. Sie erlaubt es, Informationen in kleinere, in sich geschlossene Einheiten zu zerlegen, die unabhängig voneinander gepflegt und flexibel kombiniert sowie in nahezu beliebig vielen unterschiedlichen Zusammenhängen genutzt werden können. Dies markiert einen grundlegenden Wandel in der Technischen Kommunikation: weg vom Dokument als zentraler Informationseinheit hin zum Topic als modularer Informationsbaustein.
Silos und Nutzungsverhalten
Bevor wir uns den methodischen Grundlagen der Topic-Orientierung widmen, lohnt es sich, die veränderte System- und Informationslandschaft in Unternehmen genauer zu betrachten. Nicht nur seit der digitalen Transformation nutzen Unternehmen sehr viele sehr unterschiedliche Systeme, in denen Informationen erzeugt, verwaltet und bereitgestellt werden: Desktop-Publishing-Systeme, Component Content Management Systeme (CCMS), Portale verschiedenster Ausprägung, aber auch mobile Anwendungen, Wissensgraph-basierte Anwendungen oder KI-basierte Assistenzsysteme. In all diesen Umgebungen spielen Informationen eine zentrale Rolle. Gleichzeitig wachsen die Mengen an technischen Informationen stetig. Viele Unternehmen bewahren Informationen an unterschiedlichen Orten auf, oft in redundanter Form und ohne klar definierte Strukturen.
Auch aus redaktioneller Sicht entstehen neue Herausforderungen. Technische Redakteurinnen und Redakteure müssen Inhalte zunehmend für zum Beispiel unterschiedliche Produktvarianten, Zielgruppen und Nutzungskontexte bereitstellen. Dies gilt ebenso für verschiedene Medienformen, Sprachen und Ausgabekanäle. Dokumentzentrierte Arbeitsweisen führen dabei häufig zu redundanten Textbeständen: Inhalte müssen mehrfach erstellt, gepflegt und aktualisiert werden. Das ist ineffizient und erhöht das Risiko von Inkonsistenzen. Sobald sich ein Bauteil, eine Funktion oder ein Textabschnitt ändert, müssen alle betroffenen Dokumente angepasst werden. Das ist aufwendig und kaum automatisierbar.
Gleichzeitig verändern sich die Anforderungen an die Informationsnutzung erheblich. Servicetechnikerinnen und -techniker beispielsweise müssen heute oft unter Zeitdruck arbeiten und sind auf präzise, schnell zugängliche Informationen angewiesen, die ihre konkrete Aufgabe unterstützen. Lange Dokumente, deren Aufbau sich nicht an den tatsächlichen Tätigkeiten der Anwender orientiert, werden diesen Anforderungen nicht gerecht.
In Summe ergeben sich aus den oben beschriebenen Herausforderungen nicht selten folgende Konsequenzen:
- Die redaktionelle Pflege der Inhalte ist aufwendig, zeit- und kostenintensiv.
- Eine zielgruppen- und aufgabenspezifische Bereitstellung der Inhalte ist erschwert oder gar verhindert.
- Bei Nutzung der Inhalte kommt es zu langwierigen Suchvorgängen und möglicherweise Fehlhandlungen.
- Verzögerungen und Fehlhandlungen führen zu erhöhten Kosten.
Aus strategischer Perspektive treten darüber hinaus neue Anforderungen hinzu. Viele Unternehmen verfolgen heute das Ziel, Informationen systemübergreifend zu vernetzen, um sie in unterschiedlichen Anwendungen nutzbar zu machen. Metadaten-basierte Publikationsmechanismen in gängigen Content-Delivery-Systemen (CDP) setzen dabei grundsätzlich voraus, dass Inhalte strukturiert, modular und mit Metadaten angereichert vorliegen. Nur unter dieser Voraussetzung können Systeme Informationen korrekt interpretieren, ggf. verknüpfen und ausspielen. Die Topic-Orientierung bildet daher nicht nur ein redaktionelles Konstrukt, sondern ein wesentliches Element der digitalen Unternehmensarchitektur.
Topics als Bausteine
Dies führt uns zur grundlegenden Frage: Was genau ist ein Topic? Gemäß einer gängigen Definition wird ein Topic als kleinste semantisch eigenständige Einheit beschrieben. Ein Topic behandelt ein klar abgegrenztes Thema und lässt sich vollständig verstehen, ohne dass zusätzlicher textueller Kontext herangezogen werden müsste. Es ist kohärent, weil alle Bestandteile inhaltlich zusammengehören. Es ist kohäsiv, weil sprachliche Verknüpfungen innerhalb der Einheit bleiben und nicht über die Grenze in andere Themenbereiche hinausgreifen. Es ist informativ, weil es einen klar benennbaren Mehrwert für seine Nutzerinnen und Nutzer bietet. Und es ist situativ und bezieht sich auf einen konkreten Handlungskontext.
Dieser Aspekt ist zentral, denn technische Informationen dienen praktischen Zwecken, etwa im Betrieb, in der Wartung oder in der Fehlerdiagnose. Ein Topic muss daher so gestaltet sein, dass es in seinem Kontext verständlich und handlungsrelevant ist. Ein weiterer Aspekt betrifft die Intertextualität. Ein Topic ist zwar eigenständig, es muss aber dennoch anschlussfähig sein: Es gehört oft in einen größeren Informationszusammenhang. Ein Topic kann damit sowohl eigenständig funktionieren als auch in Kombination mit anderen Topics ein komplexes Informationsgefüge bilden.
Vom Dokument zum Topic
Der Übergang vom dokumentbasierten zum Topic-orientierten Arbeiten erfolgt systematisch. Die Vorgehensweise orientiert sich dabei an dem so genannten Bottom-up-Ansatz: Ausgehend von einer detaillierten inhaltlichen Analyse der bestehenden Inhalte entsteht eine zukunftsfähige und skalierbare Informationsarchitektur hinsichtlich Modularisierung und Standardisierung, die den Anforderungen bestmöglich entspricht. Dies unterscheidet sie vom Top-down-Ansatz, der auf bereits etablierten Standards wie DITA oder den Informationsmodellen gängiger CCMS basiert. In der Praxis schließen sich diese beiden Herangehensweisen nicht aus, sondern sind gut miteinander kombinierbar.
Der Weg vom Dokument zum Topic erfolgt in diesen vier Schritten:
- Text nach kommunikativen Grundfunktionen in kleinere Informationseinheiten (Topics) unterteilen
- Topics weiter kategorisieren
- Innere Struktur der Topics festlegen
- Topics an der Produktstruktur verorten
Am Anfang steht die inhaltliche Analyse bestehender Dokumente (vgl. Abb. 01). Diese Analyse orientiert sich an den kommunikativen Grundfunktionen technischer Texte: Beschreiben, Anleiten und Warnen. Beschreibende Inhalte liefern Sachinformationen über Komponenten, Funktionsweisen oder Systemzustände. Mit anleitenden Inhalten werden die Leserinnen und Leser Schritt für Schritt durch die erforderlichen Tätigkeiten geführt. Warnende Inhalte weisen auf potenzielle Gefährdungen hin und beschreiben Maßnahmen zur Risikominimierung. Diese kommunikativen Grundfunktionen lassen sich klar voneinander trennen, auch wenn sie im Dokument nicht zwingend sauber getrennt sind. Bei der Analyse können während dieses grundsätzlichen Schritts zur Topicalisierung übrigens auch Inhalte identifiziert werden, die zwar identisch, jedoch an unterschiedlicher Stelle im Dokument und ggf. unterschiedlich formuliert sind!
Abb. 01 Kommunikative Grundfunktionen eines Textes: Beschreiben, Anleiten, Warnen. Quelle Martin Ley und Sofia Darie
Im zweiten Schritt erfolgt eine weitere Differenzierung, die zugleich eine wichtige Voraussetzung für die Wiederverwendung der neu geschaffenen Inhalte darstellt (vgl. Abb. 02). Beschreibende Inhalte lassen sich kategorisieren, beispielsweise als Bauteilübersicht, Aufbaubeschreibung oder Funktionsprinzip. Anleitende Inhalte können in verschiedene Tätigkeitstypen wie Montieren, Einstellen, Prüfen oder Warten untergliedert werden. Warnende Informationen lassen sich unterteilen in allgemeine Sicherheitshinweise und konkrete Warnhinweise. Zudem lassen sich letztere je nach Gefährdungsart oder Kontext präzisieren.
Abb. 02 Festlegung konkreter Topic-Typen. Quelle Martin Ley und Sofia Darie
Ein weiterer Schritt betrifft die innere Struktur der Topics (vgl. Abb. 03). Hier wird etwa die zukünftige Konsistenz der modularen Inhalte gewährleistet: Unterschiedliche Topic-Typen erfordern unterschiedliche strukturelle Elemente. Beschreibende Topics bestehen häufig aus einem Titel, einem erläuternden Absatz und bei Bedarf ergänzenden Elementen wie Bildern oder Tabellen. Anleitende Topics enthalten typischerweise Angaben zum Ziel, zur Voraussetzung, zu den einzelnen Handlungsschritten und zum erwarteten Ergebnis. Sicherheitshinweise bestehen aus einer klar benannten Gefährdung, der entsprechenden Erläuterung und Maßnahmen zur Gefahrenvermeidung. Diese strukturellen Vorgaben ermöglichen es, Inhalte einheitlich zu gestalten, und erleichtern sowohl die redaktionelle Arbeit als auch die maschinelle Weiterverarbeitung. Systeme wie CCMS oder CDPs profitieren davon, da sie solche strukturierten Inhalte gezielt auslesen, kombinieren und ausspielen können. Anhand der strukturellen Vorgaben lassen sich darüber hinaus für die einzelnen identifizierten Elemente ganz konkrete Schreibregeln definieren. Zum Beispiel soll das Ziel (= Titel) eines anleitenden Topics nach dem Muster „Gegenstand + Verb“ (etwa „Schaltung einstellen“) formuliert werden, während Voraussetzungen immer als Aussagesatz geschrieben werden (etwa „Die Pumpe ist ausgeschaltet“).
Abb. 03 Innere Struktur verschiedener Topic-Typen. Quelle Martin Ley und Sofia Darie
Schließlich müssen die Topics in der Produktstruktur verortet werden (vgl. Abb. 04). Jedes Topic wird einem Objekt zugewiesen, etwa einem Produkt, einer Baugruppe oder einem Bauteil. Diese Verortung ist entscheidend für die redaktionelle Bearbeitung und die spätere Nutzung. Ohne diese so genannte Produktklassifikation fehlt ein entscheidendes Puzzleteil, die Topics lassen sich nicht sinnvoll verwalten, wiederverwenden und bedarfsgerecht bereitstellen.
Abb. 04 Produkte als Andockpunkte für Topics. Quelle Martin Ley und Sofia Darie
Informationsprodukte bilden
Nachdem die Topics erstellt, strukturiert und klassifiziert wurden, müssen sie in Informationsprodukten organisiert werden. Diese so genannte Metastruktur basiert auf einer flexiblen Zusammenstellung der Topics. Sie kann verschiedenen Orientierungen folgen wie der Produkt-, der Funktions- oder der Aufgabenorientierung. Interessant ist dabei, dass die Topics identisch bleiben und sich die Informationsprodukte allein durch ihre Kombination unterscheiden. Ähnliches gilt auch für moderne Ausgabekanäle wie CDP oder spezialisierte Apps – sie basieren ebenfalls auf solchen modularen Zusammenstellungen. Allerdings werden Topics nicht nur in der richtigen Reihenfolge angeordnet, sondern auch abhängig von Produktmerkmalen oder Nutzergruppen ausgewählt. Diese Konfigurationen lassen sich in vielen Fällen automatisieren, insbesondere dann, wenn geeignete Metadaten vorhanden sind.
Zur modularen Architektur
Das beschriebene Vorgehen hat sich zur Veranschaulichung ganz bewusst an konkreten Inhalten und konkreten Produkten orientiert. Auf Basis der Beispiele gilt es, die zugrunde liegenden Strukturen und Klassifikationskriterien zu abstrahieren. Darunter verstehen wir eine modulare Informationsarchitektur. Diese gibt vor, nach welchen Prinzipien, Regeln und Abhängigkeiten Informationen in kombinierbare Bausteine gegliedert werden können. Sie beschreibt dabei nicht, was inhaltlich in den Topics steht, sondern bestimmt lediglich deren Struktur und Klassifikation. So ist es möglich, nach diesen Grundsätzen immer neue Inhalte zu erstellen.
An dieser Stelle wird die Bedeutung eines durchdachten Metadatenkonzepts sichtbar. Metadaten beschreiben Topics, ordnen sie ein und machen sie auffindbar. Ein robustes Metadatenmodell (in [1] ausführlicher beschrieben) unterscheidet zwischen Klassen und Werten und ordnet Metadaten verschiedenen Kategorien zu, etwa informationsbezogenen, produktbezogenen oder funktionalen Metadaten. Diese Systematik ermöglicht es, Topics eindeutig zu klassifizieren und miteinander in Beziehung zu setzen. Weder Wiederverwendung noch automatisierte Publikation oder Vernetzung wären ohne Metadaten möglich. Das betrifft sowohl CDPs als auch KI-Anwendungen, die auf präzise Metadaten angewiesen sind, um Unschärfe zu vermeiden. Beispiele für ein Metadatenkonzept zeigt Tabelle 01.
Tab. 01 Metadatenklassen und Metadatenwerte (exemplarisch) Quelle Martin Ley und Sofia Darie
Rück- und Ausblick
In der Praxis hat sich gezeigt, dass der Übergang vom Dokument zum Topic weniger eine technische als vielmehr eine kulturelle Transformation ist. Es geht darum, Inhalte systematisch zu analysieren, zu strukturieren und neu zu denken. Dieser Prozess erfordert häufig ein Umdenken in der Technischen Redaktion, da gewohnte Arbeitsweisen durch neue Vorgehensweisen ersetzt werden müssen. Die Vorteile dieses Ansatzes zeigen sich jedoch schnell: höhere Konsistenz, geringere Redundanz, bessere Wiederverwendbarkeit und eine deutlich höhere Zukunftssicherheit.
Somit wirkt sich eine Topic-orientierte Architektur auf zahlreiche organisatorische Aspekte aus. Rollen, Verantwortlichkeiten und Workflows verändern sich gleichermaßen. Informationsarchitektinnen und -architekten werden Wissensmodelle definieren, Koordinatoren und Koordinatorinnen werden losgelöst vom CCMS Informationsbedarfe planen (zum Beispiel in einem Wissensgraphen), Redakteurinnen und Redakteure benötigen Kenntnisse in der modularen Informationsgestaltung, und technische Systeme müssen entsprechend angepasst werden.
Festhalten lässt sich, dass die Bewegung vom Dokument zum Topic eine grundlegende Weiterentwicklung der Technischen Kommunikation markiert. Topic-orientierte Inhalte sind präzise, modular aufgebaut, mehrfach nutzbar und maschinenlesbar. Sie bilden die Grundlage für moderne Informationsarchitekturen, für effiziente Publikationsprozesse und für digitale Anwendungen, die kontextsensitive Informationen bereitstellen. Unternehmen, die diesen Weg konsequent verfolgen, schaffen damit nicht nur eine robuste Basis für ihre Informationsstrategie, sondern positionieren sich zugleich für zukünftige Entwicklungen in der digitalen Kommunikation und im KI-basierten Informationsmanagement.
Literatur zum Artikel
[1] Ley, Martin/Darie, Sofia (2025): Metadaten für Einsteiger. In: technische kommunikation 01/25, S. 11–15.
