Magyar Internetes Agrárinformatikai Újság No 04	HU ISSN 1419-1652
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1. Einführung

1.1. Befunde über die heutige Situation

Befund Nr.1.: In den letzten zehn Jahren haben sich verschiedene Forschungsgruppen intensiver mit dem Thema "Problemlösungstypen vs. Problemklassen" beschäftigt. Der Grund dafür war, daß viele neue Entwicklungen (z.B. Expertensysteme) wiederum hinter den gesteckten Erwartungen zurückblieben. Dies lag sicherlich am ungewohnten Umgang mit der neuen Softwaretechnik. Obwohl sich bis heute das Angebot an Werkzeugen verbessert hat, blieb das eigentliche Problem bestehen: häufig unbefriedigende Programmleistung mit daraus resultierender mangelnden Akzeptanz (in Anlehnung an J. M. Pohlmann, 1993, Zeitschrift für Agrarinformatik, Heft 5. S. 99-104.).

Befund Nr.2.: Die Aussage über mangelnde Akzeptanz gegenüber alles, was zu vermathematisiert ist, scheint auch das Ergebnis einer Umfrage unter Landwirten über die Wichtigkeit gewisser Beratereigenschaften bestätigen, insofern die "Voraussicht" und die "Analysefähigkeit" gegenüber von Faktenwissen (Fachwissen, und Wissen über Aktualitäten) die letzten Plätze der Rangfolge einnehmen (in Anlehnung an H. Boland, Interaktionsstrukturen im Einzelnberatungsgespräch der landwirtschaftlichen Beratung, 1991, Wissenschaftsverlag Vauk Kiel, S.110.).

Befund Nr.3.: In der Literatur der Informationswissenschaft ist dieses Phänomen als Produktivitätsparadoxon der Informationstechnologie bekannt worden. Hierbei wird festgestellt, daß die Untersuchungen, die den Zusammenhang zwischen Unternehmenserfolg und Einsatz von Informationstechnologie analysieren, jedenfalls keineswegs zu eindeutigen Positiven Korrelation kommen. Einige Untersuchungen legen eher das Gegenteil nahe (in Anlehnung an W. Rauch, 1994, Informationsdynamik und Informationspragmatik, Einleitungsvortrag zum 4. Internationlen Symposium für Informationswissenschaft, Proceedings, S.15.).

Befund Nr.4.: Wird die heutige Situation aus der Sicht der in der Forschung allgemeingültig akzeptierten Systemtheorie unter die Lupe genommen, lassen sich Meinungen finden, wie: "Die Komplexität und das zeitabhängige Verhalten biologisch und sozioökonomisch determinierter Systeme bedingt, daß Eingriffe mit dem Ziel, diese Systeme in bestimmter Weise zu beeinflussen, zu schwer überschaubaren Konsequenzen in gleichzeitig mehreren Teilbereichen und häufig erst nach längeren Zeiträumen führen. Aus diesen Tatbeständen ergibt sich der Wunsch nach Hilfsmitteln, mit denen man solche Konsequenzen nach Möglichkeit im vorhinein identifizieren und genauer bewerten kann. Zu einem Grundkonzept jeder realwissenschaftlichen Vorgehensweise ist deshalb die Konstruktion und Anwendung von Modellen der unterschiedlichsten Formen geworden. Der bewußt forschende und gestaltende Mensch entwickelt verbale, graphische, physische und schließlich mathematische Modelle, als Abbilder von realen Systemen oder Systemelementen, um mit ihrer Hilfe das dynamische Verhalten und die Interdependenzen der Systeme zu studieren. Dabei wird man insbesondere bestrebt sein, mögliche Konsequenzen vorherzusagen, die sich aus Einwirkungen von außen oder aus der Anwendung bestimmter Maßnahmen auf die Systeme ergeben. Modelle dienen damit der Gewinnung von Vorhersagen. Der Mensch kann ohne Vorhersagen nicht zielbewußt handeln." (E. Berg, F. Kuhlmann, 1993, Systemanalyse und Simulation: für Agrarwissenschaftler und Biologen, Stuttgart, Ulmer, Vorwort).

1.2. Diagnose - Problemstellung

Wie es sich aus den Befunden herausstellt, besteht ein starker Diskrepanz zwischen der wissenschaftlichen Notwendigkeit der Anwendung von Modellen und der zurückhaltenden Akzeptanz auf der meistens intuitiv arbeitenden Nachfrageseite.

Die allgemeingültigen Fragen lauten hierfür: Welche Bereiche der Problemlösung (Entscheidungsfindung) gibt es, wo die Methodik durch die Erkenntnisse der Informationswissenschaft hilfreich eingesetzt werden kann und falls Bereiche zu identifizieren sind, wie soll dann verfahren werden, um durch Entgegensteuerung der mangelnden Akzeptanz echte informationelle Mehrwerte zu realisieren?

1.3. Motivation und Zielsetzung

Bei der Beantwortung dieser Fragestellungen wird davon ausgegangen, daß gewisse neue - teils selbst entwickelte - Methoden existieren, die in der Lage sind, bislang nicht oder nur uneffizient gelöste Aufgaben besser erledigen zu können. Die Anbieter von "Informationen" möchten also erneut die Initiative ergreifen, aber ohne wiederum falsche Hoffnungen im Bezug des Leistungspotentials angebotener Dienste zu erwecken.

Durch die Schaffung des Begriffes "Zeitinformatik" wird nun versucht die Aufmerksamkeit auf eine sich für ein eigenständiges Gebiet haltende Einsatzmöglichkeit der sog. "wissensbasierten" Problemlösungsmethodik zu lenken, um durch einen bewußteren Umgang mit der Zukunft die Probleme befriedigender lösen zu können.

1.4. Vorgehensweise

In den Punkten von 2 bis 5 wird darauf eingegangen, wie der Prozeß der Problemlösung aus der Sicht der Informatik modelliert werden kann. Hierfür werden Begriffe, wie objektives und subjektives Wissen, Informationspragmatik und -dynamik, sowie der zentrale Begriff "Zuordnung" erläutert. Anhand dieser eher theoretischen Darstellung wird versucht, den Begriff "Zeitinformatik" abzugrenzen, um in den folgenden Punkten (6-7) eine konkrete Situation skizzieren zu können, die eine bereits getestete Einsatzmöglichkeit der Zeitinformatik verkörpert.

2. Objektives und subjektives Wissen

Betrachtet man in der Fachliteratur die Definitionen des zentralen Begriffs "Problem", ergeben sich zwei grundsätzliche Interpretationen:

Nach F. Puppe (1990, Problemlösungsmethoden in Expertensystemen, Studienreihe Informatik, Springer, Berlin) ist ein Problem eine Fragestellung.

Im Gegensatz zu dieser kernigen, objektiven Formulierung basieren die wichtigsten psychologischen Theorieansätze auf gleichgewichts-theoretischen Annahmen (Heider, Osgood, Tannenbaum, Festinger, in Anlehnung an H. Boland, Interaktionsstrukturen im Einzelnberatungsgespräch der landwirtschaftlichen Beratung, 1991, Wissenschaftsverlag Vauk Kiel, S.246.). Dörner formuliert so: Ein Individuum steht dann einem Problem gegenüber, wenn es sich in einem inneren oder äußeren Zustand befindet, den es aus irgendwelchen Gründen nicht für wünschenswert hält, aber im Moment nicht über die Mittel verfügt, um den unerwünschten Zustand in einem wünschenswerten zu überführen (D. Dörner, 1976, Problemlösung als Informationsverarbeitung, Stuttgart). Diese Art der Formulierung läßt auf die eindeutige Priorität des Subjektums schließen.

Diese Verhaltensweise ist in vielen Fällen aufzufinden, wie z.B. in der subjektiven Bewertung der Expertensysteme (Motto: Richtig ist, was für richtig gehalten wird) oder im ersten Merksatz der Beratung: "In der Beratung geht es in erster Linie um Menschen, nicht um Probleme" (in Anlehnung an H. Boland, Interaktionsstrukturen im Einzelnberatungsgespräch der landwirtschaftlichen Beratung, 1991, Wissenschaftsverlag Vauk Kiel, S.282.).

Daraus folgt, daß zwei Ebenen bei der Behandlung von Problemen existieren:

• Eine objektive Ebene, wobei unabhängig von persönlichen Aspekten des zu behandelnden Problems durch möglichst wirklichkeitsgetreue Abbildung der Realität die Konsequenzen bestimmter Ausgangskonstellationen und Lösungswege systematisch abgeleitet werden, ohne diese in Zukunft entstehenden Zustände unbedingt bewerten zu müssen, und

• eine subjektive Ebene, bei der meistens anhand von unbewußten, intuitiven Vorstellungen oder bewußten Wünschen statt abgeleiteter Konsequenzen zwangsläufig eine Rangfolge der Lösungswege gebildet wird, um den unerwünschten Zustand des psychologischen Ungleichgewichtes je schneller auflösen zu können.

Sobald unter den Zielen die Kriterien der Effizienz auftauchen, ist es nicht mehr gleichgültig, ob ein Problem hätte besser gelöst werden können, oder nicht. Hierbei führt eine beliebige Lösung, die an sich das psychologische Ungleichgewicht ebenso auflösen könnte, wie jede andere, nicht zwangsläufig zu einem befriedigenden Ergebnis. Da z.B. diejenigen, die etwas besser können im Gegensatz zu anderen mit echten Selektionsvorteilen (s. Wirtschaftsentwicklung) rechnen dürfen. Andererseits ergibt sich durch Effizienzunterschiede in der Problemlösung eine nicht zu vernachlässigende Wirkung auch auf die gesellschaftliche Entwicklung, indem die "richtige" Problemlösungen vermutlich weniger neue Probleme gleicher Art schaffen, sondern eher neue, tiefere Dimensionen (z.B. Systembeschreibung vs. Feinprozessteuerung) eröffnen.

Die objektive Ebene des Wissens kann allein nicht bestehen. Sie ist ein Mittel im Prozeß der Befriedigung der Ziele. Aber welch'ein Mittel? Die Gestaltung menschlicher Ziele kann sich eigentlich willkürlich erfolgen. Das Gleiche ist allerdings über die Ableitung von Konsequenzen potentieller Lösungswege nicht zu behaupten, da sie den strengen Gesetzmäßigkeiten der realen Vorgänge gehorchen muß. Ansonsten dient sie keinem Zweck.

Aus den bisherigen folgt, daß die Ableitung der Handlungsfolgen einerseits auf der Basis der Intuition und somit meistens unbewußt, voreilig, unkontrolliert, vereinfachend und ohne zwangsläufige Verbesserungen sogar beliebig oder anscheinend zufallsgesteuert ablaufen kann, andererseits auf der Basis der Methodik, d.h. systematisch, konsequent, kontrolliert und mit stets bestehender Möglichkeit zur Verbesserung.

Daraus resultiert, daß eine immer besser werdende methodische Vorgehensweise bei der Problemlösung in Anbetracht der durch Wettbewerbsituationen erzwungenen Effizienzsteigerung bei der Anpassung an die Realität unerläßlich ist. Da sich die Problemlösung und die Entscheidungsfindung aufgrund des dynamischen Charakters der Wirklichkeit ständig auf die Zukunft richtet, kann sich vermutlich ein methodisch abgeleitetes Zukunftsbild bei der Problemlösung nützlich erweisen.

Die anhand von elektronisch gespeicherten Daten generierten Zukunftsbilder hätten die Aufgabe, durch die menschliche Wahrnehmung, die durch Bildung und Beratung aktiviert werden kann, Anreize für die menschliche Informationsgenerierung zu geben. Informationen existieren somit eindeutig ziel- und menschenbezogen (Proceedings???)

Die Informatik kann daher nur anhand von gut durchdachten, möglichst individuumspezifischen Darstellungen der realen Vorgänge die Wahrscheinlichkeit der Entstehung von Informationen positiv beeinflussen, aber an sich keinerlei Informationen generieren. Die Effizienz bei der katalitischen Wirkung der Informatik läßt sich eher durch statistische Kennzahlen wiedergeben.

Die methodische Ableitung und das Bewußtmachen von Zukunftsbildern als Anreiz menschlicher Informationsgenerierungsprozesse sind die eigentlichen Aufgaben der Zeitinformatik.

3. Pragmatik und Dynamik in der Zeitinformatik

Der Prozeß der menschlichen Problemlösung steht - bereits ohne die Effizienzproblematik - unter einem ständigen Zeitdruck, da das psychologische Ungleichgewicht möglichst schnell beseitigt werden soll. So entstehen die sog. menschlichen Heuristiken, die sich hauptsächlich wegen ihrer relativen Schnelligkeit und Zuverlässigkeit von den übrigen Problemlösungstypen unterscheiden.

Es besteht in Anbetracht der Heuristiken und der Evolution vermutlich ein Gleichgewicht zwischen der "physiologischen" Kosten einer tieferen Analyse und der dadurch erreichbaren besseren Lösungsqualität. In der heutigen, immer schneller werdenden Entwicklung reicht das biologisch determinierte Niveau anscheinend nicht mehr aus (oder aber müssen die Tendenzen abgebrochen werden). Ein neues Gleichgewicht ist somit außerhalb der biologischen Grenzen zu suchen und in Form von externen Werkzeugen (wie Computer) zu finden.

Bei der Anwendung von Computern im Prozeß der Problemlösung ist es also nicht nur aus wirtschaftlichen, sondern auch aus psychologischen Gründen notwendig, den Zeitbedarf methodischer Vorgehensweisen zu limitieren, wenn diese tatsächlich zu Diensten der Menschen geplant sind. Dies ist neben einer "menschengerechteren" Gestaltung der Schnittstellen dann zu gewährleisten, wenn die Methoden möglichst automatisiert ablaufen können. Somit basiert die Zeitinformatik auf automatisierbare, maschinelle Heuristiken. Diese Heuristiken werden immer von Menschen aber für Maschinen geschaffen. Somit kann die Monotonität menschlicher Handlungen durch eine positiv wirkende Herausforderung (Entdeckung und Verfeinerung von Heuristiken) teils ersetzt werden.

Zur Akzeptanz nicht menschlich durchgeführter Problemlösungsstrategien trägt auch das Verständnis über die maschinellen Prozesse wesentlich bei. Die bisherigen Modellversuchen haben jedoch eindeutig darauf hingewiesen, daß die sog. strukturierten Modelle, die von Menschen einfach zu verstehen sind im Gegensatz zu den sog. Verhaltensmodellen, deren Struktur oft nicht nachvollziehbar ist, ein schlechteres numerischen Anpassungsvermögen besitzen. Dies führt zur Erkenntnis, nach der die Modelle, die wir verstehen können, nicht mehr in der Lage sind, die Realität richtig genug abzubilden, und umgekehrt: die Modelle, die die Realität “beliebig“ richtig abbilden können, helfen uns nicht mehr unser Verständnis über die realen Vorgänge zu verbessern. Somit entsteht eine Art Glaubenbedarf an Maschinen, was zur Zeit zu unabschätzbaren gesellschaftlichen Auswirkungen führen kann.

4. Potential der Zeitinformatik

In Anlehnung an Labsch (Labsch, N., 1973, Intuition und Unternehmensentscheidungen, ZfO. 42.Jg.N.3.,S.156ff.) lassen sich die Menschen anhand ihrer verarbeiteten "Informationsmenge" (Wahrnehmungen, Erfahrungen) und der daraus resultierenden Problemlösungsqualität in vier Typen unterteilen:

• "Intuitive Denker" - der anhand von relativ wenig "Informationen" relativ hohe Trefferquoten erzielt.
• "Vorsichtige und sorgfältige Erfolgreiche" - der anhand von vielen "Informationen" entsprechend hohe Trefferquoten erreicht.
• "Vorsichtige und sorgfältige Erfolgslose" - der anhand von relativ vielen "Informationen" relativ niedrige Trefferquoten liefert.
• "Wilde Rater" - der anhand von wenig "Informationen" entsprechend niedrige Trefferquoten realisiert.

Die Aufgabe der Zeitinformatik besteht demnach darin, die maximale Genauigkeit, d.h. die Genauigkeitsgrenzen anhand vorhanderer Daten bezüglich der Abbildung der Realität zu bestimmen und diese durch geeignete Zuordnungsformen approximativ zu erreichen.

5. Zuordnung, als zentraler Begriff der Zeitinformatik

Falls der Schema über die Entwicklung aus einer Problemsituation (in Anlehnung an H. Boland, Interaktionsstrukturen im Einzelnberatungsgespräch der landwirtschaftlichen Beratung, 1991, Wissenschaftsverlag Vauk Kiel, S.247.) mit dem Begriff "Ergebnis" erweitert wird, führt zur folgenden Abbildung:

S >> W1 >> >> >> E1 >> >> >> Z1=B & Zj=N & Zm=N >> R(W1)

S >> W2 >> >> >> E2 >> >> >> Z1=N & Zj=N & Zm=B >> R(W2)

S >> W3 >> >> >> E3 >> >> >> Z1=D & Zj=D & Zm=N >> R(W3)

S >> Wi >> >> >> Ei >> >> >> Z1=B & Zj=B & Zm=N >> R(Wi)

S >> Wn >> >> >> En >> >> >> Z1=N & Zj=B & Zm=D >> R(Wn)

------ Gegenwart -- Zukunft ------- Gegenwart----------------

Erläuterungen: S = Situation / W = Lösungswege i=(1,...,n) / Z = Ziele j=(1,...,m)

B=befriedigend, D=durchschnittlich befriedigend, N=nicht befriedigend

R = Position in der Rangfolge der Lösungswege

Verbal ausgedrückt: Aus einer Situation (S) heraus führen zu den Zielen (Zj) verschiedene Wege (Wi), die durch ihre Ergebnisse (Ei) diverse Ziele unterschiedlichst befriedigen (B,D,N) und somit - falls die Ziele überhaupt als einen einheitlichen Maßstab zusammengefaßt werden können - die Bildung einer Rangfolge (R) der Lösungswege erlauben. Sowohl die Situation (S) und die potentiellen Wege (W) als auch die Ziele (Z) und die Rangfolge (R) der Lösungswege werden als Gegenwärtiges wahrgenommen, obwohl letztere (R) auf der Basis von Zukunftsbildern (E) abgeleitet werden.

Daraus folgt, daß erst dann, wenn mit den Handlungsfolgen (E) bewußter umgegangen wird, kann die Effizienz bei der Problemlösung positiv beeinflußt werden. Hinter allen Entscheidungen verbirgt sich nämlich ein unausgesprochenes Zukunftsbild. Allein beim Eintreffen bestimmter Konstellationen der zukünftigen Ereignisse kann sich ja eine konkrete Entscheidung rechtfertigen.

Diese schematische Darstellung der Komponenten in der Problemlösung weist auf die spezielle Rolle der Handlungsfolgen (E) hin. Die Ableitung der Handlungsfolgen ist nichts anderes, als eine Zuordnung (f) zwischen der Ausgangssituation (S) und der Lösungswege (W) sowie deren Folgen (E). Mathematisch ausgedrückt: E = f(S,W).

Als allgemeine und zentrale Aufgabe ergibt sich folglich, die Suche nach geeigneter Zuordnungsformen, die in der Lage sind, anhand von Daten über die Ausgangssituation und über die Lösungswege, die Folgen der Handlungsmöglichkeiten je genauer abzuleiten. Diese Aussage ist auch durch die einander erklärenden Definitionen der potentiellen Problemlösungstypen zu bestätigen (vgl. Klassifikation _ Planung _ Simulation bei J. M. Pohlmann, 1993, Zeitschrift für Agrarinformatik, Heft 5. S. 99-104.).

Dies führt im konkreten Fall der Zeitinformatik zur Aufgabe: anhand der bekannten Angaben (Fakten, Objekt-Attribut-Wert-Triplets) der Vergangenheit durch eine geeignete Zuordnung (Zusammenhang, Funktion) die wahrscheinlichsten Werte und Tendenzen zu quasi beliebigen zukünftigen Zeitpunkten zu berechnen.

6. Die Rolle der Beratung im Prozeß des Wissenstransfers

Angenommen, daß anhand von den jeweils zur Verfügung stehenden Daten für charakteristische Zeitpunkte Prognosen mit hoher Genauigkeit berechnet werden können, stellen sich Fragen, wie folgt:

• Wie bewußt gehen die Entscheidungsträger mit der Zukunft um? (Bereitschaft eventuell vorhanden, Mittel und Glauben an Machbarkeit fehlen.)
• Für wen und unter welchen Umständen können die durch die Zeitinformatik angebotenen "Informationen" von Nutzen sein? (Sofort zu benennen sind Gebiete, wie Börse, Telebanking, Produktion, Marketing, Interessenvertretungen, Politik, quasi alle Entscheidungsbereiche.)
• Wie und wann sollen die Betroffenen mit den Prognosen in Kontakt kommen? (Hauptsächlich durch Massenmedien, die Kosten der individuellen Prognosen wären im ersten Schritt zu hoch.)
• Reichen die Werte und Tendenzen an sich aus, oder werden Interpretationen zur Unterstützung bei der Anwendung gewünscht? (Vermutlich sind Interpretationen immer gefragt.)
• Wie individuell sind die Anwendungsgebiete, bzw. lassen sich typische Felder identifizieren? (Meistens individuell.)
• Sind die Berater in der Lage und auch bereit mit objektiven Zukunftsbildern umzugehen und sie fallspezifisch zu interpretieren? (Ja.)
• Wie glaubwürdig sind solche Aussagen und wie lassen sich glaubwürdiger machen? (Referenztabellen über Trefferquoten der Berechnungsquellen sind erforderlich.)
• Welche Datenbasen sind vorhanden und wer benutzt diese Datenbasen und welche Mehrwerte entstehen dabei? (Vermutlich existieren viele zerstreute Datenfriedhöfen.)

Die neuesten wissenschaftlichen Entwicklungen sind trotz aller Bemühungen der Wissenschaftsorganisationen oft mit Glaubwürdigkeitsproblemen behaftet. Einerseits werden Ergebnisse von bereits etablierten Forschern quasi unkontrolliert angenommen, andererseits können sich interessante Gedanken von sog. Außenstehenden nicht effektiv genug durchsetzen (Matthäus-Effekt, vgl. Döbler???). Eine schnellere Verbreitung der neuen wissenschaftlichen Ergebnissen wäre wegen der Erhöhung der allgemeinen Problemlösungsqualität notwendig. Dies ist aber mit unberechenbaren Risiken verbunden, da sich die Konsequenzen eines Fehlschlags im Sinne der Theorie über Pfadabhängigkeiten (Balmann ???) nur mit größen Kosten oder gar nicht reversibel gemacht werden können. Eine gründliche Kontrolle aller Ergebnisse würde den Prozess der Verbreitung von Neuheiten erheblich langsamer machen und die Durchführung solcher Kontrollen würde zu einer der kombinatorischen Explosion ähnlichen Situation führen. Die Zurückhaltung der Nachfrageseite ist somit leider leicht zu rechtfertigen.

Viele Projekte, die durch die Einführung der Informationstechnologie in Unternehmen informationelle Mehrwerte erzielen wollten, können als einzigartige (nie reproduzierte, detailliert nie kontrollierte, tief nie durchdisskutierte, auf nicht veröffentlichte Ausgangsdaten basierende) Versuche bezeichnet werden. Falls ein Projekt nicht auf den ersten Schlag Erfolg aufweisen konnte, gab es selten nur ein zweites Mal. Somit können die Ursachen der Fehlversuche nur vermutet werden.

Das Tätigkeitsfeld der Zeitinformatik (Zukunftsbilder zu schaffen) könnte ein typisches Gegenbeispiel darstellen, insofern die einzelnen Prognosen durch mehreren Berechnungsquellen anhand gleicher und unterschiedlicher Datenbasen und Methoden erstellt werden könnten. Dies sollte durch die bewußten Kontrollen und durch eine zwangsläufig entstehende Wettbewerbssituation bezüglich der Richtigkeit der Trefferquoten zu einer erhöhten Transparenz der Ergebnisse führen. Durch die freien Interpretationsmöglichkeiten könnte jedoch die menschliche Kreativität ungeschränkt ihre Anwendung finden.

Zur Realisirung der duch die Zeitinformatik erhofften Vorteile sind also:

• neue Methoden notwendig und bereits vorhanden,
• freie Zugangsmöglichkeiten zu existierenden Zeitreihen notwendig aber nicht gegeben,
• Wille und Mittel zur Entstehung einer Wettbewerbssituation notwendig und jeder Zeit möglich,
• Bereitschaft und Kenntnisse zur Interpretation und Anwendung der Prognosen notwendig und durch gezielte Bildung und Beratung zu erfüllen.

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Az utolsó módosítás: 2005.05.29.
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