Update: 29.5.2014

Evernote bietet erprobte Möglichkeiten, Aspekte eines persönlichen Wissensmangements zu realisieren. Doch das Tool allein reicht nicht. Letztlich geht es um die Frage, wie die Klassifikation von Information sinnvoll vorgenommen werden kann, um auch bei grossen oder sehr grossen Datenmengen effizient Recherche-Strategien anwenden zu können. 

Bei digitalistbesser.org gibt es einen Text dazu, der im März 2013 erschienen ist. Seit Jahren bzw. Jahrzehnten (Vorgängersystem z.B. Lotus Agenda) nutze ich folgendes System:

Jede Information klassifiziere ich in vier Dimensionen:

  • Typ (= „Protokoll“, „Zeitungsartikel“ usw.)
  • Gegenstand (= „Wohnen“, „Finanzen“ usw.)
  • Personen (= Name)
  • Funktion (= „Lehre“, „Studium“ usw.)

„Funktion“ lässt sich hier als „Zweck“ verstehen.

Zeitstempel, Quelle sowie Erfassungsort liefert mir die Datenbank, allenfalls ist die manuelle Ergänzung oder Korrektur nötig. Bei Evernote nutze ich unterschiedliche Vorzeichen, um eine Art Metatext zur Klassifikation zu erstellen. Das sieht bei mir in der Tag-Leiste von Evernote schliesslich wie folgt aus:

!notiz #arbeitsorganisation @eugster _studium 

Uebersetzt: Es handelt sich um den Objekttyp !notiz, zum Thema #arbeitsorganisation, geschrieben von @eugster, genutzt im _studium.

Evernote-Notizbücher gibt es bei mir nur drei: Eingang, Pool, Archiv. Das Prinzip ist einfach: Die Ordnerstruktur bildet den Dreischritt ab vom Informationseingang bis zur Archivierung.

Gesucht werden kann bei Evernote auch mit folgender Syntax (Auszug):
– intitle:wissen* (Suche im Titel nach „Wissen*“)
– tag:#mobilität (Suche nach Stichwort „Mobilität“)
– -tag#mobilität (Auschluss des Stichworts „Mobilität“)
– any:Peter Paul (Suche nach Peter oder Paul)
– resource:image/* (Suche nach Bildern)
– resource:audio/* (Suche nach Audio-Beiträgen)
– created:day-1 (Suche nach Notizen, die am letzten Tag erstellt wurden)

Diskussion erwünscht: @vorinstanz (Twitter)