Die digitale Informationsflut des 21. Jahrhunderts bietet jedem Forscher und Entwickler genug Motiv, um sich mit Information Retrieval jeder Art zu beschäftigen. Die Verknüpfung verschiedenster Medien wie Internet, Radio, Fernsehen, Tageszeitungen oder Telefon führt zu eine heterogenen Informationslandschaft, in der sich einheitlich Navigation und gemeinsame Suche nur schwer verwirklichen lassen. Das Wissensgebiet ?Information Retrieval? liefert viele ausgereifte Methoden für den Umgang mit Textdokumenten, auch für Bilder existieren bereits erprobte Retrieval-Mechanismen. Metadaten erlauben eine Anreicherung von Daten mit semantischen computerlesbaren Informationen unabhängig von ihrem Medium. Magick kombiniert diese Techniken, um eine als cross-media Applikation die scharfen Grenzen zwischen Medien zu verwischen und für den Anwender die Informationslandschaft homogener zu gestalten.

Die Motivation der vorliegenden Arbeit hat den Schwerpunkt im konzisen Auffinden von relevanten Gesetzesstellen im Hochschulrecht ausgehend von einem bekannten Sachverhalt. Dies entspricht dem rechtswissenschaftlichen Vorgang der Subsumtion, also der Zuordnung eines Sachverhalts zu einem, im Gesetz definierten Tatbestand.In weiterer Folge gewann der Gedanke eine Art von Hochsprache für das Semantic Web zu kreieren mehr Gewicht. Diese Stoßrichtung wird durch die zunehmende Verbreitung von Semantic Web-Basisvokabularen, wie z.B. Topic Maps, gerechtfertigt. Allerdings stoßen solche Vokabulare schon heute an eine entscheidende Grenze: Den Menschen, der ein solches Vokabular verwendet. Vergleicht man oben genannte Vokabulare mit einer Maschinensprache (Assembler) so wird offensichtlich, was fehlt, um das Semantic Web benutzer- und entwicklerfreundlicher zu machen: eben Hochsprachen, die das leisten, was LISP, Java usw. im Bereich der konventionellen Programmierung bieten.Weiters unterscheidet sich die Art, wie die Darstellung der Wissensmaterie (Ontologie) in der vorliegenden Arbeit vollzogen wird, von bisherigen Ansätzen. Der Heraklit'sche Gedanke (Panta Rhei) dient hier als Vorbild, um Wissensgebiete als eine Ansammlung von Vorgängen zu betrachten.Diese Diplomarbeit ist dem Bereich der angewandten AI zuzuordnen und als ein Beitrag zum Semantic Web mit dem Schwerpunkt auf die Implementierbarkeit und dem konkreten Nutzen der Ergebnisse zu verstehen.