Topic Maps ist der internationale Industriestandard für die semantische Informationsrepräsentation und -integration (IS0 13250). Diese Technologie wird bereits von vielen Institutionen eingesetzt, wie z. B. von der Dänischen Nationalbibliothek, der Polizei von Amsterdam, der norwegischen Post, der Regierung in Norwegen, dem Helmholtzzentrum München, der nationalen Steuerbehörde der USA sowie der Europäischen Weltraumagentur (ESA).

Eine Topic Map ist ein Modell einer bestimmten Domäne, das aus einer Menge von Topics und Assoziationen besteht. In einer Topic Map ist ein Topic (engl.: topic) der Repräsentant eines Aussagegegenstandes (engl.: subject) der realen Welt im Modell. An diesem Repräsentanten werden alle Informationen, die in dem Modell über den zugehörigen Aussagegegenstand repräsentiert werden sollen, geheftet. Das Topic Maps Datenmodell definiert die dabei zur Verfügung stehenden Modellierungskonstrukte fest, die im Folgenden kurz beschrieben werden.

Ein Topic kann verschiedene Benennungen des Aussagegegenstandes tragen. Diese Benennungen (engl.: topic names) können typisiert sein und einen bestimmten Gültigkeitsbereich besitzen (bspw. eine Sprache). Weiterhin dokumentiert ein Topic einige Eigenschaften des Aussagegegenstandes durch typisierte Belegstellen (engl.: occurrences). Ein Beispiel für eine Belegstelle kann das Geburtsdatum einer Person oder die URL der Homepage dieser Person sein.

In den meisten Fällen werden jedoch Zusammenhänge zwischen zwei oder mehreren Aussagegegenständen als Beziehungen (engl.: associations) repräsentiert. Das Beziehungsmodell in Topic Maps ist relativ komplex, erlaubt jedoch im Gegenzug die Flexibilität einer rollenba-sierten Modellierung. Wie eine Person im realen Leben verschiedene Rollen einnehmen kann, z. B. als Komponistin, Pianistin, Vereinsmitglied und Mutter, so nimmt auch der Repräsentant dieser Person im Modell diese verschiedenen Rollen in unterschiedlichen Beziehungen ein.

Die Ausgestaltung dieses Datenmodells ist domänenspezifisch. Die Typen für Topics, Benennungen, Belegstellen, Beziehungen und Beziehungsrollen werden ebenfalls durch Topics innerhalb der Topic Map definiert. Die Gesamtheit dieser typisierenden Topics ist eine sogenannte Domänenontologie, die den Ausgangspunkt der Erstellung einer Topic Map und der sie nutzenden Informationssysteme darstellt.

Neben dem Datenmodell, welches festlegt, dass Informationen über Aussagegegen-stände mit Hilfe von Benennungen, Belegstellen und Beziehungen zu dokumentieren sind, spezifiziert das Integrationsmodell von Topic Maps, wann zwei Topics den gleichen Aussagegegenstand verkörpern. Das Vorgehen hierbei ist denkbar einfach. Ein Topic referenziert durch eine Menge von URIs, den sogenannten Gegenstandsanzeigern (engl.: subject identifiers bzw. subject locators), den verkörperten Aussagegegenstand. Sobald die Schnittmenge der Gegenstandsanzeiger zweier Topics nicht leer ist, verkörpern diese per Definition den gleichen Aussagegegenstand. In diesem Fall wird automatisch ein unifiziertes Topic erstellt, das alle Benennungen, Belegstellen und Beziehungen der Ausgangstopics vereinigt.

Es ist wichtig herauszustellen, dass dabei über das Datenmodell hinausgehend vollständige terminologische Neutralität herrscht. Dies bedeutet, dass beliebige Aussagen mit beliebigen Termen an einen Repräsentanten geheftet werden können. Diese terminologische Neutralität führt zu einer enormen Flexibilität der Modellierung. Wo immer bspw. eine Aussage zur Zusammensetzung von Vereinsmitgliedern dokumentiert werden soll, kann ein Repräsentant dieser Institution erzeugt werden und die entsprechende Eigenschaft beschrieben werden. Werden diese Repräsentanten später zusammengeführt sind alle Aussagen zu dieser Institution aggregiert, unabhängig von den genutzten Domänenontologien.