Informationen und Wissen resultieren aus Daten, die heute in fast unüberschaubarer Menge in Wissenschaft, Technik, Unternehmen oder Verwaltung erfasst, gespeichert und z.B. im Internet angeboten werden.
Generelles Ziel der GfKl ist die Förderung aller Aktivitäten, die sich mit den Problemen des Ordnens, Klassifizierens und Analysierens von Daten befassen und zu deren Lösung geeignete Methoden entwickeln oder solche Methoden in der Praxis anwenden. Dabei werden sowohl datenanalytische als auch informationstheoretische und qualitative Methoden eingesetzt, augenblicklich mit dem Hauptgewicht auf datenanalytischen Methoden.
Im Gegensatz zu Gesellschaften, die sich auf bestimmte Fachbereiche konzentrieren, ist die GfKl transdisziplinär und fachübergreifend angelegt. Einerseits profitiert der Anwender von den Verfahren des Theoretikers, andererseits müssen sich dessen Verfahren gerade in den Anwendungen bewähren. Darüberhinaus kann das Knowhow des Einen bei der Lösung praktischer Probleme des Anderen helfen. Hier erzeugt die Gesellschaft wichtige Synergieeffekte, die nicht ohne interdisziplinäre Zusammenarbeit entstehen. Insofern spielen Anwendungen datenanalytischer Methoden im Selbstverständnis der Gesellschaft eine große Rolle.
Das durch den Begriff Klassifikation charakterisierte Tätigkeitsfeld ist breit gefächert. Das Spektrum von Methoden, Anwendungen und Gesichtspunkten, die von den Mitgliedern vertreten werden und bei den Tagungen der GfKl zur Sprache kommen, ist entsprechend umfassend:
- Begrifflich-inhaltliche Strukturprinzipien führen in allen Wissensbereichen zur Erstellung und Anwendung klassifizierender Ordnungssysteme, z.B. von Thesauri, systematischen Terminologien und zahlreichen anderen Formen und Verfahren der Wissensrepräsentation. Sie gründen sich vielfach auf allgemeinen Prinzipien begrifflichen Denkens und Wissens. Dadurch wird auch für die kritische Analyse klassifikatorischer Tätigkeit und eine Diskussion ihrer begrifflich-ontologischen Voraussetzungen ein Umfeld geschaffen.
- Die mathematische Formulierung von Klassifikations- und Ordnungsproblemen erlaubt die Aufstellung von Modellen und die Entwicklung von Algorithmen zu ihrer Lösung. Die Erkennung und Konstruktion einer Ordnungs- oder Klassenstruktur in einem gegebenen Datenbestand und damit in der zugehörigen Objektmenge kann häufig mit allgemeinen Methoden der Datenanalyse erfolgen. Dadurch können insbesondere die dort entwickelten Optimierungskriterien und Lösungsalgorithmen verwendet werden.
- Statistisch-quantitative Methoden ermöglichen eine optimale Anpassung von Modellen an empirische Daten mit dem Ziel ihrer Strukturierung und der Klassifikation der zugehörigen Objekte. Die Bewertung der Eigenschaften dieser Verfahren, wie z.B. Fehleranfälligkeit und Zuverlässigkeit, ermöglicht insbesondere Aussagen über die Güte der erzielten Resultate. Ergebnis ist eine abstrakte Darstellung der in den Daten enthaltenen Information.
- Ebenso erlaubt die grafische Visualisierung die in den Daten enthaltenen Strukturen und Abhängigkeiten aufzudecken und darzustellen.
- Die Anwendung klassifikatorischer und datenanalytischer Methoden in den Wissenschaften, der Wirtschaft und der Verwaltung,z. B. in der Archäologie, Biologie, Chemie, Geologie, Informatik, Linguistik, Medizin, Musik, Psychologie, Rechtswissenschaft, Soziologie und im Bibliothekswesen stellt einen wesentlichen Schwerpunkt der GfKl dar. Dabei haben sich in einzelnen Disziplinen eigene Terminologien entwickelt. So spricht der Biologe gerne von Taxonomie, der Ingenieur von überwachter und unüberwachter Klassifikation und Mustererkennung und in neuerer Zeit hat sich in Informatik und Ökonomie das Data Mining entwickelt. Klassifikations- und Strukturierungsprobleme treten insbesondere auch bei der Informationsspeicherung, der Indexierung und dem Information Retrieval auf. Ein weiteres zukunftsträchtiges Anwendungsgebiet von großer praktischer Relevanz ist heute auch das Internet mit dem e-Commerce.