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Abstract

Das Ziel einer Evaluation ist die Überprüfung, ob bzw. in welchem Ausmaß ein Informationssystem die an das System gestellten Anforderungen erfüllt. Informationssysteme können aus verschiedenen Perspektiven evaluiert werden. Für eine ganzheitliche Evaluation (als Synonym wird auch Evaluierung benutzt), die unterschiedliche Qualitätsaspekte betrachtet (z. B. wie gut ein System relevante Dokumente rankt, wie schnell ein System die Suche durchführt, wie die Ergebnispräsentation gestaltet ist oder wie Suchende durch das System geführt werden) und die Erfüllung mehrerer Anforderungen überprüft, empfiehlt es sich, sowohl eine perspektivische als auch methodische Triangulation (d. h. der Einsatz von mehreren Ansätzen zur Qualitätsüberprüfung) vorzunehmen. Im Information Retrieval (IR) konzentriert sich die Evaluation auf die Qualitätseinschätzung der Suchfunktion eines Information-Retrieval-Systems (IRS), wobei oft zwischen systemzentrierter und nutzerzentrierter Evaluation unterschieden wird. Dieses Kapitel setzt den Fokus auf die systemzentrierte Evaluation, während andere Kapitel dieses Handbuchs andere Evaluationsansätze diskutieren (s. Kapitel C 4 Interaktives Information Retrieval, C 7 Cross-Language Information Retrieval und D 1 Information Behavior).

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Abstract

Mit Information Retrieval (IR) sind in Forschung und Entwicklung in unterschiedlicher Breite und aus verschiedenen Perspektiven mehrere Disziplinen befasst. Die verschiedenen Ausrichtungen sind wichtig, da nur in ihrer Verknüpfung eine Gesamtschau des IR vermittelt werden kann. Die Informatik verfolgt einen stärker systemgetriebenen, technologischen Ansatz des IR und stellt Algorithmen und Implementationen in den Vordergrund, während für die Informationswissenschaft die Benutzer*innen in ihren vielschichtigen Kontexten den Schwerpunkt bilden. Deren Eigenschaften (fachlicher Hintergrund, Domänenzugehörigkeit, Expertise etc.) und Zielsetzungen, die durch das IR verfolgt werden, spielen im Interaktionsprozess zwischen Mensch und System eine zentrale Rolle. Auch wird intensiv der Frage nachgegangen, wie sich Benutzer*innen in diesen Prozessen verhalten und aus welchen Gründen sie verschiedene Systeme in Anspruch nehmen. Da ein Großteil des heutigen Wissens nach wie vor in Texten repräsentiert ist, ist eine weitere Disziplin - nämlich die Computerlinguistik/Sprachtechnologie für das IR von Bedeutung. Zusätzlich kommen aber auch visuelle und auditive Wissensobjekte immer stärker zum Tragen und werden aufgrund ihrer anwachsenden Menge immer wichtiger für das IR. Ein neues Fachgebiet ist die Data Science, die auf altbekannten Konzepten aus Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung aufsetzt, auf den Daten operiert und auch traditionelles IR-Wissen für die Zusammenführung von strukturierten Fakten und unstrukturierten Texten nutzt. Hier soll die informationswissenschaftliche Perspektive im Vordergrund stehen.

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Date

11. 7.2020 18:50:29