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Abstract

Suchmaschinen sind die neuen »Gatekeeper« im Internet. Sie kanalisieren unsere Aufmerksamkeit und haben entscheidenden Einfluss darauf, welche Inhalte wie zugänglich sind. Ohne sie sind Informationen im Netz nur schwer auffindbar. Allerdings: Nur wenige Nutzer wissen, wie man Suchmaschinen optimal bedient und wie sie funktionieren. Sie sind anfällig für Manipulationen (»Spamming«) und verschaffen auch ungewollt Zugang zu illegalen und jugendgefährdenden Inhalten. Wie können Suchmaschinen trotzdem ihrer Verantwortung als zentrale Informationssortierer gerecht werden? Eine groß angelegte Untersuchung der Bertelsmann Stiftung stellt diese Beobachtungen auf eine wissenschaftliche Basis. Eine Nutzerbefragung, ein Laborexperiment und ein Leistungsvergleich geben Aufschluss über Image, Bedienerfreundlichkeit und Qualität von Suchmaschinen. Aus dieser Analyse entwickeln die Autoren einen Code of Conduct für Suchmaschinenbetreiber, der einen möglichst objektiven und transparenten Zugang zu Informationen im Netz garantieren soll. Das Buch ist dreigeteilt: Im ersten umfangreichen Teil (bis Seite 490) werden, nach einer Einführung in die Suchmaschinenproblematik und ihr Umfeld, Qualität und Nutzung erforscht: Nach der Marktanalyse der deutschsprachigen Suchdienste werden ausgewählte einem Leistungsvergleich unterzogen. Der Gefährdung von Kindern und Jugendlichen widmet sich das Kapitel Problemanalyse. Wie erfolgreich Spamversuche die Suchergebnisse beeinflussen können, wird anschließend dargestellt. Den Kenntnissen und Einstellungen von Nutzern von Suchdiensten widmet sich ein ausführliches Kapitel. Nutzungshäufigkeit, Suchprozesse und Vorgehensweisen sind detailliert untersucht worden. Die Ergebnisse der Laborexperimente liefern konkrete Einsichten, auf über 100 Seiten verständlich beschrieben. In Kapitel 6 werden die angewandten Methoden ausführlich erläutert. Das angefügte Glossar könnte ausführlicher sein. Der zweite Teil appelliert an die gesellschaftliche Verantwortung der deutschen Suchdienstbetreiber, indem ein Code of Conduct für Suchmaschinen entworfen wird. Im dritten Teil wird auf die Entwicklungen in der Suchmaschinenlandschaft eingegangen, die sich durch Firmenübernahmen und die Monopolstellung von Google ergeben haben.

Classification

AP 18450 Allgemeines / Medien- und Kommunikationswissenschaften, Kommunikationsdesign / Arten des Nachrichtenwesens, Medientechnik / Telekommunikation, Bildschirmtext

Content

Enthält die Beiträge: Vorwort (Miriam Meckel) Wegweiser im Netz: Qualität und Nutzung von Suchmaschinen (Marcel Machill, Christoph Neuberger, Wolfgang Schweiger, Werner Wirth) Ein Code of Conduct für Suchmaschinen (Carsten Welp) Die Suchmaschinenlandschaft 2003: Wirtschaftliche und technische Entwicklungen (Stefan Karzauninkat)

RVK

AP 18450 Allgemeines / Medien- und Kommunikationswissenschaften, Kommunikationsdesign / Arten des Nachrichtenwesens, Medientechnik / Telekommunikation, Bildschirmtext

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Abstract

Mit sozialen Suchdiensten - wie z. B. Yahoo Clever, Lycos iQ oder Mister Wong - ist eine Ergänzung und teilweise sogar eine Konkurrenz zu den bisherigen Ansätzen in der Web-Suche entstanden. Während Google und Co. automatisch generierte Trefferlisten bieten, binden soziale Suchdienste die Anwender zu Generierung der Suchergebnisse in den Suchprozess ein. Vor diesem Hintergrund wird in diesem Buch der Frage nachgegangen, inwieweit soziale Suchdienste mit traditionellen Suchmaschinen konkurrieren oder diese qualitativ ergänzen können. Der vorliegende Band beleuchtet die hier aufgeworfene Fragestellung aus verschiedenen Perspektiven, um auf die Bedeutung von sozialen Suchdiensten zu schließen.

Content

Das Buchprojekt entstand im Rahmen des Forschungsprojektes Theseus (Teilprojekt Alexandria). - Als Online Publikation vgl.: http://www.bui.haw-hamburg.de/fileadmin/user_upload/lewandowski/Web20-Buch/lewandowski-maass.pdf. Rez. in: ZfBB 56(2009) H.2, S.134-135 (K. Lepsky)

Issue

Ergebnisse des Fachprojektes "Einbindung von Frage-Antwort-Diensten in die Web-Suche" am Department Information der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (WS 2007/2008).

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Footnote

Rez. in: FR Nr.165 vom 18.7.2003, S.14 (T.P. Gangloff) "Suchmaschinen sind unverzichtbare Helferinnen für die Internet-Recherche Doch wenn die Trefferliste zu viele Links anbietet, wird die Suche schon mal zur schlafraubenden Odyssee. Wer angesichts umfangreicher Trefferlisten verzweifelt, für den ist die Broschüre Finden, was man sucht! von Michael Klems das Richtige. Klems klärt zunächst über Grundsätzliches auf, weist darauf hin, dass die Recherchehilfen bloß Maschinen seien, man ihre oft an Interessen gekoppelten Informationen nicht ungeprüft verwenden solle und ohnehin das Internet nie die einzige Quelle sein dürfe. Interessant sind die konkreten Tipps - etwa zur effizienten Browsernutzung (ein Suchergebnis mit der rechten Maustaste in einem neuen Fenster öffnen; so behält man die Fundliste) oder zu Aufbau und Organisation eines Adressenverzeichnisses. Richtig spannend wird die Broschüre, wenn Klems endlich ins Internet geht. Er erklärt, wie die richtigen Suchbegriffe die Trefferquote erhöhen: Da sich nicht alle Maschinen am Wortstamm orientierten, empfehle es sich, Begriffe sowohl im Singular als auch im Plural einzugeben; außerdem plädiert Klems grundsätzlich für Kleinschreibung. Auch wie Begriffe verknüpft werden, lernt man. Viele Nutzer verlassen sich beim Recherchieren auf Google - und übersehen, dass Webkataloge oder spezielle Suchdienste nützlicher sein können. Klems beschreibt, wann welche Dienste sinnvoll sind: Mit einer Suchmaschine ist man immer auf dem neuesten Stand, während ein Katalog wie Web.de bei der Suche nach bewerteter Information hilft. Mets-Suchmaschinen wie Metager.de sind der Joker - und nur sinnvoll bei Begriffen mit potenziell niedriger Trefferquote. Ebenfalls viel versprechende Anlaufpunkte können die Diskussionsforen des Usenet sein, erreichbar über die Groups-Abfrage bei Google. Wertvoll sind die Tipps für die Literaturrecherche. Eine mehrseitige Linksammlung rundet die Broschüre ab"

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Footnote

Rez. in: CD Info. 2003, H.10, S.12: "Der Aufwand bei der Internet-Recherche hat sich mit guten Suchmaschinen wie Google verringert. Trotzdem verbringt der Computeranwender eine Menge Zeit mit dem Öffnen und Schließen von Webseiten, die er nie benötigt hätte. Wer die Arbeitsweise und die Möglichkeiten von Google kennt, kann die Suche besser eingrenzen und gelangt oft direkter zur gewünschten Homepage. Der Google Pocket Guide erläutert die Funktionsweise des am meisten verwendeten Suchtools, gibt Tipps zur optimalen Nutzung und liefert gleich einige konkrete Beispiele für deren Verwendung. Neben den Optionen der Erweiterten Suche widmet sich das kleine Taschenbuch auch der Syntax der Website, sodass die Befehle direkt in die Suchmaske eingegeben werden können. Auch Zusatz-Features wie die Bildersuche, der Webkatalog, die Newsgroup-Datenbank sowie der seit Kurzem auch in deutscher Sprache verfügbare News-Bereich werden behandelt. Der Google Pocket Guide erläutert kurz und bündig die wichtigsten Techniken und hilft Zeit und Aufwand zu sparen. Der brandneue Titel ist derzeit leider nur in Englisch verfügbar."

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Abstract

The second edition of Understanding Search Engines: Mathematical Modeling and Text Retrieval follows the basic premise of the first edition by discussing many of the key design issues for building search engines and emphasizing the important role that applied mathematics can play in improving information retrieval. The authors discuss important data structures, algorithms, and software as well as user-centered issues such as interfaces, manual indexing, and document preparation. Significant changes bring the text up to date on current information retrieval methods: for example the addition of a new chapter on link-structure algorithms used in search engines such as Google. The chapter on user interface has been rewritten to specifically focus on search engine usability. In addition the authors have added new recommendations for further reading and expanded the bibliography, and have updated and streamlined the index to make it more reader friendly.

Content

Inhalt: Introduction Document File Preparation - Manual Indexing - Information Extraction - Vector Space Modeling - Matrix Decompositions - Query Representations - Ranking and Relevance Feedback - Searching by Link Structure - User Interface - Book Format Document File Preparation Document Purification and Analysis - Text Formatting - Validation - Manual Indexing - Automatic Indexing - Item Normalization - Inverted File Structures - Document File - Dictionary List - Inversion List - Other File Structures Vector Space Models Construction - Term-by-Document Matrices - Simple Query Matching - Design Issues - Term Weighting - Sparse Matrix Storage - Low-Rank Approximations Matrix Decompositions QR Factorization - Singular Value Decomposition - Low-Rank Approximations - Query Matching - Software - Semidiscrete Decomposition - Updating Techniques Query Management Query Binding - Types of Queries - Boolean Queries - Natural Language Queries - Thesaurus Queries - Fuzzy Queries - Term Searches - Probabilistic Queries Ranking and Relevance Feedback Performance Evaluation - Precision - Recall - Average Precision - Genetic Algorithms - Relevance Feedback Searching by Link Structure HITS Method - HITS Implementation - HITS Summary - PageRank Method - PageRank Adjustments - PageRank Implementation - PageRank Summary User Interface Considerations General Guidelines - Search Engine Interfaces - Form Fill-in - Display Considerations - Progress Indication - No Penalties for Error - Results - Test and Retest - Final Considerations Further Reading

RSWK

Suchmaschine / Information Retrieval
Suchmaschine / Information Retrieval / Mathematisches Modell (HEBIS)

Subject

Suchmaschine / Information Retrieval
Suchmaschine / Information Retrieval / Mathematisches Modell (HEBIS)

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Abstract

The World Wide Web is rapidly filling with more text than anyone could have imagined even a short time ago, but the task of isolating relevant parts of this vast information has become just that much more daunting. Richard Belew brings a cognitive perspective to the study of information retrieval as a discipline within computer science. He introduces the idea of Finding Out About (FDA) as the process of actively seeking out information relevant to a topic of interest and describes its many facets - ranging from creating a good characterization of what the user seeks, to what documents actually mean, to methods of inferring semantic clues about each document, to the problem of evaluating whether our search engines are performing as we have intended. Finding Out About explains how to build the tools that are useful for searching collections of text and other media. In the process it takes a close look at the properties of textual documents that do not become clear until very large collections of them are brought together and shows that the construction of effective search engines requires knowledge of the statistical and mathematical properties of linguistic phenomena, as well as an appreciation for the cognitive foundation we bring to the task as language users. The unique approach of this book is its even handling of the phenomena of both numbers and words, making it accessible to a wide audience. The textbook is usable in both undergraduate and graduate classes on information retrieval, library science, and computational linguistics. The text is accompanied by a CD-ROM that contains a hypertext version of the book, including additional topics and notes not present in the printed edition. In addition, the CD contains the full text of C.J. "Keith" van Rijsbergen's famous textbook, Information Retrieval (now out of print). Many active links from Belew's to van Rijsbergen's hypertexts help to unite the material. Several test corpora and indexing tools are provided, to support the design of your own search engine. Additional exercises using these corpora and code are available to instructors. Also supporting this book is a Web site that will include recent additions to the book, as well as links to sites of new topics and methods.

RSWK

Suchmaschine / World Wide Web / Information Retrieval

Subject

Suchmaschine / World Wide Web / Information Retrieval

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Content

Inhalt: Chapter 1. Introduction to Web Search Engines: 1.1 A Short History of Information Retrieval - 1.2 An Overview of Traditional Information Retrieval - 1.3 Web Information Retrieval Chapter 2. Crawling, Indexing, and Query Processing: 2.1 Crawling - 2.2 The Content Index - 2.3 Query Processing Chapter 3. Ranking Webpages by Popularity: 3.1 The Scene in 1998 - 3.2 Two Theses - 3.3 Query-Independence Chapter 4. The Mathematics of Google's PageRank: 4.1 The Original Summation Formula for PageRank - 4.2 Matrix Representation of the Summation Equations - 4.3 Problems with the Iterative Process - 4.4 A Little Markov Chain Theory - 4.5 Early Adjustments to the Basic Model - 4.6 Computation of the PageRank Vector - 4.7 Theorem and Proof for Spectrum of the Google Matrix Chapter 5. Parameters in the PageRank Model: 5.1 The a Factor - 5.2 The Hyperlink Matrix H - 5.3 The Teleportation Matrix E Chapter 6. The Sensitivity of PageRank; 6.1 Sensitivity with respect to alpha - 6.2 Sensitivity with respect to H - 6.3 Sensitivity with respect to vT - 6.4 Other Analyses of Sensitivity - 6.5 Sensitivity Theorems and Proofs Chapter 7. The PageRank Problem as a Linear System: 7.1 Properties of (I - alphaS) - 7.2 Properties of (I - alphaH) - 7.3 Proof of the PageRank Sparse Linear System Chapter 8. Issues in Large-Scale Implementation of PageRank: 8.1 Storage Issues - 8.2 Convergence Criterion - 8.3 Accuracy - 8.4 Dangling Nodes - 8.5 Back Button Modeling
Chapter 9. Accelerating the Computation of PageRank: 9.1 An Adaptive Power Method - 9.2 Extrapolation - 9.3 Aggregation - 9.4 Other Numerical Methods Chapter 10. Updating the PageRank Vector: 10.1 The Two Updating Problems and their History - 10.2 Restarting the Power Method - 10.3 Approximate Updating Using Approximate Aggregation - 10.4 Exact Aggregation - 10.5 Exact vs. Approximate Aggregation - 10.6 Updating with Iterative Aggregation - 10.7 Determining the Partition - 10.8 Conclusions Chapter 11. The HITS Method for Ranking Webpages: 11.1 The HITS Algorithm - 11.2 HITS Implementation - 11.3 HITS Convergence - 11.4 HITS Example - 11.5 Strengths and Weaknesses of HITS - 11.6 HITS's Relationship to Bibliometrics - 11.7 Query-Independent HITS - 11.8 Accelerating HITS - 11.9 HITS Sensitivity Chapter 12. Other Link Methods for Ranking Webpages: 12.1 SALSA - 12.2 Hybrid Ranking Methods - 12.3 Rankings based on Traffic Flow Chapter 13. The Future of Web Information Retrieval: 13.1 Spam - 13.2 Personalization - 13.3 Clustering - 13.4 Intelligent Agents - 13.5 Trends and Time-Sensitive Search - 13.6 Privacy and Censorship - 13.7 Library Classification Schemes - 13.8 Data Fusion Chapter 14. Resources for Web Information Retrieval: 14.1 Resources for Getting Started - 14.2 Resources for Serious Study Chapter 15. The Mathematics Guide: 15.1 Linear Algebra - 15.2 Perron-Frobenius Theory - 15.3 Markov Chains - 15.4 Perron Complementation - 15.5 Stochastic Complementation - 15.6 Censoring - 15.7 Aggregation - 15.8 Disaggregation