-
Günther, M.: Vermitteln Suchmaschinen vollständige Bilder aktueller Themen? : Untersuchung der Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Suchmaschinenergebnissen in Deutschland und den USA (2016)
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- Abstract
- Zielsetzung - Vor dem Hintergrund von Suchmaschinenverzerrungen sollte herausgefunden werden, ob sich die von Google und Bing vermittelten Bilder aktueller internationaler Themen in Deutschland und den USA hinsichtlich (1) Vollständigkeit, (2) Abdeckung und (3) Gewichtung der jeweiligen inhaltlichen Aspekte unterscheiden. Forschungsmethoden - Für die empirische Untersuchung wurde eine Methode aus Ansätzen der empirischen Sozialwissenschaften (Inhaltsanalyse) und der Informationswissenschaft (Retrievaltests) entwickelt und angewandt. Ergebnisse - Es zeigte sich, dass Google und Bing in Deutschland und den USA (1) keine vollständigen Bilder aktueller internationaler Themen vermitteln, dass sie (2) auf den ersten Trefferpositionen nicht die drei wichtigsten inhaltlichen Aspekte abdecken, und dass es (3) bei der Gewichtung der inhaltlichen Aspekte keine signifikanten Unterschiede gibt. Allerdings erfahren diese Ergebnisse Einschränkungen durch die Methodik und die Auswertung der empirischen Untersuchung. Schlussfolgerungen - Es scheinen tatsächlich inhaltliche Suchmaschinenverzerrungen vorzuliegen - diese könnten Auswirkungen auf die Meinungsbildung der Suchmaschinennutzer haben. Trotz großem Aufwand bei manueller, und qualitativ schlechteren Ergebnissen bei automatischer Untersuchung sollte dieses Thema weiter erforscht werden.
- Content
- Vgl.: https://yis.univie.ac.at/index.php/yis/article/view/1355. Diesem Beitrag liegt folgende Abschlussarbeit zugrunde: Günther, Markus: Welches Weltbild vermitteln Suchmaschinen? Untersuchung der Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Google- und Bing-Ergebnissen in Deutschland und den USA zu aktuellen internationalen Themen . Masterarbeit (M.A.), Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2015. Volltext: http://edoc.sub.uni-hamburg.de/haw/volltexte/2016/332.
- Source
- Young information scientists. 1(2016), S.13-29
-
Becks, D.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: Spezielle Anforderungen bei der Evaluierung von Patent-Retrieval-Systemen (2010)
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- Abstract
- Innerhalb der informationswissenschaftlich geprägten Fachinformation nimmt die Patentdomäne eine gewisse Sonderstellung ein, da sie über eine Reihe von Besonderheiten verfügt, die es notwendig machen, die klassischen Methoden der Bewertung zu überarbeiten bzw. zu adaptieren. Dies belegen unter anderem die Ergebnisse des Intellectual Property Track, der seit 2009 im Rahmen der Evaluierungskampagne CLEF stattfindet. Der vorliegende Artikel beschreibt die innerhalb des zuvor genannten Track erzielten Ergebnisse. Darüber hinaus werden die Konsequenzen für die Evaluierung von Patent-Retrieval-Systemen herausgearbeitet.
- Source
- Information und Wissen: global, sozial und frei? Proceedings des 12. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2011) ; Hildesheim, 9. - 11. März 2011. Hrsg.: J. Griesbaum, T. Mandl u. C. Womser-Hacker
-
Reichert, S.; Mayr, P.: Untersuchung von Relevanzeigenschaften in einem kontrollierten Eyetracking-Experiment (2012)
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- Abstract
- In diesem Artikel wird ein Eyetracking-Experiment beschrieben, bei dem untersucht wurde, wann und auf Basis welcher Informationen Relevanzentscheidungen bei der themenbezogenen Dokumentenbewertung fallen und welche Faktoren auf die Relevanzentscheidung einwirken. Nach einer kurzen Einführung werden relevante Studien aufgeführt, in denen Eyetracking als Untersuchungsmethode für Interaktionsverhalten mit Ergebnislisten (Information Seeking Behavior) verwendet wurde. Nutzerverhalten wird hierbei vor allem durch unterschiedliche Aufgaben-Typen, dargestellte Informationen und durch das Ranking eines Ergebnisses beeinflusst. Durch EyetrackingUntersuchungen lassen sich Nutzer außerdem in verschiedene Klassen von Bewertungs- und Lesetypen einordnen. Diese Informationen können als implizites Feedback genutzt werden, um so die Suche zu personalisieren und um die Relevanz von Suchergebnissen ohne aktives Zutun des Users zu erhöhen. In einem explorativen Eyetracking-Experiment mit 12 Studenten der Hochschule Darmstadt werden anhand der Länge der Gesamtbewertung, Anzahl der Fixationen, Anzahl der besuchten Metadatenelemente und Länge des Scanpfades zwei typische Bewertungstypen identifiziert. Das Metadatenfeld Abstract wird im Experiment zuverlässig als wichtigste Dokumenteigenschaft für die Zuordnung von Relevanz ermittelt.
- Date
- 22. 7.2012 19:25:54
- Source
- Information - Wissenschaft und Praxis. 63(2012) H.3, S.145-156
-
Geist, K.: Qualität und Relevanz von bildungsbezogenen Suchergebnissen bei der Suche im Web (2012)
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- Abstract
- Websuchmaschinen haben sich sowohl im privaten als auch im professionellen Bereich zu den bedeutsamsten Recherchewerkzeugen der Gegenwart entwickelt. Sie durchsuchen die Weiten des Internets, um verfügbare Dokumente zu erfassen und dem Benutzer auf Anfrage präsentieren zu können. Mit den gefundenen Dokumenten beabsichtigen sie vielfältige Informationsbedürfnisse zu befriedigen. Ihr Erfolg basiert zu einem großen Teil auf der Fähigkeit, relevante Dokumente zu spezifischen Suchanfragen zu liefern. Um verschiedene Systeme miteinander vergleichen zu können, werden daher häufig Relevanzevaluationen durchgeführt. Dieser Artikel beschreibt in Auszügen die Ergebnisse eines Retrievaltests, der Qualität und Relevanz informationsorientierter Suchanfragen zum Thema Bildung untersucht. Studentische Nutzer beurteilten dabei die Suchergebnisse von Google hinsichtlich ihrer Relevanz, Vertrauenswürdigkeit, Verständlichkeit und Aktualität. Die Untersuchung wurde im Rahmen meiner Magisterarbeit durchgeführt, die mit dem VFI-Förderungspreis 2011 ausgezeichnet wurde, und war eingebunden in ein Forschungsprojekt an der Universität Hildesheim zu bildungsbezogener Informationssuche im Internet (BISIBS). Ich bedanke mich herzlich bei allen, die an der Entstehung dieser Arbeit beteiligt waren und bei der Preis-Kommission für die Auszeichnung.
- Content
- Vgl. auch unter: http://www.univie.ac.at/voeb/blog/?p=23628 bzw. http://eprints.rclis.org/handle/10760/17623.
- Source
- Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 65(2012) H.2, S.261-276
-
Mandl, T.: Evaluierung im Information Retrieval : die Hildesheimer Antwort auf aktuelle Herausforderungen der globalisierten Informationsgesellschaft (2010)
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- Abstract
- Die Forschung zur Evaluierung von Information Retrieval Systemen hat in den letzten Jahren neue Richtungen eingeschlagen und interessante Ergebnisse erzielt. Während früher primär die Überlegenheit einzelner Verfahren in heterogenen Anwendungsszenarien im Fokus stand, gerät zunehmend die Validität der Evaluierungsmethodik ins Zentrum der Aufmerksamkeit. Dieser Artikel fasst die aktuelle Forschung zu innovativen Evaluierungsmaßen und zur Zuverlässigkeit des so genannten Cranfield-Paradigmas zusammen.
- Source
- Information - Wissenschaft und Praxis. 61(2010) H.6/7, S.341-348
-
Womser-Hacker, C.: Evaluierung im Information Retrieval (2013)
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- Date
- 5. 4.2013 13:53:29
- Source
- Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried
-
Schirrmeister, N.-P.; Keil, S.: Aufbau einer Infrastruktur für Information Retrieval-Evaluationen (2012)
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- Abstract
- Das Projekt "Aufbau einer Infrastruktur für Information Retrieval-Evaluationen" (AIIRE) bietet eine Softwareinfrastruktur zur Unterstützung von Information Retrieval-Evaluationen (IR-Evaluationen). Die Infrastruktur basiert auf einem Tool-Kit, das bei GESIS im Rahmen des DFG-Projekts IRM entwickelt wurde. Ziel ist es, ein System zu bieten, das zur Forschung und Lehre am Fachbereich Media für IR-Evaluationen genutzt werden kann. This paper describes some aspects of a project called "Aufbau einer Infrastruktur für Information Retrieval-Evaluationen" (AIIRE). Its goal is to build a software-infrastructure which supports the evaluation of information retrieval algorithms.
