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  1. epd: Kaiserslauterer Forscher untersuchen Google-Suche (2017) 0.02 
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    "Bei der Suche nach Politikern und Parteien über Suchmaschinen wie Google spielt Personalisierung einem Forschungsprojekt zufolge eine geringere Rolle als bisher angenommen. Bei der Eingabe von Politikernamen erhalten verschiedene Nutzer größtenteils die gleichen Ergebnisse angezeigt, lautet ein gestern veröffentlichtes Zwischenergebnis einer Analyse im Auftrag der Landesmedienanstalten. Die Ergebnisse stammen aus dem Forschungsprojekt "#Datenspende: Google und die Bundestagswahl2017" der Initiative AIgorithmWatch und der Technischen Universität Kaiserslautern. Im Durchschnitt erhalten zwei unterschiedliche Nutzer demnach bei insgesamt neun Suchergebnissen sieben bis acht identische Treffer, wenn sie mit Google nach Spitzenkandidaten der Parteien im Bundestagswahlkampf suchen. Die Suchergebnisse zu Parteien unterscheiden sich allerdings stärker. Bei neun Suchanfragen gebe es hier nur fünf bis sechs gemeinsame Suchergebnisse, fanden die Wissenschaftler heraus. Die Informatikprofessorin Katharina Zweig von der TU Kaiserslautern zeigte sich überrascht, dass die Suchergebisse verschiedener Nutzer sich so wenig unterscheiden. "Das könnte allerdings morgen schon wieder anders aussehen", warnte sie, Die Studie beweise erstmals, dass es grundsätzlich möglich sei, Algorithmen von Intermediären wie Suchmaschinen im Verdachtsfall nachvollziehbar zu machen. Den Ergebnissen zufolge gibt es immer wieder kleine Nutzergruppen mit stark abweichenden Ergebnislisten. Eine abschließende, inhaltliche Bewertung stehe noch aus. Für das Projekt haben nach Angaben der Medienanstalt bisher fast 4000 freiwillige Nutzer ein von den Forschern programmiertes Plug-ln auf ihrem Computer- installiert. Bisher seien damitdrei Millionen gespendete Datensätze gespeichert worden. Das Projekt wird finanziert von den Landesmedienanstalten Bayern, Berlin-Brandenburg, Hessen, Rheinland-Pfalz, Saarland und Sachsen." Vgl. auch: https://www.swr.de/swraktuell/rp/kaiserslautern/forschung-in-kaiserslautern-beeinflusst-google-die-bundestagswahl/-/id=1632/did=20110680/nid=1632/1mohmie/index.html. https://www.uni-kl.de/aktuelles/news/news/detail/News/aufruf-zur-datenspende-welche-nachrichten-zeigt-die-suchmaschine-google-zur-bundestagswahl-an/.
    Date
    22. 7.2004 9:42:33
  2. Lewandowski, D.; Sünkler, S.; Hanisch, F.: Anzeigenkennzeichnung auf Suchergebnisseiten : Empirische Ergebnisse und Implikationen für die Forschung (2019) 0.01 
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    Abstract
    In diesem Aufsatz stellen wir eine repräsentative Multimethodenstudie (bestehend aus Umfrage, aufgabenbasierter Nutzerstudie und OnlineExperiment) zum Wissen und Verhalten der deutschen Internetnutzer bezüglich der Anzeigen auf Google-Suchergebnisseiten vor. Die Ergebnisse zeigen, dass die überwiegende Mehrzahl der Nutzenden nicht hinreichend in der Lage ist, Werbung von organischen Ergebnissen zu unterscheiden. Die aufgabenbasierte Studie zeigt, dass lediglich 1,3 Prozent der Teilnehmenden alle Anzeigen und organischen Ergebnisse richtig markieren konnten. 9,6 Prozent haben ausschließlich korrekte Markierungen vorgenommen, dabei aber keine Vollständigkeit erreicht. Aus den Ergebnissen der Umfrage geht hervor, dass es viele Unklarheiten gibt über das Geschäftsmodell von Google und die Art und Weise, wie Suchmaschinenwerbung funktioniert. Die Ergebnisse des Online-Experiments zeigen, dass Nutzende, die die Unterscheidung zwischen Anzeigen und organischen Ergebnissen nicht verstehen, etwa doppelt so häufig auf Anzeigen klicken wie diejenigen, die diese Unterscheidung verstehen. Implikationen für die Forschung ergeben sich in den Bereichen Wiederholungsstudien bzw. Monitoring der Anzeigendarstellung, vertiefende Laborstudien, Modelle des Informationsverhaltens, Informationskompetenz und Entwicklung fairer Suchmaschinen.
  3. Siebenlist, T.: MEMOSE. Spezialsuchmaschine für emotional geladene Dokumente (2012) 0.01 
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    Abstract
    Einige Inhalte von Multimedia-Dokumenten (Bilder, Musikstücke, Videos) stellen Emotionen dar oder können Emotionen beim Benutzer auslösen. Das Ziel des emotionalen Information Retrieval (EmIR) und insbesondere unserer Forschung ist es, dieses emotionale Wissen in den Dokumenten zu identifizieren und es in einer neuen Art von webbasiertem Informationsdienst nutzbar zu machen. In diesem Artikel wird eine Spezialsuchmaschine namens MEMOSE (Media Emotion Search) vorgestellt, deren Aufgabe die emotionale Indexierung sowie das emotionale Retrieval von Multimedia-Dokumenten ist. Neben einer Beschreibung der Komponenten und deren Funktionsweise werden Ergebnisse der Evaluation eines ersten Prototypen kurz vorgestellt und ein Ausblick auf die weitere Entwicklung gegeben.
  4. Griesbaum, J.: Online Marketing : Ein Lehr- und Forschungsgebiet der Informationswissenschaft? (2019) 0.01 
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    Content
    Lesen Sie in der nächsten Folge: Online Marketing und Lehre - Online Marketing und Forschung.
  5. Kaeser, E.: ¬Das postfaktische Zeitalter (2016) 0.00 
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    "Es gibt Daten, Informationen und Fakten. Wenn man mir eine Zahlenreihe vorsetzt, dann handelt es sich um Daten: unterscheidbare Einheiten, im Fachjargon: Items. Wenn man mir sagt, dass diese Items stündliche Temperaturangaben der Aare im Berner Marzilibad bedeuten, dann verfüge ich über Information - über interpretierte Daten. Wenn man mir sagt, dies seien die gemessenen Aaretemperaturen am 22. August 2016 im Marzili, dann ist das ein Faktum: empirisch geprüfte interpretierte Daten. Dieser Dreischritt - Unterscheiden, Interpretieren, Prüfen - bildet quasi das Bindemittel des Faktischen, «the matter of fact». Wir alle führen den Dreischritt ständig aus und gelangen so zu einem relativ verlässlichen Wissen und Urteilsvermögen betreffend die Dinge des Alltags. Aber wie schon die Kurzcharakterisierung durchblicken lässt, bilden Fakten nicht den Felsengrund der Realität. Sie sind kritikanfällig, sowohl von der Interpretation wie auch von der Prüfung her gesehen. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Es kann durchaus sein, dass man uns zwei unterschiedliche «faktische» Temperaturverläufe der Aare am 22. August 2016 vorsetzt.
    Date
    24. 8.2016 9:29:24
  6. Peters, I.: Folksonomies und kollaborative Informationsdienste : eine Alternative zur Websuche? (2011) 0.00 
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    Pages
    S.29-53
  7. Lewandowski, D.: Query understanding (2011) 0.00 
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    18. 9.2018 18:22:18
  8. Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019) 0.00 
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    19. 2.2019 17:22:00
  9. Franke-Maier, M.; Rüter, C.: Discover Sacherschließung! : Was machen suchmaschinenbasierte Systeme mit unseren inhaltlichen Metadaten? (2015) 0.00 
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    2. 3.2015 10:29:44
  10. Lewandowski, D.: Perspektiven eines Open Web Index (2016) 0.00 
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  11. Lewandowski, D.: ¬Die Macht der Suchmaschinen und ihr Einfluss auf unsere Entscheidungen (2014) 0.00 
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    22. 9.2014 18:54:11
  12. Günther, M.: Vermitteln Suchmaschinen vollständige Bilder aktueller Themen? : Untersuchung der Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Suchmaschinenergebnissen in Deutschland und den USA (2016) 0.00 
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    Source
    Young information scientists. 1(2016), S.13-29
  13. Averesch, D.: Googeln ohne Google : Mit alternativen Suchmaschinen gelingt ein neutraler Überblick (2010) 0.00 
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    Date
    3. 5.1997 8:44:22

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