-
Gillitzer, B.: Yewno (2017)
0.04
0.038712174 = product of:
0.11060621 = sum of:
0.014006989 = weight(_text_:software in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 3447, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.01576312 = weight(_text_:und in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.01576312 = score(doc=3447,freq=26.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.3531656 = fieldWeight in 3447, product of:
5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
26.0 = termFreq=26.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.014006989 = weight(_text_:software in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 3447, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.033800744 = weight(_text_:methoden in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.033800744 = score(doc=3447,freq=4.0), product of:
0.10436003 = queryWeight, product of:
5.1821747 = idf(docFreq=674, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.32388592 = fieldWeight in 3447, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
5.1821747 = idf(docFreq=674, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.015383439 = weight(_text_:der in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.015383439 = score(doc=3447,freq=24.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.34197432 = fieldWeight in 3447, product of:
4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
24.0 = termFreq=24.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.014006989 = weight(_text_:software in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 3447, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.0036379434 = product of:
0.01091383 = sum of:
0.01091383 = weight(_text_:22 in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
0.01091383 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
0.07052079 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.15476047 = fieldWeight in 3447, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
0.33333334 = coord(1/3)
0.35 = coord(7/20)
- Abstract
- Yewno findet Themen und Konzepte (Suchbegriffe und ihre Abstraktionen) in englischsprachigen digitalen Texten mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Als Ergebnis Ihrer Suchanfrage werden die Konzepte, die Ihre Anfrage betreffen, in vielfältigen sachlichen Beziehungen als graphisches Netzwerk präsentiert, über das Sie einfach navigieren können. Auch versteckte thematische Beziehungen werden hier sichtbar gemacht, die vom Bekannten zu neuen Entdeckungen führen. Im Rahmen einer Pilotphase können Sie über einen interdisziplinären Ausschnitt aus aktuellen englischsprachigen Fachzeitschriften verschiedenster Fachgebiete recherchieren. Die zu den Themen gehörigen Artikel werden in Ausschnitten unmittelbar angezeigt und können in den meisten Fällen direkt als Volltext aufgerufen werden.
"Die Bayerische Staatsbibliothek testet den semantischen "Discovery Service" Yewno als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Der Service ist unter folgendem Link erreichbar: https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/. Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht - wie bei klassischen Katalogsystemen - einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle. Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno "Konzept" genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden. In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen "Discovery Service" kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert. [Inetbib-Posting vom 22.02.2017].
- Date
- 22. 2.2017 10:16:49
- Source
- https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/
-
Mandalka, M.: Open semantic search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen von Dokumenten (2015)
0.03
0.029589036 = product of:
0.098630115 = sum of:
0.018195612 = weight(_text_:software in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2133,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2133, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.017959423 = weight(_text_:und in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.017959423 = score(doc=2133,freq=60.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.40237278 = fieldWeight in 2133, product of:
7.745967 = tf(freq=60.0), with freq of:
60.0 = termFreq=60.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.018195612 = weight(_text_:software in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2133,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2133, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.017925551 = weight(_text_:methoden in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.017925551 = score(doc=2133,freq=2.0), product of:
0.10436003 = queryWeight, product of:
5.1821747 = idf(docFreq=674, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17176645 = fieldWeight in 2133, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.1821747 = idf(docFreq=674, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.0081583 = weight(_text_:der in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.0081583 = score(doc=2133,freq=12.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.18135926 = fieldWeight in 2133, product of:
3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
12.0 = termFreq=12.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.018195612 = weight(_text_:software in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2133,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2133, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
0.3 = coord(6/20)
- Abstract
- Ob grösserer Leak oder Zusammenwürfeln oder (wieder) Erschliessen umfangreicherer (kollaborativer) Recherche(n) oder Archive: Immer öfter müssen im Journalismus größere Datenberge und Dokumentenberge erschlossen werden. In eine Suchmaschine integrierte Analyse-Tools helfen (halb)automatisch.
- Content
- "Open Semantic Desktop Search Zur Tagung des Netzwerk Recherche ist die Desktop Suchmaschine Open Semantic Desktop Search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen und Analysieren von Dokumentenbergen nun erstmals auch als deutschsprachige Version verfügbar. Dank mächtiger Open Source Basis kann die auf Debian GNU/Linux und Apache Solr basierende freie Software als unter Linux, Windows oder Mac lauffähige virtuelle Maschine kostenlos heruntergeladen, genutzt, weitergegeben und weiterentwickelt werden. Dokumentenberge erschliessen Ob grösserer Leak oder Zusammenwürfeln oder (wieder) Erschliessen umfangreicherer (kollaborativer) Recherche(n) oder Archive: Hin und wieder müssen größere Datenberge bzw. Dokumentenberge erschlossen werden, die so viele Dokumente enthalten, dass Mensch diese Masse an Dokumenten nicht mehr alle nacheinander durchschauen und einordnen kann. Auch bei kontinuierlicher Recherche zu Fachthemen sammeln sich mit der Zeit größere Mengen digitalisierter oder digitaler Dokumente zu grösseren Datenbergen an, die immer weiter wachsen und deren Informationen mit einer Suchmaschine für das Archiv leichter auffindbar bleiben. Moderne Tools zur Datenanalyse in Verbindung mit Enterprise Search Suchlösungen und darauf aufbauender Recherche-Tools helfen (halb)automatisch.
Unabhängiges Durchsuchen und Analysieren grosser Datenmengen Damit können investigativ arbeitende Journalisten selbstständig und auf eigener Hardware datenschutzfreundlich hunderte, tausende, hunderttausende oder gar Millionen von Dokumenten oder hunderte Megabyte, Gigabytes oder gar einige Terabytes an Daten mit Volltextsuche durchsuchbar machen. Automatische Datenanreicherung und Erschliessung mittels Hintergrundwissen Zudem wird anhand von konfigurierbaren Hintergrundwissen automatisch eine interaktive Navigation zu in Dokumenten enthaltenen Namen von Bundestagsabgeordneten oder Orten in Deutschland generiert oder anhand Textmustern strukturierte Informationen wie Geldbeträge extrahiert. Mittels Named Entities Manager für Personen, Organisationen, Begriffe und Orte können eigene Rechercheschwerpunkte konfiguriert werden, aus denen dann automatisch eine interaktive Navigation (Facettensuche) und aggregierte Übersichten generiert werden. Automatische Datenvisualisierung Diese lassen sich auch visualisieren: So z.B. die zeitliche Verteilung von Suchergebnissen als Trand Diagramm oder durch gleichzeitige Nennung in Dokumenten abgeleitete Verbindungen als Netzwerk bzw. Graph.
Automatische Texterkennung (OCR) Dokumente, die nicht im Textformat, sondern als Grafiken vorliegen, wie z.B. Scans werden automatisch durch automatische Texterkennung (OCR) angereichert und damit auch der extrahierte Text durchsuchbar. Auch für eingebettete Bilddateien bzw. Scans innerhalb von PDF-Dateien. Unscharfe Suche mit Listen Ansonsten ist auch das Recherche-Tool bzw. die Such-Applikation "Suche mit Listen" integriert, mit denen sich schnell und komfortabel abgleichen lässt, ob es zu den einzelnen Einträgen in Listen jeweils Treffer in der durchsuchbaren Dokumentensammlung gibt. Mittels unscharfer Suche findet das Tool auch Ergebnisse, die in fehlerhaften oder unterschiedlichen Schreibweisen vorliegen. Semantische Suche und Textmining Im Recherche, Textanalyse und Document Mining Tutorial zu den enthaltenen Recherche-Tools und verschiedenen kombinierten Methoden zur Datenanalyse, Anreicherung und Suche wird ausführlicher beschrieben, wie auch eine große heterogene und unstrukturierte Dokumentensammlung bzw. eine grosse Anzahl von Dokumenten in verschiedenen Formaten leicht durchsucht und analysiert werden kann.
Virtuelle Maschine für mehr Plattformunabhängigkeit Die nun auch deutschsprachig verfügbare und mit deutschen Daten wie Ortsnamen oder Bundestagsabgeordneten vorkonfigurierte virtuelle Maschine Open Semantic Desktop Search ermöglicht nun auch auf einzelnen Desktop Computern oder Notebooks mit Windows oder iOS (Mac) die Suche und Analyse von Dokumenten mit der Suchmaschine Open Semantic Search. Als virtuelle Maschine (VM) lässt sich die Suchmaschine Open Semantic Search nicht nur für besonders sensible Dokumente mit dem verschlüsselten Live-System InvestigateIX als abgeschottetes System auf verschlüsselten externen Datenträgern installieren, sondern als virtuelle Maschine für den Desktop auch einfach unter Windows oder auf einem Mac in eine bzgl. weiterer Software und Daten bereits existierende Systemumgebung integrieren, ohne hierzu auf einen (für gemeinsame Recherchen im Team oder für die Redaktion auch möglichen) Suchmaschinen Server angewiesen zu sein. Datenschutz & Unabhängigkeit: Grössere Unabhängigkeit von zentralen IT-Infrastrukturen für unabhängigen investigativen Datenjournalismus Damit ist investigative Recherche weitmöglichst unabhängig möglich: ohne teure, zentrale und von Administratoren abhängige Server, ohne von der Dokumentenanzahl abhängige teure Software-Lizenzen, ohne Internet und ohne spionierende Cloud-Dienste. Datenanalyse und Suche finden auf dem eigenen Computer statt, nicht wie bei vielen anderen Lösungen in der sogenannten Cloud."
- Source
- http://www.linux-community.de/Internal/Nachrichten/Open-Semantic-Search-zum-unabhaengigen-und-datenschutzfreundlichen-Erschliessen-von-Dokumenten
-
Schulzki-Haddouti, C.: Mit Google durchs WWW : Was die immer populärer werdende Suchmaschine vom Rest der Welt unterscheidet (2001)
0.03
0.027932601 = product of:
0.09310867 = sum of:
0.017508736 = weight(_text_:software in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.017508736 = score(doc=529,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.21915624 = fieldWeight in 529, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.010929758 = weight(_text_:und in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.010929758 = score(doc=529,freq=8.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.24487628 = fieldWeight in 529, product of:
2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
8.0 = termFreq=8.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.017508736 = weight(_text_:software in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.017508736 = score(doc=529,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.21915624 = fieldWeight in 529, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.013597167 = weight(_text_:der in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.013597167 = score(doc=529,freq=12.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.30226544 = fieldWeight in 529, product of:
3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
12.0 = termFreq=12.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.017508736 = weight(_text_:software in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.017508736 = score(doc=529,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.21915624 = fieldWeight in 529, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.016055528 = product of:
0.032111056 = sum of:
0.032111056 = weight(_text_:engineering in 529) [ClassicSimilarity], result of:
0.032111056 = score(doc=529,freq=2.0), product of:
0.10819342 = queryWeight, product of:
5.372528 = idf(docFreq=557, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29679304 = fieldWeight in 529, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.372528 = idf(docFreq=557, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
0.5 = coord(1/2)
0.3 = coord(6/20)
- Abstract
- Eine kleine, unscheinbare Suchmaschine hat sich in wenigen Monaten vom Geheimtipp zum Renner entwickelt: Google. Mitte Februar landete Google einen Coup: Es übernahm das Usenet-Archiv von Deja.com. Nicht erst damit ist Google die größte und intelligenteste Suchmaschine. Bis auf das Eingabefeld und das Google-Logo ist nichts zu sehen. Keine Kataloge, keine Nachrichten, kein Übersetzungsdienst, keine Werbung - kein Portal. Google kennt nur eins: Das Suchen von Informationen. Erstaunlich für den Erstnutzer: Oft stehen die relevanten Ergebnisse an erster Stelle. Google arbeitet mit einer ganzen Reihe von Tricks, um seine Nutzer nicht zu frustrieren. Sein Haupttrick: Es bewertet die Webseiten als wichtig, auf die viele andere Webseiten verweisen. Die Seite, auf die am häufigsten verwiesen wird, steht ganz oben. Auf diese Weise macht Google auch Nachbarschaften aus: Als "ähnliche Seite" von Telepolis findet man zum Beispiel c'theory. In der Nachbarschaft des Handelsblatts hingegen findet man andere Wirtschaftszeitungen und -magazine. Entwickelt wurde Google vom Computeringenieur Lawrence Page und dem Mathematiker Sergey Brin. Sie lernten sich an der Stanford University kennen, wo sie "einen Prototypen für eine umfassende Suchmaschine" entwickelten. Der Prototyp mit 24 Millionen Seiten samt Hyperlink-Datenbank war 1997 zunächst auf einem Server der Stanford-Universität zu bewundern. Heute ist Google eine florierende Firma. Rund 40 der 200 Mitarbeiter von Google haben einen Doktortitel, die Hälfte ist im Software-Engineering tätig
-
Seiffert, F.: Wie indexieren Google & Co 13 Millionen Seiten? (2004)
0.03
0.027116627 = product of:
0.13558313 = sum of:
0.04001342 = weight(_text_:23 in 2390) [ClassicSimilarity], result of:
0.04001342 = score(doc=2390,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.55438095 = fieldWeight in 2390, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=2390)
0.04001342 = weight(_text_:23 in 2390) [ClassicSimilarity], result of:
0.04001342 = score(doc=2390,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.55438095 = fieldWeight in 2390, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=2390)
0.04001342 = weight(_text_:23 in 2390) [ClassicSimilarity], result of:
0.04001342 = score(doc=2390,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.55438095 = fieldWeight in 2390, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=2390)
0.015542857 = weight(_text_:der in 2390) [ClassicSimilarity], result of:
0.015542857 = score(doc=2390,freq=2.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.34551817 = fieldWeight in 2390, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=2390)
0.2 = coord(4/20)
- Date
- 10.11.2004 17:59:23
- Footnote
- Vortrag anläßlich der Inetbib-Tagung 2004 in Bonn
-
Semantische Suche über 500 Millionen Web-Dokumente (2009)
0.02
0.021921184 = product of:
0.087684736 = sum of:
0.021010485 = weight(_text_:software in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
0.021010485 = score(doc=2434,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.2629875 = fieldWeight in 2434, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
0.013115709 = weight(_text_:und in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
0.013115709 = score(doc=2434,freq=8.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29385152 = fieldWeight in 2434, product of:
2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
8.0 = termFreq=8.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
0.021010485 = weight(_text_:software in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
0.021010485 = score(doc=2434,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.2629875 = fieldWeight in 2434, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
0.011537581 = weight(_text_:der in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
0.011537581 = score(doc=2434,freq=6.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.25648075 = fieldWeight in 2434, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
0.021010485 = weight(_text_:software in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
0.021010485 = score(doc=2434,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.2629875 = fieldWeight in 2434, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
0.25 = coord(5/20)
- Content
- "Wissenschaftler an der University of Washington haben eine neue Suchmaschinen-Engine geschrieben, die Zusammenhänge und Fakten aus mehr als 500 Millionen einzelner Web-Seiten zusammentragen kann. Das Werkzeug extrahiert dabei Informationen aus Milliarden von Textzeilen, indem die grundlegenden sprachlichen Beziehungen zwischen Wörtern analysiert werden. Experten glauben, dass solche Systeme zur automatischen Informationsgewinnung eines Tages die Grundlage deutlich smarterer Suchmaschinen bilden werden, als sie heute verfügbar sind. Dazu werden die wichtigsten Datenhappen zunächst von einem Algorithmus intern begutachtet und dann intelligent kombiniert, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Das Projekt US-Forscher stellt eine deutliche Ausweitung einer zuvor an der gleichen Hochschule entwickelten Technik namens TextRunner dar. Sowohl die Anzahl analysierbarer Seiten als auch die Themengebiete wurden dabei stark erweitert. "TextRunner ist deshalb so bedeutsam, weil es skaliert, ohne dass dabei ein Mensch eingreifen müsste", sagt Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google. Der Internet-Konzern spendete dem Projekt die riesige Datenbank aus einzelnen Web-Seiten, die TextRunner analysiert. "Das System kann Millionen von Beziehungen erkennen und erlernen - und zwar nicht nur jede einzeln. Einen Betreuer braucht die Software nicht, die Informationen werden selbstständig ermittelt.""
-
Talbot, D.: Durchblick im Infodschungel (2009)
0.02
0.02015213 = product of:
0.08060852 = sum of:
0.018195612 = weight(_text_:software in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2865,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2865, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
0.0126992315 = weight(_text_:und in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
0.0126992315 = score(doc=2865,freq=30.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.28452054 = fieldWeight in 2865, product of:
5.477226 = tf(freq=30.0), with freq of:
30.0 = termFreq=30.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
0.018195612 = weight(_text_:software in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2865,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2865, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
0.013322448 = weight(_text_:der in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
0.013322448 = score(doc=2865,freq=32.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29615843 = fieldWeight in 2865, product of:
5.656854 = tf(freq=32.0), with freq of:
32.0 = termFreq=32.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
0.018195612 = weight(_text_:software in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
0.018195612 = score(doc=2865,freq=6.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.22775385 = fieldWeight in 2865, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
0.25 = coord(5/20)
- Content
- "Wissenschaftler an der University of Washington haben eine neue Suchmaschinen-Engine geschrieben, die Zusammenhänge und Fakten aus mehr als 500 Millionen einzelner Web-Seiten zusammentragen kann. Das Werkzeug extrahiert dabei Informationen aus Milliarden von Textzeilen, indem die grundlegenden sprachlichen Beziehungen zwischen Wörtern analysiert werden. Experten glauben, dass solche Systeme zur automatischen Informationsgewinnung eines Tages die Grundlage deutlich smarterer Suchmaschinen bilden werden, als sie heute verfügbar sind. Dazu werden die wichtigsten Datenhappen zunächst von einem Algorithmus intern begutachtet und dann intelligent kombiniert. Das Projekt US-Forscher stellt eine deutliche Ausweitung einer zuvor an der gleichen Hochschule entwickelten Technik namens TextRunner dar. Sowohl die Anzahl analysierbarer Seiten als auch die Themengebiete wurden dabei stark erweitert. "TextRunner ist deshalb so bedeutsam, weil es skaliert, ohne dass dabei ein Mensch eingreifen müsste", sagt Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google. Der Internet-Konzern spendete dem Projekt die riesige Datenbank aus einzelnen Web-Seiten, die TextRunner analysiert. "Das System kann Millionen von Beziehungen erkennen und erlernen - und zwar nicht nur jede einzeln. Einen Betreuer braucht die Software nicht, die Informationen werden selbständig ermittelt." Damit unterscheidet sich der Ansatz von anderen semantischen Systemen, die die Hilfe ihrer Programmierer benötigen. Um beispielsweise aus Millionen von Dokumenten die Namen von Personen zu ermitteln, die als Geschäftsführer arbeiten, müsste eine solche Suchmaschine erst trainiert werden - etwa, in der man ihr beibringt, dass Steve Jobs der CEO von Apple, Steve Ballmer der von Microsoft ist. Bei TextRunner sei das nun nicht mehr nötig. (Google arbeitet an ähnlichen Ideen und setzt die Technik bereits im kleineren Maßstab ein.) TextRunners Algorithmen sorgen dafür, dass nicht mehr manuell eingegriffen werden muss. Ein Nutzer kann beispielsweise "tötet Bakterien" eingeben und die Suchmaschine spuckt Seiten aus, die Fakten nennen wie "Chlor tötet Bakterien", "ultraviolettes Licht tötet Bakterien" oder "Hitze tötet Bakterien". Diese von den Forschern als Dreiergruppen bezeichneten Ergebnisse lassen sich dann in einer Vorschau begutachten, bevor man die eigentliche Website betritt.
Der Prototyp von TextRunner bietet noch eine eher karge Benutzerschnittstelle - er ist auch weniger für die Öffentlichkeit als Suchhilfe gedacht denn als Demonstrator, wie es gelingen kann, Informationen aus 500 Millionen Web-Seiten automatisch zu extrahieren. Oren Etzioni, Computerwissenschaftler und Leiter des Projekts, ist stolz auf das Ergebnis: "Was wir hier zeigen, ist die Fähigkeit einer Software, ein rudimentäres Textverständnis zu erzielen - und zwar in einem Maßstab und einer Ausdehnung, die es bislang noch nie gab." Die Fähigkeit, Inhalte und Bedeutungen schnell zu erkennen, entstammt einem Grundmodell von Wortbeziehungen in der englischen Sprache, das Etzioni und sein Team entwickelt haben. Es funktioniert bei nahezu jedem Thema. "Beispielsweise deckt das einfache Muster "Einheit 1, Verb, Einheit 2" den Satz "Edison erfand die Glühbirne" genauso ab wie "Microsoft kaufte Farecast" - und viele andere Satzmodelle auch." TextRunner nutze nun dieses Schablone, um automatisch aus Texten zu lernen, Sätze zu analysieren und solche Dreiergruppen mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Die Software besitzt auch Elemente, um aus Anfragen in natürlicher Sprache einen Sinnzusammenhang abzuleiten. Daran arbeiten Etzioni und sein Team gerade. Findet das System dann beispielsweise eine Seite, auf der steht, dass Säugetiere Warmblüter sind und eine andere, auf der zu lesen ist, dass Hunde Säugetiere sind, kann es daraus schließen, dass Hunde vermutlich als Warmblüter herumlaufen. Der Ansatz ähnelt der Technik hinter dem semantischen Suchspezialisten Powerset, den Microsoft im vergangenen Jahr erworben hat. Kurz vor dem Aufkauf legte die Firma ein Werkzeug vor, das solche Fakten aus immerhin rund zwei Millionen Wikipedia-Seiten extrahieren konnte. TextRunner kann nun aber mit Wikipedia genauso umgehen wie mit jedem anderen Angebot, seien es nun Blog-Einträge, Produktkataloge oder Zeitungsartikel. Jon Kleinberg, IT-Forscher der Cornell University, der die University of Washington-Studie kennt, findet, dass das TextRunner-Projekt besonders bei der Skalierung einen großen Fortschritt bedeute. "Die Arbeit steht für einen wachsenden Trend hin zur Schaffung von Suchwerkzeugen, die Teilinformationen, die sie im Web finden, aktiv in einen größeren Zusammenhang bringen.""
-
Hurz, S.: Google verfolgt Nutzer, auch wenn sie explizit widersprechen (2018)
0.02
0.01933456 = product of:
0.0966728 = sum of:
0.028581016 = weight(_text_:23 in 4404) [ClassicSimilarity], result of:
0.028581016 = score(doc=4404,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.3959864 = fieldWeight in 4404, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4404)
0.028581016 = weight(_text_:23 in 4404) [ClassicSimilarity], result of:
0.028581016 = score(doc=4404,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.3959864 = fieldWeight in 4404, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4404)
0.010929758 = weight(_text_:und in 4404) [ClassicSimilarity], result of:
0.010929758 = score(doc=4404,freq=2.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.24487628 = fieldWeight in 4404, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4404)
0.028581016 = weight(_text_:23 in 4404) [ClassicSimilarity], result of:
0.028581016 = score(doc=4404,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.3959864 = fieldWeight in 4404, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.078125 = fieldNorm(doc=4404)
0.2 = coord(4/20)
- Abstract
- Wenn Google-Nutzer den Standortverlauf ausschalten, speichert das Unternehmen trotzdem Bewegungsdaten. Betroffen sind mehr als zwei Milliarden Menschen, die Android-Smartphones oder iPhones mit Google-Diensten verwenden. Wer das Tracking verhindern will, muss die "Web- und App-Aktivitäten" komplett deaktivieren.
- Date
- 23. 8.2018 12:08:32
-
Sander-Beuermann, W.: Generationswechsel bei MetaGer : ein Rückblick und Ausblick (2019)
0.02
0.017535107 = product of:
0.07014043 = sum of:
0.017148608 = weight(_text_:23 in 4993) [ClassicSimilarity], result of:
0.017148608 = score(doc=4993,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.23759183 = fieldWeight in 4993, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=4993)
0.017148608 = weight(_text_:23 in 4993) [ClassicSimilarity], result of:
0.017148608 = score(doc=4993,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.23759183 = fieldWeight in 4993, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=4993)
0.009274207 = weight(_text_:und in 4993) [ClassicSimilarity], result of:
0.009274207 = score(doc=4993,freq=4.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.20778441 = fieldWeight in 4993, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=4993)
0.017148608 = weight(_text_:23 in 4993) [ClassicSimilarity], result of:
0.017148608 = score(doc=4993,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.23759183 = fieldWeight in 4993, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=4993)
0.009420394 = weight(_text_:der in 4993) [ClassicSimilarity], result of:
0.009420394 = score(doc=4993,freq=4.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.20941564 = fieldWeight in 4993, product of:
2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
4.0 = termFreq=4.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=4993)
0.25 = coord(5/20)
- Abstract
- Sicherlich kennen Sie diese Empfehlung auch: Jeder Text, der beim Leser ankommen soll, müsse mit einer GUTEN Nachricht beginnen. Trotzdem mache ich es nun mal umgekehrt. Denn schon immer ... habe ich den Tag gehasst, an dem ich in einem Alter oberhalb der 70 Lebensjahre diesen Text, den Sie gerade lesen, schreibe. Das war die schlechte Nachricht. Nun aber kommt die gute: Ich habe bemerkt, dass dieser Tag des Generationswechsels gekommen ist. Egal, von welcher Seite er betrachtet wird: Irgendwann kommt dieser Tag. Selbst dann, wenn man es nicht bemerkt, was auch nicht selten ist, aber viel schlimmer wäre.
- Date
- 1. 2.2019 12:23:18
- Issue
- Teil 1: Von ersten Internet-Pionieren bis zu Meta-Suchmaschinen [https://www.password-online.de/?wysija-page=1&controller=email&action=view&email_id=633&wysijap=subscriptions&user_id=1045]. Teil 2: Was weiter gelten muss: Freier Wissenszugang, Privatsphäre und Schutz vor Datenkraken! [https://www.password-online.de/?wysija-page=1&controller=email&action=view&email_id=635&wysijap=subscriptions&user_id=1045]
-
Weigert, M.: Horizobu: Webrecherche statt Websuche (2011)
0.01
0.014061589 = product of:
0.056246355 = sum of:
0.010505242 = weight(_text_:software in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
0.010505242 = score(doc=4443,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.13149375 = fieldWeight in 4443, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
0.0122686215 = weight(_text_:und in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
0.0122686215 = score(doc=4443,freq=28.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.27487293 = fieldWeight in 4443, product of:
5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
28.0 = termFreq=28.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
0.010505242 = weight(_text_:software in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
0.010505242 = score(doc=4443,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.13149375 = fieldWeight in 4443, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
0.012462009 = weight(_text_:der in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
0.012462009 = score(doc=4443,freq=28.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.27703083 = fieldWeight in 4443, product of:
5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
28.0 = termFreq=28.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
0.010505242 = weight(_text_:software in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
0.010505242 = score(doc=4443,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.13149375 = fieldWeight in 4443, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
0.25 = coord(5/20)
- Abstract
- In einem Artikel bei Netzwertig.com (horizobu: Erkunden statt suchen) bin ich auf eine neue Suchmaschine aus der Schweiz gestoßen: horizobu. Und ich muss gestehen, ich bin beeindruckt. horizobu macht Spaß und bietet etwas, was anderen Suchmaschinen fehlt.
- Content
- "Das Problem mit der Suchmaschinen-Optimierung Suchmaschinen sind unser Instrument, um mit der Informationsflut im Internet klar zu kommen. Wie ich in meinem Artikel Die kürzeste Anleitung zur Suchmaschinenoptimierung aller Zeiten ausgeführt habe, gibt es dabei leider das Problem, dass der Platzhirsch Google nicht wirklich die besten Suchresultate liefert: Habt ihr schon mal nach einem Hotel, einem Restaurant oder einer anderen Location gesucht - und die ersten vier Ergebnis-Seiten sind voller Location-Aggregatoren? Wenn ich ganz spezifisch nach einem Hotel soundso in der Soundso-Strasse suche, dann finde ich, das relevanteste Ergebnis ist die Webseite dieses Hotels. Das gehört auf Seite 1 an Platz 1. Dort aber finden sich nur die Webseiten, die ganz besonders dolle suchmaschinenoptimiert sind. Wobei Google Webseiten als am suchmaschinenoptimiertesten einstuft, wenn möglichst viele Links darauf zeigen und der Inhalt relevant sein soll. Die Industrie der Suchmaschinen-Optimierer erreicht dies dadurch, dass sie folgende Dinge machen: - sie lassen Programme und Praktikanten im Web rumschwirren, die sich überall mit hirnlosen Kommentaren verewigen (Hauptsache, die sind verlinkt und zeigen auf ihre zu pushende Webseite) - sie erschaffen geistlose Blogs, in denen hirnlose Texte stehen (Hauptsache, die Keyword-Dichte stimmt) - diese Texte lassen sie durch Schüler und Praktikanten oder gleich durch Software schreiben - Dann kommt es anscheinend noch auf Keywords im Titel, in der URL etc. an.
All das führt zu folgenden negativen Begleiterscheinungen: - die meisten Kommentare heutzutage kriegt man nur noch des Links wegen: der eigentliche Sinn ist gleich Null - es gibt mittlerweile haufenweise Inhalte und ganze Blogs im Web, deren Ziel nur ist, von Google-Bots auf ihre Keyword-Dichte geprüft zu werden - aus meiner Sicht funktionieren SEO-Optimierungs-Unternehmen wie Schneeballsysteme: oben wird durch die Geschäftsführer Kohle gescheffelt, unten wird von den Praktikanten für wenig Geld sinnlos geschuftet. Aus meiner Sicht trägt Google zu diesen negativen Folgen sehr viel bei. Google legt nicht offen, sie sein Suchalgorithmus funktioniert - und es fördert damit diese Überflutung des Webs mit sinnlosen Kommentaren und Inhalten. Wie Du langsam aber sicher merkst, bin ich nicht der allergrößte Fan von Google (ich hoffe, die lesen das nicht - in Deutschland erfolgen mehr als 95% aller Suchen mit Google und ich will ja, dass der Denkpass weiterhin gut und leicht gefunden wird). horizobu - Nicht suchen, sondern recherchieren Nun ist horizobu nicht wirklich anders, zumindest in dieser Hinsicht. Aber es ist anders darin, wie es mit Suchergebnissen umgeht. Wenn Du etwas suchst, erscheinen sechs möglichst relevante Ergebnisse in einem großen Rahmen. Falls Dir diese Ergebnisse nicht zusagen, kannst Du sie einzeln (durch Klick auf das Kreuz an jedem Ergebnis) oder mehrere oder alle (durch Klick auf More) austauschen und durch die nächsten Ergebnisse ersetzen lassen. An jedem der sechs Ergebnisse gibt es auch eine Nadel zum Fixieren - dann kannst Du die anderen austauschen und dieses Ergebnis bleibt.
Auch mit der Maus kannst Du die Ergebnisse bearbeiten - nach links geschoben, verschwinden sie. Nach rechts geschoben, landen sie in einem Container, der die von Dir ausgesuchten, wichtigsten Links sammelt. Diese Sammlung kannst Du anschliessend mit einem Klick per Facebook oder Twitter teilen, als Link zur Verfügung stellen (hier z.B. mein Link für eine kurze Recherche über Schlafen im Büro) oder alle dort gesammelten Links in neuen Browser-Tabs öffnen. Die Links bleiben übrigens erhalten, selbst wenn Du eine neue Suche beginnst. Oben, über den Ergebnissen, wartet horizobu mit zehn aus seiner Sicht relevanten Suchbegriffen auf, die Deiner Suche entsprechen. Nicht alle sind angeklickt - schaltest Du weitere an oder aus, verändern sich sofort Deine Ergebnisse. Du kannst auch weitere Schlagwörter eingeben, um Deiner Recherche eine neue Richtung zu geben. Ich bin beeindruckt, weil horizobu recherchieren ermöglicht, wo Google nur suchen erlaubt. Dazu kommt, dass horizobu bislang werbefrei ist, was ich auch nicht schlecht finde (obwohl ich, unter uns gesagt, noch nie bewusst auf eine Werbung geklickt habe). Es macht Spaß - ich suche ab jetzt mit horizobu."
-
Patalong, F.: Life after Google : I. Besser suchen, wirklich finden (2002)
0.01
0.01369689 = product of:
0.05478756 = sum of:
0.008754368 = weight(_text_:software in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
0.008754368 = score(doc=1165,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.10957812 = fieldWeight in 1165, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
0.015213578 = weight(_text_:und in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
0.015213578 = score(doc=1165,freq=62.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.34085333 = fieldWeight in 1165, product of:
7.8740077 = tf(freq=62.0), with freq of:
62.0 = termFreq=62.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
0.008754368 = weight(_text_:software in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
0.008754368 = score(doc=1165,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.10957812 = fieldWeight in 1165, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
0.0133108795 = weight(_text_:der in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
0.0133108795 = score(doc=1165,freq=46.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29590124 = fieldWeight in 1165, product of:
6.78233 = tf(freq=46.0), with freq of:
46.0 = termFreq=46.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
0.008754368 = weight(_text_:software in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
0.008754368 = score(doc=1165,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.10957812 = fieldWeight in 1165, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
0.25 = coord(5/20)
- Content
- "Google ist einfach zu bedienen, effektiv, bringt qualitativ hochwertige Suchergebnisse - und ist doch nicht der Weisheit letzter Schluss. Manchmal braucht man Alternativen, und mitunter sind die sogar weit besser als Google. Patentrezepte sind eine feine Sache, sie haben aber auch ihre Nachteile. Je stärker man sich auf sie stützt, desto eher läuft man Gefahr, alternative Ansätze zu verlernen oder zu vergessen. Dass es derzeit vielen Surfern so geht, könnten die Betreiber der meisten Suchmaschinen und Kataloge anhand ihrer Logstatistiken nachweisen: Google monopolisiert den Markt und nimmt den anderen die Butter vom Brot. Das ist nicht Googles Schuld. Der erst vier Jahre alte Suchdienst hat sich weltweit durchgesetzt, weil er nach wie vor die beste Suchtechnik bietet. Zurzeit gibt es wohl kaum eine einzelne Searchengine, die in ihrer Gesamtperformance, in Datenbankgröße und Güte der Ergebnisse mit Google wirklich mithalten könnte. So etwas spricht sich herum und hat dazu geführt, dass Google inzwischen den größten Batzen aller Suchanfragen im WWW abwickelt. Kleine wie große Konkurrenten drohen daran kaputtzugehen. Das wiederum wäre schade, denn es muss Alternativen geben: Google kann viel, aber er kann nicht alles.
Google sucht "flach", weil "hochgestochenes" nicht populär ist Das Pageranking-System von Google, mit dem der Suchdienst Ergebnisse in eine "relevante" Reihenfolge bringt, begünstigt populäre Angebote. Fachleute suchen vielleicht gerade die bewusst nicht. Sie sind in aller Regel mit Suchen über Kataloge oder spezialisierte Suchdienste besser bedient. Da keine Suchmaschine es schafft, das WWW, geschweige denn das Internet vollständig abzudecken, gelingt es vielen Suchmaschinen immer wieder, in bestimmten Suchfeldern, Themenbereichen oder auch über regionale Ansätze und Schwerpunkte zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen zu kommen, die auch Google ausstechen. Ganz besonders gilt dies für alle Dienste, die gezielt im so genannten "Deep Web" suchen: Gemeint sind damit vor allem Datenbankbestände. An die kommt Google in den seltensten Fällen heran, aber gerade hier sind zumindest im Kontext professioneller Recherchen die Perlen im Web verborgen - egal, ob man Ingenieur, Bibliothekar, Arzt, Möbelrestaurator oder Journalist ist. Patentrezepte gibt es hier nicht, weil alles Suchen im Web abhängig ist von den Interessen des Suchenden. Stets up to date über das Angebot auch an spezialisierten Suchdiensten ist aber die Website Searchenginewatch: Hier sind unter "Specialty Search Engines" entsprechende Links zu finden. Zumindest eines lässt sich pauschal und problemlos für alle Suchenden im Web konstatieren: Es kann nicht schaden, eine Alternative zu Google zu pflegen. Metasucher: Mit Masse zur Klasse Neben kraftvollen Suchmaschinen wie Altavista, Hotbot, Teoma, Wisenut, Inktomi oder AlltheWeb , die alle ihre Eigenheiten, Stärken und Schwächen besitzen (ausprobieren!), glänzen vor allem auch die Metasuchdienste. Das sind Websites, die über ein Suchformular parallel eine ganze Reihe von Quellen abfragen können und die Ergebnisse zusammenfassen. Metasearcher kommen und gehen und leben dabei - aus Perspektive der Surchengine-Anbieter - quasi parasitär auf Kosten der Suchmaschinen. Aus Nutzerperspektive haben sie allerdings einiges zu bieten, und die besten unter ihnen bringen tatsächlich eigene Leistungen ein, die die Qualität der bei anderen Suchdiensten gesammelten Ergebnisse steigert. Denn Metamaschinen "verbreitern" die Suche nicht nur, sie engen sie auch ein: Ein Beispiel wie Ithaki macht das sehr schön deutlich. Der Suchdienst fragt nur Kataloge für Kinderseiten ab - und wer weiß, wie dürftig die in aller Regel für sich genommen sind, wird für den breiteren, aber fest definierten Ansatz dankbar sein. Typisch: So was gibt es für den deutschsprachigen Raum natürlich wieder nicht.
Viel abfragen, präzise einengen Ein guter, allgemeiner Metadienst ist auch Ixquick , der in seiner deutschen Version zwölf Searchengines parallel abfragt. Mit im Päckchen: Eine Reihe spezifisch deutscher Engines, ernsthafte Google-Konkurrenten wie AlltheWeb oder AskJeeves/Teoma bis hin zu Katalogen. Google dagegen fehlt, was die ganze Sache nicht nur zum echten Alternativprogramm macht, sondern auch zur sinnvollen Ergänzung: Tests deuten darauf hin, dass Google im Diffusen weit besser fischt, Ixquick bei sehr konkreten Aufgaben aber deutlich bessere Ergebnisse zeigt. Im Klartext: Bei Google ist die Chance größer, den Ex-Klassenkameraden wiederzufinden, bei Ixquick findet man dagegen seinen Fachaufsatz an der Uni Antwerpen. Das hat was, und es ist kein Zufall: Der niederländische Dienst Ixquick leistet es sich, die bei diversen Diensten gefundenen Resultate neu zu gewichten und zu ordnen. Ganz nebenbei killt er dabei auch noch sämtliche Doppler. Brauchbar ist dabei wiederum wirklich nur die Metasuche: Die anderen Suchoptionen (Bilder, News, MP3) bieten vergleichsweise wenig. Das gewöhnt den Surfer dann wieder daran, dass es oft besser ist, mehrere Quellen gegeneinander zu konsultieren. Weder die Bildsuche von Google, noch die von Altavista ist wirklich gut - in Kombination aber decken sie eine Menge ab.
Auch das bringt was: Gezielte Plattformwechsel Das versucht auch ein Dienst wie Pandia : Der Metasearcher kombiniert in seinen Anfragen gute Searchengines mit der Vollindexierung qualitativ hochwertiger Inhalte-Angebote. So kombiniert Pandia gezielt die Encyclopedia Britannica, Lexika und Searchengines mit den Datenbeständen von Amazon. Wozu das gut sein soll und kann, zeigt das praktische Beispiel einer sehr sachlich orientierten Suche: "Retina Implant". Dabei geht es um Techniken, über oparative Eingriffe und Implantate an Netzhaut-Degeneration erblindeter Menschen das Augenlicht (zumindest teilweise) wieder zu geben. Pandia beantwortet die Suche zunächst mit dem Verweis auf etliche universitäre und privatwirtschaftliche Forschungsinstitute. 13 von 15 Suchergebnissen sind 100 Prozent relevant: Hier geht es ab in die Forschung. Die letzten beiden verweisen zum einen auf eine Firma, die solche Implantate herstellt, die andere auf einen Fachkongress unter anderem zu diesem Thema: Das ist schon beeindruckend treffsicher. Und dann geht's erst los: Mit einem Klick überträgt Pandia die Suchabfrage auf das Suchmuster "Nachrichtensuche", als Resultat werden Presse- und Medienberichte geliefert. Deren Relevanz ist leicht niedriger: Um Implantate geht es immer, um Augen nicht unbedingt, aber in den meisten Fällen. Nicht schlecht. Noch ein Klick, und die Suche im "Pandia Plus Directory" reduziert die Trefferanzahl auf zwei: Ein Treffer führt zur Beschreibung des universitären "Retinal Implant Project", der andere zu Intelligent Implants, einer von Bonner Forschern gegründeten Firma, die sich auf solche Implantate spezialisiert hat - und nebenbei weltweit zu den führenden zählt. Noch ein Klick, und Pandia versucht, Bücher zum Thema zu finden: Die gibt es bisher nicht, aber mit Pandias Hilfe ließe sich sicher eins recherchieren und schreiben. Trotzdem: Keiner der angesprochenen Dienste taugt zum Universalwerkzeug. Was der eine kann, das schafft der andere nicht. Da hilft nur ausprobieren. Der Suchdienst muss zum Sucher passen. Fazit und Ausblick So gut Google auch ist, es geht noch besser. Die intelligente Kombination der besten Fertigkeiten guter Suchwerkzeuge schlägt selbst den Platzhirsch unter den Suchdiensten. Doch darum geht es ja gar nicht. Es geht darum, die Suche im Web effektiv zu gestalten, und das will nach wie vor gelernt sein. Noch einfacher und effektiver geht das mit zahlreichen, oft kostenlosen Werkzeugen, die entweder als eigenständige Software (Bots) für Suche und Archivierung sorgen, oder aber als Add-On in den heimischen Browser integriert werden können. Doch dazu mehr im zweiten Teil dieses kleinen Web-Wanderführers"
- Footnote
- Zum Thema: Im Internet: · Searchenginewatch http://www.searchenginewatch.com · Searchenginewatch: Spezialsuchdienste http://www.searchenginewatch.com/links/specialty.html · Ixquick Metasuche http://www.ixquick.com/ · Pandia Metasearchdienst http://www.pandia.com · Ithaki: Metasuchdienst für Kinderthemen http://www.ithaki.net/kids/ · Metaspinner: Deutscher Metasuchdienst mit vielen speziellen Suchmöglichkeiten http://www.metaspinner.de · AlltheWeb: Googles Herausforderer http://www.alltheweb.com/ · AltaVista: Der ehemalige Marktführer hat mächtig aufgerüstet http://www.altavista.com/ · Inktomi: Suchdienstleister im Hintergrund http://www.inktomi.com/ · Wisenut: Viel versprechender Newcomer, der dringend ein Update gebrauchen könnte http://www.wisenut.com · Teoma sucht anders: Im Doppel mit AskJeeves ein Klasse-Angebot, bisher ohne die nötige Masse http://www.teoma.com · Hotbot: Einst intelligenteste Searchengine, bis heute guter Service http://www.hotbot.lycos.com · ...und natürlich der Dienst, an dem sich alle messen müssen: Google http://www.google.com/intl/de/
-
Teutsch, K.: ¬Die Welt ist doch eine Scheibe : Google-Herausforderer eyePlorer (2009)
0.01
0.012399923 = product of:
0.049599692 = sum of:
0.007145254 = weight(_text_:23 in 2678) [ClassicSimilarity], result of:
0.007145254 = score(doc=2678,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.0989966 = fieldWeight in 2678, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=2678)
0.007145254 = weight(_text_:23 in 2678) [ClassicSimilarity], result of:
0.007145254 = score(doc=2678,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.0989966 = fieldWeight in 2678, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=2678)
0.01221984 = weight(_text_:und in 2678) [ClassicSimilarity], result of:
0.01221984 = score(doc=2678,freq=40.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.27378 = fieldWeight in 2678, product of:
6.3245554 = tf(freq=40.0), with freq of:
40.0 = termFreq=40.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=2678)
0.007145254 = weight(_text_:23 in 2678) [ClassicSimilarity], result of:
0.007145254 = score(doc=2678,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.0989966 = fieldWeight in 2678, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=2678)
0.015944092 = weight(_text_:der in 2678) [ClassicSimilarity], result of:
0.015944092 = score(doc=2678,freq=66.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.35443765 = fieldWeight in 2678, product of:
8.124039 = tf(freq=66.0), with freq of:
66.0 = termFreq=66.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.01953125 = fieldNorm(doc=2678)
0.25 = coord(5/20)
- Content
- "An einem trüben Novembertag 2008 sitzen zwei Männer an einem ovalen Konferenztisch. Sie befinden sich wie die meisten Geschäftstreibenden im Strudel der Finanzmärkte. Ihr Tisch steht im einzigen mehrstöckigen Nachwendebau der Berliner Karl-Marx-Allee. Links vom Fenster leuchtet die Spitze des Fernsehturms, rechts fällt der Blick auf kilometerlange Kachelfassaden. Die Verhandlungen mit den Investoren ziehen sich seit Wochen hin. Ein rhetorisches Ringen. Der Hirnforscher fragt: "Ist Wissen mit großem 'W' und wissen mit kleinem 'w' für Sie das Gleiche?" Der Vertriebsmann sagt: "Learntainment", "Knowledge Nuggets", "Mindmapping". Am Ende liegt ein unterschriebener Vertrag auf dem Tisch - an einem Tag, an dem Daimler laut über Kurzarbeit nachdenkt. Martin Hirsch und Ralf von Grafenstein genehmigen sich einen Piccolo. In der schwersten Wirtschaftskrise der Bundesrepublik haben sie für "eyePlorer" einen potenten Investor gefunden. Er hat die Tragweite ihrer Idee verstanden, und er hat begriffen: Die Welt ist eine Scheibe.
Eine neue visuelle Ordnung Martin Hirsch ist der Enkel des Nobelpreisträgers Werner Heisenberg. Außerdem ist er Hirnforscher und beschäftigt sich seit Jahren mit der Frage: Was tut mein Kopf eigentlich, während ich hirnforsche? Ralf von Grafenstein ist Marketingexperte und spezialisiert auf Dienstleistungen im Internet. Zusammen haben sie also am 1. Dezember 2008 eine Firma in Berlin gegründet, deren Heiliger Gral besagte Scheibe ist, auf der - das ist die Idee - bald die ganze Welt, die Internetwelt zumindest, Platz finden soll. Die Scheibe heißt eyePlorer, was sich als Aufforderung an ihre Nutzer versteht. Die sollen auf einer neuartigen, eben scheibenförmigen Plattform die unermesslichen Datensätze des Internets in eine neue visuelle Ordnung bringen. Der Schlüssel dafür, da waren sich Hirsch und von Grafenstein sicher, liegt in der Hirnforschung, denn warum nicht die assoziativen Fähigkeiten des Menschen auf Suchmaschinen übertragen? Anbieter wie Google lassen von solchen Ansätzen bislang die Finger. Hier setzt man dafür auf Volltextprogramme, also sprachbegabte Systeme, die letztlich aber, genau wie die Schlagwortsuche, nur zu opak gerankten Linksammlungen führen. Weiter als auf Seite zwei des Suchergebnisses wagt sich der träge Nutzer meistens nicht vor. Weil sie niemals wahrgenommen wird, fällt eine Menge möglicherweise kostbare Information unter den Tisch.
Skelett mit Sonnenbrille Hirsch sitzt in einem grell erleuchteten Konferenzraum. In der rechten Ecke steht ein Skelett, dem jemand eine Sonnenbrille aufgeklemmt hat. In der Hand hält Hirsch ein Modellgehirn, auf dem er im Rhythmus seines Sprachflusses mit den Fingern trommelt. Obwohl im Verlauf der nächsten Stunden erschreckend verwickelte Netzdiagramme zum Einsatz kommen, hält Hirsch sich an die Suggestivkraft des Bildes. Er sagt: "Das Primärerlebnis der Maschine ist bei Google das eines Jägers. Sie pirscht sich an eine Internetseite heran." Man denkt: "Genauso fühlt es sich an: Suchbegriff eingeben, 'enter' drücken, Website schießen!", schon kommt die Komplementärmetapher geschmeidig aus dem Köcher: Im Gegensatz zum Google-Jäger, sagt Hirsch, sei der eyePlorer ein Sammler, der stöbere, organisiere und dann von allem nasche. Hier werden Informationen, auf die handelsübliche Suchmaschinen nur verweisen, kulinarisch aufbereitet und zu Schwerpunkten verknüpft. Im Gegensatz zu ihren Vorgängern ist die Maschine ansatzweise intelligent. Sie findet im Laufe einer Sitzung heraus, worum es dem Benutzer geht, versteht den Zusammenhang von Suche und Inhalt und ist deshalb in der Lage, Empfehlungen auszusprechen.
Einstein, Weizsäcker und Hitler Zu Demonstrationszwecken wird die eyePlorer-Scheibe an die Wand projiziert. Gibt man im kleinen Suchfeld in der Mitte den Namen Werner Heisenberg ein, verwandelt sich die Scheibe in einen Tortenboden. Die einzelnen Stücke entsprechen Kategorien wie "Person", "Technologie" oder "Organisation". Sie selbst sind mit bunten Knöpfen bedeckt, unter denen sich die Informationen verbergen. So kommt es, dass man beim Thema Heisenberg nicht nur auf die Kollegen Einstein, Weizsäcker und Schrödinger trifft, sondern auch auf Adolf Hitler. Ein Klick auf den entsprechenden Button stellt unter anderem heraus: Heisenberg kam 1933 unter Beschuss der SS, weil er sich nicht vor den Karren einer antisemitischen Physikbewegung spannen ließ. Nach diesem Prinzip spült die frei assoziierende Maschine vollautomatisch immer wieder neue Fakten an, um die der Nutzer zwar nicht gebeten hat, die ihn bei seiner Recherche aber möglicherweise unterstützen und die er später - die Maschine ist noch ausbaubedürftig - auch modellieren darf. Aber will man das, sich von einer Maschine beraten lassen? "Google ist wie ein Zoo", sekundiert Ralf von Grafenstein. "In einem Gehege steht eine Giraffe, im anderen ein Raubtier, aber die sind klar getrennt voneinander durch Gitter und Wege. Es gibt keine Möglichkeit, sie zusammen anzuschauen. Da kommen wir ins Spiel. Wir können Äpfel mit Birnen vergleichen!" Die Welt ist eine Scheibe oder die Scheibe eben eine Welt, auf der vieles mit vielem zusammenhängt und manches auch mit nichts. Der Vorteil dieser Maschine ist, dass sie in Zukunft Sinn stiften könnte, wo andere nur spröde auf Quellen verweisen. "Google ist ja ein unheimlich heterogenes Erlebnis mit ständigen Wartezeiten und Mausklicks dazwischen. Das kostet mich viel zu viel Metagedankenkraft", sagt Hirsch. "Wir wollten eine Maschine mit einer ästhetisch ansprechenden Umgebung bauen, aus der ich mich kaum wegbewege, denn sie liefert mir Informationen in meinen Gedanken hinein."
Wenn die Maschine denkt Zur Hybris des Projekts passt, dass der eyePlorer ursprünglich HAL heißen sollte - wie der außer Rand und Band geratene Bordcomputer aus Kubricks "2001: Odyssee im Weltraum". Wenn man die Buchstaben aber jeweils um eine Alphabetposition nach rechts verrückt, ergibt sich IBM. Was passiert mit unserem Wissen, wenn die Maschine selbst anfängt zu denken? Ralf von Grafenstein macht ein ernstes Gesicht. "Es ist nicht unser Ansinnen, sie alleinzulassen. Es geht bei uns ja nicht nur darum, zu finden, sondern auch mitzumachen. Die Community ist wichtig. Der Dialog ist beiderseitig." Der Lotse soll in Form einer wachsamen Gemeinschaft also an Bord bleiben. Begünstigt wird diese Annahme auch durch die aufkommenden Anfasstechnologien, mit denen das iPhone derzeit so erfolgreich ist: "Allein zehn Prozent der menschlichen Gehirnleistung gehen auf den Pinzettengriff zurück." Martin Hirsch wundert sich, dass diese Erkenntnis von der IT-Branche erst jetzt berücksichtigt wird. Auf berührungssensiblen Bildschirmen sollen die Nutzer mit wenigen Handgriffen bald spielerisch Inhalte schaffen und dem System zur Verfügung stellen. So wird aus der Suchmaschine ein "Sparringspartner" und aus einem Informationsknopf ein "Knowledge Nugget". Wie auch immer man die Erkenntniszutaten des Internetgroßmarkts serviert: Wissen als Zeitwort ist ein länglicher Prozess. Im Moment sei die Maschine noch auf dem Stand eines Zweijährigen, sagen ihre Schöpfer. Sozialisiert werden soll sie demnächst im Internet, ihre Erziehung erfolgt dann durch die Nutzer. Als er Martin Hirsch mit seiner Scheibe zum ersten Mal gesehen habe, dachte Ralf von Grafenstein: "Das ist überfällig! Das wird kommen! Das muss raus!" Jetzt ist es da, klein, unschuldig und unscheinbar. Man findet es bei Google."
- Date
- 23. 2.2009 16:32:44
-
Li, Z.: ¬A domain specific search engine with explicit document relations (2013)
0.01
0.01178541 = product of:
0.05892705 = sum of:
0.014290508 = weight(_text_:23 in 1210) [ClassicSimilarity], result of:
0.014290508 = score(doc=1210,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.1979932 = fieldWeight in 1210, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1210)
0.014290508 = weight(_text_:23 in 1210) [ClassicSimilarity], result of:
0.014290508 = score(doc=1210,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.1979932 = fieldWeight in 1210, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1210)
0.014290508 = weight(_text_:23 in 1210) [ClassicSimilarity], result of:
0.014290508 = score(doc=1210,freq=2.0), product of:
0.07217676 = queryWeight, product of:
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.1979932 = fieldWeight in 1210, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5840597 = idf(docFreq=3336, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1210)
0.016055528 = product of:
0.032111056 = sum of:
0.032111056 = weight(_text_:engineering in 1210) [ClassicSimilarity], result of:
0.032111056 = score(doc=1210,freq=2.0), product of:
0.10819342 = queryWeight, product of:
5.372528 = idf(docFreq=557, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29679304 = fieldWeight in 1210, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.372528 = idf(docFreq=557, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1210)
0.5 = coord(1/2)
0.2 = coord(4/20)
- Date
- 18. 3.2014 16:23:48
- Imprint
- Stockholm : KTH Electrical Engineering
-
Eversberg, B.: Zur Zukunft der Katalogisierung : ... jenseits RAK und AACR (2004)
0.01
0.008490006 = product of:
0.05660004 = sum of:
0.021639816 = weight(_text_:und in 3632) [ClassicSimilarity], result of:
0.021639816 = score(doc=3632,freq=16.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.4848303 = fieldWeight in 3632, product of:
4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
16.0 = termFreq=16.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=3632)
0.021499714 = product of:
0.042999428 = sum of:
0.042999428 = weight(_text_:allgemein in 3632) [ClassicSimilarity], result of:
0.042999428 = score(doc=3632,freq=2.0), product of:
0.10581345 = queryWeight, product of:
5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.40637016 = fieldWeight in 3632, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=3632)
0.5 = coord(1/2)
0.0134605095 = weight(_text_:der in 3632) [ClassicSimilarity], result of:
0.0134605095 = score(doc=3632,freq=6.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.29922754 = fieldWeight in 3632, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=3632)
0.15 = coord(3/20)
- Abstract
- "Katalogisierung" klingt in manchen Ohren altmodisch. Man redet heute von "Metadaten"! Gemeint ist aber nichts völlig anderes. Es gibt nur viele neue Formen, Praktiken und Nutzungen, während sich früher Katalogdaten fast nur in Katalogen und Bibliographien befanden. "Metadaten" ist nur ein neuer Oberbegriff, aber in einer Katalogdatenbank haben wir längst mehr und andersartige Datenelemente und Funktionen als in Zettelkatalogen. Es ist notwendig, weiter auszugreifen als es die klassischen Regelwerke, RAK und AACR, getan haben, und deren hergebrachte Konzepte zu überdenken.
- Footnote
- Präsentation zum Vortrag "Zur Zukunft der Katalogisierung" während des Österreichischen Bibliothekartages in Linz 22.09.2004, Themenkreis: Google und die Zukunft der bibliothekarischen Erschließung. - Zuletzt aktualisiert: 15.07.2008.
- Theme
- Katalogfragen allgemein
-
Franke-Maier, M.; Rüter, C.: Discover Sacherschließung! : Was machen suchmaschinenbasierte Systeme mit unseren inhaltlichen Metadaten? (2015)
0.01
0.007340728 = product of:
0.048938185 = sum of:
0.01874063 = weight(_text_:und in 1706) [ClassicSimilarity], result of:
0.01874063 = score(doc=1706,freq=12.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.41987535 = fieldWeight in 1706, product of:
3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
12.0 = termFreq=12.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=1706)
0.020561269 = weight(_text_:der in 1706) [ClassicSimilarity], result of:
0.020561269 = score(doc=1706,freq=14.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.4570776 = fieldWeight in 1706, product of:
3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
14.0 = termFreq=14.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=1706)
0.009636286 = product of:
0.019272571 = sum of:
0.019272571 = weight(_text_:29 in 1706) [ClassicSimilarity], result of:
0.019272571 = score(doc=1706,freq=2.0), product of:
0.070840135 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.27205724 = fieldWeight in 1706, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=1706)
0.5 = coord(1/2)
0.15 = coord(3/20)
- Abstract
- Discovery Systeme erlauben einen neuen und anderen Zugriff auf verfügbare Ressourcen einer Bibliothek als die traditionellen Online-Kataloge. Daraus ergeben sich Probleme, aber auch Chancen für die Nutzung und Sichtbarkeit der bibliothekarischen Sacherschließung. Der Vortrag gibt einen Einblick in die Funktionalitäten und Funktionsweisen von Discovery Systemen am Beispiel eines großen Players, Primo von ExLibris, sowie die Auswirkungen auf bibliothekarische inhaltliche Metadaten. Es werden Chancen und Grenzen der Technik beleuchtet. Der Vortrag schließt mit der Reflektion der Implikationen für die Arbeit im Fachreferat.
- Content
- Präsentation zur Fortbildungsveranstaltung für Fachreferentinnen und Fachreferenten der Politikwissenschaft und Soziologie, 23.01.2015.
- Date
- 2. 3.2015 10:29:44
-
Günther, M.: Vermitteln Suchmaschinen vollständige Bilder aktueller Themen? : Untersuchung der Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Suchmaschinenergebnissen in Deutschland und den USA (2016)
0.01
0.006486004 = product of:
0.043240026 = sum of:
0.0197039 = weight(_text_:und in 3068) [ClassicSimilarity], result of:
0.0197039 = score(doc=3068,freq=26.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.441457 = fieldWeight in 3068, product of:
5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
26.0 = termFreq=26.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3068)
0.01665306 = weight(_text_:der in 3068) [ClassicSimilarity], result of:
0.01665306 = score(doc=3068,freq=18.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.37019804 = fieldWeight in 3068, product of:
4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
18.0 = termFreq=18.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3068)
0.0068830615 = product of:
0.013766123 = sum of:
0.013766123 = weight(_text_:29 in 3068) [ClassicSimilarity], result of:
0.013766123 = score(doc=3068,freq=2.0), product of:
0.070840135 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.19432661 = fieldWeight in 3068, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3068)
0.5 = coord(1/2)
0.15 = coord(3/20)
- 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
-
Search Engines and Beyond : Developing efficient knowledge management systems, April 19-20 1999, Boston, Mass (1999)
0.01
0.0063031456 = product of:
0.04202097 = sum of:
0.014006989 = weight(_text_:software in 2596) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=2596,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 2596, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=2596)
0.014006989 = weight(_text_:software in 2596) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=2596,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 2596, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=2596)
0.014006989 = weight(_text_:software in 2596) [ClassicSimilarity], result of:
0.014006989 = score(doc=2596,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.17532499 = fieldWeight in 2596, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=2596)
0.15 = coord(3/20)
- Content
- Ramana Rao (Inxight, Palo Alto, CA) 7 ± 2 Insights on achieving Effective Information Access Session One: Updates and a twelve month perspective Danny Sullivan (Search Engine Watch, US / England) Portalization and other search trends Carol Tenopir (University of Tennessee) Search realities faced by end users and professional searchers Session Two: Today's search engines and beyond Daniel Hoogterp (Retrieval Technologies, McLean, VA) Effective presentation and utilization of search techniques Rick Kenny (Fulcrum Technologies, Ontario, Canada) Beyond document clustering: The knowledge impact statement Gary Stock (Ingenius, Kalamazoo, MI) Automated change monitoring Gary Culliss (Direct Hit, Wellesley Hills, MA) User popularity ranked search engines Byron Dom (IBM, CA) Automatically finding the best pages on the World Wide Web (CLEVER) Peter Tomassi (LookSmart, San Francisco, CA) Adding human intellect to search technology Session Three: Panel discussion: Human v automated categorization and editing Ev Brenner (New York, NY)- Chairman James Callan (University of Massachusetts, MA) Marc Krellenstein (Northern Light Technology, Cambridge, MA) Dan Miller (Ask Jeeves, Berkeley, CA) Session Four: Updates and a twelve month perspective Steve Arnold (AIT, Harrods Creek, KY) Review: The leading edge in search and retrieval software Ellen Voorhees (NIST, Gaithersburg, MD) TREC update Session Five: Search engines now and beyond Intelligent Agents John Snyder (Muscat, Cambridge, England) Practical issues behind intelligent agents Text summarization Therese Firmin, (Dept of Defense, Ft George G. Meade, MD) The TIPSTER/SUMMAC evaluation of automatic text summarization systems Cross language searching Elizabeth Liddy (TextWise, Syracuse, NY) A conceptual interlingua approach to cross-language retrieval. Video search and retrieval Armon Amir (IBM, Almaden, CA) CueVideo: Modular system for automatic indexing and browsing of video/audio Speech recognition Michael Witbrock (Lycos, Waltham, MA) Retrieval of spoken documents Visualization James A. Wise (Integral Visuals, Richland, WA) Information visualization in the new millennium: Emerging science or passing fashion? Text mining David Evans (Claritech, Pittsburgh, PA) Text mining - towards decision support
-
Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019)
0.01
0.0060275807 = product of:
0.04018387 = sum of:
0.015144716 = weight(_text_:und in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
0.015144716 = score(doc=4996,freq=6.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.33931053 = fieldWeight in 4996, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4996)
0.017763264 = weight(_text_:der in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
0.017763264 = score(doc=4996,freq=8.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.3948779 = fieldWeight in 4996, product of:
2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
8.0 = termFreq=8.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4996)
0.007275887 = product of:
0.02182766 = sum of:
0.02182766 = weight(_text_:22 in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
0.02182766 = score(doc=4996,freq=2.0), product of:
0.07052079 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.30952093 = fieldWeight in 4996, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4996)
0.33333334 = coord(1/3)
0.15 = coord(3/20)
- Abstract
- Die Teilblindheit unseres Lebens und unserer Bedürfniserfüllung dient als Tor unbewusster Einflussnahme.
- Content
- "Wir kennen das bereits von Google, Facebook und Amazon: Unser Internet-Verhalten wird automatisch erfasst, damit uns angepasste Inhalte präsentiert werden können. Ob uns diese Inhalte gefallen oder nicht, melden wir direkt oder indirekt zurück (Kauf, Klick etc.). Durch diese Feedbackschleife lernen solche Systeme immer besser, was sie uns präsentieren müssen, um unsere Bedürfnisse anzusprechen, und wissen implizit dadurch auch immer besser, wie sie unsere Bedürfniserfüllung - zur Konsumtion - manipulieren können."
- Date
- 19. 2.2019 17:22:00
- Source
- https://www.heise.de/tp/features/Von-der-automatisierten-Manipulation-zur-Manipulation-der-Automatisierung-4296557.html?wt_mc=nl.tp-aktuell.woechentlich
-
Austin, D.: How Google finds your needle in the Web's haystack : as we'll see, the trick is to ask the web itself to rank the importance of pages... (2006)
0.01
0.005515252 = product of:
0.036768343 = sum of:
0.012256115 = weight(_text_:software in 93) [ClassicSimilarity], result of:
0.012256115 = score(doc=93,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.15340936 = fieldWeight in 93, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=93)
0.012256115 = weight(_text_:software in 93) [ClassicSimilarity], result of:
0.012256115 = score(doc=93,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.15340936 = fieldWeight in 93, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=93)
0.012256115 = weight(_text_:software in 93) [ClassicSimilarity], result of:
0.012256115 = score(doc=93,freq=2.0), product of:
0.07989157 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.15340936 = fieldWeight in 93, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=93)
0.15 = coord(3/20)
- Abstract
- Imagine a library containing 25 billion documents but with no centralized organization and no librarians. In addition, anyone may add a document at any time without telling anyone. You may feel sure that one of the documents contained in the collection has a piece of information that is vitally important to you, and, being impatient like most of us, you'd like to find it in a matter of seconds. How would you go about doing it? Posed in this way, the problem seems impossible. Yet this description is not too different from the World Wide Web, a huge, highly-disorganized collection of documents in many different formats. Of course, we're all familiar with search engines (perhaps you found this article using one) so we know that there is a solution. This article will describe Google's PageRank algorithm and how it returns pages from the web's collection of 25 billion documents that match search criteria so well that "google" has become a widely used verb. Most search engines, including Google, continually run an army of computer programs that retrieve pages from the web, index the words in each document, and store this information in an efficient format. Each time a user asks for a web search using a search phrase, such as "search engine," the search engine determines all the pages on the web that contains the words in the search phrase. (Perhaps additional information such as the distance between the words "search" and "engine" will be noted as well.) Here is the problem: Google now claims to index 25 billion pages. Roughly 95% of the text in web pages is composed from a mere 10,000 words. This means that, for most searches, there will be a huge number of pages containing the words in the search phrase. What is needed is a means of ranking the importance of the pages that fit the search criteria so that the pages can be sorted with the most important pages at the top of the list. One way to determine the importance of pages is to use a human-generated ranking. For instance, you may have seen pages that consist mainly of a large number of links to other resources in a particular area of interest. Assuming the person maintaining this page is reliable, the pages referenced are likely to be useful. Of course, the list may quickly fall out of date, and the person maintaining the list may miss some important pages, either unintentionally or as a result of an unstated bias. Google's PageRank algorithm assesses the importance of web pages without human evaluation of the content. In fact, Google feels that the value of its service is largely in its ability to provide unbiased results to search queries; Google claims, "the heart of our software is PageRank." As we'll see, the trick is to ask the web itself to rank the importance of pages.
-
Niemann, J.: "Ich cuil das mal" : Neue Suchmaschine fordert Google heraus (2008)
0.01
0.0050008288 = product of:
0.033338856 = sum of:
0.017530253 = weight(_text_:und in 2049) [ClassicSimilarity], result of:
0.017530253 = score(doc=2049,freq=42.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.39275742 = fieldWeight in 2049, product of:
6.4807405 = tf(freq=42.0), with freq of:
42.0 = termFreq=42.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=2049)
0.0109904595 = weight(_text_:der in 2049) [ClassicSimilarity], result of:
0.0109904595 = score(doc=2049,freq=16.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.24431825 = fieldWeight in 2049, product of:
4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
16.0 = termFreq=16.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=2049)
0.004818143 = product of:
0.009636286 = sum of:
0.009636286 = weight(_text_:29 in 2049) [ClassicSimilarity], result of:
0.009636286 = score(doc=2049,freq=2.0), product of:
0.070840135 = queryWeight, product of:
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.13602862 = fieldWeight in 2049, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
0.02734375 = fieldNorm(doc=2049)
0.5 = coord(1/2)
0.15 = coord(3/20)
- Abstract
- Die neue Suchmaschine "Cuil" ist mit ehrgeizigen Zielen und großen Worten online gegangen. Dass sie keine Nutzerdaten sammelt, macht sie attraktiv - ihre deutschen Suchergebnisse weniger.
- Content
- "Daran, dass der Suchmaschinen-Gigant Google immer und in allem der Größte und Beste sein muss, haben sich Internet-Nutzer aus aller Welt längst gewöhnt. Und als das Unternehmen am Wochenende in seinem offiziellen Blog damit angab, nun den Meilenstein von eine Billion gefundener eigenständiger URLs erreicht zu haben, war das eigentlich kaum noch ein Grund aufzuhorchen. Zumal bisher der Google-Index auf 30 bis 50 Milliarden geschätzt wurde und unklar ist, ob die angeblichen Billionen Links auch indexiert sind und nicht zu großen Teilen auch zu den selben Seiten führen. Wenn nun aber plötzlich eine andere, völlig neue Suchmaschine namens "Cuil" - gesprochen "Cool"- am Start ist und behauptet, 121 Milliarden Seiten zu durchsuchen und dabei überhaupt keine Nutzerdaten speichert, ist das hingegen schon ein Anlass zum Aufhorchen. Schließlich ist man angesichts der "Daten-Kraken"-Meldungen über Google und seine Speichermethoden dankbar für jede Alternative. Gegründet wurde Cuil im Jahre 2006 von dem Ehepaar Tom Costello, ein früherer IBM-Manager und Stanford-Professor und Anna Patterson, ehemalige Google-Mitarbeiterin, in Menlo Park in Kalifornien mit einem Startkapital von 33 Millionen Dollar und startete am Wochenende offiziell den Suchbetrieb. Der ist allerdings noch stark verbesserungsfähig. Während Cuil zu dem Begriff "Schwangerschaft" angeblich 6.768.056 Treffer aufweisen kann, die allerdings in ihrer Priorisierung von Medikamenten, Blogs und Büchern eher unbrauchbar sind, stehen dem englischsprachigen User unter dem Begriff Pregnancy immerhin 241.127.157 auf den ersten Blick sehr präzise Treffer zur Verfügung. Da erscheint die Aussage Costellos, man wolle "Suchenden content-basierte Ergebnisse präsentieren und nicht nur populäre" weniger absurd. Google hat beim selben deutschen Suchbegriff über acht Millionen Treffer, zu Pregnancy über 111 Millionen. Im englischen steht Cuil Google also nicht nach, während es im deutschsprachigen Bereich allerdings auch bei Namen, Orten und Wikipedia-Einträgen noch recht bescheiden aussieht.
Viel interessanter als die imposante Zahl von 121 Milliarden, die für Sucher im Netz im Zweifelsfall viel Irrelevantes bedeutet, ist die von Google abweichende Suchergebnis-Anordnung in Spalten und zumindest der Wille, die Treffer thematisch zu ordnen und mit Bildern und beschreibendem Kontext zu versehen. Auch die Tatsache, dass laut Datenschutzrichtlinien die IP-Adressen nicht gespeichert werden und die in Cookies dokumentierten Daten über das Surfverhalten der Nutzer auch nicht, könnte potenzielle Nutzer eher locken als schiere Link-Masse. Denn Cuil ist bei weitem nicht das erste Konkurrenzprodukt von Google, erst kürzlich startete Wikipedia-Gründer Jimmy Wales das bisher ziemlich erfolglose "Wikia". Während Google in den USA laut New York Times 61,5 der Suchanfragen verbucht, hat Yahoo dort immerhin 20,9 Prozent und Microsofts Live Search 9,2 Prozent - also wäre es für Cuil schon mal ein Anfang, Microsoft Konkurrenz zu machen. Derzeit ist die neue Suchmaschine dem großen Anfrage-Ansturm allerdings nicht gewachsen und deshalb häufig nicht erreichbar."
- Date
- 29. 7.2008 18:17:14
-
Griesbaum, J.: Online Marketing : Ein Lehr- und Forschungsgebiet der Informationswissenschaft? (2019)
0.00
0.003728258 = product of:
0.03728258 = sum of:
0.015301661 = weight(_text_:und in 5418) [ClassicSimilarity], result of:
0.015301661 = score(doc=5418,freq=8.0), product of:
0.044633795 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.34282678 = fieldWeight in 5418, product of:
2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
8.0 = termFreq=8.0
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=5418)
0.021980919 = weight(_text_:der in 5418) [ClassicSimilarity], result of:
0.021980919 = score(doc=5418,freq=16.0), product of:
0.044984195 = queryWeight, product of:
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.02013827 = queryNorm
0.4886365 = fieldWeight in 5418, product of:
4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
16.0 = termFreq=16.0
2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=5418)
0.1 = coord(2/20)
- Abstract
- Die Darstellung der zentralen Kanäle des Online-Marketing wird fortgesetzt. Bei der Suchwortvermarktung werden Anzeigen auf Suchergebnisseiten geschaltet. Wichtige Größen sind hier die Inhalte, die der Werbetreibende über die gebuchten Suchanfragen definiert, die Gebotshöhe für Klicks auf die Werbeanzeige, die Klickrate und die Qualität der Zielseiten.
- Content
- Lesen Sie in der nächsten Folge: Online Marketing und Lehre - Online Marketing und Forschung.
- Series
- Zukunft der Informationswissenschaft: An den Forschungsfronten der Informationswissenschaft
