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Abstract

Die vorliegende Arbeit setzt auf einer eher technischen Ebene an und bietet die Grundlagen für das Verständnis der Funktionsweise und der Defizite von Web-Suchmaschinen. Während zum klassischen Information Retrieval eine breite Auswahl an Literatur vorliegt, gibt es bisher kein Werk, welches eine umfassende Darstellung des Web Information Retrieval mit seinen Unterscheidungen und Besonderheiten gegenüber dem "klassischen" Information Retrieval bietet. Monographien zum Thema Suchmaschinen behandeln vor allem deren Suchfunktionen oder konzentrieren sich allein auf algorithmische Aspekte des Web Information Retrieval. Die Forschungslitertaur liegt zum überwältigenden Teil nur in englischer Sprache vor; die Forschung selbst findet zu einem großen Teil in den USA statt. Aus diesem Grund werden Spezifika anderer Sprachen als des Englischen sowie Besonderheiten auf nationaler oder gar kontinentaler Ebene vernachlässigt. Die Konsequenzen, die sich aus den Besonderheiten des Web Information Re¬trieval ergeben, wurden bisher nur unzureichend erkannt. Suchmaschinen orientieren sich noch stark am klassischen Information Retrieval, wenn auch teils eigene Rankingkriterien gefunden wurden, vor allem die Ergänzung der klassischen Faktoren durch eine Art der Qualitätsbewertung der indexierten Dokumente. Die Arbeit soll aufzeigen, welche Schritte nötig sind, um Web Information Retrieval vor allem auch in Hinblick auf die Charakteristika der Suchmaschinen-Nutzer effektiv zu gestalten. Die Verfahren des klassischen Information Retrieval versagen hier, da sie einerseits von einer gepflegten Dokumentenkollektion, andererseits von einem geschulten Nutzer ausgehen. Suchmaschinen haben mit Problemen des sog. Index-Spamming zu kämpfen: Hierbei werden (oft in kommerziellem Interesse) inhaltlich wertlose Dokumente erstellt, die in den Trefferlisten der Suchmaschinen auf den vorderen Rängen angezeigt werden sollen, um Nutzer auf eine bestimmte Webseite zu lenken. Zwar existieren Verfahren, die ein solches Spamming verhindern sollen, allerdings können auch diese das Problem lediglich eindämmen, nicht aber verhindern. Das Problem ließe sich wenigstens zum Teil durch die Nutzer lösen, wenn diese gezielte Suchanfragen stellen würden, die solche irrelevanten Treffer ausschließen würden. Allerdings zeigt die Nutzerforschung einheitlich, dass das Wissen der Nutzer über die von ihnen verwendeten Suchmaschinen ausgesprochen gering ist; dies gilt sowohl für ihre Kenntnisse der Funktionsweise der Suchmaschinen als auch die Kenntnis der Suchfunktionen.
Die Arbeit konzentriert sich neben der Darstellung des Forschungsstands im Bereich des Web Information Retrieval auf einen nutzerzentrierten Ansatz des Aufbaus von Suchmaschinen, der sich aus dem Retrieval in klassischen Datenbanken herleitet. Als zentral für eine erfolgreiche Recherche wird dabei die Möglichkeit der gezielten Beschränkung der Recherche durch den Nutzer gesehen; die wichtigsten Faktoren sind hierbei die Einschränkung nach Aktualität, Qualität und die verbesserte Dokumentauswahl aufgrund einer erweiterten Dokumentrepräsentation. Alle drei Möglichkeiten sind in bisher verfügbaren Suchmaschinen nicht zufrieden stellend implementiert. Ein Problem bei der Bearbeitung des Themas ergab sich aus der Tatsache, dass die Forschung im Bereich Web Information Retrieval zu einem großen Teil bei den Anbietern selbst stattfindet, die darauf bedacht sind, ihre Erkenntnisse nicht zu veröffentlichen und damit der Konkurrenz zu überlassen. Viele Forschungsergebnisse können daher nur anhand der fertiggestellten Anwendungen rekonstruiert werden; hilfreich waren in manchen Fällen auch die von den Suchmaschinenbetreibern angemeldeten Patente, die für die vorliegende Arbeit ausgewertet wurden. Insgesamt zeigt sich, dass eine neue Form des Information Retrieval entstanden ist. Ziele des klassischen Information Retrieval wie die Vollständigkeit der Treffermenge verlieren ob der schieren Masse der zurückgegebenen Treffer an Bedeutung; dafür werden Faktoren der Qualitätsbewertung der Dokumente immer wichtiger. Das Web Information Retrieval setzt auf dem klassischen Information Retrieval auf und erweitert dieses wo nötig. Das Ziel bleibt aber weitgehend das gleiche: Dem Nutzer die für die Befriedigung seines Informationsbedürfnisses besten Ergebnisse zu liefern. Neben der Informationswissenschaft findet die Information-Retrieval-Forschung hauptsächlich in der Informatik statt. Der informationswissenschaftlichen Forschung kommt die Aufgabe zu, den stark technik-zentrierten Ansatz der Informatik um einen "Blick fürs Ganze" zu erweitern und insbesondere die Bedürfnisse der Nutzer in ihren Ansatz einzubinden. Aufgrund der enormen Bedeutung des Web Information Retrieval, welches in den klassischen informationswissenschaftlichen Bereich fällt, ergibt sich für die Informationswissenschaft auch die Chance, sich in diesem Thema gegenüber anderen Disziplinen zu profilieren. Zum Aufbau der Arbeit Die Arbeit lässt sich grob in zwei Hauptteile gliedern: Der erste Teil (Kap. 2-10) beschreibt den Bereich Web Information Retrieval mit allen seinen Besonderheiten in Abgrenzung zum klassischen Information Retrieval; der zweite Teil (Kap. 11-13) stellt anhand der Ergebnisse des ersten Teils einen nutzerzentrierten Ansatz der Rechercheverfeinerung in mehreren Schritten vor.

Date

11. 2.2006 20:15:29

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Suchmaschine / Problem

Subject

Suchmaschine / Problem

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Abstract

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

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Content

Inhalt: Chapter 1. Introduction to Web Search Engines: 1.1 A Short History of Information Retrieval - 1.2 An Overview of Traditional Information Retrieval - 1.3 Web Information Retrieval Chapter 2. Crawling, Indexing, and Query Processing: 2.1 Crawling - 2.2 The Content Index - 2.3 Query Processing Chapter 3. Ranking Webpages by Popularity: 3.1 The Scene in 1998 - 3.2 Two Theses - 3.3 Query-Independence Chapter 4. The Mathematics of Google's PageRank: 4.1 The Original Summation Formula for PageRank - 4.2 Matrix Representation of the Summation Equations - 4.3 Problems with the Iterative Process - 4.4 A Little Markov Chain Theory - 4.5 Early Adjustments to the Basic Model - 4.6 Computation of the PageRank Vector - 4.7 Theorem and Proof for Spectrum of the Google Matrix Chapter 5. Parameters in the PageRank Model: 5.1 The a Factor - 5.2 The Hyperlink Matrix H - 5.3 The Teleportation Matrix E Chapter 6. The Sensitivity of PageRank; 6.1 Sensitivity with respect to alpha - 6.2 Sensitivity with respect to H - 6.3 Sensitivity with respect to vT - 6.4 Other Analyses of Sensitivity - 6.5 Sensitivity Theorems and Proofs Chapter 7. The PageRank Problem as a Linear System: 7.1 Properties of (I - alphaS) - 7.2 Properties of (I - alphaH) - 7.3 Proof of the PageRank Sparse Linear System Chapter 8. Issues in Large-Scale Implementation of PageRank: 8.1 Storage Issues - 8.2 Convergence Criterion - 8.3 Accuracy - 8.4 Dangling Nodes - 8.5 Back Button Modeling

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Footnote

Ebenfalls direkt aus der Praxis erhält der Leser Informationen zum Google-PrintProgramm. Robert Milne beschreibt die Zusammenarbeit von Google und der Universität Oxford. In diesem Aufsatz wird - was dem Autor natürlich nicht anzulasten ist - ein Problem des vorliegenden Werks deutlich: Viele Informationen sind doch von sehr beschränkter Haltbarkeit. Der Redaktionsschluss war im Frühsommer 2005, sodass sich in vielen Bereichen bereits neue Entwicklungen ergeben haben. Dies ist beim Print-Programm der Fall, vor allem wird es aber bei dem Hauptthema des Bandes, nämlich Google Scholar, deutlich. Dieser Dienst wurde im November 2004 gestartet und stieß auf unterschiedlichste Reaktionen, die (anhand von Beispielen amerikanischer Bibliotheken) im Beitrag von Maurice C. York beschrieben werden. Einige Bibliotheken nahmen den Dienst begeistert auf und verlinkten diesen mit Lob versehen auf ihren Websites. Andere reagierten gegenteilig und warnten vor dessen schlechter Qualität. Auch weil vorauszusehen war, dass Google Scholar bei den Nutzern gut ankommen würde, darf das folgende Statement von einer Bibliothekswebsite geradezu als ignorant gelten: Google Scholar »is wonderful for those who do not have access to the library's databases« (S.119). Wie nun die Scholar-Nutzer auf die Bibliotheksangebote gelenkt werden können, beschreibt der ironisch »Running with the Devil« betitelte Aufsatz von Rebecca Donlan und Rachel Cooke. Die Autorinnen beschreiben den Einsatz von Link-Resolvern und gehen auf die in Google Scholar bestehenden Probleme durch unklare Bezeichnungen in den Trefferlisten ein. Einige Beispiele zeigen, dass Google Scholar auch in Kombination mit der Verlinkung auf die Bibliotheksbestände keine befriedigende Recherchesituation herstellt, sondern vielmehr weitere Anstrengungen nötig sind, um »das Beste beider Welten« zusammenzuführen. Zwei weitere Aufsätze beschäftigen sich mit der Frage, wie gut Google Scholar eigentlich ist. Einmal geht es darum, wie gut Scholar den »ACRL Information Literacy Standards« genügt. Der zweite Beitrag vergleicht Google Scholar anhand von fünf Suchaufgaben einerseits mit einem lokalen Bibliothekskatalog, andererseits mit EBSCOs Academic Search Premier und jeweils einer fachspezifischen Datenbank. Die Ergebnisse zeigen keine durchgehende Überlegenheit einer Suchlösung, vielmehr wird deutlich, dass es auf die Auswahl des richtigen Suchwerkzeugs für die bestehende Suchanfrage ankommt bzw. dass erst eine Kombination dieser Werkzeuge zu optimalen Ergebnissen führt. Man könnte also auch hier wieder sagen: Google und Bibliotheken, nicht Google oder Bibliotheken.

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Footnote

Im Kapitel über das "Sociosemantic Web" werden die groben Grundzüge der Klassifikationslehre erläutert, um dann ausführlich auf neuere Ansätze der Web-Erschließung wie Social Tagging und Folksonomies einzugehen. Auch dieses Kapitel gibt eher einen Überblick als den schon Kundigen vertiefende Informationen zu liefern. Das letzte Kapitel widmet sich schließlich der Art, wie Entscheidungen getroffen werden, der Network Culture, dem Information Overload, um schließlich zu den "Inspired Decisions" zu gelangen - Entscheidungen, die sowohl auf "sachlichen Informationen" (also den klassischen Zutaten der "informed decisions") als auch aus aus Netzwerken stammenden Informationen wie etwa Empfehlungen durch Freunde oder Community-Mitglieder irgendeiner Art gewonnen werden. Fasst man zusammen, so ist an Morvilles Text besonders bemerkenswert, dass nach einigen Jahren, in denen die Suche im Web als ein Problem der Suche in unstrukturierten Daten angesehen wurde, nun wieder verstärkt Erschließungsansätze, die auf klassische Erschließungsinstrumente zurückgreifen, propagiert werden. Zwar sollen sie nicht in ihrer ursprünglichen Form angewandt werden, da den Nutzern nicht zuzumuten ist, sich mit den entsprechenden Regeln auseinanderzusetzen, aber auch hinter der auf den ersten Blick zumindest chaotisch wirkenden Folksonomy ist das Prinzip der Klassifikation zu erkennen. Um die modernen Ansätze erfolgreich zu machen, bedarf es aber dringend Information Professionals, die das "beste aus beiden Welten" verbinden, um moderne, für den Nutzer optimale Informationssysteme zu schaffen. Für die Gesamtbewertung des Buchs gelten die bereits zu einzelnen Kapitels angeführten Kritikpunkte: In erster Linie bleibt das Buch zu sehr an der Oberfläche und wirkt irgendwie "zusammengeschrieben" anstatt als Ergebnis der tiefgreifenden Beschäftigung mit dem Thema. Als eine Einführung in aufkommende Technologien rund um die Suche ist es aber durchaus geeignet - gut lesbar ist der Text auf jeden Fall.