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Classification

BCA (FH K)

Date

29. 8.2011 12:21:48

GHBS

BCA (FH K)

Language

d

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D

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Content

Preface How to think about digital research / Christian Sandvig and Eszter Hargittai -- "How local is user-generated content" : a 9,000+ word essay on answering a five-word research question" : or how we learned to stop worrying (or worry less) and love the diverse challenges of our fast-moving, geographically-flavored interdisciplinary research area / Darren Gergle and Brent Hecht -- Flash mobs and the social life of public spaces : analyzing online visual data to study new forms of sociability / Virag Molnar and Aron Hsiao -- Social software as social science / Eric Gilbert and Karrie Karahalios -- Hired hands and dubious guesses : adventures in crowdsourced data collection / Aaron Shaw -- Making sense of teen life : strategies for capturing ethnographic data in a networked era / Danah Boyd -- When should we use real names in published accounts of internet research? / Amy Bruckman, Kurt Luther, and Casey Fiesler -- The art of web crawling for social science research / Michelle Shumate and Matthew Weber -- The ethnographic study of visual culture in the age of digitization / Paul Leonardi -- Read/write the digital archive: strategies for historical web research / Megan Sapnar Ankerson -- Big data, big problems, big opportunities : using internet log data to conduct social network analysis research / Brooke Foucault Welles -- Contributors -- References -- Index.

Editor

Hargittai, E. u. C. Sandvig

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Editor

Goh, D. u. S. Foo

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Footnote

Rez. in: Information - Wissenschaft und Praxis 56(2004) H.1, S.61-62 (D. Lewandowski): "Die Autoren des vorliegenden Bandes haben sich in den letzten Jahren durch ihre zahlreichen Veröffentlichungen zum Verhalten von Suchmaschinen-Nutzern einen guten Namen gemacht. Das nun erschienene Buch bietet eine Zusammenfassung der verstreut publizierten Aufsätze und stellt deren Ergebnisse in den Kontext eines umfassenderen Forschungsansatzes. Spink und Jansen verwenden zur Analyse des Nutzungsverhaltens query logs von Suchmaschinen. In diesen werden vom Server Informationen protokolliert, die die Anfragen an diesen Server betreffen. Daten, die aus diesen Dateien gewonnen werden können, sind unter anderem die gestellten Suchanfragen, die Adresse des Rechners, von dem aus die Anfrage gestellt wurde, sowie die aus den Trefferlisten ausgewählten Dokumente. Der klare Vorteil der Analyse von Logfiles liegt in der Möglichkeit, große Datenmengen ohne hohen personellen Aufwand erheben zu können. Die Daten einer Vielzahl anonymer Nutzer können analysiert werden; ohne dass dabei die Datenerhebung das Nutzerverhalten beeinflusst. Dies ist bei Suchmaschinen von besonderer Bedeutung, weil sie im Gegensatz zu den meisten anderen professionellen Information-Retrieval-Systemen nicht nur im beruflichen Kontext, sondern auch (und vor allem) privat genutzt werden. Das Bild des Nutzungsverhaltens wird in Umfragen und Laboruntersuchungen verfälscht, weil Nutzer ihr Anfrageverhalten falsch einschätzen oder aber die Themen ihrer Anfragen nicht nennen möchten. Hier ist vor allem an Suchanfragen, die auf medizinische oder pornographische Inhalte gerichtet sind, zu denken. Die Analyse von Logfiles ist allerdings auch mit Problemen behaftet: So sind nicht alle gewünschten Daten überhaupt in den Logfiles enthalten (es fehlen alle Informationen über den einzelnen Nutzer), es werden keine qualitativen Informationen wie etwa der Grund einer Suche erfasst und die Logfiles sind aufgrund technischer Gegebenheiten teils unvollständig. Die Autoren schließen aus den genannten Vor- und Nachteilen, dass sich Logfiles gut für die Auswertung des Nutzerverhaltens eignen, bei der Auswertung jedoch die Ergebnisse von Untersuchungen, welche andere Methoden verwenden, berücksichtigt werden sollten.