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Abstract

In diesem Artikel wird ein Eyetracking-Experiment beschrieben, bei dem untersucht wurde, wann und auf Basis welcher Informationen Relevanzentscheidungen bei der themenbezogenen Dokumentenbewertung fallen und welche Faktoren auf die Relevanzentscheidung einwirken. Nach einer kurzen Einführung werden relevante Studien aufgeführt, in denen Eyetracking als Untersuchungsmethode für Interaktionsverhalten mit Ergebnislisten (Information Seeking Behavior) verwendet wurde. Nutzerverhalten wird hierbei vor allem durch unterschiedliche Aufgaben-Typen, dargestellte Informationen und durch das Ranking eines Ergebnisses beeinflusst. Durch EyetrackingUntersuchungen lassen sich Nutzer außerdem in verschiedene Klassen von Bewertungs- und Lesetypen einordnen. Diese Informationen können als implizites Feedback genutzt werden, um so die Suche zu personalisieren und um die Relevanz von Suchergebnissen ohne aktives Zutun des Users zu erhöhen. In einem explorativen Eyetracking-Experiment mit 12 Studenten der Hochschule Darmstadt werden anhand der Länge der Gesamtbewertung, Anzahl der Fixationen, Anzahl der besuchten Metadatenelemente und Länge des Scanpfades zwei typische Bewertungstypen identifiziert. Das Metadatenfeld Abstract wird im Experiment zuverlässig als wichtigste Dokumenteigenschaft für die Zuordnung von Relevanz ermittelt.

Date

22. 7.2012 19:25:54

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Abstract

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von metadatenbasierten Mehr-wertdiensten für Retrievalumgebungen mit mehreren Datenbanken: a) Search Term Recommender (STR) als Dienst zum automatischen Vorschlagen von Suchbegriffen aus kontrollierten Vokabularen, b) Bradfordizing als Dienst zum Re-Ranking von Ergebnismengen nach Kernzeitschriften und c) Autorenzentralität als Dienst zum Re-Ranking von. Ergebnismengen nach Zentralität der Autoren in Autorennetzwerken. Schwerpunkt des Projektes ist die prototypische mplementierung der drei Mehrwertdienste in einer integrierten Retrieval-Testumgebung und insbesondere deren quantitative und qualitative Evaluation hinsichtlich Verbesserung der Retrievalqualität bei Einsatz der Mehrwertdienste.

Series

Fortschritte in der Wissensorganisation; Bd.12

Source

Wissen - Wissenschaft - Organisation: Proceedings der 12. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Bonn, 19. bis 21. Oktober 2009. Hrsg.: H.P. Ohly

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Abstract

In diesem Artikel wird ein Re-Ranking-Ansatz für Suchsysteme vorgestellt, der die Recherche nach wissenschaftlicher Literatur messbar verbessern kann. Das nichttextorientierte Rankingverfahren Bradfordizing wird eingeführt und anschließend im empirischen Teil des Artikels bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherche-Topics evaluiert. Dem Bradford Law of Scattering (BLS), auf dem Bradfordizing basiert, liegt zugrunde, dass sich die Literatur zu einem beliebigen Fachgebiet bzw. -thema in Zonen unterschiedlicher Dokumentenkonzentration verteilt. Dem Kernbereich mit hoher Konzentration der Literatur folgen Bereiche mit mittlerer und geringer Konzentration. Bradfordizing sortiert bzw. rankt eine Dokumentmenge damit nach den sogenannten Kernzeitschriften. Der Retrievaltest mit 164 intellektuell bewerteten Fragestellungen in Fachdatenbanken aus den Bereichen Sozial- und Politikwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin zeigt, dass die Dokumente der Kernzeitschriften signifikant häufiger relevant bewertet werden als Dokumente der zweiten Dokumentzone bzw. den Peripherie-Zeitschriften. Die Implementierung von Bradfordizing und weiteren Re-Rankingverfahren liefert unmittelbare Mehrwerte für den Nutzer.

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Abstract

Nutzer erwarten für Literaturrecherchen in wissenschaftlichen Suchsystemen einen möglichst hohen Anteil an relevanten und qualitativen Dokumenten in den Trefferergebnissen. Insbesondere die Reihenfolge und Struktur der gelisteten Ergebnisse (Ranking) spielt, neben dem direkten Volltextzugriff auf die Dokumente, für viele Nutzer inzwischen eine entscheidende Rolle. Abgegrenzt wird Ranking oder Relevance Ranking von sogenannten Sortierungen zum Beispiel nach dem Erscheinungsjahr der Publikation, obwohl hier die Grenze zu »nach inhaltlicher Relevanz« gerankten Listen konzeptuell nicht sauber zu ziehen ist. Das Ranking von Dokumenten führt letztlich dazu, dass sich die Benutzer fokussiert mit den oberen Treffermengen eines Suchergebnisses beschäftigen. Der mittlere und untere Bereich eines Suchergebnisses wird häufig nicht mehr in Betracht gezogen. Aufgrund der Vielzahl an relevanten und verfügbaren Informationsquellen ist es daher notwendig, Kernbereiche in den Suchräumen zu identifizieren und diese anschließend dem Nutzer hervorgehoben zu präsentieren. Phillipp Mayr fasst hier die Ergebnisse seiner Dissertation zum Thema »Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing für die verteilte Suche in Digitalen Bibliotheken« zusammen.

Series

Lesesaal: Der Katalog der Zukunft

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Abstract

In dieser Arbeit werden zwei Mehrwertdienste für Suchsysteme vorgestellt, die typische Probleme bei der Recherche nach wissenschaftlicher Literatur behandeln können. Die beiden Mehrwertdienste semantische Heterogenitätsbehandlung am Beispiel Crosskonkordanzen und Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing, die in unterschiedlichen Phasen der Suche zum Einsatz kommen, werden in diesem Buch ausführlich beschrieben und evaluiert. Für die Tests wurden Fragestellungen und Daten aus zwei Evaluationsprojekten (CLEF und KoMoHe) verwendet. Die intellektuell bewerteten Dokumente stammen aus insgesamt sieben Fachdatenbanken der Fächer Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind in das GESIS-Projekt IRM eingeflossen.

Content

Die vorliegende Arbeit wurde von der Philosophischen Fakultät I, der Humboldt-Universität zu Berlin im Jahr 2009 als Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doctor philosophiae (Dr. phil.) angenommen.

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Abstract

Im August 2009 wurde SKOS "Simple Knowledge Organization System" als neuer Standard für web-basierte kontrollierte Vokabulare durch das W3C veröffentlicht1. SKOS dient als Datenmodell, um kontrollierte Vokabulare über das Web anzubieten sowie technisch und semantisch interoperabel zu machen. Perspektivisch kann die heterogene Landschaft der Erschließungsvokabulare über SKOS vereinheitlicht und vor allem die Inhalte der klassischen Datenbanken (Bereich Fachinformation) für Anwendungen des Semantic Web, beispielsweise als Linked Open Data2 (LOD), zugänglich und stär-ker miteinander vernetzt werden. Vokabulare im SKOS-Format können dabei eine relevante Funktion einnehmen, indem sie als standardisiertes Brückenvokabular dienen und semantische Verlinkung zwischen erschlossenen, veröffentlichten Daten herstellen. Die folgende Fallstudie skizziert ein Szenario mit drei thematisch verwandten Thesauri, die ins SKOS-Format übertragen und inhaltlich über Crosskonkordanzen aus dem Projekt KoMoHe verbunden werden. Die Mapping Properties von SKOS bieten dazu standardisierte Relationen, die denen der Crosskonkordanzen entsprechen. Die beteiligten Thesauri der Fallstudie sind a) TheSoz (Thesaurus Sozialwissenschaften, GESIS), b) STW (Standard-Thesaurus Wirtschaft, ZBW) und c) IBLK-Thesaurus (SWP).

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Content

Die Studie wurde auf der diesjährigen CLEF-Konferenz mit dem Best Poster Award ausgezeichnet.