Search (130 results, page 1 of 7)

0.030279964 = product of:
  0.06055993 = sum of:
    0.010096614 = weight(_text_:in in 344) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010096614 = score(doc=344,freq=4.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.17003182 = fieldWeight in 344, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=344)
    0.026805183 = weight(_text_:und in 344) [ClassicSimilarity], result of:
      0.026805183 = score(doc=344,freq=4.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.27704588 = fieldWeight in 344, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=344)
    0.02365813 = product of:
      0.04731626 = sum of:
        0.04731626 = weight(_text_:22 in 344) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04731626 = score(doc=344,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 344, 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=344)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

Abstract

In diesem Kapitel wird beschrieben, wie Suchmaschinen Suchanfragen interpretieren können, um letztendlich den Nutzern besser auf ihren Kontext zugeschnittene Ergebnisse liefern zu können. Nach einer Diskussion der Notwendigkeit und der Einsatzmöglichkeiten des Query Understanding wird aufgezeigt, auf welcher Datenbasis und an welchen Ansatzpunkten Suchanfragen interpretiert werden können. Dann erfolgt eine Erläuterung der Interpretationsmöglichkeiten anhand der Suchanfragen-Facetten von Calderon-Benavides et al. (2010), welcher sich eine Diskussion der Verfahren zur Ermittlung der Facetten anschließt.

Date

18. 9.2018 18:22:18

Source

Handbuch Internet-Suchmaschinen, 2: Neue Entwicklungen in der Web-Suche. Hrsg.: D. Lewandowski

0.028643731 = product of:
  0.057287462 = sum of:
    0.011288359 = weight(_text_:in in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
      0.011288359 = score(doc=3447,freq=20.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.19010136 = fieldWeight in 3447, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
    0.03417004 = weight(_text_:und in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03417004 = score(doc=3447,freq=26.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = 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)
    0.011829065 = product of:
      0.02365813 = sum of:
        0.02365813 = weight(_text_:22 in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02365813 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = 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)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

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/

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

0.026873626 = product of:
  0.05374725 = sum of:
    0.0075724614 = weight(_text_:in in 1491) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0075724614 = score(doc=1491,freq=4.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.12752387 = fieldWeight in 1491, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1491)
    0.02843119 = weight(_text_:und in 1491) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02843119 = score(doc=1491,freq=8.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.29385152 = fieldWeight in 1491, 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=1491)
    0.017743597 = product of:
      0.035487194 = sum of:
        0.035487194 = weight(_text_:22 in 1491) [ClassicSimilarity], result of:
          0.035487194 = score(doc=1491,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23214069 = fieldWeight in 1491, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=1491)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

Abstract

Wenn man die Recherche in Suchmaschinen als Vorbereitung einer Entscheidung betrachtet, kommt diesen Suchwerkzeugen aufgrund der Masse der an sie ge­stellten Anfragen eine nicht zu unterschätzende Bedeutung zu. Macht haben Suchmaschinen vor allem dadurch, dass sie entscheiden, was ein Nutzer zu seiner Suchanfrage zu sehen bekommt, verstärkt durch die ­Entscheidung, an welcher Stelle und in welcher Darstellungsform die Ergebnisse angezeigt werden. Im Suchprozess gibt es zahlreiche Stellen, an denen das Design der Suchmaschine die Entscheidung des Nutzers für oder gegen bestimmte Ergebnisse beeinflusst. Zusammen mit der externen Beeinflussung der Suchergebnisse durch sog. Suchmaschinenoptimierung ergibt sich eine Steuerung der Nutzer hin zu bestimmten Ergebnissen und ­Ergebnisformen. Der Artikel zeigt, wo Suchmaschinen Einfluss auf unsere Entscheidungsvorbereitung bzw. Entscheidungsfindung nehmen, an welchen Punkten dem durch einen bewussteren Umgang mit den Suchmaschinen entgegengewirkt werden kann, aber auch wo die Grenzen der eigenen Entscheidungsmöglichkeiten liegen.

Date

22. 9.2014 18:54:11

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 65(2014) H.4/5, S.231-238

0.024757672 = product of:
  0.049515344 = sum of:
    0.0059865564 = weight(_text_:in in 3080) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0059865564 = score(doc=3080,freq=10.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.10081647 = fieldWeight in 3080, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3080)
    0.030982168 = weight(_text_:und in 3080) [ClassicSimilarity], result of:
      0.030982168 = score(doc=3080,freq=38.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.32021725 = fieldWeight in 3080, product of:
          6.164414 = tf(freq=38.0), with freq of:
            38.0 = termFreq=38.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3080)
    0.012546619 = product of:
      0.025093239 = sum of:
        0.025093239 = weight(_text_:22 in 3080) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025093239 = score(doc=3080,freq=4.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.16414827 = fieldWeight in 3080, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3080)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

Abstract

In der digitalen Welt wäscht ein Permaregen der Informationen ganz zentrale Standards wie Objektivität und Wahrheit aus. Die Folge: eine Demokratie der «Nichtwissenwollengesellschaft».

Content

"Es gibt Daten, Informationen und Fakten. Wenn man mir eine Zahlenreihe vorsetzt, dann handelt es sich um Daten: unterscheidbare Einheiten, im Fachjargon: Items. Wenn man mir sagt, dass diese Items stündliche Temperaturangaben der Aare im Berner Marzilibad bedeuten, dann verfüge ich über Information - über interpretierte Daten. Wenn man mir sagt, dies seien die gemessenen Aaretemperaturen am 22. August 2016 im Marzili, dann ist das ein Faktum: empirisch geprüfte interpretierte Daten. Dieser Dreischritt - Unterscheiden, Interpretieren, Prüfen - bildet quasi das Bindemittel des Faktischen, «the matter of fact». Wir alle führen den Dreischritt ständig aus und gelangen so zu einem relativ verlässlichen Wissen und Urteilsvermögen betreffend die Dinge des Alltags. Aber wie schon die Kurzcharakterisierung durchblicken lässt, bilden Fakten nicht den Felsengrund der Realität. Sie sind kritikanfällig, sowohl von der Interpretation wie auch von der Prüfung her gesehen. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Es kann durchaus sein, dass man uns zwei unterschiedliche «faktische» Temperaturverläufe der Aare am 22. August 2016 vorsetzt.
- Das Amen des postmodernen Denkens Was nun? Wir führen den Unterschied zum Beispiel auf Ablesefehler (also auf falsche Interpretation) zurück oder aber auf verschiedene Messmethoden. Sofort ist ein Deutungsspielraum offen. Nietzsches berühmtes Wort hallt wider, dass es nur Interpretationen, keine Fakten gebe. Oder wie es im Englischen heisst: «Facts are factitious» - Fakten sind Artefakte, sie sind künstlich. Diese Ansicht ist quasi das Amen des postmodernen Denkens. Und als besonders tückisch an ihr entpuppt sich ihre Halbwahrheit. Es stimmt, dass Fakten oft das Ergebnis eines langwierigen Erkenntnisprozesses sind, vor allem heute, wo wir es immer mehr mit Aussagen über komplexe Systeme wie Migrationsdynamik, Meteorologie oder Märkte zu tun bekommen. Der Interpretationsdissens unter Experten ist ja schon fast sprichwörtlich.
- Als eine regelrechte Sumpfblüte aus dem Szenario des «Bullshits» präsentiert sich der republikanische Präsidentschaftskandidat Donald Trump. Aber Künstlichkeit des Faktischen bedeutet nun gerade nicht Unverbindlichkeit. Dieser Fehlschluss stellt sich nicht nur für die Erkenntnistheorie als ruinös heraus, sondern vor allem auch für die Demokratie. Zur Erläuterung benütze ich drei politische Szenarien: jenes der Wahrheit, jenes der Macht und jenes des «Bullshits». Im Szenario der Wahrheit überprüfen wir eine Aussage, bis wir den robusten Konsens für einen Entscheid gefunden haben: Die Aussage ist wahr oder falsch, tertium non datur. Lügner werden überführt, wie US-Aussenminister Colin Powell, der 2003 in der Uno die Intervention im Irak mit falschen faktischen Behauptungen begründete. Dieser Makel haftet ihm bis heute an. Dies gerade auch - und das muss man ihm zugutehalten -, weil Powell das Szenario der Wahrheit anerkennt. George W. Bush und seine Kamarilla im Irakkrieg etablierten dagegen das Szenario der Macht.
Ron Suskind, Journalist bei der «New York Times», zitierte 2004 einen Chefberater der Regierung Bush. «Er sagte, Typen wie ich gehörten, wie das genannt wurde, der <realitätsbasierten> Gemeinschaft an», schreibt Suskind. Aber so funktioniere die Welt nicht mehr: «Wir sind jetzt ein Weltreich», so der Berater, «und wenn wir handeln, schaffen wir unsere eigene Realität. Und während Sie in dieser Realität Nachforschungen anstellen, handeln wir schon wieder und schaffen neue Realitäten, die Sie auch untersuchen können, und so entwickeln sich die Dinge. Wir sind die Akteure der Geschichte, und Ihnen, Ihnen allen bleibt, nachzuforschen, was wir tun.» Als eine regelrechte Sumpfblüte aus dem Szenario des «Bullshits» präsentiert sich der gegenwärtige republikanische Präsidentschaftskandidat Donald Trump. Mit demonstrativer Schamlosigkeit produziert er Unwahrheiten und Widersprüche und schert sich einen Dreck um die Folgen. Paradoxerweise macht ihn diese Unglaubwürdigkeit umso glaubwürdiger, weil er sich im «Bullshit» geradezu suhlt. Er tritt auf mit dem Habitus: Seht doch, ich bin der, als den ihr Politiker schon immer sehen wolltet - ein Behaupter, Wortverdreher, Lügner! Ich bin nur ehrlich - ehrlich unehrlich! Das postfaktische Zeitalter lässt sich nun einfach dadurch charakterisieren, dass in ihm das Szenario der Wahrheit gegenüber den beiden anderen Szenarien immer mehr an Gewicht verliert. ...
- Bewirtschaftung von Launen Bewirtschaftung von Launen: Das ist die politische Verlockung des postfaktischen Zeitalters. Ihr kommt die Internetgesellschaft als «Nichtwissenwollengesellschaft» entgegen. Wir fragen nicht, wie man objektives Wissen gewinnt und wie es begründet ist. Wir googeln. Wir haben die Suchmaschine bereits dermassen internalisiert, dass wir Wissen und Googeln gleichsetzen. Das führt zum gefährlichen Zustand erkenntnistheoretischer Verantwortungslosigkeit. Google-Wissen ist Wissensersatz. Es treibt uns das «Sapere aude» Kants aus: Wagnis und Mut, nach Gründen zu fragen, eine Aussage zu prüfen, bis wir herausgefunden haben, ob sie stimmt oder nicht. Demokratie ist der politische Raum, der uns das Recht für dieses Fragen und Prüfen gibt. In ihm beugt sich die Macht dem Argument, nicht das Argument sich der Macht. Allein schon indem man dies ausspricht, muss man zugeben, dass von einem gefährdeten Ideal die Rede ist. Die Zersetzung der Demokratie beginnt mit der Zersetzung ihrer erkenntnistheoretischen Grundlagen. Das heisst, sie ist bereits im Gange. Zeit, dass wir uns bewusstmachen, was auf dem Spiel steht."

0.022013616 = product of:
  0.06604084 = sum of:
    0.042382717 = weight(_text_:und in 1484) [ClassicSimilarity], result of:
      0.042382717 = score(doc=1484,freq=10.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.438048 = fieldWeight in 1484, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1484)
    0.02365813 = product of:
      0.04731626 = sum of:
        0.04731626 = weight(_text_:22 in 1484) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04731626 = score(doc=1484,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 1484, 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=1484)
      0.5 = coord(1/2)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Dieses Whitepaper beschäftigt sich mit der Definition und Bewertung von Faktoren, die eine hohe Rangkorrelation-Koeffizienz mit organischen Suchergebnissen aufweisen und dient dem Zweck der tieferen Analyse von Suchmaschinen-Algorithmen. Die Datenerhebung samt Auswertung bezieht sich auf Ranking-Faktoren für Google-Deutschland im Jahr 2014. Zusätzlich wurden die Korrelationen und Faktoren unter anderem anhand von Durchschnitts- und Medianwerten sowie Entwicklungstendenzen zu den Vorjahren hinsichtlich ihrer Relevanz für vordere Suchergebnis-Positionen interpretiert.

Date

13. 9.2014 14:45:22

0.021689413 = product of:
  0.043378826 = sum of:
    0.008879498 = weight(_text_:in in 3374) [ClassicSimilarity], result of:
      0.008879498 = score(doc=3374,freq=22.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.14953499 = fieldWeight in 3374, product of:
          4.690416 = tf(freq=22.0), with freq of:
            22.0 = termFreq=22.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3374)
    0.02562753 = weight(_text_:und in 3374) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02562753 = score(doc=3374,freq=26.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.2648742 = fieldWeight in 3374, product of:
          5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
            26.0 = termFreq=26.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3374)
    0.008871798 = product of:
      0.017743597 = sum of:
        0.017743597 = weight(_text_:22 in 3374) [ClassicSimilarity], result of:
          0.017743597 = score(doc=3374,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.116070345 = fieldWeight in 3374, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3374)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

Content

"Googeln hat es bis in den Duden geschafft. Kein Wunder, dass viele das Angebot aus dem kalifornischen Mountain View quasi als amtliche Internet-Suchmaschine betrachten und nutzen. Wegen seiner unzähligen Zusatzdienste vom Webmailer bis hin zu Onlinekarten hat sich Google aber auch den Ruf eines Datenkraken erworben. Auch deshalb wenden sich viele Nutzer den Suchmaschinen der Konkurrenz zu. So propagiert der Verein für freien Wissenszugang (Suma eV) aus Hannover, dass es wichtig sei, "mehrere, unabhängig voneinander arbeitende Suchmaschinen einzusetzen, um einen möglichst neutralen und umfassenden Überblick geeigneter Quellen zu erhalten". Schirmherr des Vereins ist der MP3-Erfinder Karlheinz Brandenburg. Bei einem Quasi-Monopol wie es Google innehat, bestehe "auf Dauer die Gefahr, dass die Ergebnisse der Informationssuche von Einflüssen nicht allgemein erkennbarer Mechanismen der Betreiber geleitet werden." Laut dem Internet-Statistikdienst Hitslink liefen in diesem Jahr bisher knapp 86 Prozent aller Suchanfragen weltweit über Google. Platz zwei belegt weit abgeschlagen Yahoo mit knapp sechs Prozent. Microsofts Suche Bing belegt - noch nicht einmal ein Jahr alt - mit gut drei Prozent bereits den dritten Rang. Vergleichsweise stark genutzt wird rund um den Globus auch noch die globale Suche von Ask. Hindernisse türmen sich vor wechselfreudigen Surfern jedenfalls nicht auf und Probieren kostet nichts. Jeder beliebige Suchdienst lässt sich bei Browsern wie Firefox oder Internet Explorer mühelos einbinden oder als Startseite festlegen.
Wer den großen Google-Konkurrenten erst einmal im Blindtest auf den Zahn fühlen will, kann das unter http://blindsearch.fejus.com tun. Die Suchergebnisse werden im gleichen Design in drei Spal- ten nebeneinander dargestellt. Erst, wenn der Nutzer sein Votum abgegeben hat, in welcher Spalte die seiner Meinung nach besten Ergebnisse stehen, lüftet die Seite das Geheimnis und zeigt die Logos von Bing, Yahoo und Google an. Der Verein Suma zieht das Fazit, dass "The Big Three" qualitativ gleichwertig seien. Am Tempo gibt es bei den großen Suchmaschinen nichts zu bemängeln. Alle drei spucken ihre Ergebnisse zügig aus. Google und Yahoo zeigen beim Tippen Suchvorschläge an und verfügen über einen Kinder- und Jugendschutzfilter. Letzterer lässt sich auch bei Bing einschalten. Auf die Booleschen Operatoren ("AND", "OR" etc.), die Suchbegriffe logisch verknüpfen, verstehen sich die meisten Suchmaschinen. Yahoo bietet zusätzlich die Suche mit haus- gemachten Abkürzungen an. Shortcuts für die fixe Suche nach Aktienkursen, Call-byCall-Vorwahlen, dem Wetter oder eine Taschenrechnerfunktion finden sich unter http://de.search.yahoo.com/info/shortcuts. Vergleichbar ist das Funktionsangebot von Google, das unter www.google.com/intl/de/help/features.html aufgelistet ist. Das Unternehmen bietet auch die Volltextsuche in Büchern, eine Suche in wissenschaftlichen Veröffentlichungen oder die Recherche nach öffentlich verfügbarem Programmiercodes an. Bei den großen Maschinen lassen sich in der erweiterten Suche auch Parameter wie Sprachraum, Region, Dateityp, Position des Suchbegriffs auf der Seite, Zeitraum der letzten Aktualisierung und Nutzungsrechte einbeziehen. Ganz so weit ist die deutsche Suche von Ask, die sich noch im Betastudium befindet, noch nicht (http://de.ask.com). Praktisch ist aber die Voran-sicht der Seiten in einem Popup-Fenster beim Mouseover über das Fernglas-Symbol vor den Suchbegriffen. Die globale Ask-Suche (www.ask.com) ist schon weiter und zeigt wie Google direkt auch Bilder zu den relevantesten Foto- und Video-Suchergebnissen an.
Unzählige kleinere und Spezial-Suchmaschinen bieten Einblicke in Ecken des Netzes, zu denen man mit den Großen eher nicht gelangt wä- re. Nach wie vor gibt es auch Verzeichnisdienste. die Seiten in genau beschriebenen Kategorien auflisten. Dazu gehört www.dmoz.org. Um mehrere Maschinen und Verzeichnisdienste gleichzeitig abzufragen, empfehlen sich Metasuchmaschinen. Eine der bekanntesten ist MetaGer, ein Projekt der Universität Hannover. Eine weitere interessante Metasuchmaschine, deren Ergebnisse aber auf Nordamerika zugeschnitten sind, ist www.clusty.com. Wie der Name andeutet, bündelt sie die Suchergebnisse zu logischen Clustern. Auch praktisch: Beim Klick auf die Lupensymbole hinter den Suchergebnissen öffnen sich beliebig viele Vorschauen direkt in der Web- seite. Ob das Googeln ohne Google irgendwann nichts besonderes mehr ist, hängt maßgeblich von den Surfern ab - davon ist man beim Verein für freien Wissenszugang überzeugt: Änderungen seien ,;weniger durch neue Technologien, sondern vor allem durch verändertes Nutzerverhalten aufgrund steigender Informationskompetenz zu erwarten."

Date

3. 5.1997 8:44:22

0.021470554 = product of:
  0.04294111 = sum of:
    0.0044621155 = weight(_text_:in in 3815) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0044621155 = score(doc=3815,freq=2.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.07514416 = fieldWeight in 3815, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3815)
    0.02369266 = weight(_text_:und in 3815) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02369266 = score(doc=3815,freq=8.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.24487628 = fieldWeight in 3815, 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=3815)
    0.014786332 = product of:
      0.029572664 = sum of:
        0.029572664 = weight(_text_:22 in 3815) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029572664 = score(doc=3815,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.19345059 = fieldWeight in 3815, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=3815)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(3/6)

Content

"Bei der Suche nach Politikern und Parteien über Suchmaschinen wie Google spielt Personalisierung einem Forschungsprojekt zufolge eine geringere Rolle als bisher angenommen. Bei der Eingabe von Politikernamen erhalten verschiedene Nutzer größtenteils die gleichen Ergebnisse angezeigt, lautet ein gestern veröffentlichtes Zwischenergebnis einer Analyse im Auftrag der Landesmedienanstalten. Die Ergebnisse stammen aus dem Forschungsprojekt "#Datenspende: Google und die Bundestagswahl2017" der Initiative AIgorithmWatch und der Technischen Universität Kaiserslautern. Im Durchschnitt erhalten zwei unterschiedliche Nutzer demnach bei insgesamt neun Suchergebnissen sieben bis acht identische Treffer, wenn sie mit Google nach Spitzenkandidaten der Parteien im Bundestagswahlkampf suchen. Die Suchergebnisse zu Parteien unterscheiden sich allerdings stärker. Bei neun Suchanfragen gebe es hier nur fünf bis sechs gemeinsame Suchergebnisse, fanden die Wissenschaftler heraus. Die Informatikprofessorin Katharina Zweig von der TU Kaiserslautern zeigte sich überrascht, dass die Suchergebisse verschiedener Nutzer sich so wenig unterscheiden. "Das könnte allerdings morgen schon wieder anders aussehen", warnte sie, Die Studie beweise erstmals, dass es grundsätzlich möglich sei, Algorithmen von Intermediären wie Suchmaschinen im Verdachtsfall nachvollziehbar zu machen. Den Ergebnissen zufolge gibt es immer wieder kleine Nutzergruppen mit stark abweichenden Ergebnislisten. Eine abschließende, inhaltliche Bewertung stehe noch aus. Für das Projekt haben nach Angaben der Medienanstalt bisher fast 4000 freiwillige Nutzer ein von den Forschern programmiertes Plug-ln auf ihrem Computer- installiert. Bisher seien damitdrei Millionen gespendete Datensätze gespeichert worden. Das Projekt wird finanziert von den Landesmedienanstalten Bayern, Berlin-Brandenburg, Hessen, Rheinland-Pfalz, Saarland und Sachsen." Vgl. auch: https://www.swr.de/swraktuell/rp/kaiserslautern/forschung-in-kaiserslautern-beeinflusst-google-die-bundestagswahl/-/id=1632/did=20110680/nid=1632/1mohmie/index.html. https://www.uni-kl.de/aktuelles/news/news/detail/News/aufruf-zur-datenspende-welche-nachrichten-zeigt-die-suchmaschine-google-zur-bundestagswahl-an/.

Date

22. 7.2004 9:42:33

0.018887162 = product of:
  0.056661487 = sum of:
    0.014278769 = weight(_text_:in in 350) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014278769 = score(doc=350,freq=8.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.24046129 = fieldWeight in 350, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=350)
    0.042382717 = weight(_text_:und in 350) [ClassicSimilarity], result of:
      0.042382717 = score(doc=350,freq=10.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.438048 = fieldWeight in 350, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=350)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Dieser Artikel befasst sich mit der Usability und User Experience in Suchmaschinen. Dabei fließt eine detaillierte Betrachtung der Nutzer, des Suchprozesses und der Suchkomponenten mit ein. Er gibt sowohl eine Einführung in die Methoden zur Messung und Optimierung der Usability als auch wie diese mit Hilfe von Metriken gemessen und gezielt optimiert werden kann. Dies erfolgt durch eine Vorstellung der Usability-Methoden mit Anwendungsbeispielen als Hilfestellung im Rahmen der Produktentwicklung einer Suche.

Source

Handbuch Internet-Suchmaschinen, 2: Neue Entwicklungen in der Web-Suche. Hrsg.: D. Lewandowski

0.018829215 = product of:
  0.056487642 = sum of:
    0.032829512 = weight(_text_:und in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
      0.032829512 = score(doc=4996,freq=6.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = 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)
    0.02365813 = product of:
      0.04731626 = sum of:
        0.04731626 = weight(_text_:22 in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04731626 = score(doc=4996,freq=2.0), product of:
            0.15286934 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043654136 = 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)
      0.5 = coord(1/2)
  0.33333334 = coord(2/6)

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

0.018249499 = product of:
  0.054748494 = sum of:
    0.012365777 = weight(_text_:in in 5024) [ClassicSimilarity], result of:
      0.012365777 = score(doc=5024,freq=6.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.2082456 = fieldWeight in 5024, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=5024)
    0.042382717 = weight(_text_:und in 5024) [ClassicSimilarity], result of:
      0.042382717 = score(doc=5024,freq=10.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.438048 = fieldWeight in 5024, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=5024)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

In diesem Beitrag wird ein Nutzermodell für Relevanzbewertungen in akademischen Informationssystemen unter Berücksichtigung von Popularitätsdaten vorgestellt. Das Modell stellt erstmals eine systematische Darstellung der Einflussgrößen von Relevanzbewertungen vor und nimmt eine explizite Unterscheidung zwischen Relevanzmerkmalen, Relevanzkriterien und Relevanzfaktoren vor. Der Fokus liegt auf Suchergebnissen, die neben den üblichen Elementen wie Titel und Beschreibung auch Popularitätsdaten enthalten, wie zum Beispiel Zitations- oder Downloadzahlen zu einem Werk.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.24-32

0.017307041 = product of:
  0.05192112 = sum of:
    0.009274333 = weight(_text_:in in 5022) [ClassicSimilarity], result of:
      0.009274333 = score(doc=5022,freq=6.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.1561842 = fieldWeight in 5022, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5022)
    0.042646788 = weight(_text_:und in 5022) [ClassicSimilarity], result of:
      0.042646788 = score(doc=5022,freq=18.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.4407773 = fieldWeight in 5022, product of:
          4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
            18.0 = termFreq=18.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5022)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

In diesem Aufsatz stellen wir eine repräsentative Multimethodenstudie (bestehend aus Umfrage, aufgabenbasierter Nutzerstudie und OnlineExperiment) zum Wissen und Verhalten der deutschen Internetnutzer bezüglich der Anzeigen auf Google-Suchergebnisseiten vor. Die Ergebnisse zeigen, dass die überwiegende Mehrzahl der Nutzenden nicht hinreichend in der Lage ist, Werbung von organischen Ergebnissen zu unterscheiden. Die aufgabenbasierte Studie zeigt, dass lediglich 1,3 Prozent der Teilnehmenden alle Anzeigen und organischen Ergebnisse richtig markieren konnten. 9,6 Prozent haben ausschließlich korrekte Markierungen vorgenommen, dabei aber keine Vollständigkeit erreicht. Aus den Ergebnissen der Umfrage geht hervor, dass es viele Unklarheiten gibt über das Geschäftsmodell von Google und die Art und Weise, wie Suchmaschinenwerbung funktioniert. Die Ergebnisse des Online-Experiments zeigen, dass Nutzende, die die Unterscheidung zwischen Anzeigen und organischen Ergebnissen nicht verstehen, etwa doppelt so häufig auf Anzeigen klicken wie diejenigen, die diese Unterscheidung verstehen. Implikationen für die Forschung ergeben sich in den Bereichen Wiederholungsstudien bzw. Monitoring der Anzeigendarstellung, vertiefende Laborstudien, Modelle des Informationsverhaltens, Informationskompetenz und Entwicklung fairer Suchmaschinen.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.3-14

0.01721226 = product of:
  0.05163678 = sum of:
    0.008924231 = weight(_text_:in in 3068) [ClassicSimilarity], result of:
      0.008924231 = score(doc=3068,freq=8.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.15028831 = fieldWeight in 3068, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3068)
    0.04271255 = weight(_text_:und in 3068) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04271255 = score(doc=3068,freq=26.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = 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)
  0.33333334 = coord(2/6)

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.

0.016281638 = product of:
  0.04884491 = sum of:
    0.014110449 = weight(_text_:in in 3325) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014110449 = score(doc=3325,freq=20.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.2376267 = fieldWeight in 3325, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3325)
    0.03473446 = product of:
      0.06946892 = sum of:
        0.06946892 = weight(_text_:ausbildung in 3325) [ClassicSimilarity], result of:
          0.06946892 = score(doc=3325,freq=2.0), product of:
            0.23429902 = queryWeight, product of:
              5.3671665 = idf(docFreq=560, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.29649687 = fieldWeight in 3325, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3671665 = idf(docFreq=560, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=3325)
      0.5 = coord(1/2)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

It is important for education in computer science and information systems to keep up to date with the latest development in technology. With the rapid development of the Internet and the Web, many schools have included Internet-related technologies, such as Web search engines and e-commerce, as part of their curricula. Previous research has shown that it is effective to use search engine development tools to facilitate students' learning. However, the effectiveness of these tools in the classroom has not been evaluated. In this article, we review the design of three search engine development tools, SpidersRUs, Greenstone, and Alkaline, followed by an evaluation study that compared the three tools in the classroom. In the study, 33 students were divided into 13 groups and each group used the three tools to develop three independent search engines in a class project. Our evaluation results showed that SpidersRUs performed better than the two other tools in overall satisfaction and the level of knowledge gained in their learning experience when using the tools for a class project on Internet applications development.

Theme

Ausbildung

0.01606845 = product of:
  0.048205346 = sum of:
    0.009274333 = weight(_text_:in in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
      0.009274333 = score(doc=2133,freq=24.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.1561842 = fieldWeight in 2133, product of:
          4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
            24.0 = termFreq=24.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
    0.038931012 = weight(_text_:und in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038931012 = score(doc=2133,freq=60.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = 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)
  0.33333334 = coord(2/6)

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

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

0.016001623 = product of:
  0.048004866 = sum of:
    0.010096614 = weight(_text_:in in 2097) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010096614 = score(doc=2097,freq=4.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.17003182 = fieldWeight in 2097, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2097)
    0.037908252 = weight(_text_:und in 2097) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037908252 = score(doc=2097,freq=8.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.39180204 = fieldWeight in 2097, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2097)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Das Programm stand unter dem Motto "Die Internet Wirtschaft - Geld verdienen im Internet". Den etwa 50 live Teilnehmenden berichteten Experten aus der Internet-Wirtschaft über ihre Geschäftsmodelle sowie die Erfolgsfaktoren. Am Nachmittag ging es unter dem Überbegriff "Netzpolitik" um aktuelle Diskussionen mit wirtschaftspolitischem Hintergrund und in den beiden Podiumssitzungen teils ungewohnt hitzig und persönlich "giftig" aber sehr aktuell um "Anonymität im Netz, ein Bürgerrecht?" und um die netzpolitischen Koalitionsverhandlungen in Berlin.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 62(2011) H.6/7, S.329-330

0.016000442 = product of:
  0.048001327 = sum of:
    0.005354538 = weight(_text_:in in 5025) [ClassicSimilarity], result of:
      0.005354538 = score(doc=5025,freq=2.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.09017298 = fieldWeight in 5025, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5025)
    0.042646788 = weight(_text_:und in 5025) [ClassicSimilarity], result of:
      0.042646788 = score(doc=5025,freq=18.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.4407773 = fieldWeight in 5025, product of:
          4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
            18.0 = termFreq=18.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5025)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

In diesem Artikel präsentieren wir die Durchführung und die Ergebnisse eines interdisziplinären Forschungsprojekts zum Thema automatisierte Lebensmittelkontrolle im Web. Es wurden Kompetenzen aus den Disziplinen Lebensmittelwissenschaft, Rechtswissenschaft, Informationswissenschaft und Informatik dazu genutzt, ein detailliertes Konzept und einen Software-Prototypen zu entwickeln, um das Internet nach Produktangeboten zu durchsuchen, die gegen das Lebensmittelrecht verstoßen. Dabei wird deutlich, wie ein solcher Anwendungsfall von den Methoden der Information-Retrieval-Evaluierung profitiert, und wie sich mit relativ geringem Aufwand eine flexible Software programmieren lässt, die auch für eine Vielzahl anderer Fragestellungen einsetzbar ist. Die Ergebnisse des Projekts zeigen, wie komplexe Arbeitsprozesse einer Behörde mit Hilfe der Methoden von Retrieval-Tests und gängigen Verfahren aus dem maschinellen Lernen effektiv und effizient unterstützt werden können.

Field

Lebensmittel und Ernährung

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.33-45

0.015968312 = product of:
  0.04790493 = sum of:
    0.010820055 = weight(_text_:in in 175) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010820055 = score(doc=175,freq=6.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.1822149 = fieldWeight in 175, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=175)
    0.037084877 = weight(_text_:und in 175) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037084877 = score(doc=175,freq=10.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.38329202 = fieldWeight in 175, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=175)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Einige Inhalte von Multimedia-Dokumenten (Bilder, Musikstücke, Videos) stellen Emotionen dar oder können Emotionen beim Benutzer auslösen. Das Ziel des emotionalen Information Retrieval (EmIR) und insbesondere unserer Forschung ist es, dieses emotionale Wissen in den Dokumenten zu identifizieren und es in einer neuen Art von webbasiertem Informationsdienst nutzbar zu machen. In diesem Artikel wird eine Spezialsuchmaschine namens MEMOSE (Media Emotion Search) vorgestellt, deren Aufgabe die emotionale Indexierung sowie das emotionale Retrieval von Multimedia-Dokumenten ist. Neben einer Beschreibung der Komponenten und deren Funktionsweise werden Ergebnisse der Evaluation eines ersten Prototypen kurz vorgestellt und ein Ausblick auf die weitere Entwicklung gegeben.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 63(2012) H.4, S.252-260

0.015702762 = product of:
  0.04710828 = sum of:
    0.014278769 = weight(_text_:in in 343) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014278769 = score(doc=343,freq=8.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.24046129 = fieldWeight in 343, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=343)
    0.032829512 = weight(_text_:und in 343) [ClassicSimilarity], result of:
      0.032829512 = score(doc=343,freq=6.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 343, 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=343)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Folksonomies ermöglichen den Nutzern in Kollaborativen Informationsdiensten den Zugang zu verschiedenartigen Informationsressourcen. In welchen Fällen beide Bestandteile des Web 2.0 am besten für das Information Retrieval geeignet sind und wo sie die Websuche ggf. ersetzen können, wird in diesem Beitrag diskutiert. Dazu erfolgt eine detaillierte Betrachtung der Reichweite von Social-Bookmarking-Systemen und Sharing-Systemen sowie der Retrievaleffektivität von Folksonomies innerhalb von Kollaborativen Informationsdiensten.

Source

Handbuch Internet-Suchmaschinen, 2: Neue Entwicklungen in der Web-Suche. Hrsg.: D. Lewandowski

0.015630942 = product of:
  0.046892826 = sum of:
    0.0133863455 = weight(_text_:in in 2401) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0133863455 = score(doc=2401,freq=18.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.22543246 = fieldWeight in 2401, product of:
          4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
            18.0 = termFreq=18.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2401)
    0.03350648 = weight(_text_:und in 2401) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03350648 = score(doc=2401,freq=16.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.34630734 = fieldWeight in 2401, product of:
          4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
            16.0 = termFreq=16.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2401)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Nur wenige Unternehmen waren im Laufe der Geschichte so erfolgreich und gleichzeitig umstritten wie Google. Dem Autor Steven Levy wurde in bisher noch nie dagewesenem Umfang Zugang zum Unternehmen gestattet. In diesem aufschlussreichen Buch nimmt er die Leser mit in die Google-Zentrale, das Googleplex, um zu zeigen, wie Google arbeitet. Wie Levy enthüllt, liegt der Schlüssel zum Google-Erfolg einerseits in der technischen Denkweise sowie in der Ausübung typischer "Internet-Werte" wie Geschwindigkeit, Offenheit, Experimentier- und Risikofreude. Hat Google aber vielleicht seinen innovativen Biss verloren? In China ist es schwer gestolpert und Levy deckt auf, was dort schiefgelaufen ist und wie sich Brin und seine Kollegen bei der China-Strategie nicht einig waren. Und nun jagt Google bei seiner jüngsten Initiative, den sozialen Netzwerken, erstmals einem erfolgreichen Konkurrenten hinterher. Einige Mitarbeiter verlassen mittlerweile das Unternehmen in Richtung kleinerer, wendigerer Startups. Kann Google, das den berühmten Entschluss gefasst hat, nicht böse sein zu wollen, weiter wettbewerbsfähig bleiben? Kein anderes Buch konnte bisher die Google-Interna derart offenlegen.

Footnote

Originaltitel: In the plex : how Google thinks, works, and shapes our lives. Rez. in: iwp 66(2015) H.5/6, S.363-368 (C. Cazan) [mit einer Liste von weiteren Büchern über das Unternehmen und die Suchmaschine].

0.015628422 = product of:
  0.046885263 = sum of:
    0.009274333 = weight(_text_:in in 337) [ClassicSimilarity], result of:
      0.009274333 = score(doc=337,freq=6.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.1561842 = fieldWeight in 337, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=337)
    0.03761093 = weight(_text_:und in 337) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03761093 = score(doc=337,freq=14.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.38872904 = fieldWeight in 337, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=337)
  0.33333334 = coord(2/6)

Abstract

Das Buch betrachtet das Thema Suchmaschinen ausgehend von der täglichen Recherche und führt in die technischen Grundlagen, in Recherchetechniken sowie die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bedingungen der Recherche im Web ein. Suchmaschinen sind heute die wichtigsten Werkzeuge, um an Informationen zu gelangen. Wir verwenden Suchmaschinen täglich, meist ohne weiter darüber nachzudenken. Doch wie funktionieren diese Suchwerkzeuge eigentlich genau? Neben einer ausführlichen Darstellung der in den bekannten Suchmaschinen verwendeten Rankingverfahren wird auch ausführlich auf das Nutzerverhalten eingegangen, das wiederum die Ergebnisdarstellung prägt. Dazu kommen grundlegende Betrachtungen des Suchmaschinenmarkts, der Bedeutung der Suchmaschinenoptimierung und der Rolle der Suchmaschinen als technische Informationsvermittler. Nicht zuletzt wird auch die Seite der Recherche betrachtet und gezeigt, wie man mit den bekannten Suchmaschinen effizient recherchieren kann. Das Buch verhilft allen, die mit Suchmaschinen recherchieren oder sich beruflich mit der Optimierung, Aufbereitung und Sichtbarmachung von Inhalten beschäftigen, zu einem umfassenden Verständnis der Ansätze, Stärken und Schwächen verschiedener Suchmaschinen und der ihnen zugrunde liegenden Technologien.