Search (36 results, page 1 of 2)

0.013816057 = product of:
  0.06447493 = sum of:
    0.013444485 = weight(_text_:system in 3700) [ClassicSimilarity], result of:
      0.013444485 = score(doc=3700,freq=2.0), product of:
        0.07727166 = queryWeight, product of:
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.17398985 = fieldWeight in 3700, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3700)
    0.011813596 = weight(_text_:information in 3700) [ClassicSimilarity], result of:
      0.011813596 = score(doc=3700,freq=16.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.27429342 = fieldWeight in 3700, product of:
          4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
            16.0 = termFreq=16.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3700)
    0.039216854 = weight(_text_:retrieval in 3700) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039216854 = score(doc=3700,freq=20.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.5284309 = fieldWeight in 3700, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3700)
  0.21428572 = coord(3/14)

Abstract

Purpose This paper demonstrates how to apply traditional information retrieval evaluation methods based on standards from the Text REtrieval Conference (TREC) and web search evaluation to all types of modern library information systems including online public access catalogs, discovery systems, and digital libraries that provide web search features to gather information from heterogeneous sources. Design/methodology/approach We apply conventional procedures from information retrieval evaluation to the library information system context considering the specific characteristics of modern library materials. Findings We introduce a framework consisting of five parts: (1) search queries, (2) search results, (3) assessors, (4) testing, and (5) data analysis. We show how to deal with comparability problems resulting from diverse document types, e.g., electronic articles vs. printed monographs and what issues need to be considered for retrieval tests in the library context. Practical implications The framework can be used as a guideline for conducting retrieval effectiveness studies in the library context. Originality/value Although a considerable amount of research has been done on information retrieval evaluation, and standards for conducting retrieval effectiveness studies do exist, to our knowledge this is the first attempt to provide a systematic framework for evaluating the retrieval effectiveness of twenty-first-century library information systems. We demonstrate which issues must be considered and what decisions must be made by researchers prior to a retrieval test.

0.0059274402 = product of:
  0.027661387 = sum of:
    0.013444485 = weight(_text_:system in 5288) [ClassicSimilarity], result of:
      0.013444485 = score(doc=5288,freq=2.0), product of:
        0.07727166 = queryWeight, product of:
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.17398985 = fieldWeight in 5288, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5288)
    0.005906798 = weight(_text_:information in 5288) [ClassicSimilarity], result of:
      0.005906798 = score(doc=5288,freq=4.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.13714671 = fieldWeight in 5288, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5288)
    0.008310104 = product of:
      0.016620208 = sum of:
        0.016620208 = weight(_text_:22 in 5288) [ClassicSimilarity], result of:
          0.016620208 = score(doc=5288,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = queryNorm
            0.19345059 = fieldWeight in 5288, 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=5288)
      0.5 = coord(1/2)
  0.21428572 = coord(3/14)

Abstract

Purpose The purpose of this paper is to describe a new method to improve the analysis of search engine results by considering the provider level as well as the domain level. This approach is tested by conducting a study using queries on the topic of insurance comparisons. Design/methodology/approach The authors conducted an empirical study that analyses the results of search queries aimed at comparing insurance companies. The authors used a self-developed software system that automatically queries commercial search engines and automatically extracts the content of the returned result pages for further data analysis. The data analysis was carried out using the KNIME Analytics Platform. Findings Google's top search results are served by only a few providers that frequently appear in these results. The authors show that some providers operate several domains on the same topic and that these domains appear for the same queries in the result lists. Research limitations/implications The authors demonstrate the feasibility of this approach and draw conclusions for further investigations from the empirical study. However, the study is a limited use case based on a limited number of search queries. Originality/value The proposed method allows large-scale analysis of the composition of the top results from commercial search engines. It allows using valid empirical data to determine what users actually see on the search engine result pages.

Date

20. 1.2015 18:30:22

Footnote

Beitrag in einem Special Issue: Information Science in the German-speaking Countries

Source

Aslib journal of information management. 71(2019) no.3, S.310-324

0.0057039345 = product of:
  0.02661836 = sum of:
    0.005906798 = weight(_text_:information in 444) [ClassicSimilarity], result of:
      0.005906798 = score(doc=444,freq=4.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.13714671 = fieldWeight in 444, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=444)
    0.012401459 = weight(_text_:retrieval in 444) [ClassicSimilarity], result of:
      0.012401459 = score(doc=444,freq=2.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.16710453 = fieldWeight in 444, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=444)
    0.008310104 = product of:
      0.016620208 = sum of:
        0.016620208 = weight(_text_:22 in 444) [ClassicSimilarity], result of:
          0.016620208 = score(doc=444,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = queryNorm
            0.19345059 = fieldWeight in 444, 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=444)
      0.5 = coord(1/2)
  0.21428572 = coord(3/14)

Abstract

This paper aims to review the fiercely discussed question of whether the ranking of Wikipedia articles in search engines is justified by the quality of the articles. After an overview of current research on information quality in Wikipedia, a summary of the extended discussion on the quality of encyclopedic entries in general is given. On this basis, a heuristic method for evaluating Wikipedia entries is developed and applied to Wikipedia articles that scored highly in a search engine retrieval effectiveness test and compared with the relevance judgment of jurors. In all search engines tested, Wikipedia results are unanimously judged better by the jurors than other results on the corresponding results position. Relevance judgments often roughly correspond with the results from the heuristic evaluation. Cases in which high relevance judgments are not in accordance with the comparatively low score from the heuristic evaluation are interpreted as an indicator of a high degree of trust in Wikipedia. One of the systemic shortcomings of Wikipedia lies in its necessarily incoherent user model. A further tuning of the suggested criteria catalog, for instance, the different weighing of the supplied criteria, could serve as a starting point for a user model differentiated evaluation of Wikipedia articles. Approved methods of quality evaluation of reference works are applied to Wikipedia articles and integrated with the question of search engine evaluation.

Date

30. 9.2012 19:27:22

Source

Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62(2011) no.1, S.117-132

0.005440781 = product of:
  0.038085464 = sum of:
    0.0100241685 = weight(_text_:information in 4028) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0100241685 = score(doc=4028,freq=18.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.23274568 = fieldWeight in 4028, product of:
          4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
            18.0 = termFreq=18.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4028)
    0.028061297 = weight(_text_:retrieval in 4028) [ClassicSimilarity], result of:
      0.028061297 = score(doc=4028,freq=16.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.37811437 = fieldWeight in 4028, product of:
          4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
            16.0 = termFreq=16.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4028)
  0.14285715 = coord(2/14)

Abstract

WebInformationRetrieval hat sich als gesonderter Forschungsbereich herausgebildet. Neben den im klassischen Information Retrieval behandelten Fragen ergeben sich durch die Eigenheiten des Web neue und zusätzliche Forschungsfragen. Die Unterschiede zwischen Information Retrieval und Web Information Retrieval werden diskutiert. Derzweite Teil des Aufsatzes gibt einen Überblick über die Forschungsliteratur der letzten zwei Jahre. Dieser Aufsatz gibt einen Überblick über den Stand der Forschung im Bereich Web Information Retrieval. Im ersten Teil werden die besonderen Probleme, die sich in diesem Bereich ergeben, anhand einer Gegenüberstellung mit dem "klassischen" Information Retrieval erläutert. Der weitere Text diskutiert die wichtigste in den letzten Jahren erschienene Literatur zum Thema, wobei ein Schwerpunkt auf die - so vorhanden-deutschsprachige Literatur gelegt wird. Der Schwerpunkt liegt auf Literatur aus den Jahren 2003 und 2004. Zum einen zeigt sich in dem betrachteten Forschungsfeld eine schnelle Entwicklung, so dass viele ältere Untersuchungen nur noch einen historischen bzw. methodischen Wert haben; andererseits existieren umfassende ältere Reviewartikel (s. v.a. Rasmussen 2003). Schon bei der Durchsicht der Literatur wird allerdings deutlich, dass zu einigen Themenfeldern keine oder nur wenig deutschsprachige Literatur vorhanden ist. Leider ist dies aber nicht nur darauf zurückzuführen, dass die Autoren aus den deutschsprachigen Ländern ihre Ergebnisse in englischer Sprache publizieren. Vielmehr wird deutlich, dass in diesen Ländern nur wenig Forschung im Suchmaschinen-Bereich stattfindet. Insbesondere zu sprachspezifischen Problemen von Web-Suchmaschinen fehlen Untersuchungen. Ein weiteres Problem der Forschung im Suchmaschinen-Bereich liegt in der Tatsache begründet, dass diese zu einem großen Teil innerhalb von Unternehmen stattfindet, welche sich scheuen, die Ergebnisse in großem Umfang zu publizieren, da sie fürchten, die Konkurrenz könnte von solchen Veröffentlichungen profitieren. So finden sich etwa auch Vergleichszahlen über einzelne Suchmaschinen oft nur innerhalb von Vorträgen oder Präsentationen von Firmenvertretern (z.B. Singhal 2004; Dean 2004). Das Hauptaugenmerk dieses Artikels liegt auf der Frage, inwieweit Suchmaschinen in der Lage sind, die im Web vorhanden Inhalte zu indexieren, mit welchen Methoden sie dies tun und ob bzw. wie sie ihre Ziele erreichen. Ausgenommen bleiben damit explizit Fragen der Effizienz bei der Erschließung des Web und der Skalierbarkeit von Suchmaschinen. Anders formuliert: Diese Übersicht orientiert sich an klassisch informationswissenschaftlichen Fragen und spart die eher im Bereich der Informatik diskutierten Fragen weitgehend aus.
Eine regelmäßige Übersicht neuer US-Patente und US-Patentanmeldungen im Bereich Information Retrieval bietet die News-Seite Resourceshelf (www.resourceshelf.com).

Content

Mit einer Tabelle, die eine Gegenüberstellung des WebRetrieval zum 'klassischen' Information Retrieval anbietet

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.1, S.5-12

0.0050787106 = product of:
  0.035550974 = sum of:
    0.009302034 = weight(_text_:information in 3635) [ClassicSimilarity], result of:
      0.009302034 = score(doc=3635,freq=62.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.21597885 = fieldWeight in 3635, product of:
          7.8740077 = tf(freq=62.0), with freq of:
            62.0 = termFreq=62.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.015625 = fieldNorm(doc=3635)
    0.02624894 = weight(_text_:retrieval in 3635) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02624894 = score(doc=3635,freq=56.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.3536936 = fieldWeight in 3635, product of:
          7.483315 = tf(freq=56.0), with freq of:
            56.0 = termFreq=56.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.015625 = fieldNorm(doc=3635)
  0.14285715 = coord(2/14)

Abstract

Verfahren des Information Retrieval haben in den letzten Jahren eine enorme Bedeutung erlangt. Während diese Verfahren jahrzehntelang nur Einsatz in spezialisierten Datenbanken fanden, haben sie durch das Aufkommen von Suchmaschinen im World Wide Web mittlerweile eine zentrale Bedeutung in der Informationsversorgung eingenommen. Verfahren des Web Information Retrieval entscheiden darüber, welche Informationen von Nutzern gefunden werden; man spricht auch von einer "Gatekeeper"-Funktion der Suchmaschinen. Diese sind zum bedeutendsten Rechercheinstrument sowohl im privaten, beruflichen als auch wissenschaftlichen Bereich avanciert. Google, die berühmteste der "Information-Retrieval-Firmen", ist fast täglich in den Schlagzeilen zu finden. Immer neue Innovationen (nicht nur dieses Anbieters) zeigen die Web-Suche als dynamisches Feld. Vor allem wird durch die zahlreichen Neuerungen der letzten Jahre, teilweise erst der letzten Monate, deutlich, dass die Suche im Web trotz ihrer mittlerweile fast zehnjährigen Geschichte erst am Anfang steht. Dass dem Web Information Retrieval eine hohe Bedeutung zugemessen wird, zeigt sich auch im wachsenden Interesse kommerzieller Unternehmen an diesem Thema. Ein Blick auf die Sponsorenliste der letztjährigen Konferenz der ACM Special Interest Group on Information Retrieval mag dies verdeutlichen: Neben den wichtigen Suchmaschinen-Anbietern Google, Microsoft, Yahoo und Ask Jeeves finden sich auch Großunternehmen wie IBM, Canon und Sharp. Auch in der gesellschaftlichen Diskussion sind die Suchmaschinen angekommen: Es findet gegenwärtig eine Diskussion um die "Google-Gesellschaft" statt, wobei gefragt wird, inwieweit ein einzelner Anbieter bzw. wenige Anbieter darüber entscheiden sollten, welche Informationen beim Nutzer angelangen. In dieser Hinsicht befassen sich inzwischen auch politische Parteien mit dem Thema. So publizierte etwa die Gründe Bundestagsfraktion ein Diskussionspapier unter dem Titel "Suchmaschinen: Tore zum Netz", in welchem unter anderem die Rolle der Suchmaschinen beim Zugang zu Informationen und Probleme des Datenschutzes bei der Suchmaschinennutzung angesprochen werden.
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.

Content

Inhalt: 1 Einleitung 2 Forschungsumfeld 2.1 Suchmaschinen-Markt 2.2 Formen der Suche im WWW 2.3 Aufbau algorithmischer Suchmaschinen 2.4 Abfragesprachen 2.5 Arten von Suchanfragen 2.6 Nutzerstudien 2.7 Forschungsbereiche 3 Die Größe des Web und seine Abdeckung durch Suchmaschinen 3.1 Die Größe des indexierbaren Web 3.2 Die Struktur des Web 3.3 Crawling 3.4 Aktualität der Suchmaschinen 3.5 Das Invisible Web 4 Strukturinformationen 4.1 Strukturierungsgrad von Dokumenten 4.2 Strukturinformationen in den im Web gängigen Dokumenten 4.3 Trennung von Navigation, Layout und Inhalt 4.4 Repräsentation der Dokumente in den Datenbanken der Suchmaschinen 5 Klassische Verfahren des Information Retrieval und ihre Anwendung bei WWW-Suchmaschinen 5.1 Unterschiede zwischen klassischem Information Retrieval und Web Information Retrieval 5.2 Kontrolliertes Vokabular 5.3 Kriterien für die Aufnahme in den Datenbestand 5.4 Modelle des Information Retrieval 6 Ranking 6.1 Rankingfaktoren 6.2 Messbarkeit von Relevanz 6.3 Grundsätzliche Probleme des Relevance Ranking in Suchmaschinen

Footnote

Zugl. Diss. Univ. Düsseldorf, Inst. für Sprache und Information, Abt. Informationswissenschaft
Rez. in: Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.7, S.393-394 (J. Griesbaum): "... , das Buch wird seinem Titel und dem formulierten Anspruch sehr gut gerecht. Die 248 Seiten umfängliche Publikation leistet eine umfassende und, für den deutschsprachigen Raum, einzigartige State-of-the-Art-Analyse der Verfahren und auch der Defizite von Suchmaschinen im Internet. Dabei beschränkt sich Lewandowski nicht auf eine technikzentrierte Beschreibung aktueller Retrievalansätze, sondern akzentuiert ebenso deutlich auch die Problemfelder bei der Nutzung von Suchmaschinen. Dieser nutzerzentrierte Ansatz kommt vor allem im konzeptionellen Teil der Arbeit zum Tragen, der das Ziel verfolgt, Suchmaschinennutzern verbesserte Rechercheoptionen zu verschaffen. Angesichts der nur in geringem Maße vorhandenen Recherchekenntnisse der Nutzer liegt die Herausforderung vor allem darin, solche verbesserten Recherchemöglichkeiten derart auszugestalten, dass sie sich in realen Suchkontexten auch tatsächlich auswirken und nicht etwa wie die meist als "Erweitere Suche" bezeichneten Anfragemasken ein kaum beachtetes Dasein fristen. Der Verfasser konzipiert in diesem wichtigen Forschungsfeld neue Ansätze, um die Oualität des Information Retrievals zu verbessern. ... "

0.0046948725 = product of:
  0.032864105 = sum of:
    0.0070881573 = weight(_text_:information in 106) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0070881573 = score(doc=106,freq=4.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.16457605 = fieldWeight in 106, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=106)
    0.025775949 = weight(_text_:retrieval in 106) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025775949 = score(doc=106,freq=6.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.34732026 = fieldWeight in 106, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=106)
  0.14285715 = coord(2/14)

Abstract

This chapter presents a theoretical framework for evaluating next generation search engines. The author focuses on search engines whose results presentation is enriched with additional information and does not merely present the usual list of "10 blue links," that is, of ten links to results, accompanied by a short description. While Web search is used as an example here, the framework can easily be applied to search engines in any other area. The framework not only addresses the results presentation, but also takes into account an extension of the general design of retrieval effectiveness tests. The chapter examines the ways in which this design might influence the results of such studies and how a reliable test is best designed.

Source

Next generation search engines: advanced models for information retrieval. Eds.: C. Jouis, u.a

0.0040191617 = product of:
  0.02813413 = sum of:
    0.0070881573 = weight(_text_:information in 5025) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0070881573 = score(doc=5025,freq=4.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.16457605 = fieldWeight in 5025, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5025)
    0.021045974 = weight(_text_:retrieval in 5025) [ClassicSimilarity], result of:
      0.021045974 = score(doc=5025,freq=4.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.2835858 = fieldWeight in 5025, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5025)
  0.14285715 = coord(2/14)

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.

Source

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

0.0037225797 = product of:
  0.026058057 = sum of:
    0.0050120843 = weight(_text_:information in 2157) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0050120843 = score(doc=2157,freq=2.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.116372846 = fieldWeight in 2157, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2157)
    0.021045974 = weight(_text_:retrieval in 2157) [ClassicSimilarity], result of:
      0.021045974 = score(doc=2157,freq=4.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.2835858 = fieldWeight in 2157, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2157)
  0.14285715 = coord(2/14)

Abstract

Search engine retrieval effectiveness studies are usually small scale, using only limited query samples. Furthermore, queries are selected by the researchers. We address these issues by taking a random representative sample of 1,000 informational and 1,000 navigational queries from a major German search engine and comparing Google's and Bing's results based on this sample. Jurors were found through crowdsourcing, and data were collected using specialized software, the Relevance Assessment Tool (RAT). We found that although Google outperforms Bing in both query types, the difference in the performance for informational queries was rather low. However, for navigational queries, Google found the correct answer in 95.3% of cases, whereas Bing only found the correct answer 76.6% of the time. We conclude that search engine performance on navigational queries is of great importance, because users in this case can clearly identify queries that have returned correct results. So, performance on this query type may contribute to explaining user satisfaction with search engines.

Source

Journal of the Association for Information Science and Technology. 66(2015) no.9, S.1763-1775

0.0034806961 = product of:
  0.024364872 = sum of:
    0.0061385245 = weight(_text_:information in 3183) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0061385245 = score(doc=3183,freq=12.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.14252704 = fieldWeight in 3183, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3183)
    0.018226348 = weight(_text_:retrieval in 3183) [ClassicSimilarity], result of:
      0.018226348 = score(doc=3183,freq=12.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.24559249 = fieldWeight in 3183, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=3183)
  0.14285715 = coord(2/14)

Content

"Web-Suchmaschinen gibt es seit mittlerweile etwa zehn Jahren. Mit ihnen ist die Informationsrecherche, welche lange Zeit eine Sache für (uns) Experten war, bei Otto Normalverbraucher angekommen. Suchmaschinen haben sich an die Bedürfnisse dieser Nutzerschaft angepasst, was von Expertenseite zu vielerlei Klagen über ihre "Primitivität` geführt hat. Als Chance kann hier aber die Erkenntnis gesehen werden, dass die Nutzer einfache Interfaces und ein gutes Ranking der Suchergebnisse benötigen - auch in fachlichen Anwendungen. Der Durchbruch des Information Retrieval und seiner Bedeutung zeigt sich aber nicht nur durch die breite Nutzerschaft. Das Kernstück von erfolgreichen Suchmaschinen-Unternehmen wie Google und Yahoo! bilden Information-Retrieval-Verfahren - von besonderem Interesse sind dabei stets die von den Firmen geheim gehaltenen Ranking-Algorithmen. Die Forschung im IR-Bereich findet inzwischen zahlreiche namhafte Sponsoren - bei der letzten Jahrestagung der Special Interest Group an Information Retrieval (SIGIR) waren unter anderem Microsoft, IBM und Google mit im Boot. Suchmaschinen-Forschung findet in Deutschland in zahlreichen Hochschulen und Unternehmen statt, dabei ist sie allerdings verstreut und wenig koordiniert. Die zahlreichen auf das Call for Papers für dieses Themenheft der IWP eingegangenen Beiträge zeigen erfreulicherweise ein großes Potenzial für die informationswissenschaftliche Forschung in diesem Bereich. Der erste Beitrag befasst sich mit den Eigenheiten des Web und arbeitet die Unterschiede zwischen klassischem Information Retrieval und Web Information Retrieval heraus. Damit werden die Grundlagen für die Diskussion über Suchmaschinen gelegt. Der zweite Teil des Beitrags gibt einen Überblick der aktuellen Forschungsliteratur mit informationswissenschaftlichem Schwerpunkt und hat zum Ziel, weitere Forschung anzuregen. Thomas Mandl beschreibt in der Darstellung seines AOUAINT-Projekts die unterschiedlichen Ansätze, (Web-)Dokumente nach ihrer Oualität zu beurteilen. Solche Verfahren werden bereits von den bisher bestehenden Suchmaschinen eingesetzt; man denke etwa an das Kernstück von Google, das so genannte PageRank-Verfahren. Allerdings beschränken sich die bisherigen Verfahren nur auf einzelne Aspekte von Qualität. AOUAINT erweitert die Qualitätsbewertung um weitere Faktoren und kann so das Retrieval verbessern.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.1, S.1

0.0028541351 = product of:
  0.019978944 = sum of:
    0.006682779 = weight(_text_:information in 2314) [ClassicSimilarity], result of:
      0.006682779 = score(doc=2314,freq=2.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.1551638 = fieldWeight in 2314, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2314)
    0.0132961655 = product of:
      0.026592331 = sum of:
        0.026592331 = weight(_text_:22 in 2314) [ClassicSimilarity], result of:
          0.026592331 = score(doc=2314,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 2314, 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=2314)
      0.5 = coord(1/2)
  0.14285715 = coord(2/14)

Date

28.11.2004 13:11:22

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 55(2004) H.2, S.97-102

0.0021406014 = product of:
  0.014984209 = sum of:
    0.0050120843 = weight(_text_:information in 1491) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0050120843 = score(doc=1491,freq=2.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.116372846 = fieldWeight in 1491, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1491)
    0.009972124 = product of:
      0.019944249 = sum of:
        0.019944249 = weight(_text_:22 in 1491) [ClassicSimilarity], result of:
          0.019944249 = score(doc=1491,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = 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)
  0.14285715 = coord(2/14)

Date

22. 9.2014 18:54:11

Source

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

0.001551075 = product of:
  0.010857524 = sum of:
    0.0020883684 = weight(_text_:information in 3576) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0020883684 = score(doc=3576,freq=2.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.048488684 = fieldWeight in 3576, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=3576)
    0.0087691555 = weight(_text_:retrieval in 3576) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0087691555 = score(doc=3576,freq=4.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.11816074 = fieldWeight in 3576, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=3576)
  0.14285715 = coord(2/14)

Content

Mit der sehr umfangreichen Wikipedia bietet sich für die Suchmaschinenbetreiber eine Möglichkeit, durch die manuelle Einbindung einer einzigen Quelle vermeintlich alle Fragen kompetent abzudecken. Der bisher zumindest bei Yahoo betriebene technische Aufwand, verschiedene Quellen (für die man als Suchmaschinenbetreiber vielleicht sogar bezahlen muss!) einzubinden und trotzdem nicht auf jede Frage eine schnelle Antwort liefern zu können, kann gespart werden. Letztlich stellt sich allerdings die Frage nach der Qualität der Treffer aus Wikipedia. Die Wikipedia wird von Freiwilligen erstellt, wobei es sich nicht um eine geschlossene Gruppe handelt. Vielmehr wird jeder Internet-Nutzer dazu eingeladen, sich an der Erstellung der Enzyklopädie zu beteiligen. Artikel werden gemeinschaftlich erarbeitet und sollen so dem Ideal nach mit der Zeit immer besser werden. Gibt es aktuelle Entwicklungen, so können diese direkt in die Artikel eingebunden werden. Es ist aber zu fragen, ob die Artikel durchweg die von einem Nachschlagewerk zu erwartende Qualität liefern können. Sicherlich gibt es in der Wikipedia sehr gute Artikel. Allerdings gibt es auch einen großen Anteil von schlechten, unsystematischen und fragwürdigen Eintragungen. Ein Blick auf das "Portal Bibliothek, Information, Dokumentation" zeigt exemplarisch einige Schwachstellen: Zunächst ist das Portal unvollständig. Das ist verständlich und wäre nicht besonders schlimm, wenn dies für den Nutzer immer ersichtlich wäre. Zwar ist dies klar, wenn zu einem Begriff kein Artikel angezeigt wird. Artikel, die sich noch in einem "frühen Stadium" befinden (und deshalb noch nicht oder nur marginal überarbeitet wurden), sind jedoch nicht als solche gekennzeichnet. Sie können deshalb, insbesondere wenn Suchmaschinen an prominenter Stelle auf sie verweisen, in ihrer Qualität leicht mit Einträgen aus echten Enzyklopädien verwechselt werden. Viele Nutzer werden ihnen damit eine vergleichbare Autorität zumessen. Ein weiterer Kritikpunkt betrifft den unsystematische Aufbau der Wikipedia. Wieder ein Beispiel aus dem Portal BID: Ein Artikel zum Booleschen Retrieval ist nicht vorhanden, wohl aber zum Erweiterten Booleschen Retrieval. Dieser besteht hauptsächlich aus einer Ansammlung von Formeln und hat damit wenig mit einem enzyklopädischen Artikel zu tun.

0.0015342827 = product of:
  0.021479957 = sum of:
    0.021479957 = weight(_text_:retrieval in 2345) [ClassicSimilarity], result of:
      0.021479957 = score(doc=2345,freq=6.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.28943354 = fieldWeight in 2345, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2345)
  0.071428575 = coord(1/14)

Abstract

Purpose - The purpose of this paper is to compare five major web search engines (Google, Yahoo, MSN, Ask.com, and Seekport) for their retrieval effectiveness, taking into account not only the results, but also the results descriptions. Design/methodology/approach - The study uses real-life queries. Results are made anonymous and are randomized. Results are judged by the persons posing the original queries. Findings - The two major search engines, Google and Yahoo, perform best, and there are no significant differences between them. Google delivers significantly more relevant result descriptions than any other search engine. This could be one reason for users perceiving this engine as superior. Research limitations/implications - The study is based on a user model where the user takes into account a certain amount of results rather systematically. This may not be the case in real life. Practical implications - The paper implies that search engines should focus on relevant descriptions. Searchers are advised to use other search engines in addition to Google. Originality/value - This is the first major study comparing results and descriptions systematically and proposes new retrieval measures to take into account results descriptions.

0.0013580982 = product of:
  0.019013375 = sum of:
    0.019013375 = weight(_text_:system in 2816) [ClassicSimilarity], result of:
      0.019013375 = score(doc=2816,freq=4.0), product of:
        0.07727166 = queryWeight, product of:
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.24605882 = fieldWeight in 2816, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.1495528 = idf(docFreq=5152, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2816)
  0.071428575 = coord(1/14)

Content

"Für die Themenfelder Bibliotheks- und Informationswissenschaft sowie verwandte Anwendungsfelder besteht über das Open-Access-Archiv E-LIS (http://eprints.rclis.org/) die Möglichkeit, Publikationen und Forschungsergebnisse schnell und kostenfrei weltweit verfügbar zu machen. Das Ziel von E-LIS ist es, die Kommunikation innerhalb der Community zu fördern und für eine rasche Verbreitung von Forschungsergebnissen zu sorgen. E-LIS hält sich an die Ziele des Eprint Movement und des Free Scholarship Movement. Das Archiv wird durch "Selbst-Archivierung" aufgebaut, d.h. jede/r Autor/in kann seine Texte selbst ins System einstellen. Bisher sind bereits über 1.000 Publikationen verfügbar, der tägliche Zuwachs kann sich sehen lassen. Allerdings sind bisher so gut wie keine Texte aus dem deutschsprachigen Raum vorhanden. Wir möchten daher alle Autoren wissenschaftlicher Texte aus dem LIS-Bereich aufrufen, ihre E-Prints in E-LIS verfügbar zu machen. Die Vorteile liegen auf der Hand: - Die Texte werden dauerhaft elektronisch verfügbar gemacht. - Es besteht ein einheitlicher und leichter Zugriff auf die Texte. - Die elektronische Verfügbarkeit erhöht die Verbreitung und damit die Wirkung der Forschungsarbeiten. Um einen Text in das System einzustellen, müssen Sie sich einmalig auf der Website anmelden (http://eprints.rclis.org/perl/register) und können dann direkt loslegen. E-LIS basiert allein auf ehrenamtlicher Arbeit und verfolgt keine kommerziellen Ziele. Für Fragen des Copyrights wurde eine eigene Seite eingerichtet (http://eprints.rclis.org/copyright.html), ebenso zur Submission Policy (http://eprints.rclis.org/policy.html)."

0.0012527365 = product of:
  0.017538311 = sum of:
    0.017538311 = weight(_text_:retrieval in 4537) [ClassicSimilarity], result of:
      0.017538311 = score(doc=4537,freq=4.0), product of:
        0.07421378 = queryWeight, product of:
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.23632148 = fieldWeight in 4537, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=4537)
  0.071428575 = coord(1/14)

Abstract

Purpose - The purpose of this paper is to test major web search engines on their performance on navigational queries, i.e. searches for homepages. Design/methodology/approach - In total, 100 user queries are posed to six search engines (Google, Yahoo!, MSN, Ask, Seekport, and Exalead). Users described the desired pages, and the results position of these was recorded. Measured success and mean reciprocal rank are calculated. Findings - The performance of the major search engines Google, Yahoo!, and MSN was found to be the best, with around 90 per cent of queries answered correctly. Ask and Exalead performed worse but received good scores as well. Research limitations/implications - All queries were in German, and the German-language interfaces of the search engines were used. Therefore, the results are only valid for German queries. Practical implications - When designing a search engine to compete with the major search engines, care should be taken on the performance on navigational queries. Users can be influenced easily in their quality ratings of search engines based on this performance. Originality/value - This study systematically compares the major search engines on navigational queries and compares the findings with studies on the retrieval effectiveness of the engines on informational queries.

0.0010334746 = product of:
  0.014468643 = sum of:
    0.014468643 = weight(_text_:information in 2987) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014468643 = score(doc=2987,freq=6.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.3359395 = fieldWeight in 2987, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=2987)
  0.071428575 = coord(1/14)

Source

Re:inventing information science in the networked society: Proceedings of the 14th International Symposium on Information Science, Zadar/Croatia, 19th-21st May 2015. Eds.: F. Pehar, C. Schloegl u. C. Wolff

0.0010230875 = product of:
  0.014323224 = sum of:
    0.014323224 = weight(_text_:information in 816) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014323224 = score(doc=816,freq=12.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.3325631 = fieldWeight in 816, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=816)
  0.071428575 = coord(1/14)

Abstract

Die Vielzahl der Publikationen zeigt, dass Information Seeking Behaviour (ISB) bzw. Informationssuchverhalten in der informationswissenschaftlichen Forschung als relevantes Thema angesehen wird. ISB versteht sich als Unterkategorie von Information Behaviour (IB) bzw. Informationsverhalten, das jegliches menschliches Verhalten mit Bezug zu Wissen und Information umfasst, also z. B. auch Informationsvermeidung oder passives Informationsverhalten. ISB hingegen wurde anfänglich meist als bewusster Prozess verstanden, um sich aufgrund einer festgestellten Wissenslücke Information zu beschaffen. Information Seeking wird als eine alltägliche Aktivität angesehen, die meist dann auftritt, wenn eine informationell unterbestimmte Handlung durchgeführt werden soll

9.4972615E-4 = product of:
  0.0132961655 = sum of:
    0.0132961655 = product of:
      0.026592331 = sum of:
        0.026592331 = weight(_text_:22 in 997) [ClassicSimilarity], result of:
          0.026592331 = score(doc=997,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 997, 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=997)
      0.5 = coord(1/2)
  0.071428575 = coord(1/14)

Date

29. 9.2002 18:49:22

9.4972615E-4 = product of:
  0.0132961655 = sum of:
    0.0132961655 = product of:
      0.026592331 = sum of:
        0.026592331 = weight(_text_:22 in 344) [ClassicSimilarity], result of:
          0.026592331 = score(doc=344,freq=2.0), product of:
            0.085914485 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02453417 = 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)
  0.071428575 = coord(1/14)

Date

18. 9.2018 18:22:18

7.234321E-4 = product of:
  0.010128049 = sum of:
    0.010128049 = weight(_text_:information in 542) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010128049 = score(doc=542,freq=6.0), product of:
        0.04306919 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.02453417 = queryNorm
        0.23515764 = fieldWeight in 542, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=542)
  0.071428575 = coord(1/14)

Abstract

This opinion piece takes Google's response to the so-called COVID-19 infodemic, as a starting point to argue for the need to consider societal relevance as a complement to other types of relevance. The authors maintain that if information science wants to be a discipline at the forefront of research on relevance, search engines, and their use, then the information science research community needs to address itself to the challenges and conditions that commercial search engines create in. The article concludes with a tentative list of related research topics.

Source

Journal of the Association for Information Science and Technology. 73(2022) no.5, S.637-642