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  • × author_ss:"Lewandowski, D."
  1. Lewandowski, D.: Spezialsuche für wissenschaftliche Informationen (2004) 0.00 
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    Abstract
    Google bietet unter http://scholar.google.com/ eine spezielle Suche für wissenschaftliche Inhalte an. Im Gegensatz zu Systemen wie CiteSeer, die sich auf ein Fachgebiet beschränken, strebt Google die Erfassung aller wissenschaftlichen Inhalte an und arbeitet auch mit den Wissenschaftsverlagen zusammen, um deren Inhalte mit aufnehmen zu können.
  2. Lewandowski, D.: Start der eigenen Suchmaschine als Beta-Version (2004) 0.00 
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    Abstract
    Microsoft hat im November nach einer langen Phase der Ankündigungen eine Beta-Version seiner selbst entwickelten Suchmaschine freigeschaltet (http://beta.search.msn.de). Die Qualität der Suchergebnisse ist nach ersten Tests als gut zu bewerten. Erfreulich, dass auf dem von Yahoo und vor allem Google dominierten Markt nun wenigstens ein dritter Player Fuß fassen wird.
  3. Lewandowski, D.: Freiwillige Selbstkontrolle, Stärkung "alternativer Suchmaschinen" : Suchmaschinen und Politik (2005) 0.00 
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  4. Lewandowski, D.: Zusammenarbeit von Google, Yahoo und Microsoft (2005) 0.00 
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    Abstract
    Im Kampf gegen die Vermüllung ihrer Trefferlisten haben sich die Konkurrenten Google, Microsoft und Yahoo darauf geeinigt, ein neues Attribut für die Verlinkung von Webseiten auszuwerten. Dies könnte ein erster Schritt zu weniger Spam und einer weiteren Zusammenarbeit dergroßen Suchmaschinen sein.
    Content
    "Alle drei Suchmaschinen werden künftig das neue "Nofollow"-Attribut unterstützen. Dieses kennzeichnet, dass der damit ausgezeichnete Link nicht von Suchmaschinen verfolgt werden soll. Der Hintergrund dafür ist die automatisierte Vermüllung von Gästebüchern, Foren und Weblogs. Bisher werden solche Links ebenso in das Ranking mit einberechnet wie jeder andere Link auch. Die Links sind für die Suchmaschinen von großer Bedeutung, da sie als eine Stimme für eine Seite gezählt werden, d.h. es wird angenommen, dass ein Link eine Empfehlung für diejenige Seite ist, auf die verlinkt wird. Vereinfacht bedeutet dies, dass Suchmaschinen oftverlinkte Seiten auf höheren Rangplätzen zeigen als weniger verlinkte Seiten. Diese Berechnung wird durch automatisch erzeugte Links ad absurdum geführt. Um die Anzahl der Links auf ihre Seiten zu erhöhen, greifen Spammer immer mehr Foren, Gästebücher und Weblogs an und hinterlassen in diesen Hinweise auf ihre Seiten. Mit dem neuen Attribut ist es möglich, sämtliche Links beispielsweise in einem Gästebuch so auszuzeichnen, dass sie von den Suchmaschinen nicht mehr beachtet werden. Die Nicht-Beachtung äußert sich auf mehreren Ebenen: - Die Links werden von den Suchmaschinen nicht mehr verfolgt. Dies bedeutet, dass diejenigen Seiten, auf die verlinkt wird, unter Umständen nicht mehr in den Index der Suchmaschinen aufgenommen werden. Allerdings dürfte dieser Fall in der Praxis nur selten auftauchen, da von nahezu allen Seiten angenommen werden kann, dass sie auch auf konventionelle Weise verlinkt sind. - Die entsprechend ausgezeichneten Links werden nicht in die Kalkulation des Rankings mit einbezogen. Dadurch soll verhindert werden, dass die entsprechend verlinkten Seiten aufgrund ihrer vermeintlichen Popularität auf den vorderen Plätzen der Trefferlisten auftauchen. - Auch die Ankertexte, also der in den meisten Web-Browsern blau unterstrichene Text, wird bei diesen Links nicht ausgewertet Die Ankertexte dienen den Suchmaschinen, den Text der indexierten Dokumente durch weitere Wörter anzureichern, die das Dokument beschreiben, aber nur in externen Dokumenten vorkommen. Letztlich bedeutet das Setzen eines "Nofollow"-Attributs also nicht, dass die Zielseite schlecht beurteilt wird. Zumindest sehen dies die Suchmaschinen-Betreiber nicht vor. Um Links mit dem "Nofollow"-Attribut anzulegen, muss folgende Syntax verwendetwerden: <a href="http://www. server.de/seite.html" rel="nofollow">Ankertext</a>. Gegenüber anderen Links unterscheiden sich diese nur durch das hier hervorgehobene Attribut. Es erscheint wenig sinnvoll, manuell solche Links anzulegen. Sobald man aber den Besuchern einer Website erlaubt, selbst Inhalte mit Links anzulegen, ist der (automatisierte) Einsatz sinnvoll. Auch diese neue Initiative der großen Suchmaschinen wird die Spam-Flut in den Trefferlisten nicht verhindern, wohl aber ein wenig mindern. Bemerkenswert ist die Tatsache, dass die drei großen Suchmaschinen diesmal an einem Strang ziehen: Dies könnte als ein erster Schritt gesehen werden, dass die Suchmaschinen sich tatsächlich als Branche begreifen und die Notwendigkeit erkannt haben, gemeinsame Regeln und Standards zu schaffen. Bleibt die Frage, wieso die vierte der größeren (US-)Suchmaschinen, Ask Jeeves, nicht mit dabei ist. Diese lässt knapp verlauten, dass man in der eigenen Suchmaschine das Problem nicht in dem Maße hätte wie Google oder Yahoo. Man werde ein anderes Verfahren einsetzen, um die Wertigkeit von Links zu berechnen."
  5. Lewandowski, D.: Bewertung von linktopologischen Verfahren als bestimmender Ranking-Faktor bei WWW Suchmaschinen (2006) 0.00 
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    Source
    Wissensorganisation und Verantwortung: Gesellschaftliche, ökonomische und technische Aspekte. Proceedings der 9. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Duisburg, 5.-7. November 2004. Hrsg. von H.P. Ohly u.a
  6. Lewandowski, D.: Was Google nicht kann, aber Yahoo (2004) 0.00 
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    Abstract
    Die meisten Nutzer verwenden für ihre Recherchen ausschließlich Google. Allerdings zeigt sich gerade bei komplexeren Anfragen, dass diese Suchmaschine nicht immer am geeignetsten ist. Die Autorin Tara Calishain stellt in einem kostenlos verfügbaren Paper (http://www. researchbuzz.com/FourThingsFinal .pdf) vier Arten von Suchanfragen vor, die nicht mit Google, wohl aber mit Yahoo gestellt werden können. Vor allem für Webmaster sind die umfangreichen Möglichkeiten der Linksuche interessant. Für andere Profi-Rechercheure bieten sich bessere Möglichkeiten der Domainbeschränkung und die Möglichkeit, längere Suchanfragen zu formulieren.
  7. Lewandowski, D.: Evaluierung von Suchmaschinen (2011) 0.00 
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    Abstract
    Die Evaluierung von Suchmaschinen ist von hoher Bedeutung, sowohl wenn es um die Überprüfung der Leistungsfähigkeit selbst entwickelter Systeme geht als auch, um die Qualität der bekannten Suchdienste untereinander zu vergleichen. In diesem Kapitel wird der Standardaufbau von Tests zur Messung der Retrievaleffektivität von Suchmaschinen beschrieben, um darauf aufbauend systematisch die Grenzen dieser Tests aufzuzeigen und erste Lösungsmöglichkeiten zu diskutieren. Es werden Hinweise für die Praxis gegeben, wie sich Retrievaltests mit vertretbarem Aufwand gestalten lassen, die trotzdem zu verwertbaren Ergebnissen führen.
  8. Behnert, C.; Lewandowski, D.: ¬A framework for designing retrieval effectiveness studies of library information systems using human relevance assessments (2017) 0.00 
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    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.
  9. Sundin, O.; Lewandowski, D.; Haider, J.: Whose relevance? : Web search engines as multisided relevance machines (2022) 0.00 
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    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
  10. Lewandowski, D.: ¬A framework for evaluating the retrieval effectiveness of search engines (2012) 0.00 
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    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
  11. Lewandowski, D.; Kerkmann, F.; Rümmele, S.; Sünkler, S.: ¬An empirical investigation on search engine ad disclosure (2018) 0.00 
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    Source
    Journal of the Association for Information Science and Technology. 69(2018) no.3, S.420-437
  12. Lewandowski, D.: Evaluating the retrieval effectiveness of web search engines using a representative query sample (2015) 0.00 
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    Source
    Journal of the Association for Information Science and Technology. 66(2015) no.9, S.1763-1775
  13. Lewandowski, D.; Mayr, P.: Exploring the academic invisible Web (2006) 0.00 
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      0.5 = coord(1/2)
  0.06666667 = coord(1/15)
    Abstract
    Purpose: To provide a critical review of Bergman's 2001 study on the Deep Web. In addition, we bring a new concept into the discussion, the Academic Invisible Web (AIW). We define the Academic Invisible Web as consisting of all databases and collections relevant to academia but not searchable by the general-purpose internet search engines. Indexing this part of the Invisible Web is central to scien-tific search engines. We provide an overview of approaches followed thus far. Design/methodology/approach: Discussion of measures and calculations, estima-tion based on informetric laws. Literature review on approaches for uncovering information from the Invisible Web. Findings: Bergman's size estimate of the Invisible Web is highly questionable. We demonstrate some major errors in the conceptual design of the Bergman paper. A new (raw) size estimate is given. Research limitations/implications: The precision of our estimate is limited due to a small sample size and lack of reliable data. Practical implications: We can show that no single library alone will be able to index the Academic Invisible Web. We suggest collaboration to accomplish this task. Originality/value: Provides library managers and those interested in developing academic search engines with data on the size and attributes of the Academic In-visible Web.
  14. Lewandowski, D.; Mayr, P.: Exploring the academic invisible Web (2006) 0.00 
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    Abstract
    Purpose: To provide a critical review of Bergman's 2001 study on the deep web. In addition, we bring a new concept into the discussion, the academic invisible web (AIW). We define the academic invisible web as consisting of all databases and collections relevant to academia but not searchable by the general-purpose internet search engines. Indexing this part of the invisible web is central to scientific search engines. We provide an overview of approaches followed thus far. Design/methodology/approach: Discussion of measures and calculations, estimation based on informetric laws. Literature review on approaches for uncovering information from the invisible web. Findings: Bergman's size estimate of the invisible web is highly questionable. We demonstrate some major errors in the conceptual design of the Bergman paper. A new (raw) size estimate is given. Research limitations/implications: The precision of our estimate is limited due to a small sample size and lack of reliable data. Practical implications: We can show that no single library alone will be able to index the academic invisible web. We suggest collaboration to accomplish this task. Originality/value: Provides library managers and those interested in developing academic search engines with data on the size and attributes of the academic invisible web.
  15. Lewandowski, D.; Drechsler, J.; Mach, S. von: Deriving query intents from web search engine queries (2012) 0.00 
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              1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science and Technology. 63(2012) no.9, S.1773-1788
  16. Schaer, P.; Mayr, P.; Sünkler, S.; Lewandowski, D.: How relevant is the long tail? : a relevance assessment study on million short (2016) 0.00 
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      0.5 = coord(1/2)
  0.06666667 = coord(1/15)
    Abstract
    Users of web search engines are known to mostly focus on the top ranked results of the search engine result page. While many studies support this well known information seeking pattern only few studies concentrate on the question what users are missing by neglecting lower ranked results. To learn more about the relevance distributions in the so-called long tail we conducted a relevance assessment study with the Million Short long-tail web search engine. While we see a clear difference in the content between the head and the tail of the search engine result list we see no statistical significant differences in the binary relevance judgments and weak significant differences when using graded relevance. The tail contains different but still valuable results. We argue that the long tail can be a rich source for the diversification of web search engine result lists but it needs more evaluation to clearly describe the differences.

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