Search (46 results, page 1 of 3)

  • × theme_ss:"Social tagging"
  1. Komus, A.; Wauch, F.: Wikimanagement : was Unternehmen von Social-Software und Web 2.0 lernen können (2008) 0.04
    0.035038568 = product of:
      0.14015427 = sum of:
        0.081159376 = weight(_text_:205 in 508) [ClassicSimilarity], result of:
          0.081159376 = score(doc=508,freq=4.0), product of:
            0.2057144 = queryWeight, product of:
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.3945245 = fieldWeight in 508, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=508)
        0.04124263 = weight(_text_:systeme in 508) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04124263 = score(doc=508,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.2364941 = fieldWeight in 508, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=508)
        0.017752273 = weight(_text_:internet in 508) [ClassicSimilarity], result of:
          0.017752273 = score(doc=508,freq=4.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.18451498 = fieldWeight in 508, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=508)
      0.25 = coord(3/12)
    
    Abstract
    Wie schaffen es hunderttausende Menschen in ihrer Freizeit eine Enzyklopädie zu erstellen, die in der Qualität der seit Jahrhunderten renommierten Brockhaus-Enzyklopädie in nichts nachsteht und in der Quantität weit übertrifft? Warum veröffentlichen Millionen von Internetnutzern ihre Urlaubsbilder und Videos aus dem privaten Leben im Netz? Wieso funktioniert die Informationsversorgung durch Touristen und Privatleute oftmals besser als die Berichterstattung der großen Agenturen? Und warum versprechen sich Unternehmen wie Google oder die Holtzbrinck Gruppe so viel von derartigen Plattformen, dass deren Gründer über Nacht zu Millionären werden? Wie schaffte es eine australische Brauerei, vom Business Plan bis zur Produktionsplanung alle Prozesse von einer Internet-Community entwickeln zu lassen? Wie passt die lose Kollaboration im Netz zu mühsam ausgearbeiteten und über viele Jahrzehnte untersuchten Organisationsmodellen in Unternehmen? Was können Unternehmen von Wikipedia & Co lernen? Wikimanagement gibt nicht nur einen ausführlichen Überblick über die aktuelle Welt des Web 2.0, sondern stellt auch die Funktionsweise der Wikipedia und anderer Social Software-Systeme den wichtigsten organisationstheoretischen Ansätzen gegenüber. In Anwendungsfeldern wie Innovation, Projektmanagement, Marketing und vielen anderen wird deutlich gemacht, wie Unternehmen von Social Software-Technologie und -Philosophie lernen und profitieren können.
    Classification
    ST 205 (BVB)
    RVK
    ST 205 (BVB)
    Theme
    Internet
  2. Müller-Prove, M.: Modell und Anwendungsperspektive des Social Tagging (2008) 0.02
    0.016691115 = product of:
      0.10014668 = sum of:
        0.08248526 = weight(_text_:systeme in 2882) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08248526 = score(doc=2882,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.4729882 = fieldWeight in 2882, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2882)
        0.017661426 = product of:
          0.035322852 = sum of:
            0.035322852 = weight(_text_:22 in 2882) [ClassicSimilarity], result of:
              0.035322852 = score(doc=2882,freq=2.0), product of:
                0.11412105 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.032588977 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 2882, 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=2882)
          0.5 = coord(1/2)
      0.16666667 = coord(2/12)
    
    Abstract
    Tagging-Systeme bieten eine neue Form der Organisation von digitalen Informationen. Der Artikel beleuchtet das Phänomen aus formaler Sicht und zeigt auf, welche Möglichkeiten sich für die Anwender ergeben, wenn sie mit sozialen Objekten interagieren und ihre persönlichen Keywords zur bedeutungstragenden Ebene, namens Folksonomy, aggregiert werden.
    Pages
    S.15-22
  3. Niemann, C.: Tag-Science : Ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten (2011) 0.01
    0.012518335 = product of:
      0.07511001 = sum of:
        0.061863944 = weight(_text_:systeme in 164) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061863944 = score(doc=164,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.35474116 = fieldWeight in 164, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=164)
        0.01324607 = product of:
          0.02649214 = sum of:
            0.02649214 = weight(_text_:22 in 164) [ClassicSimilarity], result of:
              0.02649214 = score(doc=164,freq=2.0), product of:
                0.11412105 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.032588977 = queryNorm
                0.23214069 = fieldWeight in 164, 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=164)
          0.5 = coord(1/2)
      0.16666667 = coord(2/12)
    
    Abstract
    Social-Tagging-Systeme, die sich für das Wissensmanagement rapide wachsender Informationsmengen zunehmend durchsetzen, sind ein ambivalentes Phänomen. Sie bieten Kundennähe und entfalten ein beachtliches kreatives Potenzial. Sie erzeugen aber ebenso große Mengen völlig unkontrollierter Meta-Informationen. Aus Sicht gepflegter Vokabularien, wie sie sich etwa in Thesauri finden, handelt es sich bei völlig frei vergebenen Nutzerschlagwörtern (den "Tags") deshalb um "chaotische" Sacherschließung. Andererseits ist auch die These einer "Schwarmintelligenz", die in diesem Chaos wertvolles Wissen als Gemeinschaftsprodukt erzeugt, nicht von der Hand zu weisen. Die Frage ist also: Wie lassen sich aus Tagging-Daten Meta-Informationen generieren, die nach Qualität und Ordnung wissenschaftlichen Standards entsprechen - nicht zuletzt zur Optimierung eines kontrollierten Vokabulars? Der Beitrag stellt ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten vor.
    Source
    ¬Die Kraft der digitalen Unordnung: 32. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e. V., Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband, 22.-25. September 2009 in der Universität Karlsruhe. Hrsg: Jadwiga Warmbrunn u.a
  4. Tschetschonig, K.; Ladengruber, R.; Hampel, T.; Schulte, J.: Kollaborative Tagging-Systeme im Electronic Commerce (2008) 0.01
    0.0120291 = product of:
      0.1443492 = sum of:
        0.1443492 = weight(_text_:systeme in 2891) [ClassicSimilarity], result of:
          0.1443492 = score(doc=2891,freq=8.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.82772934 = fieldWeight in 2891, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2891)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Social-Tagging-Systeme bieten eine Vielzahl an Vorteilen gegenüber traditionellen und zurzeit eingesetzten Systemen und werden besonders in nicht-kommerziellen Web-2.0-Anwendungen erfolgreich verwendet. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Vor- und Nachteilen von Social Tagging für kollaborative Systeme des Electronic Commerce und stellt einige Beispiele aus der Praxis vor. Es gibt nur wenige Anwendungen aus dem Bereich des Electronic Commerce, die Social Tagging erfolgreich als kritischen Teil ihrer Systeme einsetzen. Deshalb wird das Potenzial von Tagging-Systemen beleuchtet, um eine fundierte Basis für neue Entwicklungen im Geschäftsbereich zu schaffen.
  5. Bentley, C.M.; Labelle, P.R.: ¬A comparison of social tagging designs and user participation (2008) 0.01
    0.01103651 = product of:
      0.066219054 = sum of:
        0.057388343 = weight(_text_:205 in 2657) [ClassicSimilarity], result of:
          0.057388343 = score(doc=2657,freq=2.0), product of:
            0.2057144 = queryWeight, product of:
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.27897096 = fieldWeight in 2657, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=2657)
        0.008830713 = product of:
          0.017661426 = sum of:
            0.017661426 = weight(_text_:22 in 2657) [ClassicSimilarity], result of:
              0.017661426 = score(doc=2657,freq=2.0), product of:
                0.11412105 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.032588977 = queryNorm
                0.15476047 = fieldWeight in 2657, 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=2657)
          0.5 = coord(1/2)
      0.16666667 = coord(2/12)
    
    Pages
    S.205
    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  6. Web-2.0-Dienste als Ergänzung zu algorithmischen Suchmaschinen (2008) 0.01
    0.010144922 = product of:
      0.12173906 = sum of:
        0.12173906 = weight(_text_:205 in 4323) [ClassicSimilarity], result of:
          0.12173906 = score(doc=4323,freq=4.0), product of:
            0.2057144 = queryWeight, product of:
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.59178674 = fieldWeight in 4323, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4323)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Classification
    ST 205
    RVK
    ST 205
  7. Good tags - bad tags : Social Tagging in der Wissensorganisation (2008) 0.01
    0.009290271 = product of:
      0.055741627 = sum of:
        0.044646457 = weight(_text_:systeme in 3054) [ClassicSimilarity], result of:
          0.044646457 = score(doc=3054,freq=6.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.25601238 = fieldWeight in 3054, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=3054)
        0.011095171 = weight(_text_:internet in 3054) [ClassicSimilarity], result of:
          0.011095171 = score(doc=3054,freq=4.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.11532187 = fieldWeight in 3054, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=3054)
      0.16666667 = coord(2/12)
    
    Abstract
    Teile und sammle könnte der moderne Leitspruch für das Phänomen Social Tagging heißen. Die freie und kollaborative Verschlagwortung digitaler Ressourcen im Internet gehört zu den Anwendungen aus dem Kontext von Web 2.0, die sich zunehmender Beliebtheit erfreuen. Der 2003 gegründete Social Bookmarking Dienst Del.icio.us und die 2004 entstandene Bildersammlung Flickr waren erste Anwendungen, die Social Tagging anboten und noch immer einen Großteil der Nutzer/innen an sich binden. Beim Blick in die Literatur wird schnell deutlich, dass Social Tagging polarisiert: Von Befürwortern wird es als eine Form der innovativen Wissensorganisation gefeiert, während Skeptiker die Dienste des Web 2.0 inklusive Social Tagging als globale kulturelle Bedrohung verdammen. Launischer Hype oder Quantensprung was ist dran am Social Tagging? Mit der Zielsetzung, mehr über die Erwartungen, Anwendungsbereiche und Nutzungsweisen zu erfahren, wurde im Frühjahr 2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen ein Workshop der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft (GMW) durchgeführt. Die vorliegende Publikation fasst die Ergebnisse der interdisziplinären Veranstaltung zusammen.
    Content
    - Theoretische Ansätze und empirische Untersuchungen Stefanie Panke & Birgit Gaiser: "With my head up in the clouds" - Social Tagging aus Nutzersicht Christoph Held& Ulrike Cress: Social Tagging aus kognitionspsychologischer Sicht Michael Derntl, Thorsten Hampel, Renate Motschnig & Tomas Pitner: Social Tagging und Inclusive Universal Access - Einsatz von Tagging in Hochschulen und Bibliotheken Christian Hänger: Good tags or bad tags? Tagging im Kontext der bibliothekarischen Sacherschließung Mandy Schiefner: Social Tagging in der universitären Lehre Michael Blank, Thomas Bopp, Thorsten Hampel & Jonas Schulte: Social Tagging = Soziale Suche? Andreas Harrer & Steffen Lohmann: Potenziale von Tagging als partizipative Methode für Lehrportale und E-Learning-Kurse Harald Sack & Jörg Waitelonis: Zeitbezogene kollaborative Annotation zur Verbesserung der inhaltsbasierten Videosuche - Kommerzielle Anwendungen von Tagging Karl Tschetschonig, Roland Ladengruber, Thorsten Hampel & Jonas Schulte: Kollaborative Tagging-Systeme im Electronic Commerce Tilman Küchler, Jan M. Pawlowski & Volker Zimmermann: Social Tagging and Open Content: A Concept for the Future of E-Learning and Knowledge Management? Stephan Schillenvein: Der .Business Case' für die Nutzung von Social Tagging in Intranets und internen Informationssystemen
    - Tagging im Semantic Web Benjamin Birkenhake: Semantic Weblog. Erfahrungen vom Bloggen mit Tags und Ontologien Simone Braun, Andreas Schmidt, Andreas Walter & Valentin Zacharias: Von Tags zu semantischen Beziehungen: kollaborative Ontologiereifung Jakob Voß: Vom Social Tagging zum Semantic Tagging Georg Güntner, Rolf Sint & Rupert Westenthaler: Ein Ansatz zur Unterstützung traditioneller Klassifikation durch Social Tagging Viktoria Pammer, Tobias Ley & Stefanie Lindstaedt: tagr: Unterstützung in kollaborativen Tagging-Umgebungen durch Semantische und Assoziative Netzwerke Matthias Quasthoff Harald Sack & Christoph Meinet: Nutzerfreundliche Internet-Sicherheit durch tag-basierte Zugriffskontrolle
    Footnote
    Enthält die Beiträge der Tagung "Social Tagging in der Wissensorganisation" am 21.-22.02.2008 am Institut für Wissensmedien (IWM) in Tübingen. Volltext unter: http://www.waxmann.com/kat/inhalt/2039Volltext.pdf. Vgl. die Rez. unter: http://sehepunkte.de/2008/11/14934.html. Rez. in: IWP 60(1009) H.4, S.246-247 (C. Wolff): "Tagging-Systeme erfreuen sich in den letzten Jahren einer ungemein großen Beliebtheit, erlauben sie dem Nutzer doch die Informationserschließung "mit eigenen Worten", also ohne Rekurs auf vorgegebene Ordnungs- und Begriffsysteme und für Medien wie Bild und Video, für die herkömmliche Verfahren des Information Retrieval (noch) versagen. Die Beherrschung der Film- und Bilderfülle, wie wir sie bei Flickr oder YouTube vorfinden, ist mit anderen Mitteln als dem intellektuellen Einsatz der Nutzer nicht vorstellbar - eine professionelle Aufbereitung angesichts der Massendaten (und ihrer zu einem großen Teil auch minderen Qualität) nicht möglich und sinnvoll. Insofern hat sich Tagging als ein probates Mittel der Erschließung herausgebildet, das dort Lücken füllen kann, wo andere Verfahren (Erschließung durch information professionals, automatische Indexierung, Erschließung durch Autoren) fehlen oder nicht anwendbar sind. Unter dem Titel "Good Tags - Bad Tags. Social Tagging in der Wissensorganisation" und der Herausgeberschaft von Birgit Gaiser, Thorsten Hampel und Stefanie Panke sind in der Reihe Medien in der Wissenschaft (Bd. 47) Beiträge eines interdisziplinären Workshops der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft zum Thema Tagging versammelt, der im Frühjahr 2008 am Institut für Wissensmedien in Tübingen stattgefunden hat. . . .
    Der Band zeigt eindrucksvoll die Fülle der Anwendungsgebiete für Tagging-Systeme und die Vielfalt der Forschungsfragen, die sich daraus ergeben. Dabei bleiben eine Reihe von Desideraten bestehen, etwa zum tatsächlichen Sprachgebrauch in Tagging-Systemen, dem Zusammenhang zwischen Tagverwendung und Systemdesign oder der tatsächlichen Effektivität der tagbasierten Suche. Für die Bewertung z. B. der Retrievaleffektivität der Suche bei Flickr oder YouTube sind aber sicher auch neue Qualitätsmodelle der Inhaltsbewertung erforderlich, weil die Bewertungskriterien der Fachinformation dort nur bedingt greifen."
  8. Held, C.; Cress, U.: Social Tagging aus kognitionspsychologischer Sicht (2008) 0.01
    0.0085058585 = product of:
      0.1020703 = sum of:
        0.1020703 = weight(_text_:systeme in 2885) [ClassicSimilarity], result of:
          0.1020703 = score(doc=2885,freq=4.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.58529305 = fieldWeight in 2885, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2885)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Der vorliegende Artikel beschreibt Social-Tagging-Systeme aus theoretisch-kognitionspsychologischer Perspektive und zeigt einige Parallelen und Analogien zwischen Social Tagging und der individuellen kognitiven bedeutungsbezogenen Wissensrepräsentation auf. Zuerst werden wesentliche Aspekte von Social Tagging vorgestellt, die für eine psychologische Betrachtungsweise von Bedeutung sind. Danach werden Modelle und empirische Befunde der Kognitionswissenschaften bezüglich der Speicherung und des Abrufs von Inhalten des Langzeitgedächtnisses beschrieben. Als Drittes werden Parallelen und Unterschiede zwischen Social Tagging und der internen Wissensrepräsentation erläutert und die Möglichkeit von individuellen Lernprozessen durch Social-Tagging-Systeme aufgezeigt.
  9. Beuth, P.: ¬Ein Freund weckt Vertrauen : Experten sehen im Online-Portal Twitter ein neues Massenmedium heranwachsen (2008) 0.01
    0.007256312 = product of:
      0.04353787 = sum of:
        0.024513613 = product of:
          0.049027227 = sum of:
            0.049027227 = weight(_text_:vernetzung in 4273) [ClassicSimilarity], result of:
              0.049027227 = score(doc=4273,freq=2.0), product of:
                0.20326729 = queryWeight, product of:
                  6.237302 = idf(docFreq=234, maxDocs=44218)
                  0.032588977 = queryNorm
                0.24119586 = fieldWeight in 4273, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  6.237302 = idf(docFreq=234, maxDocs=44218)
                  0.02734375 = fieldNorm(doc=4273)
          0.5 = coord(1/2)
        0.019024257 = weight(_text_:internet in 4273) [ClassicSimilarity], result of:
          0.019024257 = score(doc=4273,freq=6.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.19773582 = fieldWeight in 4273, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4273)
      0.16666667 = coord(2/12)
    
    Content
    "Vinu schreibt: "Ich habe gerade eine weitere laute Explosion gehört. Das alles passiert nur zwei Gehminuten von meiner Wohnung entfernt." Netra schreibt: "Keine Panik. Nicht auf die Nachrichten hören. Die verbreiten Gerüchte und nehmen sie später zurück. Bleibt im Haus und bleibt ruhig." Vinu: "Die Schüsse kommen definitiv aus einer AK-47, und unsere Polizisten sind da draußen ohne schusssichere Westen und mit Scheiß-Gewehren." Sie waren näher dran als die meisten Journalisten - und sie berichteten unaufhörlich im Internet: Augenzeugen in Bombay nutzten beliebte Plattformen wie Twitter und Flickr, um aus erster Hand zu beschreiben, was in der indischen Metropole passierte. Auf der Seite Twitter.com schreiben User in 140 Zeichen, was sie gerade tun. Kaffee trinken, sich im Büro langweilen, eine Party suchen. Nun ist Twitter kurzzeitig zu einer Art Nachrichtenticker geworden: Über Filterbegriffe wie Bombay und Terror konnte jeder nachvollziehen, in welcher Lage sich die Menschen in der Stadt befanden, was sie von den Angriffen, Schießereien und Explosionen mitbekamen. Und wo sie bei Flickr.com ihre Bilder vom Geschehen hochgeladen haben. Das alles passierte beinahe in Echtzeit. Die Fotoplattform Flickr, sonst eher eine Sammelstelle für Urlaubsbilder und Material von ambitionierten Amateurfotografen, wurde zur Bilderstrecke über die Vorgänge in Bombay. Bewaffnete Terroristen, brennende Gebäude, verwüstete Hotellobbys und Blutlachen auf dem Boden - manche wagten sich gefährlich nahe an das Geschehen heran. Zumindest schien es so, denn ob die Bilder wirklich von denen gemacht wurden, die sie hochgeladen haben, war nicht immer klar. Manche dieser Bilder waren auch auf den Internetseiten von TV-Sendern zu sehen, und wer da von wem geklaut hat, ist schwer zu sagen. Auch im Wust der Twitter-Einträge, der sogenannten Tweets, ging unter, was authentisch ist, was einfach nur von anderen Medien abgeschrieben und hundertfach weitergetwittert wurde - und was schlicht und einfach unwahr ist. Blogger "Tom" (tomstechblog.com) aus der Umgebung von Los Angeles hat Botschaften entdeckt, nach denen auch das Marriott-Hotel in Bombay angegriffen wurde. Eine Falschmeldung. Für Menschen, deren Verwandte oder Freunde in dem Hotel wohnen, sei das extrem beängstigend, schreibt er.
    Die Spielzeuge des Web 2.0 werden in solchen Situationen trotzdem zu Nachrichtenkanälen, ungefiltert und schneller als etablierte Medien. Ihr Reiz ist gerade die Subjektivität, die Emotionalität und die Vernetzung von Tausenden Personen rund um den Erdball. Die reinen Fakten gibt es woanders. "Social Media" heißen solche Dienste schließlich. Trotzdem werden sie ernstgenommen. Nach Untersuchungen der Harvard-Soziologin Shoshana Zuboff glauben die Menschen heutzutage in erster Linie ihren Freunden, während das Vertrauen in Unternehmen und Institutionen abnimmt. Übertragen auf das Internet bedeutet das: Wenn Informationen von Freunden aus der jeweiligen Online-Community stammen, vertraut man ihnen schneller, als wenn sie von einem unbekannten Redakteur irgendeiner Zeitung verbreitet werden. Im Fall Bombay zeigten die Reaktionen vieler sogenannter "Follower", also Leser von Twitter-Einträgen einer Person: Hier wird nicht viel hinterfragt. Hier wird kopiert und weitergeschickt, an die eigenen Follower. Für manche markiert der 24-stündige Sturm von 140-Zeichen-Meldungen nicht weniger als eine "epochale Veränderung des Nachrichtenflusses". So diktierte es etwa der New Yorker Journalismus-Professor Jeff Jarvis dem Handelsblatt-Blogger Thomas Knüwer. Der legt sich, wie auch der prominenteste TechBlogger der USA, Michael Arrington von TechCrunch, fest: "Der heutige Tag wird ein Durchbruch werden auf dem Weg Twitters zum Massenmedium.""
    Theme
    Internet
  10. Lewen, H.: Personalisierte Ordnung von Objekten basierend auf Vertrauensnetzwerken (2008) 0.01
    0.0068737715 = product of:
      0.08248526 = sum of:
        0.08248526 = weight(_text_:systeme in 2305) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08248526 = score(doc=2305,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.4729882 = fieldWeight in 2305, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2305)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Open Rating Systeme werden zur Be­wertung unterschiedlichster Objekte eingesetzt. Benutzer können Rezensionen über Objekte verfassen, andere Benutzer können die Qualität dieser Rezensionen bewerten. Basierend auf diesen Bewertungen der Rezensionen wird ein Vertrauensnetzwerk (Web of Trust) aufgebaut. Zwei Benutzer werden durch eine gerichtete Kante verbunden, wenn ein Benutzer dem System mitteilt, dass er einem anderen Benutzer vertraut, Inhalte korrekt zu bewerten. Basierend auf diesem persönlichen Vertrauensnetzwerk werden Objekte und auch die Rezensionen für ein bestimmtes Objekt individuell für jeden Benutzer angeordnet.
  11. Seehaus, S.: Können Suchmaschinen von Sozialer Software profitieren? (2008) 0.01
    0.0068737715 = product of:
      0.08248526 = sum of:
        0.08248526 = weight(_text_:systeme in 2306) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08248526 = score(doc=2306,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.4729882 = fieldWeight in 2306, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2306)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Im Rahmen eines Projekts gingen Stu­dierende an der HAW Hamburg für ihre Auftraggeber Lycos Europe und T-Online der Frage nach, wie sich Inhalte aus sozialen Suchdiensten in die algorithmische Suche einbinden lassen. Dazu analysierten und verglichen sie die Vor- und Nachteile der Systeme, die Relevanz der Sucher­gebnisse, die Benutzerfreundlichkeit sowie die Qualität der Inhalte. Für soziale Software ergaben sich daraus bedeutende Verbesserungspotentiale. Der Text beschreibt die Ergebnisse und die Empfehlungen für Lycos IQ.
  12. Sack, H.; Waitelonis, J.: Zeitbezogene kollaborative Annotation zur Verbesserung der inhaltsbasierten Videosuche (2008) 0.01
    0.00601455 = product of:
      0.0721746 = sum of:
        0.0721746 = weight(_text_:systeme in 2890) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0721746 = score(doc=2890,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.41386467 = fieldWeight in 2890, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2890)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Social-Tagging-Systeme ermöglichen die Annotation beliebiger Ressourcen mit nutzerbasierten Metadaten. Ressourcen wurden in diesem Zusammenhang stets als Ganzes betrachtet, ohne dass eine differenzierte Annotation einzelner Ressourcen-Fragmente möglich war. Dies fällt insbesondere bei zeitabhängigen Multimediadaten, wie z. B. Videodaten ins Gewicht, da der Nutzer oft nur an einzelnen Szenen einer umfangreichen Videodatei interessiert ist. Dieser Beitrag stellt eine einfache Möglichkeit der zeitbezogenen, kollaborativen Annotation von Multimediadaten vor und veranschaulicht deren Umsetzung am Beispiel der Videosuchmaschine yovisto.
  13. Panke, S.; Gaiser, B.: "With my head up in the clouds" : Social Tagging aus Nutzersicht (2008) 0.01
    0.0051553287 = product of:
      0.061863944 = sum of:
        0.061863944 = weight(_text_:systeme in 2883) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061863944 = score(doc=2883,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.35474116 = fieldWeight in 2883, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2883)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    28 Prozent der amerikanischen Internetnutzer/innen haben es bereits getan: Das freie Verschlagworten von Inhalten aller Art per Social Tagging gehört zu den Anwendungen aus dem Kontext von Web 2.0, die sich zunehmender Beliebtheit erfreuen (Rainie, 2007). Während sich die bisherige Forschung überwiegend inhaltsanalytisch mit dem Phänomen befasst, kommen im vorliegenden Beitrag so genannte "Power User" zu Wort. Um zu einer fundierteren Interpretation der in den Inhaltsanalysen gewonnenen Erkenntnisse beizutragen, wurden Interviews mit Personen durchgeführt, die mehrere Tagging Systeme parallel einsetzen, sich auch mit den technischen Grundlagen auskennen und als "Early Adopter" bereits seit geraumer Zeit aktiv sind. Entsprechend leitet der Beitrag von einer Synopse der aktuellen Literatur in die beschriebene Studie über und schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsvorhaben im Kontext von Social Tagging.
  14. Heck, T.: Analyse von sozialen Informationen für Autorenempfehlungen (2012) 0.01
    0.0051553287 = product of:
      0.061863944 = sum of:
        0.061863944 = weight(_text_:systeme in 407) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061863944 = score(doc=407,freq=2.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.35474116 = fieldWeight in 407, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=407)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Kollaborationen mit Kollegen sind für fast alle Wissenschaftler bedeutend. Forscher bauen sich im Laufe ihrer Karriere ein soziales Netzwerk mit Kontakten zu anderen Wissenschaftlern mit ähnlichen Interessen und Forschungsschwerpunkten auf. Ein Empfehlungssystem könnte einer Person dabei helfen, geeignete Kollegen und neue Kooperationspartner zu finden. Für einen Wissenschaftler ist seine Reputation sehr wichtig, die mit Zitations- und Referenzdaten analysiert werden kann. Solche Daten können dazu dienen, Cluster mit ähnlichen Forschern zu ermitteln, die wiederum für ein Empfehlungssystem verwendet werden können. Darüber hinaus enthalten neue Dienste des sozialen Webs, wie Social-Bookmarking-Systeme, weitere Informationen über Wissenschaftler, auf Basis derer Personenvorschläge gemacht werden können. Im Folgenden wird ein Versuch beschrieben, verschiedene soziale Informationen über Wissenschaftler zu nutzen, um diesen relevante Kooperationspartner vorzuschlagen.
  15. DeZelar-Tiedman, V.: Doing the LibraryThing(TM) in an academic library catalog (2008) 0.00
    0.0047853235 = product of:
      0.057423882 = sum of:
        0.057423882 = sum of:
          0.039762456 = weight(_text_:allgemein in 2666) [ClassicSimilarity], result of:
            0.039762456 = score(doc=2666,freq=2.0), product of:
              0.17123379 = queryWeight, product of:
                5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
                0.032588977 = queryNorm
              0.23221152 = fieldWeight in 2666, product of:
                1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                  2.0 = termFreq=2.0
                5.254347 = idf(docFreq=627, maxDocs=44218)
                0.03125 = fieldNorm(doc=2666)
          0.017661426 = weight(_text_:22 in 2666) [ClassicSimilarity], result of:
            0.017661426 = score(doc=2666,freq=2.0), product of:
              0.11412105 = queryWeight, product of:
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.032588977 = queryNorm
              0.15476047 = fieldWeight in 2666, 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=2666)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
    Theme
    Katalogfragen allgemein
  16. Hänger, C.; Krätzsch, C.; Niemann, C.: Was vom Tagging übrig blieb : Erkenntnisse und Einsichten aus zwei Jahren Projektarbeit (2011) 0.00
    0.004296107 = product of:
      0.051553283 = sum of:
        0.051553283 = weight(_text_:systeme in 4519) [ClassicSimilarity], result of:
          0.051553283 = score(doc=4519,freq=8.0), product of:
            0.17439179 = queryWeight, product of:
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.2956176 = fieldWeight in 4519, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=4519)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Das DFG-Projekt "Collaborative Tagging als neue Form der Sacherschließung" Im Oktober 2008 startete an der Universitätsbibliothek Mannheim das DFG-Projekt "Collaborative Tagging als neue Form der Sacherschließung". Über zwei Jahre hinweg wurde untersucht, welchen Beitrag das Web-2.0-Phänomen Tagging für die inhaltliche Erschließung von bisher nicht erschlossenen und somit der Nutzung kaum zugänglichen Dokumenten leisten kann. Die freie Vergabe von Schlagwörtern in Datenbanken durch die Nutzer selbst hatte sich bereits auf vielen Plattformen als äußerst effizient herausgestellt, insbesondere bei Inhalten, die einer automatischen Erschließung nicht zugänglich sind. So wurden riesige Mengen von Bildern (FlickR), Filmen (YouTube) oder Musik (LastFM) durch das Tagging recherchierbar und identifizierbar gemacht. Die Fragestellung des Projektes war entsprechend, ob und in welcher Qualität sich durch das gleiche Verfahren beispielsweise Dokumente auf Volltextservern oder in elektronischen Zeitschriften erschließen lassen. Für die Beantwortung dieser Frage, die ggf. weitreichende Konsequenzen für die Sacherschließung durch Fachreferenten haben konnte, wurde ein ganzer Komplex von Teilfragen und Teilschritten ermittelt bzw. konzipiert. Im Kern ging es aber in allen Untersuchungsschritten immer um zwei zentrale Dimensionen, nämlich um die "Akzeptanz" und um die "Qualität" des Taggings. Die Akzeptanz des Taggings wurde zunächst bei den Studierenden und Wissenschaftlern der Universität Mannheim evaluiert. Für bestimmte Zeiträume wurden Tagging-Systeme in unterschiedlichen Ausprägungen an die Recherchedienste der Universitätsbibliothek angebunden. Die Akzeptanz der einzelnen Systemausprägungen konnte dann durch die Analyse von Logfiles und durch Datenbankabfragen ausgewertet werden. Für die Qualität der Erschließung wurde auf einen Methodenmix zurückgegriffen, der im Verlauf des Projektes immer wieder an aktuelle Entwicklungen und an die Ergebnisse aus den vorangegangenen Analysen angepaßt wurde. Die Tags wurden hinsichtlich ihres Beitrags zum Information Retrieval mit Verfahren der automatischen Indexierung von Volltexten sowie mit der Erschließung durch Fachreferenten verglichen. Am Schluss sollte eine gut begründete Empfehlung stehen, wie bisher nicht erschlossene Dokumente am besten indexiert werden können: automatisch, mit Tags oder durch eine Kombination von beiden Verfahren.
    Content
    "Was vom Tagging übrig blieb: Empfehlungen und Fazit - Akzeptanz des Taggings Es kann von einer grundsätzlich hohen Bereitschaft der Nutzer ausgegangen werden, wissenschaftliche Quellen durch Tags zu organisieren und zu erschließen. Diese Bereitschaft hängt allerdings wesentlich davon ab, ob ein System durch entsprechende Datenbestände genügend Ergebnisse liefert, um für eine Recherche reizvoll zu erscheinen. Tagging-Systeme, die als "Insellösung" auf die Nutzer einer einzelnen Institution beschränkt sind, werden deshalb nicht ausreichend angenommen. Anbindungen an externe Dienste, deren Datenbestand sich aus vielen verschiedenen Quellen und Verknüpfungen speist, erfahren dagegen eine sehr gute Resonanz. Wissenschaftlichen Bibliotheken wird deshalb empfohlen, möglichst schnelle und einfache Verlinkungen zu erfolgreichen Tagging-Plattformen wie BibSonomy oder Citeulike anzubieten. Die Anzeige der dort verfügbaren Daten im eigenen Katalog ist ebenfalls wünschenswert und wird von den Nutzern befürwortet. - Verfahren zur Analyse von Tagging-Daten Für die Analyse der äußerst heterogenen Textdaten, die in Tagging-Systemen entstehen, wurden spezifische Verfahren entwickelt und angewendet, die je nach Datenausschnitt und Erkenntniszweck optimiert wurden. Nach erfolgreichen Testläufen wurde der Methodenmix jeweils für größere Datenmengen eingesetzt, um die aus den explorativen Studien gewonnen Hypothesen zu überprüfen. Dieses Vorgehen hat sich als äußerst fruchtbar herausgestellt. Alle durchgeführten Schritte und die daraus gewonnenen Erkenntnisse wurden in diversen Artikeln und Beiträgen veröffentlicht sowie auf zahlreichen nationalen und internationalen Konferenzen vorgestellt, um sie der Wissenschaftsgemeinschaft zur Verfügung zu stellen.
    - Fazit Der Beitrag des Taggings im Rahmen des bibliothekarischen Kontextes ist vor allem in der ergänzenden Erweiterung der Recherche- und Literaturverwaltungsfunktionalitäten der Online-Kataloge zu sehen. Durch Tagging können diese um eine nutzerorientierte Komponente ergänzt werden und signifkant an Attraktivität gewinnen. Systeme mit einem begrenzten Nutzerkreis sind allerdings zugunsten der Anbindung an etablierte Systeme zu vernachlässigen. Diese können einen parallel existierenden Zugang zu den vorhandenen Ressourcen liefern, der seine Stärken in einer explorativen, eher "unscharfen" Recherche entfaltet. Somit wird einem speziellen Bedürfnis der Nutzerinnen und Nutzer Rechnung getragen, dem durch die voraussetzungsreiche Verwendung von präzisen bibliothekarischen Schlagwörtern nicht immer entsprochen werden kann. Bezüglich der inhaltlichen Abdeckung einer Ressource erfüllt das Tagging jedenfalls die Anforderungen eines Recherchesystems, insofern eine ausreichende Mindestanzahl von Tags vorliegt. Natürlich ist es sehr wichtig, die Nutzerinnen und Nutzer ausreichend darüber zu informieren, dass Tagging - wie alle anderen Erschließungsmethoden auch - keine vollständige Abbildung der verfügbaren Ressourcen leistet. Es stellt lediglich einen von verschiedenen Zugangswegen mit spezifischen Besonderheiten und Ergebnissen zur Verfügung. Eine Kombination der Erschließungsverfahren "Fachreferenten", "Tagging" und "automatisch" ist hingegen nur für sehr spezielle Zielsetzungen und als Abfolge von Ergänzungs- und Aktualisierungsschritten sinnvoll. Eine gleichzeitige Integration der Verfahren würde aufgrund ihrer erheblichen Unterschiede eine deutliche Verschlechterung der Erschließungsqualität zur Folge haben. Sinnvoll ist daher eine gleichberechtigte Bereitstellung dieser Zugangswege bei sichtbarer Trennung für die Nutzer. Auf diese Weise können die Vorteile aller Verfahren genutzt werden, ohne sich ihre jeweiligen Nachteile zu eigen zu machen."
  17. Birkenhake, B.: Semantic Weblog : Erfahrungen vom Bloggen mit Tags und Ontologien (2008) 0.00
    0.003501945 = product of:
      0.04202334 = sum of:
        0.04202334 = product of:
          0.08404668 = sum of:
            0.08404668 = weight(_text_:vernetzung in 2894) [ClassicSimilarity], result of:
              0.08404668 = score(doc=2894,freq=2.0), product of:
                0.20326729 = queryWeight, product of:
                  6.237302 = idf(docFreq=234, maxDocs=44218)
                  0.032588977 = queryNorm
                0.4134786 = fieldWeight in 2894, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  6.237302 = idf(docFreq=234, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=2894)
          0.5 = coord(1/2)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Der Begriff "Semantic Weblog" bezeichnet die Idee, zwei Konzepte - nämlich Bloggen und Semantic Web - zusammenzuführen. Ausgangspunkt ist dabei die Tatsache, dass Blogs, die länger bestehen, Wissen über bestimmte Domänen ansammeln. Dieses Wissen wird in einem ersten Schritt durch Volltextanalyse und in einem zweien Schritt durch Kategorie- und Tagging-Mechanismen erschlossen und kann durch weitere Schritte zu einfachen Ontologien ausgebaut werden. Dieser Beitrag gliedert sich in mehrere Teile. Zunächst wird das Konzept und seine ersten Implementierungen sowie mögliche Vernetzung von mehreren Semantic Weblogs vorgestellt. Dann wird ein Einblick in die Erfahrungen aus der Semantic Weblog-Praxis gegeben. Abgeschlossen wird der Artikel durch einen Ausblick.
  18. Farkas, M.G.: Social software in libraries : building collaboration, communication, and community online (2007) 0.00
    0.0022190344 = product of:
      0.02662841 = sum of:
        0.02662841 = weight(_text_:internet in 2364) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02662841 = score(doc=2364,freq=4.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.27677247 = fieldWeight in 2364, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2364)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    LCSH
    Libraries and the Internet
    Subject
    Libraries and the Internet
  19. Wang, J.; Clements, M.; Yang, J.; Vries, A.P. de; Reinders, M.J.T.: Personalization of tagging systems (2010) 0.00
    0.0022190344 = product of:
      0.02662841 = sum of:
        0.02662841 = weight(_text_:internet in 4229) [ClassicSimilarity], result of:
          0.02662841 = score(doc=4229,freq=4.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.27677247 = fieldWeight in 4229, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=4229)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Abstract
    Social media systems have encouraged end user participation in the Internet, for the purpose of storing and distributing Internet content, sharing opinions and maintaining relationships. Collaborative tagging allows users to annotate the resulting user-generated content, and enables effective retrieval of otherwise uncategorised data. However, compared to professional web content production, collaborative tagging systems face the challenge that end-users assign tags in an uncontrolled manner, resulting in unsystematic and inconsistent metadata. This paper introduces a framework for the personalization of social media systems. We pinpoint three tasks that would benefit from personalization: collaborative tagging, collaborative browsing and collaborative search. We propose a ranking model for each task that integrates the individual user's tagging history in the recommendation of tags and content, to align its suggestions to the individual user preferences. We demonstrate on two real data sets that for all three tasks, the personalized ranking should take into account both the user's own preference and the opinion of others.
  20. Peters, I.: Folksonomies und kollaborative Informationsdienste : eine Alternative zur Websuche? (2011) 0.00
    0.0020921256 = product of:
      0.025105506 = sum of:
        0.025105506 = weight(_text_:internet in 343) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025105506 = score(doc=343,freq=2.0), product of:
            0.09621047 = queryWeight, product of:
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.2609436 = fieldWeight in 343, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=343)
      0.083333336 = coord(1/12)
    
    Source
    Handbuch Internet-Suchmaschinen, 2: Neue Entwicklungen in der Web-Suche. Hrsg.: D. Lewandowski

Years

Languages

  • e 27
  • d 19

Types

  • a 38
  • m 5
  • el 3
  • b 2
  • s 2
  • More… Less…

Classifications