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  • × theme_ss:"Suchmaschinen"
  1. Lewandowski, D.; Sünkler, S.; Hanisch, F.: Anzeigenkennzeichnung auf Suchergebnisseiten : Empirische Ergebnisse und Implikationen für die Forschung (2019) 0.03 
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    Abstract
    In diesem Aufsatz stellen wir eine repräsentative Multimethodenstudie (bestehend aus Umfrage, aufgabenbasierter Nutzerstudie und OnlineExperiment) zum Wissen und Verhalten der deutschen Internetnutzer bezüglich der Anzeigen auf Google-Suchergebnisseiten vor. Die Ergebnisse zeigen, dass die überwiegende Mehrzahl der Nutzenden nicht hinreichend in der Lage ist, Werbung von organischen Ergebnissen zu unterscheiden. Die aufgabenbasierte Studie zeigt, dass lediglich 1,3 Prozent der Teilnehmenden alle Anzeigen und organischen Ergebnisse richtig markieren konnten. 9,6 Prozent haben ausschließlich korrekte Markierungen vorgenommen, dabei aber keine Vollständigkeit erreicht. Aus den Ergebnissen der Umfrage geht hervor, dass es viele Unklarheiten gibt über das Geschäftsmodell von Google und die Art und Weise, wie Suchmaschinenwerbung funktioniert. Die Ergebnisse des Online-Experiments zeigen, dass Nutzende, die die Unterscheidung zwischen Anzeigen und organischen Ergebnissen nicht verstehen, etwa doppelt so häufig auf Anzeigen klicken wie diejenigen, die diese Unterscheidung verstehen. Implikationen für die Forschung ergeben sich in den Bereichen Wiederholungsstudien bzw. Monitoring der Anzeigendarstellung, vertiefende Laborstudien, Modelle des Informationsverhaltens, Informationskompetenz und Entwicklung fairer Suchmaschinen.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.3-14
  2. Lewandowski, D.; Krewinkel, A.; Gleissner, M.; Osterode, D.; Tolg, B.; Holle, M.; Sünkler, S.: Entwicklung und Anwendung einer Software zur automatisierten Kontrolle des Lebensmittelmarktes im Internet mit informationswissenschaftlichen Methoden (2019) 0.03 
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    Abstract
    In diesem Artikel präsentieren wir die Durchführung und die Ergebnisse eines interdisziplinären Forschungsprojekts zum Thema automatisierte Lebensmittelkontrolle im Web. Es wurden Kompetenzen aus den Disziplinen Lebensmittelwissenschaft, Rechtswissenschaft, Informationswissenschaft und Informatik dazu genutzt, ein detailliertes Konzept und einen Software-Prototypen zu entwickeln, um das Internet nach Produktangeboten zu durchsuchen, die gegen das Lebensmittelrecht verstoßen. Dabei wird deutlich, wie ein solcher Anwendungsfall von den Methoden der Information-Retrieval-Evaluierung profitiert, und wie sich mit relativ geringem Aufwand eine flexible Software programmieren lässt, die auch für eine Vielzahl anderer Fragestellungen einsetzbar ist. Die Ergebnisse des Projekts zeigen, wie komplexe Arbeitsprozesse einer Behörde mit Hilfe der Methoden von Retrieval-Tests und gängigen Verfahren aus dem maschinellen Lernen effektiv und effizient unterstützt werden können.
    Field
    Lebensmittel und Ernährung
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.33-45
  3. Sünkler, S.; Kerkmann, F.; Schultheiß, S.: Ok Google . the end of search as we know it : sprachgesteuerte Websuche im Test (2018) 0.02 
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    Abstract
    Sprachsteuerungssysteme, die den Nutzer auf Zuruf unterstützen, werden im Zuge der Verbreitung von Smartphones und Lautsprechersystemen wie Amazon Echo oder Google Home zunehmend populär. Eine der zentralen Anwendungen dabei stellt die Suche in Websuchmaschinen dar. Wie aber funktioniert "googlen", wenn der Nutzer seine Suchanfrage nicht schreibt, sondern spricht? Dieser Frage ist ein Projektteam der HAW Hamburg nachgegangen und hat im Auftrag der Deutschen Telekom untersucht, wie effektiv, effizient und zufriedenstellend Google Now, Apple Siri, Microsoft Cortana sowie das Amazon Fire OS arbeiten. Ermittelt wurden Stärken und Schwächen der Systeme sowie Erfolgskriterien für eine hohe Gebrauchstauglichkeit. Diese Erkenntnisse mündeten in dem Prototyp einer optimalen Voice Web Search.
  4. Lewandowski, D.; Sünkler, S.: ¬Das Relevance Assessment Tool : eine modulare Software zur Unterstützung bei der Durchführung vielfältiger Studien mit Suchmaschinen (2019) 0.02 
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    Abstract
    In diesem Artikel stellen wir eine Software vor, mit der sich Studien zu Such- und Informationssystemen realisieren lassen. Das Relevance Assessment Tool (RAT) soll umfangreiche Untersuchungen mit Daten von kommerziellen Suchmaschinen unterstützen. Die Software ist modular und webbasiert. Es lassen sich damit automatisiert Daten von Suchmaschinen erfassen. Dazu können Studien mit Fragen und Skalen flexibel gestaltet und die Informationsobjekte anhand der Fragen durch Juroren bewertet werden. Durch die Modularität lassen sich die einzelnen Komponenten für eine Vielzahl von Studien nutzen, die sich auf Web-Inhalte beziehen. So kann die Software auch für qualitative Inhaltsanalysen eingesetzt werden oder durch das automatisierte Scraping eine große Datenbasis an Web-Dokumenten liefern, die sich quantitativ in empirischen Studien analysieren lassen.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.46-56
  5. Sünkler, S.; Kerkmann, F.: How to do ... ? : Konzeption einer Spezialsuchmaschine für Tutorials (2016) 0.01 
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    Abstract
    Das übergeordnete Ziel des Projektes bestand darin, eine hochschuleigene Suchmaschine zu konzipie ­ ren und diese ausgehend von einer Ideenskizze über ein theoretisches Konzept hin zu einem lauffähigen Alpha ­ Prototyp umzusetzen, der die theoretischen Überlegungen in Ansätzen praktisch nutzbar machen sollte.
  6. Lewandowski, D.; Sünkler, S.: What does Google recommend when you want to compare insurance offerings? (2019) 0.00 
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    Date
    20. 1.2015 18:30:22
  7. 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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    Content
    Die Studie wurde auf der diesjährigen CLEF-Konferenz mit dem Best Poster Award ausgezeichnet.

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