Search (4 results, page 1 of 1)

  • × author_ss:"Sünkler, S."
  • × language_ss:"d"
  1. Lewandowski, D.; Sünkler, S.: ¬Das Relevance Assessment Tool : eine modulare Software zur Unterstützung bei der Durchführung vielfältiger Studien mit Suchmaschinen (2019) 0.01 
    0.013004904 = product of:
  0.026009807 = sum of:
    0.026009807 = product of:
      0.052019615 = sum of:
        0.052019615 = weight(_text_:web in 5026) [ClassicSimilarity], result of:
          0.052019615 = score(doc=5026,freq=4.0), product of:
            0.17002425 = queryWeight, product of:
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.052098576 = queryNorm
            0.3059541 = fieldWeight in 5026, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=5026)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)
    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.
  2. Sünkler, S.; Kerkmann, F.; Schultheiß, S.: Ok Google . the end of search as we know it : sprachgesteuerte Websuche im Test (2018) 0.01 
    0.010728499 = product of:
  0.021456998 = sum of:
    0.021456998 = product of:
      0.042913996 = sum of:
        0.042913996 = weight(_text_:web in 5626) [ClassicSimilarity], result of:
          0.042913996 = score(doc=5626,freq=2.0), product of:
            0.17002425 = queryWeight, product of:
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.052098576 = queryNorm
            0.25239927 = fieldWeight in 5626, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=5626)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)
    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.
  3. Kerkmann, F.; Sünkler, S.; Schultheiß, S.: ¬Die Suche nach dem "Wie..." : Tutorials als Gegenstand der Suche (2017) 0.01 
    0.009195855 = product of:
  0.01839171 = sum of:
    0.01839171 = product of:
      0.03678342 = sum of:
        0.03678342 = weight(_text_:web in 3550) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03678342 = score(doc=3550,freq=2.0), product of:
            0.17002425 = queryWeight, product of:
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.052098576 = queryNorm
            0.21634221 = fieldWeight in 3550, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3550)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)
    Abstract
    Anleitungen zu verschiedensten Themen, sogenannte Tutorials, erleben seit einiger Zeit einen regelrechten Boom im Web. Immer mehr Angebote werden online gestellt; entsprechend steigt auch der Bedarf an geeigneten Plattformen und Suchinstrumenten, um diese Vielzahl für den Nutzer zu bündeln und durchsuchbar zu machen. Der Beitrag nähert sich dem bislang wenig beachteten Phänomen Tutorial und der Suche nach diesem speziellen Format an. Beleuchtet werden die verschiedenen Begriffsverständnisse der Bezeichnung 'Tutorial' ebenso wie die gesellschaftlichen Treiber, die für den zunehmenden Trend, Tutorials zu produzieren und zu rezipieren sorgen. Derzeit existierende Spezialsuchmaschinen als eine Möglichkeit der Suche nach Tutorials werden in einer Marktsichtung zusammengetragen und mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen beschrieben. Die Erkenntnisse daraus münden in den Anforderungen an eine optimierte Suchlösung für diesen Anwendungszweck und ihre beispielhafte Umsetzung.
  4. 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) 0.01 
    0.009195855 = product of:
  0.01839171 = sum of:
    0.01839171 = product of:
      0.03678342 = sum of:
        0.03678342 = weight(_text_:web in 5025) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03678342 = score(doc=5025,freq=2.0), product of:
            0.17002425 = queryWeight, product of:
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.052098576 = queryNorm
            0.21634221 = fieldWeight in 5025, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=5025)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)
    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.

Authors

Themes