Das rasante Wachstum des Internets hält kontinuierlich an und verknüpft eine unvorstellbar große
Menge an Daten. Schon lange ist es auf eine Größe angewachsen, bei der eine sinnvolle Nutzung
ohne automatisierte Hilfsmittel nicht mehr möglich ist. Zwar ist aufgrund der dezentralen
Struktur des Internets eine genaue Berechnung des existenten Datenumfangs kaum möglich, erhobene
Schätzungen versuchen aber einen Eindruck davon zu vermitteln. So besagt eine Studie
der IDC, dass sich die digitalen Informationen bereits 2006 auf 161 Exabyte belief. Vorhersagen
über die weitere Entwicklung gehen davon aus, dass diese Masse sich bis 2010 von 161 auf 988
Exabytes mehr als versechsfacht hat. Außerdem ergab die Studie, dass ca. 95% der Daten im
Internet in unstrukturierter Form vorliegen. Diese nutzbringend zu verarbeiten, stellt eine große
Herausforderung dar (Gantz, 2007). Eine effektive Suche nach relevanten Informationen in dieser
digitalen Welt bildet den Grundstein der Informationsgewinnung.
Kurz nach der Erfindung des World Wide Webs galt in den Jahren 1991 bis 1994 das “Browsen”
als die dominierende Fortbewegungsmethode in diesen Netz. Parallel dazu entwickelten sich
die ersten Webcrawler, welche die Dokumente des Internets automatisch durchsuchen und in Datenbanken
indexierten. Die automatische Volltextsuche wurde möglich. Mit dieser neuen Option
wandelte sich das Suchverhalten der Nutzer. Anstatt zu erraten, welche Listeneinträge am passendsten
sind, konnten nun Suchbegriffe eingegeben und die Relevanz einzelner Treffer einer Ergebnisliste
überprüft werden. Die Geschwindigkeit des Suchens wurde durch dieses neue Konzept
erheblich erhöht, nicht aber die Geschwindigkeit des Findens. Denn auch die Anzahl der potentiell
relevanten Ergebnisse stieg deutlich an (Buzinkay, 2006, S. 177).
So durchsuchen Webcrawler stetig das Netz nach relevanten Informationen. Doch bleibt ihnen
der größte Teil des World Wide Webs verborgen und nur ein Teil der tatsächlich vorhandenen
Dokumente kann gefunden werden. Darüber hinaus liefert eine konkrete Suchabfrage eine so unfassbar
große Menge an Treffern, dass die Wahrscheinlichkeit eines Fundes beim ersten Ergebnis
der Wahrscheinlichkeit eines Lottogewinns nahe kommt. Durch Mehrdeutigkeiten im Text, die
Komplexität und die schiere Masse des WWW stoßen traditionelle Suchmaschinen schnell an ihre
Grenzen (Sack, 2010, S. 14).
Inhaltsverzeichnis
1 Hintergrund und Forschungsfragen der Arbeit
2 Grundlegende Begriffe
2.1 Suchen oder Finden
2.2 Struktur von Datenbeständen
2.3 Unterschiedliche Arten der Relevanz
2.4 Information Retrieval
3 Suchen
3.1 Suchmaschinenarten
3.1.1 Suche in lokalen Datenbanken
3.1.2 Volltextsuchmaschinen
3.1.3 Metasuchmaschinen
3.1.4 Verzeichnisse
3.1.5 Spezielle Suchdienste
3.2 Suchmechanismen und Funktionsweisen
3.2.1 Webcrawler
3.2.2 Indexierung
3.2.3 Rangierungsprinzipien
3.3 Probleme der Suche und Lösungsansätze
3.3.1 Schwachstellen
3.3.2 Lösungsansätze
4 Finden
4.1 Personalisierte Internetsuche
4.1.1 Nutzerprofile als Basis der Personalisierung
4.1.2 Personalisierung der Suchanfrage
4.1.3 Personalisierung des Suchalgorithmus
4.1.4 Personalisierte Präsentation der Suchergebnisse
4.2 Kontextorientierte Konzepte
4.2.1 Semantic Web
4.2.2 Nutzenspotentiale
4.2.3 Problemfelder
4.2.4 Bisherige Umsetzung neuer Suchkonzepte
5 Vergleich verschiedener Suchmaschinen
5.1 Beschreibung des Vorgehens
5.2 Auswahl der Testobjekte
5.3 Ergebnisse und Auswertung
6 Zusammenhang und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den Unterschied zwischen traditionellem Suchen und dem gezielten Finden in einer digitalen Umgebung. Das primäre Ziel ist es, die Effizienz klassischer Volltextsuchmaschinen derjenigen moderner, kontextorientierter Konzepte gegenüberzustellen und die Eignung der verschiedenen Ansätze für die Informationssuche zu bewerten.
- Grundlagen von Suchen, Finden und Information Retrieval.
- Analyse klassischer Suchmaschinen und deren Funktionsweisen.
- Untersuchung personalisierter und kontextorientierter Suchkonzepte wie das Semantic Web.
- Praktische Fallstudie zum Vergleich der Sucheffizienz verschiedener Suchdienste anhand definierter Testfragen.
Auszug aus dem Buch
2.1 Suchen oder Finden
Der Titel dieser Arbeit ”Die Geschichte von Suchen und Finden in einer digitalen Welt” wirft die Frage nach dem Unterschied zwischen klassischen Suchmaschinen und modernen, kontextorientierten Suchkonzepten auf. Prinzipiell wäre eine Maschine in dem Moment eine Findemaschine, wenn sie die Frage des Nutzers so beantwortet, dass dies die Suche beendet. Bisherige Suchmaschinen liefern auf eine Suchanfrage hingegen nur Unmengen an Daten und können dennoch nicht garantieren, dass die Anfrage damit vollständig beantwortet wird. Es existieren aber bereits kontextorientierte Konzepte, welche einer Findemaschine näher kommen als bisherige Systeme. Im Folgenden wird der Unterschied zwischen Suchen und Finden mit Hilfe der Data-Information-Knowledge-Wisdom (DIKW) Hierarchie erklärt. In diesem Rahmen können verschiedene Beispielmaschinen geordnet werden.
Die DIKW Hierarchie visualisiert den Zusammenhang von Daten, Informationen, Wissen und Weisheit. Daten bilden die Basis dieser Pyramide. Aus ihnen können später Informationen generiert werden, welche die Grundlage für Wissen bilden. Die Spitze der Pyramide, die Weisheit, kann wiederum nur über Wissen erreicht werden (Rowley, 2007, S. 2 ff). Um verschiedene Suchkonzepte in diese Hierarchie einordnen zu können, werden die einzelnen Stufen (Daten, Information, Wissen und Weisheit) und die Übergänge zwischen ihnen im Folgenden näher betrachtet.
Daten sind das Produkt von Beobachtungen. Sie sind nicht nutzbar, bevor sie nicht in eine sinnvolle Struktur gebracht werden. Es fehlt ihnen sowohl an Wert als auch an Bedeutung, wenn sie ohne Kontext oder Interpretation vorliegen (Vgl.Ackoff, 1989; Groff & Jones, 2003). Beispielsweise beinhaltet eine Kundendatenbank Daten. Alle Fakten, die über Kunden bekannt sind, zum Beispiel Name, Adresse und gekaufte Produkte, werden darin eingetragen. Die Tabelle als Gesamtheit betrachtet, bringt Menschen keine Informationen, da diese nicht alle Einträge auf einmal überblicken können.
Zusammenfassung der Kapitel
Hintergrund und Forschungsfragen der Arbeit: Einführung in die Problematik des rasanten Internetwachstums und Festlegung der Forschungsfragen hinsichtlich der Eignung aktueller Suchkonzepte.
Grundlegende Begriffe: Erläuterung der theoretischen Basis mittels der DIKW-Hierarchie sowie Definition von Information Retrieval und verschiedenen Relevanzarten.
Suchen: Darstellung klassischer Suchmaschinenarten, deren technischer Funktionsweise wie Webcrawling und Indexierung sowie Analyse der Schwachstellen herkömmlicher Volltextsuche.
Finden: Untersuchung moderner Konzepte zur Effizienzsteigerung, insbesondere personalisierte Suche und der Vision des Semantic Web.
Vergleich verschiedener Suchmaschinen: Durchführung einer Fallstudie, in der verschiedene Suchmaschinen anhand von drei Testfragen in ihrer Sucheffizienz verglichen werden.
Zusammenhang und Ausblick: Zusammenfassung der gewonnenen Erkenntnisse und Prognose zur künftigen Entwicklung semantischer Suchtechnologien.
Schlüsselwörter
Suchen, Finden, Suchmaschinen, Information Retrieval, Webcrawler, Indexierung, Relevanz, Personalisierung, Semantic Web, Ontologien, DIKW-Hierarchie, Volltextsuche, Effizienz, Fallstudie, Wissensmanagement.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Entwicklung und den Vergleich von Suchkonzepten im Internet, um den Unterschied zwischen dem reinen „Suchen“ und dem zielführenden „Finden“ von Informationen zu verdeutlichen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die Funktionsweisen klassischer Volltextsuchmaschinen, moderne Ansätze wie die Personalisierung und das Semantic Web sowie die Bewertung der Sucheffizienz.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, zu analysieren, inwieweit bestehende Suchkonzepte für das Internet geeignet sind und welche Suchmaschinen bei spezifischen Anfragen die beste Effizienz erzielen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine Literaturanalyse zur theoretischen Fundierung durchgeführt und eine empirische Fallstudie (Case Study) angewandt, um die Sucheffizienz anhand von drei ausgewählten Testfragen zu prüfen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Bereiche „Suchen“ (klassische Konzepte) und „Finden“ (moderne, kontextorientierte Konzepte) sowie den Vergleich ausgewählter Suchmaschinen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Suchen, Finden, Information Retrieval, Personalisierung, Semantic Web und Sucheffizienz.
Warum schneidet Wolfram Alpha in der Fallstudie besonders gut ab?
Wolfram Alpha wird als „Wissensberechnungsmaschine“ beschrieben, die Fragen semantisch interpretiert und direkt berechnete Antworten liefert, anstatt nur eine Linkliste zu präsentieren.
Welche Rolle spielt das Semantic Web in der Arbeit?
Das Semantic Web wird als zukünftige Vision zur Verbesserung der Suchqualität durch semantische Anreicherung von Daten und Ontologien diskutiert, deren breite Anwendung jedoch noch in der Entwicklung steckt.
Was ist die Schlussfolgerung bezüglich des Open Directory Projects?
Es wird festgestellt, dass das Open Directory Project aufgrund seiner manuellen Verzeichnisstruktur für die Beantwortung konkreter und komplexer Suchanfragen ungeeignet ist, obwohl es als Verzeichnis informativen Wert besitzt.
- Quote paper
- Sara Haupt (Author), 2010, Die Geschichte vom Suchen und Finden in einer digitalen Welt, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/179440
