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15.04.13
1
Suchmaschinen und Bibliotheken
Prof. Dr. Dirk Lewandowski [email protected] http://www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html @Dirk_Lew
Herausforderungen für Bibliotheken
• Nutzer verwenden Suchmaschinen zur Suche nach „Bibliotheksinhalten“
• Nutzer suchen heute schon mit unterschiedlichen Werkzeugen • Universalsuchmaschinen • Spezialsuchmaschinen • Social Bookmarking / Empfehlungssysteme • Spezialdatenbanken • OPACs
• Suchmaschinen „erziehen“ Nutzer zu „schlechtem“ Rechercheverhalten.
• Suchmaschinen zielen auf Kernbereiche der Bibliotheken – Buchsuche – Wissenschaftliche Inhalte
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„Most people are looking for quick wins.“ Nicholas, 2008
• Beispiele aus der wissenschaftlichen Suche • Nutzer kommen über Suchmaschinen, schauen herum und nehmen das mit, was sie
brauchen können.
• Es wird eine Vielzahl von Quellen benutzt.
• Die Hälfte der Nutzer betrachtet nur 1-3 Seiten.
• 40% der Nutzer kommen innerhalb von sechs Monaten nicht mehr auf die Website zurück.
• Nutzer sehen sich Artikel online nur ein paar Minuten lang an, vor allem kurze Artikel werden gelesen.
• Nutzer sammeln zwar Artikel (als Ausdrucke oder Downloads), lesen sie dann aber nicht.
„Katalog 1.0“
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„Katalog 2.0“
Taxonomie der digitalen Online-Information Stock, 2003
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Stärken der Biblothekskataloge
OPAC Suchmaschine
Einfache Suche schwach, da Anordnung der Treffer nach Datum
stark, da gutes Ranking
Erweiterte Suche Guter Funktionsumfang Geringer Funktionsumfang, fehlerhafte Funktionen (!)
Trefferanordnung / Ranking
schlecht, da nur Anordnung nach Datum; Ranking stark vereinfachend
gut, da durchdachtes Ranking und Durchmischung der Trefferlisten
Trefferpräsentation wenig flexibel durch Autor/Titel/Jahr
Trefferbeschreibung mit statischen und kontextabhängigen Elementen
Datenbestand nur ein Teilbestand des Bibliotheksangebots
Einbindung aller von der SM aufgebauterer Kolllektionen
Metadaten Mit hohem Aufwand erstellte Qualitätsdaten
Kaum Ausnutzung von Metadaten; keine eigene Erstellung
Ranking: Missverständnisse
• Ein klares Sortierkriterium ist besser als ein Ranking nach Relevanz. – Ranking verändert nicht die Anzahl der Ergebnisse, sondern nur die Reihenfolge. – Andere Sortieroptionen können angeboten werden.
• Bibliothekskataloge arbeiten ohne Ranking – Konventionelle OPACs sortieren nach dem Erscheinungsjahr.
• Ranking ist nutzlos: Es funktioniert einfach nicht. – Es ist schwer, “Relevanz” zu bestimmen. Relevanz ist sowohl vom Kontext
abhängig als auch vom individuellen Nutzer. Trotzdem kann Ranking wenigstens eine befriedigende Trefferliste ergeben.
• Ranking ist gar nicht so kompliziert. Man muss doch nur ein paar Standardmaße (TF/IDF) anwenden.
– Text matching reicht für ein gutes Ranking bei weitem nicht aus!
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Fehlendes Verständnis des Nutzerverhaltens bzw. der Nutzerbedürfnisse
• Auswahl des Informationssystems
• Verständnis von den Inhalten des Systems („alles“)
• Anfragetypen
Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf
• Konkreter Informationsbedarf – Wie hoch ist die Zugspitze? – Wie viele Einwohner hat Hamburg? – Wie lautet die Web-Adresse des Departments Information der HAW?
• Problemorientierter Informationsbedarf – Welche Interpretationsmöglichkeiten gibt es zum Homunculus aus Goethes Faust,
2. Teil? – Welchen Einfluss hat der Schriftsteller Kyril Bonfiglioli auf die englische Literatur
gehabt? – Wie gut eignen sich die Tagebücher von Samuel Pepys als historische Quelle?
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Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf Frants, Shapiro und Voiskunskii 1997, Übersetzung Stock
CIN POIN
Thematische Grenzen sind klar abgesteckt. Thematische Grenzen sind nicht exakt bestimmbar.
Die Suchfrageformulierung ist durch exakte Terme ausdrückbar.
Die Suchfrageformulierung lässt mehrere terminologische Varianten zu.
Eine Fakteninformation reicht i.d.R. aus, um den Bedarf zu decken.
In der Regel müssen diverse Dokumente beschafft werden. Ob der Informationsbedarf damit abschließend gedeckt ist, bleibt offen.
Mit der Übermittlung der Fakteninformation ist das Informationsproblem erledigt.
Mit der Übermittlung der Literaturinformationen wird ggf. das Informationsproblem modifiziert oder ein neuer Bedarf geweckt.
Anfragetypen in Bibliothekskatalogen Lewandowski 2010, S. 94
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Suchmaschinen und Information Overload
• Zugang zu Informationen durch Suchmaschinen – Masse (viele Mrd. Dokumente indexiert)
– Aktualität (allerdings nur schwer in der Recherche bestimmbar)
– Funktionierendes Ranking
• Information Overload – „Information Overload kann anhand der Menge der Informationen definiert
werden, die ein Mensch zu verarbeiten in der Lage ist. Übersteigt die Informationsmenge, die dieser Mensch für seine Arbeit benötigt und verarbeiten kann, für einen nennenswerten Zeitraum sein Fassungsvermögen, so würde er unter Information Overload leiden.“ (Lewandowski, 2012)
Strategien gegen Information Overload
• Vermeidungsstrategien bzw. unsystematische Linderung – Informationen ignorieren
– Beschränkung auf eine Quelle bzw. Quellengruppe
• Strategien – Technische Filter
– Informations- bzw. Recherchekompetenz • Quellenauswahl
• Durchführung der Recherche • Aufbereitung der Ergebnisse
– Überdenken des Anspruchs auf Vollständigkeit
(Lewandowski, 2012)
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Informationskompetenz: Missverständnis aus bibliothekarischer Sicht
• Verständnis von Informationskompetenz als – Kenntnis relevanter Fachdatenbanken
– Recherchekompetenz in diesen Datenbanken • Alternativer Ansatzpunkt:
– Kompetente Nutzung der sowieso verwendeten Informationssysteme
– Aufzeigen der Stärken und der Schwächen dieser Informationssysteme
• Informationskompetenz der Information Professionals?
Für welche Web-Recherchen braucht man Informationskompetenz?
(Lewandowski, Drechsler & von Mach, 2012)
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Bewertung des Sucherfolgs durch Nutzer
• Bewertung nach Anfragetypen – Informationsorientiert à Nachweis schwierig (Annahme: 50% eindeutig bewertbar)
– Navigationsorientiert à Nachweis eindeutig (Annahme: 100% eindeutig bewertbar)
– Transaktionsorientiert à Nachweis leicht bis schwierig (Annahme: 50% eindeutig bewertbar)
Informationskompetenz im Prozess der Websuche
• Auswahl der Suchmaschine
• Eingabe der Suchanfrage
• Trefferselektion auf Basis der Trefferbeschreibungen
• Evaluierung des individuellen Ergebnisses
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http://ding.net/bonsaikitten/
http://www.petsorfood.com
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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit.
Prof. Dr. Dirk Lewandowski Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information
http://www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html
[email protected] @Dirk_Lew