Artikel von Norbert Weitkämper
aus der Zeitschrift Password ,
der Zeitschrift für Informationsprofis,
Ausgabe Oktober 2008
Der Audi R8 ist ein technisch perfekter Sportwagen und der Inbegriff höchster Ingenieurskunst. Allrad, 10 Zylinder, Dynamik und Sicherheit.
Die vor gut 120 Jahren präsentierten Benz Patent-Motorwagen und Gottlieb Daimlers Motorkutsche trugen damals schon alle Grundzüge unserer heutigen Automobile.
Ottomotor, 4 Räder, ordentliche Beleuchtung, Platz für 4 Personen, Einzelfederung und Hinterradantrieb.
Viele revolutionären Ideen und Konzepte, wie der Slaby-Beringer Elektrowagen, Rumplers Tropfenform, der Wankelmotor oder die Sahara Ente mit 2 Motoren versanken im Keller der Kuriositäten. Aber so manche Idee wird nach Jahrzehnten wiederbelebt, wenn Fortschritte in der Fertigungstechnik Zuverlässigkeit garantieren oder die Welt von einem anderen Zeitgeist umweht ist. So erinnert die heutige Tiptronic an das elektromagnetische Cotal Vorwählgetriebe aus den 30igern und die Multitronic hatten wir schon mal im DAFfodil der 60er.
So ähnlich kommt mir auch im Moment die Entwicklung im Bereich Suche vor. Revolutionäres hat sich in den letzten 15 Jahren nicht getan oder nicht durchgesetzt. Es sind vielmehr zahlreiche Verbesserungen und Ergänzungen, die uns das Sucheleben heute leichter machen.
Entwicklung von Suchetechnologie ist wie eine Reise mit der Enterprise; und wir haben gerade einmal die Umlaufbahn der Erde erreicht.
Was ist im Bereich Suche state of the art? Hier eine Auswahl heisser Topics:
Facettennavigation: Egal ob bei Ebay, im Nike Shop oder bei FIZ Technik: das Anzeigen von Trefferergbnissen gelistet nach verschiedenen Kategorien kombiniert mit der Möglichkeit, durch drill down die Treffermenge hiermit einzuschränken, hat sich durchgesetzt. Weil diese Art der Navigation so sehr der menschlischen Denkweise entspricht. Denken in Kategorien.
Suggest: Nach 4 Jahren wird Google Suggest Standard auf Google.com. Auch Ebay hat es nun integriert. Noch viel sinnvoller ist es für das Durchsuchen von kontrolliertem Vokabular wie Musiktiteln, Firmennamen oder MeSH Thesaurus.
Federated Search: Datenmengen werden immer größer, Datenbanken im Internet immer zahlreicher und spezialisierter. Und damit der Versuch, für ein Portal seiner Zielgruppe alle Informationen selbst anzubieten, immer aussichtsloser. Einen Ausweg bietet eine Metasuchmaschine, die alle relevanten Quellen im Intra- und Internet durchsucht und die Treffer zu einer gemeinsamen Trefferliste zusammenfasst. EBSCO, USA.gov for Science oder Konzerne wie BMW integrieren Federated Search.
Named Entity Recognition (NER): NER Methoden erkennen feste Entitäten wie Firmen- und Personennamen, Orte und Länder, Datumsangaben oder speziellere Informationen wie Arzneimittel oder Produktbezeichnungen. Sie können zur unterstützenden Indexierung eingesetzt oder dem Benutzer einfach zusätzlich angezeigt werden. Googles experimentell lieblose Lab-Suche Alternate views for search results nutzt NER um Ergebnisse in Bezug zu Zeit oder Ort darzustellen. SPIEGEL ONLINE oder Süddeutsche Zeitung bieten weiterführende Informationen zu beispielsweise Personennamen in Artikeln.
Ein tolles Beispiel für den Einsatz von NER ist das vor zwei Jahren gestartete Silobreaker.com: Zeitungsartikel werden täglich analysiert und die hierin enthaltenen Entitäten nicht nur maschinell ausgewertet, sondern auch zueinander in Beziehung gesetzt. So werden Personen-Netzwerke a la XING angeboten oder Fragestellungen wie mit welchen Unternehmen ist die USB verflochten? beantwortet.
Visualisierung: Kartoo.com oder Grokker.com sind Metasuchmaschinen, die ihre Ergebnisse in grafisch aufbereiteten Clustern präsentieren. Vorteile bieten diese Visualisierungen m.E. keine, ausser eines Aha-Effekts, der aber nicht lange anhält.
Erinnern wir uns an den von INXIGHT entwickelten Hyperbolic Tree: Untersuchungen ergaben, dass Benutzer mit der herkömmlichen Dateiordnerstruktur besser zurecht kamen. Visualisierung ist für die Auswertung von numerischen Daten unersätzlich. Für Textdaten hilft sie, zusätzliche Aspekte aufzuzeigen.
silobreaker.com
Beziehungsgraf zu fuel cell aus silobreaker.com
CLustering: automatischer oder redaktioneller Prozess, um unstrukturierte Informationen in sinnvolle Kategorien einzuteilen. Kategorien können z.B. Themen, Dateityp, Quelle, Autor oder andere Attribute sein. Clustering ist ein einfacher Weg, um effektive Navigationshilfen in die Suche einzubauen. So könnte eine Suche nach cell Inhalte clustern in die Themengebiete Biomedizin, Telekommunikation oder Fahrzeugtechnik.
Categorizer: automatische Kategorisierung unterstützt den Prozess des Data Minings und die Datenextraktion. Ergebnisse können zur (Facetten)Navigation oder zur Unterstützung bei der Erstellung von Taxonomien eingesetzt werden. Ideale Categorizer kombinieren automatische Verfahren mit der Möglichkeit, redaktionell einzugreifen. Um gute Ergebnisse zu erzielen muss jedoch einiges an Vorarbeit investiert und die Resultate ständig überwacht werden.
Taxonomien und Knowledge Bases: Sie vereinfachen die Pflege von standardisierten Terminologien oder bieten die Einbeziehung verwandter Themenfelder. Taxonomien sind jedoch nie statisch und erfordern Betreuung, können aber bei sorgfältigem Aufbau für den Anwender enorm nützlich sein.
Social Search: Unter diesem noch wenig fassbaren Begriff kann man unter anderem folgende Funktionen finden:
* Ranking wird durch Benutzer beeinflusst à la finden Sie diesen Artikel hilfreich? Wenn ja, wird das Dokument zukünftig höher gerankt.
* Anmerkungen können an Dokumente angehängt werden, die dann allen Benutzern zur Verfügung stehen. Collaborating: Zu Nutzern werden abhängig von dem, was sie suchen und welche Dokumente sie sich anschauen, Profile angelegt. Sucht ein anderer Nutzer nach den gleichen Suchbegriffen oder schaut er sich die selben Dokumente an, kann das System ihm nun Experten vorschlagen, die sich mit dem gleichen Thema beschäftigen, um sich mit ihnen z.B. per E-Mail auszutauschen. Oder Dokumente vorschlagen, die diese Experten für besonders interessant halten.
* Tagging: Vergeben von Metatags durch die Endbenutzer zur Verbesserung der Suche oder Anzeige von Taggingclouds. Sammeln, Exportieren und Austauschen von Suchstrategien und Trefferlisten.
* Semantische Suche: Dieses Schlagwort überschneidet sich z.B. mit Verfahren wie Textanalyse, Data Mining, Natürlichsprachige Suche, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netzwerke oder Kognitive Intelligenz. Sie vereinfachen die Formulierung von Suchbegriffen und verbessern das Ranking oder zeigen weitere verwandte Dokumente auf. Dieses Feld bietet ein riesiges Potenzial, doch ist der Zeitbedarf für Grundlagenforschung und Entwicklung gerade hier enorm. Auf wirklich sehr gute Ergebnisse werden wir noch etwas warten müssen.
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