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Mission Statement        Wir wollen den Suchprozess sowohl aus system- als auch aus        nutzerzentrierter Perspektive ...
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Übertragbarkeit der Universal Search – Beispiel T-Online Portalsuche13 | Dirk Lewandowski
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Die Suchintention kann sich verändern26 | Dirk Lewandowski
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Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen? •     Genre (Bsp. Nachrichten) •     Thema (grob) •     Intention (informa...
Suchanfragen im Kontext29 |
Drei Anfragetypen Anfragetypen nach Broder (2002) •  Informational (informationsorientiert)       –  Nutzer möchte sich zu...
Anwendungsfälle: Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf  Anwendungsfall       Konkret                       ...
Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks bestimmen32 |
Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks bestimmen33 |
Einsatzmöglichkeiten von Query Understanding •     Anfrageerweiterung •     Generierung von Suchvorschlägen •     Steuerun...
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Kernkomponenten einer Suchmaschine                                      (Risvik & Michelsen 2002)36 |
Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des...
Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des...
Entscheidungen beim Design klassischer Retrievaltests 1. Welche Suchmaschine(n)? 2. Wie viele Suchanfragen? 3. Welche Such...
Precision-Recall-Graph (binär) – Beispiel Websuche40 | Dirk Lewandowski
Welches Nutzerverhalten kann in Retrievaltests abgebildet werden? •  Query-response paradigm    •  Annahme: Nutzer gibt Su...
Trefferqualität in der Nutzerstudie                                        „Wo ist denn nun                               ...
Tools: RAT & Search Logger •  RAT (Relevance Assessment Tool)    •  Werkzeug zum Design und zur Durchführung klassischer R...
Agenda  Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer vers...
Fazit •  Im Bereich Suche sind noch viele Fragen offen... •  Was die großen Suchmaschinen „gut“ macht, ist vor allem die A...
Vielen Dank für IhreAufmerksamkeit.www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.htmlAktuelles Buch:Handbuch Internet-Suchmaschinen 2...
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Wie gut sind Google und Co.?

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Wie gut sind Google und Co.?

  1. 1. Wie gut sind eigentlich Google und Co.?Prof. Dr. Dirk LewandowskiHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Informationdirk.lewandowski@haw-hamburg.deKöthen, 24. Juni 2011
  2. 2. Kurzvorstellung •  Prof. Dr. Dirk Lewandowski •  Professor für Information Research & Information Retrieval an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW) •  Forschung vor allem zur Qualität von Suchmaschinen, Nutzerverhalten, Query Understanding1 |
  3. 3. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit2 | Dirk Lewandowski
  4. 4. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit3 | Dirk Lewandowski
  5. 5. Mission Statement  Wir wollen den Suchprozess sowohl aus system- als auch aus nutzerzentrierter Perspektive verstehen und aus diesem Verständnis Empfehlungen für die Verbesserung von Suchsystemen ableiten.4 | Dirk Lewandowski
  6. 6. Aktuelle Projekte im Bereich Suche •  Forschungsprojekte •  Qualität von Web-Suchmaschinen (laufend bis 2011) •  Forschungsprojekt „Wissenschaftssuchmaschinen“ (seit WS 2008/09) •  Query Understanding (seit 2010) •  Search Experience (ab 2011)5 | Dirk Lewandowski
  7. 7. Methoden Logfile-Analyse Heuristische Relevanztest Evaluation Search Online-Umfrage Usability-Test Eye-Tracking Physiologische Untersuchung6 |
  8. 8. Aktuelle Projekte (mit Studierenden) im Bereich Suche •  Lehrprojekte –  Verbesserung der Musiksuche (WS2010/11; Projektpartner Musicload) –  Lokale Suchmaschinen: Eye-Tracking und Usability (WS 2009/10, Projektpartner Deutsche Telekom) –  Einbindung von Frage-Antwort-Diensten in die Web-Suche (WS2007/08, Projektpartner Lycos Europe) •  Abgeschlossene Entwicklungsprojekte (mit MA-Studierenden) •  Suchanfragenklassifikation (in Zusammenarbeit mit T-Online) •  Produktsuche (mit Otto) •  Universal-Search-Konzept für die T-Online-Portalsuche7 | Dirk Lewandowski
  9. 9. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit8 | Dirk Lewandowski
  10. 10. Web search: „Always different, always the same“ AltaVista 19969 | http://web.archive.org/web/19961023234631/http://altavista.digital.com/
  11. 11. •  x10 |
  12. 12. x11 |
  13. 13. Anzeigen Nachrichten Bilder x Videos Blogbeiträge12 |
  14. 14. Übertragbarkeit der Universal Search – Beispiel T-Online Portalsuche13 | Dirk Lewandowski
  15. 15. Ergebnisselektion •  Ergebnisselektion abhängig von •  Position des Treffers •  Vorkommen des Treffers im „sichtbaren Bereich“ •  Darstellung/Hervorhebung des Treffers, Trefferbeschreibung •  Einblendung in Vorschlägen während der Eingabe14 |
  16. 16. x15 | Dirk Lewandowski (Eyetracking-Studie HAW-Hamburg 2010)
  17. 17. x16 | Dirk Lewandowski
  18. 18. x17 | Dirk Lewandowski
  19. 19. Eye-Tracking •  x18 |
  20. 20. Fixationen bei kartenbasierter Darstellung – Beispiel T-Online19 | Dirk Lewandowski
  21. 21. x20 |
  22. 22. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit21 | Dirk Lewandowski
  23. 23. Hätten Sie‘s verstanden? •  vatikan •  frauentausch •  stockbrot •  seelenfarben •  bmw •  berliner bank •  fußball •  osterei •  drehscheibe •  wgt22 | Dirk Lewandowski
  24. 24. •  x23 | Dirk Lewandowski
  25. 25. •  x24 | Dirk Lewandowski
  26. 26. •  x25 | Dirk Lewandowski
  27. 27. Die Suchintention kann sich verändern26 | Dirk Lewandowski
  28. 28. Die Suchintention kann sich verändern27 | Dirk Lewandowski
  29. 29. Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen? •  Genre (Bsp. Nachrichten) •  Thema (grob) •  Intention (informationsorientiert, navigationsorientiert, transaktionsorientiert) •  Ziel (Aktion oder Ressource) •  Spezifität (Bsp. „Mindestlohn“) •  Bandbreite/Mehrdeutigkeit (Ergebnisse ausdifferenzieren) •  Autoritätsbezug •  Ortsbezug •  Zeitbezug (explizit; implizit; aus dem Suchanfrage-Volumen)28 | Dirk Lewandowski (nach Calderon-Benavides et al. 2010)
  30. 30. Suchanfragen im Kontext29 |
  31. 31. Drei Anfragetypen Anfragetypen nach Broder (2002) •  Informational (informationsorientiert) –  Nutzer möchte sich zu einem Thema informieren. –  Ziel sind mehrere Dokumente. •  Navigational (navigationsorientiert) –  Ziel ist es, eine bestimmte Seite (wieder) zu finden. –  Typisch: Suche nach Homepage („Daimler Chrysler“). –  Ziel ist i.d.R. ein Dokument. •  Transactional (transaktionsorientiert) –  Ziel ist das Auffinden einer Website, auf der dann eine Transaktion stattfinden soll. –  Beispiele für Transaktionen: Kauf eines Produkts, Download einer Datei.30 |
  32. 32. Anwendungsfälle: Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf Anwendungsfall Konkret Problemorientiert Websuche Ebay-Homepage Informationen über die neue Sherlock-Holmes- Serie der BBC Bibliothekskatalog Ist das Buch „Information Welche Bücher gibt es zum Retrieval“ von Stock in der Thema kollaborative HAW-Bibliothek Suche? vorhanden? Online-Dating Welche Hobbies hat Wer passt zu mir? Natalia73? Produktsuche Was kostet der Roomba Welcher Staubsaugroboter 581? ist der beste?31 |
  33. 33. Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks bestimmen32 |
  34. 34. Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks bestimmen33 |
  35. 35. Einsatzmöglichkeiten von Query Understanding •  Anfrageerweiterung •  Generierung von Suchvorschlägen •  Steuerung der organischen Ergebnisse •  Steuerung der Werbung •  Steuerung der Universal Search34 | Dirk Lewandowski
  36. 36. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit35 | Dirk Lewandowski
  37. 37. Kernkomponenten einer Suchmaschine (Risvik & Michelsen 2002)36 |
  38. 38. Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des Index –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder) –  Überschneidungen der Indices –  Aktualität des Datenbestands •  Qualität der Suchresultate –  Retrievaleffektivität –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse –  Zufriedenheit der Nutzer –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse •  Qualität der Suchfunktionen •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung –  Aufbau der Trefferseiten (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt)37 | Dirk Lewandowski
  39. 39. Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des Index –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder) –  Überschneidungen der Indices –  Aktualität des Datenbestands •  Qualität der Suchresultate –  Retrievaleffektivität –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse –  Zufriedenheit der Nutzer –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse •  Qualität der Suchfunktionen •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung –  Aufbau der Trefferseiten (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt)38 | Dirk Lewandowski
  40. 40. Entscheidungen beim Design klassischer Retrievaltests 1. Welche Suchmaschine(n)? 2. Wie viele Suchanfragen? 3. Welche Suchanfragen? 4. Wie viele Ergebnisse pro Suchanfrage? 5. Wie viele Juroren? 6. Welche Juroren(gruppen)? 7. Wie viele Juroren je Suchanfrage? 8. Wie sollen Dokumente bewertet werden (Skalen)? 9. Sollen Dokumentbeschreibungen berücksichtigt werden? 10.  Mit welchen Kennzahlen soll gemessen werden?39 |
  41. 41. Precision-Recall-Graph (binär) – Beispiel Websuche40 | Dirk Lewandowski
  42. 42. Welches Nutzerverhalten kann in Retrievaltests abgebildet werden? •  Query-response paradigm •  Annahme: Nutzer gibt Suchanfrage ein, prüft dann das Ergebnis. •  Statisch; „systemorientiert“  „Klassische“ Retrievaltests (Abfrage der „objektiven“ Trefferqualität) •  Interaktives Retrieval •  Annahme: •  Recherche findet in mehreren Schritten statt. •  Bei der Recherche handelt es sich um einen „Dialog“ zwischen Nutzer und System. •  Dynamisch, „nutzerorientiert“  Nutzerstudien (Abfrage der Zufriedenheit der Nutzer)41 |
  43. 43. Trefferqualität in der Nutzerstudie „Wo ist denn nun der Jungferstieg?“ Jungfernstieg42 | Dirk Lewandowski
  44. 44. Tools: RAT & Search Logger •  RAT (Relevance Assessment Tool) •  Werkzeug zum Design und zur Durchführung klassischer Retrievaltests •  Baukastenprinzip beim Testdesign •  Automatische Abfrage der Treffer der bekannten Suchmaschinen •  Search Logger (Entwicklung der Uni Tartu, Estland) •  Werkzeug zum Protokollieren von Browserinteraktionen •  Task-basiert •  Ziel 2011: Zusammenführung der beiden Tools, um interaktives IR in Suchmaschinen evaluieren zu können.43 |
  45. 45. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit44 | Dirk Lewandowski
  46. 46. Fazit •  Im Bereich Suche sind noch viele Fragen offen... •  Was die großen Suchmaschinen „gut“ macht, ist vor allem die Antizipation der Nutzerbedürfnisse. •  Es besteht eine starke Übertragbarkeit der Erkenntnisse aus der Websuche auf andere Suchsysteme. •  Während Einzelbereiche der Nutzer-/Suchmaschineninteraktion gut verstanden werden, fehlt ein Gesamtverständnis des Suchprozesses. •  Für viele Fragestellungen sind Kooperationen zwischen Forschung und Industrie unerlässlich.45 |
  47. 47. Vielen Dank für IhreAufmerksamkeit.www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.htmlAktuelles Buch:Handbuch Internet-Suchmaschinen 2E-Mail:dirk.lewandowski@haw-hamburg.de

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