Androide es la plataforma de smartphone más popular del mundo que hace que los teléfonos sean fáciles de usar y personalizar. El documento describe algunas de las funciones principales de los teléfonos con androide como jugar aplicaciones de entretenimiento, explorar con indicaciones de voz y navegar por internet con descargas rápidas.
Este documento presenta a algunos de los matemáticos más importantes de la historia y sus contribuciones clave. Tales de Mileto estableció la relación entre álgebra y geometría con su teorema. Pitágoras fundó una escuela matemática y descubrió su famoso teorema sobre triángulos rectángulos. Euclides escribió los "Elementos", el texto matemático más influyente de todos los tiempos. Arquímedes descubrió las relaciones entre la superficie y el volumen de una esfera y c
Este documento describe algunas de las principales características y capacidades de los dispositivos Android. Explica que Android es la plataforma de smartphone más popular del mundo y que permite a los usuarios jugar juegos, usar aplicaciones de entretenimiento, videochat grupal, explorar con indicaciones de voz, usar redes sociales, correo electrónico, navegar por Internet con descargas rápidas y compatibilidad con Flash, y ejecutar múltiples aplicaciones y ventanas al mismo tiempo.
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Zurzeit werden verschiedene Wege diskutiert, um das „Problem Google“ zu lösen. Vordergründig geht es dabei darum, Maßnahmen zu ergreifen, um Googles Monopol auf dem Suchmaschinenmarkt einzudämmen. Weitergehend geht es allerdings darum, wer zu welchen Bedingungen Zugriff auf die im Web verstreut vorliegenden Daten bekommt.
Die bisherigen Vorschläge reichen dabei von einem schlichten Hoffen auf den Markt bis hin zur Forderung nach dem Aufbau einer öffentlich-rechtlichen Suchmaschine. Allerdings würde als Ergebnis stets nur ein weiterer Marktteilnehmer (oder bestenfalls ein paar wenige) entsteht. An diesem Punkt setzt die Idee des “Open Web Index” an: Der Index wird als eine Infrastrukturmaßnahme angesehen, die von allen zu fairen Bedingungen genutzt werden kann. Auf der Basis des Index kann dann eine Vielzahl von Diensten aufgebaut werden, darunter natürlich Suchmaschinen, aber auch jede andere Form von Dienst, der Web-Daten in großem Umfang benötigt.
Der Vortrag setzt sich mit den wirtschaftlichen und technischen Fragen eines solchen offenen Web-Index auseinander und berichtet von den Fortschritten der Initiative Open Web Index.
Social Media Monitoring für Information ProfessionalsDIE DIGITALE GmbH
Der Vortrag beschreibt die Kernprozesse des Social Media Monitoring und dessen Einsatzmöglichkeiten für Information Professionals. (DGI-Konferenz 2010, Frankfurt)
Wie entwickeln sich Suchmaschinen heute, was kommt morgen?Dirk Lewandowski
Vortrag bei der Online Marketing Konferenz (OMK 2015). Ein Blick in die technische Zukunft der Web-Suchmaschinen und deren gesellschaftliche Auswirkungen.
Competitive Intelligence: Wettbewerbsbeobachtung im SEO und Online MarketingPhilipp Klöckner
Wettbewerbsbeobachtung im Online-Marketing. Competitive Intelligence Tools und Ideen um ihren Konkurrenten auf den Fersen zu bleiben. Vorgetragen von Philipp Klöckner auf der SMX München 2015. Nicht nur aus SEO Sicht interessant, auch Online Marketer, Advertiser und Retailer müssen Wettbewerber, Partner und Affiliates verstehen. Die Präsentation stellt Taktiken und Hilfsmittel vor.
The Need for and fundamentals of an Open Web IndexDirk Lewandowski
The document proposes the creation of an Open Web Index (OWI) to address the lack of a comprehensive, public index of web content. It argues that current initiatives like Common Crawl are insufficient as they are not kept fully up-to-date, lack search functionality, and do not address spam removal. The OWI would separate the crawling and indexing of web content from proprietary search services built on top of the index. Building such a major public project requires political and financial support as well as technical expertise. The goal is an independent index that serves as a public library of web content.
Search engines like Google have a massive influence on what information users get to see, and on what search results users select. This leads to search engines having a significant impact on what information we as a society acquire.
It has been often lamented that search engines are biased. I, however, argue that we have only scratched the surface because search engine bias is a multifaceted concept and the discussion usually solely focuses on some aspects.
Search engine bias can be classified into four different areas. Firstly, there are biases on the side of the search engine, e.g., in their ranking functions. Secondly, there are biases through external influencing of search engine results, predominantly through “search engine optimization”.
Thirdly, biases occur on the side of the user (e.g., position bias, confirmation bias, visual attraction bias). And fourthly, there are self-interests of search engine providers which influence the search results.
Further to giving an overview of the topic, I will show how search engine providers (and regulators) can take steps towards making search fair. Whereas a bias-free search engine is impossible, a fair search is. Here, I will not only focus on the big web search engines but also on how developers and product owners can make their search systems fair. Or, to put it another way, I will show what can we learn from these “worst practices” in web search when designing our own systems.
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EIN ANDERER BLICK AUF GOOGLE: Wie interpretieren Nutzer/innen die Suchergebni...Dirk Lewandowski
Die Suche im Internet ist eine einfache Sache: Suchanfrage eingeben, Ergebnis auswählen, lesen, fertig! Doch wie wählen wir eigentlich Ergebnisse aus? Und welche Ergebnisse werden uns überhaupt zur Auswahl angeboten?
In diesem Vortrag werde ich zeigen, wie Nutzer durch bestimmte Formen von Ergebnissen und deren Darstellung beeinflusst werden. Dabei geht es um die Kennzeichnung von Anzeigen, um Googles Eigeninteressen bei der Anzeige seiner eigenen Inhalte (bspw. YouTube) und um die Beeinflussung der Suchergebnisse durch Externe.
Also: Nach diesem Vortrag kann man nicht nur selbst besser suchen, sondern auch besser einschätzen, welchen Einfluss Google darauf hat, welche Informationen wir alle aus dem Web erhalten.
Selbstfahrende Autos, Roboter, Flugtaxis – wenn von künstlicher Intelligenz (KI) die Rede ist, werden oft plastische bis drastische Beispiele gebraucht. Meist werden grundlegende Fragen der künstlichen Intelligenz anhand von Zukunftsszenarien diskutiert. Es lohnt sich jedoch ein Blick auf einen der Bereiche, in denen Verfahren der KI bereits heute deutlich ausgeprägt sind, nämlich die Suchmaschinen im Web.
Suchmaschinen haben sich zu „Next-Generation Search Systems“ (White, 2016) entwickelt. Die von den Suchmaschinen bekannte Technologie wurde erweitert und angepasst, um intelligente Dienste wie Siri, Cortana und Alexa möglich zu machen. Diese zeichnen sich zum einen dadurch aus, dass sie unterschiedliche Eingabeformate (wie Text oder Sprache) verstehen, zum anderen dadurch, dass sie nicht mehr nur Listen von potentiell relevanten Dokumenten, sondern echte Antworten geben.
Der Vortrag zeigt, wie sich Suchmaschinen auf der Basis von Technologien der künstlichen Intelligenz entwickelt haben und was diese Entwicklung für die Informationsrecherche bedeutet. Dass Suchmaschinen einen erheblichen Einfluss darauf haben, welche Informationen gesehen werden, steht außer Zweifel. Sie sind der von den Nutzern bei weitem bevorzugte Weg, um an Informationen (aus dem Web) zu gelangen (Koch & Frees, 2016) und genießen ein hohes Vertrauen (Purcell, Brenner, & Raine, 2012; Stark, Magin, & Jürgens, 2014). Doch ist dieses Vertrauen gerechtfertigt?
Analysing search engine data on socially relevant topicsDirk Lewandowski
This document summarizes a presentation on analyzing search engine data for socially relevant topics. It discusses collecting search results data at scale by automatically querying search engines and scraping results pages. A case study on insurance comparisons is presented where over 20,000 search results were analyzed for 121 queries. The results showed that a small number of domains and providers dominated the top search positions. Limitations and future work are also outlined.
Google Assistant, Alexa & Co.: Wie sich die Welt der Suche verändertDirk Lewandowski
Suchmaschinen haben sich grundlegend geändert: Sie erlauben Eingaben über Text, Sprache und Bilder und geben anstelle der altbekannten Suchergebnislisten zunehmend auch direkte Antworten auf Fragen aus. Um dies zu ermöglichen, analysieren sie neben den Suchanfragen auch persönliche Informationen der Nutzer und ihrer sozialen Netzwerke sowie Massendaten aus vergangenen Suchvorgängen und anderen Interaktionen. Dies verändert die Weise, wie wir suchen und was wir finden.
Doch wie gehen Nutzer mit diesen „Next Generation Search Systems“ in Form von Suchmaschinen, sprachbasierten persönlichen Assistenten und anderen Assistenzsystemen im Alltag um? Und was bedeutet dies auf der einen Seite für das Online-Marketing, auf der anderen Seite für den nach Informationen suchenden Nutzer?
Are Ads on Google search engine results pages labeled clearly enough?Dirk Lewandowski
In an online experiment using a representative sample of the German online population (n=1,000), we compare users’ selection behavior on two versions of the same Google search engine results page (SERP), one showing advertisements and organic results, the other showing organic results only. Selection behavior is analyzed in relation to users’ knowledge on Google’s business model, on SERP design, and on these users’ actual performance in marking advertisements on SERPs correctly. We find that users who were not able to mark ads correctly selected ads significantly more often. This leads to the conclusion that ads need to be labeled more clearly, and that there is a need for more information literacy in search engine users.
Search Engine Bias - sollen wir Googles Suchergebnissen vertrauen?Dirk Lewandowski
Suchmaschinen sind das wichtigste Tor zu den Inhalten des Web – das Web wäre ohne Suchmaschinen gar nicht benutzbar. Doch was wird uns eigentlich auf den Suchergebnisseiten von Google angezeigt? Handelt es sich einfach um neutrale Informationen, die vollautomatisch zusammengestellt werden?
Der Vortrag zeigt, wie die unterschiedlichen Interessen von Suchmaschinenbetreibern, den Inhalteanbietern, den Suchmaschinenoptimierern und uns Nutzern erst im Zusammenspiel die Ergebnisse von Google und Co. generieren. Dabei geht es um die Frage, was diese Einflüsse für uns alles bedeuten, die wir Suchmaschinen zur Informationsrecherche benutzen.
Wie Suchmaschinen die Inhalte des Web interpretierenDirk Lewandowski
Suchmaschinen ermöglichen es Nutzern, leicht an relevante Informationen zu gelangen. Doch wie entstehen eigentlich "relevante" Ergebnisse und welche Rolle spielt das Verhalten der Nutzer für die Bewertung der Dokumente durch die Suchmaschinen? Ausgehend von den Charakteristika des Nutzerverhaltens betrachtet der Vortrag vor allem den Interpretationsspielraum bei der Generierung von Suchergebnissen. Ausgangspunkt ist dabei die These, dass es zu den meisten Suchanfragen weit mehr relevante Dokumente gibt als ein Nutzer bereit ist anzusehen. Daraus ergibt sich eine Unterscheidung nicht mehr zwischen relevanten und nicht relevanten Dokumenten, sondern eine (algorithmische) Entscheidung zwischen unterschiedlichen relevanten Dokumenten. Daraus ergeben sich Implikationen für die Informationssuche, für das Design von Suchmaschinen und für den Zugang zu Informationen.
Suchmaschinen sind der meistgenutzte Dienst des Internet; täglich werden viele Milliarden Suchanfragen an Google und Co. gestellt. Doch dieser immensen Nutzung steht ein nur mangelhaftes Wissen über die Suchmaschinen gegenüber. Dabei geht es auf der einen Seite natürlich um ein Verständnis der zugrunde liegenden Technik; Suchmaschinen sind aber weit mehr: Hinter ihnen stehen Unternehmen, die mit der Suche im Web Geld verdienen wollen, Suchmaschinen spielen eine wichtige Rolle für den Informationserwerb in der Gesellschaft, und schließlich spielen Suchmaschinen als Plattform für das Online-Marketing eine bedeutende Rolle bei der Vermittlung zwischen Suchenden und Unternehmen.
Im Vortrag werden die zentralen Akteure auf dem Suchmaschinenmarkt vorgestellt und ausgeführt, warum ein Verständnis von Suchmaschinen aus nur einer Perspektive (sei diese technisch, wirtschaftlich oder gesellschaftlich) nicht ausreicht, sondern wir Suchmaschinen tatsächlich nur verstehen können, wenn wir sie ganzheitlich betrachten.
Ordinary Search Engine Users Assessing Difficulty, Effort and Outcome for Sim...Dirk Lewandowski
This document discusses a study that examined how ordinary search engine users assess the difficulty, effort, and outcomes of simple and complex search tasks.
The study involved 60 participants who were given 12 search tasks (6 simple, 6 complex) and asked to complete pre- and post-task questionnaires rating the difficulty, time effort, query effort, and likelihood of finding the right information. Results showed that users were generally able to correctly judge simple tasks (~90% accuracy) but accuracy dropped to ~2/3 for complex tasks. Statistical analysis found users were significantly better at judging the complexity of simple vs. complex tasks. The study aimed to provide insights into how well users can estimate efforts and outcomes for different types of search tasks.
Workshop "Direkte Nutzerunterstützung durch Suchvorschläge während der Eingabe der Suchanfrage"
1. Workshop
Direkte Nutzerunterstützung durch Suchvorschläge
während der Eingabe der Suchanfrage
Sonja Quirmbach
Deutsche Telekom AG, Darmstadt
Dirk Lewandowski
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
2. Programm heute
• Einführung in das Thema, Nutzen und Problembereiche, Evaluierung (Dirk
Lewandowski)
• Suchvorschläge in der stationären und mobilen Suche, Gestalterische Aspekte von
Suchvorschlägen (Sonja Quirmbach)
• Zwischendrin und danach: Zeit für Fragen und Diskussionen
7. Ziel: Die „richtige“ Suchanfrage finden
• Probleme bei der Formulierung der
Suchanfrage lösen
• Suchanfrage präzisieren
– Einschränkung der Suchanfrage
– Auswahl aus mehreren möglichen
Bedeutungen
8. Ziel: Navigation unterstützen
• Bei navigationsorientierten Suchanfragen möchte ein Nutzer auf eine bestimmte
(bereits bekannte) Website gelangen.
9. Ziel: Rechtschreibkontrolle
• Suchanfragen enthalten zu einem hohen Anteil Fehlschreibweisen. Diese können
bereits in den Suchvorschlägen korrigiert werden.
(Chip online)
(Bing)
10. Ziel: Abverkauf
• Wie auch sonst im Ranking können
Produkte hoch gerankt und/oder
hervorgehoben werden.
(Obi.de)
11. Ziel: Hinweis auf aktuelle Ergebnisse
• Besonders bei Suchanfragen, die
tendenziell stabile Ergebnisse liefern,
kann die Anzeige von aktuellen
Suchvorschlägen zur Steuerung sinnvoll
sein.
13. Ziel: Nutzer durch die Auswahl von Kategorien unterstützen
• Besonders in großen
Produktsortimenten können Kategorien
bei der Hinführung auf ein geeignetes
Suchergebnis helfen.
(HSE24.de)
14. Zusammenfassung Ziele
• Suchvorschläge dienen übergreifend dazu,
– dem Nutzer die Formulierung seiner Suchanfrage zu erleichtern,
– schlechte bzw. ungenaue Ergebnisseiten zu vermeiden.
16. Datenquellen
• Eingegebene Suchanfragen
– bieten ein Bild der tatsächlichen Nutzereingaben
– enthalten Fehlschreibweisen
– enthalten u.U. unerwünschte Suchanfragen (s. Problembereiche)
• Produkt-, Titeldatenbank, sonstige strukturierte Daten (z.B. Wikipedia)
– bietet zuverlässige, korrekte Bezeichnungen von Artikeln
– bildet u.U. nicht das Vokabular der Nutzer ab
– kann auch unerwünschte Begriffe enthalten
17. Ranking
• Text matching
– Inkl.Rechtschreibkontrolle
• Popularität
– i.d.R. Suchanfragehäufigkeiten, aber
auch Produktpopularität
• Aktualität
• Lokalität
– „Nähe zum Nutzer“
• Wirtschaftliche Erwägungen
– Marge
– Lieferbarkeit
– Lagerbestand
22. Problembereiche
• Automatisch generierte Listen (aus Suchanfragen) müssen immer nachbearbeitet
werden.
• Auch bei regelbasierter Filterung ist eine manuelle Kontrolle notwendig.
24. Beispielstudie: „Verbesserung der Suchvorschläge auf der Suche
von T-Online“ (HAW + Deutsche Telekom, 2012)
1. Anbietervergleich
2. Laborstudie
1. Beobachtung der Nutzung von Suchvorschlägen
2. Vergleich von anonymisierten Vorschlagssets
3. Diskussion von konkreten Beispielen von Suchvorschlägen auf Websites
3. Systematischer Vergleich (Relevanztest)
1. Expertenevaluierung (qualitativ)
2. Jurorenbasierter Relevanztest (quantitativ)
4. a/b-Test
28. Ausgewählte Empfehlungen aus der Studie
Basics für die Erstellung von Suchvorschlägen:
• Jeweils fünf bis zehn Vorschläge
• Keine unseriös wirkenden Vorschläge in der Suchvorschlagsliste
• Vorschläge zur Rechtschreibkorrektur
• Aktuellen Bezug beachten
• (Regionalen Bezug beachten)
29. Fazit
1. Suchvorschläge sind eine sinnvolle Hilfe und können Probleme auf den
Suchergebnisseiten reduzieren.
2. Die Erstellung von Vorschlagssets ist komplex und kann nicht allein auf
der Basis von populären Suchanfragen oder Produktdaten erfolgen.
3. Verfahren zur Generierung von Vorschlagssets sollten (vorab) evaluiert
und der Konkurrenz verglichen werden.