{"id":3915,"date":"2016-03-01T19:36:32","date_gmt":"2016-03-01T18:36:32","guid":{"rendered":"https:\/\/searchstudies.org\/?p=3915"},"modified":"2021-05-29T09:56:57","modified_gmt":"2021-05-29T07:56:57","slug":"wie-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/searchstudies.org\/de\/wie-google\/","title":{"rendered":"Wie Google \u2013 nur in der Bibliothek: Vom Suchen und Finden im digitalen Informationszeitalter"},"content":{"rendered":"
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Ein Essay von Christiane Behnert<\/a><\/em><\/h4>\n

Durch das World Wide Web haben wir heutzutage scheinbar unbegrenzten Zugang zu jeglicher Art von Information. Tats\u00e4chlich sind Suchmaschinen der meistgenutzte Dienst im Internet, wobei Google seit Jahren weltweiter Marktf\u00fchrer ist \u2013 das Verb \u201egoogeln\u201c steht seit 2004 sogar im Duden. Dabei gilt die Informationssuche mit Google meist als erfolgreich, unter anderem weil wir h\u00e4ufig einfach zu beantwortende, navigationsorientierte Suchanfragen verwenden, also die Suche nach einer bestimmten, uns bereits bekannten Webseite. Diese verlangen im Gegensatz zu thematischen Suchanfragen nur ein einziges, korrektes Suchergebnis, wie zum Beispiel die Seite unseres Facebook-Profils, unseres Online-Bankings oder der Kartenausschnitt zur gesuchten Restaurantadresse. Recherchen zu einem bestimmten, uns unbekannten Thema erfordern dagegen das Durchforsten verschiedener Webseiten und oft k\u00f6nnen wir die Qualit\u00e4t dieser vielen Suchergebnisse nicht sicher einsch\u00e4tzen. An dieser Stelle hilft uns insbesondere das Ranking der Suchmaschine: Wir vertrauen Google, dass sie uns auf unsere in der Regel sehr kurzen Suchanfragen die besten Ergebnisse auf den vorderen R\u00e4ngen der Trefferliste pr\u00e4sentiert, also absteigend nach Relevanz sortiert.<\/p>\n

Weil sich diese Erwartungshaltung auch auf die Suche in wissenschaftlichen Suchsystemen, z.B. universit\u00e4re Bibliothekskataloge \u00fcbertragen l\u00e4sst, sollte die Sortierung und Darstellung der Suchergebnisse in diesen ebenso erfolgen, mit anderen Worten, so wie wir das Ranking von Google gewohnt sind. Solche neuartigen Rankingformen f\u00fcr Bibliothekssysteme erforscht das Team um Prof. Dr. Dirk Lewandowski am Department Information der Hochschule f\u00fcr Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW) zusammen mit der Deutschen Zentralbibliothek f\u00fcr Wirtschaftswissenschaften (ZBW), dem Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft.<\/p>\n

W\u00e4hrend Wissenschaftler vor 30 Jahren noch den Zettelkatalog ihrer Universit\u00e4tsbibliothek durchsuchen mussten, erlaubt Suchmaschinentechnologie in Bibliothekskatalogen heutzutage die Suche sowohl in den gedruckten Best\u00e4nden der Bibliothek anhand der Metadaten (also Titelstichwort, Autor, Schlagwort usw.) als auch in elektronischen Volltexten. Die Sortierung der Ergebnisse geht ebenfalls \u00fcber eine alphabetische Auflistung anhand der Autorennamen oder die chronologische Reihenfolge nach Erscheinungsjahr hinaus: Taucht beispielsweise ein gesuchtes Wort bereits im Titel einer Publikation auf, wird dies st\u00e4rker gewichtet als das alleinige Vorkommen des Suchworts im Abstract und das Suchergebnis entsprechend h\u00f6her gerankt. Dieser Abgleich der Suchanfrage mit dem Index, dem Kernst\u00fcck des Suchsystems mit allen durchsuchbaren Daten, basiert auf textstatistischen Verfahren. Ein qualitativ hochwertiges Relevanz-Ranking braucht jedoch mehr als das und Websuchmaschinen wie Google k\u00f6nnen diesbez\u00fcglich als Vorbild dienen.<\/p>\n

Hinter Googles Ranking-Algorithmus, nach dem die Suchergebnisse sortiert werden, verbirgt sich zwar eine Vielzahl von Ranking-Faktoren bzw. einzelnen Ranking-Signalen, diese beruhen jedoch auf einigen wenigen Konzepten: Neben den grundlegenden textstatistischen Verfahren und der Aktualit\u00e4t der Ergebnisse spielt die Popularit\u00e4t von Webseiten die bedeutendste Rolle. Popularit\u00e4t beruht hier auf dem Prinzip der \u201eWeisheit der Vielen\u201c. So steht auch hinter Googles Ranking-Verfahren die Idee, dass Webseiten, die von vielen Personen sehr h\u00e4ufig angeklickt werden, popul\u00e4rer und somit wahrscheinlich auch relevanter f\u00fcr andere Menschen sind als Webseiten, die sehr selten und nur von wenigen aufgerufen werden.<\/p>\n

Dieser Ansatz l\u00e4sst sich auch auf Bibliotheken \u00fcbertragen: Je h\u00e4ufiger ein elektronischer Artikel oder ein Kapitel eines E-Books angeklickt bzw. heruntergeladen wird, als desto h\u00f6her wird seine Qualit\u00e4t und Popularit\u00e4t angesehen. F\u00fcr traditionelle Medien in Bibliotheken liefern Ausleihzahlen oder auch Vormerkungen einen Indikator f\u00fcr Popularit\u00e4t. Da diese Nutzungszahlen in Bibliotheken ohnehin anfallen und bereits im Rahmen des Medienerwerbs eine zentrale Bedeutung einnehmen, liegt es nahe, diese Daten auch in das Relevanz-Ranking miteinzubeziehen. Daf\u00fcr sind allerdings konzeptuelle Entscheidungen zu treffen, zum Beispiel wenn es um die Frage geht, ob ein Download mit der Ausleihe eines gedruckten Buches gleichgesetzt werden kann.<\/p>\n

Ein bekanntes Ma\u00df f\u00fcr Qualit\u00e4t in der Wissenschaft ist die Zahl der Zitationen \u2013 je h\u00e4ufiger ein Aufsatz zitiert wird, je h\u00f6her die Zitationszahl eines Autor ist, umso bedeutender und wichtiger wird er f\u00fcr die Wissenschaft erachtet. Dass die Zitationszahl ein wichtiges Kriterium f\u00fcr die Bewertung eines wissenschaftlichen Beitrags ist, hat Google ebenfalls erkannt und zeigt in Google Scholar auch die Zitationszahl in den Snippets an. Kritik an diesem Vorgehen wird begr\u00fcndet mit dem Matth\u00e4us-Effekt (\u201eWer hat, dem wird gegeben.\u201c), der in diesem Zusammenhang aussagt, dass bekannte und popul\u00e4re Webseiten, Aufs\u00e4tze, B\u00fccher h\u00f6her gewichtet werden und dadurch bekannter und popul\u00e4rer und wiederum h\u00f6her gewichtet werden usw. Weniger bekannte Inhalte, z.B. Working Paper aus kleinen Fachgruppen, welche Nischenthemen bedienen, k\u00f6nnen dadurch vernachl\u00e4ssigt werden. Um diesem negativen Effekt entgegenzuwirken, m\u00fcssen also auch andere Faktoren in das Ranking einflie\u00dfen. Ein L\u00f6sungsansatz in Bezug auf Nischenthemen ist die Kombination aus Personalisierung und Dokumenteigenschaft, wie folgendes, fiktives Beispiel veranschaulicht: Ein Artikel zu aktuellen Entwicklungen am Kautschukmarkt wird Agatha Musterfrau mit hoher Wahrscheinlichkeit interessieren, weil sie in den vergangen Monaten vermehrt Artikel aufgerufen hat, die sich mit dem Thema Gummiindustrie besch\u00e4ftigen. Das Suchsystem kann diese Information aus den Metadaten des Dokuments (neben den formalen Angaben, z.B. zu Autor, Titel, Jahr, indexieren Bibliotheken ebenfalls inhaltliche Metadaten, u.a. in Form von Schlagworten und standardisierten Klassifikationstermen) und aus der pers\u00f6nlichen Nutzungshistorie von Agatha. Ein weiterer Faktor spielt hier ebenso eine wichtige Rolle: Das Publikationsdatum von Artikeln oder Webseiten beeinflusst das Ranking in hohem Ma\u00dfe, wenn es darum geht, nur die aktuellen Ergebnisse anzuzeigen. Im Gegensatz dazu k\u00f6nnen aber auch \u00e4ltere Ver\u00f6ffentlichungen, sogenannte Klassiker, h\u00f6her gerankt werden, weil sie eine sehr hohe Zitationszahl haben. Diese Gewichtungen gilt es in ein ausbalanciertes Verh\u00e4ltnis zu bringen.<\/p>\n

Am Beispiel von Agatha k\u00f6nnen wir auch die Ranking-Faktoren zu Standort und Verf\u00fcgbarkeit verdeutlichen: Angenommen, Agatha befindet sich im ICE auf dem Weg nach Hamburg und erh\u00e4lt auf ihre Suchanfrage \u201ekautschuk export\u201c eine Suchergebnisliste mit dem Kautschukmarkt-Artikel auf Platz 1. Da sie sich gerade nicht im Hochschulnetz bewegt und den Artikel auch nicht als Preprint im WWW finden kann, ist sie verst\u00e4ndlicherweise frustriert. Ein intelligentes, nutzerorientiertes System w\u00fcrde ihr aufgrund ihres Standorts (nicht auf dem Campus) einen inhaltlich vergleichbaren, sofort verf\u00fcgbaren Artikel zum aktuellen Kautschukhandel (elektronisch und nicht lizenzpflichtig) auf der ersten Trefferposition pr\u00e4sentieren und Agathas Informationsbed\u00fcrfnis w\u00e4re mit einer deutlich h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit befriedigt. Ein effektives Relevanz-Ranking ber\u00fccksichtigt demnach nicht nur die Daten, die auf der Suchanfrage und dem Index des Suchsystems basieren, sondern viele weitere, kontextabh\u00e4ngige Faktoren.<\/p>\n

Wie gut das Ranking tats\u00e4chlich funktioniert, evaluieren Informationswissenschaftler wie das Team um Prof. Lewandowski an der HAW Hamburg mithilfe von Tests zur Retrievaleffektivit\u00e4t des Suchsystems bzw. Rankingalgorithmus. Mit einer am Department Information der HAW entwickelten Software, dem\u00a0Relevance Assessment Tool<\/em>, k\u00f6nnen Evaluierungstests designt und automatisiert durchgef\u00fchrt werden. In diesen erhalten Probanden zu einer Suchaufgabe eine Reihe von Suchergebnissen, welche sie nach deren Relevanz hin beurteilen sollen. Da Relevanzentscheidungen von Mensch zu Mensch h\u00f6chst subjektiv, dynamisch und immer kontextabh\u00e4ngig sind, k\u00f6nnen mehrere Bewertungen ein- und desselben Suchergebnisses oft sehr unterschiedlich ausfallen. \u00c4hnlich verh\u00e4lt es sich mit systemseitig angenommener Relevanz (basierend auf Daten) und individueller Relevanz (basierend auf kognitiven Informationsverarbeitungsabl\u00e4ufen): Wir geben in die Suchmaske bei Bibliothekskatalogen oder Websuchmaschinen zwar in der Regel nur zwei bis drei Suchw\u00f6rter ein, anhand derer uns das Ranking die besten Ergebnisse auf den vordersten R\u00e4ngen pr\u00e4sentiert, jedoch verm\u00f6gen wir oft nicht, unser Informationsbed\u00fcrfnis mit unserer Suchanfrage \u00a0pr\u00e4zise auszudr\u00fccken. Umso wichtiger ist daher, dass die Suchergebnisliste verschiedene Facetten bedient: Je mehr Ergebnisse auf die Suchanfrage \u201epassen\u201c und absteigend innerhalb der Top 10 gelistet sind, desto besser wird das Ranking bewertet und umso h\u00f6her beurteilen wir die Qualit\u00e4t des Suchsystems, sei es ein fachwissenschaftliches Informationsportal oder Google.<\/p>\n

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