Wie Web 2.0 und Suche zusammenwachsenProf. Dr. Dirk Lewandowskidirk.lewandowski@haw-hamburg.de

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Web search: „Always different, always the same“

http://web.archive.org/web/19961023234631/http://altavista.digital.com/

AltaVista 1996

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Suche: Wo stehen wir heute?

• Suche ist eine der beiden meistgenutzten Anwendungen im Internet.

• In Europa mehr als 18 Mrd. Suchanfragen an allgemeine Suchmaschinen proMonat (>80 SA/Nutzer).

• Suche ist der Zugang zu den Informationen im Web– andere Ansätze (Kataloge, Social Bookmarking) von geringer Bedeutung.

• Auch die Anbieter alternativer Zugänge sind von Suchdiensten (=Google)abhängig.

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Suchmaschinen haben schon immer auf die Mitarbeit ihrer Nutzergebaut.

• Aufbau der Web-Datenbank

• Linktopologische Rankingverfahren– In Webseiten enthaltene Links werden extrahiert und gewichtet.– Nutzergruppe: Webmaster– Beispiel: PageRank

• Nutzungsstatistische Verfahren– Klicks werden gezählt und gewichtet– Nutzergruppe: Potentiell alle Seitenbesucher– Beispiel: Google Toolbar

• Textanzeigen– Kollaboratives Erstellen der Anzeigen-Datenbank und Gewichtung der Anzeigen

(mittels Geboten)– Nutzergruppe: Anzeigenkunden– Beispiel: Google AdWords

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Suchmaschinen setzen nun auch verstärkt auf die offene Mitarbeitder Nutzer.

• Unterscheidung nach Nutzergruppe– Unbeschränkt (Beispiel Google Search Wiki)– Beschränkt (Kommentare von Beteiligten in Google News US)– Nutzer aus anderen Diensten (Ratings aus Produktportalen; Reviews)

• Unterscheidung nach Datenbestand– eigene Kollektionen (Google Search Wiki)– fremde Kollektionen verwenden (direkte Einbindung von Wikipedia, Ratings aus

Produktportalen)– Zusammenführen von Daten aus verschiedenen externen Kollektionen (Bing US

Produkttreffer)

• Unterscheidung nach Verwendung der Daten– unterschwellig (Bewertungen gehen in das Ranking ein)– offen (Ratings und Reviews werden dem Nutzer (in der Trefferliste) angezeigt)

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Aufbau einer eigenen, expliziten Bewertungs- undBeschreibungsdatenbank durch eine Suchmaschine.

Treffer nach oben

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Treffer kommentieren

Beispiel Google Search Wiki

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Beispiel: Beschränkte Kommentare in Google News

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Integration von Web 2.0 Tools in Suchmaschinen

• Content Acquisition– Schnelles Auffinden neuer Inhalte bzw. Trends (Bsp. Twitter)– Aufbau proprietärer Kollektionen (Bsp. Personenprofile bei Google)

• Indexierung– Beschreibungen von nicht-textuellen Inhalten aus Web 2.0 Diensten (Bsp. Flickr)

• Qualitätsbewertung– Vorhandensein einer URL in Social-Bookmarking-Diensten– Tag-Häufigkeiten, Anzahl von Kommentaren, Linkhäufigkeit in Blogs (+Zeitraum),

usw.

• Trefferpräsentation• erweiterte Trefferbeschreibungen durch Beschreibungen und Bewertungen aus

Web 2.0 Diensten

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Was machen eigentlich die „such-tauglichen“ Web 2.0 Dienste?

• Social Software hat sich bislang um das Thema Suche wenig gekümmert.

• Social Bookmarking als Such-Alternative ist gescheitert (Delicious, Mr. Wong).

• Auch Dienste, die in großem Maß „such-wertvolle“ Datenbanken aufgebauthaben, sind nicht zur Such-Alternative geworden (Qype).– Weiterhin starke Abhängigkeit von Suchmaschinen/Google.

• Soziale Netzwerke funktionieren teils als „Personensuchmaschinen“– nur, wenn „Datenbank-Suche“ (Xing)– Bei komplexeren Datenbeständen Such-Expertise von außen nötig (Facebook -

Bing)

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Suchmaschinen, Social Bookmarking, Frage-Antwort-Dienste

(Gammer et al. 2008)

Suchmaschinen

F&A-Diente

Social Bookmarking

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Social Networks als Personensuchmaschinen

• Social Networks als Suchmaschinen– Suche nach bereits bekannten Personen relativ unproblematisch.• Bestände werden größtenteils nicht in allgemeine Suchmaschinen integriert.

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„Überspringen“ der Suche?

• Typische Probleme: Beispiel Bibliothekskatalog

• Anreicherung der Katalogdaten– systematisch im Erfassungsprozess (Inhaltsverzeichnisse, Klappentexte)– unsystematisch durch Nutzer: Ratings und Reviews

• Hinzufügen von Browsing-Elemente (Drill-Downs, Listen)

• Kaum Weiterentwicklung der Suche– Angereicherte Daten sind oft nicht suchbar.– Kernproblem der Suche (Ranking) wird erst gar nicht angegangen.

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Fazit

1. Social Software ersetzt Suche nicht.

2. Schon bei der Erstellung von Social Software sollte Suche mit betrachtetwerden.

3. Eine eigene, gut funktionierende Suche kann die Abhängigkeit von Web-Suchmaschinen zumindest mildern.

4. Social Software als Suchdienst ist nur interessant, wenn ein eigenerDatenbestand durchsucht wird.

Vielen Dank für IhreAufmerksamkeit.

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