Um zu suchen, fragen Sie

Wenn Sie einen Bibliothekar nach einem Buch über Mexiko fragen, wird der Bibliothekar Sie zweifellos bitten, anzugeben: Suchen Sie ein Geschichtsbuch, einen Reiseführer oder etwas ganz anderes? Heutige Suchmaschinen könnten von dem gleichen Ansatz profitieren.





Bei den meisten bestehenden Online-Systemen stellt ein Benutzer in wenigen Worten eine Informationsanfrage, und die Suchmaschine gibt eine Liste von Dokumenten zurück, die nach Relevanz geordnet sind. Suchtechnologen arbeiten eifrig an Relevanz-Ranking-Algorithmen und Frage-Antwort-Systemen, damit sie möglichst viel in eine Anfrage einlesen können, ohne den Benutzer weiter zu fragen. Forscher des Information Retrieval weisen jedoch darauf hin, dass diese Ansätze einen Punkt erreicht haben, an dem der Ertrag sinkt. Eine Suchmaschine kann die Absicht des Benutzers nicht aus einer einzigen Abfrage zuverlässig erraten.

Such mich

Diese Geschichte war Teil unserer Juli-Ausgabe 2009

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Was wir brauchen, ist Human-Computer Information Retrieval (HCIR), ein Begriff, der vom Professor der University of North Carolina, Gary Marchionini, geprägt wurde. Der HCIR-Ansatz befürwortet Tools, die menschliche Intelligenz und Aufmerksamkeit aktiv in den Suchprozess einbringen. Anstatt zu erraten, was die Benutzer benötigen, bieten diese Tools Benutzern die Möglichkeit, ihre Absichten zu klären und auszuarbeiten. Wenn die Engine nicht sicher ist, was die Benutzer wollen, fragt sie sie einfach. (Für einen anderen Ansatz zum Abrufen von Informationen siehe Mich suchen.)



Der HCIR-Ansatz erinnert an das, was Bibliothekare Referenzinterviews nennen. Tatsächlich stützt sich HCIR stark auf Techniken aus der Bibliothekswissenschaft, wie beispielsweise die facettierte Informationsabfrage. Die Facettensuche wurde in den letzten zehn Jahren für die Internetnutzung angepasst und erweitert die Schlüsselwortsuche, indem sie Benutzern verschiedene Möglichkeiten zur Verfeinerung von Suchanfragen bietet. Eine Suche nach Mexiko bietet möglicherweise Verfeinerungen nach Thema (Geschichte, Demografie), Sprache (Spanisch), Veröffentlichungsdatum usw. Es überrascht nicht, dass dieser Ansatz bei Online-Bibliotheken beliebt ist, aber auch zu einem festen Bestandteil des Online-Shoppings geworden ist. Die Website von Home Depot ist ein Beispiel. HCIR verwandelt Suchmaschinen von Black-Box-Matching-Engines in Konversationsbibliothekare. Die technische Kernherausforderung besteht nicht mehr darin, die Ergebnisse zu ordnen, sondern sie zusammenzufassen und so zu organisieren, dass Benutzer mit ihnen interagieren können. HCIR bietet Benutzern Transparenz, Kontrolle und Anleitung, um ihren Informationsbedarf zu ermitteln, auszuarbeiten und zu lösen.

Es macht Spaß, an Algorithmen zu arbeiten, die die Absichten der Benutzer erraten, und die Versuchung, die Grenzen rein technischer Lösungen zu verschieben, kann unwiderstehlich sein. Aber manchmal ist der beste Ansatz der offensichtlichste. Wir tun gut daran, einem Ratschlag des Nobelpreisträgers Richard Feynman in seinem Buch Surely You're Joking, Mr. Feynman zu folgen! Wenn er mit einem Barkollegen bespricht, wie man Frauen am besten aufnimmt, erzählt Feynman, sagt diese weise Seele: Frag sie einfach.

Daniel Tunkelang ist Mitbegründer von Endeca, einem Informations- und Suchunternehmen.



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