Suchmaschinenforschung an der HAW Hamburg
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Suchmaschinenforschung an der HAW Hamburg Prof. Dr. Dirk Lewandowski Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information [email protected]
1 | Dirk Lewandowski
Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
2 | Dirk Lewandowski
Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
3 | Dirk Lewandowski
Suchmaschinenmarkt: Deutschland 2011
(Webhits, 2011)
4 | Dirk Lewandowski
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)
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Methoden
Search
Relevanztest
Online-Umfrage
Physiologische Untersuchung
Logfile-Analyse Heuristische Evaluation
Eye-Tracking
Usability-Test
6 | Dirk Lewandowski
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)
Wir wollen den Suchprozess sowohl aus system- als auch aus nutzerzentrierter Perspektive verstehen und aus diesem Verständnis Empfehlungen für die Verbesserung von Suchsystemen ableiten.
7 | Dirk Lewandowski
Aktuelle Projekte im Bereich Suche
• Lehrprojekte – Verbesserung der Musiksuche (WS2010/11; Musicload) – Lokale Suchmaschinen: Eye-Tracking und Usability (WS 2009/10,
Projektpartner T-Online) – 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-Portalsuche
8 | Dirk Lewandowski
Abschlussarbeiten (Auswahl)
• Vergleichende Analyse und szenariobasierte Usability Tests zur Evaluation der Gebrauchstauglichkeit neu gestarteter Suchmaschinen
• Vergleich der Eyetracking-Systeme von Tobii und Interactive Minds unter besonderer Betrachtung der Auswertung bei dynamischen Webseiten-Elementen
• Empirische Analyse von emotionalen Reaktionen im Prozess der Informationssuche im Web
• Die Qualität von Retrievalergebnissen im Vergleich – Google Book Search und der OPAC einer wissenschaftlichen Bibliothek
• Zur Struktur der Trefferbeschreibungen in Web-Suchmaschinen und deren Beurteilung durch den Nutzer
• Optimierung der Suche von Nachrichten-Inhalten am Beispiel von Stern.de • Untersuchung zum Nutzerverhalten auf der Website SPIEGEL Wissen
9 | Dirk Lewandowski
Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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(Eyetracking-Studie HAW-Hamburg 2010)
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Eye-Tracking
• x
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Anzeigen
Nachrichten
Bilder
Videos
Blogbeiträge
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Empirische Untersuchung zur Präsentation der Treffer auf den Ergebnisseiten
• Methode • Suchanfragen-Stichprobe zufällig ausgewählt aus
• Top-Suchanfragen (pop) • Seltenen Suchanfragen (rare)
• Stichprobe von 2x 1099 Suchanfragen
• Automatische Anfragen an die Suchmaschinen Ask, Bing, Google, Yahoo.
• Extraktion der auf den Ergebnisseiten präsentierten Elementen („screen scraping“).
(Lewandowski & Höchstötter; in Arbeit)
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Verteilung der Ergebnistypen innerhalb der ersten Ergebnisseiten
(Höchstötter und Lewandowski; in Arbeit)
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Aus welchen Quellen kommen die Ergebnisse?
Beispiel Google
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Charakteristika der Treffermengen
• Wie häufig tauchen Wikipedia-Treffer* in den Top10 auf?
(Lewandowski & Höchstötter; in Arbeit)
Ask Bing Google Yahoo Populäre Suchanfragen
12,8% 91,5% 58,3% 46,4%
Rare Suchanfragen
12,6% 43,0% 22,4% 22,5%
* Nur deutsche Wikipedia-Treffer
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Welcher Anteil der Ergebnisse (Top 10) hat einen kommerziellen Hintergrund?
21 | Dirk Lewandowski
Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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Was soll eigentlich gemessen werden?
• Relevanz der Ergebnisse • Durchschnittliche Bewertung der Suchergebnisse (Systemseite) • Bewertung jedes einzelnen gefundenen Treffers hinsichtlich seiner Eignung zur
Beantwortung der Suchanfrage. • Ergebnisse mehrerer Suchmaschinen können gemischt werden; Herkunft der
Treffer kann verschleiert werden.
• Zufriedenheit der Nutzer mit einem Suchprozess • Durchschnittliche Bewertung der Suchprozesse (Nutzerseite) • Bewertung jeder einzelnen Suchsession. • Jeder Nutzer kann nur eine Suchmaschine bewerten; Kenntnis der Suchmaschine.
• Wissenszuwachs • Durchschnittliche Bewertung dessen, „was hängen geblieben ist“ (Nutzerseite) • Bewertung des Wissenszuwachses nach einer Suchsession. • Jeder Nutzer kann nur eine Suchmaschine bewerten; Kenntnis der Suchmaschine.
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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?
24 | Dirk Lewandowski
Precision-Recall-Graph (binär)
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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)
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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.
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Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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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.
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Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks bestimmen
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Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks bestimmen
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Hätten Sie‘s verstanden?
• bbl • vatikan • stockbrot • motonetix • nedcom • fußball • drehscheibe • frauentausch • seelenfarben • kachelmannwetter • osterei • wie ich • wow
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Suchanfragen im Kontext
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Was bekommen Nutzer auf den Suchergebnisseiten zu sehen?
Wie gut sind die Suchergebnisse?
Wie können wir erkennen, was ein Nutzer mit seiner Suchanfrage meint?
Fazit
Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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Fazit
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