Zusammenfassung
Der Nutzen semantischer Technologien wird in der Regel durch qualitative Aussagen beschrieben: welche Effekte semantische Technologien im praktischen Einsatz haben oder welche Gewinnzuwächse bzw. Einsparungen Unternehmen damit erzielten. Unternehmensintern helfen solche Aussagen, um Entscheider dazu zu bewegen, sich mit der Frage des Einsatzes semantischer Anwendungen auseinanderzusetzen. Für die Ermittlung des konkreten Nutzens einer geplanten semantischen Anwendung sind sie jedoch in der Regel kaum hilfreich. Um einen betriebswirtschaftlichen „return of investment“ (ROI) herleiten zu können, müssen oft Hypothesen über erzielbare Gewinn- oder Effizienzsteigerungen herangezogen werden, denen es an einer ausreichenden Fundierung fehlt. Auf diesen Hypothesen aufbauende ROI-Betrachtungen stehen auf wackligen Beinen und Entscheidungen, die auf ihnen aufbauen, basieren eher auf Hoffnung und Glauben als auf gesicherten Erkenntnissen. In diesem Kapitel stellen wir eine Vorgehensweise vor, mit der verlässliche quantitative Aussagen über den Nutzen von Suchtechnologien durch den direkten Vergleich ihrer Suchergebnisse möglich werden. Wir wenden diese Vorgehensweise zum Vergleich einer semantischen Suche mit zwei unterschiedlichen, konventionellen Volltextsuchen an und zeigen welche konkreten Effizienzsteigerungen durch den Einsatz einer Thesaurus-basierten semantischen Suche gegenüber Volltextsuchen erzielbar sind.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Notes
- 1.
Für eine ausführliche, anschauliche Darstellung siehe z. B. http://de.wikipedia.org/wiki/Recall_und_Precision#Anwendung_im_Information_Retrieval.
- 2.
TREC (Text REtrieval Conference) ist eine Konferenzreihe, http://trec.nist.gov/.
- 3.
Merke: „the best place to hide a dead body is on page two of Google’s search results“ (http://digitalsynopsis.com/tools/google-serp-design/).
- 4.
Die Entwicklung des WDB Suchportals wird gefördert aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds und der Länder Berlin und Brandenburg. „Investition in die Zukunft“ – Ein Angebot der Weiterbildungsdatenbanken Berlin und Brandenburg.
- 5.
Stand 15.2.2014.
- 6.
Zu mindestens der Autor einer Information kann als dieser Benutzer angesehen werden.
- 7.
Wobei wir einige Idealisierungen vornehmen: 1) dass der Benutzer alle Treffer bis zum gesuchten ansieht, 2) dass der Benutzer nur sequentiell vorgeht und 3) dass der Benutzer für die Inspektion jeden Treffers durchschnittlich die gleiche Zeit aufwendet.
- 8.
Zur vereinfachten Darstellung betrachten wir hier die absoluten Trefferpositionen unabhängig von einer weitergehenden Paginierung der Treffer in unterschiedliche SERPs.
- 9.
Den SERPs lag bei diesem Experiment eine Paginierung von 25 Treffern pro SERP zugrunde.
- 10.
Interessanterweise sind die Benutzer mit diesen Ergebnissen – lt. Aussage des Portalbetreibers – zufrieden. Unklar ist, ob die Benutzer bzgl. der schlechten Ergebnisse bereits kapituliert und sich damit arrangiert haben, oder ob andere Marktmechanismen (wie z. B. hohe page impressions zur Steigerung des Marktwerts oder geringe Erfolgsrate, um zahlende Kunden zu binden, etc.) den Betreiber zu dieser Aussage bewegen.
- 11.
Bei diesem Vergleich war die Anzahl der maximal zurückgelieferten Treffer bei beiden Suchen durch Vorgabe des WDB Suchportals auf 1.000 Treffer eingeschränkt.
Literatur
van Rijsbergen, C. J. 1979. Information retrieval. London: Butterworth.
Salton, G., und M. J. McGill. 1983. Introduction to modern information retrieval. New York: McGraw-Hill.
Xu, J. 1999. Internet search engines: Real world IR issues and challenges. Presentation at CIKM 99, Kansas City.
Jansen, B. J., A. Spink, und T. Saracevic. 2000. Real life, real users and real needs: A study and analysis of users queries on the Web. Information Processing and Management 36 (2): 207–227.
iProspect. 2008. Blended search results study. April. http://www.iprospect.com/premiumPDFs/researchstudy_apr2008_blendedsearchresults.pdf, last access 3/1/2014 via http://www.herramientas-seo.com/pdf/estudio-buscadores-iprospect.pdf. Zugegriffen: 26 Mai 2009.
Günther, J. S. 2008. Erfolgreiches Onlinemarketing mit Google. Kapitel 2.6 Nutzerverhalten beim Suchen, vwh Verlag Werner Hülsbusch.
Tolksdorf, R., und T. Hoppe. 2009. Quantitative Analyse von Ergebnissen Semantischer Suche. KnowTech 2009, 11. Kongress zum IT-gestützten Wissensmanagement, 6.–7. Oktober 2009, Bad Homburg.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Hoppe, T., Junghans, H. (2015). Messung des Nutzens semantischer Suche. In: Ege, B., Humm, B., Reibold, A. (eds) Corporate Semantic Web. X.media.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54886-4_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-54886-4_9
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-642-54885-7
Online ISBN: 978-3-642-54886-4
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)