Suchergebnisse

„Informationen zum Ranking können dem Nutzer helfen, die Trefferliste besser einzuschätzen. Das Ranking basiert je nach Suchmaschine auf unterschiedlichen Verfahren. Einige bieten dem Benutzer die Möglichkeit, den Faktor zu wählen, nach dem das Ranking stattfinden soll. Andere kombinieren die Rankingfaktoren in einem einzigen Algorithmus, auf den der Benutzer keinen Einfluss hat.“ [8]
 
Hinsichtlich der Methoden ihrer Relevanzbeurteilung halten sich die Betreiber von wissenschaftlichen Such-maschinen bedeckt. „Die Relevanz eines Dokuments beruht grundsätzlich auf der Häufigkeit des Vorkommens des eingegebenen Suchbegriffs und darauf, wie wichtig das Suchfeld ist, in dem er sich befindet. Die wichtigste Position ist der Titel, diesem folgt das Abstract, die Subheadings, der Autor, der Text. Je öfter also ein Suchbegriff im Dokument enthalten ist, und je nach Feld, desto höher positioniert sich das Dokument in der Trefferliste. Weiter werden die Metadaten von Dokumenten wie Autorenname, der Publikationsname, Social Tags und Social annotations ausgewertet“. [13; 8].

In Bezug auf die Ergebnisdarstellung von wissenschaftlichen Suchmaschinen scheint ein Clustering, also die graphische Unterteilung der Ergebnisse in unterschiedliche Kategorien, besonders interessant zu sein. Indem die Ergebnisse einer Recherche in unterschiedliche Themenbereiche gegliedert werden, kann dem Anwender der Zugriff auf die für ihn relevantesten Dokumente vereinfacht werden [9].

Im Bereich Suchmaschinen-Beispiele befinden sich in den Beschreibungen der einzelnen wissenschaftlichen Suchmaschinen unter dem Stichwort „Suchergebnisse“ weitere Informationen zu diesem Thema. Neben dem bereits erwähnten Ranking und der Ergebnisdarstellung  sind dort auch Informationen zu den verschiedenen Verarbeitungsmöglichkeiten der Suchergebnisse zu finden.

 

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