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  1. 1. Relevanzranking als Erfolgsfaktor fürDiscoverysysteme Elmar Haake Staats- und Universitätsbibliothek Bremen GBV-Verbundkonferenz Hannover 05.09.2012 1
  2. 2. Relevanzranking als Erfolgsfaktor fürDiscoverysysteme Definition: Was ist Relevanzranking? Ausgangslage: Nutzergewohnheiten, Rankingverfahren in klassischen Bibliothekssystemen und Discoverystemen Neue Lösungsansätze beim Ranking in der E-LIB Bremen Elmar Haake Staats- und Universitätsbibliothek Bremen GBV-Verbundkonferenz Hannover 05.09.2012 2
  3. 3. // Definition RelevanzrankingDas Beste für mich zuerst! Relevante Titel bevorzugen!Suchmaschinen: Textstatistik & linktopologisch(PageRank: Popularität der Webseiten), Boostfaktorenund nutzerspezifisches RankingNutzergerechte Sortierung der Suchergebnisse in derReihenfolge absteigender Relevanz bezogen auf dieSucheingabe.Relevanz ist stets subjektiv, geringe Transparenz 3
  4. 4. Klassische Bibliothekskataloge: Expertenstrategie (Exact-Match, Boolesche Logik) weist nur einen Teil des Bibliotheksbestandes nach Chronologische Sortierung als Standard Ranking nach Zeit als relevantes Kriterium bei Known-Item-Suchanfragen hilfreich problematisch bei einfachen Suchanfragen bzw. hochfrequente Begriffen (große Treffermengen) Zeitschriften schwer auffindbar ohne Expertenretrieval Verschärfung der Sortierproblematik bei Ausweitung des Suchraumes „Mischen impossible“? 4
  5. 5. // Neue Online-Kataloge in wiss. BibliothekenNext Generation Catalogue Katalog 2.0 Discovery System Hildreth, Charles R.: Beyond Boolean: Designing the next generation of online catalogs Library trends 35 (1987), S. 647-667 5
  6. 6. // Neue Nutzergewohnheiten - einige Vermutungen & ThesenMenschen werden von Internetstandards(Amazon, Google etc.) vorgeprägt und...haben geringe Retrievalkenntnisseerwarten sinnvolles Ranking: wichtige Treffer zuerst!Best-Match statt Exact-Matchmögen keine komplexe ExpertenlogikAND / OR / NOT und lesen keine Hilfeseiten...verwenden keine bibliothekarische Eingabelogik(sondern Copy&Paste)erwarten Fehlertoleranzmöchten Inhalte online sofort nutzenfinden in Bibliothekskatalogen oft nichtdas passende Material 6
  7. 7. // Eigenschaften von Discoverysystemen: Großer Suchraum - Große Treffermengen Best-Match-Verfahren Relevanzranking über textstatistische Verfahren (u.a. Gewichtung von Termen im Dokument) Relevanzdifferenzierung schwierig bei Metadaten , großen Treffermengen und hochfrequenten Begriffen Facettierung als ‚Notlösung‘, aufwändige Implementierung, Usability problematisch Differenzierung bei weiterhin identischen bzw. eng liegenden Relevanzwerten? Chronologische Sortierung? Zufällige Sortierung? Boosting durch Bevorzugung bestimmter Titel (Materialtyp : Online- Ressourcen, Zeitschriften, Lehrbücher oder lokaler Bestand)? 7
  8. 8. // Strategische Frage zur Katalogentwicklung Wie kann das Ranking nutzergerecht weiter verbessert werden?
  9. 9. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenHilfsmittel: Suchhistorie der Nutzer in anonymisierter Form, Erfüllung derNutzererwartungen analysierenZieldefinition: Bevorzugung stark nachgefragter Titel bei gleicher Relevanz und ‚dezentere‘ Platzierung der Artikel mit vertretbarem Aufwand und möglichst geringer KomplexizitätLösungsansatz: Zusätzliche Beeinflussung der Relevanzparameter durch Titelpopularität* als Ergänzung der textstatistischen Verfahren Beschaffungsverhalten Medieneigenschaften Nutzerverhalten* D. Lewandowski, Ranking library materials. Library Hi Tech 27 (2009) 4, 584 - 593 - http://kurl.de/elib-lw 9
  10. 10. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenBeschaffungsverhalten Stark gefragte Titel werden häufig als Staffelexemplare von der Bibliothek beschafft: Exemplarzahl > 3 Exemplare als Indiz für Popularität, Relevanzaufschlag 10
  11. 11. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenMedieneigenschaften Stark gefragte Titel sind häufig im Buchhandel vergriffen und werden als Folgeauflagen neu aufgelegt: Auflagenzählung als weiteres Indiz für Popularität, Relevanzaufschlag 11
  12. 12. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenNutzerverhalten Stark gefragte Titel werden in der Trefferliste häufig angeklickt Aktualität der Titel relevant, daher Auswertung der Klicks auf die letzten 2 Jahre beschränkt Klicks > 3 als weiteres Indiz für Popularität, Relevanzaufschlag 12
  13. 13. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenKeine Überkompensation der Textstatistik durch TitelpopularitätGrundlage: Textstatistische Berechnung der Relevanzwerte und Feinjustierungdurch Nutzung von PopularitätsfaktorenÜberblick: Popularitätstyp Relevanzaufschlag in % Beschaffungsverhalten 3 Medieneigenschaften 3 Nutzerverhalten 5 13
  14. 14. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenWeitere mögliche BeeinflussungsparameterPopularität : Ausleihstatistik (beeinflusst nur ausleihbaren Bestand, keine Online-Ressourcen) Zitationsfrequenz (problematische Beschaffung des Datenmaterials) Nutzerbewertung (ausgeprägte Subjektivität?) Renommee der Autoren (Objektivierbarkeit?) Impact Factor der Zeitschrift bei Zeitschriftenartikel (Datenmaterialbeschaffung?)Lokalität: eigenen Bestand bevorzugen, standortspezifische SortierungMedientyp : Lehrbücher für UB, Aufsätze für Virtuelle Fachportale, bei homogenemNutzertyp möglich 14
  15. 15. // Relevanzranking: Modifikation über Titelpopularität in der E-LIB BremenRelevanzranking als Erfolgsfaktor: Titelpopularität zeigt: Vergleich der Trefferlisten mit/ohne Bessere Auffindbarkeit relevanter Titel mit hochfrequenten Begriffen Discoverysysteme können für die Mehrzahlauf Position 11, „Science“(1880) (gedruckte Zeitschriften „Die Zeit“(1946) der Nutzer mit Textstatistik besser als klassische Kataloge ranken. auf Position 6) ohne Nutzung der Facettierung und Blättern Bei großen Treffermengen besteht jedochpositioniert, Aktuelle Klassiker werden prominenter ein weiterer Justierungsbedarf, der möglichst im Hinblick aufwerden sofort gefunden am Campus nachgefragte, gängige Lehrbücher die Erfüllung der Nutzererwartungen mit Hilfe von Popularitätsfaktoren eingestellt Reduktion der Artikellastigkeit werden kann. Optimale Unterstützung von Known-Item-Suchanfragen bei Kontinuierlicher Überprüfungsbedarf, unterschiedliche Autoren mit hoher Publikationsfrequenz Nutzererwartungen, keine vollständige Objektivierbarkeit, schwierige Evaluierbarkeit 15
  16. 16. Relevanzranking als Erfolgsfaktor fürDiscoverysysteme Elmar Haake Staats- und Universitätsbibliothek Bremen GBV-Verbundkonferenz Hannover 05.09.2012 16
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