THE END OF SEARCH AS WE KNOW IT: Sprachsuche und Personal Assistants als neuer Zugang zu Informationen
Sebastian Sünkler
7. Schweitzer E-Book Forum, November 23, 2017, Hamburg, Germany
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THE END OF SEARCH AS WE KNOW IT Sprachsuche und Personal Assistants als neuer Zugang zu Informationen
1. 7. Schweitzer E-Book Forum
23. November 2017 in Hamburg
»Zukunft Bibliothek – weiter auf neuen Wegen«
THE END OF SEARCH AS WE KNOW IT
Sprachsuche und Personal Assistants als neuer Zugang zu
Informationen
Sebastian Sünkler
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
2. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
Assistants als neuer Zugang zu Informationen
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„ People communicate with each
other by conversation, not by
typing keywords“
Amit Singhal (Former Senior Vice President of Google), 2013
3. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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ZUGÄNGE ZUR SPRACHASSISTENTEN
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4. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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SPRACHGESTEUERTE SUCHE: DEFINITION UND
ABGRENZUNG
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• Sprachsuche: allgemein eine sprachgesteuerte Suche, die
sich auf Offline-Inhalte auf den Geräten und auf Online-Inhalte
beziehen kann
• Sprachsuche im Web: sprachgesteuerte Suche, die sich auf
Informationen im Web bezieht und in der Regel auf Web-
Suchmaschinen basiert
• Dialogorientierte Sprachsuche (Conversational Search):
sprachbasierte Suche, die die logischen Zusammenhänge
zwischen den Anfragen erkennt und mit dem Nutzer in Dialog
treten kann.
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PERSONAL ASSISTANTS: DEFINITION UND ABGRENZUNG
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• Personal Digital Assistant (PDA): eigenständiges mobiles Gerät,
das als Personal Information Manager (PIM) verwendet wird.
• Intelligent Personal Assistants (IPA): Softwareagenten, die mit
Hilfe von allen verfügbaren Ressourcen (Online- und Offline-Inhalte)
Aufgaben für ihre Nutzer erledigen bzw. dabei unterstützen.
• Intelligent Voice Assistants (IVA): IPAs, die hauptsächlich oder
ausschließlich über Sprache gesteuert werden
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BEISPIELANFRAGE FÜR DIALOGORIENTIERTE SUCHE
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Was ist der Michel? Wie hoch ist er? Wie komme ich dorthin?
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MICRO-MOMENTS
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Quelle: https://storage.googleapis.com/think-v2-emea/docs/research_study/Report_Google_Local_Search_Behavior_DE_1.pdf
8. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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NUTZUNG VON SPRACHASSISTENTEN
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9. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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BELIEBTESTE ANWENDUNGEN VON SPRACHASSISTENTEN
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10. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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POTENZIAL VON VOICE FIRST DEVICES
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Quelle: http://voicelabs.co/2017/01/15/the-2017-voice-report/
Google Home Amazon Echo
11. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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HOCHSCHULPROJEKT ZU SPRACHASSISTENTEN
AN DER HAW HAMBURG
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• Studiengangsübergreifendes Projekt im WS 2015/16
• Deutsche Telekom AG als Auftraggeber
• Teilnehmende: 2 Projektleiter und 15 Studierende
• Projektauftrag:
- Evaluierung von vier Systemen zur sprachgesteuerten Websuche
- Ableitung von Handlungsempfehlungen und Konzipierung einer optimalen
Oberfläche
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METHODISCHES VORGEHEN IM PROJEKT
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• Multi-Methoden-Ansatz bestehend aus experten- und
nutzerbasierten Verfahren
• Literaturrecherche
• Eigenentwickelte Heuristik für eine heuristische Evaluation
basierend auf Heuristiken zur Suchmaschinenevaluierung und
Evaluierung von mobilen Webseiten
• Szenarienbasierter Walkthrough (4 Personas, orientiert an den
Micro-Moments)
• Retrievaltest zur Relevanzbeurteilung
• Nutzerstudie im freien Feld mit 25 Probanden zwischen 8 und 40
Jahren
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EVALUIERTE ASPEKTE IM PROJEKT
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• Zugang / Einstieg
• Bedienung
• Suchanfragenverarbeitung
• Personalisierung
• Barrierefreiheit
• Ergebnispräsentation
• Hilfestellung
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PROJEKTERGEBNISSE: HEURISTISCHEN EVALUATION
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15. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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PROJEKTERGEBNISSE: RETRIEVALTEST
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PROJEKTERGEBNISSE: SUCHPROZESS EINER OPTIMALEN
SPRACHSUCHE
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17. The End of Search as we know it - Sprachsuche und Personal
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PROJEKTERGEBNISSE: NUTZERINTERFACE EINES
SPRACHASSISTENTEN
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ERFOLGSKRITERIEN FÜR VOICE SEARCH SYSTEME
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Drei Erfolgskriterien, die bestehende Systeme umsetzen:
• Eindeutige Kennzeichnung der Anwendung als sprachgesteuerte Suche
• Spracherkennung funktioniert zuverlässig trotz lauter Umgebungsgeräusche
• Echtzeitfeedback bei der Verarbeitung von Suchanfragen
Drei Erfolgskriterien, die bestehende Systeme nicht
umsetzen:
• Interaktion der Suchergebnisse per Sprache möglich
• Ausgabe der aller Ergebnisse in akustischer Form
• Anpassung der Sprache der Ausgabe an die Sprache der Eingabe
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CHANCEN FÜR DIE NUTZER
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• Freihändige Bedienbarkeit
• Zeitersparnis
• Fernsteuerung
• Vereinfachung der Dateneingabe
• Reduktion von Informationsballast
• Angebot von „Push“-Nachrichten mit relevanten Informationen
• Förderung von Serendipity
• Verknüpfung der persönlichen Daten aus den Assistenten führt zu
einem individuell zugeschnittenen Angebot
• Sprachassistenten sind immer direkt verfügbar
• Flache Lernkurve, da die Systeme alle sehr ähnliche Interfaces
bereitstellen
• Sprachsuche als wichtige assistive Technologie
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BEDENKEN UND RISIKEN BEIM DATENSCHUTZ
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• Datenerfassung (Welche persönlichen Daten werden im welchem Umfang
vom Nutzer gesammelt? Wie lange werden die Daten gespeichert?)
• Datenzugriff ( Wer hat alles Zugriff auf die persönlichen Daten?)
• Datenauswertung (Wie und zu welchem Zweck werden die Daten
persönlichen ausgewertet?)
• Datenhandel (Wird mit den persönlichen Daten Handel betrieben?)
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BEDENKEN UND RISIKEN IN DER NUTZERAUTONOMIE
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• Forcierung der „Filter Bubble“
• Mögliche Fremdbestimmung und Manipulation des Nutzers durch die
Bereitstellung nicht angeforderter Informationen und Vorschlägen zu
Handlungen Gezieltes Marketing durch personalisierte
Werbemaßnahmen im Kontext des „Pinpoint-Marketings
• Mögliche Sanktionierung durch die Anbieter durch Ausschluss von
Dienste bei Verweigerung persönliche Daten herauszugeben
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CHANCEN UND RISIKEN FÜR BIBLIOTHEKEN
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• Nutzung vorhandener Infrastrukturen für das Angebot eigener Sprachdienste
(Amazon Skills)
• Steigerung der Reputation durch das Angebot von eigenen Sprachdiensten
als weiteren Informationszugang, wenn Sprachdienste fehlerfrei und
nutzerfreundlich sind
• Stärkere Kundenbindung durch serviceorientierte Dienste, die sowohl
Informationen zum Bestand, Standort und Kundeninformationen z. B. zu
Leihfristen liefern und dabei den Datenschutz transparent gestalten.
• Einbinden von Voice-First-Devices am Standort zur Beantwortung von
Fakten- und Serviceanfragen, aber unter Berücksichtigung des Auftrags der
Einrichtungen die Informationskompetenz der Kunden nicht durch
intransparente akustische Antworten zu untergraben.
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FAZIT
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• Sprachassistenten sind smarte Helfer, die den Alltag erleichtern
durch die Unterstützung von Sprachsteuerung und durch die
Vermittlung kontextbasierter nützlicher Informationen.
• Sie sind eine Zukunftstechnologie, die vom Nischenprodukt in den
Alltag übergehen wird.
• Die Dialogfähigkeit sorgt für einen einfachen natürlichen Zugang
und hilft bei der Bewältigung komplexer Suchbedürfnisse.
• Bei der Nutzung kommt es zu einem nicht einschätzbaren Trade-Off
zwischen Datenschutz und Nützlichkeit, da keine Transparenz bei
der Datenverwertung durch die Anbieter besteht.
• Der Einfluss auf die Autonomie und das Potenzial zur
Manipulierung des Nutzers birgt mehrere Risiken.
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VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT
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Sebastian Sünkler
Hochschule für Angewandte
Wissenschaften Hamburg
Department Information
sebastian.suenkler@haw-hamburg.de
www.searchstudies.org/sebastian