1. Suchmaschinenforschung an der HAW Hamburg
Prof. Dr. Dirk Lewandowski
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information
dirk.lewandowski@haw-hamburg.de

2. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
1 | Dirk Lewandowski

3. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
2 | Dirk Lewandowski

4. Suchmaschinenmarkt: Deutschland 2011
3 | Dirk Lewandowski (Webhits, 2011)

5. 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)
4 | Dirk Lewandowski

6. Methoden
Logfile-Analyse
Heuristische
Relevanztest Evaluation
Search
Online-Umfrage
Usability-Test
Eye-Tracking
Physiologische
Untersuchung
5 |

7. 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.
6 | Dirk Lewandowski

8. 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
7 | Dirk Lewandowski

9. 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
8 | Dirk Lewandowski

10. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
9 | Dirk Lewandowski

11. x
10 | Dirk Lewandowski (Eyetracking-Studie HAW-Hamburg 2010)

12. x
11 | Dirk Lewandowski

13. x
12 | Dirk Lewandowski

14. Eye-Tracking
• x
13 |

15. x
14 |

16. Anzeigen
Nachrichten
Bilder
x
Videos
Blogbeiträge
15 |

17. 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“).
16 | (Lewandowski & Höchstötter; in Arbeit)

18. Verteilung der Ergebnistypen innerhalb der ersten Ergebnisseiten
17 | (Höchstötter und Lewandowski; in Arbeit)

19. Aus welchen Quellen kommen die Ergebnisse?
Beispiel Google
18 |

20. Charakteristika der Treffermengen
• Wie häufig tauchen Wikipedia-Treffer* in den Top10 auf?
Ask Bing Google Yahoo
Populäre 12,8% 91,5% 58,3% 46,4%
Suchanfragen
Rare 12,6% 43,0% 22,4% 22,5%
Suchanfragen
* Nur deutsche Wikipedia-Treffer
19 | (Lewandowski & Höchstötter; in Arbeit)

21. Welcher Anteil der Ergebnisse (Top 10) hat einen kommerziellen
Hintergrund?
20 |

22. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
21 | Dirk Lewandowski

23. 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.
22 |

24. 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?
23 |

25. Precision-Recall-Graph (binär)
24 | Dirk Lewandowski

26. 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)
25 |

27. 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.
26 |

28. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
27 | Dirk Lewandowski

29. 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.
28 |

30. Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks
bestimmen
29 |

31. Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks
bestimmen
30 |

32. Hätten Sie‘s verstanden?
• bbl
• vatikan
• stockbrot
• motonetix
• nedcom
• fußball
• drehscheibe
• frauentausch
• seelenfarben
• kachelmannwetter
• osterei
• wie ich
• wow
31 | Dirk Lewandowski

33. Suchanfragen im Kontext
32 |

34. Agenda
Einleitung: Forschungsbereiche und Methoden
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
33 | Dirk Lewandowski

35. Fazit
• Im Themenbereich Suchmaschinen gibt es vielfältige Fragen.
• Nur die Informationswissenschaft bietet
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How
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34 |

36. Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit.
www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html
Aktuelles Buch:
Handbuch Internet-Suchmaschinen 2
E-Mail:
dirk.lewandowski@haw-hamburg.de