Unterst¨ utzung bei der Informationsgewinnung

Als zweiten großen Bereich von Funktionen Benutzer-adaptiver Systeme sieht Jameson [Jam03], die Benutzer dabei zu unterst¨utzen, das was sie suchen in einer Form zu finden, in der sie etwas damit anfangen k¨onnen. M¨ogliche Anwendungen dabei sind:

• Hilfe beim Finden von Informationen: Ziel ist das Finden relevanter elektronischer Do-kumente vom kurzen Nachrichtenartikel bis zum komplexen Multimediaobjekt. Dies ist auf drei Arten m¨oglich:

– Durchsuchen unterst¨utzen: auf Basis der Informationsbed¨urfnisse des Benutzers vielversprechende Dokumente oder Suchrichtungen vorschlagen oder hervorheben.

– Suchabfragen und Filtern unterst¨utzen: die Auswahl der gefundenen Dokumente und deren Pr¨asentation (z. B. Reihung) an den Benutzer anpassen.

– Spontan Informationen liefern: f¨ur die aktuelle Situation relevante Informationen anbieten. Besonders wichtig ist hier, nicht zu aufdringlich zu sein.

• Pr¨asentation von Informationen anpassen: das Interesse und Wissen des Benutzers in einem bestimmten Gebiet, seine Vorlieben f¨ur eine bestimmte Form der Pr¨asentation

(z. B. bei Menschen mit Behinderungen) und die Darstellungsf¨ahigkeiten seines Endge-r¨ats k¨onnen hier ber¨ucksichtigt werden.

• Produkte empfehlen: das System kann selbst¨andig Empfehlungen aussprechen, selbst wenn der Benutzer nicht weiß, welche Aspekte generell oder ihm pers¨onlich dabei wichtig sind. Es kann dabei eine viel gr¨oßere Menge an Produkten nach Eignung durchsuchen als der Anwender. Techniken desCollaborative Filtering liefern so f¨ur einzelne Benutzer sehr genaue Empfehlungen.

• Kollaboration unterst¨utzen: spontane Kollaboration ohne vorheriges Kennenlernen kann das System dadurch unterst¨utzen, dass es Teilnehmer zusammenf¨uhrt, die in Bezug auf Wissen, Interessen oder Ziele zu einander passen oder einander erg¨anzen.

• Lernen unterst¨utzen: unter Ber¨ucksichtigung von Fachwissen, bevorzugtem Lernstil, Mo-tivation und Fortschritt kann das System einen Benutzer durch Kurse und Lernmate-rialien f¨uhren, Inhalte anpassen und zu den richtigen Zeiten passende Hinweise und R¨uckmeldungen geben.

Adaptive Suche

Adaptive Suche ist ein konkreter Anwendungsbereich der in Kapitel 2 behandelten adaptiven Systeme. In diesem Kapitel werden die Grundlagen, Methoden und Herausforderungen adapti-ver Suche beschrieben. Im Detail wird dabei auf die M¨oglichkeiten der Benutzermodellierung und der Personalisierung eingegangen. Abschließend werden einige repr¨asentative adaptive Suchsysteme kurz vorgestellt.

3.1 Grundlagen

In der Einleitung in Kapitel 1 wurden einige Probleme bisheriger und Herausforderungen f¨ur neuartige Suchmaschinen erl¨autert. Um der gewaltigen Datenmenge im World Wide Web Herr zu werden, muss es unter anderem m¨oglich sein, seine Informationsbed¨urfnisse besser zu spezifizieren. Mehrdeutigkeiten nat¨urlicher Sprachen sollen in Suchanfragen ber¨ucksichtigt und aufgel¨ost werden. Die Eigenschaften des Suchenden, seine Interessen und Pr¨aferenzen sollen als zus¨atzliche Information in die Suche einfließen. Semantische Informationen zu den gesuchten Dokumenten m¨ussten ebenso besser gen¨utzt werden wie auch Bewertungen aus der Anwendergemeinde. Die Ergebnisse sollen in ansprechender und leicht verst¨andlicher Form dem Benutzer pr¨asentiert werden.

Adaptive Suchsysteme bieten L¨osungsans¨atze f¨ur die genannten Probleme. Anders als tradi-tionelle Suchmaschinen ber¨ucksichtigen sie nicht nur die Suchbegriffe der aktuellen Anfrage sondern auch die Informationen in einem Modell der langfristigen und/oder kurzfristigen In-teressen und Pr¨aferenzen des Benutzers [Bru01]. Sie liefern dem Benutzer eine auf dieses Modell oder den aktuellen Kontext individuell abgestimmte Auswahl von Ergebnissen. Auch Hintergrund und Wissensstand des Benutzers k¨onnen in die Abfrage einfließen [MGSG07].

Keenoy und Levene [KL05] nennen einige grundlegende Unterscheidungsmerkmale f¨ur per-sonalisierte Suchsysteme, die auch teilweise allgemein f¨ur adaptive Systeme g¨ultig sind. Die unterschiedlichen Auspr¨agungen der meisten dieser Merkmale werden in diesem Kapitel er-l¨autert:

• Sammelmethode f¨ur Daten ¨uber den Benutzer: Werden die Daten explizit vom Benutzer erfragt oder implizit aus seiner nat¨urlichen Interaktion mit dem System abgeleitet?

• Modellspeicherung: Ist das Modell auf der Client-Seite am Rechner des Benutzers oder am Server gespeichert?

• Adaptivit¨at: Passt sich das System im Laufe der Zeit automatisch an den Benutzer an? Wenn nicht, kann der Benutzer das Verhalten des Systems manuell beeinflussen, beispielsweise durch das Aktualisieren eines statischen Modells?

• Modellerstellung: Wird das Benutzermodell online oder offline erstellt und aktualisiert?

• Modellinhalt: Was wird genau im Modell gespeichert?

• Personalisierungsmethode: Reiht das System die Ergebnisse einer anderen Suchmaschine um oder filtert sie, sendet es eine angepasste Anfrage an einen anderen Suchdienst oder macht es eine eigene personalisierte Suche?

• Algorithmen: Welche Algorithmen werden verwendet, um ein personalisiertes Ergebnis zu erzeugen?

• Benutzeroberfl¨ache: Wie werden die personalisierten Ergebnisse dargestellt?

3.2 Benutzermodellierung

Benutzermodelle bilden die Grundlage der Adaptionen in personalisierten Suchsystemen. Ins-besondere im Kontext von Information Retrieval wurden und werden diese auch Benutzerpro-file genannt. Sie repr¨asentieren zumeist die Interessen des Benutzers in der Form von einzelnen Begriffen oder ganzen Konzepten [BM07].

Benutzermodelle, die ver¨andert und erweitert werden k¨onnen, nennt man dynamisch. Stati-sche Modellehingegen enthalten ¨uber die Zeit ihrer Nutzung hinweg die selben Informationen.

Dynamische Modelle k¨onnen auch eine Zeitkomponente ber¨ucksichtigen und somit zwischen kurzfristigen, aktuellen Informationen zum Benutzer (z. B. seine Interessen) und l¨ angerfristi-gen, sich selten ¨andernden unterscheiden [GSCM07].

Da es sich bei adaptiven Suchsystemen um eine Untergruppe adaptiver Systeme handelt, gelten auch hier die selben grundlegenden Merkmale zur Klassifizierung von Aufbau und Funktion. Aus diesem Grund ist dieser Abschnitt ¨ahnlich strukturiert wie Abschnitt 2.2

” Be-nutzermodellierung“.