Motivationale, soziale und kulturelle Faktoren im Wissensmanagement
Von Aboutness bis Zitationszahlen: Zur Komplexität des informationswissenschaftlichen Relevanzkonzepts
1. VON ABOUTNESS BIS ZITATIONSZAHLEN:
ZUR KOMPLEXITÄT DES INFORMATIONS-
WISSENSCHAFTLICHEN RELEVANZKONZEPTS
Christiane Behnert, M.A.
Promotionsstudentin (HAW Hamburg)
Doktorandin (Universität Hildesheim)
16. Oktober 2019
Gastvortrag im Rahmen des Potsdamer
Informationswissenschaftlichen Kolloquiums
an der Fachhochschule Potsdam
4. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.1. Relevanz als Kernkonzept der Informationswissenschaft
• Menschliches Verhalten im interaktiven Informationssuchprozess motiviert durch den
Wunsch, relevante Informationen zu finden (Saracevic, 2015)
• Informationswiss. Relevanzforschung seit Ende der 1950er Jahre (Mizzaro, 1997)
• Relevanzbasierte Kennzahlen zur Evaluierung der Retrieval-Effektivität von
Information Retrieval-Systemen (IRS)
“Nobody has to explain to users of IR systems what relevance is,
even as they struggle (sometimes in vain) to find relevant stuff.
People understand relevance intuitively.“
(Saracevic, 1996, S. 215)
Allgemeingültige Definition?
Informationswiss. Relevanztheorie?
Modelle?( )
3
5. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.2. Relevanzformen
4
Aufgabe
Problem
Informationsbedürfnis
Suchanfrage
Informationsobjekt
Aufgabenorientierte Relevanz
Situative Relevanz
Pertinenz /
Kognitive
Relevanz
Nutzerbasierte
Relevanz
(subjektiv)
Systembasierte
Relevanz
(objektiv)
Psychologische
Relevanz
IRS Interface
Ziel
Zielorientierte Relevanz
Intrinsisch
Intrinsisch oder
extrinsisch
Thematische
Relevanz
Gesellschaftliche
Relevanz
Aboutness
6. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.2. Relevanzformen
5
Aufgabe
Problem
Informationsbedürfnis
Suchanfrage
Informationsobjekt
Aufgabenorientierte Relevanz
Situative Relevanz
Pertinenz /
Kognitive
Relevanz
Nutzerbasierte
Relevanz
(subjektiv)
Systembasierte
Relevanz
(objektiv)
Psychologische
Relevanz
IRS Interface
Ziel
Zielorientierte Relevanz
Intrinsisch
Intrinsisch oder
extrinsisch
Thematische
Relevanz
Gesellschaftliche
Relevanz
Aboutness
8. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.3. Relevanzbewertungen in Abhängigkeit von der Relevanzperspektive
7
Relevanzbewertungen
System Mensch
Formalisierte
Relevanzbewertung
Relevanzbewertung
aus Nutzersicht
Alltag (beruflich + privat)
Systemseitige Relevanz Nutzerseitige Relevanz
vorgenommen durch
vorgenommen im
Forschungs-
kontext
Feedback
10. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.4. Einflüsse auf Relevanzbewertungen (2/3)
Einteilung nach Saracevic (2016):
Juroren:
• Erfahrung mit thematisch-relevanten Fragen
• Kenntnis über und Interesse an einem Thema
• Fachwissen
• Sprache
Relevanzbewertungen:
• Position des Treffers in der Ergebnisliste
• Rangfolge der Treffer
• Design, Usability
• Art der Suchaufgabe/-ergebnisse (Schwierigkeitsgrad, Informationen)
• Art der Bewertung (Skala)
9
„Relevance is affected by a host
of factors and, in turn, it affects
a host of factors as well.“
(Saracevic, 2016, S. 61)
11. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
1. RELEVANZ KENNENLERNEN
1.4. Einflüsse auf Relevanzbewertungen (3/3)
10
Kategorie Relevanzkriterien Interaktion
zwischen…
Content Topic, quality, depth, scope, currency,
treatment, clarity
Information (or
object)
characteristicsObject Characteristics of information objects,
e.g., type, organization,
representation, format, availability,
accessibility, costs
Validity Accuracy of information provided,
authority, trustworthiness of sources,
verifiability, reliability
Usefulness or
situational match
Appropriateness to situation, or tasks,
usability, urgency; value in use
Individual (or
human)
characteristics
Cognitive match Understanding, novelty, mental effort,
Link to previous knowledge
Affective match Emotional responses to information,
fun, frustration, uncertainty
Belief match Personal credence given to
information, confidence
Quelle:
Saracevic (2016, S. 57 ff.)
13. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
2. RELEVANZ (BESSER) VERSTEHEN
2.1. Studien zu Relevanzkriterien
Forschungslücke: Keine Studien zu Relevanzkriterien, in denen die von Probanden zu
bewertenden Suchergebnisse Popularitätsdaten enthielten
12
Quelle: Wang,1994, S. 85
Heute: Popularitätsdaten
14. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
2. RELEVANZ (BESSER) VERSTEHEN
2.2. Relevanzbewertung als Prozess
• Relevanzbewertung im Prozess der Dokumentenauswahl eingebettet (Wang, 1994)
• „Predictive judgment“ (vor Zugang zum Volltext) vs.
„evaluative judgment“ (nach Zugang zum Volltext) (Rieh, 2002)
• Diverse Faktoren wirken auf den Prozess der Relevanzbewertung ein
13
15. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
14
2.3. Vorläufiges Modell zur Relevanzbewertung von Suchergebnissen in
akademischen Informationssystemen
Quelle:Behnert,C.(2019).KriterienundEinflussfaktorenbeiderRelevanzbewertungvonSurrogaten
inakademischenInformationssystemen.Information-Wissenschaft&Praxis,70(1),S.28.
17. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
3. RELEVANZ MESSEN (?)
• Relevanz ist keine physische Einheit, die wissenschaftlich direkt messbar ist, sie
benötigt eine menschliche mentale Aktivität (Buckland, 2017)
• Mentale Aktivität in Verbindung mit menschlichem Verhalten
• Explorative Designs in Studien zu Relevanzkriterien mittels Thinking aloud-Methode
• Einen “Ersatz” für die Messung von Relevanz finden
- Elemente (Relevanzmerkmale) innerhalb eines Suchergebnisses = operationalisierte
Relevanzkriterien
- Manipulierte Elemente könnten einen beobachtbaren Effekt auf
Relevanzbewertungen verursachen
Untersuchungen von Effekten auf menschliches Verhalten mithilfe von Experimenten
16
18. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
3. RELEVANZ MESSEN (?)
3.1. Experimentelle Forschungsdesigns
17
• Erkenntnisse über tatsächliches Informationssuchverhalten
(Kelly, 2009; Kelly & Cresenzi, 2016)
• Kausale Schlussfolgerungen (Sedlmeier & Renkewitz, 2007)
Stimulus / Ursache Effekt / Wirkung
(unabhängige Variable, UV abhängige Variable, AV)
• Voraussetzungen für Kausalität (Sedlmeier & Renkewitz, 2007):
Kovarianz zwischen UV und AV
Zeitliche Präzedenz der UV
Ausschluss möglicher Alternativerklärungen
(konfundierende Variablen)
• Wesensmerkmale eines Experiments:
Manipulation der UV
Kontrolle konfundierender Variablen (Randomisierung, Ausbalancieren)
19. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
3. RELEVANZ MESSEN (?)
3.2. Anwendungsbeispiel (1/2)
• Ein experimenteller Ansatz zur Erforschung von Relevanzkriterien am Beispiel
von Popularitätsdaten als Bestandteil von Suchergebnissen
- 3x3x3 = 27 Experimentelle Bedingungen
- Abhängige Variable: Relevanzbewertung mittels Schieberegler (0-100)
- Within-Subject-Design
18
Unabhängige Variable Stufe A Stufe B Stufe C
Anzahl Downloads (Werk) Gering Hoch Keine Angabe
Anzahl Zitationen (Werk) Gering Hoch Keine Angabe
Anzahl Zitationen (Autor) Gering Hoch Keine Angabe
20. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
3. RELEVANZ MESSEN (?)
3.2. Anwendungsbeispiel (2/2)
- Erhebung mittels Online-Fragebogen (EFS Survey, Unipark)
- Erhebungszeitraum: 6. Juni bis 31. Juli 2019
- 3 Aufgaben mit je 9 Suchergebnissen zur Bewertung in randomisierter Reihenfolge
- Benötigter Stichprobenumfang n=577
- Erzielter Stichprobenumfang für Datenanalyse n=627
- Verlosung von 444 Amazon-Gutscheinen im Wert von je 10 EUR
19
22. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
4. FAZIT
• Komplexität des informationswissenschaftlichen Relevanzkonzepts zeigt sich durch die:
- Vielzahl an Begriffen zur Beschreibung von Relevanz
- unterschiedlichen Dimensionen (Relevanzbeziehungen)
- zwei Sichtweisen auf Relevanz (System vs. Nutzer)
- diversen Einflüssen auf den Prozess der Relevanzbewertung
- Subjektivität und Dynamik menschlicher Relevanzbewertungen
• Relevanz "remains ill-defined and not measurable in any direct way“
(Buckland, 2017, S. 164)
• Indirekte Messbarkeit von Relevanz durch Messung von operationalisierbaren
Elementen mithilfe sozialwissenschaftlicher Forschungsmethoden
21
23. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
QUELLEN (1/3)
Behnert, C. (2019). Investigating the effects of popularity data on predictive relevance judgments in academic search
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22
24. DEPARTMENT INFORMATION
Christiane Behnert
QUELLEN (2/3)
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0271(73)90096-X
24
26. Christiane Behnert, M.A.
christiane.behnert@haw-hamburg.de
HOCHSCHULE FÜR ANGEWANDTE
WISSENSCHAFTEN HAMBURG
Fakultät Design, Medien & Information
Department Information
Forschungsgruppe Search Studies
Finkenau 35 / 22081 Hamburg
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