Der Google-Komplex – Suche und Retrieval

»Don‘t be evil« ist das Motto der Suchmaschine Google, die als Monopolist die Informationen im Internet verteilt. Wie viel Macht hat Google dabei und warum? Was sind die Risiken? Wenn Google alle Informationen kontrolliert, wer kontrolliert dann eigentlich Google?

1. Der Google-Komplex Suche und Retrieval Nikkel Blaase
2. Inhalt 1. Suche und Retrieval (Ranking) 2. Grundfragen des Information Retrieval 3. Denkgesetze und ihre Operatoren 4.Textstatistik und Wortschatzsigni!kanz 5.Reaktivität und Destabilisierung
3. Inhalt 6.Zitationsanalyse und Linktopologie 7. Relevanzmodelle 8.Personalisierung 9.Von Global zu Regional zu Lokal
4. 1 Suche und Retrieval (Ranking)
5. Information Retrieval • Information Retrieval (IR) ist ein Fachgebiet, das sich mit computergestütztem Suchen nach komplexen Inhalten beschäftigt.
6. Fragestellung • Wie wird das aufbereitete Datenmaterial ins Verhältnis zu einer vom Nutzer eingegebenen Suchanfrage gesetzt?
7. Ranking • Die Ergebnisse werden nach bestimmten Relevanzkriterien hierarchisch sortiert
8. Relevanz • Relevanz ist ein Schlüsselkonzept jeglicher Form der manuellen und automatisierten Informationssuche • Bis heute kein eindeutig de!niertes Konzept
9. Finkelstein, 2008 »Both the nature of the pageranking activity and its uses underscore the importance of seeing search results as a value-laden process with serious social implications.«
10. Benkler, 2006 »The little girl who searches for ›Barbie‹ on Google will encounter a culturally contested !gure. The same girl, searching on Overture, will encounter a commodity toy.«
11. • Soziale, kulturelle und politische Interpretationen müssen betont werden und in die Rankingkriterien ein"ießen • Modelle mit Annahmen über die Natur der menschlichen Kognition, Kommunikation und Soziabilität
12. 2 Grundfragen des Information Retrieval
13. • Technische Neuerungen, historische- oder politische- Entwicklungen können einen plötzlichen starken Zuwachs an Informationen hervorbringen • z. B. Er!ndung der Druckpresse
14. • Dann kommt die Frage auf, wie Informationen kategorisiert und e#ektiv au#indbar gemacht werden können • Anlaß zu neuen Ordnungssystemen • z. B. Französische Revolution
15. • Anfänge des modernen IR ebenfalls in der Phase des historischen Umbruchs: • Expansion der naturwissenschaftlichen Forschung Anfang des 20. Jahunderts (»Big Science«)
16. • Anstieg der Menge an wissenschaltichen Verö#entlichungen • Suche in großen Sammlungen von Dokumenten • Nutzer formulieren ihr Informationsbedürfnis in Form von Suchanfragen
17. • Aufgabe des IR: • Diejenigen Dokumente !nden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit dem Informationsbedürfnis des Nutzer entsprechen
18. • Fragestellung • Wie das intuitive Konzept Relevanz in eine formalisierte De!nition überführen?
19. • Je näher die automatisierte Relevanzbewertung auf der Basis einer formalisierten De!nition der intuitiven Relevanzbewertung kommen, desto höher wird die Qualität der entsprechenenden Systeme bewertet • Maß für diese Qualitätsbewertung von IR-Systemen: Precision, Recall
20. Recall • Das Verhältnis der Anzahl gefundener relevanter Dokumente zur Anzahl der relevanten Dokumente im Datenbestand insgesamt
21. Precision • Verhältnis zwischen der Anzahl gefundener relevanter Dokumente und der Gesamtzahl der gefundenen Dokumente
22. • Grundlegende Elemente der formalisierten Relevanzde!nition werden benötigt
23. 3 Denkgesetze und ihre Operatoren
24. • Grundprinzip des Retrieval- Prozesses • Beispiel Buchregister • Im Index sind zu jedem Begri# die Dokumente (URLs), die den entsprechenden Begri# enthalten, aufgelistet
25. • Problem im Web: Zu einem Suchbegri# mehrere Millionen URLs • Problem: Wenn nach zwei oder mehreren Begri#en gesucht wird • Automatisierte Verfahren kommen nicht ohne eine Spez!zierung des Informationsbedürfnisses aus
26. • Wichtigste Lösung dieser Problematik: • Boolesche Operatoren, Anfang 1960er • George Boole • Boole schließt aus allgemeingültige menschliche Denkgesetze
27. • Durch Regelmäßigkeiten in sprachlichen Äußerungen auf allgemeingültige Muster des menschlichen Denkens schließen • Diese Muster lassen sich in formaler Weise ausdrücken
28. • Durch Kombinieren von Wörtern werden Teilmengen von größeren Mengen gebildet
29. Gelbe Blumen: Blumen gelb Gesamtmenge Beispiel
30. and | or | not Boolsche Operatoren
31. Boolsche Operatoren • Erster Schritt in der Entwicklung der Relevanzkriterien • Kommen auch im Web zum Einsatz • Eingabe durch Nutzer nur selten gefordert
32. Boolsche Operatoren • Bei Google: AND-Operator • Reduziert die Tre"ermenge • Erweckt den Anschein einer präziseren Auswahl
33. Suchanfrage Index Unsortierte Liste
34. 4 Textstatistik und Wortschatzsigni!kanz
35. • Der rudimentäre Boolsche Retrieval-Prozess hat den Nachteil, dass er nach einem zweigeteiltem Prinzip vorgeht • True / False • Relevant / Nicht relevant • Keine Möglichkeit für eine stufenweise Relevanzbewertung
36. • Folge: Auslieferung von sehr vielen Dokumenten • Kein Ranking • Bedarf zusätzlicher Kriterien • Formal de!nierte Indikatoren für eine automatisierte Verarbeitung
37. Textstatistischer Ansatz • Hans Peter Luhn • In den 1950er-Jahren wurde Indexierung wissenschaftlicher Beiträge vornehmlich manuell Vorgenommen • Kurze Zusammenfassungen
38. Textstatistischer Ansatz • Bei großen Datenmengen nicht mehr so einfach möglich • Gefahr, dass persönliche Ansichten des Indexierers zu stark in die Zusammenfassung ein"ießen • Entwicklung automatisierter Verfahren
39. Textstatistischer Ansatz • Reduziertes Modell von Sprache • Sprache eignet sich nicht zum formalisieren • mathematisch statistischer Ansatz • Texte statistisch analysieren
40. Textstatistischer Ansatz • Wichtigkeit eines Wortes anhand der Häu!gkeit im Text • Zu jedem Wort entsprechender Signi!kanzwert ermittelbar • Unsortierte Liste der Dokumente aus dem Booleschen-Retrieval, lässt sich auf Basis dieser Werte sortieren
41. Suchanfrage Index Sortierte Liste Unsortierte Liste
42. Suchanfrage Index Sortierte Liste Unsortierte Liste Boole Operatoren Textstatistische Analyse
43. Textstatistischer Ansatz • Hitlist • Google: Count-Weight • Type-Weight (z. B. Formatierung und Position der Begri"e) • Count-Weight und Type-Weight bilden IR-Score
44. 5 Reaktivität und Destabilisierung
45. • Bei Luhn und Boole erfolgt Verarbeitung unabhängig von Semantik und Kontext • Inhaltliche Faktoren werden nicht berücksichtigt
46. • Simulation menschlicher Relevanzbeschreibungen ist Gleichzeitig Grundlage für ihre De-Stabilisierung • Sobald formale Relvanzkriterien den Inhaltanbietern bekannt sind, besteht Möglichkeit zur Anpassung • Suchmaschinenoptimierung
47. • Messungen in diesem Fall nicht mehr unabhängig • Reaktivität
48. Reaktivität • Handlungsmacht der von Messungen betro#enen Akteure • Di#erenzierungsvermögen der verwendeten Kriterien wird immer geringer
49. Van Couvering, 2007: »[...] wurde die Di"erenzierungskraft der textstatistischen Verfahren durch den verbreiteten Einsatz der Suchmaschinen- optimierung Ende der 1990er Jahre so weit geschwächt, dass zu dieser Zeit besonders viele Ergebnisse zu !nden waren, die den Relevanzbewertungen der Nutzer nicht entsprach«
50. Keyword Stu"ing • Methode um Inhalte an das textstatistische Ranking anzupassen • Begri"e oft wiederholen • Text in gleicher Farbe wie Hintergrund • Nutzer und Crawler auf andere URLs weiterleiten
51. O!icial Google Webmaster Central Blog, 2007 »A common mistake in writing optimized content for search engines is to forget about the user and focus only on that particulary query. [...] you have written pages solely for the search engine and you forgot about the user. As a result, your visitor will !nd a page apparently on topic but totally meaningless«
52. Range / Schweins, 2007 »Der geschulte Redakteur berücksichtigt eine ›Keyword-Dichte‹ von zwei bis fünf Prozent als Schwellenwert, mit dem einer Geschichte eine Relevanz zu dem Begri" zugeordnet wird ... zudem verzichtet der Redakteur auf Abkürzungen, Worttrennungen und unterschiedliche Schreibweisen«
53. Die Messmethoden beginnen das Material zu beein#ussen
54. • Relevanzbewertungen anhand etablierter Messmethoden nicht mehr möglich • Messmethode muss sich also dynamisch selbst verändern • Neue Kriterien für die Relevanzbewertung von nöten
55. 6 Zitationsanalyse und Linktopologie
56. Linktopologie • Struktur der Verweise zwischen Inhalten im www • Wird in einer seperaten Datenbank als zweiten Index gespeichert • Eingehende und ausgehende Links • Inlinks, Outlinks
57. Zitationsanalyse • Mittel zur quantitativen Auswertung von Verweisen zwischen wissen- schaftlichen Beiträgen • Zielsetzungen • Deskriptive Analyse • Evaluative Analyse
58. Deskriptive Analyse • Beziehungen innerhalb eines Netzwerkes von Verweisen; Musterbildungen innerhalb dieser Strukturen identi!zieren
59. Evaluative Analyse • Aussagen über die Qualität des untersuchten Materials tre#en
60. Zitationsanalyse • Evaluierte Zitationsanalyse als direkter Vorläufer linktopologisch basierter Relevanzbewertungen im www • Frühe Formen des Suchmaschinen- Rankings per Linkanalyse basierte ausschließlich auf der Anzahl der Links, die auf eine URL verweisen
61. PageRank (PR) • Google PageRank-Algorithmus • Zentralität derjenigen Seite in das Ranking einbezogen, die den Link setzt • Link von einer Seite mit hohem PR hat großen Ein"uss auf den PR der verlinkten Seite
62. PageRank (PR) • Gleichzeitig verteilt sich der Wert des PR auf die Anzahl der verlinkten Seiten • PR einer Seite steht also immer im Verhältnis zum PR anderer Seiten
63. PageRank Verweise PageRank (PR) PageRank
64. • Verwendung dieser Verfahren kann als wesentlicher Faktor für die anfangs sehr schnell wachsende Popularität von Google gelten
65. Inversion • Verwendbarkeit eines Verweises als Qualitäts- oder Relevanzindikators schon früh in Frage gestellt worden • Gerade im wissenschaftlichen Bereich ist die Interpretation eines Verweises als positive Bezugsnahme nicht immer gerechtfertigt
66. Inversion • Verweise als quantitative Indikatoren • Problematik des Kontextverlustes • »Inversion«
67. Inversion • Auch die von Google verwendete linktopologische Analyse ignoriert den Sinnenzusammenhang, in dem ein Link gesetzt wurde • Ein Link wird auf eine positive Bezugsnahme reduziert
68. Inversion • Google spricht hierbei dennoch von einem objektiven Charakter
69. Unternehmensbezogene Informationen – Google Technologie »Page Ranking nimmt eine objektive Bewertung der Wichtigkeit von Websites vor. [...] Die Google-Technologie nutzt zur Ermittlung der Wichtigkeit einer Seite die kollektive Intelligenz des Internets. Keiner unserer Mitarbeiter greift persönlich in diesen Prozess ein oder manipuliert die Ergebnisse, →
70. Unternehmensbezogene Informationen – Google Technologie weshalb die Nutzer auf Google als objektive Informationsquelle vertrauen, die frei ist von bezahlten Platzierungen«
71. Objektivität • De!nition des Begri#s »objektiv« tri#t den Kern der Ranking- Problematik • Objektiv meint in diesem Zusammenhang nichts anderes als »einheitlich bearbeitet«
72. Objektivität • Durch automatisierte Verarbeitung "ießen keine menschlichen Kriterien mit ein • Objektiv? • Auswahl der Kriterien im Rankingprozess basiert auf subjektive Annahmen
73. objektiv/automatisiert vs. subjektiv/menschlich als Unterteilung nicht plausibel
74. »Die Gleichsetzung von Automatisierung und Objektivität erscheint aus dieser Sicht eher als eine Taktik von Googles Seite, um sich gegenüber von Nutzern als Standardisierungsinstanz und als Garant für die Validität der Relevanzkriterien zu etablieren. [...] in dem ein Link als ›positives Votum‹ und PageRank als ›auf einem demokratischen Prinzip‹ basierend beschrieben wird« Der Google-Komplex, S.126
75. • shareholder democracy [Finkelstein, 2008] • Gut verlinkte Seiten haben einen größeren Ein"uss auf das Ranking als andere
76. • Angeblich »Demokratisches Prinzip« von PR • Gut verlinkte Seiten haben eine besonders gute Chance gefunden zu werden • Somit auch bessere Chancen weitere Links zu erhalten
77. • Matthäus-E#ekt [Merton, 1986] • Cumulative Advantage [Price, 1976] • Preferential Attachment [Watts, 2004] • Tendenz, dass viel zitierte Autoren den Großteil der Aufmerksamkeit erhalten • Herausbildung von celebrity nodes
78. • Bei Chakrabarti / Frieze / Vera [2006] wird Google jedoch eindeutig eine Katalysator-Rolle für preferential attachment- E#ekte im Netz zugeschrieben
79. • Pasquale [2006]: Das Problem, dass PR ein relativer Wert ist: Vorteil bestimmter Knoten geht immer zu Lasten anderer Knoten
80. Auf der Ebene einzelner Themen kla"t die Schere zwischen schlecht verlinkter Knoten und den celebrity nodes immer stärker auseinander
81. Weiterentwicklung der linktopologischen Verfahren • Reaktivität • O#-Page-Methoden • Verzeichnis-, Foren-, Blogeinträge • Linkbaiting • Linktausch • Linkhandel und Linkfarmen
82. Weiterentwicklung der linktopologischen Verfahren • Optimierungsmethoden erschweren Di#erenzierungs- methoden der Relevanzkriterien • Link kann nicht mehr als Qualitätsmerkmal der verlinkten Inhalte interpretiert werden
83. Weiterentwicklung der linktopologischen Verfahren • Googles Weiterentwicklung • Kategorierung der Links in »natürlich« und »unnatürlich« • Zeitliche Dimension • Entwicklung neuer Relevanzkriterien
84. Staleness • Staleness als Maß für Dynamik der Inhalte und Verweise eines Dokuments • Kann positiven oder negativen Ein#uss auf das Ranking haben
85. Verlinkungsgrad • Entwicklung eines Verlinkungsgrad • Veränderungen der Topologie über Zeit • Neuverlinkungen
86. Verlinkende Dokumente • Analyse der verlinkenden Dokumente • Inhaltliche Veränderungen auf Zeit • Vertrauenswürdigkeit des Anbieters
87. Domains • Eigentümerangaben der Domains • Dauer der Domain-Anmietung • Häu!gkeit der Änderungen • Korrekte Physische Adresse
88. Ranking • Entwicklung der Platzierungen in den Suchergebnissen bei Google selbst
89. • Diese Einführung der Selbst- referenzialität in die Relevanz- kriterien erscheint im Hinblick auf die postulierte »Objektivität« des Rankings besonders fragwürdig
90. Ranking • Kategorisierung von Inhalten als Spam oder Links • Kann auch Inhalte betre"en, die nach menschlichen Bewertungen nicht als Spam bewertet würden
91. Ranking • Fehlen von Resultaten in Googles Suchergebnissen fällt in den wenigsten Fällen auf
92. Ranking • Trotz der genannten Weiterent- wicklung der Relevanzkriterien bleibt die Kompromittierung der text- statistischen und linktopologischen Verfahren durch Reaktivitätsprozesse langfristig ein Problem für Google
93. Ranking • Aus diesem Grund werden zunehmend Nutzerdaten für die Entwicklung von Relevanzmodellen herangezogen
94. 7 Relevanzmodelle
95. Relevanzmodelle • Große Mengen und Arten von Daten im Web-IR • Automatisiert gewonnene Nutzerstatistiken • Wachsende Bedeutung der Nutzerdaten für das Ranking
96. Relevanzmodelle • Problematik: Suchanfragen sind für gewöhnlich sehr kurz • Diskrepanz zwischen Suchanfrage und Informationsbedürfnis
97. • Als Repräsentation eines Informationsbedürfnisses kann eine Suche das Bedürfnis nie komplett wiedergeben, selbst wenn die besonders exakt formuliert wäre • Aufgrund dieser Problematik wird bei Suchanfragen zwischen Relevanz und Pertinenz unterschieden
98. Relevanz • Formale Übereinstimmung zwischen Suchanfrage und Dokument
99. Pertinenz • Übereinstimmung zwischen dem tatsächlichen Informations- bedürfnis und dem Suchergebnis
100. Pertinenz • Subjektiv Empfundene Relevanz der Suchergebnisse entscheidender Faktor im Konkurrenzkampf der Suchmaschinen • Pertinenz spielt also eine wichtige Rolle
101. Google Webmaster Zentrale Blog, 2007 »Now, our search quality team is turning its attention toward the everelusive user intent (this is what I typed, here´s what I meant)«
102. Pertinenz • Pertinenz basiert auf subjektiver Wahrnehmung • Lässt sich nicht restlos formalisieren • Durch Erweiterung der Indikatoren beid er automatischen Relevanz- bewertung, kann höherer Grad von Pertinenz erreicht werden
103. Log-Datein • Erhobene Nutzerdaten als implizites Relevance Feedback • Nutzerdaten werden in Log-Datein gespeichert • Bei Google Suche: IP-Adresse, Datum, Uhrzeit, Cookies …
104. Log-Datein • Untersuchung in zeitlicher Hinsicht auf Muster und Dynamiken
105. Suchanfragen • Entwicklung von Suchanfragen • Frequenz von Suchanfragen und Anzahl der Suchergebnisse zu einem bestimmten Thema
106. Klickrate • Anzahl der Klicks • Entwicklung der Klickrate über Zeit • Tendenzen ermitteln
107. Nutzerbewegungen • Bewegungen der Nutzer zwischen aufgerufenen Seiten • Verweildauer • Auslieferung von länderspezi!schen Resulaten • Standortermittlung
108. Nutzerbewegungen • Beispiel: »Turkey« • Über Thanksgiving: Truthahnbraten Rezepte ganz oben • Ansonsten: Informationen über die Türkei
109. 8 Personalisierung
110. Personalisierte Relevanzmodelle • Es wird auf ein persönliches Pro!l zurückgegri#en • Wesentlich mehr Indikatoren in das Ranking einbeziehbar • Steigerung der Pertinenz
111. Personalisierte Relevanzmodelle • Verwendung von Daten aus den Google-Diensten • Google-Mail, Google-Docs, etc. • Einbeziehung in die Suchanfrage • Query-Expression (Ergänzung) • Query-Modi!cation (Veränderung)
112. Personalisierte Relevanzmodelle • Re-Ranking der Suchergebnisse nach persönlichen Präferenzen • Vielen Nutzern ist dieser Sachverhalt nicht bewußt
113. Daily Me • Datenschutzbedenken • Personalisiertes Ranking problematisch • Bevorzugt systematisch Inhalte, die Ähnlichkeiten zu bereits bekannten Inhalten besitzen
114. Daily Me • Gefahr, dass Inhalte, die thematisch außerhalb des bereits vertrauten Bereich liegen, nicht mehr wahrgenommen werden
115. Cass Sunstein, 2006 »The prophecy of a personalized communications universe, in which you consult only those topics and opinions that you like«
116. Daily Me • Reduktion des Nutzers auf bestimmte Aspekte • Unbemerkte Beein"ussung des Nutzers • Kritische Analyse von Selektionsmaßnahmen bei Suchmaschinen immer schwerer
117. »It is becoming unclear whether the (dis)appearance of a source is a feature (personalization done right) or a bug (censorship or manipulation)«
118. Von Global zu Regional zu Lokal 9
119. Boolesche Operatoren Textstatistische Verfahren Linktopologische Verfahren
120. Nutzerverhalten Geogra!sch und zeitliche Indikatoren Nutzeraktivitäten
121. Ein#uss • Wie die Nutzeraktivität in die Modelle überführt wird bleibt bei der zentralen Instanz Google • Ein"uss von Google auf die Relevanzbewertung tritt deutlich hervor
122. Filter (Zensur)
123. Literatur Röhle, Theo – Der Google Komplex, Über Macht im Zeitalter des Internets, Transcript Verlag, 1. Au"age (Juli 2010), Kapitel: »Suche und Retrieval (Ranking)«, Seite 106–144
124. Literatur Salden, Julia, Google – Die Macht einer Suchmaschine, Norddeutscher Rundfunk (NDR), 2006
125. Nachlesen • Hausarbeit »Don‘t be evil!« (PDF) • http://goo.gl/WCJ8e