Skizzenhafte Informationen

Suchen Sie eine Buch-, CD- oder Filmempfehlung? Geben Sie auf Gnooks.com den Namen eines Autors ein, den Sie mögen, und es erscheint ein Bildschirm mit anderen Autoren. Was die Site jedoch unterscheidet, ist, dass die Autoren nicht als scrollbare Liste erscheinen. Stattdessen sitzt der Name, den Sie angeben, in der Mitte des Browserfensters, während die vorgeschlagenen Namen herumgestreut werden, zitternd und tanzend, als würden Sie versuchen, sich gegenseitig mit den Ellbogen aus dem Weg zu drängen, um die Mitte zu erreichen.

Dies ist die Suchvisualisierung in Aktion. Je näher ein anderer Autor an Ihrer Wahl ist, desto wahrscheinlicher ist das System, dass Sie auch die Arbeit dieses Autors genießen werden. Gnooks und andere Systeme wenden Techniken zur Datenvisualisierung und Beziehungsanalyse an, um Menschen zu helfen, eine andere Sicht auf das Web zu erhalten. Anstatt Suchergebnisse als eine lange Liste von Links bereitzustellen, zeigen grafische Suchen, wie verschiedene Kategorien und Arten von Informationen miteinander in Beziehung stehen. Der schwierige Teil besteht darin, einen Weg zu finden, die Informationen zu präsentieren, ohne dass der Benutzer einen Abschluss in der Verwendung der Benutzeroberfläche erwerben muss.

Visualisierungstechniken gibt es schon seit einiger Zeit im Web. Auf Sites können Benutzer seit langem beispielsweise auf eine Kartenregion klicken, um alle Vertriebsmitarbeiter oder Unternehmensstandorte in diesem Bereich anzuzeigen. Der Unterschied zwischen den neueren Ansätzen liegt in der Komplexität, da sie komplizierte Beziehungen zwischen Elementen aufzeigen können. Gnooks-Erfinder Marek Gibney aus Hamburg startete sein System als persönliches Projekt und nutzte künstliche Intelligenz, um Musikempfehlungen zu erstellen. Jetzt verbinden sich Gnooks sowie Gnoovies (für Filme) und Gnoosic (für Musik) alle mit einer zentralen Site – Gnod.net, für ein globales Netzwerk der Träume – und verwenden einen ähnlichen Ansatz. Wenn 90 Prozent der Leser von Douglas Hofstadter auch [Stephen] Hawking mögen, beträgt der Abstand zwischen diesen beiden Autoren in der Hofstadter-Hawking-Dimension 0,1, sagt Gibney.



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Alle relativen Präferenzinformationen, die er hat, stammen von Benutzern der Site, die ihre Vorlieben und Abneigungen beschreiben. Jemand nennt drei Lieblingsautoren oder Musikkünstler oder Filme; Gnod zeigt dann eine Reihe von Auswahlmöglichkeiten an und fragt für jede, ob sie dem Benutzer gefällt oder nicht. Da immer mehr Menschen ihre Präferenzen äußern, sammelt Gnod die Informationen, um seine Vorschläge weiter zu verfeinern. Es ist nichts besonders Neues, Empfehlungen basierend auf Vorlieben und Abneigungen zu erhalten. Was Gnod auszeichnet, ist die visuelle Darstellung, um die Stärke der Empfehlung zu offenbaren. Die Distanzmetapher zeigt, wie eng bei der Popularität zweier Autoren sind, basierend auf den Präferenzinformationen aller Benutzer. Grafisch repräsentiert es einen Satz mehrdimensionaler Beziehungen in zwei Dimensionen.

Grafiken fügen der Suche aufgrund der Wahrnehmung der Menschen eine leistungsstarke Funktion hinzu, sagt Phil H. Goddard, Direktor bei Human Factors International, einem Beratungsunternehmen aus Fairfield, Iowa. Der Mensch sei Raumprozessor, sagt er. Die meisten Leute finden es beispielsweise einfacher, Daten in Tabellenform zu verstehen als in einer unformatierten Liste. Grafische Frontends für Suchmaschinen können Informationen so organisieren und präsentieren, dass Benutzer sie effizienter aufnehmen und verarbeiten können. Solche Tools, sagt Goddard, nutzen den Effekt, dass wir Muster sehen und Muster lernen und Muster schneller analysieren, als wir Text verarbeiten.

Es ist jedoch nicht einfach, die richtige Form zu finden, um Informationen so anzuzeigen, dass sie für die Benutzer schnell verständlich sind. Ändern Sie das Publikum und die Art der Fragen, die sie möglicherweise stellen, und auch die visuelle Form ändert sich. Endeca, ein Unternehmen aus Cambridge, MA, das sich auf geführte Navigation konzentriert, hat eine Demo seiner Technologie, die zeigt, wie die visuelle Suche einer durchschnittlichen Person bei der Weinauswahl helfen kann. Jede Flasche Wein hat eine mehrdimensionale Reihe von Eigenschaften wie Herkunft, Geschmack, Jahrgang und Preis. Jemand, der als Suchbegriff Zinfandel eingibt, würde horizontal formatierte Listen von Textlinks sehen, die nach Merkmalstyp gruppiert sind. Die Wahl eines US-Zinfandels würde nationale Regionen sowie Preiskategorien, Jahre und Bewertungen von Weinverkostern hervorheben. Es gibt keine Symbole, keine Bilder. Der Grund, sagt Steve Papa, CEO von Endeca, ist, dass der Benutzer umso versierter sein muss, je komplexer die Visualisierung ist. Einige dieser grafischen Oberflächen erfordern mehr Raffinesse als die meisten Leute, sagt er.

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Um die richtige grafische Darstellung in Betracht zu ziehen, muss ein System wissen, wie Daten miteinander verbunden sind. Es gibt verschiedene Algorithmen und Ansätze; sogar textbasiertes Google bietet ein Maß für die Relevanz eines Links zu einem Suchbegriff, und Yahoo! gruppiert Links unter Überschriften. Was jedoch wirklich hilft, Beziehungen zu festigen, sind Metadaten, dh Informationen über die Art und Struktur von Daten.

Die größte Herausforderung bei der Visualisierung ist die Datenüberflutung, sagt Greg Coyle, General Manager von Ancubis, einem in Cambridge, Großbritannien, ansässigen Entwickler von Suchvisualisierungstools. Wenn die Datensätze groß werden, ist es eine Herausforderung, dies visuell sinnvoll darzustellen und den Benutzer nicht zu verschrecken. Eine effektive Präsentation erfordert das Verständnis, wie man sie kategorisiert und eine Information mit einer anderen in Beziehung setzt. Daher benötigen Entwickler beschreibende Informationen zu den zugrunde liegenden Daten, die die Benutzer durchsuchen möchten.

Anacubis erhält diese Metadaten von Geschäftspartnern wie Dunn & Bradstreet. Jeder Datentyp wird durch ein Symbol dargestellt, und zugehörige Datensymbole sind durch Linien verbunden. Die Informationen kommen in einem proprietären Format in der Anacubis-Software an, das eine erweiterte Auszeichnungssprache oder XML verwendet. Die Anacubis-Anwendung kann einen Firmenhintergrund als ein Symbol anzeigen, verbundene Personensymbole für Unternehmensleiter, ein anderes Bild für die letzten Finanzergebnisse und so weiter. Die Beziehungen machen die Links explizit, die man finden könnte, wenn man mehrere Berichte liest und die Ergebnisse korreliert.


Eine Demo des Anacubis-Systems zeigt eine Suche bei Google, die mit einem Amazon.com-Listing für den Film Another Thin Man verknüpft ist.

Eine Demonstrationsversion der Fähigkeiten von Anacubis ermöglicht es jemandem, nach Darstellern, Autoren, Büchern, CDs oder Filmen zu suchen, indem er die Anfrage an Amazon.com weiterleitet. Ergebnisse werden als Symbole angezeigt. Benutzer können dann mit der rechten Maustaste auf ein beliebiges Symbol klicken und eine verwandte Suche bei Google anfordern. Google stellt jedoch nur Textinformationen zur Verfügung – ohne Metadaten. Um die Ergebnisse einzugrenzen und zu schärfen, schaut sich Anacubis die Metadaten aus der Amazon-Suche an; ein Film hat zum Beispiel einen assoziierten Regisseur, eine Besetzung und einen Autor. Wenn also jemand nach zusätzlichen Informationen zu einer DVD-Version von Lawrence Oliviers Version von Hamlet sucht, könnte Anacubis Google nach den Begriffen Hamlet, DVD und Film durchsuchen.

Aber Visualisierungs-Frontends sind keine magischen Lösungen für diejenigen, die etwas finden wollen; Eine Kombination aus Text- und Booleschen Befehlen kann eine komplexe Suche schnell auflösen. Stellen Sie sich zum Beispiel einen Weinkäufer vor, der nach einem australischen Merlot mit einem Hauch von Eiche für 7,99 US-Dollar sucht. Die Verwendung der Visualisierung würde wahrscheinlich mehrere Schritte erfordern, um sich durch die Informationsbildschirme zu bewegen. Und es kann schwierig sein, die beste Kombination aus Darstellung und Datenorganisation zu finden.

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Dinge auffindbar und verständlich zu machen, ist wirklich schwer, sagt Sue Aldrich, Senior Vice President bei Patricia Seybold Group, einem Beratungsunternehmen für kundenzentrierte Geschäftsprozesse. Es ist erstaunlich, dass wir etwas finden. Selbst wenn Benutzer die vor ihnen liegenden Daten besser verstehen, sollten Entwickler nicht erwarten, dass ihre Arbeit so einfach ist wie Kreis- oder Tortendiagramme.

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