INNOVATIV
Band 79: Janet Wagner Band 78: Philip Franklin Orr Band 77: Carina Dony Band 76:
Linda Freyberg
Sabine Wolf (Hrsg.)
Band 75: Denise Rudolph Band 74: Sophia Paplowski Band 73: Carmen Krause Band 72:
Katrin Toetzke
Dirk Wissen
Band 71: Rahel Zoller Band 70: Sabrina Lorenz Band 69: Jennifer Hale Band 68:
Linda Schünhoff
Benjamin Flämig
Band 67:
Wilfried Sühl-Strohmenger
Jan-Pieter Barbian
Band 66: Tina Schurig Band 65: Christine Niehoff Band 64: Eva May Band 63: Eva Bunge Band 62: Nathalie Hild Band 61: Martina Haller Band 60: Leonie Flachsmann Band 59: Susanne Göttker Band 58: Georg Ruppelt Band 57: Karin Holste-Flinspach Band 56: Rafael Ball Band 55: Bettina Schröder Band 54: Florian Hagen Band 53: Anthea Zöller Band 52: Ursula Georgy Band 51: Ursula Jaksch Band 50: Hermann Rösch (Hrsg) Band 49: Lisa Maria Geisler Band 48: Raphaela Schneider Band 47: Eike Kleiner
Bestellen Sie jetzt online!
10. Juli 2025
  WEITERE NEWS
Aktuelles aus
L
ibrary
Essentials

In der Ausgabe 4/2025 (Juni 2025) lesen Sie u.a.:

  • Neue Anforderungen an Führungs­kompetenz in wissenschaftlichen Bibliotheken
  • KI in der Katalogisierung: Drei Chatbots auf dem Prüfstand
  • Mehr als nur eine ID: Warum Forscher ORCID nutzen und warum nicht
  • Anxiety in der Hochschullehre: zögerlicher Einsatz von ChatGPT
  • Smart Reading in Bibliotheken: Aktive Beteiligung von Leser:innen
  • Kinder im digitalen Zeitalter:
    OECD-Bericht zeigt Handlungsbedarf für Politik und Bildungseinrichtungen
  • Bibliotheken und ihre Rolle beim Klimaschutz
  • Initiative für eine unabhängige Infrastruktur biomedizinischer Literatur –
    ZB MED entwickelt PubMed Alternative
  • Leiterin der Library Of Congress entlassen
  • Data Citations –
    Datenauswertung in Bibliotheken
  • Unternehmen investieren gezielt
    in künstliche Intelligenz
  • Springer Nature spendet KI-Werkzeug „Geppetto“ an die Verlagsbranche zur Bekämpfung betrügerischer Einreichungen
  • Die San José State University
    setzt auf Ihren ersten KI-Bibliothekar
u.v.m.
  fachbuchjournal

Neue Software findet passende Suchbegriffe für Webrecherche

Die freie Software DocAnalyser des Lehrgebiets Kommunikationsnetze der FernUniversität sucht automatisiert nach passenden Begriffen, die eine Internet-Recherche effizienter machen. Obwohl bereits fünf bis sechs spezielle Suchbegriffe bei komplexen Recherchen häufig zum Erfolg führen, ist dies selbst für rechercheerfahrene Nutzerinnen und Nutzer häufig ein langwieriger, aufwändiger und fehleranfälliger Lese- und Lernprozess. Die frei verfügbare, interaktive Suchanwendung DocAnalyser empfindet diesen Leseprozess technisch nach. Mit dieser Software ist es erstmals möglich, automatisiert thematisch verwandte Dokumente im Web zu finden, indem komplette Seiten oder ausgewählte Teile semantisch – also entsprechend ihrer Bedeutung für den Text – analysiert werden.

Die zutreffenden Begriffe für Internetrecherchen zu finden, ist oft zeitaufwändiger als die letztendlich erfolgreiche eigentliche Suche. Zielorientiert und automatisiert hilft hier die neue Software DocAnalyser. Entwickelt hat sie Dr. Mario Kubek, Privatdozent am Lehrgebiet Kommunikationsnetze der FernUniversität in Hagen, im Rahmen seiner Habilitation. Sein Ziel war es, genau diejenigen Dokumente zu finden, die ein aktuelles Informationsbedürfnis optimal befriedigen, aber keine Lawine von Ergebnissen mit nur geringer Relevanz lostreten. Interessierte können sich den DocAnalyser unter http://www.docanalyser.de kostenfrei downloaden und nutzen.

Lese- und Lernprozess automatisiert
Bei einer herkömmlichen Suche müssen die Begriffe, die am schnellsten zum Ziel führen, häufig zunächst in einem langwierigen, aufwändigen und fehleranfälligen Lese- und Lernprozess ermittelt werden. Dabei wird die Suche verfeinert und gegebenenfalls in neue Richtungen gelenkt. Diesen Prozess bildet der DocAnalyser technisch ab. „Ich ‚werfe‘ ein Dokument in den DocAnalyser, der automatisch die für mich wichtigen Ergebnisse generiert“, erläutert Dr. Mario Kubek. „Er nimmt mir das Lesen eines unbekannten Dokumentes ab, stellt mir die für meine Suche wichtigen Begriffe automatisiert zur Verfügung und erspart mir sehr viel manuelle Arbeit. Er kann sogar nach Bildern suchen.“

Diese interaktive Suchanwendung findet thematisch verwandte Dokumente im Web, indem sie komplette Seiten oder ausgewählte Teile semantisch – also entsprechend ihrer Bedeutung für den Text – analysiert. Sie identifiziert weitere Schlüsselwörter und Quellthemen und generiert selbst neue Suchanfragen, mit denen weitere relevante Webdokumente gefunden werden. Quellthemen sind diejenigen Wörter in einem Text, die seine Bedeutung besonders beeinflussen.

Software lernt lokal
Zudem kann der DocAnalyser bedeutungsähnliche Beziehungen zwischen Such- und Schlüsselwörtern erlernen. So können automatisch erzeugte oder manuelle Sucheingaben durch passende Wörter erweitert und allgemeine Anfragen immer weiter spezialisiert werden. Dieses Lernen findet lokal in den User-Webbrowsern statt – nutzerspezifisch und individuell auf der Basis der bisher analysierten Inhalte. Die gefundenen Dokumente präsentiert der DocAnalyser nach ihrer Relevanz geordnet in einer Ergebnisliste, also in der von herkömmlichen Suchmaschinen bekannten Form. Selbstverständlich ist es auch möglich, nur mit eigenen Termen zu suchen.

So werden vor allem die Dokumente gefunden, die einen wirklichen inhaltlichen Beitrag zum Thema haben. Das grenzt zum einen die Menge der Suchergebnisse deutlich ein, zum anderen findet man auch diejenigen relevanten Dokumente, die statt der eingegebenen Suchbegriffe – wie z.B. „Vogelgrippe“ oder „Virus“ – andere, aber dennoch zum Thema gehörende enthalten, etwa „H5N1“.

https://fernuni.de/docanalyser