Personalisierte Suche

Personalisiert Suche bezieht sich auf Web-Suche Erfahrungen, die speziell auf die Interessen einer Person zugeschnitten sind, indem Informationen über die Person über die spezifische Abfrage hinausgehen. Es gibt zwei allgemeine Ansätze zu Personalisierung Suchergebnisse, bei denen die Abfrage des Benutzers geändert und die Suchergebnisse erneut ausgeführt werden.^[1]

Geschichte

Google führte im Jahr 2004 eine personalisierte Suche eingeführt und wurde 2005 in die Google Search implementiert. Google hat eine personalisierte Suche nach allen Benutzern implementiert, nicht nur für diejenigen mit einem Google -Konto. Es gibt nicht viele Informationen darüber, wie genau Google seine Suchanfragen personalisiert. Es wird jedoch angenommen, dass sie Benutzersprache, Standort und verwenden Webgeschichte.^[2]

Frühzeitig Suchmaschinen, wie Google und Altavista, gefundene Ergebnisse nur basierend auf Schlüsselwörtern. Die personalisierte Suche von Google ist weitaus komplexer mit dem Ziel, "genau zu verstehen, was Sie meinen und genau das geben, was Sie wollen."^[3] Mithilfe mathematischer Algorithmen können Suchmaschinen nun Ergebnisse basierend auf der Anzahl der Links zu und von Websites zurückgeben. Je mehr Links eine Website hat, desto höher ist sie auf der Seite.^[3] Suchmaschinen haben zwei Expertise: Der flache Experte und der tiefe Experte. Ein Experte aus dem flachsten Abschluss dient als Zeuge, der einige spezifische Informationen zu einem bestimmten Ereignis kennt. Ein tiefer Experte hingegen verfügt über ein verständliches Wissen, das ihm die Fähigkeit bietet, einzigartige Informationen zu liefern, die für jeden einzelnen Anfragen relevant sind.^[4] Wenn eine Person weiß, was sie will, wird die Suchmaschine als flacher Experte fungieren und diese Informationen einfach lokalisieren. Suchmaschinen sind aber auch in der Lage, tiefe Fachkenntnisse zu erzielen, als sie die Ergebnisse einräumen, die darauf hinweisen, dass diejenigen, die sich an der Spitze befinden, für die Wünsche eines Benutzers relevanter sind als die folgenden.^[4]

Während viele Suchmaschinen Informationen über Personen im Allgemeinen oder über bestimmte Gruppen von Personen nutzen, hängt die personalisierte Suche von einem Benutzerprofil ab, das für den Einzelnen eindeutig ist. Forschungssysteme, die Suchergebnisse personalisieren, modellieren ihre Benutzer auf unterschiedliche Weise. Einige verlassen sich darauf, dass Benutzer ausdrücklich ihre Interessen oder auf demografische/kognitive Merkmale angeben.^[5][6] Benutzerversorgte Informationen können jedoch schwer zu sammeln und auf dem neuesten Stand zu halten. Andere haben implizite Benutzermodelle basierend auf Inhalten erstellt, die der Benutzer gelesen hat, oder deren Interaktionsverlauf mit Webseiten.^{[7][8][9][10][11]}

Es gibt mehrere öffentlich verfügbare Systeme für die Personalisierung von Web -Suchergebnissen (z. B.,, Google Personalisierte Suche und BingSuchergebnisse Personalisierung Personalisierung^[12]). Die technischen Details und Bewertungen dieser kommerziellen Systeme sind jedoch proprietär. Eine Technik, die Google verwendet, um die Suche nach seinen Benutzern zu personalisieren, besteht darin, das Anmelden in der Zeit zu verfolgen und wenn der Benutzer den Web -Verlauf in seinem Browser aktiviert hat. Wenn ein Benutzer viele Male über ein Suchergebnis von Google zugreift, ist es der Ansicht, dass ihm diese Seite gefällt. Wenn Benutzer bestimmte Suchanfragen durchführen, gibt der personalisierte Suchalgorithmus von Google der Seite einen Schub und verschiebt ihn durch die Ränge. Selbst wenn ein Benutzer unterschrieben ist, kann Google seine Ergebnisse personalisieren, da er 180-Tage-Aufzeichnungen darüber führt, was ein bestimmter Webbrowser gesucht hat, der mit einem Cookie in diesem Browser verknüpft ist.^[13]

In Suchmaschinen auf sozialen Netzwerkplattformen wie Facebook oder LinkedIn, Personalisierung könnte durch Ausnutzung erreicht werden Homophilie zwischen Suchenden und Ergebnissen.^[14] Bei der Suche bei Menschen interessieren sich Sucher beispielsweise häufig an Menschen in denselben sozialen Kreisen, Branchen oder Unternehmen. Bei der Jobsuche interessieren sich Suchende normalerweise für Jobs in ähnlichen Unternehmen, Jobs an nahe gelegenen Orten und Jobs, die Expertise erfordern, die ihren eigenen ähneln.

Um besser zu verstehen, wie personalisierte Suchergebnisse den Nutzern präsentiert werden Kontrollgruppe. Das Forschungsteam stellte fest, dass 11,7% der Ergebnisse Unterschiede aufgrund der Personalisierung zeigen. Dies variiert jedoch stark von Suchanfrage und Ergebnisrankingposition.^[15] Von verschiedenen getesteten Faktoren wurden die beiden, die messbare Auswirkungen hatten, mit einem Google -Konto angemeldet und die IP Adresse der suchenden Benutzer. Es sollte auch beachtet werden, dass Ergebnisse mit hohem Personalisationsgrad Unternehmen und Politik umfassen. Einer der Faktoren, die die Personalisierung vorantreiben, ist die Lokalisierung von Ergebnissen, wobei Unternehmensabfragen die für den Standort des Benutzers relevanten Geschäftsorte zeigen. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach "Gebrauchtwagenverkäufen" gesucht hat, kann Google Ergebnisse lokaler Autohändler in seiner Region erzielen. Auf der anderen Seite umfassen Abfragen mit der geringsten Personalisierung sachliche Abfragen ("was ist") und Gesundheit.^[15]

Bei der Messung der Personalisierung ist es wichtig, Hintergrundgeräusche zu beseitigen. In diesem Zusammenhang ist eine Art von Hintergrundrauschen der Übertragungseffekt. Der Übertragungseffekt kann wie folgt definiert werden: Wenn ein Benutzer eine Suche durchführt und diese mit einer nachfolgenden Suche befolgt, werden die Ergebnisse der zweiten Suche durch die erste Suche beeinflusst. Ein bemerkenswerter Punkt ist, dass der oberste Rang URLs Es ist weniger wahrscheinlich, dass sich aufgrund der Personalisierung ändern, wobei die meisten Personalisierungen in den unteren Rängen auftreten. Dies ist ein Personalisationsstil, der auf der jüngsten Suchgeschichte basiert, aber es ist kein konsistentes Element der Personalisierung, da das Phänomen nach Angaben der Forscher nach 10 Minuten nach 10 Minuten ausgeht.^[15]

Die Filterblase

Es wurden mehrere Bedenken hinsichtlich der personalisierten Suche angesprochen. Es verringert die Wahrscheinlichkeit, neue Informationen durch zu finden Verzerrung von Suchergebnissen auf das, was der Benutzer bereits gefunden hat. Es wird potenzielle Datenschutzprobleme eingeführt, bei denen ein Benutzer möglicherweise nicht bewusst ist, dass seine Suchergebnisse für sie personalisiert sind, und sich fragen, warum die Dinge, an denen sie interessiert sind, so relevant geworden sind. Ein solches Problem wurde vom Autor als "Filterblase" geprägt Eli Pariser. Er argumentiert, dass die Menschen große Websites ihr Schicksal vorantreiben lassen und Entscheidungen auf der Grundlage der enormen Datenmenge treffen, die sie für Einzelpersonen gesammelt haben. Dies kann Benutzer in ihren eigenen Welten isolieren oder "Blasen filtern", in denen sie nur Informationen sehen, die sie wollen, eine solche Folge des "freundlichen Weltsyndroms". Infolgedessen sind die Menschen viel weniger über Probleme in den Entwicklungsländern informiert, die die Kluft zwischen dem Norden (Industrieländer) und dem Süden (Entwicklungsländer) weiter erweitern können.^[16]

Die Methoden der Personalisierung und wie nützlich es ist, bestimmte Ergebnisse zu "fördern", die regelmäßig bei Suchanfragen von Gleichgesinnten in derselben Gemeinschaft angezeigt wurden. Die Personalisierungsmethode macht es sehr leicht zu verstehen, wie die Filterblase erzeugt wird. Da bestimmte Ergebnisse von Individuen mehr gestoßen und mehr betrachtet werden, werden andere von ihnen nicht bevorzugte Ergebnisse in die Dunkelheit verbannt. Da dies auf Community-weiten Ebene geschieht, führt dies in der Gemeinschaft, bewusst oder nicht und teilt eine verzerrte Perspektive von Ereignissen.^[17] Filterblasen sind in den Suchergebnissen häufiger geworden und sind als Störungen des Informationsflusss in Online -Social Media bezeichnet.^[18]

Ein Bereich von besonderem Sorge für einige Teile der Welt ist die Verwendung einer personalisierten Suche als Kontrolle über die Menschen, die die Suche nutzen, indem sie ihnen nur bestimmte Informationen geben (spezielle Informationen (selektive Belichtung). Dies kann verwendet werden, um einen besonderen Einfluss auf hochgesprochene Themen wie Waffenkontrolle zu haben oder sogar Menschen auf die Seite eines bestimmten politischen Regimes in verschiedenen Ländern auszurichten.^[16] Während eine bestimmte Regierung durch eine bestimmte Regierung nur durch die personalisierte Suche eine Strecke ist, kann die Kontrolle der Informationen, die bei der Suche leicht verfügbar sind, leicht von den reichsten Unternehmen kontrolliert werden. Das größte Beispiel für ein Unternehmen, das die Informationen kontrolliert, ist Google. Google füttert Ihnen nicht nur die gewünschten Informationen, sondern nutzen manchmal Ihre personalisierte Suche, um Sie auf ihre eigenen Unternehmen oder verbundenen Unternehmen zu richten. Dies hat zu einer vollständigen Kontrolle über verschiedene Teile des Webs und zu einem Ausdruck ihrer Konkurrenten geführt, wie beispielsweise wie Google Maps eine große Kontrolle über die Online -Karte und die Richtungsbranche mit Mapquest und anderen, die gezwungen sind, einen Rücksitz zu treten, übernahm.^[19]

Viele Suchmaschinen verwenden konzeptbasierte Benutzerprofilierungsstrategien, die nur Themen abgeben, an denen Benutzer sehr interessiert sind, aber für die besten Ergebnisse, so die Forscher WAI-Tin und Dik Lun, sowohl positive als auch negative Präferenzen berücksichtigt werden. Solche Profile, die negative und positive Präferenzen anwenden, führen zu höchster Qualität und relevantesten Ergebnissen, indem sie gleichermaßen Abfragen von unvermängigen Abfragen trennen. Zum Beispiel könnte das Eingeben von 'Apfel' entweder auf die Früchte oder auf die beziehen Macintosh Der Computer und die Bereitstellung von beiden Präferenzen unterstützen die Fähigkeit von Suchmaschinen, zu erfahren, welcher Apple der Benutzer basierend auf den Links geklickt ist. Ein Konzept-Strategie Die Forscher haben sich entwickelt, um die personalisierte Suche zu verbessern und sowohl positive als auch negative Präferenzen zu erzielen, ist die klickbasierte Methode. Diese Methode erfasst die Interessen eines Benutzers, basierend darauf, auf welche Links sie in einer Ergebnisliste klicken, während sie nicht unklickte Links herabstufen.^[20]

Die Funktion hat auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Suchmaschinenoptimierung Industrie, da die Suchergebnisse für jeden Benutzer nicht mehr auf die gleiche Weise eingestuft werden.^[21] Ein Beispiel hierfür findet sich in Eli Pariser's, der Filterblase, wo er zwei Freunde in "BP" in die Suchleiste von Google hatte. Ein Freund fand Informationen über die BP -Ölpest im Golf von Mexiko, während der andere Investitionsinformationen abgerufen hat.^[16] Der Aspekt der Informationsüberladung ist auch bei der Verwendung der Suchmaschinenoptimierung weit verbreitet. Ein Mittel zur Verwaltung von Informationen überlastet jedoch durch den Zugriff auf wertschöpfende Informationen-die Information, die für jeden einzelnen Benutzer in irgendeiner Weise gesammelt, verarbeitet, gefiltert und personalisiert wurde.^[22] Beispielsweise verwendet Google verschiedene "Signale", um Suchvorgänge einschließlich Standort, vorherige Such-Keywords und kürzlich in einem sozialen Netzwerk eines Benutzers zu personalisieren, während auf der anderen Seite Facebook die Interaktionen des Benutzers mit anderen Benutzern, die sogenannten, "registriert". ''soziale Gesten’’.^[22] Die sozialen Gesten in diesem Fall umfassen Dinge wie Likes, Shares, Abonnieren und Kommentare. Wenn der Benutzer mit dem System interagiert, indem er eine Reihe von Informationen verbraucht, registriert das System die Benutzerinteraktion und den Verlauf. Auf späterer Zeit werden auf der Grundlage dieser Interaktionsgeschichte einige kritische Informationen herausgefiltert. Dies umfasst Inhalte, die von einigen Freunden erzeugt werden, könnten dem Benutzer verborgen sein. Dies liegt daran, dass der Benutzer über einen bestimmten Zeitpunkt nicht mit den ausgeschlossenen Freunden interagierte. Es ist auch wichtig zu beachten, dass innerhalb der sozialen Gesten, Fotos und Videos ein höheres Ranking als reguläre Statusbeiträge und andere verwandte Beiträge erhalten.^[22]

Die Filterblase hat sich stark auf die Suche nach Gesundheitsinformationen auswirkt. Mit dem Einfluss von Suchergebnissen auf der Grundlage der Suchgeschichte, des sozialen Netzwerks, der persönlichen Präferenz und anderer Aspekte hat Fehlinformationen einen großen Beitrag zum Rückgang der Impfrate geleistet. In den Jahren 2014/15 gab es in Amerika einen Masernausbruch, bei dem 644 Fälle während des Zeitraums gemeldet wurden. Die wichtigsten Mitwirkenden für diesen Ausbruch waren Anti-Accacine-Organisationen und öffentliche Persönlichkeiten, die zu dieser Zeit Angst vor dem Impfstoff verbreiteten.^[23]

Einige haben festgestellt, dass personalisierte Suchergebnisse nicht nur dazu dienen, die Suchergebnisse eines Benutzers anzupassen, sondern auch Anzeige. Dies wurde als ein kritisiert Invasion in Bezug auf Privatsphäre.^[24]

Der Fall von Google

Ein wichtiges Beispiel für die Personalisierung der Suche ist Google. Es gibt eine Vielzahl von Google -Anwendungen, die alle mit Hilfe eines Google -Kontos personalisiert und integriert werden können. Die Personalisierung der Suche erfordert kein Konto. Man wird jedoch fast der Wahl entzogen, da so viele nützliche Google -Produkte nur dann zugänglich sind, wenn man über ein Google -Konto verfügt. Das 2009 eingeführte Google Dashboard umfasst mehr als 20 Produkte und Dienstleistungen, einschließlich Google Mail, Kalender, Dokumente, YouTube usw.^[25] Das verfolgt alle Informationen direkt unter dem Namen. Die kostenlose Google Custom -Suche ist für Einzelpersonen und große Unternehmen gleichermaßen verfügbar, die die Sucheinrichtung für einzelne Websites bereitstellen und Unternehmenseiten wie die der der von der New York Times. Das hohe Maß an Personalisierung, das mit Google verfügbar war, spielte eine wichtige Rolle, um die beliebteste Suchmaschine der Welt zu bleiben.

Ein Beispiel für die Fähigkeit von Google, Suchanfragen zu personalisieren, ist die Verwendung von Google News. Google hat seine Nachrichten darauf ausgerichtet, allen ein paar ähnliche Artikel zu zeigen, die als interessant angesehen werden können. Sobald der Benutzer nach unten scrollt, ist zu erkennen, dass sich die Nachrichtenartikel unterscheiden. Google berücksichtigt frühere Suchanfragen sowie den Ort des Benutzers, um sicherzustellen, dass die lokalen Nachrichten zuerst zu ihnen kommen. Dies kann zu einer viel einfacheren Suche und weniger Zeit führen, um alle Nachrichten zu durchlaufen, um die gewünschten Informationen zu finden. Das Problem ist jedoch, dass die sehr wichtigen Informationen zurückgehalten werden können, da sie nicht mit den Kriterien übereinstimmt, die das Programm für den jeweiligen Benutzer festlegt. Dies kann die "erstellen"Filterblase"Wie zuvor beschrieben.^[16]

Ein interessanter Punkt über die Personalisierung, die oft übersehen wird, ist der Privatsphäre und die Personalisierungsschlacht. Obwohl die beiden sich nicht gegenseitig ausschließen müssen, ist es häufig der Fall, dass der andere mit einer stärkeren prominenten. Google bietet eine Vielzahl von Diensten für Personen, und viele dieser Dienste verlangen nicht, dass Informationen über eine Person gesammelt werden, um anpassbar zu sein. Da es keine Bedrohung durch Datenschutzinvasion mit diesen Diensten besteht, wurde das Gleichgewicht zur Förderung der Personalisierung gegenüber Privatsphäre, auch wenn es um die Suche geht. Da die Menschen die Belohnungen der Bequemlichkeit durch die Anpassung ihrer anderen Google -Dienste nutzen, wünschen sie sich bessere Suchergebnisse, auch wenn dies auf Kosten privater Informationen geht. Wo kann man die Grenze zwischen den Informationen und den Suchergebnissen zeichnen. Kompromisse ist ein neues Territorium, und Google kann diese Entscheidung treffen. Bis Menschen die Befugnis haben, die Informationen zu kontrollieren, die über sie gesammelt werden, schützt Google die Privatsphäre nicht wirklich. Die Popularität von Google als Suchmaschinen- und Internetbrowser hat es ihm ermöglicht, viel Strom zu erlangen. Ihre Popularität hat Millionen von Benutzernamen geschaffen, die verwendet wurden, um große Mengen an Informationen über Einzelpersonen zu sammeln. Google kann mehrere Personalisierungsmethoden wie traditionelle, soziale, geografische, IP -Adresse, Browser, Cookies, Tageszeit, Jahr, Verhalten, Abfragegeschichte, Lesezeichen und mehr anwenden. Obwohl Google Suchergebnisse basierend auf den zuvor durchsuchten Benutzern personalisieren, gibt es jedoch Negative, die damit verbunden sind.^[26][27] Mit der Leistung dieser Informationen hat Google beschlossen, andere Sektoren zu betreten, die es besaß, wie Videos, Dokumentenfreigabe, Einkaufsmöglichkeiten, Karten und vieles mehr. Google hat dies getan, indem Sucher auf ihre eigenen Dienste gelenkt haben und nicht andere wie MapQuest.

Mithilfe der Suchpersonalisierung hat Google den Marktanteil von Videos auf etwa achtzig Prozent verdoppelt. Die rechtliche Definition von a Monopol Wenn ein Unternehmen die Kontrolle über siebzig bis achtzig Prozent des Marktes erlangt. Google hat dieses Monopol verstärkt, indem er erhebliche Eintrittsbarrieren erstellt hat, z. B. die Manipulation von Suchergebnissen, um ihre eigenen Dienste anzuzeigen. Dies ist deutlich zu sehen, da Google Maps das erste ist, was bei den meisten Suchanfragen angezeigt wird.

Das analytische Unternehmen Experian hit. Seit 2007 hat MapQuest aus diesem Grund den Verkehr in zwei Hälften geschnitten. Zu den weiteren Statistiken aus ungefähr zur gleichen Zeit gehören Photobucket von zwanzig Prozent des Marktanteils auf nur drei Prozent, MySpace von zwölf Prozent Marktanteil auf weniger als ein Prozent und ESPN von acht Prozent auf vier Prozent Marktanteile. In Bezug auf die Bilder stieg Photobucket von 31% im Jahr 2007 auf 10% im Jahr 2010 und Yahoo Images ist von 12% auf 7% gestiegen.^[28] Es wird offensichtlich, dass der Rückgang dieser Unternehmen aufgrund des Anstiegs des Marktanteils von Google von 43% im Jahr 2007 auf etwa 55% im Jahr 2009 gekommen ist.^[28]

Es kann gesagt werden, dass Google dominanter ist, da sie bessere Dienste bieten. Jedoch, Experian Hitwise hat auch Grafiken erstellt, um den Marktanteil von etwa fünfzehn verschiedenen Unternehmen gleichzeitig zu zeigen. Dies wurde für jede Kategorie für den Marktanteil von Bildern, Videos, Produktsuche und vielem mehr durchgeführt. Das Diagramm für die Produktsuche ist ein Beweis für den Einfluss von Google, da ihre Zahlen von 1,3 Millionen eindeutigen Besuchern auf 11,9 Einzelbesucher in einem Monat stiegen. Diese Art von Wachstum kann nur mit der Veränderung eines Prozesses einhergehen.

Am Ende gibt es zwei gemeinsame Themen mit all diesen Grafiken. Der erste ist, dass der Marktanteil von Google ein direktes umgekehrtes Verhältnis zum Marktanteil der führenden Wettbewerber hat. Das zweite ist, dass diese direkt umgekehrte Beziehung um 2007 begann, was ungefähr zu der Zeit, als Google begann, ihre zu benutzen. "Universelle Suche" Methode.^[29]

Vorteile

Eine der kritischsten Vorteile, die personalisierte Suche, besteht darin, die Qualität der Entscheidungen zu verbessern, die Verbraucher treffen. Das Internet hat die Transaktionskosten für den Erhalt von Informationen erheblich niedriger als je zuvor gemacht. Die menschliche Fähigkeit, Informationen zu verarbeiten, hat sich jedoch nicht wesentlich erweitert.^[30] Bei der überwältigenden Menge an Informationen benötigen die Verbraucher ein hoch entwickeltes Instrument, mit dem sie qualitativ hochwertige Entscheidungen treffen können. Zwei Studien untersuchten die Auswirkungen personalisierter Screening- und Bestellwerkzeuge, und die Ergebnisse zeigen a positive Korrelation zwischen der personalisierten Suche und der Qualität der Entscheidungen der Verbraucher.

Die erste Studie wurde von Kristin Diehl von der durchgeführt Universität von South Carolina. Ihre Forschungen entdeckten, dass die Reduzierung der Suchkosten zu einer Auswahl geringerer Qualität führte. Der Grund für diese Entdeckung war, dass "Verbraucher schlechtere Entscheidungen treffen, da niedrigere Suchkosten dazu führen, dass sie minderwertige Optionen berücksichtigen." Es zeigte sich auch, dass die Verbraucher, wenn sie ein spezifisches Ziel im Auge haben, ihre Suche fördern würden, was zu einer noch schlechteren Entscheidung führt.^[30] Die Studie von Gerald Haup Universität von Alberta und Benedict G.C. Dellaert von Maastricht Universität hauptsächlich auf Empfehlungssysteme konzentriert. Beide Studien kamen zu dem Schluss, dass ein personalisiertes Such- und Empfehlungssystem die Entscheidungsqualität der Verbraucher erheblich verbessert und die Anzahl der inspizierten Produkte verringert.^[30]

In der gleichen Note die Verwendung der Verwendung von Filterblasen In der personalisierten Suche hat auch die Benutzer zu mehreren Vorteilen geführt. Zum Beispiel haben Filterblasen das Potenzial, die Meinungsvielfalt zu verbessern, indem gleichgesinnte Bürger zusammenkommen und ihre Überzeugungen verstärken. Dies hilft auch beim Schutz von Benutzern vor gefälschten und extremistischen Inhalten, indem sie sie in Blasen zuverlässiger und überprüfbarer Informationen einschließen.^[31] Filterblasen Kann ein wichtiges Element der Informationsfreiheit sein, indem sie den Benutzern mehr Auswahl bieten.^[31]

Die personalisierte Suche hat sich auch erwiesen, um den Nutzen des Benutzer in dem Sinne zu arbeiten, dass er die Informationen zur Informations -Suchergebnisse verbessert. Personalisierte Suchschneider -Suchergebnisse auf die Bedürfnisse des Benutzer in dem Sinne, dass er mit dem übereinstimmt, was der Benutzer mit früheren Suchhistorien will.^[32] Dies hilft auch, die Menge an irrelevanten Informationen zu verringern und die Zeit, die Benutzer für die Suche nach Informationen aufwenden, zu verringern. Zum Beispiel in GoogleDer Suchhistorie des Benutzers wird bei den nächsten Suchanfragen des Benutzers mit der Benutzerabfrage aufbewahrt und abgestimmt. Google erreicht dies durch drei wichtige Techniken. Die drei Techniken umfassen (i) Abfrageumformulierung unter Verwendung zusätzlicher Kenntnisse, d. H. Die Erweiterung oder Verfeinerung einer Abfrage, (ii) nach Filterung oder Wiederholung der abgerufenen Dokumente (basierend auf dem Benutzerprofil oder dem Kontext) und (iii). Verbesserung des IR -Modells.^[32]

Modelle

Die personalisierte Suche erhöht Beliebtheit aufgrund der Forderung nach relevanteren Informationen und der Tatsache, dass die meisten Menschen wirklich einige persönliche Informationen wie personalisierte Suchgewinne verwenden könnten. Untersuchungen haben zu niedrigen Erfolgsraten bei großen Suchmaschinen bei der Bereitstellung relevanter Ergebnisse gezeigt. In 52% von 20.000 Abfragen fanden Suchende in den von Google zurückgegebenen Dokumenten keine relevanten Ergebnisse.^[33] Personalisierte Suche kann die Suchqualität erheblich verbessern und es gibt hauptsächlich zwei Möglichkeiten, dieses Ziel zu erreichen.

Das erste verfügbare Modell basiert auf den historischen Such- und Suchorten der Benutzer. Die Menschen sind wahrscheinlich mit diesem Modell vertraut, da sie häufig die Ergebnisse finden, die ihren aktuellen Standort und frühere Suchanfragen widerspiegeln.

Es gibt eine andere Möglichkeit, Suchergebnisse zu personalisieren. In Bracha Shapira und Boaz Zabars "Personalisierte Suche: Integration der Zusammenarbeit und sozialen Netzwerke" konzentrierten sich Shapira und Zabar auf ein Modell, das a verwendet Empfehlungssystem.^[34] Dieses Modell zeigt die Ergebnisse anderer Benutzer, die nach ähnlichen Schlüsselwörtern gesucht haben. Die Autoren untersuchten die Keyword -Suche, das Empfehlungssystem und das Empfehlungssystem mit sozialem Netzwerk separat und vergleicht die Ergebnisse in Bezug auf die Suchqualität. Die Ergebnisse zeigen, dass eine personalisierte Suchmaschine mit dem Empfehlungssystem eine bessere Qualitätsergebnisse liefert als die Standard -Suchmaschine, und dass sich das Empfehlungssystem mit sozialem Netzwerk sogar mehr verbessert.

Aktuelles Papier “Suchen Sie die Personalisierung mit Einbettungen”Zeigt, dass ein neues Einbettungsmodell für die Suchpersonalisierung, bei dem Benutzer in einem topischen Interessenraum eingebettet sind, bessere Suchergebnisse liefert als starke Modelle für das Lernen zu Rang.

Nachteile

Zwar gibt es dokumentierte Vorteile der Implementierung der Personalisierung durch die Suche, aber es gibt auch Argumente gegen deren Verwendung. Die Grundlage dieses Arguments gegen seine Verwendung liegt darin, dass es die Suchmaschinenergebnisse der Internetnutzer auf Material beschränkt, das den Interessen und der Geschichte der Benutzer übereinstimmt. Es schränkt die Fähigkeit der Benutzer ein, Material ausgesetzt zu werden, das für die Suchabfrage des Benutzers relevant wäre. Aufgrund der Tatsache, dass ein Teil dieses Materials von den Interessen und dem Verlauf des Benutzers unterscheidet, wird das Material dem Benutzer nicht angezeigt. Die Suchpersonalisierung nimmt die Objektivität aus der Suchmaschine heraus und untergräbt den Motor. "Objektivität ist wenig wichtig, wenn Sie wissen, wonach Sie suchen, aber sein Mangel ist problematisch, wenn Sie dies nicht tun."^[35] Eine weitere Kritik an der Personalisierung der Suche ist, dass sie eine Kernfunktion des Webs einschränkt: die Sammlung und Freigabe von Informationen. Die Suche Personalisierung verhindert, dass Benutzer einfach auf alle möglichen Informationen zugreifen, die für eine bestimmte Suchabfrage verfügbar sind. Die Suche in der Personalisierung fügt eine Tendenz zu den Suchanfragen des Benutzers hinzu. Wenn ein Benutzer einen bestimmten Satz von Interessen oder Internetverlauf hat und das Web verwendet, um ein kontroverses Problem zu erforschen, spiegeln die Suchergebnisse des Benutzers dies wider. Dem Benutzer wird möglicherweise nicht beide Seiten des Problems angezeigt und vermisst potenziell wichtige Informationen, wenn sich die Interessen des Benutzers zur einen oder anderen Seite lehnen. Eine Studie zur Suchpersonalisierung und deren Auswirkungen auf die Suchergebnisse in Google News führte zu verschiedenen Bestellungen von Nachrichtengeschichten, die von verschiedenen Benutzern generiert wurden, obwohl jeder Benutzer dieselbe Suchabfrage eingegeben hat. Laut Bates "hatten" nur 12% der Suchenden die gleichen drei Geschichten in der gleichen Reihenfolge. Dies für mich ist der Anscheinsbeweis dafür, dass eine Filterung stattfindet ".^[36] Wenn die Suchpersonalisierung nicht aktiv war, sollten alle Ergebnisse theoretisch in einer identischen Reihenfolge dieselben Geschichten sein.

Ein weiterer Nachteil der Personalisierung der Suche besteht darin, dass Internetunternehmen wie Google die Internetinteressen und -historien ihrer Benutzer an andere Unternehmen sammeln und potenziell verkaufen. Dies wirft ein Datenschutzproblem in Bezug auf die Frage, ob Menschen sich mit Unternehmen wohl fühlen, die ihre Internetinformationen ohne ihre Zustimmung oder ihr Wissen versammeln und verkaufen. Viele Webbenutzer sind sich der Verwendung von Suchpersonalisierung nicht bewusst, und noch weniger wissen, dass Benutzerdaten ein wertvolles Ware für Internetunternehmen sind.

Websites, die es verwenden

E. Pariser, Autor von Die Filterblase, erklärt, wie es Unterschiede gibt, die die Personalisierung bei beiden hat Facebook und Google. Facebook implementiert die Personalisierung, wenn es um die Menge der Dinge geht, die Menschen teilen und welche Seiten sie "mögen". Ein Individuum soziale Interaktionen, dessen Profil sie am meisten besuchen, mit wem sie Nachricht oder Chat sind, sind alle Indikatoren, die verwendet werden, wenn Facebook Personalisierung verwendet. Anstatt dass die Leute einen Indikator dafür haben, was herausgefiltert wird, berücksichtigt Google, was wir "klicken", um herauszufiltern, was bei unseren Suchanfragen auftritt. Darüber hinaus sind Facebook -Suche nicht unbedingt so privat wie die Google. Facebook stützt sich auf das öffentlichere Selbst und Benutzer teilen, was andere Menschen sehen wollen. Sogar während Tagging Fotos, Facebook verwendet Personalisierung und Gesichtserkennung Das wird automatisch einen Namen dem Gesicht zuweisen. Facebooks Button nutzt seine Benutzer, um ihre eigene Personalisierung für die Website durchzuführen. In welchen Beiträgen der Benutzer kommentiert oder mag, sagt Facebook, welche Art von Beiträgen sie für die Zukunft interessieren werden. Darüber hinaus hilft es ihnen, vorherzusagen, welche Art von Beiträgen sie „in Zukunft kommentieren, teilen oder spam“ werden.^[37] Die Vorhersagen werden kombiniert, um einen Relevancy -Score zu erzielen, der Facebook hilft, zu entscheiden, was Sie Ihnen zeigen und was Sie herausfiltern sollen.^[37] Im Jahr 2016 führte Facebook Reaktionen (Liebe, dankbar, haha, wow, traurig und wütend) und mochte zusätzlich zu einem Beitrag.^[38] "Facebook hat erfahren, dass jede Reaktion, die auf einem Beitrag verbleibt, ein starker Indikator dafür ist, dass der Benutzer mehr an diesem Beitrag interessiert war als an anderen" gemochten "Posts."^[38] Facebook beginnt, Reaktionen genauso wiegen wie Likes. Selbst wenn Sie die „wütende“ Reaktion in einem Beitrag hinterlassen, zeigt Facebook Beiträge im Feed des Benutzers, da der Benutzer ein Interesse daran hat.^[38]

In Bezug auf Google erhalten Benutzer ähnliche Websites und Ressourcen, basierend auf dem, worauf sie ursprünglich klicken. Es gibt sogar andere Websites, die die Filtertaktik verwenden, um die Benutzerpräferenzen besser einzuhalten. Zum Beispiel, Netflix Auch die Beurteilung der Benutzer suchen die Geschichte, um Filme vorzuschlagen, an denen sie für die Zukunft interessiert sind. Es gibt Websites wie Amazonas und persönlich Einkaufsseiten Verwenden Sie auch die Geschichte anderer Menschen, um ihren Interessen besser zu dienen. Twitter Verwendet auch Personalisierung, indem sie anderen Personen "vorschlagen", um zu folgen. Darüber hinaus filtert Twitter die für den Benutzer am relevantesten Vorschläge, basierend darauf, wem man "folgt", "Tweets" und "Retweets". LinkedIn Personalisiert die Suchergebnisse auf zwei Ebenen.^[14] LinkedIn Föderierte Suche Nutzung der Benutzerabsicht, vertikale Reihenfolge zu personalisieren. Zum Beispiel wird für dieselbe Abfrage wie "Software Engineer", je nachdem, ob ein Sucher eingestellt oder beauftragt wird, entweder mit Menschen oder Jobs als primäre Vertikale serviert. Innerhalb jeder Vertikalen, z. B. der Suche nach Personen, werden die Ergebnisrankings auch personalisiert, indem die Ähnlichkeit und die sozialen Beziehungen zwischen Suchenden und Ergebnissen berücksichtigt werden. Mark Zuckerberg, Gründer von Facebook, glaubte, dass die Menschen nur eine Identität haben. E. Pariser argumentiert, dass dies völlig falsch ist, und die Personalisierung ist nur ein weiterer Weg, um zu beweisen, dass dies nicht wahr ist. Obwohl die personalisierte Suche hilfreich erscheinen mag, ist sie keine sehr genaue Darstellung einer Person. Es gibt Fälle, in denen Menschen auch Dinge durchsuchen und Dinge teilen, um sich besser aussehen zu lassen. Zum Beispiel kann jemand nachschlagen und politische Artikel und andere intellektuelle Artikel teilen. Es werden viele Websites für verschiedene Zwecke verwendet, und die sich nicht aus einer Person ausmachen Identität überhaupt, aber stattdessen falsche Darstellungen geben.^[16]

Online Einkaufen

Suchmaschinen wie Google und Yahoo! Verwenden Sie eine personalisierte Suche, um mögliche Kunden für Produkte zu gewinnen, die ihren vermuteten Wünschen entsprechen. Basierend auf einer großen Menge gesammelter Daten, die aus den Webklicks einer Person zusammengefasst sind, können Suchmaschinen personalisierte Suche verwenden, um Anzeigen zu setzen, die das Interesse einer Person wecken können. Durch die Verwendung einer personalisierten Suche können Verbraucher schneller das Finden des Findens und die Anpassung an Produkte und Dienstleistungen für Einzelpersonen auf spezialisierteren und/oder Nischenmärkten helfen. Viele dieser Produkte oder Dienstleistungen, die über personalisierte Online -Ergebnisse verkauft werden Ziegel und Mörtel Shops. Diese Arten von Produkten und Dienstleistungen werden als Long Tail -Artikel bezeichnet.^[39] Die Verwendung einer personalisierten Suche ermöglicht schnellere Produkt- und Service -Entdeckungen für Verbraucher und verringert die Menge an notwendigen Werbegeld, die für die Erreichung dieser Verbraucher ausgegeben wurden. Durch die Verwendung personalisierter Suche können Unternehmen den Einzelpersonen bei ihren Produkten und/oder Dienstleistungen feststellen, welche Personen Online -Gutscheincodes angeboten werden sollten. Durch die Verfolgung einer Person, ob eine Person ihre Website durchgesehen hat, den Kauf eines Artikels in Betracht gezogen hat oder zuvor einen Kauf getätigt hat, kann ein Unternehmen Werbung auf anderen Websites veröffentlichen, um diesen bestimmten Verbraucher zu erreichen, um sie zu kaufen.

Abgesehen davon, dass Verbraucher und Unternehmen sich bei der Suche nacheinander unterstützen, können die Suchmaschinen, die personalisierten Suchfaktoren erheblich bieten. Je mehr Daten zu einer Person gesammelt werden, desto personalisierter werden die Ergebnisse sein. Dadurch können Suchmaschinen mehr Werbung verkaufen, da Unternehmen verstehen, dass sie eine bessere Gelegenheit haben, an einen hohen prozentualen Matched -Personen zu verkaufen, als mittel- und niedrig prozentualer passender Personen. Dieser Aspekt der personalisierten Suche ärgert viele Gelehrte wie William Badke und Eli Pariser, weil sie glauben, dass die personalisierte Suche durch den Wunsch, die Werbeeinnahmen zu steigern, angetrieben wird. Darüber hinaus sind sie der Ansicht, dass personalisierte Suchergebnisse häufig verwendet werden, um Einzelpersonen in die Verwendung von Produkten und Dienstleistungen zu beeinflussen, die von der jeweiligen Suchmaschinenunternehmen oder einem anderen Unternehmen angeboten werden, die mit ihnen zusammenarbeiten. Beispielsweise bietet Google, der jedes Unternehmen mit mindestens einem stationären Standort durchsucht, eine Karte, die den nächstgelegenen Unternehmensort mit dem Google Maps-Dienst als erstes Ergebnis der Abfrage darstellt.^[40] Um andere Zuordnungsdienste wie MAPQUEST zu verwenden, müsste ein Benutzer tiefer in die Ergebnisse eintauchen. Ein weiteres Beispiel betrifft vage Anfragen. Durch die Durchsuchung des Wortes "Schuhe" mit der Google -Suchmaschine bietet Schuhunternehmen, die Google bezahlen, mehrere Anzeigen, um ihre Website als erstes Ergebnis mit den Abfragen des Verbrauchers zu verknüpfen.

Verweise