„Ein halbes Jahrtausend nach Gutenberg ist nicht der Mangel, sondern der Überfluss an Information unser größtes Problem“ (DORN, 1994). Mit diesem Gedanken formuliert B. Dorn ein durch die Expansion der elektronischen Datenverarbeitung heute kontinuierlich anwachsendes Problem. Im Internet stehen uns inzwischen über zwei Milliarden Webseiten zur Verfügung und auch im Print-Medium steigt die Zahl der Bücher und Zeitschriften stetig an. Durch die Grenzenlosigkeit des alltäglichen Informationsstroms fühlen sich viele Menschen zunehmend überfordert. Dabei wachsen die Schwierigkeiten, an die für uns relevanten Informationen zu gelangen, überproportional vor allem durch die Menge irrelevanter Informationen, die vor jedem erfolgreichen Suchvorgang aufgenommen und herausgefiltert werden muss. Da mit dem Phänomen der Informationsüberlastung im betrieblichen Sektor bei Mitarbeitern aber nicht zuletzt eine Minderung der Effektivität ihrer Arbeit verbunden ist, stellt sich das Problem des sog. „Information Overload“ besonders auch für Unternehmen. Die Konsequenzen dieses Zusammenhangs reichen von massiver Kritik vieler Manager bis hin zu Klagen über physische Beschwerden, die als Folgen des Umgangs mit dem Problem der Informationsüberlastung zu interpretieren sind. Zur Bewältigung dieses Problems kann Datenqualitätsmanagement eingesetzt werden sowie Personalisierung bzw. die Technik des Information Filtering. Das Qualitätsmanagement von Informationen, das z.T. auf DIN ISO 9000:2000 ff. basiert, spielt vor allem bei der In-formationsproduktion eine Rolle, also im Kontext der eigentlichen Informationsquelle. Dagegen übernehmen Information Filtering Systeme die Aufgabe des Herausfilterns von relevanten Informationen, sind also vor allem bei der Informationsbereitstellung von Bedeutung. Im Rahmen dieser Technik werden unter dem Stichwort Personalisierung Systeme zusammengefasst, die die für den Anwender relevanten Informationen individuell recherchieren und herausfiltern, wobei dem System der Benutzer und sein Informationsbedarf bekannt sein müssen. Systeme dieser Art sind im Internet vor allem in den Bereichen Informationssuche, Informationsportale und E-Commerce zu finden.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau
2 QUALITÄTSASPEKTE BEI INFORMATIONEN
2.1 Zum Begriff der Information
2.2 Informationsqualität
2.2.1 Bewertung der Informationsqualität
2.2.2 Auswirkungen mangelnder Informationsqualität
2.3 Qualitätsmanagement bei Informationsprodukten
2.3.1 Grundlagen von Qualitätsmanagementsystemen
2.3.2 Datenqualitätsmanagement
2.3.3 Die Normenfamilie ISO 9000:2000 ff.
2.3.4 Datenqualitätsmanagement nach ISO 9000
2.3.5 Total Quality Management bei Informationen
3 SYSTEME UND TECHNIKEN ZUR INFORMATIONSBEREITSTELLUNG
3.1 Information Retrieval
3.2 Information Filtering
3.2.1 Unterschiede zu Information Retrieval
3.2.2 Historische Entwicklung
3.2.3 Anwendungsbereiche der IF-Systeme
3.2.4 Verschiedene Vorgehensweisen für den Filter-Vorgang
3.2.4.1 Content-based Filtering
3.2.4.2 Social Filtering
3.2.4.3 Kombination von Social- und Content-based Filtering
3.2.5 Benutzermodelle
3.2.6 Leistungsbewertung von IF-Systemen
3.3 Personalisierung
3.3.1 Systeme zur Informationssuche
3.3.2 Informations-Portale
3.3.3 E-Commerce
3.3.4 Datenschutz
4 REALISIERUNG DER INFORMATIONSQUALITÄT
4.1 Hintergrund: Information Overload
4.2 Beispiele von Personalisierung im Internet
4.2.1 CASPER- eine Job-Suchmaschine
4.2.2 Yahoo
4.2.3 Amazon
4.3 Beeinflussung der Informationsqualität durch Personalisierung
5 DISKUSSION
6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Datenqualitätsmanagement und Personalisierung mittels Information Filtering dazu beitragen können, die Informationsqualität angesichts der zunehmenden Informationsüberlastung (Information Overload) für Benutzer zu sichern und zu verbessern. Ziel ist die methodische Einordnung, der Vergleich der Techniken sowie die Bewertung ihres Einflusses auf die Informationsqualität.
- Grundlagen der Informationsqualität und des Qualitätsmanagements.
- Methoden der Informationsbereitstellung (Information Retrieval vs. Information Filtering).
- Konzepte der Personalisierung in Suchmaschinen, Portalen und E-Commerce.
- Empirische Analyse der Auswirkungen von Personalisierung auf Qualitätsmerkmale.
- Diskussion von Datenschutzaspekten und Erfolgsfaktoren für Informationssysteme.
Auszug aus dem Buch
3.2.4.2 Social Filtering
Das Social- oder Collaborative Filtering (CF) versucht die Affinität des Benutzers für bestimmte Datensätze vorherzusagen, indem es die gespeicherten Vorlieben des Anwenders mit denen anderer Nutzer vergleicht (HERLOCKER et al., 2000). Bei dieser Art der Informationsbereitstellung können neben Texten auch andere Datensätze wie Videos oder Bilder bewertet werden, bei denen eine rein inhaltliche Bewertung schwierig ist (TATEMURA et al., 1999).
Alle Benutzer agieren als „Empfehler“. Will ein Nutzer eine Information einholen, wird zunächst ein ähnlicher Nutzer identifiziert und dessen Bewertungen als Grundlage für die Empfehlung eines Datensatzes herangezogen (RUNTE, 2000). Um die Bewertungen möglichst effektiv einzusetzen, werden sie meist als numerische Einstufung vorgenommen (BAUDISCH, 2001). Die Benutzer-Profile werden also auf gleiche soziale Parameter und andere Gemeinsamkeiten hin überprüft. Die als positiv eingestuften Datensätze des einen Anwenders werden dem ähnlichen Anwender als Empfehlungen präsentiert. Auch der Kauf des gleichen Produktes kann als Grundlage für eine Verbindung der Benutzer herangezogen werden (HANANI et al., 2001). Hier werden also die Vorzüge einer Benutzergemeinschaft hervorgehoben. Der entscheidende Vorteil ist dabei, dass die Empfehlungen nicht auf die von einem einzelnen Nutzer eingegebenen Interessen beschränkt sind. Die von ähnlichen Nutzern als relevant/gut eingestuften Datensätze können aus einem dem Benutzer bisher unbekannten Themenbereich stammen und ihm so den Weg zu neuen Inhalten öffnen (PAULSON und TZANAVARI, 2003).
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Einführung in die Problematik der Informationsüberlastung und Definition der Forschungsziele.
2 QUALITÄTSASPEKTE BEI INFORMATIONEN: Darstellung des Begriffs Information, der Informationsqualität und relevanter Qualitätsmanagementsysteme.
3 SYSTEME UND TECHNIKEN ZUR INFORMATIONSBEREITSTELLUNG: Erläuterung der technischen Ansätze Information Retrieval und Information Filtering sowie des Konzepts der Personalisierung.
4 REALISIERUNG DER INFORMATIONSQUALITÄT: Untersuchung von Praxisbeispielen zur Personalisierung und Analyse ihres Einflusses auf spezifische Qualitätskriterien.
5 DISKUSSION: Synthese der Ergebnisse zur gegenseitigen Ergänzung von Datenqualitätsmanagement und Personalisierung sowie Analyse der kritischen Punkte.
6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK: Zusammenfassende Bewertung der Arbeit und Ausblick auf zukünftige Forschungsnotwendigkeiten.
Schlüsselwörter
Informationsqualität, Datenqualitätsmanagement, Information Retrieval, Information Filtering, Personalisierung, Information Overload, Benutzermodell, Collaborative Filtering, Content-based Filtering, E-Commerce, Informationsbereitstellung, Datenschutz, Qualitätsmanagement, Qualitätsmerkmale, Informationssuche
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit primär?
Die Arbeit analysiert Strategien zur Verbesserung der Qualität von Informationen, um der durch den technologischen Fortschritt und das Internet verursachten Informationsüberlastung (Information Overload) entgegenzuwirken.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Untersuchung konzentriert sich auf die Schnittstelle zwischen Datenqualitätsmanagement (DQM) und Personalisierungstechniken wie dem Information Filtering.
Welches ist das Hauptziel der Forschungsarbeit?
Ziel ist es zu prüfen, inwieweit Personalisierung und Datenqualitätsmanagement dazu beitragen können, Informationen für den Anwender relevanter und hochwertiger zu gestalten.
Welche wissenschaftliche Methode wird in dieser Arbeit verwendet?
Die Autorin nutzt eine Literaturanalyse zur theoretischen Fundierung sowie eine vergleichende Analyse und Bewertung ausgewählter Internetanwendungen (CASPER, Yahoo, Amazon) anhand empirischer Qualitätsmerkmale nach Strong et al.
Welche Aspekte werden im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Betrachtung von Qualitätsaspekten bei Informationen, die Beschreibung technischer Systeme wie Information Retrieval und Filtering sowie eine detaillierte Praxisanalyse und deren Diskussion.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren diese Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Informationsqualität, Personalisierung, Information Filtering, Datenqualitätsmanagement und der "Information Overload"-Ansatz.
Wie beeinflusst Personalisierung die Sicherheit und Zugänglichkeit von Informationen laut der Autorin?
Personalisierung kann die Zugänglichkeit durch notwendige Anmeldeverfahren leicht einschränken und stellt aufgrund der Erhebung und Speicherung personenbezogener Daten ein Sicherheitsrisiko dar, das technischer und rechtlicher Absicherung bedarf.
Was ist das zentrale Ergebnis der Analyse der drei Praxisbeispiele?
Die Personalisierung hat einen durchweg positiven Einfluss auf subjektive Qualitätsmerkmale wie Relevanz und Glaubwürdigkeit, während objektive Merkmale wie Genauigkeit weiterhin maßgeblich durch ein professionelles Datenqualitätsmanagement in der Produktion bestimmt werden.
- Quote paper
- Andrea Heimann (Author), 2004, Qualitätssicherung in der Informationsbereitstellung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/23282
