Wissenssuche

Bei der Suche nach wissensaufbauender Information im Internet kommt man nicht an den sogenannten Suchmaschinen vorbei, mit „Google“ als Leader und „bing“ als Newcomer..

Die bisherigen Suchmaschinen (einschliesslich Google) haben den Nachteil, dass sie die Suchwörter als reine Zeichenkombinationen betrachten, ohne deren Bedeutung zu berücksichtigen. Logischerweise liefern sie also auch keine Antworten auf die Fragen der Suchenden, sondern nur eine Auswahl von Webseiten, auf denen die Zeichenkombination des Suchwortes irgendwie vorkommt.

burro“ liefert mir also beispielsweise alle spanischen und lateinamerikanischen Seiten zum Thema „Esel“ (und ausserdem zu den Themen mit der übertragenen Bedeutung wie „Sägebock“ oder „Bettwärmergestell“). Dann liefert mir „burro“ alle italienischen Seiten zum Thema „Butter“. Ausserdem gibt es zahlreiche Personen mit dem Vor- oder Nachnamen „Burro“ sowie Gasthäuser, andere Institutionen usw.

Die Suche mit Suchwörtern, die durch logische Ausdrücke verknüpft sind, hilft etwas bei der Einengung der Information. Das Ranking der Suchresultate nach ihrer Stellung im Web (Quantität und Qualität der verlinkenden Webseiten. Motto: Schwarmintelligenz) ist ein weiteres Mittel, die Resultate besser zu präsentieren. Aber die Bedeutung (Semantik) der Suchbegriffe spielt weiterhin keine Rolle.

Die präsentierten Resultate sind dann Informationscontainer, in denen der User wieder von vorn beginnen muss, die für seinen Wissensaufbau relevanten Informationen zusammenzusuchen. Und das in jeder Resultatseite von Neuem.

Dies ist angesichts der Informationsflut im Web absolut unbefriedigend und reproduziert nur das Zerrbild vom „dummen Computer“. Der „intelligente Computer“ sollte also mehr den „menschlichen Umgang“ mit Information und Wissen wiedergeben, um eine echte Hilfe zu sein.

Was der/die Wissensarbeiter/in eigentlich sucht, sind verdichtete Informationen aus der „Wisdom of the Crowd“. Er sucht also die Perlen für seine Perlenkette und nicht tausend Muschelarten in allen Weltmeeren.

Eine Anstrengung in dieser Richtung verspricht das „Semantic Web“. Allerdings beruht es darauf, zuerst einmal alle Seiten im Web so zu beschlagworten, dass Bedeutungsnetze entstehen. Und dann kann mit diesen Bedeutungsnetzen gearbeitet werden. Ich halte das für ein Sisyphus-Unterfangen und eine Selbsttäuschung. Selbst wenn es technisch einmal möglich sein sollte, alle Seiten im Web in dieser Weise erfassen, ist das so repräsentierte Wissen immer passé, weil es nur statische Informationen umfasst. Das sich immer mehr ausbreitende „Social Web“ beruht aber gerade auf einem dynamisch erzeugten und sich permanent erweiternden Informationsschatz, der vom technokratischen Ansatz des „Semantic Web“ nicht einmal ansatzweise angezapft werden kann.

Ein weiteres Problem wird das „Semantic Web“ haben, wenn es auf widersprüchliche Informationen stösst. Und menschliches Wissen ist immer widersprüchlich. Es entwickelt sich nur dank der Widersprüchlichkeit überhaupt weiter. Das „Semantic Web“ bleibt „reproduktiv“ (Die Erde ist eine Scheibe) statt wie das menschliche Gehirn „kreativ“ zu werden.

Wolfram α„, die Suchmaschine von Stephen Wolfram, vermag offenbar die Hürde zu nehmen, den Inhalt von bedeutungsrelevanten Webseiten zu Antworten der Informationssuchenden zu verdichten. Allerdings beschränken sich die Resultate auf Informationen, die im weitesten Sinn mit Zahlen ausgedrückt werden können. Aber immerhin. Dem Projekt ist auf jeden Fall Erfolg zu wünschen, selbst wenn es früher oder später von Google oder Microsoft aufgekauft wird….

Ein anderes Projekt ist der „Eyeplorer“ des Hirnforschers Martin Hirsch und seiner Partner. Es beruht unter anderem darauf, während des Suchvorganges mit dem User im Dialog zu bleiben, um schrittweise gemeinsam mit ihm zu Antworten zu kommen. Diese intelligente Suchmaschine versucht zuerst vorhandenes Wissen als Vorwissen zu speichern, um dann ausgehend von diesem Vorwissen interaktiv weiterzupirschen, forschend und assoziativ. Hirsch glaubt, so dem menschlichen Denken näher zu kommen – und dann natürlich qualitativ gute und verdichtete Information zu erzeugen.

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