Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen

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Schaffert, Sandra; Bürger, Tobias; Hilzensauer, Wolf; Schneider, Cornelia & Wieden-Bischof, Diana (2010). Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. Band 3 der Reihe „Social Media“ (hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert), Salzburg: Salzburg Research. (ISBN 978-3-902448-16-3) - frei zugängliche Version (CC Lizenz!) - auch im Buchhandel erhältlich!

Text of Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen

  • 1. Schriftenreihe: Social media band 3 sxc.hu B " Empfehlungen im Web Konzepte und Realisierungen Sandra Schaffert, Tobias Brger, Wolf Hilzensauer, Cornelia Schneider und Diana Wieden-Bischof
  • 2. Sandra Schafert Empfehlungen im Web Konzepte und Realisierungen mit Beitrgen von Tobias Brger, Wolf Hilzensauer, Cornelia Schneider und Diana Wieden-Bischof
  • 3. Salzburg NewMediaLab (SNML), das Kompetenzzentrum fr Neue Medien, gab die vorliegende Broschre im Rahmen des Projekts ComStudy (Leitung: Dr. Sandra Schafert) in Aufrag. Unter der Leitung von DI Georg Gntner arbeitet das SNML dar- an, digitale Inhalte clever zu strukturieren, verknpfen, personalisieren, fr alle auf- fndbar zu machen und nachhaltg zu nutzen. Das SNML ist ein industrielles Kompe- tenzzentrum im Rahmen der Aktonslinie Kind des Bundesministeriums fr Wirtschaf und Arbeit (BMWA) und wird gefrdert aus Miteln des BMWA und des Landes Salz- burg. Homepage: newmedialab.at Salzburg NewMediaLab 2010 ISBN 978-3-902448-16-3 Sandra Schafert, Tobias Brger, Wolf Hilzensauer, Cornelia Schneider und Diana Wieden-Bischof: Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. Band 3 der Reihe Social Media, herausgegeben von Georg Gntner und Sebastan Schafert Verlag und Herstellung: Salzburg Research, Salzburg Umschlaggestaltung: Daniela Gnad, Salzburg Research Lektorat: Andreas Strasser und Renate Steinmann, Salzburg Research Bibliografsche Informaton der Deutschen Natonalbibliothek: Die Deutsche Natonalbibliothek verzeichnet diese Publikaton in der Deutschen Natonalbibliografe; detaillierte bibliografsche Daten sind im Internet ber htp://dnb.d-nb.de abrufar.
  • 4. VORWORT Das Kompetenzzentrum fr Neue Medien, das Salzburg NewMediaLab, betrachtet im Rahmen seines Forschungsprogramms die Wechselwirkung zwischen digitalen Inhalten und ihren Autor(inn)en bzw. Konsument(inn)en aus technologischer und sozialer Per- spektve. Dabei ergibt sich naturgem die Frage, welche Art von Beziehungen zwischen Autor(inn)en und Leser(innen) untereinander, aber auch zu den von ihnen erstellten bzw. konsumierten Inhalten besteht. Weiters untersuchen wir, wie sich die aufgrund die- ser Beziehungen entstehenden Gemeinschafen auf die Atraktvitt und Nutzung der In- halte sowie auf das Angebot von erweiterten Diensten auswirkt. Unter der Bezeichnung ComStudy wurde im Oktober 2009 am Salzburg NewMediaLab eine Studie gestartet, die sich mit Orienterungs- und Entscheidungshilfen fr den Auf- bau und die Nutzung von Online-Communitys beschfigt. Dabei betrachten wir auch die in der Wechselwirkung von Inhalten und Communitys anfallenden Metainformato- nen und die auf den Inhalten basierenden Dienste, wie etwa Empfehlungs- und Reputa- tonssysteme. Das Informatonsangebot im Internet ist mitlerweile so angewachsen und unbersicht- lich geworden, dass Suchmaschinen alleine die Flut der Daten fr die Benutzer(innen) nicht mehr ausreichend fltern und darstellen knnen. Deswegen gehen fortschritliche Informatonsplatormen und digitale soziale Netzwerke zunehmend dazu ber, das Pa- radigma des Suchens umzukehren: Nicht mehr die Benutzer(innen) suchen nach Infor- matonen, sondern die Informatonen suchen (und fnden) die Benutzer(innen). Voraus- setzung dafr sind Empfehlungssysteme, die Informatonen nach unterschiedlichen Ge- sichtspunkten z.B. anhand der Profle der Anwender(nnen) (semi-)automatsch aus- whlen, fltern und vorschlagen. Der vorliegende Band stellt Anstze und Methoden fr Empfehlungssysteme vor, zeigt mgliche Einsatzgebiete auf und gibt praktsche Hinweise fr die Implementerung solcher Systeme. Die Darstellung der Analyse und von deren Ergebnissen erfolgt wie in den beiden vor- angehenden Publikatonen stets unter dem Gesichtspunkt, den Leserinnen und Lesern praktsche Orienterungs- und Entscheidungshilfen fr die Konzepton und Umsetzung zur Verfgung zu stellen. Im Namen des Salzburg NewMediaLab wnsche ich Ihnen in diesem Sinne bei der Lektre viele brauchbare Anregungen und viel Erfolg bei der prak- tschen Umsetzung in Ihren Online-Communitys oder bei Ihren Informatonssystemen. Georg Gntner Leiter des Salzburg NewMediaLab Februar 2010
  • 5. DANK & ANMERKUNG ZUR SCHREIBWEISE Herzlichen Dank an Prof. Dr. Peter Dolog, Dr. Hendrik Drachsler sowie Dr. Marco Kalz fr Ihre Bereitschaf, uns in diesem Studie einige Fragen zu beantworten und uns so an ih- rer Expertse teilhaben zu lassen. Danke auch an meine Kolleginnen und Kollegen: an Mag. Diana Wieden-Bischof und Mag. Wolf Hilzensauer fr ihre Untersttzung bei der Recherche und Beschreibung von Beispielen; an Dr. Tobias Brger fr seinen Beitrag zu LIVE und sein Feedback zur Studie sowie an DI (FH) Mag. Cornelia Schneider fr ihren Beitrag zu Empfehlungssystemen im Gesundheitsbereich, an Mag. Renate Steinmann und Dr. Andreas Strasser fr das Lekto- rat, danke auch an Daniela Gnad fr das Titelbild! Da die Gefahr gro ist, die eine oder den anderen zu bersehen, der bei den Trefen, oder in E-Mails oder beim informellen Gesprch beim Kafee hilfreich war, danke ich den weiteren Kolleg(inn)en ohne einzelne Namen zu nennen: Wie bei jeder der Verfentli- chungen im Rahmen des Projektes ComStudy stecken auch hier hinter vielen Ideen und Hinweisen auf interessante Tools, Projekte, Verfentlichungen und Expert(inn)en zahl- reiche Kolleg(inn)en des Salzburg NewMediaLab und der Salzburg Research Forschungs- gesellschaf. Es macht Spa, mit so vielen cleveren Kpfen zusammenzuarbeiten! Schlielich, wie bei den bisherigen Verfentlichungen dieser Reihe auch hier: Um die- sen Beitrag nicht durch weibliche Endungen, Bindestriche und Klammern zu einem zwar korrekten, aber auch schwerer zu lesenden Werk zu machen, haben wir im Folgenden durchgehend darauf verzichtet, die gendergerechte Schreibweise zu verwenden. Zudem haben wir uns bemht, auf englische Ausdrcke oder Lehenswrter zu verzichten, wo sie uns unntg erschienen aber im Bereich des Internets und der modernen Manage- mentheorie kommt man leider viel zu of nicht darum herum. Sandra Schafert Salzburg Research Forschungsgesellschaf Februar 2010
  • 6. INHALTSVERZEICHNIS 1 Einleitung und Hintergrund........................................................................................ 9 1.1 Empfehlungen im Web........................................................................................... 9 1.2 Schwerpunkte, Forschungsfragen und Vorgehen.................................................10 1.3 Hintergrund.......................................................................................................... 10 2 Empfehlungssysteme: Anstze und Methoden......................................................... 13 2.1 Ziele und Zwecke des Einsatzes von Empfehlungssystemen................................. 13 2.2 Quellen fr Empfehlungssysteme.........................................................................14 2.3 Personalisierte und allgemeine Empfehlungen ....................................................15 2.4 Inhaltsbasiertes Filtern......................................................................................... 15 2.5 Kollaboratves Filtern............................................................................................22 2.6 Verfahren der hnlichkeitsfeststellung von Nutzern bzw. Elementen..................25 2.7 hnlichkeit und weitere Kriterien.........................................................................28 2.8 Nachteile und Herausforderungen der Anstze ...................................................28 2.9 Hybride Lsungen.................................................................................................30 3 Empfehlungssysteme: Ausgewhlte Einsatzgebiete.................................................. 35 3.1 berblick ber fnf ausgewhlte Einsatzgebiete..................................................35 3.2 Experten- und Arbeitsplatzsuche im Web............................................................ 36 3.3 Partnersuche im Web........................................................................................... 39 3.4 Produktempfehlungen .........................................................................................42 3.5 Empfehlungssysteme fr Web-Materialien.......................................................... 51 3.6 Spezielle Einsatzgebiete und weitere Empfehlungssysteme................................. 58 4 Entwicklung von Empfehlungssystemen...................................................................67 4.1 Entwicklung im berblick..................................................................................... 67 4.2 Aktve Einbindung von Nutzern............................................................