Informatsiooni relevantsus
Informatsiooni relevantsus (inglise keeles relevance) ehk asjakohasus tähendab info vastavust infosoovile.[1] Infootsingu eesmärk on leida asjakohane informatsioon, mis on seotud konkreetse probleemiga. Infoteaduses on relevantsus iseseisev mõiste ja uurimisvaldkond, mis on eristatav raamatukogundusest.[2]
Eesti Keele Instituut (EKI) järgi tähendab sõna relevantne asjakohast, sisuliselt sobivat, täpset või olulist.[3]
Relevantsuse määratlemine võib olla keeruline, kuna see on sageli subjektiivne hinnang, mis põhineb inimese teadmistel ja käsitletava probleemi olemusel. Relevantsus kujuneb infovajaduse (information need) ja selle põhjal saadud informatsiooni tajumise ning kasutamise koosmõjus. Relevantsuse mõistmine tähendab enamat kui ainult dokumentide ja kasutajate vajaduste vastavus: see on olemuselt mitmekihiline koostoime, mis hõlmab teemat, ülesannet ja konteksti.[4]
Ajalooline areng
[muuda | muuda lähteteksti]Esimesed uurimused (–1977)
[muuda | muuda lähteteksti]Relevantsuse uurimine algas enne mikroprotsessorite kasutuselevõttu, keskendudes sellele, kuidas inimesed informatsiooni mõistavad ja otsustavad selle vajalikkuse üle. Esimesed uurimused aitasid liikuda lihtsatest masinapõhistest otsingutest keerukamate mõistmis- ja mõtlemispõhiste otsinguteni. Need tööd näitasid, et tehnoloogia arenedes muutuvad ka infootsingu ja- kasutuse viisid ning otsustuskriteeriumid selle kohta, milline info on oluline. [5]
Teadvustamine ja fookuse muutus (1977–2003)
[muuda | muuda lähteteksti]Aastatel 1977–2003 tegelesid teadlased nagu Mizzaro ja Saracevic informatsiooni asjakohasuse mõiste laiendamisega, rõhutades konteksti rolli informatsiooni tajumissel ja kasutamisel. Uuringud näitasid, et informatsiooni kasutusolukord võib olla sama oluline kui informatsioon ise. Saracevic (2012)[2] ja Mizzaro (1997)[4] rõhutasid, et erinevad olukorrad mõjutavad informatsiooni asjakohasust ning et relevantsuse mõistmiseks tuleb liikuda kitsast vaatlusest laiemasse kontekstuaalsesse käsitlusse.
Tehnoloogia ja kasutaja suhte uurimine (2000–)
[muuda | muuda lähteteksti]21. sajandi algusest alates on infoteaduste uurimissuunad laienenud seoses tehnoloogia ja kasutaja vaheliste suhete süveneva analüüsiga. Interneti ja semantilise veebi areng on võimaldanud süsteemidel paremini mõista informatsiooni tähendusest ja vastata täpsemalt kasutajate vajadustele. Tänapäevased süsteemid ei piirdu ainult andmete esitamisega, vaid püüavad arvestada ka nende tähendust, et pakkuda kasutaja konteksti ja eesmärke arvestavaid tulemusi.[6]
Teooriad
[muuda | muuda lähteteksti]Enamik uurijaid on seisukohal, et relevantsuse mõiste ning selle uurimise, hindamise ja selgitamise vajadus sai alguse automatiseeritud infootsingu (IR) süsteemide kasutuselevõtuga.[6]
Tefko Saracevici subjektiivne vaade
[muuda | muuda lähteteksti]Tefko Saracevic, kelle uurimused on mõjutanud infoteaduse arengut, rõhutas, et informatsiooni relevantsus sõltub kasutaja teadmistest ja kogemustest. Saracevici subjektiivse käsitluse kohaselt vaate kohaselt võivad erinevad kasutajad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt, olenevalt nende varasematest teadmistest ja konkreetsetest vajadustest.[7]
Algoritmiline ehk süsteemipõhine relevantsus
[muuda | muuda lähteteksti]Algoritmilist relevantsust käsitatakse objektiivse lähenemisena, kus süsteemid pakuvad tulemusi, eeldades, et need vastavad kasutaja vajadustele. Siiski ei ole algoritmid neutraalsed ega eksimatud, sest need peegeldavad rendajate valikuid, eeldusi ja kultuurilisi väärtushinnanguid, mis võivad mõjutada otsingutulemuste kvaliteeti ja usaldusväärsust.[7][8]
Relevantsuse määramisel algoritmide abil kasutatakse mitmesuguseid tehnikaid, näiteks märksõnade sagedust, konteksti analüüsi ja kasutajate varasemat otsingukäitumist. Neid tegureid kohandatakse ja täiustatakse pidevalt, et parandada otsingutulemuste täpsust ja kasutatavust.[9]
Kasutajapõhine relevantsus
[muuda | muuda lähteteksti]Kasutajapõhine asjakohasus viitab informatsiooni tähtsusele konkreetse kasutaja jaoks. Erinevad kasutajad võivad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt, mistõttu on relevantsuse hindamine paratamatult subjektiivne ning sõltub kasutaja teadmistest, vajadustest ja kontekstist. Olulisteks teguriteks, mis mõjutavad kasutajapõhist relevantsust, on informatsiooni usaldusväärsus, maine ja loetavus.[8] See tähendab, et inimesed võivad sama asja tõlgendada erinevalt. Teave, mis on ühe kasutaja jaoks oluline, ei pruugi olla sama väärtuslik teise jaoks.
Relevantsuse hindamine ja kasutamine
[muuda | muuda lähteteksti]Veebipõhine infootsing
[muuda | muuda lähteteksti]Veebipõhised infootsingusüsteemid, nagu otsingumootorid ja digitaalarhiivid, kasutavad keerukaid algoritme, et hinnata ja esitada informatsiooni vastavalt kasutaja päringule. Näiteks arvestavad suured otsingumootorid veebilehtede omavahelisi linke, et määrata lehtede asjakohasust, usaldusväärsust ja mõjukust internetis. Samuti kasutatakse personaliseeritud otsinguid, kus süsteemid kohandavad tulemusi kasutaja varasemate otsingute ja käitumise põhjal, et pakkuda võimalikult asjakohaseid tulemusi.[10]
E-kaubandus
[muuda | muuda lähteteksti]E-kaubanduse platvormid rakendavad keerukaid soovitusalgoritme, mille eesmärk on pakkuda kasutajatele personaliseeritud tootesoovitusi ning suurendada seeläbi nii kliendirahulolu kui ka müüki. Need algoritmid analüüsivad kasutajate varasemat ostuajalugu ja veebilehel tehtud sirvimisi, et tuvastada mustrid ja eelistused. Selle põhjal suudavad süsteemid ennustada, millised tooted võivad konkreetsele kasutajale huvi pakkuda. Täiendavalt kasutatakse soovituste täpsustamiseks ka demograafilisi andmeid ja kasutajate tagasisidet.[11]
Vaata ka
[muuda | muuda lähteteksti]Viited
[muuda | muuda lähteteksti]- ↑ Virkus, Sirje (2017). Infoteadused teoorias ja praktikas. Tallinn: Tallinna Ülikool. Lk 36. ISBN 978-9985-58-836-9.
- 1 2 Saracevic, Tefko (oktoober 2012). "Research on Relevance in Information Science: A Historical Perspective" (PDF). In Proceedings of the ASIS&T 2012 Pre-Conference on the History of ASIS&T and Information Science and Technology: 49–60 – cit. via ASIST Monograph Series.
- ↑ "Otsing". sonaveeb.ee. Vaadatud 11. detsembril 2024.
- 1 2 Mizzaro, Stefano (detsember 1998). "Relevance: The whole history". Journal of the American Society for Information Science. 48 (9): 810-832. DOI:10.1002/(SICI)1097-4571(199709)48:9<810::AID-ASI6>3.0.CO;2-U – cit. via ASIS&T.
- ↑ Filbert, Nathan W. (aprill 2013). "Systems in Relation: Examining Relevance in Library and Information Sciences". Library and Information Sciences Journal: 2-3 – cit. via ResearchGate.
- 1 2 Filbert, Nathan W. (aprill 2013). "Systems in Relation: Examining Relevance in Library and Information Sciences". Library and Information Sciences Journal: 7-9 – cit. via ResearchGate.
- 1 2 Hjørland, Birger (veebruar 2010). "The foundation of the concept of relevance". Journal of the American Society for Information Science and Technology (inglise). 61 (2): 217–237. DOI:10.1002/asi.21261. ISSN 1532-2882.
- 1 2 Van Doorn, Joost; Odijk, Daan; Roijers, Diederik M.; De Rijke, Maarten (juuli 2016). "Balancing Relevance Criteria through Multi-Objective Optimization". Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval. SIGIR '16. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery: 769–772. DOI:10.1145/2911451.2914708. ISBN 978-1-4503-4069-4.
- ↑ "How do algorithms determine relevance in search engine results? | TutorChase". www.tutorchase.com (inglise). Vaadatud 9. detsembril 2024.
- ↑ Toleva-Stoimenova, Stefka (2010). "Evaluation of Web Based Information Systems: Users' Informing Criteria". Issues in Informing Science and Information Technology (inglise). 7: 297–309. DOI:10.28945/1207. ISSN 1547-5840.
- ↑ Jin, Zishuo; Ye, Feng; Nedjah, Nadia; Zhang, Xuejie (1. november 2024). "A comparative study of various recommendation algorithms based on E-commerce big data". Electronic Commerce Research and Applications. 68: 101461. DOI:10.1016/j.elerap.2024.101461. ISSN 1567-4223.