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. See on infoteaduses mõiste, mis on eristatav raamatukogundusest ja kujutab endast iseseisvat uurimisvaldkonda.[2]
Eesti Keele Instituut (EKI) annab sõna relevantne tähenduseks asjakohane, sisuliselt sobiv, täpne või oluline.[3]
Relevantsuse määratlemine võib olla keeruline, kuna see on sageli subjektiivne hinnang, mis põhineb inimese teadmistel ja probleemi olemusel. Relevantsus on kombinatsioon infovajadusest (information need) ja sellest, kuidas saadud informatsiooni tajutakse ja kasutatakse. Relevantsuse mõistmine tähendab enamat kui ainult dokumentide ja kasutajate vajaduste vastavus, see on oma 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 uurimused näitavad, kuidas tehnoloogia arenedes muutub ka viis, kuidas infot otsitakse ja kasutatakse, ning kuidas toimub otsustamine, milline info on oluline.[5]
Teadvustamine ja fookuse muutus (1977–2003)
[muuda | muuda lähteteksti]Perioodil 1977 kuni 2003 tegelesid teadlased nagu Mizzaro ja Saracevic informatsiooni asjakohasuse mõiste laiendamisega, rõhutades, et konkreetne kontekst mõjutab informatsiooni tajumist ja kasutamist.. Uuringud näitasid, et informatsiooni kasutusolukord võib olla sama oluline kui informatsioon ise. Saracevic (2012)[2] ning Mizzaro (1997)[4] rõhutasid, et erinevad olukorrad mõjutavad informatsiooni asjakohasust, liikudes kitsast vaatlemisest laiema konteksti mõistmise poole, et paremini aru saada, mis teeb info erinevates olukordades kasulikuks.
Tehnoloogia ja kasutaja suhte uurimine (2000–)
[muuda | muuda lähteteksti]21. sajandi algusest alates on infoteaduste uurimissuunad laienenud seoses tehnoloogia ja kasutaja vaheliste suhete uurimisega. Interneti ja semantilise veebi areng on teinud võimalikuks, et süsteemid suudavad aru saada info tähendusest ja vastata täpsemalt kasutajate vajadustele. Süsteemid ei piirdu ainult andmete esitamisega, vaid ka nende tähenduse mõistmisega, et pakkuda tulemusi, mis on tihedamalt seotud kasutaja konkreetsete vajaduste ja kontekstiga.[6]
Teooriad
[muuda | muuda lähteteksti]Enamik uurijaid leiab, et relevantsuse mõiste ning selle uurimise, hindamise ja selgitamise vajadus sai alguse automatiseeritud infootsingu (IR) süsteemide kasutuselevõtust.[6]
Tefko Saracevici subjektiivne vaade
[muuda | muuda lähteteksti]Tefko Saracevic, kelle uurimustööd on mõjutanud infoteaduse arengut, on rõhutanud, et informatsiooni relevantsus sõltub inimese enda teadmistest ja kogemustest. Saracevici subjektiivne vaate kohaselt võivad erinevad kasutajad tõlgendada sama informatsiooni erinevalt, olenevalt sellest, mida nad juba teavad või mida nad vajavad.[7]
Algoritmiline ehk süsteemipõhine relevantsus
[muuda | muuda lähteteksti]Algoritmilist asjakohasust peetakse objektiivseks lähenemiseks, kus süsteemid pakuvad tulemusi, eeldades, et need vastavad kasutaja vajadustele ilma eelarvamusteta. Siiski ei ole algoritmid eksimatud ega täiesti neutraalsed, peegeldades arendajate valikuid, eeldusi või kultuurilisi väärtushinnanguid, mis võivad mõjutada otsingutulemuste kvaliteeti ja usaldusväärsust.[7][8]
Algoritmide abil relevantsuse määramisel kasutatakse mitmeid tehnikaid: märksõnade sagedus, konteksti analüüs, kasutajate varasem otsikäitumine. Neid tegureid kohandatakse ja täiustatakse pidevalt, et parandada otsingutulemuste täpsust ja kasulikkust.[9]
Kasutajapõhine relevantsus
[muuda | muuda lähteteksti]Kasutajapõhine asjakohasus viitab informatsiooni tähtsusele konkreetse kasutaja jaoks, erinevad kasutajad võivad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt. See kontseptsioon rõhutab, et relevantsuse hindamine on subjektiivne ja sõltub kasutaja teadmistest, vajadustest ning kontekstist. Tegurid, mis aitavad kasutajatel teadlikke otsuseid teha, on info usaldusväärsus, maine ja loetavus[8] Erinevad inimesed võivad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt – mis ühele inimesele oluline, ei pruugi seda olla teisele.
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 kasutatakse seda suurtes otsingumootorites, mis arvestavad veebilehtede omavahelisi linke, et määrata veebilehtede asjakohasust, usaldusväärsust ja mõjukust internetis. Samuti kasutatakse personaliseeritud otsinguid, kus süsteemid kohandavad tulemusi vastavalt kasutaja varasematele otsingutele ja käitumisele, et pakkuda asjakohasemaid tulemusi.[10]
E-kaubandus
[muuda | muuda lähteteksti]E-kaubanduse platvormid rakendavad keerulisi soovitusalgoritme, mis on loodud selleks, et pakkuda kasutajatele personaliseeritud toote soovitusi, suurendades sellega nii kliendirahulolu kui ka müüki. Need algoritmid analüüsivad kasutajate varasemat ostuajalugu ja veebilehel tehtud sirvimisi, et tuvastada mustrid ja eelistused. See võimaldab süsteemidel ennustada, millised tooted võiksid konkreetsele kasutajale huvi pakkuda. Täiendavalt kasutatakse ka demograafilisi andmeid ja kasutajate tagasisidet, et täpsustada soovitusi veelgi.[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.
- ↑ 2,0 2,1 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.
- ↑ 4,0 4,1 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.
- ↑ 6,0 6,1 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.
- ↑ 7,0 7,1 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.
- ↑ 8,0 8,1 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.