Interactive Information Retrieval

Philipp Mayr

Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften
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Philipp Mayr

Information Retrieval (IR) befasst sich mit der Informationssuche in digitalen Dokumentenbeständen, wie z.B. klassischen Literaturdatenbanken oder auch komplexen Faktendatenbanken. Ein wichtiges Ziel der IR-Forschung ist es, Modelle zu entwickeln, um die Rate an relevanten Treffern einer Suche zu optimieren und den Nutzer bei seinen Recherchebedürfnissen besser zu unterstützen (Recommendation).

GESIS forscht aktiv im Bereich des IR, speziell in der Anwendung bibliometrischer Verfahren, der Netzwerkanalyse, automatischer Klassifikation und der Retrieval-Evaluation. Die forschungsnahen Erkenntnisse münden in Dienste für die GESIS-eigenen Informationsportale. Neben Methoden zur allgemeinen Unterstützung des Suchenden, wie z.B. interaktive Suchterm-Vorschläge, ist ein aktueller Schwerpunkt, domänenspezifische IR-Dienste zu entwickeln, die speziell Sozialwissenschaftlern zu Gute kommen. Mit Hilfe der bei GESIS entwickelten Verfahren können z.B. Kernzeitschriften der Sozialwissenschaften und zentrale Akteure der sozialwissenschaftlichen Community ermittelt und diese Informationen für eine gezielte Suchunterstützung genutzt werden. Der Forschungsschwerpunkt im Bereich Interactive Information Retrieval (IIR) liegt auf der Untersuchung des Informationsverhaltens sozialwissenschaftlicher Nutzer, aus den daraus ableitbaren fachspezifischen Recommender- und Rankingmodellen, deren visuelle und interaktive Umsetzung auf der Benutzungsoberfläche sowie auf der der Evaluation dieser interaktiven Retrievaldienste. Hierzu werden neben dem Einsatz von bewährten Evaluationsverfahren neuartige Metriken und Logging-Konzepte für eine automatisierte Evaluierung von Rechercheerfolg auf Basis des Interaktionsverhaltens von Nutzenden entwickelt.

Eine integrierte Suche über unterschiedliche sozialwissenschaftliche Datenbestände, wie z.B. Literaturnachweise, Studienbeschreibungen, Forschungsprojekte und Institutionen, hinweg ist eine der zentralen Herausforderungen für das Forschungsgebiet Information Retrieval bei GESIS.

Publikationen

  • Hienert, Daniel, and Peter Mutschke. 2016. "A Usefulness-based Approach for Measuring the Local and Global Effect of IIR Services." InCHIIR '16 Proceedings of the 2016 ACM on Conference on Human Information Interaction and Retrieval , 153-162. New York: ACM.http://dx.doi.org/10.1145/2854946.2854962.
  • Mutschke, Peter, and Philipp Mayr. 2015. "Science Models for Search: A Study on Combining Scholarly Information Retrieval and Scientometrics." Scientometrics 102 (3): 2323–2345. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s11192-014-1485-2.
  • Hienert, Daniel, Wilko van Hoek, Alina Weber, and Dagmar Kern. 2015. "WHOSE – A Tool for Whole-Session Analysis in IIR." InAdvances in Information Retrieval: 37th European Conference on IR Research, ECIR 2015, Vienna, Austria, March 29 - April 2, 2015. Proceedings, Lecture Notes in Computer Science 9022, 172-183. http://arxiv.org/abs/1504.06961.
  • Kern, Dagmar, and Brigitte Mathiak. 2015. "Are there any Differences in Data Set Retrieval compared to well-known Literature Retrieval?." In Research and Advanced Technology for Digital Libraries : 19th International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, TPDL 2015, Poznań, Poland, September 14-18, 2015, Proceedings, Lecture Notes in Computer Science 9316, 197-208.
  • Dulisch, Nadine, Andreas Oskar Kempf, and Philipp Schaer. 2015. "Query Expansion for Survey Question Retrieval in the Social Sciences." In Research and Advanced Technology for Digital Libraries : 19th International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, TPDL 2015, Poznań, Poland, September 14-18, 2015.
  • Lüke, Thomas, Philipp Schaer, and Philipp Mayr. 2012. "Improving retrieval results with discipline-specific query expansion." In Theory and practice of digital libraries : second international conference ; proceedings ; TPDL 2012, Paphos, Cyprus, September 23 - 27, 2012, edited by Panayiotis Zaphiris, Georg Buchanan, Edie Rasmussen, and Fernando Loizides, Lecture notes in computer science 7489, 408-413. Berlin: Springer.
  • Mutschke, Peter, Philipp Mayr, Philipp Schaer, and York Sure-Vetter. 2011. "Science models as value-added services for scholarly information systems." Scientometrics 89 (1) 349-364. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s11192-011-0430-x.