„Wir sollten die Köpfe der Leute crawlen ..."
Heute existierende Suchmaschinen werden den Nutzerwünschen nur in Ansätzen gerecht. Sie müssen im kommenden Jahrzehnt gewaltige Sprünge nach vorne tun, um persönlich relevante Ergebnisse zu finden, ohne die Privatsphäre ihrer Kunden zu missachten.
- Steffan Heuer
Heutige Suchmaschinen werden den Nutzerwünschen nur in Ansätzen gerecht und müssen im kommenden Jahrzehnt gewaltige Sprünge nach vorne tun, um sinnvollere und persönlich relevantere Ergebnisse zu finden, ohne die Privatsphäre ihrer Kunden zu missachten. Das war das einhellige Eingeständnis von Vertretern der drei Großen der Branche – Google, Yahoo und Microsoft. Sie diskutierten auf der Jahrestagung der American Association fort the Advancement of Science in San Francisco die „Suche im Jahr 2017“ mit weiteren Experten.
Bei der Suche von heute fehlt der Kontext in drei Dimensionen, bemängelte Susan Dumais von Microsoft Research. „Da klaffen Riesenlücken zwischen dem kleinen Eingabefeld und einer langen Liste von Kram als Ergebnis.“ Gute Suchmaschinen müssen den Nutzerkontext verstehen, also ob eine Einzelperson oder eine Gruppe nach etwas sucht, ob die Suche kurz- oder langfristig angelegt ist, und ob die Suche implizit oder explizit erfolgt.
Zweitens ist der Kontext der Domäne wichtig, also ob innerhalb eines Dokumentes, in seinen Metadaten oder im Beziehungsgeflecht mehrerer Dateien oder einer ganzen Organisation gesucht wird, also eine Netzanalyse angestellt wird. Drittens ist der Kontext der Aufgabe von Bedeutung, die ein Nutzer lösen will: die Beantwortung einer einzelnen Frage oder ein anhaltender Lernprozess, ob die Ergebnisse mit anderen geteilt werden sollen. Ebenso wichtig ist, unter welchen Umständen die Suche erfolgt: zu welcher Tageszeit, an welchem Standort, und wo genau – am Schreibtisch, im Auto oder von einem mobilen Gerät.
Microsoft arbeitet ebenso wie die anderen großen Suchmarken an einer besseren Personalisierung der Ergebnisse, sodass die Suchmaschine sich erinnert, wonach jemand bereits gesucht hat und welche Ergebnisse angesichts der Vorgeschichte und Interessen wirklichen Neuigkeitswert besitzen. Als Beispiele nannte Dumais das Programm PSearch, das die Festplatte eines Nutzers indiziert, daraus Rückschlüsse auf künftige Suchinteressen anstellt und die Ergebnisse dementsprechend neu ordnet. Ein weiterer Prototyp aus Microsofts Labor ist Phlat, das Desktop-Suchergebnisse mit mehreren Schichten Metadaten ergänzt, sowie der Communitybar, der andere Nutzer in die Suche mit einbezieht.
