Individualisierung und mobile Dienste am Beispiel der Medienbranche

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4 Individualisierung von Mediengütern
und nicht relevanten Elemente verglichen. Dadurch können für ein Anfrage/Ergebnis-Paar
vier Prüfkriterien gebildet werden (vgl. Abbildung 4-24).
relevant
nicht
relevant
enthalten nicht enthalten
Treffer (T)
(relevante
empfohlene Inhalte)
Ballast (B)
(nicht-relevante
empfohlene Inhalte)
Nutzen Kosten
Versäumnis (V)
(relevante nichtempfohlene
Inhalte)
Korrekte
Zurückweisung (Z)
(nicht-relevante nichtempfohlene
Inhalte)
Abbildung 4-24: Prüfkriterien für die Individualisierungsqualität
Precision: T
P = =
T + B
Recall:
Fallout:
T
R = =
T + V
Treffer
Anzahl empfohlener Inhalte
Treffer
Anzahl relevanter Inhalte
B
Ballast
F = =
B + Z Anzahl nichtrelevanter Inhalte
Als „richtige Empfehlungen“ werden solche Empfehlungen gewertet, die relevante
Inhalte enthalten (T), oder solche, die keine falschen Inhalte enthalten
(Z). Als falsche Empfehlungen gelten dagegen solche, die entweder unerwünschte
Inhalte enthalten (B) oder erwünschte Inhalte nicht empfehlen (V).
Die Genauigkeit eines Suchsystems kann quantitativ anhand des Quotienten
aus Treffern und der Summe aus Treffern und Ballast berechnet werden. 505 Die
Vollständigkeit des Ergebnisses kann demgegenüber als Quotient aus Treffern
und der Anzahl der insgesamt relevanten Inhalte bestimmt werden. Dabei verhalten
sich Genauigkeit und Vollständigkeit eines Systems üblicherweise gegenläufig.
Die Effektivität eines Systems kann bestimmt werden durch den
Quotienten aus dem Ballast in den Empfehlungen und der Zahl der insgesamt
nicht relevanten Dokumente.
Wie bereits in Abschnitt 4.2 gezeigt wurde, ist die der Individualisierungsqualität
zugrunde liegende Frage, welche Inhalte durch das Regelwerk des Individualisierungssystems
selektiert bzw. vernachlässigt werden, hochgradig von
der jeweils eingesetzten Individualisierungstechnik abhängig. Zwar existieren
bereits in der Literatur vergleichende Untersuchungen der Qualität individualisierter
und nichtindividualisierter Güter, nach Kenntnisstand des Autors existiert
jedoch noch keine Gegenüberstellung der Individualisierungsqualität verschiedener
Techniken. Eine solche Gegenüberstellung wird im folgenden Abschnitt
am Beispiel prototypischer Systemrealisierung für den Internetauftritt der Universität
Göttingen vorgenommen. Insofern davon auszugehen ist, dass unter
den in Abschnitt 4.2 dargelegten Systemvarianten die methodische Distanz
zwischen Selbstselektionssystemen (mit einem hohen Maß an Nutzerinteraktion)
und beobachtungsbasierten Filtern (ohne explizite Nutzerinteraktion) am
Größten ist, wird die weitere Untersuchung aus Umfangsgründen auf eine Gegenüberstellung
dieser beiden Varianten reduziert.
505 Als Referenzwert: Griesbaum/Rittberger/Bekavac (2002) ermitteln für die deutsche Ausgabe der Onlinesuchmaschine
Google einen Präzisionsgrad von knapp 59%.