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Juni 5, 2015
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3:45 PM Uhr
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APB E023
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Englisch
Summary
Die Suche nach dem Wetterbericht für den morgigen Tag an einem
bestimmten Ort ist ein Beispiel für eine klassische AdHoc-Suche. Dem
Nutzer fällt es recht leicht die entsprechende Anfrage zu formulieren
und er hat eine recht konkrete Vorstellung wie das Ergebnis seiner
Anfrage strukturiert sein wird. Es gibt zahlreiche ähnliche Anfragen,
die heutige Web-Suchmaschinen zuverlässig zu bedienen wissen. Anders
verhält es sich, wenn ein Nutzer nicht genau weiß, wie er sein
Informationsbedürfnis formulieren soll, welcher Art die zu erwartende
Antwort ist, ob die Ergebnismenge vollständig sein wird oder er nicht in
der Lage ist eine relevante Antwort auszuwählen, da er mit der Domäne,
in der er sucht - bspw. aufgrund ihrer Komplexität - nicht genügend
vertraut ist. In diesem Fall spricht man von einem komplexen
Informationsbedürfnis, bei dem explorative Suchverfahren unterstützen
können. Typische Beispiele hierfür sind komplexe Informationsrecherchen
von Journalisten, Anwälten aber auch die Patent- oder
Technologierecherche in Unternehmen, sowie die Mediensuche in Verlagen
und Agenturen. Solche Rechercheaufgaben erfordern eine Reihe von
Zwischenschritten wie Analyse, Synthese, Evaluierung, Entdeckung und
Planung von Informationen, bevor das eigentliche Informationsbedürfnis
erfüllt, bzw. die Recherche abgeschlossen ist. Im Rahmen des Vortrages
werden aktuelle Forschungsarbeiten im Bereich explorativer Such- und
Organisationsprozesse motiviert und Methoden und Softwarewerkzeuge
vorgestellt, die komplexe Rechercheprozesse unterstützen können.
Vita
Prof. Andreas Nürnberger befasst sich in seinen Forschungen insbesondere
mit Frage der interaktiven Informationssuche. Seine Arbeiten liegen
dabei im Schnittbereich des Information Retrieval, der Mensch-Maschine
Interaktion und des Maschinellen Lernens. Prof. Nürnberger hat an der TU
Braunschweig Informatik mit Nebenfach Betriebswirtschaft studiert und an
der Fakultät für Informatik der Otto-von-Guericke Universität (OVGU)
Magdeburg im Bereich der Datenanalyse (Computational Intelligence)
promoviert. Anschließend wechselte er als "Postdoc" an die University of
California in Berkeley, an der er für zwei Jahre im Bereich
intelligenter Informationssysteme in der Arbeitsgruppe von Prof. Lotfi
Zadeh forschte. 2003 kam er auf eine Juniorprofessor an die OVGU zurück
und etablierte, u.a. mit Fördermitteln aus dem Emmy Noether-Programm der
DFG, eine eigene Forschungsgruppe im Bereich des Information Retrieval.
2007 wurde er auf den Lehrstuhl für "Data & Knowledge Engineering" berufen.
