{"id":8004,"date":"2018-06-01T18:07:30","date_gmt":"2018-06-01T16:07:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=8004"},"modified":"2022-12-06T12:49:48","modified_gmt":"2022-12-06T11:49:48","slug":"interpreting-search-engine-rankings","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/interpreting-search-engine-rankings\/","title":{"rendered":"Wie kommen Suchmaschinenrankings zustande?"},"content":{"rendered":"
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Ausgabe: 02\/2018<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Maschinelles Lernen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Wie kommen Suchmaschinenrankings zustande?<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Entscheidungen werden immer h\u00e4ufiger von Algorithmen getroffen, zum Beispiel in der Medizin, der Automobilindustrie oder im Handel. Das zeigt, wie sehr sich die Leistungsf\u00e4higkeit komplexer Modelle des maschinellen Lernens mittlerweile verbessert hat. Auch die meisten modernen Suchmaschinen sind auf maschinelles Lernen angewiesen, damit jeder Nutzer wirklich die Informationen erh\u00e4lt, nach denen er sucht. Maschinelles Lernen erm\u00f6glicht es, die Suchergebnisse je nach Nutzerinteresse in eine individuelle Rangfolge zu bringen. Dabei werden verschiedene Faktoren ber\u00fccksichtigt: zum Beispiel eine Vielzahl von Signalen, die auf Informationen in den Dokumenten basieren, die Relevanz der Dokumente und das Nutzerverhalten. \nDas ist sehr komplex und nicht mehr nachvollziehbar, Modelle der Entscheidungsfindung sind dann eine Art Black Box. Der Nutzer versteht auch nicht ansatzweise, wie das Ergebnis zustande kommt. Wenn also ein Algorithmus Informationen gewichtet, um Vorhersagen, Klassifizierungen und Ranglisten zu erstellen, dann kommt der Transparenz eine besondere Bedeutung zu, um m\u00f6gliche Diskriminierungen im Auge zu haben und das Vertrauen in das System durch Interpretierbarkeit zu st\u00e4rken. Interpretierbarkeit hei\u00dft hier, das Ergebnis f\u00fcr jeden verst\u00e4ndlich erkl\u00e4ren zu k\u00f6nnen. <\/p>\n

Aber wie kann Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit hergestellt werden? In letzter Zeit wird immer intensiver daran geforscht, wie ein maschinelles Lernsystem die Erkl\u00e4rungen gleich mitliefern kann, zum Beispiel bei der Klassifizierung von Bildern und Texten, bei maschinellen \u00dcbersetzungen sowie bei Empfehlungssystemen. Bislang fehlen Untersuchungen im Bereich der Web-Suche, also bei der Suche nach komplexen Inhalten. Die f\u00fcr den maschinellen Lernprozess erforderlichen gro\u00dfen Datenmengen und komplexen Modelle erschweren die Erkl\u00e4rbarkeit der Ergebnisse. Am L3S arbeitet Prof. Dr. Avishek Anand mit seinem Team daran, die Fundamente f\u00fcr die Interpretierbarkeit der Web-Suche zu legen, und hat daf\u00fcr einen Amazon Research Award erhalten.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Prof. Dr. Avishek Anand<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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anand@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Avishek Anand ist Juniorprofessor an der Leibniz Universit\u00e4t Hannover und Mitglied des Forschungszentrums L3S. Er befasst sich mit Fragen von Information-Retrieval und Web-Suche: Wie k\u00f6nnen wir Entscheidungen erkl\u00e4ren, die durch Suchmaschinen getroffen wurden? Wie k\u00f6nnen wir zeitbezogene Informationen einbinden, um das Suchergebnis zu verbessern?<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Issue: 02\/2018 Maschinelles Lernen Interpreting Search Engine Rankings Today algorithmic decision making is prevalent in several fields including medicine, automobiles and retail. On one hand, this is testament to the ever improving performance and capabilities of complex machine learning models. Most of the modern search engines also heavily rely on machine learning to make it […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":8005,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,90],"class_list":["post-8004","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2018-02"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-27 00:26:09","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8004","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8004"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8004\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8005"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8004"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8004"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8004"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}