Uveďte, co je relevance, relevantní informace, jaké druhy relevance rozeznáváme? Co je pertinence a co ovlivňuje její stanovení?

Relevance

Model relevance podle S.Mizzara (Mizzaro, 1997)

Pro informační vědu a vyhledávání informací je relevance klíčový pojem. Obecně můžeme relevanci definovat jako stav, kdy jsou v informačním systému nalezeny informace, které odpovídají zadanému dotazu. [1] Relevance tedy znamená vhodnost a významnost informace vzhledem k danému účelu. Je to vztah významnosti mezi dokumentem a člověkem, který hledá informace. Nejrelevantnější jsou poté ty informace, které se nejvíce blíží informační potřebě nebo otázce, kterou si člověk klade. Vztah relevance je také mezi spojovanými informacemi a je záležitostí tvořeného kontextu, který je poté více smysluplný a kompaktní nebo se naopak rozpadá v nespojité střípky. [2]

Dle definice TDKIV je potom relevantní informace ta informace, která je formálně nebo věcně shodná s dotazem zadaným uživatelem v přirozeném či selekčním jazyku. Formální relevance je shoda formulace rešeršního dotazu se selekčními údaji dokumentu, věcná relevance je shoda obsahu informačního dotazu s obsahem vyhledaného dokumentu. Ke zjišťování relevance se používají koeficienty úplnosti a přesnosti. [3]

Podle S. Mizzara je relevance vztah mezi dvěma entitami ze dvou skupin.

Do první skupiny řadí:

  • dokument (fyzickou entitu, kterou uživatel obdrží)
  • zástupce (reprezentaci dokumentu ve formě bibliografického záznamu)
  • informaci (to, co uživatel při čtení dokumentu získá)

Do druhé skupiny řadí:

  • problém (to, co uživatel potřebuje vyřešit)
  • informační potřebu (reprezentace problému v mysli uživatele)
  • požadavek (reprezentace informační potřeby v přirozeném jazyce uživatele)
  • dotaz (ztvárnění informační potřeby v systémovém jazyce informačního systému; tj. v databázi či vyhledávači)

Relevanci pak můžeme vnímat jako vztah mezi dvěma prvky z první a druhé skupiny: například relevanci mezi dokumentem a požadavkem, relevanci mezi informací, kterou uživatel získá a svou informační potřebou a podobně. [1]

Relevanční zpětná vazba

V rámci relevance se můžeme také setkat s pojmem relevanční zpětná vazba (ang. relevance feedback), která se využívá v informačních systémech. Dle definice TDKIV se jedná o vztah mezi výsledkem vyhledání a nově formulovaným rešeršním dotazem, který lze využít pro ladění rešerše a nové formulace rešeršního dotazu. Tím lze zvýšit úplnost, popř. přesnost rešerše. [4]

Využití v informačních systémech:

  • Related/similar articles – na základě dokumentů, které si uživatel vybere, jsou mu nabídnuty podobné dokumenty.
  • Learning to rank – systémy se učí řadit na základě dat z předchozích dotazů (co uživatelé v dané situaci považují za relevantní – vyjádřeno kliknutím/zobrazením).

Druhy relevance

Relevance - průniky (autor: Adéla Jarolímková Rešeršní strategie pro vědu a výzkum)
  • Formální relevance (také jako systémová) je shoda formulace rešeršního dotazu se selekčními údaji dokumentu. V rámci ní informační systémy posuzují relevanci v závislosti na modelu vyhledávání, který používají (booleovský x vektorový x pravděpodobností). Toto řazení dle relevance je typické pro webové vyhledávače a discovery systémy (v některých případech se vyskytuje i v "tradičních" informačních systémech).
  • Věcná (obsahová) relevance je shoda obsahu informačního dotazu s obsahem vyhledaného dokumentu. Ke zjišťování relevance se používají koeficienty úplnosti a přesnosti. [5]

Druhy relevance podle Saracevice

Tefko Saracevic definuje relevanci jako vztah mezi informací či informačním objektem a kontextem (informační potřeba, dotaz, úkol, záměr, téma atd.). Také se dá říct, že je to míra příbuznosti.

  • Systémová/algoritmická relevance: vztah mezi dotazem a informací/informačním objektem.
  • Tematická/věcná relevance: vztah mezi tématem vyjádřeným v dotazu a tématem pokrytým informací/informačním objektem.
  • Kognitivní relevance/pertinence: vztah mezi stavem znalostí uživatele a informací/informačním objektem.
  • Situační relevance/přínosnost: vztah mezi situací, úkolem či problémem a vyhledaným či existujícím informačním objektem. Hodnotí se podle přínosnosti pro rozhodování, řešení problému, snižování míry nejistoty apod.
  • Afektivní/motivační relevance: vztah mezi záměry, cíli, emocemi a motivací uživatele a vyhledaným či existujícím informačním objektem. Hodnotí se podle míry spokojenosti uživatele a dosažení úspěchu. [6]

Druhy relevance podle Huang & Soergel

Dalším typem relevance je relevance podle Xiaoli Huang a Dagobert Soergel.

Ti ji dělí na:

  • Relevance-as-is („jak stojí a leží“): smysluplný vztah mezi informačním objektem a informační potřebou (součásti informační potřeby: téma, uživatel, problém, situace).
  • Relevance-as-determined: výsledek posouzení relevance-as-is posuzujícím (člověk nebo systém), který je založený na reprezentacích informačního objektu a informační potřeby. [6]

Pertinence

Pertinentní informace je informace, která vyhovuje subjektivním požadavkům uživatele na obsah informace nebo dokumentu. [7] Jinými slovy se dá také říct, že pertinence popisuje stav, kdy jsou v informačním systému nalezeny informace, které odpovídají informační potřebě uživatele (tj. to, co uživatel ve skutečnosti potřeboval). [1]

Mezi takový příklad patří:

  • Tematičnost (topicality):do jaké míry obsah dokumentu odpovídá tématu.
  • Spolehlivost (reliability): do jaké míry je obsah dokumentu vnímán jako pravdivý, přesný a spolehlivý.
  • Pochopitelnost (understandability): do jaké míry je obsah uživateli srozumitelný.
  • Novost (novelty): do jaké míry přináší uživateli nové informace.
  • Rozsah (scope): do jaké šíře a hloubky je téma zpracováno. [6]

Metriky používané při evaluaci rešeršních systémů

Můžeme se také setkat s metrikami pro evaluaci rešeršních systémů, mezi které patří například:

  • P@k: přesnost v rámci množiny prvních k výsledků (kolik výsledků z k je relevantních).
  • R-precision: přesnost po načtení dokumentů R, kde R je počet relevantních dokumentů pro dané téma. Odpadá důraz na přesné pořadí vyhledaných relevantních. Přesnost je definována jako část získaných dokumentů, které jsou skutečně relevantní pro dané téma dotazu.
  • Cumulative Gain nebo Discounted Cumulative Gain: využití při hodnocení efektivity webových vyhledávačů. Cumulative Gain - Posuzuje se jak moc jsou výsledky vyhledávání relevantní (to posuzují experti a výsledkům přisuzují váhu). [6]

Odkazy

Reference

  1. 1,0 1,1 1,2 BOLDIŠ, Petr. Pořádání informací a znalostí na internetu: analýza a trendy [online]. Verze 1.0. Praha [cit. 2022-01-31]. Dostupné z: http://uisk.ff.cuni.cz/wp-content/uploads/sites/62/2016/01/Po%C5%99%C3%A1d%C3%A1n%C3%AD-informac%C3%AD-a-znalost%C3%AD-na-internetu-anal%C3%BDza-a-trendy_Boldi%C5%A1.pdf
  2. TULINKSÁ, Hana. Aktuálnost a relevance. KISK: kurz práce s informacemi [online]. [cit. 2022-01-31]. Dostupné z: https://kisk.phil.muni.cz/kpi/hodnoceni-kvality-informaci/aktualnost-a-relevance
  3. JONÁK, Zdeněk. Relevantní informace. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2022-01-31]. Dostupné z: https://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000000488&local_base=KTD.
  4. ŠVEJDA, Jan. Relevanční zpětná vazba. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2022-01-31]. Dostupné z: https://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000001865&local_base=KTD.
  5. JONÁK, Zdeněk. Relevantní informace. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2021-08-19]. Dostupné z: https://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000000488&local_base=KTD.
  6. 6,0 6,1 6,2 6,3 JAROLÍMKOVÁ, Adéla. Rešeršní strategie pro vědu a výzkum - Relevance. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2022-01-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=5716
  7. JONÁK, Zdeněk. Pertinentní informace. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2021-08-19]. Dostupné z: https://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000000483&local_base=KTD.

Doporučená literatura

  • PAPÍK, Richard. Strategie vyhledávání informací a elektronické informační zdroje. V Tribunu EU vyd. 1. Brno: Tribun EU, 2011. [6], 169 s. ISBN 978-80-7399-338-2.
  • RECHTOŘÍK, Jaroslav. Jak zpracovat rešerši. Ostrava: Státní vědecká knihovna, 1987. 23 s. Metodické listy / St. věd. knihovna v Ostravě; č. 27/1987.
  • TKAČÍKOVÁ, Daniela. Nástroje pro účinné vyhledávání informací [CD-ROM]. 1. vyd. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita, 2010. Požadavky na systém: Adobe Acrobat Reader. ISBN 978-80-248-2156-6. Dostupné také z: http://dspace.vsb.cz/dspace/bitstream/10084/78275/1/nastroje-pro-ucinne-vyhledavani-tkacikova.pdf.
  • PIÁČEK, Jiří. Úvod do práce s elektronickými informačními zdroji: terminologie, typologie, rešerše, databáze, knihovny [CD-ROM]. 1. vydání. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci, 2014. Skripta. ISBN 978-80-244-4108-5.
  • KAPOUN, Pavel. Informační zdroje. Vyd. 1. Ostrava: Ostravská univerzita v Ostravě, Pedagogická fakulta, katedra informačních a komunikačních technologií, 2013. 77 s. ISBN 978-80-7464-400-9.

Související články

Klíčová slova

relevance, relevantní informace, druhy relevance, pertinence