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

Řádek 30: Řádek 30:
  
 
==Metriky používané při evaluaci rešeršních systémů==
 
==Metriky používané při evaluaci rešeršních systémů==
 +
P@k: přesnost v rámci množiny prvních k výsledků (kolik výsledků z k je relevantních). Obvykle 10ti.
 +
R-precision: je nutné vědět, kolik dokumentů celkem je relevantních k danému dotazu (R), pak se spočítá, kolik výsledků je relevantních mezi prvními R výsledky
 +
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)
  
 
==Odkazy==
 
==Odkazy==

Verze z 31. 1. 2022, 13:28

Stránka ve výstavbě
Inkwell icon - Noun Project 2512.svg Na této stránce se právě pracuje. Prosím needitujte tuto stránku, dokud na ní zůstává tato šablona. Předejdete tak editačnímu konfliktu. Jestliže uběhla od poslední editace doba alespoň dvou dnů, neváhejte tuto šablonu odstranit. Inkwell icon - Noun Project 2512.svg


Druhy relevance

Relevance - průniky (autor: Adéla Jarolímková Rešeršní strategie pro vědu a výzkum)

Relevantní informace je informace, která je formálně nebo věcně shodné s dotazem zadaným uživatelem v přirozeném či selekčním jazyku.

  • Formální relevance 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 vekterový x pravděpodobností).
  • Věcná (obsahová) relevance je shoda obsahu informačního dotazu s obsahem vyhledaného dokumentu. Ke zjišťování relevance se používají koeficienty (míry) úplnosti a přesnosti. [1]

Druhy relevance podle Saracevice

Podle Saraceviceho je relevance vztah mezi informací či informačním objektem a kontextem (informační potřeba, dotaz, úkol, záměr, téma …). Také se dá říct, že je to míra příbuznosti.

  • Systémová/algoritmická relevance: vztah mezi dotazem a informací/informačním objektem.
  • Tématická/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. [2]

Kritéria pertinence

Pertinentní informace je pak informace, které vyhovují subjektivním požadavkům uživatele na obsah informace nebo dokumentu. [3] Pertinence, neboli uživatelská relevance má dle různých výzkumů až několik desítek kritérií.

Mezi takový příklad patří:

  • Tématičnost (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. [2]

Metriky používané při evaluaci rešeršních systémů

P@k: přesnost v rámci množiny prvních k výsledků (kolik výsledků z k je relevantních). Obvykle 10ti. R-precision: je nutné vědět, kolik dokumentů celkem je relevantních k danému dotazu (R), pak se spočítá, kolik výsledků je relevantních mezi prvními R výsledky 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)

Odkazy

Reference

  1. 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.
  2. 2,0 2,1 JAROLÍMKOVÁ, Adéla. Rešeršní strategie pro vědu a výzkum - Relevance. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-08-19]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=5716
  3. 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