Home Internet Next Generation Information Access – NGIA

Next Generation Information Access – NGIA

86

Dit is de term die de laatste weken rond gaat op internet. De essentie is dat we inmiddels weten dat het zoeken naar informatie niet alleen kan worden gefaciliteerd door een opsomming van een aantal “documentgerichte” 10 “blauwe links”.
Door de toename van informatie uit verschillende bronnen zien we door de bomen het bos niet meer. Wanneer je zoekt op een bepaalde term (of het nu op internet is of binnen uw bedrijfsmuren) dan vind je een lijst met webpagina’s en documenten.
Er is totaal geen verband zichtbaar tussen die resultaten.

Leuk als je op zoek bent naar een specifiek document, maar totaal onbruikbaar als je op zoek bent naar informatie en inzicht. Stephen Arnold heeft daarom de aanduiding “Next Generation Information Access” (NGIA) in het leven geroepen. Het gaat daarbij dus niet om het vinden van documenten, maar om het verkrijgen van inzicht. De achtergrondinformatie kan vervolgens via de gepresenteerde “objecten” worden benaderd. Dit kan op zich dan weer best een “document” zijn.

Een voorbeeld:

NGIA

Deze visualisatie komt van France24.com: “Paris attacks: Tracing Shadowy Terrorist Links” Via visualities van zoekresultaten (objecten) en relaties (metadata en semantiek) is een voor een mens begrijpbaar netwerk inzichtelijk te maken. Het kost geen moeite om te bepalen wat “belangrijk” is.

Wanneer je zoekt op “Hayat boumeddiene” op Google krijg je het volgende:

NGIA

Artikelen en plaatjes.
Dit geeft een flink verschil aan tussen de informatie die kan worden ontleend aan een opsomming van pagina’s van websites en de visualisatie van diezelfde informatie.

Toch kan verband ook inzichtelijk worden gemaakt met “text mining” of “clustering”. Zie hier het voorbeeld van Clusty op een zoekopdracht “Hayat boumeddiene”:

NGIA

Of een zoekopdracht naar “paris charlie hebdo”

NGIA

We zien hierboven een weergave van concepten die een relatie hebben met een simpele zoekopdracht met enkele woorden.
Zoektechnologie wijst ons op deze manier op relaties die wij nooit hadden kunnen zien als we alleen de 10 zoekresultaten hadden bekeken. De gepresenteerd “clusters” van gerelateerde concepten kunnen vervolgens weer worden gebruikt om de relaties te exploreren of om specifieker te zoeken.

Het punt dat hier wordt gemaakt is dat wij mensen meer worden geholpen door het visueel maken van relaties tussen stukjes informatie in plaats van te worden gewezen op pagina’s en documenten die de termen bevatten die wij voeden aan een zoekmachine.

Wat hiervoor nodig is? Textmining, Entity Recognition en een search engine. Vervolgens een creatieve geest die de rauwe resultaatgegevens zinvol presentabel kan maken.
Toepassingen binnen de bedrijfsmuren zijn risico-analyse, marketing intelligence, customer care etc.

Meer informatie hierover kan worden gevonden in de monoloog van Stephen Arnold op http://xenky.com/cyberosint/. En nee… ik heb hierbij geen commerciële betrokkenheid :).

Let wel: De meeste organisaties zijn al geholpen bij een oplossing die de terugvindbaarheid van documenten en gegevens in verschillende systemen “überhaupt” mogelijk maakt.

 

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Vul alstublieft uw commentaar in!
Vul hier uw naam in