Upload
miro-pusnik
View
1.658
Download
3
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Citation preview
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i SPLETNI ISKALNIKI IN KNJIŽNICE – POGLED V (BLIŽNJO) PRIHODNOST
PREDSTAVITEV DOSEGLJIVA NA
http://www.ctk.uni-lj.si/users/pusnik/iskalniki-knjiznice.ppt
Miro Pušnik, [email protected]
01 2003445
Tematski večeri v CTK-ju, 2007
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i PRIMER 1: ODPRTI KOP NA RTV SLOVENIJA
RTV Slovenija z različnimi metodami umetne inteligence indeksira podnapise k svojim oddajam.
Na tak način so zvočni oz. video zapisi indeksirani v "celotnem besedilu" in dosegljivi skozi spletne iskalnike.
Bistvo te prosojnice: RTVSLO želi v čim večjem obsegu svoje vsebine ponuditi skozi Google oz. Najdi.si etc…
Razlogi za to???
http://www.rtvslo.si/odprtikop/
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i PRIMER 2: ORTOKON – POŠAST IZ ORDOVICIJA
Primer iz prakse: - prva izbira vira informacij Google - druga izbira vira informacij Najdi.si - zadetki iz Wikipedije na vrhu v obeh primerih
URL naslov slovenske Wikipedije je…URL naslov angleške Wikipedije je…
Tipičen primer informacijskega problema, ki so ga v obdobju klasičnih knjižnic pred razvojem svetovnega spleta reševali knjižničarji.
Katalog knjižnice ni bil uporabljen, ker ni bil dosegljiv skozi iskalnike oz. zapisi niso bili pri vrhu v rezultatu.
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KAKO DELUJEJO SPLETNI ISKALNIKI
Spletni roboti oz. pajki (spider) – neprenehoma krožijo po spletnih strežnikih in berejo spletne dokumente ter jih po posebnih metodah indeksirajo v posebno bazo podatkov.
Baza podatkov – na poseben način strukturirana zbirka podatkov, ki jih uvaža spletni robot. Po teh podatkih išče uporabnik, na osnovi teh podatkov iskalnik z uporabo različnih metod ocenjuje stopnjo ustreznosti.
Uporabniški vmesnik: iskalni obrazec z različnimi iskalnimi možnostmi, funkcionalnimi dodatki etc…
Nekateri podatki so pajkom težje dosegljivi – skriti splet, deep seek, hidden web
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i NAJPOGOSTEJŠI NAČINI ZA UVRŠČANJE DOKUMENTOV PRI VRHU SEZNAMA REZULTATOV
Niz ukazov META – ukazi v glavi dokumentu HTML, ki robotom na standardiziran način opredeljujejo vsebino izbranega dokumenta dokumenta.
Ukaz TITLE – ukazi v glavi dokumenta.
Število spletnih povezav na izbrani dokument – WIF metoda, ki jo uporabljata Google in Najdi.si.
Search Engine Optimatization SEO: prilagoditev spletnega dokumenta na tak način, da nastopa čim više v seznamu zadetkov ob izbrani iskalni strategiji.
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i PRIMER: METODA MONTE CARLO
Iskalna strategija v iskalniku Google:
Monte Carlo simulacija
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i PRIMER: METODA MONTE CARLO 1
Iskalna strategija v iskalniku Google:
Monte Carlo simulacija
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i SEO: Wikipedija oz. COBISS/OPAC
Wikipedija<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /><meta name="keywords" content="Monte Carlo simulacija,1950-ih,Drugi
svjetski rat,Elektronika,John von Neumann,Monako,Neutron,Nuklearno oružje,Računalo,SAD,Stanislav Ulam" />
<title>Monte Carlo simulacija - Wikipedija</title></head>
COBISS/OPAC<html><head> <title>COBISS/OPAC</title><META HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html;
charset=Windows-1250"><meta http-equiv="refresh" content="870; URL=http://www.cobiss.si/"></head>
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i "SPREMENJENE RAZMERE"
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i "SPREMENJENE RAZMERE"
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KAKO MORAMO KNJIŽNIČARJI RAVNATI GLEDE NA PREJ OMENJENE PODATKE
Prepovedati uporabo interneta v knjižnicah?
Ukiniti neposlušne uporabnike?
Ukiniti digitalne knjižnice?
Prisiliti uporabnike, da se prilagodijo knjižničarjem?
Uporabnikom vendarle omogočiti, da z uporabo njim prijaznih iskalnih postopkov pridejo do knjižničnih gradiv!
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KAJ PREDSTAVLJA GOOGLE
Google kot velika tržnica z informacijami. Knjižnice predstavljajo le določen del celotne ponudbe in imajo hudo konkurenco.
Universal search.
Kdo je na tem trgu trenutno najbolj uspešen? - Wikipedija - UGC - založbe (Google Scholar)
Temeljna predpostavka: večina uporabnikov za iskanje informacij uporablja spletne iskalnike. - ponudimo vsebine skozi spletne iskalnike - pomen SEO
Spletni iskalniki kot kompleksna bibliografska orodja.
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i SPLETNI ISKALNIKI IN OPAC - PRIMERI
COBISS/OPAC
WebPAC Knjižnice Filozofske fakulteta Sveučilišta v Zagrebu
Google Books
Funkcionalne povezave med Google Books ter katalogi knjigarn in posameznih knjižnic.
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KATALOGIZACIJA V PRIHODNOSTI
Katalogizacija gradiva je velik strošek za knjižnice.
Vprašanja smiselnosti katalogizacije na sedanji način – veliko dela in stroškov za zelo malo uporabo – primer UDK.
Orodja za avtomatizirano indeksiranje tekstovnih oblik v meta podatke – podatkovno rudarjenje, razpoznavanje vzorcev… - ekstrakcija metapodatkov - harvesterji
Katalogizatorji imajo možnost soustvarjanja takih projektov.
Kdo bo vir metapodatkov v prihodnosti? - založbe - avtorji - uporabniki (mnenja oz. kritike posameznih del) - katalogizatorji
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KATALOGIZACIJA V PRIHODNOSTI – MOŽNI
SCENARIJI
1. scenarij OPAC-i – REPOZITORIJI KNJIŽNIC – GOOGLE
2. scenarij OPAC-i V KONZORCIJ OPAC-ev – OCLC WC - GOOGLE
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KATALOGIZACIJA V PRIHODNOSTI – MOŽNI
SCENARIJI 1
3. scenarij OPAC-i – REPOZITORIJI KNJIŽNIC – OCLC WC - GOOGLE
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KATALOGIZACIJA V PRIHODNOSTI – MOŽNI
SCENARIJI 2
4. scenarij OPAC-i NEPOSREDNO V SPLETNE ISKALNIKE
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i KATALOGIZACIJA V PRIHODNOSTI – MOŽNI
SCENARIJI 3
5. scenarij OPAC-i – OCLC WC ZA TISKANO GRADIVO - GOOGLE, REPOZITORIJ KNJIŽNIC NEPOSREDNO V GOOGLE
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i VLOGA KNJIŽNIČNIH KATALOGOV V PRIHODNOSTI
Manjša vloga za uporabnike – zakaj?
Navidezna integracija z ostalimi viri informacij.
Pomen kontroliranih polj v OPAC-ih – geslovniki…
Uporabniški vmesniki OPAC-ov ter strukturirana polja lahko služijo kot zgled za iskalna orodja pri vpostavljanju naprednejših iskalnih obrazcev – primer Google Scholar, Google Books…
Možnosti knjižnic: - izpostavljanje knjižničnih katalogov pri izboljšavah rezultatov - ločevanje korpusov knjižničnega gradiva od ostalih dokumentov - OPAC-i kot tarče spletnega povezovanja iz drugih okolij Pomembno pa je, da uporabnikom ponudimo kakovostno storitev pri dostopu do gradiva.
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i AKADEMSKI SPLETNI ISKALNIKI
Google Scholar, SCIRUS…
Prednosti in pomankljivosti.
V izbranem okolju lahko uporabnikom omogočimo udobno okolje pri uporabi Google Scholarja: - povezovanje z OPAC-om - oddaljeni dostop - povezovanje z celotnimi besedili - open URL
Cen
traln
a t
eh
niš
ka k
nj ižn
i ca U
niv
erz
e v
Lju
bl jan
i ZAKLJUČEK - POGLED V PRIHODNOST
Googlezon koalicija – vendarle pomembna vloga knjižničarjev.
Po nekaterih predvidevanjih do leta 2014 ne bo več tiskanih časnikov.
Digitalizacija arhivov – pomembna vloga knjižnic, ne pa v luči današnje predstavitve primarna.
Google – velika priložnost knjižnic za promocijo vseh vrst gradiva.
Kompleksno, več funkcionalno bibliografsko orodje, kjer bodo poleg knjižnic nastopali še uporabniki, založbe etc…
NIKOLI NISO BILI ČASI ZA KNJIŽNIČARSTVO TAKO UGODNI KOT DANES, VENDAR KNJIŽNIČARJI NIKOLI
DOSEDAJ NISMO IMELI KONKURENCE.