דירה חדשה ל'מסע אל המידע' - דה מרקר קפה

החל מהיום - פוסטים חדשים יפורסמו בכתובת החדשה של הבלוג בדה מרקר קפה:
http://infojourney.cafe.themarker.com
להתראות בכתובת החדשה:), אמיר.

נקודת המפגש בין מנועי חיפוש למדיה חברתית: חיפוש בזמן אמת

Image: jscreationzs / FreeDigitalPhotos.net

ליועץ המדיה הדיגיטלית Norm Elrod יש תובנה מעניינת: בפוסט תחת הכותרת 'תן למדיה החברתית לעזור ל-SEO שלך' הוא טוען שהחיפוש מת ומה שמחליף אותו הוא המדיה החברתית - רשתות כמו פייסבוק, כלי מיקרו-בלוגינג כמו טוויטר וכלים דומים.

הצעתו של אלרוד פשוטה - להשתמש במדיה החברתית כמקור להמלצות לגבי מילות חיפוש (keywords). אלרוד לא מציע את הגישה הזו כמידען, אלא כמומחה לשיווק באינטרנט שמציע למקדמי אתרים 'לצוד' מילות חיפוש שיהפכו את האתרים שהם מקדמים למבוקשים יותר בתוצאות החיפוש.

בפוסט אחר, פוסט אורח ב-Search Engine Watch, אלרוד מתאר פאנל מומחים בנושא המפגש בין טכנולוגיות חיפוש והמדיה החברתית. לטענת המומחים, המפגש הזה משנה את כללי עולם המידע מהיסוד. מבט מהיר מגלה את המגמות הבאות:

• גוגל מתאימה את תוצאות החיפוש בהתאמה אישית למחפש (פרסונליזציה)
  
• מנועי חיפוש מציעים מידע בזמן אמת ממדיות כמו פייסבוק וטוויטר בתוך עמוד התוצאות (SERP - Search Engine Results Page), והם משפרים את הערכת המקורות האלה
• משווקים צריכים להפיק תוכן שימשוך משתמשים במדיה חברתית
• בתחום החיפוש בזמן אמת, מנוע גוגל אוהב תוכן חדש משולב בתוכן ממדיה חברתית
• החיפוש בזמן אמת משנה את עמוד תוצאות החיפוש בגוגל
• בין היתר, גוגל בודק את הסמכות, המשמעות והעדכניות של התוכן מהרשת החברתית לפני שהוא מכליל תוכן זה בתוצאות
• המסקנה למשווקים היא להתאים את תוכן ה'ציוץ' שלהם בטוויטר למילות מפתח בכותרת שהם רוצים ליצור אליה קישור ולתזמן את ה'ציוצים' בצורה חכמה.

מגמות בתחום המידענות לפי כנס Online Information 2009

אחד המקורות הטובים ביותר להתעדכנות במגמות החמות בתחום המידענות הוא כנס Online Information שהתקיים בדצמבר 2009 בלונדון. סיכום מעולה של FreePint מאפשר הצצה לרשימה חלקית אך מעניינת של התפתחויות בענף:
המדיה החברתית מגיעה לדרגת התפתחות גבוהה - לדעת רבים, מעורבות במדיה זו היא חובה עבור תחרותיות של ארגונים מודרניים. המדיה החברתית כבר משפיעה על פונקציות פנימיות של ארגונים, כמו תקשורת ודיווח. ארגונים מחפשים מודלים להחזר על ההשקעה, לכללי מדיניות של מדיה חברתית ולמיטב הפרקטיקות למימוש מדיה זו. בארצות הברית אפילו ספריות עושות שימוש ממצה ביישומי מחשוב חברתיים. יחד עם זאת, היכולת לחקור מידע מתוך המחשב האישי מאיימת לדעת רבים על עצם קיום הספריות בעשורים הבאים.
המדיה החברתית מעודדת סוג אחר של מנהיגות בארגונים. זוהי מנהיגות אשר מכבדת את עוצמת העובדים והלקוחות גם יחד, מגלמת שיתוף, מטפחת סקרנות וצניעות, מעניקה מקום מרכזי לפתיחות וסולחת לכשלונות.
למדיה החברתית יש השפעה עמוקה על צורות חשיבה. טוויטר לדוגמא, מאלץ את המשתמשים ה'רציניים' לשדר רץ מידע בעל ערך רב. עולמות כמו ניהול תוכן ארגוני (ECM) עדיין לא הסתגלו למדיה החברתית.
ה-Semantic Web מתבגר - מומחי מידע מתחילים לנצל את הקישוריות בין נתונים שונים עם זיקה סמנטית, למרות שהתועלת המסחרית עדיין לא ברורה לכולם. כך למשל, יש הטוענים שהרשת הסמנטית תיצור מודל חדש של עיתונות מקוונת בתשלום. עיתונים מתחילים לעשות שימוש אוטומטית ביכולות הסמנטיות כדי ליצור metadata לנתונים שלהם (העיתון Il Sole 24 Ore באיטליה למשל). הדבר גורם לקוראים להיחשף ליותר מידע ולכן להקליק על יותר מודעות.
שינוי באופי העבודה של מומחי מידע - על פי חלק מההרצאות, גם מומחי המידע צריכים להשתנות. עליהם לבחון דרכי פעולה חדשות, להיות מוחצנים, אופטימיים וסקרנים יותר ולהיות מסוגלים יותר לשאת אי ודאות וללמוד תוך כדי עשייה.

להורדת הדוח המלא של FreePint לחץ כאן.

קווים מנחים לשאילתת חיפוש מוצלחת

Image: Michelle Meiklejohn / FreeDigitalPhotos.net

שאילתת חיפוש מוצלחת היא אחד מגורמי המפתח לאיתור מידע איכותי. כמה קווים מנחים יכולים לעזור:
1. בנה את השאילתא לאחר שברורים לך מה מטרת החיפוש ומהות המידע שאתה מחפש
2. לפני בניית השאילתא - חשוב על הדרכים השונות שבהם אנשים יכולים להתייחס אל נושא החיפוש והגדר ביטויי מפתח או מילות מפתח בהתאם
3. אתר מילים ששייכות לחיפוש וסנן החוצה את אלה שאינן מתאימות; נסה חלופות שונות
4. כדי לגבש חלופות טובות, עליך לזהות מילים נרדפות (שימוש בתזאורוס) ולשקול לעשות שימוש באוצרות מילים שהוכנו על ידי מומחים למיפוי התחום - controlled vocabulary
5. דע איזה מקור לבחור - מנוע חיפוש, אתר אינדקס, פורטל, מדריך או אתר אחר
6. למד כיצד משתמשים באופרטורים בוליאניים (כמו AND, OR) ובאופציות truncation ו-wildcards (כמו ?)
7. למד את החיפוש המתקדם ובמידת הצורך עשה שימוש בחיפוש זה ובמירב ביטויי\מילות החיפוש
8. דע מתי להשתמש בביטוי חיפוש שלם ב-" ".
9. מצה את היכולת לעדכן את השאילתות בהתאם לתוצאות החיפוש שאתה מקבל.
10. הצטייד בהרבה סבלנות ונחישות.

מקורות: "מידענות בקצות אצבעותיך", Graduate Information Literacy Module
קובץ שימושי להורדה מאוניברסיטת ברקלי

התהליך המידעני - ההצעה שלי

בתהליך המידענות קיימות לא מעט גישות - מה-big6 ועד ה-21st century information fluency. אני מבקש להציע גישה מקיפה ומכוונת תוצאות, שמאפשרת להפיק מידע טוב יותר ברוב חיפושי המידע המורכבים - הממוחשבים והלא-ממחושבים.

אני מציע ליישם את השלבים הבאים:

מטרה -> הגדרת המידע -> מיפוי מקורות -> איתור -> הערכה -> ארגון -> הצגה -> לקחים

נפרט את השאלות שצריכות להנחות כל שלב:

1. הגדרת מטרה: להגדיר את המטרה \ הבעיה \ התוצאה הרצויה - מה אני מנסה להשיג, עבור אלו אנשים, מתי, לאיזה צורך ובאיזה הקשר?

2. הגדרת המידע: איזה מידע יכול להשיג את המטרה? מהו ההיקף האופטימלי ביותר שיכול לענות על הצורך בלי ליצור עומס מידע? מה אני יודע כבר על הנושא? מה אני מעוניין לדעת?

3. מיפוי מקורות: מהם המקומות המתאימים ביותר למצוא את המידע הזה?

4. איתור: מה הדרך האפקטיבית ביותר להגיע למידע הזה (טכניקות חיפוש, שאילתות, מילות מפתח וכד')?

5. הערכה: מה למדתי? מהו המידע שמצאתי ומהי האיכות שלו ושל המקורות?

6. ארגון: מהי הדרך האפקטיבית ביותר לארגן, לעדכן ולסנתז את המידע לכדי פתרון מידע מגובש ואתי?

7. הצגה: למי צריך להציג את פתרון המידע, מתי, באיזו צורה ובאיזה ערוץ - ואיך לעשות זאת?

8. לקחים: האם, באיזו מידה ואיך נפתרה בעיית המידע? מהי האיכות של התהליך שבוצע ושל המידע עצמו ומהם הלקחים למשימות הבאות?

נתונים, מידע וידע

לפי תפיסתם של מדעני מידע רבים, שימושי לחשוב על מידע כחלק מהסדרה נתונים -> מידע -> ידע. בסדרה הזו יש הגיון בהגדרות הבאות:

נתונים: גירויים של החושים שמישהו שם לב אליהם (רעש -> תשומת לב -> נתונים)
מידע: נתונים בעלי מבנה ומשמעות (נתונים -> מבנה -> מידע)
ידע: מידע ניתן לשימוש שנוצר בתהליך חברתי-תרבותי של פרשנות (מידע -> פרשנות -> ידע)

לדוגמא:
יש הרבה גירויים חושיים מסביבי, אבל תשומת הלב שלי מתמקדת בשני גופים שנעים למטה. בשלב זה, יש לי נתונים - שני גופים בתנועה.

מייד אחר כך, אני מייחס משמעות לנתונים האלה: אני מעניק להם מבנה בכך שאני ממיין אותם לקטגוריות קיימות - הנה איש, הנה אישה, זה רחוב. עכשיו יש לי מידע \ משמעות: אני רואה איש ואישה הולכים ברחוב.

האם אני יכול לעשות משהו עם המידע הזה? האם אכפת לי ממנו? כנראה שלא. אם כן אכפת לי, אני יכול לפרש את המידע הזה לאור פיסות מידע אחרות כדי ליצור איזו שהיא תמונה בתוך הקשר מסוים - תמונה שאני אחרים יכולים לראות בה היגיון ולהשתמש בה.

נניח שאנחנו מחכים לזוג שיבוא לבקר אותנו. אני מתמקד בגבר ובאישה, אבל לא יכול לראות את הפנים שלהם. אני קורא לאשתי מהחדר השני, ושואל אותה - 'את יכולה לראות מי אלה שם? אלה דנה וערן?' - היא אומרת: 'כן, זה הם'. אני מסתכל שוב ואומר - 'כן, את צודקת, בואי נתקשר אליהם ונעזור להם למצוא את הדירה שלנו'. יצרנו פריט שימושי של ידע באמצעות תהליך חברתי.

בסיכומו של דבר, זו הסדרה:
רעש (גירויים חושיים בסביבה)
=> תשומת לב => נתונים (שני גופים בתנועה)
=> מבנה => מידע (איש ואישה הולכים ברחוב)
=> פרשנות חברתית-תרבותית => ידע (דנה וערן באים לבקר אותנו וצריכים אולי עזרה במציאת הדירה שלנו).