Eigenfactor hätte schon viel früher verfügbar sein können / müssen. Das was Google als eigenen Ranking-Algorithmus präsentiert, ist nichts anderes als das Zitier-/und Rankingverfahren wissenschaftlicher Journale. Mit Eigenfactor gibt’s das alles für Journals (die im Thomson’s Journal Citation Reports (JCR) gelistet sind), und auch digital.

Wie schaut der Algorithmus nun genau aus? Eigenfactor nennt folgende Faktoren:

• sämtliche Zitate werden berücksichtigt
• Preis einer Zeitschrift wird eingerechnet (Preis-Leistungs-Verhältnis)
• Zu den Verweisen werden nicht nur Verweise aus anderen Journalen gezählt, sondern auch aus PhD-Arbeiten, anderen wissenschaftlichen und nicht-wissenschaftlichen Quellen
• berücksichtigt den unterschiedlich hohen Grad an Vernetzung, der zwischen einzelnen Wissenschaftsdisziplinen vorherrschen kann
• Eigenfaktor berücksichtigt einen 5-Jahres-Zeitraum für die Betrachtung von Zitate

Eigenfactor bietet Top-10 Listen für die wichtigsten Disziplinen an, eine erweiterbare Suche und eine Art Mapping-Dienst, welcher die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Disziplinen anzeigt, aber auch gleichzeitig die wichtigsten Publikationsdaten beisteuert.

Alternativen für die Suche nach wissenschaftlichem Content sind ScienceHack, BioMed Search und Scholarpedia.

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Eine Suchmaschine mit interessanten Ansätzen, aber noch im Beta-Status, ist Wetmount. Bei Wetmount handelte es sich um eine Art visuelle Suche oder Suchunterstützung: eine Art Balken gibt über die Entfernung von der Mitte an, wie nah / weit ein Treffer vom Idealwert abweicht. Damit reduziert sich die Optik der Trefferausgabe ganz erheblich.

Derzeit sind Audio-, Bild- und Videodateien durchsuchbar, allerdings erst nach vorheriger Anmeldung.

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Heute möchte ich wieder einmal einen Suchdienst der exotischen Sorte vorstellen: die Data-Sheet Search Engine. Diese Suchmaschine bietet etwas sehr Eigenwilliges, nämlich die Suche nach Daten in Spreadsheets. Die Suchoberfläche ist sehr simpel gehalten, und auch das Ergebnis ist puristisch: eine Liste an Treffern (was hätten wir sonst erwartet?).

Die Spreadsheets kommen alle als pdf daher, d.h. sie sind wirkliche Datenblätter, und können nicht mit Excel oder anderen Spreadsheet-Anwendungen weiterverarbeitet werden. Klickt man auf die jeweilige Treffer-Überschrift, beginnt der automatische Download des pdf.

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Der Suchmaschinen-Technologie Provider Hakia bietet nun eine Möglichkeit, wie jede/r selbst eine eigene semantische Suchmaschine erstellen kann. Dass eine semantische Suche kein Kinderspiel ist (mehr zu Semantic Web hier…), beweist das seit langem angekündigte, stets als “Google-Killer” präsentierte Powerset-Projekt, welches einfach nicht aus den Startlöchern kommt.

Was macht Hakia also anders als die semantische Konkurrenz? Zunächst bietet Hakia offene Schnittstellen an, welche zum Bau eigener Suchdienste genützt werden können. Die dahinter liegende Technologie arbeitet auf der Basis von Vergleichen und Ähnlichkeiten. Dazu verwendet Hakia dann ein (vom Suchdienst-Betreiber mit-erstelltes) Verzeichnis von relevanten Webseiten.

Ein weiteres Feature sind diverse Abstracting- und Kategorisierungs-Tools.

In gewisser Weise bietet auch Swicki eine Möglichkeit, semantische Information in eine Suche zu packen.

Eine Mischung aus Suchmaschine und Community bietet Similarr: jede Suchanfrage kann vom Suchenden oder der Community kommentiert bzw. beantwortet werden.

Die Idee hinter dieser ungewöhnlichen Funktion ist es, Leute mit ähnlichen Interessen zusammenzubringen. Interessen werden über die Suchanfragen definiert.

Um eigene Kommentare und Anfragen an die Community nachlesen zu können, ist es notwendig, sich zu registrieren, um eine Übersicht zu erhalten.

Mit Twing lassen sich ein Einträge, Foren und Community-Themen suchen, und zwar über eine “konventionelle” Suchmaske. Im Gegensatz zu Google & Co werden alternative Such-Algorithmen zum Einsatz gebracht, die weniger auf externe Links zählen.

Neben der eigentlichen Suchfunktion existiert auch ein weitreichendes Verzeichnis zu Foren.

Die Überschrift ist nicht gerade präzise, aber um das geht es hauptsächlich beim Konzept von YaCy: Daten, die ich über das Suchformular einer Suchmaschine abschicken, sollen privat bleiben. Wie das? Im Gegensatz zu konventionellen Architektur von Google & Co verteilt YaCy die Menge der indexierten Seiten auf viele einzelne Teilnehmer, die YaCy auf ihren Rechnern installiert haben.

Gerade im Bereich der Forschung & Entwicklung sind Suchmaschinen ein heimlicher Spion: über Suchanfragen können so Richtung und Elemente eines Forschungsvorhabens systematisch verfolgt und ausgemacht werden. Das Gleiche gilt natürlich auch für private Daten. Auch dem immer wieder gehörten Argument, Google sei in der Lage, die Börsen zu beherrschen, weil es über derart viele Daten verfügt, die Trends und Informationen beinhalten, die ausschlaggebend für die Bewertung von Wertpapieren sind, ist Einiges abzugewinnen.

YaCy hingegen ist eine Suchmaschine, die lokal von vielen Nutzern installiert wird und dann gemeinsam (will heißen: der Index wird allen zur Verfügung gestellt) genutzt. Die Anfrage selbst ist im YaCy Verbund stets privat.

Alles in allem ein sehr interessantes Projekt aus Deutschland!

Die pdf-Suchmaschine, die ich entdeckt habe, ist zwar recht nett - sprich bekomme als Ergebnis immer nur pdf-Dokumente, aber so toll ist sie nun auch nicht:

• Daten werden aus einem Topf generiert, nämlich Google
• im Hintergrund gehen irgendwelche Popups auf (was ich sehr selten bei Suchdiensten vorfinde!)
• eine Advanced Search gibt es nicht

Überhaupt scheint die Seite ein wenig “überoptimiert” worden zu sein. Man muss sich nur die Links am unteren Ende der Seite anschauen. Sie zeigen alle auf die gleiche Seite. Nun, auch das muss manchmal sein: eine Nicht-Empfehlung. Ansonsten bei Google die Suche auf pdf-Dokumente einschränken: Suchbegriff(e) und “filetype:pdf” eingeben.

Es gibt im Web eine ganze Reihe an Quellen, die mir eine Antwort auf die Frage “Wie mache ich …” geben können. Über die sogenannten How-To-Video-Portale habe ich schon mehrfach berichtet: 5mins, SuTree, SchoolTube, Good-Tutorials, LecturesShare, Video-Lectures, TV-Lessons, …

Nun gibt es aber auch eine nette Suchmaschine, die sich mit genau dieser Fragestellung beschäftigt: HowDoYa. Das Schöne daran ist nicht nur ihr schlichter Stil, sondern auch mehrere vortreffliche Funktionen:

• automatisches Vorschlagen von Suchbegriffen
• eine übersichtliche Darstellung der Suchergebnisse
• ein Clustering von Begriffen zu “what”, “who”, “how” und “where”

Die Suchmaschine ist in englischer Sprache, und daher hierzulande nur bedingt für ein breites Publikum geeignet. Für den Such-Profi allerdings eine interessante Wahl. Ganz nebenbei: ich suchte nach “how to make a good cappuccino coffee” und erhielt zahlreiche Treffer. Ob ich den Kaffee danach aber per Anleitung oder aus eigenem Können heraus gemacht und genossen habe, das verrate ich aber nicht!

Und hier wieder eine kleine Zusammenfassung von Artikeln, die zum Thema Web 2.0 erschienen sind:

• Flussdiagramme im Browser erstellen
• Persony: Web-Conferencing
• Videos synchronisieren mit Omnisio
• Grou.ps: interessantes Team-Werkzeug
• Coolspotters: Was tragen Stars?
• Shoplette: ein Shopping-Network
• Woopra: aktuelle Web-Analytics
• PetPop, die Hunde-Community