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Die vorliegende Bachelorarbeit hat die Entwicklung eines Veranstaltungskonzepts zum Ziel, welches zur Vermittlung von Suchmaschinenkompetenz an Nutzer Öffentlicher Bibliotheken verwendet werden kann. Ausgangsbasis dafür ist die Annahme, dass Suchmaschinenkompetenz als Teil von Informationskompetenz zu sehen ist und somit ins Aufgabenspektrum Öffentlicher Bibliotheken fällt. Im Verlauf der Arbeit wird Klingenbergs Referenzrahmen Informationskompetenz vorgestellt und Suchmaschinenkompetenz in selbigem verortet. Neben Theorie zur Schulungskonzeption werden suchmaschinentechnische Grundlagen erörtert, die zur Vermittlung von Suchmaschinenkompetenz vonnöten sind. Das Schulungsgrobkonzept umfasst drei Schulungen auf dem Referenzrahmen Informationskompetenz entnommenen Niveaustufen: A, B2 und C1, also Viertklässler, Zehntklässler und Erwachsene. Das Grobkonzept ist universell gestaltet und kann auch von kleinen Öffentlichen Bibliotheken mit geringem Veranstaltungsetat umgesetzt werden.
Analysing the systematics of search engine autocompletion functions by means of data mining methods
(2017)
In the internet era, the information that can be found about politicians online can influence
events such as the results of elections. Research has shown that biased search rankings can
shift the voting preferences of undecided voters. This shows the importance of studying
online search behaviour, especially in the pre-elections phase, when search results can
have a particular influence on the future political scene of a country.
This master thesis aimed to study the behaviour of online search engines in a period before
the German federal election in 2017. The aim was to ascertain if there is any pattern to be
found in the auto-suggestions for searches related to politicians.
In order to gather data for this experiment, a crawler browsed search engine web pages,
input a name and a surname of a politician, and saved that together with all autosuggestions
from the search engine. The autosuggestions were prepared for the analysis and
divided into semantic groups with the help of clustering algorithms.
Different statistical methods, such as correlation analysis, regression analysis, and clustering
were used to identify patterns in the data. The research showed that there are
no particularly strong patterns in the autosuggestions for searches related to politician’s
names. Only moderate dependence was found between gender and personal topics, and
showed that a higher amount of personal information autosuggestions correspond more
to female politicians.