w. kovács Ágnes: praktikus fogások a webes tájékoztatásban
Post on 06-Jul-2015
859 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
Praktikus fogások a webes tájékoztatásbanW. Kovács Ágnes – wildgica.hu
Könyvek nélküli könyvtár – Tájékoztatás elektronikus forrásokbólMagyar Információbrókerek Egyesülete, 2014. 11. 13.
Tartalom
• internetes tájékoztatás: hozzáállás és valóság• lehetséges problémák a webes tartalommal• infobróker gyakorlat: néhány példa internetes
keresésre, egyéb forrásokról érintőlegesen
Hozzáállás
• gyakori az elbizakodottság, vagy a lenézés a webes kereséssel kapcsolatban(a könyvtárosképzésben is hiánycikk)
• a webes keresés a könyvtáros és az infobróker legnagyobb „konkurense” („majd a titkárnő a Google-ben megkeresi”)
Valóság
• sok dolog megvan az interneten, de nem mindig könnyű megtalálni Google-ben sem
• webes képzések használóknak a könyvtárban• gyakran könyvtárosoknak sem készség a webes keresés
– sokan elsőként papírhoz nyúlnak• használók preferenciája:
1. személyes, 2. webes, 3. egyéb források• könyvtár kínálata:
1. nyomtatott, 2. személyes, 3. webes források
Problémák a webes tartalommal
• változatos hitelességi szint (Gyakori kérdések oldal...?)
• gyorsan változó tartalom – pl. fél évvel ezelőtti anyag már nincs feltétlenül fent a weben (Internet Archive, Archive-hu...)
• filter bubble – korábbi kereséseinket, geolokációnkat alapul véve kimaradhatnak, vagy más sorrendbe kerülhetnek találatok (körte, mint gyümölcs vs. villanykörte)
Problémák a webes tartalommal
• felszíni web: egyszerű kereséssel elérhető (indexelt) tartalom
• mély web:
– pl. Internet Archive,TinEye
– fizetős adatbázisok
– nem indexelhetőformátumok (pl.audio, kép, videó,flash)
– regisztrációt igénylőtartalmak
1. példa: Fan Club
• cél: kreatív ügynökség számára• feladat: képkeresés• amit tudunk:
– szeméremszőrzetek láthatók a képen– valamelyik ARC plakátkiállításra készült
1. példa: Fan Club
• 1. Google keresés: fanklub arc plakát• képkeresésnél: kikapcsolni a korhatáros
találatok szűrését – nem volt találat• szöveges keresésnél második találat: a 3. ARC
pályázatról bejegyzés az arcmagazin.hu oldalon; releváns információ – Támogatói különdíj: Boomerang: 63. Fan club (Ferencz Zoltán Zéró)
1. példa: Fan Club
• 2. Google keresés: Ferencz Zoltán Zéró fanclub• képkeresésnél – nem volt találat• szöveges keresésnél ötödik találat: az archive-hu.com
oldalon a fenti bejegyzés archivált változata (Internet Archiveból is elérhető, de azt „nem dobta” a Google)
• releváns információ: a jelenlegi ARC weboldalon nincsen galéria, az archivált változatban van!(a 3. ARC kiállítás mappája)
1. példa: Fan Club
• a kép közvetlen linkje nem csak az Archive-hu oldalról érhető el, hanem a jelenlegi weboldalukról is; a galériák tartalmát nem törölték a szerverről, csak nincsen rájuk mutató link közölve az oldalon
1. példa: Fan Club
• elég kicsiben találtam meg a képet: hogyan lehetne nagyobban megszerezni?
• a kicsi kép linkjét a tineye.com oldalra beillesztettem (TinEye: nem kulcsszó alapján keres, hanem linkelünk/feltöltünk egy létező képet, s pillanatokon belül megtudjuk, hol szerepelt már a neten, illetve milyen módosított változatai vannak)
• 4 találatot kaptam, melyből kettő nagyobb volt, mint ami az ARC weboldalán található
2. példa: Ápolóképzés
• cél: az ügyfél közép-európai országokból hívna ápolókat, vagy Magyarországon képeztetné őket
• feladat: magyarországi, lengyel, cseh, stb. országok képzőintézményeinek tanterveit megszerezni
2. példa: Ápolóképzés
• Felsőoktatási Felvételi Tájékoztató átböngészése (offline)
• Felvi weboldalának átnézése• Google keresés: a fenti forrásokból gyűjtott
információk alapján az intézményekre, karokra
2. példa: Ápolóképzés
• néhány tanterv megszerzése ETR-be / Neptunba való belépést kívánt
• segítségkérés felsőoktatásban tanuló / tanító ismerősöktől
2. példa: Ápolóképzés
• hogy találjunk kompetens ismerőst?– 1. Facebook keresés: kik tanultak pl. a PTE-n– a találatoknál szempont, hogy olyan emberek
kerültek a találati lista elejére, akik a közvetlen környezetemben vannak – de ezt akár előre be is lehet állítani, sok más szempont mellett
2. példa: Ápolóképzés
– 2. Twitteren nyilvánosan kiírtam, hogy pl. ki tanul a PTE-n jelenleg? – amennyiben valamelyik követőmtől pozitív válasz érkezett, úgy felvettem vele privátban a kapcsolatot
• ellenőriztem, hogy a védett felületekről letöltött anyagok felhasználására van-e bármilyen korlátozás
• a kapott anyagok fordítása, táblázatba rendezése
3. példa: Sonny Bono
• cél+feladat: Sonny Bono egy zenéjét tartalmazó időjárás-jelentést megkeresni videón
• az ügyfél a YouTube-on nem találta meg• amit tudunk:
– Sonny Bono– sárga kisautó– “baromi régi időjárás-jelentés”
3. példa: Sonny Bono
• számomra semmit sem mond Sonny Bono neve, sem a sárga kisautó
• ha valami “baromi régi”, akkor minimum ’70-es éveknek kell lennie – ebből következően retro…
• YouTube-on keresés: retro időjárás-jelentés• első találat a keresett videó
3. példa: Sonny Bono
• a videó leírásában sehol sem szerepel Sonny Bono neve
• keresésnél időnként hasznos, ha keveset vagy pontatlanul tudunk – az átlag felhasználók fejével gondolkozunk
• az ügyfél azért nem találta, mert túl sokat tudott – taxonómiát használt folkszonómia “helyett”
• releváns találatokat kaphatunk akár szándékos elgépeléssel is (pl. hibásan írjuk az akkumulátor szót)
4. példa: Vadháló
• cél: külföldi gyártó alapanyag értékesítése magyar tulajdonú, vadhálót gyártó vállalkozásoknak
• feladat: hosszú és rövid céglista készítése; utóbbi interjúkkal
• megadott cégméretre szűkítve
4. példa: Vadháló
• Google keresés: vadháló / vadháló gyártó / vadháló gyártás
• sok-sok találat átböngészése – a csak forgalmazók, és az elavult oldalak kizárva
• céginformációs adatbázisban (pl. PartnerControl marketing adatbázisa) nem lehet vadhálóra keresni, mert a kifejezés túl részletes (pl. kerítésgyártásra lehetne)
4. példa: Vadháló
• a pontos cégadatok (pl. forgalom) megszerzéséhez már térítéses adatbázis
• adott esetben telefonos ellenőrzés volt szükséges (nem volt egyértelmű pl. hogy vadhálót is gyárt-e vagy csak kerítést adott cég)
• a megrendelő angolra fordítva, táblázatba rendezve megkapta a 17 tételes hosszú listát
Összegezve
• az infobróker egyik legfontosabb eszköze a webes keresés
• általában vegyes forrásfelhasználás (pl. nyomtatott forrás, web, telefon)
• mély web használata – pl. webes archívumok, képkereső szolgáltatások, jelszóval védett tartalmak
• közösségi-hálózat, mikroblog-szolgáltatás• folkszonómia is a taxonómia mellett
top related