Die Nadel im Heuhaufen – Recherchen in unbekannten Suchräumen

Wer suchet, der findet, heißt es schon in der Bibel. Doch wo und wie fangen wir die Suche an, wenn wir eine ganz neue »Welt« betreten?

Erkennen Unternehmen in einer immer dynamischer werdenden Umwelt überhaupt frühzeitig aufkommende Trends und Entwicklungen? Veränderungen im bekannten Umfeld sind aufgrund von Erfahrungen und Vernetzungen sicherlich leichter wahrzunehmen. Jedoch wie sieht es mit immer näherkommenden Bedrohungen oder auch Chancen aus ganz neuen, bislang fremden Gebieten aus? Wirken dabei die etablierten Such- und Denkmuster gar wie ein Wahrnehmungsfilter, der Erkenntnisse aus unbekannten Gebieten, sogenannten »weißen Feldern«, eher verhindert als fördert? Vor allem beim Suchen mittels einer Hand voll Schlagwörtern in einer Suchmaschine wie Google, Yahoo oder Bing können wir nicht ausschließen, dass uns die elementarsten Trends oder bahnbrechenden Neuerungen durch die Finger rinnen, nur weil wir nicht wissen, wie wir sie suchen und erkennen müssten.

Digitale Tiefenschärfe: Abgrenzung des Suchraums
Je genauer wir unseren Suchraum definieren, desto klarer können wir ihn gegenüber themenfremden Bereichen abgrenzen und unsere Suchresultate verbessern.

Ein Suchraum lässt sich dabei sowohl auf spezielle Branchen, Produktarten oder Technologien als auch auf Themenaussagen zu Trends/Zukunft, Produktions-/Herstellungsverfahren oder Material spezifizieren.

Themenspezifische Begriffswolke
Charakteristische Begriffswolken helfen dabei, sich im Dickicht der suchraumspezifischen Termini einen breiten Überblick zu verschaffen. Diese Termini lassen sich mit Hilfe von linguistischen Thesauri, Synonymen und Antonymen strukturiert zusammentragen. Ein Beispiel: Für den Suchraum »Zukunft« sind »Aussicht«, »Chance« und »Perspektive« eine Auswahl an typischen Termini in der Begriffswolke. Sie schaffen einen Bedeutungsraum, womit sich einerseits Suchanfragen präzisieren, andererseits auch verwandte Bereiche aufzeigen lassen. Doch aufgepasst: Wer auf diese Weise einen semantischen Suchraum definiert, muss Mehrfachbedeutungen von Termini in der Begriffswolke analysieren, um suchraumfremde bzw. ungewünschte Bedeutungen/Kontexte ausschließen zu können.

Das unsichtbare Netz: themenspezifische Bestimmung von Recherchequellen
Allein mit einer genauen Abgrenzung des Suchraums wird man nicht automatisch auf die relevanten Dokumente stoßen, denn nicht alle Informationen sind auch für eine noch so gefräßige Suchmaschine erreichbar.

Im Internet zugängliche Dokumente-/Informationsquellen lassen sich plakativ in das »visible« und »invisible« Web unterteilen. Der visible Teil des Webs ist relativ leicht per Recherche über gängige Suchmaschinen oder Crawler auffindbar und somit ohne hohen Aufwand zu durchsuchen. Das invisible Web hingegen besteht zum größten Teil aus themenspezifischen Datenbanken und dynamisch generierten Webseiten, die erst durch explizite Anfragen generiert werden und den einfachen Suchmaschinen dadurch verborgen bleiben. Suchende müssen diese spezifischen Quellen identifizieren, um ihre Inhalte in die Recherche einbeziehen zu können. Die Informationsquellen im invisible Web sind oftmals entweder eher marktorientiert wie Frost&Sullivan oder Deutsche Bank Research, oder technologieorientiert wie ScienceDirekt oder FIZ-Technik ausgerichtet. Speziell ihr riesiger Informationsgehalt wird erst durch den Einsatz einer benutzer- und datenbankspezifischen Metasuchmaschine automatisch nutzbar, die eine Vielzahl an themenspezifischen Quellen selbständig durchforstet.

Mit den im Vorfeld erstellten Begriffswolken werden suchraumspezifische Suchstrings mittels logisch in Clustern zusammengefasster Termini erstellt. Mit Hilfe dieser durchsucht schließlich eine Metasuchmaschine die unterschiedlichsten einmal definierten Informationsquellen zielgerichtet und lädt die identifizierten Dokumente automatisch herunter.

Lesezeichen: Dokumentenauswertung mittels Text-Mining
Die Fülle von Dokumenten mit Suchfeldrelevanz macht eine umfassende Analyse und Trenderkennung nahezu unmöglich. Text-Mining-Software erweist sich hier als adäquates Instrument, um Informationen aus der gewaltigen Flut an Dokumenten zu gewinnen. Dabei lassen sich nicht nur statistische Auswertungen über das Auftreten von suchraumtypischen Aussagen, Begriffen oder Experten generieren. Vielmehr können durch den Einsatz der uns schon gut bekannten Suchraumtermini nun genau die Textpassagen aufgezeigt werden, in welchen sich relevante Aussagen befinden. Die extrem kompakte Darstellung befähigt den Suchenden zudem, die gewonnenen Informationen zeiteffizient zu analysieren und zu interpretieren.

Wenn wir also Trends in neuen, unternehmensfremden Gebieten erkennen wollen, müssen wir unsere Suche scharf darauf einstellen. Besonders Anwender im Technologiemanagement können mit den Instrumenten der Begriffswolke, der Metasuchmaschine und des Text-Minings Trends und Entwicklungen speziell in weißen Feldern effizient identifizieren und verfolgen.

Michael Schmitz

Michael Schmitz

Michael Schmitz hat das Institut 2017 verlassen.

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