Search Engine Usability über die Nutzungsqualität von Suchmaschinen

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1 Search Engine Usability über die Nutzungsqualität von Suchmaschinen (Ursula Schulz, FH Hamburg) Abstract: Web Usability konnte sich als Forschungsbereich zunächst nur in wenigen Firmen der Internet-Branche wie z.b. Icon Medialab etablieren. Mit zunehmender Konkurrenz und ersten Pleiten im E-Commerce entsteht die Einsicht oder bittere Erfahrung, dass bunte, multimediale Internetpräsenz nicht alles ist: Die Nutzungsqualität von Websites tritt in den Vordergrund und damit ein neuer Arbeitsmarkt für Informationsarchitekten und HCI- bzw. Usability-Spezialisten. Suchmaschinen sind eine besondere Kategorie von Website. Sie entstehen in einem Spannungsfeld zweier unterschiedlicher Interessen: Mit kommerziellen Websites teilen sie den Wettbewerb um Kunden und die Art der Kunden: den ungeduldigen gelegentlichen Anwender. Mit der akademischen Welt teilen sie das forschende Bemühen um die Optimierung von Features und Funktionen und die déformation professionelle der Informationsexperten. Am einem Beispiel wird deutlich, wie es der richtige Methodenmix ermöglicht, bei der Evaluation der Nutzungsqualität von Suchmaschinen diesen Interessenkonflikt bewusst zu machen, Empathie für die Nöte der Kunden zu entwickeln und allgemeingültige Kriterien zur Entwicklung gebrauchstauglicher Suchmaschinen aufzustellen. Die Untersuchung fand im Rahmen des Projekts Forschung und Forschungsumgebung für Web Usability unter Mitwirkung von Studierenden am Fachbereich Bibliothek und Information der FH Hamburg statt. 1 Evaluation von Suchmaschinen und Search Engine Usability Suchmaschinen waren und sind Gegenstände von Evaluationen. Im Internet, in der Presse, in Fachzeitschriften, in populären Computer- und Warentest-Zeitschriften finden wir sie (z.b. Bager et al., Notess, Search Engines at a glance, Such!, Sullivan, Wolff), und dies sind einige ihrer Benchmarks: Größe der Datenbank, Antwortzeit, Recall/Relevanz Welche Arten von Ressourcen werden nachgewiesen? Wie aufwendig werden sie indexiert? Welche Filter-, Maskierungs- und Konfigurationsmöglichkeiten werden angeboten? Wie aufwendig ist die Präsentation der Suchergebnisse? Wie mag der Rankingalgorithmus aussehen, der hinter der Trefferausgabe steckt? Wie unterscheiden sich die Suchmaschinen in ihrer Reaktion auf Anfrage X oder Y? Anzahl von Dubletten und toten Links Wieviele Experten votieren warum für welche Suchmaschine? Je nach Jargon merkt der Leser: Hier wendet sich ein Suchmaschinen-Freak an Gleichgesinnte bzw. ein Informationsexperte an andere Experten. Wer einmal mit der Sammlung solcher Vergleiche begann, stellt eine Halbwertzeit von Monaten fest; schnell ist eine neue Suchmaschine auf dem Markt, hat sich ein Interface geändert, ein paar Features

2 oder eine Kooperation. Trotzdem werden wir auf dem Laufenden gehalten über die Performanz und Funktionalität verschiedener Suchtools, so wie sie von Experten angewendet und getestet werden. Eines änderte sich allerdings kaum: die Kunden. Umso erstaunlicher ist es, dass wir über die eigentlichen Anwender vergleichsweise wenig wissen. 2 Wo ist das Problem? Evaluationen von Performanz und Funktionalität machen nur theoretische Aussagen über die Qualität von Suchmaschinen: Suchmaschine X ist besser als Suchmaschine Y unter der Voraussetzung, dass sie im Sinne ihrer Entwickler angewendet wird. 1 Aber entspricht diese Prämisse der Realität? Erst in den letzten 3 Jahren gerieten Suchmaschinenanwender in den Mittelpunkt einiger Untersuchungen. Seitdem wissen wir: 71 % der Suchmaschinenanwender erleben bei ihrer Suche erhebliche Frustrationen unabhängig davon, ob sie etwas finden oder nicht. Bei 7% von 566 Testpersonen setzte dieses Gefühl bereits nach 3 Minuten ein. Die durchschnittliche Frustrationsschwelle lag bei 12 Minuten vergeblicher Suche. (Charney) Das ist nicht erstaunlich, wenn man bedenkt, dass Informationsexperten in der Regel davon ausgehen, ihre Kunden müssten ihr Verhalten an Suchtools anpassen, die sie eigentlich für sich selbst entwickeln. Bereits bei dem relativ einfachen Eintippen von Suchtermini in ein Eingabefeld scheitern 3% der Anwender, weil sie sich bei der Eingabe ihrer Suchtermini vertippen. Innerhalb einer Woche wurden bei der Logfile-Analyse der DevEdge Online Site (Netscape) 16 verschiedene Varianten gefunden, JavaScript falsch zu schreiben. (Why Onsite-Searching Stinks) Logfile-Analysen aus EXCITE-Anwendungen (Datengrundlage: 51,000 Anfragen) zeigten 1997 (Jansen et al.): Logische Operatoren werden kaum und außerdem tendentiell verkehrt angewendet (AND: 8,68%, davon 26,3% verkehrt; OR: 0,26%, davon 34,8% verkehrt; AND NOT: 0,23%, davon 65,8% verkehrt). Die Verwendung der von Suchmaschinen gerne angebotenen Modifikatoren (wie +, -, ) liegt bei 5%, davon wiederum 75% verkehrt. Weitere Fehler bestanden in der Übertragung von vermeintlichen Syntaxkenntnissen aus der Anwendung anderer Suchmaschinen auf EXCITE. Diese Befunde sind keineswegs suchmaschinenspezifisch. Eine Logfile-Analyse bei ALTAVISTA (Datengrundlage: ca. 1 Billionen Eintragungen aus 285 Millionen Sitzungen) ergab 1998 (Silverstein et al.): 79,6% der Anfragen enthielten keinen Operator (S. 7). Durchschnittlich wurden 2,35 Suchtermini pro Anfrage verwendet (S. 7). 63,7% der Sitzungen beschränkten sich auf eine einzige Anfrage und die Durchsicht einer einzigen Ergebnisseite. Dabei betrugen Sitzungen mit einer einzigen Anfrage 77,6% und mit Durchsicht einer einzigen Ergebnisseite 85,2% (S. 8/9). Viele Anfragen enthielten offensichtlich Phrasen, die nicht als solche gekennzeichnet waren (S. 14). 1 In einer Studie mit Testpersonen (Informatik-Studenten im Hauptstudium!) wurden z.b. Korrekturen (Orthographie, Klammerung, Verwendung von Operatoren) durch den Versuchsleiter durchgeführt. (Wolff)

3 Ist dies ein USA-spezifisches Verhalten? Eine Logfile-Analyse bei FIREBALL (Datengrundlage: 27 Millionen Eintragungen aus 16 Millionen Sitzungen) kommt zu ähnlichen Ergebnissen (Hölscher et al., S. 4): Die durchschnittliche Länge einer Anfrage betrug 1,66 Wörter Geringe Verwendung logischer Operatoren: AND (2,4%), OR (0,09%), NOT (0,06%), + (24,82%), - (0,48%), für Phrasen (8,62%). Diese Befunde lassen zunächst zwei Vermutungen zu: 1. Das durch Logfile-Analysen beobachtete Anwenderverhalten reicht aus, um zu durchaus befriedigenden Ergebnissen zu kommen; die geschmähten Features der Suchmaschinen sind also überflüssig. Gegen diese Vermutung spricht die allgemein geäußerte Frustration der Anwender - zur Erinnerung: 71%. 2. Das beobachtete Suchverhalten ist ein vorübergehendes Anfänger- und Massenphänomen; erfahrende Internetnutzer zeigen schon jetzt ein komplexes Suchverhalten, und die Noch-Laien von heute werden morgen ebenfalls kompetente Anwender sein. Um die zweite These zu überprüfen, ist ein Blick auf das Suchverhalten von erfahrenen Suchmaschinenanwendern nützlich: Einige wenige Studien, die über reine Logfile-Analysen hinausgehen, unterscheiden zwischen erfahrenen und unerfahrenen Anwendern bzw. untersuchen das Suchverhalten ausschließlich erfahrener Anwender. Dank dieser Arbeiten wissen wir: Auch Personen, die das Internet im Rahmen ihrer IT-lastigen täglichen Arbeit anwenden, beschränken sich auf die einfachsten Suchformulierungen: Nur selten kamen logische Operatoren, Trunkierungen und Abstandsoperatoren zum Einsatz. Niemals wurden die Anleitungen oder Hilfeseiten der Suchmaschinen aufgerufen. (Choo et al., S. 15/16) Körber stellte in seiner Logfile- und Bookmark-Analyse von je 9 erfahrenen und 9 unerfahrenen Internet-Anwendern keinen nennenswerten Unterschied hinsichtlich des Rechercheerfolgs bei vorgegebenen Suchaufgaben für ALTAVISTA fest (S. 25). Beide Gruppen übernahmen ihre Suchtermini direkt aus den Aufgabenstellungen und zeigten wenig Kreativität bei der Varianz ihrer Suchtermini (S. 29). Die Profisuche von ALTAVISTA wurde von einer erfahrenen Testperson beachtet (S. 30), keine einzige Testperson setzte Anführungszeichen für eine Phrasensuche ein (S. 30). Manche erfahrenen Anwender setzten den logischen Operator AND und das allgemein beliebte + ein. Dadurch machten sie im Vergleich zu der unerfahrenen Gruppe Syntaxfehler (Fehlerrate: 100% bei Aufgabe 1 und 71,4% bei Aufgabe 2) und kamen dann sogar zu schlechteren Ergebnissen als die unerfahrene Kontrollgruppe (S. 31). Ergebnislisten wurden nur flüchtig angesehen und wie üblich - selten mehr als eine Seite davon. Allerdings stellen Hölscher und Strube (S. 4) ein komplexeres Anwenderverhalten bei ausgewiesenen Informationsspezialisten fest: Informationbroker, Internet Consultants, Bibliothekare und Web Master variieren mehr bei der Auswahl von Suchmaschinen, Syntax und Suchtermini; ihre Anfragen umfassen mehr Suchtermini (durchschnittlich 3,64). So kann man sowohl für unerfahrene als auch für erfahrene Anwender - allerdings nicht für ausgebildete Informationsexperten - mit Barbara Hale zu dem Ergebnis kommen:... those high-powered features on Web search engines were created by geeks for geeks. It s no wonder that the rest of us just try the same old simple strategies over and over again, hoping some useful information will turn up. (S. 2)

4 Um uns der Realität bei der Evaluation von Suchmaschinen anzunähern, ist deshalb eine Konzentration auf Aspekte der Nutzungsqualität (Usability) geboten. Wie kann man die Nutzungsqualität von Suchmaschinen erheben? 3 Evaluationsmethoden für Search Engine Usability am Beispiel EULER Eine häufig angewendete Evaluationsmethode für Web Usability ist die Kombination einer Usability-Inspektion (heuristische Evaluation nach bewährten Usability-Kriterien) mit Usability Tests (Arbeit mit Testpersonen). Dieser Methodenmix hat sich auch bei unseren Search Engine Usability Studien bewährt. 2 Zusätzlich wenden wir die Methode des Cognitive Walkthrough an. Alle drei Methoden wurden vielfach in der Fachliteratur zu Web Usability und Usability Engineering beschrieben und ihrerseits evaluiert (z.b. Nielsen 1993 und Nielsen et al. 1994). Hier soll eine knappe Erläuterung unserer Vorgehensweise genügen; als Beispiel dient die Evaluation von EULER. EULER (European Libraries and Electronic Resources) ist eine Internet-Suchmaschine für Mathematiker. Sie entstand als Produkt des gleichnamigen europäischen Projekts im Rahmen des Telematics-Programms und ermöglicht ausgehend von einem einheitlichen Anwenderinterface - einen Zugriff auf mathematische Informationsressourcen unterschiedlicher Herkunft und Art ( one-stop-shop ). Der FB Bibliothek und Information war als Sponsor an Work Package 4 beteiligt, das eine Evaluation der Prototypen vorsah: 3.1 Eine Inspektion nach Usability Kriterien (heuristische Evaluation) beantwortet die Frage Folgt die Software bewährten Usability Kriterien? Diese Inspektionsmethode wird von Usability Experten durchgeführt, die eine Sammlung bewährter Usability-Prinzipien (wie z.b. Konsistenz, leichte Erlernbarkeit, Fehlertoleranz, Systemfeedback) auf die gesamte Website anwenden. Eine heuristische Evaluation sollte einem Usability Test vorausgegehen, damit die offensichtlichen Probleme vor den zeit- und personenaufwendigen Tests behoben sind. Vorteil dieser Methode: Die gesamte Website wird inspiziert und nicht nur die während einer Anwendung besuchten Bereiche. Alle Aspekte, die zu Usability Problemen führen können, werden berücksichtigt und nicht nur die bei einer konkreten Anwendung zufällig auftretenden Probleme. Deshalb ergänzen sich heuristische Evaluation und Usability Tests sinnvoll. So konnten unsere Studierenden in der Beta-Version von EULER Inkonsistenzen in der Navigation feststellen, erhebliche Abweichungen von Konventionen, an die Suchmaschinenanwender gewöhnt sind, ein Abweichen von Empfehlungen für die Präsentation von Text im Web (zu viel Text, zu lange Zeilen, Serifenschrift), ein Abweichen von dem Gebot der Übereinstimmung zwischen System und Zielgruppe (Verwendung von Fachjargon, keine kontext-sensitive Hilfe, Ergebnislisten ohne Interpretationshilfen), verwirrende Anordnung von Informationselementen auf einem zu vollen Bildschirm, wenig optische Unterscheidung zwischen unterschiedlichen Suchmodi, Systemfeedback nicht vorhanden oder leicht zu übersehen, keine Fehlertoleranz, unverständliche Fehlermeldungen, langatmige Detailinformationen. Dies sind Beispiele für Usability Probleme, die durch eine heuristische Evaluation erkannt werden konnten. 3.2 Usability Tests 2 Die Studien fanden im Rahmen studentischer Projekte am Fachbereich Bibliothek und Information der FH Hamburg statt. Eine typische Lern- und Forschungsumgebung mit Ergebnispräsentation ist unter folgender URL zu finden:

5 beantworten die Frage Wie kommen die Anwender klar mit dieser Software? Usability Tests arbeiten mit Testpersonen; sie sind aufgabenorientiert. Am meisten verbreitet und effektiv ist die Thinking-Aloud-Methode. Eine Anzahl von 5-6 Testpersonen wird als ausreichend betrachtet, um den wesentlichen Usability Problemen auf die Spur zu kommen. Die Testperson löst eine Aufgabe (möglichst eigener Wahl) und äußert dabei laut, wie sie Optionen und Systemrückmeldungen interpretiert, warum sie eine Option auswählt, was ihrer Meinung nach durch die Wahl ausgelöst werden wird, ob diese Erwartung erfüllt wurde etc. In der Regel werden Tests durch Video- oder Tonbandmitschnitte aufgezeichnet. Usability Tests sind geeignet, um gravierende Usability Probleme aufzudecken; allerdings finden sie nur die mit der Aufgabenstellung verbundenen Probleme. Vorteil dieser Methode: Sie ist durch keine andere Methode ersetzbar - vor allem nicht durch Fragebögen: Die Auskünfte, die Personen über ihr Verhalten geben, die Probleme, die sie erinnern, decken sich nicht mit ihrem tatsächlichen Verhalten. Usability Tests liefern Information über Missverständnisse bei der Anwendung und über die Sprache der Anwender. Sie ist die einzige Methode, die Softwareentwickler bzw. Web Designer ggfl. von der Notwendigkeit eines Redesigns überzeugen kann, denn sie sind live oder Video-vermittelt Zeugen der Schwierigkeiten ihrer Kunden mit dem Softwareprodukt. Es konnten 7 Interessenten als Testpersonen für EULER gewonnen werden: 2 Mathematikprofessoren, 2 Mathematikstudenten im Hauptstudium, ein Software-Entwickler, ein Marketing Manager und ein Informationsexperte im Bereich Mathematik. Alle Testpersonen brachten Anfragen aus ihrem Interessensgebiet mit, z.b. das Thema ihrer Diplomarbeit. Durch Usability Tests konnten unsere Studierenden feststellen, dass allein der Informationsexperte die Funktionalitäten der Suchmaschine verstand und nutzen konnte. Jüngere Testpersonen waren enttäuscht, dass sie lediglich Literaturhinweise fanden und keine direkten Antworten auf ihre Fragen. Ihre Prägung durch Konventionen anderer Suchmaschinen war deutlicher als die der älteren Testpersonen. Dagegen verstanden die Professoren zwar den Zweck der Suchmaschine, hatten aber in der Anwendung dieselben Probleme wie ihre Studierenden: Die meisten Such-, Filter- und Konfigurationsmöglichkeiten waren ihnen unverständlich oder wurden fehlinterpretiert. Fast nur die Simple Search wurde berücksichtigt, wobei die Defaulteinstellungen auch dann unverändert blieben, wenn zwangsläufig sinnlose Ergebnisse zu erwarten waren (Themensuche unter Defaulteinstellung Author ). Nahezu alle anderen Funktionen wurden nur auf unsere Aufforderung hin aufgerufen. Das laute Denken lieferte konkrete Hinweise, an welchen Stellen und in welcher Hinsicht ein Redesign von EULER notwendig ist. 3.3 Ein Cognitive Walkthrough beantwortet die Frage Wie einfach ist es, diese Software bzw. Website zu erlernen? Ein Cognitive Walkthrough ist eine aufgabenorientierte Usability Inspektionsmethode; sie arbeitet ohne Testpersonen. Der Usability-Experte erkundet die Funktionalitäten im Interesse eines imaginären Benutzers, dessen Vorkenntnisse und Voraussetzungen er zuvor definiert hat. Dabei geht er davon aus, dass der Anwender die Website erkunden und den Weg des geringsten kognitiven Aufwands gehen wird. Der Usability-Experte legt deshalb Wert auf gute Erlernbarkeit der Software und ermittelt den voraussichtlichen kognitiven Aufwand für jede notwendige Aktion, die den Anwender seinem Ziel näher bringt. Bei jedem Schritt fragt er sich: Wird mein imaginärer Anwender mit diesen angenommenen Vorkenntnissen den von dem Software-Entwickler vorgesehenen Schritt gehen und warum (success story) oder wird er ihn nicht gehen (failure story). Wenn nicht:

6 Woran liegt es? In der Regel ergeben sich aus den failure stories konkrete Hinweise für ein Redesign: Die Software muss ohne die unverständliche Option auskommen, oder das Interaktionsdesign muss einen deutlicheren bzw. verständlicheren Aufforderungscharakter erhalten. (Wharton et al.) Vorteile dieser Methode: Schon nach Fertigstellung des ersten Prototypen lassen sich grobe Usability Probleme ohne Testpersonen identifizieren. Die Dominanz des Kriteriums kognitiver Aufwand kommt der typischerweise ungeduldigen Walk-Up-And-Use-Situation bei Internetanwendungen entgegen. Abfallprodukt von Cognitive Walkthroughs: Konkrete Hinweise für ein Redesign. Die Methode setzt allerdings voraus, dass die Definition des imaginären Anwenders und seiner Vorkenntnisse auf einer empathischen Zielgruppenanalyse oder intensiver Kenntnisnahme von Usability-Studien basiert. Durch die Ergebnisse ihrer Cognitve Walkthroughs konnten die Studierenden die tatsächlichen Anwenderreaktionen aus den Usability Tests in einem erstaunlichen Ausmaß voraussagen und kamen zu folgendem abschließenden Urteil: In order to use EULER properly the user will have to invest much time studying help texts and additional information. Supposing s/he does study all this information the user might come to the conclusion that s/he needs to formulate a search statement for a each single database after all - hence negating EULER's philosophy of a onestop-shop. EULER will be found usable for librarians only. (Results of Cognitive Walkthrough for EULER Search Engine) 4 Ausblick Die meisten der oben aufgeführten Usability Probleme sind seit 15 Jahren bekannt aus Studien über das Nutzerverhalten an Online-Bibliothekskatalogen (Schulz). 3 Erst mit wachsender Bedeutung des E-Commerce und als Nachspiel der ersten spektakulären Misserfolge wird die oben beschriebene Diskrepanz zwischen dem Suchmaschinen-Featurismus und dem Verhalten der Anwender ernst genommen: Nun sind die Anwender Kunden, und jede nicht gefundene Ware führt zu einem finanziellen Verlust. Eine Studie von Nielsen et al. zeigt, dass 27% der Verkaufsmisserfolge auf 20 getesteten US-amerikanischen E-Commerce Websites darauf zurück zu führen sind, dass die Kunden die gewünschten Waren nicht finden. (Nielsen 2000, S. 2) Krug führt den Erfolg von amazon.com darauf zurück, dass dieser E-Buchhandel als erster darauf verzichtete, die Kunden zu einer Wahl zwischen Titel/Autor/Stichwort zu nötigen. Seine Usability Tests bewiesen, dass Kunden ihre Waren deshalb fanden, weil es - im Gegensatz zu anderen E- Buchhändlern - keine Optionen gab, die sie missverstehen konnten. (Krug, S. 68) Allgemeine Internetsuchmaschinen wie EXCITE oder ALTAVISTA, OPACs und Suchfunktionen auf E-Commerce Websites haben eines gemeinsam: Sie sind Walk-Up-And- Use-Anwendungen, Anwendungen für den gelegentlichen Besucher: Diese Besucher interessieren sich für ihre eigenen Probleme - nicht für unsere (Informationsexperten). Sie kennen ihre eigene Terminologie - nicht aber unsere. Sie glauben, dass wir ihre Zeit stehlen, wenn wir erwarten, dass sie sich in unsere Wissensorganisation einarbeiten oder Einführungen lesen. Sie sind in Eile und interessieren sich nicht für unsere Idee einer professionellen inhaltlichen oder formalen Erschließung. Wenn sie nach 10 Sekunden nicht verstehen, 3 Erst die Firma Amazon konnte den Bibliothekaren zeigen, wie man einen Bücherkatalog für Kunden - und nicht für Bibliothekare - gestaltet.

7 dass die Site 'ihnen etwas bringt', halten sie sich an bereits bekannte oder einfachere Alternativen. Kurz: Besucher im Web gehen den Weg des geringsten (kognitiven) Aufwands. Diese Reaktion ist auch einer bibliothekarischen Besprechung der bibliographischen Suchmaschine Infoball abzulesen ( Ihr One-Stop-Infoshop infoball eröffnet Ihnen über seine Homepage den Zugang zu Fachliteratur weltweit - infoball.de/information/about.asp), deren mangelhafte Funktionalität der Informationsexperte gekonnt vorführt. (Pörzgen) Er fragt sich,... warum ein solches Angebot entwickelt und angeboten wird, wenn es doch bereits bessere Recherchemöglichkeiten gibt. (S. 2035). Die Antwort wird sein: Für Bibliothekare und andere Informationsexperten ja, nicht aber für ihre Kunden. Informationsexperten müssen lernen, nicht nur Experten für Information und Informationstools zu sein, sondern auch für die Verhaltensweisen ihrer Kunden. Eine Suchmaschine ist so gut wie ihre Nutzungsqualität. Die Evaluation von Suchmaschinen muss deshalb den Erkenntnissen über Anwenderverhalten Rechnung tragen und Usability Benchmarks einbeziehen. Zu diesem Zweck wird im Rahmen des Projekts Forschung und Forschungsumgebung für Web Usability am FB Bibliothek und Information der FH Hamburg im Laufe des Sommersemesters 2001 ein Leitfaden zur heuristischen Evaluation von Search Engine Usability getestet. Die Studierenden können auf eigene Usability Studien zurückgreifen 4, auf eine Expertise zu Suchfunktionen von E-Commerce Websites (Nielsen 2000) und die Vorarbeit einer Kommilitonin. (Riemer) 5 Kriterien-Skizze für Search Engine Usability 1. Zweck und Besonderheiten der Suchmaschine Der Kunde erhält allgemein verständliche, knappe Aussagen über Zweck und Umfang des Suchtools, ohne danach suchen oder scrollen zu müssen. 2. Die Benutzungsoberfläche für die Eingabe Ein minimalistisches Interface gewährleistet einen geringen kognitiven Aufwand. Die Default-Suche besteht aus einem einzigen Eingabefeld. Es wird keine Verwendung von Operatoren und Optionen erwartet. 3. Die Verarbeitung der Eingabe Die Suchmaschine verwendet Algorithmen im Hintergrund, die Fehlertoleranz und eine intelligente Aufbereitung der Suchformulierung gewährleisten (Rechtschreibkorrektur, terminologische Hilfen, Stemming-Algorithmen, Relevance Feedback, gestuftes Matching-Verfahren). 4. Ausgabe der Ergebnisse Die Antworten der Suchmaschine entsprechen den Erwartungen der Kunden. (Rückmeldung über Suchformulierung, Antwortzeit, Relevance Ranking, Verständlichkeit und Inhalt der Ergebnispräsentation, zweckmäßige Sortierung). Zweckmäßiger und allgemein verständlicher Umgang mit zu vielen Treffern, Zweckmäßiger, höflicher und allgemein verständlicher Umgang mit 0 Treffern 4 Außer der Usability Evaluation von EULER liegen aus einem Projekt im Wintersemster 2000/2001 Ergebnisse zu einem Prototypen des intelligenten Search Engine Frontends LEX4 der Firma Seruba vor (http://www.lex4.com/).

8 5. Hilfestellungen und Rückmeldungen Ein transparentes Interaktionsdesign gibt dem Kunden die Gewissheit, Kontrolle über seine Aktionen zu haben. Hilfestellungen sind kontextsensitiv, konstruktiv und allgemein verständlich. Systemrückmeldungen verwenden die Sprache des Kunden (keinen Jargon). Ein (menschlicher) Ansprechpartner ist schnell und einfach erreichbar und hilft bei Schwierigkeiten individuell weiter. 6. Grundsätzliche Usability-Kriterien Sprache, Einhaltung von Standards, Navigation und Ästhetik entsprechen grundsätzlichen Usability-Kriterien. Ein ausführlicher Kriterienkatalog für Search Engine Usability wird gegenwärtig am FB Bibliothek und Information der FH Hamburg getestet und anschließend veröffentlicht werden. Quellen Bager, Jo und Axel Kossel: Preissuchen WWW-Suchmaschinen, Kataloge und Metasucher im Vergleich. In: c t (1999) Heft 23, S Charney, Ben: The World Wide Web! In: ZDNet News December 23, 2000 Online: wysiwyg://152/http://www.zdnet.com/zdnn/stories/news/0,4586, ,00.html (aufgerufen: ). Choo, Chun Wei; Brian Detlor und Don Turnbull: Information Seeking on the Web: An Integrated Model of Browsing and Searching. In: First Monday 5 (2000) 2. Online: (aufgerufen: ). EULER Service. Online: (aufgerufen: ). Hale, Barbara: Survey shows web search engines not meeting user needs. In: EurekAlert! 4. Oktober Online: (aufgerufen: ). Hertzberg, Scott und Lawrence Rudner: The Quality of Researcher s Searches of the ERIC Database. In: EPAA Vol. 7 (1999) Nr. 25. Online: (aufgerufen: ). Hoelscher, Christoph und Gerhard Strube: Searching on the Web Two Types of Expertise. In: SIGIR '99 - Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, August 15-19, 1999, Berkeley, CA, USA. ACM, S Jansen, Bernard J.; Amanda Spink und Tefko Saracevic: Failure Analysis in Query Construction: Data and Analysis from a Large Sample of Web Queries Online: (aufgerufen: ). Körber, Sven: Suchmuster erfahrener und unerfahrener Suchmaschinenbenutzer im deutschsprachigen World Wide Web ein Experiment. Unveröffentlichte Magisterarbeit, Institut für Kommunikationswissenschaft der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Download: (1,37MB) (aufgerufen: ).

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