W. Kovács Ágnes: Praktikus fogások a webes tájékoztatásban

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

1. példa: Fan Club

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. 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)

3. példa: Sonny Bono

a videóra mutató link

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

Köszönöm a figyelmet!W. Kovács Ágnes – wildgica.hu