Social Search

Social Search bzw. Netzwerksuche ist eine Netzsuche, die das persönliche Netzwerk des Suchenden vorrangig berücksichtigt. Suchergebnisse, die auf diese Art geliefert werden, sind durch eine stärkere Gewichtung von Nutzerinhalten geprägt, die in irgendeiner Form durch nahestehende Netzwerkmitglieder gesichtet, empfohlen oder als relevant gekennzeichnet worden sind. Der Begriff meint dabei eine Suchfunktion, bei der nicht rein maschinell, sondern unter erheblicher Mithilfe von Menschen Informationen automatisiert gefiltert und Ergebnisse angezeigt werden.

Sinn und Zweck von Suchmaschinen

Die Datenfülle des Internets ist für seine Nutzer schon kurz nach seinem Entstehen so unübersichtlich geworden, dass man sich zunehmend seit 1990er Jahren [1] sogenannter Suchmaschinen bedienen muss, um Netzeinträge zu finden, die einerseits thematisch dem Suchwunsch entsprechen, andererseits jedoch auch relevant sind. Klassische Suchmaschinen wie Google, Yahoo, Bing, T-Online, Ask, DuckDuckGo leiten die Relevanz von Netzeinträgen unter anderem (neben dem Auftreten der Suchbegriffe im Dokumententitel, -überschriften und Ankertexten u.v.m.) davon ab, wie viele Netzverknüpfungen auf ihn verweisen: Je mehr dieser so genannter Hyperlinks auf eine Webseite verweisen, desto relevanter scheint sie und desto höher die Position in der Suchergebnisliste. Je mehr Verknüpfungen, desto objektiv relevanter. Dieser Ansatz funktioniert, wie der Erfolg [2] von Suchmaschinen eindrucksvoll beweist: In einem Augenblick liefern die Suchmaschinen sofort verwertbare Ergebnisse. Unter dem immer stärker werdenden Einfluss der sozialen Netzwerke bekommt auch die Art und Weise, wie heutzutage nach Informationen im Netz gesucht wird, eine neue Bedeutung.

Waren es bisher die großen Suchmaschinen wie Google, Yahoo! und Bing, die den Suchmaschinen-Markt mit ihren extrem ausgefeilten Suchtechnologien beherrschen, so gewinnen die großen sozialen Netzwerke zunehmend an Bedeutung.

Einbezug des menschlichen Faktors/ subjektiven Relevanz

Diese Methode über Algorithmen klammert, in Reinform, menschliche Netzwerkeffekte, also die subjektive Relevanz, zum großen Teil aus. Eine Erkenntnis ist, dass Gespräche inhaltliche Relevanz inne haben. [3] Wird ein Blogeintrag in verschieden Netzwerkmedien besonders häufig weiterempfohlen oder als empfehlenswert gekennzeichnet, wird er relevanter – und gleichzeitig im eigenen Netzwerk als wichtiger im Vergleich zu anderen Einträgen angezeigt. Klassische Suchmaschinen versuchen daher, den ursprünglichen Ansatz, der sich u.a. auf die Zahl Verknüpfungen stützt, durch die menschliche Netzwerkkomponente zu erweitern. Als bekanntestes Beispiel gilt die Erweiterung der Google-Suchmaschine um Google+. Dies ist als Reaktion darauf zu werten, dass die großen Sozialen Netzwerke wie Facebook („Graph search“ [4]) und Twitter ebenfalls Suchfunktionen eingebettet haben, die sehr stark auf die jeweilige, individuelle Netzwerkempfehlungen abheben. Auch ohne die genannten Wettbewerber wurde, auf der Suche nach der Verfeinerung und weiterer Verbesserung der Suchergebnisse, erkannt, dass der Einbezug von Interessen bestimmter Zielgruppen die Fähigkeit der ursprünglichen Hyperlinksuche weiterentwickelt und der Ergebnisqualität förderlich ist. [5]

Es wird allgemein davon ausgegangen, dass es nicht ein Nebeneinander von „traditioneller“ Suche und Netzwerksuche geben wird. Vielmehr wird es eine Verschmelzung beider Ansätze geben. Google hat seinen Suchdienst beispielsweise nicht nur eng an sein Netzwerk Google Plus[6] gekoppelt, die Netzwerksuche war der eigentliche Grund für dessen Einführung: Da Google von den Facebook-Daten ausgeschlossen ist, musste das Unternehmen versuchen, dieses undurchsuchbare Gebiet möglichst klein zu halten.[7]

Bereits im Jahr 2007 wurde eine alternative Suchmaschine mit dem Namen Mahalo von Jason Calancanis ins Netz gestellt, mit dem Ziel, die Antworten auf die Suchanfragen nicht maschinell, sondern mit einem Team von Menschen zu beantworten. Allerdings ist in der Praxis dieser Ansatz nicht weit gekommen, weil das Betreiben eines solchen Suchdienstes hohe Personalkosten verschlingt und sich somit wirtschaftlich nicht trägt.

Die Suche der Zukunft könnte möglicherweise so aussehen, dass die Suche nicht mehr auf den Berechnungen von Algorithmen beruht, sondern Empfehlungen von Menschen aus den persönlichen Netzwerken mit einbezieht. Erste Experimente in dieser Richtung gab es in der Vergangenheit sowohl von Google mitGoogle Social Search als auch vonBing durch eine Kooperation mit Facebook.

Es bleibt abzuwarten, in wie weit die großen Suchmaschinenbetreiber das Thema Social Search forcieren. Hiervon wird es abhängen, ob dieser Art der Informations-Beschaffung der Durchbruch gelingt.

Einbezug individueller Netzwerkquellen

Social Search bezogen auf eine Person bedeutet, dass die Schlagwortsuche im Netz mit den eigenen Netzwerken (Facebook, Google+, Twitter, myspace etc.) erweitert wird (sozialer Filter).[8] Anders gesagt: Die Daten der Kontakte werden einbezogen. Dahinter steckt die Idee, dass das, was die Kontakte des Suchenden als relevant einstufen, für den Suchenden wenigstens relevanter als eine Schlagwortsuche ist. Auf das Geschäftsleben und die Marketingbranche übertragen heißt das: Was mein Kontakt gekauft hat, kaufe ich möglicherweise auch (eher).

Technische Ansätze und Ausprägungen

Die Netzwerksuche kann ganz unterschiedliche Ansätze verfolgen bzw. Ausprägungen haben.[9] Verschlagwortung oder geteilte Lesezeichen (beispielsweise Delicious) des Netzes bilden eine sehr einfach Form. Große Netzwerkdienste nutzen heute wesentlich anspruchsvollere Konzepte, um im weltweiten Milliardenmarkt um Nutzeraufmerksamkeit und Werbeeinnahmen in den Wettbewerb mit etablierten Formen eintreten zu können. Technisch gesehen geht es vor allem um die zielführende Gewichtung von sogenannten Metadaten (Empfehlungen, Teilen, Kommentare, Umkreis, Interesse, ähnliche Erfahrung oder Suche von Einträgen, Schlagworte, sozialer Nähe bzw. Rang, etc.).

Intuitive Nutzung auch durch Nutzer

Abseits der angebotenen Netzwerksuchen greifen auch die Nutzerinnen und Nutzer auf das Netzwerkwissen des individuellen Umfeldes zurück. Auch aus Nutzersicht wurde dieses Konzept intuitiv genutzt, etwa in Foren oder auf bestimmte Interessengruppen in den Netzwerken (beispielsweise Soical Media Gruppe bei Facebook): Wenn besondere Fragen oder Erkenntnisinteressen über die normale Suchmaschinensuche nicht ohne Weiteres bedient werden konnte oder ein gewisses persönliches Phlegma einen davon abhält, liegt es Nahe, eine Frage seinem persönlichen Netzwerk oder in deren Fachgruppen zu stellen („Dear lazyweb, how can I...“). Die intrinsische Motivation für die Sache bringt einige Netzwerkakteure dazu, Antworten zu geben (vergleiche auch WIKT-Metamodell, Wertschätzungs- und Teil-der-Welt-System).

Frage-Antwort-Konzepte

Einige Anbieter (Gute-Frage.net, Yahoo Questions, helpster etc.) bedienen sich dieses Frage-Antwort-Prinzips. Ein Trend dieser Anbieter geht einen Schritt weiter und versucht nicht nur das Netzwerk auf der eigenen Plattform zu nutzen, sondern in die Nutzergruppen der großen sozialen Netzwerke zuzugreifen, um eine größere Nutzerzahl zu haben. Dies ist auch eine Reaktion auf den Schritt Sozialer Netzwerke wie Facebook, die Frage-Antwort-Konzeption standardmäßig einzubinden (Facebook Questions). Damit besteht seit einigen Jahren direkte Konkurrenz zwischen den herkömmlichen Antwort-Portalen und den großen Sozialen Netzwerken.[10] Auch Google hat diesen Weg über sein Google Search[11] eingeschlagen („Ergebnisse aus Ihrem Social Network[12]“).

Vorzüge der Netzwerksuche

In einer Gegenüberstellung der beiden Suchen wird für die Netzwerksuche

• von erhöhter individueller, d.h. subjektiver Relevanz
• aktuellere Ergebnisse
• größeres Vertrauen mit Blick darauf, dass die Ergebnisse über Kontakte kommen, denen man vertraut, der menschliche Faktor suggeriert, dass die vorgeschlagenen Ergebnisse einer gewissen Qualität und Prüfung bereits standgehalten haben,
• es wird von weniger werblichen Ergebnisse ausgegangen, empfohlene Netzpräsenzen erscheinen relevanter als die persönlichen Seiten von Kontakten (direkt statt indirekt)

Vorgetragene Bedenken

• Nischenergebnisse, die von einer hohen Qualität geprägt sind, aber nur für eine spezielle Zielgruppe interessant sind, werden marginalisiert
• Manipulation durch stark vernetzte Nutzer unter Ausnutzung ihrer Aufmerksamkeitsposition und Popularität für beispielsweise Werbung

Weblinks

• [13]How Google Search works.
• [14] Slide Share Folien zu The concept of Social Search von Sneha Kataria.
• [15] Slide Share Folien zur Verknüpfung von Social Search und SEO von Tobias Jungcurt.
• [16] Youtube Video zu Social Search von und bei Google.
• [17]http://www.usabilityblog.de/2011/03/social-search-kills-seo-wie-die-googles-social-search-das-suchmaschinenmarketing-verandert/ Social Search kills SEO.
• [18]http://www.usabilityblog.de/2011/04/social-search-kills-seo-teil-2-%E2%80%93-gedanken-zu-googles-1/ Social Search kills SEO Teil 2.