Definition - Relevanz (Information Retrieval)

• Konstrukte:
  • Retrieval Status Value
• Generalisierungen:
  • Relevanztheorie
• Involvierte Definitionen:
  • Informationsbedarf
• Veranstaltung: IR
• Referenz:
  • @wagenpfeil2024 (KE4, p. 3 ff.)
  • Relevance reconsidered, Tefko Saracevic, 1996 p. 12

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Definition: Relevanz (Information Retrieval)

Als Relevanz bezeichnen wir im Information Retrieval den Grad, zu dem ein Dokument den Informationsbedarf eines Nutzers erfüllt.

In Anlehnung an Saracevic unterscheiden wir folgende Erscheinungsformen von Relevanz:

• Systemische / algorithmische Relevanz: Ein Dokument ist systemisch / algorithmisch relevant, wenn das Retrieval-Modell - basierend auf seinen Annahmen und Gewichtungsfunktionen - einen hohen Ähnlichkeits- oder Relevanzwert zwischen Query und Dokument berechnet.
• Thematische / subjektive Relevanz: Ein Dokument ist thematisch / subjektiv relevant, wenn sein inhaltliches Thema dem vom Nutzer durch die Query ausgedrückten Informationsbedarf entspricht. Sie reflektiert die subjektive Passung zwischen der Query und dem Dokumentinhalt.
• Kognitive Relevanz / Pertinenz: Ein Dokument ist kognitiv relevant, wenn seine Inhalte für den Nutzer verständlich, neu, informativ oder wissensbezogen nützlich sind und an vorhandenes Wissen anknüpfen können.
• Situative Relevanz / Nützlichkeit: Ein Dokument ist situativ relevant, wenn es den Nutzer bei einer konkreten Aufgabe, Entscheidung oder Problemsituation unterstützt.
• Affektive Relevanz / Motivation: Ein Dokument ist affektiv relevant, wenn es den Zielen, Erwartungen oder der emotionalen Situation des Nutzers entspricht und damit subjektive Zufriedenheit oder Erfolg fördert.

Die Relevanzbestimmung im IR ist ein interaktiver Prozess zwischen Benutzer und System. Während das IRS versucht, die Relevanz algorithmisch zu bestimmen, entsteht für Nutzer Relevanz durch Interpretation, Kontext und Zielorientierung.

Relevanz im IR ist daher ein mehrdimensionaler Bewertungsmaßstab, der sowohl für die Funktionsweise von Retrieval-Modellen als auch für die Evaluation ihrer Effektivität zentral ist.

Welche Bedeutung “Relevanz” im Einzelfall hat, muss stets in Abhängigkeit von Anwendung, Nutzergruppe, Datenbasis und Evaluationszielen eindeutig festgelegt werden.