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Der Google Knowledge Vault automatisiert die Suche nach Wissen

Die Zeiten in denen Google eine Reihe blau eingefärbter Links als Antwort auf eine Suchanfrage anzeigte, gehören schon lange der Vergangenheit an. Durch die semantische Suche ist es Google mittlerweile möglich, konkrete Fragen in Form vollständiger Sätze zu verstehen.
Auch die Resultate der Suchmaschine passen immer besser zu den gestellten Fragen und beantworten unsere Suchanfragen individueller und präziser denn je. Bereits der Knowledge Graph bot dem Suchenden umfangreiche Informationen und nützliche Zusatzinformationen rund um die Suchanfrage an. Jetzt hat Google den Knowledge Vault vorgestellt, ein Projekt das die Sammlung von Daten beschleunigt und das Wissen des Suchmaschinenriesen kontinuierlich updatet und erweitert.

Mit dem Knowledge Vault soll Wissen schnell und automatisch erweitert werden.

Mit dem Knowledge Vault soll Wissen schnell und automatisch erweitert werden.

Nachfolger des Knowledge Graph

Der Knowledge Graph basierte bislang noch auf den Antworten und dem Input von menschliche Autoren und Editoren sowie auf den Prozess des „Crowdsourcings“. Dadurch wurde garantiert, dass eine große Anzahl von Informationen aus unterschiedlichen Quellen auf Abruf bereit stand. Jetzt funktioniert der Google Knowledge Vault weitgehend auch ohne menschliches Zutun. Dieser Prozess lässt sich durch folgende Funktionsweise erklären: ein Algorithmus durchsucht das Netz automatisiert nach Informationen. Laut Google steckt dahinter keine neue Technologie, es werden lediglich unterschiedliche bereits existierende Techniken miteinander kombiniert, um große und umfassende Datenmengen zu sammeln und zu speichern.

Strukturierte Daten werden aus verschiedensten Quellen im gesamten Web gesammelt und in einer Art von Wissensdatenbank zusammengefasst. Google bewertet die gefundenen Informationen anschließend bezüglich ihrer Verlässlichkeit. Nur ein Bruchteil (ca. 16 Prozent) wird von Google als verlässliche Tatsachen eingestuft. Das bedeutet, dass der Wahrheitsgehalt über 90 Prozent beträgt. Die Bewertung der Zuverlässigkeit wird mit ähnlichen Methoden wie bei der Bestimmung der aktuellen Rankingpositionen ermittelt.

Durch den Knowledge Vault kann Google sein Wissen schnell und automatisch erweitern und kontinuierlich updaten. Ziel des Suchmaschinengiganten ist es, das gesamte menschliche Wissen zu bündeln und mit nur einem Klick abrufbar zu machen. Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Google Informationen der eigenen Webseite für seinen Knowledge Vault verwendet, ist die wichtigste Voraussetzung alle Artikel mit einer einheitlichen Struktur zu versehen und mit schema.org auszuzeichnen.

Knowledge Vault - Basis für revolutionären technischen Fortschritt

Der Google Knowledge Vault eröffnet neue Perspektiven und ermöglicht eine Basis für eine Vielzahl neuer Anwendungen und Entwicklungen. Durch die immense Menge an gesammelten Daten ist es beispielsweise möglich, Prognosen zu zukünftigen Entwicklungen zu treffen. Der Knowledge Vault könnte auch als Grundlage einer künstlichen Intelligenz dienen. Zunächst bietet er viele Ansatzpunkte, um digitale persönliche Assistenzen, wie beispielweise Apples Siri, weiterzuentwickeln und intelligenter zu gestalten.

Die Möglichkeiten und Potenziale, die der Google Knowledge Vault mit der automatisierten Sammlung und Aggregation von Daten schafft, sind immens, allerdings sind auch die daraus resultierenden Gefahren nicht zu vernachlässigen. Die Angst, dass Google durch das Sammeln umfassender Information zu allen erdenklichen Themen auch vor persönlichen Informationen keinen Halt macht, ist nicht unbegründet. Google selbst versichert aber, die Privatsphäre der Nutzer zu respektieren.

Quellen:
• http://searchengineland.com/google-builds-next-gen-knowledge-graph-future-201640
• http://www.newscientist.com/article/mg22329832.700-googles-factchecking-bots-build-vast-knowledge-bank.html?full=true#.VBGeZmOikaz
• http://www.seo-suedwest.de/800-google-knowledge-vault-patent-extraktion-daten-standardisierte-quellen.html
• http://www.cs.cmu.edu/~nlao/publication/2014.kdd.pdf


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