Inside Knowledge Graph: Googles tiefgreifende semantische Suche

Google beginnt mit der Einführung seiner neuen Knowledge Graph-Technologie für seine englischsprachigen Nutzer in den USA. Allerdings wird der neue Dienst eher als Ergänzung zu den normalen Web-Suchergebnissen von Google auftauchen als ein eigenständiger Dienst – es stellt eine grundlegend andere Herangehensweise dar suchen. Anstatt geordnete Suchergebnisse basierend auf wörtlichen Suchbegriffen (oder einigen Suchbegriffen usw.) zurückzugeben (möglicherweise korrigierte Versionen einiger Suchbegriffe) versucht Knowledge Graph im Wesentlichen, die Suche zu verknüpfen Anfragen mit Sachen Es kennt: Orte, Menschen, Bücher, Filme, Ereignisse – was auch immer. Knowledge Graph ist ein Versuch, dies zu erreichen semantische Suche, wobei versucht wird, Ergebnisse basierend auf der Bedeutung dessen zurückzugeben, wonach Benutzer suchen, und nicht nur wörtliche Übereinstimmungen.

Kann der Knowledge Graph die Art und Weise verändern, wie wir suchen? Und was könnte das für das grundlegende Geschäft von Google bedeuten – und für Websites, die darauf angewiesen sind, dass Google Traffic auf ihre Websites bringt?

Knowledge Graph unter der Haube

Obwohl es sich bei Knowledge Graph um ein grundlegend neuartiges Suchangebot von Google handelt, folgt es altbewährten Pfaden, die Google mit seinem Mainstream-Suchdienst seit Jahren verfolgt. Und Google achtet darauf, es so einzuführen, dass seine marktbeherrschende Suche nicht allzu sehr beeinträchtigt wird.

Seit Jahren kann Google eine Auswahl einfacher Sachfragen direkt aus der Suche heraus beantworten bar, und sogar ein bisschen rechnen – praktisch für Leute, die eher einen Webbrowser als einen ausführen Taschenrechner. Probieren Sie es aus: Google sollte direkte Antworten auf Dinge wie „Hauptstadt von Surinam" oder "Quadratwurzel 3952.”

Mit Knowledge Graph wird Google auch Suchanfragen in komplexe Datenbanken mit miteinander verbundenen Informationen über... nun, ablegen. Dinge, mangels besserer Konditionen. In gewisser Weise funktionieren diese Datenbanken ähnlich wie eine herkömmliche Suche: Sie geben Datensätze mit wichtigen Informationen zu einer bestimmten Sache zurück. Bei einer Person könnte das etwa ihr Geburtsdatum (und möglicherweise ihr Sterbedatum), ihre Nationalität, Titel oder Ämter, die sie möglicherweise innehatte, ihr vollständiger offizieller Name und mehr sein.

Für ein Gebäude können diese Datensätze Dinge wie seinen Standort, den Zeitpunkt seiner Erbauung, seine Gesamtgröße und seinen Typ (z. B. Denkmal, Einzelhandelsfläche, Gewerbefläche, Wohnhaus, ähm... Raumstation?) umfassen. Allerdings sammeln diese Datenbankeinträge neben ein paar nackten Fakten und einigen Schlüsselwörtern auch direkte Links zu verwandt Objekte in der Datenbank (die wiederum mit anderen verwandten Objekten verknüpft sind usw.). Höchstwahrscheinlich ist auch die Art dieser Links definiert. Beispielsweise könnte ein Eintrag rund um eine Person Links zu den Eltern, dem/den Ehepartner(n) und den Kindern dieser Person usw. enthalten andere wichtige Beziehungen kennen und zwischen Familienmitgliedern und anderen Arten von Beziehungen unterscheiden können. Die Datenbank würde ihre Aufgabe nicht erfüllen, wenn ein Datensatz über George H. W. Bush (der 41. Präsident der Vereinigten Staaten) hat keinen Link zum Datensatz über George W. erstellt. Bush (der 43. Präsident) – und beide würden eine Verbindung zu Condoleezza Rice herstellen, allerdings auf unterschiedliche Weise. Ein Datensatz zur Großen Pyramide sollte Links zu Cheops und Khufu und zur Sphinx enthalten – aber auch zum Mausoleum von Halikarnassos. (Kannst du es erraten Warum?)

Diese Datensätze bilden das Herzstück der semantischen Suche – und sie sind nicht billig. Erstens sind sie riesig: Die Summe des menschlichen Wissens mag angesichts all dessen nur ein winziger Fleck sein Informationen im Universum, aber allein das Scrapen des Dienstes kann leicht Hunderte Millionen (oder Milliarden) hervorbringen. von Datensätzen. (Im Vergleich dazu gibt es in der englischen Version von Wikipedia nur knapp 4 Millionen Artikel.) Diese Datensätze sind nicht leicht zu bekommen: Sie müssen sorgfältig aus zuverlässigen Quellen zusammengestellt werden. Darüber hinaus müssen sie so organisiert und gestaltet sein, dass die Informationen auf nützliche Weise abgerufen und manipuliert werden können (und für Googles Zwecke in Echtzeit). Und Die Datensätze müssen mit der verformbaren Natur des „Wissens“ zurechtkommen. Schließlich war Pluto noch vor wenigen Jahren ein Planet und Vioxx ein von der FDA zugelassenes Mittel zur Behandlung von Arthrose.

Google baut seine Datenbanken offenbar mit Technologien und Methoden auf, die 2010 mit Metaweb erworben wurden – allerdings mit denen von Metaweb Freebase Die semantische Datenbank bleibt für jedermann verfügbar. Google verwendet Freebase für Daten sowie Informationen aus Wikipedia und dem CIA World Factbook. Google Ansprüche Die Knowledge Graph-Datenbank enthält bereits Einträge für rund 500 Millionen Objekte (bitte beachten Sie, dass diese Objekte nicht direkt verglichen werden können). Wikipedia-Artikel) und rund 3,5 Milliarden „Fakten“. Wir setzen „Tatsache“ in Anführungszeichen, weil es einst eine „Tatsache“ war, dass die Erde flach und menschlich war konnte nicht fliegen. Wissen ist schlüpfrig.

Wissensgraph auf dem Bildschirm

Die erste Implementierung von Knowledge Graph durch Google zielt darauf ab, die vorhandenen Suchergebnisse des Unternehmens zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen. So wie Google manchmal eine Vorschau von Seiten in einem Panel rechts neben den Suchergebnissen in einem Standard-Webbrowserfenster anzeigt, werden Knowledge Graph-Ergebnisse in Panels neben den Suchergebnissen angezeigt. Nicht alle Suchbegriffe führen zu Knowledge Graph-Panels: Abfragen müssen mit klar definierten Objekten im Knowledge Graph übereinstimmen. (Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie noch keine Knowledge Graph-Ergebnisse sehen; Google ist noch dabei, die Funktion einzuführen, und derzeit ist sie auf englischsprachige Nutzer in den USA beschränkt.)

Die Knowledge Graph-Panels sollen eine Zusammenfassung der wichtigsten und am häufigsten gesuchten Informationen zu einer Abfrage anzeigen ohne dass Benutzer zweizeilige Zusammenfassungen einer Webseite durchlesen oder zu einer anderen weiterklicken müssen Website. Für eine Person könnten diese Schlüsselfakten Geburts- und Sterbedaten, mit ihr verbundene wichtige Personen sowie kurze Hervorhebungen von Titeln, Erfolgen oder anderen Dingen umfassen, die diese Person sonst bedeutsam machen. Für andere Entitäten wird Google versuchen, wichtige Informationen, Statistiken und Zusammenhänge anzuzeigen. Das Knowledge Graph-Panel kümmert sich auch um die Begriffsklärung. Wenn mehr als eine Knowledge Graph-Entität mit einer Suchanfrage übereinstimmt, gewährt Google Zugriff auf alle.

Vielleicht noch wichtiger ist, dass Benutzer, sobald sie mit einer Knowledge Graph-Entität interagieren, innerhalb gewisser Grenzen die Links von Beziehungen zu diesen Entitäten durchsuchen können. Wenn Sie beispielsweise einen Knowledge Graph-Eintrag zu Dashiell Hammett aufrufen, sollten Benutzer sofort zu einer Knowledge Graph-Zusammenfassung von springen können Der dünne Mann Und Der maltesische Falke – und vielleicht zu Zusammenfassungen über Lillian Helman und antikommunistische Hexenjagden nach dem Zweiten Weltkrieg.

Knowledge Graph wird nicht auf browserbasierte Suchen beschränkt sein: Google führt derzeit Knowledge Graph-Suchergebnisse ein auf den meisten Geräten mit Android 2.2 oder höher (wiederum nur in den USA auf Englisch) im Schnellsuchfeld und browserbasiert Suchende. Die Suchergebnisse von Knowledge Graph werden auch in kommenden Versionen der Such-App von Google für iOS-Geräte verfügbar sein. Benutzer können durch die Informationen im Knowledge Graph navigieren, indem sie auf den Inhalt tippen oder ihn vor- und zurückwischen.

Es ist wichtig zu beachten, dass dies nur die ersten Stellen sind, an denen Knowledge Graph in den Google-Diensten auftaucht. Hinter den Kulissen können Sie damit rechnen, dass die Suchergebnisse von Knowledge Graph in eine Vielzahl von Google-Diensten einfließen, insbesondere wenn der Bestand an Datensätzen und „Fakten“ wächst. Knowledge Graph-Suchen werden wahrscheinlich nie durchgeführt ersetzen Die traditionelle schlüsselwortbasierte Suche von Google – semantische Suche und wörtliche Suche sind sozusagen zwei unterschiedliche Tools, die sich für zwei unterschiedliche Aufgaben eignen – aber theoretisch wäre es nicht überraschend, wenn Knowledge Graph eines Tages zu bis zu einem Viertel der Interaktionen von Google mit der Suche beitragen würde Benutzer.

Crowdsourcing … oder Google-farbige Kurse?

Wie wählt Knowledge Graph also Informationen für seine Zusammenfassungen aus? Bisher hat sich Google nicht sehr explizit zur Methodik hinter der Präsentation von Knowledge Graph geäußert. In meiner (begrenzten) Stichprobe scheint ein Großteil der Daten, die Google für seine Zusammenfassungen priorisiert, ziemlich konsistent zu sein: Daten, Beziehungen, und ein einzelnes Feld „Bedeutende Leistung“ für Personen (das etwa mit „Entdeckungen“ oder „Beruf“ oder „Beruf“ bezeichnet werden könnte). "Titel"). Orte erhalten Standorte und Daten sowie eine Auswahl anderer Felder, die genau das sein können, was jemand möchte, oder völlig unangemessen sein können. Wenn Sie sich beispielsweise das Empire State Building ansehen, scheint die Angabe der Straßenadresse angemessen zu sein … aber für beispielsweise Stonehenge ist dies nicht ganz so angemessen. Ähnliche Kuriositäten können bei Telefonnummern auftreten: Wie viele Personen benötigen für das Taj Mahal sofortigen Zugriff auf eine Telefonnummer?

Google sagt, dass es die Informationen, die es in Knowledge Graph-Zusammenfassungen präsentiert, anhand „menschlicher Weisheit“ priorisiert. Und damit ist Google nicht einverstanden bedeuten tatsächlich Dinge, die Menschen ihnen sagen oder die Fachexperten oder Datenbankkuratoren sammeln – es bedeutet, indirekte Annahmen zu treffen Informieren Sie sich über die Absichten der Benutzer, indem Sie das Suchverhalten protokollieren und im Auge behalten, was sie anklicken, was nicht anklickt und wonach sie suchen, nachdem sie eine Aktion ausgeführt haben suchen. Kurz gesagt: Google nutzt Crowdsourcing, um herauszufinden, welche „Fakten“ sich am besten in einer Knowledge Graph-Zusammenfassung präsentieren lassen.

Beispielsweise gibt Google an, dass die zusammenfassenden Informationen des Knowledge Graph zu Tom Cruise 37 Prozent der Folgeanfragen von Google-Suchnutzern über den Schauspieler beantworten, wenn sie nach ihm suchen. Diese Zahl von 37 Prozent klingt beruhigend wissenschaftlich und präzise, ​​lässt sich aber überhaupt nicht beurteilen ob Googles Einschätzung des Gesamtverhaltens von Suchnutzern etwas damit zu tun hat, was ein bestimmter Nutzer ist – wie Du - will wissen. Da Google auf diese Zahl von 37 Prozent so stolz zu sein scheint, stellen wir es auf den Kopf: Google sagt 63 In den meisten Fällen können keine Informationen zu einem Thema angezeigt werden, das die Suchbenutzer finden relevant.

Die Position von Google ist leicht zu verstehen: Wann immer möglich, möchte es den Nutzern sofort die Informationen präsentieren, nach denen sie suchen. Google kann dies nur dann wirklich beurteilen, wenn es sich ansieht, wie die Leute seine Suchmaschine nutzen, und indem es versucht, einige Vermutungen anzustellen.

Crowdsourcing birgt Gefahren. Genauso wie Google sich in trüben Gewässern begibt, wenn es sich dazu entschließt Priorisieren Sie Suchergebnisse von Google+ Bei Search Plus Your World besteht die Gefahr, sich auf Crowdsourcing zu verlassen, um der Präsentation von Informationen und „Fakten“ Priorität einzuräumen. Nur Weil die Suchzielgruppe von Google bestimmte Informationen möglicherweise nicht kennt (oder sich nicht besonders für sie interessiert), heißt das nicht, dass sie nicht wichtig sind oder nicht relevant. Es gibt viele Fälle, in denen die Wahrnehmung der Tatsachen durch die „Masse“ falsch ist. Die meisten Menschen glauben, Schizophrenie bedeute, mehrere Persönlichkeiten zu haben, Milch zu trinken oder Eis zu essen erhöht die Schleimproduktion, und Marie Antoinette sagte: „Lasst sie Kuchen essen.“ Doch nichts davon ist der Fall WAHR.

Auch der Einsatz von Crowdsourcing zur Beurteilung der Wichtigkeit von Informationen birgt Missbrauchspotenzial. Angenommen, eine Regierung wollte Fehlinformationen über Dissidenten verbreiten, eine politische Kampagne wollte einen Gegner verleumden oder Hacker wollten nur zum Spaß mit Suchergebnissen spielen? In ähnlicher Weise wurden die Google-Suchergebnisse „Googlebombed„Crowdsourcing könnte genutzt werden, um Knowledge Graph zu manipulieren. Vernünftige Menschen werden nicht alles glauben, was sie lesen; Ebenso werden die von semantischen Suchmaschinen präsentierten „Fakten“ nicht zuverlässig sein – und in manchen Fällen wird Crowdsourcing sie sogar noch weniger zuverlässig machen.

Google klebriger machen

Auf der praktischen Seite wird Googles Knowledge Graph eine unmittelbare Auswirkung haben: Es wird die Google-Suchergebnisse einprägsamer machen. Immer wenn Knowledge Graph eine direkte Antwort auf die Frage eines Suchbenutzers liefern oder ihn über verwandte Themen schnell dorthin navigieren lassen kann, bleiben Benutzer bei den Google-Diensten. Das bedeutet, dass Google mehr Daten über die Suchanfragen und das Verhalten der Nutzer sammelt (unabhängig davon, ob sie bei einem Google-Konto angemeldet sind oder nicht). Dadurch wiederum kann Google seine zielgerichtete Werbeplattform weiter verfeinern.

Es bedeutet auch, dass Dienste wie Wikipedia, die oft die gleichen Arten von Wissen beantworten, spezifisch sind Anfragen, auf die Knowledge Graph abzielt, werden einen Rückgang des Webverkehrs verzeichnen, den sie erhalten Google. Im Fall von Wikipedia bedeutet dies direkt, dass es weniger Möglichkeiten gibt, um Unterstützung durch die Community zu bitten. Bei anderen Diensten führt dies direkt zu einer geringeren Anzahl an Anzeigenimpressionen und (damit) zu geringeren Einnahmen. Für Leute, die Websites und Dienste anbieten, die auf der Bereitstellung diskreter Fakten und Informationen basieren – und das umfasst alles von Wikipedia über IMDb bis hin zu Online-Händlern über Telefonbücher und Branchenverzeichnisse bis hin zu (vorstellbaren) Crowdsourcing-Diensten wie Yelp und sogar öffentlichen Aufzeichnungen … Knowledge Graph könnte diese langsam untergraben Unternehmen.

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