Bilişimsel Erişim

Bilgi veya ürün ihtiyacı doğrultusunda bilgi arama davranışı sergilendiğinde en doğru olan materyali kullanıcı için algoritmalar aracılığı ile işlenmesi ve anlamlandırılması sürecine denir. Bu kavramın en belirgin örneği platform ya da online satış sitesini kullanırken, daha önceki gezi verilerinizin kullanılarak benzer ürünleri ya da içeriklerin reklamların meydana getirilmesidir. Büyük veri sayesinde erişilmek istenen bilgiye erişim sorunu ile karşılaştığı takdirde, veriler arasında seçim şansı sunmaktadır. Dar kapsamlı bir arama sonucu veya erişilmek istenen bilgiye hızlı bir şekilde ulaşma fırsatı sunmaktadır. Pek çok eylemi algoritmalara dayalı olarak yapabilmektedir ve akış hızı fazladır.

Entelektüel erişim: Günümüz teknolojisi ile yapılan bilgiye erişim süreci kısıtlanmaktadır. Entelektüel Erişime dayanan bilginin akış hızı yavaştır. Kullanıcı katalog kayıtlarını, makale özetlerini veya en yakın seçenekleri analiz edememektedir. Arama Sonuçları ve verileri inceleyerek arama sonucunun göre kullanıcının kendinin karar vermesine olumlu ya da olumsuz bir yargıda bulunma yetkisi kullanıcıdadır.

Sosyal Medya ve İnternet Ağı üzerinde yapılan aramalar ve incelemeler sonucunda; telefon, bilgisayar ve tablet üzerinde araştırılan ya da ihtiyaç duyulan bilgi, kayıt altına alınıp işlenmektedir.

Üst veri ve metadata sistemleri tarafından incelenen içerikler kapsamında, kullanıcının ilgisine göre içeriklere belirleyip kullanıcının istekleri doğrultusunda kullanıcıya daha fazla içeriğe  erişim sağlamış olur.

Araştırma görevlisi, Öğrenci, Akademik Personel ve Üniversite Çalışanları veri toplama aşamasında bilgi arama davranışı hakkında bilgiye sahip değillerdir. İhtiyaç duydukları materyali bilmedikleri ya da materyallere dair anahtar kelimeleri kodlamadıkları için veri toplamaları çok zor bir durum haline gelebilmektedir. Bu aşamada, Bilişimsel Erişim yöntemi etkinleşmektedir. Sözcük ile tarama yaptıklarında araştırma yaptıkları konu veya materyal hakkında her bilgiyi elde edebilecek konuma gelebiliyor.

Makalenin tam metnine, bilişimsel erişimi mümkün hale getirmek önemlidir. Algoritmaların aracılığı ve anahtar kelimelerin yardımı ile makalenin, aradığınız konu hakkında ilgili olup olmadığına karar verme mekanizmasıdır.

İçinde bulunduğumuz teknoloji çağında artan bilgi ile ihtiyaç duyulan bilgiye erişim, bilgi keşfi olarak adlandırdığımız bir takım bilimleri ortaya çıkmıştır. Büyük verilerin oluşmasıyla  bunları depolamak için kullanılan veri tabanları ortaya çıkmıştır. Veri tabanlarında doğruluk ve kullanıma hazır bilgiler bulunmaktadır. Bu bilgilerin kurum ve işletmelerde karar verme sürecine destek olmaktadır. Büyük veriler içerisinde, en doğru bilgiye erişmek ve bunu kullanmak için önemli bir aşamadır. Veri tabanlarında olağan bilgiye yararlı ve kullanılabilir olarak kullanıcıya  eriştirme işlemidir. Bilgi keşfi; veri madenciliği ile aynıdır. Veri içindeki örüntüleri bulur.  Örüntü, veri içindeki herhangi bir yapıdır. Basit çaplı aramalar veri madenciliği sayılmamaktadır. Veri tabanları içerisinde bulunan gizli, önemi önceden keşfedilmeyen yararlı bilgiler olmalıdır.

Veri Madenciliği(Data Mining): Büyük miktarda veri içinden, gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların aranmasıdır (Knowledge Discovery in Databases). Veri tabanı analizi ve karar verme desteği sağlar. Pazar araştırması, müşteriler arası etkileşim ve sepet analizi bunlardan biridir. Kalite kontrolü rekabet analizi öngörü, belgeler arası benzerlik  sorgulama sonuçları açısından benzerlik gösterir.