Informatsiooni relevantsus

Informatsiooni relevantsus (inglise keeles relevance) ehk asjakohasus tähendab info vastavust infosoovile. Infootsingu eesmärk on leida asjakohane informatsioon, mis on seotud konkreetse probleemiga. Infoteaduses on relevantsus iseseisev mõiste ja uurimisvaldkond, mis on eristatav raamatukogundusest.

Eesti Keele Instituut (EKI) järgi tähendab sõna relevantne asjakohast, sisuliselt sobivat, täpset või olulist.

Relevantsuse määratlemine võib olla keeruline, kuna see on sageli subjektiivne hinnang, mis põhineb inimese teadmistel ja käsitletava probleemi olemusel. Relevantsus kujuneb infovajaduse (information need) ja selle põhjal saadud informatsiooni tajumise ning kasutamise koosmõjus. Relevantsuse mõistmine tähendab enamat kui ainult dokumentide ja kasutajate vajaduste vastavus: see on olemuselt mitmekihiline koostoime, mis hõlmab teemat, ülesannet ja konteksti. 

 Ajalooline areng 
 Esimesed uurimused (–1977) 
Relevantsuse uurimine algas enne mikroprotsessorite kasutuselevõttu, keskendudes sellele, kuidas inimesed informatsiooni mõistavad ja otsustavad selle vajalikkuse üle. Esimesed uurimused aitasid liikuda lihtsatest masinapõhistest otsingutest keerukamate mõistmis- ja mõtlemispõhiste otsinguteni. Need tööd näitasid, et tehnoloogia arenedes muutuvad ka infootsingu ja- kasutuse viisid ning otsustuskriteeriumid selle kohta, milline info on oluline. 

 Teadvustamine ja fookuse muutus (1977–2003) 
Aastatel 1977–2003 tegelesid teadlased nagu Mizzaro ja Saracevic informatsiooni asjakohasuse mõiste laiendamisega, rõhutades konteksti rolli  informatsiooni tajumissel ja kasutamisel. Uuringud näitasid, et informatsiooni kasutusolukord võib olla sama oluline kui informatsioon ise. Saracevic (2012) ja Mizzaro (1997) rõhutasid, et erinevad olukorrad mõjutavad informatsiooni asjakohasust ning et relevantsuse mõistmiseks tuleb liikuda kitsast vaatlusest laiemasse kontekstuaalsesse käsitlusse.

 Tehnoloogia ja kasutaja suhte uurimine (2000–) 
21. sajandi algusest alates on infoteaduste uurimissuunad laienenud seoses tehnoloogia ja kasutaja vaheliste suhete süveneva analüüsiga. Interneti ja semantilise veebi areng on võimaldanud süsteemidel paremini mõista informatsiooni tähendusest ja vastata täpsemalt kasutajate vajadustele. Tänapäevased süsteemid ei piirdu ainult andmete esitamisega, vaid püüavad arvestada ka nende tähendust, et pakkuda kasutaja konteksti ja eesmärke arvestavaid tulemusi.

 Teooriad 
Enamik uurijaid on seisukohal, et relevantsuse mõiste ning selle uurimise, hindamise ja selgitamise vajadus sai alguse automatiseeritud infootsingu (IR) süsteemide kasutuselevõtuga.

 Tefko Saracevici subjektiivne vaade 
Tefko Saracevic, kelle uurimused on mõjutanud infoteaduse arengut, rõhutas, et informatsiooni relevantsus sõltub kasutaja teadmistest ja kogemustest. Saracevici subjektiivse käsitluse kohaselt vaate kohaselt võivad erinevad kasutajad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt, olenevalt nende varasematest teadmistest ja konkreetsetest vajadustest.

 Algoritmiline ehk süsteemipõhine relevantsus 
Algoritmilist relevantsust käsitatakse objektiivse lähenemisena, kus süsteemid pakuvad tulemusi, eeldades, et need vastavad kasutaja vajadustele. Siiski ei ole algoritmid neutraalsed ega eksimatud, sest need peegeldavad rendajate valikuid, eeldusi ja kultuurilisi väärtushinnanguid, mis võivad mõjutada otsingutulemuste kvaliteeti ja usaldusväärsust.

Relevantsuse määramisel algoritmide abil kasutatakse mitmesuguseid tehnikaid, näiteks märksõnade sagedust, konteksti analüüsi ja kasutajate varasemat otsingukäitumist. Neid tegureid kohandatakse ja täiustatakse pidevalt, et parandada otsingutulemuste täpsust ja kasutatavust.

 Kasutajapõhine relevantsus 
Kasutajapõhine asjakohasus viitab informatsiooni tähtsusele konkreetse kasutaja jaoks. Erinevad kasutajad võivad sama informatsiooni tõlgendada erinevalt, mistõttu on relevantsuse hindamine paratamatult subjektiivne ning sõltub kasutaja teadmistest, vajadustest ja kontekstist. Olulisteks teguriteks, mis mõjutavad kasutajapõhist relevantsust, on informatsiooni usaldusväärsus, maine ja loetavus. See tähendab, et inimesed võivad sama asja tõlgendada erinevalt. Teave, mis on ühe kasutaja jaoks oluline, ei pruugi olla sama väärtuslik teise jaoks.

 Relevantsuse hindamine ja kasutamine 
 Veebipõhine infootsing 
Veebipõhised infootsingusüsteemid, nagu otsingumootorid ja digitaalarhiivid, kasutavad keerukaid algoritme, et hinnata ja esitada informatsiooni vastavalt kasutaja päringule. Näiteks arvestavad suured otsingumootorid veebilehtede omavahelisi linke, et määrata lehtede asjakohasust, usaldusväärsust ja mõjukust internetis. Samuti kasutatakse personaliseeritud otsinguid, kus süsteemid kohandavad tulemusi kasutaja varasemate otsingute ja käitumise põhjal, et pakkuda võimalikult asjakohaseid tulemusi.

 E-kaubandus 
E-kaubanduse platvormid rakendavad keerukaid soovitusalgoritme, mille eesmärk on pakkuda kasutajatele personaliseeritud tootesoovitusi ning suurendada seeläbi nii kliendirahulolu kui ka müüki. Need algoritmid analüüsivad kasutajate varasemat ostuajalugu ja veebilehel tehtud sirvimisi, et tuvastada mustrid ja eelistused. Selle põhjal suudavad süsteemid ennustada, millised tooted võivad konkreetsele kasutajale huvi pakkuda. Täiendavalt kasutatakse soovituste täpsustamiseks ka demograafilisi andmeid ja kasutajate tagasisidet.

 Vaata ka 
 Infootsing
 Infovajadus
 Infoteadus
 Infokäitumine
 Infopädevus

 Viited 

Kategooria:Infoteadus