Erster deutscher Big-Data-Professor
Matthias Hagen hat die erste Professur für Big Data in Deutschland inne und will die Internetsuche verbessern.
Manchmal gleicht die Internetrecherche der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Gestern noch war man auf einer bestimmten Website, heute weiß man schon nicht mehr, wie man überhaupt auf sie stieß, geschweige denn, wie die Adresse lautet. Oder die Suchmaschine zeigt zwar tausende „Treffer“ an, aber die wenigsten sind brauchbar. Ein wesentlicher Grund, warum man im Web nicht immer findet, wonach man sucht, ist die große Menge an Informationen. Und sie nimmt täglich zu: Laut einer Studie wird sich das weltweite Datenvolumen bis zum Jahr 2020 verzehnfachen. „Big Data“ lautet das Schlüsselwort. Gemeint ist die riesige Flut von digitalen Daten.
Auf der Suche nach der smarten Suchmaschine
Einer, der sich damit bestens auskennt, ist Matthias Hagen. Der Juniorprofessor an der Bauhaus-Universität Weimar hat seit dem Wintersemester 2013/2014 die erste Professur für Big Data Analytics in Deutschland inne. Mit seiner Nachwuchsforschergruppe entwickelt er neue Werkzeuge und Algorithmen, die den Analyseprozess von Big Data vorantreiben. Mit seiner Arbeit will der Forscher auch die Suche im Internet verbessern. Matthias Hagen denkt dabei sogar an völlig neue Suchmaschinen. „Das Informationsbedürfnis steigt, aber Mainstream-Suchmaschinen helfen nicht bei explorativeren Suchen wie beispielsweise der Literaturrecherche. Sie liefern oft auch keine sinnvollen Ergebnisse, wenn der Nutzer komplette Fragen eingibt. Da setzen wir an“, erläuterte er der „Süddeutschen Zeitung“. Der Juniorprofessor denkt zum Beispiel an eine Suchmaschine, der man eine Frage stellt und die dann ein Erklärvideo anzeigt und nicht auf ein Forum verlinkt, in dem das Problem diskutiert wird. Damit solche smarten Suchmaschinen keine Zukunftsmusik bleiben, müssen Hagen und seine Kollegen zunächst Daten erheben: Wie bewegen sich Nutzer im Internet, welche Suchbegriffe geben sie ein, wie greifen sie auf Informationen zu? Antworten auf diese Fragen liefert ein „idealer Nutzer“, den die Big-Data-Forscher simulieren wollen. Dafür kombinieren sie zahlreiche unterschiedliche Nutzertypen in einer Matrix und möchten so herausfinden, welche Suchoption am effektivsten ist.
M100 Sanssouci Colloquium zu „Medienfreiheit im Zeitalter von Big Data“ am 12. September 2014 in Potsdam
