Wissens-Systeme in Unternehmen haben ein Ziel: den Mitarbeitern Informationen optimal verfügbar zu machen. Doch je mehr Inhalte, desto schwieriger wird es für die Anwender, schnell zum richtigen Thema zu finden. Häufige Ursache: Die Systeme bauen auf eine hierarchische Gliederung der Inhalte. Das macht die Suche langwierig, wenn der Inhalt umfangreich ist.
Abhilfe verspricht eine neue Suchtechnologie namens „Faceted Search“. Sie bietet einen ganz neuen Zugang zur gesuchten Information, denn sie setzt auf Filter anstelle einer Gliederung. Wir stellen Ihnen diese neue Technik näher vor.
Herkömmliche, hierarchisch aufgebaute Navigationsmethoden wie die klassische Baumstruktur sind gut bekannt und in Wissens-Systemen vieler Unternehmen allgegenwärtig.Leider werden sie stetig wachsenden Informationsmengen oft nicht gerecht, denn mit zunehmendem Wachstum der Inhalte wird die Struktur dieser Systeme immer komplexer und verschachtelter. Darunter leidet die Bedienerfreundlichkeit; für die Autoren wird es immer schwieriger, für jedes Thema einen eindeutigen Platz in der Baumstruktur zu finden. Die Folge für den Anwender: Der Aufbau des Gliederungsbaumes wird immer unübersichtlicher, je mehr Ebenen aufgeklappt sind.
Viele Autoren solcher zentral gegliederten Systeme investieren viel Mühe, um die Gliederungsstrukturen ihrer Wissens-Systeme einheitlich zu gestalten. Dies führt dann zu aufgeblähten Navigationsbäumen, in denen sich Kapitel- und Themenstrukturen auf jeder Ebene wiederholen, egal ob dies inhaltlich Sinn macht oder nicht. Hauptsache, alles ist einheitlich. Dem Anwender bleibt also nichts anderes übrig, als die Kapitelstruktur bestens zu kennen, um schnell zum Ziel zu navigieren. Umso ärgerlicher, wenn dann im Zuge des Wachstums die Gliederung plötzlich umgestellt wird …
Führt eine Suche über den Navigationsbaum nicht unmittelbar zum Erfolg, greifen viele Anwender auf die Volltextsuche zurück. Doch auch diese Technik stößt in vielen Systemen bei riesigen Informationsbeständen schnell an ihre Grenzen: Die Suchmaschine liefert zwar Ergebnisse, häufig kann der Anwender deren inhaltliche Relevanz aber nur durch „Trial and Error“ beurteilen, und das raubt wertvolle Zeit. Hinzu kommt, dass Suchabfragen mit mehr als zehn oder gar 100 Resultaten in vielen Wissens-Portalen nicht ungewöhnlich sind. Im hektischen Berufsalltag ist das schlicht nutzlos.
Das Prinzip von „Faceted Search“
Eine im Bereich der Wissens-Portale noch recht unbekannte Navigationsmethode geht hier neue Wege. Sie ermöglicht dem Nutzer, seinen Suchweg frei zu definieren. „Faceted Search“, wörtlich übersetzt mit „Facettenreiche Suche“, verzichtet gänzlich auf feste, hierarchische Strukturen. Denn anstatt einen Artikel innerhalb einer hierarchischen Struktur einzuordnen, weist der Autor dem Artikel beliebig viele (zuvor festgelegte) Filterkriterien zu.Der Anwender wiederum navigiert zum gewünschten Artikel, indem er aus den zur Verfügung stehenden Kriterien seine „Wunschauswahl“ trifft. Diese Kriterien sind zwar in Ihrer Gesamtheit vorgegeben, vom Anwender aber in beliebiger Reihenfolge und Konstellation auswählbar. Der Weg, den der Anwender im System geht, folgt also konsequent dem persönlichen Verständnis des Sachverhaltes, und nicht einer starren, vorgegebenen Logik. Besonders hilfreich: Durch das System werden zu jedem Zeitpunkt nur die verbleibenden Auswahlkriterien angeboten, für die auch Inhalte vorliegen. Somit führt auch bei zunehmender „Verfeinerung“ der Filter-Auswahl keine Suche ins Leere.
Parallelen zu anderen Systemen
Wenn Sie häufiger Tabellenkalkulationsprogramme nutzen, kommt Ihnen die Funktionsweise von „Faceted Search“ vielleicht bekannt vor. In der Tat ist ihr Grundprinzip mit der Autofilter-Funktion vergleichbar. Denn hier nutzt der Anwender den gleichen Effekt: Eine riesige Anzahl von Tabellenzeilen schrumpft mit wenigen Klicks zu einer überschaubaren Auswahl, die genau zur Suchabfrage des Anwenders passt. Auch wie viele Filter er dabei auswählt und in welcher Reihenfolge, bleibt ihm überlassen. Und Filter-Kombinationen, für die es keine Daten gibt, werden gar nicht erst angeboten.
Und noch eine weitere populäre Spielart von „Faceted Search“ dürfte Ihnen bekannt vorkommen: Die Artikel-Auswahl beim Online-Auktionshaus eBay nutzt ebenfalls das Grundprinzip von „Faceted Search“. Das Kategorienwerk, in dem alle Artikel einsortiert sind, unterliegt nicht ausschließlich hierarchischen Beziehungen: Alternativ kann der Käufer die Auswahlkriterien frei kombinieren, wobei die Anzahl der Artikel, die für die getroffene Auswahl noch zur Verfügung stehen, immer aktualisiert wird (Abb. 3). EBay ergänzt diese Auswahl übrigens um eine Volltextsuche, welche jedoch nur die jeweils noch „übrig gebliebenen“ Artikel durchsucht – eine perfekte Ergänzung zum Filter-System.
Sie sehen: Die Idee hinter „Faceted Search“ bewährt sich schon längst in verschiedenen Medien, in denen es gilt, aus einer großen Menge an Daten individuell und doch gezielt eine konkrete, persönliche Auswahl zu treffen.
Unser Fazit
Im Bereich der Wissens-Portale ist die Idee der „geführten Suche“ noch recht neu – und schlicht genial! Höchste Zeit also, diesen in anderen Bereich so bewährten Navigationsansatz auf Enterprise-Systeme zu übertragen.
