Verbesserung der Usability mittels Faceted Search

von Peter Soth

Die Idee der Faceted Search basiert auf der Facettenklassifikation [1][2]. Diese wurde 1933 von dem indischen Mathematiker und Bibliothekar S. R. Ranganathan [3] entwickelt, um die Bestände der Universitätsbibliothek von Madras zu katalogisieren. Bei der Facettenklassifikation werden Objekte des Wissensbereichs nicht in eine starre Baumstruktur eingegliedert, sondern durch mehrere voneinander unabhängige Gesichtspunkte definiert. In folgendem Blogeintrag möchte ich kurz beschreiben, wie User mittels Faceted Search schneller und präziser Informationen finden können und somit die Usability von (Web-) Applikationen gesteigert werden kann.

Anwendungsbeispiele

Die Faceted Search ist heute vor allem bei Online Shops anzutreffen. Als prominentestes Beispiel kann hier Amazon genannt werden. Die Faceted Search setzt sich jedoch auch immer mehr bei der Verwaltung und späteren Suche von Informationen, wie Dokumenten oder Emails durch. Als Beispiel kann hier Google Mail betrachtet werden. Im Vergleich zu Outlook werden Mails nicht hierarchisch abgelegt, sondern mit Label versehen. Label sind auch unter dem Begriff Tag bekannt. Eine Hierarchie lässt sich beispielsweise unter Benutzung von Pfadnamen realisieren, wie es auch bei Google Mail gemacht wird.

Vorteile

Beim Ablegen von Dokumenten trifft man oft auf die Problematik, dass ein Dokument eigentlich in  mehreren Knoten einer Baumstruktur abgelegt werden soll. Dies ist bei einer starren Baumstruktur nicht möglich (Google Mail versus Outlook). Bei der Faceted Search werden die Dokumente mit Tags versehen (verschlagwortet) und können später in verschiedenen Knoten angezeigt (gefiltert)werden. Ein Nebeneffekt der Verschlagwortung ist, dass die Dokumente eindeutig klassifiziert werden. Dies hat den großen Vorteil – im Vergleich zu einer Volltextsuche, dass Informationen präziser und schneller gefunden werden können. Bei einer Volltextsuche wird für die Dokumente beim Indizieren ein Wortvektor ermittelt. In der Suchergebnismenge wird dann die Relevanz eines Suchbegriffs über den Wortvektor ermittelt. Das Problem hierbei ist, dass die Relevanz nur eine Annäherung darstellt. Der semantische Bezug zum eigentlichen Suchwort ist meist nicht gegeben. So erreicht beispielsweise Google erst unter Einbeziehung von Wikipedia bessere Suchergebnisse.

 

Voraussetzung für den Einsatz einer Faceted Search

Die wichtigste Voraussetzung für die Benutzung von Faceted Search ist die Erstellung einer Tag Taxonomie.  Diese kann beispielweise aus der Menüstruktur abgeleitet werden. Wichtiger Tipp hier ist, nicht mehr als 4 Hierarchieebenen aus der Menüstruktur zu übernehmen.  Die Tags werden dann später zur Verschlagwortung durch den Editor herangezogen.

Beispiel

Als Beispiel (siehe Wireframe rechts) möchte ich das Dokumenten-Center unserer Enterprise 2.0 Applikation heranziehen. Auf der linken Seite wird die Faceted Search angezeigt. In unserem Fall ist sie hierarchisch. Eine flache Struktur wäre auch denkbar.  Durch das Markieren der Check-Boxen wird die Suchergebnismenge in der Mitte eingeschränkt, sprich die Dokumente werden gefiltert. Auf der rechten Seite sind technische Filter (oder Navigatoren) platziert, mit denen die Suchergebnismenge nochmals um Aspekte, wie Dokumententyp oder Zeitraum eingeschränkt werden können.

 

Fazit

In unseren Kundenprojekten haben wir die Erfahrung gemacht, dass Benutzer schneller und präziser die gewünschten Informationen mittels Facted Search - im Vergleich zur Volltextsuche - finden. Hierdurch kann die Usability von (Web-)Applikationen enorm gesteigert werden. Nicht verschweigen sollte man jedoch, dass es eine gewisse Zeit für den Benutzer bedarf, bis er sich von einer hierarchischen Menüstruktur gelöst hat.

Kategorien: IT-Consulting

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