Help:MediaSearch/de

Special:MediaSearch ist ein neues Back-End und Front-End für die Suche nach Dateien auf Commons, wobei Bilder in einer regalähnlichen Ansicht erscheinen, die von Bildsuchmaschinen im Internet genutzt wird. Rückmeldungen zu MediaSearch können auf der Diskussionsseite auf Commons hinterlassen werden.

Tue folgendes, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Dateien über Special:MediaSearch gefunden werden:
 * Füge einen relevanten und beschreibenden Titel hinzu
 * Füge in so vielen Sprachen wie möglich Beschreibungen hinzu, mit denen du beschreibst, was die Datei darstellt
 * Füge eine detaillierte Beschreibung hinzu, die erklärt, was die Datei darstellt und relevante Zusammenhänge aufzeigt
 * Füge die Datei zu relevanten Kategorien hinzu
 * Füge alle Aussagen zu Motiven hinzu, die deine Datei darstellt

Unten findet sich ein Überblick der Arten von Daten, die genutzt werden und wie sie dazu beitragen, Dateien zu finden. Es gibt zwei Hauptarten von Daten, die genutzt werden, um Dateien zu finden:
 * 1) Vollständiger Text
 * 2) Aussagen und strukturierte Daten

Wie
Dies ist eine traditionelle text-basierte Suche: Wenn der Text das Wort enthält, nach dem gesucht wird, ist die Datei ein Treffer.

Der Rang wird auf zwei Arten beeinflusst:
 * Häufigkeit der Begriffe
 * Position der Begriffe
 * Häufigkeit der Begriffe

Der Suchalgorithmus wird versuchen, anhand der Häufigkeit der Suchbegriffe festzustellen, wie relevant ein Ergebnis ist.

Je häufiger der Suchbegriff in einem Dokument auftaucht, desto relevanter scheint er zu sein (Beispiel: Wenn ein Dokument häufiger "Mona Lisa" erwähnt, als ein anderes, ist es wahrscheinlich relevanter).

Je häufiger der Suchbegriff in allen Dokumenten auftaucht, desto weniger relevant wird der Begriff sein (Beispiel: Häufige Wörter wie "tut" werden zu der Platzierung nicht viel beitragen, da diese Wörter in sehr vielen Dokumenten vorkommen).

Für den Suchbegriff "Mona Lisa" im Wikitext der englischsprachigen Wikipedia hilft uns dies dabei, zu erkennen, dass der Artikel "Mona Lisa" (184 Erwähnungen des Begriffs) wahrscheinlich ein besseres Ergebnis ist, als der Artikel "Louvre museum" (7 Erwähnungen).

Auf Commons ergibt sich jedoch das Problem, dass diese Häufigkeit häufig nur von geringer Bedeutung ist, wenn es um den Vergleich der Relevanz geht: Es handelt sich nicht um lange Artikel, sondern kurze Beschreibungen. Begriffe kommen meist nicht häufiger als ein oder zwei Mal vor und es gibt nur wenig anderen Inhalt, mit dem verglichen werden kann. Daher berücksichtigen wir bei dem Ranking auch die Position der Begriffe.


 * Position der Begriffe

Es gibt mehrere Wege, um Informationen zu einer Datei einzugeben. Alle tragen zur Relevanzeinstufung bei, jedoch auf unterschiedliche Art und Weise.

Wikitext-Beschreibungen werden traditionell als das wichtigste Mittel betrachtet, um Dateiinformationen zu präsentieren, jedoch enthalten sie manchmal so viele Informationen, dass die bedeutsamen Begriffe in der Suchrelevanz kaum hervorstehen. Manchmal enthalten sie hingegen so wenig Information, dass die Suche kaum die Möglichkeit hat, mit ihr zu arbeiten, um die Relevanz zu bestimmen.

Beispielsweise sind Details wie der Autor, der Ort oder das Datum, an dem die Mediendatei erstellt wurde, zu welchem Museum sie gehört oder unter welcher Lizenz sie veröffentlicht wurde – obwohl sie wichtig sind – häufig nicht die Begriffe, nach denen Personen suchen werden. Darüber hinaus sind wesentliche Teile der Beschreibung häufig "kontextbezogene" Informationen, die nicht direkt zum Hauptthema gehören.

Obwohl Beschreibungen häufig viele Informationen enthalten, die sehr wichtig sein könne, um die Datei zu finden, kann es schwierig sein, einzig anhand der Begriffe in der Beschreibung herauszufinden, was die Datei darstellt. Beschreibungen können lang sein (und in mehreren Sprachen vorliegen, sowie Informationen enthalten, die für den Suchbegriff irrelevant sind). Anders gesagt ist es schwierig, die Relevanz anhand der Beschreibungen festzustellen.

Zusätzliche Daten, die Dinge prägnanter beschreiben (wie Titel, Untertitel, Kategorien) fokussieren sich häufig auf sehr spezifische Informationen, was dabei hilft, festzustellen, was bei einer Mediendatei wichtig ist – in anderen Worten erleichtern es diese Daten, die Relevanz zu bestimmen. Daher ist auch die Position der Begriffe wichtig.

Beispiel: Wenn du nach "Mona Lisa" suchst, wird eine Datei, die "Mona Lisa" in der Beschreibung enthält, normalerweise in den Suchergebnissen weiter hinten auftauchen, als eine, die den Begriff als Teil des Titels und/oder Untertitels und/oder (eine der) Mona-Lisa-Kategorien enthält.

Beachte jedoch, dass die mehrfache Angabe von Informationen in Wikitext in unterschiedlichen Feldern ebenfalls unbeabsichtigte Auswirkungen haben kann, da die häufigkeitsbasierten Relevanzwerte gesenkt werden - stelle daher sicher, dass du die Datei durch einen relevanten Titel, eine detaillierte Beschreibung, Untertitel (idealerweise in mehreren Sprachen) und die angemessenen Kategorien genau beschreibst, ohne die gleiche Information an unterschiedlichen Orten zu wiederholen.

Einschränkungen
Der oben erwähnte Volltextsuchalgorithmus ist sehr gut, hat aber auch einige Probleme - insbesondere in unserem Kontext:

Bei einer traditionellen textbasierten Suche wollen Benutzer normalerweise keine Ergebnisse in anderen Sprachen sehen, als in der Sprache, in der sie suchen (es wird angenommen, dass der Benutzer andere Sprachen nicht verstehen würde). Das ist auf Commons anders, da die Leute nicht wirklich nach Beschreibungen suchen – sie wollen die Datei.
 * Sprache

Wenn ein Benutzer also nach Bildern von Autos, würde eine ideale Suche auch Dateien finden und ausgeben, die Treffer in anderen Sprachen sind, wie cars in Englisch oder voiture in Französisch. Sofern jedoch die Beschreibungen und/oder Untertitel jedes Bildes nicht Übersetzungen für jede Sprache besitzen, wird eine textbasierte Suche Ergebnisse in anderen Sprachen nicht finden.

Ein weiteres Problem hierbei ist, dass manche Wörter in unterschiedlichen Sprachen gleich aussehen, aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Zum Beispiel "Gift" in Englisch und Deutsch oder "Chat" in Englisch und Französisch; diese Unterschiede in den Sprachen bewirken aufgrund der unterschiedlichen Bedeutungen sehr unterschiedliche Ergebnisse in der textbasierten Suche.

Gleiches gilt, wenn du in einer textbasierten Suche nach Fledertieren suchst, da die Suche keine Ergebnisse unter ihrem wissenschaftlichen Namen Chiroptera finden wird. Dies gilt auch für Abkürzungen, wie NYCbei der Suche nach New York City.
 * Synonyme

Damit vergleichbar kann eine Textbeschreibung mehr implizite Informationen enthalten, die nicht einfach durch das Scannen des Wikitextes gefunden werden können.
 * Treffer für Wörter, keine Konzepte

Eine Britische Kurzhaar ist auch eine Katze und ein Volvo V40 ist ein Auto, sofern ihre Beschreibungen jedoch nicht ausdrücklich Katze oder Auto erwähnen, werden sie in einer traditionellen textbasierten Suche für diese Suchbegriffe nicht gefunden.

Aussagen und strukturierte Daten
Wikidata-Aussagen haben das Potenzial, viele der zuvor genannten Probleme textbasierter Suchen zu lösen: Sie sind mehrsprachig, haben Aliasse und sind mit allen Arten von verwandten Konzepten verlinkt.

Wie
Seitdem der Reiter "Strukturierte Daten" zu Dateiseiten hinzugefügt wurde, ist es möglich, Wikidata-Einträge mit einer Datei zu verknüpfen, darunter auch Aussagen darüber, was die Datei "abbildet".

Wenn ein Suchbegriff angegeben wird (wie "Anakonda"), durchsuchen wir auch Wikidata nach relevanten Einträgen. Hier sind einige der besten Ergebnisse für diesen Fall:
 * Anaconda (Q483539): Stadt im US-Bundesstaat Montana
 * Anakondas (Q188622): Gattung der Familie Boas (Boidae)
 * Anaconda (Q17485058): Lied von Nicki Minaj

Zusätzlich zu Übereinstimmungen im Volltext wird die Suche auch Ergebnisse umfassen, die eine "Motiv"-Aussage für (eine oder mehrere der) Einträge enthalten. Sie wird auch Ergebnisse enthalten, die eine Aussage "digitales Abbild von" besitzen, die für Kunstwerke genutzt wird.

Potenziell können dadurch wesentlich mehr Suchergebnisse ausgegeben werden, da die Einträge auch Synonyme (über Wikidata-Aliasse) und sprachliche Unterschiede (über Bezeichnungen & Aliasse in mehreren Sprachen) abdecken: Eine Datei muss nur eine Motiv-Aussage besitzen und die Suche wird dazu in der Lage sein, diese Aussage und all ihre Aliasse und Übersetzungen zu finden.

Wenn später Übersetzungen oder Aliasse zu diesen Einträgen hinzugefügt werden, werden die Dateien, die mit ihnen markiert sind, automatisch davon profitieren, da sie auch über diese Begriffe zu finden sein werden. Deshalb ist es wichtig, zu Einträgen, die für Motiv-Aussagen auf Commons verwendet werden, auf Wikidata weitere Aliasse, Bezeichnungen und andere Informationen hinzuzufügen.

Hinweis: Nicht alle Einträge werden werden in den Suchergebnissen gleich behandelt. Wenn ein Benutzer nach "Iris" sucht, erwartet er wahrscheinlich, Medien zu finden, die die Pflanzengattung (Q156901) abbilden oder den Teil eines Auges (Q178748), aber wahrscheinlich nicht Iris Murdoch, die britische Autorin und Philosophin (Q217495).

Basierend auf der Ähnlichkeit zum Suchbegriff und der Wichtigkeit/Häufigkeit des Eintrags wird die Mediensuche mehr Multimedia-Dateien mit einem bestimmten Eintrag anzeigen, als mit anderen.

Einschränkungen
Wikidata-Einträge sind ein hervorragendes Signal, um dabei zu helfen, zusätzliche relevante Multimedia-Dateien zu finden:
 * Es gibt weniger Störungen (z.B. enthalten Textbeschreibungen häufig falsch positive Ergebnisse wie "Iris" als Vornamen einer Fotografin, nicht als Thema der Datei).
 * Sie enthalten viel mehr Informationen (Aliasse & Übersetzungen) als individuelle Dateibeschreibungen.
 * Sie können an einem zentralen Ort (Wikidata) ergänzt werden.

Sie sind jedoch auch ein schlechter Indikator zur Einstufung der Ränge:
 * Bei einer Datei mit mehreren Motiv-Aussagen ist es schwierig, festzustellen, welche Aussagen die wichtigsten oder relevantesten sind.
 * Wikidata hat viele Einträge, die unterschiedlich detailliert sind.

Bei einer Datei mit mehreren Motiv-Aussagen ist es schwierig, festzustellen, welche Aussagen die wichtigsten oder relevantesten sind.
 * Relative Ränge

Are both equally important, or is one of them the obvious subject and the other a less relevant background detail? If so, which? Is a depicts statement on one file more prominent than the same depicts statement on another?

Consider the "Pale Blue Dot" photographs: even though the earth makes up less than a pixel in the image set, it's a significant feature of the images.

Statements essentially only have two states: something is in the file, or it is not. There is no further detail about just how relevant something is in that file.

The “mark as prominent” feature for statements is provided to address some of these issues, but it is not currently being used consistently. Additionally, the use of qualifiers like 'applies to part' could help improve ranking, but those qualifiers are currently rarely used at all on Commons, though they have precedent on Wikidata. For example, on the Wikidata item for Mona Lisa, the depicted elements have 'applies to part' qualifiers that specify foreground or background, which could provide additional signals to the search ranking algorithm if used on Commons.

While depicts statements are tremendously useful in helping surface additional relevant results, it's hard to use them as a ranking signal: textual descriptions often convey the relative importance of subjects better than these simple statements can.

Wikidata has many entities at varying levels of detail. While we are currently working towards being able to include "child concepts" in search results, it’s important to be careful in the weight we give to certain entities, especially when compared to full text search.
 * Level of detail

For example, the statements bridge (Q12280), suspension bridge (Q12570), Golden Gate Bridge (Q44440) or tourist attraction (Q570116) could probably all be used to describe a picture of the Golden Gate Bridge, but the Golden Gate Bridge (Q44440) statement already implies all of the others via its various related entities.

However, there are examples where it's not this simple.

German Shepherd dog (Q38280) is a subclass of dog (Q144), which is a subclass of pet (Q39201) - in theory, we should be able to find pictures tagged with "German Shepherd dog" when one searches for "pet."

However, some photos tagged as "German Shepherd dog" likely depict working dogs (Q1806324), not pets.