Klaus Hofbauer, Karriere.at: "Der User hat erstmals das Gefühl, dass er bei seiner Suchanfrage auch verstanden wird" Detail - Computerwelt

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16.10.2009 Rudolf Felser

Klaus Hofbauer, Karriere.at: "Der User hat erstmals das Gefühl, dass er bei seiner Suchanfrage auch verstanden wird"

Das Jobportal Karriere.at wartet neuerdings mit einer intelligenten Suchmaschine für Bewerber und Unternehmen auf.

Die Semantic Web Company hat den Jobvermittler Karriere.at mit Stammsitz in Oberösterreich beim Aufbau einer semantischen Suchmaschine beraten und unterstützt. Nun wurde die Suchmaschine online geschalten und bringt den Usern neue Suchmöglichkeiten. Details zum neuen Suchportal schildert Klaus Hofbauer, Geschäftsführer von Karriere.at im Gespräch mit Andreas Blumauer von der Semantic Web Company (SWC).

Andreas Blumauer: Herr Hofbauer, Ihr Unternehmen Karriere.at ist seit Jahren äußerst erfolgreich am Internet-basierenden Recruiting- und Jobvermittlungs-Markt tätig. Ihre Suchmaschine setzt seit dem letzten Relaunch auf semantische Technologien - was hat Sie zu dieser Innovation bewogen? Klaus Hofbauer: Wir als Jobportal sind zwei Zielgruppen verpflichtet: Bewerbern und Unternehmen. Unser Ziel als innovatives Jobportal war es, nicht am Status Quo klassischer Suchtechnologien festzuhalten, sondern weiter nach Lösungen zu streben wie Bewerber schneller und einfacher zum passenden Job gelangen und umgekehrt Unternehmen schneller zum passenden Mitarbeiter. Genau das ist der Auftrag eines Jobportals. Diese grundlegende Herausforderung führte uns zur Entwicklung der semantischen Suchtechnologie.

Schildern Sie uns bitte in groben Zügen, welche Vorteile Ihr Portal nun gegenüber der Vorgängerversion bietet. Welche Erfahrungen konnten Sie bislang mit Matchmaking-Verfahren machen, werden diese von den Usern angenommen? Der größte Unterschied zur Vorgängerversion besteht darin, dass der User nun erstmals das Gefühl hat, dass er bei seiner Suchanfrage auch verstanden wird. Ganz konkret bedeutet das: Ein User, der beispielsweise nach dem Begriff "Software Entwickler" sucht, erhält im gleichen Vorgang auch Suchergebnisse für "Application Developer", "Software Developer", "Application Engineer" usw. Dies sind viele verschiedene Bezeichnungen für ein und dasselbe. Eine klassische Volltextsuche ist hier nur begrenzt hilfreich und findet nur die gesuchten Wortteile, ist also gewissermaßen eine "dumme Maschine". Unsere neue semantische Suche jedoch, wir bezeichnen diese als "intelligente Suche", liefert auch Ergebnisse im gesamten Bedeutungszusammenhang, also nicht nur etwa wie hier beschrieben gleich bedeutende Begriffe für "Software Entwickler", sondern beispielsweise auch "Software Architekten" oder "Web Developer". Diese Begriffe sind nicht mehr hundertprozentig ident mit dem originären Suchbegriff aber doch thematisch verwandt. Sie werden in den Suchergebnissen daher etwas nachrangig gereiht. Für einen Bewerber ergibt sich hier aber der Vorteil, dass eventuell hier ein Jobangebot dabei sein könnte, dass den User doch interessiert. Darüber hinaus können wir durch unser kontrolliertes Vokabular, das wir im Hintergrund verwenden, dem Benutzer auch alternative Vorschläge für seine Suche liefern. Im obigen Beispiel sagen wir dem Benutzer auch beispielsweise, dass er auch nach "Software Architekt" suchen könnte oder beispielsweise nach einem "Software Tester". Durch das kontrollierte Vokabular gelingt es uns jetzt natürlich auch wesentlich besser, ein Matching zwischen Stellenangeboten und Bewerberprofilen herzustellen, da wir einerseits nach richtigen Begriffsclustern und andererseits nach eng verwandten Begriffen suchen können.

Ihre Suchverfahren setzen auf qualitätsgesicherte Wissensmodelle. Im Gegensatz zu reinen Statistik-basierenden Ansätzen können Sie damit genauere, "intelligentere" Suchtreffer liefern. Wie war der Einstieg in dieses komplexe Thema zu bewältigen? Der Einstieg in dieses Thema ist eigentlich sehr einfach. Das ungleich größere Problem ist die Menge an Arbeit, die dahinter steckt. Im Gegensatz zu statischen Modellbildungen, genügt es dabei nicht, einen Algorithmus zu programmieren. Man muss einen Thesaurus manuell erstellen. Vonnöten ist ein großes Domänenwissen, also sprichwörtlich "Ahnung von der Materie", da man nur damit in der Lage ist, bedeutungsgleiche Begriffe zusammen zu clustern und mit relevanten Begriffen manuell in Verbindung zu setzen. Der Lohn der Arbeit ist aber ungleich zufriedenstellender als durch statistische Ansätze.

Wie schätzen Sie den Bereich Personalbedarfsplanung, Recruiting oder HR allgemein ein? Wo könnten da semantische Technologien zukünftig wertvolle Dienste leisten? Ich denke, dass semantisch unterstützte Suchen in Zukunft eine unumkehrbare Entwicklung darstellen. Dieses Thema wird immer wichtiger, da Benutzer immer weniger Zeit und Geduld aufbringen, sich mit einer Suchfunktion zu beschäftigen. Je schneller der User zum Ergebnis kommt, desto eher wird man den Benutzer zufriedenstellen. HR-Mitarbeiter in Unternehmen sind gewissermaßen eine engere Zielgruppe, jedoch mit den gleichen Bedürfnissen: Noch schneller zum Ziel, das heißt zu einem Bewerber, zu gelangen. Gerade große Unternehmen besitzen oft große Bewerberdatenbanken, die ein großes Potenzial-Reservoir darstellen. Durch semantisch unterstützte Suchen könnten beispielsweise Bewerber aufgespürt werden, die man ansonsten vielleicht übersehen und somit einen unnötigen externen Rekrutierungsauftrag (Personalberater, Stellenmärkte) erteilen würde. Semantische Suchen können daher echtes Geld sparen. Und das nicht nur im Personalbereich, sondern in so ziemlich jeden Unternehmensbereich. Ich denke hier nur an Einkaufsabteilungen, CRM, etc.

Zahlreiche Geschäftsprozesse, wie Market Intelligence oder auch Recruiting-Prozesse integrieren immer stärker intern vorhandene und im Internet bereit liegende Informationen. Wie reagieren Sie auf diesen Trend oder auch auf neue HR-bezogene Dienste von Social Networking Portalen wie XING? Sehen Sie das Semantic Web heraufdämmern? Das Semantic Web ist tatsächlich am Horizont erkennbar. Es gibt bereits viele Dienste, die in diese Richtung gehen und die Entwicklungen sind spannend. Aus unserer Sicht befinden wir uns aber noch immer in der gewissen "Trial and Error"-Phase. Dennoch: Hier aber jetzt nicht dabei zu sein, heißt Entwicklungen zu verschlafen. Manche unserer Entwicklungen sind vielleicht noch nicht hundertprozentig ausgereift, aber wir können bereits von Usern lernen und es noch besser machen. In dieser Phase sind andere noch nicht einmal.

Vielen Dank für das Gespräch!

Das Gespräch führte Andreas Blumauer von der Semantic Web Company.

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