9. Sammendrag: Presentasjoner – Analyse av søketjenester:

Discoverysystemer som et alternativ til spesialiserte databaser: Oria på Handelshøyskolen BI

“More than Meets the Eye” – Analyzing the Success of User Queries in Oria

 

Discoverysystemer som et alternativ til spesialiserte databaser: Oria på Handelshøyskolen BI

Emmanuelle Dabin (Høgskolen i Sørøst-Norge)

Bakgrunn Discoverysystemer består av et intuitivt søkegrensesnitt og én sentralindeks som samler metadata høstet fra en mengde av kilder. Brukere søker og får tilgang til vitenskapelige ressurser biblioteket deres abonnerer på, gjennom ett og samme grensesnitt. Derfor er de et potensielt godt alternativ til spesialiserte databaser, i hvert fall i noen situasjoner. Dette paperet tar sikte på å vurdere dette, med utgangspunkt i versjonen av Primo Ex Libris (Oria) som ble implementert av Handelshøyskolen BI.

Forskningsdesign Tre artikkelsøk ble gjennomført i Oria, med emneord innenfor ledelse kombinert med ulike søkefiltre (emnefelt, frase, tittelfelt). Tilsvarende søk ble utført i fire databaser BI abonnerer på, inkludert en EBSCObase. De 200 første treffene i Oria, samt 50 treff fra hver database for hvert søk, ble eksportert til EndNote. Rekkefølgen av treffene og kilden til de ulike bibliografiske postene ble også tatt vare på. “Co-referanser” [1] ble viet ekstra oppmerksomhet. I etterkant ble enkelte poster sjekket for metadata.

Resultater En høy andel av alle de 600 postene i Oria hadde en leverandør BI ikke abonnerer på som kilde. Samtidig var ikke EBSCO oppført som kilde en eneste gang. 13 til 73 poster ble funnet både i Oria og en av de fire basene. For co-referanser der kilden til posten var selve databasen, var metadata i emnefeltet identisk eller slått sammen med data fra databasens særegne felt. Opptil 99 % av postene som ble funnet med emnesøket inkluderte ett av de to uttrykkene det ble søkt etter. Frasesøket hentet først og fremst poster der tittelen matchet søkeordene. Tittelsøket hentet poster som ikke hadde med ledelse å gjøre, siden emneordet også er brukt i andre fagområder. Noen artikler ble henvist til flere ganger innenfor én treffliste (dubletter), på grunn av inkonsistente metadata på tvers av de indekserte ressursene i sentralindeksen.

Konklusjon På grunn av indeksens størrelse og omfang er Oria et smart valg som “one-stop” søkemotor, til tross for at ikke alle databasene er indeksert. Men dette forutsetter at man benytter seg av avgrensningsmulighetene som finnes. Databasenes kontrollerte emneord behandles som vanlige emneord slik at Oria er lite egnet til systematiske søk. Oria kan likevel fungere som et alternativ til disse basene, for eksempel til oppdagelsessøk, og for å få en idé av hvilken litteratur som finnes om et tema. Feilaktig og inkonsistent metadata er også en utfordring som bør undersøkes, da det kan påvirke søkefunksjonenes effektivitet og gjenfinnbarheten av vitenskapelig innhold.

[1] Her menes det to treff på tvers av databasene, som henviser til samme artikkel.

 

“More than Meets the Eye” – Analyzing the Success of User Queries in Oria  

Hugo Christian Huurdeman (University of Oslo Library)
Co-authors:, Dan Michael O Heggø (University of Oslo Library), , Mikaela Aamodt (University of Oslo Library)

Library catalogs provide quick access to a wide variety of materials available in academic libraries. However, searching for literature is not always straightforward, and users encounter issues in finding the right material for their work and studies. To get a better understanding of these issues, we have studied user interactions with the library catalog of the University of Oslo Library.

Since January 2015, the discovery system Oria (an installation of Primo) has been the main user interface to the catalogs of Norwegian academic libraries part of the Bibsys consortium. Within Oria, various user actions, such as searches and clicks on search filters are recorded, and aggregated statistical data can be accessed via Primo Analytics. This wealth of data provides new opportunities to analyze user interactions with current library catalogs, and to Potentially improve digital access to library collections based on lessons learned.

To improve our understanding of the issues at play when users interact with library catalogs, we explore what types of queries users perform, determine how successful user queries are, and look at underlying reasons for unsuccessful queries. Hence, our main research questions are:

Which insights can we gain from classifying user queries within Oria by their popularity, specificity and intended target resources?

To what extent are the most popular user queries successful?

Which underlying reasons for unsuccessful queries can be determined?

To address our research questions, we have done an analysis of data available from Primo Analytics for the University of Oslo. In particular, we looked at two datasets: the most popular queries (from January 2015 to September 2016), and the “zero-result” queries, i.e. the queries for which searches did not obtain any results (from August 2015 to September 2016).

In addition to a number of basic quantitative analyses, we manually annotated the 50 most popular queries in the dataset, accounting for a large degree of the total number of queries, as well as a random set of 50 zero-result queries. To further validate to what extent the queries were aimed at retrieving popular library materials, we performed cross-comparisons with a set of frequently loaned materials from Alma, the library’s resource management system.