Vorstellung des Knowledge Graph: Suchgegenstände, keine Zeichenfolgen
Suchen hat viel mit Entdecken zu tun, mit dem menschlichen Grundbedürfnis zu lernen und seinen Horizont zu erweitern. Doch noch ist die Internetsuche für euch Nutzer ganz schön aufwändig. Deshalb freue ich mich heute ganz besonders, den Knowledge Graph vorzustellen, mit dem ihr schnell und einfach neue Informationen findet.
Nehmen wir eine Suchanfrage wie Dschingis Khan. Seit über vier Jahrzehnten geht es bei der Internetsuche im Prinzip um die zur Anfrage passenden Schlüsselwörter. Für eine Suchmaschine war Dschingis Khan bislang schlicht das: zwei Wörter.
Doch wir alle wissen, dass Dschingis Khan eine vieldeutige Bedeutung hat. Vielleicht denkt ihr an den Herrscher der Mongolen im 12. Jahrhundert oder an die Band, die mit dem gleichnamigen Hit den 1. Platz der Charts 1979 erklommen hat. Deshalb haben wir an einem intelligenten Modell gearbeitet – um es in Computer-Chinesisch auszudrücken, an einem „Graph“, der Objekte aus der Realität und ihre Beziehungen untereinander versteht. Eben echte Suchgegenstände, keine Zeichenfolgen.
Mit dem Knowledge Graph könnt ihr nach Dingen, Menschen oder Orten suchen, die Google kennt – Wahrzeichen, berühmte Personen, Städte, Fußballmannschaften, Gebäude, geographische Gegebenheiten, Filme, Himmelskörper, Kunstwerke und vieles mehr – und erhaltet sofort Informationen, die zu eurer Suchanfrage passen. Dies ist ein erster wichtiger Schritt auf dem Weg zur nächsten Generation der Internetsuche, bei der die kollektive Intelligenz des Netzes genutzt wird. Sie kommt dem menschlichen Verständnis der Welt schon etwas näher.
Der Google Knowledge Graph greift nicht nur auf öffentliche Quellen wie Freebase und Wikipedia zurück. Das Graph-Projekt ist viel größer angelegt – denn wir möchten intensiv in die Breite und in die Tiefe gehen. Derzeit umfasst der Graph mehr als 570 Millionen Objekte und mehr als 18 Milliarden Fakten über verschiedene Objekte und deren Beziehungen untereinander. Und er stellt die Einstellungen auf das Gesuchte und die Materialien ein, die wir draußen im Netz finden.
Der Knowledge Graph verbessert die Google-Suche zunächst auf dreierlei Art:
1. Das Richtige finden
Sprache kann vieldeutig sein – meint ihr die historische Figur Dschingis Khan oder die Band Dschingis Khan? Jetzt versteht Google den Unterschied und kann eure Suchergebnisse auf das eingrenzen, was ihr meint – klickt einfach auf einen der Links, um euch diesen konkreten Teil der Ergebnisse anzusehen.
Dies ist das eine, womit der Knowledge Graph die Google-Suche intelligenter macht – eure Ergebnisse werden relevanter, weil wir diese Suchgegenstände und die feinen Unterschiede in ihren Bedeutungen so verstehen wie ihr sie versteht.
2. Die beste Zusammenfassung erhalten
Dank des Knowledge Graph kann Google eure Suchanfrage besser verstehen, und dadurch können wir wichtige Inhalte rund um dieses Thema zusammenfassen – einschließlich wichtiger Fakten, die ihr möglicherweise zu diesem Suchgegenstand benötigt. Wenn ihr zum Beispiel nach Marie Curie sucht, wird deren Geburts- und Sterbedatum angezeigt, aber auch Details über ihre Ausbildung und wissenschaftlichen Entdeckungen:
Woher wissen wir, welches die wahrscheinlichsten Fakten sind, die zu einem Suchgegenstand benötigt werden? Dazu greifen wir auf unsere Nutzer zurück und untersuchen, was sie insgesamt von Google zu dem einzelnen Suchgegenstand wissen wollten. Beispielsweise besteht generell Interesse daran zu erfahren, welche Bücher Charles Dickens geschrieben hat, während man weniger wissen möchte, welche Bücher Frank Lloyd Wright geschrieben, sondern welche Gebäude er entworfen hat.
Ebenso hilft uns der Knowledge Graph, die Beziehungen zwischen den Suchgegenständen zu verstehen. Er kennt die Person Marie Curie, die zwei Kinder hatte, von denen eines einen Nobelpreis verliehen bekam, und deren Gatte Pierre Curie einen dritten Nobelpreis für die Familie gewann. In unserem Graph sind sie alle miteinander verknüpft. Wir haben es hier nicht mit einer bloßen Liste zu tun, sondern es werden auch wechselseitige Beziehungen dargestellt. Ausschlaggebend ist hier, was zwischen diesen verschiedenen Einheiten ist.
3. Weiter in die Tiefe und Breite gehen
Eines macht letztendlich am meisten Spaß: Der Knowledge Graph kann euch zu unerwarteten Entdeckungen verhelfen. Ihr lernt möglicherweise neue Dinge oder Querverbindungen kennen, die euch anregen, in eine ganz neue Richtung zu suchen. Wisst ihr, woher Matt Groening, der Schöpfer der Simpsons (eine meiner ganz besonderen Lieblingssendungen), die Idee für die Namen Homer, Marge und Lisa hatte? Ziemlich überraschend:
Wir fanden schon immer, dass die perfekte Suchmaschine genau verstehen sollte, was man meint, und genau das anzeigen sollte, was man sehen will. Mittlerweile können wir manchmal bei der Beantwortung eurer nächsten Frage helfen, noch bevor ihr sie gestellt habt – weil die von uns angezeigten Fakten auf dem beruhen, was andere suchen. So beantworten die Informationen, die wir zu Tom Cruise anzeigen, 37 Prozent der nächsten Suchanfragen, die wir im Allgemeinen zu ihm erhalten. Tatsächlich kamen einige der tollsten Entdeckungen, die ich mit dem Knowledge Graph gemacht habe, durch die Funktion „Wird auch oft gesucht“ zustande. Eines meiner Lieblingsbücher ist "Der weiße Tiger", der Debütroman von Aravind Adiga, der mit dem berühmten Man Booker Prize ausgezeichnet wurde. Mit dem Knowledge Graph entdeckte ich drei andere Bücher, die den gleichen Preis gewonnen hatten, und eines, das mit dem Pulitzer-Preis ausgezeichnet war. Ich kann euch sagen, diese Anregung war ein Volltreffer!
Wir hoffen, dass ihr anhand der hinzugekommenen Informationen ein vollständigeres Bild des von euch Gesuchten bekommt, klügere Suchergebnisse erhaltet und auf neue Themen neugierig werdet. Wir freuen uns über unseren ersten winzig kleinen Schritt - den Knowledge Graph - mit dessen Hilfe wir die Suche intelligenter machen können und der uns dem „Star Trek-Computer“ näher bringt, von dem ich stets geträumt habe. Genießt eure lebenslange Entdeckungsreise, die durch die Google-Suche leichter wird.
