1 of 65

BBY 156 Bilgi Erişim�2023-2024�http://bby156.blogspot.com ��👉 Boole Mantığı kullanarak arama yapma: Veri tabanlarından örnekler

2 of 65

18 Nisan 2024:

Boole modelinin özellikleri ve kullanılan işleçler (derse hazırlık için aşağıdakileri yapmayı deneyin)

Hatırlatma

H.Ü. Kütüphanelerinin abone olduğu

adlı veri tabanlarının arama özelliklerini inceleyin:

  • Veri tabanlarının arama özelliklerinde ne gibi farklılıklar var?
  • «Wildcard», «truncation», «joker», «nesting», «phrase» vb. arama özellikleri ne işe yarıyor?
  • Bunlar için kullanılan operatörler veri tabanları arasında değişiklik gösteriyor mu? (Örn.” wildcard search” ya da “proximity operators” veri tabanları tarafından destekleniyor mu? Bunlar kullanılarak arama yapılabiliyor mu, yanıt evetse hangilerinde, nasıl?)

3 of 65

Hatırlatma

4 of 65

Veri tabanı nedir?

  • Elektronik bilgi kaynağı.
  • Genelde ortak bir konu ya da amaca yönelik olarak bir araya toplanmış ve düzenli bir şekilde listelenmiş büyük miktardaki bilgilerin/kaynakların depolanması ile oluşan ve sorgu arayüzleri sayesinde ihtiyaç duyulan kaynaklara ulaşılmasını sağlayan bilgi erişim sistemleri.

5 of 65

Veri tabanı türleri

Aşağıdaki maddelerde göründüğü gibi farklı şekillerde sınıflandırılabilirler:

☞ Genel içerikli (Örn. ScienceDirect)

☞ Konu bazlı (Örn. ERIC, LISTA)

☞ Gönderici (Örn. Bibliyografik veri tabanları, OPAC’lar)

☞ Kaynak (Örn. Tam metin veri tabanları)

☞ Bibliyografik (Örn. LISTA, Ulrichsweb)

☞ Tam metin (Örn. SpringerLink)

☞ İstatistiksel (Örn. OECD.Stat)

☞ Açık erişim (Örn. DOAJ)

6 of 65

İndeksleme (dizinleme) mantığı

  • Herhangi bir bilgi kaynağı indekslenirken; yazar adı, eser adı, konu, anahtar sözcükler ve yayın tarihi gibi kaynakla ilgili bilgilerin her biri söz konusu veri tabanındaki ilgili alanlara kaydedilir.
  • Böylece veri tabanında o kaynağa/belgeye ait bir kayıt yaratılmış olur ve bu kayda tüm bu alanlardan erişim sağlanır.
  • Arama yaparken genellikle arama yapacağınız alanı ya da alanları da (yazar adı, anahtar sözcük gibi) seçmeniz gerekir.
    • Çoğu veri tabanında tüm alanlarda aynı anda arama yapmak da mümkündür.
  • Tam metin arama yapmaya imkan tanıyan veri tabanlarında ise çoğunlukla otomatik dizinleme işlemi gerçekleştirilir.
    • Buna göre, her belge için yukarıda anılan temel arama alanlarının tanımlanmasının yanı sıra, her belge, «ön işleme» sürecinden geçirilerek içerik (tam metin) dizin terimlerine dönüştürülerek sisteme depolanır. (Bkz. 5- BelgeIsleme-Kullanıcı deneyimi.pptx)
    • Arama yapıldığında kullanılan sorgu terimleri, bu dizin terimleri ile çakışıyorsa önceden dizinlenmiş olan belge sistem tarafından «ilgili» olarak değerlendirilir ve sorgu sonucunda listelenir.

7 of 65

Arama (search) süreci

  • Arama yaparken, arama (sorgu) terimleri seçildikten sonra bunlarla ilişkili olabilecek diğer terimlerin de listelenmesi gerekebilir.
  • Arama stratejisi oluşturulurken (özellikle karmaşık sorgular için) sözcüklerin tekil ve çoğul hallerinin yanı sıra eş anlamlı, daha dar ve daha geniş kapsamlı sözcükler, yaygın kullanılan kısaltmalar da düşünülmelidir.
    • Farklı yazarlar aynı konuyu farklı sözcüklerle ele alabilmektedir. Bu durum, aynı konunun farklı kaynaklarda farklı sözcüklerle ifade edilmesine neden olur. Bu nedenle eş anlamlı sözcüklerin sorgu stratejilerine eklenmesi bazı sorgular için ayrıca önem taşıyabilir.

8 of 65

Erişim/arama alanları (search fields)

  • Veri tabanlarında kayıtlar, çeşitli amaçlarla, farklı noktalardan erişim sağlanabilmesi için farklı erişim alanları dikkate alınarak depolanmaktadır.

  • Nedir bu erişim/arama alanları (search fields)?

9 of 65

Erişim/arama alanları

EBSCO Host – Academic Search Complete

LISTA

Scopus

10 of 65

11 of 65

12 of 65

Norris, M., Oppenheim, C. and Rowland, F. (2008). The citation advantage of open-access articles. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(12): 1963-1972.

  • Source:………………………………………………………………

  • Author(s): …………………………………………..………………

  • Title:…………………………………………………………………

  • Volume:…… Pages:…………… Number:……

  • Publication year: ……

Journal of the American Society for Information Science and Technology

M. Norris, C. Oppenheim, F. Rowland

The citation advantage of open-access articles.

59

1963-1972

12

2008

13 of 65

Neden Boole mantığı?

  • Araştırma konusunu / bilgi ihtiyacını genellikle tek bir sözcükle/erişim noktasıyla ifade etmek oldukça zordur.
    • Örneğin: COVID pandemisi sürecinde, «e-öğrenme» ya da «uzaktan öğrenme» konularının «teknoloji hazır bulunuşluğu» ile ilişkilendirildiği, İngilizce ve Türkçe makaleler ve tezler.
  • Aramalarda, genellikle birden fazla sözcük/erişim noktası kullanma ihtiyacı duyulur.
    • Anahtar sözcükler ?

- e-öğrenme

- uzaktan öğrenme

- teknoloji hazır bulunuşluğu

- COVID

- . . .

    • Erişim noktaları ?

- Kaynak türü=> makale, tez

- Tarih=> 2020 -

- Dil=> İngilizce, Türkçe

  • Boole bağlaçları/işleçleri (Boolean operators), anahtar sözcükleri/erişim noktalarını birbirleriyle ilişkilendirmek amacıyla kullanılır:
    • VE ve VEYA bu amaçla en çok kullanılan bağlaçlardır.

14 of 65

ve / and

  • Farklı kavramları bir arada içeren kaynakları bulmak istediğiniz zaman ilgili anahtar sözcükleri VE (AND) ile ilişkilendirmeniz gerekir. Burada VE (AND) veri tabanına her iki kavramı da içeren kayıtları araması gerektiğini bildirir.
      • Örneğin:
        • marketing AND parents
        • «teknoloji hazır bulunuşluğu» VE e-öğrenme
        • pazarlama VE ebeveynler

          • Bu arama, örneğin, hem ebeveynler hem de pazarlama kavramlarını içeren kaynakların bulunmasını sağlar. Kaynak, bu sözcüklerden sadece birini içeriyorsa (sadece pazarlama veya sadece ebeveynler) arama sonuçlarının dışında kalır.

15 of 65

ve / and

  • Arama stratejisinde ve/and kullanımı aramayı daraltır.
    • Bir başka deyişle, tek bir anahtar sözcük ile yapılan bir arama sonucunda ulaşılan kayıt sayısı, aramaya ve/and ile yeni anahtar sözcükler eklendiğinde azalır.
  • İstediğiniz sayıda sözcüğü ve/and ile ilişkilendirebilirsiniz.

16 of 65

ve / and

  • Bazı veri tabanları ve bazı arama motorları, aralarında boşluk bırakarak yan yana yazdığınız sözcük/kavramların aralarında ve/and işleci varmış gibi arama yaparlar.
  • Örneğin;
    • heart attack ya da heart-attack
    • Bazı veri tabanlarında her iki tür arama da sistem tarafından

heart AND attack şeklinde algılanacaktır.

  • Veri tabanları bu tip işleçlerin kullanımını kullanıcıya bırakmak yerine (özellikle basit arama ekranlarında) genelde açılan seçenekli kutucuklarla kullanıcıya aradığı sözcüğü ne ile bağlamak istediğini tanımlatır.

17 of 65

ve / and

  • Bazı veri tabanlarında ve bazı OPAC’larda anahtar sözcükleri and, or, not ile ilişkilendirmeyi sağlayan hazır bir yapı bulunur.

18 of 65

ve / and

19 of 65

ve / and

20 of 65

21 of 65

22 of 65

23 of 65

24 of 65

25 of 65

26 of 65

veya / or

  • Birbirlerinin yerine kullanılabilecek sözcükler (genellikle eş anlamlı, dar ve geniş kapsamlı sözcükler) VEYA/OR ile ilişkilendirilirler.
  • Veri tabanı söz konusu sözcüklerden herhangi birini içeren tüm kayıtlara ulaşır. İstediğiniz sayıda sözcüğü VEYA ile ilişkilendirebilirsiniz.
    • Örneğin:
      • ebeveyn VEYA anne VEYA baba
      • iktisat VEYA ekonomi
      • Internet VEYA “world wide web” VEYA www
  • Kavramları VEYA kullanarak ilişkilendirmek aramayı genişletir.
    • Yani?

27 of 65

veya / or

28 of 65

Çok yaygın kullanılan tek bir sözcükle ya da birkaç sözcüğü OR ile bağlayarak arama yaptığımızda çok fazla sonuca ulaşırız ve bu durumla baş etmek imkansızdır. Ayrıca bu durumun bilgi erişimin mantığına da tamamen aykırı olduğu söylenebilir.

En doğru arama stratejisini oluşturabilmek için en doğru anahtar sözcükleri ve en uygun arama alanlarını seçmek ve seçilen sözcükleri doğru işleçlerle bağlayabilmek gerekir.

29 of 65

değil / and not / not

  • Belirli bir terimi kapsam dışı bırakmak istiyorsak, belgede geçmemesini istiyorsak DEĞİL/AND NOT/NOT işlecini kullanıyoruz.
  • AND NOT dikkatli kullanılması gereken bir işleçtir, örneğin karmaşık bir arama stratejisinin en başında kullanılması önerilmez.
  • “kanser DEĞİL beslenme” şeklinde yapılan bir aramada, aynı metin içinde “kanser” ve “beslenme” sözcüklerinin geçtiği tüm belgeler dışlanıp, sadece “kanser” sözcüğünün geçtiği belgelere erişim sağlanır.
  • Neden böyle bir arama yapmak isteyelim? Bu tür bir arama nasıl bir bilgi ihtiyacı olan kişi tarafından yapılabilir?

30 of 65

değil / and not / not

AND NOT can give unexpected results when you have multiple operators. Put it at the end of your searches.

For example, the following search returns a large number of results:

    • KEY(cold) AND NOT KEY(influenza) AND KEY(virus)

To exclude influenza from your search and make it more targeted, use the following instead:

    • KEY(cold) AND KEY(virus) AND NOT KEY(influenza)

31 of 65

32 of 65

Parantez kullanımı

  • Detaylı bir arama stratejisi kurulduğu durumlarda birden fazla arama işlemini düzenlemek için parantez işareti kullanılabilir.
    • Örneğin:

(“human rights” AND culture) AND (Turkey OR Iraq)

    • Örneğin:

33 of 65

“Order of precedence” (Öncelik sırası)

Birden fazla işleç kullanılarak yapılan aramalarda parantez ile öncelik sırası ifade edilmelidir. Parantez kullanılmadığı durumlarda veri tabanları kendi öncelik sıralamalarına göre arama yapar. Örneğin ScienceDirect 2010 yılındaki uzman arama eğitimi (expert search tutorials) dokümanlarında aşağıdaki sıralamayı kullandığını ifade etmişti:

1- OR

2- AND

3- AND NOT

mouse AND NOT cat OR dog => (mouse) AND NOT (cat OR dog)

cat AND dog AND NOT rodent OR Mouse => (cat AND dog) AND NOT (rodent OR mouse)

mouse OR rat AND rodent

rodent AND rat OR mouse

rat OR mouse AND rodent

(mouse OR rat) AND rodent

34 of 65

Soru

  • Bir araştırmada, mühendislerin bilgi davranışlarına yönelik olarak hazırlanmış ve WoS kapsamında dizinlenen tüm yayınlara ait verilere ulaşılmak isteniyor. Bu veri setinin oluşturulması için WoS üzerinde aşağıdaki tarama stratejisi uygulanmış. Bu strateji doğru mu?

information behavi*” OR "information skill*” OR "information need*" OR "information seek*" OR "information search*" OR "information requirement*" AND engineer*

35 of 65

Farklı düzeylerdeki arama seçenekleri

  • Basic /Quick Search
    • En basit arama seçeneğidir. Sadece basit bir arama kutusuna anahtar sözcükler yazılarak arama yapılır. Genelde KEYWORD, AUTHOR, TITLE, SOURCE gibi en temel alanlarda arama yapmaya olanak tanır. Genelde ayrıntılı Boole mantığı bilgisi gerekmez.
  • Advanced Search
    • Tarama alanları için daha fazla seçenek vardır. Doğru anahtar kelimeleri ve doğru alanı seçip arama yapmak gerekir. Arama ekranı genelde bu alanları birbirine nasıl bağlayabileceğimiz konusunda yardımcı olur (açılan seçenek kutucuklarından AND, OR, NOT, vb. seçilebilir).
  • Expert Search
    • Bu seçeneği doğru kullanabilmek için doğru anahtar sözcüklere karar verip arama alanlarını seçip birbirine ne şekilde bağlamamız gerektiğini bilmek şarttır. Çok karmaşık arama stratejileri geliştirmek ve Boole mantığını iyi bilmek gerekir.

36 of 65

Farklı arama seçeneklerinin kullanımı ile ilgili örnekler

Not: Bugün bir arama yapıldığında, ekran görüntüleri alınmış olan veri tabanları farklı arama seçenekleri sunuyor olabilirler. Buradaki ekran görüntüleri geçmiş yıllarda derlenmiştir ve farklı arama seçeneklerine örnek olması amacıyla bu görsellere ders içeriğinde yer verilmeye devam edilmektedir.

37 of 65

  • Tarama motorlarının yalnızca metine dayalı belgeleri değil, ses, görüntü, resim vb. içerik taşıyan belgeleri de dizinlemektedir. Bu tür belgelere erişimi ifade etmektedir.

38 of 65

39 of 65

40 of 65

41 of 65

42 of 65

43 of 65

44 of 65

Tırnak kullanımının önemi (Heart attack / “heart attack”)

45 of 65

Sözcük varyasyonları (Mouse / Mice)

46 of 65

«Öncelik sırası»nın önemi

47 of 65

Soru

(TS="human rights" OR TS="women's rights") AND SO="social politics"

şeklinde oluşturulan bir arama stratejisi bizi hangi sonuçlara ulaştırır?

    • TS=Topic
    • SO=Publication Name

48 of 65

Kesme/Joker karakter kullanımı (Truncation/Wildcard characters)

  • Kesme işareti, “sözcüğü kesme” anlamına gelmektedir. Sözcüğün kökünden türeyen başka sözcüklerin geçtiği belgelere erişebilmek için bazen sözcük kesilebilir.
  • (*), (?), (%) işaretleri kullanılabilir.
    • bilgi* şeklinde yazılmış bir sorgu cümlesi ile bilgisayar, bilgin vb. gibi sözcüklerin geçtiği belgelere erişilebilir.
    • Wom?n => Woman ya da Women geçen belgelere erişilir.
  • Hangi veri tabanlarında hangi karakterlerin ne işe yaradığı genelde web sayfalarının “help” kısımlarında anlatılır.

49 of 65

Kesme/Joker karakter kullanımı (Truncation/Wildcard characters)

  • Asterisk (*) : Replace zero or more characters in a search word.”
    • h*r*t finds "heart", "harvest", "homograft", "hypervalent"
  • Question mark (?): Replace exactly one character in a search word. Use one question mark for each character.”
    • gro?t finds "grout" or "groat", but not "groundnut" or "grommet"
    • transplant?? finds "transplanted" and "transplanter"

50 of 65

Kesme/Joker karakter kullanımı (Truncation/Wildcard characters)

  • “Use a question mark to hold a space for certain variations in spelling at any point in a word.”
    • bernst??n finds both the "ei" and the "ie" spelling of the name.
  • “It is better to use the asterisk to account for spelling variations.”
    • behavi?r does not return results that include "behaviour"; however, searching for behavi*r returns results that include both "behavior" and "behaviour".

51 of 65

H*r*t

52 of 65

Roo?

?!?

53 of 65

W/n �(W:within, n:maximum number of words between the terms)

  • Use W/n to specify how far apart terms may appear in documents.
  • W/n does not specify the word order. Either word may appear first.
    • Example: pain W/15 morphine would find documents that had the terms "pain" and "morphine" within 15 words of each other.
  • Tip:
    • To find terms in the same phrase, use W/3, W/4, or W/5
    • To find terms in the same sentence, use W/15
    • To find terms in the same paragraph, use W/50

54 of 65

W/n işleci, iki sözcük arasında en fazla kaç sözcük olabileceğini belirler. Sözcüklerin sırası önemli değildir.

55 of 65

Pre/n

  • Use PRE/n to find documents in which the first term precedes the second term within a specified number (n) of words.
    •  pain PRE/3 morphine would find documents in which pain precedes morphine by three or fewer words.

56 of 65

Pre/n

Pre/n işleci, hangi sözcükten en fazla kaç sözcük sonra başka hangi sözcüğün gelebileceğini belirler. Sözcüklerin sırası önemlidir.

57 of 65

Boole sorguları

ve küme teorisi

58 of 65

Boole mantığı ve küme teorisi (Boolean logic)

Information Organization and Retrieval

9/6/2001

t3

t1

t2

D1

D2

D3

D4

D5

D6

D8

D7

D9

D10

D11

m1

m2

m3

m5

m4

m7

m8

m6

m2 = t1 t2 t3

m1 = t1 t2 t3

m4 = t1 t2 t3

m3 = t1 t2 t3

m6 = t1 t2 t3

m5 = t1 t2 t3

m8 = t1 t2 t3

m7 = t1 t2 t3

59 of 65

Boole mantığı ve küme teorisi

Information Organization and Retrieval

9/6/2001

“Measurement of the

width of cracks in prestressed

concrete beams”

(Öngerilmeli beton kirişlerde çatlak genişliğinin ölçümü)

Formal Query:

cracks AND beams

AND Width_measurement

AND Prestressed_concrete

Cracks

Beams

Width

measurement

Prestressed

concrete

60 of 65

A: Pandemics

B: COVID-19

C: Influenza

Boole mantığı ve küme teorisi

61 of 65

Boole sorgu örnekleri (Boolean queries)

  • Cat
  • Cat OR Dog
  • Cat AND Dog
  • (Cat AND Dog)
  • (Cat AND Dog) OR Collar
  • (Cat AND Dog) OR (Collar AND Leash)
  • (Cat OR Dog) AND (Collar OR Leash)

Information Organization and Retrieval

9/6/2001

62 of 65

Boole sorgu örnekleri

Information Organization and Retrieval

9/6/2001

(Cat OR Dog) AND (Collar OR Leash)

Doc 1

Doc 2

Doc 3

Doc 4

Doc 5

Doc 6

Doc 7

Belgeler ve dizin terimleri:

Sorgu:

Sonuç:

?

63 of 65

Boole sorgu örnekleri

Information Organization and Retrieval

9/6/2001

Belgeler ve dizin terimleri:

Sorgu:

Sonuç:

?

Doc 1

Doc 2

Doc 3

Doc 4

Doc 5

Doc 6

(Cat OR Dog) AND (Collar OR Leash)

64 of 65

Boole sorgu örnekleri

İki ayrı araştırmada kullanılan sorgu örnekleri için şu dokümana da bakabilirsiniz.

65 of 65

Okuma listesi

  • Rumsey, S. (2008). How to Find Information: A guide for researchers (Chpt.6, p.49-79). (kaynağı benden alabilirsiniz)
  • Tonta, Y. (1995). Bilgi erişim sistemleri. (http://yunus.hacettepe.edu.tr/~soydal/bby156_2013/3/BilgiErisimSistemleri_tonta1995.pdf)
  • Tonta, Y., Bitirim, Y. ve Sever, H. (2002). Türkçe Arama Motorlarında Performans Değerlendirme, s.17-35. (Tam metin)
  • Manning, C.D., Raghavan, P. and Schütze, H. (2009). Introduction to Information Retrieval, s.1-18. (Tam metin)
  • Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B. (1999). Modern Information Retrieval, s.3-10 & 19-34. (Tam metin)