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In-Depth Information
ellen Dokumente hier in sehr hoher Qualität in die Sprachen der Mitglied-
sländer übersetzt werden. An maschinellen Übersetzungsprogrammen wird
mit unterschiedlichen Ansätzen schon fast so lange gearbeitet, wie es Com-
puter gibt. Doch erst die großen Textmengen im Internet haben es möglich
gemacht, einfache Verfahren zu entwickeln, die sogar in Web-Browsern
eingesetzt werden können. Auf die Qualität kommt es dabei nicht so sehr an,
eher auf die Geschwindigkeit - selbst chinesische Web-Seiten kann man
damit verstehen und daraus nützliche Informationen gewinnen.
Inhaltlich unterstützt werden kann der Leser auch dadurch, dass er vom
System auswählen lässt, was ihm überhaupt als Text angezeigt wird. Wenn
ein Hypertext-System inhaltlich die Seiten auswerten kann, die ein Benutzer
zuvor gelesen hat, kann der Inhalt der nächsten Seite darauf abgestimmt
uns im vorigen Abschnitt angesehen haben, würde das bedeuten, dass In-
formationen zu Michelangelo auf der Rom-Seite angezeigt werden, wenn die
Florenz-Seite zuvor noch nicht besucht worden ist, andernfalls bleiben sie
verborgen. Ein ähnlicher Efekt kann erzielt werden, wenn man geograische
Daten in die Textpräsentation einbezieht. Eine Erläuterung zu einem
Bauwerk kann lang oder kurz ausfallen in Abhängigkeit davon, ob man sich
gerade vor diesem Gebäude beindet oder nicht. Systeme zur automatischen
Textzusammenfassung berücksichtigen dabei nicht die Situation, sondern
den Informationsbedarf des Benutzers.
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Die maschinelle Unterstützung des menschlichen Lesens besitzt allerdings
auch eine Schattenseite. Wir benötigen den Computer zwingend dafür, di-
gitale Texte in für uns lesbarer Form angezeigt zu bekommen - der Com-
puter arbeitet also, während wir lesen, im Hintergrund immer mit. Was ist,
wenn er sogar
mitliest
? Wenn er die Texte aufzeichnet, die wir lesen, wenn
er die Teile, die wir langsam, und die, die wir schnell oder gar nicht lesen,
vermerkt? Die Geschwindigkeit, in der wir lesen? Die Reihenfolge, die wir
beim Lesen eines längeren Werks wählen? Oder die Kommentare, die wir
einfügen, und die Markierungen, die wir setzen? Das ist leider keine Science
tps://kindle.amazon.com/most_popular
.
Dort inden Sie eine Liste der am
häuigsten angestrichenen Stellen in den E-Books, die Amazon verkauft.
Dort kann man sehen, dass 17.784 Benutzer des E-Book-Lesegeräts Kindle
im Buch
Catching Fire
die Stelle »Because sometimes things happen to