Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Bu madde olması gerekenden az içermektedir veya içermemektedir. (Mart 2024) |
Sosyal arama, genellikle Facebook, LinkedIn, Twitter, Instagram ve Flickr gibi sosyal medya platformlarında kullanıcılar tarafından oluşturulan içerikleri aramak için yapılan bir davranıştır. Bu, geleneksel web aramasının geliştirilmiş bir versiyonudur ve sadece sorgu ve sonuçlar arasındaki anlamsal uyumluluğa dayanarak değil, aynı zamanda arama sonuçları ile araştıran arasındaki sosyal ilişkileri de dikkate alır.
LinkedIn gibi bir kişi arama motorunda, sosyal ilişkiler arasında araştıran ile her sonuç arasındaki bağlantılar yer alır. Bu bağlantılar, aynı sektörde olup olmadıkları, aynı şirketlerde çalışıp çalışmadıkları, aynı sosyal gruplara ait olup olmadıkları ve aynı okullara gitmeleri gibi çeşitli faktörlere dayanabilir.
Sosyal arama, algoritmaya dayalı aramadan belirgin bir şekilde farklılık göstermeyebilir. Geleneksel algoritmik sıralama modelinde, bir sitenin uygunluğu, sayfadaki metin ve içerik ile bağlantı yapısı analizi üzerinden belirlenirken, sosyal arama kullanıcılar tarafından oluşturulan veya etkilenen içerikleri vurgular. Bu, kişiselleştirilmiş bir arama teknolojisi olup çevrimiçi topluluk filtresini kullanarak sonuçları kişiselleştirir.
Sosyal arama, basit yer imleri veya içeriği açıklayıcı etiketlerle başlayıp insan zekasını bilgisayar algoritmalarıyla birleştiren daha karmaşık yöntemlere kadar çeşitli biçimler alabilir. Bir arama motorunun özelliklerine bağlı olarak, bu sonuçlar topluluk arama sonuçlarına eklenerek gelecekteki aramalar için sonuçların ilgiliğini artırabilir. Sosyal arama, insan ağ odaklı sonuçların, belirli sorgular için sonuçları belirleyen bilgisayar algoritmalarından daha anlamlı ve ilgili olduğu temeline dayanır.
Araştırma ve uygulamalar
Sosyal Arama konusunda zaman içinde çeşitli çalışmalar, araştırmalar ve uygulamalar yayınlanmıştır. 2008'de, sosyal ağlardaki ilişkilere dayalı olarak arama sonuçlarını sıralamaya odaklanan birden fazla yeni şirket ortaya çıktı. Bu şirketler arasında Evam-SOCOTO, Wajam, Slangwho, Sproose, Mahalo, Jumper 2.0, Qitera, Scour, Wink, Eurekster, Baynote, Delver ve OneRiot gibi isimler bulunmaktaydı. Wikia Arama gibi önceki çalışmalar da vardı. Ayrıca, 2008 yılında TechCrunch'ta yer alan bir haber, Google'ın arama sonuçlarına Digg'in oylama mekanizmasına benzer bir özellik ekleyebileceğini öne sürdü. Bu gelişmeler, sosyal grupların algoritmaların kullanıcılar için daha anlamlı veriler bulma yeteneğine yönelik ilgisinin arttığını göstermektedir. Ayrıca, kullanıcıların aramalarını kişiselleştirmelerine olanak tanıyan Sentiment gibi diğer hizmetler de bulunmaktadır.
2009 yılında HeyStaks adlı bir başlangıç projesi, "HayStaks" adlı bir web tarayıcı eklentisi geliştirdi. HeyStaks, web aramasında işbirliği yoluyla sosyal aramayı kullanarak daha iyi arama sonuçları elde etmeyi hedefliyordu. Projenin temel motivasyonu, kullanıcılara o dönemde arama motorlarının sunmadığı özellikleri sunmaktı. Örneğin, araştırmalar kullanıcıların aradıkları şeyi genellikle bir arkadaşları ya da iş arkadaşları aracılığıyla bulduklarını gösterdi. HeyStaks, arama sonuçlarına göre oluşturulan öneri listeleriyle paylaşılan bir arama deneyimi sunarak bu tür sorunları önlüyordu.
Ekim 2009'da Google, "Sosyal Arama" özelliğini tanıttı ve bu özellik 2011'de birden fazla dile genişletildi. 2010'da Bing ve Google, arama sonuçlarında re-tweet'leri ve beğenileri dahil etmeye başladı ancak Twitter arama anlaşmasının sona ermesiyle Google, Sosyal Arama özelliğini yeniden yapılandırmaya başladı. Ocak 2012'de "Arama artı Sizin Dünyanız"ı yayınlayarak Google, Google+ profillerinden referansları çekerek daha kişiselleştirilmiş arama sonuçları sunmayı hedefledi. Ancak bu entegrasyon, tepki çekti ve Google'ın web yayıncıları üzerindeki etkisi eleştirildi. Google, sosyal ağlarını güçlendirmek için Google+ entegrasyonuyla kullanıcıları teşvik etmeye çalıştı ancak bu strateji tartışma yarattı. 2014'te ise Google, Bilgi Grafiği aracılığıyla Facebook, Twitter ve diğer sosyal medya platformlarına bağlantıları sunarak eleştirileri azaltmaya başladı.
Aralık 2008'de Twitter, kişi arama özelliğini yeniden kullanıma sundu. Arayüzü zamanla değişse de, hala basit bir arama motorunda tam adları veya kullanıcı adlarını bulmayı sağlar.
Ocak 2013'te Facebook, beta aşamasında olan Graph Search adlı yeni bir arama motorunu duyurdu. Bu yeni arama motorunun amacı, kullanıcıların sosyal çevrelerinde popüler olan sonuçlara odaklanmalarını sağlamaktı. Facebook'un Graph Search'ü, kullanıcıların oluşturduğu içerikleri hedeflemek için bu veriyi kullandı.
Sosyal arama konusunda yapılan araştırmalara rağmen, sosyal medya ağları, arama motorlarına yeterince ilgi göstermemiştir. Örneğin LinkedIn, kullanıcıları harici arama motorlarından uzaklaştırmak için kendi arama işlevlerini geliştirmeye yönelik adımlar atmıştır. Microsoft da Kasım 2013'te Twitter ile işbirliği yaparak tweet'leri Bing'in arama sonuçlarına entegre etmeye başlamıştır. Ancak Twitter, verilerinin değerini anlayarak kendi arama motorunu geliştirmiş ve verileri kendi platformunda tutma konusunda kararlılığını göstermiştir. Sonuç olarak, kullanıcılar bilgilerini tamamen kamuya açıklamadıkça, sosyal arama insanlar için önemli konuları tam anlamıyla kapsayamayacaktır.
Sosyal keşif
Sosyal keşif, kullanıcıların sosyal tercihlerini ve kişisel bilgilerini kullanarak hangi içeriklerin ilgi çekici olabileceğini tahmin etme yöntemidir. Teknoloji, yeni insanlarla tanışma, alışveriş yapma, arkadaşlarla buluşma ve seyahat etme gibi yeni deneyimler keşfetmek için kullanılmaktadır. Bu keşif genellikle mobil uygulamalar aracılığıyla gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Sosyal keşif sadece sosyal etkileşimleri artırmakla kalmaz, aynı zamanda şirketlere sosyal medya üzerinden satış yaparak gelir elde etme imkanı sunar. Sosyal keşif, Facebook gibi platformların gelirlerinde önemli bir rol oynar; reklamları sosyal bağlantılara sahip kullanıcılara hedefleyerek reklam geliri elde etmek amacıyla ticari çekiciliği artırmaya yardımcı olur.
Sosyal arama motorları
Sosyal bir arama motoru, bir soruya cevap sağlayan ve cevap içindeki kişiyi tanımlayarak çalışan bir arama motoru olarak düşünülebilir. Bu, kullanıcı tarafından gönderilen bir sorgunun alınması, sorgunun soruyla ilgili olduğunun belirlenmesi ve ardından sorguya cevap ve kaynağa giden bağlantının arama sonuçlarının bir parçası olarak sunulması sürecini içerir.
Bazı sosyal arama motorları sadece çevrimiçi topluluklara dayanmaktadır. Belirli bir arama motorunun özellik setine bağlı olarak, bu sonuçlar daha sonra kaydedilip topluluk arama sonuçlarına eklenerek, gelecekteki aramalar için ilgi çekici sonuçların belirlenmesine katkıda bulunabilir. Sosyal arama motorları, Web 2.0'nin bir parçası olarak kabul edilir, çünkü online toplulukların kolektif filtreleme yöntemlerini kullanarak özellikle ilginç veya ilgili içerikleri etiketler. Bu etiketler, teorik olarak zaman içinde belirli anahtar kelimeler için sonuçları iyileştirerek Web sayfalarına gömülü meta verilere eklenir. Kullanıcılar genellikle belirli bir arama terimi için önerilen etiketleri görebilir, bu da daha önce eklenmiş olanları içerir.
Aardvark, sosyal bir arama motorunun bir uygulamasıdır ve "köy paradigması"na dayanır. Bu, kullanıcının bir sorusu olan kişiyi, soruya cevap verebilecek arkadaşlar veya arkadaşlarının arkadaşlarıyla bağlantı kurmayı içerir. Aardvark'ta bir kullanıcı, genellikle anlık ileti, e-posta, web girişi veya metin mesajı veya ses gibi çeşitli yollarla bir soru sorar. Aardvark algoritması, soruyu soranın genişletilmiş sosyal ağında soruya en yüksek olasılıkla cevap verebilecek birine yönlendirir. Ancak, Aardvark 2010'da Google tarafından satın alındı ve 2011'de terk edildi.
Sosyal arama sistemlerinin potansiyel dezavantajları, diğer etiketli veritabanları gibi açık yapısında yatar. Bu güvene dayalı ağlar, etiketlerin kasıtlı veya kötüye kullanımına bağlı olarak doğru olmayan arama sonuçlarına neden olabilir. Bu tür bilgileri takip eden birkaç sosyal arama motoru bulunmaktadır. Bu örnekler arasında Smashfuse, SocialMention, Topsy ve başlangıçta Facebook'a bağlı olan Social Searcher bulunmaktadır. Diğer sosyal arama motoru versiyonları da başlatılmıştır, bunlar arasında Google Coop, Eurekster, Sproose, Rollyo, Anoox ve Yahoo'nun MyWeb2.0'u bulunmaktadır.
Gelişmeler
Test aşamasında olduğu onaylanan yeni bir Facebook uygulama özelliği olan 'Bağlantı Ekle', kullanıcılara bir arama sorgusu girerek durum güncellemeleri ve yorumlarına eklemek isteyebilecekleri popüler makaleleri görmelerine olanak tanır. Sonuçlar, diğer Facebook kullanıcıları tarafından çok paylaşılan makalelerden oluşuyor gibi görünüyor ve en son yayımlananlar diğerlerine göre önceliklendiriliyor. Bu seçenek, kullanıcıların Haber Akışlarını manuel olarak aramadan veya Google sorgusuna başvurmadan bağlantı eklemelerini daha kolay hale getiriyor. Bu yeni uygulama, kullanıcıların Google Arama'ya olan bağımlılığını azaltabilir.
Twitter, 'Discover' sekmesini 'Kişiselleştirilmiş Trendler' ile değiştireceğini duyurdu. Yeni Kişiselleştirilmiş Trendler özelliği, Twitter trendlerini göstermenin yanı sıra her konu hakkında kısa bir açıklama yapacak. Trendler genellikle bağlam olmadan kısaltmalar olduğundan, bir açıklama, bir trendin ne hakkında olduğunu daha net hale getirecektir. Yeni trend deneyimi ayrıca kaç tweet gönderildiğini ve bir konunun yükselişte mi yoksa düşüşte mi olduğunu gösterebilir.
Google, sosyal aramada geride kalmış gibi görünebilir, ancak aslında Web 3.0 ve web semantiği ile bu teknolojinin potansiyelini ve önemini görüyor. Sosyal medyanın önemi, Semantik aramanın nasıl çalıştığıdır. Semantik arama, nerede olduğunuzdan, günün saatinden, geçmiş geçmişinizden ve sosyal bağlantılar gibi diğer faktörlerden dahil olmak üzere çok daha fazlasını anlar. Bu başarılabilmesi için algoritmaların şeyler arasındaki ilişkiyi anlamayı öğrenmesi gerekecek ilk adım olacaktır.
Ancak, bu, sosyal medya sitelerinin arama motorları ile çalışmaya karar vermesi durumunda mümkün olacaktır; bu da herkesin internete giden ana geçidi olmak istemesi nedeniyle zordur. Devam ettikçe ve daha fazla makale sosyal medya siteleri tarafından başvurulduğunda, temel sorun kullanıcı verileri olmadan ne işe yarar bir arama motorudur.
Arama işlemini yeniden tanımlamayı amaçlayan gelişmelerden biri, dağıtılmış aramayı sosyal arama ile birleştirmektir. Hedef, işlemin topluluk tarafından kontrol edilen ve sürdürülen basit bir arama hizmeti olacaktır. Bu büyük ölçüde, kullanıcıların uygun gördükleri veriyi sağladıkları Peer to Peer ağları gibi çalışacaktır. Arama motorları tarafından kullanılan veri, kullanıcıya aittir, bu nedenle kullanıcının buna mutlak kontrolü olmalıdır. Bir arama motoru için gerekli altyapı, binlerce boş masaüstü ve geniş ev kullanıcısı geniş bant erişimi şeklinde zaten mevcuttur.
Dağıtılmış aramanın avantajlarına rağmen, bu genellikle merkezi durumla aynı güvenlik endişelerini paylaşır. Güvenlik endişeleri üç kategoriye ayrılabilir: veri gizliliği, veri bütünlüğü ve güvenli sosyal arama. Veri gizliliği koruma, kullanıcıların verilerini tam kontrol edebilecekleri ve erişilebilirliğini yönetebilecekleri şekilde tanımlanır. Veri gizliliği için çözümler arasında bilgi değişimi, öznitelik tabanlı şifreleme ve kimlik tabanlı yayın şifreleme bulunmaktadır. Veri bütünlüğü, verinin izinsiz veya uygunsuz değişikliklerden ve silmelerden korunması olarak tanımlanır. Veri bütünlüğü için çözümler dijital imza, hash zinciri ve gömülü imza anahtarı içerir. Güvenli sosyal arama için çözümler kör imza, sıfır bilgi kanıtı ve kaynak işleyici içerir.
Kaynakça
- ^ . web.archive.org. 28 Nisan 2016. 28 Nisan 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Computer Science". arxiv.org. 27 Ocak 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Techopedia.com". 3 Ekim 2014 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 1 Eylül 2014.
- ^ "What is Social Media?". WhatIs (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Ha-Thuc, Viet; Sinha, Shakti (7 Temmuz 2016). "Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks". Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval. SIGIR '16. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery: 461-462. doi:10.1145/2911451.2927018. ISBN .
- ^ . web.archive.org. 30 Mart 2016. 30 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Book sources - Wikipedia". en.wikipedia.org (İngilizce). Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "CSDL | IEEE Computer Society". www.computer.org. doi:10.1109/mc.2009.87. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ . web.archive.org. 5 Ekim 2008. 5 Ekim 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Transactions on computational collective intelligence. 2. Lecture notes in computer science Journal subline. Berlin Heidelberg New York: Springer. 2010. ISBN .
- ^ Luca, Longo; Stephen, Barrett; Pierpaolo, Dondio (2009). Nguyen, Ngoc Thanh; Kowalczyk, Ryszard; Chen, Shyi-Ming (Ed.). "Information Foraging Theory as a Form of Collective Intelligence for Social Search". Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems. Lecture Notes in Computer Science (İngilizce). Berlin, Heidelberg: Springer: 63-74. doi:10.1007/978-3-642-04441-0_5. ISBN . 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Vara, Vauhini. "New Sites Make It Easier To Spy on Your Friends - WSJ". WSJ (İngilizce). 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024. 26. harf sırasında bulunan
|başlık=parametresi line feed character içeriyor () - ^ Mashable. 13 Mayıs 2008. 12 Şubat 2021 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Arrington, Michael (17 Temmuz 2008). "Is This The Future Of Search?". TechCrunch (İngilizce). 4 Ekim 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Barry Smyth, Peter Briggs, Maurice Coyle, and Michael O’Mahony (2009). Google Shared. A Case-Study in Social Search
- ^ Smyth, B., Balfe, E., Freyne, J., Briggs, P., Coyle, M., Boydell, O.: Exploiting query repetition and regularity in an adaptive community-based web search engine. User Model. User-Adapt. Interact. 14(5), 383–423 (2004)
- ^ . web.archive.org. 18 Mart 2014. 18 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ a b "A Crystal Clear Explanation of How Social Media Influences SEO". blog.hubspot.com (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Thompson, Cadie (15 Ocak 2013). "Facebook Rolls Out Social Search Feature". www.cnbc.com. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ McGee, Matt (18 Kasım 2014). "Google's Knowledge Graph Finally Shows Social Networks Not Named Google+". Search Engine Land (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ newb (1 Mayıs 2019). "Twitter People Search is Back". New.blicio.us (İngilizce). 9 Aralık 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Weber, Harrison (30 Haziran 2014). "Microsoft and Twitter make Bing a better social search engine". VentureBeat (İngilizce). Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Bailyn, Evan (12 Nisan 2012). Outsmarting Social Media: Profiting in the Age of Friendship Marketing (İngilizce). Que Publishing. ISBN .
- ^ "Burke, Amy (8 July 2013)". Mashable. 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Social Discovery sites' influence on retail expanding, Rakuten's play.com numbers find". The Drum. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Constine, Josh (10 Eylül 2013). "Bitcovery Brings A Desperately Needed Social Discovery Layer To The iTunes Store". TechCrunch (İngilizce). 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ US8935192B1, Ventilla, Max; Robert J. Spiro & Damon Horowitz et al., "Social search engine", 2015-01-13 tarihinde verildi 12 Mart 2024 tarihinde Wayback Machine sitesinde .
- ^ Damon Horowitz, Sepandar D. Kamvar(April 1020) The Anatomy of a Large-Scale Social Search Engine
- ^ "Social Searcher - Free Social Media Search Engine". www.social-searcher.com. 10 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Russell, Josh Constine and Kyle (9 Mayıs 2015). "Skip Googling With Facebook's New "Add A Link" Mobile Status Search Engine". TechCrunch (İngilizce). 24 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Updating trends on mobile". blog.x.com (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Popper, Ben (8 Nisan 2015). "Twitter is killing off its Discover tab". The Verge (İngilizce). 8 Mart 2021 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ "Google Semantic Search". Social Media Today (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ . Nisan 2009. 31 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Taheri-Boshrooyeh, Sanaz; Küpçü, Alptekin; Özkasap, Öznur (Haziran 2015). "Security and Privacy of Distributed Online Social Networks". 2015 IEEE 35th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops: 112-119. doi:10.1109/ICDCSW.2015.30. 11 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
- ^ Liu, Shaowei; Cui, Peng; Luan, Huanbo; Zhu, Wenwu; Yang, Shiqiang; Tian, Qi (1 Ocak 2014). "Social-oriented visual image search". Computer Vision and Image Understanding. 118: 30-39. doi:10.1016/j.cviu.2013.06.011. ISSN 1077-3142. 6 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Bu madde olmasi gerekenden az ic baglanti icermektedir veya hic icermemektedir Lutfen bu sayfadan ilgili maddelere ic baglanti vermeye calisin Mart 2024 Sosyal arama genellikle Facebook LinkedIn Twitter Instagram ve Flickr gibi sosyal medya platformlarinda kullanicilar tarafindan olusturulan icerikleri aramak icin yapilan bir davranistir Bu geleneksel web aramasinin gelistirilmis bir versiyonudur ve sadece sorgu ve sonuclar arasindaki anlamsal uyumluluga dayanarak degil ayni zamanda arama sonuclari ile arastiran arasindaki sosyal iliskileri de dikkate alir LinkedIn gibi bir kisi arama motorunda sosyal iliskiler arasinda arastiran ile her sonuc arasindaki baglantilar yer alir Bu baglantilar ayni sektorde olup olmadiklari ayni sirketlerde calisip calismadiklari ayni sosyal gruplara ait olup olmadiklari ve ayni okullara gitmeleri gibi cesitli faktorlere dayanabilir Sosyal arama algoritmaya dayali aramadan belirgin bir sekilde farklilik gostermeyebilir Geleneksel algoritmik siralama modelinde bir sitenin uygunlugu sayfadaki metin ve icerik ile baglanti yapisi analizi uzerinden belirlenirken sosyal arama kullanicilar tarafindan olusturulan veya etkilenen icerikleri vurgular Bu kisisellestirilmis bir arama teknolojisi olup cevrimici topluluk filtresini kullanarak sonuclari kisisellestirir Sosyal arama basit yer imleri veya icerigi aciklayici etiketlerle baslayip insan zekasini bilgisayar algoritmalariyla birlestiren daha karmasik yontemlere kadar cesitli bicimler alabilir Bir arama motorunun ozelliklerine bagli olarak bu sonuclar topluluk arama sonuclarina eklenerek gelecekteki aramalar icin sonuclarin ilgiligini artirabilir Sosyal arama insan ag odakli sonuclarin belirli sorgular icin sonuclari belirleyen bilgisayar algoritmalarindan daha anlamli ve ilgili oldugu temeline dayanir Arastirma ve uygulamalarSosyal Arama konusunda zaman icinde cesitli calismalar arastirmalar ve uygulamalar yayinlanmistir 2008 de sosyal aglardaki iliskilere dayali olarak arama sonuclarini siralamaya odaklanan birden fazla yeni sirket ortaya cikti Bu sirketler arasinda Evam SOCOTO Wajam Slangwho Sproose Mahalo Jumper 2 0 Qitera Scour Wink Eurekster Baynote Delver ve OneRiot gibi isimler bulunmaktaydi Wikia Arama gibi onceki calismalar da vardi Ayrica 2008 yilinda TechCrunch ta yer alan bir haber Google in arama sonuclarina Digg in oylama mekanizmasina benzer bir ozellik ekleyebilecegini one surdu Bu gelismeler sosyal gruplarin algoritmalarin kullanicilar icin daha anlamli veriler bulma yetenegine yonelik ilgisinin arttigini gostermektedir Ayrica kullanicilarin aramalarini kisisellestirmelerine olanak taniyan Sentiment gibi diger hizmetler de bulunmaktadir 2009 yilinda HeyStaks adli bir baslangic projesi HayStaks adli bir web tarayici eklentisi gelistirdi HeyStaks web aramasinda isbirligi yoluyla sosyal aramayi kullanarak daha iyi arama sonuclari elde etmeyi hedefliyordu Projenin temel motivasyonu kullanicilara o donemde arama motorlarinin sunmadigi ozellikleri sunmakti Ornegin arastirmalar kullanicilarin aradiklari seyi genellikle bir arkadaslari ya da is arkadaslari araciligiyla bulduklarini gosterdi HeyStaks arama sonuclarina gore olusturulan oneri listeleriyle paylasilan bir arama deneyimi sunarak bu tur sorunlari onluyordu Ekim 2009 da Google Sosyal Arama ozelligini tanitti ve bu ozellik 2011 de birden fazla dile genisletildi 2010 da Bing ve Google arama sonuclarinda re tweet leri ve begenileri dahil etmeye basladi ancak Twitter arama anlasmasinin sona ermesiyle Google Sosyal Arama ozelligini yeniden yapilandirmaya basladi Ocak 2012 de Arama arti Sizin Dunyaniz i yayinlayarak Google Google profillerinden referanslari cekerek daha kisisellestirilmis arama sonuclari sunmayi hedefledi Ancak bu entegrasyon tepki cekti ve Google in web yayincilari uzerindeki etkisi elestirildi Google sosyal aglarini guclendirmek icin Google entegrasyonuyla kullanicilari tesvik etmeye calisti ancak bu strateji tartisma yaratti 2014 te ise Google Bilgi Grafigi araciligiyla Facebook Twitter ve diger sosyal medya platformlarina baglantilari sunarak elestirileri azaltmaya basladi Aralik 2008 de Twitter kisi arama ozelligini yeniden kullanima sundu Arayuzu zamanla degisse de hala basit bir arama motorunda tam adlari veya kullanici adlarini bulmayi saglar Ocak 2013 te Facebook beta asamasinda olan Graph Search adli yeni bir arama motorunu duyurdu Bu yeni arama motorunun amaci kullanicilarin sosyal cevrelerinde populer olan sonuclara odaklanmalarini saglamakti Facebook un Graph Search u kullanicilarin olusturdugu icerikleri hedeflemek icin bu veriyi kullandi Sosyal arama konusunda yapilan arastirmalara ragmen sosyal medya aglari arama motorlarina yeterince ilgi gostermemistir Ornegin LinkedIn kullanicilari harici arama motorlarindan uzaklastirmak icin kendi arama islevlerini gelistirmeye yonelik adimlar atmistir Microsoft da Kasim 2013 te Twitter ile isbirligi yaparak tweet leri Bing in arama sonuclarina entegre etmeye baslamistir Ancak Twitter verilerinin degerini anlayarak kendi arama motorunu gelistirmis ve verileri kendi platformunda tutma konusunda kararliligini gostermistir Sonuc olarak kullanicilar bilgilerini tamamen kamuya aciklamadikca sosyal arama insanlar icin onemli konulari tam anlamiyla kapsayamayacaktir Sosyal kesifSosyal kesif kullanicilarin sosyal tercihlerini ve kisisel bilgilerini kullanarak hangi iceriklerin ilgi cekici olabilecegini tahmin etme yontemidir Teknoloji yeni insanlarla tanisma alisveris yapma arkadaslarla bulusma ve seyahat etme gibi yeni deneyimler kesfetmek icin kullanilmaktadir Bu kesif genellikle mobil uygulamalar araciligiyla gercek zamanli olarak gerceklesir Sosyal kesif sadece sosyal etkilesimleri artirmakla kalmaz ayni zamanda sirketlere sosyal medya uzerinden satis yaparak gelir elde etme imkani sunar Sosyal kesif Facebook gibi platformlarin gelirlerinde onemli bir rol oynar reklamlari sosyal baglantilara sahip kullanicilara hedefleyerek reklam geliri elde etmek amaciyla ticari cekiciligi artirmaya yardimci olur Sosyal arama motorlariSosyal bir arama motoru bir soruya cevap saglayan ve cevap icindeki kisiyi tanimlayarak calisan bir arama motoru olarak dusunulebilir Bu kullanici tarafindan gonderilen bir sorgunun alinmasi sorgunun soruyla ilgili oldugunun belirlenmesi ve ardindan sorguya cevap ve kaynaga giden baglantinin arama sonuclarinin bir parcasi olarak sunulmasi surecini icerir Bazi sosyal arama motorlari sadece cevrimici topluluklara dayanmaktadir Belirli bir arama motorunun ozellik setine bagli olarak bu sonuclar daha sonra kaydedilip topluluk arama sonuclarina eklenerek gelecekteki aramalar icin ilgi cekici sonuclarin belirlenmesine katkida bulunabilir Sosyal arama motorlari Web 2 0 nin bir parcasi olarak kabul edilir cunku online topluluklarin kolektif filtreleme yontemlerini kullanarak ozellikle ilginc veya ilgili icerikleri etiketler Bu etiketler teorik olarak zaman icinde belirli anahtar kelimeler icin sonuclari iyilestirerek Web sayfalarina gomulu meta verilere eklenir Kullanicilar genellikle belirli bir arama terimi icin onerilen etiketleri gorebilir bu da daha once eklenmis olanlari icerir Aardvark sosyal bir arama motorunun bir uygulamasidir ve koy paradigmasi na dayanir Bu kullanicinin bir sorusu olan kisiyi soruya cevap verebilecek arkadaslar veya arkadaslarinin arkadaslariyla baglanti kurmayi icerir Aardvark ta bir kullanici genellikle anlik ileti e posta web girisi veya metin mesaji veya ses gibi cesitli yollarla bir soru sorar Aardvark algoritmasi soruyu soranin genisletilmis sosyal aginda soruya en yuksek olasilikla cevap verebilecek birine yonlendirir Ancak Aardvark 2010 da Google tarafindan satin alindi ve 2011 de terk edildi Sosyal arama sistemlerinin potansiyel dezavantajlari diger etiketli veritabanlari gibi acik yapisinda yatar Bu guvene dayali aglar etiketlerin kasitli veya kotuye kullanimina bagli olarak dogru olmayan arama sonuclarina neden olabilir Bu tur bilgileri takip eden birkac sosyal arama motoru bulunmaktadir Bu ornekler arasinda Smashfuse SocialMention Topsy ve baslangicta Facebook a bagli olan Social Searcher bulunmaktadir Diger sosyal arama motoru versiyonlari da baslatilmistir bunlar arasinda Google Coop Eurekster Sproose Rollyo Anoox ve Yahoo nun MyWeb2 0 u bulunmaktadir GelismelerTest asamasinda oldugu onaylanan yeni bir Facebook uygulama ozelligi olan Baglanti Ekle kullanicilara bir arama sorgusu girerek durum guncellemeleri ve yorumlarina eklemek isteyebilecekleri populer makaleleri gormelerine olanak tanir Sonuclar diger Facebook kullanicilari tarafindan cok paylasilan makalelerden olusuyor gibi gorunuyor ve en son yayimlananlar digerlerine gore onceliklendiriliyor Bu secenek kullanicilarin Haber Akislarini manuel olarak aramadan veya Google sorgusuna basvurmadan baglanti eklemelerini daha kolay hale getiriyor Bu yeni uygulama kullanicilarin Google Arama ya olan bagimliligini azaltabilir Twitter Discover sekmesini Kisisellestirilmis Trendler ile degistirecegini duyurdu Yeni Kisisellestirilmis Trendler ozelligi Twitter trendlerini gostermenin yani sira her konu hakkinda kisa bir aciklama yapacak Trendler genellikle baglam olmadan kisaltmalar oldugundan bir aciklama bir trendin ne hakkinda oldugunu daha net hale getirecektir Yeni trend deneyimi ayrica kac tweet gonderildigini ve bir konunun yukseliste mi yoksa dususte mi oldugunu gosterebilir Google sosyal aramada geride kalmis gibi gorunebilir ancak aslinda Web 3 0 ve web semantigi ile bu teknolojinin potansiyelini ve onemini goruyor Sosyal medyanin onemi Semantik aramanin nasil calistigidir Semantik arama nerede oldugunuzdan gunun saatinden gecmis gecmisinizden ve sosyal baglantilar gibi diger faktorlerden dahil olmak uzere cok daha fazlasini anlar Bu basarilabilmesi icin algoritmalarin seyler arasindaki iliskiyi anlamayi ogrenmesi gerekecek ilk adim olacaktir Ancak bu sosyal medya sitelerinin arama motorlari ile calismaya karar vermesi durumunda mumkun olacaktir bu da herkesin internete giden ana gecidi olmak istemesi nedeniyle zordur Devam ettikce ve daha fazla makale sosyal medya siteleri tarafindan basvuruldugunda temel sorun kullanici verileri olmadan ne ise yarar bir arama motorudur Arama islemini yeniden tanimlamayi amaclayan gelismelerden biri dagitilmis aramayi sosyal arama ile birlestirmektir Hedef islemin topluluk tarafindan kontrol edilen ve surdurulen basit bir arama hizmeti olacaktir Bu buyuk olcude kullanicilarin uygun gordukleri veriyi sagladiklari Peer to Peer aglari gibi calisacaktir Arama motorlari tarafindan kullanilan veri kullaniciya aittir bu nedenle kullanicinin buna mutlak kontrolu olmalidir Bir arama motoru icin gerekli altyapi binlerce bos masaustu ve genis ev kullanicisi genis bant erisimi seklinde zaten mevcuttur Dagitilmis aramanin avantajlarina ragmen bu genellikle merkezi durumla ayni guvenlik endiselerini paylasir Guvenlik endiseleri uc kategoriye ayrilabilir veri gizliligi veri butunlugu ve guvenli sosyal arama Veri gizliligi koruma kullanicilarin verilerini tam kontrol edebilecekleri ve erisilebilirligini yonetebilecekleri sekilde tanimlanir Veri gizliligi icin cozumler arasinda bilgi degisimi oznitelik tabanli sifreleme ve kimlik tabanli yayin sifreleme bulunmaktadir Veri butunlugu verinin izinsiz veya uygunsuz degisikliklerden ve silmelerden korunmasi olarak tanimlanir Veri butunlugu icin cozumler dijital imza hash zinciri ve gomulu imza anahtari icerir Guvenli sosyal arama icin cozumler kor imza sifir bilgi kaniti ve kaynak isleyici icerir Kaynakca web archive org 28 Nisan 2016 28 Nisan 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Mart 2024 Computer Science arxiv org 27 Ocak 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Techopedia com 3 Ekim 2014 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 1 Eylul 2014 What is Social Media WhatIs Ingilizce 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Ha Thuc Viet Sinha Shakti 7 Temmuz 2016 Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval SIGIR 16 New York NY USA Association for Computing Machinery 461 462 doi 10 1145 2911451 2927018 ISBN 978 1 4503 4069 4 web archive org 30 Mart 2016 30 Mart 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Mart 2024 Book sources Wikipedia en wikipedia org Ingilizce Erisim tarihi 12 Mart 2024 Arsivlenmesi gereken baglantiya sahip kaynak sablonu iceren maddeler link CSDL IEEE Computer Society www computer org doi 10 1109 mc 2009 87 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 web archive org 5 Ekim 2008 5 Ekim 2008 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Mart 2024 Transactions on computational collective intelligence 2 Lecture notes in computer science Journal subline Berlin Heidelberg New York Springer 2010 ISBN 978 3 642 17154 3 Luca Longo Stephen Barrett Pierpaolo Dondio 2009 Nguyen Ngoc Thanh Kowalczyk Ryszard Chen Shyi Ming Ed Information Foraging Theory as a Form of Collective Intelligence for Social Search Computational Collective Intelligence Semantic Web Social Networks and Multiagent Systems Lecture Notes in Computer Science Ingilizce Berlin Heidelberg Springer 63 74 doi 10 1007 978 3 642 04441 0 5 ISBN 978 3 642 04441 0 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Vara Vauhini New Sites Make It Easier To Spy on Your Friends WSJ WSJ Ingilizce 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 26 harf sirasinda bulunan baslik parametresi line feed character iceriyor yardim Mashable 13 Mayis 2008 12 Subat 2021 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Arrington Michael 17 Temmuz 2008 Is This The Future Of Search TechCrunch Ingilizce 4 Ekim 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Barry Smyth Peter Briggs Maurice Coyle and Michael O Mahony 2009 Google Shared A Case Study in Social Search Smyth B Balfe E Freyne J Briggs P Coyle M Boydell O Exploiting query repetition and regularity in an adaptive community based web search engine User Model User Adapt Interact 14 5 383 423 2004 web archive org 18 Mart 2014 18 Mart 2014 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Mart 2024 a b A Crystal Clear Explanation of How Social Media Influences SEO blog hubspot com Ingilizce 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Thompson Cadie 15 Ocak 2013 Facebook Rolls Out Social Search Feature www cnbc com 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 McGee Matt 18 Kasim 2014 Google s Knowledge Graph Finally Shows Social Networks Not Named Google Search Engine Land Ingilizce 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 newb 1 Mayis 2019 Twitter People Search is Back New blicio us Ingilizce 9 Aralik 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Weber Harrison 30 Haziran 2014 Microsoft and Twitter make Bing a better social search engine VentureBeat Ingilizce Erisim tarihi 12 Mart 2024 Arsivlenmesi gereken baglantiya sahip kaynak sablonu iceren maddeler link Bailyn Evan 12 Nisan 2012 Outsmarting Social Media Profiting in the Age of Friendship Marketing Ingilizce Que Publishing ISBN 978 0 13 286140 3 Burke Amy 8 July 2013 Mashable 30 Kasim 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Social Discovery sites influence on retail expanding Rakuten s play com numbers find The Drum 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Constine Josh 10 Eylul 2013 Bitcovery Brings A Desperately Needed Social Discovery Layer To The iTunes Store TechCrunch Ingilizce 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 US8935192B1 Ventilla Max Robert J Spiro amp Damon Horowitz et al Social search engine 2015 01 13 tarihinde verildi 12 Mart 2024 tarihinde Wayback Machine sitesinde Damon Horowitz Sepandar D Kamvar April 1020 The Anatomy of a Large Scale Social Search Engine Social Searcher Free Social Media Search Engine www social searcher com 10 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Russell Josh Constine and Kyle 9 Mayis 2015 Skip Googling With Facebook s New Add A Link Mobile Status Search Engine TechCrunch Ingilizce 24 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Updating trends on mobile blog x com Ingilizce 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Popper Ben 8 Nisan 2015 Twitter is killing off its Discover tab The Verge Ingilizce 8 Mart 2021 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Google Semantic Search Social Media Today Ingilizce 12 Mart 2024 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Nisan 2009 31 Mart 2019 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Mart 2024 Taheri Boshrooyeh Sanaz Kupcu Alptekin Ozkasap Oznur Haziran 2015 Security and Privacy of Distributed Online Social Networks 2015 IEEE 35th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops 112 119 doi 10 1109 ICDCSW 2015 30 11 Mayis 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024 Liu Shaowei Cui Peng Luan Huanbo Zhu Wenwu Yang Shiqiang Tian Qi 1 Ocak 2014 Social oriented visual image search Computer Vision and Image Understanding 118 30 39 doi 10 1016 j cviu 2013 06 011 ISSN 1077 3142 6 Mayis 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 12 Mart 2024