URN_NBN_SI_DOC-APWQDMUI

p re seg a 40% n a ta n č n o sti za 20% odziv . V elik del n ajd en ih inform acij je torej n ere le v an tn ih , veliko je re d u n d a n tn ih (do tega sp o zn an ja p rid e končni u p o ­ rab n ik p o g o sto šele p o dolg o trajn em p reb iran ju n ab ra n e literatu re), k ar z ag o to v o n eg ativ n o v p liva n a u p o ra b n ik o v o zadovoljstvo in p o sled ičn o na izk oriščenost p o sam ez n ih zbirk. P oizvedovanje p o bibliografskih, n u m e ­ ričnih, faktografskih zb irk ah ter zb irk ah p o p o ln ih b esed il (full-text d a ta b a ­ ses) z ah te v a tu d i določeno m ero inform acijskega znanja. U p o rab n ik u m o ra zato p ri p o izv ed o v an ju p o m ag ati inform acijski p o sred n ik , ki p a p o g o sto ne u sp e v celoti sp o z n ati in razu m eti njegove dejanske inform acijske potrebe. E na izm ed m o žn o sti za večjo izkoriščenost p o d a tk o v n ih zb irk je torej tu d i v n e p o sre d n e m , sam ostojnem u p o rab n išk em poizv ed o v an ju , ki p a m o ra biti p rep ro stejše in u p o ra b n ik u prijaznejše. K er je večina p o d a tk o v n ih zb irk ko m ercialno o rien tiran ih , se in ten ziv n o iščejo p o ti za njihovo večjo up o rab o . V eliko razisk ovalnega dela in sred stev je bilo doslej vloženih v aplikacijo m eto d , osn o v an ih n a zn an ju (ali širše - m eto d u m e tn e inteligence), v sistem e za iskanje inform acij (IR sistem e). Žal so te m eto d e u p o ra b n e le za izre d n o ozka p re d m e tn a področja (za p rim erja­ vo: zbirka M ED LIN E p o k riv a celotno b io m edicinsko literatu ro , zbirk a, ki bi up o rabljala m eto d e u m e tn e inteligence, p a bi lahko zajem ala recim o le p o dročje zdravljenja pljučnega raka), v e n d a r so učinkovitejše in om ogočajo sam osto jn o u p o ra b n išk o iskanje relev an tn eg a g rad iv a. A plikacija novejših izsled kov ko g n itiv n e zn an o sti om ogoča p re h o d iz togih, sistem sko v o d e n ih n a fleksibilne, u p o ra b n ik u prilagojene ozko specializirane inform acijske sistem e (D osa, 1992). P odročju, ki se je uveljavilo p o d n aziv o m inteligentno iskanje informacij, raziskovalci v sv etu posvečajo veliko p o z o rn o sti in p rič a k o ­ v ati je, d a se b o d o določene m eto d e iz ek sp erim en taln eg a vse bolj selile tu d i v širše o p era tiv n o okolje (Z upanič, 1995). Z relev an tn o stjo inform acij je m išljena njiho va vsebinska ali p o m en sk a u stre z n o st n a sp lo h (govorim o o objektivni relevantnosti), n atan čn eje p a n jihova osred o to čen o st na d an o tem o, izvirnost, kvaliteta in nivo. V elik del inform acij je od v ečn ih - re d u n d a n tn ih . P rinašajo že zn a n a sp o z n an ja ali zam egljujejo fokus obdelo v an e tem atike. S tem i p roblem i, torej s k v a n tita ­ tiv n o in k v alitativ n o analizo vsebine d o k u m en to v , se u k v arja biblio tekarsko- statističn a disciplina, im en o v an a bibliometrija in njena veja analiza citatov (Popovič, A m brožič, Južnič, 1984). Če p riv z am e m o tezo, d a je citirano st in d ik a to r v p liva ali kvalitete vsebine d o k u m e n ta (glej G arfield, 1972), p otem je p retežn i del člankov, poročil in m onografij, ki jih p u b licira ak ad em sk i in razisko valni svet, m in im aln eg a po m en a. Študije, ki jih izvajajo tako p o m em b n e sveto v n e institucije z n a n ­ stv en eg a inform iranja kot je In stitu t for Scientific Info rm atio n (ISI), so n a m ­ reč jasno p o k azale, d a je velika večina objavljenih člankov redko, če sp lo h kdaj citiranih. Po trd itv a h E ugen a G arfielda, očeta in deksov citatov (SCI,