Wyszukiwarka internetowa w poznaniu przestrzeni cyfrowej

• Authors: Krzysztof Janc

Title variants

EN

Internet search engines in the digital space study

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Obserwujemy obecnie wzrost znaczenia przestrzeni cyfrowej – coraz więcej interakcji pomiędzy ludźmi, ich aktywności przenosi się w całości lub częściowo do tej przestrzeni. W rezultacie w nauce, w tym w geografii, pojawiły się nowe problemy oraz powstają i rozwijane są nowe sposoby badań. Uwzględniając to celem opracowania jest przybliżenie sposobów eksploracji sieci WWW w odniesieniu do wyszukiwarek internetowych. Wyszukiwarki są bowiem jednym z popularniejszych i łatwych do wykorzystani narzędzi eksploracji przestrzeni cyfrowej. Przedstawiono dwa sposoby pozyskania danych, a w konsekwencji analiz: manualne wpisywanie zapytań lub korzystanie ze skryptów oraz korzystanie ze specjalnych usług dostarczanych przez operatorów wyszukiwarki. Podjęto również rozważania dotyczące zalet i wad prezentowanego podejścia do analizy przestrzeni cyfrowej.

EN

Today we notice the growing importance of digital space – more and more human interactions, their activity are moving, partly or entirely, to this space. As a result, new problems have occurred in science, including geography, and new ways of research are being developed. The aim of paper is to show methods of World Wide Web exploration in relation to the Internet search engines. Internet search engines are one of the most popular an easy to use tool for digital space exploration. The paper shows two methods of data acquisition and consequently analyses: manual entry of queries and use of services provided by search engine operators. We also discussed the pros and cons of the presented approach to digital space analysis.

Keywords

PL

przestrzeń cyfrowa; wyszukiwarki internetowe; geografia

EN

digital space; Internet search engines; geography; digital space; Internet search engines; geography

• Publisher: Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
• Journal: Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna
• Year: 2019
• Issue: 46
• Pages: 53-65

Dates

published

2019-05-09

Contributors

author

Krzysztof Janc

• Uniwersytet Wrocławski, Instytut Geografii i Rozwoju Regionalnego

References

• Ash J., Kitchin R., Leszczynski A. 2018. Digital turn, digital geographies? Progress in Human Geography, 42: 25–43.
• Ballatore A., Graham M., Sen S. 2017. Digital hegemonies: the localness of search engine results. Annals of the American Association of Geographers, 107: 1194–1215.
• Ballatore A., Scheider S., Spierings B. 2020. Tracing tourism geographies with Google Trends: a Dutch case study. [W:] P. Kyriakidis, D. Hadjimitsis, D. Skarlatos, A. Mansourian (red.), Geospatial Technologies for Local and Regional Development. AGILE 2019. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer, Cham, s. 145–163.
• Boos T. 2017. Inhabiting Cyberspace and Emerging Cyberplaces. The Case of Siena, Italy. Palgrave Macmillan, Cham.
• Brunn S.D., Devriendt L., Boulton A., Derudder A., Witlox F. 2010. Networks of European cities in worlds of global economic and environmental change. Fennia, 188: 37–49.
• Choi H., Varian H. 2012. Predicting the present with Google Trends. Economic Record, 88: 2–9.
• Cohen J.E. 2007. Cyberspace as/and Space. Columbia Law Review, 107: 210–256.
• Dinis G., Costa C., Pacheco O., 2017. Similarities and correlation between resident tourist overnights and Google Trends information in Portugal and its tourism regions. Tourism & Management Studies, 13: 15–22.
• Gantz J., Reinsel D. 2011. Extracting value from chaos. IDC iView, 1142: 1–12.
• González-Bailón S. 2013. Big data and the fabric of human geography. Dialogues in Human Geography, 3: 292–296.
• Goodchild M.F., Janelle D.G. 2004. Thinking spatially in the social sciences. [W:] M.F. Goodchild, D.G. Janelle (red.), Spatially integrated social science. Oxford University Press, Oksford, s. 3–22.
• Graham M., Zook M. 2013. Augmented realities and uneven geographies: exploring the geolinguistic contours of the web. Environment and Planning, A, 45: 77–99.
• Gross N., Mann M. 2017. Is there a “Ferguson Effect?” Google searches, concern about police violence, and crime in US cities, 2014–2016. Socius, 3: 1–16.
• Halavais A. 2012. Wyszukiwarki internetowe a społeczeństwo. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Halavais A. 2018. How Search Shaped and Was Shaped by the Web. [W:] N. Brügger, I. Milligan (red.), The SAGE Handbook of Web History. SAGE, Londyn, s. 242–255.
• Huang X., Zhang L., Ding Y. 2017. The Baidu Index: Uses in predicting tourism flows – A case study of the Forbidden City. Tourism Management, 58: 301–306.
• Janc K. 2012. Miasto w sieci – obecność i powiązania Wrocławia i innych dużych miast w cyberprzestrzeni. Przegląd Geograficzny, 84: 509–528.
• Janc K. 2015. Visibility and Connections among Cities in Digital Space. Journal of Urban Technology, 22: 3–21.
• Janc K. 2017. Geografia internetu. Rozprawy Naukowe Instytutu Geografii i Rozwoju Regionalnego, 41. IGRR UWr, Wrocław.
• Janc K. 2019. Przestrzeń cyfrowa i internet jako przedmiot zainteresowań w badaniach geograficznych. Przegląd Geograficzny, 91: 21–37.
• Jemielniak D. 2019. Socjologia internetu. WN Scholar, Warszawa.
• Jun S.P., Yoo H.S., Choi S. 2018. Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications. Technological Forecasting and Social Change, 130: 69–87.
• Keen A. 2015. The Internet is not the answer. Atlantic Monthly Press, Nowy Jork.
• Leszczynski A., Crampton J. 2016. Introduction: Spatial big data and everyday life. Big Data & Society, 3: 1–6.
• Leszczynski A. 2018. Digital methods I: Wicked tensions. Progress in Human Geography, 42: 473– 481.
• Lillo F., Ruggieri S. 2019. Estimating the Total Volume of Queries to Google. The World Wide Web Conference ACM, s. 1051–1060.
• Liu B. 2007. Web DataMining. Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer, Berlin.
• Markov Z., Larose D.T. 2009. Eksploracja zasobów internetowych. WN PWN, Warszawa.
• Mayer-Schönberger V., Cukier K. 2017. Big data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. MT Biznes, Warszawa.
• Miller H.J., Goodchild M.F. 2015. Data-driven geography. GeoJournal, 80: 449–461.
• Pariser E. 2011. The filter bubble: What the Internet is hiding from you. Penguin, Londyn.
• Park S., Lee J., Song W. 2017. Short-term forecasting of Japanese tourist inflow to South Korea using Google trends data. Journal of Travel & Tourism Marketing, 34: 357–368.
• Power M.J., Neville P., Devereux E., Haynes A., Barnes C. 2013. ’Why bother seeing the world for real?’: Google Street View and the representation of a stigmatised neighbourhood. New Media & Society, 15: 1022–1040.
• Ratti C., Claudel M. 2016. The City of Tomorrow: Sensors, Networks, Hackers, and the Future of Urban Life. Yale University Press, New Haven.
• Siuda P. 2016. Przełamywanie metodologicznych podziałów w rozważaniach o internetowych metodach badawczych. [W:] P. Siuda (red.), Metody badań on line. Wydawnictwo Naukowe Katedra, Gdańsk, s. 7–25.
• Stross R. 2009. Planeta Google. Cel: skatalogować wszystkie informacje świata. Wydawnictwo Studio Emka, Warszawa.
• Sui D., Caverlee J., Rudesill D.S. 2015. The Deep Web and the Darknet: A Look Inside the Internet’s Massive Black Box. Woodrow Wilson International Center for Scholars, Waszyngton.
• Surma J. 2017. Cyfryzacja życia w erze Big Data: człowiek, biznes, państwo. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Torrens P.M. 2010. Geography and computational social science. GeoJournal, 75: 133–148.
• Wachowski L., Wachowski A. 1999. The Matrix (www.dailyscript.com/scripts/the_matrix.pdf).
• Wang B., Loo B.P. 2019. The hierarchy of cities in Internet news media and Internet search: Some insights from China. Cities, 84: 121–133.
• Whitehead A.L., Perry S.L. 2018. Unbuckling the Bible belt: A state-level analysis of religious factors and Google searches for porn. The Journal of Sex Research, 55: 273–283.
• Vaughan L., Chen Y. 2015. Data mining from web search queries: A comparison of google trends and baidu index. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66: 13–22.
• Yelowitz A., Wilson M. 2015. Characteristics of Bitcoin users: an analysis of Google search data. Applied Economics Letters, 22: 1030–1036.
• Zhang Z., Tang W. 2016. Analysis of spatial patterns of public attention on housing prices in Chinese cities: A web search engine approach. Applied Geography, 70: 68–81.
• Zook M.A., Graham M. 2007. Mapping DigiPlace: geocoded Internet data and the representation of place. Environment and Planning B: Planning and Design, 34: 466–482.

Identifiers

DOI

10.14746/rrpr.2019.46.04