Kütüphane Belgelerinin Otomatik Olarak Araştırılması
S. Richard Moyer
University of Pennsylvania, The Institute for Cooperative Research
Philadelphia, Pa.
(Bu çalışma, Enstitü ile yapılan AF18(600)-125 No’lu Sözleşme kapsamında Air Research and Development Command tarafından tamamen desteklenmiştir.)
Otomatik bir kütüphane fikri oldukça uzun bir süredir varsayım ve tartışma konusu olmuştur. Bunun gerçekleştirilmesi için, bazıları görkemli bazıları ise oldukça mütevazı olmak üzere çeşitli tasarımlar öne sürülmüştür. Bazıları, modern bir petrol rafinerisinin tasarımcılarını bile hayrete düşürecek ölçüde karmaşık makineler içerirken, diğerleri oldukça basittir; bazıları Rube Goldberg tarzı çağrışımlar taşırken, diğerleri oldukça mantıklı görünmektedir. Bunların çoğu, gerçekliğe dönüşmeden önce hâlâ geliştirme ve araştırma gerektiren bir otomasyon düzeyini ve çalışma hızını hedeflemektedir.
Ancak bu tasarımlar bir kenara bırakılır ve elektronik bilgisayar üreticilerinin tesislerinde hâlihazırda üretimde olan çeşitli otomatik makine türleri incelenirse, modern kütüphanenin birçok işlemini otomatikleştirmek mümkün olacaktır. Otomasyonun nihai düzeyine henüz ulaşılmamış olmakla birlikte, birçok insan-saatlik emeği ortadan kaldıracak kadar yeterli ilerleme sağlanmıştır. Olası çalışma hızı olağanüstü olmasa da, mevcut yöntemlerin hızıyla karşılaştırıldığında yine de çok önemli bir zaman tasarrufu sağlamaktadır. Ayrıca maliyet, mevcut çalışma yöntemlerine kıyasla oldukça daha düşük olacaktır.
Günümüzde hem sanayi hem de bilim, araştırma amacıyla özel ve genel amaçlı kütüphane koleksiyonlarında depolanan bilgilere erişmekte giderek daha fazla zorlanmaktadır. Bu durum, yalnızca zaten çok büyük olan bir koleksiyon içinde belirli bir şeyi bulmak için gereken zaman ve özeni artırmakla kalmayıp, aynı zamanda sürekli genişleyen yeni bilgi akışının bu koleksiyona eklenmesi görevini de karmaşıklaştıran mevcut bilgi taşmasının bir sonucudur.
Doğal olarak, bir kütüphaneye elektronik bilgisayarlar ve otomatik makineler kurmak için büyük bir sermaye yatırımı gereklidir. Bu durum birçok kişi tarafından endişeyle karşılanabilir; ancak çeşitli endüstriler ve devlet kurumları hâlihazırda, yarı zamanlı kütüphane çalışmaları için tahsis edilebilecek elektronik bilgisayarlara sahiptir ve bu da başlangıç yatırımını büyük ölçüde azaltacaktır. Bu tür kurumlar genellikle uzmanlaşmış bir çalışma alanını temsil eder ve indeksleme amacıyla tek bir birim olarak kabul edilen yayınlar ya da yayın parçalarından oluşan 100.000 ila 200.000 belge içerebilen kütüphanelere sahiptir.
Otomatik bir kurulum yapılacak olursa, gelişmiş işletime yönelik çeşitli olanaklar ortaya çıkacak ve endüstriyel araştırmalara önemli ölçüde zaman ve para tasarrufu ile birlikte artan bir kapsamlılık kazandırılacaktır. Bu nedenle elektronik bilgisayar üreticileri, vizyonerlerin hedeflerine yaklaşılabilecek bir noktaya kadar çalışma hızını artırmak amacıyla özel amaçlı makineler tasarlamaya ve üretmeye kısa sürede başlayacaktır.
Günümüzde, mevcut üretim modelleri olan otomatik veri işleme makinelerinin hızı, gerekli makineler birden fazla birim halinde kurulmadıkça, muhtemelen 1.000.000 ila 2.000.000 belgeden fazla koleksiyona sahip kütüphaneler için uygulamayı pratik olmaktan çıkarmaktadır. Ayrıca böyle bir kurulumun başlangıç maliyeti caydırıcı olacaktır. Başlangıçta eskime ciddi bir etken olabilse de, uyarılmış ilgi kısa sürede daha yüksek hızlara sahip özel donanımların geliştirilmesini sağlayacak ve Library of Congress gibi kurumların yanı sıra geleceğin öngörülen 50.000.000 belgeli kütüphanesi de otomatikleştirilebilecektir.
Bir kütüphanenin belge koleksiyonunu taramak için elektronik bilgisayarların kullanılması fikri yeni değildir. 1951 yılında Philip Rutherford Bagley, Massachusetts Institute of Technology’de Electronic Digital Machines for High Speed Information Searching başlıklı bir yüksek lisans tezi hazırlamıştır. Son birkaç yıl içinde yayımlanan makaleler, kitaplar vb. kütlesinin hızla büyümesi nedeniyle, makinelerin makul bir süre içinde 50.000.000 belgeyi tarayabilmesi gerektiğini belirtmiştir.
Bagley’nin gerekli bilgileri elektronik bilgisayarın bellek sistemine kaydetme yöntemi, descriptors olarak adlandırılan bir dizi terimin kullanımını içerir; bunlar, bir belgenin konu içeriğinin özelliklerini tanımlamak için tek başına ya da gruplar halinde kullanılan tek sözcüklerden oluşur. Bu bilgiler, bilgisayarın bellek sisteminde, her biri bir belgeyi tanımlayan ve başında seri numarası bulunan ardışık betimleyici listeleri biçiminde düzenlenir.
Bu belge kaydı yalnızca iki tür bilgiden oluşur:
- Bir belgenin kesin olarak tanımlanmasını sağlayan seri numarası; ve
- Belgenin metninin içeriğini tanımlayan bir dizi betimleyici.
Bagley’nin yöntemi, belge başına ortalama 30,0 betimleyici öngörmekte ve ayrıca bilgi erişim işleminin konusu olarak çeşitli sayıda betimleyicinin çeşitli kombinasyonlar hâlinde belirtilebilmesine olanak tanıyan bir arama prosedürü sağlamaktadır. Yapılan inceleme, dijital bilgisayar Whirlwind I’in saatte yaklaşık 11.990 belgeyi tarayabildiğini ve 50.000.000 belgeden oluşan bir koleksiyonu taramak için yaklaşık 41.700 saate ihtiyaç duyacağını ortaya koymuştur.
Bagley daha sonra, belgeleri saatte 4,66 milyon (ya da 50.000.000 belgeli bir koleksiyonu taramak için 10,7 saat) hızında tarayabilecek şekilde tasarlanabilecek özel amaçlı bir bilgisayar fikrini ana hatlarıyla açıklamıştır.
Yakın zamanda, Kaliforniya’daki China Lake’te bulunan U.S. Naval Ordnance Test Station’da görevli Harley E. Tillitt, An Experiment in Information Searching with the 701 Calculator başlıklı bir makale yayımlamıştır. Bagley gibi Tillitt de deneyinde belgenin içeriğini tanımlamak için betimleyici mekanizmasını kullanmış, ancak her betimleyiciyi yalnızca bir kez kaydetmiş ve onunla seri numaralarını ilişkilendirmiştir. Böylece bellek sistemindeki kayıt, başında tek bir betimleyici bulunan ve listedeki her belgenin, listenin başındaki betimleyiciyle etiketlenen bilgiyi içerdiğini gösteren çok sayıda farklı belgenin seri numaralarından oluşan listeler içermektedir.
Bu sistemde, her ardışık liste birçok belgeye karşılık gelir. Bagley’nin yönteminde olduğu gibi, kayıt yalnızca iki tür bilgiden oluşur:
- Belgenin kesin olarak tanımlanmasını sağlayan bir seri numarası; ve
- Belgenin metninin içeriğini tanımlayan bir dizi betimleyici.
Tillitt’in çalışması, Uniterm sistemini fiilen bir IBM 701 Electronic Data Processing Machine’e uyarlamış ve belge başına ortalama 7,6 betimleyici kullanmıştır. Bu yöntem, IBM 701 tarafından çeşitli sayılarda betimleyicinin farklı kombinasyonlar hâlinde aranmasına olanak tanımaktadır.
Bu sistemi kullanarak Tillitt, yaklaşık 34.000 belgenin bilgisini 1200 ft. uzunluğunda bir manyetik banda kaydedebildiğini saptamıştır. Farklı arama türlerine özgü değişken etkenler nedeniyle, 34.000 belge için minimum arama süresinin 20 saniye, maksimum sürenin ise 4 dakika olduğunu bulmuştur. Maksimum arama süresi esas alındığında, Tillitt’in yöntemi saatte 510.000 belge arama hızına ya da 50.000.000 belge için 98,04 saate karşılık gelmektedir.
Hem Bagley’nin tezi hem de Tillitt’in çalışması, bir belge koleksiyonunda depolanan bilgilere erişim sorununu aşmayı hedeflemiştir. Bu sorunun çözülmesi, günümüzde yeterli literatür araştırmasının yürütülmesindeki başlıca engellerden birini ortadan kaldıracaktır. Ancak modern kütüphanenin sorunları yalnızca bilgi erişiminden ibaret değildir.
Bir diğer önemli engel, gelen belgelerin belge koleksiyonuna alınmadan ve böylece araştırmayla uğraşan kişilerin kullanımına sunulmadan önce işlenmesidir. Belgelerin işlenmesi; seri numaralarının atanmasını, belgenin numaralandırılmasını, belgenin kataloglanmasını ve belge denetimi için uygun kayıtların hazırlanmasını içerir. Son yıllarda yayınların artan kütlesiyle birlikte, belge işleme süreci bilgi depolamanın ilerlemesinde başlı başına ciddi bir gecikme oluşturmuş; öyle ki bir ila iki milyon öğeden oluşan büyük kütüphanelerde belgelerin bir ya da iki yıl boyunca yığılmış hâlde beklemesi olağan bir durum hâline gelmiştir.
Böyle bir durum, güncel yayınlar koleksiyonlarda bulunmadığı için araştırmayı engellemektedir. Mevcut bilimsel araştırma ilerlemeleri göz önüne alındığında, bunun önemli bir etken olduğu açıktır. Bu gerçek ışığında, yalnızca belge koleksiyonlarının daha hızlı aranmasını sağlayacak araçlar sunmanın değil, aynı zamanda bir koleksiyon için belgelerin işlenmesini sadeleştirmenin ve mekanize etmenin de gerekli olduğu görülmektedir. Modern kütüphanenin sorunları kısmen bile çözülecekse, bu işlemlerin yapılması şarttır.
Modern kütüphane üzerine yapılan bir inceleme, arama faaliyetleri için elektronik bilgisayarların kullanılmasının kart kataloğunu tamamen ortadan kaldırmamıza izin vermeyeceğini göstermektedir. Belirli bir belgenin varlığının ya da yokluğunun kontrol edilmesini, belirli bir yazar tarafından yazılmış bir belgenin bulunmasını, belirli geniş sınıflandırmalar altındaki herhangi bir belgenin bulunmasını vb. içeren arama faaliyetleri hâlâ en iyi şekilde kart kataloğu kullanılarak gerçekleştirilebilmektedir.
Ancak bu durumda kart kataloğu fiilen yardımcı bir araç hâline gelmekte ve her belge için yalnızca yazar ve başlık kartlarını ve geleneksel konu kartlarından en fazla üçünü içerecek şekilde önemli ölçüde sadeleştirilmesi gerekmektedir.
Yeni bir işlem olan betimleyiciler kullanılarak indeksleme, kapsamlı kataloglamanın yerini almaktadır. Bu sürecin ürünü, bilgisayar mekanizması tarafından aranan kayıttır. İndeksleme için betimleyicilerin kullanılması, standart kart kataloğunun bir bilgi erişim sistemi olarak etkin çalışması açısından kritik olan çok sayıda karmaşık yargının yapılması gerekliliğini ortadan kaldırmaktadır.
Bu durum doğru olduğuna göre, indeksleme işlemi için personel gereksinimleri, eğitim için gereken süre ve eğitilen kişinin entelektüel yetkinlik düzeyi bakımından bir miktar azaltılabilir. Bu, mevcut profesyonel kütüphaneci sıkıntısını hafifletme eğiliminde olacak ve aynı zamanda bu kişileri otomatik kütüphanedeki daha kritik dokümantasyon görevleri için serbest bırakacaktır.
Modern bir kütüphanenin
Otomatik Arama
işlevinin yürütülmesi için gerekli diğer unsurlar; koleksiyondaki her belgenin alınma sırasına göre kaydını tutan accession record, koleksiyondaki her belgenin raf konumunu gösteren shelf list ve periyodik olarak yayımlanan herhangi bir belge dizisinin yerini ya da gruplandırılmasını sağlayan series record’dur.
Bu üç kayıt birlikte belge denetim sistemini oluşturur ve belge işlendiğinde üretilmeleri gerekir.
Yazar ve Pennsylvania Üniversitesi Institute for Cooperative Research üyelerinden Bayan Gwendolyn M. Bedford, International Business Machines Corporation’ın Philadelphia ofislerinin Applied Science Division’ından Dr. Donald Thomsen ve Bay David Lawrence ile birlikte çalışarak, belge koleksiyonlarını taramak için bir IBM 705 Electronic Data Processing Machine kullanan bir sistem tasarlamıştır.
Bu tür bir uygulamanın olanaklarını incelemek üzere IBM donanımının seçilmesi, West Point, Pa.’daki Sharp & Dohme delikli kart bilgi erişim sisteminin incelenmesinden doğmuştur. Bu sistem bir IBM 101 Electronic Statistical Machine kullanmaktadır.
Institute for Cooperative Research’te geliştirilen sistemin, benzer kapsam ve kapasitede makineleri üretimde olan diğer bilgisayar üreticilerinin donanımlarıyla da uyumlu olduğu konusunda kuşku yoktur. Bu sistemde amaç, uzaktan kumandalı bir dizi daktilo dâhil olmak üzere, IBM daktilo kart delme donanımının (ya da başka herhangi bir üreticinin karşılaştırılabilir donanımının) özel bir düzenlemesini kullanarak, yardımcı kart dosyası için tüm kartları ve gerekli tüm denetim kayıtlarını tek bir işlemde üretmektir.
Bu donanım düzenlemesi, bilgisayar belleğine gerekli tüm girdileri eşzamanlı olarak üretecektir.
Bilgisayar belleğine beslenen belgesel bilgi, bu sistemde belge kaydı olarak adlandırılır. İki bölümden oluşur: bibliyografik olgular bölümü ve betimleyici bölümü. Bibliyografik olgular bölümü; tanımlayıcı ve yer belirleyici bir numara, yazar ya da yazarlar, yayınevi, yayın tarihi vb. gibi belgeye ilişkin on yedi olguyu içerir.
Belge kaydının betimleyici bölümü, belgenin içeriğini tanımlamak için belge başına ortalama otuz betimleyici içerir. Geçmiş deneyimlere dayanarak, bu sistem tasarlandığı sırada belge başına ortalama otuz betimleyicinin, bir belgenin içerebileceği çeşitli bilgi türlerini bulmak için içeriği yeterince tam tanımlamak açısından gerekli olduğuna karar verilmiştir. Betimleyici bölümü içinde, istenmesi hâlinde şu tür unsurları belirtmek mümkün olacaktır:
- yıl ya da dönem,
- içeriğin ilgili olduğu coğrafi ve politik alanlar ve
- içeriğin temel niteliği.
Bu sistemde, Bagley’ninkinde olduğu gibi, bilgisayarın bellek sistemindeki her ardışık bilgi listesi tek bir belgeye karşılık gelir. Liste; (1) belgenin kesin olarak tanımlanmasını sağlayan seri numarasını, (2) raf konumunu, (3) yazar, yayınevi, tarih vb. gibi bibliyografik olguları ve (4) o belgeyle ilgili betimleyicilerin listesini içerir.
Betimleyici bölümü için tasarlanan kodlama sistemi, Uniterm ve Koordinat İndeksleme’nin çeşitli diğer uyarlamaları gibi daha önceki sistemlerde var olan bazı güçlükleri ortadan kaldırmaktadır. İncelenen sistem, herhangi bir belgenin betimleyicilerinin keyfi gruplara ayrılmasına olanak tanır. Böylece tek bir belgede yer alan iki ya da daha fazla tartışma, ilişkili ya da ilişkisiz olarak belirtilebilir. Bu özellik, belirli türde arama programlarıyla birlikte kullanıldığında, elde edilen bilginin kapsamı kadar soyutlama düzeyi de denetlenebilir. Kullanıcının tercihine bağlı olarak, bu sistem ayrıca belgenin betimleyici bölümünde yer alan betimleyicilerin nitelendirilmesini de sağlar.
İncelenen sistem, Bagley’nin ya da Tillitt’in sistemlerine kıyasla bilgisayar belleğinde (belge kaydında) çok daha fazla bilgi taşımaktadır. On yedi bibliyografik olgunun dâhil edilmesi, arama ister yazar adına göre, ister yayımlayan kuruma göre, ister yayın tarihine göre yapılsın, gerekli bilgiyi içeren herhangi bir belgenin bulunmasına olanak tanır. Okuyucu, istenebilecek daha birçok kombinasyonu kolaylıkla düşünebilir. Ayrıca araştırma kütüphanelerinin deneyimi, bu tür bir esneklik ve kapasite gereksinimini doğrulamaktadır.
On yedi bibliyografik olgu ve betimleyici bölümünde otuz terim içeren böyle bir belge kaydı, manyetik bant makaraları üzerinde depolanacaktır. Her bir 2500 ft. uzunluğundaki bant makarası 14.000 belgenin kaydını tutacaktır. Bu belge kaydı, bir IBM 705 Electronic Data Processing Machine tarafından saatte 150.000 belge hızında taranabilir.
Aramanın sonuçları, Elektronik Veri İşleme Makinesinin yazıcısı tarafından, istenen bilgiyi içeren belgeler için tanımlayıcı ve yer belirleyici numaraların bir listesi (bibliyografya) biçiminde sağlanacaktır. İstek üzerine, yazıcı her bir belgenin tüm belge kaydını da yazdırabilir. Belgelerin kendilerine başvurmadan önce bibliyografyayı daha yoğun bir biçimde incelemek için, yalnızca belge kaydının kodunun çözülmesi gerekir.
Burada tanımlanan sistem kullanılarak 50.000.000 belgeden oluşan bir kütüphaneyi (Bagley’nin hedefi) taramak için bir IBM 705 Elektronik Veri İşleme Makinesi 333,33 saat gerektirecektir. Böyle bir sürenin engelleyici derecede uzun olması nedeniyle, 50.000.000 belgelik bir kütüphanenin taranmasının, Bagley’nin “özel amaçlı bilgisayarı” gibi bir aygıtın geliştirilmesini beklemesi gerekecek gibi görünmektedir.
Burada tanımlanan sistem, Tillitt’in 701 ile yaptığı işleme göre daha yavaştır; ancak Tillitt ortalama betimleyici yükünü belge başına 7,6’dan 30,0 betimleyiciye çıkarsaydı, arama hızının saatte 510.000 belgeden 146.166 belgeye düşeceği anlaşılmaktadır. Ayrıca 17 bibliyografik olguyu da dahil etseydi, hızın saatte 93.279 belgeye düştüğü görülmektedir. Bu yalnızca geçici bir tahmindir; çünkü kayıtların bilgisayarın bellek sisteminde düzenlenmesinin birden fazla yolu olabilir. Bu düzenlemelerden bazıları arama hızını saatte 93.279 belgenin üzerine çıkarabilir. Öte yandan, belgelerin kayıtlarını bilgisayar belleğinde listeleme biçimi nedeniyle, Tillitt’in sisteminde birden fazla bibliyografik olgunun (bu durumda belgenin tanımlayıcı numarası veya seri numarası) dahil edilmesinin olanaksız olabileceği ihtimali de vardır.
1953–54 kışı sırasında yazar, bir sorunla bağlantılı bazı önemli temel olgular için yaklaşık 1.000.000 belgeden oluşan bir kütüphanede literatür taramasıyla ilgilenmiştir. Yaklaşık 1425 $ maliyetle 600 saatlik emek harcandıktan sonra, kart kataloğundan ve çeşitli özetler, dipnotlar, dizinler, bibliyografyalar vb. kaynaklardan yaklaşık 1700 umut verici belge başlığı derlenmiştir. Ancak bu 1700 belgenin kendileri incelenmemiştir. Maliyet ve personel eksikliği de dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle, tarama bu noktada terk edilmiştir.
Bununla birlikte, muhafazakâr bir tahmin olarak, 1700 belgenin yeterli biçimde incelenmesi için gereken sürenin kesinlikle 850 saati aşacağı söylenebilir. Bu işlemin işçilik maliyetleri en az 2025 $ tutacaktı. Bu noktada, stenografik hizmetler veya malzemeler için herhangi bir gider dahil edilmeden bile maliyetler zaten 3450 $’dır. Böylesi bir harcamaya rağmen, tarama ne koleksiyonun süreli yayın varlıklarının büyük bölümünden ne de diğer olası kaynak alanlarından yararlanmış olacaktı.
Bazı alanların taranmamış olmasından daha önemli olan husus, geleneksel kataloglama yöntemleri nedeniyle, kapsanan alanlarda dahi birçok ilgili referansın kuşkusuz gözden kaçmış olmasıdır.
Ayrıca, kapsamlı biçimde taranan alanlarda, birçok ilgisiz referansın da incelenmek üzere etiketlendiği kuşkusuzdur. Bu iki durum elektronik bilgisayar kullanılarak yapılan taramalarda da ortaya çıkabilir; ancak dizinlemede betimleyici kavramı, geleneksel yönteme göre hem daha esnek hem de aynı zamanda daha kesin olduğundan, bunun gerçekleşmesi olası değildir.
Bu makalede ana hatları çizilen sistemin bilgi erişim işlemleri için maliyet ve zaman harcamaları nasıldır? Bir IBM 705 Elektronik Veri İşleme Makinesi aylık yaklaşık 28.180 $’a mal olmaktadır. Günde 21 saat çalışan altı kişilik bir ekip, yani her vardiyada iki kişi, aylık yaklaşık 3000 $’a mal olacaktır. Her vardiya, bir işletim uzmanından (yıllık 8000 $) ve bir servis memurundan (yıllık 4000 $) oluşacaktır.
Hangi diğer personel ve malzemelerin gerekli olduğunu ya da kataloglama ve kütüphane denetim hizmetlerinin hangi noktada sona erip literatür tarama etkinliklerinin nerede başladığını tahmin etmek zordur; ancak ek olarak aylık 10.000 $’ın, bu örtüşmeyi ve ilave personel ile malzeme gereksinimlerini karşılayacağı görülmektedir. Bu personel, gün boyunca kesintisiz çalışmayı desteklemek üzere aramaları programlayacak ve belgelerin kayıtlarını bellek sistemine girecektir.
Böylece toplam işletme maliyetleri aylık yaklaşık 41.180 $ ya da günlük 2059 $’a ulaşmaktadır. Ana hatları verilen sistem altında, arızalar hariç ve çoklu aramalar dışlanmak kaydıyla, makine her 24 saatte (21 saat çalışma) 3,15 milyon belgeyi tarayabilir. Makine ayda 20 gün çalıştırılırsa, 1.000.000 belge başına tarama maliyeti yaklaşık 653,65 $ olacaktır; bu da aynı işlemin tamamen insan gücüyle yapılması için gerekli olan 3450 $’ın %18,9’una karşılık gelmektedir.
Aramanın sonucu, belgelerin seri numaraları (ve birçok durumda istenen bilginin sayfa numaraları) biçiminde sağlanacak ve bu da belge koleksiyonundaki herhangi bir belgenin yerinin bulunmasına olanak tanıyacaktır.
Zaman harcamaları açısından bakıldığında, böyle bir sistem, makine yatırımı artırılmaksızın, arızalar ve çoklu aramalar hariç olmak üzere, her 6,66 saatte bir milyon belgenin taranmasına olanak tanıyacaktır. Talepler iki elektronik bilgisayar kurulmasını gerektirecek kadar yoğun olursa, milyon belge başına arama süresi yaklaşık aynı maliyetle 3,33 saate düşürülebilir.
Bu tartışmada ortaya konan tüm önceki veriler kabul edilirse, daha az kesin ve daha az kapsamlı olmakla birlikte, bir milyon belgenin eşdeğer bir taramasının tamamen insan gücüyle 6,66 saatte, mevcut kütüphane olanakları ve donanımı kullanarak yaklaşık 221 kişiyle yapılabileceği kolayca tahmin edilebilir. Ancak 221 kişilik bir gücün böyle bir taramayı yürütmek üzere koordine edilmesinin neredeyse aşılmaz bir sorun olduğu vurgulanmalıdır. Ayrıca, böylesine büyük bir grubun bu tür bir taramayı sürdürebilecek nitelikte temin edilmesinin fiilen olanaksız olduğu da belirtilmelidir. Her durumda, maliyetin yine de 3450 $’ı aşacağı kesindir.
Tablo 1 (aşağıya bakınız), bu makalede tartışılan çeşitli literatür tarama yöntemlerinin hızlarını özetlemektedir.
Burada verilen, insan gücüyle yapılan tarama işlemleri için maliyet tahminlerinin son derece muhafazakâr olduğu tekrar vurgulanmalıdır. Ayrıca, böyle bir işlemde saatte 6897 belgenin gerçekte incelenmediği gerçeğine dikkat çekilmelidir. Bu 6897 belgenin büyük bir bölümü, başlıkları, içerikleri ve katalog kartları tarayıcı tarafından incelenmeyen, hatta bilinmeyen belgelerdir. Elektronik bilgisayar her belge kaydını gerçekten tararken, insan gücüyle yapılan tarama yalnızca konu başlıkları vb. göstergelerin, gerekli bilgiyi içeren belgelerin listelenmiş olmasının muhtemel olduğu kart kataloğunun belirli alanlarında yapılır. Böylece kataloğun geniş alanları hiç dokunulmadan elenir.
Saatte 6897 belge rakamı, kart kataloğunun yapısındaki farklılıkların yanı sıra tarayıcının verimliliği ve titizliğindeki farklılıklar nedeniyle, tarayıcıdan tarayıcıya ve taramadan taramaya büyük ölçüde değişebilir. Çoğu durumda, tamamen insan gücüyle yapılan bir taramada aranan belge sayısının saatte 6897’den çok daha az olması son derece olasıdır.
Öte yandan, planlanan prosedürler kullanıldığında Whirlwind I, IBM 705 sistemi ve Bagley’nin “özel amaçlı bilgisayarı” için gerçek işletim hızlarının tahminlere yaklaşma olasılığının yüksek olduğu söylenebilir. Elbette, Tillitt’in sistemini kullanan IBM 701 sisteminin çalışma hızı konusunda herhangi bir kuşku yoktur; çünkü verileri gerçek deneyimden elde edilmiştir.
Sonuç olarak, otomatik makinelerin tamamen insan gücüne kıyasla sağladığı tasarruflar, şu anda öngörülebildiği kadarıyla, aşağıdaki gibi özetlenebilir. Gerekli ekiple donatılmış bir IBM 705 sistemi, bir belge koleksiyonunun literatür taramasını, tamamen insan gücüyle yapılan bir taramanın gerektirdiği insan-saatlerinin yaklaşık %2’sinde gerçekleştirebilir; böyle bir taramanın maliyeti, tamamen insan gücüyle yapılan aynı taramanın maliyetinin yaklaşık %18,9’u olacaktır; ayrıca arama sonuçları, insan gücüyle yapılan bir aramanın sonuçlarına kıyasla daha doğru, daha kapsamlı ve daha eksiksiz olacaktır.
Belge koleksiyonuna girdi sağlanması açısından, bunun betimleyici dizinlemenin mevcut otomatik donanım öğeleriyle birlikte kullanılması yoluyla önemli ölçüde basitleştirilebileceği ve hızlandırılabileceği görülmektedir. Son olarak, bir bilgi depolama mekanizması olarak elektronik bilgisayar, belge başına daha yüksek sayıda betimleyici ve bibliyografik olgu için, mevcut herhangi bir otomatik donanımdan daha sınırsız olanaklar sunmaktadır.
Çeşitli Arama Birimlerinin Karşılaştırmalı Hızları
Tablo 1
| Arama Birimi | Saatte Taranan Belge Sayısı | 100.000 Belgeyi Taramak İçin Gerekli Süre | 1.000.000 Belgeyi Taramak İçin Gerekli Süre | 50.000.000 Belgeyi Taramak İçin Gerekli Süre |
|---|---|---|---|---|
| Tamamen İnsan Gücü | 6.897 | 145 insan-saat | 1450 insan-saat | 72.500 insan-saat |
| Whirlwind I | 11.990,4 | 83,4 saat | 834 saat | 41.700 saat |
| Bu makalede tanımlanan IBM 705 sistemi | 150.000 | 0,66 saat | 6,66 saat | 333,33 saat |
| Tillitt yöntemini kullanan IBM 701 sistemi | 510.000 | 0,196 saat | 1,96 saat | 98,04 saat |
| Bagley’nin Özel Amaçlı Bilgisayarı | 4.761.900 | 0,021 saat | 0,214 saat | 10,72 saat |