Di era yang sudah maju dan berkembang seperti saat ini, tidak dipungkiri lagi bahwa kir\ta dapat mencari segala sesuatu informasi dengan mudah dan cepat. Salah satu media yang menawarkan untuk mendapatkan informasi secara cepat adalah internet, bahkan dengan internet kita dapat menegetahui informasi yang up-to-date. Jika kita mengenal internet, tentulah kita juga mengenal apa ituSearch Enginer. Search Enginer atau yang jika kita artikan ke dalam bahasa Indonesia adalah Mesin Pencari adalah suatu system, dimana sistem tersebut diolah melalui satu atau sekelompok computer yang berfungsi untuk melakukan pencarian data. Data yang dikumpulkan ini dikumpulkan melalui suatu metode tertentu. Seperti contoh Search Engineer yang kita ketahui adalah Google, Bing, Wikipedia dan lain-lain. Seperti yang kita ketahui bahwa menggunakan Seach Engineer adalah salah satu aktivitas yang paling sering dilakukan oleh para pengguna web
Masyarakat menganggap bahwa Search Engineer ini praktis, karena lebih mudah dan efisien untuk mencari informasi baik mengenai kejadian terkini, kesehatan, produk, layanan pemerintah, bencana alam, atau pun lainnya. Aspek non-teknis dari Seacrh Enginer dan wilayah yang mereka belum dipetakan, hal ini thrgantung kepada seberapa besar jangkauan internet tersebut. Seperti contohnya, para peneliti yang bekerja dibidang perpustakaan dan ilmu komunikasi, tentulah lebih tertarik untuk mencari data mengenai berbagai interface dan database . Peran mesin pencari dalam menyalurkan perhatian penguna, walaupun para peneliti mempertimbangkan kemungkinan implikasi gatekeeping dari layanan beberapa tahun yang lalu. Empiris kecil bekerja mengikuti unutk meneliti sejauh mana Search Engineer memungkinkan atau tidak mendiskriminasi terhadap jenis atau konten tertentu daripada konten yang lainnya, yang lebih menguntungkan.
Perusahaan Search Engineer memiliki data dalam jumlah besar mengenai penggunaan layanan mereka, namun data tersebut cenderung dipatenkan atau dirahasiakan dan jarang diberitahukan kepada peneliti. Perusahaan sangat risau mengenai data anomi yang merupakan proses yang tidak biasa sehingga membutuhkan usaha yang tidak mudah. Sebagai contohnya pada tahun 2006, peneliti dari AOL merilis data yang terlihat anonim karena mengandung lebih dari 20juta permintaan pencariaan dari lebih dari 650.000 pengguna dalam 3 bulan sebagai sumber daya untuk komunitas non-komersial sebagai tujuan penelitian. Namun, karena tingkat rincian kumpulan data (termasuk nomor ID yang melekat pada setiap query) analisis data dipimpin untuk mengidentifikasikan beberapa pengguna memberika respon yang controversial dan akibat dari masalah tersebut. Bahkan kecil kemungkinan perusahaan dapat menyediakan data yan cukup, guna menunjang penelitian di masa depan.
Pada tingkat yang berbeda dari beberapa analisis-membuat Search Engineer sebagai fokus penelitian –penelitian dihadapkan terhadap penelitian lainnya.Ulasan pembelajaran mengenai Seach Engineer sangatlah sulit. Seperti contohnya dikarenakan random sampling situs website tidak mungkin diberikan, karena tidak ada daftar komprehensif dari semua situs yang ada. Karena algoritma dari Search Engineer adalah informasi yang dipatenkan. Mustahil untuk mengetahui apa yang akan dicakup dan apa yang tidak oleh berbagai layanan.. Faktanya, pada beberapa kasus hasilnya diubah oleh pengguna, sehingga sehingga pembelajaran dikonduksikan pada 1 mesin di 1 lokasi oleh pengguna tertentu yang tidak mungkin mereplikasikan pada mesin lain dalam keadaan yang berbeda.
Sebuah laporan yang disebut “How Americans Searches” oleh agensi pemasaran icrossing tabuant, informasi mengenai pengguna yang menggunakanSearch Engineer. Penelitian ini menemukan bahwa pengguna Search Engineer yang berbeda menunjukkan berbagai tingkat pemahaman tentang pencariannya dan cenderung terlibat pada aktivitas yang berbeda. Misalnya, pengguna google jauh lebih mengetahui perbedaan anatra hasil disponsori dan yang tidak (56% dibandingkan dengan pengguna yahoo yaitu 42% atau kurang bagi pengguna jasa Search Engineer lainnya seperti, MSN, AOL dan ASK). Apakah kesenjangan ini merupakan karakteristik pengguna atau fitur dari Search Engineer tersebut? Fakta yang terjadi adalah adanya perbedaan layanan dan dengan demikian hasil berdasarkan pengguna dari salah satu Search Engineer tidak dapat digeneralisasikan ke seluruh masyarakat pengguna internet.
Data gabungan pada pengguna Seach Engineer menunjukkan bahwa kurang dari setengah pengguna internet di AS menjalankan permintaan mereka di situs Google. Tentu saja mengukur popularitas Search Engineer adalah melakukan hal yang kompleks dan klaim tentang berbagai pengguna yang relative tergantung pada kekhususan pendekatan yang digunakan.
Singkatnya, semua tergantung kepada di tangan pertanyaan penelitian dan penting untuk melakukan penelitian secara lebih menyeluruh dan holistic, daripada hanya mengandalkan layanan akademik yang mungkin digunakan oleh orang banyak atau mengasumsikan apa yang akan dipertukarkan dengan lainnya. Fokus terhadap pemelitian memerlukan sesuatu agregrasi alat untuk menjelaskan tindakan online beberapa orang, bukan hanya memilij beberapa segmen yang mungkin tidak representatif.
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1083-6101.2007.00349.x/full.