Исследовательский поиск - Exploratory search

Исследовательский поиск Это специализация поиска информации, которая представляет собой деятельность, выполняемую поисковиками, которые:[1]

  • незнакомы с областью своей цели (т.е. вам необходимо изучить тему, чтобы понять, как достичь своей цели) или
  • неуверенные в способах достижения своих целей (технология или процесс) или
  • не уверены в своих целях.

Исследовательский поиск отличается от поиск известных элементов, для которого у поисковика есть конкретная цель.

Следовательно, исследовательский поиск охватывает более широкий класс деятельности, чем обычно. поиск информации, например, исследование, оценка, сравнение и синтез, когда новая информация ищется в определенной концептуальной области; исследовательский[2] анализ данных еще один пример деятельности по поиску информации. Поэтому, как правило, такие пользователи обычно сочетают стратегии запросов и просмотра, чтобы способствовать обучению и исследованию.

История

Исследовательский поиск - это тема, выросшая из областей поиск информации и поиск информации но стал больше интересоваться альтернативами тому виду поиска, который получил наибольшее внимание (возвращение наиболее релевантных документов в Google -подобный поиск по ключевым словам). Исследование мотивировано такими вопросами, как «что, если пользователь не знает, какие ключевые слова использовать?» или «что, если пользователь не ищет однозначного ответа?». Следовательно, исследования начали сосредотачиваться на определении более широкого набора информационное поведение чтобы узнать о ситуациях, когда пользователь ограничен или чувствует себя ограниченным только тем, что может выполнять поиск по ключевым словам.

В последние несколько лет,[когда? ] серия мастер-классов была проведена на различных связанных и ключевых мероприятиях. В 2005 году семинар «Интерфейсы исследовательского поиска» был посвящен началу определения некоторых ключевых проблем в этой области.[2] С тех пор на соответствующих конференциях был проведен ряд других семинаров: Оценка исследовательского поиска[3] на SIGIR06[4] исследовательский поиск и HCI[5] в CHI07[6] (чтобы встретиться с экспертами в взаимодействие человека с компьютером ).

В марте 2008 г. Обработка информации и управление специальный выпуск[7][8] особое внимание уделялось проблемам оценки исследовательского поиска, учитывая сокращенные предположения, которые можно сделать о сценариях использования.

В июне 2008 г. Национальный фонд науки спонсировал пригласительный семинар, чтобы определить программу исследований для исследовательского поиска и аналогичных областей на ближайшие годы.[9]

Проблемы исследования

Важные сценарии

Большинство исследований в поиск информации Сообщество фокусируется на типичных сценариях поиска по ключевым словам, одна из проблем исследовательского поиска состоит в том, чтобы глубже понять сценарии использования, когда поиска по ключевым словам недостаточно. Пример сценария, который часто используется для мотивации исследования mSpace,[10] гласит: если пользователь плохо разбирается в классической музыке, как ему вообще начать находить то, что ему может понравиться. Точно так же пациенты или лица, осуществляющие уход за ними, если они не знают правильных ключевых слов для описания своих проблем со здоровьем, как они могут эффективно найти полезную информацию о здоровье для себя?[11]

Разработка новых интерфейсов

Одной из мотиваций является поддержка пользователей, когда поиска по ключевым словам недостаточно, некоторые исследования были сосредоточены на выявлении альтернативных пользовательских интерфейсов и моделей взаимодействия, которые поддерживают пользователя по-разному. Примером является многогранный поиск который предоставляет пользователям разнообразные варианты категорийного стиля, так что они могут выбирать из списка, а не угадывать возможный запрос ключевого слова.

Многие из интерактивные формы поиска, включая многогранные браузеры, рассматриваются для поддержки условий поискового поиска.

Вычислительные когнитивные модели исследовательского поиска были разработаны для отражения когнитивных сложностей, связанных с исследовательским поиском. Предлагается динамическое представление информационных подсказок на основе моделей для облегчения исследовательского поиска.[12]

Оценка интерфейсов

Поскольку задачи и цели, связанные с исследовательским поиском, в значительной степени не определены или непредсказуемы, очень сложно оценивать системы с помощью мер, часто используемых при поиске информации. Точность обычно использовалась, чтобы показать, что пользователь нашел правильный ответ, но когда пользователь пытается обобщить область информации, правильный Ответ практически невозможно определить, если не полностью субъективен (например: возможные отели для проживания в Париже). При исследовании также можно утверждать, что если тратить больше времени (где обычно желательна экономия времени) на изучение темы, это показывает, что система обеспечивает повышенную поддержку исследования. Наконец, что, возможно, наиболее важно, предоставление участникам исследования четко определенной задачи может немедленно помешать им проявить исследовательское поведение.[нужна цитата ]

Модели исследовательского поиска

Были недавние[когда? ] пытается разработать модель процесса исследовательского поискового поведения, особенно в социальной информационной системе (например, см. модели совместной маркировки.[13][14] Модель процесса предполагает, что пользовательские информационные подсказки, такие как социальные теги, могут действовать как навигационные подсказки, которые облегчают исследование информации, которую другие нашли и передали другим пользователям в социальной информационной системе (например, социальные закладки система). Эти модели представляют собой расширение существующей модели процесса поиска информации, которая характеризует поиск информации при традиционном поиске фактов с использованием поисковых систем.[15][16][17]Недавний[когда? ] Развитие исследовательского поиска часто концентрируется на прогнозировании поисковых намерений пользователей при взаимодействии с пользователем.[18]Такое прогнозирующее пользовательское моделирование, также называемое моделированием намерений, может помочь пользователям привыкнуть к совокупности базовые знания и помочь пользователям разобраться в потенциальных направлениях, которые следует изучить в связи с их первоначальным, часто расплывчатым, выражением информационных потребностей.[19][20][21]

Основные цифры

Ключевые фигуры, включая экспертов из обеих поиск информации и взаимодействие человека с компьютером, находятся:[согласно кому? ]

Рекомендации

  1. ^ Райен У. Уайт и Реза А. Рот (2009). Исследовательский поиск: за пределами парадигмы запрос-ответ, Сан-Рафаэль, Калифорния: Морган и Клейпул.
  2. ^ а б «Семинар HCIL SOH 2005 по интерфейсам исследовательского поиска». Microsoft. Получено 8 апреля 2016.
  3. ^ "Семинар SIGIR 2006 - Оценка поисковых поисковых систем". Microsoft. Получено 8 апреля 2016.
  4. ^ «Сигирь 2006». Получено 8 апреля 2016.
  5. ^ "Мастерская CHI 2007 - Исследовательский поиск и HCI". Microsoft. Получено 8 апреля 2016.
  6. ^ «CHI 2007 Reach Beyond - добро пожаловать». Получено 8 апреля 2016.
  7. ^ «Обработка информации и управление». Получено 8 апреля 2016.
  8. ^ Райен В. Уайт, Гэри Маркионини, Георге Муресан (2008). Оценка поисковых поисковых систем: Введение в специальный тематический вопрос обработки и управления информацией Vol. 44, выпуск 2, (2008), стр. 433–436
  9. ^ "Взолнованный". Получено 8 апреля 2016.
  10. ^ mSpace
  11. ^ Панг, PCI; Верспур, К; Чанг, S; Пирс, Дж (2015). «Концептуализация поведения при поиске информации о здоровье и исследовательский поиск: результат качественного исследования». Здоровье и технологии. 5 (1): 45–55. Дои:10.1007 / s12553-015-0096-0.
  12. ^ Фу В.-Т., Каннампалилл Т.Г. и Канг Р. (2010). Облегчение исследовательского поиска с помощью навигационных подсказок на основе моделей. В материалах международной конференции ACM по интеллектуальному пользовательскому интерфейсу. 199–208.
  13. ^ Фу, Вай-Тат (апрель 2008 г.), «Микроструктуры социальных тегов: рациональная модель», Материалы конференции ACM 2008 по совместной работе с компьютерной поддержкой.: 66–72, Дои:10.1145/1460563.1460600, ISBN  978-1-60558-007-4
  14. ^ Фу, Вай-Тат (август 2009 г.), «Семантическая имитационная модель социальных тегов» (PDF), Материалы конференции IEEE по социальным вычислениям: 66–72, архивировано с оригинал (PDF) на 2009-12-29
  15. ^ Фу, вай-тат; Пиролли, Питер (2007), «SNIF-ACT: когнитивная модель пользовательской навигации по всемирной паутине», Взаимодействие человека с компьютером, 22: 335–412
  16. ^ Китадзима М., Блэкмон М. Х. и Полсон П. Г. (2000). Модель веб-навигации, основанная на понимании, и ее применение для анализа удобства использования Интернета. В S. Mc-Donald, Y. Waern, & G. Cockton (Eds.), People and computers XIV - Usability or else! Нью-Йорк: Springer-Verlag.
  17. ^ Миллер, С., & Ремингтон, Р. В. (2004). Моделирование информационной навигации: последствия для информационной архитектуры. Взаимодействие человека с компьютером, 19, 225–271.
  18. ^ Руотсало, Туукка; Атукорала, Кумарипаба; Гловацка, Дорота; Конуйшкова Ксения; Оуласврита, Антти; Кайпиайнен, Самули; Каски, Самуэль; Джакуччи, Джулио (2013 г.), «Поддержка задач исследовательского поиска с помощью интерактивного моделирования пользователя», Материалы 76-го ежегодного собрания Американского общества информационных наук и технологий ASIS & T
  19. ^ Руотсало, Туукка; Пелтонен, Яакко; Eugster, Manuel J.A .; Гловацка, Дорота; Флорин, Патрик; Мюллюмяки, Петри; Джакуччи, Джулио; Каски, Самуэль (2018), «Интерактивное моделирование намерений для исследовательского поиска», ACM-транзакции в информационных системах, 36 (4): 1–46, Дои:10.1145/3231593
  20. ^ Руотсало, Туукка; Пелтонен, Яакко; Eugster, Manuel J.A .; Гловацка, Дорота; Конуйшкова Ксения; Атукорала, Кумарипаба; Косунен, Илкка; Рейхонен, Аки; Мюллюмяки, Петри; Каски, Самуэль; Джакуччи, Джулио (2013), "Направление исследовательского поиска с помощью интерактивного моделирования намерений", Материалы конференции ACM по управлению информацией и знаниями CIKM: 1759–1764, Дои:10.1145/2505515.2505644, ISBN  9781450322638
  21. ^ Гловацка, Дорота; Руотсало, Туукка; Конуйшкова Ксения; Атукорала, Кумарипаба; Каски, Самуэль; Джакуччи, Джулио (2013), «Направление исследовательского поиска: обучение с подкреплением на основе взаимодействия пользователя с ключевыми словами», Материалы конференции ACM по интеллектуальным пользовательским интерфейсам IUI: 117–128
  22. ^ "Домашняя страница Ника". Получено 17 апреля 2016.
  23. ^ "Домашняя страница Гэри". Получено 8 апреля 2016.
  24. ^ "m.c. schraefel: дизайн для инноваций, творчества, открытий". Получено 8 апреля 2016.
  25. ^ "Райен В. Уайт". Microsoft. Получено 8 апреля 2016.

Источники

  1. White, R.W., Kules, B., Drucker, S.M., and schraefel, m.c. (2006). Поддержка исследовательского поиска, Введение в специальный раздел коммуникаций ACM, Vol. 49, выпуск 4, (2006), стр. 36–39.
  2. Райен В. Уайт, Гэри Маркионини, Георге Муресан (2008). Оценка поисковых поисковых систем: Введение в специальный тематический вопрос обработки и управления информацией Vol. 44, выпуск 2, (2008), стр. 433–436
  3. Райен У. Уайт и Реза А. Рот (2009). Исследовательский поиск: за пределами парадигмы запрос-ответ, Сан-Рафаэль, Калифорния: Морган и Клейпул.
  4. П. Пападакос, С. Копидаки, Н. Арменатзоглу и Я. Цицикас (2009). Исследовательский поиск в Интернете с помощью динамических таксономий и кластеризации результатов, 13-я Европейская конференция по электронным библиотекам (ECDL'09), Корфу, Греция, сентябрь-октябрь 2009 г.
  5. Маркионини, Г. (2006). Исследовательский поиск: от открытия к пониманию, Сообщения АКМ, 49 (2), с.41-46.