Когнитивные модели поиска информации

Когнитивные модели поиска информации опираются на сочетание таких областей, как когнитивная наука , взаимодействие человека с компьютером , поиск информации и библиотечное дело . Они описывают связь между когнитивной моделью человека искомой информации и организацией этой информации в информационной системе. Эти модели пытаются понять, как человек ищет информацию, чтобы база данных и поиск в этой базе данных могли быть спроектированы таким образом, чтобы наилучшим образом обслуживать пользователя. Поиск информации может включать в себя несколько задач и когнитивных проблем, в частности, потому что разные люди могут иметь разные методы для поиска этой информации и ожидать, что информация будет представлена ​​в разных формах. Когнитивные модели поиска информации могут быть попытками чего-то столь же прозаичного, как улучшение результатов поиска, или могут быть чем-то более сложным, например, попыткой создать базу данных, к которой можно будет обращаться с помощью поиска на естественном языке.

Один из способов понимания того, как пользователи ищут информацию, был описан Марсией Бейтс ^[1] из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе . Бейтс утверждает, что «сбор ягод» лучше отражает то, как пользователи ищут информацию, чем предыдущие модели поиска информации. Это может быть связано с тем, что предыдущие модели были строго линейными и не включали когнитивные вопросы. Например, одна из типичных моделей представляет собой простое линейное соответствие между запросом и документом. Однако Бейтс указывает, что существуют простые модификации, которые можно внести в этот процесс. Например, Салтон утверждает, что обратная связь с пользователем может помочь улучшить результаты поиска. ^[2]

Бейтс утверждает, что поиски развиваются и происходят понемногу. То есть человек постоянно меняет свои поисковые термины в ответ на результаты, возвращаемые системой поиска информации. Таким образом, простая линейная модель не отражает природу поиска информации, поскольку сам акт поиска вызывает обратную связь, которая заставляет пользователя изменять свою когнитивную модель искомой информации. Кроме того, поиск информации может происходить понемногу. Бейтс приводит ряд примеров. Например, пользователь может просматривать сноски и следовать этим источникам. Или пользователь может просматривать последние журнальные статьи по теме. В каждом случае вопрос пользователя может меняться, и, таким образом, поиск развивается.

Исследователи в области взаимодействия человека и компьютера и когнитивной науки фокусируются на том, как люди ищут информацию при взаимодействии с WWW. Этот тип поиска, иногда называемый исследовательским поиском , фокусируется на том, как люди итеративно совершенствуют свои поисковые действия и обновляют свои внутренние представления о проблемах поиска. ^[3] Существующие поисковые системы были разработаны на основе традиционных теорий библиотечного дела, связанных с поиском основных фактов и простой информации через интерфейс. Однако исследовательский поиск информации часто включает в себя плохо определенные цели поиска и развивающиеся критерии оценки релевантности. Поэтому взаимодействие между людьми и информационной системой будет включать в себя больше когнитивной активности, и поэтому системы, поддерживающие исследовательский поиск, должны будут учитывать когнитивные сложности, возникающие в ходе динамического процесса поиска информации.

Другой способ, которым когнитивные модели информации могут помочь в поиске информации, — это поиск на естественном языке. Например, How Stuff Works представляет мир, в котором вместо поиска местных фильмов, чтения обзоров, затем поиска местных мексиканских ресторанов и чтения их обзоров вы просто вводите ««Я хочу посмотреть смешной фильм, а затем поесть в хорошем мексиканском ресторане. Какие у меня есть варианты?» в своем браузере, и вы получите полезный и релевантный ответ. ^[4] Хотя сегодня это невозможно, это представляет собой Святой Грааль для исследователей когнитивных моделей поиска информации. Цель состоит в том, чтобы каким-то образом запрограммировать программы поиска информации для реагирования на поиск на естественном языке. Это потребует более полного понимания того, как люди структурируют запросы.

• Когнитивная модель