정보 검색 인지 모델

정보 검색의 인지 모델은 인지 과학, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 정보 검색, 도서관 과학과 같은 영역의 혼합에 있습니다.그들은 개인의 정보 인식 모델과 정보 시스템에서의 정보 구성 사이의 관계를 설명한다.이러한 모델은 사용자가 정보를 검색하는 방법을 이해하려고 시도하므로 데이터베이스와 데이터베이스의 검색이 사용자에게 가장 적합한 방식으로 설계될 수 있습니다.정보 검색은 여러 작업 및 인지 문제를 포함할 수 있습니다. 특히 사람마다 이 정보를 찾고 정보가 다른 형태로 존재하기를 기대하는 방법이 다를 수 있기 때문입니다.정보 검색의 인지적 모델은 검색 결과를 개선하는 것과 같이 명백한 단조로운 것을 시도할 수도 있고, 자연어 검색을 통해 쿼리할 수 있는 데이터베이스를 만드는 것과 같은 더 복잡한 것을 시도할 수도 있다.

베리피킹

사용자가 정보를 검색하는 방법을 이해하는 한 가지 방법은 로스앤젤레스 캘리포니아 대학의 Marcia^[1] Bates에 의해 설명되었습니다.Bates는 "베리를 따는 것"이 이전 정보 검색 모델보다 사용자들이 정보를 검색하는 방법을 더 잘 반영한다고 주장한다.이는 이전 모델들이 엄격히 선형적이었고 인지 질문을 통합하지 않았기 때문일 수 있다.예를 들어, 하나의 전형적인 모델은 질의와 문서 간의 단순한 선형 일치입니다.그러나 Bates는 이 프로세스에 간단한 수정이 이루어질 수 있다고 지적합니다.예를 들어, Salton은 사용자 피드백이 검색 ^[2]결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있다고 주장했습니다.

Bates는 검색이 진화하고 있으며 조금씩 발생하고 있다고 주장한다.즉, 정보 검색 시스템에서 반환되는 결과에 따라 검색어를 계속 변경합니다.따라서 단순한 선형 모델은 정보 검색의 성격을 포착하지 못한다. 왜냐하면 검색의 바로 그 행위는 사용자가 검색되는 정보에 대한 인지 모델을 수정하게 하는 피드백을 유발하기 때문이다.또, 정보 검색도 조금씩 실시할 수 있다.베이츠는 많은 예를 든다.예를 들어, 사용자는 각주를 살펴보고 이러한 소스를 따를 수 있습니다.또는 사용자는 해당 주제에 대한 최신 저널 기사를 스캔할 수 있습니다.어느 경우든 사용자의 질문이 변경되어 검색이 진화할 수 있습니다.

탐색 검색

인간과 컴퓨터의 상호작용과 인지과학 분야의 연구원들은 사람들이 WWW와 상호작용할 때 정보를 찾는 방법에 초점을 맞추고 있다.탐색 검색이라고도 하는 이러한 종류의 검색은 사람들이 검색 활동을 반복적으로 세분화하고 검색 ^[3]문제에 대한 내부 표현을 업데이트하는 방법에 초점을 맞춥니다.기존 검색엔진은 인터페이스를 통한 기본적인 사실 검색과 간단한 정보 검색과 관련된 전통적인 도서관 과학이론을 바탕으로 설계되었다.그러나 탐색적 정보 검색에는 종종 잘못된 검색 목표와 관련성 평가를 위한 기준의 진화를 수반한다.따라서 인간과 정보 시스템 간의 상호작용은 더 많은 인지 활동을 수반할 것이며, 따라서 탐색 검색을 지원하는 시스템은 동적 정보 검색 과정 동안 관련된 인지 복잡성을 고려할 필요가 있을 것이다.

자연어 검색

정보의 인지적 모델이 정보 검색에서 도움을 줄 수 있는 또 다른 방법은 자연 언어 검색이다.예를 들면, 「스탭 워크스」는, 현지 영화를 검색하거나 리뷰를 읽거나 하는 것이 아니라, 「재미있는 영화를 보고 싶다, 그리고 좋은 멕시코 레스토랑에서 먹고 싶다」라고 타이핑 하는 세계를 상상합니다.무엇이 나의 옵션입니까?"라는 메시지가 브라우저에 뜨면 유용하고 적절한 답변을 ^[4]받을 수 있습니다.오늘날에는 그러한 일이 불가능하지만, 그것은 정보 검색의 인지적 모델에 대한 연구자들에게 성배를 상징한다.그 목적은 어떻게든 자연어 검색에 대응하도록 정보 검색 프로그램을 프로그램하는 것이다.이를 위해서는 사람들이 어떻게 쿼리를 구성하는지 더 잘 이해할 필요가 있다.

「 」를 참조해 주세요.

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