협업 검색 엔진

Collaborative search engine
추천자 시스템
개념
방법 및 과제
구현
리서치

CSE(Collaborative Search Engine)는 정보검색(IR) 활동에 대한 사용자들의 노력을 결합하고 지식태그를 이용하여 정보자원을 협업적으로 공유하며, 전문가들이 자신의 검색을 통해 경험이 적은 사람들을 안내할 수 있도록 하는 회사 인트라넷 내의 웹 검색엔진 및 기업 검색이다. 협업 파트너는 질의어, 집단태깅, 의견이나 의견 추가, 검색결과 평가, 이전 (성공) IR 활동의 클릭된 링크 등을 동일하거나 관련 정보 요구를 가진 사용자에게 제공함으로써 그렇게 한다.

협업 모델

협업 검색 엔진은 의도(명확하고 암묵적인)와 동기화,[1] 조정의 깊이,[2] 과제 대 특성,[3] 노동의 분업, 지식의 공유 등 몇 가지 차원을 따라 분류할 수 있다.[4]

명시적 협업 대 암묵적 협업

암묵적 협업은 시스템이 유사한 정보 요구를 포함하는 협업 필터링 및 권장 시스템을 특징으로 한다. I-Spy,[5] Jumper 2.0, Finds, Community Search Assistant,[6] Burghardt 등의 CSE,[7] Longo 등의 작품들은 모두[9][10] 암묵적인 협업의 예를 나타낸다. 이 범주에 속하는 시스템은 유사한 사용자, 쿼리 및 자동으로 클릭된 링크를 식별하고 관련 쿼리 및 링크를 검색자에게 권장한다.

명시적 협업이란 사용자들이 합의된 정보 요구를 공유하고 그 목표를 위해 협력하는 것을 의미한다. 예를 들어 채팅과 같은 애플리케이션에서는 조회 용어와 클릭된 링크가 자동으로 교환된다. 이 수업의 가장 두드러진 예는 2007년에 출판된 SearchTogether이다[11]. SearchTogether는 표준 검색 엔진의 검색 결과를 결합한 인터페이스와 질의와 링크를 교환할 수 있는 채팅을 제공한다. PlayByPlay는[12] 한 걸음 더 나아가 인스턴트 메시징 기능을 통해 범용 협업 탐색 작업을 지원한다. Reddy 외 [13]연구진은 유사한 접근방식을 따르고 MUSE와 MUST라고 불리는 CSE의 두 구현을 비교한다. Reddy 외 연구진은 효율적인 CSE에 필요한 통신의 역할에 초점을 맞춘다. 세르시아모는 한 사람이 유망한 문서 집단을 찾는 데 전념할 수 있도록 하고, 다른 사람이 첫 번째 사람이 발견한 문서에 대해 관련성을 심도 있게 판단하도록 하는 등 명시적 협업을 지원한다.

그러나 Papagelis 등에서는 명시적으로 공유된 링크와 사용자의 검색 내역을 하이브리드 CSE에 암묵적으로 수집하는 용어가 다르게 사용된다.[14]

실천 공동체

협업 필터링과 정보 검색에 관한 최근의 연구는, 일반적으로 실천 공동체 또는 관심 공동체로 불리는, 유사한 관심사를 가진 사용자들 간에 검색 경험을 공유하면, 주어진 사용자가 정확한 관심 정보를 검색하는 데 투입하는 노력을 감소시킨다는 것을 보여주었다.[15]

연습 공동체 내에 배치된 협업 검색은 사용자 커뮤니티의 학습된 선호에 기초하여 검색 결과를 색인화하고 순위를 매김으로써 검색 중 컨텍스트를 이용하기 위한 새로운 기법을 배치한다.[16] 사용자는 정보, 경험, 인식을 공유하여 결과 목록을 개인화함으로써 지역사회 전체의 선호도를 반영함으로써 이익을 얻는다. 공통 관심사, 유사한 직업을 공유하는 사용자 그룹을 대표하는 커뮤니티. 가장 잘 알려진 예는 오픈소스 프로젝트 에이펙스KB(이전에는 점퍼 2.0으로 알려져 있다)이다.[17]

조정의 깊이

조정의 깊이는 CSE가 검색을 중재하는 정도를 말한다.[2] SearchTogether는[11] UI 수준 조정의 예로서 사용자들은 질의 결과와 관련성 판단을 교환하지만 시스템은 쿼리를 실행할 때 사용자들 간에 구별되지 않는다. PlayByPlay는[12] 모든 사용자가 시스템의 조정 없이 인스턴트 메시징 기능에 완전하고 동등한 액세스 권한을 갖는 UI 수준 조정의 또 다른 예다. I-Spy와[5] 같은 Cerchiamo와[2] 추천 시스템은 각 개인의 검색 활동을 독립적으로 추적하고 그 정보를 검색 결과에 영향을 미치기 위해 사용한다. 이것들은 더 깊은 알고리즘 조정의 예들이다.

과제 대 특성

이 모델은 당면한 과제와 장기적 이해관계에 기초하여 사람들의 멤버십을 그룹으로 분류한다. 이는 명시적이고 암묵적인 협업과 상관관계가 있을 수 있다.[3]

플랫폼 및 양식

CSE 시스템은 데스크톱 끝에서 시작되었으며, 가장 초기 시스템은 기존 웹 브라우저의 확장 또는 수정이었습니다. GroupWeb은[18] 사용자 그룹을 위해 공유된 시각적 작업 공간을 제공하는 데스크톱 웹 브라우저다. 서치투게더[11](SearchTogether)는 표준 검색 엔진의 검색 결과와 사용자가 질의와 링크를 교환할 수 있는 채팅 인터페이스를 결합한 데스크톱 애플리케이션이다. CoSense는[19] 그룹의 검색 활동에 대한 풍부하고 상호 작용적인 프레젠테이션을 제공함으로써 협업 웹 검색에서 감각 메이킹 작업을 지원한다.

휴대 전화와 태블릿의 보급으로 CSE도 이러한 부가적인 기기 양식의 장점을 활용하고 있다. 코서치[20](CoSearch)는 휴대전화와 마우스를 추가로 활용해 공동 배치된 협업 웹 검색을 지원하는 시스템이다. PlayByPlay는[12] 또한 모바일 사용자와 데스크톱 사용자 간의 협업 브라우징을 지원한다.

동기식 및 비동기식 협업

동기식 협업 모델은 각 개별 사용자가 실시간으로 서로의 진행 상황에 접근하면서 동시에 동일한 목표를 향해 작업할 수 있도록 한다. 동기식 협업 모델의 대표적인 예로는 사용자가 페이지와의 동기식 스크롤, 제스처 제정을 위한 텔레포터, 웹 페이지에 첨부된 그룹 주석 등의 기능을 통해 다른 사람이 무엇을 하고 있는지 알게 하는 그룹웹이 있다.[18]

비동기식 협업 모델은 다른 사용자의 서로 다른 검색 프로세스가 수행될 때 더 많은 유연성을 제공하는 동시에, 이전 사용자의 검색 결과에 따라 소비하고 구축하려는 후기 사용자의 인지 노력을 감소시킨다. 예를 들어,[11] SearchTogether는 이전 사용자의 채팅 로그, 검색 쿼리 및 웹 검색 기록을 유지하여 비동기식 공동 작업 기능을 지원하여 이후 사용자가 빠르게 자신을 끌어올릴 수 있도록 한다.

협업 검색 엔진의 응용 프로그램

CSE의 적용은 학계와 산업계 모두에서 잘 설명되어 있다. 예를 들어, GroupWeb은[18] 실시간 거리 교육 및 컨퍼런스의 발표 도구로 사용되었다. 클래스서치[21](ClassSearch)는 중학교 교실 세션에 배치돼 교실에서 협업 검색 활동을 용이하게 하고 공동 배치된 검색 교육 공간을 연구한다.

개인 정보 인식 협업 검색 엔진

사용자들이 공유하는 검색어와 링크를 클릭하면 관심사, 습관, 사회관계, 의도가 드러난다.[22] 즉, CSE는 사용자의 프라이버시를 위험에 빠뜨린다. CSE가 효율성을 높인다는 연구 결과가 나왔다. [11][23] [24] [25] 불행히도, 개인 정보 보호 강화 기술이 부족하여 CSE의 혜택을 받고자 하는 개인 정보 인식 사용자는 전체 검색 로그를 공개해야 한다. (참고, 명시적으로 쿼리와 링크를 공유해도 이전 로그는 검색 세션에 가입하는 모든 사용자에게 공개된다.) 따라서, 어느 정보가 바람직한지 보다 미세한 수준에서 공개될 수 있는 정교한 메커니즘이 있다.

CSE는 시장에 막 진입하는 신기술인 만큼 사용자 프라이버시 선호도를 파악하고 PET(프라이버시 향상 기술)를 협업 검색에 통합하는 것이 상충된다. 한편으로, PET는 사용자 선호도를 충족시켜야 하는 반면 CSE를 사용하지 않고는, 즉, CSE에 PET를 구현하지 않고는 이러한 선호도를 식별할 수 없다. 오늘날, 이 문제를 다루는 유일한 작업은 Burghardt 등으로부터 온다.[26] 그들은 정보시스템 영역의 전문가들과 함께 CSE를 구현했고 이러한 전문가들과 함께 사용자 연구에서 가능한 사생활 선호의 범위를 도출했다. 결과에 따르면 사용자는 (i) 현재 컨텍스트(예: 직장에 있음), (ii) 쿼리 내용(예: 사용자가 공유에서 주제를 제외함), (iii) 시간 제약(예: 쿼리가 발행된 후 X시간을 게시하지 않음, X일 이상을 저장하지 않음, 작업 시간 간에 공유하지 않음)을 참조하는 선호를 정의하며, 사용자는 (iiii)를 사용할 수 있다.s 정보를 공유할 때 (iv) 다른 사회 집단을 구별하는 옵션을 집중적으로 사용한다. 또한, 사용자는 (v) 익명화를 요구하고 (vi) 상호 구속조건을 정의해야 한다. 즉, 사용자가 동일한 쿼리를 차례로 공유했을 경우, 다른 사용자의 행동을 참조한다.

참조

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  2. ^ a b c d Pickens Jeremy; Golovchinsky Gene; Shah Chirag; Qvarfordt Pernilla; Back Maribeth (2008), "Algorithmic mediation for collaborative exploratory search", SIGIR '08: Proceedings of the 31st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp. 315–322, doi:10.1145/1390334.1390389, ISBN 9781605581644, S2CID 15704152
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  10. ^ Longo Luca; Barrett Stephen; Dondio Pierpaolo (2009), "Information Foraging Theory as a Form of Collective Intelligence for Social Search", Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems, First International Conference, ICCCI 2009, Wroclaw, Poland, October 5–7, 2009. Proceedings, 1: 63–74, ISBN 978-3-642-04440-3
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