探索的検索

探索的検索は情報探索の特殊化であり、次のような検索者によって実行される活動を表します。^[1]

• 目標の領域に詳しくない（つまり、目標を達成する方法を理解するためにそのトピックについて学ぶ必要がある）または
• 目標を達成する方法（技術かプロセス）がわからない、または
• そもそも彼らの目標がはっきりしない。

探索的検索は、検索者が特定のターゲットを念頭に置いて行う 既知項目検索とは区別されます。

その結果、探索的検索は、調査、評価、比較、統合など、定義された概念領域で新しい情報が求められる典型的な情報検索よりも幅広いクラスの活動をカバーします。探索的^[2] データ分析は、情報探索活動のもう1つの例です。したがって、通常、このようなユーザーは、学習と調査を促進するために、クエリとブラウジング戦略を組み合わせるのが一般的です。

探索的検索は、情報検索と情報探索の分野から発展したトピックですが、これまで最も注目されてきた種類の検索 ( Googleのようなキーワード検索に最も関連性の高いドキュメントを返す) の代替手段に関心が集まっています。この研究は、「ユーザーがどのキーワードを使用すればよいかわからない場合はどうするか」や「ユーザーが単一の回答を求めていない場合はどうなるか」といった疑問から生まれました。その結果、キーワード検索しか実行できないことでユーザーが制限されている、または制限されていると感じる状況を把握するために、より広範な情報行動を定義することに研究の焦点が当てられるようになりました。

ここ数年、^{[いつ? ]}さまざまな関連イベントや主要イベントで一連のワークショップが開催されています。2005 年の Exploratory Search Interfaces ワークショップでは、この分野の主要な課題のいくつかを定義することに重点が置かれました。^[2]それ以来、関連する会議で一連のワークショップが開催されています。SIGIR06 ^[4]でのEvaluating Exploratory Search ^[3]やCHI07 ^{[6]での Exploratory Search and HCI [5] (}人間とコンピュータの相互作用の専門家と会うため)。

2008年3月、情報処理と管理の特別号^{[7] [8]}では、使用シナリオに関する仮定が減ったことを踏まえ、探索的検索を評価することの課題に特に焦点を当てました。

2008年6月、国立科学財団は、今後数年間の探索的研究および類似分野の研究課題を特定するための招待ワークショップを主催しました。^[9]

情報検索コミュニティにおける研究の大半は、典型的なキーワード検索シナリオに焦点を当てているため、探索的検索の課題の 1 つは、キーワード検索が十分でない場合の使用シナリオをさらに理解することです。mSpace による研究の動機付けとしてよく使用されるシナリオ例^[10]は、ユーザーがクラシック音楽についてあまり知らない場合、自分が好きそうな曲をどうやって見つければよいかというものです。同様に、患者や介護者にとって、自分の健康問題に関する適切なキーワードを知らない場合、自分にとって役立つ健康情報をどうやって効果的に見つけることができるでしょうか? ^[11]

キーワード検索だけでは不十分な場合にユーザーをサポートすることが目的の 1 つであるため、さまざまな方法でユーザーをサポートする代替ユーザー インターフェイスとインタラクション モデルを特定することに焦点を当てた研究もあります。一例として、ファセット検索があります。これは、ユーザーにさまざまなカテゴリ スタイルのオプションを提示し、ユーザーが可能なキーワード クエリを推測するのではなく、リストから選択できるようにします。

ファセット ブラウザを含む多くのインタラクティブな検索形式は、探索的な検索条件のサポートが検討されています。

探索的探索の計算認知モデルは、探索的探索に伴う認知的複雑さを捉えるために開発されてきた。探索的探索のパフォーマンスを促進するために、モデルに基づく情報手がかりの動的提示が提案されている。^[12]

探索的検索に伴うタスクと目標は大部分が未定義または予測不可能であるため、情報検索でよく使用される基準でシステムを評価するのは非常に困難です。精度は通常、ユーザーが正しい答えを見つけたことを示すために使用されますが、ユーザーが情報ドメインを要約しようとしている場合、正しい答えを特定することはほぼ不可能であり、完全に主観的です（例：パリで宿泊可能なホテル）。探索では、トピックの調査に多くの時間を費やすこと（通常は時間効率が望ましい）は、システムが調査に対するサポートを強化していることを示しているとも言えます。最後に、そしておそらく最も重要なのは、研究参加者に適切に指定されたタスクを与えると、すぐに探索行動を示さなくなる可能性があることです。^{[引用が必要]}

近年^{[いつ? ] 、}特にソーシャル情報システムにおいて探索的検索行動のプロセスモデルを開発する試みがなされている（例えば、協調タグ付けのモデルを参照） 。^{[13] [14]}プロセスモデルは、ソーシャルタグなどのユーザー生成の情報キューが、ソーシャル情報システム（ソーシャルブックマークシステムなど）上で他のユーザーが見つけて共有した情報の探索を容易にするナビゲーションキューとして機能することを前提としている。これらのモデルは、検索エンジンを使用した従来の事実検索における情報探索行動を特徴付ける既存の情報検索プロセスモデルの拡張を提供した。^{[15] [16] [17]} 近年の^{[いつ? ]}探索的検索の開発は、ユーザーとの対話におけるユーザーの検索意図を予測することに集中することが多い。^{[18]このような予測ユーザーモデリングは意図モデリングとも呼ばれ、ユーザーが}ドメイン知識 の体系に慣れ、情報ニーズに関する初期の、しばしば漠然とした表現の周囲で探索される潜在的な方向性を理解するのに役立つ。 ^{[19] [20] [21]}

情報探索と人間とコンピュータの相互作用の両方の専門家を含む主要人物は次のとおりです。^{[誰によると? ]}

• マーシャ・ベイツ
• ニコラス・ベルキン^[22]
• ゲイリー・マルキオニーニ^[23]
• MCシュレーフェル^[24]
• ライエン・ホワイト^[25]

1. White, RW, Kules, B., Drucker, SM, および Schraefel, mc (2006)。探索的検索のサポート、ACM 通信特別セクションの紹介、第 49 巻、第 4 号、(2006)、pp. 36–39。
2. Ryen W. White、Gary Marchionini、Gheorghe Muresan (2008)。探索的検索システムの評価: 情報処理と管理の特別トピックの紹介、第 44 巻、第 2 号、(2008)、pp. 433–436
3. Ryen W. White および Resa A. Roth (2009)。『探索的検索: クエリ応答パラダイムを超えて』、サンラファエル、カリフォルニア州: Morgan and Claypool。
4. P. Papadakos、S. Kopidaki、N. Armenatzoglou、Y. Tzitzikas (2009)。動的分類法と結果のクラスタリングによる探索的 Web 検索、第 13 回ヨーロッパデジタル図書館会議 (ECDL'09)、ギリシャ、コルフ島、2009 年 9 月～10 月
5. Marchionini, G. (2006). 探索的検索: 発見から理解へ、Communications of the ACM、49(2)、p. 41-46。