Pretraživanje informacija u društveno-humanističkoj informatici

Uvod

Pretraživanje informacija u društveno-humanističkoj informatici(HCIR) pojavljuje se u akademskim istraživanjima kao tehnika u pretraživanju informacija u kojoj se u samo istraživanje dovodi ljudska inteligencija. Ovo područje spaja pretraživanje informacija i čovjek-računalo interakciju da bi stvorilo novu vrstu pretraživanja informacija čiji proces bi se oslanjao na ljudsku kontrolu.

Što je HCIR?

HCIR uključuje razne aspekte pretraživanja i čovjek-računalo intreakcije poput istraživanja, u kojem korisnik kombinira pretraživanje upitom i pregledavanje, pretraživanja u tom kontekstu da korisnik uzima u obzir i činjenice koji nisu postavljeni u samom upitu, interaktivno pretraživanje u kojem se uzimaju u obzir korisnik, posrednik i sustav za pretraživanje informacija.

Većina današnjih sustava za pretraživanje informacija koriste model rangiranja rezultata, u kojem su dokumenti postavljeni po vjerojatnoj povezanosti s upitom. U takvom modelu korisniku su predstavljeni samo top rezultati. Ovakva vrsta sustava obično se ocjenjuje prema srednjoj vrijednosti točnosti za upite koje postavljaju organizacije poput Text Retrieval Conference (TREC). Zbog naglaska na važnost ljudske inteligencije u procesu pretraživanja informacija, HCIR zahtijeva drugačiji model ocjenjivanja – onaj koji uključuje i komponente samog pretraživanja i komponente čovjek-računalo intrakcije.

Tehnike

Tehnike koje se povezuju sa HCIR-om naglašavanju prezentaciju informacija koje koriste ljudsku inteligenciju da vode korisnika prema bitnim dokumentima. Takve tehnike također nastoje dozvoliti korisnicima da pretražuju i sistematiziraju podatke bez ikakvih kazna, tj. bez trošenja nepotrebnog vremena, klikova mišem, itd.
Mnogi pretraživači posjeduju karakteristike HCIR tehnika.
Prikaz moguće pogreške u pisanju upita ili automatsko preoblikovanje upita predlažu korisniku moguće puteve pretraživanja koji ga mogu dovesti do bitnih rezultata. Takvi prijedlozi prezentirani su korisniku, te mu daju kontrolu nad selekcijom i interpretacijom rezultata.
Pretraživanje po facetama omogućuje korisniku da upravlja informacijama hijerarhijski, od kategorija do podkategorija, ali i da odabere redoslijed prezentiranih kategorija, što je suprotno od tradicionalne taksonomije u kojoj su kategorije već predodređene.
Pogled unaprijed predstavlja glavni pristup pretraživanju bez "kazna". Na primjer, mnoge web aplikacije koriste AJAX da automatski upotpuni upit i predlaže najviše korištene termine u pretraživanju.
Povratna informacija o važnosti dokumenata omogućuje korisniku da navigira sustav o važnosti ili nevažnosti rezultata.
Spajanje i analiza podataka pomažu korisniku da sistematizira rezultate dobivene upitom. Spajanje bi trebalo sadržavati grupiranje ili kompresiranje rezultata u obliku koji je korisniku prihvatljiviji za pregledavanje. Jedan takav primjer je ugroždnjavanje Grupiranje, koje analizira set dokumenata i razdijeljuje ih po sličnostima i razlikama. Na primjer, za upit "java" moguće nakupine rezultata su Java (jezik za pregramiranje), Java (otok) ili Java (kava).
Vizualni prikaz podataka također se svrstava u HCIR. Na primjer, prikaz retultata u tablicama, grafovima, grozdovima, itd.

Ciljevi

sustav bi trebao voditi ljude bliže informacijama koje su im potrebne, tj. sustav ne bi samo trebao pronalaziti bitne dokumente, već bi i trebao pružati sredstva za povezivanje značenja s tim dokumentima
sustav bi trebao povećati kontrolu i odgovornost korisnika u pertraživanju
sustav bi trebao imati fleksibilnu arhitekturu da bi se mogao prilagoditi i unaprijediti prema korisnikovim potrebama
sustav bi trebao sadržavati cijeli životni vijek informacije, od njenog stvaranja do spremanja
sustav bi trebao biti poticajan i zabavan za korištenje

Izvori

http://en.wikipedia.org/wiki/Human_Computer_Information_Retrieval