2009년 8월 3일 월요일

Theories of Information Behavior : 72. WWW information seeking

 ※ 아래의 글은 서울대학교 Human Information Behavior 수업의 교재였던 <Theories of Information Behavior>의 일부 챕터를 번역, 발제한 내용입니다.

 

 

72. WWW information seeking

 

 

개념정의 및 역사

- 최근 연구는 WWW browsing과 searching에 집중

->   1) 새로운 일련의 데이터 수집과 사용자 모델링 연구 가능

     2) 개인적 관심(content) 혹은 상황적 행동(context) 중 하나에서 탐지가능한 패턴에 기반 하더라도, 이미 존재하는 정보 추구 모델을 통합하거나 정보 추구 연구를 위한 새로운 근간 형성이 가능한 패턴으로부터 일련의 관습 일반화 가능

     3) 새로운 데이터 수집과 함께 선행 연구들을 결합하는 것 가능

     4) 보다 새로운 정보 추구 테크놀로지(예.웹)를 밝히는 것 가능

=> 정보 추구와 정보 검색 패턴을 알아내고discover, 측정하고measure, 비교compare 가능



+ Choo ,Detlor, Turnbull (1998,1999,2000a,2000b)

- 하이브리드 정보 추구 프레임워크 연구

- 정보 search와 같은 다른 정보 추구 활동을 맵핑map하거나 정보 search와 같은 다른 정보 추구 활동으로 확장 가능성 있음


+ 정량적 연구

- Hebeerman (1998) :  웹사용을 결집하는 ‘서핑의 법칙law of surfing’

- Pirolli & Card (1995) : 정보 약탈information Foraging 연구

                      개인적 사용자 & 일반적 정보 추구 활동에 초점


+ 행동 지향적 연구

- 특징

     - 관습과 관례routine가 정보 추구 행동의 관점에서 지배적이라고 전제

     - 보다 한정된 사용자 행동 묘사를 위한 모델의 효능 연구에 유용

- 최근 연구

     - 데이터베이스에서 지식 발견 knowledge discovery in DB(KDD)

       : 웹 사용 행동에 대한 큰 규모의 데이터세트를 분석하는 아주 정량적인 방법

        (데이터 마이닝data mining 포함)

        기존의 정보 추구/사용 모델/디바이스를 새로운 모델로 확장시키기 위한 응용성에  유용


+ 비주얼라이제이션 연구

- 정량적 정보 추구 데이터를 이해하기 위한 비주얼라이제이션 방법에 대한 관심 증대

     - 다차원적이거나 실시간적인 비쥬얼라이제이션의 발달 때문에, 결과/새로운 모델을 시각화하고envision 재현present하기 위한 새로운 매타포는 오늘날 보다 가능

     - 동일 데이터를 맥락, 관습 확립, 예측, 콘텐트 정체성에 따라 분류하고, 개인적/집단적 사용에 따라 다른 시각으로 보여줌

     - 단순한 수준에서는, 많은 정보 행동이 반복적이고 되풀이되기 때문에,

       개인적/집단적 정보추구 세션을 나선형 모델로 비주얼라이즈하는 것도 가능

     - 웹 정보 추구 연구와 비교가능하도록 하기 위해 데이터 수집, 분석, 프리젠테이션을 위한 일련의 기준을 형식화

     - 오늘날의 다양한 프리젠테이션과 그래픽 포맷은 웹 정보 추구 문제에 대한 어떠한  비교/일치가 가능

     - 웹 정보 추구자와 그들의 행동 사이의 결합 -> KDD 방법으로 가능


최근 연구

- 정보 검색retrieval 활동, 웹 searching에 대한 모델링에 초점

- 웹 정보 검색 테크놀로지가 발전하면서, 사용자는 정보 추구의 첫 단계로 search 수행에 익숙해짐

- Jansen, Spink, Bateman, Saracevic 1998

  Selverstein, Henzinger, Maris, Moricz 1998

:  웹 search 연구는 search 사용의 특정한 패턴을 사용자와 search의 정신적 모델에 대한 통찰력 제공을 보여준다.

- Pitkow et al 2002

: 개인화된 search 결과와 인터페이스를 사용하는 패턴 수집과 비교하여 시스템 개인 사용자의 search 행동을 식별가능하다.


- 관심과 관습의 프로파일을 구축 시작

->   이러한 관찰의 유형은 최신 정보 추구 모델에 영향을 주고/확정하는 가능성을 가지고, 새로운 모델들 모두의 베일을 벗기는데 도움을 준다. 또한 사용자와 특정 상황에서 일반적이거나(정보 추구 에피소드) 맥락적으로(e-commerce 혹은 콘텐츠 주제 특성화) 다가갈 것으로 예상된다. 또는 어떠한 정보추구자에게도 일반적으로 적용가능할 수 있겠다.

=> 이러한 새로운 수단과 방법의 강점

   : WWW 정보 환경과 결합하는 인간 정보 추구를 제공하기 위해

     기존의 정보추구 모델을 결합하는 것이다.


주요 reference

Choo ,Detlor, Turnbull (1998) A Behavioral model of information seeking on the web : prelimina교 results of a study of how managers and IT specialosts use the web. preceedings of the 61st annual meeting of the american society of information science, 35, 290-302.


Hebeerman, B. A. Pirolli, P.L., Pitkow, J.E. & Lukose, R. (1998) Strong regularities in WorldWideWeb surfing. Science, 280, 95~97.


Jansen, B. J. , Spink, A. Bateman, J. & Saracevic, T. (1998) Real life information retrieval : A study of user queries on the web. ACM Special Interest Group on Information Retrieval (SiGIR) Forum, 32, %`18.


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