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在网上查找相关信息是件费时费力的事情，为了更好的帮助用户得到资料，基于对用户特征的更好理解，我们调查了与网络信息查询相关的知识，以及相关背景知识结构和策略。本研究进行了两个实验，从不同角度、不同方法说明这些问题。实验一，首先选定了12位网络专家采访他们的检索策略，然后用术语列举了一系列的现实检索任务；实验二，两类隐性相关的知识类型做了对比。同时还对网络经验和专业背景知识在一系列检索任务中的影响做了调查。我们发现，网络经验和专业知识存在着差异性和互补的作用，成功的检索应当是两种特长相结合，直接与网络经验和专业知识相关的特长都是有用的。

文章首先提出问题：网络信息查询与什么样的知识有关，与什么样的知识结构和策略有关。

对网络“新手”和“老手”的检索行为的调查有几个现实应用特点。首先，要有一个模型作为改进现有检索系统的界面和功能的基础；还有，帮助和向导也可以使得用户在使用过程中更好的理解。

1 网络检索的相关研究：

Byrne et al对网络用户行为主要调查方面是对浏览的研究，但是浏览并不注重信息查询和检索。Choo et al，Navarro-Prieto et al，Several researchers ，Lau and Horvitz 等等对用户检索行为做了一系列的研究，但是他们都没有强调用户个人特征和专业水平。

2 实验1：专家知识和检索习惯的预调查

因对这些“老手”的专业知识没有系统的了解，所以第一个实验是预调查，希望可以得到恰当的描述语言，对相关网络技术的描述、网络老手典型检索行为的恰当表述，以及构建使用搜索引擎查询信息的描述样式。我们把网络技术定义为一种使用媒介的能力。我们选择的调查对象是网络专业人士，都有至少三年以上的经验，在日常工作中获取网络信息，包括信息经济人、网页负责人、网络咨询者、网站内容设计师、图书馆员等。

2.1 第一步：面谈首先要求被调查者描述可以获得的检索服务的经验，他们的检索行为、目的，以及选择特定资源和策略的依据。面谈过程中用卡片记录下他们对相关术语和行为的表述，并让他们对这些概念做图示结构来界定他们的行为，使其概念化。

2.2 第二步：基于网络的信息检索行为实验实验中给这些老手们一些具体的检索任务，让他们在网上操作，可以自由选择自己的检索工具和途径，但是要求他们对自己的检索过程口头表述出来，讲给调查者通过录音记录下来。

2.3 老手的研究结果对于面谈的结果是，老手们的描述各有特点，因此将他们的描述词汇归类建立矩阵，用一些对多数人熟悉的概念来表达。

对于查询任务的调查，我们做了两个层次的分析，信息搜索步骤和个人信息查询提问。被调查者总共处理了56个问题，三分之二都解决了，共划分出1956个动作，主要分析结果如下。

图1: Global level of the process model of information seeking in Experiment 1: Browsing vs. Searching. (values represent transition probabilities to the next unit. The transition probabilities going out from a given step of the model add up to 100%, but transition probabilities of .03 and below are omitted here to reduce visual clutter)

图1显示了浏览和检索的比例，三分之二的检索任务是以检索完成的，老手们最初都是选择搜索引擎的。只有三分之一的问题首选浏览。而一旦开始选择了浏览就会接着点击几次浏览到找到需要的信息，但是通常也会返回到搜索引擎，因此经常是有必要就会浏览和查询交替使用。

图2: Close-up of direct interaction with a search engine. (values represent transition probabilities to the next unit. Transition probabilities of .03 and below are omitted to reduce visual clutter)

图2显示的是对搜索引擎的使用。但是当没有相关查询结果的时候，反应就不大相同了，有修改检索式的，选择其他搜索引擎的，修改其他检索结果或者检查先前的结果的。老手们的检索行为是灵活多变的。同时，个人查询也做了分析，与可得用户行为数据做了对比。Jansen和Silverstein分别对 EXCITE与AltaVista搜索引擎描述了大量普通用户的查询数据。如表1所示FIREBALL搜索引擎的管理人员给我们的用户资料与我们的老手用户资料对比，有几点差异：首先，FIREBALL平均每次查询包含1.66个词，而我们的老手是3.64个词，都是平均检索两次。还有就是老手们比普通用户使用高级检索要频繁的多，例如：布尔逻辑、词组检索等。