Pretraživanje informacija u društveno-humanističkoj informatici

Pretraživanje informacija u društveno-humanističkoj informatici (HCIR) pojavljuje se u akademskim istraživanjima kao tehnika u kojoj se u samo istraživanje dovodi ljudska inteligencija. Ovo područje spaja pretraživanje informacija i čovjek-računalo interakciju da bi omogućilo 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 s 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