論科技用戶檢索的基本特征論文
自從上世紀六十年代國際上開展對信息檢索的研究以來，科技用戶的信息檢索行為一直備受關注，信息檢索的相關研究從最初的信息系統(tǒng)角度研究信息檢索，到關注用戶需求，再到將管理學、心理學等理論運用到研究中，到目前提出信息活動還受到科技用戶自身知識背景、出現(xiàn)的問題、要解決的任務等因素影響的相關理論，同時在情景中強調(diào)認知、情感、語言、組織、社會、文化等諸多因素的相互作用［2－8］。本文分析科技用戶在檢索過程中的一系列基本問題，通過研究提出科技用戶如何更好的對檢索資源進行學習以達到提高檢索效率的方法。
信息檢索模型特征分析
根據(jù)文獻，我們提出關于科技用戶信息檢索模型(見圖1)，此模型描述的是科技用戶信息檢索的全過程，主要分為以下四個階段。
1產(chǎn)生需求階段。信息需求是科技用戶在科研課題的研究過程中產(chǎn)生的。信息檢索是任何課題研究開展的第一步，因為科技用戶首先應全方位了解本課題領域的研究現(xiàn)狀及進展，從而準確定位研究的切入口;在課題研究中遇到技術難點時應及時請教其他技術人員對于這類問題的解決方法，從而積累和啟發(fā)解決問題的思路。由此就產(chǎn)生了檢索需求。
2確定檢索策略階段。主要可以分為三個步驟:首先是選擇信息源，在信息化、數(shù)字化的今天，科技用戶查找信息大多通過網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫來進行，一般利用搜索引擎獲取網(wǎng)絡上一些免費開放的信息資源或者更多利用本單位圖書館、高校圖書館及其他公共圖書館已經(jīng)購買的數(shù)據(jù)庫資源;其次是選擇檢索途徑，由于很多數(shù)據(jù)庫提供簡單檢索、高級檢索、專業(yè)檢索等多種檢索途徑，因此科技用戶可以根據(jù)自身需求選擇檢索方式;最后是選擇檢索詞和檢索式，在充分理解課題主題的基礎上，科技用戶應找到與主題吻合的檢索詞，準確表達主題的內(nèi)涵及外延，選取適合的邏輯組配，目前比較多會選擇單個關鍵詞或者是幾個關鍵詞之間的組配，不常使用高級檢索和專業(yè)檢索，而這恰恰是能否檢索到滿意結果的關鍵環(huán)節(jié)。
3瀏覽檢索結果階段。很多科技文獻數(shù)據(jù)庫根據(jù)用戶輸入目標文獻的題名、摘要及正文等不同形式的內(nèi)容向具有權限的科技用戶提供相應的檢索結果，而在檢索結果輸出后，科技用戶一般會先瀏覽文章題名，再選擇合適的文章瀏覽摘要，然后進一步瀏覽全文，最后選擇將合適的全文進行下載保存。
4結果評價階段。檢索過程能否繼續(xù)進行的主要因素是結果評價，當科技用戶對之前檢索的文章題名、摘要或正文不滿意時，就會重新選擇或返回到前面階段，循環(huán)反復，當所有檢索結果都不滿意時，科技用戶會重新界定需要，從而返回到產(chǎn)生需求的第一階段。很多科技用戶在得到比較滿意的檢索結果后，也還有可能返回之前的操作，因為他希望得到更確切更全面的結果。因此他可能會換一個數(shù)據(jù)庫、換一個檢索詞或檢索式重新進行檢索。同時，隨著課題研究的深入，科技用戶還會源源不斷的發(fā)現(xiàn)新的問題，也會對課題進行新的認知和發(fā)現(xiàn)，或者按照課題研究的邏輯發(fā)展會產(chǎn)生新的思路，當他發(fā)現(xiàn)已經(jīng)獲取的信息不足以解決這些問題時，會重新發(fā)生新一輪信息檢索過程。根據(jù)以上所述，在進行課題研究和信息檢索的過程中，科技用戶會面臨一系列待解決的問題，而這些問題的解決伴隨著一系列不確定性和需要不斷調(diào)整的決策過程。很多因素制約最終的檢索結果是否成功，其中包括數(shù)據(jù)庫使用權限、網(wǎng)絡環(huán)境以及用戶個人能力等。其中個人因素顯得尤為重要。例如，在同樣的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，擁有專業(yè)、熟練檢索技能的“專家”就能胸有成竹、游刃有余，全面準確得到所需的信息資源;而那些剛剛接觸到網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的“新手”，在面對浩如煙海的信息資源時卻可能感到無從下手，處處碰壁，屢遭失敗，這就需要“新手”不斷學習檢索知識和技能，使自己盡快成為“專家”。
信息檢索過程中的決策
檢索資源決策是科技用戶信息檢索基本模型中的關鍵環(huán)節(jié)，也是科技用戶在海量信息中獲取滿意結果的重要過程。解決檢索問題的關鍵在于如何選擇與需求相吻合的檢索資源，具體包括:數(shù)據(jù)庫選擇、檢索策略選擇、檢索式和檢索詞輸入方式選擇。具體分析如下:
1數(shù)據(jù)庫選擇。目前，國內(nèi)大學、科研機構等圖書館引進和自建的數(shù)據(jù)庫多達數(shù)百種，按文獻類型可分為期刊數(shù)據(jù)庫庫(如Elsevier、Springer、CNKI、維普、萬方)、會議文獻數(shù)據(jù)庫(如IEL、SPIE等)、學位論文數(shù)據(jù)庫(如PQDD、萬方學位論文、知網(wǎng)學位論文)、電子圖書數(shù)據(jù)庫(如方正、超星等)。每種類型的數(shù)據(jù)庫所提供的服務方式和資源內(nèi)容都不同，因此科技用戶要結合自身需求，善于收集檢索資源信息，而這些資源信息一方面來自于環(huán)境交互過程中獲得的信息，另一方面來自于用戶自身的知識積累。所以，科技用戶對數(shù)據(jù)庫的選擇屬于一種戰(zhàn)略決策。
2檢索策略選擇。科技用戶根據(jù)自身習慣及數(shù)據(jù)庫提供的檢索方式可以選擇快速檢索、高級檢索和專業(yè)檢索，也可以選擇在結果中檢索、調(diào)整檢索和重新檢索。首先，科技用戶根據(jù)數(shù)據(jù)庫特點，對檢索策略進行評估，選擇適合檢索任務的方法，例如簡單檢索詞檢索適合粗放型的檢索任務，而檢索詞多框檢索比較適合需要多個檢索詞共同描述的復雜任務。在選擇檢索策略時，科技用戶自身對檢索策略的偏好及整體認知水平會影響到最終的選擇結果，對檢索策略的最終選擇也可以認為是戰(zhàn)略決策。
3檢索詞及檢索式的選擇。科技用戶依據(jù)自身的偏好與認知，根據(jù)不同數(shù)據(jù)庫的使用方法及資源，選擇恰當?shù)臋z索詞完成整個檢索過程，這是是否能夠正確使用檢索資源的重要決策環(huán)節(jié)，科技用戶對檢索詞的選擇屬于戰(zhàn)術決策。
信息檢索過程中的學習
本文主要探討的學習問題是指科技用戶在不斷摸索和實踐中，學習和掌握的檢索知識與方法，并由此不斷調(diào)整、完善檢索策略的行為過程。依據(jù)科技用戶在信息檢索模型中描述的文獻檢索過程，將文獻檢索抽象為以下三階段:需求理解(檢索詞描述)—檢索決策(數(shù)據(jù)庫選擇/檢索策略選擇/檢索詞及檢索式選擇)—結果評價。因此，在文獻檢索的過程中學習問題主要包括以下幾個方面:
1學習準確理解需求。科技用戶自身的知識背景很大程度影響其對檢索需求的理解，從而決定對需求的認知及檢索式的確定。需求是科技用戶產(chǎn)生學習的最大驅(qū)動力，當原先的經(jīng)驗、知識水平不能順利解決問題時，就會產(chǎn)生學習的需求。此時，學習的內(nèi)容包含對需求內(nèi)容的.界定、檢索詞的選擇及檢索式的確定等。然而，科技用戶在實際檢索中，輸入的檢索詞大多是對檢索目標的模糊認識，是根據(jù)自身知識背景做出的推測，因此，很難獲取全面而準確的信息。而這種“模糊認識”有兩方面構成:①顯性，科技用戶所輸入的檢索詞包含明確的知識概念，與檢索目標間存在語義關聯(lián)關系;②隱性，科技用戶輸入檢索詞的知識定位并不一定準確，這種認識是不全面的、模糊的，尤其是部分需求可能因為無法準確表達而被隱藏或忽略。因此，這就需要我們做多方面的努力，從數(shù)據(jù)庫的結構設計上來說，要注重深入挖掘科技用戶的真實需求，引導用戶把隱性需求顯性化;從用科技戶的角度來說，要認真分析和界定信息需求，明確檢索目的和檢索課題內(nèi)容，以及所涉及的主要學科范圍和相關概念，盡可能掌握課題研究背景、學科領域、發(fā)展過程和現(xiàn)狀，在與檢索環(huán)境的反復交互中提高并準確把握對需求的理解，提出適合的檢索方案。
2學習制定檢索策略。不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為科技用戶提供不同的檢索策略，不同的檢索策略在檢索功能、效率及難易程度等方面各有差異，科技用戶應根據(jù)自身需求，結合任務類型及對檢索策略的掌握程度等條件進行選擇。在選擇好檢索數(shù)據(jù)庫后，下一步需要選擇正確的檢索策略來提高信息檢索的查準率、查全率。而有很多因素決定查準率、查全率，如選擇的檢索詞是否正確;檢索詞之間的配組關系是否恰當;主題的分析是否全面、到位;檢索表達式是否編制得當?shù)榷际怯绊懖闇事省⒉槿实闹匾蛩亍Ｌ岣咝畔z索的查準率、查全率的方法很多，例如:增加同義詞、近義詞及相關詞;降低檢索詞的專指度(指除了選擇合適的關鍵詞外，還可以選擇比關鍵詞內(nèi)容范圍更廣的尚未詞);對于已確定的檢索詞表達的主題概念間存在邏輯關系，可以通過使用布爾邏輯算符和位置算符對檢索詞進行組配，編制成檢索表達式等等。
3學習評價檢索結果。科技用戶的主觀滿意度對檢索結果的評價產(chǎn)生很大影響，因此，科技用戶對檢索策略的調(diào)整主要是基于對檢索結果做出的主觀評價。但是，在實際的檢索過程中，往往會發(fā)生檢索結果與用戶滿意度不相符的情況，例如:檢索結果并不理想，但是用戶很滿意;檢索結果很不錯，但是用戶不滿意。因此，在科技用戶與檢索平臺的交互過程中，要減少主觀性在評價過程中的影響，要不斷學習提高對結果評價標準的把握［10］。
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