Adaptive User Support in Interactive Information Retrieval Processes

Backhausen, Daniel

In our everyday lives, we pursue different goals that apply in both our professional and private context. These goals can be short-term or long-term, and can be extensive, difficult or complex. Goals can be specified or instructed by others (e.g., a supervisor), or by ourselves (e.g., a hobby). Some examples of goals in a professional context are successfully completing a project, selecting and introducing a new software product to support the marketing business, learning a programming language, or writing a publication in an academic field. Some examples of goals in our private context are purchasing a new digital camera, constructing a house, or restoring a classic automobile. Goals (sometimes also called objectives) describe a desired state in an abstract way. Abstract means that the details are not taken into account and the way the goal can be achieved is not defined. However, in order to achieve it, it is normally necessary to complete certain tasks. For example, a possible task for restoring a classic automobile can be the replacement of the transmission. Such a task is extensive and to a certain extent complex. This task can also be subdivided into individual sub-tasks such as draining the transmission oil. Like that, the work on tasks requires a certain knowledge by the person. If this knowledge exists, the task can be processed and completed. However, if this knowledge does not exist, a problem situation occurs that will generate an information need which, in turn, will lead to information search. Thus, tasks are the key in information search and therefore tasks need special attention when considering information seeking and retrieval support. In gathering information, the Web has become an essential component. The amount of information that is available seems to be infinite and access to this information allows the problems to be solved easily. A web browser allows users to navigate web pages and extract the information that is required. Additionally, web search engines offer services that allow people to search for certain web pages. The relevance of a web page is determined by the contents of the page compared with the terms of the search query. However, popular search engines are still very specialized in fact-finding, which defines the process of finding specific pieces of information such as a name, a date, or an explanation. Fact-finding is done, when a person already has a certain knowledge but misses some pieces of the puzzle. On the other hand, in comprehensive or complex work situations the information need is much bigger. Here, fact-finding is only one search activity that is being done. Especially in the beginning of complex work tasks, required knowledge does not exist and many components are unclear, ambiguous, or only roughly understood. This normally results in explorative activities where the intention is to build connections to the existing knowledge and to understand the overall problem. In such situations, often feelings like uncertainty exist and people might not be able to formulate their queries or evaluate the received results very well. On the other hand, comprehensive tasks like information exploration tasks take much more time than fact searches. These can sometimes last days, weeks or months. If these tasks are information-intensive, the process of information seeking and searching runs over several sessions. Such tasks are likely to get interrupted by other goals and tasks that have a higher priority. Therefore, it is important that a task performer has the ability to store relevant data such as past activities and is able to seamlessly resume it without losing too much time in restoring the previous state or finding already retrieved information objects. Although tasks are a key factor for information need, they are still not sufficiently addressed by today’s retrieval solutions. With focus on web retrieval, complex work tasks are missing support functions by both web browsers and web page providers. One of the main reasons, therefore, is that neither the browser nor the web page have the necessary awareness about the user's goal or task at hand. Though web pages and search engines are able to gain valuable insights by tracking the user behavior, this data can be misleading or inaccurate and may not reflect the overall intention. When people have to switch between different goals or tasks, the situation changes and information that was relevant before is irrelevant now. Moreover, tracking user behavior depends on user interactions and the data can only be used reactively, like for instance when showing recommendations based on past activities. In addition, web browser development also hasn’t made significant progress in supporting work tasks. Especially when users want to resume an interrupted task and have to restore the last state of a previous session. Although browsers have features such as bookmarks or browsing history, several studies have shown that these functions are not useful and that users need extended support functions to efficiently continue working on interrupted tasks. Within the scope of this thesis, the problem described above is summarized and examined more closely. On the one hand, the basic research activities in the field of task-related information searches are reviewed and the related work is analyzed. In contrast to this, the open challenges are derived and translated into appropriate concepts and methods to support multiple goals that contain long-term and complex work tasks. This support, on the one hand, focuses on the provision of situationally appropriate content and, on the other hand, a simplified and efficient resume of interrupted tasks. The concepts and mechanisms developed within this thesis are to be finally implemented by the development of suitable prototypes and evaluated regarding their usability and usefulness.

In unserem beruflichen als auch privaten Umfeld verfolgen wir regelmäßig bestimmte Ziele, bei denen es darum geht, ein bestimmtes Ergebnis oder einen angedachten Soll-Zustand zu erreichen. Die berufliche Tätigkeit und die privaten Interessen geben dabei in der Regel vor, welche Ziele eine Person verfolgt. Solche Ziele können kurz-, mittel- oder langfristig sein und sind einerseits einfach oder schwierig zu erreichen. Schwierig zu erreichende Ziele sind solche Ziele, die entweder umfangreich oder komplex sind und die nicht alltäglich vorkommen. Einige Ziele werden durch andere Personen (zum Beispiel durch den Vorgesetzten) vorgegeben oder angewiesen. Andere Ziele wiederum legen wir uns selber auf, zum Beispiel durch ein bestimmtes Hobby. Beispiele für berufliche Ziele sind der erfolgreiche Abschluss eines bestimmten Projekts, die Auswahl und Einführung eines neuen Softwareprodukts zur Unterstützung des Marketings, das Erlernen einer Programmiersprache oder das Verfassen einer Publikation im akademischen Umfeld. Andere Ziele, die stärker in unserem privaten Umfeld in Erscheinung treten, sind die Auswahl und der Kauf einer neuen Digitalkamera, der Bau eines Hauses oder aber die Restauration eines klassischen Automobils. Ziele definieren und beschreiben in abstrakter Form einen Sollzustand. Um diesen Zustand zu erreichen, ist es notwendig konkrete Aufgaben zu erfüllen. Diese legen wiederum fest, was in welcher Form zu tun ist, um dieses Ziel zu erreichen. So ist zum Beispiel die Überarbeitung des Getriebes eine Aufgabe für das Ziel zur Restauration des klassischen Automobils. Eine solche Aufgabe ist umfangreich und komplex und wird daher in der Regel in verschiedene Unteraufgaben unterteilt. Das Bearbeiten einer Aufgabe verlangt immer ein bestimmtes Wissen. Liegt dieses Wissen vor, kann die Aufgabe bearbeitet und zum Abschluss gebracht werden. Fehlt dieses Wissen hingegen, kommt es zu einer Problemsituation und es entsteht ein Informationsbedürfnis, dass wiederum dafür sorgt, das Informationen gesucht und kognitiv verarbeitet werden müssen. Aufgaben spielen somit bei der Informationssuche eine entscheidende Rolle und bedürfen einer besonderen Unterstützung. Das heißt, dass im Gegensatz zu einer Suche nach Fakten, sind bei umfangreichen und komplexen Aufgaben oftmals viele Faktoren unklar, so dass es zu einer Problemsituation mit unterschiedlichen Fragestellungen kommt, für die bestimmte Informationen gefunden werden müssen. Gerade zu Anfang finden hier oftmals zudem so genannte explorative Aktivitäten statt, um Verbindungen zu bestehendem Wissen aufzubauen und damit Strukturen für den weitern Wissensaufbau herzustellen. Dies ist wichtig, um ein grundsätzliches Verständnis für das Thema, die Domäne und das Problem zu generieren. Viele Nutzer sind zu diesem Zeitpunkt nicht in der Lage spezifische Anfragen zu formulieren und benötigen hierbei eine auf ihre Problemsituation angepasste Unterstützung. Bei der Beschaffung von Informationen, ist das Web heutzutage nicht mehr wegzudenken. Der Umfang an verfügbaren und zugleich aktuellen Informationen scheint unendlich zu sein. Auch der eigentliche Zugriff auf diese Informationen ist einfach gelöst. Hierzu wird lediglich ein Web-Browser und der Zugang zum Internet benötigt, deren Nutzung mittlerweile als selbstverständlich erachtet wird. Web-Browser erlauben es Webseiten aufzurufen und sich deren Inhalte anzeigen zu lassen. Bei der Informationssuche im Web, spielen vor allem die Seiten der Web-Suchmaschinen eine wichtige Rolle. Sie ermöglichen es, Webseiten und deren Inhalte auf Basis bestimmter Suchanfragen zu finden. Allerdings sind die gängigen Suchmaschinen nach wie vor stark auf die Faktensuche spezialisiert, bei denen es vor allem darum geht, spezifische Informationsbestandteile wie zum Beispiel einen Namen oder ein Datum zu finden. Die Suchaktivitäten sind hierbei eher kurzfristig angelegt und viele Fragestellungen lassen sich in der Regel durch eine geringe Anzahl an Anfragen auflösen. Der Grund hierfür ist häufig, dass seitens des Suchenden bereits ein grundlegendes Wissen zu dem aktuellen Thema oder der Domäne vorliegt. Solch umfangreiche und komplexe Arbeitsaufgaben, erstrecken sich zudem oftmals über mehrere Tage, Wochen oder sogar Monate. Handelt es sich dabei um stark informationsintensive Aufgaben, bei denen kontinuierlich Informationen gesammelt und verarbeitet werden müssen, dann verläuft die Suche nach Informationen in der Regel über mehrere Sitzungen. Hierbei kommt erschwerend hinzu, dass solche langfristigen Ziele und deren Aufgaben nicht selten durch andere Ziele und deren Aufgaben höherer Priorität unterbrochen werden. In solchen Situationen ist es wichtig, dass ein bestimmter Arbeitsstand mitsamt der durchgeführten Aktivitäten gespeichert und zu einem späteren Zeitpunkt möglichst einfach wiederaufgenommen werden kann. Während bei der reinen Faktensuche oftmals die ersten Einträge des Ergebnisses einer Web-Suchmaschine ausreichen, um eine bestimmte Fragestellung zu beantworten, werden bei der explorativen Suche weit mehr Ergebniseinträge betrachtet und bewertet. In solchen Situation ist die Interaktion zwischen dem Suchenden und der Suchmaschine intensiver, da Suchanfragen aufgrund von neuen Erkenntnissen oder neu wahrgenommenen Termen häufig umformuliert werden. Eine gezielte Unterstützung des Suchenden hinsichtlich des Ziels oder der aktuellen Aufgabe findet hierbei nicht statt. Auch die Web-Browser haben hier in den letzten Jahren keinen erkennbaren Fortschritt gemacht. Sie besitzen zwar Funktionen wie die Lesezeichen oder die Chronik, jedoch haben verschiedene Studien bereits gezeigt, dass diese dem Anschein nach nicht hilfreich sind und deshalb von Nutzern nicht angenommen werden. Betrachtet man die Informationssuche, so wird die Bearbeitung der Aufgaben auch heute noch nicht ausreichend unterstützt. Dies liegt zum einen an der mangelnden Unterstützung der aktuellen Web-Browser aber auch daran, dass weder die Web-Suchmaschinen noch die Inhaltsseiten eine genaue Kenntnis darüber haben, welches Ziel eine Person aktuell verfolgt und an welcher konkreten Aufgabe diese Person gerade jetzt arbeitet. Zwar lassen sich durch das Verhalten des Seitenbesuchers wertvolle Erkenntnisse gewinnen und Unterstützungsfunktionen wie zum Beispiel Empfehlungen anzeigen, jedoch sind diese nicht selten ungenau. Zudem sind hierfür eine Reihe von Interaktionen notwendig, um möglichst sinnvolle Empfehlungen zu erzeugen. Ein solches Vorgehen kann als reaktiv bezeichnet werden, da es in Abhängigkeit zur Handlung des Nutzers stattfindet. Gleichzeitig liefern die Interaktionen innerhalb einer Sitzung nicht den vollen Hintergrund über das Ziel und dessen Aufgaben. Gerade bei langfristige Arbeitsaufgaben, die über mehrere Sitzungen verlaufen, bedarf es neuer Methoden und Konzepte, Suchenden das Finden von Informationen in frühen Phasen zu vereinfachen und die Wiederaufnahme von unterbrochenen Aufgaben so effizient wie möglich zu machen. Dabei muss zudem beachtet werden, dass eine neue Sitzung nicht gleichzeitig bedeutet, dass der Nutzer die Bearbeitung einer vorherigen Aufgabe fortführt. Personen die regelmäßig zwischen mehreren Zielen oder Aufgaben wechseln müssen, erhalten bei einem Wechsel möglicherweise situativ irrelevante Daten, die sich noch auf die Situation vor dem Wechsel des Ziels oder der Aufgabe beziehen. Im Rahmen dieser Arbeit, wird die oben beschriebene Problemstellung zusammengefasst und genauer untersucht. Hierbei werden zum einen die grundlegenden Forschungsaktivitäten im Bereich der aufgabenbezogenen Informationssuche aufgearbeitet und zum anderen die verwandten Arbeiten analysiert. In Abgrenzung dazu werden die offene Herausforderungen abgeleitet und in passende Konzepte und Methoden zur Unterstützung von langfristigen und komplexen Arbeitsaufgaben überführt. Diese Unterstützung fokussiert dabei einerseits die Bereitstellung von situativ passenden Inhalten und zum anderen eine vereinfachte und effiziente Wiederaufnahme von unterbrochenen Aufgaben. Die im Rahmen dieser Arbeit erstellten Konzepte und Mechanismen sollen abschließend durch die Entwicklung geeigneter Prototypen umgesetzt und durch eine entsprechende Evaluierung hinsichtlich ihrer Verwendbarkeit und Nützlichkeit bewertet werden.

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Backhausen, Daniel: Adaptive User Support in Interactive Information Retrieval Processes. Hagen 2017. FernUniversität Hagen.

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