探索式搜尋行為

在資訊時代中，線上檢索對於大眾而言是生活中經常發生的資訊行為之一。

然而，在某些特定的情境中，使用者的資訊需求是難以透過文字表達的，例如：

音樂、影片、圖像等難以建置Metadata 的資訊物件。為了滿足資訊需求，使用 者必須透過探索的方式進行搜尋。本節將分為兩部分探討探索式搜尋，首先是 探索式搜尋之意涵，再者為探索式搜尋的應用，最後則是本節的小結。

一、探索式搜尋之意涵

「探索式搜尋」這個詞出現之前，在資訊檢索的領域中有個相似的概念，

稱作——資訊發現（Information Discovery）。資訊發現是一個以認知為主的複 合式概念，資訊尋求者在發現的過程中必須有能力確定搜尋目標，並理解資訊 之間的關聯，透過分析與整合之後完成尋求任務（邱銘心，2012）。而這個概念 也成為後續探索式搜尋崛起的幕後推手之一。

探索式搜尋（Exploratory Search）是約於 2006 至 2007 間由資訊檢索及人 機互動兩個領域中逐漸形成的概念，最早可追溯至Ryan W. White 等人在 2006 年為Communication of the ACM 所編輯的探索式搜尋特刊（唐牧群，2007）。

在此探索式搜尋特刊中，White（2006）等人提到，在複雜的資訊空間中進行遊 歷或制定檢索詞時，若使用者缺乏相關知識及對文本的認知，則必須透過瀏覽、

探索或系統索引的方式來完成搜尋任務，就是所謂的探索式搜尋。

在探索式搜尋的概念被提出後，後續的學者站在White 等人的基礎上，對 探索式搜尋加以詮釋。如Tait（2006）指出，探索式搜尋，即是在搜尋者沒有 特定資訊需求的情況下所進行的搜尋活動，可存在於所有形式的資訊尋求中，

特別是應用在多媒體領域的資訊檢索。而Krestel、Demartini 和 Herder 則是說 明，搜尋者想探索一特定主題的概念、事件等資訊，卻沒有明確資訊需求的情 況即為探索式搜尋。

探索式搜尋最為人所知的定義是Marchionini（2006）用繪圖方式呈現（如 圖2-2-1 所示），將搜尋活動（Search activity）分為已知物件搜尋（Lookup）、

學習型搜尋（Learn）、研究型搜尋（Investigate）三種，而不同於已知物件的搜 尋活動即可稱為探索式搜尋。

圖2-2-1：Marchionini 之搜尋活動概念圖

資料來源：Marchionini, G. (2006). Exploratory search: from finding to understanding.

Communications of the ACM, 49(4), 41-46.

從圖 2-1-1 中可看到 Marchioninin 歸納出探索式搜尋活動所隱含的特性。

如學習型搜尋，是為了透過搜尋活動增進自身的新知、技能或思想，過程中涉 及多樣且重複的認知處理，需要資訊尋求者耗費時間針對資訊內容進行判斷。

因 此 學 習 型 搜 尋 中 包 含 了 ： 知 識 獲 取 （Knowledge Acquisition ）、 釋 義

（ Comprehension/Interpretation ） 、 比 較 （ Comparison ） 、 聚 合

（Aggregation/Integration）、社交（Socialize）。研究型搜尋則是透過搜尋活動來 支援計劃、預測或將現有的數據集結為新的知識。在組織成新的知識之前，須 歷經長時間重複的分析、整合及評估，並需要大量的現有知識。因此，研究型 搜尋中包括了：增長（Accretion）、分析（Analysis）、排除（Exclusion/Negation）、 整 合 （Synthesis ）、 評 估 （ Evaluation ）、 發 現 （ Discovery ）、 預 測

（Planning/Forecasting）、轉化（Transformation）等特性。

一般已知物件的搜尋可用查全（Recall）、查準（Precision）來評估其檢索 的結果。然而在探索式搜尋中，如何評估其檢索效益則被視為一大挑戰。不同 於傳統的資訊檢索評估的抽象假設，探索式搜尋的評估必須同時考量人、資訊 內容、檢索系統等因素（Marchionini, 2006）。為改善探索式搜尋系統的介面及 發展一套評估探索式搜尋成效的標準，學者們分別在2006、2007 召開了 ACM SIGIR （ Association for Computing Machinery’s Special Interest Group for Information Retrieval）和 SIGCHI（Special Interest Group on Human-Computer Interaction）兩場學術會議。可惜的是，目前學界對於探索式搜尋活動的評估仍 未達成共識（唐牧群、謝伊柔，2016）。

二、探索式搜尋之應用

Tait（2006）將探索式搜尋的概念與語意（Semantics）和自然語言處理

（Natural Language Processing, NLP）的概念相結合，並將其應用在圖像檢索中，

希望解決當前圖像檢索上語意所帶來的問題。為此，Tait 提出了一個探索式圖 像檢索模型（圖2-2-2），透過質性的研究法加以驗證，並觀察出使用者在探索 式圖像檢索中的行為特性。

圖2-2-2：探索式圖像檢索模型

資料來源：Tait, J. I. (2006). Exploratory search: Image retrieval without deep semantics. Proc. IFIP

International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, pp. 566-574.

如圖 2-2-2 所示，使用者產生資訊需求後產生檢索詞並進行搜尋，在得到 檢索結果後，經由使用者分析、比較，可能會採取不定向的瀏覽或是針對某一 檢索結果深入地尋求，最後產生新的需求及檢索詞，直至滿足需求或放棄。

Marchionini 於 2006 開始進行名為 Open Video Project 的研究計畫，目的在 於創建一個非文本的影音搜尋系統，來增進使用者的搜尋體驗，為達此研究目 的，暸解使用者的資訊行為與系統之間的互動是重要的一步。此研究中 Marchionini 提到，由於使用者所進行的影音搜尋多屬於探索式搜尋，因此利用 傳統衡量資訊檢索的指標並無法準確的評估使用者的檢索表現。為了衡量使用 者在進行影音檢索時的表現，此研究結合了傳統的資訊檢索研究，發展出兩類 共六項的衡量指標，並透過質性的研究方法加以驗證其效度。衡量指標如表 2-2-1。

表2-2-1：本研究整理之影音檢索表現衡量指標

識別（Recognition） 推理（Inference）

文字刺激的物件識別

Object recognition with textual stimuli

自由文字表達的重點判斷 gist determination expressed as free

text 視覺刺激的物件識別

Object recognition with visual stimuli

多元狀態選擇的重點判斷 gist determination selected from

multiple statements 動態視覺刺激的活動識別

Action recognition with moving visual stimuli

視覺刺激下推理表達的視覺重點判 斷

visual gist determination expressed as inference about visual stimuli

資料來源：Marchionini, G. (2006). Human performance measures for video retrieval. Proc. 8^th

ACM international workshop on Multimedia information retrieval. pp. 307-312.

林怡君（2010）針對影音分享網站的使用者進行了檢索行為的調查，使用 實驗法與觀察法，紀錄受試者在任務情境下的資訊檢索行為，再配合訪談進一 步暸解受試者的想法。當中探索式搜尋的部分，採用了Marchionini（2006）提 出的探索式搜尋的特點去分析使用者行為，並整理探索式搜尋發生頻率表（表

比較 36 67% 學習型

為了暸解使用者進行探索式搜尋時的行為，Krestel 等人（2011）以紐約時 報（New York Times）的新聞資料為基礎，製作了一個視覺化的探索式搜尋介 面——VIZIO。經過系統評估後，研究中找來十名參與者進行實驗，給予任務 及情境，以觀察法從旁暸解使用者在操作此系統時的行為，並佐以訪談深入了 解。研究發現，完善的視覺化介面，有助於使用者進行探索式搜尋時限縮檢索 範圍。

Castañón、Caron、Saligrama 及 Jodoin(2012)為檢索監視器影像設計了一個 以內容導向、快速且彈性的檢索方法。在研究中，Castañón 等人提到，由於監 視器影像是不斷更新的即時影片，關鍵的片段可能發生在影片中的任何一個時 刻，加上雜訊及畫面上的遮蔽物，使得在進行檢索時，難以預測其檢索詞。為 解決監視器影像的檢索難題，Castañón 等人使用局部敏感散列（Local Sensitive Hashing, LSH）將畫面片段中的特徵插入反向索引（Inverted Index），接著利用 動態規劃（Dynamic Programming, DP）避免影像失真，有效的隔絕雜訊，也透 過動態規劃將使用者鍵入的檢索詞能與反向索引中的特徵相比對，進而找到相 對應的監視器畫面。

不論是傳統的資訊檢索還是探索式搜尋的研究領域中，暸解使用者的資訊 需求經常是研究者的研究目的之一。不過 Wilson 與 Elsweiler(2010)卻發表了 不一樣的觀點，並試圖打破這樣的研究現狀。Wilson 和 Elsweiler 分析了先前 針對休閒情境的資訊尋求研究，發現使用者在進行休閒搜尋時，有以下特性：

 搜尋結果帶來的體驗往往比搜尋到的物件本身還要重要

 休閒搜尋的成功通常不是因為使用者搜尋到相關的資訊

 休閒搜尋的觸發經常是使用者想要達到特定的情緒或狀態，通常與更高品質 的生活及健康狀態有關

 使用者在進行休閒搜尋時經常沒有明確的資訊需求，甚至沒有資訊需求

從上述特性可以發現，過去的資訊尋求及探索式搜尋的研究定義中，並無 適當地涵括休閒搜尋情境，但是休閒搜尋卻又是探索式搜尋中非常重要的情境 之一。休閒情境中的探索式搜尋經常不是為了學習或研究，而是為了自身的娛 樂或享受的過程。

唐牧群、謝伊柔（2016）嘗試將使用者經驗的概念與商學領域的選擇集合 模型（Choice-sets model）結合，發展新的探索式搜尋衡量指標。此研究以亞馬 遜（Amazon）網路書店為背景，採用實驗、訪談等質性研究方法，以探索式搜 尋任務比較傳統主題性導覽工具及社會性導覽工具的使用，對於使用經驗及尋 書效能的影響。在使用經驗部分以使用性、滿意度、新奇性做為分析使用者主 觀感受的指標；尋書效能則是將感受分為主、客觀，以考慮集合、選擇集合、

感知集合做為客觀指標，新奇性、認知判斷、相關情境、新知獲得等面向作為 主觀指標。研究結果發現，在客觀層次上社會性導覽工具優於一般的導覽工具；

但在主觀的層次上，導覽工具的不同並無帶來明顯的差異。

三、探索式搜尋小結

探索式搜尋為近十年來才出現的研究主題，站在資訊檢索及人機互動領域 的知識基礎上，擴展出專業的研究領域。以White 等人（2006）提出的概念及 Marchionini（2006）提出的定義為核心，探索式搜尋活動可簡單定義為「所有 透過瀏覽、探索、目錄索引方式進行的非已知物件搜尋」，其形式包含「學習 型」和「研究型」的搜尋行為。後繼的學者皆以此定義為立基，應用於各個不 同的主題中，其中以圖像、影音、數位圖書館、休閒情境等領域的研究應用較 多。

不同於傳統的資訊檢索，探索式搜尋會因為檢索情境、搜尋者的心理狀態 而有不同的結果，因此探索式搜尋的成效較不適合使用查全、查準等指標進行

不同於傳統的資訊檢索，探索式搜尋會因為檢索情境、搜尋者的心理狀態 而有不同的結果，因此探索式搜尋的成效較不適合使用查全、查準等指標進行