第二章 文獻與理論探討
第三節 理解資訊的轉向：從資訊檢索到關鍵字分類
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主性，而這樣的權力足以讓使用者在不同層面上認識和再認識社會關係、事件、
話語和制度；而搜尋結果上的標題和簡述，亦會影響使用者對該資訊的解讀
（Liang, Ladwig, Scheufele, Brossard, Xenos, 2011）。
既然搜尋引擎具有框限使用者獲取資訊的能力，回到本研究關注的焦點--Google Autocomplete。在網路搜尋引擎世界裡，搜尋關鍵字如同新聞的標題，唯 有當使用者鍵入搜尋關鍵字後，整個系統才會運作，並且進行運算。據此，關 鍵字建議功能的作用是產生在系統進行搜尋之前，從其他使用者的記錄，以及 使用者輸入的未完成關鍵字，預測使用者「可能想搜尋的資訊」或「或與關鍵 字相關的資訊」，進而給予關鍵字建議。故可以試想，經由使用 Google
Autocomplete，使用者對相關關鍵字的理解將不斷累積，也經歷不斷的資訊處理 歷程，如果搜尋引擎是再次框架，那麼 Google Autocomplete 是否可能造成第三 次的框架？關鍵字提示是否為一種選擇、強調、排除和詳述的框架過程？進而 影響使用者理解、特定資訊？
第三節 理解資訊的轉向：從資訊檢索到關鍵字分類
由於 Google Autocomplete 的作用仰賴使用者輸入搜尋關鍵字，因此欲探討 該功能對使用者理解資訊的影響，必須先理解關鍵字在人們整理和搜尋資訊中 的意義，特別在網路發達、所有文件、資訊和知識被數位化的今天，搜尋關鍵 字對網路使用者來說不僅是搜尋資訊的工具之一，同時也是人們理解資訊的捷 徑。本節從比較傳統圖書館式和標籤兩項分類方法為始，接者探討網路的分類 方式，以及這種分類方式對人們搜尋及理解資訊的影響。
一、過去與現在：資訊分類類的轉向
過去我們對於知識分類的了解，多是由特定專家所進行的傳統分類法，百 以科全書為例，各種知識依其內容及特性被分門別類，像是生命科學、自然科 學、社會科學、工程等，此種分類法具備了階層化和武斷的特性（吳筱玫，
2009）。階層化指的是知識是由上而下進行分類，如百科全書的例子，生命科 學類別以下有可分為動物學、植物學和環境科學等；而武斷指的是類目與類目 之間是互斥的，像是有關鳥類的知識，只會被歸類在生命科學中的動物學類目，
而絕對不會編列在其他分類如植物學中。這種分類方式將所有人類知識組織起 來，長期下來就形成一種知識規訓的原則，成為人們理解外在環境的主要方式
（吳筱玫、周芷伊，2009）。
網路興起後，每日資訊量成長速度加快，傳統的檢索式分類法以無法應付
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動輒上萬筆的龐大資訊量，關鍵字11的知識分類方式出現，由使用者為各種網路 資源進行標記和分類。一般最常見的說法即是俗民標籤（folksonomy）和社會性 標籤（social tagging），前者是結合“folk”和“taxonomy”意義，強調自由、草 根的概念，明顯與傳統檢索式分類的專家作區別；後者則是強調「人」，有促 進社會對話的含義，指的是標籤資源的個人或是利用標籤進行檢索的使用者，
不論任何形式的參與，都是社會互動的一種（卜小蝶，2006）。由於本研究目 的為探究Google Autocomplete對搜尋的影響，該功能的概念來自眾「智」成城，
集合大部份使用者的搜尋關鍵字，作為搜尋建議清單，並非關注搜尋者和專家 的差別，因此本文傾向使用社會性標籤進行討論。
社會性標籤即是代表一種新興的網路資訊組織方式，是由大眾共同參與的 一種分類方式，定義上，“Tag”指的是描述資源所使用的關鍵字，而
“Tagging”則是產生”Tag”的過程和方法，並且具備分類功能（卜小蝶，
2006）。不同於傳統分類學的由上而下的階層分類法，標籤是由下而上所產生 的資訊架構（卜小蝶，2007），使用者由被動轉為主動，且類目與類目之間沒 有一定的界限，因此分類彈性較大（吳筱玫、周芷伊，2009），而標籤內容通 常與個人需求及社會文化情境相關。此外，傳統分類法和社會性標籤法除了在 分類者和組織方式不同之外，精確性亦有很大的差別。由於標籤分類強調的是 由使用者所進行，因此不同於專家受過資訊組織訓練，使用者所訂定的標籤必 然不夠精確，品質也參差不齊（Wexler, 2005），但這些標籤能符合所需，而相 較之下，圖書館的分類索引相當精確，卻不一定符合使用者需求。
當前許多網站應用社會性標籤的概念，如網路影音Youtube、Flickr相簿、相 機軟體Instagram和學術資料庫CiteUlike，使用者可針對這些網站上的資源如影片、
音樂、照片或文章，提供標籤或註解。Weinberger（2005）指出，現代人們生活 處處都是標籤分類，從個人硬碟文件或檔案的名命，到資料夾的分類，都離不 開標籤；而當個人或網路資源標籤越來越多時，便會產生集體標籤
（tagstreams），同一個標籤指涉到不同的網路資源，使用者只須掌握一個標籤，
便有機會得到更多元的資源，對使用者來說是個有效的組織方式。
二、搜尋方式的轉變
集合所有使用者的標籤或關鍵字作為分類，致使資訊組織方式產生了變革，
搜尋資訊的方式必然也會跟著改變。搜尋引擎的搜尋技術正是因應網路資訊使 用標籤組織方式而來，如今網路搜尋資訊的步驟單純，使用者只須在搜尋框中 輸入相關的關鍵字，搜尋引擎便透過資料庫進行關鍵字比對，並透過系統運算，
將重要或符合使用者需求的搜尋結果依序排列，此即為一個完整的搜尋歷程。
11 在本節所有「關鍵字」和「標籤」同定義，是使用者針對任何形式文件或內容的一種私人分類方式。
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不過，Hanson（2005）認為這種以標籤（或關鍵字）的搜尋邏輯，徹底改 變人們理解社會的方式。他認為，在傳統分類法（classifying）中，知識與其所 屬類目之間具有一定階層的關係，且同一類目中的知識與知識之間，存在有意 義性的連結，如百科全書分類中，動物學和植物學同屬在生命科學的類目，兩 者的共通點即是動物和植物皆為生命，但又依動物和植物有其特定差異，因此 即便在同一類目中，仍依其獨特性而有所區分；然而在新的標籤（索引）分類
（indexing）中，同一類目下的知識與知識並無明確的意義關聯，它是利用定位 匹配（locating matches）的方法，例如當使用者輸入「鳥」，結果可能出現介紹 鳥類的生命科學相關網站，但也可能出現文本中有「鳥」這個詞彙的文學作品，
不過好處就是速度很快，適合含有龐大資料的網路環境中使用。
由上而下的傳統分類法具備組織性和穩定性，而由下而上的標籤分類法則 有流動性和不確定性，也正因搜尋引擎的搜尋原理源自標籤分類，因此，系統 只能依使用者輸入的關鍵字，找尋具有該字的文件或網站，如同表面的字形比 對，而無法更進一步處理關鍵字背後的意義。舉例而言，當使用者想要找有關 應用軟體遊戲「憤怒鳥」的資訊，若以「憤怒鳥」作為搜尋關鍵字，必然能找 到符合需求的結果，但同時也可能出現「憤怒的鳥」的其他選項，因為自動化 的分類系統，只能辨認「憤怒」和「鳥」兩個字詞，而無法辨別「憤怒鳥」是 為一種網路遊戲，而非形容鳥類的情緒。此外，作者和讀者對標籤定義不一，
經過不同讀者對原始文件的多次標籤和分類之後，最後使得一份文件同時擁有 多種意義不同標籤名（Weinberger, 2005），此亦間接讓使用者無法精確搜到需 求資訊。簡言之，當網路資源被一個或多個標籤或關鍵字作為摘要或代表時，
人們為了方便使用，久而久之會習慣這種資訊組織方法，過去傳統分類法的理 解方式慢慢被這種具有模糊的、流動的、不確定性的組織方式取代（Hanson, 2005）。
三、Google Autocomplete 的關鍵字提示與框架
在 Google Autocomplete 提供的搜尋建議中，關鍵字與關鍵字之間的連結性 亦是具備網路連結的特性，系統藉由記錄所有使用者的搜尋關鍵字，透過搜尋 次數進行排序，建議使用者如何搜尋。正因該技術同為標籤分類的應用，建議 清單中的關鍵字與關鍵字之間的連結，具有高不確定性，但卻透過系統的紀錄，
進而連結起來。
正如上節所論，框架可透過文中的關鍵字（keywords）、隱喻（metaphors）、
概念（concepts）、符號（symbols）和圖像（images）、例證（exemplars）、短 句（catchphrases）、描述（depictions）等得以實現，以引導讀者以特定方式理 解事件（Gamson ＆ Modigliani, 1987; Entman, 1991），搜尋引擎如同一名傳播者，
而關鍵字建議清單則是其中的框架存在之處，關鍵字和短句是其框架的手法，
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之間的關係透過 Google Autocomplete 而形成新的意義，長期下來，透過無數使 用者的瀏覽和選擇，強化這些關鍵字組合及其中流動意義的存在。
圖 2-1：Google Autocomplete 的框架機制 資料來源：研究者自製
正因為網路上的搜尋者並非專家，人人都有不同的搜尋目標和搜尋方式，
一個關鍵字建議的存在，可能代表兩種可能，其一為該關鍵字為熱門搜尋，代 表一個社會的文化和新聞趨勢；其二為該關鍵字的相關搜尋少，只要有少數使 用者的搜尋紀錄，便會為 Google Autocomplete 記錄下來，呈現在關鍵字建議清 單中。據此，搜尋關鍵字建議清單在某些情境下，並非來自多數使用者的紀錄， 來自於多數或少數使用者搜尋記錄的 Googlea Autocomplete 關鍵字建議清單中，
Google Autocomplete
使用者
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關鍵字與關鍵字之間亦具有流動和模糊的連結關係，這些關係透過 Google Autocomplete 系統的選擇、強調、排除和詳述的框架機制，得以被強化和鞏固其
關鍵字與關鍵字之間亦具有流動和模糊的連結關係，這些關係透過 Google Autocomplete 系統的選擇、強調、排除和詳述的框架機制，得以被強化和鞏固其