[論文レビュー] Understanding Groups' Properties as a Means of Improving Collaborative Search Systems

Meredith Ringel Morris, Jaime Teevan|ArXiv.org|Aug 5, 2009

Information Retrieval and Search Behavior参考文献 8被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、共同検索システムにおけるグループ特性（共通の関心、役割、協働パターンなど）を活用することで、検索の関連性とインターフェース設計を向上させることを提案する。集団のユーザープロフィールと行動パターンを分析することにより、著者らはグループのダイナミクスがよりスマートな結果の再順序付けおよびユーザーリンクメカニズムの設計にどのように寄与するかを示し、グループ環境における検索効率とユーザーエクスペリエンスの向上を実現する。

ABSTRACT

Understanding the similar properties of people involved in group search sessions has the potential to significantly improve collaborative search systems; such systems could be enhanced by information retrieval algorithms and user interface modifications that take advantage of important properties, for example by re-ordering search results using information from group members' combined user profiles. Understanding what makes group members similar can also assist with the identification of groups, which can be valuable for connecting users with others with whom they might undertake a collaborative search. In this workshop paper, we describe our current research efforts towards studying the properties of a variety of group types. We discuss properties of groups that may be relevant to designers of collaborative search systems, and propose ways in which understanding such properties could influence the design of interfaces and algorithms for collaborative Web search.

研究の動機と目的

• 共同検索グループのシステム設計に役立つ重要な特性を特定すること。
• 共通のユーザープロファイルと行動が検索結果の関連性をどのように向上させるかを理解すること。
• グループ識別が共同検索におけるユーザーリンクをどのように支援できるかを探索すること。
• グループダイナミクスに基づいた適応型インターフェースおよびリtrievalアルゴリズムの開発を支援すること。
• グループ認識検索システムを通じて、ヒューマンコンピュータインタラクションと情報検索を橋渡しすること。

提案手法

• 共通の関心、役割、協働パターンなどの特性を抽出するため、グループ検索セッションを分析する。
• 個々のユーザープロフィールを集約して、グループレベルのパーソナライゼーションを可能にする集団プロフィールを構築する。
• グループ類似度メトリクスを用いて、協働しやすいコンパチブルな共同作業者を同定・接続する。
• グループ固有の行動および好みに適応するインターフェースおよびアルゴリズム的コンponentsを設計する。
• 統合されたグループプロフィールに基づいて結果を再順序付ける情報検索技術を適用する。
• ワークショップ環境におけるグループ検索行動の定性的分析を通じて、システム改善の有効性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのグループ特性が効果的な共同検索を予測するのに最も有用か？
• RQ2 集団ユーザープロフィールは、グループ環境下での検索結果の関連性をどのように向上させるか？
• RQ3 グループ類似度は、効果的な共同作業者を同定・接続するためにどのような方法で活用できるか？
• RQ4 グループの役割と相互作用パターンは、検索結果の質にどのように影響を与えるか？
• RQ5 グループ認識検索システムにおいて、どのインターフェースおよびアルゴリズム的適応が最も効果的か？

主な発見

• グループメンバーはしばしば重複する関心や検索行動を共有しており、これにより関連性の高い結果を得るための効果的なプロフィール集約が可能になる。
• グループメンバーのユーザープロフィールを統合することで、個々のプロフィールのみを用いる場合よりも、より正確でパーソナライズされた検索結果が得られる。
• グループ類似度メトリクスは、効果的に協働する可能性の高いユーザーリンクを成功裏に同定・接続できる。
• 協働検索システムは、グループダイナミクスと共有された目的を反映したインターフェース設計により顕著に恩恵を受ける。
• リtrievalアルゴリズムにグループ特性を統合することで、グループ環境下での検索効率とユーザーサティスファクションが向上する。
• ワークショップベースの評価により、グループ認識システムが従来のアプローチを上回ることが確認された。