论科技用户检索的基本特征论文

　　自从上世纪六十年代国际上开展对信息检索的研究以来，科技用户的信息检索行为一直备受关注，信息检索的相关研究从最初的信息系统角度研究信息检索，到关注用户需求，再到将管理学、心理学等理论运用到研究中，到目前提出信息活动还受到科技用户自身知识背景、出现的问题、要解决的任务等因素影响的相关理论，同时在情景中强调认知、情感、语言、组织、社会、文化等诸多因素的相互作用［2－8］。本文分析科技用户在检索过程中的一系列基本问题，通过研究提出科技用户如何更好的对检索资源进行学习以达到提高检索效率的方法。
　　信息检索模型特征分析
　　根据文献，我们提出关于科技用户信息检索模型(见图1)，此模型描述的是科技用户信息检索的全过程，主要分为以下四个阶段。
　　1产生需求阶段。信息需求是科技用户在科研课题的研究过程中产生的。信息检索是任何课题研究开展的第一步，因为科技用户首先应全方位了解本课题领域的研究现状及进展，从而准确定位研究的切入口;在课题研究中遇到技术难点时应及时请教其他技术人员对于这类问题的解决方法，从而积累和启发解决问题的思路。由此就产生了检索需求。
　　2确定检索策略阶段。主要可以分为三个步骤:首先是选择信息源，在信息化、数字化的今天，科技用户查找信息大多通过网络数据库来进行，一般利用搜索引擎获取网络上一些免费开放的信息资源或者更多利用本单位图书馆、高校图书馆及其他公共图书馆已经购买的数据库资源;其次是选择检索途径，由于很多数据库提供简单检索、高级检索、专业检索等多种检索途径，因此科技用户可以根据自身需求选择检索方式;最后是选择检索词和检索式，在充分理解课题主题的基础上，科技用户应找到与主题吻合的检索词，准确表达主题的内涵及外延，选取适合的逻辑组配，目前比较多会选择单个关键词或者是几个关键词之间的组配，不常使用高级检索和专业检索，而这恰恰是能否检索到满意结果的关键环节。
　　3浏览检索结果阶段。很多科技文献数据库根据用户输入目标文献的题名、摘要及正文等不同形式的内容向具有权限的科技用户提供相应的检索结果，而在检索结果输出后，科技用户一般会先浏览文章题名，再选择合适的文章浏览摘要，然后进一步浏览全文，最后选择将合适的全文进行下载保存。
　　4结果评价阶段。检索过程能否继续进行的主要因素是结果评价，当科技用户对之前检索的文章题名、摘要或正文不满意时，就会重新选择或返回到前面阶段，循环反复，当所有检索结果都不满意时，科技用户会重新界定需要，从而返回到产生需求的第一阶段。很多科技用户在得到比较满意的检索结果后，也还有可能返回之前的操作，因为他希望得到更确切更全面的结果。因此他可能会换一个数据库、换一个检索词或检索式重新进行检索。同时，随着课题研究的深入，科技用户还会源源不断的＂发现新的问题，也会对课题进行新的认知和发现，或者按照课题研究的逻辑发展会产生新的思路，当他发现已经获取的信息不足以解决这些问题时，会重新发生新一轮信息检索过程。根据以上所述，在进行课题研究和信息检索的过程中，科技用户会面临一系列待解决的问题，而这些问题的解决伴随着一系列不确定性和需要不断调整的决策过程。很多因素制约最终的检索结果是否成功，其中包括数据库使用权限、网络环境以及用户个人能力等。其中个人因素显得尤为重要。例如，在同样的数据库系统中，拥有专业、熟练检索技能的＂专家＂就能胸有成竹、游刃有余，全面准确得到所需的信息资源;而那些刚刚接触到网络数据库的＂新手＂，在面对浩如烟海的信息资源时却可能感到无从下手，处处碰壁，屡遭失败，这就需要＂新手＂不断学习检索知识和技能，使自己尽快成为＂专家＂。
　　信息检索过程中的决策
　　检索资源决策是科技用户信息检索基本模型中的关键环节，也是科技用户在海量信息中获取满意结果的重要过程。解决检索问题的关键在于如何选择与需求相吻合的检索资源，具体包括:数据库选择、检索策略选择、检索式和检索词输入方式选择。具体分析如下:
　　1数据库选择。目前，国内大学、科研机构等图书馆引进和自建的数据库多达数百种，按文献类型可分为期刊数据库库(如Elsevier、Springer、CNKI、维普、万方)、会议文献数据库(如IEL、SPIE等)、学位论文数据库(如PQDD、万方学位论文、知网学位论文)、电子图书数据库(如方正、超星等)。每种类型的数据库所提供的服务方式和资源内容都不同，因此科技用户要结合自身需求，善于收集检索资源信息，而这些资源信息一方面来自于环境交互过程中获得的信息，另一方面来自于用户自身的知识积累。所以，科技用户对数据库的选择属于一种战略决策。
　　2检索策略选择。科技用户根据自身习惯及数据库提供的检索方式可以选择快速检索、高级检索和专业检索，也可以选择在结果中检索、调整检索和重新检索。首先，科技用户根据数据库特点，对检索策略进行评估，选择适合检索任务的方法，例如简单检索词检索适合粗放型的检索任务，而检索词多框检索比较适合需要多个检索词共同描述的复杂任务。在选择检索策略时，科技用户自身对检索策略的偏好及整体认知水平会影响到最终的选择结果，对检索策略的最终选择也可以认为是战略决策。
　　3检索词及检索式的选择。科技用户依据自身的偏好与认知，根据不同数据库的使用方法及资源，选择恰当的检索词完成整个检索过程，这是是否能够正确使用检索资源的重要决策环节，科技用户对检索词的选择属于战术决策。
　　信息检索过程中的学习
　　本文主要探讨的学习问题是指科技用户在不断摸索和实践中，学习和掌握的检索知识与方法，并由此不断调整、完善检索策略的行为过程。依据科技用户在信息检索模型中描述的文献检索过程，将文献检索抽象为以下三阶段:需求理解(检索词描述)—检索决策(数据库选择/检索策略选择/检索词及检索式选择)—结果评价。因此，在文献检索的过程中学习问题主要包括以下几个方面:
　　1学习准确理解需求。科技用户自身的知识背景很大程度影响其对检索需求的理解，从而决定对需求的认知及检索式的确定。需求是科技用户产生学习的最大驱动力，当原先的经验、知识水平不能顺利解决问题时，就会产生学习的需求。此时，学习的内容包含对需求内容的界定、检索词的选择及检索式的确定等。然而，科技用户在实际检索中，输入的检索词大多是对检索目标的模糊认识，是根据自身知识背景做出的推测，因此，很难获取全面而准确的信息。而这种＂模糊认识＂有两方面构成:①显性，科技用户所输入的检索词包含明确的知识概念，与检索目标间存在语义关联关系;②隐性，科技用户输入检索词的知识定位并不一定准确，这种认识是不全面的、模糊的，尤其是部分需求可能因为无法准确表达而被隐藏或忽略。因此，这就需要我们做多方面的努力，从数据库的结构设计上来说，要注重深入挖掘科技用户的真实需求，引导用户把隐性需求显性化;从用科技户的角度来说，要认真分析和界定信息需求，明确检索目的和检索课题内容，以及所涉及的主要学科范围和相关概念，尽可能掌握课题研究背景、学科领域、发展过程和现状，在与检索环境的反复交互中提高并准确把握对需求的理解，提出适合的检索方案。
　　2学习制定检索策略。不同的数据库系统为科技用户提供不同的检索策略，不同的检索策略在检索功能、效率及难易程度等方面各有差异，科技用户应根据自身需求，结合任务类型及对检索策略的掌握程度等条件进行选择。在选择好检索数据库后，下一步需要选择正确的检索策略来提高信息检索的查准率、查全率。而有很多因素决定查准率、查全率，如选择的检索词是否正确;检索词之间的配组关系是否恰当;主题的分析是否全面、到位;检索表达式是否编制得当等都是影响查准率、查全率的重要因素。提高信息检索的查准率、查全率的方法很多，例如:增加同义词、近义词及相关词;降低检索词的专指度(指除了选择合适的关键词外，还可以选择比关键词内容范围更广的尚未词);对于已确定的检索词表达的主题概念间存在逻辑关系，可以通过使用布尔逻辑算符和位置算符对检索词进行组配，编制成检索表达式等等。
　　3学习评价检索结果。科技用户的主观满意度对检索结果的评价产生很大影响，因此，科技用户对检索策略的调整主要是基于对检索结果做出的主观评价。但是，在实际的检索过程中，往往会发生检索结果与用户满意度不相符的情况，例如:检索结果并不理想，但是用户很满意;检索结果很不错，但是用户不满意。因此，在科技用户与检索平台的交互过程中，要减少主观性在评价过程中的影响，要不断学习提高对结果评价标准的把握［10］。