引用本文
吴丹, 向雪. 社群环境下的协同信息检索行为实验研究. 现代图书情报技术, 2014,30(12): 1-9
Wu Dan, Xiang Xue. An Experimental Study on Collaborative Information Seeking Behavior in Community Environment. New Technology of Library and Information Service, 2014,30(12): 1-9  
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社群环境下的协同信息检索行为实验研究
吴丹, 向雪
武汉大学信息管理学院 武汉 430072
通讯作者: 吴丹 E-mail: woodan@whu.edu.cn

作者贡献声明：

吴丹: 提出研究思路, 设计研究方案, 制定论文框架, 设计实验,最终版本修订;

向雪: 数据采集, 数据分析, 实施实验, 论文起草。

摘要

【目的】探究社群类型和任务难度对协同信息检索行为的影响。【方法】基于模拟实验, 采用问卷调查法、Web日志收集法和访谈法采集数据, 使用统计分析法和内容分析法分析数据。【结果】社群类型方面, 社群比非社群在协同信息检索中有更多的推荐行为; 在检索式构造上不依赖于检索系统; 协作方式更为多样化; 对任务相关知识的认知方面具有明显优势。但是, 专业社群与兴趣社群之间几乎在任何方面都没有显著差异。任务难度差异仅体现在直接输入检索式的方式上, 对是否能完成任务的信心具有较大影响。【局限】实验研究的是现实社群, 还应加强对虚拟社群以及其他类型社群的研究。【结论】社群类型和任务难度对协同信息检索行为在不同方面产生了不同程度的影响, 社群因素的影响比任务因素的影响大。社群与非社群的协同信息检索行为差异较大, 但专业社群与兴趣社群则差异不显著。

关键词: 协同信息检索; 信息检索行为; 社群
中图分类号:G354
An Experimental Study on Collaborative Information Seeking Behavior in Community Environment
Wu Dan, Xiang Xue
School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China
Abstract

[Objective] This paper aims to explore how the community type and task difficulty influence the collaborative information seeking behavior.[Methods] Data collection methods include questionnaires, Web log analysis and semi-structured interview. Data analysis methods include statistical analysis and content analysis.[Results] In terms of the community type, compared with non-community, the community has more behaviors of Recommend, it does not depend on the retrieval system when inputting queries, its collaborative approaches are more diverse, it has advantages on the awareness of task knowledge. However, the profession community has no obvious differences with the interest community on any aspect. In terms of the task difficulty, it only influences the methods of issuing queries and confidence of completing the tasks.[Limitations] This paper researches on the real community. It should investigate virtual community and more types of communities in the future.[Conclusions] The community type and task difficulty have different degrees of influence on the different aspects of collaborative information seeking behavior. The factor of community has more influences than the factor of task. And the differences between the community and non-community are obvious, however, the differences between the profession community and the interest community are not significant.

Keyword: Collaborative information search; Information seeking behavior; Community
1 引言

人们在很多检索任务中, 如旅行计划、组织社会活动或者完成家庭作业等, 都有着协同检索的需求[1]。协同信息检索行为可以发生在一个特定的工作背景下, 也可以发生在一个更开放的社群环境下[2]。Huang等[3]认为个体因处在一个较小的地理范围内或由于频繁的交互而形成社群。协同信息检索的社群环境指的是有着共同的工作任务或兴趣爱好, 存在着集体实践活动, 以及成员间具有规律性和持续性的交互活动。伴随着社群用户的协同信息检索行为逐渐成为一种普遍现象, 信息检索的研究对象应该由个人层面扩展到社群层面。

2 研究综述

Surowiecki[4]提出“社群智慧” 或“大众智慧” (The Wisdom of Crowds)理论, 论证了“大规模、多样性社群要优于单个或少数专家” 。

关于协同信息检索行为, 研究者们主要针对发生在真实工作场景中不同领域的社群进行研究, 侧重于从实证角度总结某特定领域的协同信息检索行为的基本规律和特点。协同信息检索行为的实践研究涉及的社群领域主要包括学术[5, 6, 7, 8]、工商[9, 10, 11, 12, 13, 14]、医学[15, 16, 17]、军事[18, 19]等, 因为这些社群领域的任务相对复杂, 有协同信息检索的需求。

由于基于真实工作场景的协同信息检索行为研究是不受控的, 实验难度较大, 所以产生了大量基于模拟实验环境的协同信息检索行为研究, 这些研究大多是基于某个系统进行的, 以各种方法收集实验对象在实验过程中产生的结构化数据、半结构化数据, 通过定性分析和定量分析, 总结用户的协同信息行为特点。研究主题包括认知[20, 21]、社交[22, 23]、任务类型[24]、工作情景[25, 26]、性别[27]等影响因素。

国内关于协同信息检索行为的实验研究还比较少, 吴丹等[28]和邱瑾等[29, 30]通过模拟实验的方式研究协同能力和任务类型的差异对协同信息检索行为、认知以及情感变化的影响。

协同信息检索行为的研究中, 社群类型大体上有现实社群、虚拟社群和模拟社群三种[31]。现实社群指现实社会中的小组、团体或集体, 特点是以工作任务为导向, 与特定任务相联系, 且有明确的目标; 虚拟社群指网络上建立的组织, 特点是通过网络进行交互活动; 模拟社群指模拟现实社群或虚拟社群, 特点是其为非真实的社群。

本文基于模拟实验环境开展研究, 以现实社群为研究对象, 试图探究社群类型和任务难度对协同信息检索行为的影响。

3 研究设计
3.1 实验对象

本研究将现实社群分为专业社群和兴趣社群两大类。专业社群指以学习为目的, 在一段时期内共同学习某个专业知识的群体, 特点是社群成员具有专业知识, 且交互机会较多。兴趣社群指具有某些共同爱好的人相聚而成的组织, 特点是这些社群成员不具有专业知识, 但都对某方面感兴趣, 通过定期举办的活动进行交互。

本研究以电影为主题, 分别寻找电影专业的学生(专业社群)、热爱电影并参与同一电影社团的非专业人员(兴趣社群), 以及对电影不了解并且不属于任何电影社团的人员(非社群)作为三类社群成员的代表。最终, 招募了武汉大学艺术系电影学专业的6名同学作为专业社群成员; 武汉大学踪点戏剧社的6名同学作为兴趣社群成员; 武汉大学图书馆学、社会保障学、化学等不同专业的6名同学作为非社群。每个社群的实验者都采取两人一组进行实验, 共将18人分成9组, 每个社群有3组。

3.2 实验平台

协同信息检索实验在Coagmento系统[32]上进行。Coagmento系统提供了良好的认知和交流机制, 包含一个顶端工具栏和一个侧边栏, 它们提供了丰富的协同功能, 以便用户进行协同检索。工具栏上有标签、推荐、注释、剪切、编辑等按钮, 这些按钮可以帮助用户收集信息、标注信息、向队友推荐信息、给收集的信息评级、突出显示信息和收集有用的网页和信息片段, 实现共同编辑信息。侧边栏有4个选项卡, 包括聊天窗口, 与队友交流; 检索历史窗口, 显示使用者和队友的检索历史, 如剪切的信息片段、所设的标签、所执行过的检索、上传或加载的文件; 记事本窗口栏, 记录或分享使用者的笔记; 提醒窗口, 提供队友的每一步检索行为信息。另外, 系统还包含简单的系统日志功能, 可以查看每个小组成员的检索历史。

3.3 检索任务

Broder[33]提出的三种常见协同信息检索任务包括: 信息类任务、事务类任务和导航类任务。Morris等[34]认为制定旅行计划和学术文献搜寻是最常见的两种协同信息检索任务。由于本实验以电影为主题, 并且有一定的专业性, 笔者参考北京电影学院考研科目“电影历史与理论” 中名词解释题、简答题和分析题的题目难度类型, 对应设置了列举题、信息题和分析题三种题目类型, 题目难度逐步增加。实验对象在Coagmento系统上可以访问任何网络资源查找任务相关的信息, 以小组为单位共同编辑任务答案。具体任务如下:

任务1 列举题(初等难度)
任务2 信息题(中等难度)
任务3 分析题(高等难度)
3.4 实验流程

将每组实验参与者分别设置在两个单独的房间内进行检索实验, 他们只能通过Coagmento提供的协同检索功能, 以及即时聊天工具QQ(文字、图片、聊天功能)合作完成任务。实验全程在实验指导人员的控制下完成, 包括系统介绍(3分钟)、试运行(20分钟)、前测问卷(3分钟)、检索每个任务及填写问卷(每个任务48 分钟)、后测问卷(2分钟)和访谈(8分钟), 共计180分钟。

3.5 研究方法

在数据采集方面, 本研究基于模拟实验, 主要采用问卷调查法、Web日志收集法和访谈法。通过前测、中测、后测问卷分别调查实验者的背景、对检索过程的认知、对系统的评价。Coagmento系统提供了简单的系统日志功能, 可以查看每个小组成员的检索历史的数据信息。同时, 检索实验过程中同步运行电脑屏幕活动录制软件, 将实验者的所有操作直观地记录为视频数据。所有任务完成后对实验者进行单独访谈, 发现定量数据不能反映出的用户行为的定性数据。

在数据分析方面, 利用描述性统计分析、比较分析等统计分析方法, 对问卷调查得到的数据进行分析; 利用方差分析等统计分析方法, 对Web日志数据进行分析; 最后将用户的访谈音频转录为文字, 通过ATLAS.ti内容分析软件对访谈数据进行编码分析。ATLAS.ti是一款数据定性分析软件, 通过对文本等各类型非结构化数据进行提取、编码、分类, 并对数据段进行关联, 进而实现数据的结构化分析。

4 实验结果分析

笔者将社群类型和任务难度两种因素纳入考察范围, 综合分析这两种因素对协同信息检索行为的影响, 采用双因素方差分析法对各项统计数据进行分析。

4.1 用户检索行为分析

(1) 协同检索行为

笔者从系统日志中收集所有实验对象在三个检索任务中产生的标签、剪切片段、注释、推荐次数4项数据。由于Coagmento系统的聊天功能在国内使用不畅, 因此使用QQ作为即时交流工具, 将实验对象通过QQ发送的图片次数也作为衡量标准之一。表1反映了社群因素和任务难度对这5项数据的影响程度。社群类型只在推荐上存在显著性差异(p=0.017< 0.05)。推荐功能表示直接给对方提出建议, 告诉对方该如何做, 最能体现用户之间的合作和交流。这说明社群类型因素对协同信息检索行为中的推荐行为存在较大影响。而任务难度因素以及社群类型和任务难度的交互效应在协同信息检索行为的5项指标中都没有产生显著性差异。这说明, 任务难度的变化对反映协同检索行为特点的5项指标并没有产生影响。

表1 社群类型和任务难度对协同信息检索行为的影响

进一步从社群类型维度对推荐行为进行单因素方差两两分析, 如表2所示。发现专业社群和非社群在推荐上存在显著性差异(p=0.001< 0.05)。专业社群的小组成员本身对检索任务有一定的了解, 拥有自己的观点, 很容易对队友检索到的内容进行评价、发表观点或提出建议, 并且由于专业社群成员之间本身就熟识, 更容易发表自己的观点。而非社群成员对检索任务没有任何了解, 对队友检索到的内容没有表达自己观点的知识储备, 且非社群成员都是初相识, 对发表意见还有些顾忌。专业社群和兴趣社群并不存在显著性差异, 可能是因为兴趣社群的成员与专业社群成员一样, 都相互熟识, 比较容易发表自己的观点。

表2 社群差异对推荐行为影响的两两对比

(2) 检索式来源

笔者将检索式来源分为直接输入、复制粘贴和系统提示三种类型, 检索式来源差异能反映实验对象对检索内容的熟悉程度。较多采取直接输入说明检索人员对构造检索式很自信, 明确知道自己需要检索的内容。较多采取复制粘贴说明检索人员对构造检索式较自信, 但更依赖于检索任务介绍。较多采取系统提示说明检索人员对构造检索式不自信, 对检索内容不熟悉。

①从直接输入检索式的数量上看, 专业社群直接输入的检索式数量最多, 为147个; 兴趣社群直接输入检索式有94个; 非社群直接输入检索式有121个。说明专业知识对检索式构造产生积极影响。

②从复制粘贴的检索式数量上看, 专业社群复制粘贴的检索式数量最多, 为21个; 兴趣社群复制粘贴检索式为9个; 非社群没有复制粘贴检索式。

③从根据系统提示输入检索式的数量上看, 非社群根据系统提示输入检索式的数量最多, 为18个; 专业社群最少, 为14个; 兴趣社群为15个。说明非社群最依赖系统提示, 验证了社群差异对检索式构造的影响。

通过双因素方差分析得出表3, 发现社群类型差异在检索式来源方面没有产生显著性差异, 而任务难度对直接输入检索式的方式产生了显著性差异(p=0.000< 0.05)。说明检索来源差异与检索对象对检索内容的熟悉程度无关, 而更多地与检索任务的难度有关。

表3 社群类型和任务难度对检索式来源的影响

笔者进一步从任务难度的维度对直接输入检索式的方式进行单因素方差分析得出表4, 发现任务1中直接输入的检索式与任务2和任务3中直接输入的检索式数量都分别存在显著性差异(p=0.000< 0.05)。这是由于任务1为列举题, 要求列举两种类型各10部电影及其导演编剧, 本质上需要进行更多检索, 因此产生了更多的检索式。

表4 任务难度对直接输入检索式方式的影响

(3) 检索效果

用户的检索效果能最直观地反映社群差异对协同检索行为的影响, 最直观地揭示检索结果的好坏。根据系统协同编辑功能导出的编辑结果, 笔者对每个小组的检索结果进行评分。参照英国Omni的Stoker等[35]提出的8项信息评价指标、Fritch等[36]提出的网络资源评价指标以及Harris[37]提出的“CARS” 检索体系, 结合本次实验的特点, 分别从信息来源的多样性和可靠性、信息检索的准确性和完整性, 以及信息编辑的逻辑性和条理性方面, 对检索效果进行评价。由于本研究主要考察的是信息检索行为, 因此信息检索准确性和完整性的权重均为30%, 信息来源和信息编辑的4项指标权重均为10%, 满分为10分。

如表5所示, 用双因素方差对检索效果进行分析可以看出, 社群类型和任务难度对三个任务的得分情况均不存在显著性差异, 说明社群类型差异和任务难度差异对协同检索效果没有影响。这可能是由于受到评分主观性的影响所导致的。

表5 社群类型和任务难度对检索效果的影响
4.2 协作方式分析

协作方式的不同能够体现社群差异对协同信息检索行为的影响, 不同社群内部不同的组成模式和行为模式主要体现在协作方式方面。笔者根据访谈内容和QQ聊天记录统计了每个小组的协作方式, 由于每个小组主要是根据任务差异调整协作方式的, 因此按任务分别讨论社群因素对协作方式差异性的影响。

(1) 任务1是信息类问题, 明确提出两种电影类型, 协作方式差别最小。除了专业社群中有一组是两人合作搜索一个类型后再一起搜索另一个类型, 其他社群类型的小组都是一人选择一个类型, 分头查找。这类任务不需要专业知识, 只需要在规定时间内搜索足够多的信息就能顺利完成, 难度最小, 但是比较繁琐。

(2) 任务2也明确提出了两个小问题, 但是两个小问题的搜索难度并不一致, 并且在搜索过程中存在交叉, 除了兴趣社群中的一组和非社群中的一组采取各自搜索最后整合的方法外, 其他小组成员在任务开始前都明确分工, 每人负责一部分。从任务2的协作方式差异可以看出专业社群分工最明确。

(3) 任务3是分析类问题, 任务难度大、专业性强, 并且有三个小问题, 小问题存在交叉, 难度也不一致, 因而出现了较多种的协作方式。专业社群中有两个小组都是先每人分别负责问题的一部分, 再根据找到的内容互相补充; 另一组采用合作完成每个小问题的方式。兴趣社群除了采用这两种方式, 还有一组并没有明确分工。非社群小组较多地采用各自搜索然后汇总的方式。

单看任务2和任务3, 专业社群和兴趣社群明显比非社群有更多的协作行为, 小组成员间的交互较多, 而非社群采用各自搜索的次数较多, 通过访谈和聊天记录得知, 这是因为非社群成员对任务了解不够, 往往需要先通过检索了解任务题目才能进一步解答问题, 进而整合材料, 而这一现象对检索效果也产生了一定的影响。专业社群与兴趣社群相比, 兴趣社群出现了各自搜索最后整合的方式, 专业社群并没有出现。并且兴趣社群还存在没有分工的情况。

4.3 用户认知分析

每个任务完成后, 实验对象会被要求填写一份关于认知的调查问卷, 分别从任务、协同和社群三个方面调查实验对象对任务的认知程度。调查问卷采用李克特5级量表, 1到5表示同意的程度由低到高, 1分表示完全不同意, 5分表示非常同意。

(1) 任务认知

调查问卷设计如下:

如表6所示, 社群类型在任务认知第2题上存在显著性差异(p=0.000< 0.05)。这一题最能反映专业知识对任务认知的影响。专业知识的差异性是本次实验三类社群最主要的差别, 这说明社群因素对任务认知产生了较大影响。访谈内容进一步验证了以上的分析, 非社群成员普遍表示对问题不理解, 因而也更加不自信, 感觉题目难度大。任务难度因素对任务认知不存在显著性差异, 说明检索人员对任务的认知更多地与社群类型有关, 而与任务难度的关系不大。社群类型和任务难度的交互效应在任务认知第4题产生了显著性差异(p=0.035< 0.05)。这说明社群类型差异和任务难度差异的综合作用影响了检索人员对检索结果的满意程度。

表6 社群类型和任务难度对任务认知的影响

进一步从社群类型维度对任务认知第2题进行单因素方差两两分析得出表7, 专业社群和非社群的显著性差异(p=0.000< 0.05)比兴趣社群和非社群的差异性(p=0.002< 0.05)更大, 而专业社群和兴趣社群则没有显著性差异(p=0.143> 0.05)。

表7 社群类型对相关知识了解程度的影响

(2) 协同认知

调查问卷设计如下:

协同认知调查问卷

社群类型、任务难度以及社群类型和任务难度的交互效应三者在协同认知方面均没有显著性差异, 如表8所示。这说明不同类型的社群成员对协同检索的认知差异不大, 任务难度也并没有影响检索人员对协同检索的认知。

表8 社群类型和任务难度对协同认知的影响

不同社群类型成员在协同认知相关题目的均值都较高, 平均4分以上。只有非社群在协同认知第4题的均值得分(3.94)较低。出现这种情况可能是因为只有非社群成员在进行实验之前互相不认识, 这说明熟悉程度对协同认知存在一定影响。访谈中, 专业社群和兴趣社群普遍表示合作顺利, 特别是兴趣社群, 更多地提到合作默契度高。

(3) 社群认知

调查问卷设计如下, 这一部分的问题是专业社群和兴趣社群必答的题目。

社群认知调查问卷

社群类型、任务难度以及社群类型和任务难度的交互效应对社群认知均未产生显著性差异, 如表9所示。这说明两种不同类型的社群在进行协同网络检索的过程中并不受任务难度的影响。但是专业社群在第4题上的均值(2.83)小于3。专业社群是现实中的电影专业班级, 社群分享知识的形式多为课堂学习和课后讨论, 以此获取的知识难以通过网络直接访问。

表9 社群类型和任务难度对社群认知的影响

总体来说, 不管哪种社群类型, 社群成员对自身所在社群的认知态度都比较积极, 均认为通过社群获取的知识, 通过社群与队友培养的默契, 以及通过社群活动学习到的团队工作方式对完成此次检索任务有很大帮助。这一点在访谈中也有所体现, 社群成员均认可社群经历对这次检索实验的帮助。专业社群成员认为从社群(班级)中获取的专业知识对此次检索实验的帮助最大, 使得检索过程中目标明确。但是由于在社群中与其他成员的互动形式是课堂讨论, 并且大多数成员更偏向自主学习, 而不是协作讨论, 因此专业社群并不完全认可通过社群与队友培养的默契和团队工作经历对此次检索任务的帮助。兴趣社群成员认为从社群(社团)活动中与其他成员的互动对此次检索实验的帮助最大, 从社群中获得的关于电影的专业知识不多。这主要是因为兴趣社团并不特别关注专业知识的理论学习, 而是更注重集体活动。

5 结语

总体来说, 社群类型和任务难度对协同信息检索行为在不同方面产生了不同程度的影响, 社群因素的影响比任务因素的影响多。

社群类型方面, 社群与非社群相比在协同信息检索中有更多的推荐行为; 在检索式构造上不依赖于检索系统; 协作方式更为多样化; 对与任务相关知识的认知方面具有明显优势。但是, 专业社群与兴趣社群之间几乎在任何方面都没有显著差异。任务难度差异仅体现在直接输入检索式的方式上, 对是否能完成任务的信心具有较大影响。

本文研究的是现实社群环境, 还应加强对虚拟社群以及其他类型社群的研究。

参考文献
[1] Morris M R. Collaborating Alone and Together: Investigating Persistent and Multi-User Web Search Activities [C]. In: Proceedings of the 30th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2007). Amsterdam, Netherland : ACM, 2007: 23-27. [本文引用:1]
[2] Hansen P, Järvelin K. Collaborative Information Retrieval in an Information-intensive Domain[J]. Information Processing and Management, 2005, 41(1): 1101-1119. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[3] Huang C H, Tsai P Y. Applying Evolution Computation Model to the Development and Transition of Virtual Community Under Web 2. 0[A]. // Mehnen J, Köppen M, Saad A, et al. Application of Soft Computing [M]. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2009: 171-180. [本文引用:1]
[4] Surowiecki J. The Wisdom of Crowds: Why the Many are Smarter than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations [M]. Knopf Doubleday Publishing Group, 2004. [本文引用:1]
[5] Farooq U, Ganoe C H, Carroll J M, et al. Design and Evaluation of Awareness Mechanisms in CiteSeer[J]. Information Processing and Management, 2008, 44(2): 596-612. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[6] Sonnenwald D H, Maglaughlin K L, Whitton M C. Designing to Support Situation Awareness Across Distances: An Example from a Scientific Collaboratory[J]. Information Processing and Management, 2004, 40(6): 989-1011. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[7] Spence P R, Reddy M C, Hall R. A Survey of Collaborative Information Seeking Practices of Academic Researchers [C]. In: Proceedings of the 2005 International ACM SIGGROUP Conference on Supporting Group Work. ACM, 2005: 85-88. [本文引用:1]
[8] O’Farrell M, Bates J. Student Information Behaviors During Group Projects: A Study of LIS Students in University College Dublin, Ireland [J]. Aslib Proceedings, 2009, 61(3): 302-315. [本文引用:1] [JCR: 0.432]
[9] Su C, Contractor N. A Multidimensional Network Approach to Studying Team Members’ Information Seeking from Human and Digital Knowledge Sources in Consulting Firms[J]. Journal of American Society for Information Science and Technology, 2011, 62(7): 1257-1275. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[10] Attfield S, Bland ford A, Makri S. Social and Interactional Practices for Disseminating Current Awareness Information in An Organisational Setting[J]. Information Processing and Management, 2010, 46(6): 632-645. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[11] Poltrock S, Grudin J, Dumais S, et al. Information Seeking and Sharing in Design Teams [C]. In: Proceedings of the 2003 International ACM SIGGROUP Conference on Supporting Group Work. ACM, 2003: 239-247. [本文引用:1]
[12] Blake C, Pratt W. Collaborative Information Synthesis I: A Model of Information Behaviors of Scientists in Medicine and Public Health[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57(13): 1740-1749. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[13] Hansen P, Järvelin K. Collaborative Information Searching in an Information Intensive Work Domain: Preliminary Results[J]. Journal of Digital Information Management, 2004, 2(1): 26-29. [本文引用:1]
[14] Fidel R, Pejterden A M, Cleal B, et al. A Multidimensional Approach to the Study of Human-Information Interaction: A Case Study of Collaborative Information Retrieval[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2004, 55(11): 939-953. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[15] Reddy M C, Dourish P. A Finger on the Pulse: Temporal Rhythms and Information Seeking in Medical Work[C]. In: Proceedings of the 2002 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work. ACM, 2002: 344-353. [本文引用:1]
[16] Reddy M C, Jansen B J. A Model for Understand ing Collaborative Information Behavior in Context: A Study of Two Healthcare Teams[J]. Information Processing and Management, 2008, 44(1): 256-273. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[17] Hertzum M. Breakdowns in Collaborative Information Seeking: A Study of the Medication Process[J]. Information Processing and Management, 2010, 46(6): 646-655. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[18] Sonnenwald D H, Pierce L G. Information Behavior in Dynamic Group Work Contexts: Interwoven Situational Awareness, Dense Social Networks and Contested Collaboration in Command and Control[J]. Information Processing and Management, 2000, 36(3): 461-479. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[19] Prekop P. A Qualitative Study of Collaborative Information Seeking[J]. Journal of Documentation, 2002, 58(5): 533-547. [本文引用:1]
[20] Palmguist R A, Kim K S. Cognitive Style and On-Line Databases Search Experience as Predictors of Web Search Performance[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2000, 5l(6): 558-566. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[21] Shah C. Effects of Awareness on Coordination in Collaborative Information Seeking[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2013, 64(6): 1122-1143. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[22] Evans B M, Kairam S, Pirolli P. Do Your Friends Make You Smarter?: An Analysis of Social Strategies in Online Information Seeking[J]. Information Processing and Management, 2010, 46(6): 679-692. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[23] Dinet J, Vivian R. The Impact of Friendship on Synchronous Collaborative Retrieval Tasks in the Primary School[J]. British Journal of Educational Technology, 2012, 43(3): 439-447. [本文引用:1]
[24] Yue Z, Han S, He D. An Investigation of Search Processes in Collaborative Exploratory Web Search[J]. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 2012, 49(1): 1-4. [本文引用:1]
[25] González-Ibáñez R, Haseki M, Shah C. Let’s Search Together, But not Too Close! An Analysis of Communication and Performance in Collaborative Information Seeking[J]. Information Processing and Management, 2013, 49(5): 1165-1179. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[26] Shah C, González-Ibáñez R. Spatial Context in Collaborative Information Seeking[J]. Journal of Information Science, 2012. DOI: DOI:10.1177/0165551512438356. [本文引用:1] [JCR: 1.238]
[27] Large A, Beheshti J, Rahman T. Gender Differences in Collaborative Web Searching Behavior: An Elementary School Study[J]. Information Processing and Management, 2002, 38(3): 427-443. [本文引用:1] [JCR: 0.817]
[28] 吴丹, 邱瑾. 协同信息检索行为中的认知研究[J]. 情报学报, 2013, 32(2): 125-137.
(Wu Dan, Qiu Jin. A Study of Awareness in Collaborative Information Seeking Behaviors[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2013, 32(2): 125-137. ) [本文引用:1] [CJCR: 1.1348]
[29] 邱瑾, 吴丹. 用户协同信息检索行为与系统评价研究——以任务类型和协同能力为视角[J]. 现代图书情报技术, 2012(9): 62-68.
(Qiu Jin, Wu Dan. A Study on Users’ Collaborative Information Seeking Behavior and System Evaluation —— A Perspective of Tasks and Collaborative Abilities[J]. New Technology of Library and Information Service, 2012(9): 62-68. ) [本文引用:1] [CJCR: 1.073]
[30] 邱瑾, 吴丹. 协同信息检索行为中的情感研究[J]. 图书与情报, 2013(2): 105-110.
(Qiu Jin, Wu Dan. A Study of Sentiments in Collaborative Information Search Behaviors[J]. Library and Information, 2013(2): 105-110. ) [本文引用:1] [CJCR: 1.3855]
[31] 张薇薇. 社群环境下用户协同信息行为研究述评[J]. 中国图书馆学报, 2010, 36(4): 90-100.
(Zhang Weiwei. Commentary on Collaborative Information Behavioral Research in the Context of Communities[J]. Journal of Library Science in China, 2010, 36(4): 90-100. ) [本文引用:1] [CJCR: 2.697]
[32] González-Ibáñez R, Shah C. Coagmento: A System for Supporting Collaborative Information Seeking[J]. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 2011, 48(1): 1-4. [本文引用:1]
[33] Broder A. A Taxonomy of Web Search[J]. ACM SIGIR Forum, 2002, 36(2): 3-10. [本文引用:1]
[34] Morris M R, Teevan J. Collaborative Web Search: Who, What, Where, When, and Why [M]. Morgan & Claypool Publishers, 2010. [本文引用:1]
[35] Stoker D, Cooke A. Evaluation of Networked Information Sources [EB/OL]. [2014-04-01]. http://users.aber.ac.uk/das/texts/eval.htm. [本文引用:1]
[36] Fritch J W, Cromwell R L. Evaluating Internet Resources: Identity, Affiliation, and Cognitive Authority in a Networked World[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2001, 52(6): 499-507. [本文引用:1] [JCR: 2.005]
[37] Harris R. Evaluating Internet Research Sources [EB/OL]. [2014-04-01]. http://www.morgan.k12.ga.us/cms/lib06/GA01903597/Centricity/Domain/157/Evaluating%20Internet%20Research%20Sources.pdf. [本文引用:1]