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Recolha colaborativa de informação

Pedro Machado Santa

Sistemas Inteligentes de Gestão do ConhecimentoDepartamento de Engenharia Informática da

Universidade de Coimbra

17 de Maio 2011

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Sumário

Desafios à recolha de informação

Human-Computer Information Retrieval

Collaborative Information Retrieval

Conclusões e Considerações finais

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Tendências do conteúdo

Propriedades do conteúdo (e pesquisas?)› Para além do texto

› Imagens, musica, código, streams, estatísticas, etc

› Multimedia, multilingual› Dinâmico

› Temporal (ex., blogs, wikis, sensor streams)› Condicional (ex, comuted links, recomendações)

Relações entre o conteúdo› Hiperligações, novos metadados, agregações› Livrarias Digitais, colecções pessoais (conteúdo curado?)

Conteúdo adquire história → Recolha de contexto

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Espaço de Document

osAmostra

Termos

Vectores

Surrogates

Etc.

Pesquisa A

Pesquisa B

Surrogates

Etc.

AmostraEspaço de Pesquisas

Algoritmo de

Matching

G. Marchionini (2006)

“A powerful paradigm that has driven IR R&D for half a century .Evaluation metric is effectiveness of the match. (e.g., recall and precision).”

5http://www.flickr.com/photos/verbeeldingskr8/3638834128

6

“‘Automatic’ classification works best when its application is supported by humans with

knowledge of the domain and the techniques at hand.”

G. Marchionini (2006)

7

Information

Retrieval

Human Knowledg

e and Intelligen

ce

?

8

HUMAN-COMPUTER INFORMATION RETRIEVAL

9

HCIR

Information Retrieval

Human-Computer Interaction

10

Human–computer information retrieval (HCIR) is the study of information retrieval techniques that bring human intelligence into the searching process.

J. M. Fernandez-Luna et al. (2009)

11

IR from the perspective of an active human with information needs, information skills, powerful IR resources (that include other humans) situated in global and local connected communities — all of which evolve over time

G. Marchionini (2006)

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Content-Centered Retrieval as

Matching Document

Representations to Query

Representations

User-Centered Retrieval as Enabler of the Information

Seeker understanding and

knowledge

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Papel dos utilizadores em HCIR

A Web e os comandos de TV/EPGs legitimizaram o browsing como human-controlled information seeking (Marchionini,2006)

Utilizadores mais como seekers de compreesão, do que pessoas com necessidades de informação

Para fazer uso do intelecto e esforço humano, os utilizadores têm que assumir responsabilidades — além da pesquisa única de duas palavras

Os avanços tecnológicos e o aumento da literacia tecnológica permitem-nos aproveitar a inteligência do information seeker› Ao invés da dependência apenas de algoritmos de matching, o foco

vira-se para o flow das representações e acções enquanto as pessoas vão usando e reflectindo sobre estas novas ferramentas e recursos de informação

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COLLABORATIVE INFORMATION RETRIEVAL

15

CIR

HCIR

Computer Supported

Cooperative Work

Human-Computer Interaction

Information Retrieval

16

Collaboration

Information Seeking

and Retrieval

Colaborative

Information

Retrieval

17

“a field concerned with the real-time, explicit collaboration which occurs

when multiple users search together to satisfy a shared information need. This

collaboration can take place either with he users working remotely, or, in

a co-located setting”

C. Foley (2008)

18

“any activity that collectively resolves an information problem

taken by members of a work-team”

Dumais et al. (2000)

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Funcionalidades comuns em CIR

Suporte à colaboração e cooperação sobre uma necessidade comum de informação › Partilha de conhecimento› Divisão e segmentação de tarefas/trabalho

Cooperação síncrona ou assíncrona

Explícita› Os utilizadores têm que ter consciência das actividades de colaboração

Agnóstica ao nível de localização› As actividades de colaboração podem ser co-localizadas ou distribuídas

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CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS

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Recolha de Informação Eficaz e de melhor Qualidade

Collective

Intelligence

Human-based

Computing

Information

Retrieval

?

22

Social Information Retrieval?

Information &

Knowledge Seeking

Results

Peer Informatio

n & Actions

Peer Informatio

n & Actions

Peer Informatio

n & Actions

Peer Informatio

n & Actions

Peer Informatio

n & Actions

23http://hpc.isti.cnr.it/?p=233

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Referências• Dumais, S., Grudin, J., Bruce, H., Fidel, R., Poltrock, S., & Pejtersen, A. M. (2000).

Collaborative information retrieval (cir). The New Review of Information Behaviour Research, 1, Pages 235–247.

• Foley, C. (2008). Division of labour and sharing of knowledge for synchronous collaborative information retrieval. Ph.D. Thesis, Dublin City University School of Computing and Centre for Digital Video Processing, Ireland.

• Juan M. Fernandez-Luna, Juan F. Huete, Ramiro Perez-Vazquez, Julio C. Rodri'guez-Cano, (2010). CIRLab: A groupware framework for collaborative information retrieval research. Information Processing & Management, Volume 46, Issue 6, Collaborative Information Seeking, November 2010, Pages 749-761

• Marchionini, G., (2007) Human-computer information retrieval lecture. “Information In Life” Digital Video Series, University of North Carolina at Chapel Hill, http://www.youtube.com/watch?v=noMQjrACHxQ

• Marchionini, G., (2006) Toward human-computer information retrieval. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology, Volume 32, Issue 5, June/July 2006, Pages 20-22

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Questões e Discussão

Recolha de Informação Colaborativa

Pedro Machado Santapgms@student.dei.uc.pt

http://student.dei.uc.pt/~pgms

Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra