Handout - Universität Duisburg-Essen

Inhalt 

Interaktives Information Retrieval 

Norbert Fuhr 

Universität Duisburg-Essen 

10. Juli 2013 

Ebenen-Architektur von IR-Systemen 

Information Seeking Behaviour 

Information Searching 

Strategische Unterstützung 

UNIVERSITÄT 

D U I S B U R G 

E S S E N 

Zusammenfassung und Ausblick 

Ebenen-Architektur von IR-Systemen 

Ebenen-Architektur von IR-Systemen

Physische Ebene 

Logische Ebene 

Syntaktische Ebene 

Semantische Ebene

Pragmatische Ebene 

Funktionale Ebene 

Benutzerschnittstelle 

Ebenen I 

◮ physische Ebene: interne 

Speicherungsstrukturen und 

zugehörige Algorithmen 

◮ logische Ebene: IR-Modelle 

◮ syntaktische Ebene: Betrachtung 

syntaktischer Objekteigenschaften 

(Text als Zeichenkette, Bilder als 

Pixelmatrix, . . . ) 

→ Freitextsuche 

◮ semantische Ebene: dargestellte 

Objekte und Beziehungen 

dazwischen 

→ Dokumentationssprachen

Ebenen II 

Anmerkungen zur Ebenenarchitektur 

◮ pragmatische Ebene: Aussage eines 

Dokumentes/Anwendungszweck 

→ Relevanzdefinition 

◮ funktionale Ebene: Suchfunktionen, 

Unterstützung des Benutzers beim 

Suchprozess 

→ dieses Kapitel 

◮ Benutzerschnittstelle 

→ nächstes Kapitel 

In der Regel nicht alle Ebenen vorhanden 

◮ Benutzer muss fehlende Ebenen kompensieren 

(insbesondere pragmatische und Teile der funktionalen Ebene) 

◮ fehlende Trennung zwischen Ebenen 

(u.a. keine logische und physische Datenunabhängigkeit wie in 

DBMS) 

Modelle zur Informationssuche 


Information Seeking Behaviour und Information Searching 

Ellis’ Behavioural Model of Information Seeking Strategies 

Unterstützung des Suchverhaltens nach Ellis/Meho/Tibo 

◮ Verschiedene Modelle bezüglich des Benutzerverhaltens zum 

besseren Verständnis des Prozesses der Informationssuche 

◮ Klassisches Information Retrieval 

◮ Informationssuche in wenig strukturierten Datenbeständen 

(Texte, Multimediadaten) 

◮ Vagheit des Informationsbedürfnisses, unsichere Repräsentation 

des Inhalts 

◮ Systembasiert, statisches Informationsbedürfnis 

◮ Interaktives Information Retrieval 

◮ Interaktion des Benutzers mit Informationssystem im 

Vordergrund 

◮ Dynamisches Informationsbedürfnis 

◮ Zwei Betrachtungsweisen zum interaktiven IR 

1. Information Seeking Behaviour 

2. Information Searching



◮ Breitere Sicht auf die Informationssuche als inhaltsorientierte 

IR-Systeme 

◮ Verhalten, Motivation und Vorgehen des Benutzers zur 

Befriedigung einer Aufgabe modelliert 

◮ Zentrale Fragen: 

◮ Wodurch wird ein Informationsbedürfnis ausgelöst? 

◮ Wie verhalten wir Menschen uns daraufhin, um das Problem 

zu lösen? 

◮ Sicht auf die Interaktion des Benutzers mit den 

Informationsquellen im Allgemeinen 

◮ Umfasst klassische IR-Systeme im Sinne einer Suchmaschine 

und andere Quellen (z.B. das persönliche Umfeld) 

Ellis’ Behavioural Model of Information Seeking Strategies 

◮ Generelles Modell zum Suchverhalten 

◮ Basiert auf empirischer Evaluation in Sozialwissenschaften und 

in Ingenieursfirmen 

◮ Allgemeine Kategorien oder Eigenschaften des Suchverhaltens: 

Starting, Chaining, Browsing, Differentiating, Monitoring, 

Extracting, Verifying, Ending 

Kategorien des Suchverhaltens nach Ellis (1) 

Starting 

◮ alle Aktivitäten zu Beginn der Suche nach Informationen, zum 

Beispiel 

◮ Auswahl der Informationsquelle (z.B. persönliche Kollektion, 

aber auch Bibliothek) 

◮ Literatursuche 

◮ Befragung von Kollegen 

◮ 

Überblick über die Literatur



Chaining 

◮ Aufeinander aufbauende Informationen werden sowohl 

vorwärts- als auch rückwärtsgerichtet verfolgt 

◮ Ähnlich dem Suchen nach Referenzen aus der Literaturliste 

eines Artikels 

◮ Faktoren: 

◮ 

◮ 

◮ 

◮ 

◮ 

Topikalische Relevanz 

Autor 

Aktualität 

Zitierhäufigkeit 

Kosten und Zeit der Beschaffung 

◮ Finden neuer Informationsquellen oder gar Neuformulierung 

des Informationsbedürfnisses 

Browsing 

◮ Basiert auf Informationsquellen und gefundenen Dokumenten 

◮ semi-zielorientierte Suche durch Browsen in 

erfolgversprechenden Bereichen 

◮ Verfolgen von Inhaltsverzeichnissen, Listen von Titeln, 

Überschriften, Namen von Organisationen und Personen, 

Weblinks, usw. 

◮ Findet immer statt, wenn relevante Information 

zusammenhängend und zum Thema passend aufbereitet ist 



Monitoring 

◮ Sich auf dem neuesten Wissensstand halten 

◮ Entwicklungen in einem Gebiet verfolgen 

◮ Meist wenige ausgewählte Quellen (z.B. bestimmte Magazine, 

Mailinglisten, aber auch persönliche Kontake) 

Differentiating 

◮ Beurteilung von Informationsquellen nach ihrer Art, Qualität, 

Wichtigkeit, Brauchbarkeit 

◮ Dadurch Filterung der Information 

◮ Beispiel: Kommentar vs. Bericht



Extracting 

◮ Identifizierung relevanten Materials 

◮ Material: Dokumenten, neue Quellen, Passagen 

◮ Kognitive Erfassung der Information durch Benutzer 

◮ Hintergrundwissen des Benutzers wichtig 

Verifying 

Überprüfen der Information bzgl. Richtigkeit und Zuverlässigkeit 

Ending 

Abschluss der Suche, Verknüpfen der Information 

Prozessmodell 

Erweiterung nach Meho/Tibbo 

◮ Evaluation von Ellis wiederholt und neu analysiert (auch im 

Hinblick auf neue Technologien) 

◮ Grundsätzlich wird Ellis’ Modell bestätigt 

◮ Aber: Ergänzung um neue Kategorien 

◮ Nicht alle Aktivitäten sequentiell 

◮ Starting, Browsing, Chaining und Monitoring sind 

Suchprozeduren 

◮ Differentiating ist ein Filterungsprozess

Neue Kategorien 

Phasen im Suchverhalten 

Accessing 

◮ Zugriff auf Volltexte (statt Surrogaten) 

◮ Beschaffung der Inhalte auf unterschiedlichem Weg und mit 

unterschiedlichen Kosten 

Networking 

◮ Persönliche Kommunikation mit verschiedenen Personen 

◮ Diskussion über und Bewertung der gefundenen Information 

im Internet 

Information Managing 

◮ Ablage, Speicherung und Organisation der gesammelten oder 

verwendeten Informationen 

Konsequenzen für das Design von IR-Systemen 

Unterstützung des Suchverhaltens nach Ellis/Meho/Tibo 

◮ Systeme sollten alle Phasen des Information Seeking 

unterstützen 

◮ oder Schnittstellen zu Systemen für die anderen Phasen 

anbieten 

◮ aber: heutige Systeme beschränken sich auf Teilmenge der 

Phasen 

◮ → Forschungs- und Entwicklungsbedarf 

Starting Resource selection 

Unterstützung bei der Eingabe der Suchterme 

Browsing Sortieren der Ergebnismenge nach verschiedenen 

Kriterien 

Highlighting, auch benutzerdefiniert 

Chaining Verweise in den Ergebnisseiten 

Vergleich von Ergebnisseiten 

Monitoring Speicherung und peridische Ausführung von 

Anfragen 

Extracting Suche in der Ergebnisseite 

Inform. Mgmt. Ordnen der Ergebnisse (Collate) 

Annotieren der Ergebnisse (Interpret)

Starting: Resource Selection 

Starting: Search term suggestion 

Starting: Related Terms 

Browsing: Sortieren/Gruppieren nach verschiedenen 

Kriterien

Browsing: Aussagekräftige Surrogate 

Browsing: Highlighting in der Ergebnisliste 

Chaining: Klickbare Einträge in Antworten 

Chaining: Referenzen vorwärts/rückwärts

Forward Chaining bei der Websuche 

Chaining: Ähnliche Dokumente 

Chaining: Identifikation wichtiger Autoren 

’extract authors’ in ezdl 

Monitoring 

’Saved Searches’ bei PubMed

Monitoring 

Watchthatpage.com 

Differentiating: Vergleich von Ergebnisseiten 

Exracting: Highlighting in Ergebnisseiten 

Extracting: Suche in der Ergebnisseite

Information management: Ordnen und Annotieren der 

Ergebnisse 

Information management: Handbibliothek in Daffodil 

Klassisches Modell für den Suchprozess 


Einfache Modelle für den Suchprozess 

Belkins Episodic Interaction Model 

Ingwersens Cognitive Model 

Marchioninis Suchaktivitäten 

Design-Muster für Suchmodi 

Taxonomien für Web-Suchen 

Klassifikation von Suchaktivitäten nach Belkin 

Ablauf: 

1. Beginn: Informationsbedürfnis 

2. Wähle ein System und eine Datenbasis 

3. formuliere eine Anfrage 

4. schicke die Frage an das System 

5. erhalte die Ergebnisse in Form einer Liste von Verweisen 

6. Durchschauen, Evaluieren und Interpretieren der Ergebnisse 

7. Stopp, oder 

8. Reformuliere die Anfrage und gehe zu Schritt 4

Klassisches Modell für den Suchprozess 

Empirische Studien 

◮ Informationssuche besteht aus einer Folge von 

zusammenhängenden, aber unterschiedlichen Suchen 

◮ Suchergebnis triggert weitere Suchen 

◮ Der Aufgabenkontext bleibt der Gleiche 

◮ Hauptaufgabe der Suche ist akkumuliertes Lernen und das 

Sammeln neuer Information während der Suche 

Berrypicking-Modell 

[Bates 90] 

◮ kontinuierlicher Verschiebung von Informationsbedürfnis und 

Anfragen während der Suchen 

◮ Informationsbedürfnis wird nicht durch eine einzige 

Antwortmenge befriedigt 

◮ stattdessen: Folge von Selektionen und Aufsammeln von 

Informationsbrocken während der Suche 

Anomalous State of Knowledge (ASK)(1) 

Klassische Suchsysteme: “best-match“-Prinzip 

◮ System liefert Dokumente zurück, die am besten zu einer 

Repräsentation des Informationsbedürfnisses (z.B. Anfrage) 

passen 

◮ Annahme: Benutzer kann das Informationsbedürfnis exakt 

spezifizieren

Anomalous State of Knowledge (ASK)(2) 

ASK-Hypothese 

◮ Informationbedürfnis entsteht durch Anomalie im 

Wissenszustand (state of knowledge) des Benutzers 

Anomalous State of Knowledge 

◮ Benutzer kann Informationsbedürfnis zur Beseitigung der 

Anomalie nicht spezifizieren 

◮ Besser: Erfassung des ASK statt Spezifikation des 

Informationsbedürfnisses 

◮ Erfassung kognitiver und situationsbedingter Aspekte nötig, 

um Anomalie aufzulösen 

Episodic Interaction Model 

◮ Episodic Interaction Modell dient der Erfassung und 

Überwindung des ASK 

◮ Unterscheidung einzelner Episoden im Suchverhalten 

◮ Benutzerinteraktionen mit IR-Systemen als Sequenz 

verschiedener Interaktionen innerhalb einer Episode der 

Informationssuche 

◮ Durchlaufen unterschiedlicher Formen der Interaktion und 

Suchstrategien, abhängig von Faktoren wie 

◮ Aufgabe, Ziele und Absichten 

◮ Suchhistorie 

◮ Arten von Informationsobjekten 

◮ nicht erfassbare andere Faktoren 

◮ Interaktionsformen unterstützen eine Reihe von Prozessen wie 

z.B. Suchen, Browsen, Interpretation, Modifikation und 

Beurteilung von Information 

◮ Nutzerschnittstelle sollte im Vordergrund stehen 

Episodic Interaction Model 

Beispielepisode 

1. Benutzer erinnert sich an Buch an bestimmter Stelle in 

Bibliothek 

2. System erlaubt, eine bestimmte Region virtuell abzusuchen 

3. Benutzer entdeckt dabei anderes interessantes Buch und 

möchte nun ähnliche Bücher finden, weiß aber nicht, wie dies 

erreicht werden kann 

4. System bietet mögliche Vorgehensweisen an 

5. Benutzer wählt Anzeige des Schlagwortkatalogs 

6. System zeigt Schlagwortkatalog 

7. Benutzer findet dort relevanten Suchbegriff und weist das 

System an, nach diesem Begriff zu suchen 

8. System führt Suche durch und zeigt zum Suchbegriff 

gefundene Dokumente an

Ingwersens Cognitive Model 

Ingwersen’s Cognitive Model 

◮ Globale Perspektive 

◮ Umfasst alle beeinflussenden Faktoren, mit denen der 

Benutzer interagiert 

◮ Soziales Umfeld 

◮ IR-System 

◮ Informationsobjekte 

◮ Benutzerschnittstelle 

◮ Benutzer 

◮ Befasst sich mit kognitiven Strukturen – Manifestationen der 

menschlichen Kognition, von Reflektionen oder Ideen 

Information 

objects 

IT: Engines 

Logics 

Algorithms 

Interface 

Cognitive 

Actor(s) 

(team) 

Cognitive transformations and influence 

Interactive communications of cognitive structures 

Organiz. 

Cultural 

Social 

Context 

Polyrepräsentation 

[Ingwersen 94] 

◮ Repräsentation eines Informationsobjekts in verschiedenen 

Formen 

◮ Repräsentation korreliert mit kognitiven Strukturen 

◮ Beispiel: Dokument kann repräsentiert werden durch 

◮ Titel (vom Autor gegeben) 

◮ Schlagwörter (vom Indexierer) 

◮ Andere Dokumente, die es zitieren (extern) 

◮ Annotationen (extern) 

◮ Retrievalsystem unterstützt mehrere Repräsentationen (und 

daher möglichst viele kognitive Strukturen) 

→ intentional redundancy 

◮ Gutes Suchergebnis, wenn viele Repräsentationen zum selben 

Dokument zeigen (Overlap)

Polyrepräsentation am Beispiel Amazon 

Polyrepräsentation am Beispiel CUIL 

Polyrepräsentation des kognitiven Raumes des Benutzers 

Globales Modell der Polyrepräsentation 

◮ Auch der kognitive Raum des Benutzer kann mittels 

Polyrepräsentation dargestellt werden 

◮ Einfachstes Beispiel ist die Polyrepräsentation des 

Informationsbedürfnisses mittels verschiedener Anfragen 

◮ Aber auch die Aufgabe (work task) kann formal repräsentiert 

werden

Beispiele für Unterstützung der verschiedenen Ebenen 

Repräsentation von Problemen und Work Tasks 

Beispiel: LibreOffice FAQ 

Anekdote: Benutzer will Reifen wechseln und fragt sich, mit 

welchem Drehmoment die Radmuttern angezogen werden müssen. 

Index des Handbuchs liefert keinen Eintrag unter ’Drehmoment’. 

Auch unter ’Räder’ gibt es keinen passenden Eintrag. Erst unter 

’Reifenwechsel’ gibt es einen Verweis auf den entsprechenden 

Abschnitt der technischen Daten. 

◮ request Standard-Textsuche 

◮ problem/goal: FAQs, Web-Suche nach Fehlermeldungen 

◮ work task/interest: HOWTOs, FAQs 

◮ How do I install the latest version of LibreOffice? 

◮ How to convert an odt to pdf? 

◮ How to maintain document compatibility between LibreOffice 

and other office suites? 

◮ LibreOffice Spell Checker doesn’t work? 

◮ Can’t open .xlsx file with LibreOffice 

◮ No page number in first page 

◮ LibreOffice missing certain Microsoft fonts 

Marchioninis Suchaktivitäten 

Such-Modi 

[Marchionini 1995] 

Lookup 

Learn 

Investigate 

◮ Locating 

◮ Verifying 

◮ Monitoring 

◮ Comparing 

◮ Comprehending 

◮ Exploring 

◮ Analyzing 

◮ Evaluating 

◮ Synthesizing

Design-Muster für Suchmodi 

Suchmodus: Lookup 

Unterstützung für Marchioninis Suchmodi 

Locate Finde ein spezifisches (mglw. bekanntes) Objekt 

Verify Bestätigung, dass ein Objekt bestimmte objektive 

Kriterien erfüllt 

Monitor Den Status eines Objektes laufend beobachten, zum 

Zwecke der Verwaltung oder der Überwachung 

Locating: Autocomplete 

Locating: Partial Matches

Verifying: Instant Results 

Verifying: Detail Overlay 

Suchmodus: Learn 

Comparing: Parallel Views 

Compare Ähnlichkeiten und Unterschiede innerhalb einer 

Menge von Objekten identifizieren 

Explore Ein Objekt oder einen Datensatz untersuchen zum 

Zwecke der Wissensentdeckung 

Comprehend Neue Einsichten gewinnen, indem die Muster in 

einem Datenbestand erkannt werden

Exploring: Autosuggest 

Exploring: faceted search 

Exploring: faceted search 

Comprehending: facet menus

Suchmodus: Investigate 

Analyzing: alternate views 

Analyze Ein Objekt oder einen Datensatz untersuchen, um 

Muster und Beziehzungen zu erkennen 

Evaluate Den Wert eines Objektes in Bezug Hinblick auf ein 

bestimmtes Ziel beurteilen 

Synthesize Ein neues oder zusammengesetztes Artefakt aus 

verschiedenen Quellen generieren 

Analyzing: data visualization 

Taxonomien für Web-Suchen 

[Broder 2002] 

[Russel et al. 2009] (Google)

Task taxonomy elements [Bailey 2012] 

◮ Download files 

◮ Compare products or services 

◮ Buy a product 

◮ Sell a product 

◮ Find a job 

◮ Learn how to perform a task 

◮ Monitor frequently updated 

◮ information 

◮ Keep tabs on recent events 

◮ Find an address or contact 

◮ information 

◮ Find facts about a person 

◮ Do education related tasks 

online 

◮ Discover leisure activities 

◮ Find a specific misc. fact 

◮ Discover more information 

about a specific topic 

◮ Find a date online 

◮ Find real estate 

◮ Browse a social network 

◮ Read or write on blog or forum 

◮ Plan travel 

◮ Plan event 

◮ Watch online videos for 

◮ entertainment 

◮ Play online games 

◮ Listen to online music 

◮ Manage personal accounts 

◮ Communicate with people 

online 

◮ Adult 

Nutzung von Frage-Klassifikationen 

Klassifikation von Suchaktivitäten nach Belkin 

1. Frage automatisch klassifizieren 

2. Klassenspezifisches Retrievalverfahren anwenden 

Beispiele: 

navigierend: Suche Homepages 

informationell: Suche Seite mit gewünschter Information 

transaktional: Suche Seite mit entsprechendem Formular 

[Cool & Belkin 2002] 

◮ Zugriff: 

◮ Methode: Scannen . . . Suchen 

◮ Modus: Erkennen . . . Spezifikation 

◮ Objekte, mit denen interagiert wird 

◮ Ebene: Information . . . Meta-Information 

◮ Medium: Text, Bilder, Sprache, Video, . . . 

◮ Quantität: 1 Objekt, Menge von Objekten, Datenbasis 

◮ Gemeinsame Dimensionen der Interaktion 

◮ Informationsobjekte: Teile . . . vollständige Objekte 

◮ Systematik: zufällig . . . systematisch 

◮ Grad: selektiv . . . erschöpfend 

◮ Interaktionskriterien 

(z.B. Genauigkeit, Autorität, Datum, Person)

Klassifikation von Suchaktivitäten – Beispiele 

◮ Methode und Modus 

◮ 

◮ 

◮ 

Das IR-Buch von Schütze“ 

” 

→ Modus=Spezifikation, Methode=Suchen 

Das Java-Buch, das ich gestern bei meinem Freund gesehen 

” 

habe“ 

→ Modus=Erkennen, Methode=Scannen 

Das IR-Buch, mit einem deutschen Koautor“ 

” 

→ Modus=Spezifikation, Methode=Scannen 

◮ Objekte, mit denen interagiert wird 

◮ 

◮ 

Ebene: Suche nach Büchern vs. Suche in Büchern 

Quantität: Suche nach einer Webseite vs. Suche nach Reviews 

eines neuen Handys vs. Auswahl einer Digitalen Bibliothek 

◮ Gemeinsame Dimensionen der Interaktion 

◮ Informationsobjekte: Suche nach relevanten 

Text/Film/Musik-Passagen vs. vollständige Objekte 

Strategische Unterstützung 

Information Seeking Behaviour & Information Searching 

Suchaktivitäten 

Ebenen der Systemunterstützung 

Proaktivität in IR-Systemen 

Information Seeking Behaviour & Information Searching 

◮ Suche nach Information findet in verschiedenen, aufeinander 

folgenden Phasen statt 

◮ Jede Phase sollte angemessen durch das System unterstützt 

werden 

◮ Interaktionsmöglichkeiten des Benutzers mit dem System 

dabei wichtiger Faktor 

◮ Ansatz: Arbeiten von Marcia Bates zur strategischen 

Unterstützung und Integration der genannten Modelle 

Abstraktionsebenen von Suchaktivitäten 

Move Elementare Aktionen oder identifizierbarer Gedanken. 

Typischerweise Kommandos, die vom System unterstützt 

werden, wie das Hinzufügen eines Suchbegriffs oder 

Verfolgen eines Verweises 

Taktik Zielorientierte Aktion zur Verbesserung des 

Suchergebnisses, umfasst mehrere Moves; Beispiel: 

Auswahl von Synonymen und Erweiterung der 

Suchanfrage, wenn zu wenig Ergebnisse gefunden wurden 

Stratagem Umfasst mehrere Taktiken, um Informationsstrukturen in 

einer Domäne auszunutzen. Beispiel: Navigieren in den 

Ausgaben einer Zeitschrift oder das Verfolgen von 

Referenzen und Fußnoten 

Strategie Umfassende Pläne, die Moves, Taktiken und Stratageme 

enthalten können. Beispiel: Suche nach Literatur zu einem 

Seminarthema: Inhaltsorientierte Suche – Identifizierung 

wichtiger Autoren und Konferenzen – Autorensuche – 

Inhaltsverzeichnisse der Konferenzen

Taktiken 

Monitoring Tactics 

Monitoring ”Tactics to keep the search on track and efficient” 

Strukturelle Taktiken auf der Menge der potenziellen Antworten 

Suchformulierung verbreitern/einengen, viele/wenige Terme 

Term-Taktiken Auswahl/Variation der Suchterme 

Ideen-Taktiken offene Suchmöglichkeiten/Variation 

CHECK 

WEIGH 

PATTERN 

CORRECT 

RECORD 

To review the original request and compare it to 

the current search topic to see that it is the same. 

To make a cost-benefit assessment, at one or more 

points of the search, of current or anticipated 

actions. 

To make oneself aware of a search pattern, examine 

it, and redesign it if not maximally efficient or if 

out of date 

To watch for and correct spelling and factual errors 

in one’s search topic. 

To keep track of followed and of desirable trails 

not followed or not completed. 

File Structure Tactics 

BIBBLE 

SELECT 

SURVEY 

CUT 

STRETCH 

SCAFFOLD 

CLEAVE 

To look for a bibliography already prepared, before launching 

oneself into the effect of preparing one; more generally, to check 

to see if the search work one plans has already been done in a 

usable form by someone else. 

To break down complex search queries into subproblems and 

work on one problem at a time. 

To review, at each decision point of the search, the available 

options before selection. 

When selecting among several ways to search a given query, to 

choose the option that cuts out the largest part of the search 

domain at once . 

To use a source for other than is intended purposes. 

To design an auxiliary, indirect route through the information 

files and resources to reach the desired information. 

To employ binary searching in locating an item in an ordered 

file. 

Search Formulation Tactics 

SPECIFY 

EXHAUST 

REDUCE 

PARALLEL 

PINPOINT 

BLOCK 

To search on terms that are as specific as the information desired 

To include most or all elements of the query in the initial search 

formulation; to add one or more of the query elements to an 

already-prepared search formulation. 

To minimize the number of the elements of the query in the 

initial search formulation; to subtract one or more of the query 

elements from an already-prepared search formulation. 

To make the search formulation broad (or broader) by including 

synonyms or otherwise conceptually parallel terms. 

To make the search formulation precise by minimizing (or reducing) 

the number of parallel terms, retaining the more perfectly 

descriptive terms. 

To reject, in the search formulation, items containing or indexed 

by certain term(s), even if it means losing some document sections 

of relevance

Term Tactics 

Idea Tactics 

SUPER 

SUB 

RELATE 

TRACE 

VARY 

REARRANGE 

CONTRARY 

RESPELL 

RESPACE 

NEIGHBOR 

FIX 

To move upward hierarchically to a broader (superordinate) term. 

To move downward hierarchically to a more specific (subordinate) 

term. 

To move sideways hierarchically to a coordinate term. 

To examine information already found in the search in order to find 

additional terms to be used in furthering the search. 

To alter or substitute one’s search terms in any of several ways. See 

remaining term tactics for some specific variations. 

To reverse or rearrange the words in search terms in any or reasonable 

orders. 

To search for the term logically opposite that describing the desired 

information. 

To search under a different spelling. 

To try spacing variants 

To seek additional search terms by looking at neighboring terms, 

whether proximate alphabetically, by subject similarity, or otherwise. 

To try alternative affixes, whether prefixes, suffixes, or infixes. 

RESCUE 

BREACH 

FOCUS 

In an otherwise unproductive approach, to check 

for possible productive paths still untried. 

To breach the boundaries of one’s region of search, 

to revise one’s concept of the limits of the intellectual 

or physical territory in which one searches 

to respond to a query. 

To look at the query more narrowly, in one or both 

of two senses: (1) to move from the whole query 

to a part of it or (2) to move from a broader to a 

narrower conceptualization of the query. 

Tactics for specific search situations 

Search situation 

Too many hits 

Too few hits 

Possible tactics 

SPECIFY 

EXHAUST 

PINPOINT 

BLOCK 

SUB 

NEIGHBOR 

TRACE 

PARALLEL 

FIX 

SUPER 

RELATE 

VARY 


No hits 

Need other terms 

or 

wrong terms 


RESPACE 

RESPELL 

REARRANGE 

CONTRARY 

SUPER 

RELATE 

NEIGHBOR 

TRACE 

NEIGHBOR 

TRACE 

SUPER 

SUB 

RELATE


Revise terms 

Revise search formulation 


SPACE 

RESPELL 

FIX 

REVERSE 

CONTRARY 

SUPER 

SUB 

RELATE 

SPECIFY 

EXHAUST 

REDUCE 

PARALLEL 

PINPOINT 

BLOCK 

Example stratagems 

Subject Search 

Journal Run Having identified a journal central to one’s topic of 

interest, one reads or browses through issues or 

volumes of the journal. 

Citation Search Using a citation index or database, one starts with 

a citation and determines what other works have 

cited it. 

Area Scan After locating a subject area of interest in a 

classification scheme, one browses materials in the 

same general area. 

Footnote Chase One follows up footnotes or references, moving 

backward in time to other related materials. 

Abstraktionsebenen von Suchaktivitäten 

Sichtweisen des Information Seeking & Searching 

◮ Suchaktivitäten stellen weitere Differenzierung des 

Suchprozesses dar (Information Seeking) 

◮ Implementierung von Taktiken ein erster Schritt 

◮ Moves, Tactics, Strategemes und Strategies als mögliche 

Interaktionsebenen (Information Searching) 

◮ Frage nach geeigneter Systemunterstützung, d.h. welche 

Dienste/Aktivitäten werden vom Informationssystem 

unterstützt?

Ebenen der Systemunterstützung nach Bates 

Überwachen, Vorschläge 

Ebene Name Eigenschaft 

0 Kein System Reine Benutzerebene; 

keine Vorschläge/Aktionen vom System 

1 Möglichkeiten (Handbuch) Vorschläge von Möglichkeiten auf Anfrage; 

auflisten keine Durchführung 

2 Aktionen auf (passiv, kontextfreie Hilfe) Kann Aktionen ausführen; 

Kommando kein Analysieren der Suche 

3 Überwachen, 

Vorschläge 

(kontextbezogenen Hilfe) Überwachen, Analysieren einer 

Suche, Vorschläge machen 

a 

- auf Benutzeranfrage 

b 

- bei Entdecken (proaktiv) 

4 Automatische Automatisches Ausführen 

Ausführung einer Aktion 

a 

- Information an den Benutzer 

b 

- Keine Information 

Ausführen + Information 

Ausführen ohne Benachrichtigung

Matrix aus Systemunterstützung und Suchaktivität 

Proaktive Taktiken in Daffodil 

Daffodil: Fortsetzung der Suche 

◮ Vorschläge basieren auf der automatischen Analyse des 

gegenwärtigen Suchergebnisses 

◮ Case-based reasoning 

◮ Verfügbarkeit wird durch Knopf am unteren Ende der 

Ergebnisliste angezeigt 

Daffodil: Fortsetzung der Suche 

◮ Vorschläge werden als 

Rangliste angezeigt 

◮ Beschreibender Titel, 

Erklärung und 

Erfolgsaussichten 

◮ Ausführen von einem oder 

mehreren Vorschlägen mit 

anschließender Bewertung 

◮ Icons zeigen den Status 

des Vorschlags an 

(ausführbar, benutzt, 

nützlich)

Evaluierung zur Suchfortsetzung 

◮ 24 Testpersonen, die Hälfte davon unterstützt 

◮ jeder bearbeitete 3 Aufgaben 

◮ Fallbasis enthielt 30 verschiedene Lösungsvorschläge 

Ergebnisse: 

unterstützte Benutzer 

◮ sind zufriedener mit dem Verlauf der Suche (p = 0, 067) 

◮ sind signifikant zufriedener mit dem Ergebnis 

◮ finden signifikant mehr relevante Dokumente 

◮ nutzen signifikant häufiger die fortgeschrittenen Werkzeuge 

von Daffodil 

(nicht unterstützte Benutzer beschränken sich i.w. aufs 

Reformulieren der Anfragen) 

Zusammenfassung und Ausblick 

Zusammenfassung 

Ausblick 

◮ Information seeking behavior vs. searching 

◮ kognitive Modelle: 

◮ iterativer Charakter der Suche 

◮ Vielfalt der Suchaufgaben 

◮ Zahlreiche Einflussfaktoren 

◮ Systeme: 

◮ Frage-/Task-Klassifikation + spezifische Retrievalverfahren 

◮ strategische Unterstützung durch höhere Suchfunktionen 

◮ proaktive Unterstützung 

◮ Benutzerexperimente sind aufwändig, aber sehr aufschlussreich 

◮ Interaktives Retrieval ist von großer praktischer Bedeutung 

◮ Aber es gibt relativ dazu nur wenige Forschungsergebnisse 

◮ Ergebnisse aus klassischen Experimenten nur bedingt 

übertragbar 

◮ Zahlreiche kognitive Modelle, aber konkrete Umsetzung in 

Systemdesign schwierig 

◮ Integration von kognitiven Modellen und Systementwicklung, 

validiert durch Benutzerexperimente notwendig

Handout - Universität Duisburg-Essen

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