Understanding web search patterns through exploratory search as a knowledge-intensive Process

Dias, Marcelo Tibau de Vasconcellos

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dc.contributor.advisor	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.author	Dias, Marcelo Tibau de Vasconcellos
dc.date.accessioned	2019-08-19T14:36:00Z
dc.date.available	2019-08-19T14:36:00Z
dc.date.issued	2019-01-18
dc.identifier.citation	DIAS, Marcelo Tibau de Vasconcellos. Understanding web search patterns through exploratory search as a knowledge-intensive process. 2019, 113f. Dissertação ( Mestrado em Informática ) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2019.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/12894
dc.description.sponsorship	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Understanding web search patterns through exploratory search as a knowledge-intensive Process	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Nunes, Bernardo Pereira
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.referee	Nunes, Bernardo Pereira
dc.contributor.referee	Alvim, Adriana Cesário de Faria
dc.contributor.referee	Leme, Luiz André Portes Paes
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Information Systems	pt_BR
dc.subject.en	Exploratory Search	pt_BR
dc.subject.en	Knowledge-intensive Process	pt_BR
dc.subject.en	Query States	pt_BR
dc.subject.en	Query Reformulation	pt_BR
dc.description.abstracten	As data grows exponentially and the Web encompasses most part of the knowledge Human Beings create the seeking for intelligent information systems capable of going beyond keyword searches increases. To better understands users' intent, Web search engines need to transcend its information sorter utility and acquire a more relevant ability concerning semantics’ discernment. By aiding individuals to retrieve relevant information through formulation and modification of their queries, Web search engines gain importance as tools capable to associate informal and self-learning to formal learning. In a new context in which Web search engines can serve as a means to obtain content that supports learning, there is the demand that their performance involve a capacity for understanding and processing information that is more complex. Modeling them for searches with a more exploratory pattern, in which the available information needs to be explored in more detail, is a valid path to follow. Not being the scope of current Web search engines, exploratory search presents opportunities to clarify the best practices associated to users' decision-making process regarding suitable and not suitable information and to use these behaviors to improve information system's understanding about user's search purpose and to enable the visualization of Web search pattern and learning process used in the search itself. This thesis presents the Exploratory Search KiP model, which helps clarify the reasons why a subject is searched and supports the visualization on how the information retrieved is used to define decision criteria about which data is worth extracting, to draw inferences, and to create a shortcut to understanding. It also introduces the ESKiP Taxonomy of Query States; a classification framework validated in an experiment in two different query logs datasets and that helps to represent the structure and behavior of query reformulation in search systems. A representation that can be used to Web search engines’ setups that organize and provide search results that are more accurate.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	À medida em que os dados na Web crescem exponencialmente e abrangem a maior parte do conhecimento produzido pela humanidade, a busca por sistemas de informação inteligentes capazes de irem além das buscas por palavras-chave aumenta. Para entender melhor a intenção dos usuários, as ferramentas de busca da Web precisam transcender sua utilidade de classificadores de informações e aumentar seu discernimento semântico. Ao ajudar os indivíduos a recuperar informações relevantes através da formulação e modificação de suas consultas, os mecanismos de busca da Web ganham importância como ferramentas capazes de associar o aprendizado informal e o auto-aprendizado à aprendizagem formal. Neste novo contexto em que ferramentas de busca podem servir como meio para se obter conteúdo que suporte o aprendizado, tem-se a demanda de que sua atuação envolva uma capacidade de entendimento e processamento de informações mais complexas. Modelá-las para buscas que possuam um padrão mais exploratório, em que a informação disponível precise ser explorada em mais detalhes, é um caminho válido a se percorrer. Não sendo o escopo dos mecanismos de busca da Web atuais, a busca exploratória apresenta oportunidades para que se clarifique as melhores práticas associadas ao processo de tomada de decisão dos usuários em relação a informações adequadas e inadequadas e se utilize estes comportamentos para melhorar o entendimento do sistema de informação em relação ao propósito do usuário e na visualização dos padrões e do processo de aprendizado utilizado na própria busca. Nesta dissertação é apresentado o modelo KiP de Busca Exploratória, que ajuda a esclarecer as razões pelas quais um assunto é buscado e dá suporte à visualização de como as informações recuperadas são usadas para definir critérios de decisão sobre quais dados valem a pena serem salvos, fazer inferências e criar atalhos para a compreensão. Também é apresentada a Taxonomia ESKiP de Estados de Consulta, uma estrutura de classificação validada em um experimento em dois diferentes conjuntos de dados de logs de consulta e que auxilia na representação da estrutura e do comportamento da reformulação de consulta nos sistemas de busca. Representação esta que pode ser utilizada para configurações que organizem e forneçam resultados mais precisos.	pt_BR
dc.subject.pt	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.subject.pt	Busca Exploratória	pt_BR
dc.subject.pt	Processo-intensivo em Conhecimento	pt_BR
dc.subject.pt	Estados de Consulta	pt_BR
dc.subject.pt	Reformulação de Consulta	pt_BR