Martin Boucher Directeur des applications informatiques – CEN-R

1. L’intégration de la notion de contexte dans les systèmes de recherche d’information de nature exploratoire Martin Boucher Directeur des applications informatiques – CEN-R Doctorant – Sciences de l’information (EBSI) Université de Montréal ACFAS 2012

2. Plan • Introduction • Qu’entend-on par « recherche exploratoire » ? • La notion de contexte • Capturer le contexte • Fouille de textes et visualisation • Perspectives de recherche Martin Boucher – ACFAS 2012

3. Introduction • La plupart des systèmes de recherche d’information sont toujours issus du Information Retrieval (IR) basé sur l’appariement requête – mots-clés • Le comportement informationnel et l’activité de recherche ne se résument pas uniquement au repérage d’information • Le chercheur ne sait pas toujours ce qu’il cherche • Le chercheur adopte plusieurs modes de recherche • Tournant des années 2000 – approches « socio-techniques » de la recherche d’information • Approches interdisciplinaires aux sciences de l’information Martin Boucher – ACFAS 2012

4. Qu’entend-on par « recherche exploratoire » ? • Les activités de la recherche exploratoire (Marchionini 2006, White et Roth 2009) Recherche exploratoire Repérage Apprentissage Investigation • Repérage de faits • Recherche d’items connus à l’avance • Navigation • Transaction • Vérification • Q / R • Acquisition de connaissances • Compréhension / interprétation • Comparaison • Intégration • Accumulation • Analyse • Exclusion / négation • Synthèse • Évaluation • Découverte • Transformation Martin Boucher – ACFAS 2012

5. Qu’entend-on par « recherche exploratoire » ? • Quelques caractéristiques de la recherche exploratoire (White et Roth 2009) • Transcende une multitude d’itérations et potentiellement plusieurs sessions de recherche • Besoin informationnel ouvert, persistent et à facettes multiples • Tâche inscrite dans un contexte • Comportement généralement constitué d’étapes de navigation et de repérage Martin Boucher – ACFAS 2012

6. Qu’entend-on par « recherche exploratoire » ? • La recherche exploratoire implique : • Approfondissement du sujet d’une recherche • Compréhension de la nature d’une collection de documents • Exploitation d’opportunités de navigation lors de l’examen de résultats de recherche • Modes de recherche impliqués dans la stratégie exploratoire • Navigation exploratoire • Repérage focalisé Martin Boucher – ACFAS 2012

7. Qu’entend-on par « recherche exploratoire » ? • Quelques caractéristiques nécessaires des systèmes de recherche exploratoire (White et Roth 2009) • Support à la construction et au raffinement de requêtes • Filtrage des résultats à l’aide de métadonnées/facettes • Exploitation du contexte • Visualisation pour le support à l’analyse et la prise de décision • Support à la compréhension et l’apprentissage Martin Boucher – ACFAS 2012

8. http://visualcatalog.univ-artois.fr/vc2/ Martin Boucher – ACFAS 2012

9. La notion de contexte • Différentes définitions (Courtright 2006) • Contexte comme contenant : ensemble d’entités stables et délimitées, conceptualisées indépendamment des activités du participant • Contexte comme signification construite : activités informationnelle rapportée en relation à des influences et variables contextuelles, perçues et construites par l’acteur d’information – la personne en contexte • Contexte social / imbrication de contextes / évolution Martin Boucher – ACFAS 2012

10. La notion de contexte • Modèle imbriqué de stratification des contextes (Ingwersen et Järvelin2005) Contexte économique, socio-technique et sociétal (infrastructure) Interactions (session) Système, situation, tâche, social, conceptuel, émotionnel Structures inter-objets Structures intra-objets Contexte historique Martin Boucher – ACFAS 2012

11. Capturer le contexte • Exemples d’intégration • Inter-objets • Références bibliographiques (référencement croisé) • Contenu apparenté (« articles similaires ») • Interactions • Raffinement de requête • Rétroaction implicite ou explicite • Conservation du contexte de sessions de l’usager (ex. Google) • Conceptuel / social • Adaptive Vibe • Visualisation interactive de requêtes de recherche (Seifert 2011) • Google+ Martin Boucher – ACFAS 2012

12. Source : Ahn, J.-W., & Brusilovsky, P. (2009). Adaptive Visualization of Search Results: Bringing User Models to Visual Analytics. Information Visualization, 8(3), 167 –179. doi:10.1057/ivs.2009.12 Martin Boucher – ACFAS 2012

13. Fouille de textes et visualisation • Fouille de textes : accès à certaines dimensions sémantiques du texte (Forest 2009) • Principales applications • Systèmes de recommandation • Extraction d’information • Catégorisation automatique (ex. Isidore) • Classification automatique ou Clusteringex. Scatter/gather (Cuttting et al. 1992), Clusty/Yippy (search.yippy.com) Martin Boucher – ACFAS 2012

14. Fouille de textes et visualisation • La visualisation • Facilité l’analyse et la manipulation de grandes quantités de documents, de plusieurs manières / densification de l’information (Koshman2006) • Permet de capitaliser sur les mécanismes cognitifs et de la mémoire (court, moyen, long-terme), reconnaissance de patrons / relations (Zhu et Chen 2005) • Permet l’interaction • Support au raisonnement analytique Martin Boucher – ACFAS 2012

15. Perspectives de recherche • Constat • Dans les bibliothèques numériques en général • Peu d’intégration entre fouille de textes et espace cognitif de l’usager • La multiplicité des facettes et options de navigation peuvent engendrer une surcharge informationnelle (Wilson et al. 2008) • Multiplicité de techniques de visualisation • Dans les portails de revues savantes en SHS • Contenus substantiels et relativement homogènes • Accès au texte intégral et à des métadonnées de grande qualité • Collections en pleine expansion Martin Boucher – ACFAS 2012

16. Perspectives de recherche • Intégration de techniques de fouille de textes dans les portails de revues savantes, notamment celles en SHS • Intégration contexte - repérage - fouille de textes : meilleure symbiose entre le système et l’usager • Le contexte conceptuel se construit progressivement, au fil des consultations • Intégration de techniques de visualisation pour supporter l’usager dans ses démarches de compréhension et d’analyse • Défis : simplicité, rapidité et convivialité ! Martin Boucher – ACFAS 2012

17. Bibliographie Ahn, J.-W., & Brusilovsky, P. (2009). Adaptive Visualization of SearchResults: Bringing User Models to Visual Analytics. Information Visualization, 8(3), 167 –179. doi:10.1057/ivs.2009.12 Courtright, C. (2007). Context in information behaviorresearch. AnnualReview of Information Science and Technology, 41(1), 273–306. doi:10.1002/aris.2007.1440410113 Cutting, D. R., Karger, D. R., Pedersen, J. O., & Tukey, J. W. (1992). Scatter/gather: A cluster-basedapproach to browsing large document collections. Proceedings of the 15th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (pp. 318–329). Doyle, L. B. (1963). Is relevance an adequatecriterion in retrieval system evaluation. DTIC Document. Forest, D. (2009). Vers une nouvelle génération d’outils d’analyse et de recherche d’information. Documentation et bibliothèques, 55(2), 77–89. Ingwersen, P., & Järvelin, K. (2005). The turn: Integration of information seeking and retrieval in context (Vol. 18). Kluwer Academic Pub. Koshman, S. (2006). Visualization-based information retrieval on the Web. Library & Information Science Research, 28(2), 192–207. doi:10.1016/j.lisr.2006.03.017 Marchionini, G. (2006). Exploratorysearch: fromfinding to understanding. Commun. ACM, 49(4), 41–46. doi:10.1145/1121949.1121979 White, R. W., & Roth, R. A. (2009). ExploratorySearch: Beyond the Query-ResponseParadigm. Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services, 1(1), 1–98. doi:10.2200/S00174ED1V01Y200901ICR003 Wilson, M. L., & others. (2008). ImprovingExploratorySearch Interfaces: Adding Value or Information Overload? Wilson, T. D. (1999). Models in information behaviourresearch. Journal of Documentation, 55, 249–270. doi:10.1108/EUM0000000007145 Zhu, B., & Chen, H. (2005). Information visualization. AnnualReview of Information Science and Technology, 39(1), 139–177. doi:10.1002/aris.1440390111 Martin Boucher – ACFAS 2012