Univerzita Karlova

Filozofická fakulta

Ústav informačních studií a knihovnictví

 

 

 

Role individuálních rozdílů v internetovém vyhledávání: empirická studie

 

The Role of Individual Differences in Internet Searching: An Empirical Study

Nigel Ford, David Miller, Nicola Moss

 

Department of Information Studies, University of Sheffield

In: Journal of the American Society for Information Science and Technology, č.12 (2001), s. 1049-1066

 

 

Překlad, zkráceno

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Zpracovala: Lucie Šmídová

Praha, květen 2002

 

 

Tento článek přináší výsledky studie o roli individuálních rozdílů v internetovém vyhledávání. Středem pozornosti výzkumu se staly následující vlastnosti uživatelů: poznávací styly, úroveň předchozích zkušeností, vnímání Internetu,  přístupy ke studiu, věk a pohlaví. Šedesát devět vysokoškolských studentů  hledalo informace o zadaných tématech pomocí vyhledávače Alta Vista. Výsledky byly vyhodnoceny pomocí jednoduché binární relevance. Faktorová analýza a mnohonásobná regrese odhalily zajímavé rozdíly. Úspěšné vyhledávání bylo spojeno s: mužem, nízkou poznávací komplikovaností, poznávacím stylem založeným na obrazové představivosti (na rozdíl od slovní představivosti), vysokým stupněm vnímaní Internetu a s přístupy ke studiu,

které ukazují na nízkou osobní úspěšnost. Dopad těchto zjištění na rozvoj systému a na budoucí výzkumy je otázkou diskuze.

 

Úvod

Stále rostoucí možnosti  přístupu k Internetu  kladou větší a  větší nároky na informačně-vyhledávací dovednosti  většího počtu konečných uživatelů z nejrůznějších skupin. Vyhledávání informací na Internetu se v několika důležitých ohledech velmi liší od „tradičnějších“ informačních prostředí. Internet zejména poskytuje kontext, ve kterém je sbírka dokumentů  předmětem neustálých, rychlých a nekontrolovaných změn a komunikační paradigma lidských indexátorů zasahující známé skupiny potenciálních uživatelů je stále méně společné (Ellis, Ford a Furner, 1998)

 Nutně potřebujeme zvýšit znalost faktorů, které ovlivňují efektivnost internetového vyhledávání. Specifická znalost jednoho či druhého systému nebo stavu Internetu v určitém časovém bodě se nejeví jako obzvláště použitelná v delším časovém kontextu. Potřebujeme znalost podstatnějších a stálejších faktorů, abychom mohli pomoci lidem lépe na Internetu vyhledávat.

Článek přináší analýzu vyhledávání pomocí Alty Visty řízeného 69 vysokoškolskými studenty  jako projekt dotovaný UK Arts and Humanities Research Board. Snaží se vystopovat roli individuálních odlišností (podrobně popsány dole) v internetovém vyhledávání.

Pozadí

Poznávací styly a přístupy ke studiu

Existují teorie (např. Entwistle, 1981; Ford, 1985a, 1985b; 1995; Ford & Chen, 2000 aj.), které navrhují, že: a) individuální vyhledávací a informační procesy užívají velmi odlišných strategií b) různé strategie mohou být více či méně účinné pro různé lidi v různých prostředích a c) jednotlivci mohou být do určité míry rozlišeni neměnnou tendencí k osvojení jednoho nebo druhého typu strategie informačních procesů (takovéto tendence jsou označovány jako poznávací styly).

Bylo rozlišeno mnoho těchto poznávacích stylů (Brumby, 1982; Miller, 1987 aj.), včetně dvou základních směrů: (1) obecně analytický styl (wholist – analytic style), kdy jednotlivec tíhne ke zpracování informací jako celku nebo po částech  a (2) slovně obrazový styl (verbal – imagery style), kde jednotlivec inklinuje k přemýšlení v obrazech nebo ve slovech.

 

Zvláště dobře zavedený a široce studovaný projev  odlišností v souvislosti s obecně analytickým stylem je Witkinova  závislost na skupině (field – dependence). Witkin a jiní vystopovali obecně analytický styl ve velmi širokém spektru lidských činností od prvotního vnímání člověka přes jeho akademické úspěchy až po výběr profese  (Witkin, Moore & Cox, 1977). Jednotlivci relativně nezávislí na skupině jsou ve srovnání s jednotlivci závislými na skupině obratnější ve strukturálních a analytických činnostech. Jednotlivci nezávislí na skupině inklinují ke vnímání složek strukturovaného pole analyticky nezávisle na jejich zázemí a vytváří strukturu na poli, kde není. Na druhé straně jednotlivci relativně závislí na skupině bývají méně dobří v takovýchto aktivitách, vnímají komplex podnětů jako celistvý psychický moment. Tento směr se zdá, jako by zasahoval z vnímací až do intelektuální a sociální úlohy. Dalším důležitým rozměrem poznávacího stylu je podle Ridinga & Cheema (1991) slovní a obrazová představivost. Jak názvy stylů napovídají, jednotlivci nacházející se na jednom nebo druhém pólu mají tendence lépe zvládat úlohy vyžadující určitou propojovací formu zobrazení informací v paměti – vizuální nebo verbální. Této stránce poznávacího stylu však věnovali vědci méně pozornosti než stránce obecně analytické.

Máme také důkazy o tom, že existují neměnné rozdíly v přístupech ke studiu. Důležitou postavou výzkumu je tu Noel Entwistle, který  po mnoho let vyvíjí pokrokovou verzi souboru prostředků navrhnutého tak, aby stanovil klíčové druhy studijních přístupů (Entwistle, 1981;…). Jedno z nejrozšířenějších dělení je na hloubkový, povrchový a strategický přístup. Hloubkový přístup  se vyznačuje: záměrem porozumět (na rozdíl od naučení se a předvedení látky), aktivním zájmem (podrobnější sledování myšlenek a kladení si otázek pro sebe), spojováním myšlenek (vytváření celkového obrazu) a využitím důkazů (pozorné rozebírání důkazů podporující celkový obraz). Povrchový přístup se vyznačuje tím, že cílem studenta je správné předvedení látky (na rozdíl od snahy pochopit smysl), pasivní učení (přijímání faktů bez přemýšlení), memorování bez souvislostí (memorování faktů a detailů, aniž je zasazujeme do širšího celkového obrazu – nezdravý protějšek k využití důkazů), strach z neúspěchu (úzkostí vedená motivace). Strategický přístup se vyznačuje: snahou vyniknout (úspěchem vedená motivace) a dobrým hospodařením s časem.

Na obecně analytickém poznávacím stylu je založena klasifikace Paskova. Učení založené na porozumění (Paskův termín pro přístup zobecňovacícomprehension learning) znamená vytváření popisu – nezbytné k získání koncepčního rámce. Učení založené na činnosti (termín pro analytický přístup – operation learning) se vyznačuje vytvořením postupu – nezbytné k shromáždění důkazů podporující a ověřující koncepční rámec.

Jednotlivci mohou preferovat a být lepší v jednom nebo v druhém. A ti vyznačující se všestranným stylem učení neprokazují nerovnováhu, dosahují plného porozumění úspěšným zapojením obou přístupů. Jedinci s extrémní schopností učení na základě porozumění nemusí uspět při vytváření postupů a mohou vykazovat patologii zobecňování (globetrotting) – přílišné zobecňování a neschopnost doplnit celkový přehled příslušnými detaily. Naopak jedinci s extrémní schopností učení na základě činnosti nemusí uspět při vytvoření koncepčního přehledu a vykazují patologii nedostatku komplexního vnímání (improvidence) – do určité míry neschopnost „vidět  přes stromy les“.

Toto pojetí je spojeno se studijními přístupy stanovenými Entwistlovým souborem prostředků. Učení na základě činnosti zde reprezentuje analytické učení zahrnující využití důkazů plus jeho nezdravý protějšek - memorování bez souvislostí. Obecné učení je tu zastoupeno učením na základě porozumění, které zahrnuje spojování myšlenek a jeho nezdravý protějšek – přílišné zobecňování (to bylo ale vypuštěno v pozdější verzi, která se soustředí více na hloubkový/povrchový přístup než na obecný/analytický).

Paskovy konstrukce jsou spojeny s pravděpodobně základnější dimenzí lidské odlišnosti, jmenovitě s poznávací (kognitivní) složitostí (cognitive complexity). Jedinci s předpoklady k zobecňování bývají kognitivně složitější než jejich analytičtí protějšky. Poznávací složitost je spojena se stupněm rozlišování se kterou se jednotlivci dívají na svět. V jednom extrému, kognitivně jednodušší jedinci budou nahlížet svět v dualistických (černý/bílý, dobrý/špatný) kategoriích . Zatímco kognitivně složitější jedinci budou zapojovat relativistické úvahy, ve kterých odporující si názory budou stejně opodstatněné za odlišných podmínek a z různých úhlů pohledu. Toto pojetí je studováno v souvislosti s informační vědou (např. Ford, 1984, 1986).

 

Výzkum individuálních odlišností v souvislosti s informacemi

Velký počet studií o informačně – vyhledávacím chování zahrnuje individuální rozdíly jako proměnné. Např. Ford, Wood a Walsh (1994) studovali vyhledávání v Library and Information Science Abtract (LISA). Šedesát sedm studentů doktorského studia řídilo 275 vyhledávání na témata blízká jejich ročníkovým pracem. Byli testováni co se týče studijních přístupů a  na skupině závislých/nezávislých poznávacích stylů. Jejich vyhledávací strategie byly hodnoceny z hlediska relativní šíře (vysoká míra použití OR, osekávání – pozn. překl. využití * nebo ? v neúplných dotazech a obecně použitelných deskriptorů) a omezování (vysoká míra použití AND a datových nebo jazykových kvalifikátorů). Efektivita vyhledávání byla posuzována z hlediska přesnosti, odezvy a počtu nalezených relevantních odkazů. Studenti pracovali ve dvou experimentálních prostředích: s nastavením podmínek a bez něj. Výzkumníci zjistili, že při nastavení podmínek (normální vyhledávací prostředí databáze), jedinci nezávislí na skupině a studenti tíhnoucí k učení na základě porozumění používali širší vyhledávací strategie, studenti inklinující k učení na základě činnosti užívali užšího vyhledávání. Všestranní jedinci (tedy ti, co jsou schopni kombinovat oba směry překonali „rozumějící“ studenty v počtu nalezených relevantních odkazů (jejich předpokládaná silná stránka) a překonali i „činné“ studenty v přesnosti hledání (jejich předpokládaná silná stránka).

V následné studii (Wood, Ford, Miller, Sobzcyk & Duffin, 1996) 105 studentů bakalářského studia pokračovalo ve vyhledávání v CD-ROM databázích informace o tématech spojených s jejich ročníkovou prací. Databáze zahrnovaly Inspec, Biological Abstracts, Social Sciences Index, Compendex, ABI-Inform, General Sciences Index a Modern Languages, Association. Studenti byli testováni co se týče poznávacích stylů a přístupů ke studiu. Vyhledávací strategie byly zaznamenány podle přesných pravidel pro analýzu. Ve srovnání se studenty nezávislými na skupině ti závislí zadávali méně nových dotazů, vykazovali vyšší stupeň znalosti tématu a vyznačovali se vyšším celkovým využitím počítačových informačních služeb. Studenti učící se na základě porozumění, ve srovnání se studenty učícími se na základě činnosti, používali vůbec největší počet vyhledávacích strategií, užívali více nových dotazů. Byli si také vědomi rozšiřovacích/zužovacích technik. Studenti závislí na skupině vyhledali více relevantních odkazů. Studenti „chápající“ nalezli více relevantních odkazů, studenti „činnosti“ projevovali větší uspokojení s výsledky hledání.

 

Vyhledávání informací ve webovém prostředí

       Je také důležité řídit výzkum vyhledávání informací v rámci webu, místo toho, abychom jednoduše rozšířili studie tradičnějších informačních prostředí, protože nástroje, které uživatel používá na webu se liší od tradičních vyhledávacích nástrojů. Jak poznamenává Jansen a Poch (2001, s. 244): „web je unikátní vyhledávací prostředí, které vyžaduje další a nezávislá studia.“

Studie Jansena, Spinka a Saracevice (2000) analyzovala přes 51 000 dotazů pocházejících od více než 18 000 uživatelů a objevila tak další zajímavé aspekty. Konkrétně si uživatelé nejsou příliš jisti v používání logických spojek a dalších znaků pokročilého vyhledávání a typické je i to, že nekontrolují více než jednu stránku výsledků hledání.

Wang, Hawk a Tenopir (2000) na základě četných výzkumů tvrdí, že uživatelé jsou celkově málo úspěšní. Setkávají se s potížemi u  syntaxe vyhledávacího automatu (search engine) a zhruba 30% hledání skončí nulovým výsledkem. Naproti tomu Jansen (2000) mluví o tom, že se většině lidí podaří na webu najít to, co chtěli.

Spink, Bateman a Jansen (1999) také podotýkají, že 70 procentům lidí z jejich vzorku se podařilo najít relevantní materiál a to zřejmě bez použití logických spojek a pokročilých vyhledávacích technik. Jansen se odvolává na velký počet studií, které ukazují, že ačkoliv je míra neúspěchu vyšší mezi jednotlivci, kteří používají  pokročilé vyhledávací techniky, webové vyhledávání může poskytnout kvalitu srovnatelnou s kvalitou nabízenou profesionálními pracovníky referenčních oddělení. Jansen usuzuje, že jednoduché hledání je dostačující a že příspěvek úspěšného pokročilého vyhledávání je minimální. V souladu s jinými výzkumy Jansen informuje o nízké toleranci uživatelů k velkému počtu stran výsledků hledání a také o tom, že uživatel jen vzácně zkontroluje více než deset odkazů.

Mnoho teorií zaměřujících se na web berou individuální rozdíly jako proměnlivé. Např. Wang a kol. (2000) prověřovali kognitivní a emocionální aspekty hledání prováděného 24 vysokoškolskými studenty. Stejně jako Jansen a kol. (2000) zjistili, že uživatelé  málokdy prozkoumají více než jednu stránku výsledků. Vyzdvihují, jak jednoduše si studenti vytvářejí chabé mentální modely a zdůrazňují potřebu jejich pozvednutí a využití. Také objevili závislost pocitů zmatku a složitosti na  poznávacích stylech. Na skupině závislí studenti tyto pocity zažívají intenzivněji než jejich na skupině nezávislí protějšky. Stupeň úzkosti je pak spojen s negativními pocity, které mohou ovlivnit důslednost vyhledávání.

Lazander, Biemans a Wopereis (2000) zkoumali vliv předchozí zkušenosti na webové vyhledávání. Ve shodě s jejich hypotézou založenou na předchozích výzkumech hypertextu zjistili, že úroveň zkušeností vliv na vyhledávací chování (browsing performance) nemá.

Palmquist a Kim (2000) studovali vlivy poznávacích stylů i zkušeností s webovým vyhledáváním. Zkoumali vyhledávání řízené 48 studenty - bakalářy zaměřené na fakta i na témata. Vyhledávací chování se posuzovalo z hlediska potřebného času a počtu překročených uzlů k dosažení relevantních informací. Zjistili, že se poznávací styly vzájemně ovlivňují se zkušenostmi s on-line databázovým vyhledáváním. Začátečníci závislí na skupině potřebovali více času a překročili více uzlů při získávání požadovaných informací než začátečníci nezávislí na skupině. Žádné markantní rozdíly co se týče poznávacích stylů zkoumaných studentů odhaleny nebyly.

Ratzan (2000) ve výzkumu, do kterého bylo zapojeno 350 uživatelů, sledoval rozdíly ve vnímáni Internetu z hlediska metafor. Zjistil, že charakter uživatelova metaforického zobrazování se mění s jeho zručností. Metafory používané začátečníky často připomínají pocity marnosti, zmatení a složitosti. Neurčité metafyzické metafory používají pouze experti. Nalezneme tu i rozdíly pohlaví, ženy vykazují více “hraniční“ a „dálniční“ metafory, muži se zase častěji považují za vysoce kvalifikované.   

Další výzkumy, které se zabývají odlišnostmi na základě pohlaví, mluví o tom, že ženy používají Internet méně často, necítí se schopny najít efektivní cestu k získání informací. Naproti tomu muži využívají Internet nejen k práci, ale i pro zábavu a obecně používají více internetových aplikacích. Někteří autoři (např. Morahan – Martin, 1998) dokonce považují příslušnost k pohlaví za hlavního činitele ovlivňujícího náš přístup k Internetu a jeho využití.

 

Teoretický rámec a výzkumné otázky

Výzkum zde prezentovaný volí jako metodu průzkum za účelem získání dat spíše než testování hypotéz, volí rozsáhlé průzkumy užívající faktorovou a regresní analýzu. Povaha hledaných důkazů spadá do pozitivistické tradice. Ačkoliv mnoho studovaných teorií je v podstatě sociálních, včetně postojů a vnímání, podstata hledaných důkazů je statistická. Psychometrická měření byla užívána k získaní dat o poznávacích stylech a Likertova stupnice ke stanovování postojů a vnímání. Ovšem je třeba přiznat určitá omezení pozitivistických přístupů co se týče  záležitostí lidí.

Nicméně cítíme, že je užitečné získat základní data, která umožňují sílu důkazů měřit kvantitativně. Takovéto důkazy rozhodně nevyvrací - i když pravděpodobně poskytují spolehlivější základnu pro – doplňující a objasňující zkoumání stejných nebo podobných témat.

Saracevic  (1991, s.225) ve své práci o individuálních rozdílech poznamenává, že je třeba vztáhnout obecná zjištění konkrétně na vyhledávání informací a naopak, výsledky výzkumu vyhledávání zasadit zpět do obecnější teorie:

„Stále nám chybí teoretický rámec a/nebo vysvětlení pro všechna tato zjištění. Bez takovéhoto rámce bude práce na individuálních rozdílech vyhledávání informací pokračovat jako v minulosti, dopouštějíc se neúnosného zjednodušování.“

Jansen a Poch (2001) také zdůraznili potřebu schváleného rámce pro informační vyhledávání – zvláště ve spojení s webem. Jejich doporučovaná terminologie se týká například hledání, dotazů (počáteční, opakované, upravené), hledisek a modifikátorů hledisek a pro zahrnutí do statistického šetření i významy se standardními odchylkami těchto elementů stejně jako vyhledávacími podmínkami dostupnými v čase experimentu atd. Je přijímána současnými studiemi všude, kde se dá aplikovat.

Z hlediska teoretického obsahu jsou současné studie z velké části založeny na Wilsonově modelu informačního chování (Wilson & Walsh, 1996). Mimořádná pozornost byla věnována vlivu individuálních význačných rysů na vyhledávání informací. Tyto rysy byly demografické (věk a pohlaví), kognitivní a citové (zahrnující aspekty úzkosti a osobní úspěšnosti). Tato hlediska jsou zahrnuta i v modelech jiných autorů, ale nejlépe jsou zapojena u Wilsona (obr. č. 1 – Wilsonův model informačního chování )

 

 Metoda

Účastníci

Vzorek se skládal ze dvou kohort (začátek studia  1999 a 2000) čítající 250 studentů. Studenti byli vybráni z Ústavu informačních studií Univerzity v Sheffieldu z programů magisterského studia: Knihovnictví, Informační management a Informační systémy.

 

Nástroje sběru informací

 

Individuální rozdíly

Byl sestaven dotazník (část obsažena v příloze) o 63 položkách tak, aby se dotýkal všech hledisek individuálních rozdílů (byly popsány dříve).

1)      Přístup ke studiu – 32 otázek, Entwistlův soubor prostředků

2)      Vnímáni Internetu – 12 otázek, Ford & Miller (1996)

3)      Stupeň předchozích zkušeností – 3 otázky

4)      Poznávací složitost – 4 otázky

Např. rozdíl verbální/vizuální představivost byla stanovena pomocí série tvrzení o vztahu dvou věcí a student byl požádán, aby rozhodl, zda jsou pravdivá, nebo ne. Polovina tvrzení se týkala koncepčních vztahů (jestli je A typem B), druhá polovina se týkala vizuálních vztahů (jestli má A stejnou barvu jako B). Studenti s verbální představivostí rychleji a správněji posuzovali první typ tvrzení, studenti s vizuální představivostí naopak (protože hledání v mentálních obrazech je pro ně rychlejší).

 

Vyhledávání dat

Jako vyhledávací prostředí byla zvolena Alta Vista. Studenti si mohli zvolit jednoduché nebo pokročilé vyhledávací nastavení. Úkol, který měli studenti v této fázi projektu řešit, zněl:

 Technik si v kanceláři Ústavu informačních studií ošklivě pořezal prst. Jaké právní důsledky z toho pro univerzitu vyplývají? Najdi na webu odpovídající informace. 

 

 

 

Relevance

Dotazy zadávané studenty (a jejich následné modifikace) byly zaznamenány a vytištěny. Stejně tak i první dvě strany výsledků hledání, které byly rozděleny podle jednoduché dichotomické klasifikace: relevantní/nerelevantní.

Počet dotazů, které měly za následek 1 nebo více relevantních výsledků byl vydělen celkovým počtem zadaných dotazů. Takže například student, který zadal 4 dotazy (s různými obměnami) a pouze finální modifikace měla úspěch, obdržel skóre relevance 0,25.

 

Variace

Tabulka 1 (Studované fenomény, jejich příslušné variace a nástroje měření) ukazuje 31 variací použitých v tomto experimentu,  např. fenomén přístupu ke studiu je reprezentován variacemi: snaha porozumět, aktivní zájem, spojování myšlenek, používání důkazů (hloubkové učení) atd, kognitivnímu stylu přísluší variace: analytické/zobecňovací předpoklady, verbální/vizuální představivost a poznávací složitost.

 

Postup

Účastníci nejdříve vyplnili dotazník na individuální odlišnosti potom prošli testem kognitivních stylů a teprve poté začalo vyhledávání. Nebylo omezeno časem ani počtem možných zadaných dotazů.

 

Analýza dat

Faktorová analýza

Faktorová analýza identifikuje seskupení variací, které jsou spojeny nějakou základní vazbou. Na rozdíl od mnohonásobné regrese nepočítá se stupněm statistické významnosti. V této studii byla faktorová analýza použita k zjištění do jaké míry různé sady variací ovlivňují stupeň vyhledávací úspěšnosti. Byly provedeny čtyři analýzy následujících sad variací: (1) relevance a přístupy ke studiu, (2) relevance a vnímání Internetu, (3) relevance a stupeň předchozí zkušenosti a (4) relevance a věk, pohlaví a poznávací styl

 

Mnohonásobná regrese

Umožňuje identifikovat statisticky významné vztahy mezi mnohočetnými variacemi. Konkrétně umožňuje identifikaci efektů několika nezávislých variací na závislých variacích – do jaké míry jsou odchylky závislých variací určeny odchylkami nezávislých variací. Tato analýza také zjišťuje, která variace, ze všech zkoumaných má přímý vliv na efektivitu vyhledávání. V potaz při určování stupně významnosti se bere také vzájemné působení nezávislých variací. Mezi ty se počítají: kognitivní styly, studijní přístupy, vnímání Internetu, zkušenosti, věk a pohlaví.

 

Výsledky

Populace

(Tabulka 2. Rozložení mužů a žen v jednotlivých studijních programech; Tabulka 3. Úroveň předchozích zkušeností )

 

Vyhledávání

Celkový počet dotazů vznesených studenty byl 228, z toho 99 za pomoci logických spojek,  86 pouze klíčová slova a 43 dotazů s použitím rozšířeného vyhledávacího módu Alta Visty. (Tabulka 4. Četnost dotazů; Tabulka 5. Četnost dotazů z hlediska použití logických  spojek a  klíčových slov; Tabulka 6. Parametry vyhledávání, rozděleno na muže a ženy)

 

Přístupy ke studiu

   (Tabulka 7. Výsledky faktorové analýzy ohledně relevance a studijních přístupů)

 

Vnímání Internetu

(Tabulka 8. Výsledky faktorové analýzy ohledně relevance a vnímání Internetu )

 

Kognitivní styl, věk a pohlaví

(Tabulka 9.Výsledky faktorové analýzy ohledně relevance a věku, pohlaví a kognitivního stylu; Tabulka 10. Výsledky lineární regrese ohledně vlivu přístupu ke studiu, vnímání Internetu, kognitivních stylů, věku a pohlaví na relevanci)

 

Souhrn

Faktorová analýza odhalila, že efektivita vyhledávání je spojena se staršími muži a s relativně nízkou poznávací složitostí. Úroveň předchozích zkušeností nehraje roli. Regresní analýza dále ukazuje, že významným určením relevance je pohlaví (ne věk).

Zdá se, že slabé vyhledávací schopnosti vykazují jedinci s verbálním poznávacím stylem, a relativně vysokým stupněm poznávací složitosti. Dále se vyznačují strachem z neúspěchu a špatným hospodařením s časem (time management) – ačkoliv úspěšní i neúspěšní studenti berou za svůj hloubkový přístup ke studiu. Nízká úspěšnost je dále spojena s vnímáním Internetu: pocit nedostatečné strukturovanosti, pocit ztracenosti a neschopnosti najít cestu k cíli (vyhnout se irelevantním materiálům).

 

Osobní úspěšnost a pohlaví

Zjištění jsou do určité míry v souladu s Bandurovou teorií sociálního učení. Podle něj (1986, s.391) je osobní úspěšnost spojena „ne se schopnostmi, které jedinec má, ale s přesvědčením o tom, co může dělat, ať už je obdařen jakýmikoliv vlastnostmi.“ Regresní analýza  spojuje studentovo  neúspěšné vyhledávání s vnímáním jeho samého jako neschopného udržet nad vyhledáváním kontrolu. V této oblasti jsou zjevné rozdíly mezi pohlavími.  Nedostatek „počítačového“ sebevědomí je z velké části záležitostí žen.

 

Kognitivní styly

Studie nalezla souvislost mezi nízkou vyhledávací úspěšností a verbálním poznávacím stylem. Jedinci, u nichž převládá tento styl většinou mj. nenalézají žádné potěšení v práci s Internetem, dívají se pouze na materiály, které jim byly doporučeny a cítí strach z přehlcení informacemi. Je to v rozporu s naší intuitivní myšlenkou, že vyhledávání informací je záležitost především verbální (formulace a modifikace dotazů atd.).

Studie nenašla žádné vztahy mezi stylem zobecňovacím/analytickým a efektivitou vyhledávání

 

Důsledky pro Wilsonův model informačně-vyhledávacího chování

(Obrázek 2. Částečné vylepšení Wilsonova modelu informačního chování)

 

Závěr

Je zajímavé, že relevance vyplynula relativně silně z faktorové analýzy jako přesně vymezená variace, která rozlišuje rozdílné skupiny variací reprezentovaných přístupy ke studiu, vnímáním Internetu, poznávacími styly, věkem a pohlavím. Je také zajímavé, že závěry získané různými typy analýz dobře zapadají do předchozích výzkumů vnímání  Internetu podobnými skupinami úspěšných univerzitních studentů stejně jako do výzkumů týkajících se rozdílného informačního chování muže a ženy a efektů osobní úspěšnosti.

Nicméně výzkum také navodil mnoho otázek. Nedokázal například potvrdit některé předcházející zkoumání role zkušenosti a zobecňovacího/analytického poznávacího stylu při vyhledávání a také nic neříká o psychologických mechanismech skrývajících se za odlišnostmi, které byly sledovány. Dále nevíme, do jaké míry se rozdíly zde popsané uplatňují při vyhledávání informací o jiných tématech, v méně umělém prostředí a u různých internetových uživatelů.

Saracevic (1991, s.85) poznamenává, že lidské individuální rozdíly mají hlavní vliv na  chování informačních systémů. Podotýká:

„Co se týče současných forem a operací informačních systémů, na ničem takovém nezáleží. Současná forma systémů nevyhovuje lidským odlišnostem, které se velmi projevují právě při vyhledávání…Není to pouze technologická strana informačních systémů, která by měla zvyšovat své porozumění lidem, ale také lidská strana, informační profesionálové by měli zvyšovat svoji snahu lidem a jejich odlišnostem porozumět.“

Ať už se snažíme zlepšit strojovou nebo lidskou část informačních systémů – nebo vzájemné interakce – pravděpodobně potřebujeme více znalostí o tom jak se uživatelé liší. Je možné, že souvislosti mezi osobní úspěšností, věkem a kognitivními styly mohou být důležitým faktorem v modelech interakce člověk – počítač (human – computer interaction), které nastartují vývoj nových informačních systémů.

Věk a kognitivní styl jsou relativně stálé nepoddajné veličiny, a tak pravděpodobně budou vyžadovat adaptabilitu část systému. Osobní úspěšnost může být mnohem méně  poddajná, a proto může být rozumným těžištěm uživatelova tréninku a rozvoje. Nicméně jsme daleko od vlastnictví nějakého silného empiricky ověřeného modelu interakce člověk – počítač, který by nám pomohl systémy zlepšit. Je jasné, že je potřeba daleko více výzkumů – obzvláště:

1. v přirozenějších, méně donucovacích podmínkách

2. používající komplexnější a výmluvnější měření relevance

3. zadávající širší rozpětí typů témat k vyhledávání

4. ve vztahu k širšímu vzorku populace internetových uživatelů

5. beroucí v potaz strategie vyhledávání stejně jako výsledky

6. užívající více různých typů vyhledávacích automatů

 

Další výzkumy by pravděpodobně mohly využít kvalitativní a  kvantitativní přístupy k objasnění nalezených vztahů. Ačkoliv takovéto vymezení je bezpochyby vhodné ve všech kontextech, je velmi vhodné vzhledem k této studii požadovat pro porozumění otázkám vyplývajícím ze statistické analýzy také kvalitativní data. Data spojená s komplexním a subjektivním charakterem souvislostí mezi informačním chováním a smysluplností této aktivity (vyhledávání informací) pro každého, kdo je v ní zapojen (v tomto případě v nepřirozeném, nuceném a pro mnohé i úzkost navozujícím experimentu). Bylo by účelné pro takovýto výzkum vzít v potaz i aspekty jako jsou individuální očekávání, záměry, postoje, úvahy a emoce. Je možné, že modely vyhledávacích procesů a efektivity uživatelů i systémů – zejména modely schopné identifikovat manipulovatelné faktory, mohou pomoci systémovým projektantům vytvořit lepší systémy a uživatelům zlepšit efektivitu vyhledávání – mohou požadovat jemné spojení objektivity a možnosti zobecnění se subjektivitou a úzkou spjatostí s kontextem.

 

 

 

 

 

 

 

Bibliografie

Bandura, A. (1977), Social learnig theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Bandura, A. (1986). Social foundation of thought and action: A social cognitive theory.         Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Brosnan, M.J. (1998), The impact of computer anxiety and self-efficacy upon performace. Journal of Computer Assisted Learning, 14, 223 – 234

Brumby, M. N. (1982) Consistent diferrences in cognitive styles shown for qualitative biological problem – solving. Bristich Journal of Educational Psychology, 52, 244 – 257.

Compeau, D.R., & Higgins, C.A. (1995). Computer self-efficacy: Developement of a measure and initial test. MIS Quarterly, June, 189-211.

Coakes, S.J., & Steed, L.G. (1999). SPSS: Analysis without anguish. Brisbane: Wiley.

Culley, L. (1998). Girls, boys and computers. Educational studies, 14(1), 3-8.

+ dalších 80 titulů.