信息行为研究进展
信息检索技术的研究进展

信息检索技术的研究进展信息检索技术是信息科学领域的一个重要组成部分,它通过各种检索技术和方法,帮助用户在海量信息中快速、准确地找到所需的信息。
随着互联网技术的发展和信息量的急剧增加,信息检索技术也日益引起人们的关注,其研究进展逐渐呈现出多样化和前沿性的特点。
首先,传统的信息检索技术已经逐渐向人工智能和自然语言处理方向发展。
在传统的信息检索系统中,用户通常通过关键词来检索相关信息,但是随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步,信息检索系统可以更好地理解用户的检索意图和语义,从而提高检索结果的准确性和相关性。
例如,推荐系统和智能搜索引擎已经成为当前信息检索技术研究的热点,它们可以根据用户的历史行为和兴趣,给用户推荐更加个性化和符合需求的信息。
其次,基于大数据和机器学习的信息检索技术也受到了广泛关注。
大数据技术的快速发展和机器学习算法的不断优化,为信息检索提供了更强大的支持。
通过对海量数据进行分析和挖掘,可以更好地理解信息的分布规律和关联性,从而提高检索系统的效率和准确性。
同时,机器学习算法的应用也可以帮助信息检索系统不断优化自身的模型和算法,以适应不断变化的信息检索需求。
另外,移动互联网和云计算技术也为信息检索技术的发展带来了新的机遇和挑战。
随着移动互联网用户的数量不断增加,人们对信息检索的需求也呈现出移动化和个性化的趋势。
因此,如何在移动设备上实现高效的信息检索已经成为一个重要的研究方向。
同时,云计算技术的普及和发展,为信息检索系统提供了更加稳定和高效的计算资源,可以更好地支持信息检索系统的实时性和可扩展性。
此外,信息检索技术在智能语音助手和智能家居领域也有广泛的应用。
随着智能语音助手的普及和智能家居设备的快速发展,用户可以通过语音指令来实现信息检索和控制智能设备。
信息检索技术在这些领域的应用,不仅提高了用户体验和生活便利性,也为信息检索技术的发展带来了新的挑战和机遇。
总的来说,信息检索技术的研究进展不仅体现在技术手段和方法的不断创新,也体现在应用领域的不断拓展和深化。
基于大数据的学生学习行为分析与应用的研究进展

基于大数据的学生学习行为分析与应用的研究进展【研究方案】I. 研究背景随着大数据技术的快速发展,学习行为数据在教育领域的应用日益广泛。
通过对学生学习行为的分析,可以深入了解学生的学习习惯、兴趣爱好、学习效果等方面的特点。
本研究旨在基于大数据,对学生的学习行为进行全面深入的分析,并提出相应的应用方法,为实际问题的解决提供参考。
II. 研究目标1. 分析学生学习行为的特点和规律,解析其对学习成绩的影响因素。
2. 基于学习行为数据,提出有效的学习个性化辅助方法。
3. 探索大数据技术在学习行为分析中的应用价值。
III. 研究方法1. 数据采集采用多种方式获取学生学习行为数据,包括但不限于学习管理系统、手机APP、传感器等。
合理保护学生隐私,确保数据采集的合法合规。
2. 数据预处理对采集到的学习行为数据进行清洗和处理,包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析通过统计分析方法,深入挖掘学生学习行为数据中的内在规律和关联性。
应用聚类分析、关联规则挖掘、数据挖掘等技术,揭示学生学习行为与学习成绩之间的关系。
4. 方法创新在已有研究成果的基础上,提出新的观点和方法,为学生学习行为分析与应用提供创新思路。
例如,结合情感分析和机器学习技术,构建学生学习状态识别模型,实现对学习行为的个性化理解和辅助。
IV. 多维数据分析1. 学生学习行为特征分析通过对学生学习行为数据的统计分析,挖掘学生学习行为的特征,如学习时长、学习频率、学习时间分布等。
结合学生的个人信息和学习成绩,探究学生学习行为与学业表现之间的相关性。
2. 学习习惯与成败关系探讨通过分析学生的学习习惯,研究其与学习成绩之间的关系。
例如,研究学生在不同时间段的学习情况,分析其学习效果是否存在差异性。
3. 学习行为模式分析基于学习行为数据,运用数据挖掘技术,识别学生的学习行为模式,找出学习行为的规律和特点,并探究对学习效果的影响。
信息技术接受模型研究的新进展

用进行 了诸多研 究 , 至今 已有 4 0多年历 史 , 已成 为 现
现代信息 系统文献 中最 多产 的、 成熟 的研究 领域之 最
O
信息技术接受和使用 的研究最有 影响的是技术 接 受 模型 。 Azna d i biI 和 Fsbi a d j n J 如 j s e s e n F h n ] i e z h nn A e
信息技术的接受 程度。为验证 T M 模 型 , ai等 人 A Dv s
(9 9 对高校 17个 MB 18) 0 A学 生使用 文字处理 系统 进
博 艺[ 】 孙 建 军 、 颖 、 青【 】 陈 渝 与 杨 保 建 1, 1 成 柯 1, 2
(0 9 L j 学者 对其 基 础理 论 作 了较 详 细 的论 述 。 20 )1 等 3 也有学 者在 T M 模 型的应用 方面 进行 了积 极 探索 , A 如利用 技术 接受模 型研究 知识管理 系统 、 业 资源计 企 划( nepi eore l n g E P 、 E t r R suc a i , R ) 网上购物 、 息 r s e Pnn 信 系统应 用开发 等技术决 策问题 。限于研究 的时效性 因 素影响 , 这些研究未能关 注到信息技 术接 受模 型 的最
左右 的新增 资本投 资在 了信息 技术 上… 。然而 , 1 也有 学 者反驳说“T 信 息技术 ) 再重 要 ” C r(0 5 关 I( 不 , ar2 0 )
于这 一问题有过一番论 述“ 什么有 些地 区和产业 的 为 巨额 I T投资与应用产生 了显著 的成效 , 而在其他地 区 和产业 , 却不见效果? L 事实上 , ”J 2 为支持生产力发展而 研 发的信息技术 , 只有被 接受 、 使用 以及 持续使 用 , 它 们 的价值才 能显 现 出来 J 。美 国资 深学 者 V n ae ek t h s ( 03 也指出 , 20 ) 提高生产力的技术 , 必须被组织 中的雇 员 接受和使用[ 引。为此 , 学界 围绕信 息技 术接受 和使
我国国民网络信息行为变化研究

据, 总结其信 息行 为变化的特征 , 预测其信 息行 为趋 势 , 提
更新 和 优 化 冈 书 馆 服 务 的策 略 。
本研究 的数据主要来 源于 ,但不限于中国互联网络信息
中 心 ( 下 简 称 C N C)0 1 2 1 的《 国 互 联 网 络 发 展 以 N I 2 0- 0 0年 中 状 况统 计 报 告 》 N I 的这 项 测 查 始 于 19 。C N C 7年 , 9 随着 该 项
于此 调 查 的 范 围 覆盖 中 国大 陆 3 个 省 、 自治 区 和直 辖 市 , 1 选
的概念 , 学习特征及信息需求作 了较全 面的阐述。 与此 同时 ,
研究对象群体将进 一步细分 , 从关 注大众群体转 向关注弱势 群体用户研究 。 肖永英 如 以广州市海珠 区低收入者 为样 本 , 研究 城市低 收入者关 注的信息类 型 , 获取信息 的渠道 、 易 难 程度 以及 利用 图书馆的情况。对新一代, 户 的研究 , } H 尤其 是
用户信息 行为作 为情报学认 知范式研究 的一个 核心领
域 , ・ 是学 术 界关 注 的 热 点 。 往 十 年 , 联 网深 刻 地 影 响 一直 过 互
对于网络用户信息行为的定 义, 目前学 术 界 还 没 有 统 一 的 界 定 ,大 多 数 学 者 基 本 上 在 结 合 传 统 川 户 信 息 行 为 定 义 ( 张 同海 、 书 宁 【 白海 燕 人 观 点 ) 基 础 E诠 释 网络 即 李 引 、 的
ae rc mme d d b hspa e . r e o n e yt i p r
【 ew r s Itnt sr,nom t nbh v r U es t i K y od 】 ne eue I r ao eai s sr s de r s f i o: u s
《2024年个性化推荐系统的研究进展》范文

《个性化推荐系统的研究进展》篇一一、引言随着互联网的飞速发展,信息过载问题日益严重,个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统通过分析用户的行为、兴趣和需求,为用户提供定制化的信息和服务,有效解决了信息过载问题,提高了用户体验。
本文将介绍个性化推荐系统的发展历程、基本原理及最新研究进展。
二、个性化推荐系统的发展历程个性化推荐系统的发展可以追溯到上世纪90年代初的协同过滤技术。
早期,推荐系统主要基于用户的历史行为和偏好进行推荐,如基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。
随着大数据和人工智能技术的发展,个性化推荐系统逐渐发展出更多先进的算法和技术,如内容推荐、深度学习推荐等。
三、个性化推荐系统的基本原理个性化推荐系统主要通过分析用户的行为、兴趣和需求,以及物品或服务的特征,为用户提供定制化的推荐。
其基本原理包括协同过滤、内容推荐、预测模型等。
协同过滤通过分析用户的历史行为和偏好,找出与用户兴趣相似的其他用户,从而为用户提供相似的推荐。
内容推荐则通过分析物品或服务的特征以及用户的兴趣,为用户推荐符合其需求的物品或服务。
预测模型则通过机器学习等技术,根据用户的历史行为和物品的属性进行预测,从而为用户提供个性化的推荐。
四、个性化推荐系统的研究进展1. 数据驱动的推荐算法:随着大数据技术的发展,越来越多的研究者开始关注数据驱动的推荐算法。
这些算法通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据,挖掘用户的兴趣和需求,从而为用户提供更准确的推荐。
2. 深度学习在推荐系统中的应用:深度学习技术在个性化推荐系统中得到了广泛应用。
通过深度学习技术,可以更好地理解用户的兴趣和行为模式,从而提供更准确的推荐。
同时,深度学习还可以用于处理复杂的非线性关系和噪声数据,提高推荐的稳定性。
3. 上下文感知的推荐系统:上下文感知的推荐系统能够根据用户的上下文信息(如时间、地点、设备等)进行推荐。
这种系统能够更好地理解用户的需求和兴趣,从而提高推荐的准确性和满意度。
信息技术采纳行为实证研究进展

b a s i s ,a n u m b e r o f q u e s i t o n n a i r e s ,r e s e a r c h c o n t e n t ,r e s e a r c h m e ho t d s ,r e s e a r c h o b j e c t e t c .A t h t e 8 8 1 T l e t i m e ,i t a n a l y s e d
叶 风云 , 2
( 1 .南京大学信息管理 学院,江苏 南京 2 1 0 0 9 3 ;2 .安徽大学管理学院,安徽 合肥 2 3 0 0 3 9 )
[ 摘 要 ]首先对 国际信 息技术采纳行为 实证研 究发展历程进行 简要总结 ;然后从 C N K I 中获取 国内信息技术初始采 纳及采
纳后持 续使 用行为 实证研 究的所有相关文献 ,对这些文献进行分类统计 ,同时结合各种统计 数据对 目标文献的发表 年份 、理论
基础 、问卷份数 、研究 内容、研 究方法、调 查对 象等特征进行分析 ,从 而显示 国内采纳信 息技 术行为 实证研 究的发展规律 ;最
后 分 析 信 息技 术 采 纳 行 为 实证 研 究 的 未 来发 展 趋 势 。
2 .S c h ol o f Ma n a g e m e n t , 1 h u i U n i v e s r i y,H t e f e i 2 3 0 0 3 9 ,C h i n a )
[ A b s t r a c t ]S u m m a r i z i n g a d o p i t o n b e h a v i o r e m p i i r c a l r e s e a r c h d e v e l o p m e n t p r o c e s s o n t h e i n t e r n a i t o n a l i f n o r m a i t o n t e c h n o l o —
网络行为研究现状一个文献综述

网络行为研究现状一个文献综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展,网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,网络行为也因此受到了广泛的关注。
网络行为研究,作为探究人们在网络空间中的行为模式、心理特征和社会影响的重要领域,近年来逐渐崭露头角,成为多个学科交叉研究的热点。
本文旨在通过文献综述的方式,系统梳理网络行为研究的现状,以期为该领域的深入研究和实际应用提供参考。
本文首先对网络行为研究的基本概念进行界定,明确网络行为的内涵和外延。
接着,从网络行为研究的理论框架、方法论、主要研究内容以及研究成果等方面展开综述,重点分析当前研究的主要特点和存在的问题。
同时,本文还将关注网络行为研究在不同领域(如心理学、社会学、计算机科学等)的应用情况,探讨其对社会、经济和文化等方面的影响。
在综述过程中,本文将注重文献的质量和代表性,力求全面反映网络行为研究的最新进展和前沿动态。
通过对比分析不同研究方法和研究结果的异同点,本文试图揭示网络行为研究的发展趋势和未来方向。
本文将对现有研究进行评价和展望,提出未来研究的建议和方向。
本文旨在通过系统梳理和分析网络行为研究的现状,为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
本文也期望能够推动网络行为研究的深入发展,为更好地理解和应对网络时代的挑战提供理论支持和实践指导。
二、网络行为研究的理论基础网络行为研究作为跨学科的研究领域,其理论基础涉及多个学科领域,包括心理学、社会学、传播学、计算机科学等。
这些学科的理论为网络行为研究提供了丰富的视角和工具,帮助我们更深入地理解网络行为背后的动机、过程和影响。
心理学理论在网络行为研究中扮演着重要角色。
例如,认知心理学为我们提供了理解个体如何处理、存储和回忆网络信息的框架。
社会心理学则帮助我们理解网络行为中的社会影响,如群体压力、从众行为等。
动机理论也可以用来解释个体为何选择某种网络行为,如寻求信息、娱乐或社交等。
社会学理论同样对网络行为研究有着重要影响。
信息行为研究的现状和发展趋势

劳动 对象而 展 开的各 种信 息活 动 。即人类 的信 息查 询 、 集 、 理 、 产 、 用 、 播 等 一 系列 过 程 [。 采 处 生 使 传 2 】 ( ) 息行 为是在 动机 支配下 , 户 为了达 到某一 特 2信 用 定 目标 而采取 的行动过 程 [。( ) 息行 为是在认 知 3 3信 】 思维支 配下 对外 部条件 作 出的反 映 ,是建立 在信 息 需 求 和思 想 动机 基础 上 , 经信 息 查 寻 、 择 、 集 历 选 搜 各 过 程 . 为 用 户 吸收 、 并 纳入 用 户 思想 库 的 连续 、 动 态 、 步 深入 的过程 , 明确 信 息 需 求实 质 、 择适 逐 如 选 当的信 息系统 、 定正确 的检 索策 略等行 为[。 制 4 ] 上述 诸 多观点 至少表 明 ,信息 行 为是用户 基 于 信 息需求 而针 对信 息 的一 系列 活动 的总 和 。基 于这 定 位 . 以肯定 , 可 用户 的信息 行为 与文 献信息 资 源 及文 献信 息资 源开发 服务行 为关系 密切 , 互为 条件 , 相辅 相成 [。
2 1 信 息 行 为 主 体 的 研 究 .
是 技 术设 备更 为 先进 而被 吸 引 ,真 正 吸引 用 户 的是
信 息行 为主 体 主要 是分 析用 户本 身 的 因素对 信 息行 为的影 响 , 用户 因素 是 制约 信息 行 为 的内 因 , 是 矛 盾 的主要 方面 。 用户 接受 教育 程度 、 职业 、 兴趣 、 经 历 、甚 至用 户一 时 的非 理性 思考 都会 影 响用 户 的行 为意 向、 选择 标准 和利 用能 力 。 近年来 学 者在 各 自的领 域 根据研 究 兴 趣对众 多 信 息行 为 主体展开 了研 究 。比较 突 出的有 : 石德 万 的 信息 弱势 群体信 息 行 为研 究 ,他通 过对 柳 州市 的信 息弱 势群 体 的实证 研 究 。获取 信 息弱势 群 体信 息行 为 的相 关 数据 ,利 用定 性 和定 量 的方法 对信 息 弱势 群体 的信 息查 询行 为 、 信息 交 流行 为 、 息 利用行 为 信 以及 学习 行 为等信 息 行为 进行 分析 研究 ,指 出 由于 缺乏 经 济 上 的 支 持 和 必 要 的 信 息 技 术 的 教 育 与 培 训 。信 息 技术 的发 展 对信 息弱 势群 体信 息行 为 的影 响很 小 . 建议 根据 信 息弱 势 群体信 息 行 为的特 征 , 并 进一 步 开展 对他 们有 针 对 性 的信 息援 助 [。洪秋 兰 6 ] 认为 2 0世 纪 9 O年 代 以来 ,农 民信 息行 为研 究在 国 内外 均 产 生有 较 多 的研 究 成 果 , 经起 步 、 展 、 历 发 成 熟 3个 历 史 阶段 . 研究 内容 、 究 团体 等方 面有 了 在 研 不 同程度 的完善 。 民的信 息需 求呈 现就 近性 、 农 多样 性和 实用 性等 主要 特征 , 息 交流依 赖 非正 式渠 道 , 信 信息 利用 效 果受 多种 因素 制约 C。其 他 的还 有谭 玮 7 ] 琼对 中学 教 师信 息 行 为 的研 究 E, 易 、 加 厚对 中 8戎 ] 黎
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握信息用户之概念。我国学者认为: 信息用户是指 在科研、技术、生产、管理、文艺、教学及其他活动中 需要和利用信息的个体和群体,即凡利用信息资源 的社会成员都属于信息用户的范畴[2]。随着信息技 术的发展,信息资源无时无刻不影响人们的生产和 生活,人们处于信息环境中的各种行为,统称为信息 行为。关于信息行为的定义内涵和特点,除了前面 提到的国外学者定义,国内学者主要形成如下观点: 岳剑波 1999 年在《信息管理基础》中认为“信息行 为主要是指人类运用自己的智慧,以信息为劳动对
·情报理论·信息计量·
象而展开的 各 种 信 息 活 动,即 人 类 的 信 息 查 询、采 集、处理、生产、使用、传播等一系列过程”[3]。胡昌 平等人 2001 年在《信息服务与评价》中指出信息行 为是人类特有的一种行为,是指主体为了支配某一 特定的信息需求( 如科研、生产、管理等活动中的信 息需求) ,在 外 部 作 用 刺 激 下 表 现 出 来 的 获 取、查 询、交流、传播、吸收、加工和利用信息的行为[4]。白 海燕 2002 年在《网络环境下用户信息行为分析》中 指出用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件 做出的反映,是建立在信息需求和思想动机基础上, 历经信息查寻、选择、搜集各过程,并为用户吸收、纳 入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程,如明 确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的 检索策略等[5]。邓小昭 2003 年在《因特网用户信息 检索与浏览 行 为 研 究 》对 信 息 行 为 进 行 分 类,进 而 提出浏览与检索整合式的网上信息查寻模式[6]。靖 继鹏等人 2005 年在《国外信息行为模型与评价》中 认为信息行为是人类在现实世界中进行生存、生活、 工作、学习和交往等活动所必需和必然产生的行为。 情报学领域的信息行为,一般是指当信息用户有了 确定的信息需求时,以各种方式对所需求的信息进 行寻求、传递和使用的行为[7]。综上,可知信息行为 是处于一定的环境中,信息需求主体能动地采用各 种方式和方法,对信息进行查询、搜集、处理、利用的 过程。
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取能力差以及信息识别能力差[14]。 2. 3. 2 科研人员 科研人员是具备较高知识文化 水平群体的结合,是我国人口文化层次结构中的最 高层,长期从事教学科研工作,还往往担负着各种机 构的科研任务,在接受知识的同时,还是知识的创造 者。关于 科 研 人 员 信 息 行 为 的 研 究,董 小 英 等 人 2000 年对学术性用户信息行为进行了调查,结果表 明: 科技用户上网的主要目的是查找专业信息,使用 因特网的主要功能是发送电子邮件、浏览万维网、查 询图书馆目录等; 学术界用户对高质量的电子化和 数字化的信息资源需求旺盛,是学术科研和教学最 前沿的用户,对互联网资源的利用率更高[15]。 2. 3. 3 其他网络用户 其他网络用户,泛指使用互 联网络进行信息搜集的用户。如对于弱势群体的信 息利用问题,谢倩红 2008 年在《信息社会中信息弱 势群体的信息行为及其援助》中提到: 信息弱势群 体的信息行为有违于传统的模式,获取信息与交流 信息的渠道 少,信 息 化 技 能 低,处 于 数 字 鸿 沟 的 边 缘,难以充分享受信息技术发展带来的实惠,进而探 讨了对 信 息 弱 势 群 体 进 行 信 息 援 助 的 方 法 与 途 径[16]。对于不同年龄层次的网络用户,很多学者还 将目光积聚在未来一代。随着网络应用的低龄化, 对于不同年龄层次和不同知识背景学历的用户信息 行为必将成为研究之热点。
图书情报工作 2011 年增刊(1)
LIBRARY AND INFORMATION SERVICE. Supplement,2011(1)
信息行为研究进展*
·情报理论·信息计量·
汪传雷1,2 胡雅萍1
1 安徽大学管理学院 合肥 230061 2 南京大学信息管理系 南京 210093
〔摘要〕随着信息技术的迅猛发展和普及应用,用户信息的行为日益更新。通过对国内信息行为进行综述,在总结前人研究 成果的基础上,提出信息行为研究的发展趋势。为深入研究信息行为,有效改善用户和信息资源管理系统两类对象的属性, 提升信息资源的开发和利用绩效,实现信息增值奠定基础。 〔关键词〕信息行为 用户 信息资源管理系统 〔分类号〕G354
2. 4 信息行为研究方法 关于信息行为的研究方
法,国内从心理学角度的研究成果较多,但从精神分 析学角度研究的研究论文少之又少。葛园园在应用 精神分析学说中的核心理论,从用户信息需求的本 能分析、人格三重结构与用户个性分析、潜在信息需 求分析、唯乐原则与用户信息行为倾向等 4 个方面, 揭示其内在本质关联性,期望为用户心理研究开辟 一块崭新 的 天 地[17]。 胡 岷 认 为 用 户 调 查 是 用 户 研 究中最重要的研究方法,他着重介绍国外及中国台 湾地区,研究人员在进行用户检索行为研究时惯常 使用的研究方法,包括问卷调查法、访谈法、小组讨 论法、实验法、观察法、出声思维法和记录分析法等 7 种[18],这些方法具体应用详见其他专门著述。特 别值得注意的是,高技术含量的研究方法不断出现, 如利用网络测量和构建用户模型等方法进行用户研 究,又如李晓丽提出的视线跟踪法[19]。同 时,实 证 分析也是国内学者常用的研究方法。在研究网络用 户的信息行为时,对各种研究对象网络信息行为的 调查就是例证。巢乃鹏采用实证研究的方法,详细 分析用户的信息查询行为,对影响用户查询行为的 因素进行分析,并构建我国网络用户维普资讯查询
对于图书馆用户信息行为,林平忠 1996 年在 《论图书馆 用 户 的 信 息 行 为 及 其 影 响 因 素 》中 指 出 图书馆用户的信息行为是一种信息需要不断外显转 化为明确的信息需求并付诸于信息获取和利用活动 的往复过程[9]。张卫群 2006 年在《图书馆用户信息 行为综述》中指出其应包含传统信息用户行为和网 络用户信息行为,涵盖用户在信息需求和思想动机 的支配下,利用图书馆提供的信息服务进行信息利 用的全过程[11]。
* 本文系国家社科基金“提高知识型员工战略运算能力的网络行为模式研究”( 项目编号: 10BTQ019) 和安徽大学 211 三 期 2009 级研究生创新项目研究成果之一。
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览、查找、链接、分享、下载等功能,信息行为与以往 相比已经发生了根本性的变化。李书宁 2004 年在 《网络用户 信 息 行 为 研 究 》中 指 出 网 络 用 户 是 指 在 科研、教学、生产、管理、生活及其它活动中需要和利 用网络信息的个体和群体[9]。甘利人 2007 年在《科 技用户信息搜索行为影响因素研究》中研究科技用 户搜寻( 检索) 网络信息资源的具体活动,提出了以 用户、系统、坏境为顶层分析框架的科技用户信息搜 索行为影 响 因 素 分 析 模 型[10]。 此 外,马 费 成《国 外 搜索引擎检索效能研究述评》等涉及网络信息行为 方面的研究。
通过阅读文献,发现 1981 年英国著名情报学家 T. D. Wilson 最早提出信息行为模型,认为个人的信 息需求行为是有工作或生活角色以及所处的政治、 经济、科技环境所决定的。1983 年德尔文( Dervin) 提出信息 行 为 的“意 义 构 建”理 论 及 模 型,包 括 环 境、障碍、结果、联系及打破障碍的桥梁 4 种组成因 素。1993 年埃利斯( Eulls) 提出信息查找行为模型, 认为开始即用户开始寻找信息、链接、浏览、鉴别、监 测、提取、验证、结束构成相关影响因素。1994 年库 尔斯奥 ( Kuhlthau) 的 信 息 查 找 过 程 模 型 和 威 尔 逊 ( Wilson) 的信息查找行为模型则主要从信息查询方 面分析信息行为,具体包括开始、主题选择、探索研 究、观点的形成、信息搜集和结束的阶段,每个阶段 均与特定 的 思 维 情 感 任 务 和 具 体 的 行 为 表 现 相 联 系。2000 年 T. D. Wilson 在“Human Information Behavior”进一步明确指出信息行为是人类行为的整体 有关信息来源和渠道,涉及主动和被动的信息寻找 和使用信息,包括个人与究始于国外,我国学者对此 进行了后续研究。以“信息行为”为关键字,检索维 普数据库,年限为“1989 - 2009”,采用模糊查询,得 到可用文献 55 篇; 检索万方数据库,年限“1995 - 2010”,采用模糊查询,得到可用文献 42 篇; 剔除重 复文献,得到可用文献共 79 篇。以论文的期刊发表 年份及研究方向作为分析,可以发现我国学者对于 信息行为的研究,主要集中如下方面:
对于网络环境下用户信息行为,曾频 2002 年在 《网络环境 下 科 研 用 户 的 信 息 行 为 探 讨 》一 文 中 指 出网络环境是以网络技术为主而形成的一种信息环 境,是互联网上信息交流发布的环境,是信息和信息 工作在不同层面发挥其应有作用和功能的条件和基 础[8]。在网络环境 下,数 字 化 信 息 的 爆 炸 式 涌 现 和 获取方式的简化使用户只需轻松点击就可以完成浏
1引文
随着科技和社会的发展,信息技术日新月异,用 户在关注信息技术效率的同时,也越来越多地关注 到用户的信息开发利用绩效,其中一个重要基础是 对信息行为的研究。信息行为已成为最引人注目的 社会行为之一。用户信息行为的研究,直接影响对 信息内容以及信息资源管理系统的功能作用、结构 体系的研究。用户行为的变化,迫切需要新的理念、 新的方法、新的工具,从用户任务、信息需求、心理机 制方面进行研究,才能有效地克服重视信息系统的 投入而轻视信息增值产出的“IT 悖论”的忽视绩效 的作法,提升全社会的信息开发利用水平。
对于电子政务公众信息行为,目前研究较少,杨 玫 2004 年在《电子政府与公众信息行为》中提出政 府在大力发展电子政务的同时,还应该重视研究公 众的信息行为,使之与电子政务的发展相适应,并提 出了引导 公 众 信 息 行 为 的 方 法[12]。 搜 集 研 究 电 子 政务公众行为,有利于了解群众的信息索取偏好,对 于提升电子政务系统的利用率大有裨益。