Conversational Exploratory Search via Interactive Storytelling

Conversational interfaces are likely to become more efficient, intuitive and engaging way for human-computer interaction than today's text or touch-based interfaces. Current research efforts concerning conversational interfaces focus primarily on question answering functionality, thereby neglecting support for search activities beyond targeted information lookup. Users engage in exploratory search when they are unfamiliar with the domain of their goal, unsure about the ways to achieve their goals, or unsure about their goals in the first place. Exploratory search is often supported by approaches from information visualization. However, such approaches cannot be directly translated to the setting of conversational search. In this paper we investigate the affordances of interactive storytelling as a tool to enable exploratory search within the framework of a conversational interface. Interactive storytelling provides a way to navigate a document collection in the pace and order a user prefers. In our vision, interactive storytelling is to be coupled with a dialogue-based system that provides verbal explanations and responsive design. We discuss challenges and sketch the research agenda required to put this vision into life.Comment: Accepted at ICTIR'17 Workshop on Search-Oriented Conversational AI (SCAI 2017

Structural Regularities in Text-based Entity Vector Spaces

Entity retrieval is the task of finding entities such as people or products in response to a query, based solely on the textual documents they are associated with. Recent semantic entity retrieval algorithms represent queries and experts in finite-dimensional vector spaces, where both are constructed from text sequences. We investigate entity vector spaces and the degree to which they capture structural regularities. Such vector spaces are constructed in an unsupervised manner without explicit information about structural aspects. For concreteness, we address these questions for a specific type of entity: experts in the context of expert finding. We discover how clusterings of experts correspond to committees in organizations, the ability of expert representations to encode the co-author graph, and the degree to which they encode academic rank. We compare latent, continuous representations created using methods based on distributional semantics (LSI), topic models (LDA) and neural networks (word2vec, doc2vec, SERT). Vector spaces created using neural methods, such as doc2vec and SERT, systematically perform better at clustering than LSI, LDA and word2vec. When it comes to encoding entity relations, SERT performs best.Comment: ICTIR2017. Proceedings of the 3rd ACM International Conference on the Theory of Information Retrieval. 201

Exploration of students’ information behaviour and experience of assignment completion process

Assignments play an important role in consolidating knowledge for university students. Understanding students’ information behaviour and experience in this type of work task, i.e., students’ assignments, would be beneficial to the design of learning platforms or search systems to better support effective and efficient information behaviours. A 37-day online observation of 14 university students in China, working on one assignment through client logging, combined with questionnaires and interviews were conducted in this study. This study used descriptive analysis to describe students’ information behaviours and experiences during the assignment completion processes at different stages. According to the proportion of efforts devoted to seeking information and working for the assignment in four evenly distributed periods, the students could be divided into four time-allocation types, namely 'Ninjas', 'Turtles', 'Time wasters' and 'Pursuers'. Different types of students had different information behaviours and experiences during assignment completion process. When applying Information Seeking Process model to analysis students’ information behaviours for the assignment completion, it is necessary to combine the time context and examine how each time allocation type of students would allocate their information seeking effort in task completion behaviours.Peer Reviewe

The mind online: can digital technologies affect how we think?

The internet and its applications have changed how we seek, process and share information. The paper addresses the question of how the digital expansion of the mind can affect cognition and has two key aims: The first is to explore whether and how our cognitive processes differ when we are online and when offline. The second is to focus on the impact of digital technologies on human attention, memory, decision-making, and problem-solving. We attempt to explain and discuss phenomena, such as multitasking and task switching, use of the internet to support and extend our memory, the development and use of a variety of heuristic-based strategies to search for information online, and making judgements about the credibility of information, among others

Lost or found? Discovering data needed for research

Finding data is a necessary precursor to being able to reuse data, although relatively little large-scale empirical evidence exists about how researchers discover, make sense of and (re)use data for research. This study presents evidence from the largest known survey investigating how researchers discover and use data that they do not create themselves. We examine the data needs and discovery strategies of respondents, propose a typology for data reuse and probe the role of social interactions and literature search in data discovery. We consider how data communities can be conceptualized according to data uses and propose practical applications of our findings for designers of data discovery systems and repositories. Specifically, we consider how to design for a diversity of practices, how communities of use can serve as an entry point for design and the role of metadata in supporting both sensemaking and social interactions.Comment: Harvard Data Science Review (2020

Suche und Relevanz in digitalen wissenschaftlichen Sammlungen - Eine Untersuchung zu Suchstrategien, Auswahlverhalten und Digital Literacy von Historiker*innen

Informationssuche und -bewertung sind ein wesentlicher Teil des wissenschaftlichen Arbeitens. Während bestimmte Systeme und Sammlungen, wie Suchmaschinen oder Bibliothekskataloge, von Wissenschaftler:innen verschiedener Disziplinen genutzt werden, spielen für Historiker:innen historische Quellen eine besondere Rolle. Schriftliche Quellen wie Manuskripte, Urkunden, Tagebücher oder Inschriften sind zunehmend und teils exklusiv in digitalen wissenschaftlichen Sammlungen online verfügbar. Ziel dieser Arbeit ist es, das Suchverhalten und die Ergebnisauswahl von Wissenschaftler:innen zu untersuchen. Die zentrale Fragestellung ist, wie Nutzer:innen von wissenschaftlichen Recherchesystemen im Zuge ihrer Suche zu relevanten Ergebnissen gelangen. Dabei wird die Informationssuche im Kontext der Fachdomäne, der spezifischen, auch längerfristigen, Informationsbedarfe und der digitalen Kompetenzen betrachtet. Neben der Gestaltung von Interface, Such- und Browsing-Funktionalitäten und visuellen Zugängen spielt auch das Ranking für einen effektiven Zugriff auf die Inhalte der Sammlungen eine Rolle. Ein Ranking nach Relevanz ist das zentrale Kriterium für die Ergebnissortierung im Web. Nicht nur in Web-Suchmaschinen, auch in Bibliothekskatalogen und anderen wissenschaftlichen Suchmaschinen findet Relevanzranking vielfach Anwendung. Oft geschieht dies jedoch ohne eine konkrete Definition dessen, was unter Relevanz verstanden wird und ohne Transparenz darüber, welche Parameter dabei systemseitig zum Einsatz kommen. Die digitale Veröffentlichung erleichtert nicht nur den Zugriff, sondern bedeutet für die bereitstellenden Institutionen auch die Verpflichtung, es den Nutzer:innen zu ermöglichen, auf die Inhalte effektiv und dauerhaft zugreifen zu können. Notwendig ist also die Gestaltung von Sammlungen, die sowohl Aspekte des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses, der Quellenkritik und deren Wandel vor dem Hintergrund der digitalen Transformation als auch Bedarfe und Vorgehensweisen der Nutzer:innen berücksichtigt. Daher nähert sich die vorliegende Arbeit dem Thema von zwei Seiten an: einerseits anhand der Forschungsliteratur zu etablierten Modellen der Suche, des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses, zu Studien und Evaluierungen von Informationssuche und Ergebnisauswahl und andererseits anhand einer empirischen Untersuchung der Informationssuche von Historiker:innen. Durch diesen Ansatz können Bewertung und Auswahl von Informationen und die digitale Quellenkritik sowohl in den theoretischen Grundlagen und im Forschungsstand verankert als auch anhand einer konkreten Gruppe von Nutzer:innen im Kontext von spezifischen Informationsbedürfnissen, Problemen und Vorgehensweisen betrachtet werden. Die vorliegende Untersuchung soll einen Beitrag zum Verständnis der digital gestützten Suche von Wissenschaftler:innen leisten, sie im wissenschaftlichen Arbeitsprozess verorten und zu einem besseren Verständnis der zugrunde liegenden Auswahlkriterien und so auch zu einer besseren Nutzbarkeit von wissenschaftlichen Sammlungen beitragen