The best of both worlds: highlighting the synergies of combining manual and automatic knowledge organization methods to improve information search and discovery.

Research suggests organizations across all sectors waste a significant amount of time looking for information and often fail to leverage the information they have. In response, many organizations have deployed some form of enterprise search to improve the 'findability' of information. Debates persist as to whether thesauri and manual indexing or automated machine learning techniques should be used to enhance discovery of information. In addition, the extent to which a knowledge organization system (KOS) enhances discoveries or indeed blinds us to new ones remains a moot point. The oil and gas industry was used as a case study using a representative organization. Drawing on prior research, a theoretical model is presented which aims to overcome the shortcomings of each approach. This synergistic model could help to re-conceptualize the 'manual' versus 'automatic' debate in many enterprises, accommodating a broader range of information needs. This may enable enterprises to develop more effective information and knowledge management strategies and ease the tension between what arc often perceived as mutually exclusive competing approaches. Certain aspects of the theoretical model may be transferable to other industries, which is an area for further research

Enterprise search and discovery capability: the factors and generative mechanisms for user satisfaction.

Many organizations are re-creating the 'Google-like' experience behind their firewall to exploit their information. However, surveys show dissatisfaction with enterprise search is commonplace. No prior study has investigated unsolicited user feedback from an enterprise search user interface to understand the underlying reasons for dissatisfaction. A mixed methods longitudinal study was undertaken analysing feedback from over 1,000 users and interviewing search service staff in a multinational corporation. Results show that 62% of dissatisfaction events were due to human (information & search literacy) rather than technology factors. Cognitive biases and the 'Google Habitus' influence expectations and information behaviour, and are postulated as deep underlying generative mechanisms. The current literature focuses on 'structure' (technology and information quality) as the reason for enterprise search satisfaction, agency (search literacy) appears downplayed. Organizations which emphasise 'systems thinking' and bimodal approaches towards search strategy and information behaviour may improve capabilities

Um sistema voltado ao armazenamento e recuperação de conteúdo textual de diferentes contextos

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.Atualmente a quantidade de informação gerada cresce exponencialmente, sendo que uma quantia significativa de informações encontra-se em formato não estruturado, ou seja, textos. Com o grande volume de informações disponíveis, seja na web ou mesmo nas organizações, coletar e disponibilizar essas informações constitui-se em um desafio computacional. Superando os obstáculos, a área de Recuperação de Informação (RI) pode constituir uma importante ferramenta para a integração e a disponibilização de conteúdo. Neste sentido, surgem os Sistemas de Recuperação de Informação (SRIs) que promovem meios de se localizar documentos ou informações dentro de documentos através de uma solicitação do usuário. Esses documentos podem estar disponíveis na Web ou em uma organização. Com esse pressuposto é apresentado neste trabalho um Sistema de Recuperação de Informação visando o armazenamento de conteúdos textuais com diferentes contextos. Propondo atingir esse objetivo, o trabalho baseia-se na definição das visões lógica e física com a capacidade de suportar o desenvolvimento de um sistema que possibilite a recuperação de documentos textuais. A demonstração de viabilidade é realizada através da implementação de um protótipo que possui os serviços de indexação e consulta. A aplicação do protótipo em um cenário permitiu demonstrar que o sistema proposto é capaz de obter resultados consistentes e satisfatórios, tanto para a indexação quanto para a consulta de documentos.Nowadays, the amount of information increases exponentially, whereas a significant part of this is in unstructured format, that is, text. With the large volume of information available, whether on the web or even in organizations collect and make this information available becomes a computational challenge. Overcome obstacles, the area of Information Retrieval (IR) can be an important tool for the integration and delivery of content. In this sense, arise Information Retrieval Systems (IRSs) aiming to promote ways to locate documents or information within documents base on a user request. These documents may be available on the web or in an organization. With this assumption is presented in this work an Information Retrieval System to store textual content from different contexts. In order to achieve this goal, the work is based on the definition of the logical and physical views to support the development of a system that enables the retrieval of textual documents. A feasibility demonstration is carried out through the implementation of a prototype containing indexing and searching services. The use of the prototype in a scenario has demonstrated that the proposed system is able to obtain consistent and satisfactory results for indexing and searching documents

From people to entities : typed search in the enterprise and the web

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DBFIRE: recuperação de documentos relacionados a consultas a banco de dados.

Bancos de dados e documentos são comumente mantidos em separado nas organizações, controlados por Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) e Sistemas de Recuperação de Informação (SRIs), respectivamente. Essa separação tem ligação com a natureza dos dados manipulados: estruturados, no primeiro caso; não estruturados, no segundo. Enquanto os SGBDs processam consultas exatas a bancos de dados, os SRIs recuperam documentos com base em buscas por palavras-chave, que são inerentemente imprecisas. Apesar disso, a integração desses sistemas pode resultar em grandes ganhos ao usuário, uma vez que, numa mesma organização, bancos de dados e documentos frequentemente se referem a entidades comuns. Uma das possibilidades de integração é a recuperação de documentos associados a uma dada consulta a banco de dados. Por exemplo, considerando a consulta "Quais os clientes com contratos acima de X reais?", como recuperar documentos que possam estar associados a esta consulta, como os próprios contratos desses clientes, propostas de novas vendas em aberto, entre outros documentos? A solução proposta nesta tese baseia-se numa abordagem especial de expansão de busca para a recuperação de documentos: um conjunto inicial de palavras-chave é expandido com termos potencialmente úteis contidos no resultado de uma consulta a banco de dados; o conjunto de palavras-chave resultante é então enviado a um SRI para a recuperação dos documentos de interesse para a consulta. Propõe-se ainda uma nova forma de ordenação dos termos para expansão: partindo do pressuposto de que uma consulta a banco de dados representa com exatidão a necessidade de informação do usuário, a seleção dos termos é medida por sua difusão ao longo do resultado da consulta. Essa medida é usada não apenas para selecionar os melhores termos, mas também para estabelecer seus pesos relativos na expansão. Para validar o método proposto, foram realizados experimentos em dois domínios distintos, com resultados evidenciando melhorias significativas em termos da recuperação de documentos relacionados às consultas na comparação com outros modelos destacados na literatura

Re-examining and re-conceptualising enterprise search and discovery capability: towards a model for the factors and generative mechanisms for search task outcomes.

Many organizations are trying to re-create the Google experience, to find and exploit their own corporate information. However, there is evidence that finding information in the workplace using search engine technology has remained difficult, with socio-technical elements largely neglected in the literature. Explication of the factors and generative mechanisms (ultimate causes) to effective search task outcomes (user satisfaction, search task performance and serendipitous encountering) may provide a first step in making improvements. A transdisciplinary (holistic) lens was applied to Enterprise Search and Discovery capability, combining critical realism and activity theory with complexity theories to one of the worlds largest corporations. Data collection included an in-situ exploratory search experiment with 26 participants, focus groups with 53 participants and interviews with 87 business professionals. Thousands of user feedback comments and search transactions were analysed. Transferability of findings was assessed through interviews with eight industry informants and ten organizations from a range of industries. A wide range of informational needs were identified for search filters, including a need to be intrigued. Search term word co-occurrence algorithms facilitated serendipity to a greater extent than existing methods deployed in the organization surveyed. No association was found between user satisfaction (or self assessed search expertise) with search task performance and overall performance was poor, although most participants had been satisfied with their performance. Eighteen factors were identified that influence search task outcomes ranging from user and task factors, informational and technological artefacts, through to a wide range of organizational norms. Modality Theory (Cybersearch culture, Simplicity and Loss Aversion bias) was developed to explain the study observations. This proposes that at all organizational levels there are tendencies for reductionist (unimodal) mind-sets towards search capability leading to fixes that fail. The factors and mechanisms were identified in other industry organizations suggesting some theory generalizability. This is the first socio-technical analysis of Enterprise Search and Discovery capability. The findings challenge existing orthodoxy, such as the criticality of search literacy (agency) which has been neglected in the practitioner literature in favour of structure. The resulting multifactorial causal model and strategic framework for improvement present opportunities to update existing academic models in the IR, LIS and IS literature, such as the DeLone and McLean model for information system success. There are encouraging signs that Modality Theory may enable a reconfiguration of organizational mind-sets that could transform search task outcomes and ultimately business performance

Um Modelo baseado em contexto para expansão de consultas semânticas em redes colaborativas de organizações

Tese(doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.As novas tendências do mundo globalizado levaram organizações e profissionais a focarem em estratégias baseadas em trabalho colaborativo. Tais estratégias têm sido enquadradas no conceito mais geral de Rede Colaborativa (RC), onde organizações e indivíduos trabalham juntos para aumentar o acesso a novas oportunidades de negócio, compartilhar riscos, reduzir custos e atingir metas que seriam inalcançáveis individualmente. A implantação de RCs depende da existência de infraestruturas computacionais que provejam funcionalidades de suporte à colaboração, incluindo compartilhamento e busca de informações, integração de sistemas, gestão de segurança, entre outros. O foco desta tese está na funcionalidade relacionada à busca de informação, requisito fundamental considerando-se o fato de que os parceiros de tal rede compartilham informações que precisam ser recuperadas. Além disso, a busca de informação se justifica pelo seu uso potencial em diversas outras aplicações necessárias a RCs, tais como: suporte à gestão de conhecimento, seleção de indicadores, busca de parceiros, auxílio no suporte à decisão, entre outras. Nesse sentido, este trabalho propõe um arcabouço que define uma infraestrutura de serviços de suporte à busca de informação em RCs. A estratégia adotada neste trabalho foi dividida em dois passos: em primeiro lugar utilizou-se ontologias para o enriquecimento das fontes de informação, com base na definição de anotações semânticas. Ontologias foram também usadas como base para a definição de consultas semânticas. O segundo passo envolveu a utilização do contexto do usuário visando a melhoria dos resultados da busca. No âmbito de uma RC, o contexto pode ser definido por diversos elementos, incluindo processo, tarefa e papel desempenhado pelo usuário. A abordagem utilizada nessa etapa consistiu na definição de um modelo do contexto, que é associado à ontologia da RC, e de um conjunto de regras que, com base no contexto atual do usuário, efetuam uma expansão na consulta original. Em suma, a abordagem proposta usa o contexto do usuário para sugerir novos tópicos a serem buscados aplicando-se restrições à consulta definida pelo usuário. A avaliação deu-se a partir de experimentos com coleções de teste, onde medidas baseadas em precisão e cobertura foram utilizadas na comparação do modelo proposto com um sistema baseado em palavras-chave e com outro baseado em ontologias

Leveraging semantic technologies for enterprise search

Enterprise search is very different from Web search (for example in the link structure or in the user's needs and goal)and some steps have been already done to exploit these differences in order to improve the effectiveness of enterprise search. In this paper we present the state of the art of the enterprise search field with some open issues. We also present a research plan that aims at using Information Retrieval, Semantic Web, and User Modelling techniques to cope with these issues improving the current state of enterprise search