Wyszukiwarka SciNet przewiduje zamiary użytkownika

Opracowana przez naukowców z Helsińskiego Instytutu Technologii Informacyjnych (HIIT) technologia może okazać się godnym przeciwnikiem dla obecnie najpopularniejszych wyszukiwarek. Jej celem jest umożliwienie użytkownikowi skuteczniejszego dodarcia użytkownika do interesującego go tematu.

SciNet jest specjalistyczną wyszukiwarką naukową, indeksującą ponad 50 mln artykułów. Jest przy tym wyszukiwarką wizualną ze względu na zastosowanie wizualizacji do zobrazowania intencji wyszukiwawczych użytkownika. SciNet powstała w Instytucie Technologii Informacyjnych Helsińskiej (HIIT), który jest instytutem badawczym dwóch finlandzkich uniwersytetów – University of Helsinki i Aalto University. Na potrzeby komercjalizacji wyszukiwarki została założona firma Etsimo Ltd., która jest właścicielem SciNet. Firma i jej technologia wraz z dalszymi działaniami w kierunku pogłębiania badan dotyczących skomplikowanego wyszukiwana, wpierana jest przez fundusze rządu fińskiego programu TEKES. Sukcesywne badania nad technologią mają doprowadzić to możliwości zastosowania technologii przez użytkowników odmiennych działalności (nie tylko jako wyszukiwarkę naukową) borykających się z problemem złożonych kwerend wyszukiwawczych.

Prace nad opracowaniem wyszukiwarki SciNet rozpoczęły się w 2011 roku poprzez początkowe badania twórców nad użytkownikami intencyjnych interfejsów modelowania i nad użytkownikami wyszukiwarek. Dodatkowo bogata wiedza naukowców tego instytutu na temat interakcji człowiek-komputer i uczenia maszynowego doprowadzały do realizacji projektu. W następnej kolejności, w 2013 roku na dwudziestoosobowej grupie użytkowników zostały przeprowadzone testy na wcześniejszej wersji wyszukiwarki.

SciNet obecnie jest dostępna jedynie w wersji demo do pobrania ze strony firmy Etsimo Ltd.

Technologia

SciNet oparta jest na technologii zwanej interaktywne modelowanie intencji, która pozwala na bezpośrednie wyszukiwanie wedle zamiarów i wyobrażeń użytkownika. SciNet pozawala przyrostowo kierować poszukiwaniem w kierunku istotnym dla użytkownika, co oznacza, że nie dostarcza ona pierwotnie oczywistych informacji. Wprowadzając zapytanie w języku naturalnym uzyskujemy pozorne wyniki wyszukiwania wraz z wizualizacją w postaci bliższych i dalszych słów kluczowych na planie radaru. Za pomocą możliwości centralizowania zaproponowanych słów kluczowych, w głównym polu wizualnego radaru, użytkownik otrzymuje zaplecze do doprecyzowania, ukierunkowania oraz doboru interesującego go znaczenia zadanej frazy wyszukiwawczej. Użytkownik wprowadzony jest w proces kierowania algorytmami wyników. Proces wyszukiwawczy dzięki danej technologii jest bardziej zróżnicowany również z tego powodu, że wyszukiwarka proponuje alternatywne słowa kluczowe wśród innych uzyskanych po wpisaniu zadanej frazy wyszukiwawczej. Po doprecyzowaniu kwerendy wyszukiwawczej użytkownik powinien uzyskać interesujące go wyniki wyszukiwawcze w postaci listy artykułów po prawej stronie interfejsu.

scinet

Tutaj można zobaczyć, jak wygląda wyszukiwanie w SciNet:

https://www.youtube.com/watch?v=zOoFNpF6eFk

https://www.youtube.com/watch?v=6AH_RD_hAOA

Dlaczego taka technologia?

Nie chodzi o zastosowanie wizualizacji. W głównej mierze twórcom przyświeca cel wyeliminowania występującego problemu w wyszukiwarkach, jakim jest niedopasowanie słownictwa. Problem ten w wyszukiwaniach został rozpoznany już w roku 1980. Twórcy poprzez danie użytkownikom możliwości potencjalnego odkrywania swych zamiarów i poprzez wprowadzenie go w interakcję, zakładają poprawę kwerendy wyszukiwawczej użytkownika.

Tuukka Ruotsalo (kierownik projektu SciNet) na podstawie wielu wskaźników zakłada również, że w 2020 roku ilość tego typu danych i materiałów wzrośnie dziesięciokrotnie, co jest istotnym czynnikiem do tworzenia narzędzi wspomagających wyszukiwanie.

Połączenie interaktywnego modelowania intencji z wizualnym interfejsem, tak jak to występuje w wyszukiwarce SciNet, może okazać się realną pomocą w przypadku pomocy użytkownikom w ich procesach wyszukiwawczych w wyszukiwarkach naukowych (i nie tylko), w trafność uzyskiwania wyników wyszukiwania. Różnorodność terminów względem wielu dziedzin nie raz utrudnia badaczom np. dogłębną analizę obecną stanu wiedzy. W przypadkach zwykłych użytkowników wyszukiwarek problemem prawidłowego określenia frazy wyszukiwawczej również nie raz utrudnia efektywnie uzyskanie wyników wyszukiwania od samego początku.

 

Tutaj możecie poczytać więcej o projekcie:

 http://augmentedresearch.hiit.fi/,

http://www.aalto.fi/en/current/news/2015-01-27/,

http://techcrunch.com/2015/02/01/scinet/,

http://cacm.acm.org/magazines/2015/1/181621-interactive-intent-modeling/fulltext,

http://www.gizmag.com/scinet-search-engine-interactive-intent-model/35832/

artykuły naukowe twórców dot. technologii:

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2656334http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2505515.2505644,

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2449413,