【人為問題】

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【人為問題】

 

ArtificialQuestions

 

【辭書名稱】圖書館學與資訊科學大辭典

 

人為問題是研究人員或學科專家，為測試或評估電腦資訊系統，檢索資料的準確性上，所特別設計使用的檢索問題。

 

首先，學科專家在閱讀並理解一分儲存於系統內的書目原始資料後，擬出可能的查詢問題，然後以此問題檢索系統，根據檢索出的結果，來評估系統檢索的精確率(PrecisionRatio)及回現率(RecallRatio)。

 

早期人為問題也曾運用於檢查輸入資料的準確性上，尤其是以孔卡作為輸入資料的媒介時，為能找出錯誤的孔卡而以人為問題來檢測。

 

此外，利用人為問題方式，來評估書目系統的檢索率也被試驗。

 

其試驗法是從資訊系統內，隨機取出一組文獻資料。

 

從此組資料的內容製造出人為問題，然後以每個人為問題檢索同一個資訊系統。

 

最後逐一計算出每個人為問題檢索的精確率及回現率。

 

雖然人為問題在評估與測試資訊系統有其方便之處，但在實際運用時也受到許多質疑。

 

首先，當研究人員從系統中選出文獻，閱讀完資料後，再設計出的人為問題，基本上在字彙的選用及設計上，已受到文獻本身的影響。

 

其次，在一般實際的檢索過程中，讀者檢索前並不知道在系統中，作者使用的文字與辭彙，所以讀者往往由試誤(TryandError)過程中，慢慢熟悉系統的檢索語彙或重新修訂檢索的問題。

 

因此，以人為問題評估資訊系統的過程中，已經存在有某種程度的預設狀況，其測試結果是否足以表示系統一般的檢索效率，也受到資訊專家的質疑。

 

學科專家在設計人為問題時，為能改進上述之缺失，同時更真實模擬實際的檢索過程，在設計檢索問題的技術上尚有以下3個方法：（一）實際收集讀者檢索的個案，從中選取適合的案例，作為設計人為問題的參考。

 

（二）向有經驗的檢索館員(Intermediaries)詢問並索取近日實際檢索的案例。

 

（三）若以上兩種方法均沒有合適的檢索實例可參考，最後可從索引典(Thesaurus)中，隨機挑選合適的關鍵語，組成檢索語句，模擬實際的資料庫檢索。

 

藉由人為問題的設計與控制，以評估資訊系統的檢索效率，在實施方法上雖然可行，然而在實際的資訊檢索過程中，常常涉及諸多變數，在未能對讀者檢索行為及系統的特性有全面充分的了解與研究前，以人為問題作為評估資訊系統的功能，也只是簡化評估的方法，其評估結果也只能以個案看待。

 

因此，如何找出檢索的真正特性與變項，將比單純設計人為問題更為重要。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary