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Une nouvelle façon de retrouver des infos en ligne

Explore un système qui simplifie la récupération de contenu web oublié.

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Trouver des infos en ligne peut être galère, surtout quand tu veux retrouver quelque chose que t'as déjà vu. Beaucoup de gens ont du mal à se rappeler ce qu’ils cherchaient, et ça peut vite devenir frustrant. Ce document parle d’un système conçu pour aider les gens à retrouver des infos dans leur historique web.

Contexte

À l’ère d'internet, les gens ont souvent besoin de récupérer des infos qu'ils ont vues auparavant. La plupart des recherches concernent des tâches de retrouvailles. Pourtant, avec tellement d'infos dispo, se souvenir de détails précis sur ce qu'on cherche peut être difficile.

Les gens peuvent oublier des détails comme les requêtes de recherche ou comment leurs infos sont organisées dans les favoris. Ça peut mener à se sentir débordé et épuisé à force de chercher ce dont ils ont besoin. Compter seulement sur les moteurs de recherche généraux peut être limitant, car si tu te rappelles pas assez de détails ou que tu trouves pas les bons mots-clés, ça devient galère de trouver ce que tu veux.

Utiliser des correspondances de mots-clés larges ou des recherches sémantiques peut aider, mais souvent ça ne répond pas aux besoins spécifiques de retrouver des infos. Il y a donc un besoin pour un système qui réduit l’effort nécessaire pour retrouver des infos et améliore la productivité des gens.

Besoin d'Amélioration

Cette étude visait à donner aux gens les moyens de retrouver des infos qu'ils auraient pu oublier. Un sondage a révélé des points de douleur communs, comme le fait de ne pas pouvoir exprimer ce qu'ils cherchent ou d'oublier des détails contextuels.

L'idée était d'explorer une façon spécifique d'améliorer les tâches de retrouvaille en permettant aux utilisateurs d’exprimer leurs objectifs plus clairement. Ce système utilise des Concepts comme moyen d'aider les utilisateurs à formuler ce qu'ils veulent trouver. Au lieu de se baser seulement sur des mots-clés, il y a une opportunité de créer des concepts qui représentent un ensemble d'idées.

Concepts Expliqués

Les concepts sont en gros des collections d'idées qui aident les utilisateurs à exprimer ce qu'ils veulent. Un utilisateur peut définir un concept comme un ensemble de CLIPS qui représentent un sujet ou une idée spécifiques. Par exemple, un utilisateur pourrait créer un concept pour "nourriture" et inclure divers clips décrivant différents types de nourriture.

Le système aide ensuite les utilisateurs à trouver des infos liées à ces concepts en mesurant à quel point les clips sont sémantiquement proches des concepts définis. Ça permet aux utilisateurs de filtrer et d'attirer des documents qui correspondent à ce qu'ils pensent.

Comment ça Marche

Le système se compose de trois composants principaux : une Extension de navigateur, un Service de données et une Interface utilisateur.

Extension de Navigateur

L'extension de navigateur capture et traite l'historique de navigation des utilisateurs. Elle extrait le contenu textuel des pages visitées et les découpe en segments plus petits et significatifs appelés clips. Ça garantit que les utilisateurs ont des infos utiles avec lesquelles travailler.

Les utilisateurs peuvent aussi ajouter des annotations personnelles à n'importe quelle page qu'ils visitent. Ces notes sont considérées comme des infos complémentaires importantes, aidant à raviver la mémoire quand les utilisateurs y retournent plus tard.

Services de Données

Le composant de services de données stocke et organise les clips extraits de différentes pages web. Il utilise l'apprentissage automatique pour comprendre le sens sémantique de ces clips. Ça lui permet de trouver les informations les plus pertinentes en fonction de ce sur quoi les utilisateurs se concentrent.

Interface Utilisateur

L'interface utilisateur permet aux utilisateurs de visualiser les concepts et les clips ensemble. Ça aide les utilisateurs à évaluer à quel point leurs concepts et leurs clips sont sémantiquement similaires en les affichant sur une carte 2D. Les utilisateurs peuvent ensuite manipuler ces concepts pour trouver les infos qu'ils cherchent.

Études Utilisateur

Pour voir à quel point ce système aide, une étude utilisateur a été menée. Les participants ont exploré des sujets et créé un historique de navigation web en utilisant l'extension de navigateur. Ils ont ensuite été invités à retrouver des infos rencontrées durant leurs explorations.

Les participants ont rapporté leurs expériences avec le système-comment ils ont défini et utilisé les concepts, comment ils ont collaboré avec les fonctionnalités d'apprentissage automatique, et si le système les a aidés à trouver ce qu'ils cherchaient avec succès.

Résultats de l'Étude

Les participants ont généralement apprécié le concept d'utilisation de clips pour les aider à définir ce qu'ils cherchaient. Ils ont trouvé le système utile pour filtrer et attirer des infos pertinentes.

Bien qu’ils aient réussi à trouver des infos, certains ont noté que gérer trop de concepts pouvait rendre difficile le suivi de ce qu'ils voulaient retrouver. Les participants devaient ajuster et supprimer fréquemment des concepts pour garder leur concentration.

Conclusion

Ce système propose une approche novatrice pour aider les utilisateurs à se rappeler et affiner ce qu'ils cherchent. En permettant aux utilisateurs de créer et gérer des concepts, le système améliore leur capacité à retrouver des infos efficacement.

Il souligne l'importance de l'implication des utilisateurs dans la conception des outils qu'ils utilisent, signalant un besoin pour les systèmes futurs d'intégrer des fonctionnalités plus conviviales qui résonnent avec la façon dont les gens pensent et se souviennent.

L'approche de création d'un vocabulaire à travers des concepts peut être utilisée pour améliorer la façon dont les gens interagissent avec les informations sur le web. Les futures directions pourraient inclure le raffinement du système et l'exploration de son applicabilité au-delà de la navigation web vers d'autres domaines de la récupération d'informations.

Recommandations

  1. Design Centré Utilisateur : Assurez-vous que les systèmes impliquent les utilisateurs finaux dans le processus de conception pour mieux répondre à leurs besoins.
  2. Permettre la Flexibilité avec les Concepts : Les utilisateurs devraient pouvoir créer et jeter des concepts selon leurs objectifs actuels.
  3. Mettre l’Accent sur les Annotations des Utilisateurs : Mettre en avant les notes et le contexte personnels pour améliorer la pertinence des infos.
  4. Améliorer la Compréhension Sémantique : Incorporer des techniques avancées pour mieux filtrer et comprendre les informations, menant à des résultats de meilleure qualité.
  5. Intégrer des Données Visuelles et Structurées : Permettre aux utilisateurs d'exprimer des caractéristiques au-delà du simple contenu textuel, comme des visuels et la structure des documents.
  6. Fournir des Conseils pour les Nouveaux Utilisateurs : Rendre plus facile pour les utilisateurs de démarrer avec le système en proposant des suggestions et du soutien pour la création de concepts.

En se concentrant sur ces aspects, les futurs systèmes peuvent considérablement améliorer l'expérience utilisateur dans la recherche et la retrouvaille d'informations en ligne.

Source originale

Titre: FoundWright: A System to Help People Re-find Pages from Their Web-history

Résumé: Re-finding information is an essential activity, however, it can be difficult when people struggle to express what they are looking for. Through a need-finding survey, we first seek opportunities for improving re-finding experiences, and explore one of these opportunities by implementing the FoundWright system. The system leverages recent advances in language transformer models to expand people's ability to express what they are looking for, through the interactive creation and manipulation of concepts contained within documents. We use FoundWright as a design probe to understand (1) how people create and use concepts, (2) how this expanded ability helps re-finding, and (3) how people engage and collaborate with FoundWright's machine learning support. Our probe reveals that this expanded way of expressing re-finding goals helps people with the task, by complementing traditional searching and browsing. Finally, we present insights and recommendations for future work aiming at developing systems to support re-finding.

Auteurs: Haekyu Park, Gonzalo Ramos, Jina Suh, Christopher Meek, Rachel Ng, Mary Czerwinski

Dernière mise à jour: 2023-05-13 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2305.07930

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.07930

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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