Avaliando o Desempenho do Motor de Busca Através das Sessões dos Usuários

No mundo dos motores de busca, os usuários costumam fazer várias perguntas pra encontrar respostas e explorar diferentes tópicos durante uma única sessão de busca. Pesquisadores perceberam que avaliar o desempenho dos motores de busca deve focar nessas sessões, e não só nas consultas individuais. Entendendo como os usuários interagem com uma série de perguntas, a gente pode criar melhores métodos de avaliação pros sistemas de busca.

#Importância da Avaliação em Nível de Sessão

Quando os usuários têm necessidades de informação mais complexas, eles tendem a fazer várias consultas e revisar uma variedade de documentos. Isso torna essencial avaliar quão bem um motor de busca funciona durante toda a sessão, e não só pra cada pergunta individual. As métricas tradicionais geralmente avaliam cada consulta separadamente e depois combinam essas notas. Mas, essa abordagem assume que todas as consultas devem ser avaliadas igualmente e em uma ordem fixa, o que nem sempre é verdade.

Se um usuário tá satisfeito com os resultados das primeiras consultas, ele pode nem precisar continuar buscando. Além disso, na vida real, a gente muitas vezes não tem feedback direto dos usuários sobre a relevância dos documentos. Em vez disso, contamos com medidas indiretas como cliques pra avaliar a Satisfação do Usuário.

#Desafios na Avaliação Baseada em Sessão

Tem dois desafios principais a serem considerados ao avaliar sessões de busca:

1. Muitas métricas baseadas em sessão avaliam consultas de forma independente e depois agregam esses resultados. Isso ignora a possibilidade de que, se um usuário tá feliz com os resultados iniciais, ele pode não fazer mais consultas.

2. A maioria dos métodos de avaliação depende de cliques como sinal de relevância. Mas, já que os usuários podem pular documentos relevantes nas consultas iniciais, simplesmente tratar documentos que não foram clicados como irrelevantes pode levar a conclusões erradas sobre a eficácia de um sistema de busca.

Pra lidar com esses problemas, a gente pode fazer duas suposições: Primeiro, deveríamos considerar um motor de busca ideal que apresenta todos os documentos relevantes antes de qualquer conteúdo irrelevante. Segundo, se um usuário clica em um documento mais tarde na sessão que não foi clicado antes, ainda devemos considerar esse documento relevante para as perguntas anteriores na mesma sessão.

#Introduzindo a Medida U Normalizada (NUM)

Pra resolver os desafios mencionados, a gente propõe uma nova métrica em nível de sessão chamada Medida U Normalizada (NUM). Essa nova métrica avalia toda a sessão como uma única entidade, em vez de dividir em consultas individuais. Fazendo isso, conseguimos uma compreensão mais precisa da satisfação do usuário.

A NUM se baseia nas duas suposições mencionadas antes, permitindo que a gente:

• Use uma sessão ideal como referência pra avaliação.
• Inferir rótulos de relevância a partir dos dados de cliques ao longo da sessão.

Ao avaliar a sessão como um todo, conseguimos uma visão mais clara de como um motor de busca atende às necessidades dos usuários.

#Metodologia

#Avaliando Sessões de Busca

Em vez de agregar notas de consultas individuais, a NUM adota uma abordagem mais holística. Ela cria um trailtext abrangente, que consiste em todo o conteúdo relevante que um usuário pode ler durante uma sessão. Esse trailtext reflete tanto as interações reais dos usuários quanto os resultados ideais que queremos alcançar.

Ao construir o trailtext ideal, reordenamos os documentos pra garantir que todo o conteúdo relevante apareça primeiro. Essa configuração encoraja os usuários a encontrarem o que precisam com o mínimo de esforço e sem precisar reformular suas consultas repetidamente.

#Lidando com Dados de Clique

Os dados de clique têm um papel crucial na avaliação do desempenho dos sistemas de busca. Mas, simplesmente tratar documentos clicados como relevantes pode ser enganoso. Por exemplo, os usuários podem ignorar alguns documentos nas consultas iniciais, mas descobri-los em consultas depois. Portanto, se um usuário clica em um documento mais tarde na sessão, devemos considerá-lo relevante para as consultas anteriores.

Pra melhorar os dados de clique, rotulamos documentos relevantes com base no comportamento do usuário ao longo da sessão. Esse processo nos permite criar um conjunto mais preciso de rótulos de relevância, ajudando a avaliar a sessão de forma mais eficaz.

#Experimentos e Resultados

Pra avaliar a eficácia da NUM, fizemos experimentos usando dois conjuntos de dados públicos. Esses conjuntos de dados nos permitiram comparar a NUM com métricas baseadas em sessão existentes e examinar sua correlação com a satisfação do usuário.

#Visão Geral dos Conjuntos de Dados

Os conjuntos de dados usados nos nossos experimentos incluíam sessões que registraram as interações dos usuários com os resultados de busca. Essas sessões também continham classificações de satisfação dos usuários, que servem como uma referência essencial pra avaliar nossa métrica proposta.

Filtramos os conjuntos de dados pra manter sessões que envolveram várias consultas e cliques. Esse foco nos permitiu obter insights confiáveis sobre como os usuários interagem com os motores de busca.

#Comparação de Desempenho

Comparando a performance da NUM com métricas tradicionais, incluindo DCG baseado em sessão e outras técnicas de avaliação estabelecidas, nossos achados revelaram que a NUM consistentemente teve um desempenho melhor na estimativa da satisfação do usuário.

A capacidade da NUM de considerar o comportamento do usuário ao longo de toda a sessão contribuiu pra seu desempenho superior. Em particular, encontramos que normalizar a pontuação de avaliação em relação a uma sessão ideal melhorou significativamente a correlação da métrica com a satisfação do usuário.

#Intuitividade da NUM

Além de estimar a satisfação do usuário, também examinamos o quão intuitiva nossa métrica é em comparação com métodos tradicionais. A intuitividade é vital, pois reflete o quão bem uma métrica se alinha com as expectativas e experiências dos usuários.

A NUM se mostrou mais intuitiva do que suas contrapartes. Os resultados indicaram que os usuários estavam mais propensos a favorecer sessões de busca que se alinhavam com o que a NUM previa que seria satisfatório. Ao incluir aspectos como o tempo de reformulação na avaliação, a NUM capturou as experiências do usuário de forma mais precisa.

#Conclusão e Trabalhos Futuros

Em resumo, nosso trabalho destaca a importância de avaliar sistemas de busca em nível de sessão. Introduzimos a Medida U Normalizada (NUM) como uma métrica que captura o comportamento do usuário ao longo de toda uma sessão de busca, em vez de depender somente de avaliações de consultas individuais. Essa abordagem permite uma compreensão mais profunda de como os motores de busca atendem às necessidades dos usuários.

Através dos nossos experimentos, demonstramos que a NUM tem uma correlação melhor com a satisfação do usuário em comparação com métricas tradicionais. Ela também se mostrou mais intuitiva, sugerindo que desenvolvimentos futuros em métricas de avaliação de sessão podem se beneficiar de abordagens holísticas semelhantes.

Olhando pra frente, tem várias áreas pra explorar mais. A gente planeja fazer mais estudos com usuários pra validar nossas suposições sobre avaliação de sessão. Além disso, queremos explorar técnicas de aprimoramento para dados de clique, considerando mais fatores como tempo de permanência e padrões de interação do usuário.

Expandindo nossa compreensão sobre avaliações baseadas em sessão, esperamos contribuir pra melhoria contínua dos sistemas de busca e aprimorar a experiência geral do usuário.