Vuorovaikutteinen tiedonhaku
Vuorovaikutteinen tiedonhaku keskittyy perinteiseen tiedonhaun laboratoriotutkimukseen verrattuna tiedonhakijoiden toimintaan tiedonhankintatilanteessa. Teknisten järjestelmien ja hakukoneiden
tehokkuuden arvioinnin sijaan keskiössä ovat tiedonhakijan käytös ja kokemukset – sisältäen
fyysiset, kognitiiviset ja tunteelliset piirteet – sekä käyttäjän vuorovaikutus järjestelmän ja
informaation kanssa. Kun perinteisessä tiedonhakututkimuksessa keskeinen kysymys on ”hakeeko
tämä järjestelmä relevantteja hakutuloksia?”, vuorovaikutteisen tiedonhaun vastaava on ”pystyykö
tiedonhakija löytämään relevantteja hakutuloksia tällä järjestelmällä?”
Tutkimuksessa on tarkoitus simuloida aitoja tiedontarvetilanteita, eikä vain esimerkiksi
systemaattisesti testata tiettyjen hakuavainten toimivuutta tai tietokantojen kattavuutta.
Vuorovaikutteisen tiedonhaun tutkimuksessa tiedonhakutilanteiden luonne on avoin, ja tutkijan rooli
on lähinnä tarkkailla käyttäjää ja tämän hakukäyttäytymistä. Aito tiedonhakutilanne tyypillisimmin
alkaa epäselvästä tiedontarpeesta, ja sen tarkentaminen sekä tyydyttäminen vaatii usein monta
erilaista kyselyä. Ensimmäiset kyselyt eivät välttämättä tuota tulosta, ja tiedontarve saattaa muuttua
hakuprosessin aikana huomattavasti. Koska tiedonhaku on myös oppimistapahtuma, tiedonhakijan
näkökulma ja jopa itse aihe saattavat muuttua tiedonhaun aikana. Mikäli haku ei onnistu, tai tulokset
eivät tyydytä tai miellytä tiedonhakijaa, hakija saattaa luovuttaa tiedonhaun suhteen. Tähän
vaikuttavat voimakkaasti tiedonhakijan persoonalliset piirteet, joka on vuorovaikutteisen tiedonhaun
erityispiirre. Tutkimustilanteessa koehenkilöt suorittavat tiedonhaun tehtäviä, joiden aikana tutkija
havainnoi tiedonhakijoiden toimintaa sekä mahdollisia esiin tulevia ongelmatilanteita. Tarkoituksena
on kehittää hakijoiden tueksi keinoja, joilla tiedonhaku helpottuu. Järvelinin ja Sormusen mukaan
nämä keinot voivat olla avustaminen
Termi “tiedonhaku” esiintyy ensimmäisen kerran C. N. Mooersin julkaisussa vuonna 1950.
Laajempaan käyttöön termi levisi kuitenkin vasta vuosikymmenen loppupuoliskolla, kun tietokoneita
alettiin käyttää dokumenttien kuvailussa ja noutamisessa. Samalla alettiin tutkia tapoja määritellä
kriteerejä ja toimenpiteitä, joilla hakukoneiden toimintaa voitaisiin tehokkaasti arvioida.
Arviointia varten kehitettiin termit “saanti” ja “tarkkuus”, sekä relevanssi, joista tuli yleisesti käytettyjä
kriteerejä tiedonhaun onnistuneisuuden mittaamiseksi. Ensimmäinen suuren luokan
tiedonhakujärjestelmä oli MEDLARS (1964), joka sisälsi lääketieteellisiä artikkeleita. Se ei ollut vielä
aidosti interaktiivinen järjestelmä, sillä tiedonhaku tapahtui alan ammattilaisen toimiessa välikätenä
tiedonhakijan ja järjestelmän välillä. Suorempia menetelmiä kehitettiin, mutta ne olivat
hankalakäyttöisiä ja vaativat käyttäjältä ymmärrystä paitsi tietokannan toiminnasta, myös
indeksointikielistä ja Boolen algebrasta. Merkittävä kehitysaskel oli SMART-tiedonhakujärjestelmän
kehittäminen 60-luvun puolivälistä lähtien. Tutkimuksissa aiemmin kiinnostanut tiedonkäyttö
laajentui myös ihmisten tiedontarpeiden tarkkailuun.
Kiinnostus ihmisten tiedontarpeisiin näkyy lukuisina tiedonhankinnan malleina 1970-luvulta alkaen.
Yksi tunnetuimpia on Brenda Dervinin Sense-Making-teoria toiminnan merkityksellistämisestä.
Vuosikymmenen puolivälistä lähtien tutkimuksessa aletaan keskittyä yhä enemmän kognitiiviseen
näkökulmaan vuorovaikutteisuuden rakentamisessa tiedonhakijan ja järjestelmän välillä.
80-luvulla kirjastot alkoivat päivittää luetteloitaan sähköiseen muotoon (OPAC) fyysisten katalogien
ajantasallapitämisen käytyä työlääksi ja kalliiksi. Sähköisten luetteloiden käyttö ei ollut alkuun
kovin käytännöllistä, poikkeuksena Okapi OPAC vuodesta -82, joka sijaitsi nykyisen Westminsterin yliopiston kirjastossa. Se oli aikaansa edellä ja hyödynsi muun muassa hakutulosten järjestämistä
relevanssin mukaan. Tutkimuksessa alettiin pohtia keinoja tiedonhakijaa auttavan järjestelmän
kehittämiseen. Tiedonhankinnasta erkanee kaksi paradigmaa: tiedonhakusysteemeihin ja malleihin
keskittynyt “järjestelmäkeskeinen paradigma”, sekä ihmisten tiedonhankintakäyttäytymiseen sekä
vuorovaikutukseen tiedonhakujärjestelmien kanssa keskittyvä “käyttäjäkeskeinen paradigma”.
1980-luvun tunnettuja tiedonhaun malleja ovat muun muassa David Ellisin tiedonhankinnan- ja
Belkinin Anomaalisen tiedontilan -mallit, sekä Wilsonin ammatillisen tiedon hankinnan mallit, joita
hän kehitti myöhemmin yleisempään suuntaan.
90-luvulta lähtien tiedonhaun tutkimus alkoi keskittyä yhä enemmän ymmärtämään ja tukemaan
vuorovaikutusta tiedonhaussa. Ensimmäiset internetin hakukoneet kehitettiin. 90-luvulla julkaistiin myös Wilsonin ammatillisen tiedonhankinnan yleismalli, jossa hän otti huomioon usean eri tieteenalan
ammattilaisten toimintaa. Toinen merkittävä informaatiokäyttäytymisen malli on Carol C. Kuhlthaun Tiedonhankinnan prosessimalli, joka pohjautuu opiskelijoiden tiedonhankintaan.
Suomessa vuorovaikutteisen tiedonhaun tutkimusta tehdään Tampereen yliopistossa. Alan tutkijoita
ovat muun muassa professori Kalervo Järvelin ja tutkijatohtori Sanna Kumpulainen.
Vuorovaikutteisen tiedonhaun keskeinen ongelma on se, että tiedonhakijan ja käyttöliittymän välisen
vuorovaikutuksen syitä ja seurauksia on vaikea havaita, sillä suurin osa niistä tapahtuu käyttäjän
aivoissa. Vain toiminta on avoin tarkkailulle – haut, dokumenttien tallennus ja käyttäjän
relevanssiarvio edustavat näitä kognitiivisia toimintoja.
Käyttäjän ja järjestelmän väliseen vuorovaikutukseen vaikuttavat myös lukuiset muut tekijät, jotka
ovat vaikeita havaita saati mitata. Jokaisella käyttäjällä on erilainen taipumus niin kognitiivisesti kuin
käytöksellisesti. Käyttäjät eroavat toisistaan eri tekijöiden suhteen:
Nämä yksilölliset vaihtelut vaikuttavat siihen, että on vaikeaa luoda koetilanne, jossa kaikki ihmiset
saavat saman kokemuksen, joka samalla vaikeuttaa syy-seuraussuhteiden todentamista. Toisaalta vuorovaikutteinen tiedonhaku on muutakin kuin järjestelmien ja tiedonhaun tehokkuuden arviointia. Vuorovaikutteisen tiedonhaun tutkimus vaatii lukuisia lähestymistapoja ja metodeita, sillä yksi, ennalta säädetty malli olisi haitallinen.