Navigering av informationsutrymmen är en viktig del av vår vardag, och för att utforma effektiva och användarvänliga informationssystem är det viktigt att förstå hur människor navigerar och hittar den information de söker. Vi utför en storskalig studie av mänsklig way finding, där, med tanke på ett nätverk av länkar mellan begreppen i Wikipedia, människor spelar ett spel för att hitta en kort väg från en given början till ett givet mål koncept genom att följa hyperlänkar. Det som skiljer vår installation från andra studier av mänskligt webb-browsing beteende är att i vårt fall människor navigera en graf av anslutningar mellan begrepp, och att det exakta målet för navigeringen är känt i förväg. Vi studerar mer än 30 000 målriktade mänskliga sökvägar och identifierar strategier som människor använder när de navigerar informationsutrymmen. Vi finner att människans sätt att hitta, även om de flesta är mycket effektiva, skiljer sig från kortaste vägar på karakteristiska sätt. De flesta ämnen navigerar genom höggradiga nav i det tidiga skedet, medan deras sökning styrs av innehållsfunktioner därefter. Vi ser också en kompromiss mellan enkelhet och effektivitet: begreppsmässigt enkla lösningar är vanligare men tenderar att vara mindre effektiva än mer komplexa lösningar. Slutligen anser vi att uppgiften att förutsäga målet en användare försöker nå. Vi designar en modell och en effektiv inlärningsalgoritm. Sådana prediktiva modeller av mänsklig way finding kan tillämpas i intelligenta webbgränssnitt.
Dessutom var en stor forskningsfråga av REF att "förstå hur människor navigerar och hittar den information de söker", medan vi i detta arbete är helt inriktade på att föreslå ett automatiskt verktyg för att bygga en utmanande måldrivna uppgifter för att designa och utvärdera artificiella intelligenta agenter.
Human wayfinding in information networks
{'venue': 'In WWW-12', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}