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J-GLOBAL ID：201702239747047612   整理番号：17A1246259

健康情報検索における質問再定式化と探索性能に影響する因子:多レベルモデリング方式【Powered by NICT】

Factors that influence query reformulations and search performance in health information retrieval: A multilevel modeling approach

著者 (4件)： Lu Kun (School of Library and Information Studies, University of Oklahoma, 401 West Brooks, Norman, OK, 73019, USA) ,  Joo Soohyung (School of Information Science, University of Kentucky, 320 Little Fine Arts Library, Lexington, KY, 40506, USA) ,  Lee Taehun (Department of Psychology, Chung-Ang University, 84 Heukseok-Ro, Dongjak-Gu, Seoul, Korea) ,  Hu Rong (Center for Big Data, Jiang Xi University of Finance and Economics, Shuanggang East Street #169, Nanchang, Jiangxi, China)
資料名： Journal of the Association for Information Science and Technology  (Journal of the Association for Information Science and Technology)
巻： 68  号： 8  ページ： 1886-1898  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0274A  ISSN： 2330-1635  CODEN： AISJB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 質問再定式化は,セッションにおける複数回起こり,同じセッションで観測された質問はお互いに関連している傾向がある。セッションにおける質問の相互依存的性質のために,質問間の可能な依存性を制御しながら,質問再構成データを解析は困難であった。質問再構成のタイプに文脈因子とシステム特性の影響,ならびに単一研究模型の枠内でのクエリー再定式化と探索性能のタイプ間の関係を解析するためにマルチレベルモデル化アプローチを提案した。結果は,システムの特徴と利用者の学歴は,ユーザの質問再構成挙動に大きく影響することを明らかにした。質問再構成のタイプは,検索性能に大きな影響を与えた。本研究の主要な貢献は,検索セッションデータの入れ子構造を考慮しながら,質問再構成挙動を分析するためのマルチレベルモデリング法を採用したことにある。マルチレベル分析をセッションレベルと行動レベル両因子,質問再構成挙動と探索性能に影響する因子の間の関係のより拡張された理解を含むように拡張可能な研究モデルを設計することが可能になった。本研究で用いたマルチレベルモデル化は,将来の質問再構成研究のための実用的な意味を持った。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  システム特性 ,  *定式化 ,  検索効率 ,  *モデリング
準シソーラス用語： マルチレベル分析 ,  入れ子構造 ,  学歴 ,  マルチレベル ,  クエリー ,  *健康情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 情報検索 ,  質問 ,  定式化 ,  探索性能 ,  因子 ,  モデリング