讲座题目：跨设备搜索——任务建库，行为模型，效果预测
讲座时间：2020年10月30日（周五）上午9点
讲座地点：腾讯会议 会议ID：802 522 340
会议直播: https://meeting.tencent.com/l/3nPtYuOKZM6Q
报告人：吴丹
报告人简介：
吴丹，武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，现任武汉大学发展规划与学科建设办公室副主任，武汉大学人机交互与用户行为研究中心主任。获国家万人计划青年拔尖人才、教育部青年长江学者。担任国际学术期刊Aslib Journal of Information Management主编、Data and Information Management执行主编、ASIS&理事、iSchool数据科学教学指导委员会委员、ACM数字图书馆委员会委员等。研究方向为信息检索、信息行为、数字图书馆等。
报告摘要：
当今社会，人们生活在一个多设备环境中。多设备环境下，用户会使用不同类型的设备或者跨越多个搜索会话去搜索同一个主题，即进行跨设备搜索。在跨设备搜索过程中，设备转移行为中断了整个搜索任务，用户需要在转移后的设备上继续进行搜索，由此产生了任务恢复行为。首先，本次演讲从与“跨设备”相关的“跨屏”、“跨平台”、“跨APP”等概念入手，介绍什么是跨设备搜索，以及现有的各类跨设备工具，其中重点介绍了本人团队开发的跨设备搜索系统CAFE, 由此引申出跨设备搜索的研究动机。其次，本次演讲梳理与跨设备搜索有关的理论模型，重点介绍了多重信息搜寻时段（Multiple Information Seeking Episodes，MISE）模型，以及基于此模型开展的跨设备搜索任务研究，通过众包实验收集真实场景下的跨设备搜索经历，基于MISE模型制定编码手册进行内容分析，从主题、任务类型、任务复杂度、场景变化、跨设备方式、跨设备原因等方面揭示跨设备搜索任务特征，并基于任务特征间的关联性提出跨设备搜索任务库的设计和构建方法。随后，基于自开发和设计的CAFE系统开展跨设备搜索用户实验，收集查询式、点击、移动触屏交互（Mobile Touch Interaction）、眼动等用户行为数据，结合问卷和访谈数据，从查询式的语义变化模式、跨设备搜索行为建模等方面研究用户的跨设备搜索行为，由此归纳出跨设备搜索情境下三种不同的查询式语义变化规律。此外，当跨设备搜索中出现重复搜索时，用户跨设备前后的搜索行为分别被认为是信息准备和信息重用，通过机器学习识别出两种行为的重要特征，进一步分析两种行为的特征差异，归纳出跨设备搜索过程中信息准备和信息重用两个阶段中用户的搜索状态变化。最后，通过分析跨设备搜索过程中用户搜索效率（search performance）的动态变化，找出与之相关的行为特征，用以预测用户的跨设备搜索效率，发现移动触屏交互行为相关的特征对预测跨设备搜索效率有着重要意义。此外，本次演讲还对跨设备搜索与推荐相关的挑战和可能的解决方案展开思考，例如搜索引擎可以基于查询式语义变化模式提供搜索推荐，又基于移动触屏交互对搜索效率的影响，提出优化搜索界面设计的建议。
