Information foraging
ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಫೋರ್ಜಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಹೇಗೆ ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಫೋರ್ಜಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಒಂದು ಸಿದ್ಧಾಂತವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ, ಮಾನವರು ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಪೂರ್ವಜರು ಆಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿಕಸನಗೊಂಡ "ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ" ಮೇಯಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಮಾನವನ ಹುಡುಕಾಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಜಾಲತಾಣಗಳ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಇತಿಹಾಸ 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಆಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬೇಟೆಯಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೇವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಆಹಾರ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಶಕ್ತಿಯ ಸೇವನೆಯ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅದು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪರಭಕ್ಷಕಕ್ಕೂ, ಕೆಲವು ಬೇಟೆಯನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇತರವು ಶಕ್ತಿಯ ನಿವ್ವಳ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. 1990ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಪಿ. ಎ. ಆರ್. ಸಿ. ಯ ಪೀಟರ್ ಪಿರೋಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅವರು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿ ಹುಡುಕುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಆಹಾರದ ಬೇಟೆ ತಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಮ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರು. ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರು ಸಂಚರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು (ಕೊಂಡಿಗಳು, ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ದತ್ತಾಂಶ) ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾ, ಮಾಹಿತಿ ಹುಡುಕುವವರು ಆಹಾರ ಬೇಟೆಗಾರರಂತೆಯೇ ಅದೇ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ತೋರಿಸಿದರು. 1990ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಎಡ್ ಎಚ್. ಚಿ ಅವರು ಪಿರೋಲಿ, ಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಪಿಎಆರ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರು, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಮಾಹಿತಿ ಸುಗಂಧ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, ಇದರಲ್ಲಿ ವೆಬ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿ, ವೆಬ್ ಭೇಟಿ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಓದುವ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸುಗಂಧ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಳಕೆ ಸೇರಿವೆ. "ಇನ್ಫಾರ್ಮವೋರ್ಸ್" ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿವರಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಕು, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಅವರು ಬೇರೆ ಸೈಟ್ಗೆ ಹೋಗಬೇಕೆ, ಮುಂದಿನ ಮಾಹಿತಿ ಸೈಟ್ಗೆ ಯಾವ ಮಾರ್ಗ ಅಥವಾ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮಾನವನ ಅರಿವು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ವಿಕಸನೀಯ ಒತ್ತಡದ ಪರಿಣಾಮವಲ್ಲವಾದರೂ, ಭಾಗಶಃ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬದುಕುಳಿಯುವ-ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅವರ ಹುಡುಕಾಟದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಳವು ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಳದ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಳವು. ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬೇಟೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಇತರ ಭರವಸೆಯ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸುಗಂಧ ದ್ರವ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾನವರು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಅವರು ಎಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೋರಿದ ನಂತರ ನಿಜವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವರ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಳವು ಬಲಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದಾಗ (ಅಂದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ), ಬಳಕೆದಾರರು ಬೇರೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತಾರೆ. ಮಾಹಿತಿ ಆಹಾರ ಜಾಲ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ಶೋಧನೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಾಣವೂ ಒಂದು ಪ್ಯಾಚ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯು ಬೇಟೆಯಾಗಿದೆ. ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ತೊರೆಯುವುದು ಸುಲಭ, ಆದರೆ ಉತ್ತಮ ಸೈಟ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಷ್ಟು ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಸುಧಾರಿತ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೊಂಡಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರ ಬೇಟೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸತ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿವೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸೈಟ್ಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಿಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ, ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಲು ಅವರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹವಿರುತ್ತದೆ. ಬ್ರಾಡ್ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಭ್ಯತೆಯು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರಬಹುದುಃ ಯಾವಾಗಲೂ-ಆನ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಈ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಣ್ಣ ಆನ್ಲೈನ್ ಭೇಟಿಗಳು. ಮಾದರಿಗಳು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಳದ ಕೆಲವು ಅಳತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತವೆ, ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಂದ ಪದಗಳ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಈ ಮಾಹಿತಿ ಬೇಟೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಹಕಾರಿ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಜಾಕೋಬ್ ನೀಲ್ಸನ್, ಜೂನ್ 30,2003, ಅಲರ್ಟ್ಬಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮೂಲಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಫೋರ್ಜಿಂಗ್ಃ ಗೂಗಲ್ ಜನರನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಬಿಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ವೆಬ್ಗಾಗಿ ಹೈಟೆಕ್ ಕ್ವೆಸ್ಟ್, ಜೂನ್ 2,2002, ಯುಎಸ್ಎ ಟುಡೇ. ವರ್ಡ್ ಸ್ಪೈ-ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಫೋರ್ಜಿಂಗ್, ಡಿಸೆಂಬರ್ 19,2002. ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ