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[美]Kyung-SunKim
杨玉芹 焦建利/译
［摘要］ 本研究调查了作为熟练Web用户的67位本科生的认知特征与情感特征对其 Web导航及搜索行为的影响。在研究中，两个标准化测验和一个调查问卷用于收集参与者的认知方式、问题解决方式以及基本资料。通过对调查对象在团体镶嵌图形测验和问题解决问卷两个标准化测试中获得的分数进行因素分析，作者抽取了2个用户因素，即关注控制和情感控制。其中，关注控制因素似乎能影响用户导航行为（如链接和后退键的使用），而情感控制因素不仅影响包括关键词搜索等搜索行为，还影响以查准率和查全率等为指标的检索绩效。
［关键词］ 网络搜索行为；认知风格；关注控制；情感控制
编者按：
随着网络的普及及其在人们学习、日常生活和工作中的渗透，以搜索为核心特征的信息获取业已成为网络时代学习方式转变的瓶颈与突破口。因此，对于教育技术学、网络与远程教育工作者而言，网络搜索行为是与学习者的在线阅读、网络学习以及网络教学乃至问题解决密切相关的富有挑战性的重要研究课题之一。本期刊发的这篇译文调查了熟练Web用户的认知特征与情感特征对其 Web导航及搜索行为的影响，对于进一步研究网络搜索行为乃至在线学习方式具有重要的参考价值。
一、引言
在提供信息的多种表征形式以及获取信息的工具方面，Web已经成为最重要的信息系统之一。Web可以用于多种目的，数据显示，有超过70％的用户通过Web搜索获取信息研究发现，用户的特征影响其在超媒体系统中的搜索行为(Qiu, 1993; Ford, Wood, & Walsh, 1994; Palmquist & Kim, 2000; Wang, Hawk, & Tenopir, 2000)，这与Nielson 的研究结果如出一辙，他发现个体差异对于超媒体系统的使用具有极大的影响(Nielson, 1989)。20世纪90年代，网络逐渐开始盛行。从那时起，研究者就开始研究并试图发现，在网络中，个体是如何导航和检索他们的信息的，并且是哪些因素影响了他们的搜索行为。在这些研究中，有些研究发现用户的认知和情感特征以及任务特征对用户的网络搜索行为有影响(Nahl, 1997, 1998; Allen & Kim, 2000; Bilal, 2000; Wang等, 2000)。今天，有越来越多的人开始使用网络，并且与20世纪90年代的网络用户相比，他们拥有更多的经验。
本研究研究了经验丰富的网络用户是如何在网络上获取信息的。经验相对较少的用户在网络搜索中表现出一系列特征，在他们身上表现出来的这些特征，是否也影响经验丰富用户的网络搜索？在与以前相同或相关研究结果比较的基础上，我们对该研究结果进行了讨论。基于该研究结果，对如何培训用户及如何进行网络设计展开了讨论，并在此基础上，提出了未来有待研究解决的问题
二、背景
个体搜索、收集和选择信息的方式与其个人偏好和风格有密切关系。研究者发现，在用户不同的变量之间，认知风格——个体特有的组织和加工信息的方式(Goldstein & Blackman, 1978)——影响个体接受、加工信息和指令的方式(Messick, 1976)。场依存性和场独立性是研究最为丰富的认知风格之一，它们描述了个体对信息的感觉或理解受周围环境影响的程度(Jonassen & Grabowski, 1993)。以前的很多研究都发现，用户的认知风格影响其在基于多媒体系统中的搜索和学习行为，当然这种基于多媒体的系统也包括网络 (Ellis 等, 1993; Ford 等, 1994;Leader & Klein, 1996; Palmquist & Kim, 2000; Ford & Chen, 2000)。尽管在这些研究中，学习者实现了具有可比性的搜索及学习结果，但是研究者证明，不同认知风格的个体倾向于采用不同的搜索策略和学习策略(Liu & Reed, 1994; Fitzgerald & Semrau, 1998)。
除认知特征之外，用户的情感特征也影响他们的信息行为(Wilson, 1981; Kuhlthau, 1991; Wang, Hawk, & Tenopir, 2000)。在提供了一个关于人类信息搜索更加综合的模型的同时，Wilson（1999）呼吁更多的研究去探索激发信息搜索行为的用户变量，比如问题解决或处理方法、自我效能等。一些研究者关注了网络搜索行为的这些变量，研究自我效能的影响(Nahl, 1996, 1997; Ren, 2000)以及与自我效能有密切关系的问题解决和问题处理风格的影响 (Kim &Allen, 2002)。
Brown（1991）将信息搜集看作是一个目标驱动的活动，在这个过程中，通过解决问题而不断满足对信息的需求。根据这一观点，Foltz（1996）认为用户超文本系统导航是一个问题解决过程，它不仅需要用户决策，而且还需要用户进行信息再认。问题解决过程由认知、行为和情感组成。而问题解决技能包括搜索信息的能力、为了形成不同的行动过程而对问题情景进行分析以确定问题的能力、依据需要的或预期的结果对不同行动过程进行权衡的能力以及选择和实施恰当行动计划的能力(Janis & Mann, 1977)。这种观点得到了Wilson信息搜索模型的支持，该模型将信息搜索行为看作是一个由减少不确定性驱动的问题解决过程。在问题解决过程中学习者使用的方法或风格将有可能影响他们的问题解决，包括信息搜索。
Wu和他的同事（1996）将问题解决风格定义为在问题解决过程中以特定方式作出反应的倾向。Kim通过研究发现，在解决问题的过程中，那些关注问题的用户往往是以非线性的方式驾驭网络，经常使用跳转工具。此外，他们还有可能将更多的时间用于前端分析，来比较同一水平的不同节点（例如广度优先）。相反，关注情感的用户则以线性的方式驾驭网络，他们大多数情况下使用网络的内嵌链接。他们导航行为模式可以概括为“深度优先”——即浏览节点的多个层次而极少进行前端分析。Kim and Allen (2002)发现，那些能评价自己问题解决能力或风格的用户，以不同的方式表现出了他们不同的搜索行为。那些能够评价自己问题解决风格的用户，往往使用较多数量的关键词搜索，浏览更多的网页，特别是在解决劣构任务例如主题搜索任务时。
三、研究过程
1．参与者
在这个研究中，参与者是来自同一大学的67名本科生，其中男生占30％（n＝20），女生占70％（n＝47）。他们都是经验丰富的网络用户，至少都有两年多网龄。关于他们的专业背景，43％（n＝29）的参与者来自于硬科学，而50％（n＝34）的参与者来自于软科学，还有4位约占6％的参与者在研究的整个过程中并没有说明他们的专业。在这些参与者中，分别是大一新生占24％，大二的占24％，大三的占15％，大四的占37％。
2．自变量
本实验使用了四个测验分数鉴别主要的用户因素，然后将两个鉴别出的因素作为自变量。所使用的标准化测验包括团体藏图测验（GEFT）(Oltman, Raskin, &Witkin, 1971)和问题解决问卷（PSI）(Heppner, 1988)，它们分别被广泛应用于确定认知风格和问题解决风格。用于衡量个人对自己处理问题能力或风格的信心或评价的PSI分数与自我效能密切相关(Bandura, 1977)。它有三部分组成：AA (趋避)、 CON (问题解决信心)和 PC (个人控制)。趋避方式是指个体接近或回避问题解决活动的一般倾向；问题解决信心被定义为参与问题解决活动时的自我把握；个人控制作为PSI的最后一个成分，它是指个体在问题解决活动中，对自己情感和行为的控制程度。为提取自变量和主要的因素，作者对调查对象在两个标准化测试中获得的分数进行了主成分因素分析，分析结果产生了特征值大于1.00的两个主要的因素。选取GEFT和PC代表这两个主要的因素：即关注控制(GEFT&AA)和情感控制(PC&CON)。
3．因变量
因变量用于反应参与者的导航和搜索行为。在本研究中，采用了三组相互依赖的测量方法：导航行为、搜索行为和搜索绩效。导航行为用找到一条信息时，导航工具（例如内嵌的链接、前进按钮、后退按钮）平均使用的次数，检索行为用找到一条信息时，检索工具（例如搜索引擎、关键词）平均使用的次数；因变量检索绩效用查准率和查全率来测量。在本研究中，相关网页被操作性的界定为被至少10％的参与者重新得到或做过书签的网页。查全率用参与者重新得到的相关网页数量与相关网页总的数量的比值表示；查准率用参与者重新得到的相关网页数量与他/她重新得到的总的网页数量之比来表示。
4．过程
首先，作PSI和GEFT测验，然后让学习者填写一个用于收集人口统计信息的问卷。接着，搜索开始，当参与者准备好，通过让参与者阅读印刷好的说明，进行某一主题的搜索。要求参与者找到与给定主题相关的网页，并且让他/她对认为相关的网页作书签。鼓励参与者做三个或更多的书签。在整个搜索环节，所有的屏幕显示都被记录下来。搜索完成之后，要求参与者填写另一个关于他们搜索经验的问卷，并进行汇报。
5．数据分析
所有收集到的搜索数据都进行统计分析。因素分析用于鉴定自变量的主要因素；ANOVA用于确定导航行为、搜索行为和搜索绩效中用户因素的影响。
四、结果与讨论
1．导航行为
关注控制的主要影响在两个因变量中得到了证明，这两个因变量是链接的使用(F= 8.147, p＜.01)和后退键的使用(F= 6.618, p＜.05)。参与者中能够很好地控制他们关注的，往往更多地使用链接和后退键。
2．搜索行为
在关键词搜索的数量(F= 5.255, p＜.05)中发现了情感控制的一个显著的主效应。也就是说，那些能很好地控制自己情感的参与者往往使用更多的关键词搜索。
3．搜索绩效
在对参与者的搜索绩效进行比较时，研究发现那些不能很好控制他们情感的参与者都表现出了极低的查准率(F= 4.284, p＜.05)和查全率(F= 4.722, p＜.05)。
4．讨论
通过研究发现，那些能够控制自己关注的用户（例如场独立者），经常使用链接和后退键，很明显，这与以前的研究结果不同。以往的研究发现，场依存者，尤其是毫无网络经验的用户经常使用链接和后退键(Palmquist & Kim, 2000; Kim, 2001)。在以前的研究中，链接和后退键的使用通常伴随着长时间的任务完成时间，然而，在本研究中却不是这样，指出这一点是非常重要的。那些能很好控制他们注意的用户，经常使用链接和后退键，因而他们不需要额外时间来完成自己的任务。这也就意味着，那些拥有较高关注控制的用户之所以使用链接和后退键，不是因为他们没有迷失方向，而是因为他们想访问更多的网页。同时，这些用户还访问了一些其他的网页，但这并没有导致他们产生一个较低的搜索绩效（搜索绩效用查准率和查全率来衡量）。这里有必要提醒一点，那就是在本研究中所有的参与者都是经验丰富的网络用户。当考虑到这一点时，我们可以这样解释研究结果，即在这些经验丰富的网络用户中，尽管他们都能意识到网络上的有些信息是非常不可靠的或质量很低，但只有较高关注控制的用户，才习惯于对更多的网页进行校验，进而核实所获得的信息。对我们来说，拥有较高关注控制（场独立者）的经验丰富的网络用户是一个新出现的型样，因此对这个新型样进行深入研究，进而发现经验丰富的网络用户是如何随着他们网络经验的增加来改变他们的导航行为是非常有价值的。
另一个有意思的发现是，那些不能有效控制他们情感的网络用户往往使用更多的关键词，但与其他人相比，他们的成功率是非常低的，这一点反应在查准率和查全率上。我们可以推断，受自己情绪影响的网络用户更容易焦虑，尤其是当他们发现，在搜索过程种，没有取得进步时，然后他们就在没有成熟计划的前提下更改关键词，而不是在搜索过程种逐渐提取更加高效、有意义的关键词。在重新开始新的搜索时，尽管他们做了很多努力，但与能很好、高效控制他们情感的网络用户相比，他们往往是不太成功的。
总之，这些研究结果似乎表明，导航行为和搜索行为是受不同因素影响的。关注控制因素影响导航行为（例如链接和后退键等之类的导航工具的使用），而情感控制影响搜索行为（例如，关键词搜索的应用）。关注控制与个体驾驭多媒体系统的能力有关，众所周知，多媒体系统非常复杂，它容易使网络用户迷航。拥有较高关注控制的网络用户认为只要能够完成他们搜索任务，任何的导航行为都可以采用。相反，情感控制因素似乎和搜索行为的计划有关解决信息搜索问题的方法。感性的网络用户在问题解决中往往是低效的，因为他们往往是靠冲动来解决问题，而没有对给定的问题进行认真的考虑和计划。缺乏计划通常导致他们较低的搜索绩效，尽管他们使用了看起来似乎有效的搜索行为（例如频繁的关键词搜索）。这些极有可能受自己情感影响的网络用户，似乎更加需要来自于用户培训者和交互设计者的特别关注。他们的搜索行为可以通过培训，更容易获得的、简单的使用帮助界面来得到提高，但培训必须帮助他们掌握有效的搜索计划过程，并且帮助界面必须能够给搜索者提供搜索技巧和搜索帮助。与学习者自我评价相关的自我效能，可能是和情感控制因素相关的学习者众多特征中的一个，我们可以通过有效的用户培训来培养自我效能。
这个研究结果表明，在诸如网络之类的系统使用过程中，随着用户获得经验的增加，他们的信息搜索行为会发生变化。用户的认知和情感特征似乎与他们的搜索经验进行了交互，并且这种动态交互及其对用户行为的影响是非常值得研究的。同时，这个研究结果也表明，学习者的不同特征影响用户行为的不同方面。一些特征和执行水平有密切的关系，而另一些特征与信息搜索的计划水平有密切的关系。对于那些能非常容易使用系统的有经验的网络用户来说，教育者和系统设计者就要在更高的智力水平上给予他们更多的帮助，例如有效的搜索计划。这包括在选择恰当的关键词、形成有效查询以及对搜索结果进行适当评价等方面，给予网络用户以指导或帮助，而不是仅仅给用户提供一个简单的系统导航。
[参考文献]
［1］Allen, B. L., & Kim, K. S. (2001). Person and context in information seeking: Interactions between cognitive and task variables. Paper presented at the conference Information Seeking in Context: ISIC2000, G?teborg, Sweden.Bandura, A. (1977). Self efficacy: Toward a unifying theory of behaviour change. Psychological Review, 84,191-215.
［2］Bilal, D. (2000). Children's use of the Yahooligans! Web search engine: I. Cognitive, physical, and affective behaviors on fact-based search tasks. Journal of the American Society for Information Science, 51 (7), 646-665.
［3］Brown, M. E. (1991). A general-model of information-seeking behavior. Proceedings of the ASIS Annual Meeting,28, 9-14.
［4］Ellis, D., Ford, N., & Wood, F. (1993). Hypertext and learning styles. The Electronic Library, 11(1), 13-18.
［5］Fitzgerald, G., & Semrau, L. (1998). The effects of learner differences on usage patterns and learning outcomes with hypermedia case studies. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 7(4), 309-332.
［6］Foltz, P. W. (1996). Comprehension, coherence, and strategies in hypertext and linear text. In Rouet, J-F. et al.
［7］(Eds.), Hypertext and cognition. (pp. 109-136). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
［8］Ford, N., & Chen, S. Y. (2000). Individual differences, hypermedia navigation, and learning: an empirical study.Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 9(4), 282-311.
［9］Ford, N., Wood, F., & Walsh, C. (1994). Cognitive styles and searching. Online and CD-ROM Review, 18(2),79-86.
［10］Georgia Institute of Technology (1998). Graphic, Visualization, & Usability Center's (GVU) 10th WWW User
[资料来源]
本研究报告刊发在美国信息科学与技术协会（American Society for Information Science and Technology ，ASIST）第68届学术年会的论文集中。读者查阅原文可访问该网址获取：http://eprints.rclis.org/7719/。
[作者/译者简介]
Kyung-Sun Kim，助理教授，美国威斯康辛大学麦迪逊校区图书馆与信息研究学院。
杨玉芹，在读硕士，华南师范大学教育信息技术学院，主要研究方向为教育技术学基本理，技术支持的科学学习。
焦建利，教授，华南师范大学教育信息技术学院，主要研究方向为教育技术学基本理，教师培训。
Experienced Web Users’ Search Behavior: Effects of Focus and Emotion Control
Kyung-Sun Kim1
Yang Yuqin2Jiao Jianli2
（1.School of Library and Information Studies, University of Wisconsin-Madison，American;2.College of Educational Information Technology, South China Normal University, Guangzhou Guangdong 510631）
【Abstract】 This study investigates how users’ cognitive and affective characteristics influence the navigational and search behaviors on the Web among experienced Web users. Sixty-seven undergraduate students participated in the study. Two standardized tests and a questionnaire were used to collect information on the participants’cognitive style, problem-solving style, and demographics. Factor analysis formed on the scores from the two standardized tests (Group Embedded Figures Test and Problem Solving Inventory), and extracted two user factors (Focus Control and Emotion Control). The Focus Control factor seemed to influence users’ navigational behaviors, such as the use of links and back buttons, whereas the Emotion Control factor affected search behaviors including keyword searching, and also search performance measured by precision and recall.
【Keywords】 Web search behavior; Cognitive style; Focus Control; Emotion Control
本文责编：陶侃
杨玉芹 焦建利/译
［摘要］ 本研究调查了作为熟练Web用户的67位本科生的认知特征与情感特征对其 Web导航及搜索行为的影响。在研究中，两个标准化测验和一个调查问卷用于收集参与者的认知方式、问题解决方式以及基本资料。通过对调查对象在团体镶嵌图形测验和问题解决问卷两个标准化测试中获得的分数进行因素分析，作者抽取了2个用户因素，即关注控制和情感控制。其中，关注控制因素似乎能影响用户导航行为（如链接和后退键的使用），而情感控制因素不仅影响包括关键词搜索等搜索行为，还影响以查准率和查全率等为指标的检索绩效。
［关键词］ 网络搜索行为；认知风格；关注控制；情感控制
编者按：
随着网络的普及及其在人们学习、日常生活和工作中的渗透，以搜索为核心特征的信息获取业已成为网络时代学习方式转变的瓶颈与突破口。因此，对于教育技术学、网络与远程教育工作者而言，网络搜索行为是与学习者的在线阅读、网络学习以及网络教学乃至问题解决密切相关的富有挑战性的重要研究课题之一。本期刊发的这篇译文调查了熟练Web用户的认知特征与情感特征对其 Web导航及搜索行为的影响，对于进一步研究网络搜索行为乃至在线学习方式具有重要的参考价值。
一、引言
在提供信息的多种表征形式以及获取信息的工具方面，Web已经成为最重要的信息系统之一。Web可以用于多种目的，数据显示，有超过70％的用户通过Web搜索获取信息研究发现，用户的特征影响其在超媒体系统中的搜索行为(Qiu, 1993; Ford, Wood, & Walsh, 1994; Palmquist & Kim, 2000; Wang, Hawk, & Tenopir, 2000)，这与Nielson 的研究结果如出一辙，他发现个体差异对于超媒体系统的使用具有极大的影响(Nielson, 1989)。20世纪90年代，网络逐渐开始盛行。从那时起，研究者就开始研究并试图发现，在网络中，个体是如何导航和检索他们的信息的，并且是哪些因素影响了他们的搜索行为。在这些研究中，有些研究发现用户的认知和情感特征以及任务特征对用户的网络搜索行为有影响(Nahl, 1997, 1998; Allen & Kim, 2000; Bilal, 2000; Wang等, 2000)。今天，有越来越多的人开始使用网络，并且与20世纪90年代的网络用户相比，他们拥有更多的经验。
本研究研究了经验丰富的网络用户是如何在网络上获取信息的。经验相对较少的用户在网络搜索中表现出一系列特征，在他们身上表现出来的这些特征，是否也影响经验丰富用户的网络搜索？在与以前相同或相关研究结果比较的基础上，我们对该研究结果进行了讨论。基于该研究结果，对如何培训用户及如何进行网络设计展开了讨论，并在此基础上，提出了未来有待研究解决的问题
二、背景
个体搜索、收集和选择信息的方式与其个人偏好和风格有密切关系。研究者发现，在用户不同的变量之间，认知风格——个体特有的组织和加工信息的方式(Goldstein & Blackman, 1978)——影响个体接受、加工信息和指令的方式(Messick, 1976)。场依存性和场独立性是研究最为丰富的认知风格之一，它们描述了个体对信息的感觉或理解受周围环境影响的程度(Jonassen & Grabowski, 1993)。以前的很多研究都发现，用户的认知风格影响其在基于多媒体系统中的搜索和学习行为，当然这种基于多媒体的系统也包括网络 (Ellis 等, 1993; Ford 等, 1994;Leader & Klein, 1996; Palmquist & Kim, 2000; Ford & Chen, 2000)。尽管在这些研究中，学习者实现了具有可比性的搜索及学习结果，但是研究者证明，不同认知风格的个体倾向于采用不同的搜索策略和学习策略(Liu & Reed, 1994; Fitzgerald & Semrau, 1998)。
除认知特征之外，用户的情感特征也影响他们的信息行为(Wilson, 1981; Kuhlthau, 1991; Wang, Hawk, & Tenopir, 2000)。在提供了一个关于人类信息搜索更加综合的模型的同时，Wilson（1999）呼吁更多的研究去探索激发信息搜索行为的用户变量，比如问题解决或处理方法、自我效能等。一些研究者关注了网络搜索行为的这些变量，研究自我效能的影响(Nahl, 1996, 1997; Ren, 2000)以及与自我效能有密切关系的问题解决和问题处理风格的影响 (Kim &Allen, 2002)。
Brown（1991）将信息搜集看作是一个目标驱动的活动，在这个过程中，通过解决问题而不断满足对信息的需求。根据这一观点，Foltz（1996）认为用户超文本系统导航是一个问题解决过程，它不仅需要用户决策，而且还需要用户进行信息再认。问题解决过程由认知、行为和情感组成。而问题解决技能包括搜索信息的能力、为了形成不同的行动过程而对问题情景进行分析以确定问题的能力、依据需要的或预期的结果对不同行动过程进行权衡的能力以及选择和实施恰当行动计划的能力(Janis & Mann, 1977)。这种观点得到了Wilson信息搜索模型的支持，该模型将信息搜索行为看作是一个由减少不确定性驱动的问题解决过程。在问题解决过程中学习者使用的方法或风格将有可能影响他们的问题解决，包括信息搜索。
Wu和他的同事（1996）将问题解决风格定义为在问题解决过程中以特定方式作出反应的倾向。Kim通过研究发现，在解决问题的过程中，那些关注问题的用户往往是以非线性的方式驾驭网络，经常使用跳转工具。此外，他们还有可能将更多的时间用于前端分析，来比较同一水平的不同节点（例如广度优先）。相反，关注情感的用户则以线性的方式驾驭网络，他们大多数情况下使用网络的内嵌链接。他们导航行为模式可以概括为“深度优先”——即浏览节点的多个层次而极少进行前端分析。Kim and Allen (2002)发现，那些能评价自己问题解决能力或风格的用户，以不同的方式表现出了他们不同的搜索行为。那些能够评价自己问题解决风格的用户，往往使用较多数量的关键词搜索，浏览更多的网页，特别是在解决劣构任务例如主题搜索任务时。
三、研究过程
1．参与者
在这个研究中，参与者是来自同一大学的67名本科生，其中男生占30％（n＝20），女生占70％（n＝47）。他们都是经验丰富的网络用户，至少都有两年多网龄。关于他们的专业背景，43％（n＝29）的参与者来自于硬科学，而50％（n＝34）的参与者来自于软科学，还有4位约占6％的参与者在研究的整个过程中并没有说明他们的专业。在这些参与者中，分别是大一新生占24％，大二的占24％，大三的占15％，大四的占37％。
2．自变量
本实验使用了四个测验分数鉴别主要的用户因素，然后将两个鉴别出的因素作为自变量。所使用的标准化测验包括团体藏图测验（GEFT）(Oltman, Raskin, &Witkin, 1971)和问题解决问卷（PSI）(Heppner, 1988)，它们分别被广泛应用于确定认知风格和问题解决风格。用于衡量个人对自己处理问题能力或风格的信心或评价的PSI分数与自我效能密切相关(Bandura, 1977)。它有三部分组成：AA (趋避)、 CON (问题解决信心)和 PC (个人控制)。趋避方式是指个体接近或回避问题解决活动的一般倾向；问题解决信心被定义为参与问题解决活动时的自我把握；个人控制作为PSI的最后一个成分，它是指个体在问题解决活动中，对自己情感和行为的控制程度。为提取自变量和主要的因素，作者对调查对象在两个标准化测试中获得的分数进行了主成分因素分析，分析结果产生了特征值大于1.00的两个主要的因素。选取GEFT和PC代表这两个主要的因素：即关注控制(GEFT&AA)和情感控制(PC&CON)。
3．因变量
因变量用于反应参与者的导航和搜索行为。在本研究中，采用了三组相互依赖的测量方法：导航行为、搜索行为和搜索绩效。导航行为用找到一条信息时，导航工具（例如内嵌的链接、前进按钮、后退按钮）平均使用的次数，检索行为用找到一条信息时，检索工具（例如搜索引擎、关键词）平均使用的次数；因变量检索绩效用查准率和查全率来测量。在本研究中，相关网页被操作性的界定为被至少10％的参与者重新得到或做过书签的网页。查全率用参与者重新得到的相关网页数量与相关网页总的数量的比值表示；查准率用参与者重新得到的相关网页数量与他/她重新得到的总的网页数量之比来表示。
4．过程
首先，作PSI和GEFT测验，然后让学习者填写一个用于收集人口统计信息的问卷。接着，搜索开始，当参与者准备好，通过让参与者阅读印刷好的说明，进行某一主题的搜索。要求参与者找到与给定主题相关的网页，并且让他/她对认为相关的网页作书签。鼓励参与者做三个或更多的书签。在整个搜索环节，所有的屏幕显示都被记录下来。搜索完成之后，要求参与者填写另一个关于他们搜索经验的问卷，并进行汇报。
5．数据分析
所有收集到的搜索数据都进行统计分析。因素分析用于鉴定自变量的主要因素；ANOVA用于确定导航行为、搜索行为和搜索绩效中用户因素的影响。
四、结果与讨论
1．导航行为
关注控制的主要影响在两个因变量中得到了证明，这两个因变量是链接的使用(F= 8.147, p＜.01)和后退键的使用(F= 6.618, p＜.05)。参与者中能够很好地控制他们关注的，往往更多地使用链接和后退键。
2．搜索行为
在关键词搜索的数量(F= 5.255, p＜.05)中发现了情感控制的一个显著的主效应。也就是说，那些能很好地控制自己情感的参与者往往使用更多的关键词搜索。
3．搜索绩效
在对参与者的搜索绩效进行比较时，研究发现那些不能很好控制他们情感的参与者都表现出了极低的查准率(F= 4.284, p＜.05)和查全率(F= 4.722, p＜.05)。
4．讨论
通过研究发现，那些能够控制自己关注的用户（例如场独立者），经常使用链接和后退键，很明显，这与以前的研究结果不同。以往的研究发现，场依存者，尤其是毫无网络经验的用户经常使用链接和后退键(Palmquist & Kim, 2000; Kim, 2001)。在以前的研究中，链接和后退键的使用通常伴随着长时间的任务完成时间，然而，在本研究中却不是这样，指出这一点是非常重要的。那些能很好控制他们注意的用户，经常使用链接和后退键，因而他们不需要额外时间来完成自己的任务。这也就意味着，那些拥有较高关注控制的用户之所以使用链接和后退键，不是因为他们没有迷失方向，而是因为他们想访问更多的网页。同时，这些用户还访问了一些其他的网页，但这并没有导致他们产生一个较低的搜索绩效（搜索绩效用查准率和查全率来衡量）。这里有必要提醒一点，那就是在本研究中所有的参与者都是经验丰富的网络用户。当考虑到这一点时，我们可以这样解释研究结果，即在这些经验丰富的网络用户中，尽管他们都能意识到网络上的有些信息是非常不可靠的或质量很低，但只有较高关注控制的用户，才习惯于对更多的网页进行校验，进而核实所获得的信息。对我们来说，拥有较高关注控制（场独立者）的经验丰富的网络用户是一个新出现的型样，因此对这个新型样进行深入研究，进而发现经验丰富的网络用户是如何随着他们网络经验的增加来改变他们的导航行为是非常有价值的。
另一个有意思的发现是，那些不能有效控制他们情感的网络用户往往使用更多的关键词，但与其他人相比，他们的成功率是非常低的，这一点反应在查准率和查全率上。我们可以推断，受自己情绪影响的网络用户更容易焦虑，尤其是当他们发现，在搜索过程种，没有取得进步时，然后他们就在没有成熟计划的前提下更改关键词，而不是在搜索过程种逐渐提取更加高效、有意义的关键词。在重新开始新的搜索时，尽管他们做了很多努力，但与能很好、高效控制他们情感的网络用户相比，他们往往是不太成功的。
总之，这些研究结果似乎表明，导航行为和搜索行为是受不同因素影响的。关注控制因素影响导航行为（例如链接和后退键等之类的导航工具的使用），而情感控制影响搜索行为（例如，关键词搜索的应用）。关注控制与个体驾驭多媒体系统的能力有关，众所周知，多媒体系统非常复杂，它容易使网络用户迷航。拥有较高关注控制的网络用户认为只要能够完成他们搜索任务，任何的导航行为都可以采用。相反，情感控制因素似乎和搜索行为的计划有关解决信息搜索问题的方法。感性的网络用户在问题解决中往往是低效的，因为他们往往是靠冲动来解决问题，而没有对给定的问题进行认真的考虑和计划。缺乏计划通常导致他们较低的搜索绩效，尽管他们使用了看起来似乎有效的搜索行为（例如频繁的关键词搜索）。这些极有可能受自己情感影响的网络用户，似乎更加需要来自于用户培训者和交互设计者的特别关注。他们的搜索行为可以通过培训，更容易获得的、简单的使用帮助界面来得到提高，但培训必须帮助他们掌握有效的搜索计划过程，并且帮助界面必须能够给搜索者提供搜索技巧和搜索帮助。与学习者自我评价相关的自我效能，可能是和情感控制因素相关的学习者众多特征中的一个，我们可以通过有效的用户培训来培养自我效能。
这个研究结果表明，在诸如网络之类的系统使用过程中，随着用户获得经验的增加，他们的信息搜索行为会发生变化。用户的认知和情感特征似乎与他们的搜索经验进行了交互，并且这种动态交互及其对用户行为的影响是非常值得研究的。同时，这个研究结果也表明，学习者的不同特征影响用户行为的不同方面。一些特征和执行水平有密切的关系，而另一些特征与信息搜索的计划水平有密切的关系。对于那些能非常容易使用系统的有经验的网络用户来说，教育者和系统设计者就要在更高的智力水平上给予他们更多的帮助，例如有效的搜索计划。这包括在选择恰当的关键词、形成有效查询以及对搜索结果进行适当评价等方面，给予网络用户以指导或帮助，而不是仅仅给用户提供一个简单的系统导航。
[参考文献]
［1］Allen, B. L., & Kim, K. S. (2001). Person and context in information seeking: Interactions between cognitive and task variables. Paper presented at the conference Information Seeking in Context: ISIC2000, G?teborg, Sweden.Bandura, A. (1977). Self efficacy: Toward a unifying theory of behaviour change. Psychological Review, 84,191-215.
［2］Bilal, D. (2000). Children's use of the Yahooligans! Web search engine: I. Cognitive, physical, and affective behaviors on fact-based search tasks. Journal of the American Society for Information Science, 51 (7), 646-665.
［3］Brown, M. E. (1991). A general-model of information-seeking behavior. Proceedings of the ASIS Annual Meeting,28, 9-14.
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[资料来源]
本研究报告刊发在美国信息科学与技术协会（American Society for Information Science and Technology ，ASIST）第68届学术年会的论文集中。读者查阅原文可访问该网址获取：http://eprints.rclis.org/7719/。
[作者/译者简介]
Kyung-Sun Kim，助理教授，美国威斯康辛大学麦迪逊校区图书馆与信息研究学院。
杨玉芹，在读硕士，华南师范大学教育信息技术学院，主要研究方向为教育技术学基本理，技术支持的科学学习。
焦建利，教授，华南师范大学教育信息技术学院，主要研究方向为教育技术学基本理，教师培训。
Experienced Web Users’ Search Behavior: Effects of Focus and Emotion Control
Kyung-Sun Kim1
Yang Yuqin2Jiao Jianli2
（1.School of Library and Information Studies, University of Wisconsin-Madison，American;2.College of Educational Information Technology, South China Normal University, Guangzhou Guangdong 510631）
【Abstract】 This study investigates how users’ cognitive and affective characteristics influence the navigational and search behaviors on the Web among experienced Web users. Sixty-seven undergraduate students participated in the study. Two standardized tests and a questionnaire were used to collect information on the participants’cognitive style, problem-solving style, and demographics. Factor analysis formed on the scores from the two standardized tests (Group Embedded Figures Test and Problem Solving Inventory), and extracted two user factors (Focus Control and Emotion Control). The Focus Control factor seemed to influence users’ navigational behaviors, such as the use of links and back buttons, whereas the Emotion Control factor affected search behaviors including keyword searching, and also search performance measured by precision and recall.
【Keywords】 Web search behavior; Cognitive style; Focus Control; Emotion Control
本文责编：陶侃