Investigating Conversational Search Behavior For Domain Exploration

要約

会話型検索は新しい情報検索パラダイムとして進化し、従来の検索システムからインテリジェントな検索エージェントとのインタラクティブな対話への移行を示しています。
この変更は、会話型検索システムがなじみのないドメインの発見を導くことができる探索的な情報探索のコンテキストに特に影響します。
これらのシナリオでは、ユーザーは、背景知識が不十分なために、情報の目的を表現するのが難しいことがよくあります。
会話型インターフェースは、情報の必要性を引き出し、検索スペースを絞り込むことによって支援を提供できます。
ただし、情報を求める行動は複雑であるため、情報を取得するための会話型インターフェイスの設計は依然として大きな課題です。
以前の研究では、システム設計を経験的に根拠づけるためにユーザー研究を採用していましたが、既存の研究のほとんどは、明確に定義された検索タスクまたは既知のドメインに限定されているため、本質的に探索的ではありません.
そのため、未知の情報ランドスケープをナビゲートするためのオープンエンドの検索行動を調査するために、実験室での研究を実施しました。
この調査は、テキスト チャット インターフェースへの検索を制限された 26 人の参加者で構成されていました。
収集した対話のトランスクリプトに基づいて、統計分析とプロセス マイニング技術を適用して、5 つの異なるドメインにわたる一般的な情報探索パターンを明らかにしました。
ユーザーがドメイン知識を発見できるようにするコア対話行為とそれらの相互関係を特定するだけでなく、会話型検索システムの設計提案も導き出します。

要約(オリジナル)

Conversational search has evolved as a new information retrieval paradigm, marking a shift from traditional search systems towards interactive dialogues with intelligent search agents. This change especially affects exploratory information-seeking contexts, where conversational search systems can guide the discovery of unfamiliar domains. In these scenarios, users find it often difficult to express their information goals due to insufficient background knowledge. Conversational interfaces can provide assistance by eliciting information needs and narrowing down the search space. However, due to the complexity of information-seeking behavior, the design of conversational interfaces for retrieving information remains a great challenge. Although prior work has employed user studies to empirically ground the system design, most existing studies are limited to well-defined search tasks or known domains, thus being less exploratory in nature. Therefore, we conducted a laboratory study to investigate open-ended search behavior for navigation through unknown information landscapes. The study comprised of 26 participants who were restricted in their search to a text chat interface. Based on the collected dialogue transcripts, we applied statistical analyses and process mining techniques to uncover general information-seeking patterns across five different domains. We not only identify core dialogue acts and their interrelations that enable users to discover domain knowledge, but also derive design suggestions for conversational search systems.

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