Введение. Поиск информации является одним из фундаментальных аспектов познавательной деятельности человека. В условиях цифрового общества основными инструментами информационного поиска стали онлайн-поисковые системы, с помощью которых сегодня решается широкий круг информационных проблем, возникающих в быту, в учебной и профессиональной деятельности. Информационный онлайн-поиск — это целенаправленный поиск информации в сети Интернет с целью удовлетворения информационной потребности, включающий физические и ментальные действия, направленные на ассимиляцию найденной информации с имеющейся системой знаний [60]. Существенные отличия онлайн-поиска информации от других видов информационно-поисковой активности обусловлены спецификой организации информации в интернет-пространстве (гипертекстуальность, многозначность, многообразие источников, самостоятельная логика, необходимость верификации информации) [3]. В силу этой специфики с психологической точки зрения онлайн-поиск информации представляет собой сложный когнитивный процесс [8], не ограничивающийся прочтением некоторого материала, размещенного в сети Интернет, но предполагающий последовательное решение целого ряда задач: определение информационной проблемы; выбор онлайн-поисковой системы; просмотр, оценка и отбор тех веб-страниц, которые были предложены поисковой системой; сканирование информации, размещенной на выбранных страницах, и оценка ее релевантности информационной проблеме; синтез информации с разных веб-страниц для решения информационной проблемы [20]. Как отмечает Г. Сингер и соавт., в условиях широкой доступности разнообразной информации возможность эффективного решения именно этих задач является условием удовлетворения информационных потребностей человека [47].
Сложный, многоаспектный характер информационного онлайн-поиска определяет трудности в нахождении, отборе и оценке информации, с которыми сталкиваются интернет-пользователи независимо от возраста (см., например, [4; 28; 37; 44; 45]). В связи с этим модели онлайн-поиска, разработанные на первых этапах психологических исследований информационного онлайн-поиска (например, модель поиска информации [32], модель онлайн-навигации, основанная на понимании [30]), акцентировали внимание на характеристиках когнитивного потенциала человека, а в современной психологии в фокусе внимания исследователей находится метакогнитивный потенциал субъекта, осуществляющего информационный онлайнпоиск [11; 14; 31 и др.]. Психологический анализ онлайн-поиска информации предполагает рассмотрение этого процесса не как совокупности определенных действий пользователя, направленных на получение информации из сети Интернет с использованием возможностей поисковых систем, но как характеристику человека, который ищет информацию способом, соответствующим возможностям его психического потенциала [24]. Однако, как отмечает А. Е. Войскунский, сегодня в контексте психологического анализа онлайн-поведения преобладают исследования, посвященные проблематике коммуникативной и игровой активности, в то время как проблематика познавательной активности в интернет-пространстве существенно уступает им по степени разработанности [54]. В данной статье представлена авторская модель феномена «стратегия информационного онлайн-поиска», которая может быть использована для решения широкого круга исследовательских задач, связанных с изучением психологических закономерностей познавательной активности личности в интернет-пространстве.
Феноменология стратегий онлайн-поиска информации: обзор отечественных и зарубежных исследований. На самых первых этапах изучения феномена информационного онлайн-поиска Г. Марчионини выделил две обобщенные стратегии, составляющие крайние точки континуума, в котором может быть охарактеризовано любое онлайн-поисковое поведение. Один полюс этого континуума представлен стратегиями просмотра информации по заранее известному адресу, второй — самостоятельным поиском источника информации на основе собственных аналитических усилий [36]. Примерно в то же время континуальный подход к анализу стратегий онлайн-поиска информации был предложен Р. НаварроПрието и соавт., которые обозначили полярные точки континуума «стратегии по принципу “снизу вверх”» и «стратегии по принципу “сверху вниз”». Первая характеризует аналитический подход к решению задач онлайн-поиска и предполагает самостоятельное извлечение из проблемы, составляющей предмет поиска, ключевых слов, использующихся в дальнейшем в качестве поисковых запросов, которые могут уточняться по мере анализа информации. Вторая заключается в доверии поисковым возможностям браузера и представляет собой использование обобщенного запроса, в котором не выделены ключевые слова, и изучение информации, расположенной по тем ссылкам, которые показались наиболее многообещающими. В исследовании, проведенном авторами, было отмечено, что в процессе решения конкретной поисковой задачи «восходящая» и «нисходящая» стратегии могут чередоваться, образуя тем самым смешанную стратегию онлайн-поиска [38].
На современном этапе исследований предлагаются более дифференцированные подходы к классификации стратегий онлайнпоиска. Так, по мнению К. Драбенстотт, такая классификация должна опираться на анализ способов использования ключевых слов, употребляемых в процессе онлайн-поиска информации, поскольку определение ключевых слов при формулировании поискового запроса является «…жизненно важным для выбора стратегии поиска в Интернете с наибольшей вероятностью получения релевантной информации» [16, с. 19]. В предложенной автором классификации выделяются следующие виды стратегий информационного онлайн-поиска: «выстрел в темноту (shot in the dark)» — использование одного ключевого слова; «бинго (Bingo)» — последовательное введение в поисковую строку серии слов, которые могут быть признаны ключевыми; «кухонная раковина (kitchen sink)» — использование максимально широкого перечня ключевых слов, релевантность которых поисковой задаче не всегда высока; «большой укус (big bite)» — последовательное дополнение и уточнение первоначального поискового запроса; «растущая жемчужина (citation pearl growing)» — использование ключевых слов и словосочетаний, полученных на предыдущем этапе поиска, признанном успешным; «помощь друзей (help from your friends)» — использование тематических каталогов и других ресурсов структурирования информации [16].
Ву и Цай предложили классифицировать стратегии онлайн-поиска, исходя из характера информации, на получение которой ориентирован пользователь. На этом основании были выделены стратегия заимствования информации, предполагающая ориентацию на поиск информации, ранее переработанной другими пользователями, и стратегия самостоятельного поиска («разработки»), в ходе реализации которой пользователь самостоятельно обобщает найденную им информацию [61].
В исследовании Л. Н. Горюновой и соавт. на основе анализа места онлайн-поиска в структуре характеристик учебно-познавательной активности студентов выделено четыре стратегии. Для первой характерны готовность прикладывать много усилий, предварительное планирование поиска, перепроверка найденной информации и повторные попытки информационного поиска в случае неудачи. Вторая стратегия заключается в спонтанном поиске информации в ограниченном временном интервале на фоне трудностей в оценке найденной информации. Третья стратегия предполагает предпочтение легкодоступных, простых и лаконичных источников, гибкость в планировании поисковых действий. Четвертая стратегия описывается такими характеристиками, как трудность оценки найденной информации, нехватка времени на поиск и неудовлетворенность результатами поиска [1].
С. Бхавнани и соавт. описали стратегии, выделяемые на основании анализа регуляторов онлайн-поиска. К группе эмерджентных стратегий (еmergent regularities) были отнесены стратегии поиска, опирающиеся на развитие результатов поиска путем перехода по ссылкам, предложенным в найденных источниках, поиска источников, упомянутых в найденной информации, или публикаций того же автора, что и информация, признанная релевантной поисковой задаче. В число предзаданных стратегий (imposed regularities) вошли стратегии, связанные с использованием заранее известных пользователю сайтов, информационных коллекций или информации, полученной с использованием поисковых систем с учетом ее рейтинга [7].
Отдельно анализируются стратегии обработки информации, которая найдена в ходе онлайн-поиска. Показано, что одни из них структурируют ее в соответствии с предварительно составленным самостоятельно планом, в то время как другие фиксируют ее в формате «непрерывного информационного потока», практически не вводя собственных структурирующих элементов [29].
Учитывая отмечаемое тяготение пользователей к применению смешанных стратегий онлайн-поиска, некоторые авторы предлагают перечень атрибутов онлайн-поискового поведения, степень выраженности которых может быть использована для характеристики поисковых стратегий конкретного человека. Так, Дж. Шарит и соавт. в качестве атрибутов онлайн-поискового поведения предлагают рассматривать: использование заранее известных веб-адресов; использование конкретных вопросов или фраз в качестве поискового запроса; использование ключевых терминов; переформулирование условий поиска на основе получаемой в ходе поиска информации; способ просмотра результатов поиска, предоставленных поисковой системой; способы оценки надежности источника информации; использование полей поиска на выбранных веб-сайтах; способы навигации в интернетпространстве [46].
На основании представленного обзора можно заключить, что модель феномена «стратегия онлайн-поиска», которая может быть положена в основу его операционализации, должна допускать моделирование реальных действий пользователя в процессе онлайн-поиска информации с учетом динамического взаимодействия условий поиска, его цели, текущих задач и результатов по иска. При этом, безусловно, большое прикладное значение имеет выбор критериев оценки эффективности стратегий онлайнпоиска, реализуемых субъектом поисковой активности.
Критерии эффективности стратегий онлайн-поиска: возможности оценки с позиций психологического знания. Обобщая результаты, представленные в литературе, можно отметить, что пользователи достаточно высоко оценивают результативность своей онлайн-поисковой активности, более чем в 90 % случаев утверждая, что им удалось найти нужную им информацию [42], однако степень адекватности этих оценок реальной информационной ценности результатов поисковой активности неоднозначна [23]. Эффективность онлайн поиска в самом общем виде определяется возможностью получения релевантной и надежной онлайн-информации, необходимой для решения информационной проблемы. Однако вопрос о том, какие критерии могут быть использованы для оценки эффективности онлайн-поиска, к сегодняшнему дню остается дискуссионным.
Согласно теории информационного поиска П. Пиролли и С. Карда, созданной на рубеже XX–XXI веков, осуществляя поиск в интернет-среде, люди стремятся получить наиболее ценную для себя информацию с максимальной скоростью, в силу чего их поисковое поведение определяется распределением времени, в ходе которого осуществляется поиск между различными источниками информации, способами идентификации ценности найденной информации, а также основаниями для принятия решения о выборе той или иной информации в качестве релевантной [40]. Сегодня эффективность онлайн-поиска оценивается прежде всего посредством анализа таких переменных, как время, затраченное на поиск, объем проанализированной информации и точность поискового результата [5; 62]. Эти критерии могут конкретизироваться в отношении каждого аспекта информационного онлайн-поиска. Например, в исследовании Е. Аргелагос и М. Пифарре, посвященном оценке эффективности разработанной ими программы обучения учащихся средней школы основам эффективного онлайн-поиска, предложено учитывать такие параметры, как количество запросов, количество обработанной информации, количество информации, включенной в итоговый отчет по результатам поиска, а также уместность поисковых запросов и той информации, которая предоставляется в качестве результата поисковой активности [4]. В аналогичном по своей цели исследовании, направленном на оценку стратегий онлайн-поиска учебной информации студентами, С. Бил и Р. Стивенс оценивали эффективность использования найденной информации в контексте ее использования для совершенствования последующих поисковых запросов и для представления окончательного результата поиска [6]. Эти исследования предполагают совмещение количественного и качественного подходов к оценке эффективности онлайн-поиска, когда в качестве самостоятельного критерия учитывается точность оценки достоверности информации [19] и оценки результата выполнения поисковой задачи в целом [21].
Дж. Шарит с соавт. справедливо отмечают, что проблема поиска критериев эффективности стратегий онлайн-поиска коренится в широте спектра возможных соотношений между показателями, характеризующими время, затраченное на онлайн-поиск информации, и тщательностью этого поиска. Наблюдения за онлайн-поисковым поведением людей показывают, что большая точность поиска, как правило, связана с увеличением объема поиска, но не всегда влечет за собой увеличение его продолжительности, которая, в свою очередь, довольно тесно связана с когнитивными возможностями человека, определяющего поиск, а также со степенью сложности поисковой задачи [46]. В связи с этим абсолютно обоснованным выглядит подход к оценке эффективности стратегий онлайн-поискового поведения, предложенный С. Бхавнани и соавт., согласно которому такую оценку следует осуществлять, сопоставляя реализуемые человеком стратегии с динамикой результатов онлайнпоиска информации [7]. В связи с этим в психологических исследованиях, посвященных анализу стратегий информационного поиска, большое внимание уделяется изучению факторов, опосредующих эффективность онлайн-поиска.
Факторы, опосредующие эффективность онлайн-поиска информации. Описанные в литературе факторы, опосредующие эффективность онлайн-поиска информации, могут быть условно разделены на три группы: внешний (технический) контекст онлайн-поиска, характер поисковой задачи и особенности субъекта поиска.
Внешний (технический) контекст онлайн-поиска определяется возможностями поисковых систем и характером презентации информации пользователю. В условиях постоянного совершенствования возможностей автоматизированных систем информационного онлайн-поиска отмечается высокий уровень доверия пользователей к поисковым системам, посредством которых они решают информационные задачи: по некоторым данным, более двух третей просмотренных в ходе онлайн-поиска информации сайтов входят в число первых пяти ссылок, выданных и проранжированных поисковой системой в ответ на запрос [57]. Характер используемых поисковых стратегий может определяться техническими условиями поиска — например, модификации ключевых слов в поисковом запросе в большей степени характерны для визуального поиска, в сравнении со звуковым [53], — а также модерируется временем, которым располагает субъект поиска [14; 24]. Помимо этого, на оценку релевантности найденной информации оказывает влияние ее расположение на веб-странице. В частности, показано, что информация, расположенная в верхней центральной области страницы, более привлекательна, чем информация, расположенная иначе [35].
Характер поисковой задачи детерминируется степенью ее сложности и субъективной значимости.
Первые классификации поисковых задач, предложенные на начальных этапах активного исследования поискового онлайн-поведения, опирались в первую очередь на оценку объема информации, необходимой для решения задачи. Так, согласно классификации Б. Пфаффенбергера, поисковые задачи могут быть отнесены к одному из трех классов: поиск конкретной (фактической) информации, синтез нескольких источников информации высокого качества и проведение исчерпывающего поиска, в ходе которого анализируется весь доступный материал [39]. В классификации, предложенной Дж. Спулом и соавт., было выделено четыре типа поисковых запросов: фактические запросы, на которые есть только один правильный ответ, запросы на поиск нескольких информационных источников для формирования собственного мнения в отношении изучаемого вопроса, запросы на сравнение нескольких фактов и запросы на сравнение нескольких мнений [49]. Позднее С. Бхавнани и соавт. предложили двухмерную классификацию поисковых задач, первое основание в которой составляет уровень осведомленности пользователя о запрашиваемой информации (в континууме «расплывчатая информация — точная информация»), а второе — качество ожидаемого пользователем результата (в континууме «единичный фактический ответ — исчерпывающий информационный обзор») [7].
В настоящее время наиболее распространенной является классификация, предполагающая дифференциацию простых и сложных поисковых задач. Простая поисковая задача учитывает поиск однозначных (фактических) ответов на поисковые запросы, в ходе которого связь «запрос — ответ» не предполагает многозначности трактовок релевантности найденной информации исходной поисковой задаче. В отличие от простых поисковых задач, сложная задача имеет характер открытого вопроса, ответ на который подразумевает исследовательский поиск, когда решается подмножество разнообразных поисковых задач [48], используется информация из различных доменных областей [34], отсутствуют готовые способы выполнения задачи и однозначные требования к результатам поиска [13], ценность которых определяется возможностью последующего синтеза информации [47]. Таким образом, принципиальное отличие сложной поисковой задачи от простой — значительно более высокая степень интерактивности в процессе ее решения [48]. Б. Уилдемут и соавт. отмечают, что сложность поисковой задачи может быть оценена с учетом трех измерений, к числу которых относятся множественность подзадач или поисковых шагов, множественность рассмотренных аспектов проблемы и степень определенности ответа, в связи с чем оценка сложности задачи определяется не только особенностями самой задачи, но и способами трактовки ее человеком, осуществляющим онлайн-поиск информации, а также особенностями ситуации поиска [59]. Вероятно, именно поэтому характер задачи оказывает влияние на такие параметры онлайн-поискового поведения, как время, затраченное на поиск, и количество запросов, но не изменяет привычные для человека способы инициации поиска и взаимодействия с поисковыми системами. Атрибуты поисковых стратегий, по всей вероятности, являются довольно устойчивыми и определяются в первую очередь привычными способами онлайн поиска [43].
Важно отметить, что степень «простоты» или «сложности» поисковой задачи и, следовательно, характер влияния этого параметра на онлайн-поисковое поведение определяются не только объективными характеристиками поисковой проблемы, но и субъективной оценкой ее сложности. В частности, именно субъективные оценки сложности задачи оказывают влияние на то, насколько результативным будет признан поиск: пользователи оценивают результативность онлайн-поиска ниже, когда они считают задачу сложной и не имеют однозначных критериев для оценки релевантности результатов исходной задаче [51], несмотря на то, что количество сведений, учтенных в итоговом поисковом результате, в этом случае возрастает [55]. Помимо этого, исследования показывают, что в процессе поиска и принятия решений в отношении значимой информации люди чаще демонстрируют бóльшую осторожность, чем в случаях, когда информация не имеет большого значения [17; 58]. Наличие внутренней мотивации к осуществлению поисковой активности выполняет функцию модератора, опосредующего связь между результативностью поиска и оценкой эффективности собственных действий по поиску информации, снижая негативное влияние ситуаций поисковых неудач [15].
Среди особенностей субъекта, опосредующих эффективность онлайн-поиска информации, наиболее изучены такие характеристики, как опыт онлайн-поисковой активности, степень осведомленности в проблематике, составляющей предметное поле онлайн-поиска, и возможности его метакогнитивного потенциала.
Исследования показывают, что интернетпользователи, осуществляющие поисковое поведение, не являются гомогенной группой и предпочитаемые ими стратегии во многом определяются их опытностью в решении онлайн-поисковых задач. Согласно данным, представленным в литературе, менее опытные пользователи предпочитают начинать онлайн-поисковые действия с помощью «нисходящей» стратегии с опорой на то, что непосредственно появляется на экране, и могут перейти к «восходящему» варианту поиска в конце поисковой работы для уточнения каких-либо деталей найденной информации, в то время как пользователи, обладающие достаточным опытом в поиске информации онлайн, опираются на свои представления об организации информации в сети Интернет и используют «нисходящую» и «восходящую» стратегии дифференцированно, в зависимости от характера задачи: в случае, когда онлайн-поиск направлен на решение задач по установлению факторов, ими используется преимущественно «восходящая» стратегия, а в случае исследовательской задачи, не имеющей однозначно верного решения, предпочтение отдается «нисходящей» стратегии [38]. В других исследованиях данные о «разнонаправленности» поисковых стратегий опытных и неопытных пользователей были подтверждены, а также было установлено, что опытные пользователи формулируют более длинные запросы и демонстрируют готовность к их последовательному уточнению, тогда как менее опытные пользователи, изменяя первоначальный запрос в случае поисковой неудачи, часто используют формулировки, мало связанные по смыслу с предыдущим запросом и его результатами [5]. К. Хельшером и Г. Струбе было показано, что «неопытные пользователи» часто избегают переформулирования исходных запросов, в то время как для «опытных» типично последовательное изменение запроса и быстрое переключение между ответами поисковой системы [26].
Помимо этого, по данным К. Хельшера и Г. Струбе, влияние опыта поискового поведения определяется степенью осведомленности человека в проблеме, в рамках которой осуществляется поиск (так называемыми предметно-специфическими фоновыми знаниями). В их исследовании было показано, что поисковые стратегии участников с более низким уровнем фоновых знаний были менее гибкими и довольно часто включали в себя элементы возвращения к предыдущим этапам поиска, без использования возможностей переформулирования условий поиска [26]. Кроме того, исследования показывают, что степень осведомленности является важным фактором селекции пользователем найденной информации на основе оценки ее релевантности целям поиска: пользователи склонны в большей степени доверять тем сведениям, которые соответствуют уже имеющимся у них знаниям или жизненному опыту [22].
Метакогнитивные навыки как психологические инструменты онлайн-поиска информации активно изучаются с начала 2000-х гг. Как уже упоминалось выше, взаимосвязь стратегий онлайн-поиска информации и характеристик когнитивного потенциала человека отмечалась с самых первых этапов психологического анализа феномена онлайн-поискового поведения. В частности, изучены вклад в эффективность онлайн-поиска таких характеристик, как скорость когнитивной обработки информации, объем рабочей памяти, особенности визуального внимания и др. [46]. В отличие от характеристик когнитивной сферы, метакогниции представляют собой совокупность знаний и действий, осуществляемых человеком с целью мониторинга и контроля собственных когнитивных процессов [18].
В начале 2000-х гг. Цай и Цай отметили, что анализ стратегий информационного онлайн-поиска должен включать оценку способов организации информационного поиска, а также критериев оценки пользователем полезности информации и ее точности. Авторами была предложена уровневая модель стратегий онлайн-поиска, включающая поведенческую, процедурную и метакогнитивную области, причем метакогнитивная сфера, по их мнению, занимает ведущее место, определяя характер остальных уровней [52]. В конце 2000-х гг. С. Бренд-Грюель и соавт. предложили описательную модель решения информационных задач при использовании Интернета (Descriptive model of information problem solving while using internet), в рамках которой предложена трактовка онлайн-поиска как метакогнитивного процесса, реализация которого требует пять ключевых навыков: определение информационной проблемы, поиск информации, сканирование информации, обработка информации и синтез информации в итоговое решение. По мнению авторов, эти навыки позволяют субъекту онлайн-поиска осуществлять регуляцию своей поисковой активности [10], что в ситуации онлайн-поиска оказывается значительно важнее, чем возможности отдельных когнитивных функций, в силу гипертекстуального характера информации в интернет-пространстве, повышающего степень неопределенности предпосылок и условий поиска и предъявляющего особые требования к осознанной регуляции своего поискового поведения субъектом поиска [64]. Исследования показывают, что дефицит регуляции поисковой активности и/или ее недостаточная осознанность приводят к снижению эффективности онлайн-поиска, в то время как использование внешних регуляторов, способных компенсировать регуляторный дефицит, таких как подсказки и инструкции, позволяет повысить эффективность поисковой активности, осуществляемой в интернет-пространстве [27; 33; 56; 63].
Сегодня существуют разные подходы к описанию роли метакогнитивного потенциала человека в осуществлении информационного онлайн-поиска. Так, в некоторых подходах акцентируется внимание на содержании метакогнитивных действий, что позволяет выделить, например, такие значимые для эффективного онлайн-поиска характеристики, как знания о своих когнитивных особенностях, знания о различных способах организации поисковой активности и знание характера поисковой задачи [8]. В других исследованиях основанием для описания метакогнитивных предпосылок онлайнпоиска становятся этапы соответствующего вида активности, что позволяет выделить метакогнитивные действия, связанные с ориентацией на задачу и время, имеющееся для ее выполнения, контролем и управлением процессом поиска, а также оценкой процесса и результата поиска [14]. Подчеркивается вклад эпистемических убеждений, составляющих «внутренние условия» познавательной деятельности [11; 31]. Большое внимание уделяется качеству рефлексии пользователем процесса и результата информационного онлайн-поиска [50]. В целом это позволяет рассматривать онлайн-поиск не как совокупность действий, направленных на обнаружение информации, но как процесс активного конструирования знания [25, c. 43].
Возможности изучения стратегий информационного онлайн-поиска в психологии. Опираясь на представленный обзор литературы, можно отметить, что описание стратегий информационного онлайн-поиска, представленное в современных исследованиях, осуществляется с различных позиций (описание этапов поиска, конкретных действий в структуре этого процесса или же опосредующих его факторов), которые не исключают, а дополняют друг друга, позволяя проследить динамику внутреннего и внешнего планов онлайн-поискового поведения в реальном поисковом поведении пользователя. Традиции изучения стратегий познания (частным случаем которых являются стратегии поиска информации, в том числе онлайн) в психологических исследованиях заложены Дж. Брунером, который в середине ХХ века определил их как совокупность имплицитных правил использования информации в процессе решения познавательных задач, проявляющихся в реальной познавательной активности субъекта [12]. В современных исследованиях познавательные стратегии рассматриваются как последовательности когнитивных операций и внешних действий, в которых реализуются динамические взаимосвязи таких компонентов познавательной активности, как ее цели и критерии их достижения, мотивация, операции, входящие в структуру действий, акцепторный контроль за исполнением операций и промежуточными результатами, фиксация продукта познавательной активности [2]. Показано, что познавательные стратегии включают когнитивные операции, составляющие внутренние механизмы отдельных поисковых операций и организующие их в единый процесс, подчиненный цели деятельности, причем функционирование когнитивной сферы в этом процессе допускает осознание и контроль со стороны субъекта [41]. Обобщая опыт исследований познавательных стратегий, имеющийся в современной психологии, а также результаты исследований, посвященных анализу психологических закономерностей поведения, направленного на поиск информации в сети Интернет, мы сформулировали теоретическую модель феномена «стратегия информационного онлайн-поиска», которая, с одной стороны, интегрирует знания об особенностях онлайнпоисковой активности и, с другой стороны, будучи легко операционализируемой (благодаря методическим приемам и эмпирическим данным, накопленным в практике исследований психологических закономерностей онлайн-поиска информации, в частности, тех, которые представлены в обзорной части данной статьи), позволяет решать широкий спектр исследовательских задач, связанных с изучением специфики познавательной деятельности человека в интернет-пространстве (см. рис. 1).
Предлагаемая модель позволяет характеризовать стратегии информационного онлайн-поиска, реализуемые пользователями сети Интернет, в процессуальном и результирующем аспектах. Процессуальный аспект онлайн-поисковых стратегий целесообразно анализировать в единстве внешнего и внутреннего планов поисковой активности, то есть в единстве действий, осуществляемых человеком в процессе поиска информации, и метакогнитивных регуляторов этой активности. Совокупность поисковых действий представлена актами осмысления (определения и оценки информационной проблемы), исполнения (конкретными способами выбора поисковой системы, организации поиска, формулировки поискового запроса(-ов), селекции найденных веб-страниц, сканирования обнаруживаемой информации, организации информации, найденной в разных источниках, презентации) и оценки (выбором критериев оценки релевантности найденной информации сформулированной проблеме, достоверности информации, промежуточных и итоговых результатов поиска в целом). Внутренний (метакогнитивный) план стратегии онлайн-поиска определяется характеристиками интенциональной, операциональной и рефлексивной регуляции онлайнпоисковой активности, каждая из которых преимущественно взаимосвязана с одним из видов поисковых актов (актами осмысления, исполнения и оценки соответственно). В результирующем аспекте онлайн-поисковая стратегия может быть описана посредством анализа количественных индикаторов (времени, затраченного на поиск, объема «просканированной» информации), а также качественных характеристик, таких как точность информационного поиска, выражающаяся в степени релевантности результатов исходной задаче, субъективная удовлетворенность результатом поиска, ассимилированность полученной в ходе онлайн-поиска информации в индивидуальную систему знаний. Помимо этого, предлагаемая модель предполагает возможность учета факторов, опосредующих реализацию стратегий информационного онлайн-поиска и его результативность.
В статье описана и обоснована теоретическая модель феномена «стратегия информационного онлайн-поиска», которая интегрирует современные психологические исследования, выполненные в соответствующем проблемном поле, и может использоваться в качестве основания для разработки исследовательских программ, направленных на анализ психологических закономерностей познавательной активности в интернет-пространстве. Модель позволяет описывать стратегии информационного поиска в совокупности их процессуальных и результирующих характеристик, а также учитывать влияние объективных и субъективных факторов на поисковую онлайнактивность в интернет-среде, допускает возможность операционализации в контексте целей и задач конкретных эмпирических исследований, а также предоставляет ориентиры для сопоставления результатов эмпирических исследований психологии онлайн-поисковой активности посредством определения места той или иной исследовательской работы в современном проблемном поле изучения информационно-поисковой активности людей в сети Интернет.
Список литературы
1. Горюнова Л. Н., Круглова М. А., Провоторова Я. А., Цыган В. Н. Стратегии информационного поиска и их взаимосвязь с личностными особенностями студентов // Петербургский психологический журнал. 2013. № 2. С. 1–15.
2. Плигин А. А. Познавательные стратегии школьников. От индивидуализации — к личностно-ориентированному образованию. М.: Твои книги, 2012. 416 с.
3. Фрумкин К. Г. Клиповое мышление и судьба линейного текста // Топос: литературно-философский журнал. 2010. № 9. [Электронный ресурс]. URL: http://www.topos.ru/article/7371 (дата обращения: 30.01.2020).
4. Argelagоs E., Pifarrе M. Improving information problem solving skills in secondary education through embedded instruction // Computers in Human Behavior. 2012. Vol. 28. No. 2. P. 515–526. DOI: 10.1016/ j.chb.2011.10.024
5. Aula A., Nordhausen K. Modeling successful performance in web searching // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006. Vol. 57. P. 1678–1693. DOI: 10.1002/asi.20340
6. Beal C. R., Stevens R. H. Improving students’ problem solving in a web-based chemistry simulation through embedded metacognitive messages // Technology, Instrumentation, Cognition and Learning. 2011. Vol. 8. No. 3. P. 255–271.
7. Bhavnani S. K., Drabenstott K. M., Radev D. R. Towards a unified framework of IR tasks and strategies // Proceedings of the ASIST Annual Meeting. 2001. Vol. 38. P. 340–354.
8. Bowler L. A taxonomy of adolescent metacognitive knowledge during the information search process // Library & Information Science Research. 2010. Vol. 32. No. 1. P. 27–42. DOI: 10.1016/j.lisr.2009.09.005
9. Brand-Gruwel S., Walraven A., Boshuizen H. Information-problem solving: A review of problems students encounter and instructional solutions // Computers in Human Behavior. 2008. Vol. 24. No. 3. P. 623–648. DOI: 10.1016/j.chb.2007.01.030
10. Brand-Gruwel S., Wopereis I., Walraven A. A descriptive model of information problem solving while using internet // Computers & Human Behavior. 2009. Vol. 53. No. 4. P. 1207–1217. DOI: 10.1016/j.compedu.2009.06.004
11. Bromme R., Pieschl S., Stahl E. Epistemological beliefs are standards for adaptive learning: a functional theory about epistemological beliefs and metacognition // Metacognition and learning. 2010. Vol. 5. No. 1. P. 7–26. DOI: 10.1007/s11409-009-9053-5
12. Bruner J. S., Goodnow J. J., Austin G. A. A study of thinking. New York: John Wiley and Sons, 1956. 330 p.
13. Byström K., Järvelin K. Task complexity affects information seeking and use // Information Processing & Management. 1995. Vol. 31. No. 2. P. 191–213. DOI: 10.1016/0306-4573(95)80035-R
14. Crescenzi A. Metacognitive knowledge and metacognitive regulation in time-constrained in information search // Search as Learning. 2016. [Электронный ресурс]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-1647/SAL2016_paper_5.pdf (дата обращения: 30.01.2020).
15. David P., Song M., Hayes A. F., Fredin E. S. A cyclic model of information seeking in hyperlinked environments: The role of goals, self-efficacy, and intrinsic motivation // International Journal of Human-Computer Studies. 2007. Vol. 65. P. 170–182. DOI:10.1016/j.ijhcs.2006.09.004
16. Drabenstott K. M. Web search strategy development // Online. 2001. Vol. 25. No. 4. P. 18–27.
17. Eyesenbach G., Köhler C. How do consumers search for and appraise health information on the World Wide Web? Qualitative study using focus groups, usability tests, and indepth interviews // British Medical Journal. 2002. Vol. 324. P. 573–577. DOI: 10.1136/bmj.324.7337.573
18. Flavell J. H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive — developmental inquiry // American Psychologist. 1979. Vol. 34. No. 10. P. 906–911. DOI: 10.1037/0003-066X.34.10.906
19. Gagniиre L., Betrancourt M., Détienne F. When metacognitive prompts help information search in collaborative setting // European Review of Applied Psychology. 2012. Vol. 62. No. 2. P. 73–81. DOI: 10.1016/ j.erap.2011.12.005
20. Gerjets P., Kammerer Y., Werner B. Measuring spontaneous and instructed evaluation processes during Web search: Integrating concurrent thinking-aloud protocols and eye-tracking data // Learning and Instruction. 2011. Vol. 21. P. 220–231. DOI: 10.1016/j.learninstruc.2010.02.005
21. Graesser A. C., Wiley J., Goldman S. R., O’Reilly T., Jeon M., McDaniel B. SEEK Web tutor: Fostering a critical stance while exploring the causes of volcanic eruption // Metacognition and Learning. 2007. Vol. 2. No. 2–3. P. 89–105. DOI: 10.1007/s11409-007-9013-x
22. Guinee K., Eagleton M. B., Hall T. E. Adolescents’ internet search strategies: Drawing upon familiar cognitive paradigms when accessing electronic information sources // Journal of Educational Computing Research. 2003. Vol. 29. No. 3. P. 363–374. DOI: 10.2190/HD0A-N15L-RTFH-2DU8
23. Head A., Eisenberg M. How college students use the web to conduct everyday life research // First Monday. 2011. Vol. 16. No. 4. [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=2281533 (дата обращения: 03.02.2020).
24. Heinstrom J. Fast surfers, broad scanners, deep divers. Personality and information-seeking behaviour. Doctoral dissertation. Turku: Еbo Academi University Press, 2002. 284 р.
25. Hofer B. K. Epistemological understanding as a metacognitive Process: Thinking aloud during online searching // Educational Psychologist. 2004. Vol. 39. No. 1. P. 43–55. DOI: 10.1207/s15326985ep3901_5
26. Hölscher C., Strube G. Web search behavior of Internet experts and newbies // Computer Networks. 2000. Vol. 33. P. 337–346. DOI: 10.1016/S1389-1286(00)00031-1
27. Huertas-Bustos A., Lуpez-Vargas O., Sanabria-Rodríguez L. Effect of a metacognitive scaffolding on information web search // Electronic Journal of e-Learning. 2018. Vol. 16. No. 2. P. 91–106.
28. Kammerer Y., Amann D. G., Gerjets P. When adults without university education search the Internet for health information: The roles of Internet-specific epistemic beliefs and a source evaluation intervention // Computers in Human Behavior. 2015. Vol. 48. P. 297–309. DOI: 10.1016/j.chb.2015.01.045
29. Kirkpatrick L. C., Klein P. D. High-achieving high school students’ strategies for writing from Internetbased sources of information // Journal of Writing Research. 2016. Vol. 8. P. 1–47. DOI: 10.17239/jowr2016.08.01.01
30. Kitajima M., Blackmon M. H., Polson P. G. A comprehension-based model of Web navigation and its application to web usability analysis // People and computers XIV — usability or else! / ed. by S. McDonald, Y. Waern, G. Cockton. London: Springer-Verlag, 2000. P. 357–373.
31. Knight S., Rienties B., Littleton K., Mitsui M., Tempelaar D. T., Shah C. The relationship of (perceived) epistemic cognition to interaction with resources on the internet // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 73. P. 507–518. DOI: 10.1016/j.chb.2017.04.014
32. Kuhkthau C. C. Accommodating the user’s information search process: Challenges for information retrieval system designers // Bulletin of the American Society for Information Science. 1999. Vol. 25. No. 3. P. 12–16. DOI: 10.1002/bult.115
33. Kuo F. R., Chen N. S., Hwang G. J. A creative thinking approach to enhancing the web-based problem solving performance of university students // Computers & Education. 2014. Vol. 72. P. 220–230. DOI:10.1016/ j.compedu.2013.11.005
34. Li Y., Yu C., Jinghong L., Yuan C., Xuan W., Ping C., Qianqian W. Measuring task complexity in information search from user’s perspective // Proceedings of the American Society for Information Science and Technology. 2011. Vol. 48. No. 1. P. 1–8.
35. Lu W., Jia Y. An eye-tracking study of user behavior in web image search // PRICAI 2014: Trends in artificial intelligence. Lecture notes in computer science / ed. by D. N. Pham, S. B. Park. Vol. 8862. Cham: Springer, 2014. P. 170–182. DOI: 10.1007/978-3-319-13560-1_14
36. Marchionini G. Information seeking in electronic environments. New York: Cambridge University Press, 1997. 236 p. DOI: 10.2307/40324289
37. Monchaux S., Amadieu F., Chevalier A., Marine C. Query strategies during information searching: Effects of prior domain knowledge and complexity of the information problems to be solved. Information // Processing and Management. 2015. Vol. 51. P. 557–569. DOI: 10.1016/j.ipm.2015.05.004
38. Navarro-Prieto R., Scaife M., Rogers Y. Cognitive strategies in web searching // Proceedings of the 5th Conference on human factors and the web gaithersburg. Maryland: National Institute of Standards and Technology, 1999. P. 43–56.
39. Pfaffenberger B. Web search strategies. New York: MIS Press, 1996. 456 p.
40. Pirolli P., Card S. K. Information foraging // Psychological Review. 1999. Vol. 106. P. 643–675.
41. Pressley M., Harris K. R. Cognitive strategies instruction: From basic research to classroom instruction // Handbook of educational psychology / ed. by P. A. Alexander, P. Winne. New York: MacMillan, 2006. P. 265–286.
42. Purcell K., Brenner J., Raine L. Search engine use 2012. [Электронный ресурс]. URL: http://pewinternet.org/~/media/Files/Reports/2012/PI P_Search_Engine_Use_2012.pdf (дата обращения: 25.05.2020).
43. Qu P., Liu C., Lai M. The effect of task type and topic familiarity on information search behaviors // IIiX ‘10: Proceedings of the third symposium on Information interaction in context. New York: Association for Computing Machinery, 2010. P. 371–376. DOI: 10.1145/1840784.1840841
44. Roscoe R. D., Grebitus C., O’Brian J., Johnson A. C., Kula I. Online information search and decision making: Effects of web search stance // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 56. P. 103–118. DOI: 10.1016/ j.chb.2015.11.028
45. Scott T. J., O’Sullivan M. K. Analyzing student search strategies: Making a case for integrating information literacy skills into the curriculum // Teacher Librarian. 2005. Vol. 33. No. 1. P. 21–25.
46. Sharit J., Taya J., Berkowsky R., Czaja S. Online information search performance and search strategies in a health problem-solving scenario // Journal of cognitive engineering and decision making. 2015. Vol. 9. No. 3. P. 211–228. D0I: 10.1177/1555343415583747
47. Singer G., Danilov D., Norbisrath U. Complex search: Aggregation, Discovery, and Synthesis // Proceedings of the Estonian Academy of Sciences. 2012. Vol. 61. No. 2. P. 89–106. DOI: 10.3176/proc.2012.2.02
48. Singer G., Norbisrath U., Lewandowski D. Ordinary search engine users carrying out complex search tasks // Journal of Information Science. 2013. Vol. 39. P. 346–358. DOI: 10.1177/0165551512466974
49. Spool J. M., Scanlon T., Schroeder W., Snyder C., DeAngelo T. Web site usability: A designer’s guide. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1999. 176 p.
50. Sun C., Ye S., Hsieh H. Effects of student characteristics and question design on Internet search results usage in a Taiwanese classroom // Computers and Education. 2014. Vol. 77. P. 134–144.
51. Sünkler S., Lewandowski D. Does it matter which search engine is used? A user study using post-task relevance judgments // Proceedings of the 80th Annual meeting of the association of information science and technology. Crystal City: Association for Information Science and Technology, 2017. P. 405–414. DOI: 10.1002/pr a2.2017.14505401044
52. Tsai M.-J., Tsai C.-C. Information searching strategies in web-based science learning: The role of Internet self-efficacy // Innovations in Education and Teaching International. 2003. Vol. 40. P. 43–50. DOI: 10.1080/13 55800032000038822
53. Tseng J., Tjondronegoro D., Spink A. Analysing web multimedia query reformulation behaviour // Proceedings of the 14th Australasian document computing symposium / ed. by J. Kay, P. Thomas, A. Trotman. Sydney: University of Sydney, 2009. P. 1–8.
54. Voiskounsky A. E. The Internet as a space of knowledge: psychological aspects of hypertext structures // Journal of Modern Foreign Psychology. 2017. Vol. 6. No. 4. P. 7–20. DOI: 10.17759/jmfp.2017060401
55. Walhout J., Oomen P., Jarodzka H., Brand-Gruwel S. Effects of task complexity on online search behavior of adolescents // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2017. Vol. 68. P. 1449– 1461. DOI:10.1002/asi.23782
56. Walraven A., Brand-Gruwel S., Boshuizen H. Fostering students’ evaluation behaviour while searching the internet // Instructional Science. 2013. Vol. 41. No. 1. P. 125–146. DOI:10.1007/s11251-012-9221-x
57. Westerwick A. Effects of sponsorship, web site design, and Google ranking on the credibility of online information // Journal of Computer-Mediated Communication. 2013. Vol. 18. No. 2. P. 80–97. DOI: 10.1111/ jcc4.12006
58. Wickens C. D., Lee J. D., Liu Y., Becker S. E. An introduction to human factors engineering. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2004. 608 p.
59. Wildemuth B. M., Freund L., Toms E. Untangling search task complexity and difficulty in the context of interactive information retrieval studies // Journal of Documentation. 2014. Vol. 70. P. 1118–1140. DOI: 10.1108/JD-03-2014-0056
60. Wilson T. D. Information seeking behaviour and the digital information world // European Science Editing. 2004. Vol. 30. No. 3. P. 77–81.
61. Wu Y.-T., Tsai C.-C. Information commitments: Evaluative standards and information searching strategies in web-based learning environments // Journal of Computer Assisted Learning. 2005. Vol. 1. P. 374–385. DOI: 10.1111/j.1365-2729.2005.00144.x
62. Zhou M. A systematic understanding of successful web searches in information-based tasks // Educational Technology & Society. 2013. Vol. 16. No. 1. P. 321–331.
63. Zhou M., Lam K. Metacognitive scaffolding for online information search in K-12 and higher education settings: A systematic review // Education Tech Research. 2019. Vol. 67. P. 1353–1384. DOI: 10.1007/s11423- 019-09646-7
64. Zion M., Adler I., Mevarech Z. The effect of individual and social metacognitive support on students’ metacognitive performances in an online discussion // Journal of Educational Computing Research. 2015. Vol. 52. No. 1. P. 50–87. DOI: 10.1177/0735633114568855
https://elibrary.ru/item.asp?id=43938574
