当期荐读 2020年第4期 | 信息行为研究如何进阶——IP&M 主编Bernard Jim Jansen教授专访

照片提供：Bernard Jim Jansen   

采 访: 《图书情报知识》编辑部
翻 译: 丁 念 (武汉大学信息管理学院)

受访人简介

Bernard Jim Jansen 教授现任国际著名期刊Information Processing and Management (IP&M) 主编, 卡塔尔计算研究所社会计算小组(QCRI) 首席科学家, 宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院兼职教授, 哈马德-本-哈利法大学科学与工程学院教授, 主要研究领域包括网络分析( Web analytics) 、 关键词广告(Keyword advertising) 以 及 用 户 数 据 画 像 (Personas from data) 。发表成果300 多项, 获得ACM Research Award等多个奖项和荣誉, 担任 ASIS&T 2021 年会主席。

Prof. Bernard Jim Jansen：非常感谢你们邀请我参与《 图书情报知识》的这期关于信息行为研究的专号。这期专号的主题和内容很有价值，一定会产生重要影响。我很高兴能够被邀请参加，并希望能够提供一些有用的内容。

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目前信息行为的主要研究问题有哪些? 大家采用的主流研究方法包括哪些?

在信息行为领域，似乎有大量的研究关注于健康和信息技术使用权这两个方面的问题，还有它们所面临的巨大挑战。这些领域的研究贡献在于它们为信息行为的抽象理论框架体系提供了一些具体的内容。但是在其他一些问题上，信息行为的研究则比较欠缺，比如信息安全以及信息可靠性（包括垃圾信息、假新闻、谣言等）。

就方法而言，信息行为领域传统的方法在某种程度上反映出图书情报领域研究人员本身所掌握的方法和技能，例如用户调研、问卷调查、日志法等，这些通常都是定性的方法。因此，将其他的研究方法纳入进来，有可能成为提升信息行为研究领域影响力的一个途径。

2

在大数据环境下,用户信息行为数据与其他技术方法,例如与自然语言处理(Natural Language Processing) 、文本挖掘(Text Mining)等能够怎么做结合?

这个问题问得很好，因为它对信息行为领域的研究者来说是一个非常重要的机遇。

在算法方面，机器学习技术和深度学习模型一直以来都广受关注，它们在诸如仇恨言论、情感分析、推荐等问题上都取得了诸多的研究进展。这些受关注的内容对信息行为领域的研究来说也都是很好的内容。

目前来看，信息行为领域的相关构念还没能在大数据的相关研究领域产生显著影响，这可能与信息行为中的概念内容太宽泛有关，导致其很难被应用到具体的算法模型中。在我的一篇概念性研究论文中，我和我的合著者一起讨论了17种理论结构，并重点探讨了信息行为类型研究与算法类型研究之间的区别①。而这些区别通常很难被统一起来。

因而，将信息行为的研究范围缩小到特定领域可能会有所帮助，因为特定领域中的问题和内容操作性更强，这正是算法实施所需要的。尽管如此，即便是大家认为信息行为研究者能够产生影响的领域，他们的影响力还是很有限，比如网络分析（webanalytics）和搜索分析（search analytics），这是两个很重要而且很有影响力的研究领域，但主要是属于计算机科学研究的范畴。我不知道为什么会这样，因为在我看来信息行为的研究人员是可以给这些领域以及其他领域带来新的动力和见解，但这种作用还没有很好地发挥出来。

① Jansen BJ, Rieh S. The Seventeen Theoretical Constructs of Information Searching and Information Retrieval [J/OL ] . Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2019 , 61(8) :1517-1534. 

http://www.bernardjjansen.com/uploads/2/4/1/8/24188166/jansen _theoretical _ constructs. pdf.

3

目前眼动实验等在信息行为研究中受到关注,您认为在信息行为研究中引入心理学及医学等知识,是否会成为未来的一种研究趋势?另外,您对信息行为与其他学科(如传播学、社会学等)的跨领域合作研究怎么看?

是的，我相信这将是一个日益增长的趋势，在研究实施中肯定如此。很快我们就会意识到，用户实验如果不采用这些技术和方法就不能算作是最先进的研究，没有与时俱进。这一点我们现在或许已经有所体悟。

眼动追踪和相关的测量方法在用户研究中具有很多统计优势，因为它们提供了很多可供分析的测量手段。当与其他生物计量方法结合到一起后，他们能够提供很多附加变量，从而有助于统计分析。我们需要考虑的问题在于：我们可以从中学到什么？我们可以得到哪些真正的启发？眼动追踪以及相关方法能够很好地揭示相关性，但是对于研究结果，往往也存在更多样化的解释。

到目前为止，这些技术还没有成为信息行为研究与包括心理学或医学、新闻传播学或社会学等在内的其他领域进行跨学科合作研究的途径。我不确定为什么会这样，我认为或许是由于信息行为理论本身的发展或应用还不够，所以还未能引起这些领域研究人员更多的兴趣。

4

就您看来,信息行为领域的研究发展趋势和重要研究问题会是什么?

我可以从预测和建议的角度来谈一谈这个问题。我建议信息行为研究人员不要只是为了做研究而做研究，而要去关注那些可以真正做出成绩并产生影响的信息行为的分支领域。

在我看来，信息行为被当作一种人为提出的概念是可以的。但是它的实际可操作性并不强，因为信息行为本身并不存在于真实的世界中。人们之所以提出这个醒目的概念是为了给所有与信息和与用户相关的现象一个统称。

正如我们所说，Wilson引入信息行为框架至今已有40余年。如果我们再追溯到Taylor和信息需求的概念，会发现已经有80余年的时间。然而，仍然有一些学者执着于信息行为概念本身，引入一系列更多的模型、定义和框架，这些研究能够产生的影响力便可想而知。

相反的，有一些信息行为的分支领域更具可操作性，这些领域的成果也更丰富，所取得的研究进展也更显著。例如：①信息搜寻（information seeking）,Kuhlthau教授在这方面的研究非常出色；②信息搜索（information searching）;③信息检索，Croft教授这方面有很多的成果；④信息任务；⑤许多应用性强的信息领域，比如马费成教授所做的一系列研究。

综上，我认为信息行为应重点关注的方向是：应用性强、操作性强并具有影响力的研究领域！

5

您和您的团队正在从事的研究重点是用户画像和用户画像自动生成系统(Automatic Persona Generation) , 目前进展如何?有什么新的发现可与我们分享吗?

目前关于数据驱动的用户画像研究十分顺利。能和两位出色的核心团队成员（Joni Salminen 和Soon-gyo Jung） 一起工作我感到很幸运。他们与我一起在卡塔尔计算机研究所（QCRI， the Qatar Computing Research Institute）从事基于数据的用户画像研究，我们设计了一个很棒的系统，叫做用户画像自动生成系统（Automatic Persona Generation，https://persona.qcri.org/)，它既可以作为研究平台，同时还是一个具有商业价值的公司。能与其他一些合作者一起工作我也感到很幸运。

用户画像，特别是数据驱动的用户画像，是我在加入QCRI后就开始进行的一项研究。对于我，还有许多信息科学和人机交互领域的同事来说，数据驱动的用户画像似乎与我们之前的研究不太相关。但是，这将是我学术研究道路上的下一个突破。它建立在我此前所做的网络分析的基础之上，网络分析又建立在以前在线广告、关键词广告研究的基础之上，还有更早时候通过搜索日志进行的信息搜索研究。信息搜索来自于我博士阶段研究的一个随机方向，它在软件搜索代理设计中具有很强的算法性，需要考虑查询重构、相关反馈以及搜索界面，还要考虑结果排序并学习如何排序。因此，基于数据的用户画像也就很自然地成为了我后来的研究内容。

数据驱动的用户画像是一个成果丰富且颇具影响力的研究领域，它将对人的深切理解与理性的数据分析结合起来，我和我同事一起发表在Data andInformation Management 2020年第1期的一篇文章就这个问题进行了探讨②。另外，基于数据的用户画像对数据进行了形象化的描述，可以说是让数据拥有了面孔。

Joni Salminen，Soon-gyo Jung和我希望能在数据驱动的用户画像的多个前沿领域起到积极的推动作用，包括用户研究、系统开发与应用等。有点出乎意料的是，我仿佛又完全回到了博士阶段的研究状态，我需要对数据驱动的用户画像进行算法研究、解决诸如用户群体细分、主题建模、人口属性预测、情感分析、用户参与、厌恶情绪分类等问题。

欢迎大家访问我们的网站了解我们的相关研究成果（https://persona.qcri.org/persona-research），还有我们的博客，上面有很多与实际应用相关的内容（https://persona.qcri.org/blog/）。

② Jansen B J, Salminen J, Jung S G. Data-Driven Personas for Enhanced User Understanding: Combining Empathy with Rationality for Better Insights to Analytics [J/OL] . Data and Information Management, 2020,4 (1 ) : 1-17 . https://content.sciendo.com/view/journals/dim/4/1/article-p1 . xml.

6

IP&M的 Call for Paper 中设立了很多 Special Issue,请您谈一谈期刊做Special Issue 方面的经验。

我很愿意谈一谈这个问题。

IP&M也曾出版过以信息需求为主题的专刊，由Pia Borlund和Ian Ruthven担任客座编辑，专题网址是https://www.sciencedirect.com/journal/informationprocessing-and-management/vol/57/issue/2。我建议信息行为领域的研究者都能去了解一下这个专刊的论文。

虽然IP&M正在进行多个专刊的相关工作，但有意思的是我自己一开始其实并不热衷于这种方式。但后来我发现许多学术研究都需要有一个截止日期，而这正是专刊的要求之一。此外，专刊可以很好地拓展我们的读者群体，因为我们只接受轻微超出IP&M正常出版范围的专题内容，而不接受与IP&M常规出版内容重复的专题。

关于专刊的运作，我会尽力确保客座编辑能够充分投入其中，并且向他们说明IP&M期望达到的质量标准和时间进度。IP&M的刊文质量很高，并且出版速度也很快，我希望能够继续保持下去！

如果客座编辑能够达到IP&M的要求，我会很愿意让他们来负责专刊的工作。如果客座编辑达不到要求，我会取消这个专刊。我曾经这样做过，虽然这很令人遗憾。尽管如此，大部分的客座编辑都非常出色，他们都很投入并且极具奉献精神，他们的工作让我印象深刻！

如果您有兴趣做IP&M专刊的客座编辑，可以向我们提交相关的计划书（https://www.journals.elsevier.com/information-processing-and-management/policies/guidelines-for-specialissues）。

7

我们看到IP&M在最近有一个Special Issue,主题是Health informatics in China: Local practices with global implications。您认为学术研究中,中国实践和中国经验对全球化应用发挥了怎样的作用和影响?

中国作为一个国家在很多方面都有着重要影响，这些影响都无法被忽视。例如经济、投资、人口、高校和研究人员等，中国在这些方面体量大、质量高，它的实践和经验都会对全球产生影响，即便这些影响不是刻意为之。

在健康及健康信息学领域更是如此。中国高校中从事健康相关领域研究的学者众多。也正是这个原因，南京理工大学的赵宇翔教授提出想组织一个以“中国的健康信息学：国内实践及其对全球的启示”为主题的专刊。当他提出这个想法时我就很感兴趣。这个专刊在新冠疫情发生之前就已经开始着手了，所以与新冠疫情发生在同一时期只是个巧合。大家如果对这个专题感兴趣想投稿，我非常欢迎。专刊网址是https://www.journals.elsevier.com/information-processing-and-management/call-for-papers/special-issue-on-health-informatics-in-china-local-practices。

再次感谢你们邀请我参与《图书情报知识》这次的专号。希望这些内容能够让读者感到有趣和有用。

*本文原载于《图书情报知识》2020年第4期5-7页

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制版编辑 | 姚志臻

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