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姜婷婷1,2   杨佳琪1   李 倩2

(１．武汉大学信息管理学院）

(２．武汉大学信息资源研究中心)

摘要

[目的/意义]立足于图书情报学，通过对已有研究的梳理对信息行为领域的概念进行划分，旨在解决长期以来困扰信息行为研究人员的概念混用问题，并对信息行为领域的未来发展作出展望。 [研究设计/方法]对大量已有文献进行梳理与综述，构建信息行为领域概念空间模型，对相关概念进行辨析。 [结论/发现]将信息行为领域划分为信息搜寻、信息偶遇和信息规避三个子领域，对各子领域中重要概念的含义进行了阐释与辨析，以嵌套图的形式展现了搜寻、偶遇、规避三种信息现象之间的关系并区分了其所包含的核心概念。 在分别综述各子领域相关研究的基础上，对信息行为领域的未来作出了展望。 [创新/价值]构建了信息行为领域的概念空间模型，对信息行为领域内的诸多概念进行了界定，详细阐述了各概念之间的关系与区别。

关键词

信息行为信息搜寻 信息偶遇 信息规避 

信息行为领域概念空间

1

引言

信息行为（Information behavior）一直以来都是图书情报学的重要研究分支，但是纵观该领域在过去２０多年的发展历程发现，大多数研究都着眼于信息行为的子集——信息搜寻（Information seeking）以及范围更为狭窄的信息搜索（Information searching）。 但搜索并不是获取信息的唯一方式，而信息也不只在人们有目的、有意识的情况下才会被获取。 由于领域内缺乏专门的概念分析研究，“搜寻”、“搜索”、“检索”、“获取”等术语在相关文献中经常被互换使用，从而导致表述和理解上的模糊甚至是混乱，也对后来的文献调研和整理工作造成了困难，Vakkari[1]、Devin[2]、Case[3]等学者都曾对此表示担忧。

信息行为研究在图书情报学中的发展拥有非常悠久的历史，最早可以追溯到２０ 世纪初的图书馆使用研究。 在领域经典著作Looking for Information:A Survey of Research on Information Seeking,Needs,and Behavior中，Case 将信息行为定义为“信息搜寻以及其他无目的或偶然性行为的总和，此外还包括不涉及搜寻的有目的行为，例如主动规避信息”[4]。 也就是说，除了主动的、有目的的信息搜寻外，以低参与、低预期为特点的信息偶遇（Information encountering）也是信息行为的核心组成部分，可以将两者看作人类获取信息的不同方式[5]；而信息规避（Information avoidance）则处于获取的反面，即避免或推迟获取可以得到却又不想要的信息[6]。 虽然已有研究大多围绕信息搜寻这种易于观察、测量的行为展开，但是信息偶遇与规避现象在信息爆炸的网络时代变得愈加普遍，也在近年来逐渐引起研究人员的重视。

立足于图书情报学，本研究对整个信息行为领域开展了横向及纵向分析，一方面通过深入阐释、细致辨析重要概念以清楚揭示各子领域间的区别与联系，另一方面通过全面回顾相关研究演进历程为领域未来发展提供方向参考。 具体而言，本研究根据Case对“信息行为”的定义，主要考虑信息搜寻、信息偶遇和信息规避这三个子领域，从 Web of Science和 Google Scholar广泛搜集各子领域内的经典综述性论文和具有代表性的实证性论文。 考虑到信息行为领域空间的复杂性以及概念混用的不利影响，本研究在文献调研时无法简单使用特定的关键词进行一次性的搜索，而是在以往长期研究积累的基础之上利用采莓（Berrypicking）模式[7]不断搜集相关文献，在倾向于高被引文献的同时也注意到一些具有开创意义的非热点文献。 此外，为了实现纵向分析，本研究并未对文献的发表时间加以限制。

2

信息搜寻子领域

2.1

信息搜寻相关概念

２０世纪７０年代以前，研究人员在开展信息搜寻研究时大多采用“使用”（Use）这一术语，如图书馆的使用[8]。 后来“信息搜寻”在相关文献中逐渐普及，很多学者都基于信息需求（Information need）来定义信息搜寻。 领域内著名的意义建构理论（Sense-making）[9]、异常知识状态（Anomalous State of Knowledge）假设[10]以及降低不确定感（Uncertainty）的观点[11]都强调了当人们意识到自己当前知识水平不足以解决所面临的问题时就会引发信息需求。 信息搜寻是以满足信息需求为目的的主动行为，这种理解已经获得了普遍认同，目前的主流定义中都包含了一个关键术语——“有目的”（Purposeful或Purposive）：

（１）Marchionini：“信息搜寻是人类为了改变知识状态而有目的地参与的过程，这一过程与学习和解决问题密切相关”[12]；

（２）Johnson：“信息搜寻可以定义为从选定的信息载体有目的地获取信息”[13]；

（３）Wilson：“信息搜寻行为作为需求的结果，是为了满足某个目标而有目的地搜寻信息。 这一过程中，人们可能与人工信息系统（如报纸、图书馆）或计算机系统（如网络）发生交互” [14]；

（４）Spink&Cole：“信息搜寻是信息行为的一个子集，包括有目的地搜寻与目标相关的信息”[15]。

进一步地，人们开展信息搜寻活动的策略主要包括浏览（Browsing）和搜索（Searching），两者的区别在于：浏览时人们依赖感知能力从环境中识别与需求相关的信息，而搜索则要求他们消耗认知资源从记忆中唤起能够表示需求的查询式[16]。“浏览”这一术语的使用极其广泛，以至于它拥有很多近义词，而浏览也确实涵盖了以“用户－环境”交互为特征的一系列行为，包括扫描（Scanning）、观察（Observing）、导航（Navigating）、追踪（Monitoring）等。 扫描是最简单的感知识别活动，只需将确切的对象与目标对象进行比对；观察表示对环境中各种刺激做出反应，离不开对观察对象的阐释和思考；导航是用户与系统进行交互的过程，强调了系统的反馈会影响用户；追踪要求用户能够在内部概念和外界表示之间建立起联系[17]。

与浏览相对，搜索一般表现为一个系统的过程，由识别定义信息问题、选择搜索系统、构造查询式、执行搜索、查看结果、抽取信息等多个子过程组成[18]。 信息搜索与信息检索（Information retrieval）关系密切，两者都以“查询式－ 结果”机制为基础[19]。 尽管如此，检索通常指“已知”对象经过人为组织后再供用户“获知”，这是从系统角度形成的理解；而搜索更具有人本导向和开放性的特点，作为一种人类行为表征强调知识获取的过程[20]。最简单的查寻式搜索（Lookup search）模型强调的是系统对用户查询式与文档集合索引的匹配，即具体的查询式能够带来准确的结果，几乎不需要用户对结果进行评价或比较[21]。 而探寻式搜索（Exploratory search）则像是与搜索交织在一起的学习和研究，为了解决结构不完整的信息问题，用户将在查询式构造、结果查看、信息抽取等阶段与搜索系统发生大量交互[22]。

2.2

信息搜寻相关研究

信息搜寻研究从２０世纪４０、５０年代逐渐萌芽，至今已有近８０ 年的历史。 在６０、７０ 年代的起步阶段，研究人员主要关注图书馆的使用情况以及科学家的信息需求和使用[23-24]。８０、９０ 年代的形成性发展阶段出现了大批经典模型和理论，按职业或社会角色对用户进行细分的研究范式受到推崇[25-26]。２０００ 年左右，随着网络搜索引擎的普及，围绕网络用户与搜索系统的交互开展的搜索日志分析（Search log analysis）出现了，随后迅速增长。 这类研究通过搜索会话、查询式和关键词层次的分析来了解用户在与各类搜索系统交互过程中表现出来的外在行为特征，普遍发现他们提交的查询式通常很短并很少使用布尔逻辑算符、查看搜索结果页面数量不多且查询式改进也不太常见[27]。 与搜索日志分析并行发展的还有用户行为影响因素研究，研究人员通过了解用户的人口统计信息、搜索技能、领域知识、认知风格和情感特征等，并考察他们所使用的搜索系统、所面临的搜索任务以及所处的搜索情境，发现这些方面独立或共同作用于用户的搜索过程和搜索表现[28]。

Web２．０的兴起将社交媒体推向网络用户的日常生活。 社交媒体为人们获取信息创造了一个开放、灵活的环境，针对社交媒体用户的信息搜寻研究将焦点转移到他们的导航行为上，试图了解并提高他们通过社会化推荐、社交网络、标签云等特有功能实现信息探索的效果[29]。 相反，由于词汇问题和基本层级问题的存在，社交媒体中的已知条目搜索效率不再令人满意[30-31]。

3

信息偶遇子领域

3.1

信息偶遇相关概念

信息偶遇现象直至１９９５年Erdelez正式提出“信息偶遇”这一概念后才开始逐渐引起研究人员的注意。 在现实中，搜寻所带来的信息非常有限，著名学者Bates曾估计人们获得的所有信息中超过８０％是在日常活动中遇到的，当信息出现在身边时将其捕获[32]。

虽然国内相关文献基本上都采用了“信息偶遇”这一术语，其英文表达却非常丰富。 早在上世纪６０年代，Bernier就认识到“意外发现”（Serendipity）对于信息获取的价值[33]；８０ 年代，Krikelas认为，信息搜寻解决紧迫需求，而信息收集解决延迟需求，后者包括 “ 偶 然 信 息 收 集 ”（Casual information gathering）[34]；其他学者在划分信息获取模式时也纷纷考虑到了缺乏目的性和行动策略的模式，如“被动注意 ”（Passive attention）[35]、“ 无方向查看 ”（Undirected viewing）[36]“注意”（Being aware）[37]等。目前在国外相关文献中，“Information encountering”（IE）和“Serendipity”的使用最为频繁，此外还经常出现“偶然信息发现”（Opportunistic/Accidental discovery of information, ODI/ADI）和 “ 偶然信息获取 ” （Opportunistic acquisition of information,OAI;Incidental information acquisition,IA）[38-41]等。

在Erdelez的初始定义中，IE 指的是计划之外或意料之外的信息获取，其特征主要表现为用户在信息查找过程中的低参与或无参与以及对所获得信息的低预期或无预期[42]。 后来她进一步明确，IE 特指信息搜寻活动中的信息偶遇，即当人们针对特定主题搜寻信息时，却无意中发现与另外一个主题相关的信息，可以用来解决已有的问题或满足兴趣[43]。当然，人们在各种日常活动（如社交、购物、娱乐等）中都有可能偶遇到信息，这种更广泛前提下的信息偶遇通常以 ODI/ADI或 OAI/IA 来指代。 这两组概念在文献中并未受到严格定义，它们与IE 的区别主要体现在信息偶遇发生的背景上；但是从字面意思来看，“发现”（Discovery）仅表示意外地找到信息，“获取”（Acquisition）则暗示所找到的信息进一步被拥有。

Serendipity是一个较为特殊的术语，其原意是“因为意外和睿智而发现了原本并未追求的东西”[44]。 这些“东西”显然不限于信息，历史上许多著名的科学发现都具有偶然性，例如诺贝尔发明炸药、弗莱明发现青霉素等，与纯粹碰运气不同的是，这些成功的科学家都具备“有准备的头脑”（Prepared mind），Serendipity 一直都是各学科领域不断创新的根本推动力之一[45]。 由于Serendipity一词带有明显的正面色彩，以其描述的信息偶遇现象不仅具有意外性，而且强调偶遇者建立关联的洞察力和偶遇结果的价值[46]。 文献中还零星出现与之相关的术语，如“Serendipity in information seeking”[47]和“Serendipitous information retrieval”[48]等。

3.2

信息偶遇相关研究

近几年来，信息偶遇研究在图书情报学内取得了重要进展。２０１０年，“信息偶遇国际专题研讨会”在美国密苏里大学举行，信息行为领域重要学术期刊Information Research 发表信息偶遇论文专辑[49]。ASIS&T２０１６年会上的“信息偶遇研究观点”座谈会汇集了多位具有影响力的作者探讨当前的研究热点，包括领域趋势分析、偶遇的概念框架和观测方法、个人差异和环境特征对偶遇的影响等[50]。

总的来说，过去的研究主要关注两个方面——信息偶遇过程模型构建和信息偶遇发生影响因素分析。 最早的信息偶遇过程模型由Erdelez创建，她认为信息偶遇是内嵌于信息搜寻过程之中的一个子过程，包括注意、暂停、查看、获取和返回这五个行为步骤[51]。 Jiang等在此基础上提出了在线信息偶遇整合模型，全面展示了由偶遇前、中、后三阶段活动组成的宏观过程，并强调偶遇微过程中会依次发生注意信息刺激、查看信息内容、获取有用或有趣的信息这三项活动[52]。 McCay-Peet和Toms对 Cunha的意外发现过程模型进行了改进，考虑了“为任务A 寻求解决办法”、“促成条件”、“触发点”、“双向关联”、“意外获得任务 B 的解决办法”、“任务 A 的意外解决办法”这六个要素[53]。 后来他们又进一步完善了这一模型：人们在觉察到触发点后，将其与自身知识和经历关联起来（关联可能会发生延迟），接着采取行动跟进，从而得到有价值的结果，这些元素都有可能表现出偶然性或意外性[54]。 此外，Lawley和Tompkins的意外发现感知模型[55]和 Makri 和Blandford的信息偶遇认知过程模型[56]则在心理层面抽象出信息偶遇过程。

用户、环境、信息是信息偶遇体验的三个基本要素。 研究人员普遍认为用户维度的因素对信息偶遇的发生具有重要影响，文献中曾提及生活方式和社会经济状况、态度和认知风格、心理接受能力、以往的需求和领域知识水平等因素[57-58]。 关于用户因素的作用方式，Heinström 发现活跃的性格、强烈的学习动机、积极的情绪都会增加偶遇的可能性[59]；Jiang等识别了七个用户相关因素，即信息敏感度、情感积极程度、信息获取态度、好奇程度和活动多样化程度越高以及搜索技能和意向性越低时，越有可能发生偶遇[60]；McCay-Peet等的研究结果显示，外向的人更有可能偶遇信息，而开放性和外控倾向的作用并不明显[61]。 在环境维度，Björneborn针对图书馆的物理环境提出了一系列有利于偶遇发生的界面特征[62]；McCay-Peet等在此基础上识别了适用于数字化环境的五个方面，即支持探索、突出触发点、触发点丰富、帮助用户建立关联、提供意料之外的交互机会[63]，后面三个特征确实能够促进信息偶遇，而且特定类型的环境也更容易发生偶遇[64]。 此外，以社交媒体为代表的在线信息环境提供了丰富的信息，有利于社会导航和信息探索，能够有效地支持信息偶遇[65-66]。 信息维度的影响因素也开始引起关注，包括信息类型、相关度、质量、可见度和来源[67]等。 新闻的偶遇已经变得十分常见，人们可能在从事与新闻阅读无关的在线活动时偶遇到新闻，也可能在主动阅读新闻时偶遇到新奇、有趣、不寻常的新闻[68]。

4

信息规避子领域

信息搜寻和信息偶遇的结果都是获取信息；与之相反，信息规避反映了对信息不进行获取的特殊现象。 目前已有研究对信息规避的定义相对一致，都是指人们避免或推迟可以得到却又不想要的信息，具体表现为主动远离可能揭露信息的人或事（即信息源），或者通过分散注意力避免了解信息内容，甚至是偏颇地理解、有意地忘却信息内容。 信息规避能够对人们的决策活动产生直接影响，有时这种影响是有利的，但更多时候人们可能因为规避掉了有价值的信息而无法作出最优决策[69]。

心理学中的一个重要概念——选择性暴露（Selective exposure）与信息规避密切相关，指的是人们对于暴露在面前的信息会进行倾向性选择，即选择与自身知识、观点、态度、决定等一致的信息，而有意无意地忽略或拒绝与之对立的信息[70]。 当然，选择性暴露只是信息规避的一种情况，因为人们还经常规避具有其他特点的信息，包括要求他们采取不愿意做或难以做到的行动的信息，以及会带来不愉快的情绪或驱走愉快的情绪[71]。

在信息行为领域，２０世纪９０ 年代提出的两个经典模型都暗示了信息规避行为的存在。Wilson的信息行为模型在“需求－搜寻－满足”环路中引入了 “压力/应对理论”（Stress/coping theory），考虑到有的信息需求可能因为给人带来压力而并没有触发信息搜寻行为[72]。Johnson和 Meischke 的信息搜寻综合模型包含了“重要性”（Salience）和“信念”（Beliefs）这两个先决变量：如果人们没有意识到信息可以应用于自己所面临的问题，或是认为问题无法解决或代价高昂，这将阻碍他们开展信息搜寻活动[73]。 然而在大多数时候，信息规避并不是拒绝搜寻信息，而是拒绝使用信息。 即使人们不进行主动搜寻，也无法避免偶遇到不想要的信息，但是他们可以不进一步处理或采纳这些信息。

4.2

信息规避相关研究

以信息规避为主题的文献广泛分布于医学、心理学、传播学、经济学等领域。 信息规避在人们的日常生活中时有发生，而规避健康医疗信息的情况最为常见，包括普通健康信息和各类疾病的相关信息（尤其是无法预防的疾病）。 这会导致人们对疾病风险的判断有失偏颇，进而也不会采取相应的预防或治疗措施以降低风险[74]。 Howel等在此背景下开展了一系列研究，考察了各种因素对信息规避的影响，包括自我价值确认[75-76]、意图思考[77]、威胁管理资源[78]、社会排斥[79]、无意识态度[80]等。 而在更广阔的背景下，信息规避的影响因素还涉及人们的应对风格、不确定性倾向、自我效能感、乐观倾向、烦躁或抑郁程度等，以及他们感知到自己对信息结果的控制力、应对资源、信息的易理解性等[81]。

人们对政治信息、气候变化信息的规避也受到一定的关注，这两种信息的规避已经造成了严重的两极分化问题[82]。 此外，新闻的偶遇和规避都越来越普遍，习惯偶遇新闻的用户在筛选新闻刺激物时往往会采取新闻规避策略，即有意识地拒绝与其态度、观点相悖的或是给其带来负面情感的新闻[83]。为了争夺用户，媒体很可能会特意为目标用户提供符合其观点的片面报道，从而导致媒体偏见[84]。

图书情报学者对信息规避的研究仍处于起步阶段。Case等将规避作为与搜寻相对的概念来探讨并指出，信息搜寻是为了降低不确定性[85]，但是人们有时会故意保持甚至增加不确定性，以避免知晓所造成的心理不适感，规避、忽略或拒绝信息（例如癌症和基因筛查相关信息）是人类行为中的异常现象。Narayan等区分了两种规避行为：短期内对某些具体信息的主动规避，主要涉及个人健康、财务、人际关系等问题；对抽象信息的长期被动规避，主要涉及世界观、宗教信仰和政治观点等方面[86]。

5

信息行为领域概念空间构建

本研究基于以上对信息搜寻、信息偶遇和信息规避这三个子领域内核心概念的分析，构建了如图１所示的信息行为领域概念空间。 该概念空间首先反映了三种信息现象之间的关系——信息搜寻（包括浏览和搜索）能够为信息偶遇的发生提供背景，而进一步信息偶遇又能够为信息规避的发生提供背景。 然而，信息搜寻和信息规避之间不存在直接的关系，因为信息搜寻源于信息需求，人们一般不会延迟或拒绝使用主动搜寻到的所需信息。   信息搜寻与信息偶遇同属信息获取行为，两者以行为模式区分；信息规避是对信息不加获取的行为，与两种信息获取行为以行为结果区分。 需要特别指出的是，该概念空间的核心基础是Case对信息行为的理解[87]，因而并不涉及信息交流、信息评价、信息使用等其他行为。

相对而言，“信息搜寻”相关概念最为丰富，“浏览”和“搜索”行为都是由信息需求驱动的，均要求人们有意识地投入精力去查找信息；但两种行为所强调的内在能力是不同的，高效的浏览者应该能够敏锐地识别出环境中的信息线索并循着线索逐步向目标靠近，而高效的搜索者则应该能够准确地回想起相关词汇并将其表达为搜索系统能够理解的查询式快速定位目标。 由于识别相对于回想来说更加容易（Recognition over recall），浏览行为其实也更为普遍，并且表现出多种多样的行为模式，主要包括“扫描”、“注意”、“导航”和“追踪”，它们在目标的明确程度、用户的投入程度以及环境的组织程度上存在着差异。当然，当信息需求非常清晰时，搜索行为的效率更高，此时表现为“查寻式搜索”；随着信息需求确切程度下降或复杂程度上升，用户需要不断地重构查询式、探索精炼搜索结果，这就是“探寻式搜索”。

在信息行为领域的经典模型中，“信息偶遇”经常被视为与“浏览”和“搜索”并列的信息搜寻行为或模式。 但是通过以上细致的概念辨别可以发现，“信息偶遇”应该是与“信息搜寻”并列的信息获取方式，两者在用户的参与度和预期性方面正好形成鲜明的对比，即前者低、后者高。 偶遇的发生不以信息需求为前提，而是在信息经过身边的时候将其抓住，这些信息可能单纯引起了人们的兴趣，或是可以帮他们解决已有的问题。 除了在搜寻信息时偶遇与搜寻主题不相关的信息，人们在从事各种日常活动时都有可能偶遇信息，后一种情况通常以“意外发现”、“偶然信息获取”、“偶然信息发现”来指代，其中前两个概念强调偶遇到的信息因为具有价值而被获取。

“偶然信息发现”是相关概念中限制最少的一个，如果只是在低参与和低预期的情况下发现了信息，那么这些信息有可能不被获取。 不获取无用信息是信息评价与选择活动的自然结果，而人们也可能拒绝有用信息，这就属于信息规避的范畴，其中“选择性暴露”特指规避与自身认知不符的信息。 当然，人们也可能规避并非偶遇到的个人相关信息，并且因为信息可能带来不想要的行动要求或情绪变化而对其进行规避。

6

信息行为领域研究展望

6.1

信息行为研究背景展望

信息技术的不断革新不仅影响、塑造着人类与信息交互的方式，而且也为信息行为研究提供了必不可少的背景。２０ 世纪９０ 年代是互联网飞速发展并大规模普及的重要十年，研究人员将注意力从传统文献、图书馆的使用逐步转移到在线信息资源的获取与利用；其间一批网络搜索引擎陆续涌现，显著扩大了信息来源范围并提高了信息获取的效率，这也使得信息搜寻行为研究逐步聚焦于搜索行为。２１ 世纪初，Web２．０时代来临，社交媒体凭借其参与性和协作性吸引了大量用户在各种社会化平台上创建、分享、发现、管理信息，以此为背景的信息行为研究呈现出更为多样化的特征。

继搜索引擎和社交媒体这两大里程碑之后，网络信息空间正朝着多元整合的方向发展。 智能手机、平板等移动设备正逐渐取代桌面电脑，其便携性使信息在搜索、社交、购物、教育、娱乐等在线活动中的流动具有更高的普遍性和灵活性，而且其独特的私有性使得信息相关活动能够在很大程度上实现个性化和定制化。 可穿戴设备作为移动设备的延伸，不仅能够采集个人的生物统计数据，而且提供了简单的信息交流和提醒功能。 此外，以人工智能和机器学习为基础的智能助手（如 Siri、Cortana、Alexa等），已经能够帮助用户自动完成日常任务，主动提供其可能需要或感兴趣的信息和知识。 当所有这些元素整合到一起，人类信息行为将变得更加丰富且难以预测，这一趋势对于本领域研究来说既是机遇也是挑战。

6.2

信息行为研究主题展望

基于２．２、３．２、４．２ 的相关研究综述可以发现，信息搜寻子领域已经基本成熟，研究趋于细化；信息偶遇子领域正处于稳步发展阶段，关键问题的研究不断深化；信息规避子领域在图书情报学中尚未得到足够重视，其他学科中的研究大多从信息的角度出发，而不是用户。 就信息搜寻和偶遇研究而言，用户所表现出来的客观行为特征是最为重要的研究主题，主要包括用户行为策略、过程和效果的描述、建模及预测；同时，影响用户行为的多维度因素也是研究的重点，这些因素主要来自于用户自身，并且涉及作为交互对象的信息以及交互所发生的环境（包括系统、任务和情境等）。 总的来说，已有的信息行为研究不仅为网络搜索技术的进步和搜索交互体验的提升形成了方向指引，也为系统的功能与界面设计和用户信息素养的培养提供了启示与参考。

开展信息行为研究离不开特定的背景，不同的研究背景承载着不同的具体研究问题。 考虑到搜索引擎和社交媒体向各项人类活动的持续渗透，个性化搜索、社会化搜索、协作式搜索等将继续保持其核心地位，然而研究人员将倾向于在移动环境中或跨设备条件下探讨这些搜索行为，并且根据搜索活动的构成要素进一步基于不同的用户人群、任务类别、专业领域等开展研究。 值得注意的是，逐步得到普及的非文字查询式（例如语音输入、位置感知等）、搜索结果的可视化和增强现实（Augmented Reality）展示、搜索精炼过程中的关联推荐和分面导航都已经成为新的研究热点。 尽管信息行为领域目前依然会由信息搜索研究主导，但是研究主题的多样化趋势已经表现得越来越明显。

除社交、购物、教育、娱乐等各种目的下的信息搜寻与使用研究，信息偶遇和规避研究将为本领域注入新的活力。 在信息爆炸的今天，社交媒体和移动设备加速了信息的生产和传播，可穿戴设备和智能助手将现实与网络世界融合，更多的信息以及更多的信息访问途径将信息的可获得性提升到前所未有的水平，每个人随时随处都可能偶遇信息，而对于偶遇到的信息人们又可能出于各种原因规避它。 过去的信息偶遇研究大多只考虑了偶然发现并积极获取意外信息的情况，而忽略了人类对于外界刺激会产生趋避动机的本能。 因此，偶遇过程研究需要进一步放大信息刺激注意阶段，准确刻画用户的趋近或规避行为并深入揭示其影响机制，以帮助人们应对信息焦虑、弥合知识鸿沟。

6.3

信息行为研究方法展望

信息行为研究一向都非常重视利用科学的程序解决问题，以应对行为主体——人类可能给研究本身带来的主观性、复杂性、不确定性甚至是不真实性。在众多的社会科学研究方法中，问卷和访谈一直以来都备受青睐，它们都属于典型的调查方法，由参与者对研究人员的提问进行回答，从而产生定量或定性数据。 尽管目前这两种方法在信息行为研究中的使用仍然最为广泛，但是其总体比例呈下降趋势。 焦点小组、日记等其他调查方法，话语分析、内容分析等文本方法以及实验方法都逐步得到普及，多种方法的组合使用已经成为本领域研究的重要特征[88-89]。

搜索日志分析是起源于本领域的一种研究方法，其本质是对自然形成的行为痕迹数据进行系统分析。这种自然性表现在参与者感知到的环境并不是为了开展研究而专门建立的，他们的行为并不是对研究作出的反应，同时他们也并不知道自己的行为将用于研究[90]。 如今，人们越来越依赖网络来完成各种日常活动，更为丰富的痕迹数据也随之产生。 不管是浏览网页、搜索信息，还是购物、社交、娱乐，人们在网络上的一举一动都留下了数字化的痕迹，形式多种多样，包括他们主动分享的照片、视频或是通过点赞、评论、评分、打标签等形式表达的观点，也包括网络服务器上自动生成的事务日志，记录了所有的使用行为。 在大数据时代，利用痕迹数据开展信息搜寻和搜索研究将变得更为普遍。

当然，研究方法在信息偶遇和规避子领域中本身就是一个难题，已有研究过分依赖基于关键事件技术（Critical incident technique,CIT）的访谈，通过该方法获得的行为数据在准确性、可靠性和样本规模等方面都存在不足。 为了研究不易观测的偶遇行为，尤其是偶遇过程中的趋避反应及其内在动因，传统方法的革新和新方法的引入势在必行，例如通过结构化日记改进CIT的效率和效能，或是在实验中采用事务日志、录屏工具甚至是心理测量量表或生理测量设备等多种记录手段采集研究数据。

参考文献：

作者贡献说明

姜婷婷:提出研究思路,设计研究方案,论文成稿与修订;

杨佳琪:收集、梳理文献,撰写部分论文;

李倩:收集、梳理文献,撰写部分论文。

本文原载于《图书情报知识》2019年第1期99-108页

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制版编辑 | 朱静

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