OKPEDIA ALGORITMO DI RICERCA

Information Retrieval

L'Information Retrieval ( IR ) è l'insieme delle tecniche e delle tecnologie informatiche che studia l'interrogazione dei database, l'organizzazione dei dati e il reperimento delle informazioni ( ricerca dei dati ) in un dispositivo di memorizzazione. Information retrieval (IR) è traducibile in italiano in reperimento delle informazioni. Pur essendo una branca dell'informatica, l'IR è considerato un settore multidisciplinare, in quanto coivolge diversi campi del sapere ( es. psicologia cognitiva, linguistica, semiotica, ecc. ) Lo scopo dell'Information Retrieval consiste nella soddisfazione dell'esigenza informativa dell'utente, garantendo a quest'ultimo un elenco di risorse attinenti e rilevanti ( risultato ), sulla base della richiesta ( interrogazione ) da lui effettuata. Un algoritmo IR è l'offerta di informazioni a una specifica domanda dell'utente. Lo schema del processo di ricerca delle informazioni è il seguente:

processo di ricerca delle informazioni

L'esigenza informativa nasce da una situazione di deficit di informazioni dell'utente su un determinato argomento, questo stato è detto ASK ( Anomalous State of Knowledge ), che lo spinge ad effettuare una richiesta di informazioni ( domanda di informazioni ). A partire dall'esigenza informativa dell'utente, l'algoritmo ricerca le risorse informative più attinenti ( resource finding ) e le ordina per rilevanza, fornendo un elenco dei risultati ( offerta di informazioni ). Per ogni risorsa nell'elenco è indicato il relativo indirizzo di reperimento della stessa. Ad esempio, in un algoritmo di ricerca sul web ogni risorsa informativa è associata a un indirizzo URL ( Uniform Resource Locator ) che la identifica in modo univoco sulla rete. Le risorse informative nella lista dei risultati devono essere attinenti e rilevanti, rispetto all'esigenza informativa dell'utente.

  • Attinenza ( aboutness ). La risorsa deve essere attinente all'argomento richiesto dall'utente. Un algoritmo di ricerca IR è efficace e utile soltanto se fornisce risultati attinenti.
  • Rilevanza. La risorsa deve essere rilevante, ossia deve colmare il bisogno informativo dell'utente. La rilevanza è l'utilità, reale o presunta, che l'utente trae dalla risorsa nell'elenco dei risultati della ricerca.

L'attinenza e la rilevanza sono le qualità fondamentali dei risultati di ricerca. Una risorsa attinente ma poco rilevante è poco utile all'utente finale. D'altra parte, una risorsa rilevante su un argomento ma poco attinente all'esigenza informativa dell'utente è altrettanto inutile.

attinenza e rilevanza di un processo di ricerca

L'obiettivo di un sistema IR è offrire un elenco di risultati utili ( rilevanti e attinenti ). Tuttavia, non esiste un criterio oggettivo per misurare l'efficacia dell'utente poiché la soddisfazione dell'utente è un elemento soggettivo del fenomeno. È possibile misurare il grado di attinenza di una risorsa, in relazione alla richiesta, ma non è sempre possibile valutare la rilevanza poiché quest'ultima è determinata dal contesto in cui si trova l'utente e da una serie di fattori soggettivi. La stessa interruzione della ricerca non è sempre un indicatore della qualità informativa. Generalmente, l'utente conclude l'attività di ricerca quando trova una risorsa sufficientemente utile oppure quando il processo diventa troppo lungo e si convince di non poterla più trovare.

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note


  • Rilevanza relativa. La rilevanza è soggettiva in quanto un risultato può essere utile o meno a seconda della percezione della persona. A parità di esigenza informativa, ogni utente valuta la risorsa informativa tramite i propri giudizi di valore. La rilevanza non è il grado di approfondimento di un'informazione bensì il grado di utilità, reale o percepita, dell'utente finale ( differenza tra rilevanza e approfondimento ). In conclusione, la rilevanza non può essere considerata come un dato oggettivo, né può essere associata al grado di approfondimento oggettivo su un particolare argomento.
    la rilevanza relativa di una risorsa informativa
    Una risorsa informativa poco approfondita potrebbe rispondere altrettanto bene, in modo efficace, a un'esigenza informativa di un utente, mentre una risorsa informativa troppo approfondita, che analizza in modo accademico ogni singolo aspetto teorico di un argomento, potrebbe essere considerata poco utile dall'utente che, invece, ricerca una risposta sintetica a un problema pratico. La rilevanza è l'utilità soggettiva che l'utente trae dal contenuto e non il livello di approfondimento oggettivo del contenuto su un argomento.

Algoritmo di ricerca


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