Так что проблем при поиске. Основы поиска информации в сети интернет. Определение порядка перемещения по Сети

Введение

Сегодня большинство людей привыкли начинать свой день не с горячей чашки кофе, свежей газеты и бутерброда с маслом, а с включения компьютера с доступом в Интернет. Всемирная паутина заменила нам выпуск новостей по телевидению, исключила необходимость покупать диски с фильмами и музыкой, а в некоторых случаях желание пользоваться телефоном и даже ходить на работу.

Всемирная электронная паутина так прочно вошла в нашу жизнь, что многие просто не представляют себе без нее жизнь. Едва оказавшись в доступном для интернета месте, они первым делом заходят на любимые сайты, узнают новости, «общаются» с друзьями, комментируют, просматривают, скачивают. Конечно, информация имеет для человека огромное значение, она формирует личность, но бывает, что она, же и разрушает ее.

Все чаще и чаще стало произноситься такое словосочетание, как «Интернет - зависимость» и в последнее время, данная тема стала одной из

самых популярных тем для публикаций и разговоров. Что это значит и какая

группа людей подвержена этому?

Что такое интернет-зависимость, как она появилась, как определить её у себя и как не поддаться этой зависимости? Вот вопросы, которые я поставила перед собой и решила выяснить, на сколько я и мои сверстники зависимы от Интернет.

Тема моего проекта « Интернет – зависимость»

Актуальность выбранной темы заключается в том, что в наше время компьютер все настойчивее вторгается во все области нашей жизни. Все большее количество детей подвергаются риску компьютерной зависимости. Я решила посмотреть на эту проблему внутри нашей школы.

П редметом исследования является Интернет-зависимость моих сверстников, определение ее наличия и степени распространения.

Цель работы : исследование проблемы Интернет - зависимости, степени распространенности и особенностей этого явления.

Для достижения поставленной цели я определила для себя следующие задачи: определить наиболее часто используемые Интернет – ресурсы и выяснить наличие и степень распространения зависимости от Интернет учащихся 8-10-х классов и учителей школы.

Для реализации задач я использовала методы: опрос, тестирование, сравнительный анализ результатов, вывод результатов в виде диаграмм.

В данной работе я попытаюсь ответить на такие вопросы:

▪ Как учащиеся 8-10-х классов моей школы, а также мои учителя относятся к Интернет зависимости?

▪ Какие существуют способы определения зависимости от Интернета?

▪ Как не стать жертвой "паутины"?

▪ Как избавиться от Интернет – зависимости?

▪ Как влияет чрезмерное увлечение Интернетом на организм человека?

ВСЕМИРНАЯ ПАУТИНА

1.1. Интерес, порождающий манию.

Если человек не сумеет сам заметить опасность,

если не отгородит глухой стеной ту сферу своей

жизни и деятельности, где властвует техника,

от остальных сфер своей жизни и души,

он превращается в духовного калеку.

Даниил Андреев. "Роза Мира"

Интернет всё больше и больше внедряется в нашу жизнь, становится одним из доминирующих инструментов, как для персональной, так и профессиональной коммуникаций. Количество пользователей Интернета насчитывает приблизительно 400 миллионов человек по всему миру. Для России эта цифра составляет 8,8 миллионов человек. И с каждым днём количество пользователей увеличивается. Вся наша культура становится более зависимой от этой технологии, и неудивительно, что у некоторых людей возникают проблемы в связи с тем, что они слишком много времени проводят в Интернете.

И сегодня каждый день множество людей открывает для себя существование глобальных компьютерных сетей, объединяющих компьютеры во всем мире в едином информационном пространстве, имя которому – Интернет.

Интернет – это глобальная компьютерная сеть, которая связывает между собой пользователей компьютерных сетей.

Интернет постепенно становится основным средством корпоративного общения, уступая пока телефону. Когда два или более компьютеров связывают постоянным соединением для обмена данными, говорят о создании компьютерной сети.

По Интернету происходит поиск информации, рассылают пресс -релизы, устраивают конференции, выставки, интервью и т.д. Обычный, «домашний» пользователь имеет все шансы по Интернету не только заказать любой товар с доставкой на дом или узнать погоду, но и познакомиться, пообщаться.

Сегодня Интернет не охватывает только несколько стран Африки и Восточной Азии.

Сегодня Интернет вошел практически во все отрасли, дома – полностью используется как в промышленности, армии, медицине и т.д. Без интернета невозможно представить всевозможные сервисы: электронная почта, онлайн

конференции, оперативный поиск информации, общение, социальные сети,

электронные СМИ, веб - представительства фирм и корпораций. В свое время даже фантасты не могли представить как всего за несколько десятилетий перспективная сеть компьютерной связи, ныне носящая имя

Интернет, изменит наш мир и нашу культуру.

За последние 10 лет Интернет распространился в десятки, сотни и даже в тысячи раз. И согласно последним данным - сегодня каждый 3 человек на планете находится в интернете. Количество пользователей продолжает бурно увеличиваться.

Но бурное развитие технологий и лавинообразно растущий поток информации, «выливающийся» на пользователей Сети, таят в себе скрытую угрозу. Время препровождение в Сети может стать настолько притягательным, что у человека вырабатывается нездоровая привязанность или зависимость от интернета.

Это явление получило название интернет-аддикция. Для его обозначения уже появились образные русскоязычные термины: «нетоголик», «интернетоман» или «интернет-аддикт».

Истинные интернетоманы - люди, утратившие способность контролировать свое время в Сети. Оно уходит на серфинг, игры, покупки, участие в форумах и чатах, банальное блуждание по сайтам, наконец. У этой категории пользователей на Сеть в среднем затрачивается в 10 раз больше времени, чем на работу или учебу.

Интернет как новый инструмент, средство современного жизнеобеспечения снимает проблему повышения мотивации. Телекоммуникационная среда с самого начала была оккупирована подрастающим поколением и которое хорошо освоилось в этой среде. Проблемы подрастающего поколения, не замечаемые взрослыми и находившиеся в состоянии «покоя» в реальной действительности, вылились в определенные негативные явления: появление молодежной субкультуры, Интернет-аддикция, флейм и т.д. Обратите внимание, что проблемы существуют, имеют определенные названия, т.е. это проблемы не носят частный характер.

ИНТЕРНЕТ – ЗАВИСИМОСТЬ

Порой, фантазией реальность заменяя,

Мы забываем наш прекрасный мир.

Часами по сети гуляем!

Да! Интернет - у многих есть кумир.

Кто ты: ПАУК в нем или МУХА?

Определись! И ситуацией владей!

Иначе же в сети сотрется личность,

Бесследно ты исчезнешь в ней!

1. Вред и польза Интернета

В наше время Интернет ассоциируется с кладом знаний. Благодаря нему можно узнать новую информацию и даже разбогатеть. Но, несмотря на все эти плюсы, Интернет приносит не только пользу, но и вред.

С возрастанием популярности Интернета проявились и негативные аспекты его применения. Некоторые люди настолько увлекаются виртуальным пространством, что начинают предпочитать Интернет реальности, проводя за компьютером до 18 часов в день. Чем больше времени в жизни человека начинает занимать интернет, тем меньше в ней остается места другим, более нужным вещам.

Человек меньше задумывается о своих социально-бытовых проблемах, своем здоровье, не строит никаких планов на жизнь. Все это откладывается на потом, оставляя место для комфортного психологического состояния «здесь и сейчас» - в Сети.

За и против

Огромный информационный ресурс

Отвыкание от книг

Путь избавления от одиночества

Замена реальных отношений виртуальными

Поддержание дружеских отношений на расстоянии

Перенос реальных интересов в виртуальный мир, сложность общения наяву

Возможность примерить на себя

различные «роли»

«Безнаказанное» поведение снижает уровень ответственности

Возможность сэкономить деньги, найти работу в интернете

Риск стать компьютерным преступником

Лучшее усвоение языка

Создание виртуального языка

Укрепление самооценки

Упадок нравственности

И уж, конечно, все сходятся в мыслях, что интернет, если он чрез меры, если его слишком много, ничего хорошего пользователю не даст. Один только вред.

2.2. Основные типы и критерии Интернет-зависимости.

Компьютеры и информационные системы находят применение во все новых областях человеческой практики, оказывая воздействие на психические процессы и трансформируя не только отдельные действия, но и человеческую деятельность в целом. С психологической точки зрения, при взаимодействии человека с системами информатики происходит преобразование деятельности за счет опосредствования ее знаковыми системами.

Каждый человек, становясь пользователем Интернета проходит 3 стадии : навязчивого влечения, отторжения и баланса. Некоторые пользователи застревают на первой стадии. Таким образом у него начинает формироваться Интернет-зависимость.

Основными проявлениями Интернет-зависимости являются : поглощенность проблемами Интернета (постоянные размышления об Интернете); постоянно увеличивающееся время провождения в Сети, необходимое для достижения удовлетворения; безуспешные попытки контролировать или прекратить использование Интернета; возникновение плохого настроения, депрессии, беспокойства при отсутствии Возможности работать в Интернете; концентрация внимания на Интернете. Все меньше и меньше уделяется вниманию семье и друзьям, затем работе, попытки скрыть свое чрезмерное увлечение, отрицание аддикции . Интернет используется как способ ухода от проблем, для того чтобы поднять настроение. Перечисленные признаки являются лишь общими для Интернет зависимости , которая в настоящее время разделяется исследователями на несколько подтипов.

Информационная перегрузка (навязчивый web-серфинг) - бесконечные путешествия по Сети, поиск информации по базам данных и поисковым сайтам.

Интернет-коммуникативная зависимость - избыточность знакомых и друзей в Сети.

Навязчивая потребность в Сети - игра в онлайновые азартные игры.

Зависимость W eb -серфинга существует у многих, она вызвана желанием поиска новых интересных сайтов. Интернет используется как средство поиска информации, серфинг доставляет массу удовлетворения и массу информации, хотя 70 % этой информации является пустой, не несущей никакой информационной нагрузки. В месяц по подсчётам зависимые тратят не менее 350 МБ, что примерно составляет 340–620 рублей. Но это пустяки по сравнению с тем, что тратят зависимые от азартных игр в Интернете. Интернет-коммуникативная зависимость - в основном это потребность в общении. Самые популярные сервисы для общения в Интернете – это icq и irc . Они являются на данный момент самыми распространенными, поскольку являются бесплатными и используют относительно немного Интернет-трафика. Максимальную степень выраженности имеет зависимость от игр on - line . По данным психологов этой зависимости подвержены люди практически всех возрастов, начиная с 9-летнего.

Исследователи приводят различные критерии, по которым можно судить об Интернет-зависимости.

Более развернутую систему критериев приводят русские специалисты. По их мнению, можно констатировать Интернет-зависимость при наличии 3 пунктов из следующих:

Неспособность и нежелание отвлекаться от Интернета и досада и раздражение, при вынужденном отрыве.

Количество времени, проводимое в Интернете, чтобы достичь удовлетворения (иногда чувство удовольствия от общения в сети граничит с эйфорией), заметно возрастает. Неспособность спланировать время выхода из сети.

Увеличение расходов на Интернет.

Ложь или скрывание количества времени, проведенного в Интернете

Забывание о прямых обязанностях, будь то учеба, работа или домашние дела.

Пренебрежение семьей и друзьями. Потеря отношений и общения прежнего круга друзей.

Освобождение посредством Интернета от негативных настроений и депрессий. Хорошее самочувствие и появление специфической эйфории при нахождении в сети.

Пренебрежение собственным здоровьем.

Существуют так же и физические симптомы, свидетельствующие о возможном наличии Интернет-зависимости.

2.3. Причины и симптомы зависимости.

Интернет-зависимость – это исключительно современная проблема, которую нельзя оставлять без внимания. Стремительно растущая популярность социальных сетей и он-лайн игр ставит под угрозу гармоничное развитие и существование человека с самых ранних лет его жизни: сейчас компьютером умеет пользоваться каждый первоклассник!

Феномен Интернет – зависимости привлекает сейчас внимание ученых, исследователей сети, средства массовой информации. Это явление стало изучаться в зарубежной психологии с 1994 года. Интернет – зависимость определяется психологами как "навязчивое желание выйти в Интернет, находясь off-line, и неспособность выйти из Интернет, будучи on-line. Под on-line понимается общение в сети в реальном времени, off-line – общение через почтовый ящик, когда непосредственный собеседник отсутствует в данный момент времени. Исследователи отмечают, что большая часть Интернет - зависимых пользуется сервисами Интернет, связанными с общением. Другую часть «зависимых» привлекают информационные сервисы сети.

Причины Интернет – зависимости:

▪ Доступность разнообразной информации;

▪ Широкая интерактивность, постоянное общение;

▪ персональный контроль над информацией о себе, позволяющий создавать определенный «образ»;

▪ анонимность передаваемой информации;

▪ основной причиной возникновения компьютерной зависимости у детей психологи считают недостаток общения и взаимопонимания с родителями, сверстниками и значимыми людьми;

▪ игровая зависимость возникают на фоне скрытой или явной неудовлетворенности окружающим миром и невозможности самовыражения, при страхе быть непонятым.

Симптомы Интернет – зависимости:

▪ Психические признаки компьютерной зависимости: «потеря контроля» над временем, проведенным за компьютером; утрата интереса к социальной жизни и внешнему виду;

▪ Физические признаки компьютерной зависимости: ухудшение опорно-двигательного аппарата; пищеварительной системы; зрения.

В группе риска по интернет - зависимости:
- дети и подростки – 78%,
- женщины старше 45 лет – 57%,
- мужчины старше 30-35 лет – 32%.

Пути решения

Самый простой и доступный способ решения зависимости это приобретение другой зависимости. Любовь к здоровому образу жизни общение с живой природой, творческие прикладные увлечения, обращение к спорту, туризму, занятиям музыкой, художественной фотографией, как правило, выводят человека из зависимости. Прежде всего, следует привести свой образ жизни к некоему балансу. В ней должно быть что-то интересное помимо Интернета и компьютерных игр.
Главное – доказать человеку, что живое общение привлекательнее виртуального. Вырвать человека из Сети, приобщить к другим интересам – задача вполне разрешимая.

МОИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Моё исследование было проведено среди старшеклассников и учителей моей школы. Всего в исследовании участвовали 37 человек: 25 учащихся 8,9 и 10 классов и 12 учителей, которые располагают ежедневным доступом к Интернету.

Каждым из них были заданы несколько вопросов. На каждый вопрос была создана диаграмма, где наглядно представлены все ответы .(Приложение1)

Первый вопрос был: «Зарегистрированы ли вы в каком – ни будь социальном сете»

Результат его показал что, 92% учеников и 66% учителей зарегистрированы в "Вконтакте" и в "Одноклассниках" - 18% учеников и 34% учителей.

На вопрос «Какова ваша потребность в интернете» 20% учащихся и 10% учителей ответили, что равнодушно относятся к выходу в Интернет и у 40% учащихся и 80% учителей есть ежедневная и периодическая потребность выхода в Интернет. Это потребность связано с электронным образованием. Учителям ежедневно приходиться заполнять электронные журналы и тем самым заходить в Интернет.

По результатам исследования можно сделать вывод, что 100% участвующих в анкетировании зарегистрированы в социальных сетях. Все учителя и большинство учащихся считают Интернет полезным открытием, и разумно им используется половина анкетируемых, однако вызывает волнение то, что некоторая часть сидит в Интернете по ночам, что негативно сказывается на здоровье и учебе. Будем думать, что это происходит в выходные дни.

Интернет-зависимость - психическое расстройство, навязчивое

желание подключиться к Интернету и болезненная неспособность вовремя

отключиться от Интернета.

Среди 8 – 10 классов школы, у которых есть Интернет, таких 25 человек, я с учителем информатики провели тест на Интернет – зависимость.

«ПРОВЕРЬ СЕБЯ: ЗАВИСИМ ЛИ ТЫ ОТ СЕТИ?» (Приложение2).

Тест состоит всего из пяти вопросов, за каждый ответ «да» начисляется 1 балл, за «нет» - 0 баллов. Исследование выявило наличие у некоторых учащихся признаков Интернет - зависимости, что подтверждает важность и актуальность рассмотренной темы. У них выявлена разная степень Интернет - зависимости.

Примерно 32% учеников пользуются Интернетом больше, чем полагается. Им нужно найти силы пользоваться интернетом меньше.
Зависимость пока не грозит половине учащихся, проходящих тестирование, они могут пользоваться Сетью в том же режиме. С помощью этой анкеты я узнала, что юноши более подвержены Интернет – зависимости.

Следующее мое исследование – это влияние Интернета на здоровье по мнению самим анкетированных . Я обратилась к фельдшеру нашего села за статистическими данными о состоянии здоровья (осанка, зрение) в 8 и 9 классах тех, кто принимал участие в анкетировании. Проанализировав данные, можно сделать вывод: в 8 классе у трех человек было слабое зрение, а в 9 классе зрение ухудшилось у 5 человек, причем все пользуются Интернет, правда «зависимых» среди них нет. Нарушение осанки: 8 класс один человек (имеющих компьютер), а в 9 классе их количество увеличилось до 4. Конечно, я не берусь утверждать, что это точно от увлечения компьютером, но думаю, стоит моим одноклассникам задуматься.

Заключение

Компьютеризация нашего общества в последнее время приобрела лавинообразный характер, практически невозможно найти учебное заведение, организацию без наличия в них компьютеров и компьютерных сетей. Аналогично тому, как изобретение игровых автоматов породило такую форму аддиктивного поведения, получившего название "патологическая игра", таким же образом очередной виток технического прогресса создал еще более замысловатую аддиктивную патологию - интернет-зависимость.

Основной группой риска для развития этой патологии в России являются подростки в возрасте от 13 до 17 лет. Этому способствует ряд факторов - широкое распространение домашних компьютеров, легкость подключения интернет - сети. Как правило, подростки знакомятся с компьютером в школе, у друзей или компьютерном клубе. Практически все они проходят стадию естественной увлеченности и, хотя многие из них становятся в дальнейшем обычными пользователями, определенная часть переходит в категорию интернет - зависимых. Таким образом, приходится признать тот факт, что развитие цивилизации неизменно сопровождается не только улучшением качества жизни людей, но и порождает новые проблемы, откладывание решения которых грозит значительными последствиями для психического здоровья общества.

Несомненно, возможность использования интернета очень важна для каждого современного человека. Однако всегда следует помнить о потенциальной опасности сети и понимать, что реальная жизнь проходит очень быстро, если сидеть за компьютером больше двух часов в день…

Интернет открывает нам новые возможности, но от нас зависит, как мы будем их использовать.

Сильных Интернет укрепляет, а слабых – подавляет и разрушает.

Список литературы.

Мартынова О. С. Интернет – зависимость « Психотерапия и

консультирование"

Байков В.Д.,Сафронов И. К. Уроки Интернета для школьников.

БХВ-Петербург,2003

Статьи в интернете:

1).Колчанова Л. Психологические проблемы интернет-зависимости. 2. Окружающие жаловались, что вы проводите много времени в интернете?
3. Если во время «бдения» в Сети приходит время приема пищи, то вы пропускаете его или едите прямо за компьютером?
4. Вы знаете, что нужно ложиться спать до 24.00, но несколько раз в неделю засиживаетесь в Сети за полночь?
5. Если за день не удается выйти в Сеть ни разу, вечером возникают тревога и раздражительность?
Ключ
0-1 балл. Зависимость пока вам не грозит, можно пользоваться Сетью в том же режиме.
2-3 балла. Вы в тревожной зоне. Нужно найти силы пользоваться интернетом меньше.
4-5 баллов. У вас ярко выражена зависимость. Нужна помощь.

Анализ теста

«ДА»

«НЕТ»

Одна из проблем является чисто методологической. Для проведения эффективного поиска мы заинтересованы в одновременном решении двух противоположных задач:

увеличение охвата с целью извлечения максимального количества значимой информации;

уменьшение охвата с целью минимизации шумовой информации.

Нетрудно видеть, что одновременно осуществить это довольно сложно, хотя зачастую все-таки возможно. Один из методов, если поисковая машина позволяет, - это введение явных ограничений (запрещенных слов). Другой состоит в правильном формировании запросов, в частности, в предпочтении нескольких конкретизированных запросов одному общему. К сожалению, весьма ограниченный входной язык большинства машин не оставляет особенного простора для творчества в этом направлении.

Другая проблема - многовариантность человеческого языка. Если в английском языке некоторые слова имеют множество различных значений, то русский отличается богатством морфологических вариаций слов, а для полноты поиска необходимо учитывать еще и синонимы.

Часто в области российского Интернета возникают чисто технические трудности из-за различных кодировок информации. Российские поисковые машины распознают кодировки пользователя и искомого сайта, но совместить их удается не всегда.

Еще одна особенность русскоязычной части сети - ее нестабильность. Постоянно изменяются адреса и структура сайтов, они появляются и исчезают, и поисковые машины не успевают обновлять свои базы индексированных данных, поэтому значительная часть списка документов, выданного вам машиной, может оказаться недоступной.

Вывод: Поиск информации в сети - это достаточно специфическая и кропотливая работа, требующая определенных знаний и навыков. Для проведения поисковых работ пригодятся: знания основных информационных ресурсов и умение хорошо в них ориентироваться, практические навыки работы - это приходит со временем, хорошая зрительная память и умение быстро читать, а так же некоторые навыки аналитической работы.

Основной проблемой при поиске можно назвать неумение пользователя эффективно искать информацию в сети.

Поисковые машины ищут информацию по всей сети Internet. На самом деле это не совсем верно. Если бы при реализации алгоритма работы поисковых машин был использован такой подход, то для обработки только одного запроса и выдачи результатов потребовалось бы несколько дней.

Каждая поисковая машина имеет и постоянно пополняет свою (локальную) базу данных. База данных поисковой машины содержит основные параметры (индексы) каждого известного данной машине (проиндексированного) документа. Каждая поисковая машина использует свои методы индексации. Кроме того, различные поисковые машины имеют разные объемы базы данных.

В результате, механизм обработки запроса пользователя поисковой машиной выглядит следующим образом:

в соответствии с заданным в запросе ключевым словом или словосочетанием, машина проводит поиск в своей локальной базе данных, сверяя ключевое слово с наборами ключевых слов, соответствующих каждому документу из её базы данных;

затем, используя соответствующие алгоритмы, поисковая машина сортирует результаты поиска и выдает их пользователю;

в результате сортировки результатов, в начало списка помещаются наиболее соответствующие (с точки зрения поисковой машины) ключевым словам документы.

В связи с огромным количеством информации, размещенной в сети, ни одна из поисковых машин не в состоянии просмотреть все документы. Каждая поисковая машина индексирует только часть их. Все остальные документы, а к сожалению это большая часть ресурсов, найти с ее помощью не удастся.

Казалось бы, нет ничего проще, чем найти нужные данные в Сети. В реальности с этим может справиться даже тот, кто впервые воспользовался услугами поисковых систем. Однако в то же время с эффективностью такого поиска можно будет серьезно поспорить. Намного меньше времени можно потратить на поиск информации в Сети, располагая необходимыми сведениями об особенностях работы популярных поисковых систем.

В глобальной Сети применяют во время обработки запросов собственную машинную логику. Опираясь на несколько несложных правил и располагая достаточной информацией об использовании популярных поисковиков, можно значительно ускорить процесс нахождения необходимой информации, а самое главное - в результате вы получите именно то, что требуется.

Особенности составления поискового запроса

Как правильно искать в Интернете необходимую информацию? Для этого, в первую очередь, необходимо знать эффективные приемы удачного составления поисковых запросов. Выполнение поиска по единственному слову обычно приводит к выдаче результатов в виде миллионов страниц, большинство из которых абсолютно не относится к делу. Если в поисковой строке находится от четырех до шести значений и более, количество результатов автоматически сокращается до нескольких тысяч и сотен, а иногда ограничивается лишь парой страниц.

Более того, поиск в Интернете нуждается в составлении грамотных запросов. Чем точнее указано искомое слово или словосочетание, тем выше вероятность обнаружить необходимые данные на первой же странице в выдаче результатов. Все дело в том, что поисковикам далеко не всегда удается исправить ошибки орфографии, допущенные пользователем, а некоторые из них попросту упускаются. А ведь в отдельных случаях точность запроса может оказаться достаточно принципиальной.

Помимо прочего, не следует игнорировать необходимость введения заглавных букв, если запрос касается поиска человека по фамилии либо имен собственных. В противном случае среди подходящих страниц в результате поиска обязательно будет присутствовать достаточная масса неподходящих, косвенно касающихся запроса данных.

Почему важно использовать несколько поисковых систем?

Выполняя поиск в Интернете, крайне важно применять, как минимум, два поисковика. Ведь на получение результатов при этом будут влиять разные способы То, что не замечает один поисковик, обязательно заметит другая система. Например, использование отечественной поисковой системы может переместить необходимую информацию на несколько страниц вперед, и в то же время иностранная выдаст тот же результат в первой пятерке.

Выполнение поиска согласно синонимам

Что больше ищут в Интернете? Обычно предметом поиска пользователей оказывается медиа контент и развлечения, в частности, фильмы, музыка, компьютерные игры. При этом люди далеко не всегда нуждаются в нахождении конкретного запроса. Часто в результатах выдачи необходимо увидеть общую информацию, различные варианты одного значения.

Для поиска схожей информации согласно выбранному запросу применяется символ «~», который необходимо расположить перед запросом в поисковой строке. Например, задав запрос «~лучшие игры», в конечном итоге можно увидеть ссылки на страницы, где не будет присутствовать ни одного совпадения с определением «лучшие». Однако здесь окажется достаточно синонимов к данному определению.

Как получить несколько результатов одновременно?

Как искать информацию в Интернете, чтобы получить одновременно несколько результатов выдачи? Для этого используется разделение пары запросов специальным оператором «|», который может располагаться, как между несколькими словами, так и фразами. Например, разделив таким образом запросы «купить автомобиль» и «купить мотоцикл», можно быстро получить страницы, содержащие оба варианта.

Использование преимуществ расширенного поиска

Применение функции расширенного поиска дает возможность избежать самостоятельного формирования уточняющих запросов. Вместо этого можно воспользоваться теми вариантами, которые предлагает непосредственно поисковая система.

Большинство поисковиков знают, что искать в Интернете намного лучше по сравнению с самыми продвинутыми пользователями, так как основывают свою работу на статистике формирования популярных запросов. Поэтому задавая поисковику запрос в виде искомого слова, лучше сразу же конкретизировать его при помощи функционала расширенного поиска.

Как быстро отыскать значение незнакомого понятия?

Что люди ищут в Интернете? Нередко предметом поиска становятся незнакомые пользователю материалы, а также понятия, в сути которых нужно разобраться. Чтобы моментально отыскать значение тех или иных определений, достаточно всего лишь разместить перед запросом «define:».

Просмотр результатов из первого десятка страниц

Что искать в Интернете? В первую очередь, обращать внимание следует на первые результаты выдачи поисковой системы. Ведь именно здесь обычно встречаются не только самые соответствующие запросу данные, но также результаты, найденные на наиболее популярных среди пользователей страницах. Как правило, это самые уважаемые, проверенные Интернет порталы с содержанием точной, отвечающей запросам пользователя информации.

Уточнение географии искомых данных

Наименее актуальной необходимость уточнения географии запроса выглядит для жителей столиц и крупных городов, однако она остается важной для пользователей из отдаленных регионов. Несмотря на автоматическое определение местоположения пользователя, которое выполняется большинством продвинутых поисковых систем, в результатах на первых позициях обязательно окажутся ссылки, связанные с крупными населенными пунктами. Ведь именно в таких местах сконцентрирована основная масса активных пользователей.

Исходя из вышесказанного, не стоит слишком надеяться на то, что поисковик определит, из какой точки на карте исходит запрос. Вместо этого лучше сразу же добавить к искомому запросу упоминание о месте своего пребывания.

Не стоит забывать и жителям столичных областей, что искать в Интернете информацию подобным образом наиболее целесообразно. Ведь нужные товары или услуги запросто могут оказаться за пределами города. Иногда самое простое упоминание конкретного региона, улицы или даже станции метро способствует быстрому нахождению необходимых магазинов, компаний или сервисов, которые располагаются ближе всего по отношению к месту пребывания пользователя.

16.Поиск информации в интернете

Информация, размещенная во Всемирной сети, исчисляется огромным количеством байт. Для поиска информации во Всемирной сети используются специальные веб-сайты – информационно-поисковые системы. Они позволяют по ключевым словам найти информационные ресурсы, связанные с ключевыми словами. Это может быть текст, содержащий ключевые слова, или графическое изображение одного из ключевых слов. Примерами информационно-поисковых систем являются системы Google и Yandex.

Поиск информации – одна из самых востребованных на практике задач, которую приходится решать любому пользователю Интернета.

Существуют три основных способа поиска информации в Интернет:

1. Указание адреса страницы.

3. Обращение к поисковой системе (поисковому серверу).

Способ 1: Указание адреса страницы

Это самый быстрый способ поиска, но его можно использовать только в том случае, если точно известен адрес документа или сайта, где расположен документ.

Не стоит забывать возможность поиска по открытой в окне браузера web-странице (Правка-Найти на этой странице…).

Это наименее удобный способ, так как с его помощью можно искать документы, только близкие по смыслу текущему документу.

Способ 3: Обращение к поисковой системе

Пользуясь гипертекстовыми ссылками, можно бесконечно долго путешествовать в информационном пространстве Сети, переходя от одной web-страницы к другой, но если учесть, что в мире созданы многие миллионы web-страниц, то найти на них нужную информацию таким способом вряд ли удастся.

На помощь приходят специальные поисковые системы (ихеще называют поисковыми машинами). Адреса поисковых серверов хорошо известны всем, кто работает в Интернете. В настоящее время в русскоязычной части Интернет популярны следующие поисковые серверы:Яндекс (yandex.ru), Google (google.ru) и Rambler (rambler.ru

Поисковая система - веб-сайт, предоставляющий возможность поиска информации в Интернете.

Большинство поисковых систем ищут информацию на сайтах Всемирной паутины, но существуют также системы, способные искать файлы на ftp-серверах, товары в интернет-магазинах, а также информацию в группах новостей Usenet.

По принципу действия поисковые системы делятся на два типа: поисковые каталоги и поисковые индексы.

Поисковые каталоги служат для тематического поиска.

Информация на этих серверах структурирована по темам и подтемам. Имея намерение осветить какую-то узкую тему, нетрудно найти список web-страниц, ей посвященных.

Катало́г ресурсов в Интернете или каталог интернет-ресурсов или просто интернет-каталог - структурированный набор ссылок на сайты с кратким их описанием.

Поисковые индексы работают как алфавитные указатели. Клиент задает слово или группу слов, характеризующих его область поиска, - и получает список ссылок на web-страницы, содержащие указанные термины.

Первой поисковой системой для Всемирной паутины был «Wandex», уже не существующий индекс, разработанный Мэтью Грэйем из Массачусетского технологического института в 1993.

Как работает поисковой индекс?

Поисковые индексы автоматически, при помощи специальных программ(веб-пауков), сканируют страницы Интернета и индексируют их, то есть заносят в свою огромную базу данных.

Поисковый робот («веб-паук») - программа, являющаяся составной частью поисковой системы и предназначенная для обхода страниц Интернета с целью занесения информации о них (ключевые слова) в базу поисковика. По своей сути паук больше всего напоминает обычный браузер. Он сканирует содержимое страницы, забрасывает его на сервер поисковой машины, которой принадлежит и отправляется по ссылкам на следующие страницы.

В ответ на запрос, где найти нужную информацию, поисковый сервер возвращает список гиперссылок, ведущих web-страницам, на которых нужная информация имеется или упоминается. Обширность списка может быть любой, в зависимости от содержания запроса.

http://www.yandex.ru/

Яндекс - российская система поиска в Сети. Сайт компании, Yandex.ru, был открыт 23 сентября 1997 года. Головной офис компании находится в Москве. У компании есть офисы в Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Одессе и Киеве. Количество сотрудников превышает 700 человек.

Слово «Яндекс» (состоящее из буквы «Я» и части слова index; обыгран тот факт, что русское местоимение «Я» соответствует английскому «I») придумал Илья Сегалович, один из основателей Яндекса, в настоящий момент занимающий должность технического директора компании.

Поиск Яндекса позволяет искать по Рунету документы на русском, украинском, белорусском, румынском, английском, немецком и французском языках с учётом морфологии русского и английского языков и близости слов в предложении. Отличительная особенность Яндекса - возможность точной настройки поискового запроса. Это реализовано за счёт гибкого языка запросов.

По умолчанию Яндекс выводит по 10 ссылок на каждой странице выдачи результатов, в настройках результатов поиска можно увеличить размер страницы до 20, 30 или 50 найденных документов.

Время от времени алгоритмы Яндекса, отвечающие за релевантность выдачи, меняются, что приводит к изменениям в результатах поисковых запросов. В частности, эти изменения направлены против поискового спама, приводящего к нерелевантным результатам по некоторым запросам.

http://www.google.ru/

Лидер поисковых машин Интернета, Google занимает более 70 % мирового рынка. Cейчас регистрирует ежедневно около 50 млн поисковых запросов и индексирует более 8 млрд веб-страниц. Google может находить информацию на 115 языках.

По одной из версий, Google - искажённое написание английского слова googol. «Googol (гугол)» – это математический термин, обозначающий единицу со 100 нулями. Этот термин был придуман Милтоном Сироттой, племянником американского математика Эдварда Каснера, и впервые описан в книге Каснера и Джеймса Ньюмена «Математика и воображение»(Mathematics and the Imagination). Использование этого термина компанией Google отражает задачу организовать огромные объемы информации в Интернете.

Интерфейс Google содержит довольно сложный язык запросов, позволяющий ограничить область поиска отдельными доменами, языками, типами файлов и т. д.

http://www.rambler.ru/

Rambler Media Group - интернет-холдинг, включающий в качестве сервисов поисковую систему, рейтинг-классификатор ресурсов российского Интернета, информационный портал.

Rambler создан в 1996 году.

Поисковая система Рамблер понимает и различает слова русского, английского и украинского языков. По умолчанию поиск ведётся по всем формам слова.

Федотов А.М., Барахнин В.Б. Новосибирский государственный университет, Институт вычислительных технологий СО РАН
Аннотация
Статья посвящена обсуждению проблем поиска информации в современной ин-формационной среде, историческим подходам, технологическим задачам и алгорит-мам.

Введение
Проблема поиска информации — одна из вечных проблем человеческого сообщества. На протяжении своего многотысячелетнего развития его представители неустанно нахо-дятся в поиске того, где находится что-либо: пищи, жилища, пастбищ, дорог, сокровищ и т. п. Обобщая задачи поиска можно сказать, что человечество постоянно находится в поиске знаний, а в частности «информации о том, где лежат сокровища». Великий арген-тинский писатель Хорхе Луис Борхев своем эссе «Четыре цикла» писал, что в мировой литературе вечными являются четыре темы:
1. Падение города.
2. Возвращение героя.
3. Поиск.
4. Самопожертвование бога.
Нетрудно заметить, что наиболее часто встречающейся как в литературе, так и в реаль-ности является третья тема — поиск, ибо четвертая тема выходит за рамки обычного человеческого опыта, а две первые проявляются лишь в «минуты мира роковые».
С появлением новой экономической категории, какой являются информационные ре-сурсы, проблема поиска перекочевала и в эту область. Человечество все больше начинает использовать для поиска необходимых знаний информационные ресурсы. Что бы решить проблему доступа к информации человечество создало библиотеки — как универсальную систему хранения «знаний», их систематизации и каталогизации.
Ситуация кардинально изменяется по мере освоения (точнее — создания) человече-ской цивилизацией пространства «информационного». Первыми островами информаци-онного пространства цивилизации стали общественные библиотеки крупнейшие из ко-торых (Библиотека Британского музея, Национальная библиотека в Париже, Библиотека конгресса США, Российская государственная библиотека и др.) уже к началу ХХ века располагали собраниями в миллионы томов.
Долгое время одним из мощных инструментов поиска информации в книжных храни-лищах был непосредственных доступ читателей к книгам, когда они затрачивая большое личное время могли свободно рыться в библиотеке. Это и понятно, поскольку человека нуждающегося в научной информации (в знаниях), интересует прежде всего не сама книга как таковая, а только некоторый ее фрагмент, содержащий требуемые ему знания. Причем сам он часто не в состоянии объяснить как эти знания могут быть связаны с названием книги или ее автором.
Накопление книг привело к парадоксальному результату, связанному с отделение книжных хранилищ от широкого круга читателей. Универсальный инструмент поиска знаний, основанный на прямом доступе к информации, стал доступен только избранным. Основная же масса жаждущих знаний стала довольствоваться только поиском в каталоге, который в принципе не мог удовлетворить возникающие информационные потребности. Для решения проблемы доступа читателей к информации были предприняты попытки классификации и систематизации информации — стали создаваться специализированные книжные залы, куда источники информации отбирались исходя из каких-то (не всегда очень ясных) критериев.
С одной стороны, как отметил британский историк и социолог науки Д. де Солла Прайс , начиная с середины XVIII века любой достаточно большой сегмент науки в нормальных условиях растет экспоненциально, то есть любые параметры науки, вклю-чая объем накопленной информации, за определенный промежуток времени удваиваются (закон экспоненциального роста науки). С другой стороны, в указанный период времени, происходит увеличения числа людей, нуждающихся в научной информации. Речь идет не только о научных работниках (численность которых тоже подчиняется закону экспонен-циального роста), но и о представителях многих других профессий умственного труда: инженерах, агрономах, врачах, управленцах и т. п.
По мере накопления книг а, стало быть, и содержащейся в них информации, возможно-сти традиционных методов поиска: с использованием алфавитного каталога (поиск кни-ги по известному имени автора) и систематического каталога (поиск книги или класса книг по определенному предмету), — перестали удовлетворять читателей, прежде всего научных работников, информационные потребности которых в процессе научного поиска характеризуются невысокой четкостью осознания и выражения (см., например, ).
Современные информационные технологии предоставляют исследователю мощный ап-парат для «манипулирования данными», а не информацией. Данные, переведенные в элек-тронную форму, приобретают новое качество, обеспечивая им более широкое распростра-нение и эффективное использование. На первый взгляд, может сложиться впечатление, что развитие информационных технологий уже само по себе способно вывести работу с научной информацией на качественно новый уровень, но, к сожалению, это совсем не так. Современные информационные технологии пока не могут предоставить адекватный аппарат для оперирования с «информацией» и информационными ресурсами .
Однако сами по себе данные (как набор битов) не представляют никакой информацион-ной ценности без соответствующих описаний или моделей. Применение информационных технологий должно основываться на использовании различных моделей (феноменологиче-ских, информационных, математических и др.). Как неоднократно отмечал А. А. Ляпунов (см., например, ): «нет модели — нет информации». Для возможности продуктивной ра-боты нужны данные, превращенные в «информацию», представленную в виде «знаний» — «адекватного отражения действительности в сознании человека в виде представлений, понятии, суждений теорий».
Существующую проблему отбора информации уже дано пытаются решить путем со-здания универсальных или специализированных информационно-поисковых систем. В ре-зультате опережающего развития технологий поиска по сравнению с методиками работы с семантической информацией образовался заметный разрыв между техникой работы с данными (поиском) и способностью работать с содержанием, заложенным в этих данных. Опираясь на интуицию, эксперты приходят к выводу о порочности нынешней ситуации, но о каком-либо серьезном переосмыслении проблем извлечения из данных информации пока речь не идет.

1 Предыстория
Как мы видим, что проблема поиска — доступа к информации является одной из серьезных проблем, с которой столкнулось современное «информационное общество».
По всей видимости, впервые возникшую проблему наиболее четко осознал бельгийский социолог Поль Отле, который в конце XIX века предложил дополнить науку (library science), ведавшей научно-технической информацией и традиционное библиотековедение совершенно новым методом, названным им «Документацией»:
«Цели Документации состоят в том, чтобы суметь предложить документированные ответы на запросы по любому предмету в любой области знания: 1) универсальные по содержанию; 2) точные и истинные; 3) полные; 4) оперативные; 5) отражающие послед-ние данные; 6) доступные; 7) заранее собранные и готовые к передаче; 8) предоставленные как можно большему числу людей» (см. , с. 190, ).
Суть метода Документации заключалась в том, что содержание книги (отчуждаемое от автора) заносится на карточку, причем совокупность карточек можно упорядочивать так, чтобы при этом отражались предметные связи. Поль Отле предвидел революционное развитие технологий работы с информацией, вплоть до ее мультимедийного представления и удаленного доступа к банкам данных:
«... человеческое знание позволит создать оборудование, действующее на расстоянии, в котором соединятся радио, рентгеновские лучи, кинематограф и микроскопическая фотография. Все предметы Вселенной, все предметы, созданные Человеком, будут реги-стрироваться на расстоянии с момента их создания. Тем самым будет создан движу-щийся образ мира — его память, его подлинная копия. Любой человек сможет прочесть отрывок, спроецированный на его личный экран» (см. с. 16).
Идеи Поля Отле не были восприняты тогдашними информационным (библиотечным) сообществом, в частности потому, что они совершенно не были подкреплены техниче-ским обеспечением: информационные работники и библиотекари той эпохи располагали лишь пишущими машинками, фотоаппаратами и карточными каталогами. Появление по-сле Первой мировой войны устройств обработки перфокарт (точнее, их простейшей раз-новидности — перфокарт с краевой перфорацией) также не стало принципиальным техно-логическим прорывом, поскольку даже спустя 40 лет, в 1960-е годы, подобные устройства могли обрабатывать сравнительно небольшие (до 30 тысяч) массивы документов (см.
с. 549).
Проблема нарастающих объемов информации, грозивших захлестнуть читателей, про-должала волновать исследователей. В 1941 году упомянутый выше Х. Л. Борхес создает свою знаменитую притчу «Вавилонская библиотека». В этой притче Вселенная представ-ляется в виде Библиотеки, беспредельной и всеобъемлющей, на полках которой «мож-но обнаружить все возможные комбинации двадцати с чем-то орфографических знаков (число их, хотя и огромно, не бесконечно) или все, что поддается выражению — на всех языках». Философский смысл притчи, конечно же, гораздо глубже проблемы информа-ционного поиска, но исходный образ взят автором из повседневной реальности. Трудно удержаться, чтобы не привести хотя бы краткие выдержки из притчи, соответствующие тематике статьи.
«Когда было провозглашено, что Библиотека объемлет все книги, первым ощущением была безудержная радость. Каждый чувствовал себя владельцем тайного и нетронуто-го сокровища. Не было проблемы — личной или мировой, для которой не нашлось бы убедительного решения. . . Вселенная обрела смысл, вселенная стала внезапно огромной, как надежда. В это время много говорилось об Оправданиях: книгах апологии и проро-честв, которые навсегда оправдывали деяния каждого человека во вселенной и хранили чудесные тайны его будущего. Тысячи жаждущих покинули родные шестигранники и устремились вверх по лестницам, гонимые напрасным желанием найти свое оправда-ние. . . , но те, кто пустился на поиски, забыли, что для человека вероятность найти свое Оправдание или какой-то его искаженный вариант равна нулю. . .
На смену надеждам, естественно, пришло безысходное отчаяние. Мысль, что на какой-то полке в каком-то шестиграннике скрываются драгоценные книги и что эти книги недосягаемы, оказалась почти невыносимой. Одна богохульная секта призывала всех бросить поиски и заняться перетасовкой букв и знаков, пока не создадутся благо-даря невероятной случайности канонические книги. . . Другие, напротив, полагали, что прежде всего следует уничтожить бесполезные книги. . .
Известно и другое суеверие того времени: Человек Книги. На некоей полке в некоем шестиграннике (полагали люди) стоит книга, содержащая суть и краткое изложение всех остальных: некий библиотекарь прочел ее и стал подобен Богу. В языке этих мест можно заметить следы культа этого работника отдаленных времен. Многие предпри-нимали паломничество с целью найти Его. В течение века шли безрезультатные поис-ки. Как определить таинственный священный шестигранник, в котором Он обитает? Кем-то был предложен регрессивный метод: чтобы обнаружить книгу А, следует пред-варительно обратиться к книге В, которая укажет место А; чтобы разыскать книгу
В, следует предварительно справиться в книге С, и так до бесконечности.. . »
Движущей силой произошедшей в середине XX века «информационной революции» стали не хранители информации — библиотечные работники, а ее потребители — ученые и инженеры. В 1931 году в Германии была создана Статистическая машина Эммануэля Гольдберга , обеспечивавшая чтение специальным образом подготовленной микроплен-ки, на которой хранился массив документов. Особенность организации хранения инфор-мации заключалась в том, что на пленку вместе с микрофильмированным документом заносилось описание этого документа, закодированное посредством перфорации. Поиск документа осуществляется путем сравнения запроса (также закодированного) с перфора-цией пленки. Машину Гольдберга отличало высокое качество механики и оптики: пользо-ватель имел возможность просматривать за час более 100 000 кадров 35-миллиметровой пленки. Статистическая машина Гольдберга, была, по-видимому, первым действующим инструментом, позволяющим автоматизировать поиск в больших массивах данных по их разметке. Кстати сказать, по мнению некоторых исследователей, на идеи Эммануэля Гольдберга опирался Вэннивер Буш, автор знаменитой статьи «Пока мы мыслим» («As We May Think») , фактически написанной в 1939 году, в которой сформулирована идея гипертекста и предсказано появление персонального устройства, хранящего информацию и автоматизирующего процесс ее поиска. Вот как выглядит одна из его идей:
Обсудим устройство персонального назначения. Пусть оно называется Memex и представляет собой что-то вроде автоматизированного архива или библиотеки. Memex хранит для своего хозяина все нужные книги, записи, корреспонденцию. Прибор автома-тизирован до такой степени, что дает ответы на вопросы, заданные в простой форме, — то есть очень гибок в общении.
Скорость ответов высока и не заставляет ждать. Имеется графический экран, кла-виатура и кнопки управления. Когда пользователь ищет нужную книгу, он должен вве-сти ее мнемонический код и нажать нужную для поиска кнопку. Перед ним на экране появится первая страница. Должна быть возможность листать книгу в любом направ-лении. Можно будет остановиться на выбранной странице, а потом пойти по ссылке и найти следующий интересующий материал. При этом всегда можно вернуться к предыдущей странице или одновременно рассматривать несколько страниц.
Появятся энциклопедии с готовыми ссылками для связывания информации и быст-рого поиска. Их можно будет загружать в Memex и искать все, что нужно.
Нередко в литературе можно встретить высказывания, что В. Буш предсказал идею персонального компьютера, но так говорить не совсем правильно, ибо фактическое время написания статьи «As We May Think» относится к тому периоду, когда под руководством В. Буша в Массачусетском технологическом институте был создан действующий макет микрофильмового селектора «Мемекс» .
Если же говорить о поисковых устройствах той эпохи, основанных не на аналоговом, а на цифровом представлении информации (как раз и используемом в современных ком-пьютерах), то следует отметить реализованную на суперпозиционных перфокартах си-стему поиска патентов, которую в 1939 году создал У. Баттен для британского концерна «Imperial chemical industries, Ltd». Ее алгоритм работы был основан на координатном ин-дексировании — представлении содержания документа при помощи списка содержащихся в нем ключевых слов. Эта идея получила дальнейшее развитие в работах американско-го математика Кельвина Муэрса, создавшего и запатентовавшего в 1947 году систему механизированного поиска документов, работавшую на особых картах с вырезами вдоль краев (так называемых «Zato-картах»).
В основе системы также лежал метод координатного индексирования. Именно К. Муэрс стал основоположником научного подхода к информационному поиску, введя в 1950 г. термины «информационный поиск», «информационно-поисковая система», «информационно-поисковый язык», «поисковый образ», «дескриптор», «дескрипторный словарь» и др. С этого времени началось бурное развитие информатики как науки о струк-туре и свойствах семантической информации (прежде всего научной). Важное место в этой науке занимали вопросы информационного поиска, в процессе выполнения которого, соб-ственно говоря, и происходит непосредственное удовлетворение информационных потреб-ностей пользователя. Обобщение накопленных результатов было проведено в монографии сотрудников Всесоюзного института научной и технической информации (ВИНИТИ) , описавших методологические основы теоретической информатики.
Возможности практической реализации алгоритмов информационного поиска рез-ко расширились, когда в середине 1960-х — начале 1970-х годов вместо механических устройств стали достаточно широко применять электронно-вычислительные машины тре-тьего, а затем и четвертого поколений, на базе которых создавались автоматизированные системы сбора, анализа, классификации, хранения, передачи на расстояние, поиска и вы-дачи информации. В частности, исследовательская группа под руководством профессора Гарвардского университета Дж. Солтона разработала систему анализа и извлечения тек-ста SMART (Salton"s Magic Automatic Retriever of Text), в которой были впервые реализо-ваны многие базовые принципы современных поисковых систем. Теоретическое описание и осмысление этих принципов было проведено Дж. Солтоном в монографии , причем особый акцент в ней был сделан на изложении новых подходов к вопросам классификации документов и запросов, анализ содержания, интерактивного поиска и выдачи информа-ции. Эта книга и до сих пор не потеряла своей актуальности.
Технологической основой создания подобных информационно-поисковых систем бы-ло использование так называемых мэйнфреймов — многопользовательских централизо-ванных вычислительных систем, в которых массивы данных и программы их обработки располагались на мощной центральной ЭВМ, а пользовательский доступ осуществлялся посредством алфавитно-цифровых терминалов (дисплеев), работающих под управлением машин-сателлитов. Бытует мнение, что информационно-поисковые системы того времени не получили должного развития из-за недостаточной мощности и памяти тогдашних ЭВМ, так и с отсутствием качественных каналов связи (особенно дальней). Здесь проблемы бы-ли несколько другие. Во-первых, отсутствие универсальных сетевых протоколов, сильно ограничивало удаленный доступ к таким системам. Во-вторых, большая загрузка вычис-лительными задачами не позволяла организовать работу таких систем в круглосуточном режиме. Все это придавало информационно-поисковым системам преимущественно ло-кальный характер.
Не смотря на это, в информационных системах того времени был собран и системати-зирован колоссальный по тем временам объем информации. Например, в Новосибирском ВЦ СО РАН на машинах типа БЭСМ-6 хранилась вся подписках реферативных журна-лов ВИНИТИ, библиографические описания изданий, поступающих в ГПНТБ и большое количество научно-технической документации. Основные проблемы связанные с ее ис-пользованием — это отсутствие интерактивной работы, поскольку, как правило, запрос посылался с терминала, а ответ приходил в виде «километровой» распечатки на АЦПУ. И это была жизненная необходимость, поскольку анализировать ответ за дисплеем не представлялось никакой возможности. Ну а вторая проблема была связана с визуали-зацией материала — практически отсутствовало программное обеспечение позволявшее просматривать информацию в близком к печатному изданию виде.
В 1980-е годы мэйнфреймы стали постепенно вытесняться персональными компьюте-рами, которые позволяли обрабатывать информацию непосредственно на рабочем месте, без связи с центральным процессором, а, кроме того, обладали достаточно мощными (по тем временам) средствами визуализации информации. Это привело к существенному сни-жению интереса к созданию централизованных информационных систем и, как следствие, к приостановке фундаментальных научных исследований в области информационного по-иска, которые возобновились лишь с появлением сети Интернет, приведшим к распреде-ленному хранению информации.

2 Принципы организации информационно-справочных систем
Как уже отмечалось, что созданные в трудах К. Муэрса и Дж. Солтона фундаменталь-ные основы поиска информации являются актуальными и по сей день. Однако здесь есть небольшой нюанс в их использовании. «Классики» называли такие системы Information Retrieval System (IRS). В 1950 - 1970 годах англоязычный термин Information Retrieval (IR) переводили на русский язык как «информационный поиск», а соответственно, си-стемы этого класса называли информационно-поисковыми системами. В этих системах использовались ручные процедуры индексирования документов, создания тезаурусов и дескрипторов. Но, что чрезвычайно важно, эти системы предназначались для выделения информации (именно информации и именно выделения) из разных документов. «Выделе-ние» — это более точное значение слова retrieval. Сейчас в энциклопедиях IR определяется как искусство и наука поиска информации в документах и поиска собственно документов и описывающих документы метаданных в базах данных (в том числе сетевых). Подмно-жеством IR является выделение информации в тексте (Text Retrieval, TR) и выделение информации в документах (Document Retrieval, DR).
Мы напоминаем об этом, чтобы подчеркнуть различие между поиском как автомати-зированной процедурой и выделением требуемой информации в найденных документах. Суть различий состоит в следующем:
. Выделение информации — это деятельность человека, использующего поисковую машину. Она является интерактивной, итерационной и связана с другими видами интеллектуальной деятельности человека.
. Читатель ищет не документы как таковые, а содержащую в них информацию для каких-то собственных целей (обучения, принятия решений и др.).
. Читатель нуждается в доступе к разным источникам данных, чтобы получить все-объемлющее представление об объекте поиска.
. Какими бы совершенными ни были аппаратное и программное обеспечение, исполь-зуемые человеком, они остаются инструментами, а интеллект является атрибутом Читателя.
Наиболее радикальный этап «информационный революции» начался в 1990-е годы. Он был связан с по-настоящему массовым распространением мощных и недорогих пер-сональных компьютеров, которые могли быть подключены в созданную всемирную ком-пьютерную сеть Интернет. Именно сеть Интернет, отличающаяся от печатных изданий оперативностью размещения и доставки информации практически любого характера, а от классических электронных СМИ — возможностью передачи печатного текста, делает все более реальной перспективу создания единого информационного пространства чело-веческой цивилизации.
В настоящее время Интернет является главным источником электронных докумен-тов. Количество документов в сети поддается лишь косвенным, притом явно заниженным оценкам. Так, по состоянию на начало августа 2005 года число документов, проиндекси-рованных поисковой системой Yahoo, превысило 20 миллиардов документов, из них 19,2 миллиарда — текстовые документы, 1,6 миллиарда — изображения и около 50 миллио-нов — аудио- и видеофайлы . При этом, разумеется, нельзя утверждать, что Yahoo индексирует все интернет-документы.
Однако такое обилие потенциально доступных документов сделало особенно актуаль-ной задачу предоставления пользователям сети адекватных средств информационного по-иска, без которых Интернет мог бы превратиться в реальное воплощение «Вавилонской библиотеки». Говоря о средствах информационного поиска в сети Интернет, обычно под-разумевают поисковые системы, предоставляющие возможность поиска информации по всему Интернету (по крайней мере, по всем www-страницам). Такие системы известны всем пользователям Интернета: это Google, Yahoo, MSN и др. (из числа отечественных разработок наиболее популярны Yandex, Rambler и Mail.ru). Однако для поиска докумен-тов, относящихся к той или иной предметной области, пользователи Интернета нередко обращаются к тематическим каталогам интернет-ресурсов — структурированным наборам ссылок на документы соответствующей тематики.
Чтобы описать принципы работы средств информационного поиска, необходимо, преж-де всего, уточнить соответствующую терминологию. Основные термины и определения в области поиска и распространения информации с помощью автоматизированных инфор-мационных систем, а также информационно-поисковых языков регламентированы офи-циальными документами Российской Федерации: государственными стандартами ГОСТ 7.73-96 «Поиск и распространение информации» и ГОСТ 7.74-96 «Информационно-поисковые языки».
Итак, информационно-поисковая система (ИПС) представляет собой совокупность справочно-информационного фонда и технических средств информационного поиска в нем. В свою очередь, справочно-информационный фонд (СИФ) — это совокупность ин-формационных массивов (т. е. упорядоченных совокупностей документов, фактов или све-дений о них) и связанного с ними справочно-поискового аппарата (т. е. данных об адресах хранения документов с определенными поисковыми образами документа). Наконец, поис-ковый образ документа — это текст, состоящий из лексических единиц информационно-поискового языка (т. е. специального формализованного искусственного языка), выра-жающий основное смысловое содержание документа и предназначенный для реализации информационного поиска. Процесс выражения содержания документа на информационно-поисковом языке называется индексированием.
Заметим, что под содержанием документа в данном контексте обычно подразумева-ют не только более или менее краткое изложение того, о чем повествует документ, но и его «библиографические характеристики»: название документа, фамилии его авторов, вы-ходные данные и т. п. Совокупность извлекаемых в процессе индексации характеристик документа вместе с формальным описанием структуры этих характеристик обычно на-зывают метаданными. Более формально, метаданные — это структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентифи-кации, поиска, оценки, управления ими .
Структурирование данных призвано облегчить поиск документов, ибо одно и то же слово (например «Пушкин») может входить в список авторов документа, в его загла-вие, в аннотацию или даже в выходные данные (город Пушкин в Ленинградской области как место издания документа). Эти случаи могут быть разграничены именно благодаря структурированию метаданных.
Нетрудно понять, что документ становится доступным для поиска с помощью той или иной информационно-поисковой системы, если его метаописание (т. е. совокупность мета-данных) попадает в справочно-информационный фонд этой системы. Но каким образом осуществляются поиск и индексация интернет-документов, заносимых в СИФ? Поиско-вые системы общего назначения используют поисковые роботы (их английское название — «crawler», т. е. «ползун»), которые последовательно просматривают интернет-документы, переходя от одного к другому посредством гиперссылок, и извлекают их метаданные. Ра-зумеется, поисковые роботы периодически просматривают документы, уже занесенные в СИФ информационной системы, чтобы установить, существуют ли они в настоящее время и не претерпели ли они каких-либо существенных изменений. При составлении тематиче-ских каталогов интернет-ресурсов также зачастую используются поисковые роботы, ко-торые, однако, собирают данные о документах лишь с сайтов соответствующей тематики. Сетевые имена таких сайтов, как правило, указываются экспертами в данной предметной области, при этом допускается и непосредственное занесение экспертами сведений об от-дельных интернет-документах. Наконец, некоторые специализированные информационно-поисковые системы создаются исключительно вручную, при этом размер их поисковых массивов может быть весьма внушителен. Так, очень популярная в среде математиков база данных журнала «Zentralblatt MATH» содержит почти 3 миллиона записей — биб-лиографических сведениях (включая довольно подробные аннотации) о математических публикациях, вышедших в свет за последние полтора века. Эти сведения заносятся в базу данных учеными-математиками из разных стран, реферирующими публикации по своей специальности, причем каждой записи соответствует динамически формируемый интернет-документ.
Но всё-таки справочно-информационные фонды большинства информационно-поиско-вых систем, работающих с интернет-документами, пополняются не вручную, а с помощью тех или иных программ, автоматизирующих поиск и индексацию документов. И здесь-то, в процессе индексации документа, проявляется основная проблема использования таких программ: автоматическое структурирование метаданных оказывается весьма непростой задачей. Чтобы убедиться в этом, достаточно просмотреть небольшое число интернет-документов, например, научной тематики. Можно легко увидеть, что в некоторых случа-ях фамилии авторов пишутся перед названием документа, а в некоторых, наоборот, после названия. Каким образом программа должна определять, что именно заносить в полет «авторы» данного документа, а что — в поле название? Заметим, что простейшие ва-рианты решения этой проблемы (типа «дополнить индексирующую программу словарем фамилий») оказываются малоэффективными. И дело не только в необходимости огром-ного (и не существующего на практике) объединенного словаря фамилий разных наций с вариантами транскрипций на других языках. Проблема состоит еще и в том, что многие фамилии (особенно в языках со слабовыраженным изменением словоформ при помощи окончаний) совпадают с «обычными» словами языка. Кроме того, фамилия может яв-ляться названием документа, например книги или статьи биографического характера.
Наличие указанных проблем привело к тому, что обычной практикой универсальных поисковых систем является представление поискового образа документа в виде неструкту-рированного набора ключевых слов — информативных слов, приведенных к стандартной лексикографической форме. Информативными словами, согласно ГОСТу 7.74-96, называ-ются слова, словосочетания или специальные обозначения в тексте документа (или запро-са), выражающие понятия, существенные для передачи содержания документа. Конкрет-ные критерии включения слова или словосочетания к множеству информативных слов зависят от вида ИПС. Так, в универсальных поисковых системах в качестве информатив-ных рассматриваются практически все слова, включая служебные. Напротив, в специа-лизированных информационно-поисковых системах, для которых набор ключевых слов — один из компонентов структуры метаданных документа, множество информативных слов обычно строится на основе предметного указателя соответствующей предметной области (содержащего наряду с одиночными словами и весьма сложные словосочетания), в то вре-мя как слова, относящиеся к «общеупотребительной» лексике, в число информативных не включаются.
Поскольку совершенно очевидны преимущества структурированного описания доку-мента перед неструктурированным (о чем уже говорилось выше), постольку организаци-ями, пытающимися выступать в качестве «законодателе мод» в сети Интернет, прежде всего консорциумом W3C, неоднократно предпринимались попытки предоставить созда-телям интернет-документов возможность явно указывать значения основных элементов метаданных документа, что позволило бы значительно повысить эффективность функци-онирования поисковых роботов. Так, еще в середине 1990-х годов в спецификации языка гипертекстовой разметки документов HTML было четко прописано, что каждый документ обязан иметь ровно один элемент TITLE («название») в поле HEAD («заголовок»). Более то-го, в описании языка HTML появился элемент META, предназначенный для записи парных элементов NAME:CONTENT («название:значение»), описывающих свойства данного докумен-та: фамилия автора, список ключевых слов и т. п.
Заметим, однако, что спецификация языка HTML не предусматривала каких-либо кон-кретных названий для обозначения элементов, содержащих информацию о фамилии ав-тора, ключевых словах и пр. Ввиду этого даже при наличии в индексируемом документе элементов META задача автоматического определения его структуры оставалась труд-норазрешимой. Наиболее известным подходом к ее решению стал предложенный в 1995 году на семинаре, проводившемся Национальным центром суперкомпьютерных приложе-ний (NSCA) в городе Дублин (штат Огайо, США), базовый набор из 15 полей метаданных, предназначенный для описания ресурсов, публикуемых в Интернете. В этот набор вошли такие общие свойства документов, как название, дата публикации, автор, издатель, вла-делец. Таким образом, в любом документе должно было существовать ядро метаданных, о которых заранее известно, как их следует интерпретировать. Эти предложения были опубликованы под рабочим названием Dublin Core metadata, которые впоследствии стали фундаментом проекта Dublin Core Metadata Initiative .
Названные идеи получили дальнейшее развитие в проекте Semantic Web, суть кото-рого заключается в создании сети документов, содержащих метаданные «исходных» до-кументов сети Интернет и существующей параллельно с ними. Эта «параллельная» сеть предназначена специально для построения поисковыми роботами (и другими интеллек-туальными агентами) однозначных логических заключений о свойствах «исходных» до-кументов. Основные принципы создания Semantic Web (до практической реализации ко-торой, впрочем, еще очень далеко) основаны на повсеместном использовании, во-первых, универсальных идентификаторов ресурсов (URI) посредством расширения этого понятия на объекты, недоступные для скачивания из Интернета (персоны, географические сущно-сти и т. п.), а во-вторых — онтологий (т. е. формальных моделей описания тех или иных предметных областей) и языков описания метаданных.
К сожалению, ни один из перечисленных подходов не стал по-настоящему широко распространенным. В этом без труда можно убедиться, просмотрев произвольный набор интернет-документов. Почти наверняка в большинстве из них будут отсутствовать эле-менты META, содержащие фамилии авторов, список ключевых слов и т. п. Причины сложившейся ситуации широко обсуждаются в интернет-сообществе, но, несомненно, к числу основных причин относится «человеческий фактор».
Во-первых, ввиду широкой распространенности интернет-технологий теоретическая подготовка многих создателей интернет-ресурсов оставляет желать лучшего, и они за-частую просто не знают о назначении элемента META в языке HTML. Во-вторых, явное указание значений метаданных — процесс весьма трудоемкий, поэтому даже те создатели ресурсов, которые знают о технологии метаданных, не всегда считают нужным тратить время и силы на работу с ними, тем более что разработчики универсальных поисковых систем, исходя из описанной ситуации, не слишком-то полагаются на возможность авто-матического получения структурированного поискового образа индексируемого докумен-та, ибо процент документов, подробно описанных создателями, весьма невелик. В итоге складывается своеобразный порочный круг, который в ближайшее время вряд ли будет разорван.
В несколько лучшем положении находятся создатели тематических каталогов интер-нет-ресурсов, поскольку количество организаций, работающих в той или иной области че-ловеческой деятельности, а также веб-сайтов, публикующих действительно ценную и/или новую информацию соответствующей тематики, как правило, довольно невелико. Важно отметить, что реальные технологии создания подавляющего большинства сайтов таковы, что однородные документы с одного сайта имеют практически одинаковую html-разметку. При этом неважно, генерируются ли документы динамически (в этом случае однородность разметки — естественное следствие работы соответствующей программы) или же они со-здаются вручную посредством создания копии уже имеющегося документа с последующей заменой текста (что также сохраняет разметку). Данное обстоятельство позволяет авто-матизировать процесс индексации метаданных интернет-документа посредством указания шаблона документов того или иного сайта, т. е. явному указанию команд (тэгов) языка HTML, обрамляющих основные характеристики документа: авторы, название, ключевые слова, аннотация, коды того или иного классификатора и т. п. .

3 Составление поисковых предписаний

Из предыдущего пункта мы получили некоторое представление о том, как устро-ен справочно-информационный фонд ИПС. Чтобы сделать запрос, мы должны, прежде всего, составить поисковый образ запроса, т. е. его формальное представление в терми-нах информационно-поискового языка. После этого составляется поисковое предписание, включающее поисковый образ запроса и указания о логических операциях, подлежащих выполнению в процессе информационного поиска. ИПС сравнивает поисковое предписа-ние с хранящимися в ее справочно-поисковом аппарате поисковыми образами документов (при этом в большинстве поисковых систем ключевые слова по умолчанию приводятся к стандартной лексикографической форме) и выдает сведения: адреса хранения и, как правило, краткие описания, — о документах, поисковые образы которых соответствуют (т. е., фактически, не противоречат) поисковому предписанию.
Например, поисковое предписание для ИПС интернет-магазина, торгующего мужски-ми костюмами, может выглядеть примерно так:
(рост = 176) и (размер = 104) и ((цвет = "черный") или (цвет = "темно-синий"))
и (страна-производитель = не "Китай") и (цена < 7000 руб.)
При этом, коль скоро не указаны значения таких элементов метаданных, как материал и тип костюма (пара или тройка), то подразумевается, что пользователя устраивают любые значения этих элементов метаданных.
Простейшая формальная модель с использованием структурированных метаданных документов выглядит следующим образом. Пусть в справочно-поисковом аппарате ИПС хранится информация о документах di. При этом любой документ di представляется как di =< mjjk >, где mj"fc — принадлежит множеству значений элементов метаданных Mj, k — количество значений (с учетом повторений) соответствующего элемента метаданных в описании документа. Рассмотрим подмножество метаданных Mc, определяющее набор классификационных признаков документов, используемых для составления поискового предписания (с учетом заданных логических операций). Для фиксированного элемента метаданных Mj, где Mj С Mc , множество документов разбивается на классы эквивалент-ности, соответствующие различным значениям этого элемента метаданных.
Будем считать два документа толерантными, если у них совпадает значение хотя бы од-ного из элементов метаданных, входящих в Mc (напомним, что толерантность — отноше-ние, которое обладает свойствами рефлексивности и симметричности, но, вообще говоря, может не обладать, в отличие от отношения эквивалентности, свойством транзитивности). Каждое такое значение порождает класс толерантности .
Рассмотрим всевозможные сочетания значений элементов метаданных, входящих в Mc. Множества документов, обладающие одинаковым набором значений, суть ядра толе-рантности, которые служат классами эквивалентности на множестве документов.
Таким образом, поисковое предписание, содержащее подмножества метаданных, опре-деляющего набор классификационных признаков, и сочетаний значений этих метаданных при помощи логических операций, определяет конкретное ядро толерантности на множе-стве документов, которое и выдается пользователю в качестве ответа на его информаци-онный запрос.
К сожалению, в ИПС общего назначения поисковые образы документов, как уже отме-чалось в предыдущем пункте, структурированы весьма слабо. Обычно пользователь таких систем имеет возможность включить в поисковый образ запроса (точнее, в ту его часть, которую описывает содержание требуемого документа) лишь ключевые слова или словосо-четания, указав при этом, где именно они должны содержаться: в заголовка веб-страницы или в ее тексте. Остальные поля в форме поискового запроса касаются языка документа, региона расположения сервера размещения документа, формата файла, структуры его url-адреса и т. п., т. е. не имеют непосредственного отношения к содержанию документа.
Впрочем, построение более или менее сложного поискового предписания способно вы-звать затруднение у большинства рядовых пользователей, даже если им предоставлен удобный интерфейс, не требующий непосредственного использования языка запросов. Трудности возникают на уровне понимания схем данных и использования логических опе-раторов. В частности, преподавательский опыт одного из авторов показывает, что даже студенты старших курсов, специализирующиеся в области информатики, при выполнении задания типа «сделать запрос, выдающий данные за 3 и 5 октября», нередко связывают даты логическим оператором «И».
Развитыми возможностями построения поисковых предписаний обладают, как прави-ло, специализированные ИПС, справочно-информационный фонд которых содержит хо-рошо структурированные поисковые образы документов, причем возможности поискового интерфейса напрямую зависят от априорно оцениваемой возможности построения рядо-выми пользователями сложных логических запросов. Так, в уже упоминавшейся базе дан-ных журнала «Zentralblatt MATH», предназначено для профессиональных математиков, функция «Расширенный поиск» позволяет соединять в поисковом предписании при помо-щи логических связок до 5 значений элементов медатанных (притом сами эти элементы, с возможными их повторениями выбираются пользователем самостоятельно из общего списка), дополнительно указывая тип искомого документа и временной интервал его пуб-ликации.
И всё же нельзя не отметить, что умение формально записать поисковый запрос, пусть и весьма сложный, — дело, собственно говоря, не слишком-то хитрое, требующее лишь известного опыта и небольших технических навыков. Гораздо нетривиальнее задача пра-вильно выразить свою информационную потребность, т. е. неформально задать «характе-ристики предметной области, значения которых необходимо установить для выполнения поставленной задачи в практической деятельности» (ГОСТ 7.73-96).
Наиболее простая ситуация возникает, когда пользователь хочет найти конкретный документ, адрес хранения которого, однако, неизвестен. В этом случае задание в поиско-вом предписании в качестве ключевых слов имени автора документа и его названия, как правило, позволяют довольно быстро добиться нужного результата, даже если ИПС не предоставляет возможность структурировать вхождение перечисленных ключевых слов применительно к соответствующим полям метаданных. В последнем случае наибольшие проблемы могут возникнуть, если искомый документ относится к разряду «хрестоматий-ных» (как например «Гамлет» У. Шекспира, «Фауст» И.-В. Гёте или «Евгений Онегин» А. С. Пушкина) и существует масса документов, просто упоминающих о нем. Один из эф-фективных приемов решения подобной проблемы состоит в дополнении поискового пред-писания какой-либо достаточно длинной цитатой из текста (по возможности, не самой общеупотребительной).
Однако на практике пользователю обычно требуется найти не какой-то конкретный, заранее известный документ, а некие сведения (факты), знание которых необходимо для решения поставленной задачи (или же для удовлетворения любопытства). Возникающая при этом ситуация напоминает сюжет известной русской сказки «Пойди туда — не знаю куда, принеси то — не знаю что» (впрочем, подобные сказки известны в фольклоре мно-гих народов мира — от Ирландии до Китая ), причем акцент ставится на первой части фразы, поскольку о том, что именно ему нужно, пользователь все-таки имеет некоторое представление. Сказочного Федота-стрельца вел к цели волшебный мячик. А как же сле-дует составить поисковый запрос, чтобы скорее достигнуть поставленной цели?
«Лобовая атака» в форме постановки прямого запроса типа «Какова девичья фамилия жены М.Е.Салтыкова-Щедрина?» обычно не приведет к желаемому результату, посколь-ку современный уровень развития поисковых систем общего назначения не предполагает диалога с пользователем на естественном языке. Отметим, что поставленный выше вопрос — не совсем тривиальный, ибо ответы на «совсем тривиальные» вопросы типа «Где родил-ся М.Е.Салтыков-Щедрин?» поисковые системы обычно всё-таки находят, поскольку по-давляющее большинство биографий писателя начинаются примерно так: «М.Е.Салтыков-Щедрин родился в январе 1826 года в селе Спас-Угол Тверской губернии» (слово «где» как служебное поисковой системой во внимание обычно не принимается). Кроме того, со-здатели некоторых веб-страниц, содержащих часто разыскиваемую в Сети информацию (обычного не научного, а «бытового» характера), иногда включают предполагаемый вид пользовательского запроса (точнее, вопроса) в поисковый образ документа.
Более надежным способом составления поискового предписания представляется вклю-чение в поисковый образ запроса ключевых слов (или словосочетаний), которые, по мне-нию пользователя, непременно должны входить в текст документа, содержащего нужные сведения. Однако здесь возникает следующая дилемма: если включить в поисковый за-прос небольшое количество «наиболее вероятных» слов, то его результатом будут сотни (а то и тысячи) документов, далеко не все из которых будут содержать ответ именно на по-ставленный вопрос. Если же включить в запрос много «предполагаемых» ключевых слов (или даже целую фразу), то мы рискуем получить на выходе пустое множество докумен-тов, поскольку авторы документов требуемой тематики могли описывать интересующий пользователя предмет фразами, несколько отличающимися от заданной в запросе.
Итак, в процессе поиска документов, содержащих некие интересующие нас факты, сто-ит задача сформулировать поисковое предписание таким образом, чтобы получить в ре-зультате его выполнения не пустое множество документов, в котором процент «нужных» документов как можно более велик. Это резко повышает шансы сократить количество до-кументов, просмотренных «впустую», т. е. прежде чем мы наткнемся на «нужный» доку-мент. Проблемы, связанные с получением количественных оценок эффективности поиска, будут рассмотрены ниже.

4 О поиске «по аналогии»

В предыдущем пункте мы рассматривали ситуацию, когда поисковый образ запроса задается пользователем как некое «идеальное представление» о поисковом образе искомо-го документа. Однако, как уже отмечалось в начале статьи, информационные потребности научных работников, когда они в процессе исследования находятся на этапах изучения уже имеющихся в данной области результатов и научного поиска, характеризуются невысокой четкостью осознания и выражения. Опять-таки имеет место ситуация «Пойди туда — не знаю куда, принеси то — не знаю что», однако теперь уже акцент ставится на второй ча-сти фразы, поскольку известно, что описания документов, относящихся к той или иной научной тематике, заносятся в соответствующие реферативные базы данных. С другой стороны, у каждого исследователя за годы его работы образуется картотека библиогра-фических описаний статей, книг и т. д., представляющих для него интерес. Основной критерий их отбора — личные интересы ученого. В настоящее время такие картотеки хранятся, как правило, на электронных носителях.
Таким образом, возникает задача нахождения по данному множеству документов клас-са схожих по содержанию документов (поиск «по аналогии»). В качестве информаци-онного запроса предполагается задание непустого множества документов, а в качестве результата выполнения запроса выдаются документы, каждый из которых в определен-ном смысле близок к одному из документов, входящих в заданное множество. Процесс разбиения множества документов электронной базы на классы, при котором элементы, объединяемые в один класс, имеют большее сходство, нежели элементы, принадлежащие разным классам, называется кластеризацией.
Количественная характеристика меры сходства определяется на множестве докумен-тов D следующим образом:
m: D х D — ,
причем функция m в случае полного сходства принимает значение 1, в случае полного различия — 0. Вычисление меры сходства осуществляется по формуле вида

M(di, d2) = aimi (di, d2), (1)
где i — номер элемента (атрибута) метаданных документа, ai — весовые коэффициенты, причем ai = 1, mi(d1,d2)— мера сходства по i-му элементу (иными словами, по i-й шкале). Поскольку в описываемой ситуации практически все шкалы — номинальные (со-стоящие из дискретных текстовых значений), то мера сходства по i-й шкале определяется следующим образом: если значения i-ых атрибутов документов совпадают, то мера близо-сти равна 1, иначе 0. При этом необходимо учитывать, что значения атрибутов могут быть составными. В таком случае mi = ni1 /ni0, где nio = maxnio(d1),nio(d2), а nio(dj)— общее количество элементов, составляющих значение i-го атрибута документа dj, ni1 — количе-ство совпадающих элементов. Заметим, что в качестве шкал целесообразно использовать следующие элементы метаданных: авторы, ключевые слова, текст аннотации. Кроме того, при задании меры можно принять во внимание тот факт, что значения весовых коэф-фициентов в формуле (1) определяются предполагаемой апостериорной достоверностью данных соответствующей шкалы и в определённых случаях один из коэффициентов мо-жет быть увеличен с пропорциональным уменьшением остальных. Например, полное (или даже «почти полное») совпадение значений атрибута «авторы» документа d1 и документа d2 более весомо в случае, когда количество значений этого атрибута в документе d1 доста-точно велико (по сравнению со случаем, когда документ d1 имеет всего одного автора).
Основная проблема кластеризации документов заключается в таком разнесении доку-ментов по группам, при котором элементы каждой группы были бы настолько сходны друг с другом, чтобы в некоторых случаях можно было пренебречь их индивидуальными особенностями. При кластеризации документов важно прийти к разумному компромис-су относительно размера кластеров, избегая как формирования большого числа очень мелких кластеров (что снижает эффективность кластеризации как выделения множеств схожих документов), так и небольшого количества очень крупных классов (что может вы-звать уменьшение точности поиска). Исследование различных алгоритмов кластеризации документов с целью выявления оптимального алгоритма для разбиения массива записей электронной базы с информацией о научных публикациях, на кластеры, содержащие в себе статьи по сходной тематике, проведено в работе .

5 Оценка эффективности поиска
Два основных понятия, в которых дается оценка эффективности поиска, определены в ГОСТ 7.73-96, причем эти определения остались практически неизменными с 1960-х годов (см. с. 282-283): релевантными называются документы, содержание которых соответ-ствует информационному запросу, а пертинентными — содержание которых соответствует информационной потребности. Разумеется, два этих понятия хотя и близки, но отнюдь не эквивалентны. Источник появления в выдаче нерелевантных документов — ошибки в описаниях и программном коде поисковых систем, а также прочие организационно-технические причины. При этом в тех случаях, когда поиск производится путем задания конкретного поискового запроса, возможно объективно судить о релевантности того или иного документа, вошедшего в выдачу, поскольку причиной выдачи нерелевантных до-кументов (совокупность которого называется поисковым шумом) являются погрешности в индексировании документов (ручном или автоматическом), проявляющиеся, например, во внесении в поисковый образ документа «лишних» слов. Такая ситуация может возник-нуть не только в результате явных ошибок, но и «языковых коллизий». Например, слова «вино» и «вина» имеют в некоторых падежах совпадающие словоформы, вследствие чего в поисковый образ документа, содержащего выражение «в вине», при автоматическом ин-дексировании (которое, как правило, не сопровождается семантическим анализом текста) будут включены оба названных слова. Тем самым при включении в поисковый запрос сло-ва «вино» будут выданы, в том числе, документы, содержащие слово с начальной формой «вина», которые являются, вообще говоря, нерелевантными. Обратите внимание, что при построении примера мы не могли ограничиться простыми омонимами, поскольку, напри-мер, при запросе «лук» релевантными будут документы как об оружии, так и о растении.
В тех же случаях, когда поиск производится «по аналогии», оценка релевантности до-кумента носит более субъективный характер, поскольку такой поиск допускает произвол в способе задания меры сходства, в установлении ее порогового значения, отделяющего «похожие» документы от «непохожих» и т. п. Но даже если мы сочтем все эти парамет-ры неотъемлемой частью поискового предписания, т. е. декларируем их «объективный» (для данного конкретного предписания) характер, то всё равно останется практически неустранимая зависимость результата поиска «по аналогии» от всей совокупности доку-ментов, входящих в информационный массив. Попросту говоря, вывод о схожести объек-та «кошка» с объектом «корова» различается в случае, когда «информационный массив» есть множество лев, корова, и в случае, когда «информационный массив» — корова, кобра (или даже лев, корова, кобра).
Что же касается пертинентности, то понятие это — сугубо субъективное, поскольку потребности (не обязательно информационные) разных людей, пусть даже и выраженные одними и теми же словами-запросами, могут быть весьма различны. Так, потребность в супе с точки зрения среднестатистического русского удовлетворяется посредством щей или борща, а с точки зрения среднестатистического француза — посредством супа-пюре.
Уже из этого примера видно, что пертинентность выдачи может быть повышена по-средством коррекции поискового предписания, формулируемого в соответствии с пред-полагаемым пониманием соответствующей потребности информационной системой (или, если угодно, разработчиками системы). Яркой иллюстрацией этого тезиса служит извест-ный анекдот, в котором на вопрос пролетавших над незнакомой местностью воздухопла-вателей: «Где мы находимся?» прохожий-математик дал абсолютно релевантный, но не пертинентный ответ: «В корзине воздушного шара». Конечно, объектом шутки здесь яв-ляется буквализм математика, но ведь именно такое поведение характерно и для компью-терных алгоритмов. Поэтому правильно сформулированый запрос типа: «Каковы наши географические координаты?» или (если уж ориентироваться как на буквалиста, так и на обычного прохожего): «Вблизи какого населенного пункта мы пролетаем?» мог бы привести к пертинентному ответу.
В заключение перечислим основные количественные характеристики информационно-го поиска:
. коэффициент полноты: отношение числа найденных релевантных документов к об-щему числу релевантных документов, имеющихся в информационном массиве,

Recall = \DretП Dretr\/\Dre{\,
где Drei — множество релевантных документов в информационном массиве, а Dretr — множество найденных документов,
. коэффициент точности: отношение числа найденных релевантных документов к об-щему числу документов в выдаче,

Precision = \DrelП Dretr \/\Dretr \,

Коэффициент шума: отношение числа нерелевантных документов в выдаче к общему числу документов в выдаче,

Noise = \Dnrel П Dretr \/\Dretr \,

Где Dnrei — множество нерелевантных документов в информационном массиве.
Заметим, что ни точность, ни полнота, взятые отдельно, не гарантируют высокого ка-чества поиска. Так, выдача всех документов, имеющихся в информационном массиве, даст значение коэффициента полноты, равное 1, но точность при этом будет невысокой. Напро-тив, если выдан только один документ, и притом релевантный, то коэффициент точности равен 1, но при большом количестве ненайденных релевантных документов коэффициент полноты будет очень мал. Чтобы соблюсти баланс между полнотой и точностью, на прак-тике используют так называемую F-меру (меру Ван Ризбергена), являющуюся средним гармоническим полноты и точности:

F = 2 х Recall х Precision/(Recall + Precision).

Заключение
Итак, мы проделали краткий экскурс в вопросы истории автоматизации информа-ционного поиска, ознакомились с основными принципами работы современных инфор-мационно-поисковых систем и приемами построения поисковых предписаний и, наконец, изложили основные подходы к оценки эффективности поиска. Нетрудно заметить, что со-временное развитие алгоритмов информационного поиска характеризуется усложнением и даже «интеллектуализацией» поисковых алгоритмов. Вероятнее всего, в будущем клю-чевым термином станет раскопка текстов (text mining), иногда называемая аналитикой текстов (text analytics) или раскопкой контента (content mining). А значит, в перспективе мы станем свидетелями конвергенции науки об информации и компьютерной науки.

Список литературы
Арский Ю.М., Гиляревский Р.С., Туров И.С., Черный А.И. Инфосфера: Информаци-онные структуры, системы и процессы в науке и обществе // М.: ВИНИТИ, 1996.
Барахнин В.Б., Нехаева В.А., Федотов А.М. О задании меры сходства для класте-ризации текстовых документов // Вестник НГУ. Сер. Информационные технологии.
— 2008. — Т. 6, Вып. 1. — С. 3-9.
Барахнин В.Б., Федотов А.М. Ресурсы сети Интернет как объект научного исследо-вания // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. — 2008. — №
1. — С. 70-77.
Ляпунов А.А. О соотношении понятий материя, энергия и информация //В кн.: Ляпунов А.А. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. — Новосибирск:
Наука, 1980. — С. 320-323.
Михайлов А.И., Черный А.И, Гиляревский Р.С. Основы информатики. М: Наука,
1968.
Народные русские сказки под редкцией А.Н.Афанасьева в трех томах. Том II. М: Наука, 1985.
Отле П. Библиотека, библиография, документация: Избранные труды пионера ин-форматики / Пер. с англ. и фр. М.: ФАИР-ПРЕСС, Пашков дом, 2004.
Федотов А.М. Парадоксы информационных технологий // Вестник НГУ. Сер. Ин-формационные технологии. -- 2008. -- Т. 6, вып. 2. —- С. 3-14.
Черняк Л. Статистическая машина Эмануэля Гольдберга // Открытые системы, 2004, № 03 (http://www.osp.ru/os/2004/03/184081/).
Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. М.: Наука, 1971.
Шокин Ю.И., Федотов А.М., Гуськов А.Е., Жижимов О.Л., Столяров С.В. Элек-тронные библиотеки — путь интеграции информационных ресурсов Сибирского от-деления РАН // Вестник КазНУ, специальный выпуск. - г. Алматы, Р. Казахстан, Казахский национальный университет им. аль-Фараби. - 2005 г., № 2. - С. 115-127.
Bush V. As We May Think // The Atlantic Monthly, July, 1945 (http://www.theatlantic.com/doc/194507/bush).
Dublin Core Metadata Initiative (http://dublincore.org/).
Mayer T. Our Blog is Growing Up — And So Has Our Index (http://www.ysearchblog.com/archives/000172.html).
Otlet P. Traite de documentation. Bruxelles: Ed. Mundaneum, 1934.
Price D.J. de Solla. Little Science, Big Science. N.Y., L.: Columbia Univ. Press, 1963. / Рус. пер. Прайс Д. Малая наука, Большая наука // Наука о науке. М.: Прогресс, 1966. С. 281-385.
Salton G. Dynamic Information and Library Processing. N.J.: Prentice Hall, 1975. / Рус. пер. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы. М.: Мир,
1979.
Тask Force on Metadata. Summary Report. // American Library Association. 1999. Т. June.

Хорхе Франсиско Исидоро Луис Борхес Асеведо — Jorge Francisco Isidoro Luis Borges Acevedo.
Информация и информационные ресурсы существовали всегда, но эти ресурсы из-за своей специфич-ности не рассматривались ранее как отдельная экономическая категория, несмотря на то, информация всегда использовалась людьми для управления и решения насущных задач.
Здесь мы не будем говорить о крупнейших библиотеках древности, поскольку в них проблемы поиска не были столь актуальны.
Дерек Де Солла Прайс — Derek J. de Solla Price.
Поль Отле — Paul Otlet.
Термин «информатика» принадлежал когда-то скромной науке, ведавшей именно информацией, в основном научно-технической. Термин «информатика» (франц. informatique) родился в 1960 году, условно происходит от французских слов information (информация) и automatique (автоматизация) и дословно означает «информационная автоматизация».
Борхес был профессиональным библиотекарем (библиографом) и даже одно время занимал пост ди-ректора Национальной библиотеки Аргентины.
Эммануэль Гольдберг — Emanuel Goldberg — немецкий инженер, выходец из России.
Вэннивер Буш — (Vannevar Bush.
Кельвин Муэрс — Calvin Northrup Mooers.
пДжерард Солтон — Gerard Salton.