The Dark Side of Relevance: The Effect of Non-Relevant Results on Search Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and modelling user behavior with search results is important to both search engine designers and the design of effectiveness measures. It is well established that users are less likely to view lower ranked search results, and recent research has shown that the type of relevant documents can influence when people stop examining results. However, while existing measures and research consider that relevant documents vary in utility and make use of relevance grades or preference judgments, non-relevant documents are largely all treated the same. In this paper, we show that the nature of non-relevant material affects users’ willingness to further explore a ranked list of search results. We first broaden our notion of non-relevant documents and define a spectrum of possible search engine result pages (SERPs). At one end of the spectrum, the search results were filled with off-topic non-relevant documents, and at the other end, the non-relevant documents were all on-topic, but failed to match the required sub-topic of the search task. We conducted a user study where participants used a mobile search interface to find answers to questions, and collected participants’ behavior while interacting with different SERPs on our spectrum. Our results show that user examination of search results, and time to query abandonment, is influenced by the coherence and type of non-relevant documents included in the SERP. When the SERP is coherent on an egregious topic, users spend the least amount of time before abandoning and are less likely to request to view more results. The time they spend increases as the SERP quality improves, and users are more likely to request to view more results when the SERP contains diversified non-relevant results on multiple subtopics. Our research implies that to improve information retrieval evaluation, we should be assessing the degree of non-relevance in search results as well as the degree of relevance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle