Исследовательская работа на тему "интернет зависимость - проблема современного общества". О нашем сео блоге вебмастеров

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.

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.

Переход к информационному обществу XXI века породил беспрецедентный рост объемов и концентрации информации в глобальных компьютерных сетях. Это резко обострило проблему создания информационно-поисковых систем (ИПС) и их эффективного использования.

История автоматизированных информационно-поисковых систем исчисляется полувеком. Типичная ИПС первых лет - это человеко-машинная система, где анализ и описание содержания документов (индексирование) выполняется вручную, а поиски проводятся машиной. Первоначально основу ИПС составляли информационно-поисковые языки (ИПЯ), основным элементом которых являются дескрипторные словари и тезаурусы. Сегодня, однако, большинство работающих ИПС относится к классу вербальных систем бестезаурусного типа, когда индексационные термины выбираются непосредственно из текстов документов. Лавинообразный рост объемов электронной документальной информации, ее видовое, тематическое и языковое разнообразие являются как причиной кризиса современного информационного поиска, так и стимулом его совершенствования.

Проблема поиска ресурсов в сети Интернет была осознана достаточно скоро, и в ответ появились различные системы и програм­мные инструменты для поиска, среди которых следует назвать системы Gopher, Archie, Veronica, WAIS, WHOIS и др. В последнее время на смену этим инструментам пришли «клиенты» и «серверы» всемирной паутины WWW.

Если попытаться дать классификацию ИПС сети Интернет, то можно выделить следующие основные типы:

1. ИПС вербального типа (поисковые системы – search engines)

2. Классификационные ИПС (каталоги – directories)

3. Электронные справочники («желтые» страницы и т.п.)

4. Специализированные ИПС по отдельным видам ресурсов

5. Интеллектуальные агенты.

Глобальный учет всех ресурсов Интернета обеспечивается вербальными и отчасти классификационными системами.

Классификационные ИПС реализуют навигацию в веб-пространстве на основе специальных указателей, представляющих собой тематические «деревья», строящиеся на основе классификаций.

Для решения проблемы максимального охвата ресурсов Интернета создаются системы, называемые метапоисковыми (metasearch engines).

Основным средством поиска информации в сети сегодня следует считать глобальные ИПС вербального типа , индексирующие (по крайней мере, претендующие на это) все Интернет-пространство. К числу главных поисковых систем этого типа (в первую очередь, по объему базы данных) можно отнести Google, Fast (AlltheWeb), AltaVista, HotBot, Inktomi, Teoma, WiseNut, MSN Search. Среди российских систем главными являются три: Яндекс (Yandex), Рамблер (Rambler) и Апорт! (Aport). Как правило, системы с бóльшим объемом базы дают в результате поиска и большее количество документов. Большая, как лингвистическая, так и программная проблема - многоязычие информационного пространства Интернета и многообразие форматов представления данных.

Особенность современных систем - полнотекстовый поиск. Многие вербальные ИПС сети Интернет вычисляют релевантность документов запросам путем сопоставления элементов запроса с полными текстами документов, размещенных в сети. Что касается информационно-поискового языка, то, как правило, в качестве поисковых элементов выступают обычные слова естественных языков. Запросы формулируются через специальный интерфейс, реализуемый в виде экранных форм в программах-броузерах.

В составе любой поисковой системы можно выделить три основные части.

Робот - подсистема, обеспечивающая просмотр (сканирование) Интернета и поддержание инвертированного файла (индексной базы данных) в актуальном состоянии. Этот программный комплекс является основным средством сбора информации о наличии и состоянии информационных ресурсов сети.

Поисковая база данных - так называемый индекс - специальным образом организованная база (англ. index database), включающая, прежде всего, инвертированный файл, который состоит из лексических единиц, взятых из проиндексированных веб-документов, и содержит разнообразную информацию о них (в частности, их позиции в документах), а также о самих документах и сайтах в целом.

Поисковая система - подсистема поиска, обеспечивающая обработку запроса (поискового предписания) пользователя, поиск в базе данных и выдачу результатов поиска пользователю. Поисковая система общается с пользователем через пользовательские интерфейсы - экранные формы программ-броузеров: интерфейс формирования запросов и интерфейс просмотра результатов поиска.

Важным компонентом современных ИПС являются так называемые интерфейсные веб-страницы, т.е. экранные формы, через которые пользователь общается с поисковой системой. Различают два основных типа интерфейсных страниц: страницы запросов и страницы результатов поиска.

Интерфейс выдачи (форма представления результатов) у разных систем включает такие параметры: статистика слов из запроса, количество найденных документов, количество сайтов, средства управления сортировкой документов в выдаче, краткое описание документов и др. Описание каждого документа, в свою очередь, может содержать в своем составе: заглавие документа, URL (адрес в сети), объем документа, дату создания, название кодировки, аннотацию, шрифтовое выделение в аннотации слов из запроса, указание на другие релевантные веб-страницы того же сайта, ссылка на рубрику каталога, к которой относится найденный документ или сайт, коэффициент релевантности, другие возможности поиска (поиск похожих документов, поиск в найденном).

Вопросы для самоконтроля:

1. Что собой представляют ИПС?
2. Какова классификация ИПС?
3. Что собой представляет документальная ИПС?
4. Что собой представляет фактографическая ИПС?
5. Из каких частей состоит ИПС?
6. Какие обеспечивающие подсистемы ИПС имеются?
7. Основные понятия информационного поиска.
8. Что собой представляют информационно-поисковые языки?
9. Какова классификация ИПС в Интернете?
10. Основные части любой ИПС.

Общие сведения.

В настоящее время Интернет объединяет сотни миллионов серверов, на которых размещены миллиарды различных сайтов и отдельных файлов, содержащих различного рода информацию. Это гигантское хранилище информации. Существуют различные приемы поиска информации в Интернет.

Поиск по известному адресу. Необходимые адреса берутся из справочников. Зная адрес, достаточно ввести его в адресную строку Браузера.

www.gov.ru - сервер органов государственной власти России.

Конструирование адреса пользователем. Зная систему формирования адреса в Интернет, можно при поискеWeb-сайтов конструировать адреса.

К ключевому слову (названию фирмы, предприятия, организации или простому английскому существительному) необходимо добавить домен тематический или географический, при этом необходимо подключать интуицию.

Адреса коммерческих Web-страниц:

www.cnn.com (всемирные новости CNN),

www.sony.com (фирма SONY),

www.mtv.com (музыкальные новости MTV).

Адреса учебных заведений:

www.ntu.edu (Национальный университет США).

Адреса региональных серверов:

www.poland.net (Польша),

www.israil.net (Израиль).

Поисковые системы Интернет

Для поиска информации в Интернет разработаны специальные информационно-поисковые системы. Поисковые системы имеют обычный адрес и отображаются в виде Web-страницы, содержащей специальные средства для организации поиска (строку для поиска, тематический каталог, ссылки). Для вызова поисковой системы достаточно ввести ее адрес в адресную строку Браузера.

По способу организации информации информационно-поисковые системы делятся на два вида: классификационные (рубрикаторы) и словарные.

Рубрикаторы (классификаторы) - поисковые системы, в которых используется иерархическая (древовидная) организация информации. При поиске информации пользователь просматривает тематические рубрики, постепенно сужая поле поиска (например, если необходимо найти значение какого-то слова, то сначала в классификаторе нужно найти словарь, а затем уже в нем найти нужное слово).

Словарные поисковые системы - это мощные автоматические программно-аппаратные комплексы. С их помощью просматривается (сканируется) информация в Интернет. В специальные справочники-индексы заносятся данные о местонахождении той или иной информации. В ответ на запрос осуществляется поиск в соответствии со строкой запроса. В результате пользователю предлагаются те адреса (URL), на которых в момент сканирования найдены искомые слово или группа слов. Выбрав любой из предложенных адресов-ссылок, можно перейти к найденному документу. Большинство современных поисковых систем являются смешанными.

Наиболее известные и популярные системы поиска:

www.aport.ru www.yahoo.com www.rambler.ru www.yandex.ru www.altavista.com www.google.com

Существуют системы, специализирующиеся на поиске информационных ресурсов по различным направлениям.

Поиск людей в Интернет:

www.whowhere.ru ww. bigfoot.com

Поиск по телеконференциям (Usenet):

www.dejanews.com

Предметные поисковые системы:

Поиск программного обеспечения:

Поиск по файловым архивам:

http://ftpseach. city.ru, http://ftpsearch. licos.com

Каталоги (тематические подборки ссылок с аннотациями):

http://www.atrus.ru

Часто эффективный поиск информации можно провести с помощью региональных каталогов - специализированных серверов, содержащих данные о предприятиях или Web-ресурсах какого-то города или региона. Например, для Санкт-Петербурга такой каталог располагается по адресу http://www.spb.ru.

Список ИПС можно найти на сайте www.monk. newmail.ru

Более подробный перечень поисковых систем и каталогов представлен в табл. 3.2.

Правила выполнения запросов

В каждой поисковой системе в разделе Помощь (Help) можно получить сведения о том, как искать, как составить строку запроса. Ниже приведена информация о типовом, "усредненном" языке запросов.

Простой запрос.

Ввести одно слово, определяющее тему поиска. Например, в поисковой системе Rambler.ru достаточно ввести: автоматика.

Находятся документы, в которых встречаются слова, указанные в запросе. Распознаются все формы слов русского языка, как правило, регистр букв игнорируется.

В запросе можно использовать символ "*" или "?". Знаком "?" в ключевом слове заменяется один символ, на место которого может быть подставлена любая буква, а знаком "*" - последовательность символов.

Например, запрос автомат* позволит найти документы, включающие слова автоматический, автоматика и т.д.

Сложный запрос.

Часто возникает необходимость комбинирования ключевых слов для получения более определенной информации. В этом случае используются дополнительные слова-связки, функции, операторы, символы, комбинации операторов, разделенные скобками.

Например, запрос музыка & (beatles | битлз) означает, что пользователь ищет документы, содержащие слова музыка и beatles или музыка и битлз.

В табл.3.1 приведены правила формирования запросов, принятые в системе Апорт (http://www.aport.ru).

Таблица 3.1

Операторы для формирования запросов

Таблица 3.2

Список поисковых серверов и каталогов

Поиск информации в Интернете: подводные камни

Проблемы, не лежащие на поверхности, нередко дают о себе знать лишь "задним числом", после того как определенный этап поисковых работ завершен и, возможно, исходя из его результатов уже принято какое-либо решение. Что же мешает сделать ситуацию прозрачной с самого начала эксплуатации той или иной информационно-поисковой системы (ИПС)? Ответ довольно прост: отсутствие исчерпывающей информации подобного рода со стороны разработчика. Прямым следствием этого становятся недостоверность получаемых данных и их неконтролируемая потеря. Редко удается встретить в Сети поисковую систему, которая не обладала бы некоторыми "недокументированными" особенностями. Казалось бы - пользователю необходимо не так уж много сведений, а именно:

как происходит наполнение базы данных ИПС и каков ее объем;

полный спектр возможностей поискового языка системы;

основные особенности представления результатов поиска, прежде всего алгоритма ранжирования записей из списка отклика на поисковый запрос.

Увы, источником подобной информации обычно является не документ, доступный с головной страницы поискового сервера, а разбросанные по Сети, книгам и компьютерным журналам публикации отдельных авторов. К причинам такого положения дел, по-видимому, можно отнести не только небрежность разработчика, но и фактор, именуемый маркетинговой политикой. Проще говоря, предоставление поисковой системой наиболее полной информации о самой себе не всегда положительно сказывается на ее рейтинге. Тем не менее, взять ситуацию под контроль в ряде случаев пользователю оказывается вполне по силам. Выяснить особенности работы избранного поискового сервиса часто удается с помощью тестирования. Построение специальных тестовых запросов, быстро проясняющих именно тот аспект работы системы, который наиболее важен для текущей задачи, во многих случаях оказывается нетривиальным. Тому, как избежать некоторых неприятностей при работе с ИПС, мы и посвятим наше обсуждение. В качестве примеров, иллюстрирующих изложение, будут рассмотрены широко известные поисковые системы Интернета.

1. Введение

С каждым годом объемы Интернета увеличиваются в разы, поэтому вероятность найти необходимую информацию резко возрастает. Интернет объединяет миллионы компьютеров, множество разных сетей, число пользователей увеличивается на 15-80% ежегодно. И, тем не менее, все чаще при обращении к Интернет основной проблемой оказывается не отсутствие искомой информации, а возможность ее найти. Как правило, обычный человек в силу разных обстоятельств не может или не хочет тратить на поиск нужного ему ответа больше 15-20 минут. Поэтому особенно актуально правильно и грамотно научиться, казалось бы, простой вещи – где и как искать, чтобы получать ЖЕЛАЕМЫЕ ответы.

Чтобы найти нужную информацию, необходимо найти её адрес. Для этого существуют специализированные поисковые сервера (роботы индексов (поисковые системы), тематические Интернет-каталоги, системы мета-поиска, службы поиска людей и т.д.). В данном мастер-классе раскрываются основные технологии поиска информации в Интернете, предоставляются общие черты поисковых инструментов, рассматриваются структуры поисковых запросов для наиболее популярных русскоязычных и англоязычных поисковых систем.

2. Технологии поиска

Web-технология World Wide Web (WWW) считается специальной технологией подготовки и размещения документов в сети Интернет. В состав WWW входят и web-страницы, и электронные библиотеки, каталоги, и даже виртуальные музеи! При таком обилии информации остро встает вопрос: «Как сориентироваться в столь огромном и масштабном информационном пространстве?»
В решении данной проблемы на помощь приходят поисковые инструменты.

2.1 Поисковые инструменты

Поисковые инструменты - это особое программное обеспечение, основная цель которого – обеспечить наиболее оптимальный и качественный поиск информации для пользователей Интернета. Поисковые инструменты размещаются на специальных веб-серверах, каждый из которых выполняет определенную функцию:

1. Анализ веб-страниц и занесение результатов анализа на тот или иной уровень базы данных поискового сервера.
2. Поиск информации по запросу пользователя.
3. Обеспечение удобного интерфейса для поиска информации и просмотра результата поиска пользователем.

Приемы работы, используемые при работе с теми или другими поисковыми инструментами, практически одинаковы. Перед тем как перейти к их обсуждению, рассмотрим следующие понятия:

1. Интерфейс поискового инструмента представлен в виде страницы с гиперссылками, строкой подачи запроса (строкой поиска) и инструментами активизации запроса.
2. Индекс поисковой системы – это информационная база, содержащая результат анализа веб-страниц, составленная по определенным правилам.
3. Запрос – это ключевое слово или фраза, которую вводит пользователь в строку поиска. Для формирования различных запросов используются специальные символы ("", ~), математические символы (*, +, ?).

Схема поиска информации в сети Интернет проста. Пользователь набирает ключевую фразу и активизирует поиск, тем самым получает подборку документов по сформулированному (заданному) запросу. Этот список документов ранжируется по определенным критериям так, чтобы вверху списка оказались те документы, которые наиболее соответствуют запросу пользователя. Каждый из поисковых инструментов использует различные критерии ранжирования документов, как при анализе результатов поиска, так и при формировании индекса (наполнении индексной базы данных web-страниц).

Таким образом, если указать в строке поиска для каждого поискового инструмента одинаковой конструкции запрос, можно получить различные результаты поиска. Для пользователя имеет большое значение, какие документы окажутся в первых двух-трех десятках документов по результатам поиска и на сколько эти документы соответствуют ожиданиям пользователя.

Большинство поисковых инструментов предлагают два способа поиска – simple search (простой поиск) и advanced search (расширенный поиск) с использованием специальной формы запроса и без нее. Рассмотрим оба вида поиска на примере англоязычной поисковой машины.

Например, AltaVista удобно использовать для произвольных запросов, «Something about online degrees in information technology», тогда как поисковый инструмент Yahoo позволяет получать мировые новости, информацию о курсе валют или прогнозе погоды.

Освоение критериев уточнения запроса и приемов расширенного поиска, позволяет увеличивать эффективность поиска и достаточно быстро найти необходимую информацию. Прежде всего, увеличить эффективность поиска Вы можете за счет использования в запросах логических операторов (операций) Or, And, Near, Not, математических и специальных символов. С помощью операторов и/или символов пользователь связывает ключевые слова в нужной последовательности, чтобы получить наиболее адекватный запросу результат поиска. Формы запросов приведены в таблице 1.

Таблица 1

Простой запрос дает некоторое количество ссылок на документы, т.к. в список попадают документы, содержащие одно из слов, введенных при запросе, или простое словосочетание (см. таблицу 1). Оператор and позволяет указать на то, что в содержании документа должны быть включены все ключевые слова. Тем не менее, количество документов может быть все еще велико, и их просмотр займет достаточно времени. Поэтому в ряде случаев гораздо удобнее применить контекстный оператор near, указывающий, что слова должны располагаться в документе в достаточной близости. Использование near значительно уменьшает количество найденных документов. Наличие символа "*" в строке запроса означает, что будет осуществляться поиск слова по его маске. Например, получим список документов, содержащих слова, начинающиеся на "gov", если в строке запроса запишем "gov*". Это могут быть слова government, governor и т.д.

Не менее популярная поисковая система Rambler ведет статистику посещаемости ссылок из собственной базы данных, поддерживаются те же логические операторы И, ИЛИ, НЕ, метасимвол * (аналогично расширяющему диапазон запроса символу * в AltaVista), коэффициентные символы + и -, для увеличения или уменьшения значимости вводимых в запрос слов.

Давайте рассмотрим наиболее популярные технологии поиска информации в Интернет.

2.2 Поисковые машины (search engines)

Машины веб-поиска - это сервера с огромной базой данных URL-адресов, которые автоматически обращаются к страницам WWW по всем этим адресам, изучают содержимое этих страниц, формируют и прописывают ключевые слова со страниц в свою базу данных (индексирует страницы).

Более того, роботы поисковых систем переходят по встречаемым на страницах ссылкам и переиндексируют их. Так как почти любая страница WWW имеет множество ссылок на другие страницы, то при подобной работе поисковая машина в конечном результате теоретически может обойти все сайты в Интернет.

Именно этот вид поисковых инструментов является наиболее известным и популярным среди всех пользователей сети Интернет. У каждого на слуху названия известных машин веб-поиска (поисковых систем) – Яndex, Rambler, Aport.

Чтобы воспользоваться данным видом поискового инструмента, необходимо зайти на него и набрать в строке поиска интересующее Вас ключевое слово. Далее Вы получите выдачу из ссылок, хранящихся в базе поисковой системы, которые наиболее близки Вашему запросу. Чтобы поиск был наиболее эффективен, заранее обратите внимание на следующие моменты:

• определитесь с темой запроса. Что именно в конечном итоге Вы хотите найти?
• обращайте внимание на язык, грамматику, использование различных небуквенных символов, морфологию.Важно также правильно сформулировать и вписать ключевые слова. Каждая поисковая система имеет свою форму составления запроса - принцип один, но могут различаться используемые символы или операторы. Требуемые формы запроса различаются также в зависимости от сложности программного обеспечения поисковых систем и предоставляемых ими услуг. Так или иначе, каждая поисковая система имеет раздел "Help" ("Помощь"), где все синтаксические правила, а также рекомендации и советы по поиску, доступно объясняются (скриншот страничек поисковиков).
• используйте возможности разных поисковых систем. Если не нашли на Яndex, попробуйте на Google. Пользуйтесь услугами расширенного поиска.
• чтобы исключить документы, содержащие определенные термины, используйте знак "-" перед каждым таким словом. Например, если Вам нужна информация о работах Шекспира, за исключением "Гамлета", то введите запрос в виде: "Шекспир-Гамлет". И для того, чтобы, наоборот, в результаты поиска обязательно включались определенные ссылки, используйте символ "+". Так, чтобы найти ссылки о продаже именно автомобилей, Вам нужен запрос "продажа+автомобиль". Для увеличения эффективности и точности поиска, используйте комбинации этих символов.
• каждая ссылка в списке результатов поиска содержит – несколько строчек из найденного документа, среди которых встречаются Ваши ключевые слова. Прежде чем переходить по ссылке, оцените соответсвие сниппета теме запроса. Перейдя по ссылке на определенный сайт, внимательно окиньте взглядом главную страничку. Как правило, первой страницы достаточно, чтобы понять – по адресу Вы пришли или нет. Если да, то дальнейшие поиски нужной информации ведите на выбранном сайте (в разделах сайта), если нет – возвращайтесь к результатам поиска и пробуйте очередную ссылку.
• помните, что поисковые системы не производят самостоятельную информацию (за исключением разъяснений о самих себе). Поисковая система – это лишь посредник между обладателем информации (сайтом) и Вами. Базы данных постоянно обновляются, в них вносятся новые адреса, но отставание от реально существующей в мире информации все равно остается. Просто потому, что поисковые системы не работают со скоростью света.

К наиболее известным машинам веб-поиска относятся Google, Yahoo, Alta Vista, Excite, Hot Bot, Lycos. Среди русскоязычных можно выделить Яndex, Rambler, Апорт.

Поисковые системы являются самыми масштабными и ценными, но далеко не единственными источниками информации в Сети, ведь помимо них существуют и другие способы поиска в Интернете.

2.3 Каталоги (directories)

Каталог Интернет-ресурсов – это постоянно обновляющийся и пополняющийся иерархический каталог, содержащий множество категорий и отдельных web-серверов с кратким описанием их содержимого.Способ поиска по каталогу подразумевает «движение вниз по ступенькам», то есть движение от более общих категорий к более конкретным. Одним из преимуществ тематических каталогов является то, что пояснения к ссылкам дают создатели каталога и полностью отражают его содержание, то есть дает Вам возможность точнее определить, насколько соответствует содержание сервера цели Вашего поиска.

Примером тематического русскоязычного каталога можно назвать ресурс http://www.ulitka.ru/ .

На главной странице данного сайта расположен тематический рубрикатор,

с помощью которого пользователь попадает в рубрику со ссылками на интересующую его продукцию.

Кроме того, некоторые тематические каталоги позволяют искать по ключевым словам. Пользователь вводит необходимое ключевое слово в строку поиска

и получает список ссылок с описаниями сайтов, которые наиболее полно соответствуют его запросу. Стоит отметить, что этот поиск происходит не в содержимом WWW-серверов, а в их кратком описании, хранящихся в каталоге.

В нашем примере в каталоге также имеется возможность сортировки сайтов по количеству посещений, по алфавиту, по дате занесения.

Другие примеры русскоязычных каталогов:
Каталог@Mail.ru
Weblist
Vsego.ru
Cреди англоязычных каталогов можно выделить:
http://www.DMOS.org
http://www.yahoo.com/
http://www.looksmart.com

2.4 Подборки ссылок

Подборки ссылок – это отсортированные по темам ссылки. Они достаточно сильно отличаются друг от друга по наполнению, поэтому чтобы найти подборку, наиболее полно отвечающую Вашим интересам, необходимо ходить по ним самостоятельно, дабы составить собственное мнение.

В качестве примера приведем Подборку ссылок "Сокровища Интернет" АО "Релком"

Пользователь, нажимая на любую из заинтересовавших его рубрик