我的七条搜索准则(2)

准则二: 你得到什么答案，取决于你怎么提问
（Rule Two：The Answer You Get Depends on the Questions You Ask）
　推论：问题决定答案，如果你不喜欢答案，那么换问题吧

　　普通人或许以为，图书馆员们一定知道所有的答案。其实，我们真正知道的，是如何问出好问题。我们知道如何在宽泛和特殊之间自如滑动调节搜索范围，直到我们找到那任务最关键的影响因素。

　　我们用来滑动调节搜索范围的方法之一，是语言。如果我们用一个特殊关键词没有发现足够的信息，我们就会转向概念更宽泛的一个层面；如果我们发现了太多信息，我们就会尝试更特殊的关键词。

　　举例来说，当我们被要求寻找这方面的研究资料：肥胖者与身材标准者做相同的工作，是否肥胖者挣的钱更少？ 一些我们会尝试的关键词，可能是"肥胖"或"体重"（obesity or weight），"薪水"或"工资"或"收入"（salary or wages or pay），"歧视"或"区别"（discrimination or differential）。我们也有可能使用更宽泛的陈述：肥胖和雇用歧视（Obesity and employment discrimination），这或许会找回各种关于歧视的研究资料：面试，薪水，评估，提升，等等。不管我们用哪种关键词组合，我们都知道，我们会得到不同的搜索结果，因此，我们当然会使用所有想得到的合理关键词。而且，当我们点击到有价值的新发现时，我们还会使用我们从连续的搜索过程中遇到的网页中发现的任何新关键词。

　　此外，我们还使用其它方法来滑动调节搜索范围。当我们决定搜索主题标题时，我们会从最特殊的关键词开始，以保证我们找回的文件和主题完全相关。当我们对找到什么相关内容几乎不存指望，-- 当我们需要的只是damn fool luck， -- 我们会从最宽泛的关键词开始搜索。一旦我们找到了什么资料，我们就会用尽技巧利用它，顺藤摸瓜连本带利找出更多相关资料。

　　当我们从概念最宽泛的关键词开始搜索时，我们会使用"OR"组织关键词，就象用一个拖网捕捉到四分之一英里内半径内的每一条鱼；并使用"AND"组织关键词，用这个方法来滑动调节到最狭窄的搜索范围，就象扔掉不合格的鱼。

　　当我们想搜索无限信息宇宙中的一小块时，-- 一个卡片目录，或者《联机医学文献分析和检索系统》，或者一个特殊搜索引擎如searchgov.com -- 我们也是在搜索一个统一体的狭窄概念领域。

　　狭窄搜索的风险是：某些相关信息中并不含有我们使用的关键词，或者我们选择的特殊搜索引擎或数据库中并没有索引某些相关信息，因此我们可能错过这些相关信息。而当我们从最宽泛概念开始搜索时，也要冒只找到无效结果的风险，比如当我测遍搜索引擎寻找一个名叫"E."的歌手信息时。

　　通过在宽泛和狭窄的概念之间滑动调节；组合不同的关键词、不同的搜索方法、不同的搜索资源；总是想着还能找到其它什么内容；我们大幅度提高了这种可能性：不是为顾客发现一个答案，而是为顾客发现一个最佳答案。

准则三: 答案必须迎合需求
（Rule Three：The Answer Should Match the Information Need）

　　图书馆员们需要理解的，不仅是问题，还需要理解：哪一种答案会使顾客满意。如果我们给他们的答案不是他们想要的那一种，那我们能算是回答了他们吗：有人要一篇百科全书文章，你给他一摞书，虽然那摞书中有答案？有人要一个特定问题的口头答案，你给他一个网站，虽然那网站中有答案？有位病人要了解他刚被诊断患上的一种疾病的信息，你给他一本专业医学学术杂志上的晦涩文章，虽然那文章中有答案？有人仅仅想打印几篇文章好带回家去看，你给他一打文摘？

　　接受这个假设：图书馆员是一群迷失在猎获的战栗中的好学者。我们总是能更顽强的追溯蛛丝马迹，跟那些在某方面有需求或感兴趣的顾客相比，我们总是能找到更多的信息。除非我们是在帮一个学者做研究，我们面临的问题通常不是找到信息，而是知道什么时候该停下来。-- 给一个礼貌的建议，当然，存在其它用户可采用的途径，他们应该要求更多。

准则四: 搜索是一个多步骤的过程
（Rule four：Research Is a Multi-Stage Process）

　　有时，猎获过程只能是迂回曲折的。为了寻找歌手"E."的信息，我需要从一本摇滚百科全书或摇滚网站开始，我去了"终极乐队名单"（UBL.com），在那里找到了"E."的一个传记，一个音乐唱片分类目录，他现在的乐队The Eels的信息，他们的官方网站，以及巡回演出信息。

　　如果有人真的想寻找某个主题所有最细枝末节的信息，这会激活我们侦探犬般灵敏的本能，引发我们拥有的每一丝技巧。首先，我们会去每一个我们认为可能有所找信息的地方，搜索不止一个数据库，而是每一个似乎可能的数据库。我们会搜寻期刊数据库，论文摘要，OCLC联机联合编目目录(WorldCat)，会议论文索引，等等。我们会急速走遍整个互联网，既使用普通搜索引擎，也使用特殊搜索引擎、专业网站和看不见的数据库。

　　每当我们发现什么的时候，我们都会从中观察发掘更多线索。跟随书目中的每一条信息，搜寻这些作者的更多作品，找到那些作者的e-mail，进行引用搜索，查找谁在引用他们的作品。每当我们发现有用的新关键词时，我们都会回到我们已搜索过的地方，使用新关键词再次搜索。当我们找到一些正是我们的顾客脑海中所想信息时，我们会极尽利用数据库或搜索引擎提供的任何功能-- 可点击的主题或者一个"more like this"的功能-- 寻找更多的类似条目。
本文转摘自『IT学习者』http://www.itlearner.com/article/2003/3.shtml

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