以人为本的多语言信息搜索行为研究：视角、方法与展望

[ 摘 要] 对以人为本的多语言信息搜索行为相关文献的搜集和分析，旨在探索信息行为研究中用户视角下的多语言信息搜索行为研究进展和发展趋势，解析和揭示全球化视角下的多样化行为规律。采用文献分析法和综合归纳法，对国内外用户视角下的多语言信息搜索行为研究展开热点主题内容追踪和研究方法分析发现：以人为本的多语言信息搜索行为研究主要聚焦4 个核心视角，即多语言信息搜索需求研究、多语言信息搜索行为影响因素研究、多语言信息搜索策略研究和多语言信息搜索系统设计，并综合应用定性、定量和混合研究方法加以验证。通过对比国内外研究异同发现，未来研究将围绕不同研究情境、不同影响因素、不同语言维度及不同应用场景进一步拓展和丰富现有信息行为研究内容。

[ 关键词] 以人为本 多语言用户 信息搜索 信息行为

[ 中图分类号] G252 [ 文献标志码] A [ DOI ] 10.19764 / j.cnki.tsgjs.20231718

[ 本文引用格式] 樊舒， 吴丹. 以人为本的多语言信息搜索行为研究： 视角、方法与展望[J]. 图书馆建设，2024（5）：74-86.

1 研究背景

信息和通信技术的发展使来自不同文化和语言背景的人能够不受地域和时空限制实现自由搜索。全球化和互联网的快速发展推动了多语言信息的交流和获取， 跨语言信息检索（crosslanguageinformation retrieval）、多语言信息检索（multilingual information retrieval）以及多语言信息获取（multilingual information access）已成为信息检索研究的热点之一。多语言信息获取作为一个总括性术语，考虑了信息系统中使用多种语言的所有方面[1]。多语言信息检索描述了提供多语言查询功能或提供更精确内容的系统，而跨语言信息检索作为信息检索研究的一部分更侧重用不同于查询语言的其他语言检索相关文档信息[2]。其尤其关注如何提升多语种翻译准确性和检索有效性，更多涉及跨语言信息检索系统的精确率、准确率和召回率测量的研究[3-4]。因此，目前大部分研究聚焦多语言和跨语言信息技术的提升和创新，而针对多语言信息搜索行为研究较少。事实上，受文化背景、语言能力、个体认知等多种因素的影响，多语言信息搜索行为具有更丰富的行为特征，有助于解析和揭示全球化视角下的多样化行为规律，进一步丰富现有信息行为研究内容。

全球在线搜索用户的多样性为搜索引擎的发展带来了新的挑战。鉴于网络内容的多样性和多语言用户群体的增加，支持个性化搜索的需求更加迫切。调查显示，网络用户使用率排行前10 的语言分别是英语、汉语、西班牙语、阿拉伯语、葡萄牙语、印度尼西亚/马来西亚语、法语、日语、俄语和德语[5]，在线信息搜索的主要内容仍以英语为主。此外，已有研究表明，多语言用户在搜索时会大量使用他们的母语，并且在查询和结果选择行为上存在显著差异[6]。对用户偏好、结果页面选择和点击行为的分析表明，不同的多语言搜索界面设计之间也存在显著差异，不同界面会触发不同的用户行为[7]。

虽然在多语言信息获取、跨语言信息检索等领域中多语言信息的处理、检索和自动翻译等方面取得了重大进展，但相对缺乏以人为本的研究来实现并满足单个用户的多语言能力和搜索偏好[8]。以人为本的信息搜索研究关注用户的行为和认知方面，在这种视角下，人类的信息搜索被定义为一种涵盖问题、对话、社会和认知情况，并与用户和信息搜索系统的交互相关联的行为[9]。尤其是在生成式人工智能发展背景下，需要着重关注人工智能的解释方法、用户研究和可解释评估[10]。因此，对于用户个体的关注也是面向以人为本的多语言信息搜索研究的必然选择。本文重点关注以人为本的多语言信息搜索行为的主要研究视角、研究方法、国内外研究异同对比和未来展望等。

2 数据与方法

2.1 筛选标准

以人为本的核心即以用户为中心，重点关注用户的需求和系统交互之间的关系。以人为本的信息搜索的关键在于凸显用户需求的重要性，最终目的是借助精准化、个性化和多样化的方式提升用户体验，即“以用户需求和交互为中心”[11]，也有学者将其视为“人本范式研究”[12] 和“人智交互体验研究”[13]。具体而言，针对以人为本的多语言信息搜索行为研究，围绕多语言用户这一特殊用户群体展开，侧重于多语言信息需求、多语言信息获取和多语言信息检索相关研究。

2.2 样本获取

通过对国内外相关文献的调研与分析，对用户视角下的多语言信息搜索研究成果进行归纳、梳理和总结。针对国外相关研究内容，以“multilingualinformation access”“multilingual informationretrieval”“multilingual information search”“multilingual information seeking”“crossla n g u a g e i n f o r m a t i o n r e t r i e v al”等作为关键词在 Web of Science、Emerald、Springer、ProQuest 等数据库及 Google Scholar 学术搜索引擎中进行主题检索。针对国内相关研究内容，以“多语言信息获取”“多语言信息检索”“多语言信息需求”等作为关键词在中国知网、维普、万方等数据库中进行主题检索，并分别对检索结果中的参考文献进行回溯检索和扩展检索。最终，利用文献分析法和综合归纳法厘清用户视域下多语言信息搜索行为研究脉络，即从研究视角、研究方法、研究异同和研究展望四个方面展开分析。

3 研究视角分析

3.1 多语言信息搜索需求研究

用户进行多语言信息搜索的需求主要以学习、工作、娱乐和购物目的为主。针对英国谢菲尔德大学中国留学生的多语言信息获取需求调研发现，用户以学习和购物为目的获取信息时倾向于使用英文搜索，但较多用户对翻译工具的依赖性较强，对于跨语言信息检索的自动翻译功能需求较大[14]。对用户使用多语言数字图书馆的期望和需求调查显示，用户对多语言信息的获取充满期待，主要驱动力是基于工作和学习需要，但受限于语言熟练度、翻译工具质量和数字图书馆界面交互效果等因素影响[15]。面向用户的学术信息搜索需求调查发现，撰写研究论文是驱动用户获取学术信息的首要因素，主要信息源来自数据库和在线网络，但在线翻译的质量直接影响其对多语言资源获取的满意程度，用户需要更多辅助功能支持其与多语言搜索界面的交互[16]。针对公共数字文化服务需求，以少数民族为代表的多语言用户对功能、资源和服务等不同维度表现出不同类型的需求，形成了积极需求型、潜在需求型和偏好需求型3 种用户画像类型[17]。基于来自Flickr 平台的照片，要求参与者进行已知项目的图像检索，该任务优势在于为用户设定了明确的目标，有明确定义的成功标准（图像是否被找到），并挖掘用户不同的检索模式[18]。研究发现，娱乐和学术是多语言图像检索的主要目的，且检索图像的频率较低[19]。

3.2 多语言信息搜索行为影响因素研究

3.2.1 语言能力（language ability）

在设计有效的跨语言检索工具时，语言能力是一个需要考虑的重要变量，与用户的搜索体验密切相关。对于多语言用户而言，信息系统交互过程中对语言能力的需求远高于单语用户。基于Facebook 的参与式观察发现，英语水平影响用户的语言选择，熟练掌握英语和母语的用户经常在他们的帖子和评论中使用从母语到英语的语码转换[20]。一般而言，用户可以快速适应系统的特征，但不能适应未知的目标语言[21]。用户的语言能力也会影响自身的情绪反应，语言能力越差的人在搜索过程中经历的负面情绪越多[22]。通常情况下用户更倾向于选择自身最熟悉的语言进行搜索[23]，且用户的平均注视持续时间、重新注视数据和瞳孔扩张等眼球运动能够有效预测其语言熟练程度[24]。此外，随着语言不熟悉程度的增加，用户对于任务感知难度和实际任务体验难度也会增加，对于翻译工具的使用次数也逐渐递增，尤其是倾向使用内置于搜索引擎的翻译工具（如谷歌翻译）[4]。调查表明，机器翻译是使用最多的语言工具，也是国际学生在网上搜索信息时面对语言相关挑战的应对机制之一[25]。尤其是对于多语言图像检索而言，受图像的基本属性特征影响，用户一般使用大多数词语来描述图像中存在的物体，其后是颜色、形状、纹理。而图像标注最大的困难是检索者和内容创建者之间标注词汇的不匹配，用户自我报告存在的困难包括图片很难描述、需要求助系统翻译和拼写检查功能等[26]。

当翻译结果不能满足需求时，用户倾向于使用创造性策略来寻找信息，如维基百科的多语言功能，其目的是减少翻译工具所带来的语义不准确性问题[4]。所以，跨语言工具也是影响多语言用户信息搜索行为的重要方面。共享和标注图像是一项非常受网络用户欢迎的活动，而Flickr 提供的服务允许用户张贴自己的照片并对其进行标注，以便在公共平台进行共享和展示。一项基于Flickr 的研究表明，语言能力较弱的用户倾向于系统为其提供更多关于图像的标注语言，且在完成任务时需要付出更多的认知努力和更频繁地使用跨语言功能[27]。而结合受控和非受控词汇的索引方法在图像检索的有效性和用户满意度方面可能是最佳解决方案[28]。在图像检索中使用语义资源可以提高结果准确度，并且使用多语言本体来组织图像数据库提供了一种经济有效的方式去呈现大量的结果以响应用户的查询[29]。

3.2.2 领域知识（domain knowledge）

与语言能力类似，领域知识也是影响多语言信息搜索行为的关键因素。研究表明，网站自身提供的语言对网站用户群体的语言构成具有重要影响，尤其是针对少数民族语言环境下，缺乏先验知识和教育是信息获取的障碍，由此可能会导致少数民族语言群体内部知识水平的差距会更大[30]。对用户的访谈调查发现，不熟悉的领域知识、信息来源、特定领域的网站类型、页面设计等都会成为多语言用户搜索过程的障碍和阻力。在对双语用户的信息搜索行为研究过程中也发现专家和新手在处理复杂任务时表现不同。具有多年网络搜索经验和使用高级搜索策略的用户被归类为专家，其他人则为新手。专家具有的先验知识和搜索经验可以帮助其较快地查找链接，转换搜索策略和完成复杂任务[22]。

3.2.3 认知负担（cognitive burden/effort）

对于多语言用户而言，处理不同语言的信息内容需要付出额外的认知努力和时间成本。Kroll 等[31] 研究了双语者语言机制中对第一语言和第二语言加工的认知成本。个体在处理第一语言和第二语言时所付出的认知努力存在较大差异，即使个人已精通两种语言，认知成本仍然较高。此外，研究表明，用户满意度既受到搜索的认知努力的影响，也受到该语言中替代信息可用性（the availability of alternativeinformation）的影响[32]。在对非英语母语者的访谈中发现，用英语作为本地语言进行搜索不如用母语搜索方便，因为自身的注意力紧张会增加认知负担。不确定感和压力感会影响用户的搜索过程[33]。同时，在语码转换过程中的语言选择压力和中断也会影响用户的语码转换行为[34]。

3.2.4 个性风格（personality styles）

采用母语和外语执行信息搜索任务时，用户的搜索策略和个性类型对搜索结果质量的影响已得到证实。其中，人格特征的测量参考迈尔斯—布里格斯类型指标（Myers-Briggs Type Indicator personality，简称MBTI），将用户的个性特征划分为4 个维度，即外向— 内向（Extraversion-Introversion），感觉— 直觉（Sensing-Intuition）， 思考— 感受（Thinking-Feeling）， 判断— 感知（Judging-Perceiving）。研究表明，具有情感主导特质的用户花费更长的时间来完成任务，并在非母语任务中完成的搜索任务质量更好[35]。对双语用户信息搜索行为的研究发现，用户的挫败感（user frustration）会导致其无法完成任务，不同阶段的用户会经历不同的情绪反应，而不确定感也会随着任务难度（搜索过程的不同阶段）而变化[22]。

3.2.5 文化背景（cultural background）

文化是用户环境的一部分，可以影响信息搜索行为的各个方面[36]。用户的文化背景也可能影响其如何查找、定位信息以及他们对搜索结果的满意度。不同文化背景的用户可能会期望从搜索引擎中获得不同的搜索结果[21]。文化也可能影响用户对目标语言的感知和选择，Rieh 等[37] 发现，韩国学生通常选择英语材料，因为他们认为只有英语版本才是高质量的内容。来自中国的用户在访谈中提到，当他们想要在所属群体中寻求情感支持时，更倾向于用中文检索，其中文化亲和力（cultural affinity）发挥了重要作用。同样，在政治新闻的获取过程中，用户为了获得不同观点会选择用不同语言进行检索，这一现象也与文化背景密切相关[33]。研究表明，用户在社交媒体环境中的语言选择不仅受到语言语境的影响，还受到文化语境的影响[20]。

3.3 多语言信息搜索策略研究

不同语言用户在进行搜索任务时采用的搜索策略也存在较大差异。对于母语任务而言，粗略的搜索策略（打开更多的网站并在打开的网站上点击更少鼠标的策略）或深入的搜索策略对于最终结果的质量没有影响。而在外语任务中，粗略的搜索策略则导致较低质量的搜索结果。可能的原因在于用户在处理外语任务时需要付出更多的努力去探索[35]。用户会根据任务特征自由选择搜索方式，如自由检索或高级检索。大多数参与者直接从任务中选择关键词作为检索词，其他辅助检索方式包括逻辑符号、翻译工具和重复检索[38]。

此外，关于不同语言的搜索体验和策略，研究发现还具有以下特征：一是在利用外语进行搜索时，语言障碍主要表现在术语选择和对返回内容的理解上；二是当用母语搜索时，用户一般会迅速选择通用术语开始搜索和浏览，当用外语搜索时倾向于仔细思考以提出更为具体的问题，进而完善查询式；三是由于对所使用术语的不自信，用户会更为频繁地尝试新的关键词进行表述，而实际上在搜索引擎结果页面的链接上点击的更少；四是当用外语搜索时，用户会更频繁地使用搜索引擎的推荐功能，且需要提供更多的额外信息来提升用户体验[39]。

混合语言查询（mixed language query）是一种包含来自两种或多种语言的混合查询方式，这种现象在语言学中被称为语码转换（code-switching）[40]，语码转换即双语者或多语者在语言交流时交替运用两种或者两种以上语言的现象[41]。只有当无法使用原始搜索语言找到信息时，用户才会在搜索中进行语言切换[42]。混合语言查询的重构策略展示了一个迭代学习过程，用户从搜索过程中学习他们所搜索领域的语言，并扩展和优化其查询式。而中英混合语言查询在实际搜索环境中较为常见，常发生于娱乐、学术和工作相关搜索活动中，主要目的在于获得高质量的搜索结果、节省阅读时间和精力、获得某些社群提供的特定网页等[43-44]。对于中英混合语言查询而言，与单语搜索过程相比，用户不仅学习特定查询的主题，还会学习英语在该主题领域的表达方式[44]。后续研究报告了用户的中英文混合语言查询重构策略，共有9 种查询重构模式，即添加单词、删除单词、单词重新排序、单词拆分/ 连接、单词替换、词干重构、构建/ 扩展首字母缩略词、拼写纠正、修改URL[45]。

除上述提到的影响因素之外，特定主题也会引发多语言用户的兴趣，如科学和技术、娱乐、商业和金融[46]。利用人工编码的方式从汉英混合查询式中识别出21 类主题，发现最受欢迎的主题为计算、娱乐和游戏[47]。针对多语言新闻获取的研究发现，搜索引擎和社交媒体是最受欢迎的新闻媒体平台，且多语言用户在这些数字化平台上更喜欢使用一种及以上语言搜索，其中，最受欢迎的新闻主题包括政府、科学、运动、娱乐、商业和健康[48]。

3.4 多语言信息搜索系统设计

国外研究中的多语言用户信息搜索系统研究较多聚焦多语言数字图书馆和数字文化遗产研究。其中，多语言数字图书馆支持多语言信息访问和跨语言信息检索，为用户提供数字资源的直接获取，较多研究集中在提供多语言信息访问的技术问题上。提供多语言信息访问将不仅仅涉及如何实施跨语言信息检索，还要求对现有材料进行本地化，并支持多语言浏览和多语言信息搜索。

对于多语言数字图书馆的系统性综述调查发现，目前以系统为中心的研究主要聚焦于调查不同技术在实现数字图书馆多语种信息检索方面所带来的挑战[49]。使用跨语言信息检索将有助于在数字图书馆中获取多语种信息，但在设计这种功能之前，有必要研究图书馆用户的语言特征[50]。除语言障碍之外，其他挑战还包括数据管理、表示（处理不同的字体和字符代表）、开发（创建国际软件、跨文化协作）和互操作性（系统架构和数据共享）以及版权问题等[51]。相关研究内容围绕3 个方面展开：①新的方法、关键特征、模型、存储库建设等；②多语言数字图书馆的设计和实施，以及创建支持多语言信息检索的基础设施、工具、技术、方法和界面；③数字图书馆多语言信息检索平台及功能的评估和测试，典型的多语言数字图书馆项目有国际儿童数字图书馆（The InternationalChildren's Digital Library， 简称ICDL）、世界数字图书馆（The World Digital Library， 简称WDL）、欧洲数字图书馆（Europeana）等[52]。

文化遗产也是文化服务中另一个不容忽视的重要主题。Marsh 等[53] 认为文化遗产机构可以利用数字化履行其使命，从而保护并提供用户所关注的馆藏资源，并从故事叙述的视角阐述了文化遗产机构中数字化民族志收藏的价值和影响方面的重要性。Zeng[54]则从数字人文的角度，指出历史和文化遗产数据在图博档馆藏中引起的高度兴趣，提出了一种语义丰富的方法，以增强对文化遗产数据的利用。对于数字文化遗产情境下的多语言信息搜索研究也一直秉持着以人为本的原则展开，以MultiMatch 项目为例，其开发目的是使用户能够跨越媒体类型和语言界限的障碍，设计一个旨在获取、组织和个性化展示文化遗产信息的搜索引擎。存储在该原型系统中的主要信息来自文化遗产网站（如博物馆）、网络百科全书（如维基百科）、特定文化遗产组织的数字图书馆、符合开放共享标准的数字资源以及对相关文化网站资源的爬取和索引。采用以人为本的设计方法，该项目经历了需求评估和任务分析、系统原型的初步设计、交互式原型的设计和开发、评估和改进等研究周期[55]。此外，欧洲视觉系统（The Eurovision System）结合了现有的翻译资源提供对圣安德鲁斯大学图书馆图像档案的网络访问，并拥有多种语言版本的显示界面。用户不必查看图像标题来判断相关性，该系统提供的分类浏览能有效辅助用户查询，减少查询失败情况[56]。

多语言信息搜索最大的挑战之一在于如何从界面和交互角度更好地支持多语言用户。尽管目前大多数信息系统在技术上实现了对多语种的支持，但它们通常倾向于强调语言之间的区别，要求用户在不同语言版本的系统之间切换或者利用单独的检索功能从多种语言的信息源获得结果。这种方式并没有跨越多语言信息搜索的实际障碍，且额外的努力也降低了用户执行涉及多种语言搜索的可能性[57]。Petrelli 等[58] 参考以人为本的研究方法，邀请多语言用户参与整个设计周期，引导跨语言信息检索系统的设计和开发。Chu等[59] 设计了一个支持多语言信息检索界面交互的系统“TranSearch”并利用定量研究方法对其进行评估，该研究发现简单性（simplicity）、可见性（visibility）和可定制性（customizability）被认为是最有价值的系统特征。用户与系统的交互一直依靠于用户界面进行，旨在帮助用户制定查询、优化检索以及理解和检查查询结果。

针对用户界面而言，用户的语言熟练程度和搜索内容类型在用户偏好中起着重要作用，不同的界面会触发不同的用户行为。Steichen 和Freund 聚焦多语言信息搜索的结果展示页面，目前对多语言结果展示界面方面的研究相对较少，一些已开发的原型系统则为每种语言在单独的“面板式（panels）”界面中显示结果。大部分研究聚焦在单语聚合搜索领域方面，将来自多个信息源的内容集合在一起，即“混合式（blended）”界面。聚合搜索界面（aggregatedsearch interfaces）通常侧重于图像、新闻和视频等内容，它们在视觉上更为突出，且更容易与网络搜索结果区分开来。基于调查选择了5 种常见界面展示方式，即选项卡式（tabbed）、交错式（interleaved）、面板式（panels）、侧栏式（side-bar）和通用搜索式（universal search），研究发现面板式界面最受欢迎，用户更喜欢为每种语言提供独立显示界面，而最常用的交错式界面则最不受欢迎[7-8]。

文化差异也会影响用户界面的设计，尤其是在信息产品和服务的本地化过程中经常会考虑这一点，并相应地调整网站设计以满足其目标社区的语言和文化需求[21]。例如，区域搜索引擎致力于为用户提供更为本土化和便捷化的信息服务，Chung 等[9] 设计了一个提供商业智能信息的门户网站CBizPort，并设置简体中文和繁体中文两个版本的用户界面以提高其完成搜索和浏览任务的效率。为多语言用户提供不同版本的本地化网站或服务，通常需考虑网站翻译语言的选择、对文化问题的认识、资源的可用性、技术和维护问题等[21]。因此，在多语言信息获取中，设计有效的搜索界面和功能也是至关重要的。

4 研究方法分析

4.1 定性研究方法

访谈法、日记法、案例研究等在以人为本的多语言信息搜索研究中是较为常用的定性研究方法。其中，访谈法又占据了重要地位，能够较为深入获取用户体验以及内部感知、态度和感觉等，如面对面专家访谈法、半结构化访谈、焦点小组访谈、情境访谈等。

具体而言，Petrelli 等[58] 以面对面专家访谈方法为主收集用户对于文化遗产信息的多语言信息搜索需求，明确不同文化用户群体的典型任务和场景。访谈主题包括对受访者工作的总体概述、常用检索工具、互联网的使用情况、如何检索多媒体内容、过去检索过程的具体实例、改进当前检索过程的方法以及与信息获取相关的语言问题。Fu 等[43] 以活动理论为框架，对8 名频繁使用中英混合语言查询式的用户进行半结构化访谈，并利用Nvivo 对访谈内容进行编码分析。Wang 等[20] 利用参与式观察和半结构化访谈方法收集定性数据，通过参与式观察分析Facebook 用户的更新状态，并对78 名拥有多语言背景的用户进行了半结构化的开放式问题访谈。Wang 等[60] 在实验第一阶段利用情境访谈（in-context interview）的方法揭示用户寻找信息的自然过程，并结合扎根理论对访谈数据进行选择性编码。后续研究利用访谈法和日记法两种定性研究方法相结合的方式展开，首先参与者被要求记录三周其语码转换行为发生的情况，并每周对用户日记进行审查以确保获得详细的记录，日记记录结束之后在尽可能自然的环境中对参与者进行访谈，编码结果显示用户发生语码转换行为的常见情境涵盖语言使用、新闻和娱乐、旅游、领域知识、学术资源和日常生活信息获取6 大类别[61]。Chu 等[33] 利用焦点小组访谈调查了非英语母语者在多语言信息搜索中所使用的主题、查询策略、查询式、查询工具和面临的挑战等问题，并对访谈录音转录后的文本进行编码分析。

其他定性研究方法如Alsalmi 等[62-63] 利用个案研究法和视频刺激回忆（video-stimulated recall）方法调查了沙特用户在使用多语言数字图书馆中的信息搜索行为，其中视频刺激回忆这种定性方法是“一种内省方法，可以用来引出人们在执行任务或活动时的思维过程和策略”。

4.2 定量研究方法

定量研究方法采用更为客观的方式分析数据。用户视角下多语言信息搜索研究中定量研究方法使用的频率更高，如问卷调查法、实验法、网络日志分析等。

（1）问卷调查法

对于多语言用户而言，问卷调查法的方式比较灵活，可以有效获取大规模用户数据，采集方式较为便利。Clough 等[50] 利用调查问卷收集用户的搜索习惯、偏好和语言选择等，问卷结构包含6 个部分，即用户简介、语言技能、语言选择、数字图书馆使用现状、偏好特征和所需要跨越的语言障碍。研究表明，受语言能力的影响，人文、艺术和社会科学领域下，随着用户语言技能熟练程度的提升，用户更有可能使用更多的语言进行搜索。Steichen 等[2] 为了探索多语言用户的在线行为，了解用户多语言浏览和搜索过程的语言选择和使用频率问题，通过国际邮件列表和多个社交媒体渠道大规模分发调查问卷并收集有效用户反馈。Vassilakaki 等[64] 借助开源调查软件Lime Survey了解图书情报专业的本科生对多语言信息的需求，问卷由用户的个人信息，对特定数据库、数字图书馆、搜索引擎和在线目录的使用频率，跨语言检索的信息类型和方法3 部分组成。Nzomo 等[65] 利用网络匿名调查问卷的方法了解多语言用户的学术信息搜索行为，关注数据库中多语言信息访问工具的使用。Safdar等[66] 为了调查乌尔都语（Urdu）在互联网搜索中的使用情况进行了一项区域性调查，采用问卷调查的方式更直接地获取信息。

众包调查法也已成为用户视角下多语言信息搜索研究的新兴研究方法之一，该方法使得调查内容的丰富性不断提升，能够获得更为全面的用户数据。2015年，Steichen 等[7] 利用众包平台Crowdflower 展开调查，将内容布局方式作为唯一变量以衡量用户界面偏好，并利用Bradley-Terry 模型进行偏好统计分析。此后，2017 年，Lowe 等[6] 继续利用该平台开展了关于用户查询式和搜索结果选择行为的3 个独立实验，分别针对用户的查询式构造行为（queryconstruction behavior）、查询式引导行为（queryelicitation behavior） 和结果列表偏好（result listpreferences）展开调查。2020 年，Steichen 等[8]的研究继续扩展了众包调查的内容，研究用户搜索结果列表语言偏好可以在多大程度上根据用户特征和主题特征进行预测，Steichen 等[46] 的另一项延续性研究则侧重用户查询式的构造和结果列表的选择。

（2）实验法

利用实验法能够从直接、客观的数据中分析用户的行为规律。Chung 等[9] 招募了来自不同地区的30名用户，要求参与者按照随机分配顺序各自执行5 项搜索任务和5 项浏览任务，比较CBizPort 与其他搜索引擎的区别，实验结束后邀请用户对系统进行3 方面评价，即信息质量、跨区域信息搜索能力和系统总体满意度。Marlow 等[4] 利用实验法向用户呈现了包含4 种语言的12 个主题供其检索，该研究主题围绕一个文化遗产项目展开，搜索主题从提交给文化网站的热门查询列表中选择。此外，眼动追踪实验（eyetracking experiment）成为多语言用户信息搜索研究的重要辅助手段。Ling 等[57] 为了比较用户对多语言搜索界面的偏好，在用户实验中测量了3 个眼动变量，即注视次数、注视时间和扫视长度。Wang 等[60]在研究第二阶段利用实验室受控眼动实验分析用户眼球运动的具体特征，包括任务执行时间、执行错误、阅读顺序、感兴趣的区域和注视长度等。其他研究也提到了利用眼动追踪技术来比较和验证基于查询日志分析和半结构化访谈的发现[44]。

（3）网络日志分析

网络日志数据可以记录用户与搜索引擎或应用程序的交互过程，能够以一种不引人注目的方式减少对用户的干扰。与其他研究方法相比，尽管用户的需求和行为可以利用像访谈这样的定性方法获取大量解释性信息，但受限于用户体量的大小，且可能会根据被询问用户的主观想法产生误导，因此，日志文件这样的定量数据能够呈现出信息检索系统中所有活跃用户的概况，有助于深入了解信息系统中的常见活动、问题和趋势[67]。利用已有数据集中获取的用户网络日志记录，Kralisch 等[30] 采集了多语言用户的IP 地址、访问页面、访问时间、使用语言以及相关页面等数据，用以分析多语言用户的搜索偏好。Gäde 等[67]通过收集访问欧洲数字图书馆的点击流数据，记录了6 种不同的活动类型和状态，即界面特定语言操作（interface language-specific actions）、搜索相关操作（search-related actions）、浏览相关操作（browse-related actions）、客户端活动（ajaxrelatedactions）、与导航相关操作（navigationrelatedactions）、用户管理相关操作（usermanagement-related actions）。通过日志分析发现，不同语言或文化背景的用户在搜索中表现不同，可以利用该方法识别不同类型用户的行为模式[68]。

4.3 混合研究方法

混合研究方法能够从多个角度探究多语言用户信息搜索的全部过程。为了探究多语言用户的信息搜索行为及其影响因素，在分析人格特征与多语言任务搜索质量之间的关系时，Józsa 等[35] 采用问卷调查方法获取用户的性格特征，即来自MBTI 的描述性测量。接着，限定参与实验用户自我报告的英语水平是中级及以上，且对于一般的搜索任务较为熟悉。在进行预实验之后，参与者被要求执行两个主题与旅行计划相关的中等复杂度的搜索任务，两个任务分别使用匈牙利语和英语随机呈现给用户。除音频、视频类实验数据之外，还利用手机和平板电脑等设备收集用户的心理和生理数据，如眼动注视、瞳孔大小、心率变化以及用户所有的搜索日志活动记录。Si 等[38] 利用屏幕捕捉和记录工具Camtasia Studio 分析了被试者利用WorldWideScience 平台参与搜索任务的全过程，并利用出声思维法、问卷调查和访谈法分别考察了用户的背景信息、对实验的感受以及对实验平台的看法，对32 条完整记录进行转录和编码。Luo 等[22] 通过应用Kuhlthau 的信息搜索过程模型来理解双语用户的互联网搜索体验，邀请用户参与准实验研究（quasifiledexperiment）。参与者利用谷歌搜索引擎完成两项搜索任务，结合出声思维法自我报告其情绪反应、言语对话和行动记录等定性数据，并利用量表来获取用户的情绪反应和对搜索任务表现的看法。为了考察大学生在使用母语和外语搜索时的行为差异，Chu等[39] 通过实验法收集了用户网络日志数据，包括68个查询、311 个查询重构和508 个访问网站数据，然后结合半结构化访谈对31 个用户基于不同语言的搜索体验进行了深入分析。

为了研究混合语言查询重构策略，利用搜狗网络搜索引擎提交的查询日志数据，收集用户点击事件的时间、用户ID、用户查询、被点击的网址排名、用户点击顺序和被点击的网址URL 等字段，抽取其中包含中英混合语言查询式的记录，利用人工编码的方式从中英混合查询式中识别出21 类主题[47]，后续研究基于用户访谈和查询日志分析，报告了用户的中英文混合语言查询重构策略[45]。同样，Fu[44] 利用查询日志分析初步了解中英混合语言查询的主题、用户意图以及用户的查询重构模式，之后利用半结构化访谈对研究结果进一步验证。为了分析多语言用户的界面设计问题，以英国广播公司网站的英语版本和非英语版本为例，利用定性和定量相结合的方法为网站互动的设计问题和可用性提供反馈。研究包括对焦点小组的直接观察、一对一访谈和问卷调查，并在此基础上利用SPSS 进行主成分分析[69]。混合研究方法的使用能够从全方位、多角度地呈现多语言用户的行为特征，有助于从定量和定性不同的角度对研究结果进行深入分析。

5 国内外研究异同分析

针对研究视角异同而言，国内外研究均关注多语言用户个性化信息需求、多语言信息搜寻行为、多语言信息搜索系统设计等。同时，通过对比分析发现，国内研究主要针对留学生、外籍用户群体需求分析展开，并与图书馆多元文化服务密切相关，但针对少数民族用户的多语言信息需求较为欠缺，而国外研究针对少数族裔和移民群体等为代表的多语言用户需求研究较为丰富[70]。针对多语言信息搜索行为研究发现，国内外研究均关注多语言信息搜索行为的影响因素、搜索策略、行为模式等，但国内研究的深度仍需进一步扩展，包括围绕不同少数民族用户和不同搜索情境下的针对性研究。此外，围绕多语言信息搜索系统设计研究，国内研究更为关注多语言信息检索系统可视化和跨语言信息检索系统功能等研究[71-72]，而国外研究主要围绕如何从界面和交互角度更好地支持多语言用户[7-8]。针对研究方法异同而言，定性、定量和混合研究方法都得到了充分的应用，但国外研究采用了更具特色化的研究方法（如情境访谈[60]、视频刺激回忆[62-63] 等），更具有研究代表性和参考价值。

6 研究总结与展望

随着多语言用户群体的日益扩大，其对于获取全球资源的迫切需要越来越引起学者的重视。对多语言用户自身需求的关注以及如何通过分析用户的认知和行为，挖掘用户深层次的偏好，提供更为个性化和智能化的服务成为亟待解决的问题，尤其是针对多语言用户的精神文化需求而言[17，73]。与此同时，多语言信息检索技术的发展也为加快实现数字资源的自由获取，帮助用户利用更为多元的手段链接世界，实现便捷化的搜索和服务成为可能。然而，目前从用户视角出发，聚焦以人为本的多语言信息搜索行为的相关研究仍然较少，大部分研究针对信息检索技术的优化或者翻译性能的提升，对于用户本身的认知和行为特征分析尚不全面，相关研究所涉及的情境类型和任务内容等需要进一步扩充。已有研究中定性和定量方法的使用各有侧重，而混合研究方法的使用则从更客观、全面的角度来加以验证，但实验法（如眼动实验等）研究方法使用频率尚未得到大规模应用。

未来研究可关注的内容还包括①探究不同情境下多语言用户的信息需求和偏好，除一般的网络搜索环境之外，公共数字文化情境、健康信息获取情境、知识共享情境等研究都亟待进一步深入挖掘和扩展；②挖掘不同层面的多语言用户信息搜索行为影响因素，在继续扩展已有影响因素，如语言能力、领域知识、认知负担等相关因素的基础上，进一步分析任务类型、研究主题、个性特征等维度下多语言用户的行为特征和差异，比较不同任务类型和难度对多语言用户信息搜索行为的影响；③聚焦特殊语言使用维度的用户群体，关注少数族裔的多语言信息搜索行为，了解其对于多语言信息搜索的实际需要，针对性分析其搜索策略和行为模式等，为其提供更为智能化、个性化、人性化的服务；④关注多语言信息搜索系统和搜索界面的设计和优化，并在具体应用层面实现真正意义上的多语言内容聚合和语义检索。

参考文献：

[1] 吴丹， 何大庆. 多语言信息获取中用户相关反馈实验与评价[J]. 图书情报工作，2011，55（2）：21-24，116.

[2] STEICHEN B，GHORAB M R，O'CONNOR A，et al.Towards personalized multilingual information access-exploring the browsing and search behavior of multilingual users[C]//International Conference on User Modeling，Adaptation，and Personalization.Aalborg：Springer，Cham，2014：435-446.

[3] LEE J H，DOWNIE J S，CUNNINGHAM S J.Challenges in cross-cultural/multilingual music information seeking[C]//In Proceedings： Sixth International Conference on Music Information Retrieval.London：ISMIR，2005：11-15.

[4] MARLOW J，CLOUGH P，RECUERO J C，et al.Exploring the effects of language skills on multilingual web search[C]//European Conference on Information Retrieval.Heidelberg：Springer，2008：126-137.

[5] Internet world users by language（top 10 languages）[EB/OL].[2023-08-31].https：//www.internetworldstats.com/stats7.htm.

[6] LOWE R，STEICHEN B.Multilingual search user behaviors--exploring multilingual querying and result selection through crowdsourcing[C]//Proceedings of the 25th Conference on User Modeling， Adaptation and Personalization. Bratislava：ACM，2017： 303-307.

[7] STEICHEN B，FREUND L.Supporting the modern p o l y g l o t ： a c o m p a r i s o n o f m u l t i l i n g u a l s e a r c h interfaces[C]//Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems.Seoal：ACM，2015： 3483-3492.

[8] STEICHEN B，CASTILLO C，SCROGGINS K. Personalized multilingual search-predicting search result list language preferences[C]//Proceedings of the 28th ACM Conference on User Modeling，Adaptation and Personalization.Genoa：ACM，2020：343-347.

[9] CHUNG W，ZHANG Y，HUANG Z，et al. Internet searching and browsing in a multilingual world： an experiment on the Chinese Business Intelligence Portal（CBizPort）[J].Journal of the American society for information science and technology，2004，55（9）：818-831.

[10] 梁少博. 面向\" 以人为本\" 的生成式人工智能： 挑战与路径[J]. 图书馆建设，2023（4）：19-21.

[11] 寿建琪. 走向\" 已知之未知\"：GPT 大语言模型助力实现以人为本的信息检索[J]. 农业图书情报学报，2023，35（5）：16-26.

[12] 潘正源， 李樵， 李月琳， 等. 智能信息检索研究范式的演进、反思与前瞻[J]. 图书馆论坛，2024，44（1）：137-150.

[13] 姜婷婷， 许艳闰， 傅诗婷， 等. 人智交互体验研究： 为人本人工智能发展注入新动力[J]. 图书情报知识，2022，39（4）：43-55.

[14] 杜慧平， 李旭光. 多语言信息存取的潜在用户调研： 以英国谢菲尔德大学留学生为例[J]. 知识管理论坛，2013（6）：15-20.

[15] 吴丹， 古南辉， 何大庆. 数字图书馆用户的多语言信息需求调研[J]. 图书情报工作，2011，54（2）：6-10.

[16] WU D，HE D，LUO B.Multilingual needs and expectations in digital libraries：a survey of academic users with different languages[J].The electronic library，2012，30（2）：182-197.

[17] 姚胜译， 徐爽， 樊舒， 等. 公共数字文化服务需求视角下的蒙藏维多语言用户画像研究[J]. 图书馆建设，2022（1）：46-55，95.

[18] VUNDAVALLI S.Mining the behaviour of users in a multilingual information access task[C]//CLEF 2008 Workshop Notes.Aarhus：In Cross Language Evaluation Forum，2008：15.

[19] RUIZ M E， CHIN P.Users' image seeking behavior in a multilingual tag environment[C]//Workshop of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages.Heidelberg：Springer，2009：37-44.

[20] WANG J，JOARDAR S.Cultural capital at work in Facebook users' selection of different languages[C]//International Conference on Cross-Cultural Design.Los Angeles：Springer，Cham，2015：101-109.

[21] PETERS C，BRASCHLER M，CLOUGH P.Multilingual information retrieval：from research to practice[M].Heidelberg：Springer，2012：93.

[22] LUO M M， NAHL D.Let's Google：uncertainty and bilingual search[J].Journal of the association for information science and technology，2019，70（9）：1014-1025.

[23] 司莉， 潘秋玉， 庄晓喆. 基于实证的多语言信息检索用户行为分析[J]. 国家图书馆学刊，2015，24（5）：81-90.

[24] STEICHEN B，KOSASIH W，BECERRA C.Inferring search user language proficiency from eye gaze d a t a [ C ] / / P r o c e e d i n g s o f t h e 2 0 2 2 C o n f e r e n c e on Human Information Interaction and Retrieval.Regensburg：cACM，2022：211-220.

[25] NZOMO P，RUBIN V L，AJIFERUKE I.Multilingual information access tools：user survey[C]// Proceedings of the 2012 iConference.Toronto：ACM，2012：530-532.

[26] RUIZ M E，CHIN P.Users'seeking behavior and multilingual image tags[J].Proceedings of the American society for information science and technology，2010，47（1）：1-2.

[27] PEINADO V，LÓPEZ-OSTENERO F，GONZALO J.Analysis of multilingual image search logs：users'behavior and search strategies[C]//Workshop of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages. Heidelberg：Springer，Berlin，2009：21-28.

[28] MÉNARD E.Ordinary image retrieval in a multilingual context： a comparison of two indexing vocabularies[C]//Aslib Proceedings：New Information Perspectives.London：Emerald Group Publishing Limited，2010：428-437.

[29] POPESCU A，GREFENSTETTE G，MOELLIC P A.Image retrieval using a multilingual ontology[C]//Proceedling RIAO'07 Large Scale Semantic Access to Content（Text，Image，Video，and Sound）.Pittsburgh：ACM，2007：461-474.

[30] KRALISCH A，BERENDT B.Language-sensitive search behaviour and the role of domain knowledge[J].New review of hypermedia and multimedia，2005，11（2）：221-246.

[31] KROLL J F，VAN HELL J G，TOKOWICZ N，et al.The revised hierarchical model：a critical review and assessment[J].Bilingualism（Cambridge，England），2010，13（3）：373.

[32] BERENDT B，KRALISCH A.A user-centric approach to identifying best deployment strategies for languagetools： the impact of content and access language on web user behaviour and attitudes[J].Information retrieval，2009，12（3）：380.

[33] CHU P，KOMLODI A，RÓZSA G.Online search in English as a non-native language[J].Proceedings of the association for information science and technology，2015，52（1）：1-9.

[34] CHOI Y J，LEE M，LEE S.Toward a multilingual conversational agent：challenges and expectations of code-mixing multilingual users[C]//Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.Hamburg：ACM，2023：1-17.

[35] JÓZSA E，KÖLES M，KOMLÓDI A，et al.Evaluation of search quality differences and the impact of personality styles in native and foreign language searching tasks[C]//Proceedings of the 4th Information Interaction in Context Symposium.Nijmegen：ACM，2012：310-313.

[36] ZOE L R，DIMARTINO D.Cultural diversity and enduser searching：an analysis by gender and language background[J].Research strategies，2000，17（4）：291-305.

[37] RIEH H Y，RIEH S Y.Web searching across languages：preference and behavior of bilingual academic users in Korea[J].Library amp; information science research，2005，27（2）：249-263.

[38] SI L，PAN Q， ZHUANG X.An empirical analysis of user behaviour on multilingual information retrieval[J].The electronic library，2017，35（3）：410-426.

[39] CHU P，JOZSA E，KOMLODI A，et al.An exploratory study on search behavior in different languages[C]//Proceedings of the 4th Information Interaction in Context Symposium.Nijmegen：ACM，2012： 318-321.

[40] FU H，WU S.Analyzing Chinese-English mixed language queries in a web search engine[C]//Proceedings of the American Society for Information Science and Technology.Seattle：Wiley，2014，51（1）：1-5.

[41] GROSJEAN F.Life with two languages： an introduction to bilingualism[M].Cambridge：Harvard University Press，1982：152.

[42] AULA A，KELLAR M.Multilingual search strategies[M]// CHI' 09 extended abstracts on human factors in computing systems.Boston： ACM，2009：3865-3870.

[43] FU H，WU S.Studying Chinese-English mixed language queries from the user perspectives[C]//Proceedings of the 15th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries.Knoxville： ACM，2015：247-248.

[44] FU H.Mixed language queries in online searches[J].Aslib journal of information management，2019，71（1）：72-89.

[45] FU H.Analysis of Chinese-English mixed language query reformulation strategies and patterns during web searching[J].Proceedings of the association for information science and technology，2016，53（1）：1-5.

[46] STEICHEN B，LOWE R.How do multilingual users search？ An investigation of query and result list language choices[J].Journal of the association for information science and technology，2021，72（6）：759-776.

[47] JANSEN B J，BOOTH D L，SPINK A.Determining the informational，navigational，and transactional intent of web queries[J].Information processing amp; management，2008，44（3）：1251-1266.

[48] LING C，STEICHEN B，FIGUEIRA S.Multilingual news–an investigation of consumption，querying， and search result selection behaviors[J].International journal of human-computer interaction，2020，36（6）：516-535.

[49] VASSILAKAKI E，GAROUFALLOU E.Multilingual digital libraries：a review of issues in system-centered and user-centered studies，information retrieval and user behavior[J].The international information amp; library review，2013，45（1-2）：3-19.

[50] CLOUGH P，ELETA I.Investigating language skills and field of knowledge on multilingual information access in digital libraries[J].International journal of digital library systems （IJDLS），2010，1（1）： 89-103.

[51] DIEKEMA A R.Multilinguality in the digital library：a review[J].The electronic library，2012，30（2）：165-181.

[52] 杜慧平. 数字图书馆的多语言信息存取：Europeana 项目进展与启示[J]. 图书馆杂志，2012，31（4）：20-23.

[53] MARSH D E，PUNZALAN R L，LEOPOLD R，et al.Stories of impact：the role of narrative in understanding the value and impact of digital collections[J].Archival science，2016，16（4）：327-372.

[54] ZENG M L.Semantic enrichment for enhancing LAM data and supporting digital humanities.review article[J].El profesional de la información，2019，28（1）：e280103.

[55] MA R L O W J ， C L O U G H P ， I R E S O N N ， e t a l . T h e MultiMatch project：multilingual/multimedia access to cultural heritage on the web[C]//Museums on the Web Conference（MW2008）：Proceedings.Toronto：Archives amp;Museum Informatics，2008：1-13.

[56] CLOUGH P，SANDERSON M.User experiments with the Eurovision cross-language image retrieval system[J].Journal of the American society for information science and technology，2006，57（5）：697-708.

[57] LING C，STEICHEN B，CHOULOS A G.A comparative u s e r s t u d y o f i n t e r a c t i v e m u l t i l i n g u a l s e a r c h interfaces[C]//Proceedings of the 2018 Conference on Human Information Interaction amp; Retrieval.New Brunswick：ACM，2018：211-220.

[58] PETRELLI D，BEAULIEU M，SANDERSON M，et al.Observing users，designing clarity：a case study on the usercentered design of a cross-language information retrieval system[J].Journal of the American society for information science and technology，2004，55（10）：923-934.

[59] CHU P，KOMLODI A.Transearch：a multilingual search user interface accommodating user interaction and preference[C]//Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems.Denver：ACM，2017：2466-2472.

[60] WANG J，KOMLODI A.Understanding users'language selection：code-switching in online searches[C]// Proceedings of the 2016 ACM on Conference on Human Information Interaction and Retrieval.Carrboro： ACM，2016：377-379.

[61] WANG J，KOMLODI A.Switching languages in online searching：a qualitative study of web users'codeswitching search behaviors[C]//Proceedings of the 2018 Conference on Human Information Interaction amp;Retrieval.New Brunswick：ACM，2018：201-210.

[62] HENDERSON L D，TALLMAN J.Stimulated recall and mental models：tools for teaching and learning computer information literacy[M].Maryland：Scarecrow Press，2006：55.

[63] ALSALMI H M.Information-seeking in multilingual digital libraries：comparative case studies of five university students[J].Library hi tech，2019，39（1）：80-100.

[64] VASSILAKAKI E，GAROUFALLOU E，JOHNSON F，et al.An exploration of users'needs for multilingual i n f o r m a t i o n r e t r i e v a l a n d a c c e s s [ C ] / / R e s e a r c h Conference on Metadata and Semantics Research.Manchester： Springer，2015：249-258.

[65] NZOMO P，AJIFERUKE I，VAUGHAN L，et al.Multilingual information retrieval amp; use：perceptions and practices amongst bi/multilingual academic users[J].The Journal of academic librarianship，2016， 42（5）：495-502.

[66] SAFDAR Z，BAJWA R S，HUSSAIN S，et al.The role of Roman Urdu in multilingual information retrieval：a regional study[J].The journal of academic librarianship，2020，46（6）：102258.

[67] GÄDE M，PETRAS V，STILLER J.Which log for which information？Gathering multilingual data from different log file types[C]//International Conference of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages.Heidelberg：Springer，Berlin，2010：70-81.

[68] GHORAB M R，LEVELING J，ZHOU D，et al.Identifying common user behaviour in multilingual search logs[C]//Workshop of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages.Heidelberg：Springer，2009：518-525.

[69] MIRAZ M H，EXCELL P S，ALI M.User interface （UI）design issues for multilingual users： a case study[J].Universal access in the information society，2016，15（3）：431-444.

[70] 舒宝淇，龚稳稳，王晋.国外少数族裔信息行为研究进展[J].图书馆论坛，2020，40（11）：105-114.

[71] 洪菀吟. 多语言信息检索系统可视化初探 [J]. 图书情报工作，2011，55（2）：25-28.

[72] 司莉， 周璟.\" 一带一路\" 多语种共享型数据库的跨语言检索功能分析与开发策略[J]. 图书情报工作，2021，65（3）：20-27.

[73] 吴丹， 樊舒. 面向多源异构资源融合的公共文化数字化建设路径[J]. 西安交通大学学报（ 社会科学版），2021，41（5）：136-143.

[ 作者简介]

樊 舒 四川大学公共管理学院助理研究员、博士后，研究方向为用户信息行为、公共文化服务等。E-mail：fanshu_shu@126.com。

吴 丹 武汉大学信息管理学院教授、博士生导师，研究方向为信息组织与检索、用户信息行为、人机交互等，

本文通讯作者。E-mail：woodan@whu.edu.cn。

[ 收稿日期：2023-11-09 修回日期：2023-12-12]