Â

WIAT

N

AUKI

Maj 1997 43

INTERFEJSY U˚YTKOWNIKA

Dzia∏ania zmierzajàce do uporzàdkowania i ∏atwiejszego

przeszukiwania WWW nie nadà˝ajà obecnie za gwa∏townym rozwojem Sieci.

Nowe interfejsy u˝ytkownika powinny przynieÊç lepsze rozwiàzania

Marti A. Hearst

W

jaki sposób mo˝na znaleêç cokolwiek wÊród milio-
nów po∏àczonych ze sobà stron w niezbadanej plà-
taninie WWW? Uzyskiwanie pewnych rodzajów ∏a-

two definiowalnej i popularnej informacji, takiej jak numery
telefonów i ceny, nie stanowi problemu. Podobne us∏ugi ofe-
ruje wiele serwerów. Internet jest tak fascynujàcy, poniewa˝ nie
istniejà dla niego geograficzne ograniczenia – dostarcza bez-
poÊrednio na biurko informacje na ka˝dy wr´cz temat. Jed-
nak bez ustalonej organizacji cyberprzestrzeƒ staje si´ coraz
bardziej nie uporzàdkowana. Próba znalezienia za pomocà
wspó∏czesnych narz´dzi odpowiadajàcego naszym oczekiwa-
niom dokumentu w Oregonie, katalogu w Wielkiej Brytanii
czy ilustracji w Japonii mo˝e byç czasoch∏onna i frustrujàca.

Bardziej zaawansowane algorytmy ustalajàce ranking wy-

ników przeszukiwania pod wzgl´dem ich zgodnoÊci z zada-
nym tematem powinny okazaç si´ pomocne, ale najprawdo-
podobniej rozwiàzaniem b´dà nowe interfejsy. Wspó∏czesne
oprogramowanie do analizowania tekstu i przetwarzania du-
˝ych zasobów danych mo˝e dostarczyç lepszych sposobów
przeglàdania zawartoÊci Internetu lub innych obszernych ar-
chiwów tekstowych. Prawdà jest, ˝e metafora strony stoso-

MODEL STRONICOWY u˝ywany przez wi´k-
szoÊç miejsc w WWW narzuca niepotrzebne ogra-
niczenia na us∏ugi takie jak Yahoo, których celem
jest uporzàdkowanie zawartoÊci Sieci w hierar-
chiczny system kategorii. JeÊli na przyk∏ad u˝yt-
kownik chce si´ dowiedzieç, które warzywa ce-
bulowe (takie jak czosnek) nadajà si´ do sadzenia
jesienià, mo˝e wybraç tylko jednà kategori´ na-
raz. Im dalej u˝ytkownik zabrnie w g∏àb hierar-
chicznej struktury, tym trudniej mu pami´taç,
które z potencjalnie interesujàcych kategorii nie
zosta∏y jeszcze zbadane.

YAHOO, INC. ©

1996; wszystkie prawa zastrze˝one

JEFF BRICE

44 Â

WIAT

N

AUKI

Maj 1997

wana przez wi´kszoÊç sieciowych ser-
werów jest prosta i dobrze znana. Jed-
nak z punktu widzenia osoby projektu-
jàcej interfejs u˝ytkownika strona nie-
potrzebnie wprowadza ograniczenia.
W przysz∏oÊci zastàpià jà efektywniej-
sze sposoby prezentowania, umo˝liwia-
jàce u˝ytkownikowi zobaczenie infor-
macji zawartej w Sieci jednoczeÊnie
z ró˝nych stron.

Wyobraêmy sobie ciotk´ Alicj´ w Ari-

zonie, ∏àczàcà si´ z Siecià, by si´ pora-
dziç, które warzywo, takie jak czosnek
lub cebula, mo˝e zasadziç jesienià w
swym ogrodzie. GdzieÊ w bezmiarze
Sieci znajdujà si´ odpowiedzi na jej py-
tanie. Ale jak je odszukaç?

Ciotka Alicja ma teraz kilka mo˝liwo-

Êci, ale ˝adna z nich nie jest szczególnie
przydatna. Mo˝e zapytaç przyjació∏
o adresy najlepszych serwerów albo
skorzystaç z internetowych indeksów.
Obecnie sà dwa ich rodzaje: r´cznie wy-
konane spisy treÊci, w których miejsca
w Sieci podzielono na kategorie, i spo-
rzàdzane przez przeszukiwarki, zdol-
ne do szybkiego przeszukiwania indek-
su dokumentów internetowych w celu
znalezienia s∏ów kluczowych.

Zatrudniajàc dziesiàtki pracowników

etykietujàcych ka˝dego dnia setki ser-
werów, Yahoo sporzàdza najlepiej obe-
cnie znany internetowy spis treÊci. Ko-

rzystajàc z tej przeszukiwarki, najpierw
wybieramy z menu [ilustracja na sàsiedniej
stronie] najbardziej obiecujàcà katego-
ri´, nast´pnie przechodzimy do szcze-
gó∏owego podmenu lub listy adresów
nale˝àcych do tej kategorii wed∏ug spe-
cjalistów Yahoo. Korzystanie z tego in-
terfejsu mo˝e jednak sprawiaç trudnoÊç.
Kategorie nie zawsze wzajemnie si´ wy-
kluczajà. Czy ciotka powinna zaczàç od
kategorii „entertainment” (rozrywka),
„regional” (region) czy „environment”
(Êrodowisko)?

Powolna szybkoÊç myÊli

Cokolwiek wybierze, poprzednie me-

nu zniknie z pola widzenia, zmuszajàc
jà do zapami´tania wszystkich pozosta-
∏ych Êcie˝ek, które mog∏a wybraç, lub
do metodycznego odtworzenia wcze-
Êniejszych ruchów i ponownego odczy-
tania ka˝dego menu. JeÊli Alicja nie od-
gadnie, która kategoria b´dzie adek-
watna do wyszukiwanego tematu (nie
jest nià „Êrodowisko”), musi si´ cofnàç
i próbowaç od nowa. JeÊli po˝àdana in-
formacja znajduje si´ na samym dole
hierarchicznej struktury lub w ogóle nie
jest osiàgalna, ca∏y proces mo˝e byç bar-
dzo czasoch∏onny i irytujàcy.

Badania w dziedzinie wizualizacji in-

formacji prowadzone w ciàgu ostatnie-

go dziesi´ciolecia zaowocowa∏y wielo-
ma u˝ytecznymi technikami. Pozwala-
jà one zamieniaç abstrakcyjne zestawy
danych, takie jak spis treÊci Yahoo,
w schematy, po których mo˝na si´ po-
ruszaç w sposób bardziej intuicyjny. Jed-
nà ze strategii jest zastàpienie wolniej-
szych, wymagajàcych intensywnego
myÊlenia procesów, powiedzmy – czy-
tania, procesami szybszymi, takimi jak
rozpoznawanie obrazów. ¸atwiej jest
na przyk∏ad porównaç wysokoÊç s∏up-
ków na wykresie ni˝ liczby w tabeli. Ko-
lor znakomicie u∏atwia ludziom szyb-
kie wybieranie jednego, konkretnego
s∏owa lub obiektu z morza informacji.

Inna technika polega na wykorzy-

staniu z∏udzenia g∏´bi mo˝liwego do
uzyskania na ekranie komputera, je-
Êli odejdzie si´ od modelu strony. Kie-
dy o˝ywi si´ ruchome trójwymiaro-
we obrazy, perspektywa, przenikanie
i cienie u∏atwià pokazanie relacji w
du˝ych grupach obiektów – na p∏a-
skiej stronie pozosta∏yby one nieczytel-
ne. Elementy o wi´kszym znaczeniu zo-
stanà przesuni´te na plan pierwszy,
wypychajàc mniej interesujàce obiek-
ty na bok lub do ty∏u. W ten sposób ob-
raz na ekranie u∏atwi u˝ytkownikowi
odczytanie kontekstu.

Takie wirtualne otoczenie czyni po-

szukiwanie informacji procesem bar-
dziej odkrywczym. U˝ytkownicy mo-
gà uzyskiwaç cz´Êciowe odpowiedzi,
które póêniej dadzà si´ wykorzystaç,
znajdowaç lepsze sposoby wyra˝enia
swoich zapytaƒ, wracaç do Êcie˝ek, któ-
re poczàtkowo nie wydawa∏y si´ pro-
wadziç do celu – lub nawet ujrzeç swo-
je tematy w ca∏kowicie nowej perspek-
tywie. Do wi´kszoÊci tych wniosków
dosz∏aby zapewne ciotka Alicja, skru-
pulatnie notujàc przebieg swojej w´-
drówki po Yahoo; jednak prototypowy
interfejs opracowany przez moich ko-
legów z Xerox Palo Alto Research Cen-
ter ma na celu uczynienie procesu wy-
szukiwania bardziej efektywnym.

Oprogramowanie to nosi nazw´ wi-

zualizatora informacji (information visu-
alizer). Jego rdzeniem jest ruchome trój-
wymiarowe drzewo ∏àczàce ka˝dà ka-
tegori´ ze wszystkimi jej podkategoria-
mi [ilustracja na nast´pnej stronie]. JeÊli
ciotka Alicja przeszukuje drzewo Yahoo,
pytajàc o „ogród”, zostanie podÊwie-
tlonych szeÊç obszarów, w których
„ogród” lub „ogrodnictwo” sà podka-
tegoriami. Mo˝e ona nast´pnie obróciç
„ko∏o”, wysuwajàc ka˝dà z tych kate-
gorii na pierwszy plan, by sprawdziç,
dokàd prowadzi. JeÊli któraÊ ze Êcie˝ek

WIRTUALNE KSIÑ˚KI zawierajà dokumenty lub odnoÊniki do serwerów WWW wybra-
ne przez przeszukiwark´. Ksià˝ki przechowujà wyniki i od∏o˝one na pó∏k´ mogà byç póê-
niej wykorzystane, a tak˝e pomagaç u˝ytkownikowi tworzyç dodatkowe zapytania.

MARTI A. HEARST;

XEROX PARC

RAPORT SPECJALNY

Â

WIAT

N

AUKI

Maj 1997 45

zawiedzie jà w Êlepy zau∏ek, wystarczy,
˝e kliknie myszà, i ma pozosta∏e.

Gdy Alicja znajdzie u˝yteczne doku-

menty, nasz interfejs umo˝liwi jej za-
chowanie ich wraz z opisem przebiegu
poszukiwaƒ w wirtualnej ksià˝ce. Alicja
mo˝e nast´pnie umieÊciç jà na wirtual-
nej pó∏ce, gdzie opatrzona zrozumia∏à
etykietkà b´dzie pod r´kà. W nast´pny
weekend ciotka mo˝e rozpoczàç prac´,
otwierajàc ksià˝k´ tam, gdzie jà zamkn´-
∏a, „wydrzeç” stron´ i pos∏u˝yç si´ nià
do wys∏ania zapytania.

Nasz interfejs nie zdo∏a uporzàdko-

waç zawartoÊci ca∏ej Sieci, co wydaje si´
pracà raczej syzyfowà. Nowe serwery
WWW pojawiajà si´ zbyt szybko, by
mo˝na je by∏o zindeksowaç r´cznie,
odsetek adresów podawanych przez
Yahoo (lub inne przeszukiwarki) gwa∏-
townie aleje, a adresy serwerów, na

przyk∏ad magazynu Time zawierajàcego
artyku∏y ró˝norodne tematycznie, cz´-
sto wyst´pujà tylko w kilku z wielu ade-
kwatnych kategorii.

Przeszukiwarki takie jak Excite i Al-

taVista dajà spisy du˝o bardziej kom-
pletne – i to jest ich wadà. Biedna ciotka
Alicja! Gdyby wprowadzi∏a do formula-
rza Excite ciàg s∏ów kluczowych „czo-
snek cebula jesieƒ ogród uprawa”, uzy-
ska∏aby (stan w chwili pisania tego
artyku∏u) wykaz 583 430 adresów. Prze-
jrzenie ich wszystkich (w tempie jedne-
go dokumentu na dwie minuty) zaj´∏o-
by wi´cej ni˝ dwa lata nieustannej
lektury. Próby wydobycia wszystkich
zwiàzanych z zadanym tematem doku-
mentów nieuchronnie prowadzà do ge-
nerowania d∏ugich list zaÊmieconych
niechcianym materia∏em. I odwrotnie,
bardziej krytyczne przeszukiwanie pra-

wie na pewno spowoduje pomini´cie
wielu po˝ytecznych adresów.

Krótkie, z koniecznoÊci nieprecyzyjne

zapytania, jakie wi´kszoÊç internetowych
serwisów wymusza standardowymi for-
mularzami, pog∏´biajà tylko ten problem.
Jednà z metod pomocy u˝ytkownikom
w bardziej precyzyjnym opisie tego, cze-
go szukajà, jest umo˝liwienie im stoso-
wania operatorów logicznych, takich jak
AND, OR i NOT, do okreÊlenia, które
s∏owa muszà (lub nie powinny) si´ zna-
leêç w poszukiwanym dokumencie. Nie-
stety, wielu u˝ytkowników uwa˝a t´
Boole’owskà notacj´ za odstraszajàcà lub
po prostu nieprzydatnà. Nawet zapyta-
nia fachowców sà tylko wtedy dobre, je-
Êli w∏aÊciwie wybrali oni terminy.

Gdy tysiàce dokumentów pasujà do

zapytania, przyznanie priorytetu zawie-
rajàcym wi´kszà liczb´ szukanych ter-

WIZUALIZATOR INFORMACJI to inter-
fejs wykorzystujàcy ruchome trójwymiaro-
we schematy do ilustrowania z∏o˝onych
struktur hierarchicznych, takich jak drzewo
kategorii stosowane w Yahoo. Etykietki ka-
tegorii umieszczone sà w rozga∏´ziajàcej
si´ z boku strukturze (u góry z lewej). Nie
wszystkie etykietki sà czytelne jednocze-
Ênie, klikni´cie na etykietk´ ukrytà w g∏´-
bi (mniejsza i ciemniejsza) powoduje obrót
ko∏a, wysuni´cie jej na pierwszy plan i
ukazanie wszystkich podkategorii (u góry
z prawej). Wybranie nazwy kategorii (np.
„ogród”) powoduje obwiedzenie wszyst-
kich odpowiadajàcych etykietek fioletowà
ramkà (na dole). Inaczej ni˝ na zwyk∏ych
stronach Yahoo interfejs trójwymiarowy
umo˝liwia u˝ytkownikowi przeskakiwanie
mi´dzy ró˝nymi poziomami hierarchii i ba-
danie wielu kategorii jednoczeÊnie.

MARTI A. HEARST;

XEROX PARC

RAPORT SPECJALNY

46 Â

WIAT

N

AUKI

Maj 1997

RAPORT SPECJALNY

minów lub rzadko spotykanych s∏ów
kluczowych (które zwykle sà szczegól-
nie istotne) ciàgle nie gwarantuje, ˝e naj-
bardziej adekwatne adresy znajdà si´
na szczycie listy. W konsekwencji u˝yt-
kownik przeszukiwarki cz´sto nie ma
wyboru i musi przejrzeç wskazane do-
kumenty jeden po drugim.

Uporzàdkowanie wyników

Lepszym rozwiàzaniem jest zapro-

jektowanie interfejsów u˝ytkownika tak,
aby narzuca∏y pewien porzàdek nie-
przebranym iloÊciom informacji gene-
rowanej w trakcie przeszukiwania Sie-
ci. Istniejà algorytmy automatycznie
grupujàce strony w pewne kategorie,
podobnie jak to czynià specjaliÊci z
Yahoo. Takie rozwiàzanie pomija fakt,
˝e wi´kszoÊci tekstów nie da si´ przy-
pisaç do jednej tylko kategorii. Rzeczy-
wiste obiekty cz´sto miewajà ÊciÊle okre-
Êlone miejsce w systemie klasyfika-
cyjnym (cebula jest warzywem), lecz do-
kument poÊwi´cony wy∏àcznie cebulom
nale˝y do rzadkoÊci. Typowy materia∏

b´dzie natomiast zawiera∏ adresy sprze-
dawców warzyw, przepisy na zupy lub
zapis dyskusji o wy˝szoÊci warzyw kra-
jowych nad importowanymi. W bu-
dowaniu struktur hierarchicznych trze-
ba uwzgl´dniaç coraz bardziej szczegó-
∏owe kategorie (np. „dystrybucja ce-
buli”, „przepisy na zupy z cebulà”,
„debaty rolnicze na temat cebuli” itd.).
Bardziej wygodnym rozwiàzaniem jest
opisywanie dokumentów pe∏nym zbio-
rem kategorii, do których pasujà, i ze-
stawem atrybutów (takich jak êród∏o,
data, autor, rodzaj dokumentu). Badacze
ze Stanford University pracujàcy nad
projektem cyfrowej biblioteki projektu-
jà zgodnie z powy˝szymi wskazówka-
mi interfejs o nazwie SenseMaker.

W Xerox PARC opracowaliÊmy innà

metod´ porzàdkowania list adresów uzy-
skanych w wyniku przeszukiwania Sie-
ci. Technika ta, nazwana Scatter/Gather
(rozrzucaç/zbieraç) polega na tworze-
niu spisu treÊci zmieniajàcego si´ wraz
ze wzrostem rozeznania u˝ytkownika,
jakie dokumenty sà dost´pne i w jakim
stopniu sà one zwiàzane z tematem.

Wyobraêmy sobie, ˝e ciotka Alicja

przeszukuje Sieç za pomocà Excite
i otrzymuje 500 pierwszych dokumen-
tów. System Scatter/Gather mo˝e zba-
daç te dokumenty i podzieliç na grupy
pod wzgl´dem ich wzajemnego podo-
bieƒstwa [ilustracja na nast´pnej stronie].
Alicja mo˝e wówczas szybko przejrzeç
ka˝dy podzbiór i wybraç te, które jà naj-
bardziej interesujà.

Mimo ˝e ocena zachowania u˝ytkow-

ników nie mo˝e byç precyzyjna, wst´p-
ne doÊwiadczenia wskazujà, ˝e grupo-
wanie cz´sto pomaga im w wy∏awianiu
informacji. Gdy Alicja zdecyduje, ˝e naj-
bardziej odpowiada jej podgrupa 293
materia∏ów zindeksowanych pod has∏a-
mi „cebula”, „gleba” i „ogrodnik”, mo-
˝e te teksty ponownie przepuÊciç przez
system Scatter/Gather, rozdzielajàc je
na nowy zestaw bardziej szczegó∏owo
okreÊlonych podgrup. W ciàgu kilku ite-
racji ciotka odrzuci wi´kszoÊç spoÊród
500 g∏ównie niew∏aÊciwych stron i za-
chowa tylko kilkadziesiàt przydatnych.

Proces grupowania dokumentów sam

w sobie nie rozwiàzuje innego po-
wszechnego problemu zwiàzanego z
pracà przeszukiwarek WWW takich jak
Excite: dlaczego wskaza∏y te, a nie inne
dokumenty. Ale jeÊli formularz zach´ca
u˝ytkowników do podzielenia zapyta-
nia na kilka grup powiàzanych s∏ów
kluczowych, to interfejs graficzny mo˝e
wskazaç, w którym miejscu wyszuka-
nych dokumentów one si´ pojawiajà.

Gdy wszystkie tematy znajdà si´

w jednym ust´pie danego dokumentu,
istnieje du˝e prawdopodobieƒstwo, ˝e
to odpowiedni dokument; program
umieszcza go wi´c wysoko w hierarchii.
Alicji by∏oby bardzo trudno przewi-
dzieç, jakie tematy muszà wystàpiç
w dokumencie i jak blisko siebie majà
byç umieszczone. Prawdopodobne jest
natomiast, ˝e okreÊli ona swoje prefe-
rencje, gdy zobaczy wyniki i b´dzie mo-
g∏a sprecyzowaç zapytanie w kolejnym
podejÊciu. Co jeszcze wa˝niejsze, tech-
nika, którà nazwa∏em TileBars, pomo-
˝e u˝ytkownikom w wyborze doku-
mentu, który chcà przejrzeç, i przy-
spieszy dotarcie do najodpowiedniej-
szych materia∏ów.

Poszukiwania nowych interfejsów

u˝ytkownika i technik analizy tekstu do-
piero si´ rozpocz´∏y. Inne techniki, ∏à-
czàce metody analizy statystycznej z re-
gu∏ami heurystycznymi, umo˝liwiajà
automatyczne streszczanie dokumentów
i umieszczanie ich w istniejàcych struk-
turach hierarchicznych. Potrafià one za-
proponowaç synonimy s∏ów kluczowych

PRZESZUKIWARKI, takie jak Excite, wydobywajà wiele zwiàzanych z pytaniem doku-
mentów. Zapytanie „czosnek cebula jesieƒ ogród uprawa” powoduje wyÊwietlenie ponad
pó∏ miliona odniesieƒ, z których wiele jest nieadekwatnych. Nawet najlepsze algorytmy
s∏u˝àce do hierarchizowania dokumentów przestajà byç wiarygodne, gdy zapytanie za-
wiera kilka s∏ów. U˝ywane obecnie przeszukiwarki zwykle nie ujawniajà zasad wyboru
dokumentów i kolejnoÊci ich wyÊwietlenia.

Za zgodà EXCITE, INC.

Â

WIAT

N

AUKI

Maj 1997 47

w zapytaniu i odpowiadaç na proste py-
tania. ˚adna z tych zaawansowanych
technik nie zosta∏a jeszcze w∏àczona do
mechanizmów przeszukiwarek, ale nie-
wàtpliwie tak si´ stanie. W przysz∏oÊci in-
terfejsy u˝ytkowników mogà rozwinàç
si´ w coÊ wi´cej ni˝ dwu- i trójwymiarowe
schematy (wykorzystujàc inne zmys∏y, np.
s∏uch), by pomóc ciotce Alicji w znajdo-
waniu kolejnych powiàzaƒ i ods∏aniaç
przed nià coraz to nowe perspektywy.

T∏umaczy∏

Edwin Bendyk

SCATTER/GATHER mo˝e grupowaç wyszukane przez Excite
i umieszczone najwy˝ej w hierarchii dokumenty, oznaczajàc po-
szczególne grupy s∏owami, które wed∏ug programu sà najbardziej
dla nich charakterystyczne. (S∏owa streszczajàce w podobny spo-
sób rzeczywisty dokument b´dà si´ najprawdopodobniej ró˝-
niç od tych, które Yahoo wybierze do taksonomii.) Przeglàda-

jàc te „streszczenia”, u˝ytkownik
móg∏by zdecydowaç, ˝e druga gru-
pa (zielony) wydaje si´ najbardziej
adekwatna. By uzyskaç jeszcze pre-

cyzyjniejszy obraz jej zawartoÊci,
u˝ytkownik mo˝e ponownie pod-
daç procedurze 293 dokumenty,
w wyniku czego zostanà one po-

dzielone na cztery bardziej szcze-
gó∏owe podgrupy (poÊrodku). Inte-
resujàca dla u˝ytkownika by∏aby
grupa druga (˝ó∏ty).

MARTI A. HEARST;

XEROX PARC

TILEBARS (z prawej)
u∏atwia u˝ytkownikom
odnalezienie najbar-
dziej odpowiadajàcych
tematowi dokumentów
na podanej liÊcie. U˝yt-

kownik mo˝e podzie-
liç zapytanie na cz´Êci (czerwony), z których ka˝da zawiera kil-
ka terminów do wyszukania. Program obrazuje pasujàce
dokumenty graficznie (niebieski). D∏ugoÊç prostokàta odzwier-
ciedla d∏ugoÊç dokumentu. Na ka˝dy prostokàt jest naniesio-
na siatka. Kolumny odpowiadajà wieloakapitowym fragmentom

tekstu, wiersze – poszczególnym s∏owom zadanym przez u˝yt-
kownika do wyszukania. Dzi´ki TileBars widaç wi´c na pierw-
szy rzut oka, które z zadanych tematów zawiera ka˝dy ust´p
ka˝dego z dokumentów i – co wa˝niejsze – jak cz´sto tematy
te si´ powtarzajà (ciemniejsze kwadraty oznaczajà wi´cej po-
wtórzeƒ). Na rysunku najwy˝szy szereg ka˝dego prostokàta wskazuje na wyst´powanie s∏ów „czosnek” i „cebula” z pierwszego te-

matu; Êrodkowy szereg odpowiada „jesieni” itd. Interfejs ten dostarcza u˝ytkownikowi informacje u∏atwiajàce podj´cie decyzji, który
dokument warto przeczytaç. Dwa dokumenty znajdujàce si´ na szczycie, w których wszystkie trzy tematy wyst´pujà w wielu ust´pach,
najprawdopodobniej bardziej odpowiadajà poszukiwanemu tematowi ni˝, dajmy na to, dolny dokument, który w ogóle nie zawiera
s∏ów „czosnek” i „cebula”. Klikni´cie na dowolny kwadrat wewnàtrz prostokàta otwiera okno przeglàdarki internetowej (fioletowy)
z odpowiednim fragmentem tekstu. S∏owa kluczowe z zapytania sà zaznaczone odpowiednimi barwami.

Informacje o autorze

MARTI A. HEARST od roku 1994 jest

jednym z cz∏onków zespo∏u badaw-

czego w Xerox Palo Alto Research

Center. Tytu∏ licencjata, magistra,

a nast´pnie doktora uzyska∏a na Wy-

dziale Informatyki University of Ca-

lifornia w Berkeley. Jej praca doktor-

ska, którà obroni∏a w roku 1994,

dotyczy∏a zagadnieƒ struktury i kon-

tekstu w dokumentach tekstowych

i roli interfejsów graficznych w wy-

szukiwaniu informacji.

Literatura uzupe∏niajàca

RICH INTERACTION IN THE DIGITAL LIBRARY

. Ramana

Rao, Jan O. Pedersen, Marti A. Hearst, Jock D. Mac-

kinlay i in., Communications of the ACM, vol. 38,

nr 4, ss. 29-39, IV/1995.

THE WEBBOOK AND THE WEB FORAGER: AN INFORMA-

TION WORKSPACE FOR THE WORLD WIDE WEB.

Stuart

K. Card, George G. Robertson i William York,

Proceedings of the ACM/SIGCHI Conference on

Human Factors in Computing Systems, Vancouver,

IV/1996. Dost´pne w WWW: http://www.acm.

org/sigs/sigchi/chi96/proceedings/papers/

Card/skc1txt. html

RAPORT SPECJALNY