信息偶遇及其研究的理论基础分析

〔摘 要〕[目的/意义]明晰信息偶遇在信息行为框架中的定位并进一步探讨阐释信息偶遇研究的理论基础对于信息偶遇研究有着重要意义。[方法/过程]针对代表性概念与模型进行分析，探讨了信息偶遇在信息行为框架中的定位以及与其他信息行为之间的关系；从信息偶遇过程研究与影响因素研究两个方面，结合具体研究成果，阐释了相关研究的理论基础。[结果/结论]信息偶遇与信息搜寻、信息搜索等共同构成了信息行为的重要组成部分，同时又与两者存在交叉；可以基于非线性理论、关联主义学习理论、意义构建理论等认知科学理论以及自我效能理论等心理学相关理论对信息偶遇相关研究进行阐释。

〔关键词〕信息偶遇；信息行为；理论基础

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.007

〔中图分类号〕G20 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2017）12-0042-06

〔Abstract〕[Purpose/significance]It is important for information encountering research to clarify the position of information encountering in the framework of information behavior and further discuss its theoretical base.[Method/process]This paper analyzed the typical concepts and models of information behavior and encountering，and then discussed the location of information encountering in the framework of information behavior and the connections with other information behaviors.From the perspectives of procedure and influence factors，this paper demonstrated the theoretical base of information encountering with introducing some specific research works.[Result/conclusion]Information encountering not only performed as a vital component of information behavior with information retrieval and search，but also had cross part with them.Current researches about information encountering could be elaborated from the cognitive science，e.g.，nonlinear theory，relevance learning theory，meaning building theory，and psychological theory，e.g.，self-equivalence theory，etc.

〔Key words〕information encountering；information behavior；theoretical base

自20世紀80年代以来，随着信息行为的研究范式从“以系统为中心”转变为“以用户为中心”[1]，用户信息行为研究（Users Information Behavior—UIB）受到了不同学科众多学者的关注，也是图情领域的重点研究领域之一。根据学者Wilson的信息行为定义[1]，人类的信息行为不但包括有目标主动信息获取行为，也包括无目的被动信息获取行为，并且越来越多的研究表明，被动信息获取已成为人们获取信息的重要方式，在满足用户信息需求、拓展知识面及创新问题解决方案等方面有着重要意义。信息偶遇作为信息被动获取的一种重要方式，已经得到了信息行为领域许多学者的关注与研究，围绕信息偶遇的概念、特征、发生情境、过程模型、影响因素等方面产生了诸多成果。但是根据文献调研，到目前为止信息偶遇尚没有一个统一的定义，探讨有关在整体信息行为框架内信息偶遇的具体定位以及与其他信息行为关系的研究较少；其次，相关理论是用户信息行为研究的基础，信息行为研究与认知科学、心理学、社会学、图情学、传播学、教育学等学科存在交叉融合，利用相关理论解释与阐述行为特点、发生机制、影响因素作用机制是信息行为研究的重要支撑。然而在目前信息偶遇相关研究中，相关理论基础探讨分析的研究较少。基于以上背景，本文将通过对现有研究进行梳理，探讨两个问题：第一，明晰信息偶遇在信息行为研究框架中的定位问题以及与其他信息行为的关系；第二，探讨信息偶遇研究的基础理论，并结合已有研究予以分析阐释。

1 信息偶遇及其相关概念

用户在无目标的网络浏览、网上交互或搜索其他目标的过程中，往往会意外获得“感兴趣”或“有用”的信息，这种经历被称为信息偶遇。与有目标的主动信息获取不同，信息偶遇是一种“无目的”或“他目的”的“低预期”的被动信息获取行为。在过去的20余年中，信息偶遇已引起了Erdelez[2-4]、Foster & Ford[5]、McBirnie[6]、Williamson[7]、Heinstrm[8]、Miwa[9]、Toms[10]等诸多学者的关注与研究，许多学者提出了相关概念及定义，其中比较有代表性的有Incidental Information Acquisition（Williamson）、Information Encountering（Erdelez）、Information Source Encountering（Miwa）和Serendipitous Information Retrieval（Toms）。endprint

“Information Encountering”由Erdelez于1995年提出，并把它定义为“一种偶然发现有用或有趣信息的难忘经历”[2]。在后续的研究中，Erdelez又进一步将“Information Encountering”定义为“在主动搜索其他信息的过程中所发生的信息偶然获得”[3]。强调“Information Encountering”是发生在主动目标信息搜索过程中的偶然信息获取，是信息偶遇的一种特定类型。

1996年，学者Williamson在国际会议提交的“Information Seeking in Context”一文中[7]，以202名老年人为研究对象，研究了信息偶遇行为，并提出了“Incidental Information Acquisition”的概念，定义为“在从事其它活动中，出乎意料的获得了信息”。而Heinstrm将其定义为“在没有专门查找的情况下，获得有用或有趣的信息”[8]。

2000年，Miwa在其博士論文中提出了“Information Source Encountering”的概念，认为在使用网络查找信息时，许多用户当他们偶遇一个不了解但看起来有用的信息资源，会有一种机会性获取信息的期望[9]。但学者Erdelez指出，资源偶遇不同于信息偶遇，用户在使用偶遇资源时，常常进行的是有目标的主动查找，部分用户会转换信息搜寻目标，进行其他主题的信息查找。资源偶遇与期望机会性信息获取之间的联系与传统信息搜寻研究中的相关性判断有关[9]。

2000年，Toms[10]在“Serendipitous Information Retrieval”一文中对浏览情境下的信息偶遇进行了探讨与讨论，认为在不同主题间进行信息浏览的过程中，用户会专注于他们意外发现的有趣及有用的信息。

目前关于信息偶遇还没有一个统一的定义，由以上代表性的概念与定义可以看出，虽然不同学者的定义及阐述存在差异，但都在表述中都强调了信息偶遇过程中用户的“低参与度”与“低预期”两个本质特征以及偶遇信息与用户兴趣或问题相关的突出特点。结合国内外学者的相关研究，在本文中将信息偶遇界定为“是指一种信息获取行为，特指利用网络终端进行各种信息活动时，用户在无目的、低预期的情况下意外获得了自己感兴趣的信息或是觉得有用的信息”。

2 信息偶遇在信息行为模型中的定位

2.1 信息偶遇与Wilson的信息行为嵌套模型

Wilson于1999年在“Model in Information Behavior Research”一文中提出了信息行为嵌套模型（Nested Model）[11]，模型描述了信息行为（Information Behavior）、信息搜寻（Information Seeking）与信息搜索（Information Searching）之间的关系，是现有信息行为研究中较有代表性的模型之一。在对模型的论述中Wilson指出，信息行为是涵盖有关研究的一个综合概念，包括信息搜寻与信息搜索，也包括不在信息搜寻内的其他无目的或被动的信息行为。2000年，Wilson进一步将信息行为定义为“与信息资源及信息渠道有关的所有人类行为，包括主动和被动的信息搜寻及信息利用”[1]，强调了被动信息获取是信息行为的重要组成部分。虽然嵌套模型中没有明确标明信息偶遇的位置，根据Wilson的论述，信息偶遇与信息搜寻同是信息行为框架下的重要部分，如图1所示。

2.2 信息偶遇与Bates的“采莓模型”

1989年Bates在“The Design of Browsing and Berry picking Techniques for the Online Search Interface”一文中首次提出“采莓模型”[12]，Bates认为检索的本质是演进式的，信息搜寻是由一连串的搜寻行为组成，而不是单一行为产生的结果。此模型提出后，受到了众多学者的广泛关注。

不同于传统的信息检索模型，“采莓模型”被形象的称为“一次一点的检索”（Bit-at-a-time Retrieval）。Bates指出真实的信息搜索过程中，搜索过程并不是设定好的一种最优模式，用户的问题与提问会发生变化与改进，继而搜索过程也会发生变化。Bates认为在搜索过程中用户遇到的每一条新信息，都可能带给他们新的想法或新的方向，在接下来的信息搜索中，用户不仅仅可能会修改搜索策略，也可能会使用新的概念进行提问与查找。在信息搜索过程中，用户零零星星的收集着信息，这些信息改变着用户的问题认知与信息需求，也会改变信息搜索的主题方向，在整个过程中，信息搜索用户使用着多种多样的搜索技术与信息资源。虽然Bates在“采莓模型”中没有明确提出信息偶遇，但其论述暗示了在零星信息收集过程中的信息偶遇，强调了这些偶遇信息对于信息搜索的发展过程有着关键的影响作用，如图2所示。

2.3 信息偶遇与Ellis的信息搜寻行为模型

1987年，Ellis在其博士论文中提出了信息搜寻行为模型（Model of Information Seeking Behavior）[13]。与其他模型不同，他从信息搜寻过程所经历的阶段归纳出开始、浏览、链接、区分、监测、采集、判定、结束8个行为“特征”，并进一步构建了基于“特征”的信息搜寻行为模型。其中，浏览、链接与监测是描述信息搜寻行为的特征。“浏览”指从感兴趣的内容出发，对一个相关领域进行“非定向的或半结构化的搜寻”；“链接”指通过资料的脚注、参考文献、引文与引用链接进行搜索，包括“向前”或“向后”追溯相关资源；“监测”指通过定期跟踪相关信息源与数据，以保持具有最新的搜寻状态和搜寻途径。从以上“特征”的论述可以看出，在“浏览”、“链接”及“监测”阶段，都有可能偶遇未知的、感兴趣的或有用的信息，继而在这些信息的引导下，确定浏览领域、选择相关链接，根据浏览的数据情况，改变信息搜寻途径或方向，如图3所示。endprint

2.4 信息偶遇与Agarwal的拓展信息行为嵌套模型

在Wilson的信息行为嵌套模型基础上，2015年，Agarwal[14]将信息偶遇嵌入信息行为模型之中，提出了拓展信息行为嵌套模型，如图4所示。

信息偶遇与信息搜寻、信息回避、信息加工、信息利用及其他信息行为一起构成了信息行为的重要组成部分，并且，信息偶遇与信息搜寻及信息搜索行为存在交叉，这与已有研究所证实的信息偶遇既可以发生在无目的被动信息获取情境中，也可发生在有目标的主动信息获取情境之中一致。在信息行为嵌套模型基础上，Agarwal进一步阐明了在信息行为的大框架下，信息偶遇与有目标及无目的的信息搜寻之间的关系[14]，如图5所示。

通过对以上相关研究进行分析，可以明晰信息偶遇在信息行为框架中的定位。信息行为的概念可分为广义和狭义，前者是指用户在工作、生活和学习等过程中涉及到所有与信息源、信道相关的活动总和。狭义的信息行为则是指某单项的信息活动，如信息搜寻、信息搜索或信息偶遇等。信息偶遇作为信息获取的一种特殊形式，一方面与信息搜寻、信息搜索等共同构成了信息行为的重要组成部分，一方面又与信息搜寻及信息搜索行为存在交叉，并且信息搜寻及信息搜索过程中的信息偶遇对于改变用户的信息获取旅程起着关键性的影响作用。

3 信息偶遇研究相关理论基础

3.1 过程研究相关理论基础

3.1.1 非线性理论

非线性是自然界复杂性的典型性质之一。在数学领域，非线性是指两个变量间不是线性关系而是呈曲线、抛物线或不能定量的关系[15]。与线性关系相比，非线性关系是指不按比例，不呈直线关系，代表着不规则的运动和突变，更接近客观事物性质本身。在各变量的相互作用下，使得整体不再是简单地等于部分之和，而是可能出现不同于“线性叠加”的增益或亏损。非线性理论起源于自然科学，主要用于阐释运动系统量化研究认识复杂知识的重要理论之一，目前，已广泛应用于社会学、管理学、经济学等社会科学领域之中[16]。

在信息行为研究领域，不少学者从非线性视角分析信息搜寻行为，已涌现出不少成果，如Spink多任务信息搜索行为（Multitask Information Seeking Behavior）、信息偶遇（Information Encountering）及Foster非线性信息搜寻行为模型等。结合已有研究，从两个方面分析信息偶遇过程研究的非线性理论基础。

1）信息偶遇过程中的“不规则运动和突变”

信息偶遇过程中存在着典型的“不规则运动和突变”，即非线性的表现形式。首先，2000年，Erdelez在“Towards Understanding Information Encountering on the Web”一文中提出，信息偶遇由5个环节构成：注意—停止—检查—获取—返回。根据Erdelez的相关论述，信息搜寻过程中，在“注意”与“停止”阶段，用户注意力被偶遇的信息吸引，发生了转移，从“前景问题”转移至“背景问题”，停止原有“前景问题”信息行为，转向对偶遇信息的“检查”。经过“检查”阶段的信息评估后，进行“获取”与“返回”。Erdelez[4]强调了并不是这5个阶段都会出现在信息偶遇过程中，根据具体信息环境等因素的变化，真实的信息偶遇模式会不尽相同。由此可以看出，由于受到信息环境、个人因素、信息因素等多个因素的多重作用，信息偶遇无法按某种既定的“线性”方式进行，而是在行为特点上表现出高维的非线性特征。其次，从具体的过程阶段来看，用户注意力在“前景问题”与“背景问题”间的转换，也决定了信息偶遇过程中的“不规则运动和突变”。此外，从偶遇信息所满足的信息需求来看，可能是用户现在的需求，也可能是用户过去或将来的需求[17]，即在偶遇信息满足用户需求的时间分布维度方面，信息偶遇也表现出了非线性特征[16]。

2）信息偶遇产生了高于“线性叠加”的增益

通过对跨学科研究人员的信息行为研究，2003年，Foster & Ford[5]在“Serendipity and Information Seeking：An Empirical Study”一文中，论证了信息偶遇在科学研究中的作用，认为“信息偶遇可以加强和巩固科研人员对所研究问题的理解和解答，也可能会改变科研人员对问题的原有理解，从而把研究带到一个新的方向。”由此可以看出，信息偶遇的效果并不仅仅是加固加深原有基础（对问题的理解和解答）的“线性叠加”，而是可能激发转换思路，改变方法与路径的创新策略，即“线性叠加”的增益。

3.1.2意义构建理论

在构建主义学习理论影响下，Dervin对信息本质、人的主体性等问题重新加以思考，认为申农有关信息的“狭义”定义，更适用于通信领域。在信息活动中，“人”不是被动、机械的信息接受者，人在接受信息过程中的主观作用也应引起关注。在此基础上结合研究结果，Dervin提出了意义构建理论（Sense Making Theory），该理论认为，信息的意义建构是内部行为（认知）和外部行为（过程）共同作用的结果。意义构建理论被称为是信息行为学“元理论”，其基本原理包括3个方面：信息使用不是简单的信息传递过程，而是一个意义建构过程；应该从用户角度而不是从传递者角度认识信息使用；信息使用是一个动态过程而不是一种恒定状态。意义构建理论特别强调了信息活动中“个人的主观认知”以及“情境”的重要意義[18-19]。

1）信息偶遇“过程—认知二元性”的特征分析

2008年，McBirnie[6]在“Seeking Serendipity：The Paradox of Control”一文中提出了信息偶遇的双重性特征，即“过程—认知二元性”（Process-perception Duality）的概念，是意义建构理论在信息偶遇研究中的典型应用。通过对已有研究中的有关定义以及调研对象的信息偶遇经历进行分析对比，McBirnie发现，“过程”（Process）是信息偶遇的一个基本要素，但是信息偶遇还包括着除“过程”之外的另一个要素—“认知”（Perception）。“过程”是指用户客观的外部行为，而“认知”是指用户个人的主动观察、思考即主观认知。在复杂的信息搜寻过程中，因为不可能保证结果与搜寻意图完全匹配，所以必然会出现预料之外的信息，问题是如何识别评估这些信息，因此，McBirnie强调了用户个人的主观“认知”是信息偶遇的核心要素。“过程”与“认知”是相辅相成的，一方面主观“认知”必须要基于客观“过程”中的“意外信息”；另一方面，离开个人的主观认知，意外的信息只能被看作是“错误的”或“不相关的”。endprint

2）信息偶遇研究中的不同情境

“情境”在意义构建理论中有三层涵义：对于同一用户，同一信息在不同环境中意义不同；在同一环境中，不同用户对同一信息理解不同；信息接受者所理解的信息含义与信息生产者的本意不完全相同[18]。有不少学者提出“ 以认知为中心” 的研究范式最重要的研究视角就是基于情境的用户信息行为的研究。情报学范畴的情境（Context），即认知行动者在信息行为过程（ 如信息查寻与检索）中所处的特定环境和状态[20]。信息行为与个体所处的情境密切相关，不少学者提出了基于情境的信息行为模型。信息偶遇相关研究，多围绕基于“信息搜索”、“信息浏览”、“信息交互”情境进行。Erdelez[4]、粟村伦久[21]分别提出了信息搜索情境下信息偶遇发生过程模型。基于信息浏览情境，Toms[10]在受控环境下成功激发了信息偶遇；我国学者潘曙光[22]、袁红，王志鹏[23]针对信息浏览情境下偶遇信息的特征与信息偶遇的关系进行了研究。Williamson[7]针对信息交互情境下居民日常信息偶遇现象进行了研究。Tingting Jiang，Fang Liu，Yu chi[24]构建了基于信息搜索、信息浏览、信息交互情境下的信息偶遇过程模型并探讨了相关影响因素。

3.2 影响因素研究相关理论基础

3.2.1 知识非常态理论

Belkin从个人认知角度，探讨了情报科学的相关概念，于1977年提出了知识非常态理论（Anomalous State of Knowledge，ASK）。ASK理论是基于个人认知的信息需求观点，其核心是个人的“知识非常态”导致了信息需求的产生，当人们感知到已有知识架构不足以满足任务目标时，就会产生相应的信息需求[19]。信息偶遇的突出特征是在“无目的”、“低预期”的状态下意外获取了信息，但是这种“无目的”、“低预期”的状态并不是没有“信息需求”。研究表明，偶遇的信息通常与“问题”、“兴趣”相关，其中“问题”包括与现在、过去和将来有关的“问题”，这里的“问题”也即是信息需求[2-3]。不过，偶遇与“问题”相关的信息，与信息搜寻任务的“前景问题”无关，而是满足了“背景问题”的信息需求，这也是发生信息偶遇时用户感到“意外惊喜”、“出乎意料”的原因。ASK是个人内隐信息需求的支撑，基于ASK，我们可以尝试从信息需求角度探讨激发信息偶遇发生的相关影响因素。

3.2.2 关联主义学习理论

信息搜寻过程中会遇到很多信息，根据信息偶遇“过程—认知二元性”的特征，要通过个人的主观认知才可能将它们与内隐信息需求（问题或兴趣）建立关联，发生信息偶遇。如何建立关联以及如何提高建立关联的效率从而激发信息偶遇，可以基于关联主义学习理论进行探讨。2004年，加拿大学者乔治·西蒙斯首先提出了“关联主义”（Connectivism）的概念和理论，认为学习的起点是个人，在个人知识基础上构建的个人知识网络可以融入各种组织与机构，通过相关知识与信息的贡献与回馈，促进个人的学习和科研。在这种新型学习模式中，学习不再仅仅是内化的个人活动，知识也可以通过线性模式以外的方式获得[25]。Erdelez[26]、Kristine[27]探讨了利用信息素养框架模型提升信息偶遇能力的可能性；田梅，朱学芳[28]从关联主义学习理论角度对此观点进行了理论论证，并利用以Kuhlthau信息搜索模型、Big6问题解决模型为代表的信息素养模型进行了具体的实践模型探讨。

3.2.3 认知负荷理论

20世纪80年代，Sweller等提出了认知负荷（Cognitive Load）理论，该理论是指在信息加工过程中人所必需的心理资源总量。认知负荷理论的基础之一是资源有限理论[29]。根据资源有限理论，人的认知资源是有限的，特别是短时记忆容量，如果同时从事的多种学习活动或多个问题解决所需要的资源量超过了个体资源总量，就会出现“认知负荷过重”影响学习效率[30]。

粟村伦久[21]在Erdelez[4]提出的信息搜索情境下信息偶遇发生过程模型（注意—停止—检查—获取—返回）基础上进行了修正，认为信息偶遇的发生过程是由注意，停驻，检验，分享、使用与存储，结束或返回阶段构成。提出在检验阶段对偶遇信息完成评价后，会做出信息的分享、使用或存储行为，随后可能“返回”到原有任务，也可能进入“结束”阶段。当用户注意力发生转移，就会以偶遇信息相关的“背景问题”为目标，开始一段新的信息旅程。以“背景问题”为目标的搜寻结束后，是否会返回“前景问题”还是进入“结束”阶段受到了个人因素（性格、认知特点、信息素养等）、时间、网络等多因素的影响，其中，认知负荷理论可以部分解释为何用户选择进入“结束”阶段。

3.2.4 自我效能感理论

1982年社會学习理论的创始人Albert Bandura 提出了自我效能感（Self-efficacy）理论，从社会学习的观点出发解释在特殊情境下动机产生的原因[30]。自我效能感是指在行动前个体对自身完成该活动有效性的主观评估，评估结果直接影响到个体对行为的选择。个体对自身完成任务的能力评价高，就会有较高的自我效能感，会促使个体付诸积极的行为完成任务，反之可能就不会采取行动或者放弃。有关信息偶遇影响因素的研究多围绕信息偶遇的三大要素进行，即个人因素、偶遇信息及信息环境[4，7]。Erdelez[2]按照用户信息偶遇的频次，将信息偶遇人群划分为非偶遇者、巧合偶遇者、偶遇者和超级偶遇者，其中超级偶遇者是指信息偶遇频次非常高，把信息偶遇当作信息获取的重要方式，甚至依赖信息偶遇获取信息以寻找灵感与创新。相关研究表明，曾经的信息偶遇经历对以后的信息偶遇行为有着积极的影响作用。由于丰富的信息偶遇经历，这类人群在通过信息偶遇获取信息的过程中有着较高的自我效能感，所以对信息偶遇这种信息获取方式非常认可、接受甚至依赖。endprint

3.2.5 游戲和娱乐理论

1967年William Stephenson在“Play Theory of Mass Communication”一书中提出游戏理论（Play Theory），认为大众倾向于在日常工作中贯穿游戏娱乐以及通过寻找乐趣以规避痛苦的思想。根据游戏和娱乐理论（Play and Entertainment Theory），个体在获取和使用信息的过程中，会将“娱乐”作为选择信息的重要标准，而将知识的深度和广度作为第二标准[19，31]。该理论可以用于阐释信息偶遇影响因素中信息因素的作用机制，比如袁红，王志鹏[32]使用搜索实验和问卷相结合的方法，对16位硕士研究生和8位教师进行了基于数字图书馆资源利用的信息偶遇现象研究，研究发现无任务浏览情境是信息偶遇的理想环境，且偶遇的信息多与个人“兴趣”相关，而任务情境下的偶遇信息多与“问题”相关。

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（本文责任编辑：孙国雷）endprint