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二、圖書資訊學相關學者曾提出各種資訊行為理論，請說明其中一位學者的 資訊行為理論，其理論模型、重要因素與影響，以及思考當代資訊檢索 現況發展，試圖為該理論模型增加影響因素，並說明原因。（25 分）
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詳解 (共 1 筆)
yu
詳解 #7414461
在圖書資訊學（LIS）中，探討使用者如何與資訊互動的經典理論，首推 庫斯陶（Carol Kuhlthau） 提出的 資訊尋求過程模型（Information Search Process, ISP）。 [1]
一、 庫斯陶的資訊尋求過程（ISP）模型
2. 重要因素
ISP 模型突破了傳統僅看重系統端（客觀資訊）的盲點，提出三個互動維度： [1]
ISP 模型突破了傳統僅看重系統端（客觀資訊）的盲點，提出三個互動維度： [1]
二、 當代資訊檢索現況與理論擴充
當代的資訊檢索（Information Retrieval, IR）環境已從傳統的「圖書館目錄」或「文獻資料庫」，轉變為 AI 驅動的搜尋引擎、對話式 AI 聊天機器人與多媒體平台。
1. 當代資訊檢索的特徵
- 無縫化與碎片化： 資訊來源多元，使用者不再依賴單一的資料庫，而是在社群媒體、網頁與知識庫間跳躍。
- 演算法推薦（Push）： 系統會主動根據過往行為推薦資訊，使得檢索成為被動接收與主動搜尋交織的過程。
- 生成式 AI 的介入： AI 機器人直接給予解答，顛覆了傳統讓使用者自己瀏覽、萃取資訊的歷程。
2. 為 ISP 模型增加的新影響因素
為了讓 ISP 模型更貼近當前數位與 AI 時代的資訊行為，建議在模型中加入以下兩個關鍵影響因素：
為了讓 ISP 模型更貼近當前數位與 AI 時代的資訊行為，建議在模型中加入以下兩個關鍵影響因素：
- 新增因素一：演算法透明度與同溫層偏誤（Algorithm Bias & Filter Bubble）
- 原因： 在當今的搜尋引擎與社群媒體中，系統會依據用戶畫像（User Profile）自動過濾並排序內容。這種「演算法推薦」會強烈影響使用者在「探索」與「選擇」階段所能接觸到的資訊範圍，甚至強化既有觀念。理解並辨識演算法偏誤，已成為使用者在現今環境中尋求資訊並建立焦點時，不可忽視的隱性認知變數。
- 新增因素二：機器信任度與資訊真偽辨識能力（Source Authority & AI Hallucination Literacy）
- 原因： 生成式 AI（如 ChatGPT、Gemini 等）的普及，使使用者常處於「直接取得摘要」而非「閱讀原始文獻」的狀態。這大幅改變了情意層面的反應，可能讓使用者在初期就過度自信。因此，對於 AI 生成內容的事實查核能力、來源可信度評估，以及對「AI 幻覺（Hallucination）」的警覺性，已直接介入並改變了整個資訊蒐集與焦點形成的過程。
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庫斯陶（Carol Kuhlthau）的資訊尋求過程（ISP）模型描述了使用者在面對複雜任務時，經歷的 6 個階段。以下透過撰寫一份「觀光永續發展」期末報告的情境，來具體說明使用者在各階段的思維與行為變化： [1, 2]
1. 開始 (Initiation)
2. 選擇 (Selection)
3. 探索 (Exploration)
4. 焦點形成 (Focus Formulation)
5. 收集資訊 (Collection)
6. 呈現 (Presentation)
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