今天中午，在学校听了系友、威斯康星大学密瓦基分校（UWM）解虹教授的报告──如何让帮助系统更有帮助。与会者基本为本校信息学系的教师及若干本馆同仁。
报告主要介绍其IMLS课题“数字图书馆新用户的帮助系统”（大致）。该课题公开征集180名调查者，让参与调查完成规定的搜索任务，在专用实验室中，采用morae记录用户的表情、声音（要求其自言自语，表述自己的内心活动）和点击等行为（应该是这个可用性软件吧），供随后分析。解教授另提及Jing，该公司的另一款免费软件。
从提问看，老师们更多地关注解教授的研究方法和研究过程。我主要对帮助系统本身，或者说什么帮助系统才是好的系统感兴趣。
报告首先介绍自己的研究领域，以其课题申报书的标签云始，说明其研究主题以信息检索为主。最后以本次报告的标签云终。
进入正题，从询问大家是不是用帮助系统开始，说明帮助系统一般不受用户欢迎，因为用户可能觉得看了帮助仍不明白，还不如自己摸索。报告后面也多次提到，用户更愿意问人，而非系统。其研究结果也是人工帮助不省时，但有更好的效果，更令用户满意。
报告把帮助系统分成两类：
一、显性的，比如直接以问号方式显示
二、隐性的，应情景而现，如检索后出现的“Do you mean …”，或者提示“Find like this”。
举了各种帮助的例子。首先提及但评价最底的是Google帮助[让我联想到Google软件商店糟糕的检索结果]，对yahoo帮助比较称赞，也提及日渐受欢迎的可视化帮助。
其他帮助场景：
1、tutorials。举了云存储系统，完成若干任务可送多少免费空间──这种引导性极强的“帮助”功能，让用户非强制性地完成了帮助的学习。[金山快盘也如此]
2、tip，以举例方式提供帮助
3、联机帮助
特例：
1、国际儿童数字图书馆，以色彩提供帮助
2、肓人，以语音提供帮助
[自己则联想到其他在线帮助的情况：
比如软件的安装需要一定时间，在等候过程中提示功能，如搜狗拼音。
比如软件首次启动提示若干功能，显示完成后才能开始使用，iPad上不少软件升级后都如此]
研究结果显示人工帮助的优点：指点从哪里开始，指出问题所在，鼓励用户，交互，有效、理解、满意。对于机器来说，很难检测求助者状态，从而提供适当的帮助（目前有一些间接方法，如通过点击行为）。
要系统的帮助功能达到人工帮助水准，尚遥遥无期吧。对用户来说，目前好的结果从低到高依次是：1）检索词高亮；2）检索结果段高亮；3）直接给结果（如alpha wolfram）。
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听讲过程中，想到本馆网站和很多图书馆网站一样，在咨询页面最前给了FAQ链接，提示在咨询馆员前，应该先去FAQ看看是否已经有答案了──那个链接应该也是不招人喜欢的，谁知道点过去是什么情况？
现在打算把那里改成搜索框，提供FAQ直接查询，或许有人愿意在那里输入一个查询词，直接看看有没有结果？
由于FAQ的查询功能较弱（词串完全一致），所以检索框宽度应该设计得比较短，让用户只输入最简单的关键词──解教授报告中提到，界面会影用户的行为：比如检索框较长，用户输入的检索词长。