論文の概要: SearchLog: A Web Browser Extension for Capturing Search Logs in Laboratory Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05040v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 16:03:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.878446
- Title: SearchLog: A Web Browser Extension for Capturing Search Logs in Laboratory Studies
- Title（参考訳）: SearchLog: 研究室で検索ログをキャプチャするためのWebブラウザエクステンション
- Authors: Jiaman He, Riccardo Xia, Dana McKay, Damiano Spina, Johanne R. Trippas,
- Abstract要約: SearchLogは、研究室ベースの研究中に自然の検索ログを収集するための、簡単にインストールできるWebブラウザエクステンションである。
この拡張機能は、クリック、スクロール、ホバーテキスト、型付き単語、検索クエリ、結果ランキング、利用可能なAI生成サマリ、タブアクティビティ、ウィンドウ変更をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.920306388314784
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Natural search logs are valuable for studying search behavior in information seeking settings. We present SearchLog, an easy-to-install web browser extension for collecting natural search logs during lab-based studies. SearchLog allows participants to search the open web using a browser while recording structured interaction data across mouse, keyboard, search activity, and browser state modules. The extension captures clicks, scrolling, hovered text, typed words, search queries, result rankings, AI-generated summaries when available, tab activity, and window changes. A local Flask backend stores each session as an ordered JSON event stream, with HTML snapshots and preprocessed search result data for later analysis. These logs can be used to derive measures such as query reformulation, page visits, dwell time, scroll behavior, tab switching, search path complexity, and exposure to AI-generated search content. By supporting natural browser-based search with structured experimental metadata, SearchLog provides a reusable resource to study search behavior across traditional and AI-enhanced search interfaces.
- Abstract（参考訳）: 自然探索ログは,情報探索における探索行動の研究に有用である。
研究室ベースの研究中に自然の検索ログを収集するWebブラウザエクステンションであるSearchLogを提示する。
SearchLogを使うと、参加者はブラウザを使ってオープンなWebを検索でき、マウス、キーボード、検索アクティビティ、ブラウザの状態モジュール間で構造化されたインタラクションデータを記録できる。
この拡張機能は、クリック、スクロール、ホバーテキスト、型付き単語、検索クエリ、結果ランキング、利用可能なAI生成サマリ、タブアクティビティ、ウィンドウ変更をキャプチャする。
ローカルのFraskバックエンドは、各セッションを順序付きJSONイベントストリームとして保存し、HTMLスナップショットと後続の分析のための事前処理された検索結果データを格納する。
これらのログは、クエリの改定、ページ訪問、居住時間、スクロールの動作、タブの切り替え、検索パスの複雑さ、AI生成の検索コンテンツへの露出といった指標の導出に使用することができる。
自然なブラウザベースの検索を構造化された実験メタデータでサポートすることにより、検索Logは、従来のAI強化検索インターフェイスをまたいだ検索動作を研究するための再利用可能なリソースを提供する。
関連論文リスト
- Revisiting Text Ranking in Deep Research [24.324221566628125]
Black-box Web Search APIは、検索コンポーネントの体系的な分析を妨げる。
我々は、深い研究環境において、IRテキストランキング手法における重要な発見とベストプラクティスの選択を再現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-25T00:18:07Z) - Agentic Search in the Wild: Intents and Trajectory Dynamics from 14M+ Real Search Requests [28.788329427390455]
本稿では,DeepResearchから収集した14.44Mの検索要求(3.97Mセッション)に基づいて,エージェント検索の大規模ログ解析を行う。
まず,各セッションの90%以上が少なくとも10ステップ,89%が1分以内である。
エージェント検索は、繰り返しを意識した早期停止、意図適応型検索予算、明示的なクロスステップコンテキストトラッキングの恩恵を受ける可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-24T22:42:43Z) - Nested Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking [60.775556172513014]
情報検索(IS)エージェントは広範囲にわたる検索タスクで高いパフォーマンスを達成しているが、ツールの使用はAPIレベルのスニペット検索やURLベースのページフェッチに限られている。
我々はNested Browser-Use Learning (NestBrowse)を提案する。NestBrowseは、ネストされた構造を通してページ探索からインタラクション制御を分離する最小かつ完全なブラウザアクションフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-29T17:59:14Z) - DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search [61.77858432092777]
DeepMMSearch-R1は,オンデマンドでマルチターンWeb検索が可能な,最初のマルチモーダルな大規模言語モデルである。
DeepMMSearch-R1は、画像検索をより効果的にするために、入力画像の関連する作物に基づいてWeb検索を開始することができる。
我々は、アプローチの優位性を実証するために、知識集約型ベンチマークを幅広く実施する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-14T17:59:58Z) - MMSearch-R1: Incentivizing LMMs to Search [49.889749277236376]
MMSearch-R1は,実世界のインターネット環境において,オンデマンドでマルチターン検索が可能な,初のエンドツーエンド強化学習フレームワークである。
本フレームワークは画像検索とテキスト検索の両方を統合し,検索ペナルティによる結果に基づく報酬によって,モデルがいつ,どのように呼び出すかの判断を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-25T17:59:42Z) - NExT-Search: Rebuilding User Feedback Ecosystem for Generative AI Search [108.42163676745085]
NExT-Searchは、きめ細かいプロセスレベルのフィードバックを生成AI検索に再導入するために設計された次世代パラダイムである。
NExT-Searchは2つの補完モードを統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T17:59:13Z) - Search Timelines: Visualizing Search History to Enable Cross-Session Exploratory Search [1.1600069420834453]
探索的な探索を行うタイムパンや検索活動のスコープとボリュームは、検索者が検索活動に関する重要な詳細を覚えるのを困難にしている。
本稿では,公開デジタルライブラリにおけるクロスセッション探索検索を支援するために,検索インタフェースの設計とプロトタイプ実装を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-23T14:10:36Z) - Query-oriented Data Augmentation for Session Search [71.84678750612754]
本稿では,検索ログの強化とモデリングの強化を目的としたクエリ指向データ拡張を提案する。
検索コンテキストの最も重要な部分を変更することで補足的なトレーニングペアを生成する。
我々は、現在のクエリを変更するためのいくつかの戦略を開発し、その結果、様々な難易度で新しいトレーニングデータを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T08:08:33Z) - Neural Extractive Search [53.15076679818303]
ドメインの専門家は、しばしば大きなコーパスから構造化された情報を抽出する必要がある。
我々は「抽出探索」と呼ばれる探索パラダイムを提唱し、探索クエリをキャプチャスロットで強化する。
ニューラル検索とアライメントを用いてリコールをどのように改善できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T18:03:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。