Barbara Marie Wildemuth

Z WikiKnihovna
Barbara Marie Wildemuth
Portret B.M.W..jpg
[1]
 
-
Datum a
místo úmrtí
dosud žije
-
  -
  -
  Chapel Hill, North Carolina, OSA
  americké
Vzdělání 1989 Ph.D. v oboru Design a evaluace informačních systémů na College of information Studies, Drexel University ve Filadelfii, Pensylvánie
Pracoviště profesorka informační vědy na School of Information and Library Science, University of North Carolina

https://sils.unc.edu/

 
Známý pro výzkumy v oblasti informační a knihovní vědy, zejména zkoumání interakce člověka a počítače (HCI)

Barbara Marie Wildemuth je profesorkou informační vědy na School of Information and Library Science, University of North Carolina v Chapel Hill. Mimo jiné vyučuje kurz systémové analýzy, o získávání a analýze informací a kurz o informační etice.

Ve svých výzkumech se zabývá především interakcí mezi člověkem a počítačem (HCI).

Život

Vzdělání

  • 1989 Ph.D. v oboru Design a evaluace informačních systémů na College of information Studies, Drexel University ve Filadelfii, Pensylvánie.
  • 1982 M.Ed. (Master of Education) v oboru Vzdělávací statistiky a měřítka na Rutgers University v New Brunswicku, New Jersey.
  • 1976 M.L.S. (Master of Library Science) na University of Illinois v Urbana, Illinois.
  • 1971 B.MUS.Ed. (Batchelor in Music Education) v oboru Klavír na North Central College v Naperville, Illinois.

Profese

Od roku 1988 působí jako profesorka na School of Information and Library Science, University of North Carolina v Chapel Hill. Vyučuje předměty týkající se výzkumných metod, interakce člověk a s počítačen a informační etiku. Od roku 2010 je také proděkanem pro administrativní záležitosti.

  • 1988 - současnost: profesorka na Fakulta informační a knihovní vědy, Univerzita Severní Karolíny (University of North Carolina) v Chapel Hill
  • 2010-2016: Proděkan v akademických záležitostech, Fakulta informační a knihovní vědy, , Univerzita Severní Karolíny v Chapel Hill
  • 2002 - 2005: Proděkan pro bakalářské programy, Fakulta informační a knihovnické vědy, , Univerzita Severní Karolíny v Chapel Hill
  • 1996-2003: Pomocná profesorka, Oddělení biomedicínského inženýrství, Lékařská fakulta, Univerzita Severní Karolíny v Chapel Hill
  • 1985-1988: Pomocná učitelka na Fakultě informačních studií, Drexel University ve Filadelfii, Pensylvánie
  • 1979-1985: Přidružená ředitelka, ERIC sdružení pro testy, měření a evaluaci (ERIC Clearinghouse on Tests, Measurement, and Evaluation), Educational Testing Service, Princeton, New Jersey
  • 1978-1979: Vedoucí sbírky testů, Educational Testing Service, Princeton, New Jersey
  • 1976-1978: Koordinátorka uživatelských služeb a indexátor/abstraktor, ERIC sdružení pro testy, měření a evaluaci (ERIC Clearinghouse on Tests, Measurement, and Evaluation), Educational Testing Service, Princeton, New Jersey
  • 1975-1976: Absolventská asistentka univerzitní knihovny na Univerzitní bakalářské knihovně v Illinois (University of Illinois Undergraduate Library), v Urbaně, Illinois.


Výzkumy a projekty

Systematic Review of Assigned Search Tasks

Projekt je zaměřený na studium informačního chování při plnění úkolů. Chování uživatelů je různé, ale je možné, že tento rozdíl spočívá právě v prováděných úkolech než na znalosti domény.


Curriculum Development: Digital Libraries

Zaměřuje se na vývoj modelů a materiálů pro výuku studentů v prostředí digitálních knihoven.


Recruiting Medical Students Into Health Sciences Librarianship: Pursuing the Informationist Concept through a Dual Degree Mode

Projekt má za cíl rozšířit řady informačních specialistů (pozn.: informationist = information specialist) v oboru zdravotnictví prostřednictvím duálního vzdělání jak v medicíně, tak v knihovní vědě.


Aktivity

Barbara Wildemuth je od roku 1976 členem ogranizace American Society for Information Science & Technology (ASIST). ASIST je profesionální organizace, která spojuje praxi informační vědy a výzkum.


Význam pro informační vědu

Barbara Wildemuth se věnuje studiu používání informací a informačních technologií. Ve svých výzkumech se zabývá především vyhledávacími strategiemi uživatelů. Zaměřuje se také na informační chování studentů medicíny a digitální knihovny. Její kniha Applications of social research methods to questions in information and library science(2009) přináší vhled do problematiky výzkumů.


Úspěchy

  • 2016 Cena vynikajícího lektorství (Distinguished Lectureship Award), Association for Information Science & Technology (ASIST)
  • 2010 Cena Watsona Davise (za služby organizaci) American Society for Information Science & Technology
  • 2010 Cena za mimořádný přínos pro informační chování, ASIS&T
  • 2009 Projekt Otevřené video (Marchinonini, Wildemuth, Geisler, et al.) ve 100 nejlepších samovzdělávacích sítích na změnu kariéry, OnlineColleges.net
  • 2003 Cena Vannevara Bushe za nejlepší článek (spolupráce s Marchionini, Yang, Geisler, Wilkens, & Gruss), ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries
  • 2001 ALISE Cena za článek metodologie výzkumu (spolupráce s Sonnenwald)
  • 2000 Cena mimořádného učitele informační vědy, ASIST
  • 2000 Mimořádný učitel roku, Fakulta informační a knihovní vědy, Univerzita Severní Karolíny v Chapel Hill.


Publikace

Applications of social research methods to questions in information and library science (2009)

Kniha se věnuje řízení výzkumu se zaměřením na obor knihovní vědy.


Položené otázky

Pro výzkum je klíčové mít jasně definovanou výzkumnou otázku. Od ní se pak odvíjí strategie jeho vedení. Ke konceptualizaci mohou pomoci teorie a modely. Další četba na téma výzkumu je také klíčová, protože hlubší porozumění a znalost získaná při tomto průzkumu vede k jasnější definici výzkumné otázky.Výzkumná otázka by měla být jasně definovaná a specifická. Měla by se dát zodpovědět pomocí nasbíraných dat. Odvíjí se tedy od ní jaká data se budou sbírat. Je důležité, aby byla relevantní pro daný obor. Propojenost s koncepty a fenomény je také vhodná.

Přístupy k výzkumu

Deskriptivní studie je vhodná pro fenomén, který ještě nebyl dostatečně definovaný a je důležité mu porozumět. Testování hypotéz se používá za případu, kdy máme dvě proměnné, které spolu souvisí a testujeme pravdivost tvrzení. Zjišťujeme tedy, zda první fenomén způsobuje druhý. Tvoření/ověřování teorií je nejlepší pro teorie středního rozsahu, jsou dost široké, aby přinesly něco nového.

Design výzkumu a vzorkování

Design

Případové studiese zaměřují na soudobé události v přirozeném prostředí. Mohou být využity k testování teorií a jejich vývoji i k popisu fenoménu. Silnou stránkou je flexibilita strategie výzkumu. Případová studie je ale nevhodná pro zobecňování (mimo přirozené prostředí).

Naturalistický výzkum(Naturalistic research) probíhá v co nejpřirozenějším prostředí. Umožňuje pozorovat informační chování uživatelů a odhaluje jeho komplexitu. Je náročný na čas, ale dostáváme přístup v velmi kvalitním datům. Mezi techniky pro tento výzkum patří pozorování, etnografie, kontextuální dotaz, analýza kognitivní práce, kvazi-experimenty atd.

Podélné studie ( Longitudial studies) jsou vhodné pro pozorování fenoménu v průběhu času. Data se shromažďují při více příležitostech a porovnávají se. Je nutné pečlivé plánování do budoucnosti, ale podélné studie poskytují silný základ pro závěry o efektech a příčinách fenoménu.

Delfské studie (Delphi Studies) nesou název podle Delfské věštkyni. Pomáhá strukturování komunikace ve skupině, sbírání podnětů při řešení komplexních problémů. Účastníci jsou anonymní a zpětná vazba je kontrolovaná. Předvídá tak budoucí události na základě názorů a úsudků expertů / účastníků. Je vhodná pro situace, kde se pravdivost věci může přímo vypozorovat.

Kvazi-experimentální studie jsou užitečné v případech, kdy nemůžeme implementovat opravdový experiment. Umožňuje adresovat výzkumnou otázku s vyváženou kombinací naturalismu a přísnosti.

Experimentální studie fungují na principu náhodného přiřazení předmětu (nebo dvou) dvoum (nebo více) skupinám. Zde se pak měří výstupy. Je tu nutnost důkladného porozumění výzkumné otázky k identifikaci nezávislých proměnných.

Vzorkování

Při vybírání vzorku pro rozsáhlé studie je nutné najít reprezentativní vzorek, aby byl výsledek aplikovatelný na všechny uživatele. Při výběru vzorku se využívají metodypravděpodobnostní, např. vzorkování náhodné, systematické, vrstvené a shlukované, i nepravděpodobnostní, např. vzorkování kvótové, účelné, příhodné.Intenzivní studiejsou zaměřené na určité procesy, vzorek tedy musí poskytnout vhled do fenoménu.Uplatňuje se nepravděpodobnostní vzorek: účelný (specifičtí uživatelé) a teoretický (poskytnutá data podpoří vývoj teorie)


Pro studování specifických populací tvoří vzorek členové těchto skupin se speciálními potřebami.


Metody pro sběr dat

Historický výzkumje organizovaný chronologicky nebo založený na tezi /argumentu. Hodnocení zdrojů a sbírání důkaz se děje přes určité období, každý důkaz vede k jinému. Umožňuje lepší porozumění minulosti naší profese a posouvání se vpřed.


Existující dokumenty a artefakty jako dataneovlivňují obsah tak jako intruzivní metody rozhovoru nebo pozorování, jsou proto přesnou reprezentací fenoménu. Dokumenty obsahují stopy informačního chování (např. post-ity v pracovním prostředí). Je důležité najít vztah mezi použitými dokumenty a fenoménem. Metoda poskytuje jinou perspektivu, nepoužívá se ale samostatně.


Záznamy transakcí(Transaction Logs) zaznamenávají interakci lidí s počítačovou aplikací. Používají se pro studii tohoto interakčního chování uživatelů se systémem. Nevýhodou je, že neposkytují kognitivní a citové odpovědi uživatelů na interakci.


Protokoly myšlení nahlas(Think-aloud Protocols) se používají k pochopení kognitivních procesů založených na verbalizaci myšlenek při experimentu. Záleží na vzorku a situaci - je důležité přirozené prostředí.


Přímá pozorováníposkytují přesné informace o událostech, čase, trvání a frekcenci daných fenoménů informačního chování uživatelů.


Pozorování účastnkůje metodou pozorování informačního chování v kontextu, který je přirozený pro jeho výskyt. Je formou kvalitativního výzkumu, který poskytuje bohatý popis daného uspořádání a informačního chování, které se zde objevuje.


Výzkumné deníkyzachycují data o účastnících. Opakovaně a po nějakou dobu o sobě podávají zprávy. Tato metoda je vhodná pro výzkum interních a ojedinělých fenoménů, kde by jinak výzkumníci mohli ovlivnit výsledek. Volí se struktura, doba pozorování, frekvence zápisů a kdy by měl být zápis proveden.


Nestrukturovaný rozhovorje vhodný pro hluboké porozumění fenoménu s určitým kulturním kontextem a při práci s interpretačním paradigmatem, kde je realita sociálně konstruovaná účastníky. Otázky nejsou předem určené, závisí na interakci mezi výzkumníkem a účastníkem. Umožňuje tak vhled do individuální perspektivy.


Polostrukturovaný rozhovorje účelná, více organizovaná komunikace za účelem získání relevantních informací pro výzkum. Otázky jsou předem určené, mohou být ale modifikované podle situace.


Focus groupspředstavuje skupinu jednotlivců, kteří diskutují na téma výzkumu z osobní zkušenosti. Hovoří jak mezi sebou, tak s výzkumníkem. Porovnávají se přitom jejich různé pohledy. Diskuse tak odhaluje nuance v perspektivách.


Průzkumný výzkum(Survey Research) umožňuje statisticky odhadnout distribuci charakteristik v populaci. Je to jednoduchý koncept, který ale vyžaduje přípravu - design průzkumu, vzorek, forma, atd.


Měření kognitivních a citových proměnných- tyto proměnné se nemohou pozorovat přímo, měří se tak pomocí přístupů psychologického posouzení. Objektem měření je konstrukt (neexistuje jako izolovaná, pozorovatelná dimenze chování)


Vývoj nových měřeníje v některých případech potřebný, protože některé konstrukty se měří obtížně. Při vývoji je důležité definovat konstrukt - jeho přiřazení k měřítku, např. čislo 5 znamená největší spokojenost. Škála reprezentuje tento vztah čísel a konstruktů. Následuje vývoj položek a inventáře. Nakonec je vhodné provést pilotní testování inventáře.

Metody pro analýzu dat

Obsahová analýzamá dlouhou historii v žurnalistice, původně k analýze článků. Je to systematická, objektivní a kvalitativní analýza obsahu sdělení. Využívá se také k identifikaci vztahů a naznačování efektů sdělení. Má kvantitativní povahu.

Existují dva typy obsahu. Manifestovýobsah existuje jednoznačně ve zprávě. Latentní obsah je nesnadno pozorovatelný, nepočitatelný.

Kvalitativní analýzaobsahu je alternativou kvantitativní obsahové analýzy. Jejím cílem je identifikovat důležité kategorie obsahu a poskytnout popis sociální reality vytvořené těmito kategoriemi.

Diskurzní analýza se zaměřuje na určité typy komunikace (např. interview) nebo formální texty, protože řeč konstruuje verzi sociálního světa člověka.


Analytická indukcese využívá k analýze kvalitativních dat. Je to metoda pro vývoj teorií přímo z těchto dat. Umožňuje nám odpovídat na otázky typu “Jak?”. V knihovní a informační vědě nečasto pooužívaná, protože je tato metoda nová.


Deskriptivní statistikaumožňuje shrnutí výsledků v datové analýze.

Měřítka pro tendenci:

Průměr - průměrná hodnota proměnných, které shrnujeme

Medián - prostřední hodnota při vzestupném seřazení (vhodné pro řadová data)

Modus - hodnota, která se vyskytuje nejčastěji (vhodné pro nominální data)

Měřítka pro rozptyl:

Škála - vzdálenost od nejmenší po největší hodnotu

Standardní odchylka (při použití průměru)

Jsou to zásadní komponenty závěrečných zpráv výzkumu. Pro každou proměnnou je vhodné mít měřítko tendence a rozptylu.


Frekvence, cross-tabulation a ch-square statistika

Frekvence se používá při analýze nominálních dat (tabulky)

Cross-tabulation slouží k popisu vztahů (1. proměnná v řádku, 2. proměnná ve sloupci)

CHi-square statistika měří rozdíly mezi očekáváním a tím, co bylo vypozorováno

V některých případech je vhodné použít grafy. Výsledky výzkumu jsou pak srozumitelnější.


Analyzování sekvence událostí- používá se, protože v některých případech nestačí vědět, jaké chování se vyskytuje nejčastěji, ale i jeho sekvence. Markovovy modely- zaměřeny na postup z jedné události na další, předpokládá mezi nimi závislost.


Korelacepomáhá zkoumat vztah mezi dvěma proměnnými. Jestliže jsou perfektně korelantní, pak první proměnná vysvětluje druhou proměnnou. Graficky se dá reprezentovat pomocí rozptýleného diagramu. Poskytuje tak důkaz vztahu.


Porovnávání průměrů. t text a analýza odchylky (ANOVA)

T test udává pravděpodobnost p, se kterou je rozdíl mezi dvěma průměry náhodný. Čím větší je rozdíl, tím větčí je hodnota t.

ANOVA umožňuje porovnávat průměry  víc jak dvou skupin. Odchylka mezi skupinami je “signál”, odchylka ve skupině je “hluk”. Čím větší je signál, tím hodnotnější je rozdíl.

WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn.: Libraries Unlimited, 2009. ISBN 978-1-59158-503-9.


Výběrová bibliografie

Monografie

  • WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn.: Libraries Unlimited, 2009. ISBN 978-1-59158-503-9.

Vybrané články

  • WILDEMUTH, B. M., S. OH, K. L. COSTELLO, A. T. CHEN a J. POMERANTZ. Qualitative methods for studying health information behaviors. In: Proceedings of the Association for Information Science and Technology. 2016,53(1), 1-5.
  • WILDEMUTH, B. M., S. OH, S. YANG, E. A. FOX a J. POMERANTZ. Results of a digital library curriculum field test. In: International Journal on Digital Libraries. 2016, 17(4), 273-286.
  • WILDEMUTH, B. M., L. FREUND, M. J. SIMONS a E. G. TOMS. Untangling search task complexity and difficulty in the context of interactive information retrieval studies. In: Journal of Documentation. 2014, 70(6), 1118-1140.
  • WILDEMUTH, B. M., S. OH a G. MARCHIONINI. Tactics used when searching for digital video. In: Proceeding of the third symposium on Information interaction in context - IIiX '10[online]. New York, New York, USA: ACM Press, 2010,[cit. 2017-05-16]. DOI: 10.1145/1840784.1840821. ISBN 9781450302470. Dostupné z: http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1840784.1840821
  • WILDEMUTH, B. M., S. YANG, M. J. SIMONS, S. OH a E. A. FOX. Core topics in digital library education. Handbook of Research on Digital Libraries: Design, Development, and Impact.IGI Global. 2009, 493-505
  • WILDEMUTH, B. M., S. YANG, E. A. FOX, D. S. WARD, K. M. RIBISL a M. J. SIMONS. A Comparison of Web and Print Media for Physical Activity Promotion among Adolescent Girls. In: Journal of Adolescent Health. 2006, 39(1), 96-104.
  • POMERANTZ, J., B. M. WILDEMUTH, S. YANG a E. A. FOX. Curriculum development for digital libraries. In: Proceedings of the 6th ACM/IEEE-CS joint conference on Digital libraries - JCDL '06[online]. New York, New York, USA: ACM Press, 2006, s. 175- [cit. 2017-05-16]. DOI: 10.1145/1141753.1141787. ISBN 1595933549. Dostupné z: http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1141753.1141787
  • WILDEMUTH, B. M., S. YANG, E. A. FOX, C. BONNETT a D. H. SONNENWALD. Interactivity between protégés and scientists in an electronic mentoring program. In: Instructional Science. 2006, 34(1), 21-61.
  • WILDEMUTH, B. M., J. POMERANTZ, S. OH, S. YANG a E. A. FOX. The core: Digital library education in library and information science programs. In: D-Lib Magazine. 2006, 12(11).
  • WILDEMUTH, B. M., L. A. SHUTERLAND, M. CAMPBELL a P. S. HAINES. Unraveling the web: An evaluation of the content quality, usability, and readability of nutrition web sites. In: Journal of Nutrition Education and Behavior. 2005, 37(6), 300-305.
  • WILDEMUTH, B. M., M. M. HAYSLETT, J. CHEH a K. M. RIBISL. Pixels or pencils? The relative effectiveness of Web-based versus paper surveys. In: Library and Information Science Research. 2004, 26(1), 73-93.
  • WILDEMUTH, B. M., J. CHEH a K. M. RIBISL. The effects of domain knowledge on search tactic formulation. In: Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2004, 55(3), 246-258.
  • WILDEMUTH, B. M., G. GEISLER, R. GRUSS, J. CHEH a K. M. RIBISL. An assessment of the quality and usability of smoking cessation information on the Internet. In: Health Promotion Practice. 2003, 4(3), 278-287.
  • WILDEMUTH, B.M., G. MARCHIONINI, MENG YANG, G. GEISLER, T. WILKENS, A. HUGHES a R. GRUSS. How fast is too fast? evaluating fast forward surrogates for digital video. In: 2003 Joint Conference on Digital Libraries, 2003. Proceedings[online]. IEEE Comput. Soc, 2003, s. 221-230 [cit. 2017-05-16]. DOI: 10.1109/JCDL.2003.1204866. ISBN 0-7695-1939-3. Dostupné z: http://ieeexplore.ieee.org/document/1204866/
  • WILDEMUTH, B. M., G. MARCHIONINI, A. HUGHES a T. WILKENS. Text or pictures? An eyetracking study of how people view digital video surrogates. In: Lecture Notes in Computer Science. 2003, 271-280.
  • WILDEMUTH, B. M., G. GEISLER, G. MARCHIONINI, A. HUGHES, M. YANG, T. WILKENS, B. FOWLER a X. MU. Alternative surrogates for video objects in a digital library: Users’ perspectives on their relative usability. European Conference on Digital Libraries, In: Lecture Notes in Computer Science. 2002, 493-507.
  • WILDEMUTH, B. M., G. GEISLER, G. MARCHIONINI, A. HUGHES, M. YANG, T. WILKENS a R. SPINKS. Video browsing interfaces for the open video project. Conference on Human Factors in Computing Systems. 2002,New York: ACM Press, 514-515.
  • WILDEMUTH, B. M., L.A. SHUTERLAND, M. CAMPBELL, K. ORNSTEIN a D. LOBACH. Development of an adaptive multimedia program to collect patient health data. In: American Journal of Preventive Medicine. 2001, 21(4), 320-324.
  • WILDEMUTH, B. M., C. P. FRIEDMAN, J. KEYES a S. M. DOWNS. Longitudinal study of database-assisted problem solving. In: Information Processing and Management. 2000, 36(3), 445-459.
  • WILDEMUTH, B. M. a M. E. MOORE . End-user search behaviors and their relationship to search effectiveness. In: Bulletin of the Medical Library Association. 1995, 83(3), 294-304.
  • WILDEMUTH, B. M., T. S. MIYA a A. L. O'NEILL. The "Known" in known-item searches: Empirical support for user-centered design. In: College and Research Libraries. 1995, 56(3), 265-280.
  • WILDEMUTH, B. M., R. DE BLIEK, C. P. FRIEDMAN a T. S. MIYA. Information-seeking behaviors of medical students: A classification of questions asked of librarians and physicians. In: Bulletin of the Medical Library Association. 1994, (82), 295-304.
  • WILDEMUTH, B. M. Post-positivist research: Two examples of methodological pluralism. In: Library Quarterly. 1993, (63), 450-468.
  • WILDEMUTH, B. M., R. DE BLIEK, S. HE a C. P. FRIEDMAN. Search moves made by novice end users. Proceedings of the ASIS Annual Meeting. 1992, (29), 154-161.


Citace

  1. SEARS, Dan. Barbara M. Wildemuth Photo. In: UNC School of Information and Library Science [online]. 2010 [cit. 2017-05-17]. Dostupné z: https://ils.unc.edu/~wildem/bmw-photo-2010.jpg

Externí zdroje