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在網路上搜尋學術研究資訊的手段，

簡單地說不外資訊「挖掘」(Data mining)

和資訊「篩選」(Data filtering)。

這二個步驟的目的，

是為了從搜集到的資訊當中，

選取出價值最高、品質最好和與論題最相關的，

留下來參考利用。

Google利用搜索程式，

根據擇定的網站超連接(Hyperlinks)，

定時自動地從連接的資訊資源中，

挖掘和篩選適合Google旨意的一切重要新網頁，

將它們貯存在臨時的資料庫中，

然後再加以逐字索引，

供資訊搜索者查詢。

每個人所面對的客觀資訊環境和各人的學識教養不同，

他們在「挖掘」和「篩選」資訊的過程中，

所獲得的感受和得到的結果，

往往會產生極大的差異。

同樣的道理，

網路資訊搜索者，

在網路上搜尋網訊，

也會經過一系列主觀的網訊「挖掘」和「篩選」。

所得的結果，

也會因個人的「資訊素養」(Information Literacy)

和「網路檢索素養」(e-Literacy)的不同，

而產生相當大的差別。

站在網訊搜索者個人的立場，

「挖掘」心想網訊，

需靠他們個人的「資訊素養」和「網路檢索素養」。

近年來隨著網路和通訊科技的發展，

網路資訊資源已經國際化和多語化，

即使現在的搜索引擎例如Google等，

雖然大都有「挖掘」跨越語言資訊的能力，

但因搜索程式設計的水準參差不齊

和資訊搜索者的語言障礙，

獲得的效果也都大不一樣。

一般搜索程式根據的是“字對字”匹配原理，

因此網訊搜索者若用“字”不當或詞意含糊不明，

透過搜索引擎，

也難得挖掘和匹配到正確的資訊。

於是一些搜索程式設計專家，

希望能夠研製出一套簡便的網訊檢索方法，

幫助網訊搜索者，

免除他們必須跨越語言、

跨越資料庫、

跨越搜索引擎等重疊搜索的困難。

搜索網訊的另外一個大問題，

便是挖掘一般非機密的深網網訊(Deep web)。

現在的一般搜索程式，

都依賴超連接(Hyperlinks)發掘淺網(Surface web)的新網頁，

很難挖掘到隱藏在深網中的文章，

即使像Google也還正在探測如何挖掘到深網網訊。

 從事學術研究仰賴網訊。

而搜索網訊搜索者則必須具備「網路檢索素養」，

必須要知道如何上網、

如何選擇搜索引擎、

如何檢索、

如何運用「布林邏輯」(Boolean Logic)等，

除此之外最重要的一項工作，

是需要知道如何在搜得的資訊堆中，

鑑定識別與論題相關而又有價值的資訊。

若想具備這種能耐，

網訊搜索者就必須要有深厚篤實的「資訊素養」。

摘錄：中國圖書館學會電子報

整理：小郭