Часть первая тут Буквально через несколько лет автор теории информационного фуражирования предложил апдейт модели. Новую модель назвали SNIF-ACT (Scent-based Navigation and Information Foraging in the ACT cognitive architecture).

Публикация Fu, Wai-Tat, and Peter Pirolli. "SNIF-ACT: A cognitive model of user navigation on the World Wide Web." Human–Computer Interaction 22.4 (2007): 355-412. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/07370020701638806

Подробности Численная оценка полезности информационного запаха Информационный запах - это восприятие потенциальной ценности информации на основе "зацепок" - названия ссылки, краткого текста со страницы. В модели SNIF-ACT есть численное моделирование информационного запаха. Оно строится на том, что у пользователей есть ассоциации между словами и областями знания. И видя несколько слов, пользователь делает оценку байесовской вероятности: чем слово специфичнее и чем специфичных слов больше (до определённого предела) в сниппете, тем больше вероятность того, что по ссылке будет что-то нужное. Если ищем как писать пост в тг канал, то слова "блог", "телеграм", "контент" дают большую вероятность, а "продам" и "гараж" низкую. И эту вероятность и ассоциации можно оценить и вычислить статистически, если проанализировать выборки текстов на определённые темы.

Декалартивная память Декларативные знания - это информация о мире. Об ассоциациях между словами, о возможных действиях на веб-странице и о самих сайтах (например, то что гугл - поисковик, а в vk - соцсеть). В модели предполагается, что во время симуляции действий пользователя эти знания не изменяются. При анализе очередной веб-страницы у пользователя используется некоторый подраздел декларативной памяти, с помощью которой анализируется текущая ситуация и возможные действия (если это поисковой сайт - можно пройти по ссылкам, переформулировать запрос, пролистать сайт и т.п.).

Процедурная память Процедурные знания - это информация "как что-то сделать". В модели это постоянно и ситуативно обновляемый набор пар "условие -> действия", которые вообще возможны. Например, "условия: цель найти инфу И это непросмотренная ссылка И там есть ключевые слова -> то возможно действие кликнуть на ссылку". Удовлетворение условиям (match) проверяется из декларативных знаний. Но действие возможно в каждый момент только одно. Если есть несколько пар "условие -> действие" где выполнены условия, то формируется "конфликтный набор" из таких пар.

Общая схема модели 1. Анализ объектов интерфейса, coding protocol, журнала событий для определения следующего состояния для показа на дисплее и следующего действия пользователя 2. Если состояние изменилось, то сообщить в SNIF-ACT систему, чтобы обновить декларативную память о том, какой подраздел о возможных действиях и контексте использовать. 3. Запустить SNIF-ACT модель, для того чтобы проверить выполнение условий (match) и выбрать  конфликтный набор возможных для выполнения пар "условие-действие" 4. С помощью информационного запаха выбрать из конфликтного набора одну пару "условие-действие" и выполнить выбранное действие. База данных запахов при этом может обновляться исходя из информации посещённых ссылок на странице (если 2 ссылки на один сайт и первая плохая, то вторая тоже). Так же выбор не всегда абсолютно максимизирует полезность, там есть элемент случайности. 5. Сравнить реальное действие пользователи и предсказанное действия из модели SNIF-ACT. На этом месте оценивается качество самой модели (схема предназначена для постановки эксперимента) 6. Повторить шаги 1-5.

Научный продакт-менеджмент / Федя Панов