В статье анализируется история создания фотофонда в Государственном архиве Свердловской области (ГАСО), оценивается эффективность используемого научно-справочного аппарата (НСА), в частности, точность и полнота поиска фотодокументов по тематическому запросу. В настоящее время растет интерес к локальной истории и истории развития городской среды, в связи с чем увеличивается востребованность фотодокументов, хранящихся в архиве. Использование документов ограничено в силу низкой эффективности и трудоемкости поиска. Автором предлагаются решения, позволяющие повысить эффективность поиска, основанные на использовании современных компьютерных технологий. Для достижения цели исследования проанализирована нормативно-правовая база, регламентирующая работу с фотодокументами в государственных архивах. Источниками исследования стали развернутые интервью, проведенные с сотрудниками ГАСО, а также отчеты о работе архива за 1961-1972 гг. В указанный период активно шла разработка НСА, в частности, катологизация фотодокументов. Фотофонд (Ф.-1) насчитывает 62 265 единиц хранения. Кроме того, фотографии и альбомы хранятся и в других фондах ГАСО. Источниками комплектования фотофонда выступали архивы учреждений, частные лица, а также непосредственно сотрудники ГАСО, которые занимались инициативным документированием. Фотодокументы широко использовались в просветительской и популяризаторской работе ГАСО, а также предоставлялись по запросу организациям и гражданам. Информационный потенциал этих документов востребован, но по оценкам самих работников архива и по результатам исследования, существующие информационно-поисковые системы не обеспечивают полноту и результативность поиска вследствие ограничений, свойственных ручным информационно-поисковым системам. В ходе исследования были рассчитаны коэффициенты релевантности и полноты, с помощью которых можно оценить эффективность работы информационно-поисковой системы. Установлено, что эффективность поиска по узкоспециализированным запросам с помощью данной информационно-поисковой системы крайне низкая: коэффициент точности для подобного запроса будет равен 0,003, а коэффициент шума, в свою очередь, составит 0,997.
