WikiDer > Модели совместной маркировки

Models of collaborative tagging

Совместная маркировка, также известная как социальная маркировка или фольксономия, позволяет пользователям применять общедоступные теги к онлайн-товарам, как правило, чтобы облегчить их поиск для себя или других в будущем. Утверждалось, что эти системы тегов могут предоставлять навигационные подсказки или «указатели пути» для других пользователей для исследования информации.[1][2] Идея состоит в том, что, учитывая, что социальные теги - это ярлыки, которые пользователи создают для представления тем, извлеченных из онлайн-документов, интерпретация этих тегов должна позволить другим пользователям эффективно прогнозировать содержимое различных документов. Социальные теги, возможно, более важны в поисковый поиск, в котором пользователи могут участвовать в итеративных циклах уточнения целей и изучения новой информации (в отличие от простого поиска фактов), а интерпретация информационного содержания другими людьми предоставит людям полезные подсказки для открытия актуальных тем.

Одна из серьезных проблем, возникающих в системах социальных тегов, - это быстрое увеличение количества и разнообразия тегов. В отличие от структурированных систем аннотаций, теги предоставляют пользователям неструктурированный открытый механизм для аннотирования и организации веб-контент. Поскольку пользователи могут создавать любые теги для описания любого ресурса, это приводит к тому, что называется проблемой словарного запаса.[3] Поскольку пользователи могут использовать разные слова для описания одного и того же документа или извлекать разные темы из одного и того же документа на основе своих собственных знаний, отсутствие какого-либо посредничества сверху вниз может привести к увеличению использования несвязных тегов для представления информационных ресурсов. в системе. Другими словами, отсутствие структуры, присущей социальным тегам, может препятствовать их потенциалу в качестве навигационных сигналов для поисковиков, поскольку разнообразие пользователей и их мотивация могут привести к уменьшению отношений между тегами и темами по мере роста системы. Тем не менее, ряд исследований показал, что структуры действительно возникают на семантическом уровне, что указывает на наличие сплоченных сил, управляющих возникающими структурами в системе социальных тегов.[4]

Различие между описательными и прогнозными моделями

Как и любой социальные явления, поведенческие модели в системах социальных тегов можно охарактеризовать как описательный или же прогнозная модель. В то время как описательные модели задают вопрос «что», прогностические модели идут глубже и также задают вопрос «почему», пытаясь дать объяснения совокупным поведенческим паттернам.[5] Хотя общего согласия в отношении того, каким должно быть приемлемое объяснение, может не быть, многие считают, что хорошее объяснение должно иметь определенный уровень предсказательной точности.

Описательные модели обычно не связаны с объяснением действий людей. Вместо этого они сосредотачиваются на описании паттернов, возникающих при агрегировании индивидуального поведения в большой социальной информационной системе. Однако прогностические модели пытаются объяснить совокупные паттерны, анализируя, как люди взаимодействуют и связываются друг с другом способами, которые вызывают сходные или различные возникающие паттерны социального поведения. В частности, прогнозирующая модель, основанная на механизмах, предполагает определенный набор правил, регулирующих то, как люди взаимодействуют друг с другом, и понимает, как эти взаимодействия могут создавать совокупные паттерны, наблюдаемые и характеризующиеся описательными моделями. Таким образом, прогностические модели могут объяснить, почему разные характеристики системы могут приводить к разным совокупным моделям, и, следовательно, потенциально могут предоставить информацию о том, как системы должны разрабатываться для достижения различных социальных целей.

Описательные модели

Модели теории информации

Для большинства систем тегов общее количество тегируемых объектов намного превышает общее количество тегов в коллективном словаре. Если в этой системе указан один тег, многие документы будут соответствовать, так что использование отдельных тегов не может эффективно изолировать какой-либо один документ. Однако некоторые документы более популярны или важны, чем другие, что отражается в количестве закладок на документ. Таким образом, следует сосредоточить внимание на том, насколько хорошо отображение тегов в документы сохраняет информацию о распределении документов. Теория информации предоставляет основу для понимания объема общей информации между двумя случайными величинами. В условная энтропия измеряет количество энтропии, остающейся в одной случайной величине, когда известно значение второй случайной величины.

В статье 2008 г. Эд Чи и Тодд Мыткович показали, что энтропия документов, обусловленных тегами, H (D | T), быстро увеличивается.[6] Это говорит о том, что даже после полного знания значения тега энтропия набора документов со временем увеличивается. Условная энтропия задает вопрос: «Учитывая, что набор тегов известен, сколько неопределенности остается в отношении набора документов, на который ссылаются эти теги?» Эта кривая строго возрастает, что говорит о том, что специфичность любого данного тега снижается. В качестве средства навигации теги становятся все труднее и труднее использовать, и один тег постепенно будет ссылаться на слишком много документов, чтобы его можно было считать полезным.

Другой подход - через взаимная информация, мера независимости между двумя переменными. Полная независимость достигается, когда I (D; T) = 0.[требуется разъяснение] Исследование Чи и Мытковича показывает, что в качестве меры полезности тегов и их кодирования наблюдается тенденция к ухудшению способности пользователей указывать и находить теги и документы, когда они занимаются простым поиском фактов.[6] Это предполагает, что системы поиска и рекомендаций должны быть построены, чтобы помогать пользователям анализировать ресурсы в системах социальных тегов, особенно когда они занимаются деятельностью, выходящей за рамки поиска фактов, как это характеризует теория информации. Хотя количество документов, связанных с любым заданным тегом, увеличивается, есть много способов, которыми контекстная информация может помочь пользователям искать соответствующую информацию. Это одна из основных слабостей простой теории информации при объяснении полезности тегов - она ​​игнорирует то, как люди могут извлекать значения из набора тегов, назначенных документу. Например, в статье 2007 года показано, что, хотя количество тегов увеличивается, общая модель роста не требует масштабирования - общее распределение совпадений тегов и тегов следует сила закона.[7]

В той же работе было обнаружено, что характеристики этого безмасштабного распределения зависят от семантика тега - теги, которые являются семантически общими (например, блоги) часто встречаются со многими тегами, тогда как семантически узкие теги (например, Аякс) имеют тенденцию сочетаться с несколькими тегами в широком наборе документов в системе социальных тегов.[7] Это говорит о том, что предположение теории информации слишком простое - с учетом семантики набора тегов, присвоенных документам, прогнозирующая ценность тегов в отношении содержимого документов относительно стабильна. Это открытие важно для развития рекомендательные системы - открытие этих семантических паттернов более высокого уровня важно для помощи людям в поиске нужной информации.

Конвергенция тегов

Несмотря на эту потенциальную словарную проблему, исследования показали, что на агрегированном уровне поведение тегов казалось относительно стабильным, и что пропорции выбора тегов, казалось, сходились, а не расходились. Хотя эти наблюдения предоставили доказательства против предложенной проблемы словарного запаса, они также инициировали исследование, изучающее, как и почему пропорции меток имеют тенденцию сходиться с течением времени.

Одним из объяснений стабильности было то, что у пользователей была врожденная склонность «имитировать» использование слов другими при создании тегов. Эта склонность может действовать как форма социальной сплоченности, которая способствует согласованности отношений тег-тема в системе и приводит к стабильности в системе.[8] Было показано, что стохастический модель урны 1923 г.[9] было полезно для объяснения того, как простая имитация поведения на индивидуальном уровне может объяснить сходящиеся шаблоны использования тегов.[8] В частности, сходимость выбора тегов моделировалась процессом, в котором цветной шар случайным образом выбирался из урны, а затем заменялся в урне вместе с дополнительным шаром того же цвета, имитируя вероятностный характер повторного использования тегов. Эта простая модель, однако, не объясняет, почему одни теги будут «имитироваться» чаще, чем другие, и, следовательно, не может предоставить реалистичный механизм для выбора тегов и то, как социальные теги могут использоваться в качестве навигационных сигналов во время исследовательского поиска.

Сложная системная динамика и новые словари

Исследование на основе данных с сайта социальных закладок Очень вкусно показал, что совместные системы тегов демонстрируют форму сложные системы (или же самоорганизующийся) динамика.[10] Кроме того, хотя не существует центрального контролируемого словаря для ограничения действий отдельных пользователей, было показано, что распределения тегов, описывающих различные ресурсы, со временем сходятся к стабильному степенному распределению.[10] После формирования таких стабильных распределений корреляции между различными тегами можно использовать для построения простых фольксономия графы, которые можно разделить, чтобы получить форму общности или общих словарей.[11] Такие словари можно рассматривать как результат децентрализованных действий многих пользователей - это форма краудсорсинг.

Выбор тега случайным процессом

Модель Юла-Саймона (MBYS) на основе памяти[7] пытается объяснить выбор тегов случайным процессом. Было обнаружено, что временной порядок назначения тегов влияет на выбор тегов пользователями. Подобно модели стохастической урны, модель MBYS предполагает, что на каждом этапе тег будет выбираться случайным образом: с вероятностью что выбранный тег был новым и с вероятностью 1- что выбранный тег был скопирован из существующих тегов. При копировании предполагалось, что вероятность выбора метки уменьшается со временем, и было обнаружено, что эта функция убывания подчиняется степенному распределению. Таким образом, теги, которые использовались недавно, имели более высокую вероятность повторного использования.

Один из основных выводов заключался в том, что семантически общие теги (например, «блог»), как правило, чаще встречаются с другими тегами, чем семантически более узкие теги (например, «Ajax»), и это различие может быть зафиксировано функцией распада повторного использования тегов в их модель.[7] В частности, было обнаружено, что более медленный параметр распада (когда тег используется повторно чаще) может объяснить феномен того, что семантически общие теги имеют тенденцию сочетаться с большим набором тегов. Другими словами, утверждалось, что «семантическая широта» тега может быть смоделирована функцией распада памяти, что может привести к различным возникающим поведенческим моделям в системе тегов.[7]

Прогнозные модели

Семантическая имитационная модель

Описательные модели были основаны на анализе отношений слово-слово, выявленных различными статистическими структурами в организации тегов (например, насколько вероятно, что один тег будет сочетаться с другими тегами или насколько вероятно, что каждый тег будет повторно использован с течением времени). Таким образом, эти модели являются описательными моделями на агрегированном уровне и мало что могут предложить в отношении прогнозов на уровне взаимодействия индивидуального интерфейса и когнитивных процессов.

Вместо того, чтобы имитировать других пользователей на уровне слов, одно из возможных объяснений такого рода социальной сплоченности может быть основано на естественной тенденции людей обрабатывать теги на семантическом уровне, и именно на этом уровне обработки происходило большинство имитаций. . Это объяснение было подтверждено исследованиями в области Понимание прочитанного, который показал, что во время понимания на людей, как правило, влияют значения слов, а не сами слова.[12] Предполагая, что люди в одной и той же культуре, как правило, имеют общие структуры - например, используют одинаковые словари и соответствующие им значения для согласования и общения, пользователи одной и той же системы социальных тегов могут также иметь схожие семантические представления слов и понятий, даже если использование Теги могут различаться у разных людей на уровне слов. Таким образом, часть причины стабильности систем социальных тегов может быть отнесена к общим семантическим представлениям среди пользователей, так что пользователи могут иметь относительно стабильную и согласованную интерпретацию информационного содержания и тегов при взаимодействии с системой. Основываясь на этом предположении, модель семантической имитации предсказывает, как разные семантические представления могут привести к различиям в выборе отдельных тегов и, в конечном итоге, к различным возникающим свойствам на совокупном поведенческом уровне.[13][14] Модель также предсказывает, что фольксономии в системе отражают общие семантические представления пользователей.

Семантическая имитация имеет важные последствия для общей проблемы словарного запаса при поиске информации и взаимодействие человека с компьютером - создание большого количества разнообразных тегов для описания одного и того же набора информационных ресурсов. Семантическая имитация подразумевает, что единица коммуникации между пользователями более вероятна на семантическом уровне, чем на уровне слов. Таким образом, хотя может и не быть сильной согласованности в выборе слов при описании ресурса, на семантическом уровне, похоже, существует более сильная сила согласованности, которая направляет конвергенцию описательных индексов. Это резко контрастирует с выводами, сделанными на основе чисто теоретико-информационного подхода, который предполагает, что люди ищут и оценивают информацию на уровне слов. Напротив, процесс семантической имитации в социальных тегах подразумевает, что теоретико-информационный подход является в лучшем случае неполным, поскольку он не принимает во внимание базовую единицу обработки информации человеком. Подобно тому факту, что человеческое общение происходит на семантическом уровне, тот факт, что люди могут использовать разные слова или синтаксис, не влияет на эффективность общения, пока лежащие в основе «точки соприкосновения» между двумя людьми одинаковы.[15]

В случае социальных тегов, пока пользователи разделяют схожее понимание содержимого информационных ресурсов, тот факт, что информационная ценность документа-тега уменьшается (что люди имеют больше слов на своих языках), не означает, что он всегда будет труднее найти релевантную информацию (аналогично, тот факт, что в человеческих языках появляется все больше слов, не означает, что общение становится менее эффективным). Однако это указывает на то, что нужно эффективно представлять эти семантические структуры в информационной системе, чтобы люди могли эффективно интерпретировать семантику помеченных документов. Интеллектуальные методы, основанные на статистических моделях языка, таких как латентно-семантический анализ и модель вероятностных тем[требуется разъяснение], потенциально может решить эту проблему со словарем.[нужна цитата]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Канг, Руогу; Фу, вай-тат; Каннампаллил, Томас Джордж (2010). «Использование знаний в голове и знаний в социальной сети: влияние знаний в предметной области на исследовательский поиск в индивидуальных и социальных поисковых средах». Материалы 28-й Международной конференции по человеческому фактору в вычислительных системах - CHI '10. Атланта, Джорджия, США: ACM Press: 393. Дои:10.1145/1753326.1753386. ISBN 9781605589299. S2CID 5261530.
  2. ^ Фурнас, Джордж В .; Подделка, Катерина; фон Ан, Луис; Шахтер, Джошуа; Голдер, Скотт; Фокс, Кевин; Дэвис, Марк; Марлоу, Кэмерон; Нааман, Мор (2006). "Почему работают системы тегов?". CHI '06 Extended Abstracts on Human Factor in Computing System - CHI EA '06. Монреаль, Квебек, Канада: ACM Press: 36. Дои:10.1145/1125451.1125462. ISBN 9781595932983. S2CID 33400901.
  3. ^ Furnas, G.W .; Ландауэр, Т. К .; Gomez, L.M .; Дюмэ, С. Т. (1987-11-01). «Проблема словарного запаса в человеко-системном общении». Коммуникации ACM. 30 (11): 964–971. Дои:10.1145/32206.32212. S2CID 3002280.
  4. ^ Фу, вай-тат; Каннампалил, Томас; Канг, Руогу; Он, Джибо (01.07.2010). «Семантическая имитация в социальных тегах». Транзакции ACM о взаимодействии компьютера и человека. 17 (3): 1–37. Дои:10.1145/1806923.1806926. S2CID 6964273.
  5. ^ Хедстрём, Питер (12 декабря 2005 г.). Анализируя социальное: на принципах аналитической социологии. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0511136919. OCLC 62868580.
  6. ^ а б Chi, Ed H .; Мыткович, Тодд (2008). «Понимание эффективности систем социальных тегов с помощью теории информации». Материалы девятнадцатой конференции ACM по гипертексту и гипермедиа - HT '08. Питтсбург, Пенсильвания, США: ACM Press: 81. Дои:10.1145/1379092.1379110. ISBN 9781595939852. S2CID 14008770.
  7. ^ а б c d е Cattuto, C .; Loreto, V .; Пьетронеро, Л. (30 января 2007 г.). «Семиотическая динамика и совместное тегирование». Труды Национальной академии наук. 104 (5): 1461–1464. Дои:10.1073 / pnas.0610487104. ISSN 0027-8424. ЧВК 1785269. PMID 17244704.
  8. ^ а б Golder, Scott A .; Хуберман, Бернардо А. (2006). «Шаблоны использования совместных систем тегов». Журнал информатики. 32 (2): 198–208. Дои:10.1177/0165551506062337. ISSN 0165-5515. S2CID 1946917.
  9. ^ Eggenberger, F .; Полиа, Г. (1923). "Uber die Statistik verketteter Vorgänge". ZAMM - Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik (на немецком). 3 (4): 279–289. Дои:10.1002 / zamm.19230030407.
  10. ^ а б Халпин, Гарри; Робу, Валентин; Пастух, Хана (2007). «Сложная динамика совместной маркировки». Материалы 16-й Международной конференции по всемирной паутине - WWW '07. Банф, Альберта, Канада: ACM Press: 211. Дои:10.1145/1242572.1242602. ISBN 9781595936547. S2CID 13935265.
  11. ^ Робу, Валентин; Халпин, Гарри; Пастух, Хана (сентябрь 2009 г.). «Появление консенсуса и общих словарей в системах совместной маркировки» (PDF). ACM-транзакции в Интернете. 3 (4): 1–34. Дои:10.1145/1594173.1594176. S2CID 3330929.
  12. ^ Кинч, Уолтер (1988). «Роль знания в понимании дискурса: модель построения-интеграции». Психологический обзор. 95 (2): 163–182. Дои:10.1037 / 0033-295X.95.2.163. ISSN 1939-1471. PMID 3375398. S2CID 15246663.
  13. ^ Фу, Вай-Тат (2008). «Микроструктуры социальных тегов: рациональная модель». Труды конференции ACM 2008 по совместной работе с компьютерной поддержкой - CSCW '08. Сан-Диего, Калифорния, США: ACM Press: 229. Дои:10.1145/1460563.1460600. ISBN 9781605580074. S2CID 2202814.
  14. ^ Фу, Вай-Тат (август 2009 г.), «Семантическая имитационная модель социальных тегов». (PDF), Материалы конференции IEEE по социальным вычислениям: 66–72, архивировано с оригинал (PDF) на 2009-12-29
  15. ^ Кларк, Герберт Х. (1996). Использование языка. Кембридж, Англия. ISBN 0521561582. OCLC 33078546.