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Folksonomies-cooperative classification and communication through shared metadata / Mathes (2004)

Citation - Mathes, A. (2004). Folksonomies-cooperative classification and communication through shared metadata. Computer Mediated Communication, LIS590CMC (Doctoral Seminar), Graduate School of Library and Information Science, University of Illinois Urbana-Champaign, December.

Keyword - folksonomy

這篇論文考察兩種以使用者著錄的詮釋資料-更草根性的分類法-作為分享數位媒體的網路服務。詮釋資料(後設資料/metadata)-一種關於資料的資料 -可以讓系統收集相關的資訊,並幫助使用者發現關聯性的資訊。這些詮釋資料的著錄通常有兩種方法:由專業人士或是由作者本人。在圖書館與其他組織中,通常是以編目紀錄(catalog record)的形式來著錄詮釋資料,傳統上是由專注相關領域的專家,用複雜、詳盡的規則與詞彙完成著錄的工作。這種方法主要的問題在於可執行性與無法處理巨量的資料,特別是當面對網際網路(WWW)的時候。用來處理專業編目工作的系統與工具,對沒有經過專業訓練與知識的人來說,通常都過於複雜。第二種方法是由作者自己著錄這些詮釋資料。作者使用SGML, WWW, 與都柏林核心集(Dublin Core Metadata Initiative)來描述文件的資料。這種方法也有些問題,通常都是因為不適當或是不正確,或是徹底(outright/*我不知道這裡的意思)的描述。 這篇論文檢視第三種方法:由使用者著錄的詮釋資料,由文件與媒體的使用者,由各自運用的角度來著錄詮釋資料,並且分享給整個社群。

詮釋資料的著錄:專業人員、作者、使用者

詮釋資料 (metadata),所謂的「關於資料的資料」(data about data),是一種高度結構化的資訊,內容可能關於文件、書籍、文章、照片、或是其他具有功能的物件。詮釋資料主要可分為三種:管理性的,結構性的,與描述性的詮釋資料(Tayler, 2004)。這篇論文將著重在識別與根據內容進行組織資訊的描述性詮釋資料。

傳統中詮釋資料是由專業人士所著錄的。分類編目人員通常以機讀格式(MARC, Machine Readable Cataloging)著錄書籍或是其他內容的詮釋資料,這也是所有圖書館的線上書目查詢系統(OPAC) 的基礎。要具備這些工作的能力,需要一連串的教育訓練工作。圖書資訊學領域發展了複雜詳盡的編目規則與分類架構,例如以杜威十進位分類法,或是國會分類法進行分類編目工作,當然也利用了許多控制詞彙進行內容的主題描述,例如國會圖書館主題標題表(LCSH)等。

然而,專業性的著錄詮釋資料意味著重視高品質,也就是說必須花費相當的時間與精力。這使得著錄與更新大量的資料非常困難,特別是面對一些新的媒體,如網際網路。另一種方法是由著作的原作者自己著錄詮釋資料。都柏林核心詮釋資料計劃 (Dublin Core Metadata Initiative, DCMI) 在這個方面已經獲得了一些成功的經驗(Greeberg et al, 2002)。作者著錄詮釋資料,比較起專業著錄來說可以改善著錄規模的問題,但是這兩種著錄方法都有一個相同的問題:預期與非預期的資訊使用者並沒有參與這樣的著錄流程。

由使用者著錄詮釋資料是第三種方法,這篇論文將集中在這種草根性的數位素材社群分類法。其他形式的使用者著錄詮釋資料通常是隱性的。引文分析就是一種成熟的測定學術作品與學術影響力的技術。與此類似的,如使用 PageRank? 演算法的網際網路連結結構分析技術,也成為 Google 搜尋引擎的技術理論基礎(Page, 1998)。推薦系統,與其他的協同過濾 (collaborative filtering) 技術,是另一種挖掘隱性的使用者著錄詮釋資料形式(Lieberman, 2002)。

一種在1990年代後期流行的,透過集中連結網站的顯性使用者著錄詮釋資料形式,稱為「網誌」(weblog)(Blood, 2000)。這些網誌提供評論與連結,以一種幾乎沒有結構,但是顯性的使用者著錄詮釋資料。顧客評論是線上商務的一個整合的面向,如 Amazon.com 網站,且有影響力的顧客著錄詮釋資料比起其他的商務網站更具資訊性。

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