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1 UNIVERSITÀ CA FOSCARI DI VENEZIA Dipartimento di Informatica Technical Report Series in Computer Science Rapporto di Ricerca CS Novembre 2008 N. Cocco, F. Dalla Libera Folksonomie e classificazioni cooperative per il web 2.0 Dipartimento di Informatica, Università Ca Foscari di Venezia Via Torino 155, Mestre Venezia, Italy

2 Folksonomie e classificazioni cooperative per il web 2.0 Nicola Cocco Francesco Dalla Libera Dipartimento di Informatica Università Ca Foscari di Venezia Rapporto di Ricerca CS Abstract L attuale sviluppo del web, che va sotto il nome di web 2.0, ha messo gli utenti al centro delle interazioni. Tra gli strumenti messi a disposizione degli utenti, si è affermato il concetto di folksonomia, che consente una classificazione cooperativa, libera e non vincolata dei vari oggetti presenti sulla rete. In quest ambito viene proposta un applicazione che presenta una nuvola dinamica di suggerimenti per l inserimento dei tag. L utente può specificare un tag, o una parte di esso, e la nuvola viene costruita on-the-fly mostrando i tag che contengono parte della stringa digitata. E un esempio di come utilizzando il numero di presenza di un tag sia possibile non solo stimolare l utente durante l inserimento, ma anche rivelargli quanto un tag digitato sia comune nel sistema. Introduzione Una folksonomia è un principio di categorizzazione guidato dagli utenti. Il termine è un neologismo derivante dalle parole folks e taxonomy, che si può tradurre letteralmente come classificazione cooperativa oppure classificazione gestita dagli utenti (Vander Wal [1]). Merholz [4] l ha definita anche come raccolta di metadati dalle masse di utenti (vedi anche Mathes [3, 8]). Diversamente da una tassonomia, che prevede un utilizzo vincolato di un insieme controllato e predefinito di termini nella classificazione, la folksonomia lascia libero l utente nella scelta dei termini da associare, come tag, ad una risorsa condivisa [5, 9]. L intento della folksonomia è quindi quello di creare una nuova metodologia di classificazione per semplificare la condivisione delle risorse da parte degli utenti. Viene quindi mantenuta e alimentata dagli utenti presupponendo che gli stessi daranno vita ad una categorizzazione più vicina alle loro visione e al loro concetto di condivisione delle risorse. Il modello risultante sarà una classificazione più rappresentativa, naturale e diversificata rispetto alla classica tassonomia. A partire da Wikipedia, Flickr, Technorati, Del.icio.us, molti sistemi hanno sviluppato un sistema di tagging che permette di assegnare metadati sotto forma di tag alle varie risorse senza nessuna restrizione di vocabolario. I tag vengono scelti e creati liberamente dalle parole chiave selezionate dall utente, rappresentando così la risorsa 1

3 dal proprio punto di vista. I tags sono così diventati per una grandissimo numero di utenti uno degli strumenti più comuni per annotare, classificare e organizzare risorse sul web. Il fenomeno del web 2.0 ha portato ad una svolta nella società dell informazione con una importante convergenza tra il mondo web dei professionisti e quello degli utenti [11]. La folksonomia può essere vista come il primo processo di espansione nella collaborazione sociale, garantendo potere agli utenti nella gestione dei propri contenuti, garantendo così un buon grado di auto-controllo [10]. Possiamo infine riassumere le sue principali caratteristiche in tre punti : assenza di una tassonomia imposta a priori, multi-referenza tra risorse e assenza di legami tipo classificazione lessicale ([7, 12, 13]). Folksonomia L idea di una classificazione libera da parte degli utenti è nata dalle potenzialità che si sono sviluppate nel web 2.0 attuale. Gli utenti utilizzano dei tag, o parole chiave, per classificare oggetti e risorse, come: immagini, video, indirizzi web e testi (vedi Figura 1). Non vi è nessuna restrizione nelle parole usate dagli utenti, permettendo così di utilizzare un proprio vocabolario per rendere più facile il ritrovamento della risorsa classificata (sia da parte dell utente stesso che da parte di altri utenti). Figura 1: Struttura di una folksonomia Le caratteristiche principali di una folksonomia si possono riassumere in : Bottom-up, creata dagli utenti del sistema Non esiste un vocabolario prefissato dei tag Nessuna struttura di classificazione Nessuna relazione diretta tra i diversi tag Nessuna autorità Distribuzione dei contenuti Collaborazione Auto training degli utenti 2

4 I sistemi di classificazione cooperativa includono un vasto insieme di risorse eterogenee classificate e arricchite dai tag della comunità di utenti. Abbiamo così degli aspetti collaborativi rilevanti quali : Possibilità di associare tag ai contenuti di altri utenti Immediatezza nel feedback : possibilità di vedere sia tutti i contenuti legati ad uno stesso tag che tutti i tag associati allo stesso contenuto. Questo genera un particolare auto-training negli utenti: una volta associato un tag l utente può subito vedere l insieme di risorse associato ad esso e quindi capire se la propria risorsa è coerente con tale insieme. Comunicazione tra utenti mediata dai tag : realizza un ciclo continuo di feedback e apre la negoziazione sui tag. Un utente ha infatti la possibilità di aggiungere un nuovo tag restando libero nella proprie scelte sulle parole da utilizzare. Sistemi di tagging All interno di una folksonomia i tag possono assumere vari significati in base al modello di utilizzo degli stessi: si possono evidenziare tre macro categorie di folksonomia di uso corrente nei sistemi attuali. a - folksonomia personale La folksonomia personale consiste nell utilizzare dei tag per classificare risorse personali in un ambito privato. C è poco di folks in un approccio di questo tipo; il sistema di tagging, dal lato utente-proprietario, resta comunque gestito come per una folksonomia. In Google Gmail, ad esempio, è possibile specificare dei tag, chiamati etichette, da associare alle proprie . Ogni può avere una o più etichette associate e nella colonna del menu l utente ritrova la lista delle proprie etichette. La lista delle etichette visualizza tutte le associate a quella etichetta. Il vero spirito della folksonomia si percepisce appena in un sistema chiuso senza possibilità di condivisione dei tag e senza interazione. In sistemi come questo, dove si hanno risorse non condivisibili, l effetto dell utilizzo di tag è una semplice evoluzione di categorie personali. b - folksonomia ristretta In questo tipo di folksonomia, solitamente, è l utente, che condivide la risorsa, ad associarle i tag iniziali con l intento di guidare gli altri utenti alla propria risorsa. In questo scenario i tag sono legati principalmente alla risorsa condivisa da un utente e quindi non mantengono la relazione di appartenenza all utente che ha compiuto l assegnazione. I tag inoltre sono univoci: per ogni singola risorsa il sistema non accetta tag uguali. Nell esempio della Figura 2, l autore ha condiviso una risorsa, una fotografia, alla quale ha assegnato due tag sunset e landscape. L utente Bob decide di aggiungere altri due tag alla risorsa: minimal e nature. L utente Alice in questo scenario non può aggiungere il proprio tag sunset in quanto la risorsa ha già un tag uguale specificato. 3

5 In questo caso i tag portano da un insieme di risorse alla risorsa e viceversa ma non vi è legame tra il tag e l utente che lo ha assegnato. Figura 2: Singola associazione di tag per risorsa La tipologia di folksonomia ristretta viene scelta come integrazione in un sistema che ha altre funzionalità di collegamento al suo interno. Nel caso di flickr (che utilizza questa tipologia di folksonomia) utenti e risorse sono collegati tramite il sistema di commenti alle risorse e ai gruppi. c - folksonomia vasta In questo caso ogni utente ha il proprio insieme di tag associati alle risorse proprie e condivise. E possibile per ogni utente associare in ogni caso tag personali a risorse altrui: i tag quindi non sono univoci. Sarà quindi sempre possibile risalire a tutti gli utenti che hanno associato un dato tag e ad esempio contare quanti tag dello stesso tipo sono associati ad una risorsa. Figura 3: Associazioni di tag indipendenti In questo esempio Bob e Alice hanno entrambi condiviso un indirizzo URL (come potrebbe succedere in del.icio.us) e hanno assegnato i propri tag alla risorsa condivisa. Ogni utente ha le proprie risorse condivise, confrontabili con quelle di altri utenti e questo permette di considerare tag identici, assegnati da utenti diversi, per una stessa 4

6 risorsa. E possibile quindi leggere i tag associati alla risorsa che avrà visualizzato un unico tag apple che permette di arrivare ai due o più utenti che hanno assegnato quel tag (vedi Figura 4). Figura 4: Percorso dalla risorsa agli utenti Questo è il sistema adottato da del.icio.us in cui è possibile visualizzare gli utenti associati ad un ben determinato tag. Requisiti di base per i modelli di rappresentazione Il modello di folksonomia comprende sempre tre entità base: i tag, gli utenti e le risorse. Tra queste tre entità sono presenti associazioni che è possibile rappresentare come funzioni del modello generale. Si prenda subito atto che l insieme dei tag, che è la rappresentazione della conoscenza collettiva nel nostro modello, non può essere rappresentata tramite un modello utilizzato per un sistema di catalogazione standard [5]. I termini nel nostro insieme di tag non sono fissati a priori e non c è nessuna forma di accordo tra gli utenti sulle parole da utilizzare come tag. E possibile allora definire i requisiti funzionali di una folksonomia [14]. Le tre entità in relazione tra loro all interno di una folksonomia sono : - UTENTI - TAG - RISORSE L operazione di tagging (aggiunta da parte di un utente di un tag ad una risorsa) può essere rappresentata tramite la funzione TAG (u, t, r ) 5

7 Figura 5: Relazioni in una folksonomia Questa funzione rappresenta il concetto di associazione utente-risorsa, per studiarne le proprietà è bene scomporre la funzione : τ associa un tag t ad una risorsa r e la funzione Υ che associa un utente ai tag assegnati. Modello gerarchico a classi Questo modello, elaborato recentemente da Chen e Yao [2], si fonda sulla struttura gerarchica dei dati basandosi sulle relazioni tra oggetti e attributi. Tale modello di base spiega come è possibile raggruppare oggetti e attributi all interno di classi di equivalenza basate su relazioni di equivalenza: tramite le relazioni d ordine sarà poi possibile stabilire la struttura gerarchica delle classi di equivalenza. Questo modello è legato alla rappresentazione dei concetti nel campo dell informatica cognitiva, tuttavia è stato comunque proposto come modello di partenza per la rappresentazione delle associazioni all interno di una folksonomia. Oggetti equivalenti e gli attributi equivalenti saranno raggruppati in relative classi di oggetti equivalenti e classi di attributi equivalenti. Le gerarchie delle classi di oggetti e delle classi di attributi saranno quindi basate su delle relazioni d ordine. Modello tramite ipergrafi Per rappresentare la rete di associazioni che si sviluppa all interno di una folksonomia si può utilizzare un ipergrafo tripartito, in cui ogni arco rappresenta l associazione tra un certo oggetto e un certo utente tramite un tag [16]. Un ipergrafo è una generalizzazione di un grafo dove gli archi possono connettere un numero qualsiasi di vertici. L insieme dei vertici nel nostro caso viene partizionato in tre insiemi disgiunti: U = { u1,...,uk } T = { t1,...,tk } R = { r1,...,rk } Rispettivamente l insieme degli utenti (U), dei tag (T) e delle risorse (R). In un sistema di tagging gli utenti possono associare i tag alle risorse, creando così una terna tra l utente, il tag e la risorsa definendo la relazione ternaria Y: Y U T R La folksonomia F può quindi essere definita: F := (U, T, R, Y) 6

8 Questa rappresentazione è quella che più si adatta al nostro sistema, tuttavia lavorare con un modello di ipergrafi e iperarchi non è molto funzionale soprattutto quando il sistema cresce. Conviene quindi convertire l ipergrafo in tre grafi bipartiti: il grafo UT, che rappresenta le associazioni tra utenti e tag, il grafo RT tra tag e risorse e il grafo UR tra utenti e risorse. Applicazioni del modello I due modelli precedenti, pur permettendo entrambi di rappresentare le relazioni tra i tre elementi fondamentali di una folksonomia, non hanno però la stessa potenza espressiva. Le relazioni sono la chiave stessa della folksonomia: un tag non ha nessuna potenzialità se non viene associato ad una risorsa web. Si è scelto di approfondire le applicazioni del modello di rappresentazione a grafi in quanto permette di analizzare le reti di affiliazione generate dalle associazioni tra utenti, tag e risorse. Le reti di affiliazione nell analisi dei fenomeni sociali offrono notevoli vantaggi descrittivi, per questo hanno dato buoni risultati anche nell analisi di una folksonomia [15, 16, 17, 18, 19]. Riassumendo i concetti fondamentali delle analisi derivate dal modello a ipergrafi, ecco cosa si può trarre dalle associazioni tag-risorse, utente-risorse e utente-tag. TAG-RISORSE (utente) Preso un utente u e ricreata la propria rete bipartita tag-risorse si può analizzare il grafo delle associazioni tag-tag e il grafo delle associazioni risorsa-risorsa. Associazioni risorse Permette di stabilire la vicinanza tra le risorse di un utente. Maggiore è il numero di tag comuni a due risorse più forte sarà il legame tra le due risorse. In questo modo possiamo individuare risorse simili nella classificazione di un utente. Associazioni tag Permette di stabilire il grado di similitudine tra due tag espresso da un utente. Il legame tra due tag cresce in base al numero delle risorse comuni che entrambi identificano. Questo permette di capire i tag che un utente ritiene simili o meno. Se si rappresentano queste associazioni senza il vincolo della prospettiva dall utente u si ha la visione globale di similitudine tra risorse e tag presenti nel sistema. UTENTI-RISORSE (tag) Preso un tag t e ricreata la propria rete bipartita utenti-risorse possiamo analizzare il grafo delle associazioni utenti-utenti e il grafo delle associazioni risorsa-risorsa. 7

9 Associazioni utenti Permette di stabilire la vicinanza tra gli utenti in base alle risorse condivise. Questo ci permette di vedere i legami tra gli utenti rispetto alle risorse comuni che hanno taggato. E possibile che nel grafo si formino dei cluster relativi a utenti che hanno un dato numero di risorse condivise sotto un tag comune. Ogni raggruppamento può identificare un uso concettuale diverso per lo stesso tag. Associazioni risorse Il legame tra due tag cresce in base al numero degli utenti comuni che hanno taggato in comune una risorsa. Questo permette di capire come un tag viene utilizzato dagli utenti sulle risorse e anche in questo caso può essere utile per analizzare fenomeni di ambiguità legati ad un tag. UTENTI-TAG (risorsa) Presa una risorsa r e ricreata la propria rete bipartita utenti-tag si può analizzare il grafo delle associazioni utenti-utenti e il grafo delle associazioni tag-tag. Associazioni utenti Permette di stabilire la vicinanza tra gli utenti in base alle tag associati. Questo ci permette di vedere i legami tra gli utenti rispetto ai tag che hanno associato ad una risorsa. Questo permette di vedere come gli utenti classificano una risorsa, se si trovano più gruppi abbiamo un caso di più concetti associati alla stessa risorsa come accadeva nella rappresentazione di URt Associazioni tag Il legame tra due tag cresce in base al numero degli utenti comuni che hanno utilizzato lo stesso tag sulla risorsa r. Applicazioni del modello: un aiuto per l ambiguità Un problema che hanno questi sistemi di classificazione cooperativa, deriva dall esistenza di tag ambigui, tag cioè che rappresentano concetti diversi da utente a utente. Ad esempio il tag opera può rappresentare tanto il browser web quando un genere di rappresentazione musicale. L utente associa un concetto ad un tag in base alla risorsa che si ritrova a descrivere. I tag essendo parole possono avere significati ambigui. L ambiguità viene risolta dall utente nel confrontare la risorsa con i tag associati. E possibile individuare l ambiguità di un tag attraverso un analisi dei dati del modello. T. Gruber [6] ha svolto un test sull analisi dell ambiguità del tag sf (San Francisco oppure Science Fiction), analizzando dati raccolti dal sito del.icio.us. Sono state costruite rispettivamente la rete di affiliazione degli utenti e la rete di affiliazione delle risorse, che sono state esaminate con il software di analisi Pajek [19]. 8

10 Nella Figura 6 i nodi rappresentano i documenti collegati tra loro in quanto l utente ha taggato entrambi con il tag sf. Gli archi sono pesati dal numero di utenti che hanno eseguito questa associazione. Figura 6: Co-affiliazione delle risorse su tag sf Vi sono due concetti distinti legati allo stesso tag, assunzione confermata dalla presenza di due cluster. Il significato dei numerosi archi tra i due gruppi è dato dalla presenza di risorse legate alle due diverse interpretazioni del tag sf : la rappresentazione grafica del modello mette quindi in luce questi due concetti distinti legati allo stesso tag. Una nuova applicazione del modello Oltre alle tradizionali applicazioni socio-statistiche di analisi a posteriori sull uso di una folksonomia da parte di una comunità di utenti, ci si può chiedere se sia possibile applicare il modello per semplificare la navigazione e l utilizzo dei tag da parte dell utente. Le due fasi principali nelle quali l utente si trova coinvolto sono: l inserimento dei tag e l utilizzo dei tag per la navigazione tra le risorse. 1 - Inserimento dei tags Si è già accennato ai problemi relativi alla totale libertà nell inserimento dei tag da parte dell utente. Avendo a disposizione tutti i dati di una folksonomia, è possibile aiutare l utente in questo processo? Si hanno due casi : la risorsa viene condivisa dall utente La risorsa quindi è sprovvista di tag. Consultando la base di dati delle informazioni associate (utenti, tag, risorse) non ci si può basare sulla risorsa per suggerire dei tag all utente, in quanti questa è unica e non presente con altre classificazioni. Quello che, in questi casi, si può fare per migliorare lievemente 9

11 l inserimento è quella di proporre all utente alcuni dei tag da lui più usati. Non è di grande aiuto ma può comunque favorire il ri-utilizzo di alcuni tag utilizzati spesso dall utente. l utente incontra una risorsa già condivisa L utente si trova quindi a taggare una risorsa già presente nel sistema. Se la risorsa non ha alcun tag associato ci si trova nello scenario precedente. Non è possibile aiutare l utente se non proponendo dei tag della propria personomia 1 utilizzati di frequente. Questo accade già nel sistema di flickr dove all utente vengono proposti alcuni dei tag da lui più spesso utilizzati. Se sono presenti già dei tag associati alla risorsa forse è possibile fare qualcosa di più. Se si sta visualizzando una risorsa già condivisa si potrebbe sfruttare il legame presente tra tag-risorse legato alla risorsa stessa. In questo modo tramite l analisi della rete di affiliazione tag-risorse si potrebbero suggerire dei tag vicini a quelli già associati alla risorsa 2 - browsing delle risorse Nella maggior parte dei sistemi, dato uno specifico tag è possibile consultare le risorse che ne risultano associate. Le risorse restituite possono essere ordinate tramite criteri quali più recente oppure più interessante. Il grado di interesse, nel caso specifico di flickr, è probabilmente calcolato in base al numero di visite che la risorsa riceve e al numero di preferenze assegnate dagli utenti: ogni utente infatti può esprimere una preferenza personale rispetto ad una qualsiasi risorsa. Un passo successivo può essere quello di suggerire, anche in questo caso, dei tag vicini a quello cercato. Dall analisi precedente, nella rete di affiliazione tag-risorse, si presuppone che risorse classificate con tag uguali siano simili tra loro. Nella Figura 7, utilizzando sempre il modello a ipergrafi, si può vedere come calcolando la distanza tra i tag connessi tra loro sia possibile dare dei suggerimenti all utente. 1 ambiente informativo personale 10

12 Figura 7: Relazioni tra i tag In questo esempio, se si suppone che la risorsa sia già taggata con il termine sailing, il sistema potrebbe suggerire all utente le parole : blashford, clouds, spinnaker, ringwood, lake e 17-40mm. Incrementando o diminuendo la distanza accettabile si potrà ampliare o meno il numero e la similarità dei tag proposti all utente. Può capitare, e in un sistema di questo tipo capiterà spesso, che vengano proposti termini non coerenti per l utente che sta visitando la risorsa come ad esempio 17-40mm. Tuttavia questo fa parte della folksonomia stessa e dell apertura di questo metodo di classificazione. Il raggruppamento delle risorse e le liste di tag che possono essere proposte all utente non potranno mai avere un livello preciso di coerenza: ci si trova appunto in una folksonomia e non in un sistema di classificazione rigido. In sistemi di folksonomia vasta, ove è possibile confrontare anche l insieme delle risorse, è possibile valutare l ambiguità di un tag. Questo può permettere di suddividere i risultati di visualizzazione relativi alla scelta di un tag in sottogruppi derivanti dalle interpretazioni che possono essere rilevate dalla rete di affiliazione utente-risorse relativa ad un tag. Nuvola di suggerimenti La fase di inserimento deve restare più libera possibile altrimenti si corre il rischio di uscire dal concetto di folksonomia. Un aiuto può essere dato sotto forma di suggerimento. Alcuni siti come flickr e del.icio.us, forniscono già forme di suggerimento che affiancano l utente nella scelta dei tags. Proponiamo ora un avanzamento rispetto ai metodi statici di suggerimento tramite una nuova applicazione che chiameremo nuvola di suggerimenti. Il concetto è molto semplice: durante la digitazione di un tag, o parte di esso, da parte dell utente, viene generata una nuvola dinamica di termini che prende forma sulla base delle lettere inserite. Utilizzando una metafora ormai corrente, la dimensione delle 11

13 parole suggerite è proporzionale al numero di occorrenze del tag stesso: l utente si rende subito conto se un tag che sta digitando risulta più o meno utilizzato nel sistema. Questo tipo di applicazione (vedi Figura 8) può incrementare il feeling dell utente con il sistema incrementando, probabilmente, anche la qualità del tagging o del browsing. Figura 8: Nuvola di suggerimenti Acquisizione dei dati L implementazione dell applicazione che realizza le funzionalità sopra descritte richiede la presenza dei dati tipici di una folksonomia. Per non ricreare a caso questa base informativa, si è scelto di scaricare un esempio di folksonomia prendendola da flickr, in quanto fornisce per l accesso ai propri dati sia un feed RSS che un insieme di API [20], che consentono quindi un interfacciamento strutturato e standard. La raccolta delle informazioni necessarie è operata da un crawler (script PHP) che raccoglie i dati tramite le API e li salva in un database MySQL. Lo schema di raccolta dei dati è il seguente: Figura 9: Schema raccolta dati Poichè flickr utilizza un modello di folksonomia ristretta, i tag sono legati alla risorsa che risulta essere l unico tramite tra tag e utente. Si perde quindi traccia dell utente che 12

14 assegna un tag. Inoltre le risorse condivise sono fotografie, un tipo di dato univoco, e non sono presenti risorse uguali condivise da più utenti come può accadere in del.icio.us. Struttura degli script della nuvola di suggerimenti L applicazione si basa su 4 script PHP che si occupano di leggere ed elaborare i dati dal database MySQL. Per gestire l aggiornamento in real time della nuvola di suggerimenti si utilizza la tecnologia AJAX tramite le librerie script.acolo.us [21]. La struttura dell applicazione è la seguente: Figura 10: Struttura della nuvola di suggerimenti L utente utilizza la pagina principale index.php per immettere il proprio tag e visualizzare la nuvola dei suggerimenti. L interfaccia con l applicazione si presenta, come già visto in precedenza, nel modo seguente. Figura 11: Interfaccia pagina iniziale 13

15 Nuvola di suggerimenti: esempi di navigazione L applicazione fornisce anche servizi di browsing. La nuvola visualizzata è formata da parole (i tag) che sono link e che quindi possono puntare alle risorse e agli utenti legati al tag selezionato. Ecco un esempio di visualizzazione partendo dal tag rain. Figura 12: Navigazione per tag Da qui è possibile selezionare una risorsa o un utente entrambi in relazione con il tag selezionato. Viene quindi visualizzata una tabella informativa tipo quella di Figura 13 che illustra gli utenti e i tag collegati alla risorsa selezionata. Figura 13: Navigazione per risorsa 14

16 Se si seleziona un utente invece, è possibile visualizzare i tag e le risorse legate ad esso. Figura 14: Navigazione per utente Conclusioni E stata realizzata un applicazione che presenta una nuvola dinamica di suggerimenti per l inserimento dei tag in una folksonomia. L utente può specificare un tag, o una parte di esso, e la nuvola viene costruita on-the-fly mostrando i tag che contengono parte della stringa digitata. E un esempio di come utilizzando il numero di presenza di un tag sia possibile stimolare l utente durante l inserimento. Oltre a questo l utente è subito in grado di capire quanto un tag digitato è comune nel sistema. L applicazione permette poi di navigare attraverso tag, utenti e risorse permettendo di evidenziarne i legami. Bisogna comunque considerare che la folksonomia è ancora alle sue fasi iniziali di diffusione, molti utenti non sono ancora in grado di contribuire o sfruttare in maniera significativa un sistema di questo tipo, per questo non è coerente sminuire le potenzialità espressive che i sostenitori del wisdom of crowds [22] si aspettano dall utilizzo di questo strumento. Una folksonomia offre anche un ottimo sistema di descrizione delle risorse. L insieme dei tag associati ad una risorsa compone una rappresentazione della stessa, vista da un vasto insieme di utenti. Ecco allora i due vantaggi fondamentali che l integrazione di una folksonomia può offrire in un sistema: aiuto nella navigazione delle risorse, e descrizione cooperativa delle stesse. Per i prossimi sviluppi futuri si possono pensare a sistemi di suddivisione delle risorse e degli utenti in base alle relazioni che intercorrono tra essi. Un altro punto importante che rimane ancora aperto è l interazione tra i diversi sistemi di folksonomia. 15

17 Oltre a queste evoluzioni nei sistemi di condivisione di risorse vi sono degli scenari in evoluzione anche nell uso della folksonomia in ambito aziendale. L interesse di utilizzo della folksonomia in questi ambiti deriva principalmente dai vantaggi che può offrire nel catalogare documenti interni e aumentarne la ricercabilità, incrementare il livello di collaborazione tra il personale e far risaltare concetti che nascono spontaneamente in un ambito collaborativo: tutto questo ad un costo inferiore al mantenimento di una tassonomia. Questi sono tuttora punti aperti il cui sviluppo sarà inevitabilmente guidato dall evoluzione di Internet. Bibliografia [1] Thomas Vander Wal homepage - [2] Y.H. Chen, Y.Y.Yao Formal Concept Analysis based on hierarchical class analysis, 4th IEEE International Conference on Cognitive Informatics (ICC05), 2005 [3] Adam Mathes Folksonomies - Cooperative Classification and Communication Through Shared Metadata, Computer Mediated Communication LIS590CMC, 2004 [4] Peter Merholz Metadata for Masses, Ariadne issue 5, 2004 [5] Buckland Michael Vocabulary as central concept in library and information science, 1999 [6] T.Gruber Ontology of folksonomy - Int l Journal on Semantic Web & information systems 3(2), 2007 [7] P. Merholz Ethnoclasification and vernacular vocabularies, 2004 [8] A. Mathes Cooperative classification and communication through shared metadata, Graduated School of Library and Information Science, University of Illinois, 2005 [9] Jacob, Elin Classification and categorization: a difference that makes a difference, Library trends, vol 52 n.3, 2004 [10] T. Hammond, T. Hannay, B. Lund, and J. Scott. Social bookmarking tools (i): A general review, D-Lib Magazine, 11(4), [11] Blood Rebecca Weblogs: History and Perspective - REbecca s Pocket, 2006 [12] Guy M., Powell A., & Day M., Improving the Quality of Metadata in Eprint Archives,

18 [13] Hammond T., Hannay T., Lund B., Scott J., Social Bookmarking Tools A General Review, D-Lib Magazine, Vol 11 N. 4, April 2005 [14] Nicola Cocco, Folksonomie e classificazione cooperativa nel web 2.0, Tesi di laurea, Università Ca Foscari di Venezia, Aprile 2008 [15] Wasserman S., D. Granovetter Social Network Analysis: Methods and applications, Cambridge University Press, 1994 [16] C. Catutto, C. Schmitz, A. Baldassarri, Network properties of folksonomies, AI Communication Journal, 2007 [17] A. Hotho, R. Jaschke, C. Schmitz, G. Stumme Trend detection in folksonomies, Knowledge & Data Engineering Group, University of Kassel Germany, 2006 [18] H.Wu, M.Zubair, K.Maly Harvesting social knowledge from folksonomy, ACM New York, 2006 [19] Pajek, Program for large network analysis - [20] Wrapper API di Flickr - PhpFlickr - [21] Scriptaculous: librerie JavaScript AJAX - [22] J. Surowiecki, The wisdom of crowds,

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