フォークソノミーとは、エンドユーザーがオンラインアイテムに公開タグを付与する分類システムです。通常は、自分自身や他のユーザーが後でアイテムを見つけやすくするために行われます。時間の経過とともに、タグとその付与頻度や検索頻度に基づいた分類システムが形成されていきます。これは、コンテンツの所有者が設計し、公開時に指定する分類体系とは対照的です。 [1] [2]この手法は、協調タグ付け、[3] [4]ソーシャル分類、ソーシャルインデックス、ソーシャルタグ付けとも呼ばれます。フォークソノミーはもともと「個人が自由に情報をタグ付けし、それを自分自身で検索すること」[5]から生まれましたが、オンラインでの共有や交流によって、協調的な形態へと発展しました。ソーシャルタグ付けとは、他のユーザーのタグを他のユーザーが利用できるオープンなオンライン環境でタグを適用することです。協調タグ付け（グループタグ付けとも呼ばれます）は、ユーザーグループによって行われるタグ付けです。このタイプのフォークソノミーは、研究、コンテンツリポジトリ、ソーシャルブックマークなどの協力的・共同的なプロジェクトでよく使用されます。

この用語は、2004年にトーマス・ヴァンダー・ウォールによって「フォーク（folk）」と「タキソノミー（taxonomy）」を組み合わせた造語として考案されました[5] [6] [7] 。フォークソノミーは、ソーシャルブックマークや写真注釈などのソーシャルソフトウェアアプリケーションの一部として普及しました。これらのアプリケーションでは、ユーザーが共有タグを介して情報を分類・検索できます。一部のウェブサイトでは、フォークソノミー内のタグを視覚化する手段としてタグクラウドが提供されています[8] 。

フォークソノミーは、 K-12教育、ビジネス、高等教育に活用できます。具体的には、ソーシャルブックマーク、教師向けリソースリポジトリ、eラーニングシステム、協働学習、協働研究、専門能力開発、教育などに活用できます。Wikipediaはフォークソノミーの好例です。[9] [より適切な情報源が必要] [説明が必要]

メリットとデメリット

フォークソノミーは、伝統的な中央集権的な分類と分類なしの間のトレードオフであり、[10]いくつかの利点がある: [11] [12] [13]

  • タグ付けは、分類やインデックス作成のトレーニングや事前の知識がなくても、簡単に理解して実行できます。
  • フォークソノミーの語彙はユーザーの語彙を直接反映する
  • フォークソノミーは、ユーザーがタグを追加したり削除したりできるという意味で柔軟性があります。
  • タグは人気コンテンツとロングテールコンテンツの両方で構成されており、ユーザーは狭いトピックでも新しいコンテンツを閲覧して発見することができます。
  • タグは、文化的、社会的、政治的な偏見なく、ユーザーの概念モデルを反映します。
  • 同じタグを適用したユーザーが共通の興味を持つという意味で、コミュニティの作成を可能にします
  • フォークソノミーは多次元的であり、ユーザーは概念を表現するために任意の数と組み合わせのタグを割り当てることができる。

タグやフォークソノミーの使用にもいくつかの欠点があり[14]、利点の中には問題を引き起こすものもあります。例えば、タグ付けの単純さゆえに、タグが適切に適用されない場合があります[15] 。さらに、統制語彙は本質的に排他的ですが[16]、タグはしばしば曖昧で過度に個人化されています[17] 。ユーザーは文書に様々な方法でタグを適用しますが、タグ付けシステムは同義語、頭字語、同音異義語を処理するメカニズムが欠如していることが多く、スペルミス、単数形/複数形、活用語、複合語などのスペルのバリエーションを処理するメカニズムも欠如しています。一部のタグ付けシステムは複数の単語からなるタグをサポートしておらず、「viewfrommywindow」のようなタグが作成されます。ユーザーは特殊なタグや、他の人には意味のないタグを選択することがあります。

要素と型

フォークソノミーは、ユーザーがウェブページ、写真、動画、ポッドキャスト、ツイート、科学論文などのコンテンツや情報にタグを付ける際に出現します。Strohmaierら[18]はこの概念を詳しく説明しています。「タグ付け」という用語は、「ユーザーがリソースに、無制限かつ制御されていない語彙から自由に選択した用語、いわゆる『タグ』を用いて注釈を付ける自発的な活動」を指します。タグは非構造化テキストラベル[19]またはキーワード[17]であり、単純なメタデータとして現れると説明する人もいます。[20]

フォークソノミーは、ユーザー、タグ、そしてリソースという3つの基本要素から構成されています。ユーザーは、ウェブページ、写真、動画、ポッドキャストなどのリソースにタグを付けます。これらのタグは、オンラインコンテンツの管理、分類、要約に使用されます。この協調的なタグ付けシステムは、これらのタグを情報のインデックス作成、検索の容易化、リソースのナビゲーションにも利用します。フォークソノミーには、異なるウェブサイトのユーザーが参照したリソースを識別するためのURLセットも含まれています。これらのシステムには、タグを様々な粒度レベルで整理できるカテゴリスキームも含まれています。[21]

ヴァンダー・ウォールは、フォークソノミーを広義と狭義の2種類に分類している。[22] 広義フォークソノミーは、複数のユーザーが同じタグをアイテムに適用できる場合に発生し、どのタグが最も人気があるかという情報を提供する。狭義フォークソノミーは、通常、少数のユーザー（多くの場合、アイテムの作成者も含む）が、それぞれ一度しか適用できないタグをアイテムにタグ付けする場合に発生する。広義フォークソノミーと狭義フォークソノミーはどちらも、関連する単語やフレーズをオブジェクトに追加することでコンテンツの検索性を高めるが、広義フォークソノミーは、各タグの人気度に基づいて並べ替えたり、タグの使用傾向や語彙の発展を追跡したりすることを可能にする。[22]

広義フォークソノミーの例として、del.icio.usが挙げられます。これは、ユーザーが関連性のあるオンラインリソースに独自のタグを付けることができるウェブサイトです。狭義フォークソノミーの例として、写真共有ウェブサイトのFlickr がよく挙げられます。

フォークソノミー対タクソノミー

「タクソノミー」とは、比較的明確に定義されたクラスがより広いカテゴリの下にネストされた階層的な分類法を指します。フォークソノミーは、異なるタグ間の親子関係の階層構造を規定したり、必ずしも導出したりすることなく、カテゴリ（各タグがカテゴリである）を確立します。（タグのクラスターから少なくとも緩やかな階層構造を導出する技術に関する研究が行われています。[23]）

フォークソノミーの支持者は、フォークソノミーは情報の整理方法を民主化し、ドメインに関する現在の考え方を反映しているためユーザーにとってより有用であり、ドメインに関するより多くの情報を表現できるため、タクソノミーよりもフォークソノミーの方が好ましいと主張する。[24]批評家は、フォークソノミーは乱雑で使いにくく、一時的な傾向を反映して、ある分野について知られていることを誤って伝える可能性があると主張する。

2007年に発表されたタグ付けシステムの複雑なダイナミクスに関する実証的分析[25]では、中央統制語彙が存在しない場合でも、安定した分布と共有語彙に関するコンセンサスが形成されることが示されています。コンテンツを検索可能にするには、分類およびグループ化する必要があります。これには、コンテンツを説明するタグのセット（ジャーナル記事のキーワードのように）について共通の合意が必要であると考えられていましたが、大規模なフォークソノミーでは、分類レベルでも共通の構造が形成されることがいくつかの研究で明らかになっています。[26]したがって、個人のタグ語彙（ペルソノミー）からほとんどのユーザーが共有する語彙への変換を可能にする、協調タグ付けの 数理モデルを考案することが可能です。[27]

フォークソノミーは、人類学や民俗学の研究で広く記録されている文化的慣習であるフォークタクソノミーとは無関係です。フォークタクソノミーとは、文化的に提供され、世代を超えて伝承され、比較的安定した分類体系であり、特定の文化圏の人々が、（インターネットだけでなく）周囲の世界全体を理解するのに利用しています。[21]

フォークソノミーの構造化や分類の研究は、フォークソントロジーと呼ばれている。[28]このオントロジーの分野は、高度に構造化されたタクソノミーや階層と、緩く構造化されたフォークソノミーの交わりを扱い、分類システムとして両者がどのような最良の特徴を取り入れられるかを問うている。フラットタグ付けスキームの強みは、1つのアイテムを他の類似アイテムに関連付ける能力である。フォークソノミーにより、大規模で異なるユーザーグループが協力して、大規模で動的な情報システムにラベルを付けることが可能になる。タクソノミーの強みは、そのブラウジング性である。ユーザーはより一般化された知識から簡単に開始して、より具体的で詳細な知識にクエリを向けることができる。[29]フォークソノミーは、タグを分類して、保守や拡張が容易な情報のブラウジング可能な空間を作成することを目指している。

知識獲得のためのソーシャルタグ付け

知識獲得のためのソーシャルタギングとは、個人またはグループにとって特定のコンテンツの検索と再検索を目的としたタグ付けの具体的な活用方法です。ソーシャルタギングシステムは、従来のタクソノミーとは異なり、コミュニティベースのシステムであり、従来のタクソノミーの階層構造を欠いています。トップダウン型のアプローチではなく、ソーシャルタギングはユーザーがボトムアップでフォークソノミーを構築していくことに依存しています。[30]

知識獲得におけるソーシャルタグの一般的な用途としては、個人開発や共同プロジェクトなどが挙げられます。ソーシャルタグは、中等教育、高等教育、大学院教育における知識獲得、そして個人研究やビジネス研究にも利用されています。情報源情報の検索／再検索のメリットは、幅広いユーザーに当てはまります。タグ付けされたリソースは、従来のファイルフォルダシステムではなく、検索クエリを通じて見つけることができます。[31]タグ付けのソーシャルな側面により、ユーザーは何千人もの他のユーザーからのメタデータを活用することもできます。[30]

ユーザーは、保存されたリソースに個別のタグを選択します。これらのタグは、個人の連想、カテゴリー、概念を反映しており、これらはすべて、その個人にとっての意味と関連性に基づいた個別の表現です。タグ、つまりキーワードはユーザーによって指定されます。したがって、タグはリソースに対応するユーザーの連想を表します。一般的にタグ付けされるリソースには、ビデオ、写真、記事、ウェブサイト、電子メールなどがあります。[32]タグが役立つ理由はいくつかあります。第一に、大量のデジタルリソースを構造化・整理することで、ユーザーが後でリソースを見つけようとしたときに簡単にアクセスできるようになります。第二に、タグは社会的な性質を持ちます。つまり、ユーザーは他のユーザーのタグに基づいて新しいリソースやコンテンツを検索できるということです。共通のタグを閲覧する行為自体が、知識獲得のためのさらなるリソースにつながる可能性があります。[30]

特定のリソースと頻繁に出現するタグは、より強い関連性があると言われています。さらに、タグは互いに関連している場合もあります。これは、タグの共起頻度に表れています。共起頻度が高いほど、関連性が強くなります。タグクラウドは、リソースとタグの関連性を視覚化するためによく利用されます。関連性が強くなるほど、フォントサイズが大きくなります。[32]

タグは、ユーザーが以前は知らなかった概念の相互関係を示します。そのため、ユーザーの現在の認知構造は、集約されたソーシャルタグに含まれるメタデータ情報によって修正または拡張される可能性があります。このプロセスは、認知的刺激と平衡化を通じて知識獲得を促進します。この理論的枠組みは、個人知識と集合知識の共進化モデルとして知られています。[32]

共進化モデルは、学習者の事前知識と環境から受け取る情報がある程度異なる認知的葛藤に焦点を当てています。[30] [32]この不一致が生じると、学習者は個人の認知構成と外部情報を一致させるために、認知平衡化のプロセスを経る必要があります。共進化モデルによれば、これは学習者に既存の構成を修正するか、単にそれらに追加することを要求する場合があります。[30]この追加の認知的努力は情報処理を促進し、ひいては個々の学習を可能にします。[32]

例

参照

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