The Structure of Collaborative Tagging Systems 翻訳−３

前回の続き
２章が終わったら、しばらく別のやつを翻訳するから、後半は恐らく上げないと思うw
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2.1分類法の意味的および認知的側面
タグ付けシステムと分類法のどちらも、これまでの言語とそれらが説明している物の間で成り立つ関係を築く自然な進化する過程から生じる必然的な不完全性による問題に悩まされている。それらの問題のうち、多義性、類義性、と基本的なレベルの変動の三つがある。
多義語とは多くの意味を持つ言葉である。例えば、「窓」とは壁に開いている空間をさすし、またはその中にある窓ガラスを燃さすかもしれない。（Pustejovsky 1995）実際、多義号は関連するが潜在的に応用不可能な物を返すことで検索の結果の意味を薄める。表面的には、多義語は多くの無関係な意味を持つ同音異義語に似ている。しかし、関連した語句を追加することによって、大概の不必要な同音異義語を除外できるので、同音異義語はさほど問題ではない。もちろん多義語ではなく同音異義語が意味的な関連をすることがある。例えば、アップルで仕事を探すとき、CEOの姓の紛争で問題が起こるかもしれない。
タギングに矛盾した語句を用いることで、関連する全てのものが見つかったと人に確信しづらくさせることで、議類語、あるいは同じか近い意味を持つ熟語はより大きい問題をタギングシステムにもたらす。タグ付けをする人にとって、一貫した言葉でタグをつけることは難しい。例えば、テレビに対するものは「テレビ」とも「TV」ともタグづけられる。この問題は共同タグ付けでさらに悪化する。全ての利用者は広く慣例に従うか、あるいは複数かもっと複雑な設定を出して可能性をカバーする必要があることを認めなければならない。類義語は重要な問題である。なぜなら、どのくらいのものがそこには入っていないかを知ることができない。人は自分のもうけた問いから取り戻したがるが、そうはいかない。（？）

The Structure of Collaborative Tagging Systems

前回の続きとして、hp Labで拾った興味深い論文の翻訳を記録用に掲示しておきます。

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２タギングと分類

支持者は、特にブログコミュニティーにおいて、しばし共同タグ付けのことについて分類システムに基づくラベル化を引き合いに出す。後者は階層的であり、排他的である。前者は非階層的であり、包括的である。同類による分類法は動植物のリンネ分類学や書籍においてのヂュイナー十進法（米国の十進分類法）、また電子書類を整理するためのファイルシステムを含む。それらのシステムにおいて、動物や本、ファイルなどは明確なカテゴリーに属し、そしてさらに普遍的なカテゴリーにも属している。例えば、ライオンや虎はヒョウ属である。猫はネコ属である。しかし、ヒョウ属と猫属のどちらもがネコ科に属し、ライオン、虎、猫のすべてがその一員である。同様にアフリカ地理学の本はヂュイナー分類法では916に該当し、南アメリカの方は918に該当する。しかし、どちらも地理学全般を含む900番分類に組み込まれている。
それと比べると、タグ付けは排他的でもなければ、階層的でもない。故にいくつかの状況では上記の階層的分類法より優れている。例として、ある研究者がアフリカ特有の猫に対する論文をダウンロードしたとしよう。もしこの研究者が手に入ったすべての論文を整理しようとしたら、ファイルシステムにはいくつかの想像しうる選択肢があり、そのうちの４つを検討するとしよう。
1. c:\書類\猫 　　　　　　　　すべての書類は「猫」フォルダーに入れる
2. c:\書類\アフリカ 　　　　　すべての書類は「アフリカ」フォルダーに入れる
3. c:\書類\アフリカ\猫　　　　すべての書類は「アフリカ」フォルダーの中の「猫」フォルダーに入れる
4. c:\書類\猫\アフリカ　　　　すべての書類は「猫」フォルダーの中の「アフリカ」フォルダーに入れる

それぞれの選択は各々の特徴の相対的な重要度を反映している。フォルダー名と階層はその中ではラベルのように有益で、その範囲内で持っている情報の内容を示している。先に上げたフォルダー１番や２番は「猫」と「アフリカ」に対する重要な事実を作るが、しかし、ほかのすべての分類情報を無視している。
３番と４番は両方のカテゴリーを使ってファイルを分類しているが、最初のカテゴリを主要的に際立たせ、次のカテゴリーを従属的あるいは具体的なものとさせている。しかし、３番のフォルダーに入っているファイルを４番で探すことは無意味であり、複数の場所をチェックする必要が出てくる。
これらの限界にも関わらず、このような階層を課すのにいくつかのよい理由もある。特にフォルダーを無計画に作ることで、多くのものが階層にあることになるにもかかわらず、能率的に制作された階層はきちんと、そして明瞭にファイルの中身を反映する。キーワード検索のように、利用者が一つの問いに対して、すべての物があることを確信できないのとは違って、階層構造は検索者に含まれる物がすべて安定したところにあることを保証する。
階層型ファイルシステムとは対照的に、排他的ではない並列的なタグシステムは上述したシステムと違って、論文を同時に多様なキーワードで特定することができる。そこには「アフリカ」と「猫」のみならず、全般的な「動物」やさらに具体的な「チータ」をも含むことができる。

ベン図のように、猫とアフリカの両方のタグをつけた物は性格に一様に交差している。すなわち、アフリカの猫とタグ付けされた書類である。しかし、これも完璧ではない。例えば、「チータ」とだけタグ付けされた文書は恐らくそうであるべきなのに、「アフリカ」と「猫」の交差では見つけられない。上記の収納の例では検索者は依然複数の場所を探す必要がある。
別の見方をすれば、タグはフィルターのようである。すべてのタグをつけられた、可能性のある書類（あるいはそれ以外のもの）から、フィルター（すなわちタグ）はあるタグをつけたものだけを返してくる。
実施と質問に従いタグは交差を提供する代わりにタグの組み合わせを提供することができる。それはすべての与えられたタグに対応するものというよりむしろ、そのうちのどれかのタグに対応する全てのものを返す。利用者の展望から見て、タグによる誘導はキーワード検索することと似ている。実施に関係なく、ユーザーは適切な物を手に入れるための明確な記述項目を与えられる。

The Structure of Collaborative Tagging Systems - 1

ABSTRACT
協同タグ付けとはキーワードを書き入れる形で、大勢の利用者が共有している情報内容に対してメタデーターを付けることを指している。現在、ブックマークや写真などといったコンテンツに対してタグ付けのできるWebサイトでは、協同タグ付けは一般的になりつつある。この論文では協同タグ付けのシステムの構造に加え、その力学的側面について分析をする。特に、この研究を通して、利用者の活用、タグの頻度、使われるタグの種類、そしてブックマークに於いての突発的な人気の規則を発見できると同時に、一つのURLに関係するタグの割合の注目すべき安定度をも見いだせる。また、それらの安定したパターンを再現や共有された知識情報に関連づけし、予測することの出来る協同タグ付けの力学モデルを提示する。

KEYWORD LIST
協同タグ付け、フォークソノミー（folksonomy）、Del.icio.us、ブックマーク、Web、共有

1. INTRODUCTION
キーワードやタグなど、テーマによって内容を印づけることは、フィルタリングや検索と言った現代的な情報活用のための一般的な分類手法である。この方法でデジタル情報の分類をすることは目新しいことではないが、これを協同的に行うことは支持者から「tagging」というふうに名付けられ、Webでは人気を得ている。

書類の保管所やデジタル図書館は保存している書類に対して、しばし指定されたキーワードによって分類している。しかし、伝統的な分類や目録の作成は司書などの一人の専門家によって行われる。あるいは、書類の著者が示している資料に由来している（Rowley 1995）。概要で述べたように、協同タグ付けは誰でも（特に利用者）自由にキーワードやタグを内容に付け加えることが出来る。協同タグ付けは「司書」の役割を果たす者が存在しないところ、あるいは単純に一人の専門家が分類するには量がありすぎるといったところでとても有用である。協同タグ付けが一般化したWebではこれらの状況がどちらも当てはまる。

この種の協同タグ付けは、意味論的なウェブ形而上学への現在の努力に、面白い選択肢を提供している（Shirky 2005）。以上のことがいくつかのグループの研究対象になっている（e.g. Doan, Madhavan, Domingos & Halevy 2002）。

現在注目されているWebサイトの多くは協同タグ付け機能を特徴としている。典型的には、タグを公開させ、内容を共有させているサイトでは、ユーザーは情報を自分のために分類することができるだけでなく、他人の分類した情報を拾い読みすることができる。従って協同タグ付けシステムには個人的と共通的な両方の側面が同時に存在する。いくつかのサイトでは、協同タグ付けはフォークソノミー(folksonomy)として知られている。これは「人々の(folk)分類法(taxonomy)」を短縮した単語である。しかし、この呼び方については適切かどうかの議論があるので(Mathes 2004)、ここでは使用を避けることとする。

私たちが分析したDel.icio.us というサイトは、共有のブックマークに協同タグ付けを許している。Yahoo の My Web でも同様にこれをやっており、CiteULike とConnotea は学術の出版物の文献紹介を作るのに同じ方法をとっている。いくつかのサービスが利用者にタグを使わせているが、内容だけを所持している。例えばFlickerは写真を、Technoratiはブログを。（タグ付けは協同ではない）この両サイトは厳密には協同タグ付けをしていないが、これらを話しに出したのは多様なメディアでのタグ付けの成熟度を説明するためである。

この論文では協同タグ付けのシステム構造に加え、その力学的側面について分析をする。特に、この研究を通して、利用者の活用、タグの頻度、使われるタグの種類、そしてブックマークに於いての突発的な人気の規則を発見できると同時に、一つのURLに関係するタグの割合の注目すべき安定度をも見いだせる。また、それらの安定したパターンを再現や共有された知識情報に関連づけし、予測することの出来る協同タグ付けの力学モデルを提示する。最後では協同的にな発生システムのユーザーの発展的なデーターの活用法に関する考察をもって締めくくる。