A Comparison of Social Tagging Designs and User Participation
Notice bibliographique
Résumé
Social tagging empowers users to categorize content in a personally meaningful way while harnessing their potential to contribute to a collaborative construction of knowledge (Vander Wal, 2007).In addition, social tagging systems offer innovative filtering mechanisms that facilitate resource discovery and browsing (Mathes, 2004).As a result, social tags may support online communication, informal or intended learning as well as the development of online communities.The purpose of this mixed methods study is to examine how undergraduate students participate in social tagging activities in order to learn about their motivations, behaviours and practices.A better understanding of their knowledge, habits and interactions with such systems will help practitioners and developers identify important factors when designing enhancements.In the first phase of the study, students enrolled at a Canadian university completed 103 questionnaires.Quantitative results focusing on general familiarity with social tagging, frequently used Web 2.0 sites, and the purpose for engaging in social tagging activities were compiled.Eight questionnaire respondents participated in follow-up semi-structured interviews that further explored tagging practices by situating questionnaire responses within concrete experiences using popular websites such as YouTube, Facebook, Del.icio.us,and Flickr.Preliminary results of this study echo findings found in the growing literature concerning social tagging from the fields of computer science (Sen et al., 2006) and information science (Golder & Huberman, 2006;Macgregor & McCulloch, 2006).Generally, two classes of social taggers emerge: those who focus on tagging for individual purposes, and those who view tagging as a way to share or communicate meaning to others.Heavy del.icio.ususers, for example, were often focused on simply organizing their own content, and seemed to be conscientiously maintaining their own personally relevant categorizations while, in many cases, placing little importance on the tags of others.Conversely, users tagging items primarily to share content preferred to use specific terms to optimize retrieval and discovery by others.Our findings should inform practitioners of how interaction design can be tailored for different tagging systems applications, and how these findings are positioned within the current debate surrounding social tagging among the resource discovery community.We also hope to direct future research in the field to place a greater importance on exploring the benefits of tagging as a socially-driven endeavour rather than uniquely as a means of managing information.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».