Značka je přidružené klíčové slovo , které odkazuje na určitou informaci (mohou to být záložky prohlížeče , digitální obrázky, videa a další soubory ). Taková metadata pomáhají popsat tyto části informací a rychle je najít pomocí vyhledávacího dotazu . Závisí na použitém systému, ale obecně tagy používá osoba vytvářející nebo prohlížející data bez pevných a rychlých pravidel.
Tagování se stalo populární díky webům a službám Web 2.0 , které se tam používají. Nyní se stal také součástí některých počítačových programů.
Labeling neboli tagování bylo vytvořeno jako nástroj, který pomáhá klasifikovat , označovat sounáležitost, označovat hranice, definovat identitu . Může to být slovo, obrázek nebo jakýkoli jiný identifikační štítek. Obdobou v reálném světě jsou topografické soupisy a vědecké referenční kartotéky muzejních exponátů. Identifikace a klasifikace objektů a informací pomocí slov vznikla dávno před příchodem počítačů. Vyhledávací dotazy však výrazně urychlují studium záznamů.
Webové a internetové databáze, stejně jako dřívější internetové stránky, používají při publikování dat značky, které koncovým uživatelům pomáhají najít obsah. Od dob Webu 1.0 uživatelé přijímají koncept tagu jako jakýkoli popis písmen nebo slov a již jej neupřesňují.
V roce 2003 sociální bookmarkingová webová stránka Delicious vyzvala své uživatele, aby přidali značky do svých záložek, aby urychlili následné vyhledávání. Bylo také možné vidět všechny informace týkající se konkrétní značky na jednom místě. Flickr vyzval uživatele, aby ke každé své fotografii přidali vlastní textové štítky, čímž vytvořili flexibilní a jednoduchý systém metadat pro urychlení vyhledávání obrázků. Úspěšný vývoj Flickru a vliv Delicious učinil tento nápad široce známým a podpořily ho další sociální sítě a software - YouTube , Technorati , Last.fm. I další počítačové a internetové aplikace tento nápad převzaly v podobě „tagů“ v Gmailu nebo možnosti přidávat a upravovat tagy v iTunes nebo Winamp .
V raných verzích webových stránek používali designéři značky k informování vyhledávačů o obsahu stránek. Dnes se pro tyto účely používají meta tagy .
Značky klíčových slov byly poprvé použity na platformě Jumper 2.0 společnosti Jumper Networks , která byla spuštěna v září 2008 . Byl to první kolaborativní vyhledávač využívající metodu bohatého značkování při řízení znalostí .
Webové stránky, které používají značky, často zobrazují výběr oblíbených značek v cloudech značek . Vlastní značky jsou stejně užitečné jak pro samotné uživatele, tak pro ostatní návštěvníky webu.
Značky mohou mít typ klasifikace „zdola nahoru“, na rozdíl od hierarchické klasifikace „shora dolů“ . V tradičních hierarchických systémech založených na taxonomii existuje omezený počet termínů používaných ke správné identifikaci každé entity. Tagování vám umožňuje mít neomezený počet štítků pro klasifikaci. Místo aby objekt patřil do jedné kategorie, může mít několik různých značek. Někteří výzkumníci experimentují při hledání informací kombinací hierarchické struktury a „plochých“ značek [1] .
Mnoho blogovacích platforem umožňuje autorům volně označovat své příspěvky spolu s (nebo namísto) přiřazením kategorie. Článek může být například označen jako „hokej“ a „vstupenky“. Každá z těchto značek se stane hypertextovým odkazem vedoucím na seznam všech článků s touto značkou. Blog může mít postranní panel se seznamem všech značek na tomto webu, přičemž každý prvek vede do související kolekce. Pro revizi značek může autor upravit seznam značek. Všechny odkazy mezi články a seznamy jsou automaticky aktualizovány motorem blogu, takže není nutné ručně přesouvat článek z kategorie do kategorie.
Je obvyklé spojovat události a konference se štítky pro použití v publikacích, jako jsou blogy, fotografické zprávy a prezentace. Vyhledávače je mohou indexovat pro kolekce souvisejících témat, když vracejí výsledky.
Badatelé mohou pracovat s velkým množstvím objektů (citace, bibliografie, obrázky) v digitální podobě. V případě potřeby je lze propojit s požadovanými štítky nebo skupinami štítků.
Speciální trojité tagy nebo strojové tagy používají specifickou syntaxi pro specifikaci dalších sémantických informací o značkách, díky čemuž jsou pro počítačové programy jasnější nebo informativnější. Takové značky se skládají ze tří částí – jmenného prostoru , predikátu a hodnoty. Například „geo:long=50.123456“ je štítek zeměpisné délky se souřadnicí 50.123456. Tato trojitá konstrukce odpovídá datovému modelu rámce popisu zdrojů .
Trojité značky byly představeny pro geolicious [2] v listopadu 2004, aby ukázaly Delicious záložky na mapě . Později byly použity poté, co byly Mappr a GeoBloggers [3] přepracovány pro fotografie ve Flickru .
Specializovaná metadata pro geografickou identifikaci jsou nyní známá jako geotagging . Strojové štítky se používají i pro jiné účely, jako je identifikace fotografií určitých událostí nebo pojmenování typů biologické nomenklatury .
Hashtagy jsou typem metadat, jejichž vstup začíná znakem #(hash). Tento typ tagů je běžný v mikroblozích a sociálních sítích – Twitter , Facebook , Google+ , VKontakte a Instagram . Hlavní rozdíl od běžných značek je v tom, že jsou součástí samotného obsahu, nikoli jeho popisu.
Značky znalostí jsou typem metainformací , které popisují nebo definují některé aspekty informačních zdrojů (jako jsou dokumenty , digitální obrázky , tabulky znalostní báze nebo webové stránky ). Značky znalostí popisují objekty poněkud šířeji než tradiční nehierarchická klíčová slova . Jedná se o typ metadat, která představují znalosti ve formě speciálních formulářů-profilů obsahujících popis, kategorii, třídu, sémantiku, komentáře, poznámky, poznámky, hypertextové odkazy nebo odkazy. Tyto profily inventární informace umístěné na úložném zdroji třetí strany, často heterogenním. Značky znalostí jsou nástroje pro správu znalostí Enterprise 2.0 pro zaznamenávání postřehů , zkušeností, vlastností, závislostí nebo vztahů spojených s informačními daty. Obecně jsou značky flexibilnější než jiné klasifikační systémy pro správu znalostí.
Tagovaný znalostní inventář zahrnuje mnoho různých forem, například: faktické znalosti (objevené v knihách a datech), koncepční znalosti (nalezené v perspektivách a konceptech), hodnotící znalosti (vyžadující úsudky a předpoklady), metodologické znalosti (odvozené z uvažování a strategií) . [4] Takové formy znalostí často přesahují data a jsou založeny na osobní zkušenosti, náhledu nebo úsudku. Znalosti jsou informace v mysli jednotlivce – osobní subjektivní chápání faktů, operací, konceptů, vysvětlení, myšlenek, přehledů a úsudků, které mohou, ale nemusí být jedinečné, užitečné, pravdivé nebo strukturované. Znalostní značky rozšiřují hranice informací a přidávají nové významy, souvislosti, vysvětlení. [5] Značky znalostí jsou cenné pro ochrannou organizační inteligenci, která se často ztrácí v důsledku fluktuace, pro sdílení znalostí uložených v myslích jednotlivců, které jsou obvykle izolovány a nevyužívány organizací, a pro propojování znalostí, které jsou často ztraceny nebo odpojeny. z informačního zdroje. [6]
V typickém značkovacím systému neexistují žádné pevné informace o významech nebo sémantice každého tagu; uživatelé mohou snadno používat nové značky spolu se starými. Hierarchický systém, zakořeněný v kultuře nebo době stvoření, je obtížné nebo pomalu měnit. [7] Flexibilita označování umožňuje uživatelům kategorizovat své sbírky jakýmkoli způsobem, který považují za vhodný, ale rozmanitost osobních reprezentací vytváří problémy v procesech vyhledávání a průzkumu.
Když je uživatelům poskytnuta svoboda ve výběru tagů ( folksonomie místo výběru termínů z kontrolovaných slovníků), objeví se v metadatech homonyma (stejné tagy s různým významem) a synonyma (více tagů se stejným významem) , což může vést k nevhodným asociacím mezi objektů a marné hledání informací.o objektu. [8] Například značka „lock“ může mít za následek sestavení nebo mechanismus , zatímco objekty odkazující na verzi linuxového jádra budou označeny slovy „Linux“, „kernel“, „Penguin“ nebo jinými slovy. Uživatelé mohou zadávat tagy v modifikovaných slovech , například v jednotném nebo množném čísle [9] , čímž komplikují navigaci v systémech, kde nedochází k žádnému stemmingu . Rozsáhlé problémy folksonomie nutí uživatele starat se o jednotné chápání podmínek svého systému přijímáním dílčích dohod a zjednodušovat tak přístup k informacím. Další nevýhodou je určité zpomalení procesoru v důsledku toho, že navázání korespondence mezi typem instrukce a datovým typem, které se u běžných počítačů provádí ve fázi kompilace, se při použití přenáší do fáze provádění programu. značky. [deset]
Dostupné značkovací systémy jsou náchylné k nepořádku. Ve snaze přilákat návštěvníky (např. na YouTube ), lidé označují informace nadměrným počtem značek nebo značek, které nemají nic společného s předmětem informací. Proti tomuto jevu se bojuje lidským ověřováním nebo statistickými metodami identifikace spamu. [11] Dalším způsobem je omezení počtu tagů.
Některé systémy značkování mají jediné textové pole pro zadávání slov, takže je pro lexikální analýzu třeba oddělit . Nejoblíbenějšími oddělovači jsou mezera a čárka . Aby bylo možné tyto znaky používat, musí systém podporovat oddělovače na vysoké úrovni, jako jsou uvozovky nebo znaky escape . Některé systémy se oddělovačům úplně vyhýbají a umožňují zadat pouze jedno slovo, čímž se prodlužuje čas potřebný k zadání více značek.
Kompatibilita syntaxe s HTML je dosažena použitím mikroformátových rel tagů , které mají sémantický vztah s hodnotou "tag" ( ), což znamená, že odkazované stránky jsou tagy pro konkrétní informaci. [12]rel="tag"
jiný
Hlavní