Caleidoscopio infografico

Volete intraprendere un viaggio lisergico all’interno dell’oceano informativo del Web? Siete preparati ad gestire stati di allucinazione infografica progressivi? Curiosi di vedere clusters colorati di keywords aggregarsi e scomporsi sotto i vostri occhi?

Allora non dovete far altro che attivare il motore Java e cliccare qui, sul sito della TouchGraph!

Meno enfaticamente quello proposto dalla TouchGraph è una navigazione visuale attraverso i risultati di ricerche condotte con Google (o all’interno di Amazon) che viene integrata da una serie di funzionalità in grado di fornire un’analisi quantitativa delle informazioni.

Riunite in grappoli , le informazioni e le relazioni tra di esse vengono visualizzate attraverso un uso mirato di colori, forme e dimensioni che dovrebbero permettere di scoprire, tral’altro, patterns nascosti tra i dati. Gli oggetti grafici che identificano le informazioni possono essere spostasti sullo schermo, creando così un ricomposizione delle relazioni tra gli oggetti stessi.

E’ uno strumento ipnotizzante, mi ricorda Tetris ma quel che è peggio è che penso che abbia lo stesso livello di utilità…

[via Luca Chittaro/nòva 100]

Type-to-tag o click-to-tag?

Il tagging è un’attività che richiede un certo sforzo cognitivo. Quando devo etichettare un post od una notizia per del.icio.us, quando su Anobii devo trovare i tag che possano “descrivere” un libro che ho letto svolgo un esercizio mentale.

Devo rileggere, rielaborare, sintetizzare e quindi filtrare mentalmente i contenuti che ho letto per ottenere le parole chiave, le “pennellate” di significato che tratteggiano e riassumono l’unità informativa di livello superiore. Questa pratica, oltre che portare benefici di ordine sociale, favorendo la condivisione della conoscenza, aiuta anche, proprio come effetto collaterale del nostro sforzo, ad organizzare e memorizzare meglio le informazioni, inserendole in modo più efficace nella nostra architettura mentale.

Il tagging ha però un costo legato all’interazione, alla necessità di digitare le parole che abbiamo eletto a tag. Cercare di minimizzare questo costo (fastidio, se volete) può portare benefici alla collettività, inducendo sempre più individui ad esercitare questa pratica.

Questo è il motivo per cui è stato sviluppato Click2Tag, un sistema molto semplice per effettuare il tagging sviluppato al Palo Alto Research Center (PARC) dall’Augmented Social Cognition Research Group durante la progettazione di un nuovo sistema di social bookmarking denominato SparTag.us. In pratica con la nuova interfaccia cliccando sulle parole del testo promosse a tag esse verranno automaticamente inserite nell’elenco delle parole chiave.

I ricercatori del gruppo si sono però chiesti se questo automatismo non attenuasse i benefici cognitivi di cui ho accennato in precedenza.

Una loro (piccola) ricerca sembra dimostrare che le due diverse tecniche influiscano in maniera diversa, ma sempre positiva, sui processi di memorizzazione delle informazioni

Il tagging by typing è un processo top down che promuove l’elaborazione dei contenuti e favorisce la contestualizzazione delle informazioni apprese all’interno dei propri schemi e categorie mentali.

Il tagging by clicking è un processo bottom-up che, grazie alla ripetuta lettura delle parole rilevanti, permette una più facile memorizzazione “grezza” ed oggettiva delle informazioni, tenendole sostanzialmente slegate dalle proprie ontologie.

Il primo approccio favorirebbe quindi l’organizzazione delle informazioni nel proprio quadro soggettivo, il secondo l’apprendimento guidato dal contenuto.

C’è da notare che spesso i termini più appropriati per rappresentare un testo non sono contenuti all’interno del testo stesso. Quindi la procedura click-to-tag ha una limitazione che il type-to-tag non ha. D’altronde la ricerca ha evidenziato come la procedura più semplice — e veloce — induca ad inserire un numero maggiore di tag per classificare un contenuto.

Scrivendo questo post mi sono tornati in mente i vari sistemi che noi ragazzi, a scuola o all’università, utilizzavamo per studiare e per memorizzare nozioni e concetti attraverso la lettura dei libri di testo.C’era chi sottolineava le frasi più significative (forse analogo, come risultato finale, al click-to-tag?), chi scriveva a latere o sul blocco degli appunti commenti e riflessioni (type-to-tag?) e chi, come me, non scriveva nulla o quasi ma si affidava a letture ripetute con diversi livelli di attenzione e di dettaglio (read-to-tag?)

Hakia, domandare è lecito

Hakia è un motore di ricerca meaning based, basato su una teoria linguistica del significato del linguaggio naturale chiamata Ontological Semantics (Ontosem). Le ricerche possono essere effettuate nel modo tradizionale oppure tramite la formulazione di semplici domande, come ad esempio: “La vita intelligente è giunta sulla Terra dallo spazio?”

Che cos’è l’Ontological Semantics?

Si tratta di una teoria che fa parte di quelle discipline note sotto il nome di semantiche linguistiche. In quest’approccio, detto rappresentazionale, l’obbiettivo è lo studio del significato di frasi e testi così come essi sono intuitivamente compresi dagli esseri umani. L’emulazione dei metodi naturali del processo di comprensione avviene attraverso la costruzione di un robusto framework teorico. La risorsa centrale è rappresentata dalla costruzione di un’ontologia che fornisca le chiavi per estrarre e rappresentare il significato da testi in linguaggio naturale.

Ambient Findability

Su Programmazione.it la mia recensione del bellissimo libro di Peter Morville Ambient Findability.

Per Morville il limite alla “ricerca perfetta” delle informazioni – nel Web ma non solo – è il linguaggio. Fondamentale per l’evoluzione umana ma per sua natura impreciso, ambiguo, sfumato, opaco. Linguaggio nello stesso tempo mappa e labirinto, aggiungo io.