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Tag e classificazione a faccette

In che modo la classificazione a faccette può aiutare a taggare meglio una risorsa? O a estrarre da una congerie disordinata di tag strutture meglio organizzate e più intellegibili?

Questo pezzo è stato ispirato dall’articolo Using Tags to Increase Findability: la sua lettura ha innescato un cortocircuito con alcune riflessioni personali che stavo facendo in merito, producendo quanto segue.

Tags are flat — si dice spesso. Non è sempre vero, dato che ora si assiste anche a una gerarchizzazione dei tag fra loro o a una subordinazione di specifici tag a specifiche categorie. Anche nei sistemi di social bookmarking più diffusi si è assistito alla comparsa di strumenti che permettono il raggruppamento dei tag (ad es. le pile o stack di Delicious).

Il motivo è da ricercare nel fatto che i tag — specie quelli generati dagli utenti — tendono facilmente all’entropia, per cui l’integrazione con forme tassonomiche più tradizionali (le categorie o classi con le relative gerarchie) permette di arginare il disordine e migliorare la gestione da parte dell’utente. Tuttavia, la piattezza dei tag è sicuramente uno degli aspetti che ne rende veloce e comoda l’adozione e gestione, per cui una loro eccessiva gerarchizzazione rischia di ricreare i problemi che i tag cercano invece di risolvere. Come si sa, ogni sistema ha i suoi pro e i suoi contro.

Rispetto alle tassonomie tradizionali (gerarchico-enumerative), la classificazione a faccette possiede senza dubbio una maggiore flessibilità: e allora, mi sono chiesto, perché non usare quest’ultima per migliorare la performance dei tag? Insomma, se la comodità dei tag sta nella loro fluidità perché non abbinarli a forme di classificazione altrettanto fluide e scalabili come le faccette?

Immagino due possibili strategie di mutuo soccorso faccette-tag:

l’impiego di schemi a faccette per taggare una risorsa
l’impiego di schemi a faccette per estrarre e visualizzare i tag di un sistema.

Strategia 1: schemi a faccette per taggare

Come scegliere i tag più appropriati per classificare una risorsa? Il problema non è banale, perché da questo discende la trovabilità della risorsa stessa e la possibilità di aggregare ad essa altre risorse semanticamente correlate (mediante similarità di tag). Sia il papà della classificazione a faccette (Ranganathan) sia i suoi eredi (il Classification Reasearch Group) si sono posti tempo addietro un quesito simile: come individuare le faccette di una collezione? Esiste un metodo per evitare di ricominciare ogni volta da zero?

Per questo escogitarono uno schema generale — una sorta di canovaccio o prototipo — per derivare di volta in volta le faccette specifiche di un sistema:

lo schema generale di Ranganathan è costutuito da 5 categorie fondamentali (sintetizzate nell’acronimo PMEST, dalle iniziali di ciascuna categoria)
lo schema generale del Classification Reasearch Group ne prevede 13.

La mia proposta è usare uno di questi schemi come guida per attribuire i tag a una risorsa. Prendiamo ad es. quello di Ranganathan, e usiamolo come falsariga per ricavare i tag da attribuire a quest’articolo.

Personalità — vale a dire l’oggetto di cui si parla: Siti web
Materia — aspetti materiali o proprietà dell’oggetto: Architettura dell’informazione, Trovabilità, Faccette, Tag
Energia — processi o azioni che interessano l’oggetto: Classificazione
Spazio: non rilevante
Tempo: non rilevante.

Grosso modo sono i metadati con cui quest’articolo è indicizzato, con alcuni distinguo: il tag Siti web è assente (ma forse andrebbe introdotto visto che esistono i tag Musei, Punto vendita, Retail); Classificazione e Architettura dell’informazione web sono categorie, dove la seconda accorpa aspetti della personalità (web) e della materia (architettura dell’informazione).

Strategie 2: schemi a faccette per estrarre e visualizzare i tag

Lo stesso schema generale (di Ranganathan o del CRG) potrebbe essere impiegato per estrarre e visualizzare i tag da una lista piatta (o comunque poco strutturata) e disordinata. Potrei in questo modo visualizzare solo i tag più pertinenti o rilevanti per gli obiettivi del momento (lasciando gli altri nell’ombra) e farlo secondo un ordine più conveniente (e intellegibile) rispetto al più comune elenco o alla nuvola di tag (tag cloud).

Prendiamo ancora ad esempio i tag e le categorie di questo blog e proviamo a riordinarli secondo lo schema generale di Ranganathan, con qualche adattamento.

Personalità — gli oggetti di cui si parla in questo blog: Musei, Punti vendita, Siti web ecc.
Materia — aree d’indagine, proprietà: Architettura dell’informazione, Usabilità, User experience ecc.
Energia — processi o azioni che interessano l’oggetto: Analisi, Classificazione, Design partecipativo ecc.
Spazio: non rilevante
Tempo: non rilevante.

Ciascuna faccetta potrebbe essere resa come un menu a parte, scegliendo ovviamente come titolo un’etichetta più esplicativa rispetto alle originali: ad es. Oggetto, Settore d’indagine, Attività…

Probabilmente, per un’analisi e differenziazione più precisa dei vari concetti (tag e categorie), sarebbe più opportuno ricorrere in questo caso allo schema del CRG, che isolando un numero maggiore di categorie fondamentali permette una distinzione più raffinata.

Per approfondire

Badaloni, F. Tag. Raccolta di articoli sul tema del tagging. Snodi.
Belam, M.; Martin, P. Tags are magic – Part 1-4. Developer Blog – The Guardian.
Johnson, T. Using Tags to Increase Findability. I’d Rather Be Writing.
Quintarelli et al. FaceTag: Integrating bottom-up and top-down classification in a social tagging system.

16 gen 2012

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