Folksonomijas bāzētu zināšanu pārvaldības sistēmu potenciāla atklāšana: kā lietotāja vadīts marķējums pārveido organizāciju veidu, kā iegūt, organizēt un dalīties ar informāciju

• Ievads folksonomijā un tās izcelsmē
• Kā darbojas folksonomijas bāzētas zināšanu pārvaldības sistēmas
• Galvenie ieguvumi: elastība, mērogojamība un lietotāju iesaiste
• Folksonomijas pieeju izaicinājumi un ierobežojumi
• Folksonomijas salīdzinājums ar tradicionālajām taksonomijas sistēmām
• Reālās dzīves pielietojumi un lietu pētījumi
• Labākās prakses folksonomijas īstenošanai organizācijās
• Nākotnes tendences: AI, automatizācija un folksonomijas attīstība
• Avoti un atsauces

Ievads folksonomijā un tās izcelsmē

Folksonomija, portmanteau no “folk” un “taxonomy”, attiecas uz sadarbības procesu, kurā lietotāji piešķir brīvi izvēlētus atslēgvārdus jeb “marķējumus” digitālajam saturam. Šī apakšējā pieeja kategorizēšanai radās 2000. gadu sākumā, jo īpaši ar sociālo grāmatzīmju platformu, piemēram, del.icio.us un fotoattēlu koplietošanas vietņu, piemēram, Flickr, pieaugumu. Atšķirībā no tradicionālajām taksonomijām, kas balstās uz ekspertu vadītām, hierarhiskām klasifikācijas sistēmām, folksonomijas izmanto lietotāju kolektīvo intelektu, lai organizētu un izgūtu informāciju organiskākā un dinamiskākā veidā.

Folksonomijas izcelsme ir cieši saistīta ar Web 2.0 izaugsmi, kas uzsvēra lietotāju līdzdalību, dalīšanos un sadarbību. Pieaugot digitālajam saturam, kļuva acīmredzamas stingro, iepriekš noteikto taksonomiju ierobežojumi, īpaši strauji attīstīgās jomās. Folksonomijas piedāvāja elastīgu alternatīvu, ļaujot kopienām izveidot un pielāgot vārdnīcas, kas atspoguļo to attīstības vajadzības un perspektīvas. Šī metadatu ģenerēšanas demokrātija ir būtiski ietekmējusi zināšanu pārvaldības sistēmas, padarot tās vairāk atbildīgas pret lietotāju uzvedību un kontekstu.

Zināšanu pārvaldības kontekstā folksonomijas bāzētās sistēmas atvieglo informācijas atklāšanu, dalīšanos un organizēšanu, izmantojot lietotāju radītus marķējumus. Šīs sistēmas ne tikai uzlabo informācijas izgūšanu, bet arī veicina kopienas iesaisti un zināšanu apmaiņu. Kamēr organizācijas un tiešsaistes kopienas turpina meklēt vairāk pielāgojamus un lietotājam centrētus pieejas veidus, lai pārvaldītu zināšanas, folksonomija paliek pamatjēdziens digitālās informācijas sistēmu attīstībā (IGI Global).

Kā darbojas folksonomijas bāzētas zināšanu pārvaldības sistēmas

Folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas darbojas, izmantojot lietotāju radītos marķējumus, lai kategorizētu un izgūtu informāciju organizācijā vai kopienā. Atšķirībā no tradicionālajām taksonomijām, kas balstās uz iepriekš noteiktām hierarhiskām struktūrām, folksonomijas ļauj lietotājiem brīvi piešķirt aprakstošus atslēgvārdus (marķējumus) digitālajiem resursiem, piemēram, dokumentiem, attēliem vai tīmekļa lapām. Šī apakšējā pieeja veicina organiskāku un pielāgojamāku klasifikācijas sistēmu, kas atspoguļo lietotāju bāzes attīstības valodu un vajadzības.

Pamatmehānisms ietver lietotājus, kas marķē saturu, kamēr viņi to izveido, augšupielādē vai mijiedarbojas ar to. Šie marķējumi tiek apkopoti kolektīvā indeksā, ļaujot izciliem meklēšanas un navigācijas iespējām. Kad lietotājs meklē terminu, sistēma iegūst visus resursus, kas saistīti ar šo marķējumu, bieži rādījusi saistītos marķējumus, lai atvieglotu saistītu tēmu atklāšanu. Dažas sistēmas izmanto marķējumu mākoņus, vizuāli uzsverot biežāk izmantotos marķējumus, kas palīdz lietotājiem ātri noteikt populāras vai attiecīgas tēmas.

Lai uzlabotu lietojamību, uzlabotas folksonomijas bāzētās sistēmas var iekļaut funkcijas, piemēram, marķējumus rekomendāciju algoritmus, sinonīmu atpazīšanu un marķējumu grupēšanu. Šie rīki risina tādas problēmas kā marķējumu neskaidrība un liekums, uzlabojot marķēšanas procesa konsekvenci un precizitāti. Turklāt integrēšana ar sociālām funkcijām, piemēram, balsošana, komentēšana vai dalīšanās, var papildus bagātināt zināšanu bāzi un veicināt kopienas dalību.

Decentralizējot klasifikācijas procesu, folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas veicina iekļaujošumu un pielāgojamību, padarot tās īpaši efektīvas dinamiskās vidēs, kur informācijas vajadzības un terminoloģijas nepārtraukti attīstās. Lai iegūtu papildu informāciju, skatiet World Wide Web Consortium (W3C) un Elsevier.

Galvenie ieguvumi: elastība, mērogojamība un lietotāju iesaiste

Folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas piedāvā vairākus galvenos ieguvumus, kas atšķir tās no tradicionālajām, augšupējo taksonomijas pieejām. Viens no galvenajiem ieguvumiem ir elastība. Atšķirībā no stingrām hierarhiskām struktūrām, folksonomijas ļauj lietotājiem organiskā veidā izveidot un piešķirt marķējumus, pielāgojoties attiecīgajām terminoloģijām un jaunām tēmām, nepārtraucot centralizētu uzraudzību. Šī pielāgojamība nodrošina, ka sistēma paliek aktuāla un reaģējoša uz tās lietotāju bāzes faktiskajām vajadzībām un valodu (Elsevier).

Mērogojamība ir vēl viens būtisks ieguvums. Palielinoties informācijas apjomam, folksonomijas bāzētās sistēmas var viegli pielāgot jaunam saturam un lietotājiem, neveicot plašas reorganizācijas. Marķēšanas decentralizētā daba nozīmē, ka sistēma var paplašināties horizontāli, katram lietotājam piedaloties klasifikācijas procesā. Šī distribūcija samazina sastrēgumus un administratīvo pārslodzi, padarot to piemērotu lielvērtīgiem, dinamiskām vidēm, piemēram, uzņēmumu intranetu vai publiskām zināšanu uzglabāšanas vietām (ResearchGate).

Visbeidzot, lietotāju iesaiste ir dabiski veicināta folksonomijas bāzētās sistēmās. Apgūstot lietotājus marķēt un kategoriju saturu, šīs sistēmas mudina aktīvu dalību un piederības sajūtu par zināšanu bāzi. Šis līdzdalības modelis ne tikai palielina metadatu bagātību un daudzveidību, bet arī uzlabo informācijas atklājamību, balstoties uz kolektīvo intelektu. Kā lietotāji mijiedarbojas ar un pilnveido marķēšanas sistēmu, vispārējā kvalitāte un lietderība zināšanu repozitorijā pakāpeniski uzlabojas (Taylor & Francis Online).

Folksonomijas pieeju izaicinājumi un ierobežojumi

Kamēr folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas piedāvā elastību un lietotājiem vadītu kategorizāciju, tās arī sniedz vairākus būtiskus izaicinājumus un ierobežojumus. Viens galvenais jautājums ir kontrolētas terminoloģijas trūkums, kas var radīt marķēšanas nesakritību. Lietotāji var izmantot dažādus terminus, lai aprakstītu to pašu jēdzienu, kā rezultātā rodas sinonīmu un polisemiju problēmas – kad vairāki marķējumi attiecas uz to pašu ideju vai viens marķējums ir vairākām nozīmēm. Šī nesakritība var apgrūtināt efektīvu informācijas iegūšanu un samazināt sistēmas vispārējo lietderību.

Vēl viens izaicinājums ir potenciāla marķējumu neskaidrība un troksnis. Tā kā lietotājiem ir brīvība izveidot un piešķirt marķējumus bez uzraudzības, attiecīgie vai kļūdaini marķējumi var vairoties, tīrot metadatu kvalitāti un apgrūtinot attiecīgu resursu atrašanu. Turklāt folksonomijām bieži trūkst hierarhiskas struktūras, padarot grūti noteikt attiecības starp jēdzieniem vai nodrošināt uzlabotās meklēšanas un navigācijas funkcionalitāti. Šī plakne struktūra var būt īpaši problemātiska lielās mērogā vai uzņēmumu vidēs, kur niansēta kategorija ir būtiska.

Turklāt folksonomijas sistēmas var būt uzņēmīgas pret popularitātes tendencēm, kur biežāk izmantoti marķējumi noslāņo mazāk izplatītus, bet potenciāli precīzākus apraksts. Tas var izkropļot zināšanu pārstāvību un marginalizēt niša tēmas. Visbeidzot, folksonomiju atvērta daba rada bažas par drošību un uzticamību, jo ļaunprātīgi lietotāji var ieviest surogātpastu vai maldinošus marķējumus. Šo izaicinājumu risināšana bieži prasa hibrīda pieejas, kas apvieno lietotāju radītos marķējumus ar tradicionālās taksonomijas vai automatizētas semantiskās analīzes elementiem, kā to apspriež World Wide Web Consortium (W3C) un Starptautiskā standartizācijas organizācija (ISO).

Folksonomijas salīdzinājums ar tradicionālajām taksonomijas sistēmām

Folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas un tradicionālās taksonomijas sistēmas pārstāv divas atšķirīgas pieejas informācijas organizēšanai un iegūšanai. Tradicionālās taksonomijas balstās uz hierarhiskiem, ekspertu vadītiem klasifikācijas shēmām, kur kategorijas un attiecības tiek iepriekš noteiktas no priekšmetu ekspertiem vai bibliotēkām. Šī metode nodrošina konsekvenci, precizitāti un kontrolētu terminoloģiju, kas ir īpaši vērtīga vidēs, kurām nepieciešama precīza informācijas iegūšana, piemēram, bibliotēkās un zinātniskajos datu bāzēs (ASV Kongresa bibliotēka).

Savukārt folksonomija izmanto lietotāju kolektīvo intelektu, ļaujot viņiem piešķirt brīvformas marķējumus saturam. Šī apakšējā pieeja veicina lielāku elastību un pielāgojamību, kā vārdnīca attīstās organiskā veidā līdz kopienas vajadzībām un valodai. Folksonomijas lieliski darbojas dinamiskās, lietotāju vadītās vidēs, piemēram, sociālo grāmatzīmju platformās un sadarbības zināšanu bāzēs, kur perspektīvu daudzveidība var uzlabot atklātību un nozīmību (Zotero).

Tomēr folksonomijas var ciest no tādām problēmām kā neskaidrība, sinonīmi un struktūras trūkums, kas var apgrūtināt precīzu iegūšanu un mērogojamību. Tradicionālās taksonomijas, kaut arī stingrākas, nodrošina skaidrību un savietojamību starp sistēmām. Dažas mūsdienu zināšanu pārvaldības sistēmas cenšas apvienot abus pieejas veidus, integrējot lietotāju radītos marķējumus ar kontrolētām vārdnīcām, lai sabalansētu elastību un kārtību (Starptautiskā standartizācijas organizācija).

Galu galā izvēle starp folksonomiju un taksonomiju ir atkarīga no konteksta, lietotāju bāzes un zināšanu pārvaldības sistēmas mērķiem. Hibrīda modeļi kļūst arvien populārāki, cenšoties izmantot abus metodoloģijas stiprumus efektīvākai informācijas organizēšanai un iegūšanai.

Reālās dzīves pielietojumi un lietu pētījumi

Folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas ir guvušas praktiskas pielietojums dažādās nozarēs, pierādot to vērtību informācijas organizēšanā un iegūšanā, izmantojot lietotāju radītos marķējumus. Viens no ievērojamiem piemēriem ir fotoattēlu koplietošanas platforma Flickr, kur lietotāji kopīgi marķē attēlus, ļaujot efektīvai meklēšanai un atklāšanai, pamatojoties uz kolektīvo kategorizāciju, nevis stingrajām taksonomijām. Šī pieeja ir pierādījusi būtisku efektivitāti vidēs, kur saturs ir plašs un dažāds, ļaujot organiskai klasifikācijas sistēmu attīstībai, kas atspoguļo lietotāju attīstības valodu un intereses (Flickr).

Uzņēmumu kontekstā, tādi uzņēmumi kā IBM ir integrējuši folksonomijas principus savos iekšējos zināšanu pārvaldības rīkos. Atļaujot darbiniekiem marķēt dokumentus, prezentācijas un citus resursus, organizācijas var dinamiskāk atklāt ekspertīzi un attiecīgo saturu, pārkāpjot šķēršļus un veicinot sadarbību starp nodaļām (IBM Connections). Līdzīgi akadēmiskā platforma CiteULike (tagad likvidēta, bet ietekmīga) ļāva pētniekiem marķēt zinātniskos rakstus, veicinot kopienas vadītu zinātniskās literatūras organizēšanu un atbalstot nejaušas atklāšanas iespējas (Nature Biotechnology).

Valdības un sabiedrisko sektoru iniciatīvas arī ir izmantojušas folksonomijas bāzētas sistēmas. Piemēram, Apvienotās Karalistes valdības datu portāls, data.gov.uk, ietver marķējumus, lai palīdzētu lietotājiem orientēties plašajos datu kopumos, padarot publisko informāciju pieejamāku un izmantojamāku (data.gov.uk). Šie reālās pasaules gadījumi ilustrē, kā folksonomijas bāzētās zināšanu pārvaldības sistēmas var uzlabot informācijas iegūšanu, pielāgoties lietotāju vajadzībām un demokrātizēt zināšanu organizēšanas procesu dažādās nozarēs.

Labākās prakses folksonomijas īstenošanai organizācijās

Folksonomijas īstenošana organizāciju zināšanu pārvaldības sistēmās prasa stratēģisku pieeju, lai maksimāli izmantotu tās priekšrocības, vienlaikus mazinot potenciālos izaicinājumus. Viena no labākajām praksēm ir veicināt dalības kultūru, mudinot darbinieklus visos līmeņos ieguldīt marķējumus un metadatus. To var panākt, organizējot apmācības sesijas, skaidri sazinoties par folksonomijas vērtību un integrējot marķēšanu ikdienas darbplūsmās. Turklāt organizācijām jāsniedz vadlīnijas efektīvai marķēšanai, piemēram, konsekventas terminoloģijas izmantošana un pārāk vispārīgu vai neskaidru marķējumu izvairīšanās, lai uzlabotu informācijas kvalitāti un iegūstamību.

Vēl viens kritisks praksē ir apvienot folksonomiju ar kontrolētām vārdnīcām vai taksonomijām. Šī hibrīda pieeja izmanto folksonomijas elastību un lietotājiem vadītu dabu, saglabājot nepieciešamo standartizācijas pakāpi organizācijas saskaņotībai. Regulāra marķējumu izmantošanas uzraudzība un analīze var palīdzēt noteikt jaunas tendences, liekos marķējumus vai zināšanu trūkumus, ļaujot turpmākai sistēmas uzlabošanai. Rīki, kas vizualizē marķējumu mākoņus vai ieteic marķējumus, pamatojoties uz jau esošiem datiem, var vēl vairāk atbalstīt lietotājus nozīmīgu ieguldījumu veikšanā.

Privātums un pārvaldība ir arī būtiskas aspekti. Organizācijām jāizstrādā skaidras politikas attiecībā uz marķējumu redzamību un izmantošanu, nodrošinot atbilstību datu aizsardzības regulām un iekšējiem standartiem. Visbeidzot, integrējot folksonomijas bāzētās sistēmas ar esošajām zināšanu pārvaldības platformām un meklēšanas funkcionalitātēm, var uzlabot atklājamību un lietotāju pieņemšanu. Sekojot šīm labākajām praksēm, organizācijas var izmantot savas darbinieku kolektīvās zināšanas, vedot uz dinamiskākām un reaģējošām zināšanu pārvaldības procesiem (Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija, Starptautiskā standartizācijas organizācija).

Nākotnes tendences: AI, automatizācija un folksonomijas attīstība

Folksonomijas bāzēto zināšanu pārvaldības sistēmu nākotni veido strauji progress mākslīgā intelekta (AI) un automatizācijas jomā. Kamēr organizācijas arvien vairāk paļaujas uz lietotāju radītiem marķējumiem un sadarbības kategorizāciju, AI tehnoloģijas ir gatavas uzlabot folksonomiju precizitāti, mērogojamību un lietojamību. Mašīnmācīšanās algoritmi var analizēt marķējumu modeļus, atšķirt jēdzienus un ieteikt konsekventākus vai kontekstuāli nozīmīgākus marķējumus, tādējādi samazinot troksni un liekumu, kas bieži asociēties ar tīri lietotāju vadītām sistēmām. Tas ne tikai uzlabo informācijas iegūšanu, bet arī atbalsta taksonomiju dinamiski attīstību, reaģējot uz jaunām tendencēm un lietotāju vajadzībām.

Automatizācija tālāk optimizē procesu, ļaujot reāllaika marķējumu ieteikumiem un automātiskai metadatu ģenerēšanai, minimizējot manuālo darbu un veicinot plašāku dalību. Dabas valodas apstrādes (NLP) rīki var izvilkt semantisku nozīmi no satura, saskaņojot lietotāju radītos marķējumus ar noteiktām ontoloģijām un veicinot savienojamību starp platformām. Rezultātā folksonomijas bāzētās sistēmas sagaidāms, ka kļūs vairāk pielāgojamas, personalizētas un integrētas ar uzņēmumu zināšanu darba plūsmām.

Nākotnē AI, automatizācijas un folksonomijas apvienojums, visticamāk, veicinās hibrīdu zināšanu pārvaldības modeļus, kas līdzsvaro lietotāju vadītās klasifikācijas elastību ar algoritmiskās kurācijas precizitāti. Šī attīstība ļaus organizācijām efektīvāk izmantot kolektīvo intelektu, atverot jaunas iespējas inovācijām un lēmumu pieņemšanai. Lai iegūtu papildu ieskatus par šīm tendencēm, skatiet Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizāciju (OECD) un Gartner.

Avoti un atsauces

• Flickr
• World Wide Web Consortium (W3C)
• Starptautiskā standartizācijas organizācija (ISO)
• IBM Connections
• Nature Biotechnology
• data.gov.uk