Informační a znalostní management

I N V E S T I C E
D O
R O Z V O J E
V Z D Ě L Á V Á N Í
Univerzita Karlova v Praze
Ústav informační studií a knihovnictví
Modul č. 4
Informační a znalostní management
Klára Havlíčková
Určeno pro projekt:
Název: Studium informační vědy a znalostního managementu v evropském kontextu
Reg. číslo: CZ.1.07/2.2.00/07.0284
Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost
Oblast podpory. 2.2 Vysokoškolské vzdělávání
Realizace: Vysoká škola báňská - TU Ostrava, Ekonomická fakulta, pracoviště Obchodní
akademie a VOŠ Valašské Meziříčí
1
OSNOVA:
PŘEDMLUVA ................................................................................................................................ 3
1
ÚVOD .................................................................................................................................. 4
2
SOUVISLOSTI MEZI POJMY DATA – INFORMACE – ZNALOSTI ................................................ 5
3
INFORMAČNÍ A ZNALOSTNÍ MANAGEMENT ........................................................................ 11
4
INTERPRETACE INFORMACÍ, ZNALOSTÍ A OBSAHU TEXTU .................................................. 15
5
POŘÁDÁNÍ INFORMACÍ A ZNALOSTÍ ................................................................................... 19
6
FOLKSONOMIE - VYBRANÝ TREND V POŘÁDÁNÍ INFORMACÍ A ZNALOSTÍ .......................... 24
7
APLIKACE SYSTÉMŮ ZALOŽENÝCH NA TAGOVÁNÍ ............................................................. 29
ZDROJE PŘÍKLADŮ A OBRAZOVÝCH UKÁZEK ............................................................................. 43
2
PŘEDMLUVA
Předkládaný text je určen studentům oboru informační studia a knihovnictví jako doplňkový
materiál k výuce předmětů se zaměřením na pořádání informací a znalostí. Klade si za cíl
představit studentům životní cyklus informací a znalostí. Vztahy mezi pojmy data – informace
– znalosti uvést do souvislostí. Nastínit problematiku analýzy obsahu dokumentu se
zaměřením na otázku subjektivní interpretace textu, jakožto nositele informace. Uvést
vybrané příklady tradičních systémů organizace znalostí ve srovnání se systémy založenými
na možnostech nástrojů Webu 2.0. Cílem textu je také seznámit studenty s možnostmi sdílení
informací o obsahu dokumentu i obsahu netextových objektů v prostředí Internetu (se
zaměřením na vybrané katalogy a databáze knihoven, muzeí a galerií).
Text je doplněn příklady a ukázkami vybraných systémů. Jeho součástí jsou také úkoly
a cvičení, která vedou čtenáře k zamyšlení nad danou problematikou a mohou tak být
podkladem pro skupinové diskuze či projekty v rámci prezenční výuky.
3
1 ÚVOD
Informace a znalosti jsou základem pro činnost a fungování jakékoliv systému, organizace,
společnosti a stejně tak pro jednání jednotlivců. Na základě znalostí činíme rozhodnutí.
Veškeré naše jednání je založeno na informacích, které dáváme do souvislostí, nahlížíme na
ně na základě našich předchozích znalostí a zkušeností, snažíme se je interpretovat. Na
základě těchto znalostí se rozhodujeme, vytváříme znalosti nové, které pak mohou být dále
předávány.
Nástrojem nebo prostředkem pro uchování informací a znalostí mohou být informační
a komunikační technologie. Umožňují např. uchování informací a znalostí, jejich pořádání,
přenos, sdílení, vyhledávání apod.
Aby bylo možné s daty, informacemi i znalostmi pracovat, je nutné je interpretovat, přiřadit
jim význam. Tento význam je ovlivněn nejen našimi znalostmi a zkušenostmi, případně
kvalitou dané informace, ale také kontextem, tedy souvislostmi, vnějšími i vnitřními vlivy.
Informace a znalosti je potřeba nejen přijímat a pracovat s nimi, ale také sdílet s ostatními,
v čemž nám velmi pomáhají informační a komunikační technologie. Vhodným prostředím pro
sdílení informací a znalostí a práci s informacemi obecně je, kromě jiných také pro práci
knihoven a ostatních paměťových institucí, právě prostředí Webu a nástroje a možnosti Webu
2.0, jimž je věnována sedmá, stěžejní kapitola tohoto textu.
Knihovny mohou využívat znalostního potenciálu svých uživatelů tím, že jim umožní zapojit
se aktivně do procesu indexace v rámci svých vlastních katalogů. Mohou tak využít
terminologickou základnu svých uživatelů, informace, které uživatel interpretoval na základě
analýzy textu. Vnikají slovníky vycházející z jazyka uživatelů, které je možné srovnávat
s řízenými slovníky, analyzovat a hodnotit je. Tomuto tématu je věnována dílčí kapitola.
Informační specialisté by proto měli sledovat trendy, požadavky uživatelů, uživatelské
chování, tedy způsoby, jak lidé pracují s informacemi; jak sdílejí, předávají a sdělují své
poznatky. Pro knihovny je zde na základě sledování trendů možnost projektů, inovací apod. A
především: aktuální trendy v dílčích etapách životního cyklu informací a znalostí mohou
být předzvěstí trendů budoucích na poli práce s informacemi a znalostmi.
4
2 SOUVISLOSTI MEZI POJMY DATA – INFORMACE – ZNALOSTI
Základem pro naše jednání a rozhodování jsou data, informace a znalosti. Jedná se o pojmy
spolu související. Tyto souvislosti mohou být vyjádřeny následovně:
DATA Æ porozumění vztahům Æ INFORMACE Æ porozumění zákonitostem Æ ZNALOST Æ
porozumění principům Æ MOUDROST
Obr. 1: Data – informace – znalosti – moudrost [BELLINGER, 1999]
VYMĚTAL a kol. [2005, s. 12] uvádějí jako příklad souvislosti mezi pojmy data – informace
– znalosti následující příklad: data = noty Æ informace = partitura Æ znalost = interpretace
skladby konkrétním sólistou nebo dirigentem.
1) DATA
Data jsou objektivní fakta o událostech [DAVENPORT, PRUSAK, 1998, s. 2]. Mohou to být
např. čísla, písmena, symboly apod., kterým se snažíme přiřadit význam, porozumět jim
a interpretovat je.
VYMĚTAL a kol. [2005, s. 12] charakterizují data následovně:
-
data, představují obvykle něco, co se dá v praxi získat experimentem, měřením,
pozorováním nebo šetřením;
-
data tedy objektivně zobrazují stavy nebo vlastnosti objektů nebo probíhající procesy
v reálném prostředí kolem nás, a to nezávisle na našem vědomí;
5
-
základem dat jsou znaky, což mohou být zejména číslice, písmena a symboly (tečky,
čárky, noty apod.);
-
v širším pojetí se pojmu data používá pro numerické (dnes především), textové,
obrazové a zvukové údaje, aniž posuzujeme, co znamenají pro příjemce. Jde nám
především o jejich vyjádření a uložení pro perspektivní zpracování;
-
data můžeme považovat za jednoduché reprezentační nástroje faktů
s jednorozměrným, jedinečným významem.
2) INFORMACE
Informace jsou data s významem, který vyplývá z kontextu. Význam byl získán v procesu
interpretace, v procesu porozumění vztahům. Na vstupní data bylo nahlíženo v určitém
kontextu. Informace je možné dále interpretovat, třídit, sdělovat. Proces interpretace je však
subjektivní, založen na předchozích znalostech a zkušenostech, kterými je proces interpretace
ovlivňován.
Informace jsou konkrétní fakta, mohou to být určité zprávy, sdělení (nejen v podobě textové,
ale i v podobě obrazové, jako např. informace obsažené v reportážní fotografii, informace,
které sděluje reklama). V těchto příkladech převládá vizuální složka sdělení nad textovou.
VYMĚTAL a kol. [2005, s. 12] charakterizují informace následovně:
-
informace jsou data, kterým příjemce přisuzuje určitý význam na základě znalostí,
zkušeností a vědomostí, kterými disponuje, a která u příjemce snižují entropii
(neurčitost, neuspořádanost) vzhledem k jeho potřebám a požadavkům.
Životní cyklus informace
Součástí životního cyklu informace (nebo také informačního procesu) jsou následující etapy:
¾ získávání informací (nebo také tvorba)
¾ zpracování
¾ pořádání
¾ uchování
¾ vyhledávání
¾ zpřístupnění
¾ distribuce
6
¾ používání
¾ vyhodnocování
¾ sdílení
¾ aplikace
3) ZNALOSTI
Znalost (angl. knowledge, v češtině pak lze použít slova jako: poznání, poznatek, vědění, ale
také dovednost) vyplývá z porozumění zákonitostem. Znalost je informace s přidanou
hodnotou. Je uspořádána v lidské mysli tak, že může být záměrně používána. Na základě
znalostí je možné se rozhodovat, zahrnovat znalosti do svých jednání. Znalosti jsou založené
na zkušenostech, na interpretaci, porozumění, poznávání. Jsou také závislé na inteligenčních
schopnostech a na schopnostech umět dát věci do souvislostí.
Znalost je širší, hlubší, bohatší než data nebo informace [DAVENPORT, PRUSAC, 1998,
s. 5]. Znalosti jsou ovlivněny zkušenostmi, souvisejícími informacemi, určitými hodnotami.
Jsou součástí běžných procesů. V souvislosti s pojmem „znalost“ je zmiňován pojem
„zkušenost“. Jedná se o to, co si přinášíme z minulosti, tedy to, co jsme se naučili ve škole
nebo získali praxí. Zkušenosti je možné předat v podobě modelů chování, pracovních postupů
apod. Znalosti se předávají velmi těžko. Jsou totiž založeny právě na našich osobních
zkušenostech, je to něco, co máme uvnitř sebe, něco, co se velmi těžko třídí a předává.
VYMĚTAL a kol. [2005, s. 209] uvádějí, že:
-
znalosti
vznikají
odvozením
z informací
jejich
porovnáváním,
tříděním,
vyhodnocováním, ověřováním a zasazováním do kontextu ostatních informací,
znalostí i zkušeností.
Kontext je důležitý pro rozlišení různého významu znalosti – teprve zasazením informace do
kontextu vznikne znalost. Znalosti vznikají na základě starších znalostí. Již existující znalost
má schopnost vytvořit novou znalost. P. GOTTSCHALK [2008, s. 131] definuje znalost jako
informaci, která je spojena se zkušeností, souvislostmi, interpretací, poznáním a kreativitou.
Dále uvádí, že znalost je znovu použitelný zdroj, který má vysokou hodnotu pro organizaci,
pokud je aplikován při výrobě produktů a nabídce služeb. Říká také, že znalosti nemohou být
uchovávané v počítači, mohou být uchovávány pouze v lidské mysli. Znalost je to, co člověk
zná, ví a umí. Znalost nemůže existovat bez toho, kdo tuto znalost má.
7
DAVENPORT a PRUSAC [1998, s. 5] nahlížejí na znalost jako na směs zkušeností, hodnot,
informací vyplývajících ze souvislostí a odborného pohledu, který poskytuje rámec pro
hodnocení a zařazování nových zkušeností a informací.
Znalosti nám umožňují spolupracovat, díky znalostem můžeme diskutovat, argumentovat.
Dokážeme odpovědět na otázku „jak?“. Znalosti je možné vyhledávat, organizovat, aplikovat,
rozšiřovat. Hodnotu znalostí zvyšuje lidská zkušenost, souvislosti a interpretace.
Životní cyklus znalosti (nebo také tok znalostí) lze podle RIBIERE a ROMAN [2006, s. 336]
rozdělit do čtyř základních kategorií:
¾ tvorba, získání, zjištění znalostí (poznatků)
¾ uchování, pořádání
¾ přenos, sdílení, šíření
¾ používání, aplikace
Základní typy znalostí:
Podle T. D. WISLONA [2002b, s. 3] zahrnuje znalost mentální proces chápání, porozumění
a učení, což se děje v mysli a zároveň je v interakci se světem, který je mimo mysl, nicméně
vyžaduje interakci se světem vně mysli. Wilson také uvádí, že data a informace mohou být
řízeny, ale znalosti (tedy to, co známe, víme), nemůže být nikdy řízeno. Doplňuje to tím, že
často nevíme, co víme, a to, že něco víme, se může objevit nebo vynořit ve chvíli, kdy
potřebujeme znalost použít proto, abychom mohli něco vykonat nebo učinit.
Znalosti lze rozdělit na dva základní typy:
-
explicitní znalost (explicit knowledge)
o kodifikovaná znalost
o znalost, která je schopna přenosu, je možné ji sdílet
o znalost, kterou je možné uchovávat, archivovat (např. za pomoci technologií)
o jedná se např. o formální znalosti, jako jsou fakta, teorie apod.
-
tacitní znalost (tacit knowledge)
o znalost těžko kodifikovatelná
o znalost těžko přenositelná
o znalost, která je skrytá v mysli člověka
8
o je založena na osobních zkušenostech
o je těžké ji formalizovat a předávat ostatním
o např. hodnoty, zkušenosti, způsob jednání (možnost předání sdílením
zkušeností za pomoci mentálních modelů)
4) MOUDROST
Moudrost (angl. wisdom) stojí v rámci souvislostí mezi pojmy na nejvyšší pozici. Moudrost
nemůže být sdílená jako znalost, neboť je spojena s procesem individuálního učení, kdy je
kontext příliš osobní. Díky procesu porozumění si můžeme odpovědět na otázku „proč?“.
VYMĚTAL a kol. [2005, s. 209] charakterizují moudrost jako:
-
soubor znalostí, vycházejících z pochopení
podstaty problematiky
v daných
souvislostech, z využití rozumové i emocionální inteligence jednotlivce (znalostní
kompetence), jeho hodnotících kritérií a individuálního vztahu k okolnímu prostředí,
resp. světu, a vycházející z vysokého stupně lidského poznání.
[?] CVIČENÍ:
Na konkrétním příkladu uveďte rozdíl mezi pojmy „data – informace – znalosti“. Uveďte
příklad transformace dat v informace a ve znalosti. Zamyslete se nad hledisky ovlivňujícími
proces transformace.
Použité zdroje
• BELLINGER, Gene; CASTRO, Durval; MILLS, Anthony. Data, information,
knowledge and wisdom [online]. Copyright 2004 [cit. 2010-08-30]. Dostupný z www:
<http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm>.
• BUREŠ, Vladimír. Znalostní management a proces jeho zavádění : průvodce pro praxi.
1. vyd. Praha : Grada, 2007. 212 s. Mangement v informační společnosti. ISBN 978-80247-1978-8.
• DAVENPORT, Thomas H.; PRUSAK, Laurence. Working knowledge : how
organizations manage what they know. Boston : Harvard Business School, 1998. xxiv,
201 s. 0-87584655-6.
• GOTTSCHALK, Petter. Knowledge management. In Jennex, Murray E. (ed.).
Knowledge management : concepts, methodologies, tools, and applications [online].
Hershey : Information Science Reference, 2008, s. 130-143. Dostupné v databázi Gale
Virtual Reference Library:
<http://go.galegroup.com/ps/start.do?p=GVRL&u=karlova&authCount=1>.
9
• RIBIERE, Vincent M.; ROMÁN, Juan A. Knowledge flow. In Schwarz, David G. (ed.).
Encyclopedia of knowledge management [online]. Hershey : Idea Group Reference,
2006, s. 336-343. Dostupné v databázi Gale Virtual Reference Library:
<http://go.galegroup.com/ps/start.do?p=GVRL&u=karlova&authCount=1>.
• VYMĚTAL, Jan; DIAČIKOVÁ, Anna; VÁCHOVÁ, Miriam. Informační a znalostní
management v praxi. Praha : LexisNexis CZ, 2005. 399 s. ISBN 80-86920-01-1.
10
3 INFORMAČNÍ A ZNALOSTNÍ MANAGEMENT
Informační management (nebo také řízení informací, angl. information management)
využívá manažerských principů k získávání, organizaci, řízení, distribuci a používání
informací za účelem efektivního fungování organizací všeho typu [WILSON, 2002a, s. 263].
Pojem je možné také vykládat jako “řízení informačních toků” se zaměřením na využití
informací v řídících procesech, v procesech rozhodování. Informační zdroje jsou integrovány
do procesů v organizaci a mohou tak zvýšit jejich efektivnost.
Informační management využívá informace k zajištění vlastní činnosti organizace. Je založen
na kvalitě informací, jejich obsahu, dostupnosti a použitelnosti. Zaměřuje se na nové možnosti
práce s informacemi.
Podle VYMĚTALA a kol. [2005, s. 46] lze informační management definovat jako:
-
transdisciplinárně pojatý soubor poznatků, metod a doporučení systémových přístupů
a informatiky, které pomáhají účelně realizovat informační procesy manažerského
myšlení a k dosažení podnikatelských cílů organizace.
Z informačního managementu vychází znalostní management. Jak uvádí TRUNEČEK [2004,
s. 29]: informační management je v současném chápání podkladem a východiskem pro
management znalostí, čerpá z něj, využívá jeho aparát a dále jej rozvíjí, ale je nicméně jeho
součástí.
Strategie znalostního managementu je založena na vztahu mezi lidmi, na procesech
znalostního managementu a na použitých technologiích. Znalosti jednotlivců a jejich efektivní
využívání a sdílení (angl. sharing) jsou důležitým zdrojem v organizaci. Dostupnost
správných znalostí – těm správným lidem – v tu pravou chvíli. Vychází se z individuálních
znalostí jednotlivých pracovníků nebo členů dané organizace. Tyto znalosti mohou být
využívány v rozhodovacích a řídících procesech.
Znalostní management je strategický proces pro udržení konkurenceschopnosti – využívání
nových nápadů a znalostí, důležitý pro rozhodování za účelem zlepšení činností v organizaci.
Je založen na předešlých zkušenostech a na potřebě inovací, na přenosu kvalitních znalostí.
Pro znalostní management jsou významné webové technologie, které umožňují vyhledávání
a přístup k zaznamenaným informacím a poznatkům.
11
Znalostní management (angl. knowledge management) je založen na schopnosti sdílení
a využívání informací, především za pomoci informačních a komunikačních technologií.
Dílčími procesy znalostního managementu je tvorba, uchování a sdílení informací mezi lidmi
a skupinami, které mají podobné zájmy nebo potřeby.
Zásadní je znalosti nejen mít, ale být schopný je i využívat. Přenos znalostí mezi lidmi nebo
organizacemi v prostoru a čase se nazývá „tok znalostí“ (angl. knowledge flow). Důležité je
dobré zacházení se zdroji znalostí. Vhodné je sdílení znalostí mezi lidmi za účelem vytváření
nových znalostí. Tedy znalosti nejen nabývat, ale také je umět aplikovat.
TRUNEČEK [2004, s. 28] uvádí, že v obecné rovině managementem znalostí rozumíme
systematický přístup k tvorbě, získávání, uchování, šíření, sdílení a k aktivnímu využívání
znalostí s cílem zvýšit výkon organizace. A doplňuje [s. 29], že v současném pojetí je
informační management velmi úzce spojen s rozvojem informačních technologií a z pohledu
managementu znalostí rozvíjí zejména explicitní znalosti, ale znalostní management obsahuje
ještě řadu dalších komponent.“
VYMĚTAL [2005, s. 207] k tomu dodává, že se v podstatě jedná o systematické získávání,
analýzu, syntézu a sdílení znalostí, názorů na podstatu problémů i zkušeností, které ve svém
souhrnu umožňují snížit riziko při rozhodování.
Dílčí procesy znalostního managementu:
¾ tvorba znalostí nebo objevení znalostí
¾ výběr a jejich vyhledávání
¾ získávání znalostí nebo
¾ jejich odvozování, vytváření nových znalostí
¾ organizace (třídění, pořádání) a reprezentace znalostí
¾ ověřování znalostí
¾ uchovávání
¾ sdílení
¾ používání a distribuce (rozšiřování)
12
[?] CVIČENÍ 1: Uveďte příklady motivace ke sdílení znalostí.
[?]
CVIČENÍ 2: Analyzujte jednotlivé vrstvy znalostního managementu dle následující
ilustrace a vyberte ty procesy, které se vztahují k problematice pořádání a vyhledávání
informací a znalostí. Vysvětlete vaši volbu.
Obr. 2: Vrstvy znalostního managementu [SCHWARTZ, 2008, s. 26]
Použité zdroje
• BUREŠ, Vladimír. Znalostní management a proces jeho zavádění : průvodce pro
praxi. 1. vyd. Praha : Grada, 2007. 212 s. Mangement v informační společnosti.
ISBN 978-80-247-1978-8.
• DAVENPORT, Thomas H.; PRUSAK, Laurence. Working knowledge : how
organizations manage what they know. Boston : Harvard Business School, 1998. xxiv,
201 s. 0-87584655-6.
13
• RIBIERE, Vincent M.; ROMÁN, Juan A. Knowledge flow. In Schwarz, David G.
(ed.). Encyclopedia of knowledge management [online]. Hershey : Idea Group
Reference, 2006, s. 336-343. Dostupné v databázi Gale Virtual Reference Library:
<http://go.galegroup.com/ps/start.do?p=GVRL&u=karlova&authCount=1>.
• SCHWARTZ, David G. A birds-eye view of knowledge management : creating a
disciplined whole from many interdisciplinary parts. In Jennex, Murray E. Knowledge
management in modern organization [online]. Hershey : Idea Group Publishing, 2007,
s 18-29. Dostupné v databázi Gale Virtual Reference Library:
<http://go.galegroup.com/ps/start.do?p=GVRL&u=karlova&authCount=1>.
• SCHWARTZ, David G. Aristotelian view of knowledge management. In Schwarz,
David G. (ed.). Encyclopedia of knowledge management [online]. Hershey : Idea
Group Reference, 2006, s. 10-16. Dostupné v databázi Gale Virtual Reference Library:
<http://go.galegroup.com/ps/start.do?p=GVRL&u=karlova&authCount=1>.
• TRUNEČEK, Jan. Management znalostí. 1. vyd. Praha: Beck, 2004. 131 s. ISBN 807179-884-3.
• VYMĚTAL, Jan; DIAČIKOVÁ, Anna; VÁCHOVÁ, Miriam. Informační a znalostní
management v praxi. Praha : LexisNexis CZ, 2005. 399 s. ISBN 80-86920-01-1.
• WILSON, T. D. (2002a). Information management. In Feather, J.; Sturges, P. (eds.).
International encyclopedia of information and library science. London : Rotledge, s. 263278.
• WILSON, T.D. (2002b). The nonsense of knowledge management. Information
Research [online]. 2002, vol. 18, no. 1 [cit. 2010-08-30]. Dostupný z www:
<http://informationr.net/ir/8-1/paper144.html>.
14
4 INTERPRETACE INFORMACÍ, ZNALOSTÍ A OBSAHU TEXTU
Jakou roli hraje v životním cyklu informací a znalostí správná analýza a interpretace dané
informace či poznatku? Jak je ovlivněn proces sdílení informací a znalostí právě subjektivním
pohledem účastníků komunikačního procesu?
V předchozí kapitole jsme si uvedli, že práce s informacemi a znalostmi je ovlivněna jejich
porozuměním, jejich významem vyplývajícím z kontextu, který tyto informace a znalosti
uvádí do souvislostí. Interpretace je spojena s kvalitní analýzou dokumentu, kdy se
zaměřujeme na výklad a porozumění textu. Objektivní přístup k vyjadřování tematiky
a obsahu dokumentu a informací je základem práce informačního specialisty.
Interpretací textu rozumíme porozumění nebo pochopení textu, jeho smyslu. O interpretaci
mluvíme jak při tvorbě textu, kdy se snažíme informace a poznatky transformovat do podoby
souvislého textu, tak při přijetí textu, při čtení nebo při jeho analýze. Tak jako jsou příjemci
textu různí, je i porozumění, tedy interpretace, různá. Porozumění textu ovlivňují naše
znalosti, předchozí zkušenosti, náš záměr s textem – tedy zda hledáme nové informace, zda
přistupujeme k textu kriticky, či např. z důvodu předání zaznamenaných informací dalším
osobám (např. v podobě redukovaných textů vycházejících z obsahové analýzy dokumentu).
Příkladem problematické interpretace textu mohou být texty právní, kdy může dojít
k individuálnímu porozumění textu na základně vlastních zkušeností, znalostí jazykových
nebo také odborných apod. Hlavní úlohu při interpretaci hrají slova a vztahy mezi slovy.
Základním nositelem informace je jazyk. I v případě, kdy je informace sdělena např. formou
obrázku, je často potřeba dané sdělení vyjádřit za pomoci jazyka. Ať už ve formě textu nebo
jen jako myšlenku v podobě vnitřní řeči, která nám ve formulování myšlenek pomáhá. Jazyk
hraje významnou úlohu při přenosu informací např. v podobě určitých sdělení.
Text je prostředkem určitého sdělení, slouží přenosu informací. Dle PALKA [1989, s. 202] je
textem jakýkoliv jazykový projev, ať psaný nebo mluvený. Dle ČERMÁKA [2001, s. 169]
můžeme doplnit, že text je libovolný, resp. nespecifikovaný jazykový projev (psaný či
mluvený, ukončený či neukončeny aj.), tj. akt parole (mluvy) jako celek nebo jako část;
obvykle však bývá větší než věta.
15
Pokud jde o samotný proces interpretace, upozorňuje např. HŘEBÍČEK [2002, s. 84] na to, že
se musíme vyrovnat s faktem, že sebepečlivěji připravený text není často různými příjemci
chápán totožně. Zamýšlí se také nad problémem, kdy každý recipient textu aplikuje vlastní
sémantický systém a aktivuje se tak síť významů, závislá na vzdělání, výchově, životních
zkušenostech.
ECO [2004, s. 64-66] zmiňuje dvě roviny interpretace, a to interpretaci sémantickou
a interpretaci kritickou. Při sémantické interpretaci se dle Eca zaměřuje adresát na význam.
Jedná se o čtenářsky orientovaný přístup. Eco také uvádí, že se jedná o první neboli „naivní
rovinu“. Při kritické interpretaci jde o ocenění způsobu, jakým to text říká. Kritická
interpretace si dle Eca klade za cíl popsat a vysvětlit, z jakých formálních důvodů určitý text
produkuje danou reakci.
Při analýze textu se snažíme hledat jeho hlubší význam. Může se jednat o jednoduchý rozbor
nebo také o hluboké porozumění obsahu a vysvětlení. Tato analýza je spojena se subjektivním
pohledem, kdy je tento proces spojen s tím, kdo analýzu provádí. Z toho důvodů dochází
k mnoha různým pohledům a interpretacím. Při interpretaci textu se setkáme také s několika
bariérami, které pochopení textu ovlivňují.
Bariéry při interpretaci textu:
¾ neporozumění obsahu nebo tematice (neznalost odborné terminologie, nedostatečné
předchozí znalosti, problém zaměnitelnosti určitých termínů bez adekvátního spojení
s kontextem)
¾ bariéra související s redukcí textu, kdy se snažíme zachytit hlavní myšlenky
a informace a ty pak následně komprimujeme
¾ překladová bariéra (ale nejen u přirozeného jazyka, tedy při překladu analýze
a interpretaci cizojazyčného textu, ale také při překladu z přirozeného jazyka do
selekčního)
¾ časová bariéra (nedostatek času pro kvalitní analýzu a interpretaci textu)
Při obsahové analýze se zaměřujeme na obsah dokumentu, na jeho význam. Důležitou úlohu
zde hraje zkušenost a naše znalosti. Stanovujeme tematiku dokumentu a vyjadřujeme obsah
dokumentu buď formou přirozeného jazyka (např. při vytváření redukovaných textů, jako jsou
anotace, abstrakty apod.) a nebo transformací přirozeného jazyka do prvků selekčního jazyka.
16
Dle Terminologické databáze knihovnictví a informační vědy [TDKIV] analýza obsahu
dokumentu zahrnuje metody a pravidla pro stanovení tematiky dokumentu, příp. časového a
prostorového hlediska, čtenářského určení a formy dokumentu. Slovní vyjádření obsahu
dokumentu v přirozeném jazyce je transformováno do věcných selekčních údajů v procesu
věcného pořádání nebo do vět v procesu sémantické redukce textu dokumentu.
POKORNÝ [2006, s. 51] uvádí, že základním cílem obsahové analýzy je rozeznání
pragmatiky textu (pragmatika, vlastně „věcný záměr“, je impuls, který text vnáší do lidské
zkušenosti).
V případě interpretace textu, ale i jakýchkoliv znaků, bychom měli znát jejich význam
a smysl. Význam se snažíme osvojit si učením (ať už spontánním, bezprostředním či
vědomým a cíleným). Snažíme se pracovat s významem obsahu textu, ale analyzujeme také
sdělení, která nám přinášejí další objekty, jako obrazy apod. Zapojujeme také své vlastní
představy. TONDL [2006b, s. 23] k tomu říká, že obrazy, sochy, texty jako složky odborné
nebo kulturně orientované literatury, filmy, divadelní nebo jiná dramatická díla a dlouhé řady
dalších oblastí lidských děl nám něco sdělují, o něčem nás informují…
Nauka o významu znaků se nazývá sémantika. TONDL [2006a, s. 10] zmiňuje, že sémantika
či semasiologie je považována za legitimní součást vědy o jazyce, která studuje jazyk a hlavně
jeho elementy, slova, z hlediska toho, co obvykle označujeme významem slov.
[?] CVIČENÍ:
Na základě vlastních zkušeností představte další možné bariéry interpretace textu. Podejte
návrh, jak tyto bariéry postupně nebo zcela odstranit.
Použité zdroje
• ANDERSON, J, D. ; PEREZ-CARBALLO, J. The nature of indexing : how humans
and machines analyze messages and texts for retrieval. Part I: Research, and the nature
of human indexing. Information Processing & Management. 2001, vol. 37, no. 2,
s. 231-254.
• ČERMÁK, František. Jazyk a jazykověda : přehled a slovníky. 3. dopl. vyd. Praha :
Karolinum, 2001. 341 s. Učební texty Univerzity Karlovy v Praze. ISBN 80-246-01540.
17
• ECO, Umberto. Meze interpretace. 1. české vyd. Praha : Karolinum, 2004. 330 s. ISBN
80-246-0740-9.
• FORD, Nigel. Creativity and convergence in information science research : the roles of
objectivity and subjectivity, constraint, and control.. Journal of the American Society for
Information Science and Technology [online]. 2004, vol. 55, issue 13, s.1169-1182.
Dostupné ve Wiley Online Library (vzdálený přístup):
<http://onlinelibrary.wiley.com.ezproxy.is.cuni.cz/doi/10.1002/asi.20073/full>.
• FUGMANN, Robert. Subject analysis and indexing : theoretical foundation and
practical advice. Frankfurt am Main : Indeks Verlag, 1993. xvi, 250 s. ISBN
3886725006.
• HJøRLAND, B. The concept of „subject“ in information science. Journal of
Documentation [online]. 1992, vol. 48, issue 2, s.172-200. Volně dostupné z WWW:
<http://portal.acm.org/citation.cfm?id=175002.175005>.
• HŘEBÍČEK, Luděk. Vyprávění o lingvistických experimentech s textem. 1. vyd. Praha:
Academia, 2002. 196 s. ISBN 80-200-0973-6.
• LANGRIDGE, Derek Wilton. Subject analysis : principles and procedures. London:
Bowker-Saur, 1989. 96 s. ISBN 978-0408030311.
• MORRIS, Jane. Individual differences in the interpretation of text : implications for
information science. Journal of the American Society for Information Science and
Technology [online]. 2010, vol. 61, issue 1, s. 141-149. Dostupné ve Wiley Online
Library (vzdálený přístup):
<http://onlinelibrary.wiley.com.ezproxy.is.cuni.cz/doi/10.1002/asi.21222/full>.
• PALEK, Bohumil. Základy obecné jazykovědy. 1. vyd. Praha : SPN, 1989. 285 s.
Učebnice pro vysoké školy. ISBN 80-04-22937-9.
• POKORNÝ, Petr a kol. Hermeneutika jako teorie porozumění : od základních otázek k
výkladu bible. 1. vyd. Praha : Vyšehrad, 2006. 508 s. ISBN 80-246-0740-9.
• TONDL, Ladislav (2006a). Problémy sémantiky. Praha : Karolinum, 2006. 413 s.
Prameny k dějinám českého myšlení, 4. ISBN 80-246-1075-2.
• TONDL, Ladislav (2006b). Půl století poté : pohledy na problémy sémantiky a
sémiotiky v posledních desetiletích. Vyd. 1. Praha : Karolinum, 2006. 109 s. Prameny
k dějinám českého myšlení, 7. ISBN 80-246-1207-0.
• WHITE, Layna. Interpretation and representation : the who, why, what, and how of
subject access in museums. Art Documentation : Bulletin of the Art Libraries Society of
North America [online]. 2002, vol. 21, issue1, s. 21-22. Dostupné v databázi LISTA
(přes EBSCOhost):
<http://web.ebscohost.com/ehost/detail?vid=6&hid=110&sid=8d2af61a-8e8a-4b7aa2adbb732664df62%40sessionmgr111&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3d#db=
lih&AN=18609871>.
18
5 POŘÁDÁNÍ INFORMACÍ A ZNALOSTÍ
Jak již bylo zmíněno, je dílčím procesem informačního a znalostního managementu pořádání
informací a znalostí (angl. knowledge organization). Informace a znalosti je potřeba třídit
a pořádat, aby bylo možné s nimi dále pracovat a usnadnit jejich vyhledávání. Po získání či
vytvoření informace nebo znalosti je nutná jejich správná analýza a následné porozumění
informaci, která má být dále tříděna, uložena, sdílena a distribuována. K procesům pořádání
informací a znalostí patří popis dokumentů, ve kterých jsou informace zachycené; jejich
obsahová analýza; indexace, tedy vyjádření obsahu dokumentu např. prvky selekčního jazyka;
a klasifikace, neboli třídění.
Pořádání informací a znalostí spolu s vyhledáváním a získáváním informací je jednou
z jádrových disciplín informačních studií a knihovnictví. Pořádání je založeno na analýze
a porozumění tematice nebo předmětu dokumentu, případně obsahu určitého sdělení. Při
analýze zjišťujeme, co je předmětem dokumentu a jakým způsobem může být tento předmět
reprezentován – např. v podobě termínů s vyjádřením vzájemných vztahů.
Většina procesů pořádání informací a znalostí (nebo lépe „poznatků“, jak již bylo zmíněno
výše), je v prostředí tradičních knihoven a dalších paměťových institucích založena na
intelektuálním přístupu, na sémantické analýze obsahu textů. I tvorba a přidělování prvků
selekčního jazyka je ovlivněna znalostmi dané problematiky a zkušenostmi indexátorů.
V rámci pořádání informací a znalostí se zabýváme systémy organizace znalostí (angl.
knowledge organization systems), jejich návrhem, analýzou a hodnocením. Návrh, analýza
a hodnocení systémů organizace znalostí probíhá vždy ve vztahu k procesům uchování
a vyhledávání informací.
Pokud vyhledáváme informace a znalosti (poznatky), používáme
termíny, které
předpokládáme pro jejich získání, vyhledání. Mohou nám být nápomocny řízené slovníky
(např. oborové tezaury apod.). Propojuje se tu tak termín, kterým byla konkrétní informace
vyjádřena, s termínem, který využívá informační specialista při vyhledávání, ale také pořádání
informací.
Pořádání informací a znalostí směřuje zejména k tradiční praxi knihoven, ale již také
zohledňuje potřebu organizace netextových zdrojů, organizaci objektů v prostředí webu, nejen
tedy pouze v knihovnách a v tradičních paměťových institucích obecně.
19
Jako nutné se jeví propojení tradičních přístupů k pořádání informací a znalostí (systémů
a procesů organizace znalostí) s trendy, které sledujeme jak z pohledu profesionálů,
informačních specialistů, tak z hlediska uživatelů, jejich potřeb, požadavků a způsobů
organizace a vyhledávání informací. Sledujeme uživatelské potřeby, trendy, které se objevují
v dynamickém prostředí webu (např. nyní aktuální trend „sdílení“ informací a znalostí, sdílení
digitálních objektů jako jsou fotografie, případně informace vyplývající z analýzy jejich
obsahu apod.).
Z toho plyne, že pořádání informací a znalostí v prostředí webu, který nabízí prostor pro jejich
sdílení, je možné uplatnit i např. v personálním informačním managementu. Můžeme
využít nástrojů pro pořádání a sdílení webových záložek (př. Delicious, social bookmarking,
http://www.delicious.com/), archivaci a sdílení fotografií (Flickr, http://www.flickr.com/),
případně sdílení informací o zajímavých knihách (viz např. projekt LibraryThing,
http://www.librarything.com/) apod.
Při pořádání informací a znalostí se zaměřujeme na procesy organizace znalostí
(angl. knowledge organizing processes), jako je popis dokumentů, obsahová analýza,
indexace, klasifikace a na systémy organizace znalostí (angl. knowledge organization
systems), např.:
¾ bibliografické záznamy,
¾ klasifikační systémy jako např.:
o Mezinárodní desetinné tříděny - http://udcc.org/udcsummary/php/index.php,
http://aip.nkp.cz/mdt/,
o Deweyho desetinné třídění - http://www.oclc.org/dewey/resources/summaries/,
o Třídění Kongresové knihovny - http://www.loc.gov/catdir/cpso/lcco/ apod.,
¾ tezaury jako např.:
o Eurovoc - http://eurovoc.europa.eu/
o Art & Architecture Thesaurus http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/
o Maternal and Child Health Thesaurus - http://www.mchthesaurus.info/
¾ předmětová hesla jako např.:
o Library of Congress Subject Headings - http://www.loc.gov/cds/lcsh.html,
¾ autoritní soubory jako např.
o Národní autority ČR - http://autority.nkp.cz/
20
¾ rejstříky a slovníky jako např.:
o WordNet - http://wordnet.princeton.edu/
o Synonym Finder - http://www.synonym-finder.com/,
¾ sémantické sítě apod.
Tradiční systémy je možné doplnit systémy založenými na možnostech nástrojů Webu 2.0,
např. systémy založené na tagování, tzv. folksonomie. Tyto systémy jsou založeny na
možnosti pořádání netextových objektů v prostředí webu a na možnosti jejich sdílení (např.
fotografií, digitalizovaných objektů muzeí a galerií apod.). Zde je vidět potřeba organizace
(a následného zpřístupnění) jak informací obsažených v textu, případně v jiné formě sdělení,
tak i pořádání informací o obsahu netextových objektů (např. fotografií, obrázků), nebo přímo
konkrétních objektů (např. výše zmíněné digitalizované sbírky muzeí a galerií).
Procesy organizace znalostí jsou ovlivňovány metodami a postupy dalších oborů.
Nejtěsnější vazby jsou s obory jako lingvistika, sémantika, logika. Je tedy nezbytné se zaměřit
na všechny tyto oblasti, které se prolínají všemi procesy od obsahové analýzy dokumentu,
přes indexaci, kdy vyjadřujeme obsah dokumentu prvky selekčního jazyka, případně formou
redukovaného textu, až po tvorbu jednotlivých prvků selekčního jazyka, začlenění těchto
prvků v systémech organizace znalostí, vymezení vztahů mezi jednotlivými pojmy, tématy,
členění veškerého univerza poznání do tříd apod.
[?] CVIČENÍ:
1) Zvolte si libovolný systém organizace znalostí (může se jednat o tezaurus, klasifikační
systém jako např. MDT, autoritní soubor apod.), který je součástí vybraného katalogu,
oborové databáze, informační brány apod.
2) Zaměřte se na vhodnost použití daného systému, logičnost třídění, řazení, vyjádření
vztahů apod.
3) Zhodnoťte tento systém z hlediska jazykového (např. problematika jednoznačnosti
a víceznačnosti pojmů, zaměření na jednoslovná a víceslovná pojmenování,
problematika homonym, synonym apod.); z hlediska vyjádření hierarchických vztahů,
vztahů mezi prvky, množinami apod.); z hlediska sémantiky (význam jednotlivých
znaků, interpretace znaků).
21
4) Zaměřte se také na typického uživatele daného systému (jak na informačního
specialistu, tak na koncového uživatele, který využívá systém při vyhledávání
informací). Pokuste se zhodnotit systém také z jeho pohledu. Zvažte klady, nedostatky
i další možnosti použití.
5) Výslednou analýzu zpracujte do formy prezentace a o výsledcích diskutujte při
prezenční výuce.
Použité zdroje
• ANDERSON, J. D. Organization of knowledge. In FEATHER, J. a STURGES, P. (ed.).
International Encyclopedia of Information and Library Science. 2nd. London :
Routledge, 2003, s. 471-490. ISBN 0-415-09860-2.
• DAHLBERG, Ingetraut. Grunlagen universaler Wissensordnung : Probleme und
Möglichkeiten eines universalen Klassifikationssystems des Wissens [Základy
univerzálního pořádání znalostí ...]. Pullach bei München : Verlag Dokumentation,
1974. 18, 336 s. DGD - Schriftenreihe, Bd. 3. ISBN 3-7940-3623-9.
• DAHLBERG, Ingetraut. Knowledge organization : a new science? Knowledge
Organization. 2006, vol. 33, no 1, s. 11-19. ISSN 0943-7444.
• HJØRLAND, Birger. What is knowledge organization (KO)? Knowledge Organization.
2008, vol. 35, no. 2/3, s. 86-101. ISSN 0943-7444
• KTD : Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online
databáze]. Praha : Národní knihovna České republiky, 2003-. Dostupná z WWW:
<http://aleph.nkp.cz/cze/ktd>
Další doporučené zdroje
• BALÍKOVÁ, Marie. Problematika věcného pořádání informací a jejich zpřístupnění.
Národní knihovna : knihovnická revue. 2001, roč. 12, č. 3, s. 175-186. Dostupný také z
WWW: <http://full.nkp.cz/nkkr/NKKR0103/0103175.html> nebo
<http://knihovna.nkp.cz/pdf/0103/nk0103175.pdf>.
• Encyclopedia of Library and Information Sciences. 3rd. edition. Boca Raton, FL : CRC
Press, 2009. ISBN 978-0-8493-9712-7. Elektronická verze přístupná také přes EZProxy:
<http://ezproxy.is.cuni.cz/login?url=http://www.informaworld.com/smpp/title~content=
t917508581~db=all> nebo přímý přístup z IP adres UK:
<http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=t917508581>
• HJØRLAND, Birger. Lifeboat for knowledge organization [online]. Last edited 200816-02 [cit. 2010-09-28] Dostupný z WWW:
<http://www.iva.dk/bh/lifeboat_ko/home.htm>
• ISKO : International society for knowledge organization. Copyright 2004-2010 [cit.
2010-09-27]. Dostupný z WWW: <http://www.isko.org/>.
22
• Knowledge Organization. Würzburg : Ergon Verlag, 1993-. 4x ročně. Archiv abstraktů
dostupný z WWW: <http://www.isko.org/ko.html.> ISSN 0943-7444.
• LAMBE, Patrick. Organising knowledge: taxonomies, knowledge and organisational
effectiveness. Oxford: Chandos, 2007. ISBN 978-1-84334-227-4
• The Indexer : the International Journal of Indexing. Sheffield : The Society of Indexers,
2006- [cit. 2010-09-27]. 4x ročně. Vychází v tištěné formě od roku 1958. ISSN 00194131. Archiv elektronicke verze dostupný z WWW: http://www.theindexer.org/>. ISSN
1756-0632.
23
6
FOLKSONOMIE - VYBRANÝ TREND V POŘÁDÁNÍ INFORMACÍ
A ZNALOSTÍ
V procesu indexace jsou na základě obsahové analýzy přiřazovány dokumentům
a informacím v nich obsaženým prvky selekčního jazyka (klíčová slova, předmětová hesla
apod.). Tento proces je spojován především s činností expertů (informačních specialistů)
v souvislosti s věcným pořádáním informací a znalostí v tradičních katalozích a databázích.
Do procesu indexace se již díky nástrojům Webu 2.0 zapojují i koncoví uživatelé těchto
služeb formou tzv. „taggování“ – přidáváním vlastních klíčových slov, tzv. „tagů. Původní
myšlenka je založena na organizaci obsahu digitálních zdrojů (především webových záložek,
kolekcí digitálních fotografií) samotnými uživateli webu a na jejich sdílení s dalšími uživateli.
Vzhledem k tomu, že se jedná o uživatelsky atraktivní a zajímavý způsob organizace znalostí,
využívají některé knihovny (ale např. i muzea) možnosti aplikovat systémy založené na
taggování do svých katalogů a zapojit tak své uživatele do procesu indexace vlastních
kolekcí.
Do odborného jazyka nám tak v souvislosti s novými možnostmi a postupy indexace obsahu
pronikají nové termíny. Jak dokazuje soupis literatury k tématu na konci této kapitoly,
používají se některé z nich již jako součást terminologie obsahové analýzy a pořádání
informací a znalostí. Frekventovanými termíny jsou např.: folksonomie (angl. folksonomy),
tagování nebo také sociální tagování (angl. tagging, social tagging, user tagging), tag (nebo
také klíčové slovo; termín se však do češtiny nepřekládá, užívá se angl. forma tag), systémy
pro kolaborativní tagování (angl. collaborative tagging systems).
Tyto a další termíny budou vysvětleny v následujícím textu. Dále budou na základě
konkrétních příkladů představeny možnosti aplikace nástrojů Webu 2.0 do tradičních katalogů
a databází a dalších online zdrojů. V závěru jsou pak nastíněna témata vhodná k dalším
analýzám a průzkumům.
Folksonomie, tagy, tagování
S množstvím obsahu, který je přístupný v prostředí webu, souvisí otázka, jak tento obsah
efektivně uspořádat, jak jej hledat a najít. Efektivita hledání se vždy spojena s dobře
uspořádanou kolekcí. Jednou možností organizace je tradiční přístup, který je založen na
24
klasifikačních systémech, tezaurech a dalších řízených slovnících, jak bylo uvedeno
v předchozí kapitole.
Tyto systémy, které mají určitou formální strukturu, doplňují další přístupy, které zapojují do
procesu organizace autory obsahu nebo uživatele konkrétních zdrojů. Jsou založeny na
spolupráci (angl. collaboration) v rámci skupin (nebo také komunit). Komunitou může být
skupina osob s podobnými zájmy, stejného profesního zaměření nebo také skupina
posluchačů vybrané přednášky na vysoké škole.
Uživatelé webu vytvářejí, publikují a sdílejí svůj vlastní obsah (např. text, fotografie,
videa). Díky softwaru mohou tento obsah nejen ukládat na web, do repositářů a digitálních
knihoven, ale sdílet i s dalšími uživateli webu. Aby tento obsah bylo možné vyhledat,
přidávají mu svá vlastní klíčová slova, bez použití řízeného slovníku. Tato klíčová slova jsou
nazývána „tagy“. Jsou to slova z vlastního slovníku uživatele, kdy je význam tagu dán
porozuměním obsahu.
Obsahem zde rozumíme nejen obsah mluveného nebo psaného textu, ale také obrázky,
zvuky, sdělení, které nám přinášejí. Velmi zajímavým zdrojem pro indexaci jsou obrázky.
Indexace obrázků je založena na subjektivitě, na individuálním vnímání objektu, na vlastní
interpretaci. Lze souhlasit s myšlenkou, že „obrázek má hodnotu tisíce slov“ [volně podle
BAR-ILAN, J. et al., 2006]. Nejlepší metoda, jak popsat obrázek a vyjádřit jeho sdělení, je
založena právě na textovém popisu. Popis vychází nejen z toho, co je zobrazeno, z vizuálního
obsahu jako je např. barva, tvary apod., ale také z významu obrázku, z interpretace sdělení
a hlavní myšlenky. Co nás může při interpretaci obrázku zajímat, mohou být také aspekty
emocionální, tedy to, co je slovy velmi těžko popsatelné.
Příkladem může být fotografie vybraná z kolekce pro organizaci a sdílení obrázků „Flickr“
(obr. 3). Autor fotografie popisuje klíčovými slovy (tagy) nejen zobrazenou osobu, případně
místo, situaci a čas fotografování, ale i takové charakteristiky jako „krása, krásné“ nebo
vyjádření vlastních emocí při sledování obrázku: „ohromen krásou“.
25
Obr. 3: Tagy popisující fotografii (Flickr)
Proces, kdy samotní uživatelé webu indexují jeho obsah (např. již zmiňované fotografie), se
nazývá tagování nebo sociální tagování (angl. tagging, social tagging)1. Sociální tagování je
založeno na metadatech generovaných uživateli nebo autory obsahu bez použití řízeného
slovníku. Znamená to, že nejsou použita indexační pravidla, neexistuje kontrola jednotlivých
tagů a ani tvůrců tagů. Autoři objektů indexují podle svých vlastních potřeb, podle toho, jak
sami vyhodnotí, že jsou klíčová slova relevantní. Dá se předpokládat, že podle klíčových slov,
která uživatelé zdrojům přiřazují, budou také další zdroje vyhledávat.
Na indexaci dokumentů bez použití řízeného slovníku jsou založeny tzv. folksonomie
(angl. folksonomy). Folksonomie je pojem nový, uměle „vytvořený“ Thomasem Vander
Walem v r. 2004. Jde o spojení slov „folks“ + „taxonomie“, což může být interpretováno
jako: pojmové struktury vytvářené lidmi.
1
Můžeme se však setkat i s pojmy jako kolaborativní tagování, sociální klasifikace, sociální indexace.
26
Sám T. VANDER WAL [2005] definuje folksonomii jako „výsledek individuálního volného
tagování informací a objektů (všeho, co obsahuje URL) pro potřeby vlastního vyhledávání.
Tagování je založeno na sociálním prostředí (sdílení a přístupu pro ostatní).“
Folksonomii je také možné chápat jako „sociální klasifikaci – uživateli tvořená metadata“
[SPITERI, L.F., 2006] nebo také jako „uživateli vytvářenou (generovanou) taxonomii“
[SMITH, T., 2007 - DALY, E., BALLANTYNE, N., 2009 - NORUZI, A., 2007] či jako
„systém, který jako deskriptory využívá tagy vytvořené uživateli kolaborativně“
[KAKALI, C., PAPATHEODOROU, Ch., 2010]. A. NORUZI [2007] uvádí, že jde
o „uživateli generovanou taxonomii, která je používaná pro kategorizaci a vyhledávání
obsahu (jako jsou webové zdroje, digitální fotografie) za pomocí tagů“. S.A. GOLDER
a B.A. HUBERMAN [2005] uvádějí paralelu mezi pojmy folksonomie a kolaborativní
tagování, kdy kolaborativní tagování „je proces, kdy uživatelé přidávají metadata ve formě
klíčových slov, aby sdíleli obsah“.
Folksonomie je založena na vlastní interpretaci objektu samotným uživatelem nebo
autorem objektu. Není zde autorita, která by kontrolovala jednotlivé tagy nebo správné užití
termínů. To může být jak silnou, tak i slabou stránkou celého systému. Autoři tagů nejsou
omezováni žádnými pravidly, normami pro tvorbu tagů a užití slov, jedná se proto
o jednoduchý způsob organizace informací. Na druhou stranu se jako problematická
z pohledu indexátora jeví otázka užití synonym, struktury jednotlivých tagů apod. Tomuto
tématu je věnována samostatná, závěrečná kapitola.
Silné a slabé stránky folksonomie zmiňují ve svém článku I. PETERS A W.G. STOCK
[2005]. Z nich lze za nejpodstatnější považovat např.:
silné stránky
¾ je to jediná cesta, jak indexovat množství informací v prostředí webu
¾ jedná se o levnou metodu indexace
¾ jsou zdrojem pro vývoj ontologií, tezaurů a klasifikačních systémů
¾ umožňují vyhledávání a prohledávání
¾ umožňují identifikovat komunity
¾ zachycují autentické užití jazyka
¾ možnost zaznamenání neologismů (tzv. nových slov) v jazyce
¾ lidé jsou vnímavější k indexaci informací
27
slabé stránky:
¾ absence řízeného slovníku
¾ skryté vztahy mezi tagy
¾ užívání tagů, které nesouvisí s obsahem dokumentu
Další silné a slabé stránky folksonomií, jak je vidí E. KROSKI [2005]:
silné stránky:
¾ folksonomie jsou aktuální
¾ uživatelé tvoří tagy tak rychle, jak rychle tvoří obsah
¾ možnost rychle reagovat na změny v terminologii
¾ pomocí folksonomií mohou uživatelé objevit nové zdroje
¾ folksonomie jsou demokratické – každý může přispět do celku
¾ folksonomie pronikají do uživatelského chování (můžeme sledovat, jak uživatelé
tagují své vlastní zdroje)
¾ Web 2.0 je založen na sdílení a propojení účastníků
slabé stránky:
¾ folksonomie nemají kontrolu synonym
¾ nejsou přesné
¾ postrádají hierarchii – nejsou zobrazeny vztahy mezi tagy
¾ každý má jinou představu, jak tagovat (především použití širokých nebo úzkých
pojmů)
[!] POZNÁMKA A UPOZORNĚNÍ:
Cvičení k této lekci a použité a doporučené zdroje budou z důvodu tematické soudržnosti
uvedeny až u následující kapitoly.
28
7
APLIKACE SYSTÉMŮ ZALOŽENÝCH NA TAGOVÁNÍ
Při vyhledávání informací bývá problémem formulace dotazu, tedy to, jak vyjádřit
informační potřebu nebo myšlenku tak, aby byla v systému vyhledatelná. Jak převést
pojem v uživatelově mysli na pojem, který je možné použít pro vyhledávání. Uživatelé mají
potřebu pracovat s přirozeným jazykem, nebýt omezováni termíny řízeného slovníku. Z toho
důvodu se jeví možnost použití tagů, tvořených samotnými uživateli, jako jednou z možností
přístupu do katalogů, databází a dalších online zdrojů, jako jsou např. digitální kolekce
fotografií muzeí a galerií.
Příkladem může být aplikace tagovacího systému do katalogu Danbury Library (obr. 4),
možnost volného tagování v katalogu disertačních prací Montana State University (obr. 5)
nebo také projekt zaměřený na sociální tagování digitálních kolekcí muzeí a galerií s názvem
„Steve“ (obr. 6). V tomto projektu jsou zapojeny instituce jako Cleveland Museum of Art,
San Francisco Museum of Modern Art ad.
Obr. 4: Předmětový hesla a tagy v katalogizačním záznamu (Danbury Library Catalog)
29
Obr. 5: Předmětová hesla a tagy v bibliografickém záznamu (Montana State University – ETDs)
Obr. 6: Vyjádření obsahu netextového objektu (obrazu) formou tagů (Steve Project)
30
Sociální tagování se tak stává možností, jak indexovat a organizovat zdroje a informace
na základě svých vlastních potřeb. V této souvislosti se však můžeme setkat s problémem,
kdy různí uživatelé užívají různá slova pro popis stejných věcí. Každý uživatel může na zdroj
pohlížet jinak, dochází k rozdílným interpretacím. Tagovat objekt je možno buď objektivně,
tedy bez subjektivního pohledu, na základě toho, co plyne z obsahu, nebo subjektivně, kdy je
užito hodnotícího hlediska (toto může souviset např. s aktivitami komunity, kdy je formou
tagů jako např. „přečíst“, „můj oblíbený autor“ apod. doporučována literatura v rámci skupin.
Různá interpretace není jediným problémem, který se může v souvislosti se sociálním
tagováním online zdrojů vyskytnout. Pro „jazyk internetu“ je typické používání krátkých slov,
slov často vycházejících z hovorového jazyka, s množstvím neologismů a vlivem jazyka
mluveného. Příkladem toho je ukázka nejpopulárnějších, tedy nejčastěji používaných tagů
a také tagů nejnověji užitých v kolekci fotografií Flickr (obr. 7).
Obr. 7: Tag cloud : nejpopulárnější tagy; nejnověji přidané tagy (Flickr)
31
Struktura tagů
Typický tag je jednoslovné substantivum. Může to být však libovolné slovo (nebo fráze),
které nemusí mít žádnou strukturu ani být omezeno pravidly pravopisu. Tagy jsou volně
vybrané z jazyka uživatele, případně jazyka komunity. Volba tagu závisí na znalostech
a osobních zkušenostech uživatele, jeho zájmech nebo preferencích. Na způsob tagování má
vliv také komunita, ve které se uživatel pohybuje ať již fyzicky nebo virtuálně. S jazykem
komunity pak při tagování uživatel pracuje. Může jím být jak jazyk užívaný pro běžnou
komunikaci, tak jazyk odborný, zahrnující terminologii určitého oboru, nebo slova typická
pro daný obor. Zajímavým příkladem může být opět ukázka tagů z projektu muzeí Steve, kdy
jsou preferována slova a termíny související s uměním, muzeálními sbírkami apod. Např.
barvy, použité materiály apod. (obr. 8).
Obr. 8: Vyjádření obsahu netextového objektu (3D objekt) formou tagů (Steve Project)
32
Autoři tagů často porušují základní pravidla gramatiky, ať už jde o syntax nebo psaní velkých
a malých písmen. Zajímavou ukázkou možnosti různého zápisu tagů je následující příklad
víceslovného pojmenování „music history“ a chronologického údaje „20th century“. Oba
příklady jsou vybrány ze systému LibraryThing, který je zaměřen na volné tagování záznamů
o knihách.
Includes: music history, Music History, history of music, musikhistoria, Musikgeschichte, muziekgeschiedenis,
musical history, Music history, History; music, Music - History, music--history, Historia de la música, music history, music-history, Music (history), History/Music, History of Music, History Music, Music - history, Music-History, Muziekgeschiedenis, music (history), historia de la música, history/music, history; music, history music history, history-music, History - Music, music_history, history: music, History: Music, HISTORY-MUSIC,
Music History, Historia de la Música, musikgeschichte, Historia de la musica, history - music, 04a Music history,
04a music history, music history., history music, historia de la musica, History - Music History, History: music,
MUSIC HISTORY, Musical history, Music history., muziek geschiedenis, Music_history, music History, History of
music, History-Music, Music HIstory, Musical History, Musikhistoria
Obr. 8: Tag „music history“ – různé varianty zápisu (LibraryThing)
Obr. 9: Tag „20th century“ – různé varianty zápisu (LibraryThing)
Příklady ukazují, že problémem při tvorbě tagů není jen porušení gramatiky, ale také problém
s používáním synonym, zápisu tagů v různých jazycích, současného užití singuláru a plurálu
a homonym.
33
Problémy, které souvisí s tvorbou tagů, shrnují např. G. MACGREGOR a E. McCULLOCH,
[2006]:
¾ malá přesnost tagů
¾ chybí kolokace
¾ vynechány základní syntaktické vztahy
¾ chytí určení vztahů mezi termíny
¾ chybí hierarchická struktura
¾ chybí sémantické vztahy (synonyma, homonyma)
¾ užití obou forem - singuláru i plurálu
¾ užití gramaticky chybných forem
¾ použití vlastního slovníku uživatele
Při volném tagování nejsou dána vůbec žádná omezení, žádné limity. V referátu kol. autorů
[BAR-ILAN, J. et al., 2006] je však nastíněna myšlenka strukturovaných tagů, které umožňují
mnohem detailnější popis. Jedná se o předdefinovaná metadata jako např.: hlavní téma, popis
události, lokace a čas události, typ objektu apod.
Přestože mezi jednotlivými tagy nejsou vyjádřeny vztahy, jako je tomu v řízených slovnících,
existuje jistá forma vizualizace vztahů, a to v podobě tzv. „shluků tagů“ (angl. tag clouds).
Shluk tagů je seznam tagů v abecedním pořádku, kdy jsou tagy s největší frekvencí použití
zobrazeny větším typem písma (obr. 10).
Obr. 10: Tag cloud – „nejpopulárnější tagy“ (WorldCat)
34
Shluky tagů jsou orientačním prvkem, umožňují prohledávání online zdrojů. V případě užití
tagů v knihovních katalozích nebo kolekcích muzeí a galerií jsou shluky tagů zajímavým
nástrojem pro analýzu jazyka uživatelů. Je možné sledovat slovní zásobu uživatelů dané
instituce (viz předchozí poznámka k užití tagů v rámci projektu muzeí Steve – obr. 8).
Řízený vs. Neřízený („živý“) slovník
V procesu indexace je informační specialista, indexátor, limitován informačním jazykem
a hranicemi řízeného slovníku. M. BUCKLAND [1999] uvádí, že tvorba slovníku je
„stylizací přirozeného jazyka do formy rejstříku, tezauru“.
Řízený slovník (angl. controlled vocabulary) je seznam slov a termínů, které se používají při
indexaci a také při vyhledávání informací. Ukazuje vztahy mezi termíny a napomáhá
uživatelům při efektivním vyhledávání. Řízený slovník je autoritním souborem, který má
zajistit konzistenci indexace, tedy mj. jednotné používání termínů v rámci daného systému.
Mezi termíny jsou určeny základní sémantické vztahy jako ekvivalence, asociace
a hierarchické vztahy.
Systémy založené na tagování nepracují s žádným řízeným slovníkem. Každý uživatel pracuje
se svým vlastním slovníkem, ze kterého svobodně vybírá jednotlivá slova a termíny pro popis
objektu nebo dokumentu. Pro užití slov nejsou předem dána žádná pravidla, ani nejsou při
procesu tagování požadovány předchozí znalosti s tvorbou slovníku. Z pohledu indexace
můžeme mluvit o neřízeném slovníku (angl. uncontrolled vocabulary).
Vzhledem
k chybějícím
vtahům
mezi
jednotlivými
pojmy
můžeme
také
mluvit
o nestrukturovaném slovníku, nebo lépe o „slovníku s volnou strukturou“ (angl. free
structure vocabulary) [SMITH, T., 2007]. K. WELLER [2007] jako protiklad k řízenému
slovníku užívá pojem „živý“ slovník (angl. active vocabulary), jde o aktivní užití jazyka
danou komunitou.
Vzhledem k problémům se strukturou a užitím tagů se např. A. NORUZI [2007] zamýšlí nad
tím, zda by neměly být součástí systémů založených na folksonomiích tezaury. Např. pro
vyloučení singuláru a plurálu, případně pro práci se synonymy.
Jak již bylo výše zmíněno, aplikovaly některé knihovny, ale i muzea a galerie do svých
katalogů a databází funkce sociálního tagování. Folksonomie jsou přidány jako doplňující
technologie k existujícímu klasifikačnímu systému. Rozšiřují tak tradiční věcné zpracování
35
o pohled uživatele. Tagy se užívají souběžně s tradičními prvky selekčního jazyka. Dochází
k překrývání volně tvořených tagů a lexikálních jednotek vybraných ze řízeného slovníku. Viz
obrazové ukázky z „Danbury Library Catalog“ (obr. 4), katalog „Electronic Theses and
Dissertations – Montana State University“ (obr. 5), katalog Panteion Univesity (obr. 11) nebo
také světový katalog WorldCat, jak již bylo uvedeno výše (obr. 10).
Obr. 11: Předmětová hesla a tagy součástí katalogu (Panteion University, Atheny)
Tagy pomáhají popisovat zdroje mnohem flexibilněji, dynamicky a otevřeněji směrem
k uživatelům. Zároveň mohou být (především ve specializovaných knihovnách a databázích)
tagy inspirací pro zařazení nových slov do řízeného slovníku dané instituce pro potřeby
indexace. Vznikají lokální autoritní soubory založené na jazyce uživatelů, tzv. „user
comunity vocabularies“. Tyto slovníky obsahují neologismy, nebo překlady pojmů do
různých jazyků. Mohou být vhodným nástrojem pro sblížení uživatelského přístupu
a přístupu expertů k indexaci obsahu.
36
J. FURNER [2007] hodnotí tagování uživateli takto:
¾ orientováno na uživatele, tagy jsou přidávány členy komunity, kteří mají zájem na
vyhledávání v kolekcích
¾ uživatelé, kteří mohli dříve vyhledávat pouze pomocí slov přidanými experty, mohou
nyní na základě svých znalostí sami přidávat tagy
¾ uživatelé mohou sami tagovat podle svých zájmů a cílů
¾ tagování je levné
¾ tagování je kolaborativní
¾ každý zdroj může být tagován všemi členy dané komunity
¾ tagování je dynamické, tagy se mohou rychle měnit a přidávat
¾ pro členy komunity může být také zajímavé, jak se vyvíjí obor a jeho terminologie
podle toho, jaké nové tagy jsou přidávány
Tagy se již běžně stávají jedním ze vstupních prvků do knihovních katalogů a digitálních
kolekcí muzeí a galerií.
[!] POZNÁMKA K ZÁVĚREČNÝM ÚKOLŮM:
Propojení tradičního přístupu k organizaci informací a znalostí s možnostmi, které nabízejí
systémy založené na tagování, vedou k množství zajímavých pohledů na další práci v oblasti
věcného pořádání informací a znalostí, případně celého procesu indexace. V následujících pěti
cvičeních, nebo lépe – skupinových projektech, se studenti mohou zaměřit na vybrané
problémy či aktuální témata.
[?] CVIČENÍ, SKUPINOVÉ PROJEKTY:
¾ Porovnejte uživatelské tagy s lexikálními jednotkami vybraných řízených slovníků.
Zaměřte se např. na konzistenci indexace, strukturu tagů, frekvenci užití tagů apod.
Jako inspirace vám mohou sloužit studie, které se touto problematikou zabývají.
Analýzou frekvence užití tagů např. KIPP, M.E., CAMPBELL, D.G., 2006);
porovnáním tagů s lexikálními jednotkami vybranými z řízených slovníků z hlediska
konzistence indexace např. ROLLA, P.J., 2009 nebo také KAKALI, C.,
PAPATHEODOROU, Ch., 2010.
37
¾ Pokuste se analyzovat chování uživatelů při volbě tagů (reprezentativní vzorek
vybraný např. ze skupiny spolužáků, kolegů v zaměstnání, členů zájmové skupiny
apod.
¾ Stanovte si hypotézy, jaká je efektivita využití folksonomií v knihovních katalozích,
zda by mohly tagy nahradit řízený slovník, případně zda a jak lze oba slovníky
propojit. Pokuste se hypotézy potvrdit nebo vyvrátit na základě rozhovorů
s osobnostmi oboru, vašimi kolegy apod.
¾ Analyzujte shodu užití volně přiřazených tagů a termínů vybraných z řízeného
slovníku, podobnost tagů a předmětových hesel a především spolehlivost a detailnost
věcného popisu pomocí tagů ve vámi zvoleném systému (např. katalogu apod.).
¾ Vytvořte přehled oborů nebo oblastí, které jsou z libovolného hlediska ve vztahu
k systémům založeným na tagování, nebo které je možné využít pro analýzu těchto
systémů a jejich prvků. Např. lingvistika při tvorbě lexikálních jednotek, využití
statistických metod pro stanovení frekvence vybraných tagů, problematika motivace
uživatelů k volbě daného tagu, vliv učení apod.
Použité zdroje ke kapitole 6 a 7
Pozn.: Vzhledem k aktuálnosti tématu a šíři problematiky, je seznam zdrojů obsáhlejší, než
u předchozích kapitol.
•
AGEE, Victoria. Controlling our own vocabulary : a primer for indexers working in the
world of taxonomy. Key Words. 2008, vol. 16, no. 1, s. 30-31.
• BAR-ILAN, Judit et al. Structured vs. unstructured tagging – a case study [online].
Edinburgh, 2006 [cit. 2010-09-09]. Paper presented at WWW2006, Collaborative Web
Tagging Workshop, Edinburgh. Dostupný z WWW:
<http://www.ra.ethz.ch/CDstore/www2006/www.rawsugar.com/www2006/12.pdf>.
• BUCKLAND, Michael. Vocabulary as a central concept in library and information
science. In Digital libraries : interdisciplinary concepts, challenges, and opportunities :
proceedings of the Third International Conference on Conceptions of Library and
Information Science, Dubrovnik, Croatia, 23-26 May 1999 [online]. Zagreb : Lokve,
1999 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://www.sims.berkeley.edu/~buckland/colisvoc.htm>.
• DALY, Ellen; BALLANTYNE, Neil. Ensuring the discoverability of digital images for
social work education : an online "tagging" survey to test controlled vocabularies.
Webology [online]. 2009, vol. 6, nr. 2 [cit. 2010-09-09], s. 1-16. Dostupný z WWW:
<http://www.webology.ir/2009/v6n2/a69.html>.
38
• FURNER, Jonathan. User tagging of library resources : toward a framework for system
evaluation. In World Library and Information Congress : 73rd IFLA General
Conference and Council, 19-23 August 2007, Durban, South Africa [online]. IFLA,
2007 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://archive.ifla.org/IV/ifla73/papers/157-Furner-en.pdf>.
• GOLDER, Scott A.; HUBERMAN, Bernardo A. The structure of collaborative tagging
systems [online]. [2005] [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0508/0508082.pdf>.
• GUY, Marieke; TONKIN, Emma. Folksonomies : tidying up tags? D-Lib Magazine
[online]. 2006, vol. 12, no. 1 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://www.dlib.org/dlib/january06/guy/01guy.html>.
• HEYMANN, Paul; GARCIA-MOLINA, Hector. Can tagging organize human
knowledge? : technical report [online]. Stanford InfoLab, 2008 [cit. 2010-09-09].
Dostupný z WWW: <http://ilpubs.stanford.edu/878/>.
• HEYMANN, Paul; GARCIA-MOLINA, Hector. Contrasting controlled vocabulary and
tagging : do experts choose the right names to label the wrong things? In Second ACM
International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2009), Late
Breaking Results Session, February 9-13, 2009, Barcelona, Spain [online]. Stanford
InfoLab, 2009 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://ilpubs.stanford.edu:8090/955/1/cvuv-lbrp.pdf>.
• KAKALI, Constantia; PAPATHEODOROU, Christos. Could social tags enrich the
library subject index? In Libraries in the digital age 2010, Zadar (HR), May 24-28,
2010 [online]. University of Zadar, 2010 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://eprints.rclis.org/18844/1/could_tags_Lida2010v2.3.pdf>.
• KIPP, Margaret E. I.; CAMPBELL, D. Grant. Patterns and inconsistencies in
collaborative tagging systems : an examination of tagging practices. In Annual General
Meeting of the American Society for Information Science and Technology, Austin, Texas
(US), 3-8 November 2006 [online]. 2006 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://eprints.rclis.org/8315/1/KippCampbellASIST.pdf>.
• KROSKI, Ellyssa. The Hive Mind : folksonomies and user-based tagging [online]. 2005
[cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW: <http://infotangle.blogsome.com/2005/12/07/thehive-mind-folksonomies-and-userbased-tagging>.
• LAWSON, Karen G. Mining social tagging data for enhanced subject access for readers
and researchers. The Journal of Academic Librarianship. 2009, vol. 35, no. 6, s. 574582.
• LEISE, Fred. Controlled vocabularies : an introduction. The Indexer. 2008, vol. 26, no.
3, s. 121-126.
• MACGREGOR, George; McCULLOCH, Emma. Collaborative tagging as a knowledge
organization and resource discovery tool. Library Review. 2006. vol. 55, no. 5, s. 291300. Dostupný také z WWW: <http://eprints.rclis.org/archive/00005703/>.
39
• MARSHALL, Julia. Controlled vocabularies : a primer. Key Words. 2005, vol. 13,
no. 4, s. 120-124.
• MARSHALL, Julia. Controlled vocabularies : implementation and evaluation. Key
Words. 2006, vol. 14, no. 2, s. 53-59.
• MATHES, Adam. Folksonomies - cooperative classification and communication
through shared metadata [online]. 2004 [cit. 2010-09-09]. Report, Graduate School of
Library and Information Science, Illinois Urbana-Champaign. Dostupný z WWW:
<http://www.adammathes.com/academic/computer-mediatedcommunication/folksonomies.html>.
• McELFRESH, Laura Kane. Folksonomies and the future of subject cataloging.
Technicalities. 2008, vol. 28, no. 2, s. 3-6.
• MÉNARD, Elaine. Image retrieval : a comparative study on the influence of indexing
vocabularies. Knowledge Organization. 2009, vol. 36, no. 4, s. 200-213.
• NEAL, Diane. News photographers, librarians, tags, and controlled vocabularies :
balancing the forces. Journal of Library Metadata [online]. 2008, vol. 8, no. 3 [cit.
2010-09-09], s. 199-219. Dostupný komerčně z databáze InformaWorld:
<http://www.informaworld.com>.
• NORUZI, Alizera. Folksonomies : (un)controlled vocabulary? Knowledge
Organization. 2006, vol. 33, no. 4, s. 199–203.
• NORUZI, Alizera. Folksonomies : why do we need controlled vocabulary? Webology
[online]. 2007, vol. 4, no. 2 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://www.webology.ir/2007/v4n2/editorial12.html>.
• PETERS, Isabella; STOCK, Wolfgang G. Folksonomies and information retrieval. In
Proceedings of the 70th Annual Meeting of the American Society for Information
Science and Technology [online]. 2007 [cit. 2010-09-09]. S. 1510–1542. Dostupný
z WWW: <http://www.phil-fak.uniduesseldorf.de/infowiss/admin/public_dateien/files/1/1194344432asist_am07.pdf>.
• PETERSON, Elaine. Parallel systems : the coexistence of subject cataloging and
folksonomy. Library Philosophy and Practice [online]. 2008, vol. 10, no. 1 [cit. 201009-09], s. 1-5. Dostupný z WWW: <http://www.webpages.uidaho.edu/~mbolin/epeterson3.htm>.
• QUINTARELLI, Emanuelle. Folksonomies : power to the people. In Proceedings of the
1st International Society for Knowledge Organization (Italy), UniMIB Meeting, June
24, Milan, Italy, ISKOI, Italy [online]. 2005 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://www.iskoi.org/doc/folksonomies.htm>.
• ROLLA, Peter J. User tags versus subject headings. Library Resources & Technical
Services. 2009, vol. 53, no. 3, s. 174-184.
• SALABA, Athena. End-user understanding of indexing language information.
Cataloging & Classification Quarterly. 2009, vol. 47, s. 23–51.
40
• SCHMIDT, Stefanie; STOCK, Wolfgang G. Collective indexing of emotions in images
: a study in Emotional Information Retrieval (EmIR). Journal of the American Society
for Information Science and Technology. 2009, vol. 60, no. 5, s. 863-876.
• SINHA, R. A cognitive analysis of tagging (or how the lower cognitive cost of tagging
makes it popular) [online]. September 27, 2005 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://www. rashmisinha.com/archives/05_09/tagging-cognitive.html>.
• SMITH, Gene. Tagging : people-powered metadata for the social web. Berkeley, Calif.
: New Riders, c2008. 208 s. ISBN 978-0-52917-6.
• SMITH, Tiffany L. Cataloging and you : measuring the efficacy of a folksonomy for
subject analysis. In Proceedings of the 18th Workshop of the American Society for
Information Science and Technology Special Interest Group in Classification Research,
Milwaukee, Wisconsin, 2007 [online]. 2007 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://arizona.openrepository.com/arizona/handle/10150/105067>.
• SOLEDAD PERA, Maria; LUND, William; NG, Yiu-Kai. A sophisticated library
search strategy using folksonomies and similarity matching. Journal of the American
Society for Information Science and Technology. 2009, vol. 60, no. 7, s. 1392-1406.
• SPITERI, Louise F. The structure and form of folksonomy tags : the road to the public
library catalog. Information Technology and Libraries. 2007, vol. 26, no. 3, s. 13-25.
Dostupný také z WWW: <http://www.webology.ir/2007/v4n2/a41.html>.
• SPITERI, Louise F. The use of folksonomies in public library catalogues. Serials
Librarian [online]. 2006, vol. 51, no. 2 [cit. 2010-09-09], s. 75-89. Dostupný komerčně
z databáze InformaWorld: <http://www.informaworld.com>.
• STOCK, Wolfgang G. Folksonomies and science communication. Information Services
& Use. 2007, vol. 27, s. 97-103.
• TENNIS, Joseph T. Social tagging and the next steps for indexing. In Proceedings of
the 17th SIG/CR Classification Research Workshop, November 4, 2006 [online]. 2006
[cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://arizona.openrepository.com/arizona/handle/10150/105067>.
• VANDER WAL, Thomas. Folksonomy definition and Wikipedia [online]. 2005
[cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW: <http://vanderwal.net>.
• VISSER, Marijke A. Tagging : an organization scheme for the Internet. Information
Technology and Libraries. 2010, March, s. 34-39.
• VOß, Jakob. Tagging, Folksonomy & Co - Renaissance of Manual Indexing? [online].
January 2007 [cit. 2010-09-09]. Dostupný z WWW:
<http://arxiv.org/PS_cache/cs/pdf/0701/0701072v2.pdf >.
• WARTENA, Christian; BRUSSEE, Rogier. Instanced-based mapping between thesauri
and folksonomies. In The Semantic Web – ISWC 2008, 7th International Semantic Web
Conference, ISWC 2008, Karlsruhe, Germany, October 26-30, 2008 : proceedings
41
[online]. 2010 [cit. 2010-09-09]. S. 356-370. Dostupný z databáze SpringerLink:
<http://www.springerlink.com/content/qg613773847j11x5>.
• WELLER, Katrin. Folksonomies and ontologies: two new players in indexing and
knowledge representation. In Proceedings of Online information 2007, London [online].
2007 [cit. 2010-09-09]. S. 108-115. Dostupný z WWW: <http://www.phil-fak.uniduesseldorf.de/infowiss/admin/public_dateien/files/35/1197280560weller009p.pdf>.
• WENZLER, John. LibraryThing and the library catalog [online]. San Francisco State
University, 2007 [cit. 2010-09-09]. A Workshop on Next Generation Libraries, 2007.
Dostupný z WWW:
<http://www.cni.org/tfms/2007b.fall/Abstracts/Handouts/CNI_Library_Wenzler.pdf >.
• WINBERG, Bella Hass. The NISO Standard for Controlled Vocabularies : A Blueprint
for Revision. Bulletin of American Society for Information Science and Technology
[online]. 2009, vol. 36, no. 1 [cit. 2010-09-09], s. 42-47. Dostupný z WWW:
<http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bult.2009.1720360114/pdf>.
42
ZDROJE PŘÍKLADŮ A OBRAZOVÝCH UKÁZEK
• Art & Architecture Thesaurus: http://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/
• Danbury Library Catalog, Connecticut: http://cat.danburylibrary.org
• Delicious, social bookmarking: http://www.delicious.com/
• Deweyho desetinné třídění: http://www.oclc.org/dewey/resources/summaries/,
• Eurovoc: http://eurovoc.europa.eu/
• Flickr: http://flickr.com
• Library of Congress Subject Headings: http://www.loc.gov/cds/lcsh.html,
• LibraryThing: http://librarything.com
• Maternal and Child Health Thesaurus: http://www.mchthesaurus.info/
• Mezinárodní desetinné tříděny: http://udcc.org/udcsummary/php/index.php,
http://aip.nkp.cz/mdt/,
• Montana State University (Electronic Theses and Dissertations):
http://etd.lib.montana.edu/etd/view/index.php
• Národní autority ČR: http://autority.nkp.cz/
• Panteion University, Atheny (OPACIAL): http://library.panteion.gr/opacial/
• Steve : the museum social tagging project: http://www.steve.museum,
http://tagger.steve.museum
• Synonym finder: http://www.synonym-finder.com/
• Třídění Kongresové knihovny: http://www.loc.gov/catdir/cpso/lcco/
• WordNet : a lexical database for English: http://wordnet.princeton.edu/
• WorldCat: http://www.worldcat.org/
43