Хмарка тегів

Мовою візуального дизайну, хмара тегів (або хмара слів) це один з видів «зваженого списку», зазвичай воно використовується на географічних картах для відображення відносного розміру міст, за допомогою розміру шрифтів. Одним з перших прикладів зваженого списку англійських ключових слів є список «підсвідомих файлів комп'ютера» в романі Дугласа Коупленда «Раби Майкрософту» (1995). Список слів німецької мови з'явився в 1992.

Особливу візуальне уявлення та розповсюдження терміна «хмара тегів» почалося в першому десятилітті 21 століття. Як особливість сайтів та блогів ери Веб 2.0, використовувалося, переважно, для візуалізації частотного розподілу ключових слів метаданих, що описують зміст вебсайту та допомагають в навігації.

Перші хмари тегів на відомих вебсайтах з'явилися на сайті сервісу зберігання та розповсюдження цифрових фотографій . Творцем хмар тегів був співзасновник та проектувальник Стюарт Баттерфілд в 2004. Ця реалізація була заснована на книзі Джеймса Фланагана Search Referral Zeitgeist, в якому описується візуалізація посилань на вебсайт. Приблизно в той же час поширенню хмари тегів сприяли сайти Delicious та Technorati.

Перенасичення хмарами тегів та двоякі почуття у відношення їх корисності як помічників у навігації по вебсайтам привели до помітного зниження їх використання на сайтах-першопрохідників. (Творці згодом «вибачилися» перед веб-спільнотою у своїй промові на премії Webby Award, де вони просто сказали «вибачте за хмари тегів».)

Друге покоління розвитку програмного забезпечення виявило широке коло застосування облікової тегів як основних методів візуалізації текстових даних. Також були запропоновані деякі розширення для цих елементів навігації. Наприклад, паралельні хмари тегів, sparkClouds, і префіксні хмари тегів.

Хмара даних показує населення всіх країн світу. Створено з допомогою мови програмування R за допомогою пакету хмара слів. Дані отримані з списку, що містить назву країн та кількість жителів. Зверніть увагу, що відносні розміри Китаю та Індії були розділені навпіл.

Існує три основних типи застосування облікової тегів у соціальному програмному забезпеченні, що розрізняються швидше за призначенням, ніж за зовнішнім виглядом:

• в першому типі є тег для частоти кожного елемента,
• в другому типі є глобальні хмари тегів, де частоти агреговані по всім елементам та користувачам,
• в третьому типі хмара містить категорії, розмір яких позначає кількість підкатегорій.

У першому типі хмар тегів розмір являє собою кількість застосувань тегу до елементу. Це корисно як спосіб відображення метаданих про предмет, за який скільки-то раз «проголосували», і коли точні дані не передбачені. Прикладом такого застосування є Last.fm (для визначення жанру музики гурту) та LibraryThing (для визначення ключових слів книги).

У другому типі розмір відповідає числу предметів, до яких був застосований тег, що позначає популярність тегу. Приклади цього типу хмар тегів можна знайти на сайті сервісу зберігання та розповсюдження цифрових фотографій Flickr, RSS-агрегатора Technorati та ввівши в пошуковий запит Google DeeperWeb.

Облік даних показує зміну ціни на акції. Колір вказує на зростання або падіння ціни, розмір шрифту вказує на процентну зміну.

Хмари тегів зазвичай представлені у вигляді вбудованих HTML елементів. Теги можуть бути розподілені в алфавітному порядку, у випадковому порядку, за вагою, і т. Д. Іноді змінюють інші візуальні властивості, такі як колір, яскравість, або ширина, на додаток до розміру шрифту. Найбільш поширене уявлення у вигляді прямокутника, в якому теги впорядковані за алфавітом та виводяться через підрядник. Вибір розташування тегу в рядках відповідає цілям користувача. Іноді перевага віддається семантичної кластеризації тегів (схожі за змістом теги будуть виводитися поруч) . Допускається застосування евристик для зменшення розміру хмари тегів, незалежно від того — виконується кластеризація чи ні.

Хмара тексту

Порівняння хмар тексту промови Президента США Д. Буша та Президента США Барака Хусейна Обами.

Хмара тексту або хмара слів — це візуалізація частоти слів у тексті у вигляді зваженого списку. Останнім часом ця техніка використовується для візуалізації тематичного контенту політичних промов.

Хмари тегів вивчалися в кількох дослідженнях на предмет зручності використання. Такий перелік заснований на результатах досліджень компанії Lohmann та інші.

Розмір тегу: великі теги привертають більше уваги, ніж маленькі теги (ефект залежить від таких властивостей, як: кількість символів, розташування, сусідні теги).

Перегляд: користувачі зазвичай дивляться хмару, а не читають його повністю.

Центрування: теги в середині хмари привертають більше уваги, ніж теги, розташовані по краях (ефект обумовлений особливістю розташування тексту в хмарі).

Позиціювання: верхній лівий квадрант отримує більше уваги, ніж інші (обумовлено читанням зліва направо).

Дослідження: хмари тегів допомагають знайти специфічні теги (які не виділені великим розміром шрифту).

Загалом розмір шрифту тегу в хмарі тегів обумовлений поширеністю тегу. Для хмари слів, наприклад, категорій блогу, частота відповідає кількості записів у блозі, яким присвоєна ця категорія. Для менших частот можна вказати розміри шрифту безпосередньо, від одиниці до максимально використовуваного розміру шрифту. Для великих частот необхідно провести масштабування. Наприклад, використовуючи лінійне перетворення, вага ${\displaystyle t_{i}}$ тегу масштабується за шкалою множників від of 1 до f, де ${\displaystyle t_{min}}$ і ${\displaystyle t_{max}}$ визначають діапазон дозволених вагів.

Набір слів зі списку 1000 вибраних статей Вікіпедії, впорядкований за кількістю переглядів, доступний в галереї Wordle gallery.[1]

${\displaystyle s_{i}=\left\lceil {\frac {f_{\mathrm {max} }\cdot (t_{i}-t_{\mathrm {min} })}{t_{\mathrm {max} }-t_{\mathrm {min} }}}\right\rceil }$ для ${\displaystyle t_{i}>t_{\mathrm {min} }}$; інакше ${\displaystyle s_{i}=1}$

• ${\displaystyle s_{i}}$: розмір шрифту
• ${\displaystyle f_{\mathrm {max} }}$: максимальний розмір шрифту
• ${\displaystyle t_{i}}$: вага тегу
• ${\displaystyle t_{\mathrm {min} }}$: мінімальна вага
• ${\displaystyle t_{\mathrm {max} }}$: максимальна вага

Оскільки число врахованих елементів на кожний тег зазвичай розподілене за експонентним законом розподілу, то для великих діапазонів значень має сенс використовувати логарифмічне подання.

Реалізація хмари тегів також включає синтаксичний аналіз, фільтрацію непотрібних тегів, таких як прийменники, займенники, числа та розділові знаки.

Також існують вебсайти, які створюють штучні або випадково розподілені хмари тегів для реклами або з гумористичною метою.

• Конкорданс
• Ключове слово
• Фолксономія
• Соціальні закладки

• Owen Kaser and Daniel Lemire. Tag-Cloud Drawing: Algorithms for Cloud Visualization // CoRR. — 2007.
• James Sinclair, Michael Cardew-Hall. The folksonomy tag cloud: when is it useful? // Journal of Information Science February. — 2008. — Vol. 34, № 1. — P. 15-29. — ISSN 0165-5515. — DOI:10.1177/0165551506078083.
• Seifert, C. and Kump, B. and Kienreich, W. and Granitzer, G. and Granitzer, M. On the Beauty and Usability of Tag Clouds. — IEEE, 2008. — С. 17-25. — ISBN 978-0-7695-3268-4. — ISSN 1550-6037. — DOI:10.1109/IV.2008.89.
• Gilles Deleuze, Felix Guattari (1992). Tausend Plateaus. Kapitalismus und Schizophrenie. ISBN 3-88396-094-2.

• Collins, C., Viegas, F. and Wattenberg, M. Parallel Tag Clouds to Explore and Analyze Faceted Text Corpora. // VAST. — 2009.

• Lee, B., Riche, N., Karlson, A., and Carpendale, S. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics // SparkClouds. — 2010. — С. 1182—1189.
• Burch, M., Lohmann, S., Pompe, D., Weiskopf, D. Proceedings of the 17th International Conference on Information Visualisation // IEEE. — 2013. — С. 45-50.

• Bielenberg, K. and Zacher, M. Groups in Social Software: Utilizing Tagging to Integrate Individual Contexts for Social Navigation. — 2005.

• Knautz, K., Soubusta, S., & Stock, W.G. Tag clusters as information retrieval interfaces // IEEE. — 2010.

• Helic, D., Trattner, C., Strohmaier, M. and Andrews, K. Are Tag Clouds Useful for Navigation? A Network-Theoretic Analysis // Journal of Social Computing and Cyber-Physical Systems. — 2011. — С. 33-55.

• Trattner, C. Linking Related Content in Web Encyclopedias with search query tag clouds // IADIS Internation Journal on WWW/Internet. — 2011.

• Tratter, C., Lin, Y., Parra, D., Yue, Z., Brusilovsky, P. Evaluating Tag-Based Information Access in Image Collections // ACM. — 2012.

• Lohmann, S., Ziegler, J., Tetzlaff, L. Comparison of Tag Cloud Layouts: Task-Related Performance and Visual Exploration // INTERACT. — 2009. — С. 392-404.

• Hassan-Montero, Y., Herrero-Solana, V. Improving Tag-Clouds as Visual Information Retrieval Interfaces // INTERACT. — 2006.

• Salonen, J. Self-organising map based tag clouds — Creating spatially meaningful representations of tagging data // Proceedings of the 1st OPAALS conference. — 2007.

• Voss, Jakob (2006). Collaborative thesaurus tagging the Wikipedia way. Wikimetrics research papers 1 (1). Процитовано 23 грудня 2013.