Pragmatic Analysis of Tagging Motivation in Social Tagging Systems

Kooperative Verschlagwortungssyteme erlauben es Anwendern, unterschiedliche Arten von Web-Ressourcen (URLs, Fotos, Publikationen etc.) mittels eines frei wählbaren und offenen Vokabulars, sogenannten "Tags" zu annotieren. Während die Forschung zu Beginn primär auf die Analyse der Struktur und der Dynamik von kooperativen Verschlagwortungssystemen fokusiert war, kam es kürzlich zur Untersuchung von Motivationsstrukturen, die der Verschlagwortung zu Grunde liegen. Die vorliegende Masterarbeit zielt auf ein tieferes Verständnis hinsichtlich der Verschlagwortungscharakteristiken von zwei grundverschiedenen Typen von Motivation ab - Kategorisierung versus Beschreibung. Sogenannte "Kategorisierer" verwenden Tags primär zum Aufbau und zur Pflege einer hilfreichen Navigationsstruktur ihrer Ressourcen. Dazu etablieren sie ein persönliches Vokabular an Tags, das dazu neigt, sich schnell zu stabilisieren und eine gleichmäßige Verwendungshäufigkeit der Tags aufweist. "Beschreiber" haben das vordergründige Ziel, Ressourcen äußerst detailliert zu annotieren, um die Suche möglichst gut zu unterstützen. Da sie ihre Tags ad-hoc und beschreibend einsetzen, wächst ihr Tag-Vokabular typischerweise viel stärker und weist zudem eine ungleichmäßige Verteilung auf. Basierend auf 10 Verschlagwortungsdatensätzen, die von 6 unterschiedlichen kooperativen Verschlagwortungssystemen (BibSonomy, CiteULike, Delicious, Flickr, Diigo und Movielens) akquiriert wurden, werden innerhalb dieser Masterarbeit die Verschlagwortungspraktiken von Kategorisierern und Beschreibern systematisch verglichen. Zu diesem Zweck wurde eine pragmatische Analyse durchgeführt, die auf ausgewählten statistischen Metriken basiert, welche unterschiedliche Intuitionen der Verschlagwortungscharakteristiken von Kartegorisierern und Beschreibern widerspiegeln. Die Masterarbeit beinhaltet überdies noch empirische Ergebnisse einer qualitativen Benutzerstudie. Im Zuge einer binären Klassifikationsaufgabe zur Abschätzung, ob Benutzer eher Kategorisierer oder Beschreiber darstellen, wurde untersucht, welche statistischen Metriken dabei am ehesten der menschlichen Beurteilung entsprechen. Die zentralen Ergebnisse dieser Masterarbeit beziehen sich folglich auf eine Reihe ausgewählter Verschlagwortungscharakteristiken, welche vergleichend für Kategorisierer und Beschreiber analysiert wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass es mittels einfachen jedoch robusten statistischen Maßen möglich ist, die Unterschiede in der Verschlagwortungspragmatik von Benutzern automatisch zu identifizieren.  

Hans-Peter Grahsl

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