Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Социальная навигация - это форма социальных вычислений, представленная Дуришем и Чалмерсом в 1994 году. Они определили ее как «переход от одного элемента к другому, вызываемый как артефакт деятельности другого или группы других». [1] Согласно более позднему исследованию, проведенному в 2002 году, «социальная навигация использует знания и опыт равноправных пользователей информационных ресурсов», чтобы направлять пользователей в информационном пространстве. [2] Вся цифровая информация доступна как во всемирной паутине.а из других источников становится все труднее ориентироваться и эффективно искать. Изучение навигационных следов других людей и понимание их поведения может помочь улучшить собственную стратегию поиска, помогая им принимать более обоснованные решения, основанные на действиях других. [3] «Идея социальной навигации состоит в том, чтобы помочь пользователям ориентироваться в информационных пространствах, делая коллективные, агрегированные или индивидуальные действия других видимыми и полезными в качестве основы для принятия решений о том, куда идти дальше и что выбирать». [4]

До появления Web 2.0 и Social Web Всемирная паутина была изолированным пространством, где пользователи действительно не знали, где кто-то просматривает и перемещается в одно и то же время или в разное время. Социальная навигация может помочь дать пользователям ощущение социального присутствия. [4] Объем исследований в области социальной навигации увеличивается, особенно по мере улучшения визуализации информации. Отображение социальной информации в виртуальных пространствах позволяет моделировать поведение пользователей, чтобы цифровые системы казались более социальными и менее изолированными. [2]

Подтверждающие теории и методы [ править ]

Концепция социальной навигации поддерживается несколькими теориями. Теория сбора информации изучает поведение людей, когда они ищут, собирают, делятся и потребляют информацию. [5] Теория сбора информации применяет теорию оптимального сбора пищи (OFT) к поведению людей, когда они ориентируются на информацию. [6] Он объясняет, как люди получают пользу от других людей, на основе цифровых объектов с богатой историей, что объясняет идею использованных предметов или путей. Например, подержанная книга с примечаниями, выделениями и подчеркиванием отличается от новой книги и следов, на которых люди следуют по следам других, чтобы получить правильное направление. Цифровые объекты с богатой историей помогают людям находить цель быстрее и эффективнее. [7]

Информационная добыча пищи также является альтернативой поиску пищи и оптимизации муравьиной колонии [6], согласно которой охотники за информацией следуют чужими путями, чтобы достичь своей цели в оптимальное время. Оптимальная информация должна максимизировать ценность информации, получаемой на единицу стоимости (например, время или усилия). [5] Эта теория поддерживает совместную деятельность. [8] Это руководство для дизайнеров по созданию хороших интерфейсов, в которых пользователи могут извлечь пользу из исследований других. [7]

Слабые стороны этой теории в том, что когда люди отслеживают информацию в неправильном направлении, их невозможно перенаправить, пока они не выяснят это [7], а оптимизация не всегда применима к человеческому поведению; люди принимают решение, когда они довольны результатом. [8]

Модель информационного патча изучает время, которое тратится на навигацию в отфильтрованной и сгруппированной информации, и работает над оптимизацией общей информации в оптимальное время. [5] [8]

Модель информационного запаха определяет ценность информации, используя наиболее полезные подсказки, которые были сделаны другими пользователями. [5] [8]

Модель информационной диеты (выбор добычи) объясняет, как люди выбирают целевую информацию на основе выбора других, что приводит к оптимальной удовлетворяющей информации. [5] [8]

Простой дизайн веб-страниц также играет важную роль в том, как пользователь взаимодействует с Интернетом в социальной манере. Есть корреляция между доступностью и популярностью . [9] Чем функциональнее веб-сайт, тем больше трафика он получит. [9] Более часто посещаемая веб-служба, естественно, дает больше возможностей для общения. Доступность зависит от множества факторов, таких как расположение страницы на веб-сайте, свойства страницы, количество гиперссылок на странице и возможные способы перехода на страницу. [10] [11] У каждого человека свой подход к работе в Интернете. Интернет-навигацияопределяется как «Создание и интерпретация внутренней (ментальной) модели, а ее составляющими являются просмотр, моделирование, интерпретация и формулирование стратегии просмотра». [10] Существует теория, что если пользователь откалибрует свою стратегию просмотра, чтобы отразить свои интересы, будут найдены более интересные страницы. [10] Неинформированный просмотр гиперссылок может ввести в заблуждение и привести к большему количеству обращений к нежелательным сайтам. [12] Чтобы улучшить серфинг, пользователи должны сформулировать стратегию, просмотреть контент, а затем настроить его, исходя из того, как они оценивают качество сеанса. [10] Создание закладок - это способ гарантировать, что вы вернетесь на сайты, которые соответствуют вашим интересам. [12]Это строительный блок социальной навигации, поскольку он создает гиперссылку, которая сохраняется для будущего просмотра. Когда люди добавляют в закладки одну и ту же страницу, часто ее посещают, это формирует чувство общности. В последнее время живые обновления других присутствующих пользователей добавляют еще одно измерение к социальному аспекту просмотра веб-страниц. [12] Например, у Facebook есть маленький зеленый кружок рядом с конкретными именами в окне чата, указывающий, что эти пользователи также находятся на сайте. То, как мы общаемся с другими с помощью веб-средств, является основой социальной навигации.

Совместная фильтрация - еще один метод, который широко используется в социальной навигации. Это предполагает, что, если бы пользователям были представлены результаты поиска на основе трафика других людей, которые разделяют схожие социальные интересы, это привело бы к более полезному и эффективному опыту. [13] Например, на Amazon.com есть функция «Клиенты, которые купили этот товар, также купили», которая представляет покупателям другие продукты, купленные пользователями, которые похожи на пользователя. Это упрощает поток веб - браузера и заставляет людей в контакт с более релевантными страницами. [13]

Социальную навигацию также можно обсуждать в разных типах виртуальных миров. Манро разделяет некоторые оригинальные концепции при рассмотрении социальной навигации. Один из них, вместо индивидуального взаимодействия, может быть представлен как «способ перемещения в информационном пространстве и использования деятельности и ориентации других в этом пространстве в качестве способа управления своей пространственной деятельностью». Манро также указывает, что пространственная навигация, которая в основном зависит от самой структуры, такой как ландшафт или карта, может быть противопоставлена ​​социальной навигации. Пользователь может даже взаимодействовать не только с данными и объектами в этом конкретном пространстве, но и с другими людьми и их взаимодействиями с ними. [14]

Поддержка социальной навигации в информационном пространстве [ править ]

Следы действий пользователей [ править ]

Когда пользователи перемещаются по онлайн-сообществам, они оставляют следы своей деятельности, как преднамеренные, так и непреднамеренные. Преднамеренные следы включают сообщения, ответы на сообщения других пользователей, количество друзей, загруженные медиафайлы и другие действия, при которых пользователи намеренно делятся информацией. К непреднамеренным следам относятся история просмотров , время, проведенное на определенных страницах, показатели отказов и другие действия, при которых действия пользователей автоматически регистрируются веб-серверами в журналах серверов .

Бьёрнеборн классифицирует пользователей онлайн-сообщества как «лиц, оставивших следы» (т. Е. Пользователей, которые оставляют элементы, требующие принятия мер) и «искателей следов» (т. Е. Пользователей, которые следят за следами, оставленными лицами, оставшими следы). Эти совместные действия могут направлять поведение других пользователей при поиске информации и влиять на функции социального поиска и социальной навигации. [15] Сочетание действий по отслеживанию просмотра социальных сетей с концепцией социального поиска основывается на записи и повторном использовании целенаправленных поисковых действий единомышленников для получения результатов поиска, которые лучше соответствуют потребностям конкретного онлайн-сообщества, как показано Freyne et al. [16]

Веб-сайты, такие как Amazon.com, используют следы действий пользователей, такие как история покупок или обзоры продуктов, для выработки рекомендаций для других пользователей (например, «Клиенты, которые купили этот товар, также купили…»). [17] Онлайн-платформы для совместной разработки программного обеспечения, такие как GitHub, полагаются на отслеживание активности (количество репозиториев , история активности в проектах, коммиты и личные профили, чтобы определить репутацию своих пользователей в сообществе. [18]

Трассировки активности пользователей могут использоваться для моделирования моделей поведения и тенденций пользователей с целью определения состояния здоровья онлайн-сообществ (будет ли сообщество процветать или уменьшаться). [19] Такие модели также можно использовать для прогнозирования распространения и будущей популярности контента [20] или прогнозирования результатов голосования еще до того, как голосование состоится. [21] Кроме того, шаблоны активности и трафика могут использоваться для оценки производительности существующих систем, повышения удобства использования сайта, а также архитектуры и инфраструктуры сайта. [22]

Социальная навигация на основе тегов [ править ]

Люди ищут полезную информацию каждый день, и в основном есть две стратегии для исследования и открытия информационного пространства. Первый - это обычный поиск: люди знают, что ищут. В этом контексте пользователи имеют в виду целевую информацию. Обычно им сначала нужно сформулировать поисковый запрос в уме, а затем выполнить поиск по этому запросу в поисковой системе, такой как Google . Напротив, другой поисковой стратегией является навигация, при которой людям на самом деле не нужна целевая информация, а скорее исследуют фрагменты информации, переходя по определенным гиперссылкам .

Обычно считается, что навигация имеет преимущество перед поиском, поскольку распознать то, что мы ищем, намного проще, чем сформулировать и описать информацию, которая нужна людям, что также относится к «проблеме словарного запаса». [23] Таким образом, социальные теги служат новым социальным способом организации набора ресурсов. Эта аннотация в свободной форме подошла к «проблеме словарного запаса» с новой социальной точки зрения. Системы социальных тегов позволяют людям аннотировать набор ресурсов в соответствии с их собственными потребностями с помощью свободно выбранных слов - тегов и делиться ими с другими пользователями системы социальных тегов. Результатом этого человеческого аннотации ресурсов называется Folksonomy , который относится к складчатой ​​таксономии. Примеры таких систем социальных тегов:BibSonomy , CiteULike , Flickr или Delicious .

Таким образом, навигация на основе тегов - это процесс поиска пути между информационными ресурсами в информационной системе на основе тегов. Процесс навигации обычно поддерживается либо облаком тегов, либо перемещением по иерархии тегов.

Облако тегов [ править ]

Облако тегов - это текстовое представление темы или предмета, коллективно видимое пользователями, и оно отражает «предметность» ресурса.

С одной стороны, облако тегов имеет много преимуществ. Он прост в сборке, интуитивно понятен и широко используется. Он также может представлять три типа отношений между пользователями, тегами и ресурсами в системах тегов. С другой стороны, поскольку существует ограничение на размер облака тегов, которое может быть представлено на экране, выбор лучших тегов и структурирование информационного пространства для представления взаимосвязей в облаке тегов будет важным вопросом.

Облака тегов очень просты, их можно применять для поддержки пользователя разными способами. Исследования показывают, что облако тегов обычно более полезно для следующих четырех различных задач, как показано Риваденейрой и др .: [24]

  • Поиск: обнаружение наличия или отсутствия заданной цели
  • Просмотр: изучение облака, не имея в виду конкретную цель
  • Получение визуального представления о теме
  • Распознавание и сопоставление: распознавание облака тегов как данных, описывающих конкретную тему

Исследования также обнаружили, что разные макеты полезны при выполнении разных задач. Кроме того, исследования также продемонстрировали, что типографика облаков тегов (размер / положение шрифта) имеет значение: размер шрифта оказывает большее влияние на поиск тега, чем другие визуальные функции, такие как, например, цвет, длина строки тега и расположение тега. [25] [26] [27]

Оценка облака тегов: на основе предыдущих исследований ниже приведен список распространенных способов выполнения оценки облака тегов: [28] [29]

  • Используйте определенные метрики оценки для облаков тегов в отношении покрытия, перекрытия и избирательности.
  • Модель навигации пользователя, которая в сочетании с оценочными метриками позволяет оценивать облако тегов в отношении навигации.
  • Исследование пользователей для оценки доступа к информации на основе тегов в коллекциях изображений
  • Изучив предположение о возможности навигации (широко распространенное мнение о том, что облака тегов полезны для навигации), они обнаружили, что оно справедливо не для каждой системы социальных тегов.

Кластеризация тегов [ править ]

Как упоминалось ранее, одной из основных проблем с данными социальных тегов является отсутствие структуры. Синонимия, многозначность и омонимия или проблемы, касающиеся семантики тегов, являются дополнительными проблемами, связанными с данными тегов. Предыдущие исследования продемонстрировали нам различные алгоритмы кластеризации данных тегов, которые могут решить вышеуказанные проблемы путем организации тегов в соответствии со схемой классификации. В зависимости от схемы классификации различают две основные категории: алгоритмы плоской и иерархической кластеризации.

Плоская классификация может относиться к трем основным методам:

  1. Контентный метод: одним из очень широко распространенных алгоритмов выбора облака тегов является алгоритм TopN, предложенный Venetis et al. [29]
  2. Сетевой метод: разбиение графа связанных тегов на кластеры, идеи из концепции модульности .
  3. Метод машинного обучения: рассмотрите семантическую связь между тегами. Похожая идея из модели скрытого распределения Дирихле (LDA).

Иерархическая кластеризация тегов означает создание иерархической структуры из неструктурированных данных тегов. Таким образом, иерархическая структура может рассматриваться как ментальные карты информационного пространства пользователей, поэтому иерархии могут использоваться в качестве вспомогательных средств навигации по-разному.

Иерархическая кластеризация тегов также может относиться к трем основным методам:

  • Иерархические K-средние - это метод, который адаптировал алгоритмы K-средних для работы с текстовыми данными и создания иерархии тегов сверху вниз.
  • Affinity Propagation характеризует каждую выборку данных в соответствии с ее значениями «ответственности» и «доступности». Входные данные алгоритма - это набор сходств между выборками данных, представленными в матрице, а выходными данными алгоритма является иерархия, и каждый узел в иерархии представляет собой уникальный тег.
  • Метод Generality in Tag Similarity Graph включает в себя следующие шаги:
    1. На вход алгоритма поступает граф подобия тегов.
    2. Установите самый общий узел (можно измерить на основе разной центральности графа ) в качестве корня иерархии
    3. Все остальные узлы добавляются в иерархию в порядке убывания их центральности в графе подобия на основе следующих правил:
      1. Вычислить сходство между всеми присутствующими в данный момент узлами в иерархии и узлом-кандидатом.
      2. Если их сходство превышает заданный порог: узел-кандидат добавляется как дочерний по отношению к самому похожему узлу в иерархии.
      3. В противном случае узел-кандидат добавляется как дочерний по отношению к корневому узлу.
  • Типовые версии для мер центральности и сходства :
    • Степень центральности как мера центральности и совместимость как мера сходства (DegCen / Cooc)
    • Центральность близости и косинусное сходство (CloCen / Cos)

Моделирование навигации в системах социальных тегов [ править ]

Моделирование навигации на основе тегов важно для понимания процессов, происходящих в системе социальных тегов, и того, как эта система используется. Есть два важных фактора для понимания моделирования навигации на основе тегов в системах социальных тегов: базовая структура моделирования для навигации и теоретическое понимание способности народных сонмов направлять навигацию.

Базовая структура моделирования для навигации [ править ]

Модели цепей Маркова:

  • Навигацию в Интернете можно рассматривать как процесс перехода по ссылкам между веб-страницами.
  • Модели цепей Маркова назначают вероятности перехода между веб-страницами (также называемые состояниями)
  • Чаще используются цепи Маркова первого порядка (вероятность перехода между состояниями зависит только от текущего состояния).

Децентрализованный поиск:

  • Навигацию в сети можно смоделировать с помощью алгоритма передачи сообщений децентрализованного поиска.
  • Владелец сообщения передает сообщение одному из своих непосредственных соседних узлов, пока целевой узел не будет найден.
  • То есть на каждом этапе решение о том, куда идти, принимается только на основе знания местных особенностей сети.
  • Поиск пути к узлу (уже реализовано в веб-навигации)

Теоретическая пригодность для поиска [ править ]

Различные ученые также предоставляют теоретическую поддержку, чтобы аргументировать пригодность Фолксономии в качестве вспомогательного средства навигации, есть в основном четыре точки зрения, как показано ниже:

  • Теоретическая сетевая перспектива имеет два аспекта: общая навигационная способность фолксономии как графа; или Способность иерархий тегов направлять навигацию в таком графе.
  • С точки зрения теории информации, социальные теги можно рассматривать как коллективные усилия по созданию мысленной карты, резюмирующей информационное пространство.
  • Перспектива сбора информации: опишите, как люди ищут информацию в цифровой среде.
  • Тегирование и библиотечный подход: обсуждались плюсы и минусы «системы тегов». Они предложили определение контролируемого словаря и сравнили неограниченные словари свободной формы, появившиеся в системах социальных тегов, с контролируемыми словарями.

Оценка прагматической фольксономии [ править ]

Метод оценки, представленный в этом разделе, основан на статье Helic et al. « Прагматическая оценка фольксономии ». [30]

Автор предложил в статье общую идею о том, что люди могут использовать ВЫХОД, полученный с помощью алгоритмов фолксономии (иерархических структур), в качестве ВХОДА (базовых знаний) для децентрализованного поиска по следующим причинам:

1) Производительность децентрализованного поиска сильно зависит от качества результатов иерархической кластеризации, разработанных для облегчения навигации.

2) Производительность алгоритма децентрализованного поиска зависит от пригодности фолксономии.

3) Таким образом, авторы предложили использовать метод моделирования децентрализованного поиска для оценки пригодности фолксономий.

Примеры реализации [ править ]

Образовательные системы [ править ]

Различные приложения социальной навигации были изучены в образовательных системах. Одним из таких примеров является Море знаний II. По сравнению с традиционными подходами (так называемый Closed Corpus), эта система способна собирать онлайн-информацию (называемую Open Corpus) и отзывы из различных источников. Групповой трафик используется в качестве обратной связи для обозначения информации социальной навигации, такой как «самые важные части учебников». После изучения в классе система Knowledge Sea II показывает лучшую производительность в визуализации релевантности содержания учебника и удовлетворенности студентов-пользователей. [31]

Мертенс и его коллеги оптимизируют существующую систему: virtPresenter, добавив концепцию навигации по гипермедиа . закладки , следы и структурные элементы интегрированы, чтобы помочь пользователям получить доступ к записям лекций и поддержать социальную навигацию для будущих пользователей. Новая версия virtPresenter показывает лучшую производительность в функциях социальной навигации, таких как: визуализация, недельная фильтрация и заменяемые закладки . [32]

Фарзан и Брусиловский представляют систему AnnotatEd, которая сочетает в себе функции веб-аннотации и поддержки адаптивной навигации для синергии приложения социальной навигации в веб-обучении. Благодаря реализации веб-аннотаций и поддержки социальной навигации (SNS), эта система AnnotatEd может быть интегрирована в Knowledge Sea II или ASSIST-ACM. AnnotatEd Integrated Knowledge Sea II оценивался в течение шести семестров в Школе информационных систем Университета Питтсбурга , что показывает значительно более высокое положительное отношение пользователей к этой новой системе из-за ее интеграции с социальной навигацией. [33]

Городская мобильная информационная система [ править ]

В книге Маркуса Фота (2008) система под названием CityFlocks представлена ​​для демонстрации реализации социальной навигации в городской мобильной информационной системе . [34] Эта реализация более подробно описана Биландзичем и др. (2008) [35] ранее. В статье для решения так называемой «социально слепой» проблемы даже на основе стремительного роста количества пользователей мобильных телефонов, CityFlocks разработан, позволяя использовать веб-аннотации в сочетании с координатами.по физическим целям в городе. Кроме того, эта реализация социальной навигации может применяться прямо или косвенно. Для этого выбираются фокус-группы, которые собирают требования и проблемы в социальной навигации. Соответственно, CityFlocks разрабатывается и генерируется с использованием соответствующих методов, таких как карты Google и поиск информации . Пользовательские тесты CityFlocks показали, что косвенный подход более приемлем, чем прямой, из-за необходимости разговаривать с совершенно незнакомым человеком.

Прототипы [ править ]

Представлены два прототипа системы социальной навигации: «Жонглер» и «Вихрь». Система «Juggler» объединяет MOO, текстовую виртуальную среду и веб-клиент . Система «Vortex» использует альтернативный способ: упрощенный рабочий стол для представления URL-адресов . [36]

Реализация с богатой историей [ править ]

Реализация социальной навигации с богатой историей основана на том, что следы поведения скрытых пользователей становятся видимыми для будущих пользователей. Реализация такой идеи восходит к первой системе, представленной Вексельблатом и Маесом, которые представили информационное пространство, обогащенное различными механизмами социальной навигации: картой документа, путями навигации, аннотациями и указателями документов. [37] Они использовали шесть свойств в системе Footprints: Proxemic vs. Distemic, Active vs. Passive, Rate of Change, Degree of Permeation, Personal vs. Social и Kind of Information. Еще больше примеров информационных пространств с богатой историей было реализовано в различных контекстах, таких как образовательная сфера [38], сети на основе местоположения и рецепты еды.

Social Navigation Network (SoNavNet), приложение для определения местоположения социальных сетей (LSBN), разработанное Карими и его командой, предназначено для обмена опытом навигации. Помимо простого отображения кратчайшего времени или расстояния, как в Google Maps , подчеркнуты конкретные впечатления и рекомендации пользователей. Обладая функцией географического положения и сообщений, SoNavNet позволяет пользователям отправлять запросы своим друзьям, представляя свое текущее местоположение и точки интереса (POI), из которых они будут получать информацию о маршруте и месте, ориентированную на их потребности. [39]

Свенссон и его команда создали систему рекомендаций рецептов European Food On-Line (EFOL), которая использует как прямую (общение с другим пользователем), так и косвенную навигацию (совместная фильтрация). Social Navigator был реализован как сервлет Java для моделирования поведения пользователей и сетевых коммуникаций. [40]

Реализация встроенной визуализации [ править ]

Реализация социальной навигации играет важную роль в том, чтобы направлять пользователей к поиску необходимой информации. Визуализация - неотъемлемая часть детального отображения информации. Виллетт и его команда разработали ароматизированные виджеты, которые улучшают навигацию как в популярных, так и в неизведанных областях с помощью встроенной визуализации. Они реализовали метрики запаха с помощью стандартного виджета интерфейса и использовали визуальное кодирование данных. Оттенок, Насыщенность, Непрозрачность, Текст, Значок, Гистограмма и Линейная диаграмма - это кодировки запаха для выделения различной информации, которая может отображать разные типы данных одновременно. Они использовали Java Swing и подключаемые функциональные возможности платформы для создания и изменения виджетов во время выполнения. Чтобы создать удобныйВ интерфейсе они следовали руководствам по кодированию, разметке и композиции запахов, которые давали четкие инструкции о том, как использовать виджет запаха, лучше отображающий множественную информацию. [41]

Реализация в полезной безопасности [ править ]

При наличии системы обмена файлами каждый пользователь может определить, какие файлы на его собственном компьютере могут быть переданы через сеть. Первоначально пользователь должен настроить эти параметры безопасности самостоятельно. Из-за того, что они не были информированы, около восьми из десяти пользователей непреднамеренно утекают свою личную информацию, такую ​​как данные кредитной карты или адрес, что может привести к неожиданным результатам. Основываясь на этой проблеме, Пол ДиДжиойа и Пол Дуриш из Калифорнийского университета в Ирвине представили модель « Метафора кучи », которая использует идею социальной навигации для решения этой конкретной проблемы.

Дизайн модели «Метафора сваи» сосредоточен на двух основных частях. Прежде всего, пользователям может быть показано, как другие пользователи в этой системе решают, какие файлы являются общими, а какие нет. И такая информация будет отображаться прямо во внешнем виде папок., то есть разный внешний вид папок указывает на разные уровни общего доступа. Основываясь на этом простом дизайне, пользователи могут легко понять, является ли их решение правильным или нет. Во-вторых, модель «Метафора кучи» также показывает, насколько много людей в системе прочитали собственный файл одного пользователя. Эта особенность достигается за счет демонстрации опрятности ворса. Например, чем больше раз читается стопка файла, тем она грязнее. Опять же, основываясь на этой прямой информации, пользователи пересмотрят вопрос о том, какие файлы можно совместно использовать постоянно, а какие следует сделать невидимыми для публики.

Модель «Метафора сваи» имеет два основных преимущества. Во-первых, введение этой модели в систему не меняет фундаментального дизайна системы. Эта модель похожа на небольшой плагин и будет иметь большое влияние на пользователей. Во-вторых, эта модель не будет отвлекать пользователей от их работы, потому что все функции, связанные с безопасностью, будут отображаться непосредственно в пользовательском интерфейсе . [42]

Реализация во взаимодействии человека и робота [ править ]

Один из распространенных методов, используемых людьми в области социальной навигации, - построение проксемики, которая может быть связана с взаимодействием человека и робота . Исследование демонстрирует интерес к различным типам навигационного поведения, которые люди ожидают от робота в сценарии пересечения пути. Исследование сосредоточено на двух основных вопросах поведения роботов. Во-первых, каково определение ожидаемых действий? Тогда могут ли пространственные отношения помочь с ожидаемым действием? Результат показывает, что пространственные отношения действительно связаны с поведением, что приводит к возможному предсказанию ожидаемого действия. [43]

Недостатки социальной навигации [ править ]

Социальную навигацию можно использовать во многих областях, поэтому большинство людей могут извлечь из нее пользу, а также хотят присоединиться к ней, чтобы получить больше преимуществ. Однако, как говорится, «каждая монета имеет две стороны», как и социальная навигация, которая также имеет некоторые недостатки, которые могут быть использованы злоумышленниками , которые намерены ввести общественность в заблуждение или получить конфиденциальную информацию о конкретном человеке.

Исследователи Мейтал Бен Синай, Нимрод Партуш, Шир Ядид и Эран Яхав из Израильского Техниона в 2014 году провели несколько экспериментов и написали статью «Использование социальной навигации», чтобы обсудить результаты. Согласно статье, злоумышленники могут использовать множество машин, чтобы имитировать поведение пользователей и сфабриковать информацию, чтобы ввести в заблуждение других реальных пользователей. В этом случае они атаковали программное обеспечение трафика в реальном времени, которое позволяет пользователям сообщать новости о дорожном движении и транслировать эти сообщения другим. Эти исследователи использовали фальшивых пользователей для фабрикации информации о дорожном движении, например о препятствиях или пробках.и успешно позволила системе вводить в заблуждение реальных пользователей другими маршрутами. Как отметили исследователи, это может вызвать несколько проблем. Одна из проблем заключается в том, что реальным пользователям потребуется больше времени и денег, чтобы пройти другой более длительный путь по сравнению с исходным путем, который стоит намного дешевле. Более того, эта атака может привести людей к небезопасным маршрутам или иногда к несуществующим маршрутам, что вызывает проблемы, связанные с безопасностью. Чтобы решить эту проблему социальной навигации, системы социальной навигации иногда проверяют личность пользователей с помощью проверочных кодов .

Методика проверки приведет к еще одной проблеме социальной навигации - раскрытию информации . В соответствии со статьей, упомянутой выше, четыре исследователя обсудили, что злоумышленники могут использовать информацию конкретного пользователя и получить много личной информации пользователя, такой как место, куда он обычно идет, маршрут, по которому он / она обычно водит и тд. Эта информация также вызовет проблемы, связанные с безопасностью, поскольку злоумышленники могут использовать эту информацию для отслеживания других людей со злым умыслом. [44]

Последние тенденции и реализация в продуктах [ править ]

По популярности социальных сетей и социальных сетей растет, большое количество данных могут быть собранно через отпечатки пользователей оставили позади , как они взаимодействуют в рамках различных социальных вычислительных систем. Этот рост привел к более новаторскому и разнообразному внедрению поддержки социальной навигации, в том числе в системах образования, СМИ, новостей и туристических гидов. Реализация социальной навигации в общей 3D- среде работает аналогичным образом, поскольку позволяет пользователям видеть следы и информацию о других, которые раньше находились в том же месте в виртуальном мире. Эта архитектура была протестирована на прототипе системы, что доказало ее производительность и удобство использования. [45] Bosch улучшила реальные навигационные системы.для вождения использовали социальную навигацию, чтобы сократить время вождения в дороге. Модель даже по-новому рассмотрела альтруизм и выбросы CO2, которые были оценены в районе залива и показали улучшение на 10%. [46]

См. Также [ править ]

  • Рекомендация на основе местоположения

Ссылки [ править ]

  1. ^ Дориш, П. и Чалмерс, М. (1004). Не хватает места: модели информационной навигации. Труды HCI'94, Глазго, август 1994 г.
  2. ^ a b Чен, К., Криббин, Т., Кульджис, Дж., Макреди, Р., 2002. Следы собирателей информации: поведенческая семантика визуального исследования. Международный журнал исследований человека и компьютера 57, 139–163.
  3. ^ Дибергер, А. и др., Социальная навигация: методы создания более удобных систем. Взаимодействия (ноябрь - декабрь 2000 г.), 37..45.
  4. ^ a b Свенссон, Хёк , Костер - Разработка и оценка Kalas: система социальной навигации для рецептов еды
  5. ^ а б в г д Пиролли П. и Кард С. (1999). Информационный сбор. Психологический обзор, 106 (4), 643.
  6. ^ Б Бонабо, E., Дориго, M., & Theraulaz, G. (2000). Вдохновение для оптимизации из поведения социальных насекомых. Природа, 406 (6791), 39-42
  7. ^ a b c Wexelblat, A., & Maes, P. (1999, май). Следы: богатые историей инструменты для сбора информации. В материалах конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах (стр. 270-277). ACM.
  8. ^ a b c d e Пиролли П. и Кард С. (1995, май). Сбор информации в средах доступа к информации. В материалах конференции SIGCHI «Человеческий фактор в вычислительных системах» (стр. 51-58). ACM Press / Addison-Wesley Publishing Co.
  9. ^ a b Йена, BP-C. (2077). Дизайн и оценка доступности веб-навигации. Системы поддержки принятия решений (42), 2219-2235.
  10. ^ а б в г Спенс Р. (1999). Фреймворк для навигации. Int. J. Человеко-компьютерные исследования (51), 919-945.
  11. ^ Кэмпбелл, CS, Maglio, PP (1999). Облегчение навигации в информационных пространствах: Дорожные знаки во всемирной паутине. Int. J. Человеко-компьютерные исследования (50), 309-327.
  12. ^ a b c Дибергер А. (1997). Поддержка социальной навигации во всемирной паутине. Int. J. Исследования человека и компьютера (46), 805-825.
  13. ^ a b Бейдун, Г., Манассе, Г., Кульчицкий, Р. (2007). Развивающаяся семантическая сеть с социальной навигацией. Экспертные системы с приложениями (32), 265-276.
  14. ^ Munro, А., Крюк, К. , Benyon, D. (2012). «Социальная навигация информационного пространства»
  15. ^ Björneborn Леннарт (2011). «Поведенческие трассировки и косвенное межпользовательское посредничество в совместной библиотеке» (PDF) . Материалы Международной конференции по информационным наукам и социальным сетям ISSOME 2011 : 151–166.
  16. ^ Фрейн, Джилл; Фарзан, Роста; Брусиловский, Петр; Смит, Барри; Койл, Морис (2007). Сбор информации сообщества: интеграция социального поиска и социальной навигации (PDF) . Труды Международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам . С. 52–61. DOI : 10.1145 / 1216295.1216312 . ISBN  978-1-59593-481-9.
  17. ^ Соединенные Штаты Америки Предоставленного US6064980 , Дженнифер А. Якоби, Эрик А. Бенсон и Эрик А. Бенсон, «Система и методы совместных рекомендаций», опубликованных 2000-05-16, выданный 2000-05-16, присвоенные Амазонка .Com, Inc. 
  18. ^ Марлоу, Дженнифер; Даббиш, Лаура; Хербслеб, Джим (2013). Формирование впечатления в онлайн-пиринге: отслеживание активности и личные профили в github . Материалы конференции 2013 года по совместной работе с компьютерной поддержкой . С. 117–128. DOI : 10.1145 / 2441776.2441792 . ISBN 978-1-4503-1331-5.
  19. ^ Анджелету, S; Роу, М; Алани, Х (2011). «Моделирование и анализ поведения пользователей в онлайн-сообществах» . Труды международных конференций по семантической паутине : 35–50.
  20. ^ Хогг, Тэд; Сабо, Габор (2009). «Динамика и разнообразие активности онлайн-сообщества». EPL . 86 (3): 58–65. arXiv : 0803.3482 . Bibcode : 2009EL ..... 8638003H . DOI : 10.1209 / 0295-5075 / 86/38003 .
  21. ^ Тумасян, А; Sprenger, TO; Санднер, П.Г .; Велпе, И.М. (2010). «Прогнозирование выборов с помощью твиттера: что 140 символов говорят о политических настроениях». Материалы Четвертой Международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям .
  22. ^ Беневенуто, Фабрисио; Родригес, Тьяго; Ча, Миён ; Алмейда, Виргилио (2009). Характеристика поведения пользователей в социальных сетях . Труды 12-й Международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам . С. 52–61. CiteSeerX 10.1.1.161.812 . DOI : 10.1145 / 1644893.1644900 . ISBN  978-1-60558-771-4.
  23. ^ Фурнас, ГВт; Ландауэр, Т.К. (1987). «Проблема словарного запаса в человеко-системном общении». Коммуникации ACM . 30 (11): 964–971. CiteSeerX 10.1.1.118.4768 . DOI : 10.1145 / 32206.32212 . 
  24. ^ Rivadeneira, AW; Грюн, AW "Заглянем в облака: к оценочным исследованиям облаков тегов". В: Материалы конференции 2007 г. по человеческому фактору в вычислительных системах, CHI 2007, Сан-Хосе, Калифорния, США, 28 апреля - 3 мая 2007 г. Стр. 995–998 (2007) .
  25. ^ Бейтман, С., Gutwin, К., Nacenta, М. (2008). Видеть вещи в облаках: влияние визуальных функций на выбор облака тегов . В: Материалы девятнадцатой конференции ACM по гипертексту и гипермедиа. Стр. 193–202. HT '08, ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США (2008) . п. 193. DOI : 10,1145 / 1379092,1379130 . ISBN 9781595939852.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  26. ^ Го, BYL, Хентрих Т., Хорошо, BM., Wilkinson, MD (2007). Облака тегов для обобщения результатов веб-поиска. В . Материалы 16-й Международной конференции по всемирной паутине. Стр. 1203–1204. WWW '07, ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США (2007) . п. 1203. DOI : 10,1145 / 1242572,1242766 . ISBN 9781595936547.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  27. ^ Ломанн, С., Циглер, Дж., Тецлафф, Л. «Сравнение макетов облака тегов: производительность, связанная с заданием, и визуальное исследование». Взаимодействие человека и компьютера - INTERACT 2009. INTERACT 2009. Конспект лекций по информатике, том 5726. Springer, Berlin, Heidelberg .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  28. ^ Skoutas Д., Alrifai, М. "Облако тегов вновь". Материалы 20-й Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями. Стр. 221–230. CIKM '11, ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США (2011) .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  29. ^ a b Venetis, P., Koutrika, G., Garcia-Molina, H. "О выборе тегов для облака тегов". Труды Четвертой Международной конференции ACM по веб-поиску и интеллектуальному анализу данных. Стр. 835–844. WSDM '11, ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США (2011) .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  30. ^ Денис Helic, Маркус Стромайер, Кристоф Trattner, Маркус Muhr, и Кристина Лерман. «Прагматическая оценка фольксономии». Материалы 20-й Международной конференции по всемирной паутине (WWW '11). ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 417-426 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  31. ^ Брусиловский, Петр ; Чаван, Гириш; Фарзан, Роста (2004). «Социально-адаптивное навигационное обеспечение электронных учебников открытого корпуса». Адаптивная гипермедиа и адаптивные веб-системы . Springer-Verlag Berlin Heidelberg. С. 805–825. ISBN 978-3-540-27780-4.
  32. ^ Мертенс, Роберт; Фарзан, Роста; Брусиловский, Петр (2006). Социальная навигация в веб-лекциях . Труды семнадцатой конференции по гипертексту и гипермедиа . С. 41–44. DOI : 10.1145 / 1149941.1149950 . ISBN 978-1-59593-417-8.
  33. ^ Фарзан, Роста; Брусиловский, Петр (2008). «AnnotatEd: социальная служба навигации и аннотации для образовательных веб-ресурсов». Новый обзор гипермедиа и мультимедиа . 14 (1): 3–32. CiteSeerX 10.1.1.153.7859 . DOI : 10.1080 / 13614560802357172 . ISSN 1361-4568 .  
  34. ^ Фот, Marcus (2008). Справочник по исследованиям в области городской информатики: практика и перспективы города реального времени: практика и перспективы города реального времени . IGI Global. С. 188–189. ISBN 9781605661537.
  35. ^ Биландзич, Марк; Фот, Маркус; Де Лука, Александр (2008). CityFlocks: разработка социальной навигации для городских мобильных информационных систем (PDF) . Материалы 7-й конференции ACM по проектированию интерактивных систем . С. 174–183. DOI : 10.1145 / 1394445.1394464 . ISBN  978-1-60558-002-9.
  36. ^ Дибергер, Андреас (1997). «Поддержка социальной навигации во всемирной паутине». Международный журнал человеко-компьютерных исследований . 46 (6): 805–825. CiteSeerX 10.1.1.25.8360 . DOI : 10.1006 / ijhc.1996.0111 . ISSN 1071-5819 .  
  37. ^ Wexelblat, Алан и Патти Мэйс. «Следы: богатые историей инструменты для сбора информации» . Материалы конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. ACM, 1999.
  38. ^ Брусиловский, Питер и др. «Социальная навигация для образовательных электронных библиотек» . Процедуры информатики 1.2 (2010): 2889-2897.
  39. ^ Карими, Хассан А. и др. «SoNavNet: фреймворк для социальных сетей навигации» . Материалы международного семинара 2009 г. по социальным сетям, основанным на местоположении. ACM, 2009.
  40. ^ Свенссон, Мартин и др. «Социальная навигация рецептов еды» . Материалы конференции SIGCHI «Человеческий фактор в вычислительных системах». ACM, 2001.
  41. ^ Виллетт, Уэсли, Джеффри Хир и Maneesh Агравала. «Ароматизированные виджеты: улучшение подсказок навигации с помощью встроенных визуализаций». Визуализация и компьютерная графика, IEEE Transactions on 13.6 (2007): 1129-1136. DOI : 10,1109 / TVCG.2007.70589
  42. ^ Дигиоя, Пол и П. Дориш. «Социальная навигация как модель практичной безопасности». Симпозиум по полезной конфиденциальности и безопасности, SOUPS 2005, Питтсбург, Пенсильвания, США, июль 2005: 101-108.
  43. ^ Lichtenthäler, C. Петерс, А. Гриффитс, С. Кирш, А. (2013). «Социальная навигация - определение шаблонов навигации роботов в сценарии пересечения пути». Pp 84-93. DOI: 10.1007 / 978-3-319-02675-6_9
  44. ^ Синай МБ, Партуш Н., Ядид С. и др. Использование социальной навигации [J]. Eprint Arxiv, 2014.
  45. ^ Vosinakis, S .; Пападакис И., «Виртуальные миры как информационные пространства: поддержка семантической и социальной навигации в общей трехмерной среде», в «Игры и виртуальные миры для серьезных приложений» (VS-GAMES), Третья международная конференция 2011 г., том, № стр.220-227, 4-6 мая 2011 г. doi : 10.1109 / VS-GAMES.2011.41
  46. ^ А. ван ден Бош, Б. ван Арем, М. Махмод и Дж. Мизенер, «Сокращение задержек в перегруженных дорожных сетях с помощью социальной навигации», Интегрированная и устойчивая транспортная система (FISTS), 2011 IEEE Forum on, Вена, 2011 С. 26-31. DOI : 10,1109 / FISTS.2011.5973596